2014-02-09
587
При ИМ неизбежна проблема обоснования возможности перенесения на исследуемую СУ выводов полученных при функционировании модели под адекватностью ИМ понимаем степень отражения параметрами модели характеристик исследуемой системы с точностью, требуемой для конкретного исследования.
Оценка адекватности распадается на два связанных процесса:
А. Верификация – т.е. проверка идентичности концептуальной модели исследуемой системы.
Б. Пригодность модели – возможность перенесения результатов моделирования на ИС.
Верификация – общепринятая процедура и чаще всего неизбежная.
Оценка пригодности в ИМ достаточно спорная, считается даже, что она может дискредитировать полезную модель. Кроме того, оценка пригодности являясь многокритериальным процессом, достаточно сложна и единой системы критериев для такой оценки не существует.
Методы оценки верификации и пригодности делятся на две группы:
- формальные (статистические) методы
- неформальные с привлечением пользователей и ЛПР.
А. Верификация предусматривает предупредительные и отладочные процедуры. К предупредительным относятся:
· проверка пригодности входных данных, контроль набора и т.п.;
· построение программы в виде 3-х разделов:
- структура модели,
- исходные данные,
- запуск программы со строгой последовательностью операторов;
проверка датчиков БСВ;
· проверка точности вычислений (формат данных, округление, усечение).
Отладка начинается с анализа ошибок предыдущих этапов, возможности их повторения, изучения логики программы. Иногда полезно после написания машинной программы снова попытаться построить концептуальную модель. В процедуру отладки также входит корректировка синтаксиса и семантики, а также анализ чувствительности модели. Отладка ведется по разделам программы.
Б Оценка пригодности
Анализ ряда статей позволил представить классификацию критериев оценки пригодности (табл. 3.6)
Таблица 3.6
| Виды пригодности ИМ | Оценки пригодности | Условия анализа пригодности |
| Техническая | теоретическая | Учет математических содержательных и причинных допущений |
| Пригодность данных | необработанных | Оценка точности, беспристрастности, и репризентативности данных |
| структуризованных | Учет точности операции сравнимости позиций | |
| Структурная | Правильность отражения внутренних взаимосвязей ИС | |
| Прогнозная | Способность предсказывать будущее | |
| Операционная | Репликативная | Точность воспроизведения характеристик ИС |
| Робастность | Учет чувствительности модели | |
| Реализационная | Вероятность практического внедрения | |
| Динамическая | Актуализация, успешность использования модели |
А) техническая пригодность должна выяснить обоснованность теоретических посылок положенных в основу модели. Вначале оцениваются все сделанные допущения, затем оценивается пригодность данных. Выявленные расхождения относятся к «узким местам» модели и должны быть уменьшены.
Б) операционная пригодность менее категорична, чем техническая и допускает большие рассогласования. Особое внимание обращается на робастность, включающую анализ чувствительности на ошибки в процессе ИМ при задании экстремальных значений входным параметрам. Репликативная пригодность должна оценивать уровень точности воспроизведения характеристик ИС. Формально необходимо иметь две выборки и оценивать их статистическими методами (регрессионный и факторный анализ, x2 и F критерии, тесты Тьюринга).
В) Динамическая пригодность. Расхождения во временном диапазоне, влияющие на операционную пригодность оцениваются динамической пригодностью ИМ, а также возможности актуализации и расширения данных.
В результате блок – схема алгоритма ИМ включает ряд действий, показывающий последовательность проведенных работ.
На рис.3.16 представлен фрагмент блок-схемы алгоритма, из которого видно, что оценка верификации и пригодности взаимосвязаны.
Так как чаще всего моделируются абстрактные системы или системы с недоступной информацией, то часто используются методы принятия решения, что будет рассмотрено ниже (см. главу 5).
Рис.16 Фрагмент блок-схемы алгоритма
