Cтраница 1
Информационное обеспечение моделей управления водопользованием крупномасштабных ВХС представляет собой чрезвычайно уязвимый элемент моделирования. Информационная неполнота здесь в большой степени обусловлена различного рода неопределенностями, которые для крупных бассейнов и территорий имеют объективный и часто неустранимый характер, что осложняет обоснование водохозяйственных проектов. Поэтому важно исследовать источники разного рода неопределенностей. Часть из них можно назвать классическими, поскольку они характерны для задач управления водопользованием. [1]
Информационное обеспечение вероятностной составляющей модели исчерпывается законами распределения времени безотказной работы и восстановления каждого элемента. [2]
Неполнота информационного обеспечения моделей управления ВХС объективна в том смысле, что она отражает имеющееся у исследователя неполное знание о моделируемом объекте. [3]
Основу информационного обеспечения модели межотраслевого баланса составляет технологическая матрица, содержащая коэффициенты прямых материальных затрат на производство единицы продукции. Эта матрица является также основой экономико-математической модели МОБ. Предполагается, что для производства единицы продукции в у - й отрасли требуется определенное количество затрат промежуточной продукции / - и отрасли, равное atj. Оно не зависит от объема производства в у - и отрасли и является довольно стабильной величиной во времени. [4]
Неполнота информационного обеспечения моделей управления ВХС объективна в том смысле, что она отражает имеющееся у исследователя неполное знание о моделируемом объекте. [5]
Основной частью информационного обеспечения модели является определение вариантов технологических установок. Этот вопрос детально был рассмотрен выше. [6]
Серьезную проблему представляет информационное обеспечение моделей такого рода. [7]
В только что затронутой проблеме информационного обеспечения моделей не менее удручающе выглядит ситуация с исследованием обратных задач. С одной стороны, не ослабевает поток публикаций, с неизменным оптимизмом предлагающих все более изощренные математические процедуры для их решения. Однако, если эти работы и добавили нечто полезное к исходным публикациям 10 - 20-летней давности, то лишь в смысле негативных выводов, еще раз подтвердив невозможность избавиться от проклятья некорректности на базе усложненных формальных манипуляций с реальными ( недостаточно полными и качественными) исходными данными. Приятно поэтому отметить, что практическая работа специалистов была мало затронута упомянутым литературным потоком. Или интуитивно, или ввиду более глубокого понимания проблемы, гидрогеологи-практики по-прежнему исходят из принципа: чем проще ( модель и схема решения обратной задачи), тем лучше, как правило, ограничиваясь в усложнении модели ее преимущественно детерминированной фрагментацией согласно геологической основе и качеству входной информации. [8]
Отметим, что рассмотренная выше проблема информационного обеспечения модели СОИС наиболее просто решается в рамках метода динамики средних. Этот метод наиболее эффективно реализует и принцип классификации. [9]
В дальнейшем усилия были направлены на улучшение информационного обеспечения модели путем учета разнообразия представления технологических процессов в ней и тем самым на повышение точности расчетов обеспечить их реализуемость. В настоящее время задачи расчета оптимальной производственной программы и ее распределения по этапам планирования устойчиво вошли в практику планирования НБНЗ и обеспечивают высокие технико-экономические показатели планирования. [10]
Применение системы ИСИМ при построении имитационной модели позволяет создать расширенное информационное обеспечение модели - обеспечить связь с базами данных, использовать диалоговую надстройку системы, связь с различными прикладными программами. При этом получаемые результаты выступают обоснованием принятия проектных решений, так как проведение физических экспериментов на таких объектах, как вновь проектируемые ГТС, практически невозможно. Система ИСИМ является здесь мощным инструментарием имитационного моделирования, рассчитанным на конечного пользователя-проектировщика. Важен здесь и другой аспект имитационного моделирования - имитационное моделирование выступает и как средство обоснования проектных решений. [11]
Наконец, в процессе серийного производства и эксплуатации БТС ( а также последующей ее деградации), которые соответствуют этапу развертывания и сохранения, информационное обеспечение моделей жизненного цикла является в сущности детерминированным. Действительно, условия серийного производства и эксплуатации известны в достаточной степени, и задача моделирования на этом этапе сводится в зависимости от особенностей ее постановки к поиску максимума или минимума целевой функции. Следовательно, основной концепцией моделирования в данном случае является экстремальность при заданных дисциплинирующих условиях. [12]
Исследование эффективных уровней добычи газа в газоносной провинции основано на использовании оптимизационной модели, сформулированной в виде задачи линейного программирования и связанной с рядом статистических моделей, предназначенных для подготовки исходной информации. Применение специальных методов информационного обеспечения модели вызвано необходимостью правильного определения сырьевых возможностей нефтегазоносной провинции, затрат на подготовку промышленных запасов и технико-экономических показателей возможных способов их разработки. [13]
Другие ограничения связаны с информационным обеспечением моделей, имеют свою специфику и требуют специального анализа. [14]
Применительно к Байкальскому региону выявились глубина и сложность задач комплексного моделирования регионального развития. Возникла необходимость создания специализированного программно-информационного комплекса для работы с моделями и информацией на ЭВМ, а также разработки специальных методик информационного обеспечения модели, позволяющих по имеющейся информации получать требуемые коэффициенты [ Взаимодействие... Проблемы интерпретации результатов сценарного анализа, необходимость проведения локального анализа природно-экономических процессов в регионе, а также потребности насыщения моделей недостающей информацией инициировали разработку менее агрегированных моделей - второго уровня [ Системные... Особое внимание было уделено моделированию лесных [ Планирование... Результатом проведенной работы явился довольно универсальный ( для регионов) комплекс эколого-экономических моделей Регион и сопровождающий его специализированный программно-информационный комплекс. [15]