- •Оглавление
- •Раздел I: Системология моделирования 7
- •Раздел II: Классификация моделей 16
- •Раздел III: Принципы моделирования сложных систем 21
- •Раздел IV: Методы моделирования 31
- •Раздел V: Технологии моделирования 39
- •Раздел VI. Содержательное и формализованное описание объектов-оригиналов. 56
- •Раздел VII: Математическое моделирование элементов сложных систем 76
- •Раздел VIII: Математическое моделирование сложных систем 93
- •Раздел IX: Математическое моделирование систем по экспериментальным данным 104
- •Раздел X: Вероятностно статистическое моделирование систем 105
- •Раздел XI. Концептуальное моделирование систем 117
- •Раздел I: Системология моделирования
- •Моделирование как метод экспериментально-теоретической деятельности специалиста по икт.
- •Основные системные компоненты модельной деятельности, их назначение связи и взаимодействия.
- •Анализ модельной деятельности при посредстве графа «субъект – объект - модель».
- •Место моделирования в теории познания.
- •Субъект и его модельная деятельность. Понятие эксперта по моделированию.
- •Предмет моделирования, окружающая среда и предметная область объекта - оригинала.
- •Модель и моделирование - основные понятия и определения.
- •Назначение, роль и взаимодействия в диадах: «Объект - субъект», «Объект – модель», «субъект – модель».
- •Развитие понятий «модель» и «моделирование» (этимология понятий).
- •Моделирование как метод инженерного эксперимента.
- •Моделирование как метод научного исследования.
- •Моделирование как метод организации знаний.
- •Модель как средство накопления, хранения и использования знаний.
- •Объяснительная и предсказательная функции модели.
- •Основные функции модели, как инструмента познавательной и созидательной деятельности.
- •Необходимость и целесообразность модельного метода к решению научно-технических задач.
- •Место и роль модельного подхода в решении задач анализа и синтеза.
- •Назначение и роль классификации в моделировании.
- •Активная классификационная система (акс) и принципы ее формирования.
- •Классификация моделей в зависимости от объекта и предметной области. Классификация моделей в зависимости от языков описания.
- •Классификация моделей в зависимости от методов моделирования.
- •Классификация моделей в зависимости от способов и средств их реализации.
- •Раздел III: Принципы моделирования сложных систем
- •Место и роль принципов в моделировании.
- •Системно-комплексный принцип.
- •Целенаправленность моделирования. Принцип целенаправленности.
- •Целостность как свойство системы и его отображение в модели. Принцип целостности.
- •Окна информационной прозрачности модели.
- •Принцип информационной прозрачности
- •Концептуальный подход к моделированию. Принцип концептуальности.
- •Сложность, редукция сложности и моделирование.
- •Принцип соответствия модели и оригинала (по у.Р. Эшби).
- •Принцип информативности и его использование при создании модели.
- •Принцип оптимальности конструкции н. Рашевского и моделирование.
- •Принцип максимального упрощения и его использование при построении модели.
- •Принцип интерпретируемости модели.
- •Принцип адекватности модели.
- •Развитие модели в онто- и филогенезе.
- •Принцип эволюционируемости.
- •Принцип ведущей компоненты.
- •Принцип инвариантности.
- •Принцип когерентности.
- •Принцип экстраспективности.
- •Принцип интраспективности.
- •Модульность построения моделей.
- •Принцип модульности конструкции.
- •Аутокаталичность как свойство больших (сложных) систем.
- •Принцип аутокаталичности.
- •Принцип управляемости.
- •Принцип комплексности.
- •Принцип системности.
- •Определить совокупность принципов, используемых при создании модели в зависимости от фаз жизненного цикла модели.
- •Определить совокупность принципов, используемых при решении задачи моделирования, в зависимости от фаз жизненного цикла задачи.
- •Методы концептуального моделирования.
- •Раздел V: Технологии моделирования
- •Основные понятия
- •Классическая технология моделирования.
- •Фазы моделирования:
- •Создание модели:
- •Использование модели:
- •Бионическая технология моделирования.
- •Задачная технология моделирования
- •Комплексная технология моделирования.
- •Решение задач с помощью комплексной технологии моделирования.
- •Раздел VI. Содержательное и формализованное описание объектов-оригиналов.
- •Понятие содержательного описания, его назначение и формы представления.
- •Внешнее описание объекта.
- •Источники информации для построения описания объекта-оригинала.
- •Модульный принцип организации данных об объекте при его описании.
- •Внутреннее описание объекта.
- •Формализованное описание объекта.
- •Морфологическое описание объекта.
- •Уровни морфологического описания.
- •Функциональное описание объекта.
- •Уровни функционального описания
- •Описание организованности объекта.
- •Граф-схема анализа объекта моделирования на основе концептуальной модели.
