Статистические основы моделирования. Эксперимент, пространство выборки и результат. Случайные величины и вероятностные распределения

Страницы работы

Фрагмент текста работы

усредненного отклика имитационной модели и его дисперсии. Обе эти оценки зависят от условий эксперимента. К условиям эксперимента, которые должен определить разработчик модели, относятся начальное, или исходное, состояние имитируемой системы, момент начала сбора статистических данных, продолжительность прогона модели и число повторных прогонов. Ниже кратко описаны проблемы, связанные с заданием этих условий.

Начальное состояние имитируемой системы

Любая имитационная модель в неявном виде подразумевает наличие начальных условий или исходного состояния имитации. Простейшим и наиболее общепринятым начальным состоянием является состояние «пуст и свободен», при котором имитация начинается в условиях отсутствия в модели компонентов и свободного состояния всех обслуживающих устройств. Приемлемость подобного начального условия зависит от природы моделируемой системы, а также от того, переходный или установившийся режим функционирования системы нас интересует.

Если целью исследования является анализ установившегося режима работы системы, обычно всегда есть возможность улучшить качество статистических оценок с помощью выбора начального состояния, отличного от состояния «пуст и свободен». Начальные условия могут быть заданы на основе определения наиболее характерного для установившегося режима состояния системы, полученного в результате пробного имитационного прогона. Если же целью является анализ переходного режима, начальные условия должны отражать исходное моделируемое состояние системы.

Момент начала сбора статистических данных

Уменьшение смещения оценок характеристик в установившемся режиме, вызванного воздействием начальных условий, часто осуществляется с помощью метода, при котором начало сбора статистических данных задерживается до момента завершения периода «разогрева». Обычно для этой цели определяется момент отсечения, указывающий что собранные до него данные- не учитываются при вычислении статистических оценок. Желаемое снижение влияния начальных условий достигается, следовательно, путем уменьшения числа собранных наблюдений в течение переходного периода имитации. Однако отсечение части данных может привести к увеличению значения оценки дисперсии среднего. Таким образом, улучшение качества оценки среднего достигается ценой увеличения разброса результатов имитационного моделирования.

Наиболее часто точка отсечения определяется по графику отклика, полученному в результате пробного прогона имитационной модели. Момент времени отсечения выбирается так, что значение отклика по графику можно считать установившимся. Существует ряд методов формализации данной процедуры в виде правила, которое включается в программу имитационной модели и автоматически определяет точку отсечения в ходе имитации.

Продолжительность имитационного прогона и число повторных прогонов

Важным моментом планирования имитационного эксперимента является определение соотношения между продолжительностью прогона

Похожие материалы

Информация о работе