Тема 4. Системно-методологічні аспекти моделювання Вступ

У процесі дослідження реальних об'єктів та побудови їх моделей використо­вують різноманітні методи, що залежать від характеристик об'єкта, що до­сліджується, рівня наших знань про нього, мети дослідження та вимог до мо­делі. Найрозповсюдженішими системно-методологічними підходами до дослід­ження систем є аксіоматичний, імітаційний, Оптимізаційний та моделювання у вигляді «чорної скрині» . Процес побудови аксіоматичної моделі полягає у від­повідній інтерпретації та переведенні змістовного описання системи на мову строгих математичних термінів та відношень, у процесі чого усуваються не­ясності, суперечності, неповнота або надлишковість, які властиві змістовно­му описанню системи. Однак це тягне за собою в деяких випадках ряд суттє­вих спрощень, які можуть деформувати об'єктивні механізми функціонування реальної системи, що моделюється. Емпірико-статистичні моделі використо­вують широко відому кібернетичну ідею «чорної скрині», що не дозволяє зроби­ти висновків про структуру системи, причинно-наслідкові зв'язки та механіз­ми її функціонування. Ці моделі являють собою моделі типу «вхід—вихід», і їх побудова зводиться до обґрунтування застосовності деяких теоретичних гіпо­тез про припустимі форми взаємозв'язку між входами та виходами системи і відповідності модельних результатів виміряним значенням входів та виходів реальної системи. Аксіоматичні та статистичні моделі — це моделі описово­го, або дескриптивного типу. Оптимізаційна модель включає в себе формальну модель взаємозв'язків між змінними та параметрами (дескриптивна частина), а також опис критеріїв якості функціонування системи у вигляді функцій, за­лежних від цих змінних та параметрів. Імітаційні моделі складних систем є найрозповсюдженішими внаслідок своєї універсальності, можливості проведення чи­сельних експериментів, планування різноманітних змін. Основу імітаційних моделей складають сукупні знання експертів з даної проблеми. Імітаційні моделі дозволяють дослідити загальносистемні властивості, поведінку системи в особливих ситуаціях, знайти кращі значення параметрів системи, які до початку дослідження були віль­ними, прогнозувати поведінку системи в часі. Алгоритмічна структура імітаційних моделей сприяє реалізації різноманітних схем ієрархічного підпорядкування та коор­динації між елементами моделі.

Піcля вивчення теми Ви повинні:

вимоги, що повинні бути виконані при побудові аксіоматичних моде­лей та послідовність їх побудови;

основні особливості емпірико-статистичного підходу до дослідження систем;

основні кроки застосування методу «чорної скрині»;

структуру та порядок синтезу оптимізаційних моделей систем;

можливості імітаційних моделей та області їх застосування.

відрізняти аксіоматичні моделі від інших типів;

висувати та обґрунтовувати теоретичні гіпотези щодо форм взаємного зв'язку між входами та виходами системи;

визначати складові системи та підсистеми, при дослідженні яких до­цільно використовувати оптимізаційний підхід;

оцінювати відповідність імітаційної моделі реальній системі на ґрунті аналізу виконання загальних умов адекватного відображення перебігу процесів в реальній системі.