- •6.Конспект лекций
- •Особенности разработки систем
- •Особенности использования моделей
- •. Лекция 2 . Тема 1. Основные понятия теории моделирования систем
- •. Лекция 3 . Классификация видов моделирования систем
- •Обеспечение и эффективность машинного моделирования
- •. Лекция 4 . Тема 2. Математические схемы моделирования систем
- •Основные подходы к построению математических моделей систем
- •. Лекция 5 . Непрерывно-детерминированные модели (d-схемы)
- •Дискретно-детерминированные модели (f-схемы)
- •. Лекция 7 . Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •Комбинированные модели (a-схемы)
- •. Лекция 8. Тема 3. Формализация и алгоритмизация процессов моделирования систем
- •Методика разработки и машинной реализации моделей систем
- •Построение концептуальной модели системы и ее формализация
- •. Лекция 9. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация
- •Получение и интерпретация результатов моделирования систем
- •. Лекция 10 . Тема 4. Статистическое моделирование систем на эвм
- •Общая характеристика метода статистического моделирования
- •Псевдослучайные последовательности и процедуры их машинной генерации
- •. Лекция 11 . Процедуры генерации последовательностей псевдослучайных чисел
- •Проверка качества последовательностей псевдослучайных чисел
- •Моделирование случайных воздействий на системы
- •. Лекция 12 . Тема 5. Инструментальные средства моделирования систем
- •Основы систематизации языков моделирования
- •Понятие пакета прикладных программ моделирования
- •. Лекция 13 . Базы данных моделирования
- •Гибридные моделирующие комплексы
- •. Лекция 14 . Тема 6. Планирование машинных экспериментов с моделями систем
- •Основы планирования экспериментов с моделями систем
- •Стратегическое планирование машинных экспериментов
- •Тактическое планирование машинных экспериментов
. Лекция 8. Тема 3. Формализация и алгоритмизация процессов моделирования систем
Несмотря на многообразие классов моделируемых систем и наличие широких возможностей реализации машинных моделей на современных ЭВМ, можно выделить основные закономерности перехода от построения концептуальной модели объекта моделирования к проведению машинного эксперимента с моделью системы. При этом для достижения эффективного решения пользователем практических задач моделирования последовательность проработки этапов разработки и машинной реализации моделей является возможным рационально оформить в виде определенной методики.
Методика разработки и машинной реализации моделей систем
С развитием вычислительной техники наиболее эффективным методом исследования больших систем стало машинное моделирование, без которого невозможно решение многих исследовательских или инженерных проблем. Поэтому одной из актуальных задач в этой области является освоение теории и методов математического моделирования с учетом требований системности, позволяющих не только строить модели изучаемых объектов, анализировать их динамику и возможность управления машинным экспериментом с моделью, но и судить в известной мере об адекватности создаваемых моделей исследуемым системам и границах их применимости, а также правильно организовывать моделирование на современных ЭВМ.
Сущность машинного моделирования системы состоит в проведении вычислительного эксперимента с моделью, которая представляет собой некоторый программный комплекс, описывающий формально и (или) алгоритмически поведение элементов системы в процессе ее функционирования, т.е. картину их взаимодействия друг с другом и внешней средой. Машинное моделирование с успехом применяется тогда, когда трудно четко сформулировать критерий оценки качества функционирования системы или ее цель не поддается полной формализации, поскольку оно позволяет сочетать программно-технические возможности ЭВМ со способностью человека мыслить неформальными категориями.
Сформулируем основные требования, предъявляемые к модели функционирования системы:
Полнота модели должна предоставлять пользователю возможность получения необходимого набора оценок характеристик системы с требуемой точностью и достоверностью.
Гибкость модели должна давать возможность воспроизведения различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы.
Длительность разработки и реализации модели большой системы должна быть минимальной при учете ограничений на имеющиеся ресурсы.
Структура модели должна быть блочной, т.е. допускать возможность замены, добавления и исключения некоторых частей без переделки всей модели.
Информационное обеспечение должно предоставлять возможность эффективной работы модели с базой данных систем определенного класса.
Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную (по быстродействию и памяти) машинную реализацию модели и удобное общение с ней пользователя.
Должно быть реализовано проведение целенаправленных (планируемых) машинных экспериментов с моделью системы с использованием аналитико-имитационного подхода при наличии ограниченности машинных ресурсов.
Моделирование систем с помощью ЭВМ можно использовать:
для исследования системы до того, как она спроектирована, с целью определения чувствительности характеристики к изменениям структуры алгоритмов и параметров объекта моделирования и внешней среды;
на этапе проектирования системы для анализа и синтеза различных вариантов системы и выбора варианта, который удовлетворял бы заданному критерию оценки эффективности системы при принятых ограничениях;
после завершения проектирования и внедрения системы, т.е. при ее эксплуатации, для получения информации, дополняющей результаты натурных испытаний реальной системы, и для получения прогнозов эволюции системы во времени.
К основным этапам моделирования системы относятся:
построение концептуальной модели системы и ее формализация;
алгоритмизация модели системы и ее машинная реализация;
получение и интерпретация результатов моделирования системы.