- •Б. Б. Желваков
- •Моделирование систем
- •Учебное пособие
- •Санкт-Петербург
- •Составитель
- •Подготовлено на кафедре
- •230201 – Информационные системы и технологии
- •1. Основные понятия теории моделирования систем 6
- •2. Классификация моделей и методов моделирования 21
- •3. Математические методы моделирования 35
- •4. Имитационное моделирование. 62
- •5. Моделирование организационных систем 116
- •6. Методика и стандарты функционального моделирования 140
- •7. Объектно-ориентированное моделирование 166
- •8. Моделирование бизнес-процессов 221
- •9. Моделирование систем с soa-архитектурой 226
- •10. Модели систем с «облачной» архитектурой 237
- •Введение
- •1. Основные понятия теории моделирования систем
- •1.1. Системный подход и понятие «система»
- •1.2. Системный анализ
- •1.3. Понятия «модель» и «моделирование»
- •1.4. Моделирование систем как процесс формирования знаний.
- •1.5. Моделирование больших и сложных систем.
- •2. Классификация моделей и методов моделирования
- •2.1. Основные типы системных моделей
- •2.2. Классификация методов моделирования сложных систем
- •3. Математические методы моделирования
- •3.1. Принципы и подходы к построению математических моделей
- •3.2. Этапы построения математической модели
- •3.3. Примеры математических моделей
- •3.3.1. Модель целенаправленной системы
- •3.3.2. Модель абстрактной системы с неопределённой структурой
- •3.3.3. Модель целенаправленной системы с управлением.
- •3.3.4. Модель оптимального планирования доставки товаров потребителям
- •3.3.5. Модель в контуре управления экономической системы
- •4. Имитационное моделирование.
- •4.1. Понятие имитационного моделирования
- •4.2. Автоматизация имитационного моделирования
- •4.3. Дискретно-событийное моделирование
- •4.3.1. Системы массового обслуживания
- •4.3.2. Механизмы продвижения времени
- •4.3.3. Обозначения смо-систем
- •4.3.4. Параметры систем массового обслуживания
- •4.3.5. Критерии оценки работы систем массового обслуживания
- •4.3.6. Компоненты дискретно-событийной имитационной модели и их программная организация
- •4.4 Этапы исследования системы с помощью имитационного моделирования
- •4.5. Преимущества, недостатки и ошибки имитационного моделирования
- •4.6. Моделирование по методу Монте-Карло
- •4.7. Программное обеспечение имитационного моделирования
- •4.7.1. Классификация программных средств имитационного моделирования
- •4.7.2. Общие элементы моделирования
- •4.7.3. Универсальные пакеты имитационного моделирования
- •4.7.4. Предметно-ориентированные пакеты имитационного моделирования
- •5. Моделирование организационных систем
- •5.1. Концепции и стандарты организационного моделирования
- •5.2. Метамоделирование
- •5.3. Метамодель общих хранилищ данных (cwm)
- •5.4. Моделирование организационных систем
- •6. Методика и стандарты функционального моделирования
- •6.1. Методика функционального моделирования sadt
- •6.2. Диаграммы «сущность-связь»
- •6.3.Стандарты idef
- •6.3. Система моделирования бизнес-процессов AllFusion Process Modeler
- •7. Объектно-ориентированное моделирование
- •7.1. Принципы и методология объектно-ориентированного подхода.
- •7.2. Унифицированный язык моделирования uml
- •7.2.1. Архитектура uml
- •7.2.2. Диаграммы uml
- •7.2.3. Использование uml при моделировании систем реального времени
- •7.2.4. Преимущества uml
- •7.2.5. Унифицированный Процесс разработки по компании Rational
- •7.3. Архитектура, управляемая моделями
- •7.4. Разработка, управляемая моделями (mdd)
- •7.5. Объектно-ориентированное программирование
- •7.6 Инструментальные средства поддержки оо‑технологий
- •8. Моделирование бизнес-процессов
- •9. Моделирование систем с soa-архитектурой
- •9.1. Композитная структура программ
- •9.2. Концепция soa
- •9.3. Сервис-ориентированное моделирование
- •10. Модели систем с «облачной» архитектурой
- •Заключение
- •Литература
1.4. Моделирование систем как процесс формирования знаний.
