- •1 Методологические основы моделирования сложных систем
- •1.1 Системность
- •Определение понятия системы
- •Основные свойства, обязательные для любой системы
- •Системное мышление
- •Понятия общей теории систем
- •Системный подход
- •1.2 Определение понятий элементов, связей, функций, внешней среды системы Элемент
- •Функции системы
- •Сложность систем
- •Внешняя среда
- •Классификация систем
- •Развитие искусственной системы и ее жизненный цикл
- •1.3 Моделирование
- •Общая методология моделирования
- •Примеры сложных систем Космическая система наблюдения Земли как сложная техническая система
- •Сложная социально-экономическая система
- •2 Методология построения математических моделей
- •2.1 Математическая модель, математическое моделирование – основные понятия, термины и определения
- •Цели математического моделирования
- •2.2 Общие методы построения математической модели Процесс моделирования
- •Анализ и синтез в моделировании
- •Микроподход и макроподход в исследованиях системы.
- •Формальная запись модели системы
- •Модульное построение моделей
- •Понятие вариационных принципов
- •2.3 Требования к построению модели
- •Адекватность и достоверность модели
- •Равнозначимость внешнего и внутреннего правдоподобия
- •2.4 Этапы построения моделей
- •2.4.1 Постановка задачи моделирования
- •Разработка содержательной модели
- •Разработка концептуальной модели
- •Описание внешних воздействий
- •Декомпозиция системы
- •Подготовка исходных данных для математической модели
- •Содержание концептуальной модели
- •2.4.2 Разработка математической модели
- •Разработка функциональных соотношений
- •Выбор метода решения задачи
- •Проверка и корректировка модели
- •Анализ чувствительности модели
- •Реализация математической модели в виде программ для эвм
- •2.4.3 Практическое использование построенной модели и анализ результатов моделирования
- •3 Математические модели структуры и состояния системы
- •3.1 Модель структуры системы Основные понятия структуры системы
- •Модель состава и структуры системы
- •Виды структур
- •Методология моделирования структуры системы
- •Пример разработки моделей деятельности организации
- •3.2 Модель состояния системы Состояние системы и ее функционирование
- •Формализация процесса функционирования системы
- •3.3 Модель процесса функционирования
- •Установление функциональных зависимостей
- •Неопределенность функционирования системы
- •Пути уменьшения неопределенностей при синтезе системы (проекта)
- •3.4 Анализ функционирования и анализ структуры
- •Пример разработки моделей деятельности организации
- •Функционально – физический анализ технических объектов
- •Пример функционально – физического анализа технических объектов Конструкция бытовой электроплитки
- •Функционально стоимостной анализ
- •4 Виды математических моделей
- •4.1 Классификация математических моделей
- •4.2 Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели
- •Линейные и нелинейные модели
- •Обыкновенные дифференциальные модели
- •4.3 Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели Непрерывные и дискретные модели
- •Детерминированные и неопределенные модели
- •Статические и динамические модели
- •Стационарные и нестационарные модели
- •Формализация системы в виде автомата
- •Формализация системы в виде агрегата
- •Моделирование процесса функционирования агрегата
- •Моделирование агрегативных систем
- •Модель сопряжения элементов
- •5 Математические модели физических явлений и процессов. Универсальность моделей
- •5.1 Математические модели на основе фундаментальных законов
- •Теоретический метод составления математических моделей
- •Основные фундаментальные законы механики
- •Работа, энергия, мощность
- •5.2 Уравнения движения
- •Динамика поступательного движения.
- •5.3 Уравнения состояния
- •Термодинамическая система
- •Твердые тела, жидкости и газы
- •6 Универсальность моделей
- •6.1Типовые математические модели элементов и подсистем
- •Модель колебательного процесса
- •Электрическая подсистема
- •Модели элементов гидравлических систем
- •Модели элементов пневматических систем
- •6.2 Модели на основе аналогий
- •Скорость роста какой-либо величины пропорциональна текущему значению этой величины Закон сохранения материи
- •II. Квадратичная зависимость скорости воспроизводства
- •IV. «Равновесная» численность популяции Nр, которую может обеспечить окружающая среда
- •V. Конкуренция двух популяций
- •VI. Изменение зарплаты и занятости
- •VII. Организация рекламной кампании
- •VIII. Двухвидовая борьба в популяции
- •IX. Взаимоотношения «производитель – управленец».
- •7 Математические модели распределения ресурсов в исследовании операций
- •7.1 Моделирование операций распределения ресурсов
- •Формулировка задачи математического программирования
- •7.2 Модели линейного программирования
- •Формулировка общей задачи линейного программирования.
