Автор работы: Пользователь скрыл имя, 07 Мая 2014 в 21:37, курсовая работа
Качество информации является одним из важнейших параметров для потребителя информации. Оно определяется следующими характеристиками:
− репрезентативность – правильность отбора информации в целях адекватного отражения источника информации.
− содержательность – семантическая емкость информации.
− достаточность (полнота) – минимальный, но достаточный состав данных для достижения целей, которые преследует потребитель информации.
1. Введение
2. Этапы имитационного моделирования
3. Валидация
4. Подход к управлению успешным исследованием системы методами имитационного моделирования
5. Заключение
• Документация допущений модели, алгоритмов, краткое изложение данных на письменной концептуальной модели.
• Уровень детализации модели должен зависеть от следующего:
- Цели проекта
- Критерий решения задачи
- Доступность данных
- Технические ограничения
- Мнения экспертов в данной предметной области
- Временные и финансовые
- Между моделью и системой не должно быть соотношения один-к-одному.
- Степень достоверности.
- Сбор данных о рабочих
Шаг 3. Определение валидности концептуальной модели
• Структурированный просмотр концептуальной модели в присутствии руководителя проекта, аналитика и эксперта. Этот просмотр называется валидацией концептуальной модели.
• Если в концептуальной модели выявлены ошибки или упущения, которые есть практически всегда, то до того как приступить к этапу программирования необходимо обновить модель.
Шаг 4. Программирование модели
• Программирование модели на коммерческих пакетах для имитационного моделирования или на универсальных языках программирования (например, С, С++ или Java).
• Проверка (откладка) программы.
Шаг 5. Определение валидности запрограммированной модели
• При наличии реальной системы необходимо сравнить выходные данные имитационной модели с соответствующими выходными данными реальной модели (см. шаг 2). Этот процесс называется валидацией результатов.
• Независимо от того, существует ли реальная система или нет, аналитик по имитационному моделированию и эксперт в данной предметной области должны просмотреть результаты моделирования на корректность. Если
результаты согласуются с тем, какими они должны быть в реальной системе, то говорят, что имитационная модель имеет внешнюю (лицевую) валидность.
• Для определения параметров модели, более всего влияющих на критерии качества, необходимо произвести анализ чувствительности. Полученные параметры требуют более тщательного моделирования.
Шаг 6. Проектирование, управление и анализ экспериментов
• Для каждой исследуемой конфигурации системы необходимо выбрать временные параметры (выходы) такие как время работы, время разогрева системы и количество независимых репликаций модели.
• Проанализировать результаты и решить, нужны ли дополнительные эксперименты.
Шаг 7. Документирование и представление результатов моделирования
• Документация модели (и связанных с ней исследования) должна включать в себя концептуальную модель (необходима для дальнейшего переиспользования модели), детальное описание программы и результаты данного исследования.
• Для повышения надежности модели окончательное представление исследования должно включать в себя анимацию и описание обсуждений процесса построения/валидации модели.
5.Заключение
Необходима валидация всех имитационных моделей, иначе решения, принятые на основе этих моделей, будут неверными. Ниже приводятся наиболее важные идей разработки валидных и надежных моделей:
− Точная формулировка проблемы.
− Проведение интервью с экспертами в данной предметной области.
− Постоянное взаимодействие лица, принимающего решения с участниками проекта, что гарантирует корректность решаемой задачи, а также увеличивает надежность модели.
− Разработки письменной концептуальной модели.
− Структурированный просмотр концептуальной модели. Если не существует реальной системы, то это может быть единственным методом валидации.
− Применение анализа чувствительности для определения наиболее важных (существенных) параметров системы.
− Использование теста Тьюринга для сравнения выходных данных модели и системы.
− Проверка результатов работы системы и анимации на корректность.
6.Список использованной литературы:
1. Лоу, А. Имитационное моделирование / А. Лоу, В. Кельтон. - СПб. : Питер, 2004.
2. Рыжиков, Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии / Ю.И. Рыжиков. - СПб : Корона принт, 2004.
3. Советов, Б.Я. Моделирование систем : практикум / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. - М. : Высш. шк., 2005.
4. Шрайбер, Т. Дж. Моделирование на GPSS/ Т.Дж. Шрайбер. - М.: Машиностроение, 1980.
5.
Харин Ю.С. Основы имитационного
и статистического
6. Кудрявцев Е.М. GPSS World. Основы имитационного моделирования различных систем/ Е.М. Кудрявцев. - М.: ДМК, 2004.
7. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ/ И.В. Максимей. - М.: Радио и связь, 1988.
8.
Методические требования к
9.
Лабораторный практикум по
Информация о работе Валидация и верификация имитационной модели