- •Концептуальная схема описания системы «объект - среда».
- •Концептуальная схема внутреннего описания объекта моделирования.
- •Языки описания объектов моделирования.
- •Классификация языков описания объектов.
- •Иерархии языков описания в зависимости от этапов создания модели.
- •Аналогии и подобие в моделировании.
- •Эквивалентность моделей в задачах приближенного моделирования.
- •Раздел VII: Математическое моделирование элементов сложных систем
- •Системный элемент и его характеристики.
- •Классификация элементов по морфологическим признакам.
- •Функциональное описание элемента.
- •Физические элементы систем.
- •Определение метода «математическое моделирование».
- •Понятие «математическая модель».
- •Дуализм математической модели и математического описания.
- •Три этапа материализации знаний.
- •Классификация математических моделей.
- •Математическое определение статистики элемента.
- •Математическое определение динамики элемента.
- •Математическое определение элементов (общий подход по о. Ланге)
- •1 Случай. Дифференциальная модель.
- •2 Случай. Интегральная модель.
- •3 Случай. Функциональная модель.
- •Математическое моделирование динамики элемента по аналогии (метод интерпретаций).
- •Математическое моделирование элементов систем по методу пространства состояний.
- •Модель входного процесса:
- •Модель выходного процесса.
- •Модель в состоянии процесса.
- •Раздел VIII: Математическое моделирование сложных систем
- •Понятие сложной системы.
- •Связь и взаимодействие элементов в системе.
- •Теоретико-множественная модель структуры связей элементов.
- •Матричная модель сопряжения элементов в системе.
- •Основные свойства матрицы структуры.
- •Моделирование статики динамической системы с последовательным соединением элементов.
- •Моделирование статики динамической системы с параллельным соединением элементов (согласное и встречное).
- •Моделирование динамической системы по передаточным функциям.
- •Чистое запаздывание:
- •Реальный элемент:
- •Графическое представление:
- •Организация синтеза математической модели системы (основные этапы). (точно не было) Раздел IX: Математическое моделирование систем по экспериментальным данным
- •Метод экспериментально-статистического моделирования систем.
- •Методы и источники накопления информации о моделируемом объекте.
- •Определение и отбор существенных факторов при построении модели по экспериментальным данным.
- •Раздел X: Вероятностно статистическое моделирование систем
- •Возникновение случайности в сложных системах. Типы случайностей.
- •Основные типы структурных моделей, учитывающих случайные факторы.
- •Элементарные St – модели.
- •Простые многоэлементарные St – модели.
- •Сложные многоэлементарные St – модели.
- •Высокоорганизованные St – модели.
- •Структура вероятностно-статистической модели.
- •Имитатор случайных воздействий. Структура и назначение элементов.
- •Методы имитации случайных взаимодействий.
- •Аналитический метод получения псевдослучайных чисел.
- •2. Метод произведений.
- •3. Метод вычетов
- •Раздел XI. Концептуальное моделирование систем
- •Общие представления о концептах, отношениях, концептуальных системах, моделях их приложениях в информационных, автоматизированных и телекоммуникационных системах.
- •Понятие и определение концепта.
- •Характеристики концептов: содержание и объем концептов.
- •Закон обратного отношения, ранг концепта.
- •Классификация концептов.
- •Концептуальный подход к описанию и моделированию систем. Концептуализация как ментальный процесс познавательной деятельности.
- •Концептуальные системы. Определение концептуальной системы. Особенности концептуальных систем.
- •Механизмы синтеза концептуальных систем.
- •Модели формирования концепт-компонентов и концепт отношений.
- •Синтез концептуальных систем, факт-конструкций.
- •Первый тип механизма в факт-конструкции (мфк-I).
- •Второй тип мфк-II.
- •Концептуальные системы уровня конструкта.
- •Конструкты в приложениях.
- •Концептуальное моделирование, особенности и назначение км.
- •Методологические аспекты традиционного (предметного) и концептуального моделирования: сравнительный анализ.
- •Сфера концептуального моделирования.
- •Концептуальная модель – содержательное определение.
- •Формализация концептуальных моделей.
- •Математические концептуальные модели.
- •Семиотические концептуальные модели.
- •Интерпретации концептуальных моделей.
- •Виды и уровни интерпретаций.
- •Семантические интерпретации.
- •Синтаксические интерпретации.
- •Качественные и количественные интерпретации.
- •Системная организация концептуального моделирования.
- •Организация процесса создания и использования прикладной пользовательской модели.
- •Методические, технологические и организационные аспекты создания и использования концептуальной модели.
- •Принцип организации знаний в средах.
- •Три принципа (метода) познания.
- •Индуктивный принцип.
- •Волновой принцип.
- •Системная организация комплексного моделирования.
