Введение
 

Общепризнано, что при использовании имитационного моделирования планированию имитационных экспериментов необходимо уделять не меньшее внимание, чем разработке и программированию имитационной модели (ИМ) [1, 2]. Минимальным элементом в плане эксперимента является прогон (реплика). Методика расчета выходных данных в течение прогона модели зависит от наличия или отсутствия «естественного» события, определяющего окончание прогона.
Первый случай соответствует переходному режиму [2]. В нем исследователь задает начальное состояние ИМ и присваивает выходным данным начальные значения (как правило, нулевые). По свершению «естественного» события, соответствующего окончанию работы объекта моделирования, программа ИМ автоматически сохраняет в некотором информационном массиве рассчитанные значения, завершая тем самым прогон. Во втором случае, т. е. в непереходном (стационарном) режиме, исследователя интересует поведение системы в течение длительного периода «нормальной» работы. При этом расчет выходных данных в течение прогона наиболее часто реализуется по следующей схеме:
• как и в предыдущем случае, задается начальное состояние ИМ и присваиваются начальные значения выходным данным;
• по достижению стационарного режима работы фиксируется окончание переходного периода и выходным данным возвращаются начальные значения;
• прогон продолжается, пока не будет получено достаточное количество наблюдений выходных данных. Таким образом, имеются, по крайней мере, три задачи планирования прогона в стационарном режиме: выбора начального состояния ИМ (А); определения модельного времени окончания переходного периода (Б) и всего прогона (В).
Большинство исследователей в силу простоты программирования предпочитает в качестве начального состояния использовать «пустое», когда в ИМ отсутствуют динамические объекты и свободны статические. Между тем выбор начального состояния, которое близко к стационарному или типовому, позволяет сократить длительность переходного периода.
Универсальных процедур для решения задач Б и В не существует. В каждом конкретном случае исследователь должен отдать предпочтение некоторому методу. Различные рекомендации приводятся в монографиях [2–4]. К сожалению, их анализ приводит к выводу, что более высокая точность оценки искомых параметров достигается за счет сохранения в памяти промежуточных наблюдений в течение всего прогона (и даже нескольких прогонов). Это приводит к неоправданно высоким объемам вычислений и затратам машинного времени.
Поэтому актуальными являются процедуры, предназначенные для решения за-дач Б и В, исходя из соображений компромисса между эффективностью оценки пара-метров прогона и объемом хранимых данных. В настоящей статье рассматриваются ме-тоды проверки разностей средних уровней и разброса дисперсии, позволяющие оце-нить время окончания переходного периода в ИМ. Для опеределения интервала моде-лирования предлагаются два варианта метода сравнения с контрольным образцом. Данный метод позволяет распространить значение времени окончания прогона, най-денное по ограниченной свокупности конфигураций ИМ, на все множество ее рабочих начальных состояний.

 
назад

вперед