|
При каждом фиксированном значении X модель позволяет вычислять оценку целевой функции с любой наперед заданной степенью точности. Однако в задачах параметрического синтеза требуемое количество оценок, как правило, велико. С учетом больш их затрат времени на получение каждой оценки в имитационной модели [92], решение задачи синтеза может оказаться невозможным. Поэтому необходимо получать оценки целевой функции на основе анализа коротких интервалов выходных имитационных процессов, которые в этом случае оказываются нестационарными. Поскольку процедура поиска экстремума существенно усложняется, предлагается совместить процессы поисковой оптимизации и имитации в единой модели [37, 104], которую будем называть управляемой имитационной моделью, а процесс, порожденный ею, назовем управляемым имитационным процессом. В ходе функционирования управляемой имитационной модели значения варьируемых параметров целенаправленно изменяются в сторону увеличения целевой функции на основании грубых оценок, полученных в локальной окрестности исследуемой точки. Однако при этом достаточно велика вероятность выбора ошибочного направления. Таким образом, управляемая имитационная модель помимо случайного процесса поведения исследуемой характеристики определяет и процесс случайного блуждания в пространстве управляемых параметров. 3.2.1. Принципы построения алгоритм а управления Пусть для получения конкретного значения целевой функции Y необходимо обработать выходной имитационный процесс %(t), генерируемый оператором Н(А, t, со) и определенный на пространстве S. Пусть во множестве аргументов А задано подмножество управляемых |
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ ПАТП В УСЛОВИЯХ НЕСТАЦИОНАРНОСТИ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ В главе решается задача формирования алгоритма управления предприятиями, транспортного комплекса в условиях переходных режимов. С этой целью реализованы модели переходных режимов, которые используются при оценки параметрического синтеза управления. Предполагается, что алгоритмы управления основываются на использовании параметрических имитационных моделей процессов развития предприятий. Область значений варьируемых параметров модели определяется в соответствии с. возможностями управления исследуемых процессов: Для вычисления значений целевой: функции используется выборочные траектории имитационной модели. Предполагается, что имитационная модель позволяет вычислять целевую функцию для всех значений варьируемых параметров в заданной параметрической области. Для каждого значения параметра модель однозначно определяет значение целевой функции Y-Y(X), где ХеХХобласть значений варьируемых параметров; Y&YY область значений целевой функции. Целью эксперимента является поиск оптимальных значений параметров X * =argm axY(X ) . При каждом фиксированном значении X модель позволяет вычислять оценку целевой функции с любой наперед заданной степенью точности. В’ такой постановке задачи параметрического синтеза требуемое количество оценок целевой функции достаточно велико. С учетом больших временных затрат на получение каждой оценки на имитационной модели решение задачи синтеза может оказаться невозможным в силу необходимости оперативного принятия решений по выбору параметров управления. Поэтому предлагается оценивать целевую функцию на основе анализа коротких интервалов выходных имитационных процессов, которые в этом случае являются нестационарными. Предлагается совместить процессы поисковой оптимизации и имитации в единой, модели, которую будем называть управляемой имитационной моделью, а процесс, порождаемый ею будем называть управляемым имитационным процессом. При разработке имитационных экспериментов и анализе результатов моделирования существуют проблемы: • необходимости учета коррелированное™ данных выходного процесса имитации; • проведения анализа влияния начальных условий моделирования; • необходимости учета переходного процесса на начальном этапе моделирования; • выбора интервала моделирования и др. По отдельности эти задачи решаются многими исследователями [60, 67, 217, 218].. Однако, не проводился анализ перечисленных задач в их взаимосвязи, как составных частей единого процесса имитационного моделирования системы. В главе предлагается комплексное решение вышеперечисленных задач с единых исходных позиций; определяемых особенностями процессов функционирования предприятий транспортного комплекса. 4.1. Моделирование стохастических условно-нестационарных процессов развития ПАТП Предполагается, что производится моделирование исходно стационарных процессов.. Нестационарность проявляется только за счет выбора начальных условий моделирования. Будем называть такой процесс условно нестационарным. Важнейшими характеристиками процесса, влияющими1 на оценку С, его математического ожидания, является автоковариационная функция и тренд. Однако в задачах параметрического синтеза требуемое количество оценок, как правило, велико. G учетом больших затрат времени на получение каждойгоценки в имитационной модели [92], решение задачи синтеза может оказаться невозможным. Поэтому необходимо получать оценки целевой функции1на основе анализа коротких интервалов выходных имитационных процессов, которые в этом случае оказываются нестационарными. Поскольку процедура поиска экстремума существенно усложняется, предлагается совместить процессы поисковой оптимизации и имитации в единоймодели [37, 124], которую будем называть управляемой имитационной-моделью, а процесс, порожденный ею, назовем управляемым имитационным процессом. 4.2:1: Формализованное описание управляемой модели В ходе функционирования управляемой имитационной модели значения, варьируемых: параметров целенаправленно изменяются в. сторону увеличения целевой функции на основании грубых оценок, полученных: в локальной окрестности исследуемой точки. Однако при этом достаточно: велика вероятность выбора ошибочного направления. Таким образом, управляемая■имитационная модель помимо случайного процессаповедения: исследуемой характеристики определяет и процесс случайного блуждания ,в пространстве управляемых параметров. Принципы построения и определения Пусть для получения конкретного значения целевой функции К необходимо обработать, выходной' имитационный процесс %(t), генерируемый оператором #£4, t, со) и определенный на пространстве S. Пусть во множестве аргументов. А заданоподмножество управляемых параметров U с:А, формирующее координатное пространство Sy. При этом полагаем,.что изменяются значения параметров, входящих в подмножество U, в то время как значения параметров из подмножества A\U остаются |