Компьютерное моделирование. Лабораторный практикум. Алтаев А.А - 33 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВСГУТУ | Улан-Удэ

Составители: 

Рубрика: 

65
Задание
Цель работы: определить коэффициенты b
0
, b
1
, ... ,
b
n
уравнения регрессии y=
ψ
(X) на основе обработки
результатов эксперимента.
В соответствии с вариантом составить GPSS-модель.
Разработать план проведения эксперимента, следуя
следующим указаниям:
− для каждого фактора определить по два уровня -
x
imin
, x
imax
;
− в Excel построить таблицу, аналогичную
таблице 6.3.
Провести эксперименты над GPSS-моделью и
полученные результаты
y
i
занести в таблицу 6.3.
Для вычисления коэффициентов
b
i
уравнения
регрессии формулу (6.3) внести в программу nm.pas. Для
факторов следует создать двумерный массив, определив его
как типизированную константу. Например,
const
ur=2; {
число уровней}
m=2;
{число факторов}
fact:array[1.. ur, 1..m] of real = …
Методика вычислений такая же как и в предыдущей
работе. Результаты расчетов занести в таблицу,
аналогичную 5.1.
После определения коэффициентов
b
i
следует
сравнить теоретические и экспериментальные значения
функции отклика, добавив к таблице 6.3. столбец
y
~
с
вычисленными по (6.1) теоретическими значениями.
В случае, если проводился двухфакторный
эксперимент, построить график поверхности отклика. Для
этого заполнить таблицу 6.4.
66
Таблица 6.4
x
1min
x
1max
x
2min
y
1
y
3
x
2max
y
2
y
4
Тип графика выбрать
Поверхность, проволочная.
На основе анализа полученного регрессионного
уравнения сделайте вывод о том, какие меры следует
принять для улучшения характеристик модели.
Варианты
Варьируемые факторы
Вариант
Задача
Функция отклика
Первый
фактор
Второй
фактор
1
коэффициент
использования первого
процессора
2
коэффициент
использования второго
процессора
3
коэффициент
использования внешней
памяти
4
среднее время нахождения
транзакта в системе
5,
6,
7
средняя длина очереди:
5) A1;
6) A2;
7) A3
8,
9,
10
1
максимальная длина
очереди:
8) A1;
9) A2;
10) A3
интервал моделирования
x
1min
=100 задач
x
1max
=500 задач
интервалы времени между поступлениями задач
x
2min
=2 ед.вр.
x
2max
=8 ед.вр. 
                                                                                                                                      Таблица 6.4
                        Задание                                                                      x1min                               x1max
                                                                                x2min                 y1                                  y3
       Цель работы: определить коэффициенты b0, b1, ... ,                       x2max                 y2                                  y4
bn уравнения регрессии y=ψ(X) на основе обработки
результатов эксперимента.                                         Тип графика выбрать Поверхность, проволочная.
        В соответствии с вариантом составить GPSS-модель.         На основе анализа полученного регрессионного
Разработать план проведения эксперимента, следуя            уравнения сделайте вывод о том, какие меры следует
следующим указаниям:                                        принять для улучшения характеристик модели.
       − для каждого фактора определить по два уровня -
           ximin, ximax;                                                                         Варианты
       − в Excel построить таблицу, аналогичную
                                                                                                                   Варьируемые факторы




                                                             Вариант
           таблице 6.3.




                                                                       Задача
       Провести эксперименты над GPSS-моделью и                                         Функция отклика         Первый                            Второй
полученные результаты yi занести в таблицу 6.3.                                                                 фактор                            фактор
       Для вычисления коэффициентов bi          уравнения
                                                                                 коэффициент
регрессии формулу (6.3) внести в программу nm.pas. Для        1                  использования первого




                                                                                                                                         интервалы времени между поступлениями задач
факторов следует создать двумерный массив, определив его                         процессора
как типизированную константу. Например,                                          коэффициент
const                                                         2                  использования второго
ur=2;          {число уровней}                                                   процессора




                                                                                                             интервал моделирования
                                                                                 коэффициент
m=2;           {число факторов}                               3                  использования внешней




                                                                                                                 x 1max =500 задач
                                                                                                                 x 1min =100 задач




                                                                                                                                                        x 2max =8 ед.вр.
fact:array[1.. ur, 1..m] of real = …




                                                                                                                                                        x 2min =2 ед.вр.
                                                                                 памяти
                                                                                 среднее время нахождения
       Методика вычислений такая же как и в предыдущей        4         1        транзакта в системе
работе. Результаты расчетов занести в таблицу,                                   средняя длина очереди:
аналогичную 5.1.                                              5,
                                                                                 5) A1;
                                                              6,
       После определения коэффициентов bi        следует      7
                                                                                 6) A2;
сравнить теоретические и экспериментальные значения                              7) A3
функции отклика, добавив к таблице 6.3. столбец ~   y с                          максимальная длина
                                                             8,                  очереди:
вычисленными по (6.1) теоретическими значениями.             9,                  8) A1;
       В случае, если проводился двухфакторный               10                  9) A2;
эксперимент, построить график поверхности отклика. Для                           10) A3
этого заполнить таблицу 6.4.

                           65                                                                        66

Страницы