Концепции и классификация
В этой главе мы обсудим различные концепции и классификацию моделирования.
Модели и события
Ниже приведены основные концепции моделирования и симуляции.
Object сущность, которая существует в реальном мире для изучения поведения модели.
Base Model является гипотетическим объяснением свойств объекта и его поведения, которое справедливо для всей модели.
System - это артикулируемый объект в определенных условиях, существующий в реальном мире.
Experimental Frameиспользуется для изучения системы в реальном мире, таких как экспериментальные условия, аспекты, цели и т. д. Базовая экспериментальная рамка состоит из двух наборов переменных - входных переменных кадра и выходных переменных кадра, которые соответствуют терминалам системы или модели. Входная переменная Frame отвечает за сопоставление входных данных, применяемых к системе или модели. Выходная переменная Frame отвечает за соответствие выходных значений системе или модели.
Lumped Model является точным объяснением системы, которая следует указанным условиям данной экспериментальной рамки.
Verificationэто процесс сравнения двух или более элементов для проверки их точности. В Modeling & Simulation проверка может выполняться путем сравнения согласованности программы моделирования и модели с сосредоточенными параметрами, чтобы убедиться в их производительности. Существуют различные способы выполнения процесса проверки, которые мы рассмотрим в отдельной главе.
Validationэто процесс сравнения двух результатов. В Modeling & Simulation проверка выполняется путем сравнения экспериментальных измерений с результатами моделирования в контексте экспериментальной рамки. Модель недействительна, если результаты не совпадают. Существуют различные способы выполнения процесса валидации, которые мы рассмотрим в отдельной главе.
Переменные состояния системы
Переменные состояния системы - это набор данных, необходимых для определения внутреннего процесса в системе в заданный момент времени.
В discrete-event model, переменные состояния системы остаются постоянными в течение определенных промежутков времени, а значения изменяются в определенных точках, называемых временами событий.
В continuous-event model, переменные состояния системы определяются результатами дифференциального уравнения, значение которых непрерывно изменяется во времени.
Ниже приведены некоторые из переменных состояния системы -
Entities & Attributes- Сущность представляет собой объект, значение которого может быть статическим или динамическим, в зависимости от процесса с другими сущностями. Атрибуты - это локальные значения, используемые объектом.
Resources- Ресурс - это объект, который одновременно предоставляет услуги одному или нескольким динамическим объектам. Динамический объект может запрашивать одну или несколько единиц ресурса; если принято, то объект может использовать ресурс и освободить после завершения. В случае отклонения объект может присоединиться к очереди.
Lists- Списки используются для представления очередей, используемых объектами и ресурсами. Существуют различные возможности очередей, такие как LIFO, FIFO и т. Д., В зависимости от процесса.
Delay - Это неопределенная продолжительность, вызванная некоторым сочетанием системных условий.
Классификация моделей
Систему можно разделить на следующие категории.
Discrete-Event Simulation Model- 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 задержки.
Stochastic vs. Deterministic Systems - На стохастические системы не влияет случайность, и их выход не является случайной величиной, в то время как на детерминированные системы влияет случайность, а их выход - случайная величина.
Static vs. Dynamic Simulation- Статическое моделирование включает модели, на которые не влияет время. Например: Модель Монте-Карло. Динамическое моделирование включает модели, на которые влияет время.
Discrete vs. Continuous Systems- На дискретную систему влияют изменения переменной состояния в дискретный момент времени. Его поведение изображено в следующем графическом представлении.
На непрерывную систему влияет переменная состояния, которая непрерывно изменяется как функция со временем. Его поведение изображено в следующем графическом представлении.
Процесс моделирования
Процесс моделирования включает следующие шаги.
Step 1- Изучите проблему. На этом этапе мы должны понять проблему и соответственно выбрать ее классификацию, например, детерминированную или стохастическую.
Step 2- Создайте модель. На этом этапе мы должны выполнить следующие простые задачи, которые помогут нам разработать модель:
Собирайте данные в соответствии с поведением системы и будущими требованиями.
Проанализируйте особенности системы, ее предположения и необходимые действия, которые необходимо предпринять, чтобы модель была 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. Затем проверьте результат.
Подготовьте отчет, включающий результаты, интерпретации, выводы и предложения.
Step 3- Дайте рекомендации после завершения всего процесса, связанного с моделью. Он включает в себя инвестиции, ресурсы, алгоритмы, методы и т. Д.