Скачиваний:
11
Добавлен:
16.04.2013
Размер:
36.86 Кб
Скачать

Свойства моделей и систем

  1. Универсальность

  2. Алгоритмическая надежность

  3. Обусловленность

  4. Точность

  5. Объем памяти ЭВМ

  6. Время одновариантного анализа

1). Как правило, универсальная модель, т.е. модель пригодная для

всех типов объектов данного класса является избыточной.

В этой модели заложены возможности решения многих задач.

Специальная модель строится только для решения данной задачи.

Вывод: на этапе формирования модели необходимо решить вопрос, насколько необходима универсальная или специальная модель.

2). Надежность – способность системы выполнять свои функции

на определенном отрезке времени.

Ненадежность – не соответствие области адекватности, в сис -

теме появляется отказ.

Отказ – выход из строя одного из элементов системы, который

приводит к неисправности системы.

В математическом моделировании очень велико проявление эвристики (ввод неточных зависимостей).

3). Обусловленность

у S = y

y2 x

У

S = ∂y < 1

y1 ∂x

(модель хорошо обусловлена)

x1 x2 x1 x2 х

x

Модель хорошо обусловлена, если малому приращению х -аргумента соответствует малое приращение у - аргумента.

4). Точность :

  • по одному параметру, определяется погрешностью модели-

рования (абсолютная, относительная);

  • точность по многим параметрам.

Точность модели не может быть выше или лучше, чем точность определения исходных параметров.

Точность вычисления должна соответствовать поставленной задачи.

5). Объем памяти ЭВМ.

Цена модели.

6). Время одновариантного анализа

Классификация модели.

  1. 1). Феноменологическая (причинно-следственная) модель – это модель, которая рассматривает систему, имеющую черный ящик с входами и входами.

z

вход выход

х y

черный ящик

z – внутренние параметры объекта (управляемые).

Такие модели называются открытыми или разомкнутыми.

2). Поведенческая модель - это модель достижения цели, которая не имеет входов и выходов. Здесь рассматривается поведение модели внутри самой себя. Эта модель замкнутая, в ней есть внутренние параметры, она так же может разделяться на части, каждая из которых является феноменологической.

z

  1. 1). Временная (динамическая) модель – это модель, в которой

время является непрерывной переменной.

t i t j t k

t k > t j > t i

2). Алгебраическая (статическая) модель – времени не содержит.

Пример: С=С0(1+Υ)T – алгебраическая модель

С=С0(1+еα t) – динамическая модель

y

С0

x

  1. 1). Детерминированные (определенные).

2). Стахостические (вероятностные).

  1. 1). Аналитические.

2). Имитационные.

Аналитические модели – это модели, в основу которых положены математические отношения.

Имитационные модели – это программная имитация системы. Используются программы: GPSS, E-сети, сети Петри.

Соседние файлы в папке Lections