Последнее утверждение, вообще говоря, вытекает из тех особенностей имитационных систем, о которых уже говорилось в гл. 4. Тем не менее для более четкого понимания специфики процесса имитации следует еще раз остановиться на этом вопросе. Цель вычислительного, эксперимента, как правило, однозначна: установить соответствие между физическим экспериментом и его машинным аналогом, будь то непосредственный просчет вариантов или решение обратной задачи математической физики. Эта цель ставится и при имитационном моделировании. В гл. 4 мы отнесли ее к этапу предмодельных исследований, т.е. к этапу изучения отдельных физических процессов с целью получения количественной основы для описания блоков комплексной модели (например, блока динамики почвенной влаги, блока фотосинтеза и других в модели агроэкосистемы).[ ...]
В то же время комплексная имитационная модель обладает значительно большей сложностью. Наличие сотен переменных состояния и десятков неопределенных параметров существенно усложняет исследование. Благодаря большой размерности в некоторых случаях сама модель не может быть исследована до конца и даже после многих ее ’’прогонов” остается в некотором смысле ’’черным ящиком”. Если идет речь о базовой модели, то машинный эксперимент не преследует цели достижения ее полной адекватности реальному объекту. Он призван лишь очертить границы, в которых данное описание приемлемо. Напротив, прикладная модель разрабатывается для вполне конкретных целей, а ценность такой модели определяется тем кругом практических задач, которые можно решить с ее помощью. Таким образом, можно утверждать, что имитационный эксперимент является многоплановым, а его цели видоизменяются на различных этапах построения, исследования и практического использования модели.[ ...]
Специфика имитационного эксперимента приближает его к натурному, и эти два понятия оказываются значительно ближе друг к другу, чем к понятию ’’вычислительный эксперимент”.[ ...]
Перечислим те требования, которым должно удовлетворить программное обеспечение задач планирования эксперимента.[ ...]
Необходимость получения ансамбля траекторий модели в каждом имитационном эксперименте, а также связанная с этим проблема получения устойчивых статистических оценок параметров сигналов на выходе модели естественным образом приводят к задаче автоматизации всего комплекса вычислений, выполняемых ЭВМ в процессе эксперимента. В этой задаче можно, по-видимому, выделить три основных этапа.[ ...]
Желательно, чтобы программное обеспечение имитационной системы, предназначенное для решения задач второго и третьего этапов, допускало работу в режиме диалога.[ ...]
Самый же главный их недостаток, пожалуй, состоит в том, что при разработке подобных пакетов лишь в малой степени учитывалась та общая методология имитационных исследований, о которой говорилось выше.[ ...]
В связи с изложенным была предпринята попытка разработать специальный комплекс программ генерации имитационных планов и обработки результатов машинного эксперимента. На рис. 5.1 приведена общая блок-схема, показывающая взаимодействие системы планирования эксперимента с описанной в п. 5.1.3 имитационной системой СИМОНА [20, 26, 27]. Комплекс планирования эксперимента состоит из модуля генерации имитационных планов и модуля статистической обраббтки информации. В первую версию пакета вошли программы, осуществляющие построение шести типов двухуровневых планов.[ ...]
Планы 3 — 5 носят эволюционный характер, так как строятся последовательно на основе использования планов группы 2 (см. выше п. 4.4.2).[ ...]
В целом комплекс состоит из основных и вспомогательных программ. К основным относятся программы генерации планов 1—6 и обработки их результатов. Вспомогательными являются программы связи с системой СИМОНА, перекодировки информации, а также программы построения матриц Адамара, являющихся основой для построения плана эксперимента разрешения III. Пакет реализован на ЕС ЭВМ в рамках операционной системы ОС ЕС.[ ...]
Вернуться к оглавлению