Достоверность модели
 

На конференции большое внимание было уделено проблеме обеспечения достоверности имитационных моделей. В докладе В.А. Пепеляева воспроизводится схема О.~Балчи (см. с. 144, т.1 [1]). Далее определяются важнейшие понятия, связанные с достоверностью моделирования. Верификация модели есть подтверждение того, что модель преобразуется из одной формы в другую в соответствии с намерениями разработчика и с достаточной точностью - от формулировки проблемы до получения исполняемого компьютерного приложения. По существу речь идет о корректности многоэтапной трансляции. Валидация есть подтверждение того, что модель в пределах области применений ведет себя с удовлетворительной точностью в соответствии с целями. В общем случае валидация предполагает проверку соответствия между поведением имитационной модели и исследуемой системы.

Концептуальная модель на основе предположений относительно абстракции от реальности определяет иерархическую структуру исследуемой модели и связи между отдельными ее компонентами. Квалификация концептуальной модели есть подтверждение принятых соглашений и предположений для выбранной области применения. Модель взаимодействий отображает динамику функционирования системы, а ее верификация есть подтверждение корректности отображения взаимодействий объектов и динамики исследуемой системы в целом. Имитационная модель рассматривается как программный образ концептуальной модели, определенный на одном из высокоуровневых объектно ориентированных языков программирования (моделирования). Верификация модели предполагает доказательство возможности использования создаваемой программной модели в качестве машинного аналога концептуальной модели при достаточном сходстве с последней.

Валидация данных направлена на доказательство удовлетворительной точности входных данных и корректности их использования.

Тестирование модели есть планируемый интерактивный процесс, направленный на поддержку процедур верификации и валидации имитационной модели, в том числе на поиск ошибок в программах.

Анализ чувствительности модели определяет оценку влияния колебаний значений входных переменных на отклики модели.

 

Четкость предложенных определений оставляет желать лучшего, а названные понятия явно не ортогональны (имеют пересечения). Валидация данных не должна связываться с корректностью их использования.

В докладе В.А. Пепеляева приводится ряд методических рекомендаций по отдельным этапам обеспечения достоверности.

 

В близком по содержанию докладе И.В. Яцкив используются некоторые дополнительные понятия. В частности, если модель и ее результаты приняты пользователем и применяются для принятия решений, то модель считается заслуживающей доверия (credible). Далее обсуждаются процедуры проверки адекватности: концептуальные, операционные, основанные на выходных данных. Концептуальные тесты включают проверку постановки задачи моделирования, входных данных, структурных допущений, логическую валидацию. Операционные тесты анализируют адекватность поведения модели; включают тесты на непрерывность, анализ чувствительности, анализ вырождения, анализ анимации. Анализ риска состоит в определении вероятностей редких, но крайне нежелательных событий (ядерный инцидент, экологическая катастрофа, авария энергосистемы, финансовый крах).

Как особая категория тестов рассматриваются основанные на выходах. Здесь модель при реальных входных данных должна порождать близкие к реальным выходным. Разумеется, исследователь должен располагать последними. Возможный подход к оценке адекватности модели - тест на статистическую однородность совокупности реальных и модельных выходных данных.

 
назад

вперед