Организация процесса моделирования

Т. Построение моделей систем.

1. Аналитические и имитационные модели.

Модель - некий объект, который в определенных условиях может заменять оригинал, воспроизводя интересующие свойства и характеристики оригинала.

Выделяют два класса моделей: аналитические и имитационные.

В аналитических моделях поведение сложной системы записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий.

Наиболее полное исследование удается провести в том случае, когда получены явные зависимости, связывающие искомые величины с параметрами сложной системы и начальными условиями ее изучения. Однако это удается выполнить только для сравнительно простых систем. Для построения математических моделей имеется мощный математический аппарат. Наличие математического аппарата и относительная быстрота и легкость получения информации о поведении сложной системы способствовало повсеместному и успешному распространению аналитических моделей при анализе характеристик сложных систем. Когда явления в сложной системе настолько сложны и многообразны, что аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности, системный аналитик вынужден использовать имитационное моделирование.

В имитационной модели поведение компонент сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной системе.

Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии сложной системы, и фактическим значениям параметров системы отобразить реальные явления в системе и получить сведения о возможном поведении сложной системы для данной конкретной ситуации. Отмечается, что предсказательные возможности имитационного моделирования значительно меньше, чем у аналитических моделей.

Аналитическая модель имеет некоторые преимущества по сравнению с имитационной моделью.

Во-первых, аналитическая модель дает решение поставленной задачи в законченной форме.

Во-вторых, применение аналитической модели обеспечивает глубину анализа. С помощью аналитических моделей можно проводить исследование характеристик в некоторой области определения параметров, в которой модель адекватна описываемым явлениям или процессам.

Применение аналитических моделей позволяет получить решение в виде функциональной зависимости исследуемых характеристик от параметров модели.

К недостаткам аналитических моделей относится также и то, что простая модификация проекта или изменение предположений о функционировании элементов структуры может потребовать коренной перестройки модели, в то время как у имитационной модели потребуется изменить лишь входную информацию. Построить аналитическую модель для сложной системы очень трудно. При таком построении требуется принимать существенные упрощающие предположения, которые могут привести к тому, что построенная модель будет неадекватна описываемым процессам или явлениям. В этом смысле имитационные модели имеют преимущества, так как они могут быть построены в самых общих предположениях о функционировании системы. Следовательно, имитационные модели могут быть более адекватны.

 

2. Композиция дискретных систем.

В процессе составления имитационной модели любую задачу можно разбить на операции в соответствии с логикой её решения. А в таком случае процесс функционирования сложной системы представляется в виде последовательности операций как технологическая схема производственного процесса, процесса управления, обработки информации и прочее.

Активности – наименьшая единица работы.

Активность рассматривается как единый дискретный шаг. С каждой активностью связанно время выполнения. Независимо от содержания представляемой деятельности активность является единым динамическим объектом, указывающим на совершение некоторой единицы работы.

Процессы. Некоторый процесс может выступать в роли активности или субпроцесса в процессе более высокого уровня. Подобно активностям, процессы представляют собой единые динами­ческие объекты. Выполнение в вычислительной системе определенной операции с дисками можно рассматривать как процесс, включающий в себя активности установки головки записи-чтения, задержки на враще­ние носителя и передачи данных. Каждый процесс инициируется другим про­цессом, называемым инициатором. Инициатор может находиться как вне системы, так и внутри нее.

События. Событие представляет собой мгновенное изменение состояний некоторого объекта системы, который может быть как пассивным, так и активным. Окончание активности является событием, совершение которого может возбудить последующие активности. Такие события управляют следованием активностей внутри процесса и являются ло­кальными или внутренними событиями данного процесса. Начало вы­полнения активности находится в зависимости от наличия определенных условий, в число которых входит инициализация данной активности. Инициализа­ция активности является результатом окончания заранее указанных од­ной или нескольких активностей.

События можно разделить на две категории: события следования, которые управляют инициализацией активностей внутри данного процесса, и события изменения состояний, которые уп­равляют выполнением активностей, относящихся в общем случае к независимым процессам.

