'

Тема 16. Имитационные модели объектов АПК

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Тема 16. Имитационные модели объектов АПК Понятие об имитационных моделях. Особенности целей моделирования. Основное предположение имитационного моделирования. Основы методологии разработки имитационных моделей. Структура имитационной модели АПК региона по С.О. Сиптицу. © Н.М. Светлов, 2006


Слайд 1

Имитационные модели объектов АПК 2 1. Понятие об имитационных моделях Имитационная модель: предназначена для имитации функционирования объекта моделирования; не зависит от конкретной цели, для которой предпринимается имитация; используется для постановки на ней компьютерных экспериментов (машинной имитации).


Слайд 2

Имитационные модели объектов АПК 3 1. Понятие об имитационных моделях Имитационная модель: представляет собой описание структуры моделируемого объекта, достаточное для воспроизведения существенных черт его поведения; конструируется таким образом, чтобы в процессе моделирования ей могла быть сообщена цель моделирования. Способы использования (приёмы машинной имитации): случайные испытания (метод Монте-Карло); сценарный метод; отыскание критических значений параметров модели; поиск оптимума некоторой целевой функции.


Слайд 3

Имитационные модели объектов АПК 4 1. Понятие об имитационных моделях Формы представления, используемые при имитационном моделировании: алгоритмическая система (чаще всего); целенаправленная система ? оптимальная; конкурентная система ? равновесная; форма неоптимальной системы используется в процессе компьютерного эксперимента, если вводится целевая функция, отражающая внешнюю (вменённую) цель функционирования системы, достигаемая посредством управления.


Слайд 4

Имитационные модели объектов АПК 5 ЕСЛИ 2. Основное предположение имитационного моделирования Модель достаточно точно описывает репрезентативное подмножество возможных состояний объекта моделирования Можно указать границы значений переменных, в которые укладывается данное подмножество Нет прямых оснований считать, что отношения между переменными в этих границах могут быть существенно различными ТО Предполагается, что модель описывает все состояния в заданных границах Предположение считается верным до тех пор, пока не будет опровергнуто опытом Отсюда – неизбежный и не под-дающийся оценке риск ошибки В последнем случае модель дорабатывают


Слайд 5

Имитационные модели объектов АПК 6 2. Основное предположение имитационного моделирования ? Наблюдения, воспроизводимые моделью Наблюдения, не воспроизводимые моделью Подходящие границы действия основного предположения Неподходящие границы


Слайд 6

Имитационные модели объектов АПК 7 3. Основы методологии разработки имитационных моделей Системный анализ объекта моделирования Результат – знание структуры объекта Разработка системы переменных Результат – описание переменных модели с подразделением на: входные (экзогенные), промежуточные и выходные (эндогенные); управляемые и неуправляемые. Если место переменной в потоке данных зависит от цели компьютерного эксперимента, это должно быть указано в сопроводительной документации к модели Математическое описание связей между переменными Результат – математическая запись модели


Слайд 7

Имитационные модели объектов АПК 8 3. Основы методологии разработки имитационных моделей Предварительное обоснование значений параметров модели Результат – грубая оценка параметров модели, достаточная для целей отладки её программной реализации. Источники – литература, экспертные знания, сопоставление со значениями известных параметров, статистическая оценка. Упрощение математической записи Программирование модели Результат – программный продукт, при помощи которого планируется осуществлять компьютерные эксперименты на модели.


Слайд 8

Имитационные модели объектов АПК 9 3. Основы методологии разработки имитационных моделей Отладка модели Устранение ошибок программирования. Параметрическая идентификация Результат – подбор значений параметров модели, при которых модель даёт наилучшие результаты на имеющейся базе данных о фактических состояниях объекта моделирования. Могут использоваться как формализованные (метод наименьших квадратов и т.п.), так и неформальные (ручной подбор) методы. Параметры, значения которых известны a priori, не подлежат идентификации. Если модель допускает декомпозицию, идентифицировать лучше каждую субмодель отдельно. Эксплуатация модели


Слайд 9

Имитационные модели объектов АПК 10 3. Основы методологии разработки имитационных моделей Требования к соотношениям, используемым в имитационных моделях Должны быть разрешимы относительно любой входящей в них переменной, причём решение должно быть единственным Должны иметь простой и понятный экономический смысл Не должны быть слишком длинными Все переменные и параметры должны иметь единицы измерения, соответствующие их смыслу Должны быть непрерывными и дифференцируемыми


Слайд 10

Имитационные модели объектов АПК 11 4. Структура имитационной модели АПК региона Модель макроэкономическая Состоит из подсистем растениеводства и животноводства Каждая из подсистем состоит из ряда субмоделей Каждая субмодель может быть представлена одним из экземпляров коллекции моделей, выбор которого зависит: от наличия исходных данных; от требуемой точности расчётов; от поддерживаемых конкретной субмоделью направлений потока данных; от имеющихся инструментальных средств реализации модели.


Слайд 11

Имитационные модели объектов АПК 12 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство


Слайд 12

Имитационные модели объектов АПК 13 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство На схеме отражены логические связи, а не потоки данных. Потоки данных определяются тем, какие данные известны при компьютерном эксперименте, а какие нет. Не все направления потоков данных могут быть реализованы: некоторые не реализуются вообще; другие реализуются только при подключении подходящих экземпляров из коллекций субмоделей отдельных процессов. Направления потока данных, соответствующие логическим связям, реализуются гарантированно. В трёхмерных блоках компоненты модели растениеводства, в двумерных — компоненты других моделей.


Слайд 13

Имитационные модели объектов АПК 14 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Проверка единиц измерения:


Слайд 14

Имитационные модели объектов АПК 15 4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 1: простейший экземпляр коллекции моделей прогнозирования площади сельхозугодий Проверка единиц измерения:


Слайд 15

4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур


Слайд 16

4. Структура имитационной модели АПК региона: растениеводство Пример 2: простейший экземпляр коллекции моделей урожайности культур


Слайд 17

Имитационные модели объектов АПК 18 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство


Слайд 18

Имитационные модели объектов АПК 19 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения


Слайд 19

Имитационные модели объектов АПК 20 4. Структура имитационной модели АПК региона: животноводство Пример 3: расчёт максимально достижимого надоя на имеющейся кормовой базе при кормлении до уровня насыщения


Слайд 20

Имитационные модели объектов АПК 21 4. Структура имитационной модели АПК региона: кормовой баланс


Слайд 21

Имитационные модели объектов АПК 22 4. Структура имитационной модели АПК региона: кормовой баланс


Слайд 22

Имитационные модели объектов АПК 23 Литература Франс Дж., Торнли Дж. Математические модели в сельском хозяйстве. М.: Агропромиздат, 1987. Огнивцев С.Б., Сиптиц С.О. Моделирование АПК: методология, теория, практика. М.: Энциклопедия российских деревень, 2003. Презентация: http://svetlov.timacad.ru/umk1/lek16.ppt


×

HTML:





Ссылка: