Моделирование в системных исследованиях реферат

Обновлено: 07.07.2024

Высокие темпы развития промышленности и увеличение сложности разрабатываемых устройств требуют расширения возможностей и сфер применения численного моделирования. В связи с этим, в процессе создания инновационных продуктов уже нельзя обойтись без системного моделирования, имеющего возможность использовать пакеты численного моделирования в режиме со-симуляции, а также модели системных элементов пониженного порядка (ROM - Reduced Order Model), полученные с помощью конечно-элементного анализа.

Системное моделирование позволяет разработчикам создавать более интеллектуальные системы и устройства, объединив в одном виртуальном прототипе компоненты различных по физике систем (электрической, гидравлической, механической и т.д.), а также учесть встроенное программное обеспечение, что позволяет оценить работоспособность всей системы в целом и повысить эффективность ее работы.

Применение системного моделирования возможно на всех этапах жизненного цикла изделия, включая этап эксплуатации.

1 Системное моделирование

Системное моделирование сводится к созданию единой модели, основанной на изоморфизме исследуемых объектов или проблем. Такая модель может быть абстрактной (знаковой), имитационной либо натурной и служит для всестороннего изучения структуры, функциональных характеристик, управления и поведения указанных объектов или проблем.

Системное моделирование вносит дополнительную формальность в процессы анализа и проектирования. В процессе разработки системы очень часто используются схемы и рисунки, которые помогают наглядно отобразить некоторые аспекты разработки. Системное моделирование формализует это наглядное представление не только с помощью диаграмм, выполненных с использованием стандартных нотаций (синтаксиса), но и обеспечивает среду (средства) для понимания и обсуждения идей, связанных с процессом разработки.

2 Основные понятия системного моделирования

К первой относятся задачи определения оптимальных методов использования как организационных систем в целом, так и их подсистем. Другими словами, это задачи управления существующими системами. Специфическая особенность этой группы задач состоит в том, что технические устройства, входящие в структуру этих систем, уже созданы и их характеристики не изменяются. Такими задачами являются оценка эффективности систем управления процессами и производствами, нахождение оптимальных вариантов технологических целей, логистическое сопровождение и др., организация ремонта вооружения и т. д.
Вторая группа включает задачи, связанные с определением оптимальных характеристик разрабатываемых и перспективных систем техники и технологии.

Уместно еще раз подчеркнуть, что решения, обоснованные методами моделирования больших систем, используются преимущественно как количественные рекомендации для принятия решения. Решение принимают руководители, которым приходится также учитывать и факторы, не поддающиеся формализации.

Под моделированием понимают научный метод исследования, основанный на наличии определенного соответствия (аналогии) между исследуемым объектом и другим вспомогательным объектом и позволяющий по результатам исследования второго объекта делать научные выводы о первом объекте. Изучаемый объект называют оригиналом, натурой, а вспомогательный – моделью. Таким образом, моделирование дает возможность результаты исследования модели переносить на оригинал, замещать при исследовании оригинал моделью.

Моделирование – один из самых эффективных методов познания окружающего мира. Можно сказать, что каждая наука – это модель тех явлений, которые она изучает.

Полное сходство между оригиналом и моделью не является необходимым, да и достигнуть его невозможно. Явления объективного мира обладают бесконечным числом свойств. Чтобы построить модель какого-либо явления, рассматривается не вся совокупность его свойств, а только часть, весьма незначительная и самая существенная для целей данной задачи.

Среди признаков, по которым классифицируют модели, выделим два основных: по характеру подобия и по характеру использования.

По характеру подобия различают модели геометрического подобия, модели-аналоги и математические модели. По характеру использования – модели без управления, оптимизационные модели, игровые и имитационные.

Модели геометрического подобия отображают внешние характеристики оригинала и, как правило, имеют ту же физическую природу. Поэтому моделирование с использованием таких моделей называется физическим моделированием. Примерами моделей геометрического подобия являются модели ракет, снарядов, самолетов для обдувки в аэродинамических трубах.

