Реферат основные понятия моделирования

Обновлено: 04.07.2024

Имитационное (программное) моделирование, при котором логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера. Структурно-функциональное моделирование, при котором моделями являются схемы (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специальными правилами… Читать ещё >

Основные понятия и виды моделирования ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )

Модель — результат отображения одной структуры на другую.

Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.

Возможности моделирования, то есть перенос результатов, полученных в ходе построения и исследования модели, на оригинал основаны на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует, описывает, имитирует) некоторые интересующие исследователя черты объекта.

Применительно к естественным и техническим наукам принято различать следующие виды моделирования:

концептуальное моделирование, при котором совокупность уже известных фактов или представлений относительно исследуемого объекта или системы истолковывается с помощью некоторых специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественного или искусственного языков;

физическое моделирование, при котором модель и моделируемый объект представляют собой реальные объекты или процессы единой или различной физической природы, причем между процессами в объекте-оригинале и в модели выполняются некоторые соотношения подобия, вытекающие из схожести физических явлений;

структурно-функциональное моделирование, при котором моделями являются схемы (блок-схемы), графики, чертежи, диаграммы, таблицы, рисунки, дополненные специальными правилами их объединения и преобразования;

математическое (логико-математическое) моделирование, при котором моделирование, включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики;

имитационное (программное) моделирование, при котором логико-математическая модель исследуемого объекта представляет собой алгоритм функционирования объекта, реализованный в виде программного комплекса для компьютера.

Разумеется, перечисленные выше виды моделирования не являются взаимоисключающими и могут применяться при исследовании сложных объектов либо одновременно, либо в некоторой комбинации. Кроме того, в некотором смысле концептуальное и, скажем, структурно-функциональное моделирование неразличимы между собой, так как те же блок-схемы, конечно же, являются специальными знаками с установленными операциями над ними.

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.

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.

Файлы: 1 файл

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РЕФЕРАТ .docx

Введение

Принципы системного подхода в моделировании систем

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 и внешней среды 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. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

Системный подход позволяет решить проблему построения сложной системы с учетом всех факторов и возможностей.

При моделировании необходимо обеспечить максимальную эффективность модели системы. Эффективность обычно определяется как некоторая разность между какими-то показателями ценности результатов, полученных в итоге эксплуатации модели, и теми затратами, которые были вложены в ее разработку и создание.

Независимо от типа используемой модели при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода:

1) пропорционально- последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели;

2) согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик;

3) правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования;

4) целостность отдельных обособленных стадий построения модели.

2 Проблемы моделирования систем

Цели моделирования систем. Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — это проблема целевого назначения.

Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно проблема построения модели. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. Если модель 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.

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, к основным из которых можно отнести следующие: идентификацию реальных объектов, выбор вида моделей, построение моделей и их машинную реализацию, взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверку правильности полученных в ходе моделирования результатов, выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования. В зависимости от объекта моделирования и вида используемой модели эти проблемы могут иметь разную значимость.

3 Классификация видов моделирования

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

Детерминированное моделирование отображает 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.

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

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания.

Под математическим моделированием следует понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта.

Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное.

Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегральных, дифференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий.

При имитационном моделировании - Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач.

Комбинированное моделирование при анализе и синтезе систем позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования.

При реальном моделировании используется возможность исследования различных характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части.

Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия.

Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится на установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобием. Физическое моделирование может протекать в реальном и нереальном (псевдореальном) масштабах времени, а также может рассматриваться без учета времени.

С точки зрения математического описания объекта и в зависимости от его характера модели можно разделить на модели аналоговые (непрерывные), цифровые (дискретные) и аналого-цифровые (комбинированные). Под аналоговой моделью понимается модель, которая описывается уравнениями, связывающими непрерывные величины. Под цифровой понимают модель, которая описывается уравнениями, связывающими дискретные величины, представленные в цифровом виде. Под аналого-цифровой понимается модель, которая может быть описана уравнениями, связывающими непрерывные и дискретные величины.

