Обработка и анализ результатов компьютерного моделирования

Успех имитационного эксперимента с моделью системы существенным образом зависит от правильного решения вопросов обработки и последующего анализа и интерпретации результатов моделирования. Особенно важно решить проблему текущей обработки экспериментальных данных при использовании модели для целей автоматизации проектирования.

После того как компьютерный эксперимент спланирован, необходимо обеспечить эффективную обработку и представление результатов в удобном виде для анализа и последующего принятия решений. При выборе методов обработки существенную роль играют следующие три особенности компьютерного эксперимента.

1. Возможность получать при моделировании системы на компьютере большие выборки позволяет количественно оценить характеристики процесса функционирования системы, но при этом возникает проблема хранения большого объема промежуточных результатов вычислений. Эта проблема разрешима с помощью использования рекуррентных алгоритмов обработки, позволяющих вычислять оценки по ходу моделирования и использовать для расчетов (с учетом больших выборок) простые асимптотические формулы.

2. Сложность исследуемых систем не позволяет априорно судить о характеристиках процесса функционирования системы, например, о типе ожидаемого распределения выходных переменных. Поэтому при моделировании систем широко используются непараметрические оценки и оценки моментов распределения.

3. Блочность конструкции компьютерной модели и раздельное исследование блоков связаны с программной имитацией входных переменных для одной частичной модели по оценкам выходных переменных, полученных на другой частичной модели. Эти переменные следует представлять в форме, удобной для построения алгоритма их имитации.

Date: 2016-02-19; view: 597; Нарушение авторских прав