ГОС. (Автосохраненный). 1. Общая характеристика процессов сбора, передачи, обработки и накопления информации. Сбор данных
 Скачать 0.69 Mb.
|
|
15. Основные понятия теории моделирования. Моделированием называется замещение одного объекта, называемого системой, другим объектом, называемым моделью, и проведение экспериментов с моделью (или на модели), исследование свойств модели, опираясь на результаты экспериментов с целью получения информации о системе.
Моделирование позволяет исследовать такие системы, прямой эксперимент с которыми: а) трудно выполним; б) экономически невыгоден; в) вообще невозможен. Моделирование - важнейшая сфера применения средств вычислительной техники, когда положения теории моделирования используются в различных областях науки, производства и техники. В то же время сами средства вычислительной техники являются объектами моделирования на этапе проектирования новых и модернизации старых вычислительных систем, при анализе возможности использования вычислительных систем в различных приложениях. Система. Объектом исследования в теории моделирования является система. Система — это совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных в одно целое для достижения некоторой цели, которая определяется назначением системы. При этом элемент — это минимально неделимый объект, рассматриваемый как единое целое. Если система — это совокупность взаимосвязанных элементов, то комплекс — это совокупность взаимосвязанных систем. Элемент, система, комплекс — понятия относительные, т.к. любой элемент, если его расчленить, если его не рассматривать как неделимый объект, то он становится системой, и наоборот любой комплекс становится системой, если входящие в его состав системы рассматривать как элементы. Структура и функции. Для описания системы необходимо определить ее структурную и функциональную организацию. Структурная организация (структура) системы задается перечнем элементов, входящих в состав системы, и конфигурацией связей между ними. Для описания структуры системы используются способы: а) графический — в форме графа, где вершины графа соответствуют элементам системы, а дуги — связям между элементами (частный случай графического задания структуры системы — это форма схем); б) аналитический, когда задаются количество типов элементов системы, число элементов каждого типа и матрицы связей между ними. Функциональная организация (функции) системы — это правила достижения поставленной цели, правила, описывающие поведение системы на пути к цели её назначения. Способами описания функций системы являются: а) алгоритмический — в виде последовательности шагов, которые должна выполнять система; б) аналитический — в виде математических зависимостей; в) графический — в виде временных диаграмм; г) табличный — в виде таблиц, отображающих основные функциональные зависимости. Понятие состояния системы. Свойства системы, значения переменных, описывающих систему, в конкретные моменты времени называются состояниями системы. Процесс (продвижение – лат.) функционирования системы можно рассматривать как последовательную смену её состояний во времени, другими словами, процесс функционирования системы — это переход её из одного состояния в другое. Система переходит из одного состояния в другое, если изменяются значения переменных, описывающих состояние системы. Причина изменения переменных состояния, а значит, причина, вызывающая переход системы из состояния в состояние называется событием. Событие является следствием начала или окончания какого-то действии.Понятия "система" и "процесс функционирования" тесно взаимосвязаны и часто рассматриваются как эквивалентные понятия. 16. Имитационные модели информационных процессов. Моделирование информационных процессов На сегодняшний день еще не существует общепринятая точка зрения на классификацию абстрактных моделей. Однако необходимость разложить по “полочкам” все многообразие используемых моделей приводит к таким, например, способам классификации объектов, как: • область использования; • учет в модели реального фактора (динамики); • отрасль знаний; • способ представления моделей. Классификация по области использования Если рассматривать модели с позиций для чего, с какой целью они используются, то можно применить следующую классификацию: 1. Учебные модели. Это могут быть наглядные пособия, различные тренажеры, обучающие программы. 2. Опытные модели – это уменьшенные или увеличенные копии проектируемого объекта (натурные модели). Используются для исследования объекта и прогнозирования его будущих характеристик (модели конструируемых зданий, кораблей, гидроэлектростанций и.т.д.). 3. Научно-технические модели используют для исследования процессов и явлений (синхротрон – ускоритель электронов, стенд для проверки телевизоров и т.д.). 4. Игровые модели – это военные, экономические, спортивные, деловые игры. Они прогнозируют поведение объекта в различных ситуациях, позволяют оказывать психологическую помощь, разрешать конфликтные ситуации. 5. Имитационные модели не просто отражают реальность с определенной точностью, но и имитируют ее. Эксперимент либо многократно повторяется, чтобы изучить последствия каких-либо действий на реальную обстановку, либо проводится одновременно со многими другими похожими объектами. Это метод проб и ошибок. Например, опыты на мышах по испытанию новых лекарств, эксперименты в обычных школах по введению новых предметов в учебную программу. Классификация с учетом фактора времени и области использования С учетом фактора времени модели можно разделить на: • статические модели – это как бы одномоментный срез информации по объекту. Например, медицинское обследование учащихся школы дает картину состояния их здоровья на данный момент. • Динамические модели – позволяют увидеть изменения объекта во времени (карточка здоровья ребенка в поликлинике, расчет сейсмических колебаний и других факторов при строительстве зданий и т.д.). По области использования модели классифицируются на: биологические, исторические, физические и т.д.). Классификация по способу представления По способу представления все многообразие моделей делится на два группы: материальные и информационные. Материальные модели иначе можно назвать предметными, физическими. Они воспроизводят геометрические и физические свойства оригинала и всегда имеют реальное воплощение. Например, это – детские игрушки, чучела животных, географические карты, астрономические карты, макет ракеты, школьные физические и химические опыты. Подобные модели реализуют материальный подход к изучению объекта, процесса, явления. Информационная модель не имеет материального воплощения, стоятся на информации. В основе этого метода моделирования лежит информационный подход к изучению окружающей действительности. Информационная модель – совокупность информации, характеризующая свойства и состояния объекта, процесса, явления, а также взаимосвязь с внешним миром. В свою очередь информационные модели имеют следующую структуру: • Знаковые, • Компьютерные, • Некомпьютерные, • Вербальные. Вербальная модель – информационная модель в мысленной или разговорной форме. Вербальные модели возникают в результате раздумий, умозаключений. Они могут так и остаться мысленными или быть выражены словесно. Например, модель безопасного поведения человека на дороге, идея изобретателя, музыкальная тема в голове композитора, рифма в сознании поэта. Знаковая модель – информационная модель, выраженная специальными знаками, т.е. средствами любого формального языка. Знаковые модели окружают нас повсюду. Рисунки, тексты, графики, схемы ... Вербальные и знаковые модели, как правило, взаимосвязаны. По форме представления можно выделить следующие виды информационных моделей: • геометрические – графические формы и объемные конструкции; • словесные модели – устные и письменные описания с использованием иллюстраций; • математические модели – математические формулы, отображающие связь различных параметров объекта или процесса; • структурные модели – схемы, графики, таблицы и т.д.; • логические модели – модели, в которых представлены различные варианты выбора действий на основе умозаключений и анализа условий; • специальные модели – ноты, химические формулы и т.п.; • компьютерные и некомпьютерные модели. Компьютерные и некомпьютерные модели Если модель выражена в абстрактной, умозрительной форме, то нужны некоторые знаковые системы, позволяющие описать ее ,- специальные языки, чертежи, схемы, таблицы, алгоритмы, математические формулы и т.д. Здесь могут быть использованы два варианта инструментария: либо традиционный инструмент (линейка, карандаш и т.п.), либо более совершенный инструмент – компьютер. Значит, по способу реализации информационные знаковые модели делятся на компьютерные и некомпьютерные модели. Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды. Компьютер работает с информацией. Поэтому следует исходить из того, какую информацию и в каком виде может воспринимать и обрабатывать компьютер (звук, видеоизображения, анимация, текст, таблицы и т.д.). Но для использования всего многообразия информации необходимо как техническое (Hardware), так и программное (Software) обеспечение. И то и другое – инструменты компьютерного моделирования. Информационные компьютерные модели строятся на основе следующих технологий: 1. с помощью использования инструментального использования базовых универсальных программных средств (текстовые редакторы, СУБД, табличные процессоры, телекоммуникационные пакеты); 2. компьютерного моделирования, представляющего собой • вычислительное (имитационное) моделирование; • “визуализацию явлений и процессов” (графическое моделирование; • “высокие” технологии, понимаемые как специальные прикладные технологии, использующие компьютер (как правило, в режиме реального времени) в сочетании с измерительной аппаратурой, сенсорами и т.д. 17. Языки моделирования. Имитационное моделирование информационных систем и сетей. При моделировании динамических систем на ЭВМ в первую очередь необходимо представить их математические модели в виде программ. Следовательно, большое значение при реализации модели имеет правильный выбор языка моделирования. Язык моделирования должен обеспечить: 1) удобство описания процесса функционирования системы, 2) удобство ввода исходных данных, 3) составление и варьирование структуры, параметров модели, 4) реализуемость как детерминированного, так и статистического моделирования. Эффективность языков моделирования существенно зависит от наличия диалоговых и графических средств. Удобство языка моделирования во многом определяется ориентацией на определенную предметную область. И, наконец, языки моделирования должны обеспечивать решение всех задач исследования и анализа результатов. Отсюда большое разнообразие языков моделирования. Был создан не один десяток языков и систем моделирования. В 50-е и 60-е годы прошлого века моделирование осуществлялось с помощью универсальных алгоритмических языков программирования. Таких как Фортран, Алгол, т.