КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ\ЗАДАЧИ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Компьютерная технология

естественных и искусственных систем, сходства или подобия некоторых свойств: геометрических,

структурных, функциональных, поведенческих.

Модель - абстрактное описание системы (объекта, процесса, проблемы, понятия) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

Моделирование представляет собой один из основных методов познания,
является формой отражения действительности и
заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов,
с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, совокупности
уравнений, алгоритмов и программ.

Исследование современных сложных технических систем предполагает различные классы моделей.

Компьютерные\информационные технологии позволяют реализовать модели различных видов в рамках информационных систем различного назначения, например, информационно-управляющие системы, системы распознавания образов, системы искусственного интеллекта, системы поддержки принятия решений.
В основе этих систем лежат модели различных типов: семантические, логические, математические и т.п.

помощью специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью

естественных или искусственных языков;

физическое моделирование – моделируемый объект или процесс воспроизводится исходя из соотношения подобия, вытекающего из схожести физических процессов и явлений;

структурно – функциональное моделирование – моделями являются схемы (графы, блок-схемы), графики, диаграммы, таблицы, рисунки со специальными правилами их объединения и преобразования;

математическое (логико-математическое) моделирование – построение модели осуществляется средствами математики и логики;

имитационное (программное) моделирование – в этом случае логико-математическая модель исследуемой системы представляет собой алгоритм функционирования системы, программно-реализуемый на компьютере.

Указанные виды моделирования могут применяться самостоятельно или одновременно, в некоторой комбинации (например, в имитационном моделировании используются практически все перечисленные виды моделирования или отдельные приемы).

сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.
Компьютерное моделирование

можно рассматривать как:
математическое моделирование;
имитационное моделирование;
стохастическое моделирование.

Компьютерная модель - условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта.

Т.о., понятие компьютерного моделирования трактуется шире традиционного понятия - моделирование на ЭВМ.

Компьютерные модели, описанные с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, можно называть математическими.

Компьютерные модели, описанные с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта, можно называть структурно-функциональными.

помощью последовательности вычислений и графического отображения результатов ее работы, воспроизводить

(имитировать) процессы функционирования объекта (системы объектов) при условии воздействия на объект различных, как правило, случайных факторов, будем называть имитационными.

на имеющейся модели.
Качественные результаты анализа обнаруживают неизвестные ранее свойства

сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др.

Количественные выводы в основном носят характер анализа существующей СС или прогноза будущих значений некоторых переменных.

Возможность получения не только качественных, но и количественных результатов составляет существенное отличие имитационного моделирования от структурно-функционального.

(направление кибернетики, общая теория систем).
В математическом моделировании на ЭВМ

методологической основой являются: исследование операций, теория математических моделей, теория принятия решений, теория игр и др.

Центральной процедурой системного анализа является построение обобщенной модели, отражающей все факторы и взаимосвязи реальной системы (технической системы).

Предметом компьютерного моделирования может быть любая сложная система, любой объект или процесс.

Категории целей при этом могут быть самыми различными.

Компьютерная модель должна отражать все свойства, основные факторы и взаимосвязи реальной сложной системы, критерии, ограничения.

Компьютерное моделирование предлагает совокупность методологических подходов и технологических средств, используемых для подготовки и принятия решений в различных областях исследования.

Выбор метода моделирования для решения постановленной задачи или исследования системы является прерогативой и всегда актуальной задачей исследователя.

классов.
Процедурно-технологическая схема построения и исследования моделей включает следующие этапы определения,

характерные для любого метода моделирования:

Системы (предметная, проблемная область);
Объекта моделирования;
Целевого назначения моделей;
Требований к моделям;
Формы представления;
Вида описания модели;
Характера реализации модели;
Метода исследования модели.

Этапы 1-3 характеризуют объект и цель исследования и практически определяют следующие этапы моделирования.
При этом большое значение приобретает корректное описание объекта и формулировка цели моделирования из предметной области исследования.

систем массового обслуживания, вычислительных, информационных и многих других.
Модель должна строиться

целенаправленно.
Целенаправленная модель представляет собой замену действительности с той степенью абстракции, которая необходима для поставленной цели,
то есть, модель, прежде всего, должна отражать те существенные свойства и те стороны моделируемого объекта, которые определены задачей.
При этом важно правильно обозначить и сформулировать проблему, четко определить цель исследования, проводимого с помощью моделирования.

Требования к моделям. Моделирование связано с решением реальных задач и необходимо быть уверенным, что результаты моделирования с достаточной степенью точности отражают истинное положение вещей, т.е. модель адекватна реальной действительности.

Хорошая модель должна удовлетворять некоторым общепринятым требованиям.
Такая модель должна быть:
– адекватной; – надежной; – простой и понятной пользователю;
– целенаправленной; – удобной в управлении и обращении;
– функционально полной с точки зрения возможностей решения главных задач;
– адаптивной, позволяющей легко переходить к другим модификациям или обновлять данные;
– допускающей изменения (в процессе эксплуатации она может усложняться).

требования.
Наиболее характерными являются:
целостность,
отражение информационных свойств,
многоуровневость,
множественность

(многомодельность),
расширяемость,
универсальность,
осуществимость (реальная возможность построения самой модели и ее исследования),
реализуемость (например, на ЭВМ),
возможность материализации модели в виде реальной системы в задачах проектирования,
эффективность (затраты временных, трудовых, материальных и других видов ресурсов на построение моделей и проведение экспериментов находятся в допустимых пределах или оправданы).

