Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем (3-е изд., 2001) (1186218), страница 7

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 7)

Совершенст­вуется и само понятие моделирования. Если раньше моделированиеозначало реальный физический эксперимент либо построение маке­та, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появи­лись новые виды моделирования, в основе которых лежит постанов­ка не только физических, но также и математических эксперимен­тов.Познание реальной действительности является длительными сложным процессом. Определение качества функционированиябольшой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмовповедения, построение системы S в соответствии с поставленнойперед нею целью — основная проблема при проектировании со­временных систем, поэтому моделирование можно рассматриватькак один из методов, используемых при проектировании и исследо­вании больших систем.Моделирование базируется на некоторой аналогии реальногои мысленного эксперимента. Аналогия — основа для объясненияизучаемого явления, однако критерием истины может служить то­лько практика, только опыт.

Хотя современные научные гипотезымогут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируют­ся на широких практических знаниях. Для объяснения реальныхпроцессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ста­вится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассужде­ния, которые логически подтверждают их правильность. В широкомсмысле под экспериментом можно понимать некоторую процедуруорганизации и наблюдения каких-то явлений, которые осуществля­ют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их.Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблю­дает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмеши­вается и организует протекание процесса.

В последнее время рас­пространен активный эксперимент, поскольку именно на его основеудается выявить критические ситуации, получить наиболее интерес­ные закономерности, обеспечить возможность повторения экспери­мента в различных точках и т. д.26В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель,имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качест­ве, которое характеризует реальный объект.

Объективно реальныйобъект обладает некоторой формальной структурой, поэтому длялюбой модели характерно наличие некоторой структуры, соответ­ствующей формальной структуре реального объекта, либо изуча­емой стороне этого объекта.В основе моделирования лежат информационные процессы, по­скольку само создание модели М базируется на информации о ре­альном объекте. В процессе реализации модели получается инфор­мация о данном объекте, одновременно в процессе экспериментас моделью вводится управляющая информация, существенное ме­сто занимает обработка полученных результатов, т. е. информациялежит в основе всего процесса моделирования [36,37].Характеристики моделей систем.

В качестве объекта моделирова­ния выступают сложные организационно-технические системы, ко­торые можно отнести к классу больших систем. Более того, посвоему содержанию и созданная модель М также становится систе­мой S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем,для которых характерно следующее [35, 37].1. Цель функционирования, которая определяет степень целена­правленности поведения модели М.

В этом случае модели могутбыть разделены на одноцелевые, предназначенные для решенияодной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рас­смотреть ряд сторон функционирования реального объекта.2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является сово­купностью отдельных элементов и связей между ними, можнооценить по общему числу элементов в системе и связей между ними.По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерар­хии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, рядвходов и выходов и т. д., т.

е. понятие сложности может бытьидентифицировано по целому ряду признаков.3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модельМ является одной целостной системой S(M), включает в себябольшое количество составных частей (элементов), находящихсяв сложной взаимосвязи друг с другом.4. Неопределенность, которая проявляется в системе: посостоянию системы, возможности достижения поставленной цели,методам, решения задач, достоверности исходной информации ит.

д. Основной характеристикой неопределенности служит такая ме­ра информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценитьколичество управляющей информации, необходимой для достиже­ния заданного состояния системы. При моделировании основнаяцель — получение требуемого соответствия модели реальномуобъекту и в этом смысле количество управляющей информациив модели можно также оценить с помощью энтропии и найтито предельное минимальное количество, которое необходимо для27получения требуемого результата с заданной достоверностью.

Та­ким образом, понятие неопределенности, характеризующее боль­шую систему, применимо к модели М и является одним из ееосновных признаков [35].5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффектив­ность достижения системой поставленной цели. В зависимости отналичия случайных воздействий можно различать детерминирован­ные и стохастические системы, по своему поведению — непрерыв­ные и дискретные и т. д. Поведенческая страта рассмотрения систе­мы S позволяет применительно к модели М оценить эффективностьпостроенной модели, а также точность и достоверность полученныхпри этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обя­зательно совпадает с поведением реального объекта, причем частомоделирование может быть реализовано на базе иного материаль­ного носителя [44].6.

