Информационные технологии. Учебное пособие

4.1. Определение модели. Общая классификация видов моделирования...

Статистическая модель случайного процесса – это алгоритм, с помощью которого имитируют работу сложной системы, подверженной случайным возмущениям; имитируют взаимодействие элементов системы, носящих вероятностный характер.

При реализации на ЭВМ статистического ИМ возникает задача получения случайных числовых последовательностей

сзаданными вероятностными характеристиками. Численный метод, решающий задачу генерирования последовательности случайных чисел с заданными законами распределения, получил название «метод статистических испытаний» или «метод Монте-Карло».

Так как метод Монте-Карло, кроме статистического моделирования, имеет приложение к ряду численных методов (взятие интегралов, решение уравнений), то целесообразно иметь различные термины.

Итак, статистическое моделирование – это способ изучения сложных процессов и систем, подверженных случайным возмущениям, с помощью имитационных моделей.

Метод Монте-Карло – это численный метод, моделирующий на ЭВМ псевдослучайные числовые последовательности

сзаданными вероятностными характеристиками.

Методика статистического моделирования состоит из следующих этапов:

1.Моделирование на ЭВМ псевдослучайных последовательностей с заданной корреляцией и законом распределения вероятностей (метод Монте-Карло), имитирующих на ЭВМ случайные значения параметров при каждом испытании.

2.Преобразование полученных числовых последовательностей на имитационных математических моделях.

3.Статистическая обработка результатов моделирова-

ния.

Обобщенный алгоритм метода статистических испытаний представлен на рис. 1.

41

4. Информационные технологии в моделировании

Рис. 1. Обобщенный алгоритм метода статистических испытаний

Имитационное моделирование основано на воспроизведении с помощью компьютера развернутого во времени процесса функционирования системы с учетом взаимодействия с внешней средой. Основой всякой имитационной модели являются:

•разработка модели исследуемой системы на основе частных имитационных моделей (модулей) подсистем, объединенных своими взаимодействиями в единое целое;

•выбор информативных (интегративных) характеристик объекта, способов их получения и анализа;

•построение модели воздействия внешней среды на систему в виде совокупности имитационных моделей внешних воздействующих факторов;

•выбор способа исследования имитационной модели в соответствии с методами планирования имитационных экспериментов.

Условно имитационную модель можно представить в виде действующих, программно (или аппаратно) реализованных блоков.

На рис. 2. показана структура имитационной модели. Блок имитации внешних воздействий (БИВВ) формирует реализации случайных или детерминированных процессов, имитирующих воздействия внешней среды на объект. Блок

42

4.1. Определение модели. Общая классификация видов моделирования...

обработки результатов (БОР) предназначен для получения информативных характеристик исследуемого объекта. Необходимая для этого информация поступает из блока математической модели объекта (БМО). Блок управления (БУИМ) реализует способ исследования имитационной модели, основное его назначение – автоматизация процесса проведения имитационных экспериментов.

Целью имитационного моделирования является конструирование имитационного моделирования объекта и проведение имитационных экспериментов над ней для изучения закона функционирования и поведения с учетом заданных ограничений и целевых функций в условиях имитации

ивзаимодействия с внешней средой.

Кдостоинствам метода имитационного моделирования могут быть отнесены:

– проведение имитационных экспериментов над математической моделью системы, для которой натурный эксперимент не осуществим по этическим соображениям или эксперимент связан с опасностью для жизни, или он дорог, или из-за того, что эксперимент нельзя провести с прошлым;

– решение задач, для которых неприменимы аналитические методы, например, в случае непрерывно-дискретных факторов, случайных воздействий, нелинейных характеристик элементов системы и т. п.;

– возможность анализа общесистемных ситуаций и принятия решения с помощью компьютера, в том числе для таких сложных систем, как выбор критерия сравнения страте-

43

4. Информационные технологии в моделировании

гии поведения, который на уровне проектирования не осуществим;

–сокращение сроков и поиск проектных решений, которые являются оптимальными по некоторым критериям оценки эффективности;

–проведение анализа вариантов структуры больших систем, различных алгоритмов управления изучения влияния изменений параметров системы на ее характеристики

ит. д.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы – ее подсистемы и связи – непосредственно представлена структурой модели, а процесс функционирования подсистем, выраженный в виде правил и уравнений, связывающих переменные, имитируется на компьютере. AnyLogic – это среда имитационного моделирования. Разнообразные средства спецификации и анализа результатов, имеющиеся в AnyLogic, позволяют строить модели, имитирующие работу моделируемой системы фактически с любой желаемой степенью адекватности, и выполнять анализ модели на компьютере без проведения аналитических преобразований.

