Общи идеи за системно моделиране. „Теория на системите и системен анализ
ВЪВЕДЕНИЕ
МОДЕЛИРАНЕТО КАТО МЕТОД НА НАУЧНОТО ПОЗНАНИЕ
Методологични основи на моделирането.Нарича се всичко, към което е насочена човешката дейност обект(лат. възражение - предмет). Разработването на методология е насочено към рационализиране на получаването и обработката на информация за обекти, които съществуват извън нашето съзнание и взаимодействат помежду си и с външната среда.
играят важна роля в научните изследвания хипотезиопределени прогнози, базирани на малко количество експериментални данни, наблюдения, предположения. Бърза и пълна проверка на изтъкнатите хипотези може да се извърши в хода на специално проектиран експеримент. При формулирането и проверката на правилността на хипотезите аналогията е от голямо значение като метод за преценка.
по аналогиясе нарича преценка за някакво конкретно сходство на два обекта и такова сходство може да бъде значително и незначително. Трябва да се отбележи, че понятията за същественост и незначителност на приликата или разликата на обектите са условни и относителни. Значимостта на сходството (разликата) зависи от нивото на абстракция и като цяло се определя от крайната цел на изследването. Съвременната научна хипотеза се създава, като правило, по аналогия с научните положения, тествани на практика. Така аналогията свързва хипотезата с експеримента.
Хипотезите и аналогиите, отразяващи реалния, обективно съществуващ свят, трябва да бъдат визуални или сведени до удобни за изследване логически схеми; такива логически схеми, които опростяват разсъжденията и логическите конструкции или позволяват провеждането на експерименти, които изясняват природата на явленията, се наричат модели.С други думи, модел (лат. модул - мярка) е обект-заместител на оригиналния обект, осигуряващ изучаването на някои свойства на оригинала.
Компютърен модел - това е софтуерна реализация на математически модел, допълнена от различни помощни програми (например такива, които рисуват и променят графични изображения във времето). Компютърният модел има два компонента - софтуер и хардуер. Софтуерният компонент също е абстрактен знаков модел. Това е просто друга форма на абстрактен модел, който обаче може да бъде интерпретиран не само от математици и програмисти, но и от техническо устройство - компютърен процесор.
Моделиране наречена замяна на един обект с друг, за да се получи информация за свойствата на оригиналния обект чрез изучаване на моделния обект.
По този начин моделирането може да се дефинира като представяне на обект чрез модел, за да се получи информация за този обект чрез провеждане на експерименти с неговия модел. Теорията за замяна на някои обекти (оригинали) с други обекти (модели) и изучаване на свойствата на обектите върху техните модели се нарича теория на моделирането.
ОСНОВНИ КОНЦЕПЦИИ НА ТЕОРИЯТА ЗА МОДЕЛИРАНЕ НА СИСТЕМАТА
Понастоящем при анализа и синтеза на сложни (големи) системи системен подход,който се различава от класическия (или индуктивен - чрез преминаване от частни към общии синтезира (конструира) системата чрез обединяване на нейните компоненти, разработени отделно) подход. За разлика от това системен подходпредполага последователен преход От общо към конкретнокогато разглеждането се основава на целта и изследваният обект се откроява от околната среда.
Понятието система и елемент от системата.Специалистите по проектиране и експлоатация на сложни системи се занимават със системи за управление от различни нива, които имат общо свойство - желанието за постигане на някаква цел. Тази характеристика ще бъде взета предвид в следващите дефиниции на системата.
СистемаС - целенасочен набор от взаимосвързани елементи от произволно естество.
Външна среда E- набор от елементи от всякакво естество, съществуващи извън системата, които влияят на системата или са под нейно влияние.
Концепцията за модел.Модел- представяне на обект, система или концепция, под някаква форма, различна от тяхното реално съществуване.
Моделиране- първо, изграждане на модел, второ, изучаване на модела и трето, анализ на системата, базирана на този модел.
Със систематичен подход за моделиране на системи е необходимо преди всичко ясно да се дефинират цел на моделиране. По отношение на въпросите на моделирането целта произтича от необходимите задачи за моделиране, което ви позволява да подходите към избора на критерий и да оцените кои елементи ще бъдат включени в създавания модел. М.Следователно е необходимо да има критерий за избор на отделни елементи в създавания модел.
Цели на симулацията:
1) клас- оценете действителните характеристики на проектираната или съществуваща система, определете как системата на предложената структура ще отговаря на изискванията.
2) сравнение- сравнете конкурентни системи със същата функционална цел или сравнете няколко варианта за изграждане на една и съща система.
3) прогноза – оценете поведението на системата при някаква очаквана комбинация от работни условия.
4) анализ на чувствителността- да идентифицира от голям брой фактори, действащи върху системата, този, който в по-голяма степен влияе върху нейното поведение и определя нейните показатели за ефективност.
5) оптимизация- да се намери или установи такава комбинация от действащи фактори и техните стойности, която осигурява най-добрите показатели за ефективност на системата като цяло.
1-4 задачи за анализ, 5 - задача за синтез.
Подходи за изследване на системите. Важно за системния подход е определението системни структури- набор от връзки между елементите на системата, отразяващи тяхното взаимодействие.
При структурен подходразкрива се съставът на избраните елементи на системата С и връзките между тях. Съвкупността от елементи и връзки между тях позволява да се прецени структурата на системата. Последните, в зависимост от целта на изследването, могат да бъдат описани на различни нива на разглеждане. Най-общото описание на структурата е топологично описание, което дава възможност да се дефинират съставните части на системата в най-общи термини и е добре формализирано въз основа на теорията на графите.
По-малко общо е функционалното описание, когато се разглеждат отделни функции, т.е. алгоритми за поведение на системата и функционален подходоценяване на функциите, които системата изпълнява, като функцията се разбира като свойство, което води до постигане на целта.
Простият подход за изследване на връзките между отделните части на модела включва разглеждането им като отражение на връзките между отделните подсистеми на обекта. Този класически подход може да се използва за създаване на доста прости модели. Процес на синтез на модел Мбазиран на класическия (индуктивен) подход е показано на фиг. 1.1 а.Реалният обект, който трябва да се моделира, се разделя на отделни подсистеми, т.е. се избират изходните данни дза моделиране и поставяне на цели ° С,показване на отделни аспекти на процеса на моделиране. За отделен набор от първоначални данни дцелта е да се моделира отделен аспект от функционирането на системата, на базата на тази цел се формира определен компонент Да себъдещ модел. Наборът от компоненти се комбинира в модел М.
