Проверяемый текст
Черненький, Валерий Михайлович; Процессно-ориентированная концепция системного моделирования АСУ (Диссертация 2000)
[стр. 38]

При тактическом планировании в целях повышения эффективности разрабатываются методы понижения дисперсии [67[.
Они построены, в основном, на замене простой случайной выборки более совершенной.
Методы тактического планирования в сочетании с методами стратегического планирования могут быть использованы для решения задач параметрического синтеза.
При анализе чувствительности исследуемых характеристик модели в зависимости от варьируемых параметров часто применяются линейные регрессионные модели
[17, 103].
Однако априорное предположение об описании объекта регрессионной моделью, зависящей от параметра, редко приводит к линейной модели.
В нелинейных регрессионных моделях [115] численный поиск оценок параметров значительно сложнее, чем в линейных.
В работе
[118] отмечается, что если стоимость получения одной оценки велика, а их допустимое количество невелико, то целесообразнее может оказаться стратегический план.
Если оценка дешевле, то рационально использовать тактический план.
Это обстоятельство, а также итерационный характер вычислений делают целесообразным применение методов последовательного планирования [51] соответствующих экспериментов и рекуррентного вычисления оценок параметров, что значительно экономит объем вычислений.

Если зависимая и независимая переменные количественные и непрерывные, то для решения задачи поиска можно использовать методику поверхности отклика (МПО)
[103].
Наиболее часто в МПО используется метод наискорейшего спуска.
Основная идея метода состоит в линейной аппроксимации поверхности отклика в окрестности исследуемой точки с помощью простого факторного эксперимента.
По построенной линейной функции определяется направление спуска, делается шаг и затем вновь повторяется процедура факторного эксперимента.
Методы построения факторных планов рассмотрены в работах [50, 51].

Среди них можно выделить: 3 8
[стр. 40]

• п оследо вател ьн о е отсечени е результатов, пока первое из оставш ихся не б уд ет ни м и н и м альн ы м , ни м акси м альн ы м ; • д л я автокоррели рован н ы х дан н ы х вы числение м акси м альн ого пром еж утка врем ен и , н а концах которого дан н ы е еш е зам етн о коррелирую т; • вы ч и сл ен и е плаваю щ его средн его и оп ределен и е м ом ен та врем ени, когда это ср едн ее п ерестает изм еняться; • п редставлен и е результатов в виде совокуп ности сери й так о й длины , чтобы м ож н о бы ло бы пренебречь сери альной корреляцией.
П ри такти ч еском план ировании в целях повы ш ен и я эф ф екти вности разрабаты ваю тся м етоды п он и ж ен ия д и сп ерси и [67[.
О н и п остроен ы , в основном , н а зам ен е п ростой случайн ой вы борки более соверш ен ной .
М етоды такти ч еско го п лан ирования в сочетани и с м етодам и стратеги ческого п лан ирован ия м огут бы ть использованы д л я р еш ен и я задач п арам етри ческого синтеза.
П ри ан али зе чувстви тельности и сследуем ы х характери стик м о д ел и в зави си м ости о т варьи руем ы х п арам етров часто п ри м ен яю тся л и н ей н ы е регресси он н ы е м одели
[117, 203].
О дн ако ап риорн ое п редп олож ен и е об опи сан ии объекта р егресси он н ой м оделью , зави сящ ей от парам етра, ред ко п ри вод и т к ли н ей н ой м одели.
В н ели н ей н ы х регрессион ны х м оделях [115] ч и слен н ы й п ои ск оц ен ок п арам етров значи тельно слож нее, чем в лин ейн ы х.
В работе
[218] отм ечается, что если стоим ость получен и я одной опенки вели ка, а их д оп усти м ое количество невелико, то целесообразнее м ож ет о казаться стратеги чески й план.
Е сли оценка д еш евле, то рац иональн о использовать такти чески й план.
Э то обстоятельство, а такж е итерационны й характер вы чи слен и й делаю т целесообразн ы м п ри м ен ен и е м етодов п оследовательн ого п лан ирования [51] соответствую щ их эксп ери м ен тов и рекуррен тного вы чи слен ия оц енок парам етров, что зн ачи тельн о экон ом ит объем вы числений.

40

[стр.,41]

Если зави си м ая и независи м ая перем енны е коли чествен н ы е и непрерывные, то для реш ен и я задачи поиска м ож но исп ользовать м етодику поверхности о ткли ка (М П О ) [183].
Н аиболее часто в М П О используется метод наискорей ш его спуска.
О сновная идея м етода со сто и т в линейной аппроксимации поверхности откли ка в окрестности и ссл ед у ем о й точки с помощью простого ф акторного эксп ерим ен та.
П о п о стр о ен н о й лин ейн ой функции оп ределяется н аправлен ие спуска, д ел ается ш аг и затем вновь повторяется проц едура ф акторного эксперим ента.
М етод ы построения факторных планов рассм отрен ы в работах [50, 51,
127, 182, 186].
С реди них можно вы делить: • несим м етричн ы й вари ан т К иф ера-В ольф овица; • си м м етричны й вари ант К иф ера-В ольф овица; • случайны й пои ск с парной пробой; • покоорди натны й спуск и другие.
О бзор показал, ч то в больш и н стве работ проводи тся р азд ел ьн ы й анализ процессов пои ска и им итации.
С овм ещ ение этих п р о ц ессо в порож дает управляемый им и тацион ны й процесс, анализ к оторого значи тельно усложняется в силу появлен и я нестаци онарн ого р еж и м а ф ункц ион и рован и я модели.
О днако и м ен но в этом направлен ии л еж и т реш ен и е задачи сущ ественной экон ом и и вы числительны х затрат в ходе проведения имитационного м одели рован ия и расш ирения сф еры п р и м ен ен и я сам ого метода.
П остроение и м и тацион ны х програм м ны х м оделей С О И слож ная и трудоемкая задача, реш аем ая, как правило, с использовани ем специализированны х алгори тм и ческих язы ков [110, 184].
Э ти язы ки им ели с самого начала разли чн ы е средства, упрощ аю щ ие составлен и е и м и тацион ны х программ.
Я зы ки м одели рован ия обы чно скон струи рован ы так, что 41

[Back]