Оценка адекватности модели.

Оценка адекватности модели.

Какой бы сложной и полной ни была модель, она тем не менее является приближенным отображением реального объекта и отражает его при определенных принятых допущениях. Однако до тех пор пока не доказана адекватность модели реальной обстановке, нельзя с уверенностью утверждать, что с ее помощью получатся те результаты, которые действительно характеризуют функционирование исследуемого объекта. Оценка адекватности и точности математической модели любого типа, в том числе и имитационной, является важнейшей задачей моделирования, так как любые исследования на неадекватной модели теряют смысл [4].

Р. Шеннон по этому поводу сделал следующий вывод: «Проверка модели – этап чрезвычайно важный, поскольку имитационные модели вызывают впечатление реальности, и как разработчики моделей, так и их пользователи легко проникаются к ним доверием. К сожалению, для случайного наблюдателя, а иногда и для специалиста, искушенного в вопросах моделирования, бывают скрыты исходные предположения, на основе которых строилась данная модель. Поэтому проверка, выполненная без должной тщательности, может привести к катастрофическим последствиям».

Такого процесса, как «испытание» правильности модели, не существует. Вместо этого экспериментатор в ходе разработки модели должен провести серию проверок с тем, чтобы укрепить свое доверие к модели. Оценка адекватности модели заключается в повышении до приемлемого уровня степени уверенности, с которой можно судить относительно корректности выводов о реальной системе, полученных на основании обращения к модели.

Для этого могут быть использованы проверки трех видов. При проверке первого вида следует проверить: не будет ли модель давать просто абсурдные ответы. Второй метод оценки адекватности модели называется верификацией. Верификация имитационной модели – проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту. Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть представлены результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, противоречащие тем, которые ожидались при формировании модели, значит, модель неверна. В обратном случае переходят к следующему этапу проверки работоспособности модели – ее валидации.

Валидация имитационной модели – проверка соответствия данных, получаемых в процессе машинной имитации, реальному ходу явлений, для описания которых создана модель. Состоит в том, что выходные данные после расчета на ЭВМ сопоставляются с имеющимися статистическими сведениями о моделируемой системе.

Таким образом, вопрос оценки адекватности модели имеет две стороны:

- приобретение уверенности в том, что модель ведет себя таким же образом, как и реальная система;

- установление того, что выводы, полученные из экспериментов с моделью, справедливы и корректны.

С ростом адекватности и точности модели возрастают как ее стоимость, так и ценность для исследования, в связи с чем приходится решать вопрос о компромиссе между стоимостью модели и последствиями ошибочных решений из-за неадекватности исследуемому процессу. Оценка адекватности и точности модели представляет собой непрерывный процесс, правильность построения модели может быть проверена только на практике за счет повторения цикла «построение модели – проверка модели». Следует отметить, что понятие адекватности модели не имеет количественного измерения: модель либо адекватна явлению, либо не адекватна. При этом, естественно, предполагается, что программа, реализующая вычисления по математической модели, не содержит ошибок, исходные данные введены в машину правильно. Таким образом, модель является достоверной, если ее концептуальная модель адекватна исследуемому процессу, математическая модель адекватна концептуальной, а точность реализации математической модели на ЭВМ соответствует заданной, т.е. погрешности расчета не превышают допустимых [4, с.118].