- •50 Часов — лекционных занятий;
- •25 Часов — практических занятий;
- •25 Часов — лабораторных занятий. Содержание
- •Лекция 1. Общие вопросы теории моделирования (2 часа) План
- •2. Роль и место моделирования в исследованиях систем
- •3. Классификация моделей
- •4. Моделирование в процессах познания и управления
- •5. Классификация объектов моделирования
- •6. Основные этапы моделирования
- •7. Этапы моделирования объектов (процессов, явлений)
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Лекция 2. Технология моделирования (2 часа) План
- •2. Подготовка исходных данных
- •3. Разработка математической модели
- •4. Выбор метода моделирования
- •2. Проверка адекватности и корректировка модели
- •3. Планирование экспериментов с моделью
- •4. Анализ результатов моделирования
- •2. Сведения об объекте
- •3. Априорная информация
- •4. Апостериорная информация
- •1. Постановка задачи идентификации.
- •2. Трудности идентификации
- •1. Постановка задачи идентификации.
- •Следовательно модельный оператор f должен быть таким, чтобы:
- •2. Трудности идентификации
- •1. Идентификация структуры и параметров объекта
- •2. Классификация методов идентификации
- •1. Идентификация структуры и параметров объекта
- •2. Классификация методов идентификации
- •2. Ранжирование входов и выходов объекта (Метод экспертных оценок)
- •Метод непосредственного ранжирования;
- •Метод парных сравнений.
- •3. Метод непосредственного ранжирования
- •2. Определение рационального числа входов и выходов объекта, учитываемых в модели
- •3. Определение характера связи между входом и выходом модели объекта
- •1. Потоки заявок
- •2. Марковские модели
- •1. Потоки заявок
- •2. Марковские модели
- •2. Характеристики вычислительных систем как сложных систем массового обслуживания
- •3. Методы приближённой оценки характеристик вычислительных систем
- •1. Нестационарные режимы функционирования вычислительных систем
- •2. Характеристики вычислительных систем как стохастических сетей
- •1. Нестационарные режимы функционирования вычислительных систем
- •2. Характеристики вычислительных систем как стохастических сетей
- •2. Обобщенные алгоритмы имитационного моделирования
- •2. Метод повторных экспериментов
- •3. Методы генерации случайных величин и последовательностей
- •Контрольные вопросы
- •II. Модель в - для задачи максимизации
- •2. Преобразование задачи с дискретными переменными к задаче с булевыми переменными
- •3. Преобразование задачи линейного булева программирования к задаче нелинейного булева программирования
- •Контрольные вопросы
- •2. Модель задачи автоматической классификации
- •3. Задача об оптимизации размещения букв алфавита на клавиатуре эвм
- •2. Проверка адекватности математической модели
- •3. Алгоритм оптимального управления работы насосной станции
- •Контрольные вопросы
- •2. Аналитический подход к формированию информативной подсистемы признаков в задаче распознавания
- •3. Упрощенный метод классификации с использованием аналитического подхода формирования информативной подсистемы признаков при наличии обучающей выборки
- •Контрольные вопросы
- •Литература
- •Литература
2. Определение рационального числа входов и выходов объекта, учитываемых в модели
Описанным выше образом получаются ранжированные ряды всех претендентов на входы и выходы модели:
(6)
(здесь для удобства произведена перенумерация ранжированных факторов таким образом, чтобы их номер стал равен рангу, т. е. ki=i).
Выбор рациональных чисел n*, q* и m*, характеризующих модель, т. е. размерность ее входов и выходов, следует также производить экспортно. Для этого нужно начать с минимального числа входов и выходов (n1, q1, m1, т. е. с простейшей модели, например, с n1=0; q1=m1=1). Назовем эту модель F1 [характер связи Y=F1 (X, U), где Y=(y1, ..., ym1); X=(x1, ..., xn1); U=(u1, ..., uq1): при этом выяснять .не нужно, модель рассматривается как “черный ящик”]. Таким образом, первая, простейшая модель характеризуется тройкой F1=<n1, q1, т1>. Вторая модель F2=<n2, q2, m2> должна быть выбрана экспертами из трех:
(7)
Здесь мы воспользовались ранжированными рядами (6), что позволяет усложнять объект введением фактора, имеющего очередной ранг.
Эксперты ранжbруют тройки (7) по критериям, заранее оговоренным. Тройка, получившая первый ранг, образует F2. Аналогично (i+1)-я модель Fi+1 определяется ранжированием трех полученных из Fi троек:
Таким образом, получим последовательность моделей объекта F1, F2, ..., Fl, расположенных в порядке их уточнения и усложнения. Теперь остается в этом ряду установить предпочтение, т. с. выбрать ту модель, которая и будет идентифицироваться. Это можно также сделать с помощью экспертов. Пусть в результате получен ряд предпочтений:
Это означает, что следует остановиться на модели
Fz=(nz, qz, mz)
и таким образом n*=nz, q*=qz, m*=mz.
3. Определение характера связи между входом и выходом модели объекта
Мы уже говорили, что структура модели определяется видом оператора модели F. Этот оператор, прежде всего, характеризуется кодом A. C него и следует начинать.
Определение кода A требует четырех двоичных выборов:
где каждый из признаков может принимать одно из двух значений: 0 или 1. Анализ следует начинать с простейшего (нулевого) случая. Действительно, код А построен так, что наличие трудностей в процессе идентификации отражается единицами кода. Так, динамический объект (α=1) труднее идентифицировать, чем статический (α=0); стохастический (β=1) труднее детерминированного (β=0), нелинейный (γ=1) сложнее линейного (γ=0) и т. д.
В процессе выбора кода A модели следует иметь в виду, что, учитывая эти трудности, вполне можно намеренно “снизить” модель, т.е. сделать ее значительно проще объекта. Так, поведение заведомо динамического объекта можно описывать статической моделью, если динамика объекта не слишком ярко выражена; нелинейный объект можно аппроксимировать линейным и т. д. Разумеется, что при этом эффективность управления, построенного на основе такой модели, снизится. Но если это снижение невелико, а выигрыш в идентификации значителен, то такой выбор следует считать оптимальным.
После выбора кода A модели следует определить конкретную форму ее оператора F.
Контрольные вопросы
Чем различается два правила для определения рангов ранжируемых факторов в методе парных сравнений?
Как определяется рациональное число входов в выходов объекта?
Как определяется характер связи между входом и выходом модели объекта?
Литература
Лекция 9. АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (2 часа)
План