Ориз. 1.1. Процесът на синтезиране на модел въз основа на класическия (а)и системни (б) подходи
По този начин развитието на модела Мвъз основа на класическия подход означава сумиране на отделни компоненти в един модел, като всеки от компонентите решава свои собствени задачи и е изолиран от другите части на модела. Следователно класическият подход може да се използва за реализиране на относително прости модели, в които е възможно разделяне и взаимно независимо разглеждане на отделни аспекти от функционирането на реален обект. За модел на сложен обект такова разделение на задачите, които трябва да бъдат решени, е неприемливо, тъй като води до значителни разходи за ресурси при внедряването на модела на базата на специфичен софтуер и хардуер. Могат да се отбележат два отличителни аспекта на класическия подход: има движение от частното към общото, създаденият модел (система) се формира чрез сумиране на отделните му компоненти и не се отчита появата на нов системен ефект.
Процес на синтез на модел Мна базата на системен подход условно е представена на фиг. 1.1 b.По първоначални данни Д,които са известни от анализа на външната система, онези ограничения, които са наложени на системата отгоре или въз основа на възможностите за нейното прилагане, и въз основа на целта на функциониране се формулират първоначалните изисквания Tкъм системния модел С. Въз основа на тези изисквания условно се формират някои подсистеми. П,елементи Е и се извършва най-трудният етап от синтеза - изборът ATкомпоненти на системата, за които се използват специални критерии за избор КВ.
Етапи на развитие на модела.Въз основа на систематичен подход може да се предложи определена последователност на разработване на модела, когато се разграничават два основни етапа на проектиране: макро дизайни микродизайн.
На сцената макро дизайнвъз основа на реални системни данни С и околната среда дизгражда се модел на външната среда, идентифицират се ресурси и ограничения за изграждане на системен модел, избира се системен модел и критерии за оценка на адекватността на модела Мреална система С.
сцена микродизайндо голяма степен зависи от конкретния тип избран модел. При симулационния модел е необходимо да се осигури създаването на информационни, математически, технически и софтуерни системи за моделиране.
Независимо от вида на използвания модел Мпри изграждането му е необходимо да се ръководи от редица принципи на системата ход :
1) пропорционално последователно преминаване през етапите и посоките на създаване на модел;
2) съгласуване на информация, ресурс, надеждност и други характеристики;
3) правилното съотношение на отделните нива на йерархията в системата за моделиране;
4) целостта на отделните изолирани етапи на изграждане на модела.
КЛАСИФИКАЦИЯ НА ВИДОВЕ МОДЕЛИРАНЕСИСТЕМИ
Класификация на видовете системно моделиране С показано на фиг. 1.2.
Ориз. 1.2. Класификация на видовете системно моделиране
Детерминистична симулацияпоказва процеси, при които се предполага липсата на произволни влияния; стохастично моделиранепоказва вероятностни процеси и събития. В този случай се анализират редица реализации на произволен процес и се оценяват средните характеристики, т.е. набор от хомогенни реализации. Статични моделиинжсе използва за описание на поведението на даден обект в даден момент от времето и динамична симулацияотразява поведението на даден обект във времето. Дискретна симулацияслужи за описание на процеси, които се приемат за дискретни, съответно непрекъснатото моделиране ви позволява да отразявате непрекъснати процеси в системите и дискретно-непрекъсната симулациясе използва в случаите, когато се иска да се подчертае наличието както на дискретни, така и на непрекъснати процеси.
В зависимост от формата на представяне на обекта (система С) могат да се разграничат умствено и реално моделиране.
умствено моделиранечесто е единственият начин да се моделират обекти, които са или практически нереализируеми в даден интервал от време, или съществуват извън условията, възможни за тяхното физическо създаване. Например, въз основа на умствено моделиране могат да се анализират много ситуации от микросвета, които не подлежат на физически експеримент. Психическото моделиране може да бъде приложено във формата визуален, символичени математически.
При визуално моделираневъз основа на човешките представи за реални обекти се създават различни визуални модели, които показват явленията и процесите, протичащи в обекта. Основата хипотетична симулацияизследователят излага някаква хипотеза за моделите на процеса в реален обект, която отразява нивото на знания на изследователя за обекта и се основава на причинно-следствени връзки между входа и изхода на обекта, който се изследва. Хипотетичното моделиране се използва, когато знанията за обекта не са достатъчни за изграждане на формални модели.
Аналогова симулациясе основава на прилагането на аналогии от различни нива. Най-високото ниво е пълна аналогия, която се провежда само за сравнително прости обекти. При усложняването на обекта се използват аналогии на следващите нива, когато аналоговият модел показва няколко или само едната страна на функционирането на обекта.
Важно място в умственото визуално моделиране заема от оформление.Мислено оформление може да се използва в случаите, когато процесите, протичащи в реален обект, не подлежат на физическо моделиране или може да предхожда други видове моделиране. Ако въведем символ за отделни понятия, т.е. знаци, както и определени операции между тези знаци, тогава можем да реализираме емблематично моделиранеи използване на знаци за показване на набор от понятия - за съставяне на отделни вериги от думи и изречения. Използвайки операциите на обединение, пресичане и добавяне на теорията на множествата, е възможно да се даде описание на някакъв реален обект в отделни символи.
В основата езиково моделиранележи някакъв тезаурус. Последният се формира от набор от входящи концепции и този набор трябва да бъде фиксиран. Трябва да се отбележи, че има фундаментални разлики между тезаурус и обикновен речник. Тезаурусът е речник, в който само едно понятие може да съответства на всяка дума, въпреки че в обикновения речник една дума може да съответства на няколко понятия.
Символно моделиранее изкуствен процес на създаване на логически обект, който замества реалния и изразява основните свойства на неговите отношения с помощта на определена система от знаци или символи.
