Сетевые модели (N-схемы)

 

N-схема – сети Петри (англ. Petri Nets), используемые для формального описания структуры и взаимодействия параллельных систем и процессов, а также анализа причинно-следственных связей в сложных системах.

Комбинированные модели (А-схемы)

 

А-схема – агрегативная система (англ. aggregate system), используемая для описания поведения непрерывных и дискретных, детерминированных и стохастических систем.

При агрегативном описании сложный объект (система) расчленяется на конечное число частей (подсистем), сохраняя при этом связи, обеспечивающие взаимодействие частей. Если некоторые из полученных подсистем оказываются в свою очередь еще достаточно сложными, то процесс их разбиения продолжается до тех пор, пока не образуются подсистемы, которые в условиях рассматриваемой задачи моделирования могут считаться удобными для математического описания. В результате такой декомпозиции сложная система представляется в виде многоуровневой конструкции из взаимосвязанных элементов, объединенных в подсистемы различных уровней.

Анализ результатов машинного моделирования

 

Анализ результатов моделирования осуществляется различными методами, зависящими от целей исследования и вида получаемых при моделировании характеристик. Для анализа статистических данных, имеющих вероятностный характер, применяются методы корреляционного, регрессионного, факторного и дисперсионного анализа.

Методы корреляционного и регрессионного анализа используются при изучении взаимосвязей между случайными величинами. Регрессионный анализ связан с получением уравнения регрессии для нахождения средней величины случайной переменной по известным значениям других переменных.

Факторный анализ позволяет провести сжатие больших объемов информации на основе выявления наиболее важных, скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины.

Дисперсионный анализ применяется при изучении степени влияния неколичественных факторов на общий результат их действия.