Моделирование система, лекция. Моделирование систем Лекция Классификация, характеристики моделей. Понятие о системе. Основные определения
 Скачать 0.7 Mb.
|
Моделирование системЛекция 1. Классификация, характеристики моделей. Понятие о системе. Основные определенияПроблема – различие в желаемом и действительном положении дел. Проблема может быть определена так же как состояние неудовлетворенной потребности. Математически можно определить проблему следующим образом: Pt = At – At0 где At - действительное состояние в момент времени t; At0- желаемое состояние в момент времени t. Основные определенияОбъект – это то, на что направлена человеческая деятельность. Моделью называют некий объект – заместитель, который в определенных условиях может заменять объект – оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала. Цель – заранее мыслимый результат сознательной деятельности человека или группы людей. Цель определяется как субъективный образ (абстрактная модель), несуществующего, но желаемого состояния среды, решающего возникающую проблему. Схема получения знанийОбъект Теория Эксперимент Аналогия Гипотеза Моделирование Логические схемы Модели база для эксперимента Основные определенияГипотеза – определенное предсказание, основанное на небольшом количестве опытных данных, наблюдениях и интуиции. Ее подтверждение базируется на экспериментальных исследованиях. Аналогия – метод суждения о каком-либо частном сходстве ряда объектов, позволяющий сделать выводы о сходстве этих объектов в других отношениях. Логические схемы – это схемы, которые позволяют отражать реальный мир на основе гипотез и аналогий. Они должны быть наглядны и понятны. Понятия теории моделированияМоделирование – метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее модели. Моделирование является эффективным методом познания природы и замещает один объект другим с целью получения знаний о важнейших свойствах объекта оригинала с помощью объекта-модели. Цели и задачи моделированияОбъект Информация Окружающая среда Познавательная Прагматическая модели Модель реальность Цель теоретическая Цель практическая Модель реальность Цели и задачи моделированияПознавательная цель использования модели – получение форм организации и представления знаний, средствами соединения знаний новых с имеющимися, т.е. приближение модели к реальности. Прагматическая цель – разработка средств управления и организации практической деятельности путем представления образцово-правильных действий (планы, законы, программы). Теория подобияТеория подобия - наука об условиях подобия явлений, процессов, объектов, служит основой моделирования. Предметом теории подобия является установление подобия критериев различных явлений и изучение с помощью этих критериев свойств самих явлений. Физические явления, процессы или системы подобны, если в сходственные моменты времени в соответствующих точках пространства значения переменных величин, характеризующих состояние одной системы, пропорциональны соответствующим величинам другой системы. Коэффициенты пропорциональности для каждой из величин называется коэффициентом подобия. Основная классификация методов моделирования и подобияМысленное Идеально-теоретическое (I) Аналитическое (II) Материальное (III) Детерминированное () В натуральном времени (t1) В измеренном времени (t2) Стохастическое () Обобщенное () 1. Наглядное 2. Символическое знаковое 3. Математическое мысленное 4. Натурное 6. Аналоговое и цифровое 5. Физическое а). гипотезы б). наглядные аналоги в). макеты а). упорядоченная запись б). топологическая запись в). графическая запись г). условное в). экономическое а). производственное экспериментальное б). обобщение натурных данных а). схема замещения б). программные решения в). обобщение производственного а). временное б). пространственно- временное в). пространственное а). аналоговое прямое и структурное б). цифровое в). гибридное г). Функциональное кибернетическое Подобие и моделирование А. Полное Б. Неполное В. Приближенное Виды моделированияВ стохастических моделях неизвестные факторы – это случайные величины, для которых известны функции распределения и различные статистические характеристики (математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение и т.п.). В имитационных моделях реальный процесс разворачивается в машинном времени, и прослеживаются результаты случайных воздействий на него, например, организация производственного процесса. В детерминированных моделях неизвестные факторы не учитываются. В динамических моделях, в отличие от статических линейных и нелинейных моделей, учитывается фактор времени. Виды моделированияРазличают материальное и мысленное моделирование. Материальное моделирование, в свою очередь, делится на физическое и аналоговое. От предметного моделирования принципиально отличается мысленное моделирование, которое основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой. Основным типом мысленного моделирования является знаковое моделирование. Знаковым называется моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов. Математическая модель – модель объекта, процесса или явления, представляющая собой математические закономерности, с помощью которых описаны основные характеристики моделируемого объекта, процесса или явления. Понятие системыСистема - представляет собой совокупность взаимосвязанных элементов, которые объединены единством цели и функциональной целостностью, и при этом свойство самой системы не сводится к сумме свойств элементов. Систему (S) можно определить как средство достижения цели Z. Как правило, любая исследуемая система представляет собой элемент системы более высокого порядка (надсистемы), и в результате анализа целей в свою очередь может быть разбита на подсистемы. Виды системСреда (SR) есть совокупность всех объектов, применение свойств которых влияет на систему, а так же тех объектов, чьи свойства меняются в результате поведения системы. Наблюдатель (N) выделяет систему из среды для достижения поставленной цели, при этом может: отнести себя к среде и представить систему как полностью изолированную от среды (замкнутая система); включить себя в систему и учитывать свое влияние на нее; выделить себя из системы и из среды и рассматривать ее как постоянно взаимодействующую со средой (открытая система). Состав системыПри выделении системы из среды наиболее целесообразно представить ее в виде модели. Модель описывается на языке наблюдателя L(n). При более детальном рассмотрении системы необходимо учитывать ее внутреннее устройство. В состав системы могут входить элементы, компоненты и подсистемы. Под элементом (А) понимают простейшую, неделимую часть, предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения решения задачи, поставленной цели. Элементы обладают определенными свойствами (атрибутами) – Q(A) . Объединение совокупности однородных элементов, не имеющих какой-то цели, называют компонентами системы. Тогда подсистема – относительно независимая часть системы, обладающая ее свойствами, и в частности имеющая подцель, на достижение которой ориентирована подсистема. Связи в системеОсновная трудность в построении модели системы заключается в сложности разбиения целостной системы на части в соответствии с подцелями системы и определения элементов. Для достижения цели необходимо объединить определенным образом все элементы системы и определить их взаимодействия (связь). Связь (R) – определяют как ограничение степени свободы элементов и характеризуются направлением, силой, характером (видом)
По второму – на сильные и слабые (возможно выделение количественной шкалы). По характеру различают связи подчинения, порождения (генетические связи), равноправные, связи управления. Важную роль при управлении системами имеет понятие обратной связи Обратная связь является основой саморегулирования, развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования. Все связи R обладают свойствами (атрибутами) связей Q(R). Исследование системыМоделирование системыРеализация и развитие системыПример исследования системы на интеллектуальной нейросетевой моделиДинамическая модель телекоммуникационной системы с набором контролируемых параметров |