Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления

Лекция 1

 

«Цели и задачи моделирования сложных систем»

Содержание лекции:

1.Цель, задачи и основное содержание дисциплины

Основные понятия и определения из теории моделирования

Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления

1.Цель, задачи и основное содержание дисциплины

Целью изучения курса "Системное моделирование" является знакомство с идеями и методами исследования сложных систем, а так же изучение аналитических и имитационных методов их моделирования.

Задачи изучения дисциплины:

В результате изучения дисциплины студент должен:

знать:

принципы системного подхода при исследовании сложных систем;

методы и приемы исследования сложных систем;

методы анализа процессов в системах и подсистемах;

методы моделирования систем и подсистем;

методыанализа устойчивости сложных систем;

методыоценки качества сложных систем;

методысинтеза сложных систем;

методы сокращения размерности моделей сложных систем;

уметь:

применять методы и приемы исследования сложных систем в процессе решения конкретных задач;

владеть:

навыками постановки задачи системного моделирования, разработки моделей систем и их подсистем и оценки результатов моделирования;

иметь представление:

о перспективных направлениях развития теории и методов исследования сложных систем;

иметь опыт:моделирования сложных систем.

Основные разделы дисциплины:

1.Основные положения теории моделирования сложных систем

2.Математические модели систем

3.Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем

4.Статистическое моделирование систем

5.Программно-аппаратные средства моделирования систем

6.Планирование машинных экспериментов

7.Методы обработки и анализа результатов моделирования

8.Использование методов моделирования в автоматизированных системах обработки информации и управления

 

Основные понятия и определения из теории моделирования

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управле­ния различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановим­ся на основных понятиях и определениях из теории моделирования таких как: объект, гипотеза, аналогия.

Все то, на что направ­лена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objectum — предмет). И эта деятельность направлена прежде всего на получение и обработку информации об объектах, кото­рые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом коли­честве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специ­ально поставленного эксперимента. При формулировании и провер­ке правильности гипотез большое значение в качестве метода сужде­ния имеет аналогия.

Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. (Необходимо отметить, что понятия существен­ности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования).

Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями. Таким образом, аналогия связывает гипо­тезу с экспериментом.

Гипотезы и аналогии, отражающие реальный, объективно суще­ствующий мир, должны обладать наглядностью или сводиться к удобным для исследования логическим схемам, макетам, установкам и т.п.. Такие логические схемы (макеты, установки), упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить эксперименты, уточняющие природу явле­ний, называются моделями. Другими словами, модель (лат. modulus — мера) — это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

Определение моделирования. Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием. Таким образом, моделирование может быть определено как пред­ставление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моде­лями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования.

Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т. е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечь­ся от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выде­лить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии неко­торой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при ис­следовании некоторые знания о самом объекте.

Если результаты моделирования подтверждаются и могут слу­жить основой для прогнозирования процессов, протекающих в ис­следуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев.

Следует отметить, что с точки зрения философии моделирова­ние — эффективное средство познания природы. Процесс модели­рования предполагает наличие:

объекта исследования;

исследова­теля, перед которым поставлена конкретная задача;

модели, со­здаваемой для получения информации об объекте и необходимой для решения поставленной задачи.

Причем по отношению к модели исследователь является, по сути дела, экспериментатором, только в данном случае эксперимент проводится не с реальным объектом, а с его моделью. Такой эксперимент для инженера-системотехника есть инструмент непосредственного решения организационно-тех­нических задач.

Надо иметь в виду, что любой эксперимент может иметь сущест­венное значение в конкретной области науки только при специаль­ной его обработке и обобщении. Единичный эксперимент никогда не может быть решающим для подтверждения гипотезы, проверки теории. Поэтому инженеры (исследователи и практики) не должны забывать, что именно экспериментальное ис­следование, опыт, практика являются критерием истины.

 

 

Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления

 

При разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления возникают задачи:

оценки количественных и качественных характеристик систем и подсистем;

оценки закономерностей процессов функционирования систем;

проведения структурного, алгоритмического и параметрического синтеза систем.

Решение этих задач немыслимо без использования различных видов моделирования.

К особенностям АСОИУ как сложным системам относятся:

сложность структуры и стохастичность связей между элементами;

неоднозначность поведения при различных условиях;

большое количество параметров и переменных;

неполнота и недетерминированность исходной информации;

разнообразие и вероятностный характер внешней среды и т.д.

Ограниченность возможностей экспериментального исследования АСОИУ (на полной реальной системе) делает актуальной использования математических методов моделирования таких систем.

Однако при разработке методов моделирования сложных систем необходимо учитывать понятия, методы, научные основы и принципы системологии – как научной методологии исследования сложных систем.

Этому будут посвящены 2 последующие лекции.