- •Типовые задачи линейного программирования
- •Транспортная задача
- •Примеры сведения практических задач к канонической транспортной задаче
- •7.3 Распределительные задачи линейного программирования
- •Примеры распределительных задач.
- •Распределение транспортных единиц по линиям
- •Задача о назначениях
- •Экономическая интерпретация задач линейного программирования
- •Перевозки взаимозаменяемых продуктов
- •Перевозка неоднородного продукта на разнородном транспорте
- •Задача коммивояжера
- •Задача о ранце
- •Общая задача теории расписаний
- •8 Моделирование процесса управления
- •8.1 Основные определения
- •Формальная запись системы с управлением
- •8.2 Модели систем автоматического управления
- •Математическая модель объекта управления
- •Устойчивость движения систем
- •Определение программного движения и управление движением
- •8.3 Модели автоматизированных систем управления
- •9 Моделирование производственных процессов Общая характеристика производственного процесса
- •9.1 Модели систем массового обслуживания
- •Основные элементы систем массового обслуживания.
- •Характеристики потока
- •Классификация смо
- •Оценка эффективности смо
- •Аналитические и статистические модели
- •9.2 Модели дискретного производственного процесса
- •Операции обработки
- •Операции сборки
- •Операции управления
- •Формализация отклонения течения производственного процесса от нормального
- •Моделирование комплексного процесса обработки, сборки и управления при поточном производстве
- •9.3 Имитационное моделирование производственного процесса
- •9.3 Модели непрерывного производственного процесса
- •10 Синтез модели (проекта) системы
- •10.1 Проектирование системы как процесс создания (синтеза) ее модели
- •10.2 Методология проектирования
- •10.3 Формирование концепции системы
- •Системный подход при формировании концепции
- •Типовые проектные процедуры формирования концепции
- •10.4 Эффективность системы Понятие эффективности системы
- •Формирование модели цели системы
- •Выбор критериев и показателей эффективности
- •Основные принципы выбора критериев эффективности:
- •Проблемы многокритериальности
- •Особенности синтеза адаптивных систем
- •10.5 Технология проектирования
- •10.6 Принятие решений в проектировании Особенности процесса принятия решений в проектировании
- •Выбор альтернатив
- •Принятие решений в условиях неопределенности
- •Моделирование принятия решения
- •Прогнозирование в принятии решений
- •10.7 Маркетинг и управление проектом
- •Задачи управления проектами
- •Пример анализа на чувствительность экономической задачи
- •11 Синтез модели технической системы
- •11.1 Особенности синтеза модели технической системы
- •Этапы проектирования
- •Особенности построения моделей при проектировании
- •Формирование технического облика системы
- •Формирование структуры системы
- •Выбор основных проектных параметров системы
- •Формирование множества вариантов системы
- •11.2 Концепции автоматизации проектирования
- •История развития сапр
- •Классификация сапр
- •Стратегическое развитие сапр Современное состояние сапр
- •Направления разработки проектной составляющей сапр
- •Разновидности сапр
- •Математическое и информационное обеспечение сапр
- •12 Особенности синтеза модели информационной системы
- •12.1 Общие свойства информационных систем
- •Файл-серверные информационные системы
- •Клиент-серверные информационные системы
- •Архитектура Интернет/Интранет
- •Хранилища данных и системы оперативной аналитической обработки данных
- •12.2 Схемы разработки проекта
- •1. Предпроектные исследования
- •2 Постановка задачи
- •3 Проектирование системы
- •Архитектура программного обеспечения
- •Подсистема администрирования.
- •Техническая архитектура
- •Организационное обеспечение системы
- •4 Реализация и внедрение системы
- •13 Анализ инвестиционной привлекательности проекта системы
- •13.1 Концепции инвестиционной привлекательности проекта Основные типы инвестиций.
- •Основные экономические концепции инвестиционного анализа
- •Состав работ при инвестиционном проектировании
- •13.2 Конкурентоспособность проектируемой системы Оценка потенциальной емкости рынка и потенциального объема продаж
- •Оценка конкурентоспособности
- •13.3 Методы оценки эффективности инвестиций
- •Метод определения чистой текущей стоимости.
- •Метод расчета рентабельности инвестиций
- •Метод расчета внутренней нормы прибыли
- •Расчет периода окупаемости инвестиций
II. Квадратичная зависимость скорости воспроизводства
от численности популяции N (члены популяции заинтересованы в ее росте - определяется частотой встреч особей различного пола, такая зависимость характерна также для некоторых химических реакций), смертность, как и ранее, считается пропорциональной N: a(N) = a0(N), β(N) = β0 = const. Модель имеет вид:
dN / dt = а N2 - β N. (2)
Нелинейность уравнения порождает различные возможные режимы изменения численности со временем. Рассмотрим поведение функции N (t) при различных начальных численностях N(t=0) = N0.