Адаптивность, которая является свойством высокоорганизо­ванной системы. Благодаря адаптивности удается приспособитьсяк различным внешним возмущающим факторам в широком диапа­зоне изменения воздействий внешней среды. Применительно в мо­дели существенна возможность ее адаптации в широком спектревозмущающих воздействий, а также изучение поведения моделив изменяющихся условиях, близких к реальным. Надо отметить, чтосущественным может оказаться вопрос устойчивости модели к раз­личным возмущающим воздействиям. Поскольку модель М —сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее сущест­вованием, т.

е. вопросы живучести, надежности и т. д. [50, 54].7. Организационная структура системы моделирования, кото­рая во многом зависит от сложности модели и степени совершенст­ва средств моделирования. Одним из последних достижений в об­ласти моделирования можно считать возможность использованияимитационных моделей для проведения машинных экспериментов.Необходимы оптимальная организационная структура комплексатехнических средств, информационного, математического и про­граммного обеспечений системы моделирования S'(M), оптималь­ная организация процесса моделирования, поскольку следует об­ращать особое внимание на время моделирования и точность полу­чаемых результатов.8.

Управляемость модели, вытекающая из необходимости обес­печивать управление со стороны экспериментаторов для получениявозможности рассмотрения протекания процесса в различных усло­виях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многихуправляемых параметров и переменных модели в реализованнойсистеме моделирования дает возможность поставить широкий экс­перимент и получить обширный спектр результатов [16, 45]. Управ­ляемость системы тесно связана и со степенью автоматизациимоделирования. В настоящее время получили применение системымоделирования, отличающиеся высокой степенью автоматизации28процесса моделирования, когда наряду с программными средст­вами управления машинным моделированием используется возмо­жность мультимедийного общения исследователя с процессом мо­делирования.9.

Возможность развития модели, которая исходя из современ­ного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системымоделирования S(M) для исследования многих сторон функциони­рования реального объекта. Однако нельзя при создании системымоделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня.Необходимо предусматривать возможность развития системы мо­делирования как по горизонтали в смысле расширения спектраизучаемых функций, так и по вертикали в смысле расширения числаподсистем, т. е. созданная система моделирования должна позво­лять применять новые современные методы и средства. Естествен­но, что интеллектуальная система моделирования может функци­онировать только совместно с коллективом людей, поэтому к нейпредъявляют эргономические требования [45, 50, 54].Цели моделирования систем.

Одним из наиболее важных аспек­тов построения систем моделирования является проблема цели.Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставитперед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем примоделировании — это проблема целевого назначения. Подобиепроцесса, протекающего в модели М, реальному процессу являетсяне целью, а условием правильного функционирования модели, и по­этому в качестве цели должна быть поставлена задача изучениякакой-либо стороны функционирования объекта.Для упрощения модели М цели делят на подцели и создаютболее эффективные виды моделей в зависимости от полученныхподцелей моделирования.

Можно указать целый ряд примеров це­лей моделирования в области сложных систем. Например, для АСУпредприятием весьма существенно изучение процессов оператив­ного управления производством, оперативно-календарного плани­рования, перспективного планирования и здесь также могут бытьуспешно использованы методы моделирования [11, 35, 37].Если цель моделирования ясна, то возникает следующая пробле­ма, а именно проблема построения модели М. Построение моделиоказывается возможным, если имеется информация или выдвинутыгипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров ис­следуемого объекта. На основании их изучения осуществляетсяидентификация объекта. В настоящее время широко применяютразличные способы оценки параметров: по методу наименьшихквадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские,марковские оценки [10, 13, 18, 22].Если модель М построена, то следующей проблемой можносчитать проблему работы с ней, т.

Характеристики

Список файлов книги