В моделях-аналогах набор свойств модели используется для отображения набора совершенно иных по своей природе свойств оригинала. Примерами моделей-аналогов являются схемы информационных и материальных потоков, карты с нанесенной боевой обстановкой и схемой операции, транспортные сети, представленные в виде графов, электрические схемы, содержащие сопротивления, емкости и индуктивности и отображающие свойства динамической механической системы и т.д.

Под математической моделью понимают систему математических и логических соотношений, описывающих при определенных ограничениях и допущениях структуру и процессы, протекающие в моделируемом объекте. С помощью математической модели можно по известным исходным данным получить новые, заранее неизвестные данные об исследуемом объекте или явлении.

В системном моделировании, как правило, используются математические модели. По характеру переменных и виду математических зависимостей между ними различают математические модели: непрерывные, дискретные, линейные, нелинейные, детерминированные, стохастические (вероятностные), статистические и динамические.

Модели без управления

Оптимизационные модели

Игровые модели

При этом должны быть сформулированы также на языке математики цели и критерии. Однако в сложных ситуациях, особенно связанных с военными задачами, только отдельные части проблемы можно представить в виде оптимизационных и игровых моделей (не говоря уже о том, что аппарат теории игр практически позволяет находить решения относительно простых игровых задач).

Построение моделей помогает привести сложные и подчас неопределенные ситуации, в которых приходится принимать решение, в логически стройную схему, доступную для детального анализа. Такая модель позволяет выявить альтернативные решения и оценить результаты, к которым они приводят. Другими словами, модель является средством формирования четкого представления о действительности.

Модель должна строиться таким образом, чтобы отражать сущность задачи управления и вместе с тем быть свободной от второстепенных деталей. Это позволяет отыскать более эффективное решение, которое можно проще реализовать на практике. Необходимая степень соответствия между моделью и объектом, а также возможность получения из модели реализуемого решения в значительной степени определяется уже на этапе постановки задачи.

- модель может не содержать некоторых существенных переменных;

- модель может включать несущественные переменные;

- в модели неточно оценен диапазон изменения значений существенных переменных;

- может оказаться неправильно сформулированной зависимость показателей, в том числе и показателя эффективности, от управляемых и неуправляемых переменных.

В большинстве операционных задач фигурирует очень большое число переменных. Однако, как правило, лишь небольшая их часть играет важную роль. Именно они и должны учитываться, так как цель состоит в том, чтобы построить модель, включающую минимальное число переменных и описывающую реальную действительность с необходимой точностью и полнотой.

В то же время число включенных в модель переменных не столь существенно, как соотношения между ними. Модель, содержащая часть переменных, может отображать действительность более точно, чем модель, описываемая большим числом переменных, если в первой соотношения между переменными ближе к реальным зависимостям, чем во второй.

В зависимости от полноты и характера информации, необходимой для принятия решения, различают три основных типа задач, решаемых с помощью моделирования: детерминированные задачи, вероятностные задачи, задачи в условиях неопределенности.

Детерминированные задачи возникают в ситуациях, когда имеется множество альтернативных решений и известно, что каждое из них неизменно приводит к одному и тому же результату. В детерминированных задачах значения всех факторов, влияющих на результат, известны, и информация о состоянии и поведении системы на некотором интервале позволяет полностью и однозначно описать поведение системы вне этого интервала. О детерминированных задачах говорят, что нахождение решения осуществляется в условиях определенности.

Необходимо отметить, что детерминированные задачи широко распространены в исследовании операций, аппарат построения моделей и нахождения решения хорошо разработан, и иногда для получения ориентировочных результатов к детерминированной схеме искусственно сводят задачи других типов.

Вероятностные задачи возникают в ситуациях, когда известны все альтернативы, возможные исходы по каждой альтернативе и вероятности каждого исхода. О таких задачах говорят, что решение принимается в условиях риска. Определенность есть частный случай риска, когда вероятность равна нулю или единице.

Задачи третьего типа возникают в ситуациях, когда альтернативы известны, но неизвестны вероятности результатов по каждой альтернативе либо даже неизвестно, какие возможны наборы результатов. Основной причиной возникновения таких ситуаций является неполнота информации, необходимой для нахождения решений.

Методы поиска решения в условиях неопределенности изучаются в теории игр и статистических решений. Задачи делятся на классы. Классом задач называется такое множество задач, постановка, модель и алгоритм решения которых имеют общую структуру. Задачи, входящие в один класс, могут иметь разное конкретное содержание, но одинаковое формальное математическое описание.

Различают задачи следующих классов: распределительные, управления запасами, массового обслуживания, замены и ремонта оборудования, упорядочения, сетевого планирования и управления (СПУ), выбора маршрута, состязательные.

Охарактеризуем кратко особенности каждого класса:

Задачи распределения возникают, когда:

a) существует ряд операций, которые необходимо выполнить, и ряд различных путей их выполнения;

б) нет в наличии ресурсов или средств, обеспечивающих выполнение каждой из операций наиболее эффективным образом. Задача в таком случае заключается в отыскании такого распределения ресурсов по операциям, при котором либо минимизируются общие затраты, либо максимизируется некоторая мера эффективности.

Задачи управления запасами

Задачи массового обслуживания

а) имеется случайный и неуправляемый поток требований, нуждающихся в обслуживании;

а) с заменой оборудования, с целью предупреждения его полного выхода из строя (отказа), когда вероятность отказа возрастает с увеличением срока службы;

Основные понятия теории моделирования систем. Принципы системного подхода в моделировании. Стадии разработки моделей. Общая характеристика проблемы моделирования систем. Особенности детерминированного, дискретного, мысленного и аналогового моделирования.

Рубрика	Экономико-математическое моделирование
Вид	курсовая работа
Язык	русский
Дата добавления	25.11.2015
Размер файла	31,6 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

1. Основные понятия теории моделирования систем

1.1 Принципы системного подхода в моделировании систем

1.2 Подходы к исследованию систем

1.3 Стадии разработки моделей

2. Общая характеристика проблемы моделирования систем

2.1 Цели моделирования систем управления

3. Классификация видов моделирования систем

В данной работе я попытаюсь раскрыть основные методы и принципы моделирования в разрезе исследования систем управления.

Моделирование (в широком смысле) является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах инженерной деятельности. Существующие и проектируемые системы можно эффективно исследовать с помощью математических моделей (аналитических и имитационных), реализуемых на современных ЭВМ, которые в этом случае выступают в качестве инструмента экспериментатора с моделью системы.

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на философских аспектах моделирования, а точнее общей теории моделирования.

Методологическая основа моделирования. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objection -- предмет). Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок.

Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.

Обобщенно моделирование можно определить как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинала могут быть различными:

1) моделирование как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;

2) моделирование, заключающееся в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определенными соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом случае отображение одной системы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного изучения поступающей информации.

1. Основные понятия теории моделирования систем

Моделирование начинается с формирования предмета исследований -- системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование. Подобная неоднозначность не говорит об ошибочности одних и правильности других терминов, а отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя. Отличительной особенностью моделирования сложных систем является его многофункциональность и многообразие способов использования; оно становится неотъемлемой частью всего жизненного цикла системы. Объясняется это в первую очередь технологичностью моделей, реализованных на базе средств вычислительной техники: достаточно высокой скоростью получения результатов моделирования и их сравнительно невысокой себестоимостью.

1.1 Принципы системного подхода в моделировании систем

В настоящее время при анализе и синтезе сложных (больших) систем получил развитие системный подход, который отличается от классического (или индуктивного) подхода. Последний рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует (конструирует) систему путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.

Объект моделирования. Специалисты по проектированию и эксплуатации сложных систем имеют дело с системами управления различных уровней, обладающими общим свойством -- стремлением достичь некоторой цели. Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S -- целенаправленное множество! взаимосвязанных элементов любой природы. Внешняя среда Е-- множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием. '

В зависимости от цели исследования могут рассматриваться разные соотношения между самим объектом S и внешней средой Е. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные

Системный подход -- это элемент учения об общих законах развития природы и одно из выражений диалектического учения. Можно привести разные определения системного подхода, но наиболее правильно то, которое позволяет оценить познавательную сущность этого подхода при таком методе исследования систем, как моделирование. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций.

При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель М. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

1.2 Подходы к исследованию систем

Важным для системного подхода является определение структуры системы -- совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Структура системы может изучаться извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними, а также изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданной цели, т. е. когда изучаются функции системы. В соответствии с этим наметился ряд подходов к исследованию структуры системы с ее свойствами, к которым следует прежде всего отнести структурный и функциональный.

При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры -- это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.

Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. Поскольку функция отображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой Е, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов S_iV₎ и подсистем Si системы, либо системы S в целом.

При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем. Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок.

Проявление функций системы во времени S(t), т. е. функционирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т. е. движение в пространстве состояний Z. При эксплуатации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оцениваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием.

Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т. е. S'=S'(M), и может рассматриваться по отношению к внешней среде Е. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвязей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой Е в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель.

Простой подход к изучению взаимосвязей между отдельными частями модели предусматривает рассмотрение их как отражение связей между отдельными подсистемами объекта. Такой классический подход может быть использован при создании достаточно простых моделей. Процесс синтеза модели М на основе классического (индуктивного) подхода представлен на рис. 1.1, а. Реальный объект, подлежащий моделированию, разбивается на отдельные подсистемы, т. е. выбираются исходные данные Д для моделирования и ставятся цели Ц, отображающие отдельные стороны процесса моделирования. По отдельной совокупности исходных данных Д ставится цель моделирования отдельной стороны функционирования системы, на базе этой цели формируется некоторая компонента К будущей модели. Совокупность компонент объединяется в модель М.

Таким образом, разработка модели М на базе классического подхода означает суммирование отдельных компонент в единую модель, причем каждая из компонент решает свои собственные задачи и изолирована от других частей модели. Поэтому классический подход может быть использован для реализации сравнительно простых моделей, в которых возможно разделение и взаимно независимое рассмотрение отдельных сторон функционирования реального объекта. Для модели сложного объекта такая разобщенность решаемых задач недопустима, так как приводит к значительным затратам ресурсов при реализации модели на базе конкретных программно-технических средств. Можно отметить две отличительные стороны классического подхода: наблюдается движение от частного к общему, создаваемая модель (система) образуется путем суммирования отдельных ее компонент и не учитывается возникновение нового системного эффекта.

С усложнением объектов моделирования возникла необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В этом случае наблюдатель (разработчик) рассматривает данную систему S как некоторую подсистему какой-то метасистемы, т. е. системы более высокого ранга, и вынужден перейти на позиции нового системного подхода, который позволит ему построить не только исследуемую систему, решающую совокупность задач, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы.

Системный подход получил применение в системотехнике в связи с необходимостью исследования больших реальных систем, когда сказалась недостаточность, а иногда ошибочность принятия каких-либо частных решений. На возникновение системного подхода повлияли увеличивающееся количество исходных данных при разработке, необходимость учета сложных стохастических связей в системе и воздействий внешней среды Е. Все это заставило исследователей изучать сложный объект не изолированно, а во взаимодействии с внешней средой, а также в совокупности с другими системами некоторой метасистемы.

Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей, пропорци-1 овальных их значимости, на всех этапах исследования системы 5" и построения модели М'. Системный подход означает, что каждая система S является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного -- формулировки цели функционирования. На основе исходных данных Д, которые известны из анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S. На базе этих требований формируются ориентировочно некоторые подсистемы П, элементы Э и осуществляется наиболее сложный этап синтеза -- вы-

Для учеников 1-11 классов и дошкольников
Бесплатные сертификаты учителям и участникам

Кафедра информатики и вычислительной техники

Моделирование, виды моделей. Требования к построению моделей

Организация информационного взаимодействия в информационном образовательном пространстве педагогического вуза

студентка 4 курса группы МДМ-216 ______________________ А.А.Буянова

канд. физ. мат. наук, доцент ________________________ Т. В. Кормилицына

Модель - очень широкое понятие, включающее в себя множество способов представления изучаемой реальности. Различают модели материальные (натурные) и идеальные (абстрактные). Материальные модели основываются на чем-то объективном, существующем независимо от человеческого сознания (каких-либо телах или процессах). Материальные модели делят на физические и аналоговые, основанные на процессах, аналогичных в каком-то отношении изучаемому. Между физическими и аналоговыми моделями можно провести границу и такая классификация моделей будет носить условный характер.

