2.5 Дифференциация шагов

Часто встречается ситуация, когда отдельные временные шаги (градации фактора) представлены выборками вариант (причем разного объема). Здесь становится важным не только отразить общую динамику системы, но и не утратить информацию по индивидуальным отличиям (см. раздел Индивидуализация модельных переменных). Модельный блок вновь включает две части:

— общую модель, реализующую "плавный", последовательный ход времени (шаг 1, 2, 3…),

— модель, имитирующую особенности вариант в пределах каждого шага (1a, 1b… 2a, 2b, 2c…).

3. Увеличение числа независимых переменных

В природе, как правило, состояние объектов определяется несколькими факторами внешней среды. Модель, изучающая влияние нескольких независимых переменных на одну зависимую, должна содержать уже несколько наборов параметров (П1 и П2), на основе которых вычисляются модельные переменные; пример на этот счет показан в разделе Сети связей.

4. Увеличение числа зависимых переменных

Обычно у изучаемых объектов регистрируют несколько признаков. В этом случае блок внешних данных включает несколько зависимых переменных (ЗП1, ЗП2). Понятно, что и модельный блок должен содержать соответствующее число явных переменных (ЯП1, ЯП2) со своими наборами параметров (на рис. 3.1 они не указаны, также опущены связи с независимыми переменными).

По существу, речь идет о создании двух соподчиненных моделей. Их интеграция в рамках имитационной системы должна идти путем формирования общей функции невязки. Каждая комплиментарная пара зависимых и явных переменных (ЗП1 и ЯП1, ЗП2 и ЯП2) служит для расчета своей, частной, целевой функции (ФН1 и ФН2). Когда единицы измерения или порядок величин разных переменных отличаются, тогда нельзя вычислять общую целевую функцию путем простого суммирования этих значений, необходимо вводить весовые коэффициенты для отдельных переменных (В1, В2). В простейшем случае в качестве весов можно принять обратную величину от средней арифметической данной зависимой переменной. Такой вариант рассмотрен в разделах Усреднение…, Сети связей.

5. Синтез нескольких моделей

Этот случай формально похож на предыдущий. Когда один и тот же объект исследования описан разными частными моделями, может появиться задача сведения их в единую общую модель (подробнее см. раздел Сети связей). С позиций перестройки имитационной системы это означает:

— установление взаимосвязи между моделями (создание перекрестных ссылок в модельных формулах),

— взвешенное обобщение частных модельных функций невязки в одно общее значение.

6.1. Увеличение числа модельных переменных: наведение

Самая интригующая сторона имитационного моделирования — это изучение ненаблюдаемых переменных. Модельный блок расширяется за счет организации скрытых переменных. Эти скрытые переменные (СП1, СП2) со своими параметрами (П1, П2) участвуют в формировании явной переменной (ЯП), которая вместе с независимой переменной используется для расчета функции невязки.

В простейшем случае скрытые переменные выступают в роли неизвестного фактора среды (имитация независимой переменной), влияние которого сказывается на динамике системы. Пример приведен в разделе Скрытые переменные.