- •220400 «Программное обеспечение вычислительных комплексов и автоматизированных систем»
- •Глава 1. Понятие и сущность моделирования. Место компьютерного моделирования в задачах изучения процессов и явлений
- •§ 1. Понятие модели. Функции моделей и их классификация
- •1.1. Понятие и функции моделей
- •1.2. Классификация моделей
- •§ 2. Структура моделей
- •2.1. Структура модели и ее основные составляющие
- •2.2. Анализ и синтез
- •2.3. Требования к модели
- •§ 3. Виды моделирования. Понятие и сущность компьютерного моделирования
- •3.1. Виды моделирования
- •3.2. Понятие и сущность компьютерного моделирования
- •3.3. Искусство моделирования. Действия, выполняемые в процессе моделирования
- •§ 4. Моделирование как искусство. Этапы процесса моделирования
- •4.1. Этапы процесса моделирования
- •4.2. Постановка задачи и определение типа модели
- •4.3. Формулирование модели
- •4.4. Проверка модели
- •4.5. Стратегическое и тактическое планирование
- •4.6. Экспериментирование и анализ чувствительности
- •4.7. Реализация замысла и документирование
- •Глава 2. Объектно-ориентированная технология как современная парадигма компьютерного моделирования. Основные сведения о языке uml
- •§ 5. Объектно-ориентированная технология как современная парадигма компьютерного моделирования
- •5.1. Обстоятельства и причины появления объектно-ориентированной технологии. Основные термины
- •В общем случае объекты обладают двумя качествами:
- •5.2. Принципы объектно-ориентированной технологии
- •§ 6. Назначение и цели унифицированного языка моделирования. Основные концепции uml
- •6.1. Назначение и цели uml
- •6.2. Основные концепции uml
- •§ 7. Статическое представление модели
- •7.1. Классификаторы
- •Типы классификаторов
- •7.2. Отношения
- •7.3. Ограничения
- •§ 8. Структурные представления модели
- •8.1. Представление вариантов использования
- •Виды отношений вариантов использования
- •8.2. Представления программной реализации и развертывания
- •§ 9. Представление в виде конечного автомата как один из видов динамического представления модели
- •9.1. Понятие конечного автомата. Определение события и состояния
- •9.2. Понятие и структура перехода. Типы переходов
- •§ 10. Представления деятельности и взаимодействия как виды динамического представления модели
- •10.1. Представление деятельности
- •10.2. Представление взаимодействия
- •§ 11. Представление управления моделью и дополнительные возможности языка uml
- •11.1. Представление управления моделью
- •11.2. Расширение возможностей языка uml
- •Глава 3. Понятие и виды имитационного моделирования. Инструментарий имитационного моделирования: назначение и краткий обзор
- •§ 12. Понятие и виды имитационного моделирования. Роль языков имитационного моделирования в решении задач компьютерного моделирования
- •12.1. Понятие и виды имитационного моделирования
- •12.2. Роль языков имитационного моделирования в решении задач компьютерного моделирования
- •§ 13. Классификация и краткая характеристика языков имитационного моделирования. Среда и функциональная структура языка моделирования gpss
- •13.1. Классификация языков имитационного моделирования
- •13.2. Принципы организации системы gpss
- •Глава 4. Общие понятия о графическом моделировании и геоинформационных системах
- •§ 14. Способы представления и принципы обработки графических данных на персональных эвм
- •14.1. Представление в компьютере графической информации. Растровая и векторная графика
- •14.2. Модели представления цвета в графических изображениях
- •14.3. Форматы графических файлов
- •14.4. Принципы обработки графических данных на персональных компьютерах
- •§ 15. Геоинформационные системы и особенности моделирования земной поверхности
- •15.1. Основные понятия и организация гис
- •15.2. Проблемы качества векторных цифровых карт для гис
- •§ 16. Классификация программного обеспечения гис и реализация гис-проектов
- •16.1. Классификация и краткая характеристика программного обеспечения гис
- •16.2. Порядок создания гис-проектов
- •Компьютерные модели в информационных технологиях на железнодорожном транспорте
- •127994, Москва, ул.Образцова, 15
4.5. Стратегическое и тактическое планирование
Большое значение в компьютерном моделировании играет экспериментирование с помощью модели с целью получения информации о реально действующей системе. Отсюда следует, что экспериментатор должен позаботиться о стратегическом планировании, т. е. о том, как планировать эксперимент, который дает желаемую информацию. Цель использования планируемых экспериментов двоякая:
они обеспечивают экономию с точки зрения уменьшения числа требуемых экспериментальных проверок;
они задают структурную основу обучения самого исследователя.
