
- •1.Моделирование как метод научного познания.
- •2.Дискретные и непрерывные случайные величины. Примеры применения в моделировании систем.
- •1.Моделирование как этап системного анализа.
- •2.Толкование понятия «сложная система». Необходимость моделирования сложных систем.
- •1.Типы сложности. Примеры сложных систем.
- •2.Способы вычисления случайных величин с заданными функциями распределения.
- •1.Свойства сложных систем, создающие трудности для управления ими. Примеры.
- •2.Представление системы как конечного автомата.
- •1.Необходимость создания модели сложной системы в контексте управления этой системой.
- •2.Подходы к изучению систем: функциональный, системный, исторический, гистологический.
- •1.В каких случаях целесообразно применять моделирование?
- •2.Способы описания моделей в f – схеме моделирования.
- •1.Основные принципы моделирования. Краткая характеристика.
- •2.Табличный способ представления модели в f – схеме моделирования.
- •1.Принцип системности при моделировании систем. Примеры.
- •2.Матричный способ представления модели в f –схеме моделирования.
- •1.Принцип системной аналогии при моделировании систем. Примеры.
- •2.Представление модели в виде орграфа в f – схеме моделирования.
- •1.Принцип информационной достаточности при моделировании систем. Примеры.
- •1.Принцип многомодельности и многовариантности при моделировании систем. Примеры.
- •2.Понятие о логико-математическом описании функционирования системы со случайными факторами.
- •28.2 «Состояние работника и оборудования»
- •31.1Это я хз, но пусть хоть что-то
- •31.2 Непрерывно-стохастические модели (q-схемы)
- •33 «Состояние работника и оборудования»
- •33.2 Анализ функционирования смо
1.Моделирование как этап системного анализа.
В самом общем виде совокупность всевозможных задач можно разбить на 4 класса:
1. Задачи прогноза составляют первый класс – задачи описания, предсказания состояния объекта исследования в будущем. Вопрос, связанный с задачей прогноза, звучит так: «Что будет с объектом исследования завтра, послезавтра и т.д.?»
2. Задачи диагноза составляют второй класс. С ними приходится сталкиваться при исследовании состояния объекта исследования, если его поведение чем-то нас не устраивает: «Почему не работает компьютер?» Подобные задачи приходится решать при устранении неисправностей, лечении и т. п.
3. Задачи синтеза представляют третий класс. Эти задачи возникают при создании объектов с заданными свойствами. С этими задами тесно связан вопрос: «А как сделать, чтобы…?»
4. Остальные задачи, не вошедшие в предыдущие три, составляют четвертый класс. Например, задача обучения – передача знаний, умений и навыков человеком человеку, от поколения поколению.
К перечню задач следовало бы добавить задачу анализа, тесно связанную с вопросом: «А что внутри?», «Из чего состоит?», «Как работает?». Именно решение задачи анализа позволяет решать разнообразные задачи прогноза, диагноза, синтеза.
Если объект нашего интереса представляет собой систему (или мыслится нами как система), то задачу анализа объекта будем называть задачей системного анализа. Под системой будем понимать некоторую совокупность элементов (компонентов) системы, находящихся в причинно-следственных связях и отношениях и представляющих собой некоторое единство и целостность (с точки зрения исследователя) и мыслимое как единое целое. Система – формальная взаимосвязь между наблюдаемыми признаками и свойствами.
Именно такой конструктивный подход носит название «системный подход». И в основе системного подхода лежит принцип изучения объекта исследования как системы или подсистемы, надсистемы, элемента системы. При этом система конструируется (мыслится), исходя из сформулированной цели исследования.
2.Толкование понятия «сложная система». Необходимость моделирования сложных систем.
Систему будем называть сложной, если у неё имеется:
Много элементов (N)
Много взаимодействий между элементами (N*(N-1)). Причем связи могут не обладать свойством коммутативности, а именно: элемент1 влияет на элемент2 не так, как элемен2 влияет на элемент1!.
элемент системы может принимать много состояний М
Состояние системы в целом может быть оценено величиной M*N(N-1) где M – максимальное число состояний элемента, так как взаимодействие между элементами зависит от состояния элементов!
В настоящее время моделирование мыслится как одна из стадий системного анализа, определяемого как методология изучения сложных систем.
В нашем курсе мы изучим способы построения моделей и вопросы их применения для решения практических задач. Например, одна их практических задач, связанных со сложными системами, – это управление их функционированием. Под управлением будем понимать в широком смысле достижение поставленной цели. Следуя Л. Расстригину, сформулируем основные признаки сложной системы как объекта управления:
Для сложных систем характерно то, что управлять ими приходится в условиях неполной информации, неполного знания законов функционирования системы, постоянного изменения внешних факторов.
Любая сложная система имеет большое число случайностей в своем поведении, случайными могут быть как внешние воздействия, так и внутренние свойства.
Не стационарность сложной системы – характеристики и свойства системы изменяются со временем. Элементы системы выходят из строя, появляются новые. Система часто работает с частично вышедшими из стоя элементами (робастные системы).
Нетерпимость к управлению. Сложная система зачастую обнаруживает свои собственные цели, часто не только не совпадающие с задаваемыми извне, но и противоречащими последним.
______________________________________________________
7