- •5. Понятие о теории моделирования
- •11. Цели моделирования (прагматические и познавательные)
- •21. Имитационные модели
- •22. Проблемные ситуации и их разрешение
- •23. Понятие системы, как средство достижения цели
- •25. Замкнутые, открытые и активные системы
- •33. Формальное описание систем
- •34. Модель «черного» ящика
- •35. Модель «серого» ящика (модель состава системы)
- •36. Модель «белого» ящика
- •37. Требования, предъявляемые к модели
- •38. Этапы построения моделей. Общие положения
- •39. Построение концептуальной модели
- •40. Понятие блочного принципа при построении моделей
- •41. Построение задачи компьютерного моделирования
- •42. Анализ задачи моделирования системы
- •43. Эндогенные и экзогенные переменные в модели
- •44. Требования к исходной информации об объекте моделирования
- •45. Выдвижение гипотез при концептуальном моделировании
- •46. Определение параметров, переменных и ограничений модели
- •54. Формальное описание функционирования стохастической системы
- •55. Принцип t построения моделирующих алгоритмов
- •56. Принцип z построения моделирующих алгоритмов
- •74. Понятие case-средств.
- •75. Направление применения case-средств.
- •76. Классификация case-средств на основе функциональной ориентации:
- •77. Принципы выбора case-систем.
- •82 (Вкл. 83, 84, 85). Объекты построения модели на основе case-технологий
- •86. Понятие case-системы.
- •87. Основные определения case-систем
- •88. Основные типы case-средств.
- •89. Понятие case-технологий.
- •90. Характерные черты case-технологий.
- •91. Понятие стандарта при функционально-структурном моделировании.
- •92. Стандарт sadt и модификация idefx.
- •97. Построение диаграмм функциональной спецификации.
33. Формальное описание систем
Элементы определяются некоторыми свойствами, которые необходимы для достижения поставленной цели. Связи имеют определенные свойства – атрибуты связи (QR).
Система функционирует во времени T. На входе системы существуют входные переменные X и выходные Y. Учитывая изложенное, формальное определение системы может быть представлено в следующем виде:
SDEF = < Z, SR, T, X, Y, A, QA, R, QR, N, LN >
Цель, среда, время, вход, выход, элементы, свойства элементов, связи, свойства связей, наблюдатель, язык наблюдателя.
34. Модель «черного» ящика
S = < Z, SR, T, X, Y, N, LN >
35. Модель «серого» ящика (модель состава системы)
S = < Z, SR, T, X, Y, A, QA, N, LN >
Известна структура системы, неизвестны количественные значения ее параметров.
Элемент - предел членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения системы, решения конкретной задачи, поставленной цели.
Возможность деления системы на подсистемы связана с выделением совокупностей взаимосвязанных элементов, способных выполнять относительно независимые функции, направленные на достижение общей цели системы. Такая часть должна обладать свойствами системы и иметь свою подцель.
Этим подсистема отличается от простой группы элементов, для которой не сформулирована подцель и не выполняются свойства целостности (для такой группы используется название компоненты).
36. Модель «белого» ящика
S = < Z, SR, T, X, Y, A, QA, R, QR, N, LN >
Вводится понятие связи – ограничения степени свободы элементов, компонентов и подсистем. Модель белого ящика по сравнению с предыдущими описывает и совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами, выделяет связи, необходимые для построения функциональных структур.
37. Требования, предъявляемые к модели
Для реализации свойств модели необходимо, чтобы она была связана органически с окружающей средой.
При этом модель различается с действительностью по следующим параметрам:
1) конечность
2) упрощенность
3) приближенность
Адекватность модели – это соответствие модели с реальным объектом.
Стремление к истине беспредельно, их соотношение относительно. Степень истинность заключается в практическом соотношении модели и действительности.
Кроме безусловной модели существуют:
1) условно-истинная модель (верная при определенных условиях)
2) предположительно-истинная (условно истинная при неопределенных условиях)
Соотношение между истинностью и ложью определяется только практикой однако модель всегда беднее оригинала, что является ее функциональным свойством. Полнота модели - должна предоставлять пользователю возможность получения необходимого набора оценок характеристик системы с требуемой точностью и достоверностью.
Гибкость модели - должна давать возможность воспроизведения различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы.
Эффективность - длительность разработки и реализации модели большой системы должна быть по возможности минимальной при учете ограничений на имеющиеся ресурсы.
Блочность - структура модели должна быть блочной, т. е. допускать возможность замены, добавления и исключения некоторых частей без переделывания всей модели.
Наличие информационного обеспечения - ИО должно предоставлять возможность эффективной работы модели с базой данных систем определенного класса.
Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную машинную реализацию модели и удобное общение с ней пользователя.
Целенаправленность - должно быть реализовано проведение целенаправленных машинных экспериментов с моделью системы с использованием аналитико-имитационного подхода при наличии ограниченных вычислительных ресурсов.