Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Этапы исследования операций

Читайте также:
  1. A. Использование клинического, психолого-педагогического и логопедического исследования.
  2. I. Этапы развития западной социологической мысли.
  3. II. Маркетинговые исследования
  4. II. Методы исследования
  5. II. Методы исследования
  6. II. Основные этапы работы
  7. II. Основные этапы развития мировой социологической мысли.
  8. III. ДАННЫЕ ФИЗИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ
  9. IV. Периоды (этапы) развития организма.
  10. IV. Этапы внедрения программы

Можно выделить следующие основные этапы ИО:

· идентификация проблемы;

· построение модели;

· решение поставленной задачи с помощью модели;

· проверка адекватности модели;

· реализация результатов исследования.

 

Идентификация проблемы. Можно выделить основные стадии: формулировка задачи или цели исследования, выявление возможных альтернатив решения применительно к исследуемой проблемной ситуации, определение требований, условий и ограничений к исследуемой системе.

Построение модели. Выбирается модель, наиболее подходящая для адекватного описания исследуемой системы.

Наиболее важным типом моделей ИО являются математические модели.

В основе их построения лежит допущение о том, что все переменные, параметры и ограничения, а также целевая функция количественно измеримы. Чтобы построить математическую модель, необходимо оценить количественно проявления рассматриваемых факторов и указать группы рассматриваемых параметров, формально представляющие эти факторы. Однако следует иметь в виду, что никаких правил построения математических моделей не существует. Каждая модель есть проявление знаний, опыта, искусства оперирующей стороны. Процесс создания модели требует четкого осознания цели операции, проникновение в существо моделируемых явлений, умения отделить главное от второстепенного. Математические модели могут иметь вид формул, систем уравнений или неравенств, а также таблиц, числовых последовательностей, геометрических образов, отражающих зависимость между критерием эффективности операции и теми параметрами, которые представляют учтенные действующие факторы.

Кроме математических моделей в ИО используются также имитационные и эвристичекие модели.

Имитационные модели «воспроизводят» поведение системы на протяжении некоторого промежутка времени. Это достигается путем идентификации ряда событий, распределение которых во времени дает важную информацию о поведении системы. После того, как такие события определены, требуемые характеристики системы необходимо регистрировать только в моменты реализации этих событий. Информация накапливается в виде статистических данных таких наблюдений. Для построения имитационных моделей не требуется использования математических функций, явным образом связывающих те или иные переменные, поэтому они, как правило, позволяют имитировать поведение очень сложных систем, для которых построение математических моделей невозможно. Основной недостаток имитационного моделирования заключается в том, что его реализация эквивалентна проведению множества экспериментов, а это неизбежно обуславливает наличие экспериментальных ошибок.

Эвристические модели применяются при решении задач, имеющих нечисловую природу или отличающихся сложностью и неопределенностью каких-то параметров. Эвристика - это совокупность знаний, опыта, интуиции, интеллекта, используемых для получения решений с помощью неформальных правил. Обычно эти правила обосновываются с позиции ”здравого смысла” и отражают внутренние мотивы предпринимаемых действий, не поддающиеся подробному описанию.

При построении модели д.б. установлены количественные соотношения для выражения целевой функции и ограничений в виде функций от переменных, которыми можно варьировать. Если разработанная модель соответствует некоторому общему классу математических моделей (например, моделям линейного программирования), то для получения решения удобно воспользоваться известными мат методами. Если математические соотношения, используемые в модели, слишком сложны и не позволяют получить аналитического решения задачи, то более подходящей м.б. имитационная модель. В некоторых случаях возникает необходимость совместного использования мат, имит и эврис моделей.

Решение поставленной задачи с помощью модели. В случае использования мат модели решение получают с помощью апробированных оптимизационных методов. В случае применение имит или эврист моделей понятие оптимальности становится менее определенным и получаемое решение соответствуют лишь приближенным оценкам оптимальности функционирования системы. На этом же этапе, когда это возможно, должно быть обеспечено получение дополнительной информации о возможных изменениях решения при изменениях параметров системы. Эту часть исследования обычно называют анализом системы на чувствительность.

Проверка адекватности модели. Модель можно считать адекватной, если, несмотря на некоторые неточности отображения системы-оригинала, она способна обеспечить достаточно надежное предсказание поведения системы. Общий метод проверки состоит в сопоставлении получаемых результатов с характеристиками системы, которые при тех же исходных условиях имели место в прошлом. Негодится при разработке новых систем, так как нет необходимых для проверки данных. Иногда, например, при использовании мат модели, параллельно строится для проверки имит модель.

Реализация результатов исследования. Написание инструкций по работе с системой.




Дата добавления: 2014-12-18; просмотров: 60 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.005 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав