Оценка качества имитационной модели

Оценка качества имитационной модели операции зависит не только от дисперсии воспроизводимости, но и от вида оператора <2 О М, представляющего собой суперпозицию соответствующих операторов, т. е. Со О М : У 1Г.
Конкретный вид этого оператора определяется постановкой задачи исследования эффективности операции и является основой для формирования требований к качеству имитационной модели, в частности к ее точности.
Качество оценивания эффективности операции, таким образом, определяется: видом оператора ф О М. определяющего соответствие принятого показателя эффективности цели операции; видом оператора формирования исхода Н, определяющим методические погрешности математического описания моделируемой операции; планом эксперимента, определяющим степень рациональности использования факторного пространства (полноту информации об исходах операции, извлекаемой в ходе машинного эксперимента); дисперсией воспроизводимости и объемом испытаний. Последние три фактора характеризуют точность статистической оценки параметров наблюдаемых переменных.
Справедливо следующее выражение:
11, =      К,            Л, (*„)].
3|.
где — некоторая мера качества оценивания эффективности операции;
Лр — булева переменная, определяемая следующим образом:
1, соответствует А0,
О, не соответствует А0;
А0 — цель операции; АКМ — методическая погрешность математического описания моделируемой операции; АКи — погрешность измерения (вычисления) характеристик наблюдаемых переменных, зависящая от дисперсии воспроизводимости плана машинного эксперимента Пэ (Л^0) и объема испытаний Л/0; / — невозрастающая функция соответствующих аргументов; 2 — прочие факторы, влияющие на качество оценивания эффективности.
Величины АУМ и АУи определяют точность имитационной модели операции.
Методическая погрешность АУМ в первую очередь зависит от объема и степени достоверности доступной исследователю информации о моделируемой операции и условиях ее проведения и, как правило, не поддается оценке формальными методами (за исключением случаев, когда результаты моделирования могут быть сопоставлены с результатами реальной операции).
Погрешность измерения АУИ для имитационных моделей, содержащих случайные факторы, может быть оценена статистически; при этом, для прочих равных условий, чем больше объем испытаний, тем меньше величина АУИ. В действительности, однако, объем испытаний ограничен имеющимися в распоряжении исследователя ресурсами (денежными, временными, машинными и т. д.).
Методы понижения дисперсии воспроизводимости и планирования эксперимента позволяют существенно уменьшить погрешность АУ„, а следовательно, повысить качество имитационной модели и качество оценивания эффективности операции в целом.