- •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 и источники накопления информации о моделируемом объекте.
Под моделью принято понимать идеальный объект на определенных этапах познания замещающий оригинал и дающий о нем новую информацию. Модель может генерировать новую информацию об объекте оригинале (о какой не имеют понятия разработчики ‑ это ее основная функция), позволяет раскрыть неизвестные данные об объекте. Новизна информации генерируемой моделью является ее основным атрибутом.
В процессе моделирования (т.е. при создании моделей) модель выступает в роли неполного (упрощённого) объекта-оригинала. Она несёт ту информацию об объекте-оригинале, которую разработчики (эксперты по моделированию) заложили в неё на предыдущих этапах моделирования. Соответственно для познания (или созидания) объектов реального мира (и идеального в случае созидания) в модель вносятся данные, полученные от объекта реального мира (закладываются параметры и характеристики, конкретного объекта идеального мира). Т.к. объект-оригинал не всегда может быть доступен для получения каких-либо данных, то использование модели в этих целях позволяет решить данную проблему.
Данные в модели могут быть представлены следующим образом: 1) В виде математического описания (поведение системы через дифференциальные уравнения); 2) В виде структурного описания (структура и функции элементов структуры); 3) в виде содержательного описания (в зависимости от языка описания модели);
Определение и отбор существенных факторов при построении модели по экспериментальным данным.
С точки зрения моделирования систем по экспериментальным данным процесс моделирования включает:
определение объекта моделирования;
накопление информации об этом объекте;
подбор аппроксимирующих уравнений;
определение значений коэффициентов уравнения;
оценка адекватности модели (в случае неадекватности возвращаемся к шагу 3).
Обработка экспериментальных данных.
Необходимо все данные распределить по их функциональному содержанию. Далее в соответствии с требованиями группируем данные.
Если есть дублирование, повторы, то дублирование исключаются, а несущественная информация отбрасывается.
Никакая компонента не может служить основанием для формирования заключения о свойствах объекта.
Раздел X: Вероятностно статистическое моделирование систем
Возникновение случайности в сложных системах. Типы случайностей.
Во многих случаях для сложных ОМ детерминированный подход не дает адекватных результатов. Это связано с тем, что сложные системы при своем функционировании взаимодействуют с внешней окружающей средой, а также при взаимодействии внутренних компонент повергаются действию достаточно многих неконтролируемых и не регистрируемых случайных воздействий и реакций. т.е. случайных факторов.
Вся совокупность случайных факторов принято подразделять на 2 группы: 1) внешние, порождаемые внешней окружающей средой 2) внутренние, возникающие внутри объекта моделирования, внутри системы.
Внешние: возникают в той среде, которая воздействует на сложный объект моделирования, такая среда называется факторным пространством. Факторное пространство включает и детерминированные, и статистические воздействия на ОМ. Если значимость статистических фактов для решения задачи моделирования существенна, то они должны учитываться в модели. Помимо факторного пространства, случайные факторы могут возникать и в каналах, с которыми моделируемое пространство связано с объектом.
К внешним случайным факторам следует относить все воздействия на систему, связанные с человеком (человеческий фактор), факторы, связанные с энергообеспечением, отклонения, сбои, природные факторы, ресурсные факторы.
Внутренние: определяются самой системой, самим ОМ: надежностью (сбои), отклонением параметров (от климатических условий)
Случайные факторы, связанные с пространством откликов (отн. к внешним): При моделировании сложных систем, требующих учета случайных факторов в отличие от детерминированного подхода вероятностно-статистический подход предполагает учет и отображение в модели той или иной совокупности существенно значимых случайных факторов, воздействующих на процесс входных воздействий на реакции и отклики в соответствии с записью Y0=F(x:П,Т)