32. Планирование эксперимента. Основные этапы

Планирование эксперимента – выбор числа и условий проведения опытов, позволяющих получить необходимые знания об исследуемом объекте с требуемой точностью. Важнейшим условием научно поставленного эксперимента является минимизация общего числа проведенных опытов с целью, минимизации затрат временных, трудовых, материальных и человеческих ресурсов. Применение методов планирования экспериментов обуславливается сложностью или невозможностью его проведения в реальных условиях. Планирование эксперимента включает:

• выделении входных и выходных переменных, называемых соответственно факторами и функциями отклика;

• составлении плана эксперимента;

• в проведении эксперимента;

• построении мат. модели по полученным результатам;

• проверка адекватности построенной модели.

Для построения мат. модели часто используются статистические методы. При составлении плана эксперимента необходимо определить какие значения может принимать каждый из факторов эксперимента и составить матрицу планирования.

Эксперимент, в котором реализуются все возможные сочетания уровней факторов называется полным факторным экспериментом (ПФЭ). Если n факторов варьируется на двух уровнях, то общее количество экспериментов ПФЭ будет равно 2n. Пример: Пусть в эксперименте участвует два фактора: x1 и x2, которые на базовом уровне равен 600, ∆x1=50; ∆x2=25. Тогда область проведения эксперимента: x1=600; x2=300.

33. Методика постепенной формализации. Задачи моделирования информационных потоков

МПФ – это методика системного анализа, которая основывается на интуиции и опыте специалистов, а так же методах формализованного представления проекта с процедурами оценки решения (например, компьютерное моделирование). Процесс МПФ итерационный.

Принципиальная особенность МПФ в том, что она ориентирована на развитие представлений разработчика об объекте на постепенное выращивание решения задачи в процессе проектирования, т.е. это не разовый выбор метода решения, а итерационный процесс, который состоит из:

• выбор и формирование представлений и методов моделирования;

• выбор критерия;

• моделирование проблемных ситуаций;

• оценка модели и, если необходимо, возврат к 1-ому пункту (уточнение).

В результате процесса получаем систему алгоритмов, которая обеспечивает возможность программной её реализации. Методика постепенной формализации для задачи моделирования информационных потоков делится на 2 больших этапа:

1. Формирование модели и отбор возможных вариантов прохождения информации (определение границ системы; группировка элементов внутри системы; группировка внутри групп; анализ результатов);

Оценка модели и выбор наилучшего варианта пути прохождения информации (выбор критериев и их согласование с целями).

34. Методы исследования систем в условиях неопределённости

Моделирование в условиях неопределенности – моделирование систем с учетом воздействия случайных величин и событий. В большинстве реальных систем невозможно обойтись без учета состояний природы. Состояния природы оказывают случайные возмущающие воздействия не только на систему в целом, но и на ее отдельные элементы. Внутренние системные связи могут иметь случайную природу. Поведение самого элемента тоже может быть случайным.

Методы исследования:

1. метод статистических испытаний или метод Монте-Карло (в системах массового обслуживания);

2. метод изучения стратегий (в теории игр).