Пользовательского поиска

· статистическая обработка (блок 5),

где:

§    ПИД — подготовка исходных данных;

§    ГРРСЧ — генерирование равномерно распределенных случайных чисел;

§    ГПЗ — генерирование произвольного (заданного) закона распределения;

§    ДПр — дополнительные преобразования;

§    СО — статистическая обработка.

Имитационные системы имеют следующие функциональные блоки:

· имитации входных процессов;

· имитации правил переработки входной информации исследуемой системы;

· накопления информации в результате моделирования;

· анализа накопленной информации;

· управления имитирующей системы.

Традиционный подход использует все классы задач, что и в методе Монте-Карло. Рассмотрим подробнее аналитический подход задания экзогенных переменных (первый случай). Они являются выходными другой подсистемы макросистемы и сами представляют собой макромодель. В рассматриваемом случае характеристики заданы аналитически:

· ГСП — генерирование случайных (входных) процессов;

· ИС — имитационная система.

На первом этапе находят наиболее подходящие методы и алгоритмы для описания аналитических функций распределения и проводят вычисления (блок 1) для определения исходных данных, например, при аппроксимационных методах — координаты узлов, коэффициентов и т. п.

Во втором и третьем блоках производится генерирование случайных чисел с равномерным распределением x, и экзогенных случайных процессов z.

Блок 4 имитирует работу исследуемой системы, результаты его работы накапливаются для последующей статистической обработки. В последнем, пятом, блоке осуществляется статистическая обработка.

При моделировании систем на ЭВМ программная имитация случайных воздействий любой сложности сводится к генерированию некоторых стандартных (базовых) процессов и к их последующему функциональному преобразованию. В

Яндекс цитирования Rambler's Top100

Главная

Тригенерация

Новости энергетики

Сочи-2014,новости спорта