е. языков общего назначения. Применение таких языков требует высокой программистской квалификации. Вместе с тем программы получаются большими, громоздкими, требующими длительной отладки моделей. Ограничены возможности перестроить, видоизменить модель при необходимости. В результате такой способ программирования моделей малоэффективен, ненагляден и затруднителен для широкого пользователя. Позднее стали появляться системы моделирования, в основе которых был расширенный универсальный язык программирования. Расширение универсального языка, надстройка его учитывала специфику решаемого круга задач, специфику моделируемого объекта. К таким языковым средствам моделирования относится DSL (Digital Simulation Language) фирмы IBM для моделирования непрерывных систем. Дальнейшим развитием стала система CSMP, в основе которой были заранее запрограммированные функциональные блоки, наподобие блоков на аналоговых машинах. Расширенный ФОРТРАН в системе CSMP включал возможности обращения манипуляции этими блоками при разработке программы, реализующей ту или иную модель. Здесь широко используются операторы Фортрана. Однако в подобных системах большинство трудностей моделирования сохранилось. Подобные языки называют еще моделирующими языками высокого уровня или универсальными моделирующими языками. Разработан ряд моделирующих языков высокого уровня для моделирования дискретных систем, систем массового обслуживания. Таких, как SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, CSL и др. SIMULA представляет собой расширение языка АЛГОЛ, SIMSCRIPT — расширение Фортрана. Наибольшее распространение из этих языков получил язык GPSS. В GPSS важное место занимает обработка таких объектов, как транзакты (сообщения, заявки, запросы). Языки моделирования цифровых систем в основном обеспечивают задачи разработки цифровой аппаратуры. Их называют HDL или на русском языке — языки описания аппаратуры (ЯОА). Наиболее известным и эффективным ЯОА сегодня является язык VHDL. VHDL является единым, общим языком описания моделей и проектирования электронных устройств, начиная с вентильного, регистрового уровней и кончая уровнем описания вычислительных систем. Но основное назначением языка VHDL — описание заданий на моделирование. Для моделирования непрерывных динамических систем получил распространение язык CSMP, который реализует пакетный режим взаимодействия с пользователем. Появились и другие языки и системы моделирования непрерывных процессов, такие как MIDAS, PACTOLUS, CSSL. К отечественным языкам и системам моделирования непрерывных динамических систем относятся МАСЛИН и МАСС (разработанные сотрудниками МЭИ). Примерами языков, реализующих комбинированное моделирование являются GASP, НЕДИС и МИКС. GASP является расширением языка ФОРТРАН. Здесь непрерывные алгоритмы моделируются дифференциальными уравнениями, а дискретные процессы представляются в виде событий, наступление которых зависит от процесса функционирования системы. Событие — переход системы из одного состояния в другое в соответствии с принятыми правилами. НЕДИС — язык моделирования непрерывно-дискретных систем разработан сотрудниками Института кибернетики Академии наук Украины. НЕДИС создан на основе алгоритмических языков высокого уровня и относится к системам программирования универсального типа, т.е. языки GASP и НЕДИС относятся к процедурным языкам программирования. МИКС (моделирование имитационное комбинированных систем) представляет собой удобное средство моделирования. Как и язык МАСЛИН, МАСС система МИКС имеет в своей основе блочно-ориентированный язык с непроцедурной технологией программирования, позволяющей легко и быстро моделировать исследуемую систему, осуществлять быстрое преобразование модели, воспроизводить реально действующие сигналы и организовать вычислительный эксперимент. Блочные языки и соответствующие программные модули позволяют легко реализовать динамическое распределение памяти посредством размещения во внешнее запоминающее устройство (ВЗУ) больших библиотек модулей, извлекать их по мере необходимости, пересылать их в оперативную память. Нельзя не упомянуть здесь такие программные системы как MathCad, Matlab, Matrix, которые нашли применение для решения большого круга задач с помощью программ, реализующих широко используемые математические методы решения разнообразных уравнений и систем, задач оптимизации, линейного программирования, для отладки типовых алгоритмов регулирования, для решения задач идентификации и проектирования. Для нас интерес представляют средства моделирования, встроенные в упомянутые системы. В этих комплексных системах используются такие средства моделирования как SYSTEM BULD и SIMULINK. Языки моделирования этих средств блочно-ориентированные и близки к языку моделирования системы МАСС. Но поскольку SYSTEM BULD и SIMULINK являются подсистемами комплексных систем, то освоение технологии работы с ними требует дополнительных знаний помимо знания языка моделирования. Например, SIMULINK не может работать без матричной системы MATLAB. Другими словами, средствам моделирования в этих системах принадлежит вторичная роль. 18. Классификация баз данных. Модель представления данных. Ба́за да́нных — представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ) | ||||
