ТОР 5 статей: Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы КАТЕГОРИИ:
|
Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управленияЛекция 1
«Цели и задачи моделирования сложных систем» Содержание лекции: Цель, задачи и основное содержание дисциплины Основные понятия и определения из теории моделирования Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления Цель, задачи и основное содержание дисциплины Целью изучения курса "Системное моделирование" является знакомство с идеями и методами исследования сложных систем, а так же изучение аналитических и имитационных методов их моделирования. Задачи изучения дисциплины: В результате изучения дисциплины студент должен: знать: принципы системного подхода при исследовании сложных систем; методы и приемы исследования сложных систем; методы анализа процессов в системах и подсистемах; методы моделирования систем и подсистем; методыанализа устойчивости сложных систем; методыоценки качества сложных систем; методысинтеза сложных систем; методы сокращения размерности моделей сложных систем; уметь: применять методы и приемы исследования сложных систем в процессе решения конкретных задач; владеть: навыками постановки задачи системного моделирования, разработки моделей систем и их подсистем и оценки результатов моделирования; иметь представление: о перспективных направлениях развития теории и методов исследования сложных систем; иметь опыт:моделирования сложных систем. Основные разделы дисциплины: 1.Основные положения теории моделирования сложных систем 2.Математические модели систем 3.Формализация и алгоритмизация процессов функционирования систем 4.Статистическое моделирование систем 5.Программно-аппаратные средства моделирования систем 6.Планирование машинных экспериментов 7.Методы обработки и анализа результатов моделирования 8.Использование методов моделирования в автоматизированных системах обработки информации и управления
Основные понятия и определения из теории моделирования В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации. Остановимся на основных понятиях и определениях из теории моделирования таких как: объект, гипотеза, аналогия. Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objectum — предмет). И эта деятельность направлена прежде всего на получение и обработку информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой. В научных исследованиях большую роль играют гипотезы, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия. Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. (Необходимо отметить, что понятия существенности и несущественности сходства или различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования). Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями. Таким образом, аналогия связывает гипотезу с экспериментом. Гипотезы и аналогии, отражающие реальный, объективно существующий мир, должны обладать наглядностью или сводиться к удобным для исследования логическим схемам, макетам, установкам и т.п.. Такие логические схемы (макеты, установки), упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить эксперименты, уточняющие природу явлений, называются моделями. Другими словами, модель (лат. modulus — мера) — это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала. Определение моделирования. Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием. Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования. Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т. е. ее значение в процессе познания, необходимо прежде всего отвлечься от имеющегося в науке и технике многообразия моделей и выделить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии некоторой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте. Если результаты моделирования подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев. Следует отметить, что с точки зрения философии моделирование — эффективное средство познания природы. Процесс моделирования предполагает наличие: объекта исследования; исследователя, перед которым поставлена конкретная задача; модели, создаваемой для получения информации об объекте и необходимой для решения поставленной задачи. Причем по отношению к модели исследователь является, по сути дела, экспериментатором, только в данном случае эксперимент проводится не с реальным объектом, а с его моделью. Такой эксперимент для инженера-системотехника есть инструмент непосредственного решения организационно-технических задач. Надо иметь в виду, что любой эксперимент может иметь существенное значение в конкретной области науки только при специальной его обработке и обобщении. Единичный эксперимент никогда не может быть решающим для подтверждения гипотезы, проверки теории. Поэтому инженеры (исследователи и практики) не должны забывать, что именно экспериментальное исследование, опыт, практика являются критерием истины.
Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления
При разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления возникают задачи: оценки количественных и качественных характеристик систем и подсистем; оценки закономерностей процессов функционирования систем; проведения структурного, алгоритмического и параметрического синтеза систем. Решение этих задач немыслимо без использования различных видов моделирования. К особенностям АСОИУ как сложным системам относятся: сложность структуры и стохастичность связей между элементами; неоднозначность поведения при различных условиях; большое количество параметров и переменных; неполнота и недетерминированность исходной информации; разнообразие и вероятностный характер внешней среды и т.д. Ограниченность возможностей экспериментального исследования АСОИУ (на полной реальной системе) делает актуальной использования математических методов моделирования таких систем. Однако при разработке методов моделирования сложных систем необходимо учитывать понятия, методы, научные основы и принципы системологии – как научной методологии исследования сложных систем. Этому будут посвящены 2 последующие лекции.
Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:
|