Постановка задачи имитационного моделирования

Вопросы к главе

þ В чём различие между теоретическим и эмпирическим распределениями?

þ Каковы основные этапы генерации равномерно распределенных величин методом Монте-Карло?

þ Что показывает функция плотности/вероятностей распределения случайной величины?

þ Что показывает функция распределения случайной величины?

þ Как рассчитать значения функции вероятностей дискретной случайной величины по статистике данных?

þ Как из функции плотности/вероятностей случайной величины получить функцию распределения?

þ Опишите основные теоретические распределения.

þ Какие параметры задают основные теоретические распределения?

þ Как в программе MS Excel осуществить генерацию ряда псевдослучайных дискретных величин, используя метод обратной функции?

þ Как в MS Excel провести генерацию ряда псевдослучайных аналоговых величин по аналитическому закону распределения (на примере одного из законов)?

Глава 3. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

В любой науке, несмотря на наличие отработанных методов и механизмов исследования, имеется ряд трудностей, возникающих при составлении правдоподобных моделей:

– изменчивость, динамичность (разомкнутость);

– отсутствие однозначных показателей (констант);

– наличие сложных, неявных, нелинейных зависимостей с другими объектами внешней среды;

– преобладание числа обратных связей над характерными параметрами;

– отсутствие конечного горизонта существования моделируемого объекта/процесса.

Всё это препятствует однозначной оценке поведения моделируемого объекта и затрудняет выработку оптимального управляющего воздействия на него. С другой стороны, развитие научного подхода способствовало разработке ряда методов, основанных на моделировании, позволяющих приближенно (с определённой погрешностью) оценить многие параметры исследуемой системы. Что же такое имитационное моделирование? Обратимся к определению.

& Имитационное моделирование (англ. simulation) – это разновидность экспериментального моделирования, реализуемого с помощью математических методов, компьютерных программ и технологий программирования, позволяющих на аналоге реального объекта (модели) осуществить целенаправленное исследование сложного процесса путём имитации его действия средствами ЭВМ.

Следовательно, модель состоит из тех же элементов, что и при аналитическом подходе, но не все её значения задаются на этапе составления модели, часть их имитируется в процессе выполнения модели. Это усложняет как составление, так и просчёт модели. Несмотря на это, методы имитации в моделировании прочно утвердились при изучении физических, экономических, технических и прочих явлений и процессов. Были даже выработаны специальные методы, о которых пойдёт речь в данной главе.

Дата добавления: 2014-12-26