3.7 Испытание и исследование свойств имитационной модели

После того, как имитационная модель реализована на ЭВМ, необходимо провести испытание, проверку достоверности модели. Это является чрезвычайно важным и ответственным моментом в имитационном моделировании. Проверка, выполненная не тщательно, может привести к неизвестным последствиям.

На этапе испытания и исследования разработанной имитационной модели организуется комплексное тестирование модели (testing) -планируемый итеративный процесс, направленный главным образом на поддержку процедур верификации и валидации имитационных моделей и данных.

Некоторые полезные процедуры тестирования можно найти в лекции 6 настоящего пособия и специальной литературе [20, 26, 33, 56].

Если в результате проведенных процедур модель окажется недостаточно достоверной, может быть выполнена калибровка имитационной модели (в моделирующий алгоритм встраиваются калибровочные коэффициенты) с целью обеспечения адекватности модели, или в более сложных случаях возможны многочисленные итерации на ранние этапы с целью получения дополнительной информации о моделируемом объекте или доработки имитационной модели. Наличие ошибок во взаимодействии компонент модели возвращает исследователя к этапу создания имитационной модели. Возможно, в ходе формализации исследователь слишком упростил физические явления, исключил из рассмотрения ряд важных сторон функционирования системы, что привело к неадекватности модели объекту. В этом случае исследователь должен вернуться к этапу формализации системы. В тех случаях, когда выбор способа формализации оказался неудачным, исследователю необходимо повторить этап составления концептуальной модели с учетом новой информации и появившегося опыта. Наконец, когда у исследователя оказалось недостаточно информации об объекте, он должен вернуться к этапу составления содержательного описания системы и уточнить его с учетом результатов испытания.

3.8 Направленный вычислительный эксперимент на имитационной модели. Анализ результатов моделирования и принятие решений

В лекции 2 мы уделили внимание рассмотрению экспериментальной природы имитации, дали общее определение направленного вычислительного эксперимента. Вы уже знаете, что на заключительных этапах имитационного моделирования необходимо проводить стратегическое и тактическое планирование имитационного эксперимента. Организация направленного вычислительного эксперимента на имитационной модели предполагает выбор и применение различных аналитических методов для обработки результатов имитационного исследования. Наиболее употребимыми для целей вычислительного эксперимента аналитическими методами являются методы планирования вычислительного эксперимента, регрессионный и дисперсионный анализ, градиентные и другие методы оптимизации, о применении которых речь пойдет в 7 лекции. Очевидно, что организация и проведение эксперимента потребует от Вас серьезной аналитической подготовки и корректного применения аналитических методов. Проведенное исследование должно позволить Вам сделать некоторые выводы по полученным результатам, достаточные для принятия решений по обозначенным на ранних этапах проблемам и задачам.

Теперь Вы представляете, что процесс имитационного исследования является трудоемким итеративным процессом, требующим от разработчиков таких моделей определенных интеллектуальных затрат и технологических усилий. Разработчик имитационной модели должен быть и искусным системным аналитиком, и мастером-технологом, владеющим современными компьютерными технологиями, применяемыми при создании и исследовании имитационных моделей, обладать хорошей аналитической подготовкой, позволяющей корректно применять методы математической статистики и другие математические и вычислительные процедуры, как для целей идентификации имитационных моделей, так и обработки результатов экспериментального исследования.