Еще более сложную картину представляют идеальные модели, неразрывным образом связанные с человеческим мышлением, воображением, восприятием. Среди идеальных моделей можно выделить интуитивные модели, к которым относятся, но единого подхода к классификации остальных видов идеальных моделей нет. Такой подход является не вполне оправданным, так как он переносит информационную природу познания на суть используемых в процессе моделей - при этом любая модель является информационной. Более продуктивным представляется такой подход к классификации идеальных моделей:

1. Вербальные (текстовые) модели. Эти модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (примерами такого рода моделей являются милицейский протокол, правила дорожного движения, настоящий учебник).

2. Математические модели - очень широкий класс знаковых моделей (основанных на формальных языках над конечными алфавитами), широко использующих те или иные математические методы. Например, математическая модель звезды. Эта модель будет представлять собой сложную систему уравнений, описывающих физические процессы, происходящие в недрах звезды. Математической моделью другого рода являются, например, математические соотношения, позволяющие рассчитать оптимальный (наилучший с экономической точки зрения) план работы какого-либо предприятия.

3. Информационные модели - класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации) в системах самой разнообразной природы.

Граница между вербальными, математическими и информационными моделями может быть проведена весьма условно; возможно, информационные модели следовало бы считать подклассом математических моделей. В рамках информатики как самостоятельной науки, отдельной от математики, физики, лингвистики и других наук, выделение класса информационных моделей является целесообразным. Информатика имеет самое непосредственное отношение и к математическим моделям, поскольку они являются основой применения компьютера при решении задач различной природы: математическая модель исследуемого процесса или явления на определенной стадии исследования преобразуется в компьютерную (вычислительную) модель, которая затем превращается в алгоритм и компьютерную программу.

Модель - это искусственно созданный объект, дающий упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении, отражающий существенные стороны изучаемого объекта с точки зрения цели моделирования. Моделирование - это построение моделей, предназначенных для изучения и исследования объектов, процессов или явлений.

Объект, для которого создается модель, называют оригиналом или прототипом. Любая модель не является абсолютной копией своего оригинала, она лишь отражает некоторые его качества и свойства, наиболее существенные для выбранной цели исследования. При создании модели всегда присутствуют определенные допущения и гипотезы.

Системный подход позволяет создавать полноценные модели. Особенности системного подхода заключаются в следующем. Изучаемый объект рассматривается как система, описание и исследование элементов которой не выступает как сама цель, а выполняется с учетом их места (наличие подзадач). В целом объект не отделяется от условий его существования и функционирования. Объект рассматривается как составная часть чего-то целого (сам является подзадачей). Один и тот же исследуемый элемент рассматривается как обладающий разными характеристиками, функциями и даже принципами построения. При системном подходе на первое место выступают не только причинные объяснения функционирования объекта, но и целесообразность включения его в состав других элементов. Допускается возможность наличия у объекта множества индивидуальных характеристик и степеней свободы. Альтернативы решения задач сравниваются в первую очередь по критерию "стоимость-эффективность".

Создание универсальных моделей - это следствие использование системного подхода. Моделирование (эксперимент) может быть незаменимо. С помощью компьютера возможен расчет интересующих исследователей параметров. Моделирование - исследование явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей - это основной способ научного познания. В информатике данный способ называется вычислительный эксперимент и основывается он на трех основных понятиях: модель - алгоритм - программа. Использование компьютера при моделировании возможно по трем направлениям:

1. Вычислительное - прямые расчеты по программе.

2. Инструментальное - построение базы знаний, для преобразования ее в алгоритм и программу.

3. Диалоговое - поддержание интерфейса между исследователем и компьютером.

Модель - общенаучное понятие, означающее как идеальный, так и физический объект анализа. Важным классом идеальных моделей является математическая модель - в ней изучаемое явление или процесс представлены в виде абстрактных объектов или наиболее общих математических закономерностей, выражающих либо законы природы, либо внутренние свойства самих математических объектов, либо правила логических рассуждений.

