Принципы моделирования

Содержание
Введение…………..……………….…………....…………………….… 3
1. Определения моделирования……….…………………………..…... 4
2. Принципы моделирования………….………………………...…….. 5
3. Выбор различных видов моделей…………………………...……… 7
Заключение...……………….………....................................................... 9
Список литературы………....……………………………...……...….. 10
Введение
Современный этап развития человечества отличается тем, что на смену века энергетики приходит век информатики. Происходит интенсивное внедрение новых информационных технологий во все сферы человеческой деятельности. На базе знаний формируются новые информационные ресурсы общества. Формирование и получение новых знаний должно базироваться на строгой методологии системного подхода, в рамках которого особое место занимает модельный подход. Возможности модельного подхода крайне многообразны как по используемым формальным моделям, так и по способам реализации методов моделирования. Физическое моделирование позволяет получить достоверные результаты для достаточно простых систем. Сложные по внутренним связям и большие по количеству элементов системы экономически трудно поддаются прямым способам моделирования и зачастую для построения и изучения переходят к имитационным методам. Появление новейших информационных технологий увеличивает не только возможности моделирующих систем, но и позволяет применять большее многообразие моделей и способов их реализации. Совершенствование вычислительной и телекоммуникационной техники привело к дальнейшему развитию методов машинного моделирования, без которых невозможно изучение процессов и явлений, а также построение больших и сложных систем. Поэтому дисциплина «Моделирование систем» стала базовой в структуре подготовки бакалавров и специалистов по ряду направлений высшего профессионального образования. Среди этих направлений прежде всего следует отметить «Информатика и вычислительная техника» В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на общей теории моделирования.
1. Определения моделирования
Моделированием называют построение модели того или иного явления реального мира. В общем виде модель - это абстракция реального явления, сохраняющая его существенную структуру таким образом, чтобы ее анализ дал возможность определить влияние одних сторон явления на другие или же на явления в целом. В зависимости от логических свойств и связей моделей с отображаемыми явлениями можно все модели разделить на три типа: изобразительные, аналоговые и математические.
Изобразительная модель отражает внешние характеристики явления и подобна оригиналу. Это наиболее простая и конкретная модель. Являясь в общем описательной моделью, она, как правило, не дает возможности установить причинные связи явления и соответственно определить или предсказать последствия изменений различных параметров явления. Характерная особенность такой модели - близкое совпадение ее свойств со свойствами отображаемого объекта. Эти свойства обычно подвергаются метрическому преобразованию, т.е. берется определенный масштаб.
В аналоговых моделях свойство данного явления отображается посредством свойств другого явления. Так, например, любая диаграмма представляет аналоговую модель некоторого явления. К аналоговым моделям относятся также морские карты, на которых совокупностью условных обозначений отображается совокупность свойств той или иной акватории. Преимущество аналоговой модели перед изобразительной состоит в том, что она позволяет отображать динамику явления. Другим преимуществом является большая универсальность этой модели: путем ее изменения можно отобразить различные процессы данного явления.
2. Принципы моделирования
Моделирование сложных систем основано на некоторых основных принципах, к которым относятся:
1. Принцип информационной достаточности – моделирование не имеет смысла, если известно все о моделируемом объекте, но моделирование невозможно, если известно слишком мало, информации должно быть достаточно для моделирования;
2. Принцип осуществимости – модель должна обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся от нуля, и за конечное время;
3. Принцип множественности моделей – один и тот же объект может быть смоделирован разными способами, в разных его моделях главное внимание будет уделять разным сторонам моделируемого объекта, будет использоваться разный набор исходных характеристик;
4. Принцип агрегирования – представление сложной системы состоящей из агрегатов (подсистем), для адекватного математического описания которых могут быть использованы стандартные математические схемы;
5. Принцип параметризации – моделируемая система может иметь в своём составе некоторые относительно изолированные подсистемы, характеризующиеся определённым параметром, в том числе векторным, которые можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования, что облегчает моделирование, но снижает адекватность модели;
6. Принцип иерархической организации – представление многообразия окружающей природы в виде соподчиненных друг другу естественных и искусственных систем;
7. Принцип несовместимости – чем глубже анализируется реальная сложная система, тем менее определенны наши суждения о ее поведении. Иными словами, сложность системы и точность, с которой ее можно анализировать, связаны обратной зависимостью;
8. Принцип контринтуитивного поведения сложной системы – невозможно дать удовлетворительный прогноз о поведении сложной системы на достаточно большом промежутке времени, опираясь только на собственный опыт и интуицию; наша интуиция «воспитана» на общении с простыми системами, где связи элементов практически всегда удается проследить, и контринтуитивность поведения сложной системы состоит в том, что она реагирует на воздействия совсем иным образом, чем это нами интуитивно ожидалось.
3. Выбор различных видов моделей
Моделирование - это замещение исследуемого объекта (оригинала) его условным образом или другим объектом (моделью) и изучение свойств оригинала путем исследования свойств модели. Очевидно, что действительная польза от моделирования может быть получена только при соблюдении двух условий:
– модель обеспечивает корректное (или, как говорят, адекватное) отображение свойств оригинала, существенных с точки зрения исследуемой операции;
– модель позволяет устранить проблемы, присущие проведению измерений на реальных объектах.
В зависимости от способа реализации, все модели можно разделить на два больших класса: физические и математические.
Специальные виды моделей:
– игровые – учитывающие действия противника
qмодели экономических ситуаций
qмодели военных действий
qспортивные игры
qтренинги персонала
– имитационные
– нельзя заранее вычислить или предсказать поведение системы;
– можно имитировать её реакцию на внешние воздействия;
– максимальный учет всех факторов;
Примеры:
– qиспытания лекарств на мышах, обезьянах, …
– qматематическое моделирование биологических систем
– qмодели бизнеса и управления
– qмодели процесса обучения
Модели по характеру связей
– детерминированные;
– связи между входными и выходными величинами жестко заданы;
– при одинаковых входных данных каждый раз получаются одинаковые результаты.
Примеры:
– q движение тела, брошенного под углом к горизонту
– q расчеты по известным формулам
– q модель штатной работы механизма
– вероятностные (стохастические)
учитывают случайность событий в реальном мире
при одинаковых входных данных каждый раз получаются немного разные результаты
Примеры:
– q движение тела с учетом ветра
– q броуновское движение частиц
– q влияние волн на судно
– q моделирование действий человека
Модели по фактору времени:
– статические – описывают оригинал в заданный момент времени
qсилы, действующие на тело в состоянии покоя
qрезультаты осмотра врача
qфотография– динамические
qмодель движения тела
qявления природы (молния, землетрясение, цунами)
ЗаключениеМодель – представление объекта, системы или понятия (идеи) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.
Польза от моделирования может быть достигнута только при соблюдении следующих достаточно очевидных условий:
- модель адекватно отображает свойства оригинала, существенных с точки зрения цели исследования;
-модель позволяет устранять проблемы, присущие прове6дению измерений на реальных объектах.
При экспериментировании с моделью сложной системы можно получить больше информации о внутренних взаимодействующих факторах системы, чем при манипулировании с реальной системой благодаря изменяемости структурных элементов, легкости изменения параметров модели и т.д.
Список литературы
1. Автоматизация проектирования вычислительных систем. Языки, моделирование и базы данных / ред. М. Брейер. - М.: Мир, 2015. - 463 c.
2. Азиз, Х. Математическое моделирование пластовых систем / Х. Азиз. - М.: Регулярная и хаотическая динамика, Институт компьютерных исследований, 2017. - 229 c.
3. Афонин, В. В. Моделирование систем / В.В. Афонин, С.А. Федосин. - М.: Интернет-университет информационных технологий, Бином. Лаборатория знаний, 2015. - 232 c.
4. Бахвалов, Л. Моделирование систем / Л. Бахвалов. - М.: Горная книга, 2015. - 878 c.
5. Борис, Яковлевич Советов Моделирование систем 7-е изд. Учебник для академического бакалавриата / Борис Яковлевич Советов. - М.: Юрайт, 2015. - 206 c.
6. Варфоломеев, В. И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем. Практикум / В.И. Варфоломеев, С.В. Назаров. - М.: Финансы и статистика, 2013. - 264 c.
7. Василий, Дмитриевич Боев Имитационное моделирование систем. Учебное пособие для прикладного бакалавриата / Василий Дмитриевич Боев. - М.: Юрайт, 2017. - 969 c.
8. Герман-Галкин, С. Г. Компьютерное моделирование полупроводниковых систем в MatLab 6.0 + дискета / С.Г. Герман-Галкин. - М.: Корона-Принт, 2017. - 320 c.