Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Введение. Содержание Цели и задачи имитационного моделированияСтр 1 из 9Следующая ⇒
Рецензия Содержание
11.Разработка и реализация плана эксперимента с имитационной моделью.Решение поставленных оптимизационных задач.Получение результатов моделирования…...28 с. 12.Интерпретация результатов моделирования………………………..………………33 с.
Введение Суть имитационного моделирования заключается в том, чтобы как можно точнее, полнее, нагляднее отобразить моделируемый объект и динамику его функционирования. Имитационные модели строят, когда объект моделирования настолько сложен, что описать его поведение, например, математическими уравнениями, невозможно либо очень трудно. Имитационное моделирование использует многокритериальные подходы с использованием математических моделей. Математическая модель представляет собой совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий), определяющих процесс изменения состояния системы в зависимости от ее параметров, входных сигналов, начальных условий и времени. Имитационное моделирование – это метод, позволяющий строить модели, учитывающие время выполнения функций. Полученную модель можно “проиграть” во времени и получить статистику происходящих процессов так, как это было бы в реальности. В имитационной модели изменения процессов и данных ассоциируются с событиями. “Проигрывание” модели заключается в последовательном переходе от одного события к другому. Обычно имитационные модели строятся для поиска оптимального решения в условиях ограничения по ресурсам, когда другие математические модели оказываются слишком сложными. Можно выделить следующие основные этапы имитационного моделирования бизнес-процессов: · определение состава исходных данных, необходимых для создания имитационной модели; · проведение статистического исследования: сбор статистической информации с целью выявления законов распределения, необходимых для построения модели случайных величин; · идентификация законов распределения исходной информации и расчет статистических оценок параметров этих законов; · разработка математической модели каждого блока системы; · реализация модели на ЭВМ, отладка программы и проверка адекватности модели исследуемому объекту;
· проведение собственно моделирования, то есть серии испытаний для каждого варианта; · анализ полученных результатов.
|