Описание процессов. Правила, описывающие поведение класса процессов, состоят из указаний активностей, входя­щих в процессы в определенных соотношениях следования, условий, управляющих их выполнением, и воздействий, оказываемых процесса­ми на атрибуты и состояния активных и пассивных объектов системы. Эти правила в совокупности называются описанием процесса. Построение модели состоит из решения двух основных задач:

Первая задача сводится к тому, чтобы описать правила, задающие различные виды процессов, происходящих в системе.

Вторая, наиболее трудная задача, заключается в том, чтобы указать значения атрибутов процессов или задать правила генерации этих значений.

Организация процесса моделирования

Алгоритмы моделирования дискретных систем делят на классы алго­ритмов, ориентированных на активности, события или процессы. Неза­висимо от класса, к которому относятся все эти алгоритмы, они на­правлены, прежде всего, на представление активностей. Активность является объектом, потребляющим время. Для моделирования систе­мы необходимо, чтобы время выполнения каждой активности в систе­ме было известно или могло быть вычислено.

 

3. Пример построения имитационной модели.

Построение имитационной модели системы с целью проведения расчетов характеристик надежности начинается с изучения структур­ной схемы системы и стратегии ее функционирования. Для представления схем системы используется аппарат теории графов. Элементы системы изображаются в виде вершин графа, связи между элементами - в виде дуг. После представить в виде функциональной зависимости (формализованное представление структуры системы) – для этого рекомендуют использовать аппарат алгебры логики. Используя этот аппарат, вероятностные характеристики надежности системы, такие как вероят­ность отказа или вероятность безотказной работы, вычисляют через логические функции работоспособности. Следующим этапом построения имитационной модели является отображение стратегии ее функционирования. На этом этапе осуществ­ляется построение динамической составляющей модели системы

Т. Содержательное описание сложной системы.

Наиболее важным этапом построения модели сложной системы является этап содержательного описания объекта моделирования. Работа на данном этапе построения модели сложной системы начинается с анализа постановки задачи. В качестве исходной информации при построении модели сложной системы используется сформулированная цель системного исследования. Совокупность сведений об объекте моделирования представляется в виде схем, текстов, таблиц экспериментальных данных, характеризующих анализируемую структуру и характер функционирования системы. Кроме того, при составлении модели должна учитываться информация о внешних воздействиях и параметрах окружающей среды.

На начальном этапе построения модели системы необходимо четко определить цель будущего исследования на модели, а затем в соответствии с этой целью переработать весь объем исходной информации и постараться восполнить недостающую информацию. Этот процесс называется составлением содержательного описания сложной системы. Рекомендуется следующая последовательность действий при составлении содержательного описания сложной системы: выбор показателей качества, отражающих цели моделирования; определение управляющих переменных, выбор состава контролируемых характеристик объекта моделирования; детализация описания режимов функционирования системы; представление информации о воздействии внешней среды.

 

1. Выбор показателей качества моделируемой системы.

Определяется теми задачами, для решения которых строится модель. Часто наблюдается тенденция имитировать все, что касается поведения объекта исследования. Однако такой подход неверен. При построении модели следует ориентироваться на решение лишь тех вопросов, которые сформулированы в постановке задачи, а не имитировать реальную систему во всех подробностях. На первом этапе решения задачи важно отделить главное, то, что действительно ведет к достижению сформулированной цели, от второстепенного. Выбор цели моделирования определяет характеристики, которые отражают поведение сложной системы. В дальнейшем вся работа сводится к выявлению и детализации тех аспектов функционирования системы, которые имеют отношение к выбранным показателям. Приведем конкретный пример. Пусть перед исследователем стоит задача анализа характеристик надежности системы. В этом случае в качестве показателей необходимо выбирать один или несколько из числа следующих: коэффициент готовности, вероятность выполнения задачи, возложенной на систему, вероятность безотказной работы, наработка на отказ и т.п. При этом не анализируется время выполнения задачи, средства, необходимые для ее решения, выделяемые ресурсы и пр.

 

2. Определение управляющих переменных системы.

На этом этапе изучается техническая документация, по которой прослеживается информация, относящаяся к управлению системой. Устанавливается состав управляемых и контролируемых характеристик объекта моделирования. Выделяются те характеристики управления системой и контроля за ее работой, которые имеют отношение к цели моделирования. Все составляющие функциональной зависимости, определяющие значение показателя качества системы, включаются в состав управляющих переменных и контролируемых характеристик объекта моделирования. На данном этапе важно заложить в модель следующую информацию: отметить наличие или отсутствие контроля за исправностью функционирования каждого из элементов, комплектующих систему; характер контроля (встроенный, периодический), если контроль периодический, то необходимо отметить время, через которое его проводят; полноту контроля; наличие профилактических мероприятий (плановых и аварийных), отметить частоту проведения плановых профилактик и т.д

 

3. Детализация описания режимов функционирования системы.

На данном этапе перерабатывается и дополняется имеющаяся информация для возможного выделения алгоритмов функционирования в каждом из режимов работы системы. Составляются временные диаграммы функционирования системы. Определяются наиболее неясные или сложные моменты функционирования компонент системы, устанавливается последовательность действий этих компонент, выделяются вероятные места возникновения конфликтных ситуаций и описывается принятый порядок их разрешения в системе. Продолжим рассмотрение примера по анализу надежности системы. Важно указать в какие периоды система работает под нагрузкой, когда она находится в нерабочем состоянии. Важно также знать характер и величину нагрузки, потому что от этого зависят процессы старения, протекающие в элементах. Могут быть ситуации, когда разные элементы функционируют по своей собственной программе.

 

4. Составление описания внешней среды.

На этом этапе необходимо провести исследование факторов, оказывающих воздействие на моделируемую систему. В состав модели включаются факторы, влияние которых необходимо учитывать с точки зрения сформулированной постановки задачи. В случае моделирования отдельных аспектов функционирования системы проводится исследовательская работа, цель которой состоит в определении алгоритмов взаимодействия системы с внешней средой. Иногда возможны модификация или пополнение состава управляющих переменных системы из-за детализации алгоритмов взаимодействия между системой и внешней средой.

Таким образом, на каждом шаге данного этапа перерабатывается и дополняется имеющаяся информация о поведении системы в соответствии с поставленными целями моделирования. Результатом является содержательное описание сложной системы, выполненное в терминах соответствующего языка. Информация, не относящаяся к задаче моделирования, отбрасывается.

Т. Определения системного анализа.

1. Системность - общее свойство материи. Признаки системности: структурированность системы, взаимосвязанность составляющих частей, подчиненность организации всей системы определенной цели.

Системность – общее свойство материи. Признаки системности: Современный этап развития теории и практики характеризуется повышением уровня системности. Свойство системности является всеобщим свойством материи. Ученые позволяют говорить о мире как о бесконечной иерархической системе систем. Части системы находятся в развитии, на разных стадиях развития, на разных уровнях системной иерархии и организации. Системность как всеобщее свойство материи проявляется через следующие составляющие: системность практической деятельности, системность познавательной деятельности и системность среды, окружающей человека. Отметим очевидные и обязательные признаки системности: структурированность системы, взаимосвязанность составляющих ее частей, подчиненность организации всей системы определенной цели. Части должны быть в определенной последовательности. - алгоритмичность. Выводы 1 - всякая деятельность алгоритмична. 2 - не всегда алгоритм реальной деятельности осознается. 3 - в случае неудовлетворенности результатом деятельности возможную причину неудачи следует искать в несовершенстве алгоритма. Таким образом, явная алгоритмизация любой практической деятельности является важным средством ее развития. Системными являются также результаты практической деятельности. Неудачи в решении тех или иных проблем связаны с отходом от системности, с игнорированием части существенных взаимосвязей компонентов системы. Разрешение возникшей проблемы осуществляется путем перехода на новый, более высокий уровень системности. В связи с этим можно отметить, что системность не столько состояние, сколько процесс. Свойство системности присуще процессу познания. Системны знания накопленные человечеством. В качестве особенности процесса познания отметим наличие аналитического и синтетического образов мышления. Анализ - это процесс, состоящий в разделении целого на части, в представлении сложного в виде совокупности более простых компонент. Но чтобы познать целое, сложное, необходим и обратный процесс - синтез. Это относится как к индивидуальному мышлению, так и к общечеловеческому знанию.

 

2. Развитие системных представлений. Становление системного анализа.

Первым в явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами поставил М. А. Ампер. Он впервые выделил кибернетику как специальную науку об управлении государством, обозначил ее место в ряду других наук и сформулировал ее системные особенности. Идеи системности применительно к управлению государством развивались в работах польского ученого Б. Трентовского. Он отмечал, что действительно эффективное управление должно учитывать все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления.

К числу основоположников теории систем можно отнести академика Е.С. Федорова. Развивая системные представления Федоров установил, ряд закономерностей развития систем, в частности им было замечено такое свойство систем как самоорганизация, способность к приспособлению, к повышению стройности.

А.А. Богданов в начале 20-го века начал создавать теорию организации (тектологию). Основная идея теории Богданова заключается в том, что все существующие объекты и процессы имеют определенный уровень организованности. Далее им отмечено, что уровень организованности тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств комплектующих элементов.

Идеи теории организации развивались в трудах И.И. Шмальгаузена, В.Н. Беклемишева и ряда других специалистов

Зарубежные ученые: Л. Берталанфи, который в 50-х годах двадцатого столетия организовал в Канаде центр системных исследований.

Н. Винера. В 1948 г. он опубликовал книгу "Кибернетика" и далее "Кибернетика и общество". В своих трудах он развивает идеи управления и связи в животном мире и машинах, анализирует с позиций кибернетики процессы происходящие в обществе. Н.Винером и его последователями было указано, что предметом кибернетики является исследование систем.

Советские ученые: работы академика А.И. Берга, академик А.Н. Колмогоров Имибыли сформулированы достаточно общие и полные определения кибернетики: "Кибернетика - это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами" (А.И. Берг); "Кибернетика - это наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих и использующих информацию" (А.Н. Колмогоров).

Исследования систем бельгийской школы во главе с И. Пригожиным. Ученые этой школы исследовали механизм самоорганизации систем. Они отмечают, что в результате взаимодействия с окружающей средой система может перейти в неравновесное состояние. В результате такого взаимодействия изменяется организованность системы. Переломные точки, в которых наблюдается неустойчивость неравновесных состояний, называются точками бифуркации. Таким образом, согласно теории И. Пригожина, материя не является пассивной субстанцией, ей присуща спонтанная активность.

 

3. Формулировка определения системного анализа

Системный анализ как дисциплина сформировался в результате возникновения необходимости исследовать и проектировать сложные системы, управлять ими в условиях неполноты информации, ограниченности ресурсов и дефицита времени. Аппарат дисциплин: исследование операций, теория оптимального управления, теория принятия решений, экспертный анализ, теория организации эксплуатации систем и т.д. Для решения поставленных задач использует всю совокупность формальных и неформальных процедур. системный анализ - междисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных технических, природных и социальных систем. Применение ЭВМ как инструмента решения сложных задач позволило перейти от построения теоретических моделей систем к широкому их практическому применению т.е. системный анализ - это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных систем - технических, экономических, экологических и т. д. Применительно к задачам исследования, проектирования и управления сложными системами проблема принятия решения связана с выбором определенной альтернативы в условиях различного рода неопределенности. Неопределенность обусловлена многокритериальностью задач оптимизации, неопределенностью целей развития систем, неоднозначностью сценариев развития системы, недостаточностью априорной информации о системе, воздействием случайных факторов в ходе динамического развития системы и прочими условиями, т.е. системный анализ можно определить как дисциплину, занимающуюся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы.

Главным содержанием дисциплины "са" являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых неформальные процедуры, представления здравого смысла и способы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математический аппарат.

 

4. Этапы системного анализа

- Построение модели. - Постановка задачи исследования. - Решение поставленной математической задачи.

СА - дисциплина синтетическая. Можно выделить три главных направления:

Построение модели, т. е. формализация изучаемой системы, процесса или явления. При построении модели осуществляется математическое описание явлений и процессов, происходящих в системе. Поскольку знание всегда относительно, то описание на любом языке не является полным. С другой стороны построении модели необходимо уделять внимание тем сторонам, которые интересуют исследователя. Все стороны существования системы не отразить. При проведении СА интересуются динамическим поведением системы. Причем, при описании есть первостепенные параметры и взаимодействия, а есть несущественные параметры. Т.о, качество модели определяется: 1_соответствием выполненного описания тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, 2_соответствием получаемых с помощью модели результатов ходу наблюдаемого процесса или явления. Построение матем мод есть основа всего СА, центральный этап исследования или проектирования любой сист.

Постановка задачи исследования. -формулируется цель анализа. Цель исследования предполагается внешним фактором по отношению к системе. Т.о, цель становится самостоятельным объектом исследования. Цель должна быть формализована. Задача СА состоит в проведении необходимого анализа неопределенностей, ограничений и формулировании, в конечном счете, некоторой оптимизационной задачи:

 

 

Здесь x - элемент некоторого нормированного пространства G определяемого природой мод,, где E - множество, которое может иметь сколь угодно сложную природу, определяемую структурой мод и особенностями исследуемой системы.

Решение поставленной математической задачи. Этот этап использует математические методы. Задачи СА могут иметь ряд особенностей, которые приводят к необходимости применения наряду с формальными процедурами эвристических подходов. Причины исп эврист подхода: 1_ недостаток априорной информации о процессах 2_большую размерность вектора x и сложность структуры множества G. Решение задач СА требует использования на каждом этапе исследования неформальных рассуждений. Ввиду этого проверка качества решения, его соответствие исходной цели исследования превращается в важнейшую теоретическую проблему.

 

Т. Процедуры системного анализа.

1. Изучение структуры системы, анализ ее компонентов, выявление взаимосвязей между компонентами системы.

Э лемент - простейшую неделимую часть системы - это предел членения системы с точки зрения решения конкретной задачи и поставленной цели. Подсистема - совокупность взаимосвязанных элементов, обладающая свойствами системы (свойством целостности), способная выполнять относительно независимые функции, подцели, направленные на достижение общей цели системы. Отличие подсистемы от простой группы элементов состоит в том, что для подсистемы формулируются подцели ее функционирования. Если же части системы не обладают свойством целостности и способностью выполнять независимые функции, а представляют собой совокупности однородных элементов, то такие части принято называть компонентами. Структура отражает определенные взаимосвязи, взаиморасположение составных частей системы, ее устройство, строение. Структура характеризует организованность системы, устойчивую упорядоченность ее элементов и связей. Связь -обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Связь характеризует одновременно и статическое строение системы, и динамическое ее поведение. Связь определяют как ограничение степени свободы элементов. Связь характеризуется направлением, силой и характером. По первому признаку связи делят на направленные и ненаправленные. По второму признаку различают сильные и слабые связи. По характеру выделяют связи подчинения, равноправные, генетические, связи управления. Различают также связи по направленности процессов - прямые и обратные. Обратные связи могут быть положительными, сохраняющими тенденции происходящих в системе изменений того или иного параметра, и отрицательными - противодействующими тенденциям изменения выходного параметра. Обратная связь направлена на сохранение, стабилизацию требуемого значения параметра. Обратная связь является основой приспособления систем к изменяющимся условиям существования, основой саморегулирования и развития систем. цель системы - желательные состояния или результаты поведения системы. Глобальная цель системы - конечное состояние, к которому стремится система в силу своей структурной организации. Цель достигается путем решения задач. Задачи системы - цели, которые желательно достичь к определенному моменту времени в пределах определенного периода функционирования системы. Для описания системы создается ее модель. Модель - это отражение структуры системы, ее элементов и взаимосвязей направленное на отображение определенной группы свойств. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Структурные представления являются средством исследования систем. Сетевые структуры представляют отображение взаимосвязи объектов между собой. Их применяют для представления организационных структур, для изображения структурных схем систем, для представления информационного обеспечения и т.д. С помощью сетевых структур отображаются пространственные взаимосвязи между элементами, как правило, одного иерархического уровня. Различают следующие виды сетевых структур. Линейные структуры со строго упорядоченным взаимоотношением элементов "один к одному". Древовидная структура представляет собой объединение многих линейных подструктур. Кольцевая структура (циклическая) имеет замкнутые контуры в соответствующих графах. С помощью циклических структур изображаются схемы циркуляции информации в системах. Обобщенная сетевая структура характеризуется многочисленными межэлементными связями. Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве. Применяются для описания подчиненности элементов в структурах управления. На данном этапе необходимо. осуществить структурную декомпозицию системы. Основное содержание процедур, выполняемых на данном этапе, состоит в том, чтобы подготовить информацию к проведению работ по построению модели системы.

2. Сбор данных о функционировании системы. Исследование информационных потоков.

Чтобы построить модель системы нужно знать структуры системы и ее параметры. Поэтому следующим этапом работ при проведении системного анализа является сбор данных о функционировании системы и исследование информационных потоков.

Внешние параметры системы - характеристики функционирования системы, служащие показателями качества ее работы как единого целого. Пример внешних параметров: параметры АС: общая производительность системы по обработке данных; объем передаваемой информации; Внутренние параметры системы - характеристики, показывающие особенности технических решений, принятых при организации системы в целом и отдельных технических средств, входящих в состав системы, а также в совокупности влияющие на значения внешних параметров системы. Пример: АС: способ кодирования информации; вид приоритетности при приеме и обработке информации от различных источников; Параметры отражают свойства системы. Анализ информационных потоков позволяет выявить схему работы объектов управления, обеспечивает информационное отображение объекта управления, взаимосвязь между его элементами, структуру и динамику информационных потоков. Изучаются формы документов и недокументированных сообщений. Анализ информационных потоков осуществляется с помощью специально разработанных методов: Графический метод применяется для описания потоков информации главным образом на макроуровне, когда решается задача анализа общей схемы работы объектов управления.

Метод с использованием сетевой модели: в качестве события сетевой модели фигурирует определенный документ. Если документ представляет собой результат выполнения какой либо работы, то он является конечным, если же он будет использоваться в дальнейшем ходе выполнения работ, такой документ будет начальным.

Графоаналитический метод основан на анализе матрицы смежности информационного графа. В данном случае исходными для анализа информационных потоков являются данные о парных отношениях между наборами информационных элементов, формализуемые в виде матрицы смежности. Под информационными элементами понимают различные типы входных, промежуточных и выходных данных. Матрица смежности - квадратная бинарная матрица с количеством строк (и столбцов) равным количеству информационных элементов.

Метод с использованием графов типа "дерево" применяют для описания системы потоков информации. Строится граф взаимосвязи показателей и так называемые графы расчетов, описывающие преобразование информации в процессе формирования отдельных показателей. При построении дерева взаимосвязи показателей ребра ориентируют с учетом иерархии от исходных к результирующим.

3. Наблюдения и эксперименты над анализируемой системой.

Наблюдения с целью сбора данных могут проводиться в процессе функционирования системы, либо же для сбора данных организуются специальные экспериментальные исследования. В первом случае говорят, что данные получены в результате пассивного эксперимента. Во втором случае имеет место активный эксперимент. Активный эксперимент проводится по специально составленному плану с использованием методов планирования эксперимента. При этом предусматривается возможность изменения входных параметров, влияющих на процесс функционирования системы. Исследуется изменение выходных параметров системы в зависимости от уровней входных параметров. Результаты испытаний фиксируются с помощью измерений, т.е. изображения результатов опыта в виде символов, номеров или чисел. Измерение - это алгоритмическая операция, которая данному наблюдаемому состоянию системы или процесса ставит в соответствие определенное обозначение: число, номер или символ. Такое соответствие обеспечивает то, что результаты измерений содержат информацию об исследуемой системе. Требуемая информация в виде оценок параметров получается путем преобразования результатов измерения, или, как еще говорят, с помощью обработки экспериментальных данных.

4. Построение моделей. Проверка адекватности модели, анализ ее неопределенности и чувствительности, непротиворечивость, реалистичность, работоспособность модели.

Моделью называют некий объект, который в определенных условиях может заменять оригинал, воспроизводя интересующие свойства и характеристики оригинала. Мод бывают материальные и абстрактные. Разновидностью абстрактных моделей являются математические модели. Построение математической мод системы есть процесс формализации определенных сторон существования, жизнедеятельности системы, ее поведения, с точки зрения конкретной решаемой задачи. Различают статические и динамические модели. Статическая мод отражает конкретное состояние объекта.. Динамическая мод описывает процесс изменения состояний системы. Цели СА - изучение характеристик системы, прогнозировании путей развития системы, сравнении вариантов развития и т.п. М всегда должна быть конкретной, нацеленной на решение поставленной задачи. Типы математических м.: аналитические и имитационные. В аналитических м поведение сложной системы записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. имитационное моделирование В имитационной м поведение компонент сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной системе. Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии сложной системы, и фактическим значениям параметров системы отобразить реальные явления в системе и получить сведения о возможном поведении сложной системы для данной конкретной ситуации. Проверить адекватность м это значит установить, насколько хорошо м описывает реальные процессы, происходящие в системе, насколько качественно она будет прогнозировать развитие данных процессов. Непротиворечивость м - проверка факта: дает ли м не противоречащие логике результаты при вариации величин важнейших параметров. Для проверки непротиворечивости м в первую очередь анализируют, какие результаты дает м при нулевых значениях входных параметров, в том числе в нулевой момент времени, далее исследуется состояние модели на границе области определения входных параметров, например, в точке бесконечность, если она входит в область определения. Анализ неопределенности модели т.к. м системы только стремится отобразить реальность, то неизбежно существование упрощений, допущений и идеализаций сложных процессов и явлений, происходящих в системе. Следствие- неопределенности в итоговых результатах, Выделяют 3 источника: обусловленные неполнотой моделей, неадекватностью моделей и неопределенностью исходных параметров. неполнота м: при разработке модели системы были не учтены отдельные особенности существования и развития систем. неадекватностью моделей - последовательность событий и логические особенности функционирования систем, не точно отражают реальность. неопределенность исходных параметров -параметры различных моделей точно неизвестны. Причина: недостаточность данных, невозможность точного описания поведения персонала, наличие допущений. Анализ чувствительности -процедура оценки влияния допусков входных параметров на ее выходные характеристики. Если в ходе проверки м установлено, что ряд вх параметров приводят к незначительным изменениям то данные вх параметры можно вывести из модели. Таким образом, анализ чувствительности модели может привести к упрощению модели и исключению из нее незначимых факторов. Реалистичность – ответ на вопрос: соответствует ли модель тем частным случаям, для которых уже имеются фактические данные. Работоспособность выяснение, насколько модель практична и удобна в эксплуатации.1_ модель должна обеспечивать результат за разумное время. 2_, трудозатраты и ресурсы, требуемые для эксплуатации модели, должны укладываться в установленные лимиты машинного времени и фонда зарплаты. Должно выполняться условие практической целесообразности.

5. Исследование ре

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: