Doğrulama ve Doğrulama
Simülasyon analistinin karşılaştığı gerçek sorunlardan biri, modeli doğrulamaktır. Simülasyon modeli yalnızca, model gerçek sistemin doğru bir temsiliyse geçerlidir, aksi takdirde geçersizdir.
Doğrulama ve doğrulama, bir modeli doğrulamak için herhangi bir simülasyon projesinde iki adımdır.
Validationiki sonucu karşılaştırma sürecidir. Bu süreçte kavramsal bir modelin temsilini gerçek sistemle karşılaştırmamız gerekiyor. Karşılaştırma doğruysa geçerlidir, aksi takdirde geçersizdir.
Verificationdoğruluğunu sağlamak için iki veya daha fazla sonucu karşılaştırma işlemidir. Bu süreçte, modelin uygulamasını ve ilgili verilerini geliştiricinin kavramsal açıklaması ve spesifikasyonları ile karşılaştırmalıyız.
Doğrulama ve Doğrulama Teknikleri
Simülasyon Modelinin Doğrulanması ve Doğrulanması için kullanılan çeşitli teknikler vardır. Yaygın tekniklerden bazıları aşağıdadır -
Simülasyon Modelinin Doğrulamasını Gerçekleştirme Teknikleri
Simülasyon modelinin doğrulanmasını gerçekleştirmenin yolları aşağıdadır -
Alt programlarda program yazmak ve hata ayıklamak için programlama becerilerini kullanarak.
Programı birden fazla kişinin okuyacağı "Yapılandırılmış Gözden Geçirme" politikasını kullanarak.
Ara sonuçları izleyerek ve bunları gözlemlenen sonuçlarla karşılaştırarak.
Çeşitli girdi kombinasyonlarını kullanarak simülasyon modeli çıktısını kontrol ederek.
Nihai simülasyon sonucunu analitik sonuçlarla karşılaştırarak.
Simülasyon Modelinin Validasyonunu Gerçekleştirme Teknikleri
Step 1- Yüksek geçerliliğe sahip bir model tasarlayın. Bu, aşağıdaki adımlar kullanılarak gerçekleştirilebilir -
- Model tasarlanırken sistem uzmanları ile görüşülmelidir.
- Model, süreç boyunca müşteri ile etkileşime girmelidir.
- Çıktı, sistem uzmanları tarafından denetlenmelidir.
Step 2- Modeli varsayım verilerinde test edin. Bu, varsayım verilerini modele uygulayarak ve nicel olarak test ederek elde edilebilir. Giriş verilerinde önemli değişiklikler yapıldığında sonuçtaki değişikliğin etkisini gözlemlemek için hassas analizler de yapılabilir.
Step 3- Simülasyon modelinin temsili çıktısını belirleyin. Bu, aşağıdaki adımlar kullanılarak gerçekleştirilebilir -
Simülasyon çıktısının gerçek sistem çıktısına ne kadar yakın olduğunu belirleyin.
Karşılaştırma, Turing Testi kullanılarak yapılabilir. Verileri sadece uzmanlar tarafından açıklanabilecek sistem formatında sunar.
Model çıktısını gerçek sistem çıktısıyla karşılaştırmak için istatistiksel yöntem kullanılabilir.
Gerçek Verilerle Model Veri Karşılaştırması
Model geliştirdikten sonra, çıktı verilerini gerçek sistem verileriyle karşılaştırmalıyız. Bu karşılaştırmayı yapmak için iki yaklaşım aşağıda verilmiştir.
Mevcut Sistemi Doğrulama
Bu yaklaşımda, çıktısını gerçek sistemin gerçek dünya girdileriyle karşılaştırmak için modelin gerçek dünya girdilerini kullanıyoruz. Bu doğrulama süreci basittir, ancak, çıktı ortalama uzunluk, bekleme süresi, boşta kalma süresi vb. İle karşılaştırılacaksa, istatistiksel testler ve hipotez testi kullanılarak karşılaştırılabilir gibi bazı zorluklar ortaya çıkarabilir. İstatistiksel testlerden bazıları ki-kare testi, Kolmogorov-Smirnov testi, Cramer-von Mises testi ve Moments testidir.
İlk Kez Modelin Doğrulanması
Şu anda var olmayan veya geçmişte var olmayan önerilen bir sistemi tanımlamamız gerektiğini düşünün. Bu nedenle, performansını karşılaştırmak için herhangi bir geçmiş veri yoktur. Bu nedenle, varsayımlara dayalı varsayımsal bir sistem kullanmalıyız. Yararlı işaretçileri takip etmek, onu verimli hale getirmeye yardımcı olacaktır.
Subsystem Validity- Bir modelin kendisiyle karşılaştırmak için mevcut bir sistemi olmayabilir, ancak bilinen bir alt sistemden oluşabilir. Bu geçerliliklerin her biri ayrı ayrı test edilebilir.
Internal Validity - Yüksek derecede iç varyansı olan bir model, dahili süreçleri nedeniyle yüksek varyansı olan bir stokastik sistem, girdi değişiklikleri nedeniyle çıktıdaki değişiklikleri gizleyeceği için reddedilecektir.
Sensitivity Analysis - Daha fazla dikkat etmemiz gereken sistemdeki hassas parametre hakkında bilgi sağlar.
Face Validity - Model zıt mantıklarda çalıştığında, gerçek sistem gibi davransa bile reddedilmelidir.