Моделирование систем

МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ.

1. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК  МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ.

     В настоящее  время нельзя назвать область  человеческой деятельности, в которой  в той или иной степени не  использовались бы методы моделирования.  Особенно это относится к сфере  управления различными системами, где основными являются процессы принятия решений на основе получаемой информации.

1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ ОСНОВА МОДЕЛИРОВАНИЯ.  Все то, на что направлена человеческая деятельность, называется объектом (лат. objectum- предмет). Выработка методологии направлена на упорядочение получения и обработки информации об объектах, которые существуют вне нашего сознания и взаимодействуют между собой и внешних средой.

      В научных  исследованиях большую роль играют  гипотезы, т.е. определенные предсказания, основывающиеся на небольшом количестве опытных данных, наблюдений, догадок. Быстрая и полная проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.

     Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство может быть существенным и несущественным. Необходимо отметить, что понятия существенности и несущественности сходства и различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого исследования. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными приложениями. Таким образом, аналогия связывает гипотезу с экспериментом.

     Гипотезы  и аналогии, отражающие реальный, объективно существующий мир,  должны обладать наглядностью  или сводиться к удобным для  исследования логическим схемам; такие логические схемы, упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить эксперименты, уточняющие природу явлений, называются моделями. Другими словами, модель (лат.modulus – мера) – это объект-заместитель объекта-оригинала, обеспечивающий изучение некоторых свойств оригинала.

1.2.      ОПРЕДЕЛЕНИЕ  МОДЕЛИРОВАНИЯ.    Замещение  одного объекта другим с целью  получения информации о важнейших  свойствах объекта-оригинала с  помощью объекта-модели называется моделированием. Таким образом, моделирование может быть определено как представление объекта моделью для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследования свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования.

     Определяя  гносеологическую роль теории  моделирования, т.е. ее значение  в процессе познания, необходимо  прежде всего отвлечься от  имеющегося в науке и технике  многообразия моделей и выделить то общее, что присуще моделям различных по своей природе объектов реального мира. Это общее заключается в наличии некоторой структуры (статической или динамической, материальной или мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В процессе изучения модель выступает в роли относительного самостоятельного квазиобъекта, позволяющего получить при исследовании некоторые знания о самом объекте.

     Если результаты  моделирования подтверждаются и  могут служить основой для  прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектов, то говорят, что модель адекватна объекту. При этом адекватность модели зависит от цели моделирования и принятых критериев.

     Обобщенно  моделирование можно определить  как метод опосредованного познания, при котором изучаемый объект-оригинал находится в некотором соответствии с другим объектом-моделью, причем модель способна в том или ином отношении замещать оригинал на некоторых стадиях познавательного процесса. Стадии познания, на которых происходит такая замена, а также формы соответствия модели и оригинал могут быть различными:

1) моделирование как  познавательный процесс, содержащий  переработку информации, поступающей  из внешней среды, о происходящих  в ней явлениях, в результате  чего в сознании появляются образы, соответствующие объектам;

2)  моделирование, заключающееся  в построении некоторой системы-модели (второй системы), связанной определенными  соотношениями подобия с системой-оригиналом (первой системой), причем в этом  случае отображение одной системы в другую является средством выявления зависимостей между двумя системами, отраженными в соотношениях подобия, а не результатом непосредственного изучения поступающей информации.

     Надо иметь  в виду, что любой эксперимент  может иметь существенное значение в конкретной области науки только при специальной его обработки и обобщении. Единичный эксперимент никогда не может быть решающим для подтверждения гипотезы, проверки теории. Поэтому инженеры (исследователи и практики) должны быть знакомы с элементами современной методологии теории познания и, в частности, не должны      забывать основного положения материалистической философии, что именно экспериментальное исследование, опыт, практика являются критерием истины.

1.3.     АНАЛИТИЧЕСКИЕ  И ИМИТАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ.   Исторически первым сложился аналитический подход к исследованию систем, когда ЭВМ использовалась в качестве вычислителя по аналитическим зависимостям. Анализ характеристик процессов функционирования больших систем с помощью только аналитических методов исследования наталкивается обычно на значительные трудности, приводящие к необходимости существенного упрощения моделей либо на этапе их построения, либо в процессе работы с моделью, что может привести к получению недостоверных результатов. 

     Поэтому в настоящее время наряду с построением аналитических моделей большое внимание уделяется задачам оценки характеристик больших систем на основе имитационных моделей, реализованных на современных ЭВМ с высоким быстродействием и большим объемом оперативной памяти. Причем перспективность имитационного моделирования как метода исследования характеристик процесса функционирования больших систем возрастает с повышением быстродействия и оперативной памяти ЭВМ, с развитием математического обеспечения, совершенствованием банков данных и периферийных устройств для организации диалоговых систем моделирования. Это, в свою очередь, способствует появлению новых «чисто машинных» методов решения задач исследования больших систем на основе организации имитационных экспериментов с их моделями. Причем ориентация на автоматизированные рабочие места на базе персональных ЭВМ для реализации экспериментов с имитационными моделями больших систем позволяет проводить не только анализ их характеристик, но и решать задачи структурного, алгоритмического и параметрического синтеза таких систем при заданных критериях оценки эффективности и ограничениях.

