|
261 Сравнение средних значений и дисперсий переменных, полученных в результате моделирования. Анализ связи между случайными величинами: методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа для результатов моделирования животноводческой фермы. Оценка среднесуточного удоя молока в зависимости от качества функционирования подсистемы приготовления корма и скармливания по результатам моделирования животноводческой фермы. Оценка среднесуточного удоя молока в зависимости от качества функционирования подсистемы водоснабжения по результатам моделирования животноводческой фермы. Оценка среднесуточного удоя молока в зависимости от качества ф функционирования подсистемы ухода за животными по результатам моделирования животноводческой фермы. 4 Оценка среднесуточного удоя молока в зависимости от качества функционирования подсистемы приема и переработки продуктов животноводства по результатам моделирования животноводческой фермы. Представление обобщенных результатов моделирования. При выборе методов обработки существенную роль играют три особенности машинного эксперимента с моделью животноводческой фермы. 1. Возможность получать при моделировании фермы на ЭВМ большие выборки позволяет количественно оценить характеристики процесса функционирования системы, но превращает в серьезную проблему хранеf ф ние промежуточных результатов моделирования. Эту проблему можно решить, используя рекуррентные алгоритмы обработки, когда оценки вычисляют по ходу моделирования [191, 192]. Причем большой объем выборки дает возможность пользоваться при этом достаточно простыми для » расчетов на ЭВМ асимптотическими формулами. |
ГЛАВА 7 ОБРАБОТКА И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ Концепция статистического моделирования систем в реализационном плане неразрывно связана с ограниченностью ресурсов инструментальных ЭВМ. Поэтому при рассмотрении теоретических проблем машинной имитации, относящихся в основном к разделу математической статистики, необходимо учитывать особенности и возможности текущей обработки экспериментальной информации на ЭВМ. Успех имитационного эксперимента с моделью системы существенным образом зависит от правильного решения вопросов обработки и последующего анализа и интерпретации результатов моделирования. Особенно важно решить проблему текущей обработки экспериментальной информации при использовании модели для целей автоматизации проектирования систем. 7.1. ОСОБЕННОСТИ ФИКСАЦИИ И СТАТИСТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ НА ЭВМ После того как машинный эксперимент спланирован, необходимо предусмотреть меры по организации эффективной обработки и представления его результатов. Вообще, проблема статистической обработки результатов эксперимента с моделью тесно связана с рассмотренными в гл. 6 проблемами стратегического и тактического планирования. Но важность этой проблемы и наличие специфики в машинной обработке результатов моделирования выделяют ее в самостоятельную проблему. При этом надо иметь в виду, что применяемые на практике методы обработки результатов моделирования составляют только небольшую часть арсенала математической статистики [7, 11, 18, 21 25, 33]. Особенности машинных экспериментов. При выборе методов обработки существенную роль играют три особенности машинного эксперимента с моделью системы S. 1. Возможность получать при моделировании системы S на ЭВМ большие выборки позволяет количественно оценить характеристики процесса функционирования системы, но превращает в серьезную проблему хранение промежуточных результатов моделирования. Эту проблему можно решить, используя рекуррентные алгоритмы обработки, когда оценки вычисляют по ходу моделирования, причем большой объем выборки дает возможность пользоваться при этом достаточно простыми для расчетов на ЭВМ асимптотическими формулами. 240 |