Информационные технологии

Меню

Реклама
Похожие статьи:

Популярные записи

1

  • Компьютерное моделирование сложных систем

    Машинное моделирование за несколько последних дисятилiть превратилось из инструмента многих решений разных уравнений в мощной аппарат исследования народнохозяйственных проблем. Метод моделирования с успехом примiняється в таких областях, как экономика, автоматизация проектирования, организация работы вычислительных комплексов, транспорта, сфера обслуживания, системный анализ рiзних сторон деятельности человека, автоматизаций не управления производственными i другими процессами.

    Появление потужнiх вычислительных систем i их быстрое развитие позволили резко увеличить сложность моделей. Иначе говоря, появилась возможность строить моделi, которые учитывают значительное многообразие действующих факторов, а не подгоняя модели под существующие математические методы i средства.

    В широком содержании, моделирование выступает в качестве одного iз основных способов изучения окружающей реальности. Если говорить о науках, то наиболее распространениями являются физическое i математическое моделирование.

    Процесс физического моделирования основывается, как правило, на теорiї подобии. Физическая модель представляет собой практически некоторый макет i требует, чтобы i математическая модель сложной системы структурно i динамически отвечала бы реальной системе.

    Но i это еще не все. Для того, чтобы ЭВМ понимала i обрабатывала математическую модель, ее превращают в машинную модель - программу.

    Машинные программы для имитации динамики моделi могут строиться с использованием разных программных средств. Наиболее используемыми на сегодняшний день есть языки программирования i языка моделирования.

    Использование словно программирование сводится к тому, что соотношения, которые описывают динамику моделi, программируются на одном iз таких языков. Подобный подход порождает ряд проблем. Одним i из главных есть трудоємкiсть i в этой связи недостаточная гибкость.

    Языки моделирования формально не используют математическую модель системы, а оперируют iз ее содержательным описанием. Однако, фактическая модель присутствует как бы внутри языка - языковое описание переводится в модель описанного выше класса. Наличие здесь математической модели отображается в наличии ряда ограничений, которые сообщаются пользователю, например, в перечне тех характеристик, какие они могут получити выступает алгоритм, записанный в виде соответствующей программы, или, как его называют, моделирующий алгоритм.

    Моделирующий алгоритм проявляется в результате превращения машинной модели в форму, пригодную для следующего счета на ЭВМ и описывает последовательность элементарных событий, которые проходят в системе и определяют их динамику.

    Однако понятно, что изменения моделирующего алгоритма при вариации показателей работы системы - вещь нереальная; как опытные системы, так и моделирующие алгоритмы обычно достаточно сложны. Поэтому при моделировании сложных систем, как правило, идут по другому пути, который можно назвать имитационным. Причем стремятся к тому, чтобы моделирующий алгоритм и его структура зависели не от выбора а указаний работы системы, а лишь от самой математической модели. Конечно, этого добиваются тем, что отдельные операции моделирующего алгоритма отвечают "элементарным явлениям, которые проходят в системе, а последовательность выполнения этих операций - взаимодействий указанных явлений или структуре системы". А по сколько моделирующий алгоритм производит работу математической модели, то "имитационный подход" вивчаючої системы с сохранением природы этой системы.

    Однако, физический тип модели имеет предельную сферу дополнения не для всякого явления и объекта могут быть построены "уменьшены" физические аналоги, а иногда это делают проще не целеустремленно.

    В этом случае приходят к математическому моделировании. Математическое моделирование базируется на разных вивчаючих явлениях и могут иметь одинаковое математическое описание. Хорошо известным примером является описание одним и теми же уравнениями, например, электрического колебательного контуру. Математическая модель сложной системы представляет собой неравную конструкцию из взаимодействующих элементов и ее формальное описание состоит из схемы напряжения описания адресации сигналов в системе и элементов, представляя собой динамические системы в широком содержании.

    Сознание сложных систем пидчиняється таким основным принципам:

    1формулювання требования к системе и применению технического задания на проектирование,

    2розробка эскизного образца,

    3створення опытного образца,

    4випробовування опытного образца и его возможная доработка.

    5виготовлення и ввод в эксплуатацию готового образца системы,

    6досвидчена эксплуатация и доработка главных образцов,

    7организация выпуску, монтаж, наладка и ввод в эксплуатацию серийных образцов,

    8експлуатация и моделирование системы.

    При этом для каждой модели задачи исследовательства разбиваются на два класса: задачи анализа и синтеза. Решение задачи анализа означает получение информации о свойстве системы и ее параметров и структуры системы. Задача синтеза в известном содержании обратна задаче системы и содержит в поступлении определенных параметров или структуры системы по набору требующих средств. Преимущественно эти задачи решаются вместе, поскольку чаще всего задачи синтеза и более сложные решаются с использованием задач анализа.

    Говоря о проблемах машинного моделирования, необходимо прежде всего выяснить, что же собой представляет машинная модель, Поскольку язык идет о моделях, реализованных на ЭВМ, а последняя понимает лишь язык машинных программ, то, как отмечалось, а роли машинной модели.

    Следует заметил, что перечислены выше языки хорошо приспособленные для описания системы типа систем массового обслуживания, вивчаючих в теории надежности, управлении запасами и т. д. Практический выбор того или другого языка чище всего диктуется соответствующих трансляторов и подготовки программистов, чем их сравнительными качествами.

    Литература

    1. Волк С. Н., Моник Некласическая методология и многофакторный подход Черновцы Прут 1996

    2. Амосов Н. М. Моделирование мышления и психики М Наука, 1965

    3. Веденов А. А. Моделирование мышления М Наука, 1988

    4. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - искусство и наука М Мир, 1978

    5. Штофф В. А. Моделирование и философия М Наука, 1966