4.2.Модели системной динамики. Системная динамика

вAnyLogic

Системная динамика – направление в изучении сложных систем, исследующее их поведение во времени и в зависимости от структуры элементов системы и взаимодействия между ними. В том числе: причинно-следственных связей, петель обратных связей, задержек реакции, влияния среды и других. Особенное внимание уделяется компьютерному моделированию таких систем.

Начало разработки модели системной динамики обычно определяют как этап построения «вербальной модели» исследуемой проблемной ситуации. Такой этап работы, безусловно, входит в любую технологию моделирования.

44

4.2. Модели системной динамики. Системная динамика в AnyLogic

Построения модели системной динамики можно разделить на две стадии:

Качественная–описаниямоделиихарактеристикивзаимо- действий.

Цель: на качественном уровне воспроизвести структуру и поведение изучаемого объекта во времени. Чаще всего, поведение объекта во времени можно сравнить с каким-либо архетипом – стандартным шаблоном поведения.

Количественная – проверка гипотез с использованием компьютерной стимуляции.

Цель: уточнить модель, построенную на качественном уровне при помощи исторических данных. Использование компьютерных стимуляций позволяет упростить данный процесс.

AnyLogic поддерживает разработку и моделирование систем обратной связи (диаграммы потоков и накопителей, правила решений, включая массивы переменных). Итак, с помо-

щью AnyLogic (рис. 3) можно:

•определять потоковые переменные одну за другой или использовать инструмент «flow tool»;

•использовать автозаполнение при работе с формулами;

•создавать копии переменных для лучшей читаемости вашей модели;

•использовать табличные функции со ступенчатой, линейной, сплайновой интерполяцией;

•определять поведение функции за пределами допустимой области;

•определять поддиапозоны и подразмерности;

•объявлять переменные-массивы с заданной размерностью;

•задать различные уравнения для различных наборов элементов массива;

•использовать как специальные инструменты Системной динамики, так и возможности языка Java.

Одна из примечательных особенностей диаграммы потоков и накопителей – это то, что стрелки зависимостей син-

45

4. Информационные технологии в моделировании

хронизируются с формулами: стрелка зависимости от А до В появится автоматически, как только вводится А в формулу переменной В, и исчезнет, если удалить А из формулы. Для стрелок потоков это правило работает наоборот: если Вы удалите стрелку, то А будет исключен из формулы В.

Значения переменных можно просмотреть непосредственно на диаграмме, щелкнув мышью на интересующем элементе во время и после прогона модели.

Рис. 3. Пример модели в AnyLogic

Являясь объектно-ориентированным инструментом, AnyLogic предоставляет все преимущества объектно-ориенти- рованного подхода в системной динамике. Можно создавать модели в иерархическом виде, где части диаграммы потоков

инакопителей логически разделены. Кроме того, можно создать отдельный класс со своими функциями и методами и использовать его в пределах одной или нескольких моделей.

Модель, использующая метод системной динамики (как

илюбая другая модель в AnyLogic), может быть наглядной

иинтерактивной: у Вас есть возможность добавить диаграммы и произвольную графику, чтобы оживить модель; добавить «ползунки», кнопки, текстовые поля и т. д., чтобы управлять моделью во время выполнения. Набор поддерживаемых AnyLogic графических инструментов богаче, чем в любом другом инструменте имитационного моделирования.

46

4.2. Модели системной динамики. Системная динамика в AnyLogic

Поскольку модели в AnyLogic являются Java приложениями, они могут быть размещены в сети как апплеты. Отличие AnyLogic от других существующих решений в том, что модель полностью самостоятельна и не нуждается в установке на веб-сервер специального программного обеспечения. Модель будет работать на машине клиента в пределах апплета. Для доступа пользователя может быть открыта не вся модель, а лишь некоторые ее части.

AnyLogic – единственный инструмент, который позволяет комбинировать метод системной динамики с агентным и дис- кретно-событийным моделированием. Это может быть сделано многими различными способами: смоделировать потребительский рынок, используя системную динамику; цепочку поставок, применяя агентное моделирование. Другой вариант – это смоделировать население города, представив людей агентами, а основной экономический и инфраструктурный фон – в системной динамическом подходе. Также можно поместить диаграммы системной динамики внутрь агента: например, системная динамика может быть использована в моделировании процесса производства, в то время как саму компанию представить агентом на более высоком уровне. Технически, интерфейсы и обратные связи между системной динамикой, агентным или дискретно-событийным моделированиями очень просты: некоторые переменные системной динамики могут использоваться в логике решений агентов или быть параметрами процессных диаграмм, последние, в свою очередь, могут изменить другие переменные системной динамики.

Материал базируется на источниках [13, 14, 15].

47

5.ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ВОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Современные активные методы обучения все интенсивнее используются в образовательной деятельности. Студент становится активным участником образовательного процесса. Появляются новые формы обучения, такие как экстернат, e-learning (основа дистанционного обучения). Вследствие этого возникает необходимость в разработке новых информационных технологий в обучении, а именно предлагается использование тестовых технологий в первую очередь в обучении, а лишь затем в контроле знаний. В активном процессе обучения студент должен самостоятельно находить, обрабатывать и использовать полученные знания.

Информационные технологии помогают студенту эффективнее получать знания и на лекциях, и на практических

илабораторных занятиях, и в самостоятельной работе. Возможности мультимедиа и сетевые технологии внедря-

ются во все формы обучения, прежде всего, в дистанционное образование. Поэтому очевидна необходимость в обновлении и курсов лекций, и лабораторных работ, и практических занятий.

Число лекционных занятий в стационаре в традиционной форме сокращается, студентам предлагается самостоятельно изучать материал, который преподаватель предоставляет им в электронной форме. Электронные формы имеют очевидные преимущества: компактность, возможность использования видео, звука, динамических изображений – анимации, интерактивность, невысокая стоимость. Поэтому возможно активное использование CD-ROM и возможностей Internet.

Преподаватель, имея материалы на электронных носителях, может быстро вносить изменения, исправления и добавления в учебный материал; студент использует специальные архивы на серверах, электронную почту (в том числе и для постоянной связи с преподавателем), образовательные WEBсайты и библиотеки CD-ROM. Особенно это удобно в курсах, содержащих большое количество визуальной информации и иллюстративных материалов. Студенты периодически тести-

48

5. Информационные технологии в образовательной деятельности

руются преподавателем, имеется возможность и самотестирования.

При использовании компьютерных технологий, например трехмерной анимационной технологии, студент лучше структурирует учебные материалы, у него активизируется пространственное и динамическое мышление.

Характер лекционных занятий изменяется. Лектор дает основные понятия курса и указания студентам, как лучше и эффективнее изучить материал самостоятельно, с использованием средств визуализации учебной информации. Традиционно материал излагается с помощью доски и мела, плакатов и слайдов. Однако при этом не видна динамика процесса, что свойственно большинству технических дисциплин. Появилась возможность использования цифровых видеопроекторов высокого разрешения, подключенных к компьютеру. Таким образом, преподаватель может представить информацию в разнородной форме: текст, графика, анимация, звук, цифровое видео. Имея данные в электронном виде, студенту не обязательно вести конспект, он сосредоточивается на понимании излагаемого материала, особенно, если использовать обратную связь студент–преподаватель.

На лабораторных занятиях студенты, как правило, работают в локальной сети, что позволяет им активно выполнять индивидуальные и групповые ролевые упражнения, а преподаватель может записывать и протоколировать действия студентов, анализируя и комментируя их. Тем самым обеспечивается творческое сотрудничество преподавателя и студентов при обучении практическим навыкам, при этом имеется возможность взаимодействия студентов с другими студентами.

При обучении, как на стационаре, так и на заочном обучении и в экстернате была опробована следующая методика. После первой вводной лекции на один из e-mail студентов был выслан курс лекций, набор тестовых заданий и примерные экзаменационные вопросы. Ко второй лекции у всех студентов группы (потока) лекции и другой материал имелись

49

5.Информационные технологии в образовательной деятельности

враспечатанном виде. На самих лекциях в дальнейшем материал дискуссировался как преподавателем и студентами, так и студентами между собой. Иногда студенты высказывали очень здравые идеи, что обсуждалось и использовалось преподавателем в дальнейшем. Периодически проводились тестирования по изучаемому материалу, что обеспечивало преподавателю постоянный мониторинг знаний студентов, причем в обстановке гласности и объективности. В случае отдаленной дислокации (например, при дистанционном обучении в системе экстерната) студент всегда имеет возможность по электронной почте связаться со своим преподавателем, проконсультироваться с ним по существу учебного материала, объяснить, как выполнять контрольную работу, оценить результаты тестирования студента, которые последний полу-

чит по e-mail.

5.1.Оптимизация подготовки к различным формам тестирования с использованием современных

компьютерных технологий

Научно-техническая революция в нашей стране в настоящее время сопровождается информатизацией всех уровней образования, ведет к резкому расширению объема его содержания и повышению доли междисциплинарных творческих аспектов подготовки обучающихся на всех этапах. Разрабатываются новые государственные образовательные стандарты, требующие по-другому измерять уровень и качество подготовки обучающихся по множеству дисциплин при завершении различных образовательных этапов. С введением единых государственных экзаменов резкого увеличились масштабы тестирования. Из этого следует актуальность исследований при разработке методик не только формирования самих тестов, но и методик подготовки (обучения) к этой системе контроля знаний. Особое значение приобретает оптимальное использование вычислительной техники как на этапах обучения и контроля, так и при обработке результа-

50