41272

Общая характеристика проблемы моделирования систем

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Общая характеристика проблемы моделирования систем. Цели и проблемы моделирования систем. Классификация видов моделирования систем. Общая характеристика проблемы моделирования систем Характеристики моделей систем При моделировании рассматривают следующие характеристики моделей: 1.

Русский

2013-10-23

134 KB

44 чел.

Лекция 2. Общая характеристика проблемы моделирования систем. Характеристики моделей систем. Цели и проблемы моделирования систем. Классификация видов моделирования систем. Классификационные признаки

1.2. Общая характеристика проблемы моделирования систем 

Характеристики моделей систем

При моделировании рассматривают следующие характеристики моделей:

1. Цель функционирования определяется степенью целенаправленности поведения модели М. Модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность оценивается по общему числу элементов в системе и связей между ними. В качестве элементов можно выделить уровни иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, входы и выходы и т.д.

3. Целостность указывает на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т.д. Основной характеристикой неопределенности служит мера информации – энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель – получение требуемого соответствия модели реальному объекту, и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью.

5. Поведение системы позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению – непрерывные, дискретные и т.д. Поведение системы S позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.

6. Адаптивность – способность приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к различным возмущающим воздействиям.

7. Организационная структура системы моделирования как комплекс технических средств, информационного, математического и программного обеспечения системы моделирования позволяет оптимизировать время моделирования и точность получаемых результатов.

8. Управляемость модели со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. Наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов.

9. Возможность развития модели позволяет создавать мощные системы моделирования для исследования многих сторон функционирования реального объекта.

Цели и проблемы моделирования систем

Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании – это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта (контроль параметров, оценка характеристик, управление объектом, прогнозирование поведения объекта).

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Например, для отраслевых АСУ наиболее существенными целями являются задачи прогноза, потребления, сбыта продукции, размещение предприятий по отрасли с учетом всевозможных факторов (наличие сырья, людских ресурсов, энергии и т.д.). Для АСУ предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования.

Далее определяются с целью функционирования системы, которая обеспечивала бы эффективную работу системы, например минимизация вероятности отказа в обслуживании приборов, максимизация загрузки устройств, устойчивость системы, чувствительность к изменению параметров.

Если цель моделирования и функционирования системы ясна, то возникает следующая проблема: построение модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта.

Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т.е. реализацию модели, основные задачи которой – минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает не существенные для данного исследования свойства
системы
S.

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем:

  •  идентификация реальных объектов;
  •  выбор вида моделей;
  •  построение моделей и их машинная реализация;
  •  взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента;
  •  проверка правильности полученных в ходе моделирования результатов;
  •  выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования.

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе отработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.

1.3. Классификация видов моделирования систем

Классификационные признаки

В основе моделирования лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может иметь место лишь при замене одного объекта другим, точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места, и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.

Классификация видов моделирования систем приведена на рис. 1.2.

Рис. 1.2. Классификация видов моделирования систем

По степени полноты подобия модели изучаемому объекту различают полные (подобие как во времени, так и в пространстве), неполные (подобие либо во времени, либо в пространстве) и приближенные (некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем).

В зависимости от характера изучаемых процессов в системе все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные.

Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т.е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, дискретно-непрерывное моделирование используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы) можно выделить мысленное и реальное моделирование.

При мысленном моделировании невозможно физически создать модель или она практически нереализуема в заданном интервале времени. Мысленное моделирование может быть реализовано с помощью наглядного, символического и математического моделирования.

При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются различные наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте.

В основу гипотетического моделирования исследователем закладывается некоторая гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Гипотетическое моделирование используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.

Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней. Наивысшим уровнем является полная аналогия, имеющая место только для достаточно простых объектов. С усложнением объекта используют аналогии последующих уровней, когда аналоговая модель отображает несколько либо только одну сторону функционирования объекта.

Мысленный макет или макетирование базируется на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте и применяется в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, либо может предшествовать проведению других видов моделирования.

Символическое моделирование – искусственный процесс создания логического объекта, выражающего основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков, отображающих набор понятий, (знаковое моделирование) и символов из тезауруса – словаря, очищенного от неоднозначности (языковое моделирование).

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. М. : Высш. шк., 2001. 343 с.

2. Советов Б.Я. Моделирование систем : учеб. для вузов / Б.Я. Советов, С.А. Яковлев. 2-е изд. М.: Высшая школа, 1998. 319 с.

3. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем: учеб. для вузов / В.П. Тарасик. М.: Наука, 1997. 600 с.

4. Введение в математическое моделирование: учеб. пособие для вузов/ под ред. П.В.Тарасова. М.: Интермет Инжиниринг, 2000. 200 с.

5. Ивченко Г.И. Математическая статистика: учебное пособие для втузов / Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев. М.: Высш. шк., 1984. 248 с.

6. Альянах И.Н. Моделирование вычислительных систем / И.Н. Альянах. Л.: Машиностроение, 1988. 233 с.

7. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука / Р. Шеннон. М.: Мир, 1978. 308 с.

5


В нереальном масштабе времени

реальном масштабе времени

Производственный эксперимент

Комплексные испытания

Научный эксперимент

Комбинированное

Имитационное

Аналитическое

Языковое

Знаковое

Макетирование

Аналоговое

Гипотетическое

Нагляд-ное

Символи-ческое

Физи-ческое

Натурное

Математи-ческое

Непрерывное

Реальное

Дискретно-непрерывное

Дискретное

Мысленное

Динамическое

Статическое

Стохастическое

Детерминированное

Моделирование систем


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

15407. Вирус иммунодефицита человека (ВИЧ). Биологические свойства. Роль в патологии. Лабораторная диагностика. Профилактика ВИЧ-инфекции 31.5 KB
  Практическое занятие 32 Тема: Вирус иммунодефицита человека ВИЧ. Биологические свойства. Роль в патологии. Лабораторная диагностика. Профилактика ВИЧинфекции. Вирус иммунодефицита человека – ВИЧ human immunodeficiency virus HIV вызывает ВИЧинфекцию заканчивающуюся развит...
15408. Лабораторная диагностика кишечных инфекций. Возбудитель холеры. Биологические свойства. Патогенез и клиника холеры. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика холеры 55 KB
  Практическое занятие 22 Тема: Лабораторная диагностика кишечных инфекций. Возбудитель холеры. Биологические свойства. Патогенез и клиника холеры. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика холеры. 1. Лабораторная диагностика кишечных инфекций Лабо
15409. Вирус гепатита А. Вирус гепатита В. Характеристика. Патогенез и клиника вирусных гепатитов. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика 36.5 KB
  Практическое занятие 31 Тема: Вирус гепатита А. Вирус гепатита В. Характеристика. Патогенез и клиника вирусных гепатитов. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика. 1. Вирус гепатита А Гепатит А болезнь Боткина инфекционное заболевание характериз...
15410. Грибы. Классификация. Морфология и другие биологические свойства. Роль в патологии человека 95.5 KB
  Практическое занятие 33 Тема: Грибы. Классификация. Морфология и другие биологические свойства. Роль в патологии человека. Морфологические свойства грибов Грибы Fungi – бесхлорофилльные низшие эукариотические организмы. Наука изучающая грибы называется микол
15411. Принципы и методы лабораторной диагностики вирусных инфекций. Ортомиксовирусы. Вирус гриппа. Биологические свойства. Патогенез и клиника гриппа. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика гриппа 87.5 KB
  Практическое занятие 29 Тема: Принципы и методы лабораторной диагностики вирусных инфекций. Ортомиксовирусы. Вирус гриппа. Биологические свойства. Патогенез и клиника гриппа. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика гриппа. 1. Принципы лабораторной ди...
15412. Возбудители дифтерии, коклюша, паракоклюша. Характеристика. Патогенез, клиника, лабораторная диагностика вызываемых заболеваний. Специфическая терапии и профилактика 46.5 KB
  Практическое занятие 24 Тема: Возбудители дифтерии коклюша паракоклюша. Характеристика. Патогенез клиника лабораторная диагностика вызываемых заболеваний. Специфическая терапии и профилактика. 1. Дифтерия Дифтерия острое инфекционное заболевание преимущ...
15413. Вирус клещевого энцефалита. Характеристика. Патогенез и клиника клещевого энцефалита. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика. Рабдовирусы. Вирус бешенства. Характеристика 57.5 KB
  Практическое занятие 30 Тема: Вирус клещевого энцефалита. Характеристика. Патогенез и клиника клещевого энцефалита. Лабораторная диагностика. Специфическая профилактика. Рабдовирусы. Вирус бешенства. Характеристика. Патогенез и клиника бешенства. Лабораторная диагн
15414. Сальмонеллы и сальмонеллезы. Возбудители брюшного тифа и паратифов А и В. Патогенез вызываемых заболеваний. Лабораторная диагностика. Профилактика 38 KB
  Практическое занятие 21 Тема: Сальмонеллы и сальмонеллезы. Возбудители брюшного тифа и паратифов А и В. Патогенез вызываемых заболеваний. Лабораторная диагностика. Профилактика. 1. Сальмонеллы и вызываемые ими заболевания Таксономия. Сальмонеллы относятся к се
15415. Гноеродные кокки. Стафилококки. Классификация. Биологические свойства. Роль в патологии. Лабораторная диагностика. Профилактика 35.5 KB
  Практическое занятие 18 Тема: Гноеродные кокки. Стафилококки. Классификация. Биологические свойства. Роль в патологии. Лабораторная диагностика. Профилактика. Таксономия. Стафилококки греч. staphyle виноградная гроздь kokkos зерно относятся к отделу Firmicutes семейству ...