Меню
Главная
Авторизация/Регистрация
 
Главная arrow Экономика
Посмотреть оригинал

Основные понятия теории моделирования систем и процессов

Объектами моделирования являются сложные социально-экономические, организационно-технические системы. Причем по своему содержанию и построенная модель М тоже представляет собой систему S(M), которую можно отнести к классу сложных систем. Сложные системы имеют следующие характеристики.

  • 1. Цель функционирования, определяющая степень целенаправленности поведения модели М. Тогда модели можно разделить на одноцелевые, которые предназначены для решения одной задачи, и многоцелевые, которые позволяют разрешать или рассматривать ряд аспектов функционирования реального объекта.
  • 2. Сложность, которую оценивают по количеству элементов в системе и связей между ними. При этом учитывают, что модель М есть совокупность отдельных элементов и связей между ними. Разнообразие элементов модели позволяет выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, входы и выходы и т.д., т.е. понятие сложности можно идентифицировать по целому ряду признаков.
  • 3. Целостность, которая указывает на то, что создаваемая модель М есть одна целостная система S(M), включающая в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.
  • 4. Неточность, неоднозначность, проявляющаяся в системе, которая может быть связана с состоянием системы, с пониманием цели управления в системе, методами решения задач, неполнотой исходной информации о внешней среде, с действиями других лиц, не относящихся к данной управляющей системе, и т.д. При этом неполнота исходной информации о внешней среде предполагает наличие случайных или неопределенных воздействий внешней среды. Таким образом, при выборе управления в системе, основанном на использовании модели М, имеет место ситуация неоднозначности исхода.
  • 5. Поведенческий элемент социальной культуры (поведенческая страта), который позволяет дать оценку эффективности достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия или отсутствия воздействия на систему тех или иных внешних факторов различают детерминированные, стохастические системы, а также системы, функционирующие в условиях неопределенности, многокритериальное™ и конфликта, а по своему поведению — непрерывные и дискретные системы и т.д. Рассмотрение системы S, с точки зрения ее поведения, позволяет дать оценку эффективности построенной модели М, а также точности и достоверности полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадет с поведением объекта-оригинала, и часто моделирование реализовывается на основе другого материального носителя.
  • 6. Адаптивность — свойство высокоорганизованной системы. Адаптивность позволяет системе приспособляться к различным возмущающим факторам внешней среды. При этом имеет большое значение возможность адаптации модели в широком спектре возмущающих воздействий внешней среды, а также исследование поведения модели в меняющихся условиях, приближенных к реальным. Отметим, что устойчивость модели к различным внешним воздействиям является одной из ее основных характеристик. Так как модель М — сложная система, то становится важным вопрос ее существования, т.е. живучести, надежности и т.д.
  • 7. Организационная структура системы моделирования, во многом зависящая от сложности модели и от степени совершенства средств моделирования. К последним достижениям в области построения моделей относят возможность применения имитационного моделирования для проведения машинных экспериментов. Здесь возникает необходимость создания оптимальной организационной структуры комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечений системы моделирования S(M), оптимальной организации процесса моделирования, так как следует обращать внимание на время моделирования и точность получаемых результатов.
  • 8. Управляемость модели, которая вытекает из необходимости принимать управленческие решения экспериментаторами с целью обеспечения рассмотрения функционирования процесса в разных условиях, имитирующих реальные. Тогда, используя множество управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования, можно поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов. Управляемость системы и уровень автоматизации моделирования тесно связаны между собой. В настоящее время применяются системы моделирования, которые отличаются высокой степенью автоматизации процесса моделирования, когда наряду с программными средствами управления машинным моделированием используется возможность мультимедийного общения исследователя с процессом моделирования.
  • 9. Возможность совершенствования модели, которая в связи с современным уровнем развития науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования S(M), предназначенные для изучения разных аспектов функционирования реального объекта. Безусловно, при создании системы моделирования не ограничиваются только задачами сегодняшнего дня. Системы моделирования должны развиваться как по горизонтали, т.е. расширяя спектр изучаемых функций, так и по вертикали, т.е. расширяя количество подсистем. Таким образом, созданная система моделирования позволяет использовать современные методы и средства. Естественно, что функционирование интеллектуальной системы моделирования возможно только совместно с коллективом людей, поэтому к системе предъявляют эргономические требования.

К наиболее важным аспектам построения систем моделирования относится проблема цели моделирования. Каждая модель строится исходя из цели, которая формулируется исследователем. Поэтому одной из главных проблем при создании модели становится проблема целевого назначения. Подобие реальному процессу, протекающему в модели М, есть не цель, а условие правильного функционирования модели. Значит, целью должна выступать задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта.

Упрощая модель М, цели разбивают на подцели и приходят к более эффективным видам моделей, зависящим от подцелей моделирования. Существует много примеров целей моделирования сложных систем. Так, для АСУ (автоматизированной системы управления) предприятием является важным изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования, здесь можно использовать методы моделирования.

Если цель моделирования понятна, то нужно решить проблему построения модели М. Построить модель возможно, если имеется информация или сформулированы гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров изучаемого объекта. На их основе происходит идентификация объекта. В настоящее время широко применяются следующие способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки.

После того как модель М построена, следующей проблемой является проблема работы с ней, т.е. реализация модели, к основным задачам которой относится минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.

Правильно построенная модель М выявляет лишь те закономерности, которые интересуют исследователя, и не рассматривает свойства системы S, несущественные в данном исследовании. Отметим, что модель должна быть сходна с оригиналом по одним признакам и различаться по другим. Это позволяет выделять наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель является «заместителем» оригинала, обеспечивающим фиксацию и изучение определенных свойств объекта-оригинала.

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов исследователь сталкивается с большой группой сложных научно-технических проблем. К основным проблемам моделирования относятся, такие как идентификация реальных объектов, выбор вида моделей, построение моделей и их машинная реализация, взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента, проверка правильности полученных в ходе моделирования результатов, выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования. Все эти проблемы могут иметь разную значимость и сложность, зависящую от объекта моделирования и вида используемой модели. В одних случаях наиболее сложной оказывается проблема идентификации, в других — проблема построения формальной структуры объекта. Возможно возникновение трудностей и при реализации модели, особенно в случае имитационного моделирования больших систем. При этом следует подчеркнуть роль исследователя в процессе создания модели. Постановка задачи, построение содержательной модели объекта-оригинала во многом есть творческий процесс, базирующийся на эвристике, и здесь не существует формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто нет формальных методов, которые позволяют достаточно точно описывать реальное явление (или процесс). Поэтому исследователь на основе своего опыта выбирает ту или иную аналогию, тот или иной математический аппарат моделирования. Ошибка исследователя может привести к ошибочным результатам моделирования.

Средствами вычислительной техники, которыми в настоящее время широко пользуются для вычислений при аналитическом или имитационном моделировании, можно повысить эффективность реализации сложной модели, но они не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе обработки данных, используя опыт исследователя, можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.

Если при моделировании имеет место физический эксперимент, то здесь становится важной надежность используемых инструментальных средств, так как сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. Значит, при проведении физического эксперимента необходимо иметь специальную аппаратуру, специально разработанное математическое и информационное обеспечение, позволяющие диагностировать средства моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностями функционирующей аппаратуры. В ходе машинных экспериментов могут случаться и ошибочные действия человека- оператора. Тогда появляются задачи, связанные с эргономическим обеспечением процесса моделирования.

Вопросы и задания к главе 2

  • 1. Дайте определение понятиям «модель», «моделирование».
  • 2. Объясните, на чем основана теория моделирования.
  • 3. Какую роль играет информация при моделировании?
  • 4. Какая модель считается адекватной?
  • 5. Дайте характеристику количественным и качественным моделям.
  • 6. В чем состоит требование просторы модели?
  • 7. Перечислите основные виды материальных моделей, дайте характеристику каждому из них.
  • 8. Назовите вид идеальных моделей, к которому относятся математические модели, и какие существуют методы их исследования.
  • 9. Перечислите основные характеристики сложной системы.
  • 10. Объясните, с чем может быть связана неточность, неоднозначность, появляющаяся в сложной системе.
  • 11. Как различаются системы по своему поведению? Совпадает ли поведение сложной системы и ее модели?
  • 12. Объясните, в чем состоит проблема цели моделирования.
  • 13. Дайте характеристику проблемы построения и реализации модели.
 
Посмотреть оригинал
 

Популярные страницы