- •1 Методологические основы моделирования сложных систем
- •1.1 Системность
- •Понятия общей теории систем
- •Определение понятия системы
- •Основные свойства, обязательные для любой системы.
- •Взаимодействие и взаимозависимость системы и внешней среды.
- •Определение понятий элементов, связей, функций, внешней среды системы. Элемент
- •Внешняя среда
- •Функции системы
- •Сложность систем
- •Системный подход
- •Классификация систем
- •Развитие искусственной системы и ее жизненный цикл
- •1.2 Моделирование
- •Общая методология моделирования
- •Основные принципы моделирования:
- •Процесс моделирования
- •Анализ и синтез в моделировании
- •Примеры сложных систем Космическая система наблюдения Земли как сложная техническая система Задачи космической системы наблюдения Земли
- •Состав и структура космической системы наблюдения Земли
- •2 Построение математических моделей
- •2.1 Математическая модель, математическое моделирование – основные понятия, термины и определения
- •Цели математического моделирования
- •2.2 Общие методы построения математической модели
- •Микроподход и макроподход в исследованиях системы.
- •Формальная запись модели системы
- •Понятие вариационных принципов
- •Модульное построение моделей
- •2.3 Требования к построению модели
- •Адекватность и достоверность модели
- •Равнозначимость внешнего и внутреннего правдоподобия
- •Анализ чувствительности модели
- •Пример анализа на чувствительность экономической задачи
- •3 Математические модели состояния и структуры системы
- •3.1 Модель состояния системы Состояние системы и ее функционирование
- •Формализация процесса функционирования системы
- •3.2 Модель структуры системы Основные понятия структуры системы
- •Модель состава и структуры системы
- •Методология моделирования структуры системы
- •Виды структур
- •Формирование структуры модели с позиций структурного моделирования.
- •Построение структурных моделей
- •3.3 Модель процесса функционирования
- •Установление функциональных зависимостей
- •Неопределенность функционирования системы
- •Пути уменьшения неопределенностей
- •Основные требования к модели процесса функционирования
- •Анализ функционирования, анализ структуры технической системы
- •Функционально – физический анализ технических объектов.
- •Пример разработки моделей деятельности организации
- •Пример функционально – физического анализа технических объектов
- •Конструкция бытовой электроплитки
- •Функционально стоимостной анализ.
- •4 Этапы построения моделей
- •4.1 Постановка задачи моделирования
- •Разработка содержательной модели
- •Разработка концептуальной модели
- •Описание внешних воздействий
- •Декомпозиция системы
- •Подготовка исходных данных для математической модели
- •Содержание концептуальной модели
- •4.2 Разработка математической модели
- •Разработка функциональных соотношений
- •Выбор метода решения задачи
- •Проверка и корректировка модели
- •Анализ чувствительности модели
- •Проверка адекватности модели
- •Контроль модели
- •Корректировка модели
- •Уточнение модели проектируемого объекта
- •Реализация математической модели в виде программ для эвм
- •4.3 Практическое использование построенной модели и анализ результатов моделирования
- •Примеры построения моделей Математическая реставрация Тунгусского феномена
- •1. Сбор информации о явлении, выдвижение гипотез.
- •2. Содержательная постановка задачи исследования явления.
- •3. Математическая постановка задачи.
- •4. Анализ результатов.
- •5. Проверка адекватности модели – сравнение с натурным экспериментом.
- •6. Анализ результатов.
- •Прогноз климатических изменений
- •1. Содержательная постановка задачи
- •2. Концептуальная постановка. Построение математической модели.
- •3. Проведение вычислительного эксперимента.
- •4. Анализ результатов вычислительного эксперимента.
- •5 Виды математических моделей
- •5.1 Классификация математических моделей
- •Пример представления модели различной сложности и классификации.
- •5.2 Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели
- •Линейные и нелинейные модели
- •Обыкновенные дифференциальные модели
- •5.3 Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели Непрерывные и дискретные модели
- •Детерминированные и неопределенные модели
- •Дискретно-детерминированная модель
- •Статические и динамические модели
- •Стационарные и нестационарные модели.
- •Формализация системы в виде автомата
- •Формализация системы в виде агрегата
- •Моделирование процесса функционирования агрегата
- •Моделирование агрегативных систем
- •Модель сопряжения элементов
- •6 Математические модели распределения ресурсов в исследовании операций
- •6.1 Моделирование операций распределения ресурсов
- •Формулировка задачи математического программирования
- •6.2 Модели линейного программирования
- •Формулировка общей задачи линейного программирования.
- •Типовые задачи линейного программирования
- •Транспортная задача.
- •Задача коммивояжера.
- •Задача о ранце.
- •Общая задача теории расписаний.
