Перечисленные функции имитационной модели обеспечиваются тремя основными блоками: подготовительным, имитационным экспериментом и обработки результатов, содержание которых раскрывается в трех последующих разделах.[ ...]
Настоящий раздел посвящен раскрытию функций подготовительного блока, и всем вспомогательным действиям, необходимым для проведения имитационных экспериментов, излагаемых в последующих разделах настоящей главы. Основная (проблемная) информация, необходимая для проведения имитационного эксперимента, может быть задана либо непосредственно, либо получена в результате работы с иными моделями. С учетом специфики конкретных объектов моделирования обычно заранее трудно предсказать, какие именно данные поступят на вход имитационной модели в результате решения других задач, а какие потребуется вводить непосредственно. Поэтому предусмотрены два альтернативных способа ввода проблемных исходных данных автономный (прямой) и системный (через преобразование выходных файлов смежных задач).[ ...]
Значительное число математических моделей по управлению ВХС разработано и продолжает разрабатываться у нас в стране и за рубежом как автономные компьютерные системы, т. е. они никак не ориентированы на прямое взаимодействие с другими задачами управления ВХС. Поэтому форма выходных файлов этих моделей не только неоднозначна, но даже и трудно предсказуема. В имитационной модели требуемая форма входной информации фиксирована. Преобразование одной формы данных в другую обеспечивается в процессе работы специальных согласующих программ (программных интерфейсов). Это порождает дополнительные проблемы в реализации имитационной модели, так как для возможности упомянутого преобразования следует предельно унифицировать формы ее входной информации.[ ...]
В рассматриваемой имитационной модели состав проблемной исходной информации вполне традиционен для задач управления ВХС. С учетом положения этой модели в системе математических моделей как завершающего этапа ее исходная информация представляет собой как бы объединение детализированных исходных данных разноплановых моделей оптимизации (см. главы 4, 5, 9). Фактически, содержание проблемной информации раскрывается по мере описания имитационного эксперимента в следующем разделе.[ ...]
Одна из основных функций рассматриваемого подготовительного блока — это выработка системы непротиворечивой сервисной информации, досконально характеризующей все особенности будущего имитационного эксперимента. Значительная часть сервисной информации представляет собой набор параметров, определяющих технологию предстоящего имитационного эксперимента и специфику соответствующих входных данных. Набор этих параметров называется далее режимным вектором. Целесообразность введения режимного вектора обусловлена тем, что для проведения имитационных экспериментов требуется не всегда доступная проблемная информации. Кроме того, эти эксперименты желательно предельно упростить, ввиду их высокой вычислительной трудоемкости. Компоненты режимного вектора обеспечивают проведение имитации по упрощенным алгоритмам, учитывающим специфику конкретного объекта. Например, может отсутствовать часть информации либо требуется меньшая точность расчетов и т. п.[ ...]
Каждая из компонент режимного вектора определяет какую-либо особенность имитационного эксперимента. Поэтому значения разных компонент оказываются логически взаимосвязанными, т. е. реализуемый для конкретного объекта сценарий диалога упомянутого пользовательского меню зависит от значений ранее выбранных компонент. Так как суммарный объем логических условий такого диалога оказывается достаточно большим, а число их возможных сочетаний вообще необозримо, то полностью описать множество допустимых значений режимного вектора возможно лишь на уровне компьютерной программы. Поэтому основные альтернативы (значения компонент режимного вектора) перечисляются ниже неформально.[ ...]
Первая группа компонент режимного вектора определяет общие характеристики методологии проведения предстоящего имитационного эксперимента. Он может базироваться либо на календарных рядах речного стока [Плешков, 1975], либо рядах, статистически смоделированных на базе метода Монте-Карло [Сванидзе, 1964; Резниковский и Рубинштейн, 1974]. Такое моделирование, в свою очередь, имеет различные модификации, отличающиеся применяемыми гипотезами о функциях распределения случайных природных процессов, их корреляционных связях, параметрах распределений и т. д. При статистическом моделировании рядов их длину можно либо задать заранее, либо определить в процессе расчетов, исходя из требуемой точности искомых характеристик и статистической устойчивости получаемых решений. На точность расчетов также влияют выбираемые способы рассечки года на внутригодовые интервалы и методы усреднения динамических параметров по этим интервалам.[ ...]
Вторая группа компонент выделяет ранее упомянутые упрощающие предположения, которые можно принять в модели по отношению к рассматриваемому объекту с целью снижения вычислительной трудоемкости предстоящих расчетов. Так, например, имитацию можно проводить с учетом или без учета показателей качества вод, учитывать или игнорировать влияние неточечных источников поступления и изъятия воды, диффузных источников поступления примесей, явлений самоочищения, вторичного загрязнения и т. п. Для всех (или части) водопользователей и участков ВХС можно пренебречь временем добегания потоков воды и примесей. Эти потоки могут рассматриваться переменными или постоянными на выделенных участках и во времени, а также зависеть от стохастических условий. Состав учитываемых потерь воды в ВХС и способы их расчета также могут быть различными. Кроме того, детальность описания имитационного эксперимента во многом определяется спецификой водопользования, от которой зависит тип и состав характеристик, необходимых для выработки решений. Водо-потребности пользователей могут быть постоянными, изменяющимися во времени, а также зависеть от комплекса стохастических условий (например, для ирригационного водопотребления).[ ...]
Третья группа компонент связана с представлением о ВХС как об управляемой системе. Правила управления в рассматриваемой модели фиксируются до имитационного эксперимента (как правило, в результате решения иных задач по управлению системой). Уровень взаимозависимости между различными показателями функционирования ВХС при описании правил управления отдельными элементами системы также чрезвычайно сильно влияет на вычислительную трудоемкость имитации. Более того, исходная форма описания этих правил определяет возможности адаптации имитационной модели к специфике конкретного объекта. Эта специфика определяет слабо формализуемые особенности соответствующих систем и связана с правилами управления ими. Форма правил управления, не подлежащих адаптации в имитационной модели, характерна для тех из них, которые возникают либо из опыта и интуиции проектировщика, либо в результате некоторого волюнтаристского решения ЛПР, обусловленного стремлением не столько следовать этим правилам, сколько узнать, к каким последствиям может привести их применение.[ ...]
Целесообразность игнорирования или дополнительного учета какого-либо специфического фактора определяется соответствующими компонентами режимного вектора. Однако эта специфика часто задается неявным образом (по составу имеющейся в распоряжении исходной информации). Так, например, если на каком-либо участке нет информации о преобразовании потока воды или примеси, то принимается, что соответствующий коэффициент преобразования потока (см. ниже) равен единице, а время его запаздывания от входа участка до выхода равно нулю.[ ...]
Вернуться к оглавлению