     Достигнутые  успехи в использовании средств  вычислительной техники для целей  моделирования часто создают  иллюзию, что применение современной ЭВМ гарантирует возможность исследования системы любой сложности. При этом игнорируется тот факт, что в основу любой модели положено трудоемкое по затратам времени и материальных ресурсов предварительное изучение явлений, имеющих место в объекте-оригинале. И от того, насколько детально изучены реальные явления, насколько правильно проведены их формализация и алгоритмизация, зависит в конечном итоге успех моделирования конкретного объекта.

1.4.  СРЕДСТВА МОДЕЛИРОВАНИЯ  СИСТЕМ.   Расширение возможностей моделирования различных классов больших систем неразрывно связано с совершенствованием средств вычислительной техники и техники связи. Перспективным направлением является создание для целей моделирования иерархических многомашинных вычислительных систем и сетей.

     При создании  больших систем их компоненты  разрабатываются различными коллективами, которые используют средства  моделирования при анализе и  синтезе отдельных подсистем.  При этом разработчикам необходимы  оперативный доступ к программно-техническим средствам моделирования, а также оперативный обмен результатами моделирования отдельных взаимодействующих подсистем. Таким образом, появляется необходимость в создании диалоговых систем моделирования, для которых характерны следующие особенности: возможность одновременной работы многих пользователей, занятых разработкой одной или нескольких систем, доступ пользователей к программно-техническим ресурсам системы моделирования, включая, базы данных и знаний, пакеты прикладных программ моделирования, обеспечение диалогового окна работы с различными вычислительными машинами и устройствами, включая цифровые  и аналоговые вычислительные машины, установки натурного и физического моделирования, элементы реальных систем и т.п., диспетчирование работ в системе моделирования и оказание различных услуг пользователям, включая обучение работе с диалоговой системой моделирования при обеспечении дружественного интерфейса.

     В зависимости  от специфики исследуемых объектов  в ряде случаев эффективным  оказывается моделирование на аналоговых вычислительных машинах (АВМ). При этом надо иметь в виду, что АВМ значительно уступают ЭВМ по точности и логическим возможностям, но по быстродействию, схемной простоте реализации, сопрягаемости с датчиками внешней информации АВМ превосходят ЭВМ или по крайней мере, не уступают им.

     Для сложных динамических  объектов перспективным является  моделирование на базе гибридных  (аналогово-цифровых) вычислительных  комплексов. Такие комплексы реализуют  преимущества цифрового и аналогового моделирования и позволяют наиболее эффективно использовать ресурсы ЭВМ и АВМ в составе единого комплекса. При использовании гибридных моделирующих компонентов упрощаются вопросы взаимодействия с датчиками, установленными на реальных объектах, что позволяет, в свою очередь, проводить комбинированное моделирование с использованием аналогово-цифровой части модели и натурной части объекта. Такие гибридные моделирующие комплексы могут входить в состав многомашинного вычислительного комплекса, что еще больше расширяет их возможности с точки зрения моделируемых классов больших систем.

1.5.ОБЪЕКТ МОДЕЛИРОВАНИЯ.   Специалисты по проектированию  и эксплуатации сложных систем  имеют дело с системами управления  различных уровней, обладающими  общим свойством – стремлением достичь некоторой цели. Эту особенность учтем в следующих определениях системы. Система S – целенаправленное множество взаимосвязанных элементов любой природы. Внешняя среда Е – множество существующих вне системы элементов любой природы, оказывающих влияние на систему или находящихся под ее воздействием.

     В зависимости  от цели исследования могут  рассматриваться разные соотношения  между самим объектом S и внешней средой Е. Таким образом, в зависимости от уровня, на котором находится наблюдатель, объект исследования может выделяться по-разному и могут иметь место различные взаимодействия этого объекта с внешней средой.

     С развитием  науки и техники сам объект  непрерывно усложняется, и уже  сейчас говорят об объекте  исследования как о некоторой  сложной системе, которая состоит из различных компонент, взаимосвязанных друг с другом. Поэтому, рассматривая системный подход как основу для построения больших систем и как базу создания методики их анализа и синтеза, прежде всего необходимо определить само понятие системного подхода.

     Системный  подход – это элемент учения  об общих законах развития  природы и одно из выражений  диалектического учения. Можно привести  разные определения системного  подхода, но наиболее правильно  то, которое позволяет оценить  познавательную сущность этого подхода при таком методе исследования системы, как моделирование. Поэтому весьма важны выделение самой системы S и внешней среды Е из объективно существующей реальности и описание системы исходя из общесистемных позиций.

     При системном подходе к моделированию систем необходимо прежде всего четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель М . Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель.

1.6  ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ  ИССЛЕДОВАНИЯ СИСТЕМ.   Одновременно  с развитием теоретических методов  анализа и синтеза совершенствуются  и методы экспериментального  изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по-новому описать реальный процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, в основе которых лежит постановка не только физических, но также и математических экспериментов.