Заключение

Машинное моделирование стало эффективным инструментом исследования и проектирования сложных систем. Все большие возможности предоставляются пользователю, т. е. специалисту по моделированию систем средствами вычислительной техники. Особенно эффективно применение моделирования на ранних этапах проектирования автоматизированных систем, когда цена ошибочных решений наиболее значительна.

Цель моей работы – выявить основные особенности процесса моделирования в принятии управленческих решений, рассмотреть основные виды моделей и дать подробную характеристику их использованию на практике.
Задачи работы:
Дать определения основным понятиям, используемым в работе и описать сущность процесса моделирования;
Рассмотреть классификацию моделей;
Определить области применения моделей;
Выявить основные этапы процесса создания модели;
Дать анализ наиболее распространенных моделей;
Определить основные недостатки применения на практике процесса моделирования;
Выявить несколько способов повышения эффективности применения моделирова

Содержание

Введение
1. Понятие и сущность моделирования
1.1 Основные понятия и назначение процесса моделирования
1.2 Основные виды моделей
1.3 Области применения моделей
2. Концепция моделей процесса принятия решений.
2.1. Рациональная (классическая) модель процесса принятия решений
2.4 Альтернативные модели процесса принятия решений
2.5 Ретроспективная модель
3. Анализ использования моделирования в принятии управленческих решений
3.1 Этапы процесса создания модели
3.2 Анализ основных моделей
3.3 Недостатки применения на практике процесса моделирования
4. Способы повышения эффективности использования моделирования в принятии управленческих решений
4.1 Применение компьютерных технологий в моделировании
4.2 Использование комплекса моделей
4.3 Корректировка моделей
Заключение
Список используемой литературы
моделирование управленческий решение оптимальный

Работа состоит из 1 файл

КР Разработка упр.реш..doc

1. Понятие и сущность моделирования

1.1 Основные понятия и назначение процесса моделирования

1.2 Основные виды моделей

1.3 Области применения моделей

2. Концепция моделей процесса принятия решений.

2.1. Рациональная (классическая) модель процесса принятия решений

2.4 Альтернативные модели процесса принятия решений

2.5 Ретроспективная модель

3. Анализ использования моделирования в принятии управленческих решений

3.1 Этапы процесса создания модели

3.2 Анализ основных моделей

3.3 Недостатки применения на практике процесса моделирования

4. Способы повышения эффективности использования моделирования в принятии управленческих решений

4.1 Применение компьютерных технологий в моделировании

4.2 Использование комплекса моделей

4.3 Корректировка моделей

Список используемой литературы

моделирование управленческий решение оптимальный

Изучение моделирования ситуаций имеет большое значение для разработки управленческого решения, так как принятие правильных решений - это область управленческого искусства. То, как правильно принимать решения, изучается и описывается наукой и может быть познано из книг. Способность и умение делать это развивается с опытом, приобретаемым руководителем на протяжении всей жизни. Совокупность знания и умения составляют компетентность любого руководителя. Решение проблем, как и управление, - процесс, включающий последовательность взаимосвязанных этапов.

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 самых раз личных сферах. В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования.

Актуальность выбранной мной темы не поддается сомнению, ведь для успешного осуществления управленческой деятельности необходимо составить четкое представление о структуре организации, взаимодействии ее составных частей и связях организации с внешней средой.

Существующие в настоящее время организации отличаются огромным разнообразием, как по направлениям деятельности, так и по форме собственности, масштабам, другим параметрам. При этом каждая организация по-своему уникальна. Однако для управления всеми организациями применяются одинаковые принципы, методы и способы. Чтобы приспособить их к особенностям конкретного предприятия, четко определить место управляющих структур в общей структуре предприятия, а также их взаимодействие между собой и с другими подразделениями, широко применяется моделирование. Поэтому изучение моделирования в управленческой деятельности является актуальной проблемой.

Дать определения основным понятиям, используемым в работе и описать сущность процесса моделирования;
Рассмотреть классификацию моделей;
Определить области применения моделей;
Выявить основные этапы процесса создания модели;
Дать анализ наиболее распространенных моделей;
Определить основные недостатки применения на практике процесса моделирования;
Выявить несколько способов повышения эффективности применения моделирования в процессе принятия управленческих решений.

В процессе написания курсовой работы был подробно изучен и обобщен накопленный опыт исследований в области моделирования.

Данная курсовая работа содержит введение, основную часть, которая состоит из четырех разделов, и заключение, а так же список литературы, используемой в процессе написания. Во введении аргументируется актуальность выбранной темы курсовой работы, излагаются цель и задачи, которые были решены в ходе ее написания. В первом разделе работы рассмотрены общетеоретические вопросы, связанные с процессом моделирования, а также даны определения основных терминов. Во втором разделе представлена концепция моделей в процессе принятия решений. В третьем разделе приведен анализ использования на практике процесса моделирования. В четвертом разделе описаны способы повышения эффективности процесса моделирования. В заключении представлены основные результаты курсовой работы и сделаны определенные выводы.

1. Понятие и сущность моделирования

1.1 Основные понятия и назначение процесса моделирования

В последние годы теоретики и практики менеджмента осуществили ряд исследований, которые направлены на снижение субъективности процесса принятия решения и увеличение его научности. Разрабатываются такие инструменты, которые используют модели решений и различные математические методы. Это подводит нас к определению термина моделирование.

Моделирование — это создание модели, то есть образа объекта, заменяющего его, для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью.

Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом. 1

Если более просто, то модель – это упрощенное изображение конкретной жизненной (управленческой) ситуации.

Модели объектов являются более простыми системами, с четкой структурой, точно определенными взаимосвязями между составными частями, позволяющими более детально проанализировать свойства реальных объектов и их поведение в различных ситуациях. Таким образом, моделирование представляет собой инструмент анализа сложных систем и объектов.

Для теории принятия решений наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами.

К моделям выдвигается ряд обязательных требований. Во-первых, модель должна быть адекватной объекту, то есть, как можно более полно соответствовать ему с точки зрения выбранных для изучения свойств.

Во-вторых, модель должна быть полной. Это означает, что она должна давать возможность с помощью соответствующих способов и методов изучения модели исследовать и сам объект, то есть получить некоторые утверждения относительно его свойств, принципов работы, поведения в заданных условиях. 2

За счет того, что модель менее сложна, чем моделируемый объект, она позволяет руководителю лучше разобраться в конкретной ситуации и принять правильное решение.

Существует ряд причин обусловливающих использование модели вместо попыток прямого воздействия с реальным миром:

1.2 Основные виды моделей

В вопросе разделения моделей на виды авторы не имеют одного общего мнения. Приводятся самые разные классификации, однако мы остановимся на наиболее распространенной и правильной, на мой взгляд, типологии.

По способу моделирования выделяют три основных типа моделей:

Физическая (описательная) модель. Представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность. Пример: чертеж завода, его уменьшенная фактическая модель, такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящей.
Аналоговая модель. Представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников.
Символьная модель. Изображает различные свойства и элементы ситуации символами. Примером такого типа моделей может служить математическая модель, в которой различные элементы ситуации выражаются в форме уравнений. Символьными моделями наиболее легко манипулировать, так как в них высок уровень абстракции. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, — известная формула Эйнштейна Е = mc² . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. 4

В зависимости от фактора времени модели делятся на статичес кие и динамические. Статические модели (схемы, графики, диаграм мы потоков данных) позволяют описывать структуру моделируемой системы, но не дают информации о ее текущем состоянии, которое изменяется во времени. Динамические модели позволяют описывать развитие во времени процессов, протекающих в системе. В отличие от статических, динамические модели позволяют обновлять значения переменных, сами модели, динамически вычислять различные пара метры процессов и результаты воздействий на систему.