- •Примеры сведения практических задач к канонической транспортной задаче
- •6.3 Распределительные задачи линейного программирования
- •Примеры распределительных задач.
- •Распределение транспортных единиц по линиям
- •Выбор средств доставки грузов.
- •Задача о назначениях
- •Экономическая интерпретация задач линейного программирования.
- •Перевозки взаимозаменяемых продуктов
- •Перевозка неоднородного продукта на разнородном транспорте.
- •7 Математические модели физических явлений и процессов. Универсальность моделей
- •7.1 Математические модели на основе фундаментальных законов
- •Теоретический метод составления математических моделей
- •Основные фундаментальные законы механики
- •Работа, энергия, мощность
- •7.2 Уравнения движения
- •Динамика поступательного движения.
- •7.3 Уравнения состояния
- •Термодинамическая система.
- •Упругие свойства твердых тел.
- •Жидкости.
- •7.4 Универсальность моделей
- •Модели на основе аналогий
- •Типовые математические модели элементов и подсистем
- •Модель колебательного процесса
- •Модель консервативной системы.
- •Электрическая подсистема.
- •Модели элементов гидравлических систем
- •Модели элементов пневматических систем
- •8 Моделирование производственных процессов
- •8.1 Модели систем массового обслуживания
- •Основные элементы систем массового обслуживания.
- •Характеристики потока
- •Классификация смо
- •Оценка эффективности смо
- •Аналитические и статистические модели
- •8.2 Модели производственных процессов
- •Дискретный производственный процесс
- •Непрерывный производственный процесс
- •Агрегатное представление производственного процесса
- •Имитационное моделирование процессов функционирования
- •Формализация основных операций производственного процесса Формализованная схема дискретного производственного процесса.
- •Формализация отклонения течения производственного процесса от нормального
- •Моделирование комплексного процесса обработки, сборки и управления при поточном производстве
- •Формализованная схема непрерывного производственного процесса.
- •9 Синтез модели (проекта) системы
- •9.1 Проектирование системы как процесс создания (синтеза) ее модели
- •9.2 Методология проектирования
- •Типовые проектные процедуры формирования облика системы
- •9.3 Эффективность системы Понятие эффективности системы
- •Формирование модели цели системы
- •Выбор критериев и показателей эффективности
- •Основные принципы выбора критериев эффективности:
- •Проблемы многокритериальности
- •9.4 Технология проектирования
- •9.5 Принятие решений в проектировании
- •Выбор в условиях неопределенности
- •Моделирование принятия решения
- •Прогнозирование в принятии решений
- •9.6 Анализ инвестиционной привлекательности системы Основные типы инвестиций.
- •Основные экономические концепции инвестиционного анализа.
- •Состав работ при инвестиционном проектировании
- •Конкурентоспособность проектируемой системы Оценка потенциальной емкости рынка и потенциального объема продаж
- •Оценка конкурентоспособности
- •Методы оценки эффективности инвестиций
- •Метод определения чистой текущей стоимости.
- •Метод расчета рентабельности инвестиций
- •Метод расчета внутренней нормы прибыли
- •Расчет периода окупаемости инвестиций
- •Маркетинг и управление проектом
- •Задачи управления проектами
- •9.7 Особенности синтеза модели (проекта) технических систем Этапы проектирования
- •Особенности проектирования адаптивных систем
- •Моделирование функционирования технической системы Особенности построения моделей при проектировании
- •Формирование технического облика системы
- •Формирование структуры системы
- •Выбор основных проектных параметров системы
- •Формирование множества вариантов системы
- •10 Информационное обеспечение синтеза системы
- •10.1 Основные задачи и типы информационных систем Общие свойства информационных систем
- •Файл-серверные информационные системы
- •Клиент-серверные информационные системы
- •Архитектура Интернет/Интранет
- •Хранилища данных и системы оперативной аналитической обработки данных
- •10.2 Особенности проектирования информационных систем
- •Схемы разработки проекта
- •1. Предпроектные исследования
- •2 Постановка задачи
- •3 Проектирование системы
- •Архитектура программного обеспечения
- •Подсистема администрирования.
- •Техническая архитектура
- •Организационное обеспечение системы
- •4 Реализация и внедрение системы
- •10.3 Концепции автоматизации проектирования
- •История развития сапр
- •Классификация сапр
- •Стратегическое развитие сапр Современное состояние сапр
- •Направления разработки проектной составляющей сапр
- •Разновидности сапр
- •Математическое и информационное обеспечение сапр
- •11 Моделирование процесса управления
- •11.1 Основные определения
- •Формальная запись системы с управлением
- •11.2 Модели систем автоматического управления
- •Устойчивость движения систем
- •Определение программного движения и управление движением
- •11.3 Модели автоматизированных систем управления
- •Модели автоматизированных систем управления производственными процессами
- •Модели автоматизированных систем управления предприятием
Особенности проектирования адаптивных систем
Условия применения систем и требования к ним непрерывно изменяются, и, несмотря на прогнозы и сценарии, любая ранее созданная система станет перед необходимостью приспособления к новым условиям. Неучет этого фактора при проектировании приведет в будущем к быстрому моральному старению системы, потере конкурентоспособности, сокращению жизненного цикла.
