Типы информационных моделей :

1. По способу описания:

   1. Табличные – объекты и их свойства представлены в виде списка, а их значения размещаются в ячейках прямоугольной формы. Перечень однотипных объектов размещен в первом столбце (или строке), а значения их свойств размещаются в следующих столбцах (или строках);

   2. Иерархические – объекты распределены по уровням. Каждый элемент высокого уровня состоит из элементов нижнего уровня, а элемент нижнего уровня может входить в состав только одного элемента более высокого уровня. Примерами таких моделей являются структура файловой системы на ЭВМ, бинарные (двоичные) деревья, применяемые при составлении родословных и т.д.;

   3. Сетевые – применяют для отражения систем, в которых связи между элементами имеют сложную структуру.

   4. Смешанные – являются комбинацией выше перечисленных способов описания.

иерархическая	иерархическая (двоичное дерево)				Сетевая (граф)
		№ время Урок 1 800-840 Физика 2 850-930 Математика 3 940-1020 Математика 4 1030-1110 История
смешанная (семантическое дерево)		табличная

Рис. 1. Типы информационных моделей по способу описания

2. По степени формализации 

   1. Образно-знаковые модели :

      1. Графические (рисунок, пиктограмма, чертеж, карта, план, объемное изображение);

      2. Структурные (таблица, граф, схема, диаграмма);

      3. Описательные (описание естественными языками);

      4. Алгоритмические (нумерованный список, пошаговое перечисление, блок-схема).

   2. Знаковые модели (формализованные ):

      1. Математические – представлены математическими. формулами, отображающими связь параметров;

      2. Логические – представлены языком алгебры логики;

      3. Специальные – представлены на спец. языках (ноты, химические формулы);

      4. Алгоритмические – программы;

3. по цели создания

   1. классификационные (древовидные, генеалогическое дерево, развитие природы по Дарвину, дерево каталогов в компьютере);

   2. динамические (как правило, строятся на основе решения дифференциальных уравнений и служат для решения задач управления и прогнозирования);

4. по природе моделируемого объекта

   1. детерминированные (определенные), при которых известны законы, по которым изменяется или развивается объект,

   2. стохастические (обработка статистической неопределенности и некоторых видов нечеткой информации).

Процесс моделирования

Моделирование это – метод познания, который заключается в исследовании объекта по его модели.

В процессе моделирования участвуют три элемента:

• субъект (исследователь),

• объект исследования (моделируемый объект, процесс или явление),

• модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Процесс моделирования можно разбить на следующие этапы:

Первый этап – построение модели. В объекте выделяют наиболее существенные свойства, если требуется, то их формализуют и объединяют в рамках одной модели.

Второй этап – исследование модели. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

Третий этап – перенос знаний с модели на оригинал (формирование множества знаний). Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвертый этап – практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Процесс моделирования является циклическим, за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.