В современной науке укоренилось представление, что «всякое познание является моделированием» (Н. Амосов2), а в математическую модель системы в общем случае включается модель её наблюдателя. Любая теория - это модель понимания (наблюдателем) содержания соответствующей предметной области. Таким образом, построение адекватной модели некоторой системы есть получение знаний о ней на определённом уровне абстракции.
Модели могут создаваться на основании
средств познания или формы мышления (так создаются эвристические, гипотетические и концептуальные модели)
рационально-логических средств исследования (так создаются эмпирические, теоретические и математические модели).
Разница между разными видами моделирования в том, что не всегда разработанную модель можно адекватно описать математическими средствами для получения количественных и качественных результатов моделирования. Например, социально-экономическую модель трудно (если вообще возможно) адекватно представить в математическом виде, поскольку она слишком сложна. Применение математических средств возможно лишь тогда, когда определены средства оценки и измерения всех существенных параметров системы. Для создания наиболее похожей модели сложной системы необходимы средства содержательного эмпирического (неформализованного) представления, которые предшествуют использованию формализованных средств (математических, графических и т.д.).
Любая модель строится на основе некоторых теоретических принципов и реализуется определенными инструментальными средствами прикладных наук. Теоретическими принципами построения моделей больших и сложных динамических систем становятся принципы теории систем. Основу инструментальных средств построения этих моделей составляют математические методы описания алгоритмических процессов. Такой подход в моделировании обеспечивает определенную строгость и логичность доказательств, которые помогают избежать многих противоречий в понятиях на междисциплинарном уровне.
1.5. Моделирование больших и сложных систем.
В теории систем большими системами называют системы, структура которых включает достаточно большое число элементов и связей (порядка 103-10200), а сложными – системы с большим разнообразием типов элементов, компонентов и связей, сложной организацией и динамическим поведением, определяемым несчётным числом состояний, зависящих от времени). К этому классу систем относится большинство естественных и искусственных систем и, в частности, – социально-экономические организационные системы, а также автоматизированные системы управления такими системами.
Как утверждается в общей теории систем, основным методом представления, анализа и синтеза больших и сложных систем является их моделирование, поскольку никаких других средств для полного и эффективного описания, анализа и синтеза таких систем, не существует.
Под моделированием системы будем понимать процесс построения её модели (приближенного представления) и экспериментальное исследование этой модели с целью изучения и описания структуры, свойств и поведения исходной системы.
Целями моделирования систем могут быть:
поиск оптимальных (или близких к оптимальным) управленческих решений,
оценка эффективности таких решений,
установка взаимосвязей между компонентами и характеристиками системы,
разработка нового варианта системы
Напомним, что в наиболее общей формулировке определение модели может выглядеть так: модель - это объект (независимо от того, идёт ли речь о простом или сложном объекте), который имеет сходство в некоторых отношениях с прототипом (т.е. моделируемым объектом) и служит средством описания, объяснения и прогнозирования поведения прототипа.
Основным требованием к модели является её адекватность, т.е. максимальная близость к прототипу. Модель дает упрощенный образ объекта-прототипа, отражающий не все его свойства, а только те, которые существенны для его описания, исследования или сиснтеза.
Различают функциональные, информационные и поведенческие модели, представляющие оригинальные системы с разных точек зрения.
Функциональная модель системы описывает совокупность выполняемых системой функций, характеризует морфологию системы (ее строение) - состав функциональных подсистем, их взаимосвязи.
Информационная модель отражает отношения между элементами системы в виде структур данных (включая их состав и взаимосвязи).
Поведенческая (событийная) модель описывает информационные процессы (динамику функционирования) системы. В ней фигурируют такие категории, как состояние, событие, переход из одного состояния в другое, условия перехода, последовательность событий.
Можно выделить четыре основные области применения системных моделей: обучение, научные исследования, управление и проектирование новых систем. При обучении с помощью моделей достигается высокая наглядность отображения различных объектов и облегчается передача знаний о них. Это, в основном, модели, позволяющие описать и объяснить систему. В научных исследованиях модели служат средством получения, фиксирования и упорядочения новой информации об исследуемых системах, обеспечивая развитие теории и практики. В управлении организационными системами модели используются для построения обоснованных управленческих решений. Такие модели должны обеспечить как описание, так и объяснение, предсказание поведения систем. И, наконец, в основу проектирования новых систем могут быть положены (физические, натурные, математические, имитационные, программные модели).