Xl Туполевские чтения : всероссийская (с международным участием) молодежная научная конференция. Казань, 8-10 октября 2003 г., тезисы докладов. Т. 3

Планирование экспериментов при имитационном моделировании в системе GPSS WORLD А.В. Петров Научный руководитель: И.М. Якимов, к.т.н., доцент Казанский государственный технический университет им. А.Н. Туполева В последней версии языка GPSS появилась новая компонента по управлению имитационными экспериментами, позволяющая значительно повысить эффективность имитационного моделирования. В данной работе проведено планирование имитационных экспери­ ментов и обработка результатов моделирования на примере исследования дв>'х систем класса персональных компьютеров и производственного про­ цесса по изготовлению изделий из термостекла. Обе модели характеризу­ ются двумя варьируемыми (оптимизируемыми) факторами. Проведены дисперсионный, регрессионный и оптимизирующий экс­ перименты. По результатам дисперсионного анализа, проведенного с по­ мощью процедуры ANOVA, сделано заключение о существенности влия­ ния факторов и их произведений между собой на показатели эффективно­ сти исследуемых моделей. Регрессионный анализ проведен по ортогональному центральному композиционному плану, в качестве «ядра» которого использован план полного факторного эксперимента. Получены нелинейные уравнения регрессии, связывающие показа­ тели эффективности моделируемых объектов с влияющими на них опти­ мизируемыми факторами, при изменении последних в принятых при моде­ лировании диапазонах. В оптимизирующем эксперименте применен метод наискорейщего подъема, с помощью которого найдены оптимальные значения факторов и получено уравнение рефессии в ограниченной области существования оп­ тимального рещения. Оптимальное значение максимизируемого показателя эффективно­ сти-прибыли также определено по уравнению регрессии, полученному при регрессионном анализе. Для оптимизации по уравнению регрессии исполь­ зован метод Ньютона, реализованный в виде процедуры в ППП Excel 97. Проведенное сравнение результатов двух использованных методов оптимизации по критерию Стьюдента, позволило сделать заключение о статистической не значимости различий результатов. 81