Слайд 8
![ШАГ 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАДАЧИ Исследуется и классифицируется задача реального мира. Определяется,](/_ipx/f_webp&q_80&fit_contain&s_1440x1080/imagesDir/jpg/765792/slide-7.jpg)
ШАГ 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗАДАЧИ
Исследуется и классифицируется задача реального мира. Определяется, почему
необходимо имитационное моделирование. Затрагиваются такие аспекты, как границы системы, исходные данные и др.
Основные методы получения исходных данных:
1) из существующей документации на систему;
2) физическое экспериментирование (проведение натурного эксперимента на моделируемой системе или ее прототипах). Такой подход применим для космических, военных исследований, в авиации. В более простых случаях можно проводить измерения, например хронометраж при выполнении производственных операций;
3) предварительный, априорный синтез данных (когда исходные данные не существовать и невозможность физического экспериментирования. В этом случае предлагают различные приемы предварительного синтеза данных (например, при моделировании ИС, продолжительность выполнения информационного требования оценивается на основании трудоемкости реализуемых на ЭВМ алгоритмов).
Второй вопрос связан с проблемой идентификации входных данных для стохастических систем. Имитационное моделирование является эффективным аппаратом исследования стохастических систем, т.е. таких систем, динамика которых зависит от случайных факторов. Входные (и выходные) переменные стохастической модели, как правило, – случайные величины, векторы, функции, случайные процессы. Поэтому возникают дополнительные трудности, связанные с синтезом уравнений относительно неизвестных законов распределения и определением вероятностных характеристик (средних значений, дисперсий, корреляционных функций и т.п.) для анализируемых процессов и их параметров. Для подбора теоретических распределений случайных величин применяют известные методы математической статистики, основанные на определении параметров эмпирических распределений и проверке статистических гипотез, с использованием критериев согласия о том, согласуются ли имеющиеся эмпирические данные с известными законами распределения.