Оценка устойчивости

При проверке адекватности модели как существующей, так ипроектируемой системы реально может быть использовано лишь ограниченное подмножество всех возможных значений входных параметров (рабочейнагрузки и внешней среды). В связи с этим для обоснования достоверностиполучаемых результатов моделирования большое значение имеет проверкаустойчивости модели.

В теории моделирования это понятие трактуетсяследующим образом.

Устойчивость модели - это ее способность сохранять адекватность приисследовании эффективности системы на всем возможном диапазоне рабочейнагрузки, а также при внесении изменений в конфигурацию системы.

Каким образом может быть оценена устойчивость модели? Универсальнойпроцедуры проверки устойчивости модели не существует. Разработчиквынужден прибегать к методам «для данного случая», частичным тестам издравому смыслу. Часто полезна апостериорная проверка. Она состоитв сравнении результатов моделирования и результатов измерений на системепосле внесения в нее изменений. Если результаты моделирования приемлемы,уверенность в устойчивости модели возрастает.

В общем случае можно утверждать, что чем ближе структура моделиструктуре системы и чем выше степень детализации, тем устойчивее модель.

Устойчивость результатов моделирования может быть также оценена методамиматематической статистики. Здесь уместно вспомнить основную задачуматематической статистики, которая заключается в том, чтобы проверитьгипотезу относительно свойств некоторого множества элементов, называемогогенеральной совокупностью, оценивая свойства какого-либо подмножествагенеральной совокупности (тоесть выборки). В генеральной совокупностиисследователя обычно интересует некоторый признак, который обусловленслучайностью и может иметь качественный или количественный характер.В данном случае именно устойчивость результатов моделирования можнорассматривать как признак, подлежащий оценке. Для проверки гипотезыоб устойчивости результатов может быть использован критерий Уилкоксона,который служит для проверки того, относятся ли две выборки к одной и той жегенеральной совокупности (т. е. обладают ли они одним и тем жестатистическим признаком). Например, в двух партиях некоторойпродукции измеряется определенный признак и требуется проверить гипотезуо том, что этот признак имеет в обеих партиях одинаковое распределение;другими словами, необходимо убедиться, что технологический процесс отпартии к партии изменяется несущественно. При статистической оценкеустойчивости модели соответствующая гипотеза может быть сформулированаследующим образом: при изменении входной (рабочей) нагрузки илиструктуры ММ закон распределения результатов моделирования остается неизменным.