10. ПОЛУЧЕНИЕ И ИНТЕРПРЕТАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ. ПОДЭТАПЫ ТРЕТЬЕГО ЭТАПА МОДЕЛИРОВАНИЯ кратко

Привет, Вы узнаете о том , что такое интерпретация результатов моделирования систем, Разберем основные их виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое интерпретация результатов моделирования систем , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Моделирование информационных систем.

На третьем этапе моделирования — этапе получения и интерпретации
результатов моделирования — ЭВМ используется для проведения рабочих расчетов по составленной и отлаженной программе. Результаты этих расчетов позволяют проанализировать и сформулировать выводы о характеристиках процесса функционирования моделируемой системы S.
Особенности получения результатов моделирования. При реализации
моделирующих алгоритмов на ЭВМ вырабатывается информация о состояниях
процесса функционирования исследуемых систем
zt Z . Эта информация является исходным материалом для определения приближенных оценок искомых
характеристик, получаемых в результате машинного эксперимента, т.е. критериев оценки. Критерием оценки будем называть любой количественный показатель, по которому можно судить о результатах моделирования системы. Критериями оценки могут служить показатели, получаемые на основе процессов,
действительно протекающих в системе, или получаемых на основе специально
сформированных функций этих процессов.
В ходе машинного эксперимента изучается поведение исследуемой модели М процесса функционирования системы S на заданном интервале времени
0, T
. Поэтому критерий оценки является в общем случае векторной случайной
функцией, заданной на этом же интервале
qt q t q t q t n
, ,...,
 1 2
.
Часто используют более простые критерии оценки, например, вероятность определенного состояния системы в заданный момент времени
t*0, T,
отсутствие отказов и сбоев в системе на интервале
0, T
и т.д. При интерпретации результатов моделирования вычисляются различные статистические характеристики закона распределения критерия оценки.
Рассмотрим общую схему фиксации и обработки результатов моделирования системы. Будем рассматривать гипотетическую модель М, предназначенную для исследования поведения системы S на интервале времени
0, T
. В общем случае критерием интерпретации результатов моделирования является нестационарный случайный n-мерный процесс
qt, 0  t  T . Полагаем для определенности, что состояние моделируемой системы S проверяется каждые
t
временных единиц, т. е, используется «принцип
t
». При этом вычисляют значения
qjt, j  0, k , критерия
qt
. Таким образом, о свойствах случайного
процесса
qt
судят по свойствам случайной последовательности
qjt, j  0, k ,
или, иначе говоря, по свойствам m-мерного вектора вида
qt  q0, qt,..., qk 1t, qT, m  nk 1, T  kt .
Процесс функционирования системы S на интервале
0, T
моделируется
N-кратно с получением независимых реализаций
qi
, j 1, N , вектора
q . Работа
модели на интервале
0, T
называется прогоном модели.
В общем случае алгоритмы фиксации и статистической обработки данных моделирования содержат три цикла.
Внутренний цикл позволяет получить последовательность
q t qj t j
  ,
j  0, k
в моменты времени
t  0, t, 2t, ..., kt  T .
Промежуточный цикл, в котором организуется N-кратное повторение
прогона модели, позволяющее после соответствующей статистической обработки результатов судить об оценках характеристик моделируемого варианта
системы. Окончание моделирования варианта системы S может определяться не
только заданным числом реализаций, но и заданной точностью результатов моделирования.
Внешний цикл охватывает оба предшествующих цикла и дополнительно
включает блоки, управляющие последовательностью моделирования вариантов
системы S. Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Здесь организуется поиск оптимальных структур, алгоритмов и параметров системы S.
Рассмотренная схема позволяет вести статистическую обработку результатов моделирования в наиболее общем случае при нестационарном критерии
qt. В частных случаях можно ограничиться более простыми схемами. Если
свойства моделируемой системы S определяются значением критерия
qt
в некоторый заданный момент времени, например, в конце периода функционирования модели
t  kt  T , то обработка сводится к оценке распределения n - мерного вектора
qt
по независимым реализациям
q t i
, i 1,N , полученным в результате N прогонов модели.
Если в моделируемой системе S по истечению некоторого времени с
начала работы
t  k t
0 0
установится стационарный режим, то о нем можно судить по одной, достаточно длинной реализации
q t 1
критерия
qt
, стационарного и эргодического на интервале
t , T 0
.
Другая особенность применяемых на практике методов статистической
обработки результатов моделирования связана с исследованием процесса
функционирования систем с помощью моделей блочной конструкции. В этом
случае часто приходится применять раздельное моделирование отдельных блоков модели, когда имитация входных воздействий для одного блока проводится
на основе оценок критериев, полученных предварительно на другом блоке модели. При раздельном моделировании может иметь место либо непосредственная запись в накопителе реализаций критериев, либо их аппроксимация, полученная на основе статистической обработки результатов моделирования с последующим использованием генераторов случайных чисел для имитации этих
воздействий.
Подэтапы третьего этапа моделирования.
3.1. Планирование машинного эксперимента с моделью системы.
Перед выполнением рабочих расчетов на ЭВМ должен быть составлен план
проведения эксперимента с указанием комбинаций переменных и параметров,
для которых должно проводиться моделирование системы S. Планирование
машинного эксперимента призвано дать в итоге максимальный объем необхо-
