Using simulation and logic-probabilistic models to evaluate the effectiveness of complex systems

V B Kozar

doi:10.38013/2542-0542-2015-2-16-20

Abstract

Substantiates methodical approach to the evaluation of the performance of complex systems using the aggregation of logical and probabilistic models and simulation. The necessity of direct or indirect use in terms of efficiency of complex systems the probability of their success as intended.

Highlights

Обосновывается методический подход к оцениванию эффективности сложных систем с использованием комплексирования логико-вероятностных и имитационных моделей
Если процессы функционирования сложных систем позволяют представить их последовательностью нескольких независимых этапов, то очевидно, что для каждого из них может быть выполнено предлагаемое комплексирование соответствующих имитационных и логиковероятностных моделей с использованием вероятности успешного выполнения сложной системой своего предназначения на каждом этапе
2. Ключевыми моментами разработки ИЛВ-моделей сложных систем являются: создание имитационных моделей их функционирования, учитывающих с необходимой точностью относительные движения их некоторых составных частей; формализация известной логики их функционирования; представление некоторых их характеристик случайными величинами с известными интегральными или дифференциальными законами распределения вероятностей, параметры которых зависят от пространственных координат подвижных составных частей сложных систем и их производных, а также других факторов, в том числе случайных; оценивание показателей их эффективности с использованием вероятностей успешного применения сложных систем по предназначению, вычисляемых в каждой реализации исходных данных по известным законам распределения вероятностей значений их характеристик, зависящих от случайных факторов

Summary

Introduction

Обосновывается методический подход к оцениванию эффективности сложных систем с использованием комплексирования логико-вероятностных и имитационных моделей. Что без знания законов распределения вероятностей, полученных на основе экспериментальных и теоретических исследований влияния учитываемых случайных факторов на характеристики сложных систем, невозможно построить соответствующие вероятностные модели их функционирования, в том числе для ещё не созданных сложных систем.

Results

Conclusion