Просмотр исходного текста страницы Имитационное моделирование отклонений

[[Имитационное моделирование]] состоит из набора статистических подходов, необходимых для проверки и определения возможности снижения эффективности системы при различных комбинациях параметров системы в пределах требований спецификации. Имеются два типовых метода моделирования:
* '''Метод момента''' - основан на линейном приближении функции параметров проекта с помощью рядов Тейлора. При этом используют номинальные значения, предусмотренные проектом.
* '''[[Моделирование методом Монте-Карло|Метод Монте Карло]]''' - основан на моделировании статистическими методами, когда каждый параметр проекта выбирают случайным образом в соответствии с заданным распределением вероятностей.

== Применение ==
Имитационное моделирование используют вместе с [[Анализ наихудшего случая|методом наихудшего случая]] для системы, состоящей из нескольких компонентов, главным образом, на стадии ее проектирования и разработки. Например, любой механизм, схема или сеть могут быть рассмотрены как система. Характеристики эффективности компонентов, а также параметры системы могут влиять на характеристики эффективности системы. Метод Монте Карло часто применяют в процессе автоматизированного проектирования системы.

== Ключевые элементы ==
Имитационное моделирование обычно состоит из следующих этапов:
* общие элементы:
** идентификация системы и ее компонентов,
** идентификация функции эффективности системы, выраженной через эффективность компонентов или параметры проекта,
** идентификация допустимых пределов изменений параметров системы;
* элементы метода момента:
** построение линейного приближения функции эффективности системы с помощью рядов Тейлора,
** идентификация номинальных значений и дисперсий параметров проекта,
** идентификация номинального значения и дисперсии эффективности системы, рассчитанной на основе параметров проекта;
* элементы метода Монте Карло:
** идентификация распределения вероятностей для каждого параметра проекта,
** идентификация компьютерного генератора случайных чисел для параметров проекта, основанных на данном распределении вероятностей,
** идентификация распределения вероятностей, его среднего и дисперсии для описания работы системы при моделировании;
* общие элементы:
* проверка соответствия результатов требованиям спецификации по эффективности системы,
* определение рекомендуемых действий для изменения конфигурации системы и ее перепроектирования,
* завершающие действия,
* документирование аналитических процессов и заключительных результатов.

== Достоинства ==
* метод момента:
** проектировщик может быть уверен, что система имеет установленную надежность, если для возможных изменений характеристик компонентов аналитические результаты дают значения характеристик системы в пределах, установленных в спецификации,
** аналитические результаты обеспечивают более точную интервальную оценку, чем WCA;
* метод Монте Карло:
** проектировщик может быть уверен, что система имеет установленную надежность, если для возможных изменений характеристик компонентов, аналитические результаты дают значения характеристик системы в пределах, установленных в спецификации,
** метод применяют при автоматизированном проектировании,
** может быть смоделировано любое распределение вероятностей,
** полученные результаты обычно близки к оптимальным значениям,
** нет необходимости в математических вычислениях.

== Ограничения ==
* метод момента:
** необходимы математические модели, пригодные для дифференцирования,
** для получения достоверных аналитических результатов должны быть учтены все компоненты системы,
** необходима сложная математическая обработка,
** в качестве распределения вероятностей используется нормальное распределение;
* метод Монте Карло:
** для моделирования необходимы математические модели,
** для получения достоверных аналитических результатов должны быть рассмотрены все компоненты системы,
** моделируется большое количество копий системы.

[[Категория:Методы анализа надежности]]