Анализ технологий моделирования в зависимости от задач моделирования и методов моделирования.

Основных методов моделирования три:

1. Физические - метод экспериментального изучения различных физических явлений, основанный на их физическом подобии

2. Логические – моделирование на основе логики

3. Математические - математическая модель — это «„эквивалент“ объекта, отражающий в математической форме важнейшие его свойства — законы, которым он подчиняется, связи, присущие составляющим его частям, и т. д.»[5]

Среди технологий моделирования выделяют четыре:

1. Традиционная технология моделирования.

2. Бионическая технология моделирования.

3. Задачная технология моделирования.

4. Комплексная технология моделирования.

Непосредственно анализ каждой технологии в зависимости от методов моделирования будет проведён в соответствующих пунктах.

Классическая (традиционная) технология моделирования

Согласно классической технологии моделирования принято выделять две основных фазы и нулевую, т.н. латентную фазу.

1. Латентная фаза

На этой фазе в качестве побудительного мотива выступает осознанная потребность или необходимость реализовать эту потребность, т. е. получить некоторый результат. Анализ потребности может быть осуществлён либо в случаях, когда сама потребность очевидна, но для достижения результата её реализации необходимо затратить определённые усилия; либо когда потребность чётко не определена.

На основе анализа может быть принято решение о тех или иных способах достижения конечного результата.

В тех случаях, когда существует проблема или сложная задача, то одним из возможных, а часто и единственным методом является моделирование.

Для принятия решения об использовании моделирования необходимо провести дальнейшие исследования (анализ затрат и оценку эффективности этих затрат). В случае положительного ответа принимается решение об использовании моделирования как методе решения сформулированной неопределённой задачи.

2. Фаза создания модели

Начальное состояние модели – это замысел модели, идея.

Проходя промежуточные состояния модели, приходим к конечному состоянию модели, которое представляется уже созданной моделью, готовой к эксплуатации.

Этот процесс отражает технологию моделирования, направленную на создание модели:

1. Сначала определяется объект моделирования, рассматривается внешняя среда, предметная область, цели моделирования.

Определяется структурой, поведением, функцией, организацией. Моделированию может подлежать либо каждый из аспектов в отдельности, либо любое их сочетание. При этом в модели должны быть отражены условия взаимодействия предмета моделирования с окружающей его внешней средой. С учётом определения объекта формируется задача моделирования (или основные и вспомогательные задачи).

2. Формируется задача моделирования. Это целесообразно делать вместе с концептуальной моделью задачи, которая задаётся кортежем

- объект-оригинал, где - структурный аспект, - функциональный аспект, - управленческий аспект.

- цели-задачи

С – условия, при которых реализуется решение

I – совокупность данных и знаний

3. Определение метода моделирования.

4. Определение средств реализации метода.

5. Алгоритм решения задачи моделирования и его программная реализация; требования к конечному результату по показателям качества и эффективности

6. Тестирование программы

7. Документирование

3. Фаза использования модели

1. Анализ задачи моделирования.

В результате анализа определяются требования к исходным данным для её решения.

2. Разработка плана проведения модельного эксперимента (с использованием математических методов теории планирования эксперимента). Формирование парадигмы исходных данных

3. Осуществление модельного эксперимента. Определяют максимальное и минимальное число прогонов.

А) критерий Стьюдента - общее название для класса методов статистической проверки гипотез (статистических критериев), основанных на сравнении с распределением Стьюдента. Существуют 3 варианта критерия – двухвыборочный критерий для независимых выборок, двухвыборочный критерий для зависимых выборок и одновыборочный критерий.

Двухвыборочный критерий для независимых выборок:

Двухвыборочный критерий для зависимых выборок:

 

Одновыборочный критерий:

Применяется для проверки гипотезы об отличии среднего значения  от некоторого известного значения .

Б) Критерий Фишера - апостериорный статистический критерий, используемый для сравнения дисперсий двух вариационных рядов, то есть для определения значимых различий между групповыми средними в установке дисперсионного анализа. Широко применяется в задачах статистического оценивания, в частности в аналитической химии.

В) Критерий Чебышева - даёт оценку вероятности, что случайная величина примет значение далёкое от своего среднего.

4. Анализ результатов моделирования

Наиболее используемые методы – построение упорядоченных рядов, оценивание по максимальной удовлетворительности наиболее существенных параметров и характеристик, оптимизация полученных результатов и попытка свести отобранные результаты в один, удовлетворяющий показателю адекватности Г.

5. Документирование

Если используются математические методы моделирования, то включают математические методы построения компонент системы, структуры и всей системы.

Для сложных систем возможно применение в качестве исходных математических моделей аггрегативных модулей Н. П. Бусленко. Такие модули разработаны на основе теории метода пространств состояний и инвариантны к любому компоненту моделируемой системы. Каждый такой модуль заранее программируется и представляется программным модулем, в который загружаются исходные данные, соответствующие объекту-оригиналу. Связь определяется либо структурой оригинала, либо логикой поведения.

Очевидно, что для логических методов моделирования данная технология представляется наиболее подходящей, так как предполагает прямое моделирование в соответствии с логикой решение.