Математическо моделиране.Под математическо моделиранеще разберем процеса на установяване на съответствие с даден реален обект на някакъв математически обект, наречен математически модел, и изследването на този модел, което позволява да се получат характеристиките на разглеждания реален обект. Видът на математическия молец зависи както от естеството на реалния обект, така и от задачите за изучаване на обекта и необходимата надеждност и точност на решаването на този проблем.
За аналитично моделиранехарактерно е, че процесите на функциониране на елементите на системата се записват под формата на някои функционални отношения (алгебрични, интегро-диференциални, крайно-разностни и др.) или логически условия.
Симулацияви позволява да получите информация за състоянието на процеса в определени моменти от първоначалните данни, което прави възможно оценката на характеристиките на системата С.
Моделирането се основава на теорията за сходството, която гласи, че абсолютно сходство може да има само когато един обект се замени с друг, абсолютно същият. При моделирането няма абсолютно сходство и те се стремят моделът да отразява достатъчно добре изследваната страна на функционирането на обекта.
Класификационни знаци.Като една от първите характеристики на класификацията на видовете моделиране можете да изберете степента на пълнота на модела и да разделите моделите според тази характеристика на пълни, непълни и приблизителни. Пълната симулация се основава на пълно сходство, което се проявява както във времето, така и в пространството. Непълното моделиране се характеризира с непълно сходство на модела с изследвания обект. Приблизителното моделиране се основава на приблизителното сходство, при което някои аспекти на функционирането на реален обект изобщо не се моделират.
В зависимост от характера на процесите, които се изследват в системата S, всички видове моделиране могат да бъдат разделени на детерминирани и стохастични, статични и динамични, дискретни, непрекъснати и дискретно-непрекъснати. Детерминистичното моделиране показва детерминистични процеси, т.е. процеси, при които се предполага липсата на всякакви случайни влияния; стохастичното моделиране показва вероятностни процеси и събития. В този случай се анализират редица реализации на произволен процес и се оценяват средните характеристики, т.е. набор от хомогенни реализации. Статичното моделиране се използва за описване на поведението на обект във всеки един момент от времето, докато динамичното моделиране отразява поведението на обект във времето. Дискретното моделиране се използва за описание на процеси, които се предполага, че са дискретни, съответно непрекъснатото моделиране ви позволява да отразявате непрекъснати процеси в системите, а дискретно-непрекъснатото моделиране се използва за случаите, когато искате да подчертаете наличието както на дискретни, така и на непрекъснати процеси.
В зависимост от формата на представяне на обекта (система J, могат да се разграничат умствено и реално моделиране.
Менталното моделиране често е единственият начин за моделиране на обекти, които или са практически нереализируеми в даден интервал от време, или съществуват извън условията, възможни за физическото им създаване. Например, въз основа на умствено моделиране могат да се анализират много ситуации от микросвета, които не подлежат на физически експеримент. Психичното моделиране може да се реализира под формата на визуално, символно и математическо.
Аналоговото моделиране се основава на използването на аналогии на различни нива. Най-високото ниво е пълна аналогия, която се извършва само за сравнително прости обекти. При усложняването на обекта се използват аналогии на следващите нива, когато аналоговият модел показва няколко или само едната страна на функционирането на обекта.
Прототипирането заема съществено място в менталното визуално моделиране. Мислено оформление може да се използва в случаите, когато процесите, протичащи в реален обект, не подлежат на физическо моделиране или може да предхожда други видове моделиране. Изграждането на ментални схеми също се основава на аналогии, но обикновено въз основа на причинно-следствени връзки между явления и процеси в даден обект. Ако въведете символ на отделни понятия, т.е. знаци, както и определени операции между тези знаци, тогава можете да приложите моделиране на знаци и да използвате знаци за показване на набор от понятия - да направите отделни вериги от думи и изречения. Използвайки операциите на обединение, пресичане и добавяне на теорията на множествата, е възможно да се даде описание на някакъв реален обект в отделни символи.
В основата на езиковото моделиране е определен тезаурус. Последният се формира от набор от входящи концепции и този набор трябва да бъде фиксиран. Трябва да се отбележи, че има фундаментални разлики между тезаурус и обикновен речник. Тезаурусът е речник, който е изчистен от двусмислие, тоест в него само едно понятие може да съответства на всяка дума, въпреки че в обикновения речник няколко понятия могат да съответстват на една дума.
Символното моделиране е изкуствен процес на създаване на логически обект, който замества реалния и изразява основните свойства на неговите отношения с помощта на определена система от знаци или символи.
Математическо моделиране. За да се изследват характеристиките на процеса на функциониране на всяка система S чрез математически методи, включително машинни, този процес трябва да бъде формализиран, т.е. да бъде изграден математически модел.
Под математическо моделиране ще разбираме процеса на установяване на съответствие с даден реален обект на някакъв математически обект, наречен математически модел, и изследването на този модел, което позволява да се получат характеристиките на разглеждания реален обект. Видът на математическия модел зависи както от естеството на реалния обект, така и от задачите за изследване на обекта и необходимата надеждност и точност на решаването на този проблем. Всеки математически модел, като всеки друг,
Фиг. 1.
описва реален обект само с известна степен на приближение до реалността. Математическото моделиране за изследване на характеристиките на процеса на функциониране на системите може да бъде разделено на аналитично, симулационно и комбинирано.
За аналитичното моделиране е характерно, че процесите на функциониране на елементите на системата се записват под формата на някои функционални отношения (алгебрични, интегро-диференциални, крайно-разностни и др.) или логически условия. Аналитичният модел може да бъде изследван чрез следните методи: а) аналитичен, когато се стремим да получим в общи линии изрични зависимости за желаните характеристики; б) числени, когато не могат да решават уравнения в общ вид, те се стремят да получат числени резултати с конкретни изходни данни; в) качествен, когато, без да имате изрично решение, можете да намерите някои свойства на решението (например да оцените стабилността на решението).
В някои случаи изследванията на системата могат също да задоволят изводите, които могат да бъдат направени при използване на качествения метод за анализ на математически модел. Такива качествени методи се използват широко, например, в теорията на автоматичното управление за оценка на ефективността на различни опции за системи за управление.
Дефиниция на модела. Обща класификация на основните видове моделиране.
Моделе абстрактно описание на система (обект, процес, проблем, концепция) в някаква форма, различна от формата на тяхното реално съществуване.
Определение 2. Моделиранее един от основните методи на познание, е форма на отразяване на реалността и се състои в изясняване или възпроизвеждане на определени свойства на реални обекти, предмети и явления с помощта на други обекти, процеси, явления или с помощта на абстрактно описание под формата на изображение, план, карта, набори от уравнения, алгоритми и програми.
Така че в процеса на моделиране винаги има оригинален(обект) и модел, който възпроизвежда (моделира, описва, имитира) някои характеристики на обекта.
Етапите на познаване на обекта, както и формите на съответствие между модела и оригинала, могат да бъдат различни:
1) моделирането като познавателен процес, съдържащ обработката на информация, идваща от външната среда за явленията, които се случват в нея, в резултат на което в съзнанието се появяват образи, съответстващи на обекти;
2) моделиране, което се състои в изграждането на определена моделна система (втора система), свързана чрез определени отношения на подобие с оригиналната система (първа система), като в този случай преобразуването на една система в друга е средство за идентифициране на зависимости между двете системи, отразени в отношения на подобие, а не резултат от пряко изследване на постъпващата информация.
Моделирането се основава на наличието на различни естествени и изкуствени системи, които се различават както по предназначение, така и по физическо изпълнение, сходство или сходство на някои свойства: геометрични, структурни, функционални, поведенчески. Тази прилика може да е пълна. (изоморфизъм)и частично (хомоморфизъм).
Моделирането започва с формирането на предмета на изследване - система от понятия, отразяващи характеристиките на обекта, които са от съществено значение за моделирането. Тази задача е доста сложна, което се потвърждава от различни интерпретации в научната и техническата литература на такива фундаментални понятия като система, модел, моделиране. Такава неяснота не показва погрешността на едни и коректността на други термини, а отразява зависимостта на предмета на изследване (моделиране) както от разглеждания обект, така и от целите на изследователя. Отличителна черта на процеса на моделиране е неговата гъвкавост и разнообразие от начини за използването му; става неразделна част от целия жизнен цикъл на системата. Това се обяснява предимно с технологичността на моделите, реализирани на базата на компютърна технология: доста висока скорост на получаване на резултати от симулация и тяхната относително ниска цена.
Класификация на видовете системно моделиране
Ето един генерал класификация на основните видове моделиране:
· концептуално моделиране- представяне на системата с помощта на специални знаци, символи, операции върху тях или с помощта на естествени или изкуствени езици,
· физическо моделиране- симулираният обект или процес се възпроизвежда въз основа на съотношението на подобие, произтичащо от подобието на физическите явления;
· структурно – функционални– моделите са диаграми (блок-схеми), графики, диаграми, таблици, чертежи със специални правила за тяхното комбиниране и преобразуване;
· математическо (логико-математическо) моделиране- изграждането на модела се осъществява със средствата на математиката и логиката;
· и симулационно (софтуерно) моделиране- при които логико-математическият модел на изследваната система е алгоритъм за функциониране на системата, софтуерно реализиран на компютър.
Тези видове моделиране могат да се използват независимо или едновременно, в някаква комбинация (например при симулационното моделиране се използват почти всички изброени видове моделиране или отделни техники).
В зависимост от формата на представяне на обекта, моделирането се класифицира на умствено и реално. Мисловното моделиране се използва, когато моделите не са осъществими в даден интервал от време или няма условия за тяхното физическо създаване (например ситуацията на микросвета). При реалното моделиране се използва възможността за изследване на характеристиките на реален обект като цяло или на част от него. Такива изследвания се провеждат както върху обекти, работещи в нормални режими, така и при организиране на специални режими за оценка на характеристиките, които представляват интерес за изследователя (за други стойности на променливи и параметри, в различен времеви мащаб и т.н.). Реалната симулация е най-адекватна, но нейните възможности са ограничени. Например, провеждането на реална симулация на автоматизирана система за управление изисква, първо, наличието на такава автоматизирана система за управление и, второ, експерименти с контролиран обект, т.е. предприятие, което в повечето случаи е невъзможно.
Информационното моделиране (често наричано кибернетично) се свързва с изучаването на модели, в които няма пряко сходство на физическите процеси, протичащи в моделите, с реални процеси. В този случай те се стремят да покажат само някаква функция и разглеждат реалния обект като „черна кутия“ с редица входове и изходи, а някои връзки между изходи и входове се моделират. По този начин информационните (кибернетични) модели се основават на отразяването на някои процеси на управление на информацията, което позволява да се оцени поведението на реален обект. За да се изгради модел в този случай, е необходимо да се изолира изследваната функция на реален обект, да се опита да се формализира тази функция под формата на някои комуникационни оператори между входа и изхода и да се възпроизведе тази функция върху симулационен модел, освен това, на напълно различен математически език и, разбира се, различно физическо изпълнение на процеса.
При симулационното моделиране алгоритъмът, който реализира модела, възпроизвежда процеса на функциониране на системата във времето, като се симулират елементарните явления, които изграждат процеса, като се запазва тяхната логическа структура и последователност на протичане във времето, което дава възможност за получаване на информация за състоянията на процеса в определени моменти от първоначалните данни, което позволява да се оценят характеристиките на системата. Основното предимство на симулационното моделиране в сравнение с аналитичното моделиране е възможността за решаване на по-сложни проблеми. Симулационните модели позволяват лесно да се вземат предвид такива фактори като наличието на дискретни и непрекъснати елементи, нелинейни характеристики на елементите на системата, множество случайни ефекти и др., Които често създават трудности при аналитичните изследвания. В момента симулационното моделиране е най-ефективният изследователски метод, а често и единственият практически достъпен метод за получаване на информация за поведението на дадена система, особено на етапа на нейното проектиране.
Структурно-системното моделиране се основава на някои специфични характеристики на структури от определен тип, като ги използва като средство за изучаване на системи или разработване на тяхна основа с помощта на други методи за формализирано представяне на системи (теоретични, лингвистични и др.) специфични подходи към моделирането.
Моделирането на структурната система включва:
методи за мрежово моделиране;
съчетаване на методи за структуриране с лингвистични (лингвистични);
структурен подход в посока на формализиране на изграждането и изследването на структури от различни типове (йерархични, матрични, произволни графи), базирани на теоретико-множествени представяния и концепцията за номинална скала на теорията на измерването.
