Классификация видов моделирования
Классификация видов моделирования.
Будем давать классификации в зависимости от характера изучаемых процессов в системе
Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т.е. такие процессы в которых отсутствуют всякие случайные величины и даже случайные процессы.
Стохастическое моделирование - отображают вероятностные процессы и события.
Статическое моделирование служит для описаний поведения объекта в какой-либо момент времени.
Динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени.
Дискретное моделирование служит для отображения объекта в определенный момент времени.
Непрерывное моделирование позволяет отображать непрерывный процесс в системе.
Рекомендуемые материалы
Под математическим моделированием будем понимать процесс установления данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели позволяет получить характеристики реального объекта.
Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так от целей моделирования. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с определенной степенью приближения.
>>В аналитике главное, что мы можем описать модель формулами.
Аналитическое моделирование – математическая формализация, изменение свойств объекта во времени.
Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраические, интегро-дифференцированные, конечно разностные) и логических условий.
Аналитическая модель может быть исследована 3-мя способами:
1. аналитическим способом – стремятся получить в общем виде зависимость от исходных характеристик;
2. численным способом – когда нельзя решить в общем виде, то получаем результаты для конкретных начальных данных;
3. качественный способ – не имея решения управления в общем виде, мы можем найти некоторые свойства решения;
Информация в лекции "2.0 Раздробленность на Руси" поможет Вам.
>> Имитационное моделирование хуже аналитического. Последнее – самое лучшее.
При имитационном моделировании реализующий модель алгоритм воспроизводит процесс функционирования системы во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс с сохранением их логической структуры и последовательности протекании во времени, что позволяет по исходным данным получить сведения о состоянии процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы.
Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим, является возможность решения более сложных задач. Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики системы и её элементов, многочисленные случайные воздействия.
Когда результаты, получаются при воспроизведении на имитационной модели процесса функционирования системы, являются реализациями случайных величин и функций, тогда для нахождения характеристик процесса, требуется его многократное воспроизведение с последующей статической обработкой.
Комбинированное моделирование при анализе системы позволяет определить достоинства его компонентов. Обычно проводят декомпозицию процесса функционирования объекта на составляющие подпроцессы.
>> Чем больше аналитики, тем ближе результат.
