Лекция Планирование эксперимента
Стратегическое планирование
жүктеу/скачать 183.51 Kb.
|
| Стратегическое планирование ставит своей целью решение задачи получения необходимой информации о системе S с помощью модели Мм, реализованной на ЭВМ. По своей сути стратегическое планирование аналогично внешнему проектированию при создании системы S, только здесь в качестве объекта выступает процесс моделирования системы.
При стратегическом планировании машинных экспериментов возникает ряд проблем, взаимно связанных с особенностями функционирования моделируемого объекта (системы S), с особенностями машинной реализации модели Мм и обработки результатов эксперимента. В первую очередь к таким проблемам относятся: проблемы построения плана машинного эксперимента; наличие большого количества факторов; многокомпонентность функции реакции; проблема стохастической сходимости результатов машинного эксперимента; ограниченность машинных ресурсов на проведение эксперимента. Основная проблема стратегического планирования машинных экспериментов – это наличие большого количества факторов. Если факторы xi i=1, k, являются количественными, а реакция у связана с факторами некоторой функцией,то в качестве метода обработки результатов эксперимента может быть выбран регрессионный анализ. Когда при моделировании требуется полный факторный анализ, то проблема большого количества факторов может не иметь решения. Достоинством полных факторных планов является то, что они дают возможность отобразить всю поверхность реакции системы, если количество факторов невелико. Эффективность этого метода существенно зависит от природы поверхности реакции. Следующей проблемой стратегического планирования является многокомпонентность 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, если разделить имитационный эксперимент на несколько имитационных экспериментов, в каждом из которых исследуется (наблюдается) только одна реакция. Проблема стохастической сходимости результатов машинного эксперимента возникает вследствие того, что целью проведения конкретного эксперимента при исследовании и проектировании системы S является получение на ЭВМ количественных характеристик процесса функционирования системы S с помощью машинной модели Мм. В качестве таких характеристик наиболее часто выступают средние значения, находящиеся путем многократных прогонов модели на ЭВМ, причем, чем больше выборка, тем больше вероятность того, что выборочные средние приближаются к истинным средним. Сходимость выборочных средних с ростом объема выборки называется стохастической сходимостью. Следовательно, необходимо большое количество экспериментов. В стратегическом планировании машинных экспериментов можно выделить следующие этапы: 1) построение структурной модели; 2) построение функциональной модели. Структурная модель выбирается исходя из того, что должно быть сделано, а функциональная — из того, что может быть сделано. Структурная модель плана эксперимента характеризуется числом факторов и числом уровней для каждого фактора. Число элементов эксперимента равно , где k — число факторов эксперимента; q — число уровней i-го фактора, i=1, k. При этом под элементом понимается структурный блок эксперимента, определяемый как простейший эксперимент в случае одного фактора и одного уровня. Функциональная модель плана эксперимента определяет количество элементов структурной модели Nф, т. е. необходимое число различных информационных точек. При этом функциональная модель может быть полной и неполной. Функциональная модель называется полной, если в оценке реакции участвуют все элементы, т. е. Nф = Nс, и неполной, если число реакций меньше числа элементов, т. е. Nф Таким образом, использование при стратегическом планировании машинных экспериментов структурных и функциональных моделей плана позволяет решить вопрос о практической реализуемости модели на ЭВМ исходя из допустимых затрат ресурсов на моделирование системы S. жүктеу/скачать 183.51 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|