Анализ задачи моделирования системы.
Проведение анализа задачи способствует преодолению возникающих в дальнейшем трудностей при её решении методом моделирования.
Анализ включает в себя:
- выбор критериев оценки эффективности процесса функционирования системы S
- определение эндогенных и экзогенных переменных модели M
- выбор возможных методов идентификации
- выполнение предварительного анализа содержания второго этапа алгоритмизации модели системы и её машинной реализации
- выполнение предварительного анализа содержания третьего этапа получения и интерпретации результатов моделирования системы
Сущность анализа состоит в разделении целого на образующие его компоненты и изучении их функций. Процесс анализа систем представляется переходом от структурной организации системы к ее функциональной организации, а затем к функционально-структурной организации системы.
Эндогенные и экзогенные переменные в модели.
Эндогенная переменная – это переменная, которая входит в качестве зависимой переменной хотя бы в одно линейное уравнение структурной модели.
Экзогенная переменная – это переменная, которая не входит в качестве зависимой переменной ни в одно уравнение структурной модели.
Требования к исходной информации об объекте моделирования.
После постановки задачи моделирования системы S определяются требования к информации, из которой получают качественные и количественные исходные данные, необходимые для решения этой задачи. Эти данные позволяют глубоко разобраться в сущности задачи, методах её решения. Таким образом, на этом подэтапе проводится:
- выбор необходимой информации о системе S и внешней среде E
- подготовка априорных данных
- анализ имеющихся экспериментальных данных
- выбор методов и средств предварительной обработки информации о системе
При этом необходимо помнить, что именно от качества исходной информации об объекте моделирования существенно зависят как адекватность модели, так и достоверность результатов моделирования.
Выдвижение гипотез при концептуальном моделировании.
Гипотезы при построении модели системы S служат для заполнения «пробелов» в понимании задачи исследователем. Выдвигаются также гипотезы относительно возможных результатов моделирования, справедливость которых проверяется при проведении машинного эксперимента. Предположения предусматривают, что некоторые данные неизвестны или их нельзя получить. Предположения дают возможность провести упрощения модели в соответствии с выбранным уровнем моделирования. При выдвижении гипотез и принятии предположений учитываются следующие факторы:
- объём имеющейся информации для решения задач
- подзадачи, для которых информация недостаточна
- ограничения на ресурсы времени для решения задачи
- ожидаемые результаты моделирования
Таким образом, в процессе работы с моделью системы возможно многократное возвращение к этому подэтапу в зависимости от полученных результатов моделирования и новой информации об объекте.
Определение параметров, переменных и ограничений модели.
Переменная модели – переменная величина, включённая в модель и принимающая различные значения в процессе решения задачи.
Параметры модели – величина, значение которой служат для различения элементов некоторого множества между собой.
Ограничения модели – это математические соотношения, отражающие свойства моделируемых объектов во взаимосвязи с внешними (ограничивающими) факторами. Обычно представляет собой систему уравнений и неравенств, они в совокупности определяют область допустимых решений.
Содержание модели и методы ее построения.
Определяется основное содержание модели и выбирается и выбирается метод построения модели системы, которые разрабатываются на основе принятых гипотез и предположений. При этом учитываются следующие особенности:
- формулировка задачи моделирования системы
- структура системы и алгоритмы её поведения, воздействие внешней среды
- возможные методы и средства решения задачи моделирования
Обоснование критериев эффективности систем.
Критерии эффективности систем – основные показатели, которые на протяжении длительного времени в процессе смены моделей имеют тенденцию к улучшению.
Для оценки качества процесса функционирования моделируемой системы S необходимо выбрать некоторую совокупность критериев оценки эффективности, т.е. в математической постановке задача сводится к получению соотношения для оценки эффективности как функции параметров и переменных системы. Эффективность системы можно оценить с помощью интегральных или частных критериев, выбор которых зависит от рассматриваемой задачи.
Определение процедур аппроксимации при моделировании.
Для аппроксимации реальных процессов, протекающих в системе S, обычно используют три вида процедур:
- детерминированную
- вероятностную
- определение средних значений
При детерминированной процедуре результаты моделирования однозначно определяются по данной совокупности входных воздействий, параметров и переменных системы S.
В этом случае отсутствуют случайные элементы, влияющие на результаты моделирования.
Вероятностная процедура применяется в том случае, когда случайные элементы влияют на характеристики процесса функционирования системы S и когда необходимо получить информацию о законах распределения выходных переменных.
Процедура определения средних значений используется тогда, когда при моделировании системы интерес представляют средние значения выходных переменных при наличии случайных элементов.