Файл: Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 11.04.2024

Просмотров: 164

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

Поясним физический смысл рассматриваемой проце­ дуры. Определенный нами совокупный вариант смешан­ ной программы является по отношению к другим анало­ гичным вариантам детерминированным, в том смысле, что выбор конкретного совокупного варианта не имеет

г--1

 

г - /

 

Pi? - 5

 

 

 

 

 

 

 

 

Р,3

- OA?

&/)——~@зї

 

 

 

Pi4

-- OA

 

*©~~<@)

 

 

lp!'J--1

7:2

г--г

 

 

 

 

 

Ріг

-0.18

 

 

 

 

 

 

 

 

РіЗ - OA?

 

 

 

 

PIS '- о*

г-3

 

2-3

~@

 

 

 

 

©

 

 

©•©-—<§>-<§)—©

г "'©

Pl?-hipM

2-5

 

2

 

Рі8'OA

 

 

 

 

 

 

© — Н § С Г

 

Р/9-0.Є

 

 

 

 

 

2

 

 

 

 

 

©-~©

^ S « ^

© — ~ © ; С -

Pro--0,5

Pit

'-as

Рис. b. 3.6. Выделение совокупных вариантов в смешанной сети.

вероятностной природы и подвержен управляющему воздействию уже на стадии составления проекта про­ граммы. Таким образом, каждый совокупный вариант смешанной программы может быть принят за основу при составлении плана реализации моделируемого про­ цесса в условиях стохастичности структуры последнего. Финальные исходы, которые отражают достигаемые в


результате реализации полных вариантов возможные конечные состояния программы, должны обладать следующим очевидным свойством: сумма вероятностей реализации финальных исходов стохастического дерева, моделирующего отдельный совокупный вариант, равна единице. Данное свойство является показателем того, что при условии принятия решений по выбору кон­ кретного частичного варианта в каждом детермини­ рованном пучке альтернатив сетевой модели возмож­ ные финальные исходы стохастического дерева DM

(либо DM) составляют полную группу событий [5.26].

На примере расчета

вероятностей

реализации фи­

нальных

исходов, отображенных

на

графе D(A, V)

(рис. 5.3.5)', показано,

что для

каждого

совокупного

варианта

(см. рис. 5.3.6)

указанное свойство

выполняет­

ся, т. е.

 

г = Ь 2 , . . . . / ?

 

 

 

2 р М = 1 ,

(5.3.67)

Заметим, что число финальных исходов смешанного графа D(A, V) (10 исходов на рис. 5.3.5) не определяет количество совокупных вариантов (6 деревьев исходов на рис. 5.3.6); число R зависит от конкретной структуры

связей вершин типа а и а в графе D(A, V). Согласно терминологии теории графов [5.34], полученный врезуль- ' тате преобразования дерева исходов D(A, V) граф есть лес, компоненты связности которого представляют собой деревья. Обозначим указанный граф типа леса через E(Z, W), если компонентами связности являются дере­ вья DW(AW, W), или через E(Z, W), если компоненты связности имеют вид DM(7lM,yM). По определению:

 

 

Z= и AM,

W= U VW ,

(5.3.68)

 

 

г =1

г = 1

 

где

R — общее

число совокупных вариантов.

Аналогич­

ные

(5.3.68)

соотношения

характеризуют

и граф

E(Z, W). Кроме того, имеют место следующие зависи­ мости между графами D и Е:

1 На рисунке

над дугами

(i, j) записаны оценки

{рц} вероят­

ностей

реализации частичных

вариантов; вероятности

реализации /-х

полных

вариантов

{рЛ записаны рядом с конечными

вершинами.


 

 

 

 

AczZ;

Vc=W

 

(5.3.69)

 

Будем называть

вполне

расчленимым

такое

смешан­

ное

дерево исходов D(A, V), для которого лес E(Z,

W)

не

содержит

повторяющихся финальных

исходов

,(т.

е. одинаковых

 

для

нескольких

компонент

Z)(r),

r = 1, 2 , г ,

г ^ 2

конечных вершин а'

графа D). Дру­

гими словами, для вполне расчленимого

дерева

исходов

выполняется

соотношение

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

А' =

1'

,

 

(5.3.70)

где

А' — множество

конечных

вершин

графа

D;

Z'—

множество

конечных

вершин

графа Е.

Можно

утверж­

дать, что дерево исходов D(A, V) является вполне рас­ членимым тогда и только тогда, когда за альтернатив­ ными ситуациями вероятностного типа не следуют аль­

тернативные

ситуации

 

детерминированного

 

выбора,

т. е. когда для множества

а-вершин

выполняется сле­

дующее

соотношение:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Г Л \ ( Л ' и Л ) = 0 ,

 

 

 

(5.3.71)

или, в другой

записи:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Г Л П ( Л \ Л ' ) = 0

 

 

(5.3.71')

Для

доказательства

 

этого

утверждения

положим,

исходя из противного, что соотношение

(5.3.71)

не вы­

полняется и существует

в графе D(A,

V)

такая

вершина

а ° е ( Л Ч'Л'),

для

которой

Г - 1 а ° = а - 1 є Л . Т о г д а

 

каждый

исходящий из а 0

пучок

 

путей

с общей

первой

дугой

0 , а 1 ) ,

а ' е Г а 0

 

можно

 

было

бы объединить

с пучком

вероятностных

путей, исходящих из а - 1 и минующих

а0 ,

так,

чтобы

 

получить

па°

совокупных

вариантов

а о = | Г а ° | ) .

