- •Модели решения функциональных и вычислительных задач
- •Основные понятия
- •Системный подход в моделировании систем
- •Классификация видов моделирования
- •Математические модели
- •Построение математической модели системы
- •Примеры построения динамических моделей
- •Информационные модели
- •Информационные объекты и связи.
- •Примеры информационных моделей
- •Базы знаний.
- •Моделирование информационных процессов
- •Модели разработки программного обеспечения
- •Методы проектирования программного обеспечения
- •Унифицированный язык моделирования uml
- •Концептуальная модель uml
- •Отношения в uml
- •Диаграммы
- •Инструментарий проектирования программного обеспечения
-
Классификация видов моделирования
В зависимости от характера изучаемых процессов в системе S и цели моделирования существует множество типов моделей и способов их классификации, например, по цели использования, наличию случайных воздействий, отношению ко времени, возможности реализации, области применения и другие.
По цели использования |
По наличию воздействий на систему |
По отношению ко времени |
По возможности реализации |
По области применения |
|
|
|
|
|
Рис.5.2. Классификации видов моделей
По цели использования модели классифицируются на научный эксперимент, в котором осуществляется исследование модели с применением различных средств получения данных об объекте, возможности влияния на ход процесса, с целью получения новых данных об объекте или явлении; комплексные испытания и производственный эксперимент, использующие натурное испытание физического объекта для получения высокой достоверности о его характеристиках; оптимизационные, связанные с нахождением оптимальных показателей системы (например, нахождение минимальных затрат, или определение максимальной прибыли).
По наличию воздействий на систему, модели делятся на детерминированные (в системах отсутствуют случайные воздействия) и стохастические (в системах присутствуют вероятностные воздействия). Эти же модели некоторые авторы классифицируют по способу оценки параметров системы: в детерминированных системах параметры модели оцениваются одним показателем для конкретных значений их исходных данных; в стохастических системах наличие вероятностных характеристик исходных данных позволяет оценивать параметры системы несколькими показателями.
По отношению ко времени модели разделяют на статические, описывающие систему в определённый момент времени, и динамические, рассматривающие поведение системы во времени. В свою очередь, динамические модели подразделяют на дискретные, в которых все события происходят по интервалам времени, и непрерывные, где все события происходят непрерывно во времени.
По возможности реализации модели классифицируются как мысленные, описывающие систему, которую трудно или невозможно моделировать реально, реальные, в которых модель системы представлена либо реальным объектом, либо его частью, и информационные, реализующие информационные процессы (возникновение, передачу, обработку и использование информации) на компьютере. В свою очередь мысленные модели разделяют на наглядные (при которых моделируемые процессы и явления протекают наглядно); символические (модель системы представляет логический объект, в котором основные свойства и отношения реального объекта выражены системой знаков или символов) и математические (представляют системы математических объектов, позволяющие получать исследуемые характеристики реального объекта). Реальные модели делят на натурные (проведение исследования на реальном объекте и последующая обработка результатов эксперимента с применением теории подобия) и физические (проведение исследования на установках, которые сохраняют природу явления и обладают физическим подобием).
По области применения модели подразделяют на универсальные, предназначенные для использования многими системами, и специализированные, созданные для исследования конкретной системы.