Hisoblash tajribasi (eksperiment) – kompyuterli modellashtirish turlaridan biridir.
Kompyuterli modellashtirish, masalaning qoʻyilishidan yechimning olinishigacha boʻlgan qoʻyidagi kompyuter bosqichlarni oʻtadi:
Masalaning qoʻyilishi;
Model oldi tahlili;
Masala (model) tahlili;
Modelni oʻrganish;
Dasturlash (dasturni loyihalash);
Testlash va yaxshilash;
Modellashtirishni baholash;
Hujjatlashtirish;
Modeldan foydalanish.
Matematik modellashtirish faqat oxirgi vaqtlarda texnologik asosga oʻtmoqda, shunga bogʻliq holda, tizimlarda, ularning modellarida sodir boʻladigan real holatlarni oʻynashga imkon beradigan, texnologik imitasion modellashtirishning alohida rolini koʻrsatish zarur. Kompyuterli modellashtirish (EHM yordamida bilimlarni olish, jamlash, qayta ishlash, saqlash, foydalanish, faollashtirish), matematik modellashtirishdan farq qilib (bu modellashtirish texnologiyalari bir-biri bilan zich bogʻliq boʻlsa ham), yaqindan boshlab ishlatila boshlandi. Odatda kompyuterli modellashtirish, matematik tahliliy modelni qurish mumkin boʻlmaganida yoki bunday model tadqiqot uchun qiyinlik qilganida, qoʻllaniladi.
|
1
|
3
|
6
|
Tizimlarni evolyutsion modellashtirish
Evolyutsion hisoblashda Darvin nazariyasining xususiyatlaridan aqlli tizimlar (guruhlarni hisobga olish usullari, genetik algoritmlar) qurish uchun foydalaniladi. Bu sun'iy intellektning kengroq sohasi - hisoblash intellektining bir qismidir.
Evolyutsion modellashtirish allaqachon yaxshi tashkil etilgan soha bo'lib, unda quyidagilarni ajratib ko'rsatish mumkin:
molekulyar genetik axborot tizimlarining paydo bo'lishi modellari;
evolyutsiyaning umumiy qonuniyatlarini modellashtirish (Evolyutsion algoritmlar). Bu faqat evolyutsiya tamoyillaridan foydalanadigan tizimlar. Ular funktsional optimallashtirish tipidagi masalalarda muvaffaqiyatli qo'llanilgan va ularni matematik tilda osongina tasvirlash mumkin. Bunga Evolyutsion dasturlash, Genetik algoritmlar, Evolyutsion strategiyalar, Genetik dasturlash kabi evolyutsion algoritmlar kiradi;
evolyutsion modellar. Bular evolyutsion algoritmlarga qaraganda biologik jihatdan realroq boʻlgan, ammo amaliy maʼnoda foydali ekanligi isbotlanmagan tizimlardir. Ular ko'proq biologik tizimlarga o'xshaydi va texnik muammolarni hal qilishga kamroq e'tibor beradi. Ular murakkab va qiziqarli xulq-atvorga ega va, ehtimol, tez orada amaliy dasturlarga ega bo'ladi. Ushbu tizimlar sun'iy hayot deb ataladigan tizimni o'z ichiga oladi.
amaliy evolyutsion modellashtirish.
Imitatsion modellashtirish evolyutsion bosqichlari:
1. XX asrning 50-yillari. Kompyuter modellashtirishning paydo boʻlishi. Umumjahon dasturlash tillaridan foydalanish (ALGOL, COBOL, FORTRAN).
2. 60-chi yillar. Simulyatsiya modellashtirish metodologiyasini alohida yoʻnalishda taqsimlash. Simulyatsiya modellashtirish uchun birinchi ixtisoslashgan tillarning paydo boʻlishi (GPSS, SIMSCRIPT, SIMULA).
3. 70-chi yillar. Ixtisoslashgan tillarni rivojlantirish va interaktiv modellashtirish vositalarining paydo boʻlishi.
4. 80-chi. Shaxsiy kompyuterning paydo boʻlishi. Modellashtirishga qiziqishning ortishi. Matematik modellashtirish boʻyicha kitoblarni nashr etish.
5. 90-chi yillar. Metodikani ishlab chiqish. Koʻp sonli nashrlar, monografiyalar. Original xususiy texnikalar. Tijorat dasturiy ta'minotni takomillashtirish.
6. 2000-yillar. Simulyatsiya va tizimni tahlil qilish uchun yangi usul va uslublarni shakllantirish. Turli xil usullarni birlashtirish
|
|
1
|
3
|
6
|
Noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish masalalari
1.Vald kriteriyasi - «Yechimlar matrisasi»ning barcha mumkin boʻlgan variantlaridan jarayonlar kechishining eng nobop (noqulay) holatlaridan minimal qiymatlardan eng kattasiga ega alternativa tanlanadi (ya’ni yomonlardan yaxshisi yoki minimallardan maksimali effektivlik qiymati tanlanadi). 1,1 Wi = min(xij) 1.2. Vald kriteriyasi qiymatlarini solishtirib, ulardan kattasini topamiz. Kriteriyaning maksimal qiymatli alternativasi optimal yechim hisoblanadi:
25 > 20 => W1 > W2 => X* =
Agar qaror faqat Vald kriteriyasi yordamida chiqarilsa, qaror qabul qiluvchi shaxs birinchi loyihani tanlagan boʻlar edi.
2. «Maksimaks» kriteriyasi
«Yechimlar matrisasi»ning barcha mumkin boʻlgan variantlaridan jarayonlar kechishining eng yaxshi (qulay) holatlaridan maksimal qiymatlardan eng kattasiga ega alternativa tanlanadi (ya’ni yaxshilardan yaxshisi yoki maksimallardan maksimali effektivlik qiymati tanlanadi). 2.1. Har bir alternativa uchun maksimal natijalarni topamiz:
2.2. Topilgan qiymatlarni solishtiramiz va maksimal qiymatli kriteriya alternativasini aniqlaymiz:
50 < 60 => М1 < М2 => X* = X2
“Maksimaks” kriteriyasi boʻyicha Х2 лloyiha optimal hisoblanadi.
3. Laplas kriteriyasi
=
Optiml alternativa sifatida maksimal oʻrtacha yutuq olinadi:
=1, …, N
4. Sevij kriteriyasi
Alternativalarni baholash natijalar matrisasi orqali emas, balki “afsuslar matrisasi” yoki boshqacha aytganda “tavakkallar matrisasi” orqali amalga oshiriladi
|
Do'stlaringiz bilan baham: |