Ситуационното моделиране се основава на моделната теория на мисленето, в рамките на която е възможно да се опишат основните механизми за регулиране на процесите на вземане на решения. Моделната теория на мисленето се основава на идеята за формирането на информационен модел на обект и външния свят в структурите на мозъка. Тази информация се възприема от човек въз основа на знанията и опита, които вече има. Целесъобразното човешко поведение се изгражда чрез формиране на целевата ситуация и мислено трансформиране на първоначалната ситуация в целевата. Основата за изграждане на модела е описанието на обекта под формата на набор от елементи, свързани помежду си с определени отношения, които отразяват семантиката на предметната област. Обектният модел има многостепенна структура и представлява информационния контекст, спрямо който протичат процесите на управление. Колкото по-богат е информационният модел на обекта и колкото по-висока е възможността за неговото манипулиране, толкова по-добро и разнообразно е качеството на решенията, взети в управлението.
Подобна информация.
1 - Общи понятия. Определения.
Определения
Предмет- всичко, което е насочено към човешката дейност.
Хипотеза- прогноза за свойствата на даден обект въз основа на непълни данни.
Аналогия- преценка за някакво конкретно сходство на обекти. Една аналогия свързва хипотеза с експеримент.
Модел- обект-заместител, осигуряващ изучаването на някои свойства на оригинала. Моделът осигурява визуализация на изследването на оригиналния обект.
Модел- логическа схема, която опростява разсъжденията и логическите конструкции, позволяваща провеждането на експерименти и изясняваща природата на явленията.
Моделиране- замяна на един обект с друг, за да се получи информация за най-важните свойства на оригиналния обект, използвайки моделния обект (по-нататък за простота заменяме оригиналния обект с обект, моделния обект с модел).
Адекватност на модела спрямо обекта- съвпадение на резултатите от симулацията и резултатите от експериментите с обекта.
Общи понятия
Модел- обект или описание на обект, система за замяна (при определени условия, предложения, хипотези) на една система (т.е. оригинала) на друга система за изследване на оригинала или възпроизвеждане на неговите свойства. Моделът е резултат от преобразуване от една структура в друга. Чрез картографиране на физическа система (обект) върху математическа система (например математическия апарат на уравненията), ние получаваме физически и математически модел на системата или математически модел на физическа система. По-специално, физиологичната система - кръвоносната система на човека, се подчинява на някои закони на термодинамиката и след като опишем тази система на физически (термодинамичен) език, ще получим физически, термодинамичен модел на физиологичната система. Ако напишем тези закони на математически език, например, напишем съответните термодинамични уравнения, тогава ще получим математически модел на кръвоносната система.
Моделите, ако пренебрегнем областите, областите на тяхното приложение, са три вида: когнитивни, прагматични и инструментални.
когнитивен модел- форма на организиране и представяне на знания, средство за комбиниране на нови и стари знания. Когнитивният модел, като правило, е съобразен с реалността и е теоретичен модел.
Прагматичен модел- средство за организиране на практически действия, работещо представяне на целите на системата за нейното управление. Реалността в тях е нагласена по някакъв прагматичен модел. Това са, като правило, приложни модели.
инструментален модел- е средство за конструиране, изследване и/или използване на прагматични и/или когнитивни модели.
Когнитивните отразяват съществуващи, а прагматичните - макар и несъществуващи, но желани и евентуално осъществими отношения и връзки.
Според нивото, "дълбочината" на моделиране, моделите са емпиричен- базирани на емпирични факти, зависимости, теоретичен- на базата на математически описания и смесени, полуемпирични- използване на емпирични зависимости и математически описания.
Основни изискваниякъм модела: видимост на конструкцията; видимост на основните му свойства и връзки; наличността му за изследване или възпроизвеждане; лекота на изследване, възпроизвеждане; запазване на информацията, съдържаща се в оригинала (с точността на хипотезите, взети предвид при изграждането на модела) и получаване на нова информация.
Проблемът с моделирането се състои от три задачи:
моделна сграда(тази задача е по-малко формализируема и конструктивна, в смисъл, че няма алгоритъм за изграждане на модели);
изследване на модела(тази задача е по-формализируема, има методи за изследване на различни класове модели);
използване на модела(конструктивна и конкретизирана задача).
Модел - динамиченако сред х азима времеви параметър, т.е. показва системата (процесите в системата) във времето.
Модел - отделен, ако описва поведението на системата само в отделни времена.
Модел - непрекъснато, ако описва поведението на системата за всички моменти от време от някакъв интервал от време.
Модел - имитация, ако е предназначен за тестване или изучаване, възпроизвеждане на възможните начини за развитие и поведение на обекта чрез промяна на някои или всички параметри х азмодели М.
Модел - детерминистичен, ако всеки входен набор от параметри съответства на добре дефиниран и еднозначно определен набор от изходни параметри; иначе - модел недетерминистичен, стохастичен (вероятностен).
Можем да говорим за различни режими на използване на модели - за симулационен режим, за стохастичен режим и т.н.
Моделът включва: обект О, тема (по избор) НО, задача З, ресурси б, симулационна среда СМ.
Свойствата на всеки модел са както следва:
крайник: моделът отразява оригинала само в краен брой от неговите отношения и освен това ресурсите за моделиране са крайни;
простота: моделът показва само основните аспекти на обекта;
приближение: реалността се показва грубо или приблизително от модела;
адекватност: моделът описва успешно симулираната система;
информативен: моделът трябва да съдържа достатъчно информация за системата – в рамките на хипотезите, възприети при изграждането на модела.
Събиране на информация за обекта, хипотези, предмоделен анализ;
Проектиране на структурата и състава на модели (подмодели);
Изграждане на спецификации на модела, разработване и отстраняване на грешки на отделни подмодели, сглобяване на модела като цяло, идентифициране (ако е необходимо) на параметрите на модела;
Моделно изследване - избор на метод за изследване и разработване на алгоритъм (програма) за моделиране;
Изследване на адекватността, стабилността, чувствителността на модела;
Оценка на инструментите за моделиране (изразходвани ресурси);
Интерпретация, анализ на резултатите от моделирането и установяване на някои причинно-следствени връзки в изследваната система;
Генериране на отчети и проектни (национално-стопански) решения;
Изясняване, модификация на модела, ако е необходимо, и връщане към изследваната система с нови знания, получени чрез симулация.