Границы между моделями различных типов или классов, а также отнесение модели к какому-то типу или классу чаще всего условны. Наиболее распространенные признаки, по которым классифицируются модели:

По целям использования выделяются модели учебные, опытные, имитационные, игровые, научно-технические.

По области знаний выделяются модели биологические, экономические, исторические, социологические и т.д.

По фактору времени разделяются модели динамические и статические. Статическая модель отражает строение и параметры объекта, поэтому ее называют также структурной. Она описывает объект в определенный момент времени, дает срез информации о нем. Динамическая модель отражает процесс функционирования объекта или изменения и развития процесса во времени.

Любая модель имеет конкретный вид, форму или способ представления, она всегда из чего-то и как-то сделана или представлена и описана. В этом классе, прежде всего, модели рассматриваются как материальные и нематериальные.

Материальные модели - это материальные копии объектов моделирования. Они всегда имеют реальное воплощение, воспроизводят внешние свойства или внутреннее строение, либо действия объекта-оригинала. Материальное моделирование использует экспериментальный (опытный) метод познания.

Нематериальное моделирование использует теоретический метод познания. По-другому его называют абстрактным, идеальным. Абстрактные модели, в свою очередь, делятся на воображаемые и информационные.

Информационная модель - это совокупность информации об объекте, описывающая свойства и состояние объекта, процесса или явления, а также связи и отношения с окружающим миром. Информационные модели представляют объекты в виде, словесных описаний, текстов, рисунков, таблиц, схем, чертежей, формул и т.д. Информационную модель нельзя потрогать, у нее нет материального воплощения, она строится только на информации. Ее можно выразить на языке описания (знаковая модель) или языке представления (наглядная модель).Одна и та же модель одновременно относится к разным классам деления. Например, программы, имитирующие движение тел. Такие программы используются на уроках физики (область знания) с целями обучения (цель использования). В то же время они являются динамическими, так как учитывают положение тела в разные моменты времени, и алгоритмическими по способу реализации.

Форма представления информационной модели зависит от способа кодирования (алфавита) и материального носителя.

Воображаемое (мысленное или интуитивное) моделирование - это мысленное представление об объекте. Такие модели формируются в воображении человека и сопутствуют его сознательной деятельности. Они всегда предшествуют созданию материального объекта, материальной и информационной модели, являясь одним из этапов творческого процесса.

Наглядное (выражено на языке представления) моделирование - это выражение свойств оригинала с помощью образов. Например, рисунки, художественные полотна, фотографии, кинофильмы. При научном моделировании понятия часто кодируются рисунками - иконическое моделирование. Сюда же относятся геометрические модели - информационные модели, представленные средствами графики.

Образно-знаковое моделирование использует знаковые образы какого-либо вида: схемы, графы, чертежи, графики, планы, карты. Например, географическая карта, план квартиры, родословное дерево, блок-схема алгоритма. К этой группе относятся структурные информационные модели, создаваемые для наглядного изображения составных частей и связей объектов. Наиболее простые и распространенные информационные структуры - это таблицы, схемы, графы, блок-схемы, деревья.

Знаковое (символическое выражено на языке описания) моделирование использует алфавиты формальных языков: условные знаки, специальные символы, буквы, цифры и предусматривает совокупность правил оперирования с этими знаками. Примеры: специальные языковые системы, физические или химические формулы, математические выражения и формулы, нотная запись и т. д. Программа, записанная по правилам языка программирования, является знаковой моделью.

Одним из наиболее распространенных формальных языков является алгебраический язык формул в математике, который позволяет описывать функциональные зависимости между величинами. Составление математической модели во многих задачах моделирования хоть и промежуточная, но очень существенная стадия.

Математическая модель - способ представления информационной модели, отображающий связь различных параметров объекта через математические формулы и понятия. В тех случаях, когда моделирование ориентировано на исследование моделей с помощью компьютера, одним из его этапов является разработка компьютерной модели.