- •Основные особенности и свойства концептуальных моделей.
- •Концептуальная модель мира интеллектуальных систем.
- •Концептуальное модельное представление системного элемента как компонента реального и виртуального миров.
- •Морфологические км.
- •Функциональные км.
- •Организационные км.
- •Комбинированные неполные км.
- •Комбинированные целостные (полные).
- •Открытые и закрытые км.
- •Концептуальное модельное представление системных задач.
- •Возникновение системных задач.
- •Концептуальная модель системной задачи (кмз).
- •Концептуальный анализ и раскрытие неопределенности системной задачи на основе механизма рекурсии.
Методы концептуального моделирования.
Используются методы моделирования под конкретные задачи.
Раздел V: Технологии моделирования
Основные понятия
Технология моделирования – совокупность процессов создания, сопровождения и использования модельного продукта на основе теоретических и методологических знаний. Модельный продукт – результат реализации процессов создания модели (модельный продукт – сама модель) и использования модели (модельный продукт – результат решения задачи моделирования). Модельный продукт может иметь физическую и концептуальную форму.
Особенностью технологии моделирования является то, что она ориентирована на единичное приложение, что делает ее дорогостоящей.
Информационные технологии (ИТ, от англ. information technology, IT) — широкий класс дисциплин и областей деятельности, относящихся к технологиям управления и обработки данных, а также создания данных, в том числе, с применением вычислительной техники.
В последнее время под информационными технологиями чаще всего понимают компьютерные технологии. В частности, ИТ имеют дело с использованием компьютеров и программного обеспечения для хранения, преобразования, защиты, обработки, передачи и получения информации. Специалистов по компьютерной технике и программированию часто называют ИТ-специалистами.
Согласно определению, принятому ЮНЕСКО, ИТ — это комплекс взаимосвязанных научных, технологических, инженерных дисциплин, изучающих методы эффективной организации труда людей, занятых обработкой и хранением информации; вычислительную технику и методы организации и взаимодействия с людьми и производственным оборудованием, их практические приложения, а также связанные со всем этим социальные, экономические и культурные проблемы. Сами ИТ требуют сложной подготовки, больших первоначальных затрат и наукоемкой техники. Их внедрение должно начинаться с создания математического обеспечения, формирования информационных потоков в системах подготовки специалистов.
С точки зрения информатики, решение любой производственной или научной задачи описывается следующей технологической цепочкой: «реальный объект - модель - алгоритм - программа - результаты - реальный объект». В этой цепочке очень важную роль играет звено «модель», как необходимый, обязательный этап решения этой задачи. Под моделью при этом понимается некоторый мысленный образ реального объекта (системы), отражающий существенные свойства объекта и заменяющий его в процессе решения задачи.
Информационные модели в основном отражают процессы возникновения, передачи, преобразования и использования информации в системах различной природы.
Информационная модель какой-либо реальной системы состоит из объектов. Каждый объект в модели должен быть обеспечен уникальным и значимым именем (а также идентификатором, служащим ключом для указания этого объекта, связи его с другими объектами модели). Таким образом обозначение, наименование объекта -это элементарная процедура, лежащая в основе информационного моделирования.
Объект представляет собой один типичный (но неопределенный) экземпляр чего-то в реальном мире и является простейшей информационной моделью. Объекты представляют некие «сущности» предметов реального мира, связанные с решаемой задачей.
Само моделирование выступает как информационная технология – приемы, способы и методы применения средств вычислительной техники и техники связи при выполнении функций сбора, хранения, обработки, передачи и использования информации.
Существуют 6 традиционных технологий моделирования:
классическая;
математическая;
имитационная;
бионическая;
задачная;
комбинированная.
В последствии мы рассмотрим все из представленных традиционных технологий моделирования, а сейчас зададимся вопросом: ”по какому принципу стоит выбирать ту или иную технологию моделирования?” Итак определяющим в ответе на данный вопрос будет то, какие задачи и цели мы ставим перед собой в процессе моделирования того или иного процесса или объекта. Приведём более конкретные примеры: Если необходимо четко смоделировать объект и при этом есть необходимы математический аппарат, то можно применить математическую технологию моделирования (при условии, что предсказуема реакция объекта-оригинала на входное воздействие). Если необходимо строгое описание, но четко предсказать реакцию объекта на воздействие сложно, то следует применять имитационную технологию моделирования. В случае если при моделировании возможен переход от простого к сложному, то следует применять классическую технологию моделирования. Если предполагается, что окружающая объект среда будет со временем изменяться, то следует при моделировании применять бионическую технологию моделирования, как технологию позволяющую постепенно модернизировать модель на основе опыта эксплуатации. Задачная технология предполагает четкое последовательное описание задачи, при этом описание и решение задачи оказывается громоздким и рутинным.