димой информации об объекте моделирования при минимальных затратах машинных ресурсов. При этом различают стратегическое и тактическое планирование машинного эксперимента. При стратегическом планировании эксперимента ставится задача построения оптимального плана эксперимента для достижения цели, поставленной перед моделированием. Тактическое планирование машинного эксперимента преследует частные цели оптимальной реализации каждого конкретного эксперимента из множества необходимых, заданных
при стратегическом планировании (например, решение задачи выбора оптимальных правил остановки при статистическом моделировании системы S на
ЭВМ).
3.2. Определение требований к вычислительным средствам. Необходимо сформулировать требования по времени использования вычислительных средств, т. е. составить график работы на одной или нескольких ЭВМ, а
также указать те внешние устройства ЭВМ, которые потребуются при моделировании. При этом также рационально оценить, исходя из требуемых ресурсов,
возможность использования для реализации конкретной модели персональной
ЭВМ или локальной вычислительной сети.
3.3. Проведение рабочих расчетов. После составления программы модели и плана проведения машинного эксперимента с моделью системы S можно
приступить к рабочим расчетам на ЭВМ, которые обычно включают в себя: а)
подготовку наборов исходных данных для ввода в ЭВМ; б) проверку исходных
данных, подготовленных для ввода; в) проведение расчетов на ЭВМ; г) получение выходных данных, т. е. результатов моделирования.
Проведение машинного моделирования рационально выполнять в два
этапа: контрольные, а затем рабочие расчеты. Причем контрольные расчеты
выполняются для проверки машинной модели и определения чувствительности
результатов к изменению исходных данных.
3.4. Анализ результатов моделирования системы. Чтобы эффективно
проанализировать выходные данные, полученные в результате расчетов на
ЭВМ, необходимо знать, что делать с результатами рабочих расчетов и как их
интерпретировать. Эти задачи могут быть решены на основании предварительного анализа на двух первых этапах моделирования системы S. Планирование
машинного эксперимента с моделью позволяет вывести необходимое количество выходных данных и определить метод их анализа. При этом необходимо,
чтобы на печать выдавались только те результаты, которые нужны для дальнейшего анализа. Также необходимо полнее использовать возможности ЭВМ с
точки зрения обработки результатов моделирования и представления этих результатов в наиболее наглядном виде. Вычисление статистических характеристик перед выводом результатов из ЭВМ повышает эффективность применения
машины и сводит к минимуму обработку выходной информации после ее вывода из ЭВМ.
3.5. Представление результатов моделирования. Как уже отмечалось,
необходимо на третьем этапе моделирования уделить внимание форме представления окончательных результатов моделирования в виде таблиц, графиков,
диаграмм, схем и т. п. Целесообразно в каждом конкретном случае выбрать
наиболее подходящую форму, так как это существенно влияет на эффективность их дальнейшего употребления заказчиком. В большинстве случаев
наиболее простой формой считаются таблицы, хотя графики более наглядно
иллюстрируют результаты моделирования системы S. При диалоговых режимах
моделирования наиболее рациональными средствами оперативного отображения результатов моделирования являются средства мультимедиа технологии.
3.6. Интерпретация результатов моделирования. Получив и проанализировав результаты моделирования, их нужно интерпретировать по отношению к моделируемому объекту, т. е. системе S. Основное содержание этого
подэтапа — переход от информации, полученной в результате машинного эксперимента с моделью, к информации применительно к объекту моделирования,
на основании которой и будут делаться выводы относительно характеристик
процесса функционирования исследуемой системы S.
3.7. Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций.
Проведение этого подэтапа тесно связано с предыдущим вторым этапом. При
подведении итогов моделирования должны быть отмечены главные особенности, полученные в соответствии с планом эксперимента над моделью результатов, проведена проверка гипотез и предположений и сделаны выводы на основании этих результатов. Все это позволяет сформулировать рекомендации по
практическому использованию результатов моделирования, например, на этапе
проектирования системы S.
3.8. Составление технической документации по третьему этапу. Эта
документация должна включать в себя: а) план проведения машинного эксперимента; б) наборы исходных данных для моделирования; в) результаты моделирования системы; г) анализ и оценку результатов моделирования; д) выводы
по полученным результатам моделирования; указание путей дальнейшего совершенствования машинной модели и возможных областей ее приложения.
Полный комплект документации по моделированию конкретной системы S на ЭВМ должен содержать техническую документацию по каждому из
трех рассмотренных этапов.
Таким образом, процесс моделирования системы S сводится к выполнению перечисленных этапов моделирования. На этапе построения концептуальной модели проводится исследование моделируемого объекта, определяются
необходимые аппроксимации и строится обобщенная схема модели, которая
преобразуется в машинную модель на втором этапе моделирования путем последовательного построения логической схемы модели и схемы программы. На
последнем этапе моделирования проводят рабочие расчеты на ЭВМ, получают
и интерпретируют результаты моделирования системы S.

Исследование, описанное в статье про интерпретация результатов моделирования систем, подчеркивает ее значимость в современном мире. Надеюсь, что теперь ты понял что такое интерпретация результатов моделирования систем и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания, то не стесняйся, пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории Моделирование информационных систем