Оцінка точності результатів імітаційного моделювання, як статистичного експерименту, визначається кількістю реалізацій (прогонів моделі) і тривалістю прогону для кожної реалізації. Дані одного прогону моделі складають одиничну вибірку або часовий ряд.
Часовий ряд – це скінченна реалізація випадкового процесу. Отже, результатом кожного прогону моделі є часові ряди для кожного значення функції відгуку моделі.
У загальному випадку кількість прогонів моделі, яку необхідно здійснити, залежить від таких факторів:
· виду розподілу ймовірності спостережуваної змінної;
· кореляції між елементами вибірки;
· наявністю і тривалістю перехідного режиму функціонування модельованої системи.
У випадку відсутності відомостей щодо наведених факторів для підвищення точності результатів моделювання необхідно збільшити кількість прогонів моделі, тобто об’єм вибірки для кожної взаємодії рівнів факторів (для кожного спостереження). Якщо у процесі послідовних прогонів моделі випадкові значення результатів моделювання не змінюють функцію розподілу і є не корельованими, то можна вважати, що вибіркове середнє розподілене за нормальним законом. Для випадку, коли задачею моделювання є визначення середнього значення шуканого випадкового параметра, то необхідне число прогонів моделі N у кожному спостереженні визначається за формулою (2.39). Якщо ж метою моделювання є визначення ймовірності Р будь-якої події, то необхідне число прогонів N для кожного спостереження знаходимо за формулою (2.38).
|
|
З іншої сторони, під час моделювання стохастичних систем розглядаються два режими роботи моделей – перехідний і стаціонарний. У процесі довготривалого моделювання спостерігається перехідний режим, після якого система переходить у стаціонарний режим роботи. Стаціонарний режим визначається сталим процесом на виході моделі. Якщо модель працює у перехідному режимі, то необхідну кількість прогонів моделі можна визначати за наведеними вище формулами (2.38), (2.39), що й для методу статистичних випробовувань. Необхідну точність e можна задати ± 5 % від середнього значення величини, для якої будується довірчий інтервал, якщо α=0,05. Програмні засоби імітаційного моделювання автоматично будують довірчі інтервали середнього значення після проведення прогонів моделі. У GPSS World це здійснює процедура ANOVA.
Основною проблемою побудови довірчого інтервалу є корельованість вихідних даних імітаційної моделі. Наявність перехідних процесів у моделі зумовлюють зміщення статистичних оцінок. Тому не існує надійних методів виявлення моменту завершення перехідного періоду функціонування моделі і її переходу до стаціонарного режиму. Для отримання характеристик стаціонарного режиму моделей використовують метод реплікацій і вилучення [10]. Також перевірити стаціонарність вихідного процесу моделі можна за допомогою поведінки автоковаріаційної функції [5, 10], яку оцінюють за формулою
|
|
,
де N – кількість точок у часовому ряді; h – значення зсуву у ряді; Xi та Xi+h – і -те та h+i -те значення змінної.
Важливе значення для імітаційного моделювання мають стаціонарні ергодичні процеси [2, 5], характеристики яких оцінюються за результатами лише одного часового ряду. Послідовність вибіркових середніх значень , N = 1, 2, … є ергодичною, якщо , для N →∞. Тобто дисперсія величини прямує до нуля з необмеженим зростанням N. У цьому випадку стаціонарний режим роботи моделі не залежить від початкових умов моделювання.