Современное состояние проблемы моделирования систем

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ в.

С точки зрения информатики, решение любой производственной или научной задачи состоит из следующих этапов:

• Реальный объект
• Модель
• Алгоритм
• Программа
• Результат

В этой цепочке очень важную роль играет – " модель".

Модель (лат. modulus – мера) – объект-заместитель объекта-оригинала (реального объекта), обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

Объект (лат. objectum – предмет) – все то, на что направлена человеческая деятельность.

Моделирование – это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели путем проведения эксперимента с моделью.

Моделями объектов могут быть уменьшенные копии архитектурных сооружений либо художественных произведений, а также наглядные пособия. В моделях объектов или явлений отражаются свойства оригинала – его характеристики, параметры. Можно создавать модели процессов, т.е. моделировать действия над материальными объектами: ход, последовательную смену состояний, стадий развития. Примерами могут служить модели экономических или экологических процессов. Для одного и того же объекта может быть создано бесчисленное множество моделей, потому что это зависит от цели исследования.

Модели значительно облегчают понимание системы, позволяют проводить исследования в абстрактном плане, прогнозировать поведение реальной системы в интересующих условиях. Основное назначение и преимущество модели заключается в том, что в ней сконцентрированы важные факторы реальной системы, которые подлежат изучению в конкретном исследовании. Несущественные факторы либо отсутствуют в модели, либо отражены в ней в небольшой степени. Исключение несущественных факторов не просто упрощает модель и облегчает ее построение, оно является немаловажным преимуществом модели. Их наличие в реальном объекте мешает исследователю, создает некоторый " шум", помехи, на фоне которых труднее выявить необходимые свойства и закономерности.

Реальная польза от моделирования может быть получена при выполнении двух главных условий:

• Модель должна быть адекватна оригиналу (должна с достаточной точностью отображать интересующие исследователя характеристики оригинала);
• Модель должна устранять проблемы, связанные с физическим измерением каких-то сигналов или характеристик оригинала.

В общем, процесс моделирования представлен следующим образом: используя априорные (ранее известные) данные об объекте, выдвигается гипотеза, по которой на основе аналогии строится наглядная упрощенная логическая схема (модель) и с ней проводится эксперимент для изучения свойств объекта.

Гипотеза – определенные предсказания, предположения, основанные на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок.

Аналогия – суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов.

Эксперимент – процедура организации наблюдений каких-то явлений, которые осуществляют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их. Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса.

Модель считается адекватной, если с приемлемой точностью выходные параметры модели (свойства, характеристики) совпадают с истинными их значениями объекта. Адекватность зависит от цели моделирования и принятых критериев.

Моделирование состоит из двух стадий: анализа и синтеза.

При анализе задана модель, необходимо определить и исследовать неизвестные ее характеристики. Этапы анализа:

1. составление модели объекта, наиболее подходящей с позиции получения требуемых функций;
2. написание программ оценки характеристик модели;
3. определение характеристик объекта по модели с помощью программ оценки.

При синтезе задаются требуемые характеристики объекта, необходимо получить некоторую модель, которая обеспечивала бы заданные характеристики. Если определяют в некотором смысле наилучшие структуру и параметры, то синтез называется оптимизацией, соответственно структурной или параметрической. Этапы синтеза:

1. создание исследовательской модели;
2. анализ этой модели и определение ее функций;
3. сравнение полученных результатов с заданными требованиями.