Реферат: Моделирование систем массового обслуживания

4. Этап программирования модели (программирование и отладка).

5. Проверка достоверности модели на различных работающих тестовых примерах.

6. Составление технической документации (логические схемы, схемы программ, спецификации)

На третьем этапе (получение и интерпретация результатов) компьютер используется для проведения рабочих расчетов по готовой программе модели. Результат этих расчетов позволяет проанализировать и сделать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы.

1. Планирование машинного эксперимента с моделью системы (активный и пассивный эксперименты). Необходимо составление плана проведения эксперимента с указанием комбинации переменных и параметров, для которых должен проводится эксперимент. Главная задача – дать максимальный объем информации об объекте моделирования при минимальных затратах машинного времени.

2. Проведение рабочих расчетов (контрольная калибровка модели)

3. Статистическая обработка результатов расчетов.

4. Интерпретация результатов моделирования, подведение итогов

5. Составление технической документации.

Различие стратегического и тактического планирования машинных экспериментов заключается в том, что в первом случае ставится задача построения оптимального плана эксперимента для достижения цели, поставленной перед моделированием (оптимизация структуры алгоритмов и параметров системы). Во втором случае, преследуются частные цели оптимальной реализации каждого конкретного эксперимента из множества необходимых экспериментов, заданных при стратегическом планировании.

Три основных класса ошибок:

1. Ошибка формализации – недостаточно подробное описание модели

2. Ошибка решения – некорректный или слишком упрощенный метод построения модели

3. Ошибка задания параметров.

Проверка адекватности модели.

Проверка адекватности модели заключается в анализе её соразмерности, а также равнозначности системы. Адекватность нарушается из-за идеализации внешних условий и пренебрежения некоторыми случайными факторами.

Считается, что модель адекватна с системой , если вероятность того, что отклонение параметров Dy не превышает некоторой предельной величины d больше допустимой вероятности.

На практике использование данного критерия невозможно, т.к.:

1. Для проектирования или моделирования системы отсутствует информация о выходной характеристики y .

2. Как правило, система оценивается не по одной, а по множеству характеристик

3. Характеристики могут быть случайными величинами или функциями.

На практике оценка адекватности обычно проводится путем экспертного анализа разумности результатов моделирования.

Выдвигаются следующие виды проверки:

1. Проверка моделируемых элементов

2. Проверка внешних воздействий

3. Проверка концептуальной модели

4. Проверка формализованной математической модели

5. Проверка программной модели