16. Понятие модели. Моделирование

При создании искусственных систем широко используется метод моделирования. Моделирование связано с такими методами познания как анализ, синтез, индукция, дедукция, абстрагирование, обобщение, аналогия и интуиция. Основное требование, выдвигаемое к полученным и используемым моделям – это их адекватность реальным процессам и объектам, которые модели замещают.

Моделирование основывается на том, что не все из многочисленных составляющих объекта, взаимосвязей между ними и влияний внешних факторов оказываются одинаково значимыми в рамках поставленной задачи. Можно выделить существенные и несущественные для данной задачи, составляющие сложного объединения, а затем последние отбросить или описать приблизительно. Тем самым получим новое объединение, которое не будет полностью передавать свойства объекта, но будет проще, т.е. представлять собой модель, и отражать лишь некоторые стороны изучаемого объекта или явления, существенные с точки зрения моделирования.

Модель – реальный физический объект или процесс, теоретическое построение, упорядоченный набор данных, представляющие какие-либо свойства исследуемого объекта, процесса или явления, существенные относительно цели моделирования.

Моделирование используется в трех разных сферах деятельности человека – в научном познании, обучении (образование) и создании искусственных систем. На основе моделей строится теория. А теорию объясняют с помощью моделей.

Моделирование – один из основных методов создания искусственных систем, заключающийся в выделении из сложного явления (объекта) некоторых частей и замещения их другими объектами, которые более понятны, просты и удобны для описания, объяснения и разработки.

Математическая модель – модель объекта, процесса или явления, представляющая собой математические закономерности, с помощью которых описаны основные характеристики моделируемого объекта, процесса или явления.

17. Классификация моделей

Классификация – это распределение однотипных объектов в соответствии с выделенными свойствами (признаками, категориями, классами).

По цели моделирования:

1. Модели, используемые в научном познании, разрабатываются для понимания проблемы.

2. Модели, используемые в образовании, разрабатываются для передачи известных знаний.

3. Модели, используемые для создания систем, представляют собой модели исследовательского или нормативного характера, связаны с проектированием.

4. Модели, используемые в управлении системами, показывают изменение состояния объекта управления в зависимости от изменения параметров самого объекта. Используются в экономике, психологии, социологии, робототехнике.

По степени неопределенности:

1. Детерминированные (определенные) – это модели, для которых известны законы, по кото­рым изменяется или развивается объект.

2. Вероятностные – строятся на основе обработки статистической неопределенности и некоторых видов нечеткой информации.

По зависимости от времени:

1. Статические – неизменяемые во времени.

Структурные модели – это модели состояния, которые отражают совокупность составных частей прототипа и его собственные свойства. Примерами структурной модели являются: чертеж, блок-схема алгоритма, таблица Менделеева и др.

2. Динамические – изменяются во времени, как правило, строятся на основе решения дифференциальных уравнений и служат для решения задач управления и прогнозирования.

Функциональные модели – это модели процесса, которые отражают, как изменяется состояние прототипа с течением времени. Примеры: компьютерная визуализация процесса, макет, демонстрирующий работу чего-либо, протез и др.

По назначению моделей:

1. Описательные – описывают существо явления, объекта, процесса.

2. Имитационные – процесс описывается статистическими закономерностями. Используются при расчетах возможных путей развития тех или иных процессов (эпидемии заболеваний, атомные процессы и т.д.)

3. Оптимизационные – необходимы для выбора наилучших значений параметров реального процесса (планирование, управление)

4. Эталонные – позволяют, при использовании, получать заранее известные результаты.

5. Прогностические – позволяют прогнозировать некоторые события и явления (погода, разлив рек, модель «ядерной зимы» академика Н.Н. Моисеева)

6. Игровые – используются как тренажеры, или в качестве средств отдыха или обучения.

По отношению к материальному миру:

Натурные (материальные) модели:

1. Подобия (игрушка, манекен, фотография);

2. Тренажеры – устройства, имитирующие некоторую ситуацию, требующую принятия решений и действий, и позволяющие отрабатывать методы ее разрешения (тренажеры для подготовки летчиков, водителей и т.д.);

3. Эрзацы (протезы, заменяющие и частично выполняющие функции настоящих органов).

Информационные (нематериальные) модели:

1. Непрерывные (математическая функция, график функции);

2. Дискретные (знаковые):

– формализованный язык (компьютерная программа, нотная запись и др);

– неформализованный язык (описание, характеристики, толкования и др.).

Построение знаковой модели является обязательным этапом решения практической задачи с помощью компьютера.

По возможности проверки результатов:

Проверяемыми являются те модели, у которых результат их использования может быть соотнесен (сравнен) с прототипом.

Для проверяемых моделей можно определить понятие точности как количественной меры, отражающей соотношение результатов моделирования и реальности. По измеренной точности можно сопоставить проверяемые модели между собой.

Непроверяемые модели невозможно сопоставить с реальным прототипом. Примером модели может являться религия, если рассматривать ее как модель происхождения и устройства мира. Примеры моделей: трактовка замысла художника как модель произведения, описание увиденного, суждение о чем-либо.

Данная классификация не исчерпывает всего многообразия существующих моделей и отдельных особенностей. Решение практической задачи на компьютере требует построения информационной, знаковой, проверяемой модели