Обработки результатов моделирования

При имитационном моделировании необходимо предусмотреть меры по организации эффективной обработки данных и их представлении. При выборе метода обработки существенную роль играют следующие особенности:

1) при моделировании получают огромные выборки, которые количественно позволяют оценить характеристики процесса функционирования системы. При этом возникает проблема хранения промежуточных результатов моделирования. Она в основном решается за счет организации алгоритма т.о., чтобы оценки вычислялись в процессе моделирования;

2) априорно сделать какие-либо предположения о характеристиках процесса функционирования системы невозможно, поэтому в моделировании используются оценки моментов распределения;

3) блочность структуры модели, когда исходными данными для моделирования одного компонента являются результаты моделирования какого-либо другого компонента.

При построении алгоритма мы должны выдвигать к нему 2 критерия (с вычислительной точки зрения):

1) используемая память должна быть минимальна;

2) время вычисления должно быть минимально.

I. Пусть в качестве искомой величины фигурирует вероятность наступления некоторого события А. В качестве оценки вероятности используется частота:

m

`P(A) = (8.32)

N

где m - число появлений события А,

N - число реализаций.

II. Пусть в результате моделирования необходимо оценить закон распределения. Для этого область значений СВ x разбивается на k интервалов, и для каждого i-го интервала определяется либо m_i (количество значений СВ, попавших в i-ый интервал), либо определяется `P_i (частота):

`P_i = m_i /N (8.33)

III. Если результат моделирования - это мат.ожидание. Оценкой мат.ожидания является среднее значение:

_N

`y = 1/N å y_i (8.34)

ⁱ⁼¹

IV. В качестве результата моделирования - дисперсия.

_N

`D = 1/N å (y<sub>i</sub> - `y)² (8.35)

ⁱ⁼¹

_{N N}

`D_y = 1/(N - 1) å y_i² - 1/[N(N - 1)] (å y_i)² (8.36)

^{i=1 i=1}

V. Если оценка - корреляционный момент между последовательностью СВ, принимающих значения X и Y.

_N

`K<sub>xh</sub> = 1/N å (y<sub>i</sub> - `y)(x_i - `x) (8.37)

ⁱ⁼¹

_{N N N}

`K_xh = 1/(N - 1) å y_i x_i - 1/[N(N - 1)] å y_i å x_i (8.38)

^{i=1 i=1 i=1}