Обработка результатов машинного эксперимента при синтезе систем

При синтезе системы S на базе машинной модели М_м задача поиска оптимального варианта системы при выбранном критерии оценки эффективности и заданных ограничениях решается путем анализа характеристик процесса функционирования различных вариантов системы, их сравнительной оценки и выбора наилучшего варианта. Независимо от того, как организуется выбор наилучшего варианта системы – простым перебором всех проанализированных при машинных экспериментах результатов или с помощью специальных процедур поиска оптимального варианта, например, методов математического программирования, – элементарной операцией является сравнение статистически усредненных критериев оценки эффективности вариантов систем.

Особенности машинного синтеза. Учитывая то обстоятельство, что конкурирующие варианты системы S отличаются друг от друга структурой, алгоритмами поведения, параметрами, число таких вариантов достаточно велико. Поэтому при синтезе оптимального варианта системы S _опт особенно важно минимизировать затраты ресурсов на получение в результате моделирования характеристик каждого варианта системы. Исходя из этих особенностей, при синтезе системы S обработку и анализ результатов моделирования каждого варианта системы S следует рассматривать не автономно, а в их тесной взаимосвязи. Очевидно, что задача синтеза оптимального варианта моделируемой системы S _опт должна быть уже поставлена при планировании машинного эксперимента с моделью М_м.

В предыдущей главе было показано, что искусственная организация статистической зависимости между выходными характеристиками сравниваемых вариантов S ₁ и S ₂ системы дает выигрыш в точности оценки средних значений, вероятностей и дисперсии при положительно коррелированных критериях q ₁ и q ₂. Корреляция между критериями q ₁ и q ₂ возникает в силу того, что случайные векторы

,

,

описывающие воздействие внешней среды Е на варианты S ₁ и S ₂ системы, имеют общие составляющие , в то время как составляющие и статистически независимы.

Если через обозначить фиксированные значения составляющих, то условные средние значения q ₁ и q ₂ будут такими:

,

,

т.е. являются функциями переменных .

Рассмотрим особенности обработки результатов моделирования, когда сравниваемые в ходе проведения имитационных экспериментов полные средние значения критериев q ₁ и q ₂ примут вид:

;

,

где ; – совместная плотность вероятностей составляющих v ₁,..., v_k.

Дата добавления: 2014-01-04