1.3 Области применения моделей

Область применения моделей все время расширяется: в экономике, биологии, медицине, исторических и других общественных науках, то есть в самых разнообразных процессах.

В последние десятилетия все крупные сооружения исследовались на моделях. Например, гидроэнергетические объекты (плотины, каналы, гидротурбины для таких станций как Волжская, Волгоградская, Братская,Красноярская ГЭС) исследовались на физических моделях, изображающих в уменьшенном масштабе эти грандиозные сооружения.

При создании и совершенствовании межконтинентальных и космических ракет на физических моделях успешно проводились исследования аэродинамических свойств ракет, влияние ионизации воздуха впереди головной части ракеты и так далее.

Широко распространенные специальные модели, обычно выполняемые в виде сочетания физической и математической модели с натурными приборами, стали применяться для наладки приборов управления и тренировки персонала, управляющего различными сложными объектами. В первом случае эти модели стали называться испытательными стендами, а во втором – тренажерами.

В последнее время особое значение приобрело моделирование биологических и физиологических процессов. Так создаются протезы тех или иных органов человека, управляемые биотоками. Разрабатываются установки, моделирующие условия, необходимые для развития живых тканей и организмов. 6 Однако нас в первую очередь интересует использование моделей в сфере экономики и управления.

Математические методы и модели продемонстрировали свою плодотворность при изучении самых различных социальных явлений - демографических, социально-политических и так далее. Но их применение началось с экономической сферы, затем стала развиваться математическая школа политэкономия, в конце ХIХ - начале ХХ в.в. получило развитие статистическое направление. Его главной задачей было изучение экономических циклов и прогнозирование хозяйственной конъюнктуры на основе методов математической статистики.

Очень широко моделирование применяется и в менеджменте. Благодаря моделированию субъект управления или аналитики, готовящие и обосновывающие управленческие решения, способны в ходе анализа иметь дело не с реальным объектом управления, а с его аналогом в виде модели. Это значительно расширяет возможности поиска лучших способов управления, не нарушает функционирование реального объекта управления в период выработки управленческих решений, то есть позволяет избежать экспериментов с реальным объектом, заменяя их экспериментами, проводимыми на моделях, с помощью моделей. Появляется возможность применить вычислительную технику, использовать компьютеры, для которых математический язык моделей является самым удобным. Благодаря компьютерам можно производить многовариантные модельные расчеты, что повышает шансы на отыскание лучших вариантов. 7

1.2. Виды моделей. Классификация кибернетических моделей.

1.3. Аналитическое и имитационное моделирование.

Тема 2. Основные этапы и принципы построения моделей.

2.1. Основные этапы формализации при построении математической модели.

2.2. Структурная схема имитационного алгоритма.

2.3. Декомпозиция системы и принципы перехода от содержательного описания к математической модели.

2.4. Иерархическая структура системы моделей.

Тема 3. Принципы построения моделирующих алгоритмов.

3.1. Основные математические схемы алгоритма.

3.2. Моделирующий алгоритм с детерминированным шагом.

3.3. Моделирующий алгоритм со случайным шагом.

3.4. Функции и структура монитора моделирования.

3.5. Работа основных блоков монитора моделирования

3.6. Проверка достоверности модели при разработке логической блок-схемы

3.7. Некоторые пути сокращения требуемых объемов памяти и времени при реализации имитационных алгоритмов

3.8. Датчики случайных событий, величин и состояний

Тема 4. Моделирование случайных процессов (метод Монте-Карло).

4.1. Общая характеристика метода Монте - Карло

4.2. Получение последовательности случайных чисел

Тема 5. Моделирование систем массового обслуживания.

5.1. Марковские случайные процессы

5.2. Предмет, цели и задачи теории систем массового обслуживания

5.3. Структура и классификация систем массового обслуживания

5.4. Одноканальная СМО с отказами.

5.5. Многоканальная СМО с отказами.

5.6. Одноканальная СМО с ожиданием и ограничением на длину очереди

5.7. Одноканальная СМО с ожиданием.

