Создание эксперимента Монте-Карло

Для проведения эксперимента Монте-Карло с целью получения нужных показателей работы цеха воспользуемся, как и в предыдущей модели, экспериментом Варьирование параметров.

Простой эксперимент Simulation на один воспроизводимый прогон мы создали. Воспроизводимый прогон необходим для отладки модели, так как в случае уникальных прогонов мы после каждого запуска модели получали бы разные результаты. Это не позволило бы делать выводы о корректности работы модели.

Создайте эксперимент Варьирование параметров.

• 1. В панели Проект щелкните правой кнопкой мыши элемент модели Изготовление_в_цехе_деталей и из контекстного меню выберите Создать эксперимент.
• 2. В появившемся диалоговом окне из списка Тип эксперимента выберите Варьирование параметров.
• 3. В поле Имя введите имя эксперимента, например Варьированием — раметров.
• 4. Щелкните кнопку Готово. Появится страница Параметры панели Свойства (рис. 2.15).
• 5. Укажите (оставьте) Агент верхнего уровня Main.
• 6. Установите варьировать параметры Произвольно.
• 7. В поле Кол-во прогонов введите 16 641. Это количество прогонов для получения результатов моделирования с заданной точностью и достоверностью рассчитано было нами ранее.
• 8. На странице Модельное время все должно быть так, как в простом эксперименте, т. е. Остановить: В заданное время и Конечное время: 480.

Рис. 2.15. Страница Параметры панели Свойства

• 9. На странице Случайность установите Случайное начальное число (уникальные прогоны). В этом случае, как и нужно для эксперимента Монте-Карло, каждый из 16 641 прогона будет выполняться со своим случайным начальным числом генератора случайных чисел и одними и теми же исходными данными, поскольку никаких выражений для их изменения мы не указываем.
• 10. На странице Окно укажите в нолях Ширина: 560 и Высота: 550.
• 11. Щелкните Создать интерфейс.
• 12. Появится интерфейс (рис. 2.16, левая часть Параметры).
• 13. Из палитры Статистика перетащите семь объектов Данные гистограммы и дайте им имена согласно рис. 2.16. Этот объект, как вам уже известно, выполняет обычный статистический анализ добавляемых значений (вычисляет среднее значение, минимум, максимум, дисперсию и т. д.).

Рис. 2.16. Интерфейс эксперимента Варьирование параметров для проведения эксперимента Монте-Карло

• 14. На странице Диапазон значений установите Выбирается автоматически, Нач. размер интервала 0.1.В поле Кол-во интервалов введите 10.
• 15. На странице Обновление данных установите Обновлять автоматически.
• 16. Перейдите на панель Свойства эксперимента.
• 17. На панели Свойства откройте страницу Действия Java и в поле Действие после прогона модели введите код:

КолГотДеталей.add (root.КолГотДеталей); СрВрПодгДетали. add (root.СрВрПодгДет); ДоляГотДеталей. add (root.ДоляГотДеталей);

КоэфИспПодгЗаг.add (root.КоэфИспПодгЗаг);

КоэфИспВып0п1.add (root.КоэфИспВып0п1);

КоэфИспВып0п2.add (root.КоэфИспВып0п2);

КоэфИспВыпОпЗ.add (root.КоэфИспВыпОпЗ);

После каждого одного прогона модели результаты выводятся на агент Main. Кодами из эксперимента ВарьированиеПараметров, например root. КолГотДеталей, они считываются и используются для обработки в объектах Данные гистограммы.

18. Запустите эксперимент. При корректном построении эксперимента вы получите результаты, показанные на рис. 2.17.

Рис. 2.17. Результаты эксперимента Изготовлениевцехедеталей.

Если полученные вами результаты все-таки отличаются, но незначительно, то это может быть связано с отличием начальных значений генератора случайных чисел в вашей модели.