Имитационного моделирования сложных систем со случайными характеристиками
Имитационного моделирования сложных систем со случайными характеристикамиИмитационное моделирование
=== Скачать файл ===
Имитационное моделирование используется для анализа и синтеза сложных систем в тех случаях, когда аналитическая модель слишком сложна или ее не удается разработать. Имитационная модель отображает процессы в системе при наличии внешних воздействий на систему, а связь между параметрами внутренних, внешних элементов и выходными параметрами задана в ней неявно в виде алгоритма моделирования. При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательностью их протекания во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Время в такой модели — один из ключевых моментов, позволяющих исследовать систему в процессе функционирования \\\\\\\\\\\\[\\\\\\\\\\\\]. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и т. Несомненное достоинство имитационных моделей — возможность моделирования даже в тех случаях, когда аналитические модели либо отсутствуют, либо из-за сложности системы не дают практически удобных результатов. Имитационная модель позволяет использовать практически любые, весьма сложные зависимости в описании системы. Еще одно достоинство имитационных моделей — наглядность результатов моделирования как окончательных, так и промежуточных. Если при аналитическом моделировании обеспечивается подобие характеристик объекта и модели, то при имитационном подобие имеется в самих процессах, протекающих в модели и реальном объекте. Промежуточные результаты имитационного моделирования, в отличие от результатов аналитического счета, имеют четкий физический смысл. Это облегчает обнаружение ошибок в программе — в особенности при работе в интерактивном режиме. Имитационное моделирование напоминает физический эксперимент. С точки зрения сбора статистических данных имитационная модель дает возможность проводить активный эксперимент с помощью целенаправленных изменений параметров модели на некотором множестве реализаций. Последнее позволяет исследовать оптимизируемые функции качества функционалы системы с помощью ЭВМ. Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи анализа больших систем , включая задачи оценки: Имитационное моделирование может быть положено также в основу структурного, алгоритмического и параметрического синтеза больших систем, когда требуется создать систему, с заданными характеристиками при определенных ограничениях, которая является оптимальной по некоторым критериям оценки эффективности. В настоящее время имитационное моделирование — наиболее эффективный метод исследования больших систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования \\\\\\\\\\\\[, \\\\\\\\\\\\]. К недостаткам имитационного моделирования, особенно для сложных систем, относятся высокая стоимость их разработки, а также погрешности, которые в общем случае трудно или невозможно измерить. Кроме того, решение, полученное с помощьюметода имитационного моделирования, всегда носит частный характер, соответствуя фиксированным значениям параметров системы и начальных условий. Поэтому для всестороннего анализа системы приходится многократно моделировать процесс ее функционирования, варьируя исходные данные. В связи с этим имитационная модель не позволяет рассчитать оптимальное состояние системы, а только дает возможность при проведении численных экспериментов на ЭВМ изучить систему, предусмотреть се развитие, приблизить ее структуру или характеристики к оптимальным. Перечисленные недостатки имитационного моделирования несколько смягчаются постоянным ростом технических характеристик быстродействия и объема памяти современных ЭВМ. FAQ Обратная связь Вопросы и предложения. Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Имитационное моделирование Имитационное моделирование используется для анализа и синтеза сложных систем в тех случаях, когда аналитическая модель слишком сложна или ее не удается разработать. К недостатками имитационного моделирования также относят \\\\\\\\\\\\[\\\\\\\\\\\\]: По указанным причинам применение имитационного моделирования считается целесообразным:
Empathy test bare my soul перевод
Сколько погибло фашистовво второй мировой
К чему снится золото сонник ванги
Имитационное моделирование сложных систем
При какой температуре запекать утку
Медтехника спб каталог товаров уточкина
Эффективное лечение уреаплазмоза
Имитационное моделирование сложных систем
Гипсовая плитка своими руками в домашних условиях
Leagoo m5 plus lte характеристики