Внимание!!!
В выложенном на сайте тексте могут быть ошибки,
оригинальную версию методички одним файлом в формате .doc (MS Word)
ТЕМА1. МОДЕЛИРОВАНИЕ - ВСЕОБЩИЙ МЕТОД ПОЗНАНИЯ ОКРУЖАЮЩЕГО МИРА
Моделирование - метод исследования /познания/ окружающего мира, в котором некоторому изучаемому явлению поставлено в соответствие модель в виде также объекта, явления, процесса, которое может заменить натуру в процессе исследований.
Модель отражает некоторые свойства натуры, но всегда отличается от нее.
Фокус информативности есть модель.
В зависимости от целей моделирования могут быть выбраны разные модели для одного и того же объекта.
Моделирование используется для двух основных целей:
1. расширение наших знаний об окружающем мире;
2. разработка эффективных производственных процессов проектирование механизмов, приборов, технологий, процессов.
В моделировании очень важна роль модельного эксперимента. Для определения достоверности и выявления лучших экспериментов нужно много времени, причем очевидным является планируемость экспериментов /сокращается время исследования/. Существует два общих подхода к моделированию:
1. Классический /теоретико-аналитический/. Предполагается, что исследуемый объект, явление или процесс имеет строгое математическое описание, например оператор Fо. В процессе проектирования мы конструируем оператор Fм, он должен приближаться к реально существующему F0.
Теоретико-аналитический подход позволяет сконструировать несколько операторов F м, F м,..., F(n)м, каждый из которых может быть использован на том или ином этапе исследования. Степень приближения Fм к F0 определяется некоторым критериям соответствия, которые в целом называются функциями потерь /Q/. Одним из них является сумма среднеквадратичных отклонений. Для оценки этого показателя используются результаты многих экспериментов.
Лучшей будет модель, где меньше потеря критериальных отклонений.
2. Современный /экспериментально-статистический/. Выделяет эксперимент как ведущее средство моделирования. Может применяться к особо сложным системам, которые могут и не иметь строгого математического описания F0.
Основным методом подхода является имитационное моделирование. В нем предполагается, что любой исследуемый объект может быть разделен на некоторое число компонентов, некоторые из них могут иметь математическое описание, а функционирование других компонентов может быть неизвестно. Т.о. осуществляется переход от общего к системе, а сама система неразрывно связана с внешней средой.
В экспериментально-статистическом подходе весь процесс исследования подразделяется на 2 этапа:
Сбор статистики по воздействию на систему из внешней среды и реакции системы на эти воздействия, характеризующиеся значимыми отношениями: R1 ...R5 . Определяется также значимые свойства этих отношений Р1 ...Р5 .
Практически при имитационном моделировании взаимодействие системы со средой характеризуется конкретными моделями информационных потоков. Эти модели составляются в конце первого этапа в результате обработки статистической информации.
На втором этапе моделирования изменяется структура системы или параметры отдельных компонентов с целью определения лучшей организации. При моделировании генерируются входные потоки, отражающие внешнюю среду и исследуем выходные потоки, а также некоторые интегральные характеристики оценки качества работы системы.
Например:. среднее время обслуживания в системе, время реакции системы на конкретное задание, коэффициент простоя прибора в системе, вероятность появления отказа в обследовании заявки, коэффициент риска получения отказа и т.д.
Имитационная модель является планировщиком работы системы, особенно если изменяется, например, число приборов, или есть необходимость их изменения в связи с изменением числа заданий.
Преимущество экспериментально-статистического подхода является возможности решения достаточно сложных задач в проектировании и организации производственных процессов, когда сама система берет на себя функции сбора и обработки информации, а также планирования. В процессе моделирования сама модель может уточняться.