Возможность адаптируемости (приспособления) системы к будущим условиям применения – один из критериев оценки качества системы.
Для конкретных условий применения системы ее основные проектные параметры могут быть с достаточной степенью оптимальности определены на основе проектных проработок, моделирования, экспериментальной отработки. Для адаптации системы к будущим условиям применения необходимы такие проектные решения, которые позволят обеспечить максимальную эффективность системы в изменившихся условиях.
Этап формирования облика характеризуется множеством неопределенных факторов. Идеальное планирование работ и принятие решений состоят не в том, чтобы предусмотреть все возможные ситуации и рекомендовать соответствующие решения по применению системы, а в том, чтобы спланировать возможность маневрирования ресурсами при изменении ситуации.
Принятые на этапе проектирования решения определяют эффективность системы на весь период ее жизненного цикла и являются необратимыми. Выбор адаптивных систем предусматривает анализ информации о неопределенных факторах.
При выборе адаптивных технических решений возникает противоречивая ситуация, требующая неформальной оптимизации. С одной стороны, отсутствие адаптивных решений не может обеспечить высокую эффективность системы для достаточно широкого диапазона условий применения. С другой, - предельная степень адаптации к неопределенным условиям связана со значительными затратами, сложностью реализации, возможностью принятия рискованных (невостребуемых впоследствии) проектных решений. Поэтому необходимо обоснование степени адаптации на основе оценки эффективности системы в широких условиях применения с учетом затрат и сроков создания.
Неопределенные факторы обусловлены не только отсутствием сведений о характеристиках системы и условий применения, но и – в наиболее общем случае, характерном для конкурирующих систем, - факторами, направленными на уменьшение эффективности системы.
Наивысшая степень адаптации всех компонентов системы на всех этапах жизненного цикла – разработка алгоритма применения, позволяющего изменять параметры и варианты действий системы по мере получения информации в процессе операции (например, на борту ЛА, танка). Выбранные технические решения должны позволять это делать.
Системы, гибко реагирующие на условия операции, называют адаптивными или системами параметрической компенсации.
Возможны две предельные схемы параметрической компенсации: компенсация неопределенности до непосредственного применения (до операции) и в процессе применения (в ходе операции).
Компенсация до операции предусматривает изменение проектных параметров в процессе эксплуатации при уточнении условий применения: может быть реализована созданием адаптивно-модульных конструктивных схем элементов на основе разработки унифицированных элементов конструкций (модулей) с последующим их комплектованием в различных вариантах в зависимости от условий эксплуатации.
Компенсация в ходе операции связана с изменением параметров на основе перераспределения располагаемых ресурсов или за счет других, предусмотренных в конструкции возможностей. Обеспечивается системой управления.
Возможные пути компенсации неопределенности:
- применение набора вариантов систем различной степени специализации, каждый из которых является оптимальным в определенных условиях (в том числе, набор вариантов комплектования одной системы разнотипными компонентами – например, кухонный комбайн, различные боекомплекты на самолете, танке),
- реализацию «гибких» технических решений (многофункциональные системы, многорежимные агрегаты),
- оптимальные стратегии использования систем (перераспределение ресурсов и функций компонентов системы).
Исследование эффективности адаптивных систем связано с использованием методов прогнозирования, имитационного моделирования, игровых подходов для анализа конфликтных ситуаций.
Если для монопараметрической (без адаптации) системы задача оценки эффективности решается для каждого из вариантов системы, то для адаптивных систем оценка эффективности осуществляется с учетом анализа технических гибких решений, синтеза алгоритмов применения.
Основные особенности исследования эффективности систем с адаптивными компонентами:
- математическая модель операции должна отражать возможность изменения параметров каждого из рассматриваемых вариантов проектируемого компонента в зависимости от информации об условиях применения, изменяющихся как до, так и в ходе операции
- выбор вариантов проектируемых адаптивных компонентов может основываться на их сопоставлении с аналогичными вариантами, не реализующими адаптивные возможности.
- к числу варьируемых относится только часть параметров, обеспечивающих адаптивные возможности системы, для каждого из компонентов адаптивной системы рассматриваются возможные пути адаптации (модульность, изменение конструкции).