Определение длительности переходного режима

Исследование свойств имитационной модели

Калибровка имитационной модели

К калибровке имитационной модели приступают в случае, когда модель оказывается неадекватной реальной системе. За счет калибровки иногда удается уменьшить неточности описания отдельных подсистем (элементов) реальной системы и тем самым повысить достоверность получаемых модельных результатов.

В модели при калибровке возможны изменения трех типов:

· глобальные структурные изменения;

· локальные структурные изменения;

· изменение так называемых калибровочных параметров в результате реализации достаточно сложной итерационной процедуры, включающей многократное построение регрессионных зависимостей и статистическую оценку значимости улучшения модели на очередном шаге.

При необходимости проведения некоторых локальных и особенно глобальных структурных изменений приходится возвращаться к содержательному описанию моделируемой системы и искать дополнительную информацию о ней.

После испытаний имитационной модели переходят к изучению ее свойств. При этом наиболее важны четыре процедуры:

· оценка погрешности имитации;

· определение длительности переходного режима в имитационной модели;

· оценка устойчивости результатов имитации;

· исследование чувствительности имитационной модели.

Оценка погрешности имитации, связанной с использованием в модели генераторов псевдослучайных чисел (ПСЧ)

Исследование качества генераторов ПСЧ проводится известными методами теории вероятностей и математической статистики. Важнейшим показателем качества любого генератора ПСЧ является период последовательности ПСЧ (при требуемых статистических свойствах). В большинстве случаев о качестве генератора ПСЧ судят по оценкам математических ожиданий и дисперсий отклонений компонент функции отклика. Как уже отмечалось, для подавляющего числа практических задач стандартные (встроенные) генераторы дают вполне пригодные последовательности ПСЧ.

Обычно имитационные модели применяются для изучения системы в типичных для нее и повторяющихся условиях. В большинстве стохастических моделей требуется некоторое время для достижения моделью установившегося состояния.

Под статистическим равновесием или установившимся состоянием модели понимают такое состояние, в котором противодействующие влияния сбалансированы и компенсируют друг друга. Иными словами: модель находится в равновесии, если ее отклик не выходит за предельные значения.

Существуют три способа уменьшения влияния начального периода на динамику моделирования сложной системы:

· использование "длинных прогонов", позволяющих получать результаты после заведомого выхода модели на установившийся режим;

· исключение из рассмотрения начального периода прогона;

· выбор таких начальных условий, которые ближе всего к типичным.

Каждый из этих способов не свободен от недостатков: "длинные прогоны" приводят к большим затратам машинного времени; при исключении из рассмотрения начального периода теряется часть информации; выбор типичных начальных условий, обеспечивающих быструю сходимость, как правило, затруднен отсутствием достаточного объема исходных данных (особенно для принципиально новых систем).

Для отделения переходного режима от стационарного у исследователя должна быть возможность наблюдения за моментом входа контролируемого параметра в стационарный режим. Часто используют такой метод: строят графики изменения контролируемого параметра в модельном времени и на нем выявляют переходный режим.

На рис. 2 представлен график изменения -го контролируемого параметра модели в зависимости от модельного времени . На рисунке видно, что, начиная со времени , этот параметр "вошел" в установившийся режим со средним значением .

Если построить подобные графики для всех (или большинства существенных) контролируемых параметров модели, определить для каждого из них длительность переходного режима и выбрать из них наибольшую, в большинстве случаев можно считать, что после этого времени все интересующие исследователя параметры находятся в установившемся режиме.

Рис. 2. Определение длительности переходного периода для -гo

контролируемого параметра модели.

На практике встречаются случаи, когда переходные режимы исследуются специально. Понятно, что при этом используют "короткие прогоны", исключают из рассмотрения установившиеся режимы и стремятся найти начальные условия моделирования, приводящие к наибольшей длительности переходных процессов. Иногда для увеличения точности результатов проводят замедление изменения системного времени.

Дата добавления: 2014-01-07