Значимость или приоритетность требований к модели непосредственно вытекают из назначения модели.
Например, в исследовательских задачах, задачах управления, планирования и описания важным
требованием является адекватность модели объективной реальности.

В задачах проектирования и синтеза, уникальных систем важным требованием является реализуемость модели.

знаковые (структурные схемы, описания в виде устного и письменного изложения,

логические,
математические, логико-математические конструкции);
– материальные (лабораторные и действующие макеты, опытные образцы).

Цель моделирования и задание требований к модели определяют форму представления модели.

Знаковые модели используются для моделирования разнообразных систем.
Это направление связано с развитием вычислительных систем.

Следующий этап процедурной схемы – это выбор вида описания и построения модели.

Для знаковых форм такими описаниями могут быть:
– отношение и исчисление предикатов, семантические сети, фреймы, методы искусственного
интеллекта и др. - для логических форм.
– алгебраические, дифференциальные, интегральные, интегрально-дифференциальные уравнения и др. – для математических форм.

Характер реализации знаковых моделей бывает:
– аналитический (например, система дифф. уравнений может быть решена математиком на листе бумаги);
– машинный (аналоговый или цифровой);
– физический (автоматный).

экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который

сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

Имитационное моделирование является машинным методом моделирования благодаря развитию информационных технологий, что и привело к появлению этого вида компьютерного моделирования.

Но при этом применяется имитационный метод исследования (осуществляется эксперимент с моделью).

В процессе имитационного моделирования исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:
реальная система;
логико-математическая модель моделируемого объекта;
имитационная (машинная) модель;
ЭВМ, на которой осуществляется имитация – направленный вычислительный эксперимент.

моделируемые объекты:
– с сохранением их логической структуры;
– с

сохранением поведенческих свойств (последовательности чередования во времени событий, происходящих в
системе), т.е. динамики взаимодействий.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели.

Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы.

В описании имитационной модели выделяют две составляющие:
статическое описание системы, которое по-существу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо применять структурный анализ моделируемых процессов.
динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

взаимодействия между различными элементами системы.
Таким образом, чтобы составить имитационную

модель, надо:
– представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;
– алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;
– описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Идея метода: (с точки зрения программной реализации)
всем элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты,
состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния,
элементы взаимодействуют между собой (или обмениваются информацией) - значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов, т.е., моделирующий алгоритм,
элементы существуют во времени - значит надо задать алгоритм изменения переменных состояний.

Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма продвижения модельного времени.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы.
Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние.

Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое.

посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии

с определенными правилами.

Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени.

Имитационное моделирование есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе.

Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.

Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе) t0 , которую называют модельным (или системным) временем.

Существуют два основных способа изменения t0:
- пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);
- по-событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

постоянной длиной шага (принцип t).
Эти алгоритмы не очень эффективны

с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

Способ фиксированного шага применяется в случаях:

если закон изменения от времени описывается интегро-дифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. Динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов;

когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты;

когда сложно предсказать появление определенных событий;

когда событий очень много, и они появляются группами.

В остальных случаях применяется по-событийный метод, например, когда события распределены неравномерно на временной оси и появляются через значительные временные интервалы.

тогда, когда изменяется состояние системы.
В по-событийных методах длина шага

временного сдвига максимально возможная.

Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события.

Применение по-событийного метода предпочтительнее в том случае, если частота наступления событий невелика. Тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени.

Таким образом, вследствие последовательного характера обработки информации в ЭВМ, параллельные процессы, происходящие в модели, преобразуются с помощью рассмотренного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса.

Простейшая классификация на основные виды имитационных моделей связана с применением двух этих способов продвижения модельного времени.

Различают имитационные модели:
непрерывные;
дискретные;
непрерывно-дискретные.

меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение

описывается системами дифференциальных уравнений.
Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.

В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий).
Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов.

построение логико-математической модели;
3 – разработка моделирующего алгоритма;
4 –

построение имитационной (машинной) модели;

5 – планирование и проведение имитационных экспериментов;

6 – обработка и анализ результатов;

7 – выводы о поведении реальной системы (принятие решений).

Метод имитационного моделирования позволяет решать задачи высокой сложности, обеспечивает имитацию сложных и многообразных процессов, с большим количеством элементов.

Отдельные функциональные зависимости в таких моделях могут описываться громоздкими математическими соотношениями.

Поэтому имитационное моделирование эффективно используется в задачах исследования систем со сложной структурой с целью решения конкретных проблем.

и дискретные, де-терминированные и стохастические и т.д.) имитационное моделирование включает

в себя ряд основных этапов и является сложным итеративным процессом:

которых могут быть:
оценка – определение, насколько хорошо система предлагаемой

структуры будет соответствовать некоторым конкретным критериям;

сравнение альтернатив – сопоставление конкурирующих систем, рассчитанных на выполнение определенной функции, или же на сопоставление нескольких предлагаемых рабочих принципов или методик;

прогноз – оценка поведения системы при некотором предполагаемом сочетании рабочих условий;

анализ чувствительности – выявление из большого числа действующих факторов тех, которые в наибольшей степени влияют на общее поведение системы;

выявление функциональных соотношений – определение при-роды зависимости между двумя или несколькими действующими факто-рами, с одной стороны, и откликом системы с другой;

оптимизация – точное определение такого сочетания действующих факторов и их величин, при котором обеспечивается наилучший отклик всей системы в целом.