Линеаризация. Позволявам M=M(X,Y,A), където х- множество входове Y- изходи, НО- състояния на системата. Това може да се покаже схематично:
Ако X, Y, A- линейни пространства (множества), и - линейни оператори, тогава се извиква системата (модела). линеен. Други системи (модели) - нелинейни. Нелинейните системи са трудни за изучаване, така че често биват линеаризирани - редуцирани до линейни по някакъв начин.
Идентификация. Позволявам M=M(X,Y,A), A=(a аз ), а аз =(а i1 ,а i2 ,...,а и К ) - вектор на състоянието на обект (система). Ако векторът а аззависи от някои неизвестни параметри, тогава проблемът за идентифициране (модел, параметри на модела) е да се определи чрез някои допълнителни условия, например експериментални данни, характеризиращи състоянието на системата в някои случаи. Идентификацията е решение на проблема за конструиране въз основа на резултатите от наблюдения на математически модели, които адекватно описват поведението на реална система.
Агрегиране. Операцията се състои в трансформиране (намаляване) на модела в модел (модели) с по-малък размер (X, Y, A).
Разграждане. Операцията се състои в разделянето на системата (модела) на подсистеми (подмодели), като се запазват структурите и принадлежността на едни елементи и подсистеми към други.
Сглобяване. Операцията се състои в преобразуване на система, модел, който реализира поставената цел от дадени или дефинирани подмодели (структурно свързани и стабилни).
Прототипиране. Тази операция се състои в апробация, изследване на структурна кохерентност, сложност, стабилност с помощта на оформления или подмодели с опростена форма, в които функционалната част е опростена (въпреки че входът и изходът на подмоделите се запазват).
Експертиза, експертна оценка. Операция или процедура за използване на опита, знанията, интуицията, интелигентността на експертите за изучаване или моделиране на лошо структурирани, лошо формализирани подсистеми на изследваната система.
Изчислителен експеримент. Това е експеримент, проведен с помощта на модел на компютър с цел разпределяне, прогнозиране на определени състояния на системата, реагиране на определени входни сигнали. Инструментът на експеримента тук е компютър (и модел!).
образование(двата модела, моделиране и самите модели).
Познаване и развитие на теорията на изследваните системи- с помощта на някои модели, симулации, резултати от симулация.
Прогнозиране(изходни данни, ситуации, състояния на системата).
контрол(системата като цяло, отделни подсистеми на системата, разработване на управленски решения и стратегии).
Автоматизация(система или отделни подсистеми на системата).
Например при симулационното моделиране (при липса на строг и формално написан алгоритъм) основната роля се играе от технологията и инструментите за моделиране; същото важи и за когнитивната графика.
Основните функции на компютъра в системите за моделиране:
играят ролята на спомагателен инструмент за решаване на проблеми, решени от конвенционални изчислителни средства, алгоритми, технологии;
играят ролята на средство за поставяне и решаване на нови проблеми, които не могат да бъдат решени с традиционни средства, алгоритми, технологии;
играят ролята на средство за проектиране на компютърни среди за обучение и моделиране;
играят ролята на моделиращ инструмент за получаване на нови знания;
играят ролята на "обучаващи" нови модели (самообучаващи се модели).
Един вид компютърна симулация е изчислителен експеримент.
Компютърната симулация, изчислителният експеримент се превръща в нов инструмент, метод на научно познание, нова технология и поради нарастващата необходимост да се премине от изучаването на линейни математически модели на системи.
2 – Системна класификацияи модели. Модел черна кутия.
Класификация на модела
Моделите могат да бъдат относително пълни или непълни. Теорията на подобието гласи, че абсолютно подобие може да има само когато обектът е заменен с абсолютно същия. Но тогава смисълът на моделирането се губи.
пълен моделхарактеризира всички основни свойства на даден обект във времето и пространството.
непълен моделхарактеризира ограничена част от свойствата на обекта.
Систематизацията на моделите е дадена в следващата таблица.
Системна класификация
Системите могат да бъдат класифицирани по различни критерии. Често е абсолютно невъзможно за изпълнение и зависи от целта и ресурсите. Нека представим основните методи за класификация (възможни са и други критерии за класифициране на системите).
По отношение на системата към околната среда:
отворен(има обмен на ресурси с околната среда);
затворен(без обмен на ресурси с околната среда).
По произход на системата (елементи, връзки, подсистеми):
изкуствени(инструменти, механизми, машини, картечници, роботи и др.);
естествено(живи, неживи, екологични, социални и др.);
виртуален(въображаеми и, въпреки че не съществуват реално, но функционират по същия начин, както ако наистина съществуват);
смесен(икономически, биотехнически, организационни и др.).
Според описанието на системните променливи:
с качествени променливи(със само смислено описание);
с количествени променливи(с дискретно или непрекъснато количествено описани променливи);
смесен(количествено-качествени) описания.
Според вида на описанието на закона (законите) на функциониране на системата:
Тип "Черна кутия"(законът на функциониране на системата не е напълно известен; известни са само входните и изходните съобщения на системата);
не е параметризиран(законът не е описан, ние го описваме, като използваме поне неизвестни параметри, известни са само някои априорни свойства на закона);
параметризиран(законът е известен до параметри и може да се отнесе към определен клас зависимости);
Тип „Бяла (прозрачна) кутия“(законът е напълно известен).
По метода на управление на системата (в системата):
системи с външно управление(без обратна връзка, регулирани, управлявани структурно, информационно или функционално);
контролирани отвътре(самоуправляеми или саморегулиращи се - програмно контролирани, автоматично регулирани, адаптивни - адаптивни с помощта на контролирани промени в състоянията и самоорганизиращи се - променящи структурата си във времето и пространството по най-оптимален начин, подреждайки структурата си под влияние на вътрешни и външни фактори);
с комбинирано управление(автоматични, полуавтоматични, автоматизирани, организационни).
