Глоссарий ключевых терминов
Глоссарий ключевых терминов
| Срок | Определение |
| АДАЛИН / МАДАЛИН | Модели, разработанные в 1959 году Бернардом Видроу и Марсианом Хоффом, основаны на множественных адаптивных линейных элементах, и MADALINE стала первой нейронной сетью, примененной к реальной задаче. |
| Атрибуты | Локальные значения, используемые сущностью. |
| Базовая модель | Гипотетическое объяснение свойств объекта и его поведения, применимое ко всей модели. |
| Непрерывная система | Система, в которой переменные состояния непрерывно изменяются как функция времени. Важные действия выполняются плавно, без задержек и очередей. |
| Переменные решения | Входные переменные, которые контролируются программистом в процессе моделирования. |
| задержка | Неопределенная продолжительность, вызванная сочетанием различных системных условий. |
| Детерминированные системы | Системы, на которые не влияет случайность, и выходные данные которых не являются случайной величиной. |
| Дискретная система | Система, в которой переменная состояния изменяется только в дискретные моменты времени. |
| Дискретно-событийное моделирование | Тип моделирования, при котором значения переменных состояния модели изменяются только в некоторые дискретные моменты времени, когда происходят события. |
| Динамическое моделирование | Включает модели, на которые влияет время. |
| Юридические лица | Представление объекта, значение которого может быть статическим или динамическим. В дискретно-событийном моделировании они представляют реальные элементы, такие как части машин. |
| События | Каждое скачкообразное изменение состояния дискретной системы. |
| Экспериментальная рамка | Структура, используемая для изучения системы в реальном мире, включая экспериментальные условия, аспекты и цели. Она состоит из входных и выходных переменных кадра. |
| Лицо действительно | Принцип валидации, гласящий, что если модель работает по противоположным логикам, её следует отклонить, даже если она ведёт себя как реальная система. |
| Нечеткий набор | Множество, элементы которого имеют степень принадлежности, определяемую функцией μA(x). Оно используется для учета неопределенности в оценках неизвестных параметров. |
| Внутренняя валидность | Концепция валидации, при которой модель с высокой степенью внутренней дисперсии будет отклонена, поскольку ее внутренняя случайность может скрывать изменения в выходных данных, вызванные изменениями входных данных. |
| Списки | Используется для представления очередей, используемых сущностями и ресурсами в симуляции. |
| Модель с сосредоточенными параметрами | Точное описание системы, которая соответствует заданным условиям данной экспериментальной установки. |
| Моделирование | Процесс представления модели, включая её построение и функционирование. Это акт создания модели, которая представляет систему и её свойства. |
| Монте-Карло Симулятор | Компьютеризированный математический метод генерации случайных выборочных данных на основе известного распределения для численных экспериментов, часто используемый для анализа рисков и принятия решений. |
| Нейронная сеть | Раздел искусственного интеллекта, представляющий собой сеть из множества процессоров (блоков), соединенных однонаправленными каналами связи. |
| объект | Объект, существующий в реальном мире для изучения поведения модели. |
| Очередь | Совокупность всех обслуживаемых объектов в системе и тех, кто ожидает своей очереди. |
| Ресурсы | Субъект, предоставляющий услуги одному или нескольким динамическим субъектам одновременно. |
| Анализ чувствительности | Метод валидации, предоставляющий информацию о чувствительных параметрах системы путем наблюдения за влиянием изменений входных данных на результаты. |
| Симуляторы | Работа с моделью во времени или пространстве, которая помогает анализировать производительность существующей или предлагаемой системы. Это сам процесс использования модели. |
| Исполнительный директор по моделированию | Ключевая особенность дискретно-событийного моделирования, отвечающая за управление течением времени и выполнение дискретных событий. |
| Описание состояния | Набор чисел, используемый в дискретной модели имитации системы для представления состояния системы. |
| Статическое моделирование | Включает модели, на которые не влияет время, например, модель Монте-Карло. |
| Стохастические системы | Системы, на которые влияют случайные факторы, и на выходе которых присутствует случайная величина. |
| Валидность подсистемы | Метод валидации, при котором модель, для которой может отсутствовать существующая система для сравнения, проверяется путем отдельного тестирования ее известных подсистем. |
| Система | Сочлененный объект, существующий в реальном мире при определенных условиях. |
| Переменные состояния системы | Набор данных, необходимых для определения внутреннего процесса в системе в данный момент времени. |
| Система разделения времени | Система разработана таким образом, что каждый пользователь использует небольшую часть общего времени, что позволяет нескольким пользователям одновременно пользоваться системой. |
| Тест Тьюринга | Метод сравнения, используемый при валидации, при котором данные представлены в системном формате, который может быть объяснен и сопоставлен экспертами. |
| Неконтролируемые переменные | Случайные переменные, которые являются входными данными для моделирования, но не могут контролироваться программистом. |
| Проверка | Процесс сравнения двух результатов, а именно представления концептуальной модели с реальной системой, для обеспечения точности представления модели. |
| Проверить | Процесс сравнения двух или более элементов для обеспечения точности, в частности, сравнение реализации модели и данных с концептуальным описанием и спецификациями разработчика. |