Компьютерная модель - это созданный за счет ресурсов компьютера виртуальный образ, качественно и количественно отражающий внутренние свойства и связи моделируемого объекта, иногда передающий и его внешние характеристики. Компьютерная модель представляет собой материальную модель, воспроизводящую внешний вид, строение или действие моделируемого объекта посредством электромагнитных сигналов. Разработке компьютерной модели предшествуют мысленные, вербальные, структурные, математические и алгоритмические модели.

Введение
В настоящее время при анализе и синтезе сложных систем получил развитие системный подход, который отличается от классического или индуктивного подхода. Последний рассматривает систему путем перехода от частного к общему и синтезирует путем слияния ее компонент, разрабатываемых раздельно, в отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего кчастному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды.
Моделирование является основным методом исследований во всех областях знаний и научно обоснованным методом оценок характеристик сложных систем, используемым для принятия решений в различных сферах деятельности. Его актуальность обусловлена, прежде всего тем, что в настоящее время нельзя назватьобласть человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Кроме того актуальность и необходимость использования моделирования связана с тем, что этот метод широко применяется на практике при выполнении всехэтапов системного анализа, что дает возможность получить информацию о различных сторонах функционирования системы и найти оптимальный вариант решения проблемы.
Исследованием моделирования занимались многие ученые. Они ставили своей задачей не только объяснить всем начинающим изучать социально-экономические и политические процессы и науку управления, сущность системного подхода и системныхисследований, но и показать их теоретическую и практическую значимость. Рассмотрение моделирования с методологической позиции представлено в работах Анфилатова В.С. и Дрогобыцкого И.Н. Классификации видов моделирования систем управления особое внимание уделяли Мухин В.И., Анфилатов В. С. Стадии разработки моделей нашли отражение в трудах Игнатьева А.В., Максимцова М.М.. Имитационное моделирование как один из способовисследования сложных систем было рассмотрено в работах Власова М.П., Емельянова А.А., Бокова И.И.,Мыльника В.В. Анализ практического применения имитационного моделирования нашел отражение в статьях И.Юрасова и Пшеничникова С.Б. Среди ученых СКАГС моделирование как один из методов системного анализа, используемых на различных этапах исследования социально-экономических и политических процессов поэтапноописали Попов В.М., Солодков Г.П.,Топилин В.М. Работы именно этих авторов имеют особое значение с учетом поставленной цели и указанных задач исследования.
Целью данного исследования является изучение моделирования в исследовании систем управления социально-экономическими и политическими процессами, а также выявление особенностей практического применения имитационного моделирования, какнаиболее распространенного способа исследования сложных систем.
Данная цель предполагает решение следующих задач:
1. Раскрыть сущность, рассмотреть основные этапы и методы моделирования;
2. Ознакомиться с видами моделирования систем управления;
3. Исследовать свойства моделей и стадии их разработки;
4. Рассмотреть классификацию моделей;
5. Понять сущность имитационного моделирования, выявитьего особенности и разновидности;
6. Изучить основные этапы и принципы имитационного моделирования и провести анализ его практического применения.
Обозначенные цели и задачи определили структуру работы. Первая глава посвящена рассмотрению теоретических подходов к изучению моделирования, что подразумевает понимание сущности и места моделирования в системном анализе, изучение стадий иметодов моделирования, знакомство с видами моделирования систем управления. Вторая глава посвящена изучению модели и включает следующие параграфы: понятие, свойства моделей и стадии их разработки; классификация моделей. Третья глава посвящена имитационному моделированию и рассматривает сущность имитационного моделирования и его особенности, основные.

Чтобы читать весь документ, зарегистрируйся.

Связанные рефераты

Системное моделирование

. инструментов. Неудивительно, что в последнее время среди системных аналитиков и разработчиков.

Системное моделирование

. + 658.511 С. Маторин, А. Попов, В Маторин моделирование организационных систем с.

18 Стр. 102 Просмотры

Математическое моделирование системных объектов

. Давыдов, В.А. Камаев. Математическое моделирование системных объектов.

127 Стр. 3 Просмотры

Курсовая работа по системному моделированию

. Решение задачи будет состоять из двух этапов: 1). Моделирование космического аппарата.

Читайте также: