Файл: Моделирование систем: понятие, цели и виды.pdf

2.1. Цели моделирования систем управления

Одним из больше значимых качеств построения систем моделирования является неувязка цели. Любую модель стрят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, в последствие сего 1 из основных задач при моделировании — это неувязка целевогомотивированного назначения. Однообразие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и в следствие этого в качестве цели должна быть поставлена задача изучения стороны функционирования объекта.

Для упрощения модели М цели делят на подцели и проделывают более действующие виды моделей в зависимости от обретенных подцелей моделирования. Вполне вероятно продемонстрировать целый ряд примеров целей моделирования в области сложных систем. К примеру, для предприятием довольно значимо изучение процессов оперативного управления созданием, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования и здесь ещё имеют все шансы быть успешно использованы методы моделирования.

В случае в случае если задачка моделирования ясна, то бывает замечена будущая неувязка, а как один неувязка построения модели М. Построение модели как оказалось возможным, в случае в случае если имеется информация или же же выдвинуты предположения относительно структуры, алгоритмов и данных исследуемого объекта. На основании их изучения наполняется идентификация объекта. В настоящее время широко применяется любые способы оценки данных: по методике наименьших квадратов, по методике максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.

В случае если модель М построена, то надлежащей задачей возможно считать делему работы с ней, т. е. реализацию модели, главные задачки которой — минимизация времени получения конечных peзультатов и обеспечивание их достоверности.

Для верно построенной модели М свойственным считается то, собственно что она выявляет только те закономерности, которые необходимы исследователю, и не оценивает качества системы S, не немаловажные для предоставленного изучения. Идет по стопам обозначить, собственно что чудак и модель обязаны быть в одно и тоже время сходны по одним симптомам и различны по иным, собственно что разрешает отметить более значимые изучаемые качества. В данном значении модель выступает как кое-какой “заместитель” оригинала, обеспечивающий фиксацию и исследование только кое-каких качеств реального объекта.

В 1 случаях более трудной как оказалось идентификация в иных — неувязка возведения формальной структуры объекта. Вероятны проблемы и при реализации модели, тем более в случай имитационного моделирования большущих систем. При данном идет по стопам выделить роль изыскателя в процессе моделирования. Постановка задачки, возведение содержательной модели реального объекта во многом предполагают собой креативный процесс и основываются на эвристике. И в данном значении нет формальных стезей выбора рационального облика модели. Нередко отсутствуют формальные способы, дозволяющие довольно буквально обрисовать настоящий процесс. В следствие этого выбор что или же другойиной аналогии, выбор такого или же другого математического аппарата моделирования всецело базируется на имеющемся эксперименте изыскателя и оплошность изучив теля имеет возможность привести к неверным итогам моделирований.

Способы вычислительной техники, которые в реальное время обширно применяются или для вычислений при аналитическом моделировании, или для реализации имитационной модели системы, имеют все шансы только посодействовать с точки зрения производительности реализации трудной модели, но не дают возможность доказать корректность тон или же другой модели. Лишь только на базе обработанных данных, навыка изыскателя возможно с достоверностью расценить адекватность модели по отношению к действительному процессу. ^[7]

В случае если в ходе моделирования значительное пространство занимает реальный материальный опыт, то тут очень принципиальна и надежность применяемых инструментальных средств, потому что сбои и отказы программно-технических средств имеют все шансы приводить к искаженным значениям выходных данных, отражающих протекание процесса. И в данном значении при проведении телесных опытов необходимы особая аппаратура, нарочно созданное математическое и информационное обеспечивание, которые дают возможность воплотить в жизнь диагностику средств моделирования, дабы отсеять те промахи в выходной инфы, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимента имеют все шансы владеть пространство и неверные воздействия человека-оператора. В данных критериях нешуточные задачки стоят в области эргономического обеспечивания процесса моделирования.

2.2. Классификация видов моделирования систем

В базе моделирования лежит доктрина схожести, которая утверждает, собственно что безоговорочное сходство имеет возможность владеть пространство только при подмене 1-го объекта иным буквально этим же. При моделировании безоговорочное сходство не содержит пространства и желают к что, дабы модель довольно отлично отражала исследуемую сторону функционирования объекта.

Классификационные симптомы. В качестве 1-го из первых при-знаков систематизации обликов моделирования возможно избрать степень полноты модели и поделить модели в согласовании с данным симптомом на полные, неполные и приближенные. В базе совершенного моделирования лежит абсолютное сходство, которое имеет место быть как во времени, например и в месте. Для неполного моделирования свойственно неполное сходство модели изучаемому объекту. В базе приближенного моделирования лежит приближенное сходство, при котором кое-какие стороны функционирования реального объекта не моделируются абсолютно.

В зависимости от нрава изучаемых процессов в системе S все облики моделирования имеют все шансы быть разбиты на детерминированные и стохастические, статические и динамические, диск¬ретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отражает детерминированные процессы, т. е. процессы, в коих ожидается недоступность каждых случайных воздействий; стохастическое моделирование отражает вероятностные процессы и действия. В данном случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. комплект однородных реализаций. Статическое моделирование работает для описания поведения объекта в какой-нибудь момент времени, а динамическое моделирование отображает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование работает для описания процессов, которые ожидаются дискретными, в соответствии с этим непрерывное моделирование разрешает отобразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании применяется для случаев, когда желают отметить присутствие как дискретных, например и нескончаемых процессов.

В зависимости от формы представления объекта (системы J можно выделить мысленное и реальное моделирование.

Мысленное моделирование часто является единственным способом моделирования объектов, которые либо практически нереализуемы в заданном интервале времени, либо существуют вне условий, возможных для их физического создания. Например, на базе мысленного моделирования могут быть проанализированы многие ситуации микромира, которые не поддаются физическому эксперименту. Мысленное моделирование может быть реализовано в вид наглядного, символического и математического.

Аналоговое моделирование базируется на использовании аналогий всевозможных значений. Наивысшим уровнем считается абсолютная аналогия, имеющая пространство лишь только для довольно несложных объектов. С усложнением объекта пользуют аналогии дальнейших значений, когда аналоговая модель отражает некоторое количество или лишь только 1 сторону функционирования объекта.

Значительное пространство при мысленном приятном моделировании занимает макетирование. Мысленный макет имеет возможность использоваться в случаях, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физиологическому моделированию, или имеет возможность предшествовать проведению иных обликов моделирования. В базе возведения мысленных макетов еще лежат аналогии, впрочем как правилообычно основанные на причинно-следственных связях меж появлениями и процессами в объекте. В случае если установить относительное обозначение отдельных мнений, т. е. символы, а еще конкретные операции меж данными символами, то возможно воплотить в жизнь знаковое моделирование и с поддержкой символов показывать комплект мнений — офорсмлять отдельные цепочки из текстов и услуг. Применяя операции объединения, скрещения и дополнения доктрине множеств, возможно в отдельных знаках предоставить описание некого реального объекта.

В базе языкового моделирования лежит кое-какой тезаурус. Конечный появляется из комплекта входящих мнений, при этом данный комплект обязан быть фиксированным. Идет по стопам обозначить, собственно что меж тезаурусом и простым словарем есть принципные различия. Тезаурус — лексика, который очищен от неоднозначности, т. е. в нем любому тексту имеет возможность отвечать только единственное понятие, но в простом словаре 1 тексту имеют все шансы отвечать некоторое количество мнений.

Символическое моделирование дает собой ненастоящий процесс сотворения закономерного объекта, который заменяет настоящий и выражает главные качества его отношений с поддержкой конкретной системы символов или же знаков.

Математическое моделирование. Для изучения данных процесса функционирования всякий системы S математическими способами, охватывая и машинные, обязана быть проведена формализация сего процесса, т. е. построена математическая модель.

Под математическим моделированием станем воспринимать процесс установления соотношения этому действительному объекту кое-какого математического объекта, именуемого математической моделью, и изучение данной модели, позволяющее получать свойства рассматриваемого реального объекта. Картина математической модели находится в зависимости как от природы реального объекта, например и задач изучения объекта и требуемой достоверности и точности заключения данной задачки. Каждая математическая модель, как и всякая иная,

Рис 1. Классификация видов моделирования систем.

описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближе­ния к действительности. Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинирован­ное.

Для аналитического моделирования свойственно то, собственно что процессы функционирования составляющих системы записываются в облике некоторых активных пропорций (алгебраических, интегродиф-ференциальных, конечно-разностных и т. п.) или же закономерных условий. Аналитическая модель имеет возможность быть изучена надлежащими способами: а) аналитическим, когда желают получить в общем облике очевидные зависимости для разыскиваемых характеристик; б) численным, когда, не умея улаживать уравнений в общем облике, желаютстремятся получить числовые итоги при определенных исходных данных; в) качественным, когда, не имея заключения в очевидном облике, возможно отыскать некоторые качества заключения (например, расценить стабильность решения).

В отдельных случаях изучения системы имеют все шансы удовлетворить и те выводы, которые возможно устроить при применении высококачественного способа анализа математической модели. Эти качественные способы обширно применяются, к примеру, в доктрине автоматического управления для оценки производительности всевозможных вариантов систем управления.

Заключение

Моделировании в исследовании систем управления. Наконец, определим гносеологическую природу моделирования.

Определяя гносеологическую роль доктрине моделирования, т.е. ее смысл в процессе знания, нужно до этого всего отвлечься от имеющегося в науке и технике обилия моделей и выделить то сплошное, собственно что свойственноприсуще моделям всевозможных по собственной природе объектов реального мира. Это сплошное заключается в наличии некоторой структуры (статической или же динамической, вещественной или же мысленной), которая подобна структуре предоставленного объекта. В процессе исследования модель выступает в роли условного автономного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании кое-какие познания о самом объекте.

В прогрессивной РФ управление и ее изучение идет по пути усложнения. Используя способы моделирования эти, как аналогия, возможно достичь внушительных итогов в домашней работы фирмы. Аналогией именуют мнение о каком-либо личном однообразии 2-ух объектов, при этом это однообразие имеет возможность быть важным и несущественным. Нужно обозначить, собственно что мнения существенности и несущественности однообразия или же различия объектов условны и относительны. Значительность однообразия (различия) находится в зависимости от значения абстрагирования и в общем случае ориентируется конечной целью проводимого изучения. Прогрессивная научная догадка формируется, как правило, по аналогии с испытанными на практике научными положениями.