
- •Цель, задачи и содержание отс. Системотехника, системный анализ и системология.
- •Понятие абстрактной системы. Базовые свойства системы. Подсистема и надсистема.
- •Теоретико-множественное определение понятия системы.
- •Теоретико-множественное определение понятия структуры системы.
- •Определение и свойства внешней среды. Открытая и закрытая системы.
- •Общесистемные понятия цели, задачи, дерева цели. Трудности в формировании целей.
- •7. Понятие конкретной системы
- •8. Основные направления системных исследований
- •9. Понятие процесса и его состояния
- •10. Определение сложной системы. Жизненные этапы развития систем.
- •11. Закон системности. Первый закон преобразования композиции систем.
- •12. Определение сложной системы. Перечень основных этапов системного анализа.
- •13. Понятие и классификация систем по субстанциональному (основному) признаку. Классификация естественных систем.
- •14. Классификация систем по целевому назначению.
- •15. Классификация динамических систем по способу описания, по основным свойствам.
- •16. Классификация систем по виду структур.
- •17. Принцип декомпозиции и композиции систем. Примеры. Следствие о единстве анализа и синтеза.
- •18. Принцип адекватности систем. Примеры.
- •19. Принцип управляемости и наблюдаемости. Принципы реализуемости, типизации и стандартизации. Примеры.
- •20. Принцип согласованности. Следствия. Примеры.
- •21. Принцип совместимости (достижимости). Следствия. Примеры
- •22. Принцип неравновесного состояния. Примеры. Следствия.
- •23. Понятие управляемой системы. Основные понятия.
- •24. Структура управляемой системы с информационной точки зрения.
- •25. Определение моделирования. Основные задачи моделирования.
- •26. Определение моделирования. Этапы процесса моделирования.
- •27. Свойства моделей и требования к ним.
- •28. Понятие адекватности модели. Верификация и валидация.
- •29. Принцип инвариантности (управления по возмущению). Основные характеристики. Достоинства и недостатки. Примеры.
- •31. Принцип управления по модели как разновидность адаптивного управления. Основные характеристики. Достоинства и недостатки. Примеры.
- •32. Принцип ситуационного управления. Основные характеристики. Достоинства и недостатки. Примеры.
- •33. Определение сложной системы. Этап формулировки проблемы в системном анализе. Понятие проблематики.
- •34. Определение сложной системы. Схема основных этапов системного анализа.
28. Понятие адекватности модели. Верификация и валидация.
Под адекватностью модели понимают правильное качественное и количественное описание объекта (процесса) по выбранному множеству характеристик с некоторой разумной степенью точности. При этом имеется в виду адекватность не вообще, а адекватность по тем свойствам модели, которые являются для исследователя существенными. Полная адекватность означает тождество между моделью и прототипом.
Математическая модель может быть адекватна относительно одного класса ситуаций (состояние системы + состояние внешней среды) и не адекватна относительно другого. Модель типа «черный ящик» адекватна, если в рамках выбранной степени точности она функционирует так же, как и реальная система, т.е. определяет тот же оператор преобразования входных сигналов в выходные.
Понятие адекватности является рациональным понятием, поэтому повышение ее степени также осуществляется на рациональном уровне. Следовательно, адекватность модели должна проверяться, контролироваться, уточняться в процессе исследования на частных примерах, аналогиях, экспериментах и т.д. В результате проверки адекватности выясняют, к чему приводят сделанные допущения: то ли к допустимой потере точности, то ли к потере качества. При проверке адекватности также можно обосновать законность применения принятых рабочих гипотез при решении рассматриваемой задачи или проблемы.
И
ногда
адекватность модели М
обладает побочной
адекватностью,
т.е. она дает правильное количественное
и качественное описание не только тех
характеристик, для имитации которых
она строилась, но и ряда побочных
характеристик, потребность в изучении
которых может возникнуть в дальнейшем.
Эффект побочной адекватности модели
возрастает, если в ней нашли отражение
хорошо проверенные физические законы,
системные принципы, основные положения
геометрии, апробированные приемы и
способы и т.д. Может, поэтому структурные
модели, как правило, обладают более
высокой побочной адекватностью, чем
функциональные.
Если система – цель. Тогда адекватность модели, с помощью которой достигается поставленная цель, рассматривается либо как мера близости к цели, либо как мера эффективности достижения цели. Например, в адаптивной системе управления по модели модель отражает ту форму движения системы, которая в сложившейся ситуации является наилучшей в смысле принятого критерия. С изменением ситуации модель должна менять свои параметры, чтобы быть более адекватной вновь сложившейся ситуации.
Верификация имитационной модели – проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора. Когда модель организована в вычислительную программу для ЭВМ, то сначала, как обычно, исправляют ошибки в ее записи на алгоритмическом языке, а затем переходят к верификации. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту. Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть предсказаны результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, противоречащие тем, которые ожидались при формировании модели, значит, модель неверна.
Валидация подтверждает, что требования внешнего потребителя или пользователя продукта, услуги или системы удовлетворены.