|
Результаты эксперимента отражены в таблице 5.7, в которой для каждой из групп ЛПР приведены значения Рк, а также их средние значения Ptep по каждому ЛПР. Графики изменения показателя в течение рабочей смены для исследуемых групп ЛПР представлены на рис. 5.1. 5.2 Планирование машинных экспериментов со статистической моделью животноводческой фермы По составленной и отлаженной программе проведем рабочие расчеты с целью получения результатов, позволяющих проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой животноводческой фермы. В ходе машинного эксперимента изучим поведение исследуемой модели М процесса функционирования животноводческой фермы (S) на интервале времени [0,7], равном продолжительности лактации коровы. Для этого требуется вычислить различные статистические характеристики закона распределения Y(t) —удоя молока в течение одной лактации [0,7]. Постановка задачи. Выбрать методику планирования экспериментов с моделью фермы. Составить план проведения машинных экспериментов со статистической моделью животноводческой фермы. Последовательность решения задачи: подбор процедуры, обеспечивающей выявление влияния факторов, находящихся в функциональной связи с функцией удоя; •* ► описание функции реакции; расчет числа испытаний полного факторного эксперимента; составление плана проведения машинных экспериментов; определение способа проведения каждой серии испытаний машинной модели Мм; |
с использованием конкретных программно-технических средств, т. е. строится машинная модель Мм, с которой предстоит работать для получения необходимых результатов моделирования по оценке характеристик процесса функционирования системы S (задача анализа) или для поиска оптимальных структур, алгоритмов и параметров системы S (задача синтеза). ЗА ПОЛУЧЕНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ На третьем этапе моделирования — этапе получения и интерпретации результатов моделирования — ЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчетов позволяют проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы S. Особенности получения результатов моделирования. При реализации моделирующих алгоритмов на ЭВМ вырабатывается информация о состояниях процесса функционирования исследуемых систем z(t)eZ. Эта информация является исходным материалом для определения приближенных оценок искомых характеристик, получаемых в результате машинного эксперимента, т. е. критериев оценки. Критерием оценки будем называть любой количественный показатель, по которому можно судить о результатах моделирования системы. Критериями оценки могут служить показатели, получаемые на основе процессов, действительно протекающих в системе, или получаемых на основе специально сформированных функций этих процессов [4, 29, 35]. В ходе машинного эксперимента изучается поведение исследуемой модели М процесса функционирования системы S на заданном интервале времени [0, 7]. Поэтому критерий оценки является в общем случае векторной случайной функцией, заданной на этом же интервале: ?(0 = (fc (О, М О , , ?.('))• Часто используют более простые критерии оценки, например вероятность определенного состояния системы в заданный момент времени t*e[Q, 7], отсутствие отказов и сбоев в системе на интервале [0, 7] и т. д. При интерпретации результатов моделирования вычисляются различные статистические характеристики закона распределения критерия оценки. Рассмотрим общую схему фиксации и обработки результатов моделирования системы, которая приведена на рис. 3.4. Будем рассматривать гипотетическую модель М, предназначенную для исследования поведения системы S на интервале времени [О, Т]. В общем случае критерием интерпретации результатов моделирова102 |