а
). a0
= β0, N0
= Nкр. При
равновесном (критическом) значении N0,
численность популяции не зависит от
времени. Режим неустойчив – прим малых
отклонениях от равновесного состояния
решение удаляется от Nкр.
б). a0 < β0, N0 < Nкр. Численность монотонно уменьшается со временем, стремясь к нулю при t → ∞.
в). a0 > β0, N0 > Nкр. При начальном значении N0 большем критического Nкр, рост численности носит взрывной характер (скорость воспроизводства имеет квадратичную зависимость). Численность растет со временем, причем настолько быстро, что обращается в бесконечность за конечное время t = tf, тем меньшее, чем больше N0.
Это свойство не частный результат, а имеет место для любых моделей вида
, t > 0, N (0) > 0, f (N) > 0,
если при больших N функция f (N) растет быстрее первой степени.
III. Квадратичная зависимость смертности от численности популяции N - учет ограниченности доступных ресурсов (внутренняя конкуренция популяции - любая экологическая ниша может обеспечить существование популяции только до определенных пределов). Модель имеет вид:
= f (N) = aN + β N2. (3)
Полагая, что N = N0 при t=t0, из последнего уравнения находим, что
Отсюда
видно, что при t → ∞
число особей в популяции N
(t) →a/b.
При этом возможны два случая: a/b
> x0
и a/b
< N0.
Различия между этими двумя случаями
видно из рисунка.
Приведенное соотношение описывает, в частности, популяции фруктовых вредителей и некоторых видов бактерий.
IV. «Равновесная» численность популяции Nр, которую может обеспечить окружающая среда
Скорость изменения численности пропорциональна самой численности, умноженной (в отличие от модели Мальтуса) на величину ее отклонения от равновесного значения:
dN / dt = k(1 – N / Nр) N, k>0. (4)
Или
= kdt.
Интегрируем ln
(Nр
– N) +
lnN = kt
+ C.
Постоянная интегрирования определяется из условия N(t=0) = N0, т.е. C = ln ((Nр – N)-1 N0).
Тогда N = Nр
- N
или N(t)
=
Член (1 – N/ Nр) обеспечивает механизм насыщения численности.
При N < Nр скорость роста положительна; N > Nр скорость роста отрицательна;
N → Nр скорость роста стремится к нулю.
Л
огистическая
кривая – при любом N0
численность стремится к равновесному
значению тем медленнее, чем величина N
(t) ближе к N0.
Равновесие устойчиво и более реалистично
отражает динамику популяции.
Примем, что популяция может существовать только до определенного предела Nmax и коэффициент прироста снижается по мере приближения к Nmax. Численность популяции может измеряться в относительных единицах P = N/ Nmax. Тогда функция прироста f (P) = r (1 - P).
Математическая постановка задачи.
Найти решение задачи Коши dР/dt = r(1 – Р)Р, где r – коэффициент прироста
при начальных условиях P(0) = P0. В результате приходим к решению такого же вида, что и в предыдущей задаче.
Р
(t)
=
На рисунке показано изменение относительной
численности популяции во времени при
различных начальных значениях P0
и r. С течением времени
величина Р → 1.
Проведем качественный анализ задачи. Найдем положение равновесия Р* (стационарную точку) для дифференциального уравнения dР/dt = r(1 – Р)Р, приравняв правую часть нулю. Получим две точки равновесия Р1* = 0 и Р2* = 1.
Ответ на вопрос, при каких условиях функция Р(t) останется близкой Р*, дает теорема Ляпунова об устойчивости по первому приближению.
Анализ устойчивости решения (устойчивость по Ляпунову) показывает следующее.
Положение равновесия Р1* = 0 устойчиво при r < 0 (популяция является вымирающей).
Положение равновесия Р2* = 1 устойчиво при r > 0.
При неизменных внешних условиях система быстро переходит в одно из устойчивых состояний равновесия и находится в нем до изменения внешних условий.
Определяющую роль в оценке развития популяции играет величина коэффициента прироста. Коэффициент прироста зависит от множества факторов, действующих как краткосрочно (стихийные бедствия), так и длительно (изменение климата). Степень влияния этих факторов на развитие популяции в большой мере зависит от величины популяции (для малых популяций изменение внешних условий может привести к существенной неустойчивости – вероятность вымирания выше).
Предположение о механизмах насыщения используются в моделях в различных областях.
