- •Лекция 1 Основные понятия теории моделирования систем Методологическая основа моделирования
- •Аксиомы теории моделирования
- •Системный подход к моделированию
- •Характеристики моделей систем
- •Цели и проблемы моделирования систем
- •Лекция 2 Классификация видов моделирования систем
- •Математическое моделирование
- •Лекция 3 Методология структурного анализа и проектирования
- •2.2. Блоки представляют функции
- •2.3. Блоки имеют доминирование
- •2.4. Дуги изображают объекты
- •2.1. Диаграммы содержат блоки и дуги
- •2.5. Дуги изображают взаимосвязи между блоками
- •Достоинства и недостатки sadt-моделей
- •Лекция 4. Сети Петри
- •Поведенческие свойства сетей Петри
- •1. Достижимость.
- •2. Ограниченность.
- •3. Активность.
- •4. Обратимость и базовое состояние.
- •Задача о конечности функционирования сети Петри
- •Пример использования сети Петри при анализе состояний дедлока.
- •Лекция 5. Детерминированные конечные автоматы Дискретно-детерминированные модели (f-схемы)
- •3. Привести полученный автомат к минимальному виду.
- •Для удобства дальнейшего описания переименуем состояния следующим образом:
- •Число – регистр значащей части числа (целое число).
- •Лекция 6. Вероятностные модели систем
- •I. Вероятностные автоматы (дискретно-стохастические модели)
- •II. Системы массового обслуживания (непрерывно-стохастические модели)
- •Лекция 7 Этапы машинного моделирования систем
- •1. Построение концептуальной модели системы и ее формализация
- •Построение и формализация концептуальных моделей систем
- •Лекция 8 Этапы машинного моделирования систем
- •2. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •3. Получение и интерпретация результатов моделирования систем Эксперименты с имитационными моделями
- •1. Необходимость планирования экспериментов.
Цели и проблемы моделирования систем
Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании – это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта (контроль параметров, оценка характеристик, управление объектом, прогнозирование поведения объекта).
Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Например, для отраслевых АСУ наиболее существенными целями являются задачи прогноза, потребления, сбыта продукции, размещение предприятий по отрасли с учетом всевозможных факторов (наличие сырья, людских ресурсов, энергии и т.д.). Для АСУ предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования.
Далее определяются с целью функционирования системы, которая обеспечивала бы эффективную работу системы, например минимизация вероятности отказа в обслуживании приборов, максимизация загрузки устройств, устойчивость системы, чувствительность к изменению параметров.
Если цель моделирования и функционирования системы ясна, то возникает следующая проблема: построение модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта.
Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т.е. реализацию модели, основные задачи которой – минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.
Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает не существенные для данного исследования свойства системы S.
Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем:
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.
Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе отработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.
Вопросы (тесты) по теме №1