Пример.Помислете за екологичната система „Езеро“. Това е отворена система от естествен произход, чиито променливи могат да бъдат описани по смесен начин (количествено и качествено, по-специално, температурата на резервоара е количествено описана характеристика), структурата на обитателите на езерото може да бъде описани както качествено, така и количествено, а красотата на езерото може да бъде описана качествено. Според вида на описанието на закона за функциониране на системата, тази система може да бъде класифицирана като непараметризирана като цяло, въпреки че е възможно да се разграничат подсистеми от различни типове, по-специално различни описания на подсистемата „Водорасли“, „Риба“ , “Входящ поток”, “Изходящ поток”, “Дъно”, “Берег” и др. Системата “Компютър” е отворена, с изкуствен произход, със смесено описание, параметризирана, управлявана отвън (програмно). Системата “Логически диск” е отворено, виртуално, количествено описание, тип “Бяла кутия” (в същото време не включваме съдържанието на диска в тази система!), Смесен контрол. Системата „Фирма“ е отворена, със смесен произход (организационна) и описание, контролирана отвътре (адаптивна, по-специално система).
Системата се нарича голям, ако неговото изследване или моделиране е трудно поради голямата размерност, т.е. множеството от състояния на системата S има голяма размерност. Кое измерение трябва да се счита за голямо? Можем да преценим това само за конкретен проблем (система), конкретна цел на изследвания проблем и конкретни ресурси.
Голяма система се редуцира до система с по-малко измерение чрез използване на по-мощни изчислителни инструменти (или ресурси) или чрез разделяне на проблема на редица проблеми с по-малко измерение (ако е възможно).
Пример.Това е особено вярно при разработването на големи изчислителни системи, например при разработването на компютри с паралелна архитектура или алгоритми с паралелна структура на данните и тяхната паралелна обработка.
Системата се нарича труден, ако не разполага с достатъчно ресурси (предимно информационни) за ефективно описание (състояния, закони на функциониране) и управление на системата - дефиниции, описания на параметрите на управление или за вземане на решения в такива системи (в такива системи винаги трябва да има решение подсистема).
Пример.Сложни системи са например химичните реакции, ако се разглеждат на молекулярно ниво; клетка на биологична формация, разглеждана на метаболитно ниво; човешкият мозък, ако се разглежда от гледна точка на интелектуалните действия, извършвани от човек; икономика, разглеждана на макро ниво (т.е. макроикономика); човешкото общество – на политико-религиозно-културно ниво; Компютри (особено - пето поколение), ако се разглежда като средство за получаване на знания; език, по много начини.
Сложността на тези системи се дължи на сложното им поведение. Сложността на системата зависи от приетото ниво на описание или изследване на системата – макроскопична или микроскопична.
Сложността на системата може да бъде външна и вътрешна.
Вътрешна сложностсе определя от сложността на набора от вътрешни състояния, потенциално оценени от проявленията на системата, от сложността на контрола в системата.
Външна сложностсе определя от сложността на връзките със средата, сложността на управлението на системата, потенциално оценена от обратната връзка на системата и средата.
Сложните системи са:
сложност на структурна или статична(няма достатъчно ресурси за изграждане, описание, управление на структурата);
динамичен или временен(няма достатъчно ресурси за описание на динамиката на поведението на системата и управление на нейната траектория);
информация или информация – логическа, инфологична(недостатъчни ресурси за информационно, информационно-логическо описание на системата);
изчисление или внедряване, изследване(няма достатъчно ресурси за ефективно прогнозиране, изчисления на параметрите на системата или тяхното изпълнение е възпрепятствано от липса на ресурси);
алгоритмичен или конструктивен(няма достатъчно ресурси за описание на алгоритъма на функциониране или управление на системата, за функционално описание на системата);
развитие или еволюция, самоорганизация(недостатъчни ресурси за устойчиво развитие, самоорганизация).
Системата се нарича връзкар, ако две подсистеми обменят ресурс, т.е. между тях има някакви ресурсно-ориентирани отношения, връзки.
Защо не моделираме живота си? В крайна сметка се моделират самолети, състезателни коли и космически кораби ... Във всички области, където има фактор на несигурност, рискът от загуба на голяма стойност присъства при предварителното моделиране. Животът ни не е ли най-голямата ни ценност? да Но… как да моделираме живота?
За да моделира ефективно живота и да получи необходимите промени, Александър Зелински комбинира много знания в един много ефективен и разбираем инструмент за овладяване и използване на Системно моделиране.
Какво е системно моделиране?
Системното моделиране е най-новият метод за анализ и моделиране на човешки системи, който няма аналог; това е сливане на три мощни инструмента: системна феноменология, изобретателска теория за решаване на проблеми и невро-лингвистично програмиране.
Методът се основава на работата на такива учени като Едмунд Хусерл, Жил Дельоз, Якоб Леви Морено, Берт Хелингер, Милтън Ериксън, Ричард Бандлър, Джон Гриндер, Хайнрих Алтшулер, Авенир Уемов и много други.
Александър Василиевич Зелински в продължение на почти 15 години създава това, което днес се нарича метод на системно моделиране на енергийно-информационни процеси.
Чрез моделиране на определени ситуации и аспекти от живота ви ще научите:
Как да разберем своята уникалност, таланти и цел?
Как да получите бърза и пълна информация за причините за проблемите и събитията в живота ви?
Как да се научим да намираме правилните решения по въпросите на личните отношения, работата, кариерата
Основи на системното моделиране, основни постулати
Александър Зелински
Системното моделиране има:
- универсалност, т.е. може да се прилага към всякакви системи;
- практическа значимост (изследва непроявени моменти) и приложимост в почти всички области, т.е. може да бъде не само инструмент за анализиране и обяснение на свойствата на системните обекти, но и за прогнозиране на техните нови свойства, като инструмент за прогнозиране на поведението на системи и синтезиране на системи с предварително определени свойства.
За промени в системата е необходимо да се създадат свободни връзки като потенциал за развитие и среда за реализация на този потенциал. Завършването, промяната на старите връзки отслабва (намалява) способността за връщане към обичайната форма на "стабилност" на системата, а новата среда поддържа процеса на промяна. По този начин противоречията, съществуващи в системата, са удовлетворени „системата трябва да поддържа стабилност (структура), за да поддържа съществуването си и системата трябва да се променя (връзките), за да развива и поддържа своето съществуване, себе си като система“.
