|
Пусть задан вектор б = компонентами которого являются значения общих, независимых ограничений и коэффициентов функционала линейной модели (2.10). Каждая компонента вектора В=\ь, ,(/ = и) характеризует условия их функционирования и может принимать различные значения на отрезке . Требуется получить необходимое множество Л/ случайных сочетаний векторов Д=б°,й*,С* исходного вектора б. При этом необходимо учитывать: а) совокупность случайных факторов, влияющих на изменения каждого элемента Ь,; в) синхронность влияния некоторых случайных факторов на элементы вектора б . Решение этой задачи сводится к следующему. На п е р в о м э т а п е для учета влияния факторов на показатели Ь,строится матрица смежности 5 = ,(»= 1 ( / = I.—,/)В этой матрице Г1, если } —й фактор влияет на 1—й показатель, [0 при невыполнении этого условия. Затем определяются матрицы Дтах = *тах,.уи дтт = 1Лт,п.й’ где *тах,?и Ьтт] максимальное и минимальное возможные значения Г-го показателя от воздействия / -го фактора. В т о р о й э т а п заключается в моделировании случайных сочетаний исходного вектора б для каждой компоненты Ь, на основе функции плотности распределения случайной величины Ьв , /(Ья). Вид закона распределения /(Ь9) принимается исходя из принципа максимума энтропии, на основе результатов ранее выполненных 95 |
Пусть задан вектор В = \Ь°9Ьк9Ск}9компонентами которого являются значения общих, независимых ограничений и коэффициентов функционала линейной модели (2.10). Каждая компонента вектора В = Ь, ,(/ * 1,...,/?) характеризует условия их функционирования и может принимать различные значения на отрезке [6 т,м ,&тах,,]. Требуется получить необходимое множество {м} случайных сочетаний векторов В 1Ь°,Ьк,Ск исходного вектора В . При этом необходимо учитывать: а) совокупность случайных факторов, влияющих на изменения каждого элемента Ъ,\ в) синхронность влияния некоторых случайных факторов на элементы вектора В . Решение этой задачи сводится к следующему. На п е р в о м э т а п е для учета влияния факторов на показатели ^строится матрица смежности 5 = , (/ = (у = 1, В этой матрице 5и = Г1, если у й фактор влияет на 1 й показатель, Х} [0 при невыполнении этого условия. Затем определяются матрицы Вп ^тах,{/ И #тт = , где ^таХл^И Ът\пу максимальное и минимальное возможные значения / -го показателя от воздействияу -го фактора. В т о р о й э т а п заключается в моделировании случайных сочетаний исходного вектора В для каждой компоненты Ь, на основе плотности распределения вероятностей случайной величины Ьу , /(Ьу). Вид закона распределения /(Ьу) принимается исходя из принципа максимума энтропии, на основе результатов ранее выполненных исследований или имеющихся интуитивных (эвристических) представлений о характере изменений случайных величин Ьу. 79 |