Тема 6. Элементы теории игр

Тема 8. Создание имитационных моделей.

8.1. Особенности языков моделирования

8.2. Проверка и отладка программ имитационных моделей

Тестовые задания для закрепления материала

Рекомендуемая литература

Введение

Основной задачей научно - технического прогресса является внедрение автоматизированных систем в различные сферы производства и разработок, и в первую очередь в проектирование, управлением оборудованием и технологическими процессами, использование их для реализации новых информационных технологий на базе эффективного применения современных высокопроизводительных ЭВМ всех классов. Реализация этих задач требует повешения качества подготовки инженеров по специальности автоматизированные системы обработки информации и управления., владеющих методикой исследования, проектирования и эксплуатации сложных автоматизированных систем на базе новейших научных достижений и практических способов использования программно - технических ресурсов ЭВМ.

Данные методические указания ориентированы на исследование математических (аналитических и имитационных) моделей и методов, применяемых при проектировании автоматизированных систем управления различных уровней, информационных сетей, на освоение новых информационных технологий в автоматизации исследования этих сложных систем на базе метода моделирования на ЭВМ.

Создание модели сложной системы — длительный и трудоемкий процесс. Его эффективность и качество конечного результата во многом определяются тем, насколько методически правильно выполнены построение модели и ее исследование.

Теория моделирования и практика его применения позволяют сформулировать основные принципы, которыми должен руководствоваться создатель модели, и рекомендовать рациональную последовательность ее построения.

Цель курса ¾ ознакомление студентов с основными этапами построения моделей на ЭВМ, вопросами статистического моделирования и двумя классами кибернетических моделей: игровых и моделей массового обслуживания.

Объем курса составляет 56 часов, в том числе лекций - 32 часа, практических занятий - 8, лабораторных работ - 16, 7-й семестр - экзамен. В семестре выполняются две контрольных работы – домашняя и аудиторная.

Тема 1. Основные понятия теории моделирования.

Понятие моделирования.

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 исследователя для работы над созданием модели.

Итак, моделированием называется замещение одного объекта (объекта–оригинала) другим (его моделью) с целью получения информации о важнейших свойствах объекта - оригинала с помощью объекта модели.

Модель – это формализованное представление (описание) системы (объекта – оригинала, явления, процесса) с помощью абстрактного языка, отражающее процесс функционирования системы.

Существует большое количество различных типов моделей: функциональных, аналоговых, моделей на ЭВМ, аналитических и имитационных. Выбор конкретной модели зависит от целей и задач моделирования: изучение свойств системы, хранение информации о реальной системы, прогнозирование поведения системы при различных условиях и т.д. Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования [5, 36, 46].

Действительная польза от моделирования может быть получена только при соблюдении следующих условий:

· модель должна обеспечивать корректное (или, как говорят, адекватное) отображение свойств оригинала, существенных с точки зрения исследуемой стороны его поведения;

· модель должна позволять устранить проблемы, присущие проведению исследований при реальном объекте.

Основные принципы моделирования:

1. Принцип информационной достаточности.При полном отсутствии информации об исследуемой системе построение ее модели невозможно. При наличии полной информации о системе ее моделирование лишено смысла. Существует некоторый критический уровень априорных сведений о системе, при достижении которого может быть построена ее адекватная модель.

2. Принцип осуществимости.Создаваемая модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся от нуля и за конечное время.

3. Принцип множественности.Создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы (или явления), которые влияют на выбранный показатель эффективности. Поэтому для более полного исследования модели часто используют ряд моделей, позволяющих с разных сторон отражать рассматриваемый процесс.

4. Принцип агрегирования.В большинстве случаев сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные математические схемы. Этот принцип позволяет достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования.

5. Принцип параметризации.В ряде случаев моделируемая система имеет в свом составе относительно изолируемые подсистемы, характеризующиеся определенным параметром. Такие системы можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования. Данный принцип позволяет сократить объем и продолжительность моделирования, но существенно снижает адекватность модели.

Читайте также: