Петров ИС 21.01п 02.09.22 (1). Тема 1 Основы моделирования. Детерминированные задачи
 Скачать 9.85 Kb.
|
|
Тема 3.1 Основы моделирования. Детерминированные задачи Моделирование - исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователей. Метод моделирования - метод теоретического познания, состоящий в исследовании каких-либо явлений, процессов или систем путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения поведения и характеристик реальных систем. Модель - система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции. Математическая модель - это описание системы с использованием математических понятий и языка. Системный подход к моделированию - предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, при этом объект выделяется из окружающего мира. Структурный подход к моделированию - предполагает исследование системы с помощью ее графического модельного представления, которое начинается с общего обзора и затем детализируется, приобретая иерархическую структуру со все большим числом уровней. Для такого подхода характерны: разбиение на уровни абстракции с ограничением числа элементов на каждом из уровней (обычно от 3 до 9). Функциональный подход к моделированию. - предполагает построение схемы процесса в виде последовательности функций, с которыми связаны материальные и информационные объекты, используемые ресурсы, организационные единицы и т. п. 2. 1. Постановка задачи. Уточнение постановки задачи. 2. Анализ. Формулирование законов, связывающих основные параметры объекта. 3. Формализация. Запись в математических выражениях сфор- мулированных закономерностей. 4. Исследование. Исследование модели на основе сопоставления фактических показателей деятельности с расчетными по мо- дели ( теоретический или экспериментальный анализ). 5. Статистика. Накопление данных об изучаемом объекте и корректировка модели с целью введения новых факторов, данных, ограничений, критериев и т. п. 6. Применение. Применение модели для решения задач управления объектом. 7. Развитие. Развитие и совершенствование модели. 3. 1. Принцип информационной достаточности. При полном отсутствии информации об исследуемой системе построение ее модели невозможно. При наличии полной информации о системе ее моделирование бессмысленно. Существует некий критический уровень априорной информации о системе (уровень информационной достаточности), на основании 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 моделей. Этот принцип является ключевым. Речь идет о том, что создаваемая модель должна отражать в первую очередь те свойства реальной системы (или явления), которые влияют на выбранный показатель эффективности. Соответственно, при использовании какой-либо конкретной модели известны только некоторые аспекты реальности. Для более полного его изучения необходим ряд моделей, позволяющих отразить рассматриваемый процесс с разных сторон и с разной степенью детализации. 4. Принцип агрегирования. В большинстве случаев сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых достаточно некоторых стандартных математических схем. Принцип агрегации также позволяет очень гибко реконструировать модель в зависимости от задач исследования. 5. Принцип параметризации. В ряде случаев моделируемая система включает в себя относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определенным параметром, в том числе вектором. Такие подсистемы можно заменить в модели соответствующими числовыми значениями, а не описывать процесс их функционирования. При необходимости зависимость значений этих величин от ситуации может быть приведена в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Принцип параметризации позволяет сократить объем и продолжительность моделирования. Однако следует иметь в виду, что параметризация снижает соответствие модели. 4. Балансовые, Графические, Оптимизационные( те в своё время делятся на модели; классической оптимизации, математического программирования и модели теории оптимального управления) имитационные |