Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Психология -> Сальвенди Г. -> "Человеческий фактор. Том 3. Часть 1" -> 166

Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.

Сальвенди Г. Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 — М.: Мир, 1991. — 487 c.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка): chelovecheskiyfactort3ch11991.djvu
Предыдущая << 1 .. 160 161 162 163 164 165 < 166 > 167 168 169 170 171 172 .. 198 >> Следующая

Последний воцрос, который мы рассмотрим применительно к планированию экспериментов, — это оптимизация имитаци-
416 Глава 7
онных моделей. Отличие данной проблемы от обсуждавшихся выше заключается в том, что необходимо отыскать такие значения управляемых переменных, при которых достигается максимум или ,минимум некоторой целевой функции.
Существуют два основ,ных подхода к оптимизации имитационных моделей. Первый подход состоит в прямом оценивании независимых переменных с помощью имитационной модели. Фареллом [18] выделены три категории методов, относящихся к этому подходу: простые математические методы типа эвристического поиска, полного перебора вариантов и случайного поиска; методы, предполагающие одномодальность целевой функции, такие, как координатный поиск или сравнение с эталоном; методы, предполагающие многомодальность целевой функции.
Второй подход основан на формировании поверхности отклика [52], при котором производится подгонка поверхности к экспериментальным наблюдениям с помощью факторного плана вблизи начальной точки поиска. Применяя далее какой-ли бо алгоритм оптимизации, например градиентный метод, можно определить оптимальные величины контролируемых пере» менных, обеспечивающие наилучшую аппроксимацию поверхности. Полученные оптимальные величины используются для отыскания следующей точки.
7.4.4. Тактическое планирование
Целью тактического планирования является максимально эффективное использование имитационной модели при осуществлении машинных прогонов в соответствии с общим планом эксперимента. Тактическое планирование включает в себя три основных момента: 1) определение способа запуска модели, устраняющего начальное смещение оценок, 2) управление функционированием модели с целью уменьшения дисперсии выходных данных и 3) определение точки остановки эксперимента, когда получен достаточный объем данных, обеспечивающий приемлемую точность конечных результатов.
Способы запуска моделей
При проведении экспериментов с моделями систем, поведение которых изменяется от начала операций до достижения стационарного состояния, возникает необходимость в разработке методов установки начальных условий запуска модели и методов выбора точки отсечения, начиная с которой будет производиться регистрация данных. Начальные условия выбира-
Имитационное моделирование систем человек — машина
417
ются таким образом, чтобы минимизировать длительность переходного периода в модели, а точка отсечения указывает на окончание этого периода. Выбор начальных условий и точки отсечения осуществляется на практике посредством анализа результатов тестовых прогонов модели и применения интуитивных методов обнаружения начала стационарного поведения. Некоторые авторы пытались формализовать эту процедуру с целью разработки методов автоматического запуска имитационных моделей.
Следует отметить, что теоретические исследования методов запуска были ограничены рамками небольших моделей с достаточно «хорошим» поведением. Для таких моделей изменчивость данных во время переходного периода незначительно отличается от изменчивости в стационарном состоянии. Таким образом, теоретические исследования как бы стремятся показать, что нет необходимости в идентификации точки отсечения и, следовательно, нет нужды в подборе начальных условий. Практика, однако, показывает, что это совсем не так, особенно в тех случаях, когда перед полной загрузкой системы-выполняется большое число последовательных операций.
Методы уменьшения дисперсии
Для повышения точности оценочных функций имитационных, моделей разработан ряд методов уменьшения дисперсии при проведении экспериментов. В части этих методов используется специальная информация о структуре модели, в то время как другая их часть фактически так или иначе искажает структуру и принципы функционирования. Широкое практическое применение получили только два метода: метод генерации общих потоков случайных чисел и метод дополняющих переменных.
Метод общих случайных чисел позволяет экспериментатору более четко сравнивать альтернативные конфигурации системы. Для этого над каждым альтернативным вариантом проводятся эксперименты, в которых используется одна и та же входная последовательность случайных чисел. Если экспериментатор сможет организовать синхронное использование последовательно генерируемых случайных чисел для каждого варианта, то метод гарантирует, что все альтернативы будут сравниваться при идентичных условиях эксперимента [32]. На языке специалистов по планированию экспериментов цриме-неиие общих случайных чисел создает эффект случайного блока, что позволяет применять процедуры аналнза блочных планов в рамках указанного метода уменьшения дисперсии.
Основная идея метода дополняющих переменных заключается в проведении пар прогонов имитационной модели таким образом, чтобы соответствующие отклики X, X' лежали по обе:
204 Глава 7
?стирование либо невозможно, либо не разрешено. Например, можно смоделировать последствия получения человеком смертельных доз ионизирующего излучения, однако при этом никогда не будет полной уверенности в .корректности модельных прогнозов. Проверочные же эксперименты были бы аморальны. Тем .не менее, использование модели в таких условиях часто бывает очень полезным, даже если ее предсказания носят в основном умозрительный характер, поскольку всегда следует исходить из принципа, что любой анализ лучше, чем ничего.
Предыдущая << 1 .. 160 161 162 163 164 165 < 166 > 167 168 169 170 171 172 .. 198 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed