Інший бік справи - програмне забезпечення

Комп’ютерне моделювання складних систем

Машинне моделювання за декілька останніх дисятилiть перетворилось із інструменту багатьох рішень різних рівнянь в потужній апарат дослідження народногосподарських проблем. Метод моделювання з успіхом примiняється в таких областях, як економіка, автоматизація проектування, організація роботи обчислювальних комплексів, транспорту, сфера обслуговування, системний аналіз рiзних сторін діяльності людини, автоматизацій не управління виробничими i іншими процесами.

Появлення потужнiх обчислювальних систем i їх швидкий розвиток дозволили різко збільшити складність моделей. Інакше говорячи, появилась можливість будувати моделi, які враховують значне різноманіття діючих факторів, а не підганяючи моделі під існуючі математичні методи i засоби.

В широкому змісті, моделювання виступає в якості одного iз основних способів вивчення навколишньої реальності. Якщо говорити про науки, то найбільш розповсюдженнями є фізичне i математичне моделювання.

Процес фізичного моделювання основується, як правило, на теорiї подібності. Фізична модель представляє собою практично деякий макет i потребує, щоб i математична модель складної системи структурно i динамічно відповідала б реальній системі.

Але i це ще не все. Для того, щоб ЕОМ розуміла i обробляла математичну модель, її перетворюють в машинну модель - програму.

Машинні програми для імітації динаміки моделi можуть будуватися із використанням різних програмних засобів. Найбільш використовуваними на сьогоднішній день є мови програмування i мови моделювання.

Використання мов програмування зводиться до того, що співвідношення, що описують динаміку моделi, програмуються на одному iз таких мов. Подібний підхід породжує ряд проблем. Одним i з головних є трудоємкiсть i в зв’язку з цим недостатня гнучкість.

Мови моделювання формально не використовують математичну модель системи, а оперують iз її змістовним описом. Однак, фактична модель присутня як би всередині мови - мовний опис переводиться в модель описаного вище класу. Наявність тут математичної моделі відображається в наявності ряду обмежень, що повідомляються користувачу, наприклад, в переліку тих характеристик, які вони можуть получити виступає алгоритм, записаний у вигляді відповідної програми, або, як його називають, моделюючий алгоритм.

Моделюючий алгоритм проявляється в результаті перетворення машинної моделі в форму, придатну для наступного рахунку на ЕОМ і описує послідовність елементарних подій, які проходять в системі і визначають їх динаміку.

Однак зрозуміло, що зміни моделюючого алгоритму при варіації показників роботи системи – річ нереальна; як дослідні системи, так і моделюючі алгоритми звичайно досить складні. Тому при моделюванні складних систем, як правило, ідуть по іншому шляху, який можна назвати імітаційним. Причому прагнуть до того, щоб моделюючий алгоритм і його структура залежали б не від вибору а вказівників роботи системи, а лиш від самої математичної моделі. Звичайно, цього добиваються тим, що окремі операції моделюючого алгоритму відповідають "елементарним явищам, які проходять в системі, а послідовність виконання цих операцій – взаємодій вказаних явищ або структурі системи". А по скільки моделюючий алгоритм виконує роботу математичної моделі, то "імітаційний підхід" вивчаючої системи з збереженням природи цієї системи.

Однак, фізичний тип моделі має граничну сферу доповнення не для всякого явища і об’єкта можуть бути побудовані "зменшені" фізичні аналоги, а іноді це роблять простіше не цілеспрямовано.

В цьому випадку приходять до математичного моделюванні. Математичне моделювання базується на різних вивчаючих явищах і можуть мати однакове математичне описання. Добре відомим прикладом являється описання одним і тими ж рівняннями, наприклад, електричного коливального контуру. Математична модель складної системи представляє собою нерівну конструкцію із взаємодіючих елементів і її формальне описання складається із схеми напруження описання адресації сигналів в системі і елементів представляючи собою динамічні системи в широкому змісті.

Свідомість складних систем підчиняється таким основним принципам:

1формулювання вимоги до системи і застосування технічного завдання на проектування,

2розробка ескізного зразка,

3створення досвідченого зразка,

4випробовування досвідченого зразка і його можлива доопрацювання.

5виготовлення і ввід в експлуатацію готового зразка системи,

6досвідчена експлуатація і доопрацювання головних зразків,

7організація випуску, монтаж, наладка і ввід в експлуатацію серійних зразків,

8експлуатація і моделювання системи.

При цьому для кожної моделі задачі досліджування розбиваються на два класи: задачі аналізу і синтезу. Рішення задачі аналізу означає отримання інформації про властивість системи і її параметрів і структури системи. Задача синтезу в відомому змісті обернена задачі системи і містить в надходженні визначених параметрів або структури системи по набору потребуючих засобів. Переважно ці задачі рішаються разом, оскільки найчастіше задачі синтезу і більш складні рішаються з використанням задач аналізу.

Говорячи про проблеми машинного моделювання, необхідно перш за все вияснити, що ж собою представляє машинна модель, Оскільки мова іде про моделі, реалізовані на ЕОМ, а остання розуміє лиш мову машинних програм, то, як відмічалось, а ролі машинної моделі.

Слід відмітити, що перераховані вище мови добре пристосовані для опису системи типу систем масового обслуговування, вивчаючих в теорії надійності, управлінні запасами і т. д. Практичний вибір тієї або іншої мови найчистіше диктується відповідних трансляторів і підготовки програмістів, ніж їх порівняльними якостями.

Література

1. Вовк 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



Головне меню

Схожі статті:

Популярні записи