При этом

для соответствующего

количе­

ства

па°

стохастических

деревьев

будут повторяться

конечные а-вершины,

которых

можно

достигнуть

из

а - 1 ,

минуя а0 .

Последнее

противоречит

определению

вполне расчленимого дерева исходов, что и требовалось доказать.

Рассмотрим вопросы определения числа совокупных вариантов R по виду дерева исходов D(A, V). В случае вполне расчленимого графа D ( A , V) число выделяемых


из

его структуры

стохастических

деревьев

(совокупных

вариантов программы)

определяется количеством

а-вер-

 

=

 

 

Л

 

Л

шин ai^AUA',

для

которых

Г-<х*сгЛ,

где

Т~(ц =

=

{аг} U Г _ 1 а ; U Г"~2аг U . . . есть

транзитное

замыкание

обратного отображения щ. Таким образом, для вполне

расчленимого графа

D число компонент связности гра­

фа Е определяется

следующим

образом:

 

 

Я Н Ы о с г ^ Л и Л ' ) ;

Г-а*с=Л}|

(5.3.72)

Это означает, что количество совокупных вариантов

определяется числом таких а-вершин, за которыми сле­ дуют только стохастические ветвления, а также числом финальных исходов а', к которым ведут «детерминиро­ ванные» пути, не включающие а-вершин. Отсюда сле­ дует, что в случае вполне расчленимого D(A. V) имеем

 

 

 

 

К Ж | Л ' | ,

 

 

 

 

(5.3.73)

причем

R=l

для чисто

стохастической

альтернативной

программы,

Р = | Л ' |

для чисто

детерминированной

аль­

тернативной

программы.

 

 

 

 

 

 

 

 

В

случае

не вполне

расчленимого

дерева

исходов

D(A,

V)

число совокупных вариантов

зачастую

приоб­

ретает

комбинаторный характер,

в связи

с чем

метод

исследования, основанный на

выделении

таких

подде­

ревьев,

становится

неэффективным

ввиду

чрезмерного

роста размеров модели. В связи

с тем, что смешанное

дерево

исходов является

некоторым

 

преобразованием

R чисто стохастических

сетей,

моделирующих

одну и

ту же программу при различных предпосылках ее реа­ лизации, можно сделать следующее заключение. Сме­ шанная сеть позволяет за счет усложнения логических отношений элементов своей структуры (имеется в виду включение альтернативных вершин типа а є Л ) сокра­ тить объем сетевой модели по сравнению с использова­

нием нескольких стохастических

сетей.

Очевидно,

что

наибольшей степени сокращения

объема

модели

при

замене стохастических

сетей единой смешанной моде­

лью программы

можно

достигнуть

в том случае,

если

дерево исходов

смешанной сети является

не вполне рас-

членимым. Указанные обстоятельства следует учиты­ вать как при составлении модели программы, так и при разработке алгоритмов расчета (§5.4, 5.5).


§ 5. 4. Алгоритм расчета параметров

смешанной альтернативной сетевой модели

При

исследовании

на ЭВМ альтернативных

сетевых

моделей

одноцелевых

программ (§ 5.2) будем

ориенти­

роваться

на принцип

последовательного

укрупнения

альтернативной

сети с целью построения

макромодели

в виде

дерева

исходов. Числовые характеристики по­

следнего однозначно определяются параметрами исход­ ной стохастической сети. Указанный принцип использо­

ван для построения ряда алгоритмов анализа

альтерна­

тивных сетей, наиболее известным из которых

является

альфа-алгоритм [5.12—5.14, 5.16, 5.24, 5.40].

Исследуя

эти алгоритмы, можно выделить основные этапы расчета альтернативных сетей различных типов (см. § 5.2) и со­ ответствующие им укрупненные блоки вычислений. При этом оказывается, что алгоритмы преобразования раз­ нотипных сетей и расчета их параметров включают оди­ наковые блоки. Указанное обстоятельство позволяет поставить задачу разработки системы стандартных бло­ ков и построения унифицированных алгоритмов путем логического объединения блоков данной системы, соот­ ветствующих конкретному типу исследуемой модели.

Рассмотрим основные этапы анализа и расчета аль­ тернативных сетевых моделей на ЭВМ.

Этап 1. Определение в сети G (Y, U) контуров, петель, начальных и конечных вершин. На данном этапе альтер­ нативная сеть рассматривается как абстрактный сете­ вой граф, причем не учитываются различия типов моде­

лей (§ 5.2).

В связи

с этим

допускается

использование

стандартного

блока,

в результате

работы

которого

вы­

даются коды

вершин, образующих

в сети

контуры,

пет­

ли, входы и

выходы.

 

 

 

 

 

Этап 2. Исправление ошибок в задании

исходной ин­

формации о топологии сети G (Y, U). На данном этапе

выполняется

внемашинный

анализ

результатов этапа 1

и корректировка исходной информации. Если исследуе­ мая модель относится к типу I I или IV (сети с контура­ ми), выполняется следующий этап; если рассматривает­ ся модель типа I или I I I , переходим к этапу 4.

Этап 3. Замена контуров эквивалентными дугами с одновременным расчетом эквивалентных параметров. Здесь работает либо блок эквивалентного преобразова-