Класификация на моделите.
Определено. М. се изгражда от елементи, които имат определена стойност. Например – татко, мама, брат, сестра и т.н., и т.н. Семейни договорености.
Безсрочен. М. се изгражда от неопределени елементи. Например – „чудо“, „цел“, „препятствие“. Тоест, един вид "чудо" като нещо, което за различните хора има своя представа, смисъл. Структурни констелации, кармични, астрологични, номинални, симптоматични и целия набор от модели, състоящи се от "неопределени" елементи. В SM всички са "модални триади".
Произволно. М. се изгражда от елементи на „произволно” значение. Например – моделът „да – не“, „без заявка“, възлагане без определение.
Принципи, първоначално заложени в процеса на разбиране (четене) на модела.
1. Всеки елемент (обект) на Системния модел съдържа цялата информация (съдържание) (смисъл), е абстрактен елемент, преобразувател на симетрия, обозначаващ определено нещо, отношение, състояние, процес на промяна, преход. Тоест всяка категория. (какво е преобразувател на симетрия? Дефиниция, описание).
Концепцията за симетрия в SM. (Има два елемента и връзка между тях - симетрия в равенството на двата. Полярност в разликата в точките на възприятие, описания. Симетрия - всички елементи от една и съща категория, например "гняв", полярност - всеки елемент има свой собствен процес на трансформиране на "гнева")
2. Универсалност. Конструктивност. Моделът се състои (се сглобява) от различни елементи. Например, различни видове подредби са модел на елементи от една и съща категория. Семейство - елементи на рода, семейството, хората. Изборът на елементи се определя от "темата", задачата за моделиране.
3. Елементите (обектите) в SM се обозначават произволно. Пълно конвенционално обозначение и възможност за присвояване на всяко символично име, събитие, процес, нещо. Логиката на обозначението трябва да се запази (фиксира) по време на работата на модела. Тоест, ако първият елемент на модела е определен като член на семейството, тогава останалите елементи също принадлежат към семейната система. (гръцки богове. архетипи, бизнес структури). Елементите може да не бъдат обозначени и тогава моделът се разгръща като последователност от трансформации от едно състояние в следващо. Трансформацията е процес на промяна на едно състояние в друго (друго).
4. Йерархията на системата се определя от началния елемент, където информацията напълно липсва или има напълно непроявена информация - пространството, където моделът все още не е разгърнат. Елементите не се проявяват като обекти. Пространство без елемент. Единият елемент е проявление на състоянието и връзката с пространството.
5. Разгъване (разопаковане) на модела като преход от едно състояние на симетрия-полярност към друго. в резултат на влиянието на елементите (процеси, неща, състояния) върху себе си и следователно има нелинеен характер. И се описва (разчита) като спонтанно разкриване на Смисъла. Всяка стойност има двойна трансформация (смисъл) от една страна - развива се (променя се), от друга страна - се запазва (стабилизира). Нищо към нещо и нещо към нищо.
6. Идентифицирането на всеки знак (обект) в модела се извършва чрез контекста. „Четенето“ като хора, взаимоотношения, действия, способности, вярвания.
7. Моделът не е "строга" система и "чете" като текст, поради което позволява свободно конвертиране с концепции. Тоест свободен преход между контексти и нива на описание на значението.
8. Първото нещо, което се появява в модела е информация, която няма пространствени и времеви критерии. Информацията като значение "като цяло".
9. Пространството и времето се проявяват в модела едновременно, но ако "разчетем" пространството, то моделът е разопакован, описан чрез обекти. Ако разглеждаме модела като време, тогава разгръщаме стратегията като промяна на състоянията. като течението на времето. Ако има пространство, значи няма време и обратното, ако има време, няма пространство. Пространството е разширено и едновременно. Времето е дискретно и последователно.
Пространството показва какви състояния усеща обектът, когато средата усеща „своите“ състояния. С повече проксита можем да видим какво състояние на даден елемент е резултат от състоянията на всички останали елементи. Моделът показва границите на трансформациите, достъпни за моделираното пространство. Моделираната от 5 елемента категория "щастие" може да покаже 5 състояния на системата като процес, като стратегия. Но като пространствено състояние, всеки x4 елемент се появява като състояние на 5-то. Когато X изпитва C3, тогава в неговата среда има обекти в състояния c1, c2, c4 и c5. И това е неговото разбиране и представа за „щастие“. Тоест за Х, от една страна, щастието е многообразно, а от друга страна, то е само в тези твърди рамки на околното пространство. Щастието като пет възможни състояния, но при условие че има четири обекта в техните „правилни“ състояния. Четирите щата са случилото се, а петото е случилото се!
10. Промяната на състоянията е събитие, тоест интервалът между две състояния е действие.
11. Значението е връзката на два или повече елемента. Директната връзка, от X към Y, описва значението като процес, който поражда система. Раждане, време, изстрелване. Обратната връзка от Y към X описва обратното значение (анти-смисъл) като резултат, като анти-система. Смърт, космос, запазване.
Проблемът се проявява, когато процесът се възприеме (превърне) като резултат. Номинализация.
„Да предположим, че се опитваме по някакъв начин да опишем общото понятие за човека.
Класическата стратегия е да се отделят от всички човешки свойства всички онези, които са еднакво присъщи на всички хора и при липсата на които ние няма да считаме това нещо за личност. Тогава такъв набор от общи свойства може да се идентифицира със съдържанието на общата концепция за човек.
Друга е категоричната стратегия. В този случай вместо свойства ще използваме трансформации и ще поставим въпроса доколко даден човек може да се промени, оставайки човек.
Да предположим, че изследваме за конкретен клиент определена обща концепция за „семейство“. Използвайки категоричен подход, ще видим процеса на трансформация (допустими екстремни вариации) до това доколко едно „семейство” може да се промени, като същевременно си остава „семейство”. И при какви условия на околните все още е семейство.
Системното моделиране като инструмент за изследване на трансформационния процес.
Моделирането на системи за трансформация ви позволява да видите времето като процес и пространството като среда. (източник www.srez.info)
Сюжетът на чичо ваня. „Чичо Иван. Отношение към професора на др
Малкият Цахес, по прякор Цинобър
Майков, Аполон Николаевич - кратка биография