
- •4. Математическое моделирование
- •4.1. Основы математического моделирования
- •4.1.1. Три этапа математизации знаний
- •4.1.2. Основные понятия математического моделирования
- •4.1.3. Обобщенная математическая модель
- •4.2. Оценка качества математической модели
- •4.2.1. Требования к математической модели
- •4.2.2. Адекватность математической модели
- •4.2.3. Количественная оценка адекватности
- •4.2.4. Принципы математического моделирования
- •4.3. Построение математических моделей
- •4.3.1. Подходы к построению математических моделей
- •4.3.2. Этапы построения математической модели
- •4.3.3. Интерпретации в математическом моделировании
- •4.3.4. Виды и уровни интерпретаций
- •1. Синтаксическая интерпретация.
- •2. Семантическая интерпретация.
- •3. Качественная интерпретация.
- •4. Количественная интерпретация.
- •4.3.5. Методы разработки математических моделей сложных объектов
- •4.3.6. Классификация математических моделей
- •Модели прогноза ( расчетные модели без управления).
- •Оптимизационные модели.
- •Кибернетические модели (игровые).
- •4.4. Задача идентификации и моделирование
- •4.4.1. Задача идентификации
- •4.4.2. Классификация идентификации
- •4.4.3. Критерии идентификации
- •4.4.4. Математический аппарат теории идентификации
- •4.4.5. Основные подходы к построению алгоритмов
- •4.4.6. Идентификация структуры модели
- •4.5. Методы упрощения моделей
- •4.5.1. Общие подходы к упрощению моделей
- •4.5.2. Декомпозиция
- •4.5.3. Макромоделирование и метод адаптивной модели
- •4.5.4. Линеаризация моделей
4.3. Построение математических моделей
4.3.1. Подходы к построению математических моделей
В зависимости от конкретной ситуации возможны следующие подходы к построению моделей:
непосредственный анализ функционирования системы;
проведение ограниченного эксперимента на самой системе;
использование аналога;
анализ исходных данных.
Имеется целый ряд систем, которые допускают проведение непосредственных исследований по выявлению существенных параметров и отношений между ними. Затем либо применяются известные математические модели, либо они модифицируются, либо предлагается новая модель.
При проведении эксперимента выявляются значительная часть существенных параметров и их влияние на эффективность системы. Такую цель преследуют, например, все командно-штабные игры и большинство учений.
Если метод построения модели системы не ясен, но ее структура очевидна, то можно воспользоваться сходством с более простой системой, модель для которой существует.
К построению модели можно приступить на основе анализа исходных данных, которые уже известны или могут быть получены. Анализ позволяет сформулировать гипотезу о структуре системы, которая затем апробируется. Так появляются первые модели нового образца иностранной техники при наличии предварительных данных об их технических параметрах.
Разработчики моделей находятся под действием двух взаимно противоречивых тенденций: стремления к полноте описания и стремления к получению требуемых результатов возможно более простыми средствами. Достижение компромисса ведется обычно по пути построения серии моделей, начинающихся с предельно простых и восходящих до высокой сложности (существует известное правило: начинай с простых моделей, а далее усложняй). Простые модели помогают глубже понять исследуемую проблему. Усложненные модели используются для анализа влияния различных факторов на результаты моделирования. Такой анализ позволяет исключать некоторые факторы из рассмотрения. Сложные системы требуют разработки целой иерархии моделей, различающихся уровнем отображаемых операций. Выделяют такие уровни, как вся система, подсистемы, управляющие объекты и др.
Методы получения моделей.
Получение моделей в общем случае - процедура неформализованная. Основные решения, касающиеся выбора вида математических соотношений, характера используемых переменных и параметров, принимает проектировщик. В тоже время такие операции, как расчет численных значений параметров модели, определение областей адекватности и другие, алгоритмизированы и решаются на ЭВМ. Поэтому моделирование элементов проектируемой системы обычно выполняется специалистами конкретных технических областей с помощью традиционных экспериментальных исследований.
Методы получения функциональных моделей элементов делят на теоретические и экспериментальные.
Теоретические методы основаны на изучении физических закономерностей протекающих в объекте процессов, определении соответствующего этим закономерностям математического описания, обосновании и принятии упрощающих предположений, выполнении необходимых выкладок и приведении результата к принятой форме представления модели.
Экспериментальные методы основаны на использовании внешних проявлений свойств объекта, фиксируемых во время эксплуатации однотипных объектов или при проведении целенаправленных экспериментов.
Несмотря на эвристический характер многих операций моделирование имеет ряд положений и приемов, общих для получения моделей различных объектов.
Достаточно общий характер имеют
методика макромоделирования,
математические методы планирования экспериментов,
алгоритмы формализуемых операций расчета численных значений параметров и определения областей адекватности.
Использование математических моделей.
Вычислительная мощность современных компьютеров в сочетании с предоставлением пользователю всех ресурсов системы, возможностью диалогового режима при решении задачи и анализе результатов позволяют свести к минимуму время решения задачи.
При составлении ММ от исследователя требуется:
изучить свойства исследуемого объекта;
умение отделить главные свойства объекта от второстепенных;
оценить принятые допущения.
Модель описывает зависимость между исходными данными и искомыми величинами. Последовательность действий, которые надо выполнить, чтобы от исходных данных перейти к искомым величинам, называют алгоритмом.
Алгоритм решения задачи на ЭВМ связан с выбором численного метода. В зависимости от формы представления математической модели (алгебраическая или дифференциальная форма) используются различные численные методы