- •1.Моделирование как метод научного познания.
- •2.Дискретные и непрерывные случайные величины. Примеры применения в моделировании систем.
- •1.Моделирование как этап системного анализа.
- •2.Толкование понятия «сложная система». Необходимость моделирования сложных систем.
- •1.Типы сложности. Примеры сложных систем.
- •2.Способы вычисления случайных величин с заданными функциями распределения.
- •1.Свойства сложных систем, создающие трудности для управления ими. Примеры.
- •2.Представление системы как конечного автомата.
- •1.Необходимость создания модели сложной системы в контексте управления этой системой.
- •2.Подходы к изучению систем: функциональный, системный, исторический, гистологический.
- •1.В каких случаях целесообразно применять моделирование?
- •2.Способы описания моделей в f – схеме моделирования.
- •1.Основные принципы моделирования. Краткая характеристика.
- •2.Табличный способ представления модели в f – схеме моделирования.
- •1.Принцип системности при моделировании систем. Примеры.
- •2.Матричный способ представления модели в f –схеме моделирования.
- •1.Принцип системной аналогии при моделировании систем. Примеры.
- •2.Представление модели в виде орграфа в f – схеме моделирования.
- •1.Принцип информационной достаточности при моделировании систем. Примеры.
- •1.Принцип многомодельности и многовариантности при моделировании систем. Примеры.
- •2.Понятие о логико-математическом описании функционирования системы со случайными факторами.
- •28.2 «Состояние работника и оборудования»
- •31.1Это я хз, но пусть хоть что-то
- •31.2 Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •33 «Состояние работника и оборудования»
- •33.2 Анализ функционирования смо
1.Свойства сложных систем, создающие трудности для управления ими. Примеры.
Для сложных систем характерно то, что управлять ими приходится в условиях неполной информации, неполного знания законов функционирования системы, постоянного изменения внешних факторов.
Любая сложная система имеет большое число случайностей в своем поведении, случайными могут быть как внешние воздействия, так и внутренние свойства.
Не стационарность сложной системы – характеристики и свойства системы изменяются со временем. Элементы системы выходят из строя, появляются новые. Система часто работает с частично вышедшими из стоя элементами (робастные системы).
Нетерпимость к управлению. Сложная система зачастую обнаруживает свои собственные цели, часто не только не совпадающие с задаваемыми извне, но и противоречащими последним.
Как следствие свойств 2 и 3 вытекает:
5. Невоспроизводимость экспериментов со сложной системой.
В этих условиях управление сложными системами принимает характер итерационного (пошагового) процесса. После принятия решения и применения управляющего воздействия необходимо вновь оценить состояние, в котором находится система, и решить, правильно ли мы движемся к поставленной цели. Если направление движения нас не удовлетворяет, то необходимо переопределить управляющее воздействие. Наличие модели сложной системы позволяет уменьшить число таких итераций, сберегая время и другие ресурсы.
Классы сложных систем :
1)техногенные
2)транспортные
3)производственные
4)технические
5)экономические
6)социальные
7)общественные
8)инженерные
9)программно-информационные
10)биологические
2.Представление системы как конечного автомата.
Автомат (finite automata) можно представлять себе как серый ящик, на вход которого подаются входные сигналы, с выхода снимаются выходные сигналы, и который может находиться в некоторых внутренних состояниях. Причем множество входящих, выходных сигналов и внутренних состояний является конечным.
Абстрактно конечный автомат описывается шестью элементами:
Входной алфавит – конечное множество X входных сигналов
Выходной алфавит – конечное множество Y выходных сигналов
Начальное состояние
Функция переходов z+ = φ(z,x)
Функция выходов y = ψ(z,x)
Автомат
F = <Z, X,Y, φ, ψ, z0> функционирует в дискретном автоматном (потактовом) времени, моментами которого являются такты, то есть примыкающие друг к другу моменты времени, каждому из которых соответствуют постоянные значения входного и выходного сигналов и внутреннее состояние.
Простейший конечный автомат имеет один входной и один выходной канал. В каждый момент времени t = 0, 1, 2, 3… будем обозначать вход: x(t), состояние z(t), выход y(t), причем z(0)= z0,
______________________________________________________
9
1.Необходимость создания модели сложной системы в контексте управления этой системой.
Следуя Л. Расстригину, сформулируем основные признаки сложной системы как объекта управления:
Для сложных систем характерно то, что управлять ими приходится в условиях неполной информации, неполного знания законов функционирования системы, постоянного изменения внешних факторов.
Любая сложная система имеет большое число случайностей в своем поведении, случайными могут быть как внешние воздействия, так и внутренние свойства.
Не стационарность сложной системы – характеристики и свойства системы изменяются со временем. Элементы системы выходят из строя, появляются новые. Система часто работает с частично вышедшими из стоя элементами (робастные системы).
Нетерпимость к управлению. Сложная система зачастую обнаруживает свои собственные цели, часто не только не совпадающие с задаваемыми извне, но и противоречащими последним.
Как следствие свойств 2 и 3 вытекает:
5. Невоспроизводимость экспериментов со сложной системой.
Растригин приходит к выводу, что:
«Сложной системой нельзя управлять без ее системной модели». Я бы добавил эффективно управлять! Более того, модель является средством «борьбы со сложностью», так как передает наиболее существенные с точки зрения решаемой задачи свойства объекта изучения.