4.1: Вступ

Last updated
Save as PDF

Page ID: 28638

\( \newcommand{\vecs}[1]{\overset { \scriptstyle \rightharpoonup} {\mathbf{#1}} } \) \( \newcommand{\vecd}[1]{\overset{-\!-\!\rightharpoonup}{\vphantom{a}\smash {#1}}} \)\(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \(\newcommand{\id}{\mathrm{id}}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\) \( \newcommand{\kernel}{\mathrm{null}\,}\) \( \newcommand{\range}{\mathrm{range}\,}\) \( \newcommand{\RealPart}{\mathrm{Re}}\) \( \newcommand{\ImaginaryPart}{\mathrm{Im}}\) \( \newcommand{\Argument}{\mathrm{Arg}}\) \( \newcommand{\norm}[1]{\| #1 \|}\) \( \newcommand{\inner}[2]{\langle #1, #2 \rangle}\) \( \newcommand{\Span}{\mathrm{span}}\)

У цьому розділі наведено інформацію, необхідну для проектування, проведення та аналізу результатів імітаційного експерименту. Потрібно експериментувати з імітаційною моделлю, на відміну від точного аналітичного рішення, отриманого за допомогою математики. Принцип 2 стверджує, що імітаційні моделі відповідають як структурі системи, так і наявним системним даними. Застосовується умовна логіка. Таким чином, ці моделі зазвичай не можуть бути вирішені аналітичними методами. Імітаційні експерименти повинні бути належним чином розроблені та проведені, як і будь-який польовий або лабораторний експеримент. Проектування імітаційних експериментів призводить до переваг моделювання, описаного принципом 3: нижча вартість і більша гнучкість, ніж фізичні прототипи, а також менший ризик негативних наслідків на щоденних операціях, ніж прямі експерименти з існуючими операційними системами як план- do-check-act ( PDCA) цикл худий буде робити.

Проектування імітаційного експерименту визначає, як обробка моделі генерує інформацію, необхідну для вирішення проблем та досягнення цілей вирішення, визначених на першому етапі процесу моделювання. Представлено підхід до аналізу результатів, що включає способи дослідження результатів моделювання для розуміння поведінки системи, а також використання статистичних методів, таких як оцінка довірчих інтервалів для отримання доказів ефективності, включаючи порівняння сценаріїв.

Обговорюються передумові питання проектування та аналізу будь-якого імітаційного експерименту. Вони включають верифікацію та валідацію, а також необхідність побудови незалежних спостережень за показниками ефективності моделювання та розрізняти ймовірність та ступінь впевненості.

Перевірка та валідація обговорюються спочатку з подальшим обговоренням необхідності побудови незалежних спостережень за показниками ефективності. Пояснено елементи конструкції імітаційних експериментів. Нарешті, наведено підхід до аналізу кінцевих результатів моделювання, а також пояснення того, як диференціюються ймовірність та ступінь впевненості.

Обговорення в цьому розділі передбачає деякі попередні знання про узагальнення даних, ймовірність та оцінку довірчого інтервалу.