Цель любого экспериментального исследования, включая моделирование, заключается в том, чтобы больше узнать об изучаемой системе. Эксперимент представляет собой процесс наблюдения и анализа, который позволяет получить информацию, необходимую для принятия решений. План эксперимента дает возможность выбрать метод сбора исходной информации, содержащей необходимые сведения о явлении или системе, которые позволяют сделать выводы о поведении изучаемого объекта. В экспериментальном исследовании можно выделить два типа задач:
определение сочетания параметров, которое оптимизирует переменную отклика, и (или)
объяснение соотношения между переменной отклика и контролируемыми в системе факторами.
Для обеих этих групп задач разработано и доступно для использования множество планов постановки экспериментов.
Далее, чтобы исследование было успешным, требуется полное использование накопленных ранее знаний, что в свою очередь необходимо при выдвижении возможных гипотез, подлежащих проверке, и стратегий, подлежащих оценке. Хороший план экспериментa позволяет разработать стратегию сбора исходных данных, полезных для такого синтеза и выдвижения гипотез. Существующие в настоящее время методы планирования экспериментов и аналитические методы очень хорошо удовлетворяют потребностям исследования модели. Таким образом, планирование эксперимента может в значительной мере облегчить синтез новых сведений и выдвижение новых идей и в то же время уменьшить затраты времени, усилий и денежных средств.
Тактическое планирование связано с вопросами эффективности и определением способов проведения испытаний, намеченных планом эксперимента. Тактическое планирование связано с решением задач двух типов:
определением начальных условий в той мере, в какой они влияют на достижение установившегося режима,
возможно большим уменьшением дисперсии решений при одновременном сокращении необходимых размеров выборки.
Первая задача (т. е. определение начальных условий и их влияния на достижение установившегося режима) возникает вследствие искусственного характера функционирования модели. В отличие от реального объекта, который представлен моделью, сама модель работает эпизодически. Это значит, что экспериментатор запускает модель, делает свои наблюдения и «останавливает» ее до следующего прогона. Всякий раз, когда начинается прогон, модели требуется определенное время для достижения условий равновесия, которые соответствуют условиям функционирования реальной системы. Таким образом, начальный период работы модели искажается из-за действия начальных условий запуска модели. Для решения задачи, во-первых, необходимо исключить из рассмотрения данные, относящиеся к некоторой части начального периода, и, во-вторых, следует выбирать такие начальные условия, которые уменьшают время, необходимое для достижения установившегося режима. Разумно выбранные начальные условия могут уменьшить, но не полностью свести к нулю время переходного процесса. Поэтому дополнительно необходимо определить время начала измерений.
Вторая задача тактического планирования связана с необходимостью оценить точность результатов эксперимента и степень надежности заключений или выводов. Это требует принятия решений относительно изменяемости условий, размера выборки и повторяемости результатов. В любом эксперименте из ограниченного объема полученных данных исследователь стремится извлечь как можно больше информации. Для уменьшения разброса характеристик существует ряд методов (в основном в связи с процедурами взятия выборок), которые могут существенно снизить требуемый размер выборки и число повторений эксперимента. Чем сложнее компьютерная модель, тем более важен этап тактического планирования, выполняемого перед проведением экспериментов.