Имитациялық модельдеу түсінігі, МӘні және қолданылуы оразымбетова А. Ш., Абдикул Ш. Н., Сейткожаева А. Т
жүктеу/скачать 185,03 Kb. Pdf көрінісі
|
| Ақпарат жеткіліктігінің қағидасы.
Зерттелетін жүйе туралы ақпарат мүлдем жоқ болған жағдайда оның моделін құру мүмкін емес, ал толық болған жағдайда дұрыс болады. Жүйе туралы априорлы ақпараттың критикалық деңгейі болады (ақпарат жеткіліктігінің деңгейі), оған жеткен кезде адекватты модель тұрғызыла алады. Дұрыстылық қағидасы. Модель модельдеудің мәселелерін бекітудің бастапқы кезеңінде анықталатын кейбір мақсаттарына жету үшін құрастырылады. Орындалу қағидасы . Модель ақырғы уақыт ішінде нольден өзгеше ықтималдықпензерттеудің қойылған мақсатына жетуді қамтамасыз ету керек. Көбінесе P(t ) модельдеу мақсатына жетудің ықтималдықтың P O бастапқы мәні, сондай-ақ бұл мақсатқа жетудің t O шекті уақыт беріледі. Модель орындалады деп есептеледі, егер P(t) P O және t t O . Модельдердің жиынтылық қағаидасы. Модель алдымен нақты жүйенің (құбылыстың) тиімділіктің таңдалған көрсеткішіне әсер ететін қасиеттерін көрсету керек. кез келген нақты модельді пайдалану кезінде нақты жағдайдың кейбір жақтары ғана көрінеді. Оның толығырақ зерттеу үшін зерттелетін үрдісті жан жағынан және детализацияның әртүрлі деңгейінде көрсетуге мүмкіндік беретін бірқатар модельдер қажет. Агрегаттау қағидасы. Көптеген жағдайларда күрделі жүйені агрегаттардан (ішкі жүйелер) тұрады деуге болады, оларды адекватты формальді сипаттау үшін кейбір стандартты математикалық сызба-нұсқалар қолданылады. Бұл қағида зерттеу мақсаттарына байланысты модельді өзгертуге мүмкіндік береді. Параметрлеу қағидасы. Көптеген жағдайларда модельденетін жүйе өзінің құрамында белгілі параметрмен, оның ішінде вектормен сипатталатын ішкі жүйелері болады. Мұндай ішкі жүйелерді модельде қызмет ету үрдісін сипаттап отырмай, тиісті сандық көрсеткіштермен алмастыруға болады. Қажет болса бұл көсеткіштердің жағдайға тәуелділігін кесте, график, аналитикалық өрнке түрінде беріле алады. Параметризация қағидасы модельдеу көлемін және ұзақтығын қысқартуға мүмкіндік береді, бұл жерде параметризация модельдің адекваттылығын төмендетеді. Имитациялық модельдер құрылымы Жалпы жағдайда имитациялық модельдің құрылымы келесідей болады: E=f(xi, yj), (1) мұнда E – жүйе іс әрекетінің нәтижесі; xi, – басқаруға болатын айнымалылар және параметрлер; yj, – басқару мүмкін емес айнымалылар және параметрлер; f – E көрсеткішін анықтайтын xi, және yj арасындағы функционалдық тәуелділік. Модельдер келесі құрамалар комбинациясынан тұрады: компоненттер, айнымалылар, параметрлер, функционалдық тәуелділіктер, шектеулер, мақсатты функциялар. Компоненттер – құрама бөліктер, олар біріктірлген кезде жүйені (жүйенің элементтері немесе оның ішкі жүйелері) құрайды. Параметрлер – айнымалыларға қарағанда өз еркімізше таңдауға болатын көрсеткіштер. Мысалы, y=7x теңдеуінде 7 саны– параметр, ал x және y – айнымалылар. Айнымалылар экзогенді және эндогенді болып болып бөлінеді. Экзогенді (тәулсіз) айнымалылар кіріс деп те аталады, жүйе сыртында пайда болады және сыртқы факторлар әсерінің нәтижесі болады. Эндогенді (тәуелді) жүйеде пайда болады және ішкі факторлар әсерінің нәтижесі болады, көбінесе шығыс айнымалылар болып табылады. жүктеу/скачать 185,03 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|