Особенности получения результатов моделирования на этапе получения и интерпретации результатов моделирования.

Особенности получения результатов моделирования. При реализации моделирующих алгоритмов на ЭВМ вырабаты­вается информация о состояниях процесса функционирования иссле­дуемых систем . Эта информация является исходным мате­риалом для определения приближенных оценок искомых характе­ристик, получаемых в результате машинного эксперимента, т. е. критериев оценки. Критерием оценки будем называть любой количе­ственный показатель, по которому можно судить о результатах моделирования системы. Критериями оценки могут служить пока­затели, получаемые на основе процессов, действительно протекаю­щих в системе, или получаемые на основе специально сформирован­ных функций этих процессов.

В ходе машинного эксперимента изучается поведение исследуе­мой модели М процесса функционирования системы S на заданном интервале времени [0, Т]. Поэтому критерий оценки является в об­щем случае векторной случайной функцией, заданной на этом же интервале:

.

Часто используют более простые критерии оценки, например: вероятность определенного состояния системы в заданный момент времени , отсутствие отказов и сбоев в системе на интер­вале и т. д. При интерпретации результатов моделирования вычисляются различные статистические характеристики закона распределения критерия оценки.

Рассмотрим общую схему фиксации и обработки результатов моделирования системы, которая приведена на рис. 4. Будем рас­сматривать гипотетическую модель М, предназначенную для иссле­дования поведения системы S на интервале времени . В общем случае критерием интерпретации результатов моделирования явля­ется нестационарный случайный n-мерный процесс , . Полагаем для определенности, что состояние моделируемой систе­мы S проверяется каждые временных единиц, т. е. используется «принцип ». При этом вычисляют значения крите­рия .Таким образом, о свойствах случайного процесса судят по свойствам случайной последовательности или, иначе говоря, по свойствам m-мерного вектора вида

Процесс функционирования системы S на интервале моделируется N-кратно с получением независимых реализаций вектора . Работа модели на интервале называется прогоном модели.

На схеме, изображенной на рис. 4, обозначено: ; ; ; ; ; ; .

Рис. 4. Алгоритм фиксации и обработки результатов модели­рования системы

В общем случае алгоритмы фиксации и статистической обработ­ки данных моделирования содержат три цикла. Полагаем, что име­ется машинная модель М_м системы S.

Внутренний цикл (блоки 5-8)позволяет получить после­довательность в моменты времени . Основной блок 7 реализует процедуру вычисления последовательности : . Именно в этом блоке ими­тируется процесс функционирования моделируемой системы S на интервале времени .

Промежуточный цикл (блоки 3-10), в котором органи­зуется N-кратное повторение прогона модели, позволяющее после соответствующей статистической обработки результатов судить об оценках характеристик моделируемого варианта системы. Оконча­ние моделирования варианта системы S может определяться не только заданным числом реализаций (блок 10), как это показано на схеме, но и заданной точностью результатов моделирования. В этом цикле содержится блок 9, реализующий процедуру фикса­ции результатов моделирования по i-му прогону модели : .

Внешний цикл (блоки 1-12)охватывает оба предшествую­щих цикла и дополнительно включает блоки 1, 2, 11, 12, управляю­щие последовательностью моделирования вариантов системы S. Здесь организуется поиск оптимальных структур, алгоритмов и параметров системы S, т.е. блок 11 обрабатывает результаты модели­рования исследуемого k-гoварианта системы , блок 12 проверяет удовлетворительность полученных оценок характеристик процесса функционирования системы требуемым (ведет поиск оптимального варианта системы , блок 1 изменяет структуру, алго­ритмы и параметры системы S на уровне ввода исходных данных для очередного к-го варианта системы . Блок 13 реализует функцию выдачи результатов мо­делирования по каждому k-муварианту мо­дели системы , т.е. .

Рассмотренная схема позволяет вести статистическую обработку результатов моде­лирования в наиболее общем случае при не­стационарном критерии . В частных случаях можно ограничиться более просты­ми схемами.

Если свойства моделируемой системы S определяются значением критерия в не­который заданный момент времени, напри­мер в конце периода функционирования мо­дели , то обработка сводится к оценке распределения п-мерного вектора по независимым реализациям , полученным в результате N прого­нов модели.

Если в моделируемой системе S по исте­чению некоторого времени с начала работы установится стационарный режим, то о нем можно судить по одной, достаточ­но длинной реализации критерия , стационарного и эргодического на интерва­ле . Для рассмотренной схемы это оз­начает, что исключается средний цикл (п =1) и добавляется оператор, позволяющий начать обработку значений при .

Другая особенность применяемых на практике методов статистической обработ­ки результатов моделирования связана с исследованием процесса функционирования систем с помощью моделей блочной конструк­ции. В этом случае часто приходится применять раздельное моде­лирование отдельных блоков модели, когда имитация входных воздействий для одного блока проводится на основе оценок крите­риев, полученных предварительно на другом блоке модели. При раздельном моделировании может иметь место либо непосредствен­ная запись в накопителе реализаций критериев, либо их аппрокси­мация, полученная на основе статистической обработки результа­тов моделирования с последующим использованием генераторов случайных чисел для имитации этих воздействий.