Большое значение в компьютерном моделировании играет экспериментирование с помощью модели с целью получения информации о реально действующей системе. Отсюда следует, что экспериментатор должен позаботиться о стратегическом планировании, т. е. о том, как планировать эксперимент, который дает желаемую информацию. Цель использования планируемых экспериментов двоякая:
1) они обеспечивают экономию с точки зрения уменьшения числа требуемых экспериментальных проверок;
2) они задают структурную основу обучения самого исследователя.
Цель любого экспериментального исследования, включая моделирование, заключается в том, чтобы больше узнать об изучаемой системе. Эксперимент представляет собой процесс наблюдения и анализа, который позволяет получить информацию, необходимую для принятия решений. План эксперимента дает возможность выбрать метод сбора исходной информации, содержащей необходимые сведения о явлении или системе, которые позволяют сделать выводы о поведении изучаемого объекта. В экспериментальном исследовании можно выделить два типа задач:
1) определение сочетания параметров, которое оптимизирует переменную отклика, и (или)
2) объяснение соотношения между переменной отклика и контролируемыми в системе факторами.
Для обеих этих групп задач разработано и доступно для использования множество планов постановки экспериментов.
Далее, чтобы исследование было успешным, требуется полное использование накопленных ранее знаний, что в свою очередь необходимо при выдвижении возможных гипотез, подлежащих проверке, и стратегий, подлежащих оценке. Хороший план экспериментa позволяет разработать стратегию сбора исходных данных, полезных для такого синтеза и выдвижения гипотез. Существующие в настоящее время методы планирования экспериментов и аналитические методы очень хорошо удовлетворяют потребностям исследования модели. Таким образом, планирование эксперимента может в значительной мере облегчить синтез новых сведений и выдвижение новых идей и в то же время уменьшить затраты времени, усилий и денежных средств.
Тактическое планирование связано с вопросами эффективности и определением способов проведения испытаний, намеченных планом эксперимента. Тактическое планирование связано с решением задач двух типов:
1) определением начальных условий в той мере, в какой они влияют на достижение установившегося режима,
2) возможно большим уменьшением дисперсии решений при одновременном сокращении необходимых размеров выборки.
Первая задача (т. е. определение начальных условий и их влияния на достижение установившегося режима) возникает вследствие искусственного характера функционирования модели. В отличие от реального объекта, который представлен моделью, сама модель работает эпизодически. Это значит, что экспериментатор запускает модель, делает свои наблюдения и «останавливает» ее до следующего прогона. Всякий раз, когда начинается прогон, модели требуется определенное время для достижения условий равновесия, которые соответствуют условиям функционирования реальной системы. Таким образом, начальный период работы модели искажается из-за действия начальных условий запуска модели. Для решения задачи, во-первых, необходимо исключить из рассмотрения данные, относящиеся к некоторой части начального периода, и, во-вторых, следует выбирать такие начальные условия, которые уменьшают время, необходимое для достижения установившегося режима. Разумно выбранные начальные условия могут уменьшить, но не полностью свести к нулю время переходного процесса. Поэтому дополнительно необходимо определить время начала измерений.
Вторая задача тактического планирования связана с необходимостью оценить точность результатов эксперимента и степень надежности заключений или выводов. Это требует принятия решений относительно изменяемости условий, размера выборки и повторяемости результатов. В любом эксперименте из ограниченного объема полученных данных исследователь стремится извлечь как можно больше информации. Для уменьшения разброса характеристик существует ряд методов (в основном в связи с процедурами взятия выборок), которые могут существенно снизить требуемый размер выборки и число повторений эксперимента. Чем сложнее компьютерная модель, тем более важен этап тактического планирования, выполняемого перед проведением экспериментов.
