Resumen

La simulación y optimización de un sistema físico real suelen construirse en base a modelos estocásticos, que tienen características cualitativas y cuantitativas inherentes. La mayoría de las especificaciones y marcos de modelado encuentran difícil describir directamente el modelo cualitativo. Para abordar el conocimiento experto, el razonamiento incierto y otra información cualitativa, se propuso una especificación de modelado combinada cualitativa y cuantitativa basada en un marco de estructura jerárquica de modelos. El nuevo enfoque de modelado se basa en una estructura de modelo jerárquico que incluye el meta-meta modelo, el meta-modelo y el modelo de alto nivel. Se define un sistema de lógica de descripción para la definición formal y la verificación de la nueva especificación de modelado. Se desarrolló una simulación de defensa estocástica para ilustrar cómo modelar el sistema y optimizar el resultado. El resultado muestra que el método propuesto puede describir el sistema complejo de manera más integral, y la probabilidad de supervivencia del objetivo es mayor al introducir

• Materias:Modelado matemático Modelo de red neuronal Tasa de convergencia Aritmética Ondículas libres
• Subjects:Mathematical modeling Neural network model Convergence rate Arithmetic Free wavelets
• Palabras claves:Simulación; Optimización; Sistema físico; Modelos estocásticos; Cualitativo; Cuantitativo
• Keywords:Simulation; Optimization; Physics system; Stochastic models; Qualitative; Quantitative