Основные схемы процесса моделирования
Существуют две основные схемы процесса моделирования:
замкнутая;
разомкнутая.
Соответствующие схемы представлены на рис. 2.1. и 2.2.
Рис. 2.1.Замкнутая схема моделирования
Прогноз поведения
Рис. 2.2.Разомкнутая схема моделирования
Замкнутая схема моделирования.
Она используется в том случае, когда существует возможность воздействия на объект, существует возможность совершенствования реального объекта.
Этот вариант используется, в частности, в задачах проектирования. Проектирование обычно осуществляется на основе априорной информации. Модели в этом случае аккумулируют все те знания, которые существуют в данной предметной области по рассматриваемой проблеме, ещё до создания объекта.
Процесс моделирования и построения объектов в этом случае является итеративным, т.е. процессом постепенного приближения к требуемому варианту.
Разомкнутая схема моделирования.
Эта схема используется, когда невозможно воспроизвести объект моделирования, либо невозможно на него воздействовать. Например: прогноз погоды. Другой пример,- разработанная академиком Н. Моисеевым модель ''Гея''. С помощью этой модели получен прогноз последствий ядерной войны в виде так называемой ''ядерной зимы''.
Классификация моделей
Модели могут быть классифицированы по ряду признаков.
По характеру отображения:
►изоморфные;
► гомоморфные.
По форме представления:
► физические;
► мысленные;
► символические.
Символические модели делятся на:
► словесные;
► математические;
► модели искусственного интеллекта.
По типу дискретности:
► дискретные (цифровые);
► непрерывные (аналоговые);
► комбинированные (дискретно-аналоговые).
По методам решения:
► имитационные;
► аналитические;
► комбинированные.
В связи с фактором времени и видом математических уравнений выделяют:
► динамические модели;
► статические модели.
В зависимости от степени определенности информации:
► детерминированные;
► стохастические модели со случайными факторами;
► модель принятия решения в условиях частичной неопределенности, т.е. с известными вероятностями;
► модель принятия решения в условиях полной неопределенности, когда вероятности не известны.
В зависимости от необходимости поиска экстремума:
► без оптимизации;
► оптимизационные модели.
По целевым установкам:
► модели функционирования;
► анализа чувствительности;
► прогнозирования;
► оценки;
► оптимизации.
По характеру изменения характеристик системы:
► стационарные;
►нестационарные;
► со случайными параметрами;
► с распределенными параметрами.
По используемым критериям:
► оценки стоимости;
► оценки эффективности;
► совместной оценки (стоимости + эффективности).
Основанные на использовании систем искусственного интеллекта:
► экспертные;
► нейросетевые;
► с нечетной логикой;
► с генетическими алгоритмами;
► гибридные.
В зависимости от характера решаемых задач:
► системы массового обслуживания;
► игровые модели;
► управления запасами;
► экономического роста;
►модели финансовой математики;
►распределения ресурсов;
► модели расписания;
► замены оборудования.
В зависимости от количества критериев качества:
► однокритериальные;
► многокритериальные.
По структуре модели могут быть:
► одноуровневые;
► многоуровневые (иерархические).
По степени детализации:
► подробные (сложные);
► простые (грубые).
В зависимости от места в иерархической структуре:
► верхнего уровня;
► среднего уровня;
► нижнего уровня.
В зависимости от подсистем:
► финансирования;
► прогнозирования;
► распределения ресурсов;
► инвестирования;
►банкротства.
По секторам рынка:
► модели финансового рынка;
► модели экономики и управления недвижимостью;
► модели управления интеллектуальной собственностью.
По степени охвата территории:
► общегосударственные;
► региональные (областные);
► районные.
По фактору времени:
► работающие в реальном времени;
► работающие в измененном времени.
По размерности:
► модели малой размерности;
► модели средней размерности;
► модели большой размерности.
Комментарий. Аналитические модели – модели, в которых решение алгебраических или дифференциальных уравнений может быть получено в явном виде. Имитационные модели дают приближенное решение в виде некоторых реализаций выходных величин или процессов.