Docsity
Docsity

Подготовься к экзаменам
Подготовься к экзаменам

Учись благодаря многочисленным ресурсам, которые есть на Docsity


Получи баллы для скачивания
Получи баллы для скачивания

Заработай баллы, помогая другим студентам, или приобретай их по тарифом Премиум


Руководства и советы
Руководства и советы

Эволюционное моделирование некоторых систем с сосредоточёнными параметрами реферат по информатике , Сочинения из Информатика

Эволюционное моделирование некоторых систем с сосредоточёнными параметрами реферат по информатике

Вид: Сочинения

2016/2017

Загружен 11.04.2017

refbank15759
refbank15759 🇷🇺

4.7

(3)

10 документы

1 / 4

Toggle sidebar

Сопутствующие документы


Частичный предварительный просмотр текста

Скачай Эволюционное моделирование некоторых систем с сосредоточёнными параметрами реферат по информатике и еще Сочинения в формате PDF Информатика только на Docsity! Эволюционное моделирование некоторых систем с сосредоточёнными параметрами В.М. Казиев, К.В. Казиев В проблемах прогноза и оценки социальных, экологических, экономических мероприятий часто нужно моделировать динамику взаимодействия системы с его окружением (по обмену ресурсами). Здесь важны эффективные методы и критерии оценки адеватности моделей, которые направлены не столько на максимизацию критериев рациональности (например, прибыли, рентабельности), сколько на оптимизацию отношений с окружающей средой (например, рациональности поведения). Чем больше ухудшаются социо-эколого-экономические условия системы, тем более актуальна проблема такой оптимизации. Процесс эволюционного моделирования сложной системы сводится к моделированию его эволюции или к поиску траекторий допустимых (с точки зрения сформулированных критериев рациональности) состояний системы. Для эволюционного моделирования таких систем необходимо иметь: эффективные критерии оценки вклада каждой подсистемы в эволюцию системы; процедуры построения обобщённых оценок измеряемых параметров системы (“мониторинговых” параметров); процедуры учёта эволюционной сложности системы, его структурной и динамической активности. Попытаемся предложить некоторый общий подход к построению и применению указанных критериев, оценок и процедур. Для каждой i-ой (i=1, 2,…, n) подсистемы некоторой системы определим вектор xi= (x1i,x2i,…,xmi) основных параметров (параметров, без которых нельзя описать и изучить функционирование подсистемы в соответствии с целями, структурой и ресурсами системы) и функционал активности или просто активность этой подсистемы. Для всей экосистемы определены вектор состояния системы x и активность системы, а также понятие потенциала (включающего и понятие негапотенциала) системы. Эти функционалы отражают интенсивность процессов в подсистемах и системе в целом. F 0 6 1 F 0 7 4 F 0 6 1Пример 1. Пусть среда возобновляет с коэффициентом возобновления ( )= 0 F 0 7 4 F 0 6 1( )+ 1 F 0 7 4 F 0 7 4 F 0 7 4( )x( )>0 (0<t<T, 0<x<X, 0< <T) свои ресурсы. Этот коэффициент зависит, в общем случае, от ресурсоёмкости, ресурсообеспеченности среды. Эволюционный потенциал системы можно определить в виде (a – коэффициент естественного изменения ресурсов): . F 0 6 1 F 0 6 CЧем выше темп - тем выше и наоборот. Каким бы хорошим не было бы состояние F 0 6 Cресурсов в начальный момент, они будут истощаться при <1. Возможны и другие формы введения потенциала. Активности подсистем прямо или косвенно взаимодействуют с помощью системной активности s(t). Опишем одну структурно простую аддитивную (модельную) процедуру взаимодействия: . Здесь Qi(t) – функционал меры чувствительности отклонений xi от xiopt. Например, Qi (t)=k||xi –xiopt|| , k>0. F 0 6 AФункции i F 0 6 A(t)= i(s(t),si F 0 7 9(t)), i F 0 7 9(t)= i(s(t),si(t)) должны отражать эволюционируемость системы, удовлетворяя следующим условиям: периодичности: F 02 4 0<T< F 0 A 5 , F 0 2 2 t: F 0 6 A i(t)= F 0 6 A i(t+T), F 0 7 9 i(t)= F 0 7 9 i(t+T); затухания при снижении активности: si F 0A E F 0 D E F 0 6 A(t) 0 F 0 A Ei F 0 7 9, F 0 A Ei ; F 0 6 Aравновесия и стационарности: выбор (определение) функции i F 0 7 9, i осуществляется таким образом, чтобы система имела точки равновесного состояния, а siopt , sopt достигались в стационарных точках xiopt , xopt для малых промежутков времени; для больших промежутков времени система может вести себя хаотично, самопроизвольно порождая регулярные, упорядоченные, циклические взаимодействия (детерминированный хаос). Рассмотрим более детально модельные ситуации. Пример 2. Рассмотрим модель жизнеспособности предприятия или фирмы. Жизнеспособность предприятия равносильна его выживаемости и сохранению адаптационных, эволюционных возможностей в течение задаваемого промежутка времени и в заданной экономической нише. Предприятие жизнеспособно, если имеет определенный социально-экономический и производственный потенциал. Рассмотрим модель типа модели В. Вольтерра: где y(x) – отклик системы, соответствующий фактору развития х (например, время); а(х) - эволюционируемость системы, b(x) - лимитирование окружением; с(х) - влияние запаздывания действия x на промежуток времени (лаг) l; w(x) - влияние сезонных или периодических колебаний факторов среды; v - периодичность этих колебаний; d(x) - влияние организационных факторов; f(x—s) – функция, характеризующая темп влияния внутренних факторов от изменения фактора х; s - запаздывание этого влияния; y0 - начальный уровень производства при х=0. Реальная социально-экономическая система часто стохастична из-за случайного характера факторов окружающей среды и степени их воздействия. Будем считать, что все параметры a, b, c, d, w носят случайный характер, а, следовательно, случайный характер имеют и значения yi (i=0,1,…,n). Нас интересуют оценка T - ожидаемой продолжительности жизнеспособности предприятия и V – эволюционная ёмкость среды, например, экономической ниши. Параметры модели, как правило, заранее определить или оценить невозможно, поэтому они нуждаются в идентификации по некоторым дополнительным условиям. С этой целью разработан алгоритм идентификации. Проведены компьютерные эксперименты. Приведем некоторые из них. Эксперимент 1. Для предприятия с начальными данными: y0=100, a0=0.005, b0=0.00004, c0=0.0004, d0=0.0004, f0=0.006 были получены результаты при количестве суток прогнозирования L=5: жизнеспособность предприятия T=6163 суток, дисперсия адекватности модели D=0.00112, потенциал (максимальная емкость экономической ниши) V=11 (предприятий). Эксперимент 2: y0=0.0000001, a0=0.2878, b0=0.1928, c0=0, d0=0, f0=0, L=120, T=219, F 0 B 4D=0.09681, V=233 108. Эксперимент 3: y0=100, a0=0.05, b0=0.0001, c0=0.001, d0=0.001, f0=0.001, L=10, T=449, D=0.00023, V=21. Эксперимент 4: y0=10000, a0=0.02, b0=0.00002, c0=0.00002, d0=0.00002, f0=0.0001, L=10, T=1013, D=0.00863, V=470.
Docsity logo