Концепции и классификация

В этой главе мы обсудим различные концепции и классификацию моделирования.

Модели и события

Ниже приведены основные понятия моделирования и симуляции.

• Объект — это сущность, существующая в реальном мире для изучения поведения модели.

• Базовая модель — это гипотетическое объяснение свойств объекта и его поведения, которое действует во всей модели.

• Система — это шарнирный объект при определенных условиях, который существует в реальном мире.

• Экспериментальный фрейм используется для изучения системы в реальном мире, такой как экспериментальные условия, аспекты, цели и т. Д. Базовый экспериментальный фрейм состоит из двух наборов переменных — входных переменных фрейма и выходных переменных фрейма, которые соответствуют системе или модели. терминалы. Входная переменная Frame отвечает за сопоставление входов, примененных к системе или модели. Выходная переменная Frame отвечает за сопоставление выходных значений с системой или моделью.

• Модель с сосредоточенными параметрами — точное объяснение системы, которая следует заданным условиям данного экспериментального фрейма.

• Проверка — это процесс сравнения двух или более элементов для обеспечения их точности. В Modeling & Simulation проверка может быть выполнена путем сравнения согласованности программы моделирования и сосредоточенной модели для обеспечения их производительности. Существуют различные способы выполнения процесса проверки, о которых мы расскажем в отдельной главе.

• Валидация — это процесс сравнения двух результатов. В разделе «Моделирование и моделирование» проверка выполняется путем сравнения измерений эксперимента с результатами моделирования в контексте экспериментального фрейма. Модель недействительна, если результаты не совпадают. Существуют различные способы выполнения процесса проверки, которые мы рассмотрим в отдельной главе.

Объект — это сущность, существующая в реальном мире для изучения поведения модели.

Базовая модель — это гипотетическое объяснение свойств объекта и его поведения, которое действует во всей модели.

Система — это шарнирный объект при определенных условиях, который существует в реальном мире.

Экспериментальный фрейм используется для изучения системы в реальном мире, такой как экспериментальные условия, аспекты, цели и т. Д. Базовый экспериментальный фрейм состоит из двух наборов переменных — входных переменных фрейма и выходных переменных фрейма, которые соответствуют системе или модели. терминалы. Входная переменная Frame отвечает за сопоставление входов, примененных к системе или модели. Выходная переменная Frame отвечает за сопоставление выходных значений с системой или моделью.

Модель с сосредоточенными параметрами — точное объяснение системы, которая следует заданным условиям данного экспериментального фрейма.

Проверка — это процесс сравнения двух или более элементов для обеспечения их точности. В Modeling & Simulation проверка может быть выполнена путем сравнения согласованности программы моделирования и сосредоточенной модели для обеспечения их производительности. Существуют различные способы выполнения процесса проверки, о которых мы расскажем в отдельной главе.

Валидация — это процесс сравнения двух результатов. В разделе «Моделирование и моделирование» проверка выполняется путем сравнения измерений эксперимента с результатами моделирования в контексте экспериментального фрейма. Модель недействительна, если результаты не совпадают. Существуют различные способы выполнения процесса проверки, которые мы рассмотрим в отдельной главе.

Переменные состояния системы

Переменные состояния системы — это набор данных, необходимых для определения внутреннего процесса в системе в данный момент времени.

• В модели дискретных событий переменные состояния системы остаются постоянными в течение интервалов времени, а значения изменяются в определенных точках, называемых моментами события.

• В модели непрерывного события переменные состояния системы определяются результатами дифференциального уравнения, значение которых непрерывно изменяется с течением времени.

В модели дискретных событий переменные состояния системы остаются постоянными в течение интервалов времени, а значения изменяются в определенных точках, называемых моментами события.

В модели непрерывного события переменные состояния системы определяются результатами дифференциального уравнения, значение которых непрерывно изменяется с течением времени.

Ниже приведены некоторые переменные состояния системы:

• Сущности и атрибуты — Сущность представляет объект, значение которого может быть статическим или динамическим, в зависимости от процесса с другими сущностями. Атрибуты — это локальные значения, используемые сущностью.

• Ресурсы . Ресурс — это объект, который одновременно обслуживает один или несколько динамических объектов. Динамический объект может запрашивать одну или несколько единиц ресурса; если он принят, то субъект может использовать ресурс и освободить его после завершения. В случае отклонения объект может присоединиться к очереди.

• Списки — Списки используются для представления очередей, используемых объектами и ресурсами. Существуют различные возможности очередей, таких как LIFO, FIFO и т. Д., В зависимости от процесса.

• Задержка — это неопределенная продолжительность, вызванная некоторой комбинацией системных условий.

Сущности и атрибуты — Сущность представляет объект, значение которого может быть статическим или динамическим, в зависимости от процесса с другими сущностями. Атрибуты — это локальные значения, используемые сущностью.

Ресурсы . Ресурс — это объект, который одновременно обслуживает один или несколько динамических объектов. Динамический объект может запрашивать одну или несколько единиц ресурса; если он принят, то субъект может использовать ресурс и освободить его после завершения. В случае отклонения объект может присоединиться к очереди.

Списки — Списки используются для представления очередей, используемых объектами и ресурсами. Существуют различные возможности очередей, таких как LIFO, FIFO и т. Д., В зависимости от процесса.

Задержка — это неопределенная продолжительность, вызванная некоторой комбинацией системных условий.

Классификация моделей

Система может быть классифицирована по следующим категориям.

• Модель имитации дискретных событий — в этой модели значения переменных состояния изменяются только в некоторые дискретные моменты времени, когда происходят события. События будут происходить только в определенное время активности и задержек.

• Стохастические и детерминированные системы. Стохастические системы не подвержены случайности, и их выходные данные не являются случайной величиной, тогда как детерминированные системы подвержены случайным изменениям, а их выходные данные являются случайной величиной.

• Статическое и динамическое моделирование. Статическое моделирование включает модели, которые не подвержены влиянию времени. Например: модель Монте-Карло. Динамическое моделирование включает модели, на которые влияет время.

• Дискретные и непрерывные системы — Дискретная система подвержена изменениям переменных состояния в дискретный момент времени. Его поведение изображено в следующем графическом представлении.

Модель имитации дискретных событий — в этой модели значения переменных состояния изменяются только в некоторые дискретные моменты времени, когда происходят события. События будут происходить только в определенное время активности и задержек.

Стохастические и детерминированные системы. Стохастические системы не подвержены случайности, и их выходные данные не являются случайной величиной, тогда как детерминированные системы подвержены случайным изменениям, а их выходные данные являются случайной величиной.

Статическое и динамическое моделирование. Статическое моделирование включает модели, которые не подвержены влиянию времени. Например: модель Монте-Карло. Динамическое моделирование включает модели, на которые влияет время.

Дискретные и непрерывные системы — Дискретная система подвержена изменениям переменных состояния в дискретный момент времени. Его поведение изображено в следующем графическом представлении.

На непрерывную систему влияет переменная состояния, которая непрерывно изменяется в зависимости от времени. Его поведение изображено в следующем графическом представлении.

Процесс моделирования

Процесс моделирования включает в себя следующие этапы.

Шаг 1 — Изучите проблему. На этом этапе мы должны понять проблему и выбрать ее классификацию соответственно, такую ​​как детерминистическая или стохастическая.

Шаг 2 — Дизайн модели. На этом этапе мы должны выполнить следующие простые задачи, которые помогают нам разработать модель —

• Соберите данные в соответствии с поведением системы и будущими требованиями.

• Проанализируйте особенности системы, ее предположения и необходимые действия, чтобы сделать модель успешной.

• Определите имена переменных, функции, их единицы, отношения и их приложения, используемые в модели.

• Решите модель, используя подходящую технику, и проверьте результат, используя методы проверки. Далее подтвердите результат.

• Подготовьте отчет, который включает результаты, интерпретации, заключение и предложения.

Соберите данные в соответствии с поведением системы и будущими требованиями.

Проанализируйте особенности системы, ее предположения и необходимые действия, чтобы сделать модель успешной.

Определите имена переменных, функции, их единицы, отношения и их приложения, используемые в модели.

Решите модель, используя подходящую технику, и проверьте результат, используя методы проверки. Далее подтвердите результат.

Подготовьте отчет, который включает результаты, интерпретации, заключение и предложения.

Шаг 3 — Предоставить рекомендации после завершения всего процесса, связанного с моделью. Включает в себя инвестиции, ресурсы, алгоритмы, методы и т. Д.