системного анализа –структуризовать систему и привести ее решение к методу математического моделирования.
Система, решающая проблему, представляет единство трёх понятий:
задача;
наблюдатель;
объект (это система–1).
Под системным анализом будем понимать реализацию следующих этапов исследования сложной системы:
Построение общих принципов поведения сложной системы;
Формирование совокупности методов анализа;
Решение проблемы сложности и неопределённости;
Определение предельных характеристик системы;
Автоматизация исследований.
Алгоритм системного анализа включает в себя 3 макроэлемента:
Постановка проблемы:
Постановка задачи;
Определение объекта исследования;
Формирование целей;
Задание критериев и ограничений;
Разделение системы и внешней среды:
2.1. Определение границ исследования системы;
Первичная структуризация системы;
Подразделение общей системы на систему и внешнюю среду;
Выделение составных частей среды;
Декомпозиция внешних воздействий на элементарные воздействия;
Разработка математической модели:
Формальное описание
Параметризация модели
Установление зависимости между параметрами
Декомпозиция модели на составные части
Уточнение первичной структуры
Исследование модели
63. Имитационные модели исследования сложных систем (методы Монте Карло).
Имитационная модель позволяет в процессе исследования использовать всю располагаемую информацию вне зависимости от ее формы представления (словесное описание, графические зависимости, блок-схемы, математические модели отдельных блоков и др.) и степени формализации.
Имитационная модель строится по аналогии с объектом исследования. Для описания элементов модели возможно произвольное использование методов, по мнению исследователя, соответствующих реальным. Затем эти элементы объединяют в единую исследовательскую модель.
Имитационная модель может быть с фиксированными входными параметрами и параметрами модели. Это детерминированнаяимитационная модель.
Если же входные параметры и(или) параметры модели могут иметь случайные значения, то говорят о моделировании в случайных условиях, а модель называют статистической.
Для статистического моделирования в случайных условиях был разработан метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). Идея метода Монте-Карло состоит в реализации «розыгрышей» – моделировании случайного явления с помощью некоторой процедуры, дающей случайный результат. В соответствии с этим методом, при моделировании с использованием вычислительной техники выполняют некоторое количество (множество) реализаций исследуемого объекта или процесса. Затем результаты такого моделирования обрабатывают с использованием методов математической статистики. При этом могут определять тип и параметры распределения случайной величины. Например, для нормально распределенной случайной величины могут оценивать математическое ожидание, средне-квадратическое отклонение.
Для этого используют случайный механизм розыгрыша. Этот механизм базируется и использует как элементединичный жребий.
Условимся называть единичным жребием любой элементарный опыт, в котором решается один из вопросов:
произошло или не произошло событие А?
какое из возможных событий А1, А2, …, Акпроизошло?
какое значение приняла случайная величина X?
какую совокупность значений приняла система случайных величин X1,X2,…, Хк?
Реализация случайного явления методом Монте-Карло состоит из цепочки единичных жребиев, перемежающихся обычными расчетами. Расчетами учитывается влияние исхода единичного жребия на ход операции (в частности, на условия, в которых будет осуществляться следующий единичный жребий).
Механизмы реализации единичного жребия могут быть разнообразными, однако любой из них может быть заменен стандартным механизмом, позволяющим решить одну единственную задачу: получить случайную величину, распределенную с постоянной плотностью от 0 до 1.
В каждой реализации с использованием специальных программ (реализующих единичный жребий) генерируют псевдослучайные значения соответствующих параметров. Искомые псевдослучайные параметры генерируют, используя знание (или допущение о виде и параметрах) законов распределения случайных величин. Эти псевдослучайные значения параметров используют при вычислениях в конкретной реализации. Результаты множества реализаций обрабатываются с использованием методов теории вероятностей и математической статистики.
В процессе исследований возможно детерминированно-статистическое имитационное моделирование. При этом часть реализаций выполняют в заранее определенных условиях, а остальные – в условиях случайных.
Опыт показал, что частой ошибкой при практическом использовании статистического моделирования являются попытки исследователей получить часть результатов аналитически, а затем интегрировать эти результаты с результатами, полученными путем фиктивного разыгрывания. Это недопустимо, так как нарушается принцип случайности появления части значений параметров, а следовательно, и всей реализации.
…
mvlkv 4.0
ВУЗы: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет им. Петра Великого, напр-е - экономика и менеджмент новых технологий; Санкт-Петербургский государственный экономический университет, напр-е: производственный менеджмент.
Готовые работы на продажу
Гарантия на работу 10 дней.
ПГУПС Математическое моделирование систем и процессов Тема: «Практическая реализация методов численного интегрирования»
- Лабораторная работа
- Высшая математика
- Выполнил: pgupscool
математическое моделирование в теории управления и исследования операций
- Курсовая работа
- Государственное и муниципальное управление
- Выполнил: user527341
На странице представлен фрагмент
Уникализируй или напиши новое задание с помощью нейросети
Похожие работы
Руководитель Комитета по земельным ресурсам представил на рассмотрение главе администрации N-ского муниципального района предложения относительно мест
Руководитель Комитета по земельным ресурсам представил на рассмотрение главе администрации N-ского муниципального района предложения относительно местоположения земельных участков, которые следует...
Токсичные элементы как загрязняющие вещества пищевых продуктов предельно допустимые концентрации в пищевых продуктах
Токсичные элементы как загрязняющие вещества пищевых продуктов, предельно допустимые концентрации в пищевых продуктах Часть выполненной работыВ результате воздействия загрязненной окружающей среды, а...