Тема 3.Основные особенности моделей.

Развитие теории управления, компьютерной техники дает возможность поднять эффективность управления в случае рассматривания объектов управления как сложных систем. Сложные системы имеют такие основные признаки: большое количество элементов и подсистем, которые имеют різну природу явлений, имеют разноплановые связи, большую степень неопределенности, характеризуются ієрархічністю. Особым признаком сложных систем управления есть наличие человеческого фактора. Наличие человека в контуре управления имеет положительное значение в плане формирования системы целей, выбора и оценки эффективных решений по управлению, ответственность. Но человек в силу своих психофизиологических способностей не может обработать значительное количество информации по оценке ситуации в системе, не может принять оперативное решение по управлению, особенно в системах реального времени.

Для автоматизации рутинной работы человек, для генерации вариантов по управлению, для оценки эффективности по управлению применяет комп'ютерно-интегрированные технологии (КОТ). Успешное использование КОТ возможное лишь при использовании системы моделей, которые воссоздают разные стороны и этапы функционирования объектов в процессе управления.

При всему разнообразия моделей для управления сложными системами, в них можно выделить ряд характерных особенностей:

1. Цель функционирования управления: она должна определять степень целеустремленности поведения модели и объекта. В этом случае модели могут разделяться на одноцелевые и многоцелевые. В первом случае модель, как правило, отображает определенную определенную сторону объекту или определенный этап его функционирования. В случае многоцелевых моделей нужна модель целей, за которой проходит определение приоритетных целей, их согласование, целесообразность использования на данном этапе и т.п. Многоцелевые модели, как правило, являются комплексными: отображают все необходимые стороны и свойства объекта для эффективности управления. Для многоцелевых моделей характерная ієрархічність.

2. Сложность моделей. Сложность учитывается количеством элементов и подсистем, а также связей между ними. Сложность зависит от количества типов и видов элементов (например технологические процессы характеризуются наличием большого количества явлений разной природы (тепловые, механические, диффузии, масообміну)). Кроме элементов важной характеристикой является количество связей между этими элементами и подсистемами (например в виде иерархических структур, нейроноподібних структур). Для воспроизведения этих особенностей сложных объектов, модель должна иметь в своем составе совокупность моделей разноплановых элементов, а также модели, которые воссоздают связи между элементами. То есть, сложная модель должна иметь не меньшую сложность чем объект, с точки зрения поставленной цели исследования.

3. Целостность (единство). Эта особенность указывает на то, что модель есть одной системой, как и объект – оригинал и включает в себя большое количество составных частей моделей, которые отображают разные свойства системы, разные аспекты функционирования системы и находятся в сложном взаимодействии для выполнения поставленных задач, для выполнения целей исследования, управление.

4. Неопределенность. Неопределенность проявляется в системе в неопределенности стана объекта, в неопределенности возможности достижения поставленной цели, в неопределенности методов принятия решений по управлению, достоверности информации и т.п. Основной характеристикой неопределенности системы есть энтропия, которая в некоторых случаях позволяет оценить количество информации, необходимой для реализации поставленных целей. При моделировании основная цель - это обеспечения соответствия модели оригинала (адекватністі). При моделировании должно обеспечиваться снижения неопределенности в оценке адекватности модели объекту.

5. Возможность оценки с помощью модели поведения объекта. Эта особенность дает возможность оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от этого модели могут иметь разный характер. С точки зрения казуальності (причина — следствие): детерминированные, стохастичні, нечеткие; за поведением: непрерывные и дискретные; за развитием, за поведением во времени: статические, динамические, прогнозирующие.

6. Адаптивность. Адаптивность является свойством высокой организации систем. Благодаря адаптивности модель может учитывать все особенности смен, которые происходят в объекте вследствие влияния внешнего окружения в широком спектре действующих возмущений. Адаптация системы и ее моделей осуществляется разными путями: эволюционным, когда меняются только параметры системы при неизменной ее структуре; и революционным чином, когда происходит перестройка системы — реконфігурація системы. Все эти смены происходят с целью обеспечения выполнения поставленных целей перед системой. В процессе адаптивности необходимо обратить внимание на то, что в системе могут возникнуть такие режимы, которые могут привести к снижению ее эффективности, или к прекращению ее функционирования.

7. Модели должны иметь соответствующую организацию. Организационная структура системы моделирования зависит от сложности модели и особенности ее использования. Необходимая оптимальная организационная структура целого комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечения системы моделирования. Основными факторами оптимальности является точность полученных результатов и время моделирования. Последний фактор особенно важный для систем реального времени.

8. Возможность управления моделью. Эта особенность вытекает из необходимости обеспечения управления моделью со стороны экспериментатора, пользователя для получения возможности рассматривания процессов, которые протекают в объекте и системе в разных условиях, то есть модель должна дать широкий спектр результатов.

9. Возможность развития модели. Научно – технический прогресс дает необходимые предпосылки для развития систем управления и соответствующих систем моделирования. Системы моделирования должны предусматривать возможность развития как по горизонтали (расширение спектру функций), так и по вертикалу (расширение числа подсистем).

Контрольные вопросы

1. Основные признаки сложных систем.

2. Преимущества многоцелевых моделей.

3. Какие модели отображают поведение систем?

4. В чем проявляется неопределенность при моделировании?

5. Что досяється при использовании механизмов адаптации при моделировании?

6. Чем характеризуется организация систем моделирования?

7. Что обеспечивается возможностью управления моделями?

8. Перспективность развития моделей.

[6,c.8-13]