|
259 В параграфе получен план проведения машинного эксперимента, с целью получения информации о влиянии неэффективности функционирования подсистем фермы на удой молока при ограничениях на ресурсы. Для создания условий, которые способствуют выявлению влияния факторов, находящихся в функциональной связи с функцией удоя выбранаа подходящая процедура из четырех этапов. Для изучения влияние шести количественных факторов X], Х2, XjyX^f х5, Хб на удой молока У, Функция реакции (удоя) представлена У = Ч Г [Х 1 ,Х 2 ( х 1,Х б ) ,Х з ( Х 1 ,Х б ) ,Х 4 ( Х 1 ,Х 6) ,Х 5( Х 1 ,Х 6) ] . Расчеты показывают, что для проведения полного факторного эксперимента необходимо осуществить 15725 серий испытаний. Рассматривая имитационный эксперимент с моделью по определению многих реакций как несколько имитационных экспериментов, в каждом из которых исследуется (наблюдается) только одна реакция, сокращено количество испытаний до 70. В таблицах 5.8, 5.9 приведены значениях/, х2, Хз, х4, х5, Хб при которых предлагается проводить испытания для получеf ния У = \\f[x], х2(х1,х6), х3(х],хб), х4(х1,х6), х5(х,,хб). Определен способ проведения каждой серии испытаний машинной ь 1 модели Мм, обеспечивающий требуемую точность и достоверность резульл татов моделирования, а также автоматическую остановку эксперимента. Этот способ использует последовательный анализ для определения минимально необходимого количества реализации N. т Предложена схема фиксации и обработки результатов моделирования животноводческой фермы, использующая последовательный анализ. t |
первых экспериментов с машинной моделью Мм. Если дальнейшее проведение машинного эксперимента оказывается неэкономичным, то его можно закончить в любой момент. Наконец, эти методы используются на начальном этапе постановки эксперимента для определения оптимальных условий моделирования исследуемой системы S. Следующей проблемой стратегического планирования машинных экспериментов является многокомпонентная функция реакции. В имитационном эксперименте с вариантами модели системы S на этапе ее проектирования часто возникает задача, связанная с необходимостью изучения большого числа переменных реакции. Эту трудность в ряде случаев можно обойти, рассматривая имитационный эксперимент с моделью по определению многих реакций как несколько имитационных экспериментов, в каждом из которых исследуется (наблюдается) только одна реакция. Кроме того, при исследовании системы 5 часто требуется иметь переменные реакции, связанные друг с другом, что практически приводит к усложнению планирования имитационного эксперимента. В этом случае рационально использовать интегральные оценки нескольких реакций, построенные с использованием весовых функций, функций полезности и т. д. [10, 18, 21, 46]. Существенное место при планировании экспериментов с имитационными моделями, реализуемыми методом статистического моделирования на ЭВМ, занимает проблема стохастической сходимости результатов машинного эксперимента. Эта проблема возникает вследствие того, что целью проведения конкретного машинного эксперимента при исследовании и проектировании системы S является получение на ЭВМ количественных характеристик процесса функционирования системы S с помощью машинной модели Л/„. В качестве таких характеристик наиболее часто выступают средние некоторых распределений, для оценки которых применяют выборочные средние, найденные путем многократных прогонов модели на ЭВМ, причем чем больше выборка, тем больше вероятность того, что выборочные средние приближаются к средним распределений. Сходимость выборочных средних с ростом объема выборки называется стохастической сходимостью. Основной трудностью при определении интересующих характеристик процесса функционирования системы 5 является медленная стохастическая сходимость. Известно, что мерой флуктуации случайной величины служит ее нестандартное отклонение. Если а — стандартное отклонение одного наблюдения, то стандартное отклонение среднего N наблюдений будет равно o/y/N. Таким образом, для уменьшения случайной ошибки в К раз требуется увеличить объем выборки в К2 раз, т. е. для получения заданной точности оценки может оказаться, что объем необходимой выборки нельзя получить на ЭВМ из-за ограничения ресурса времени и памяти. 222 |