Библиографическое описание:

Алланиязова М. А. Технология моделирования // Молодой ученый. — 2016. — №9. — С. 96-98.



В статье рассмотрены применения сфер моделирования и этапы создания модели, а также изучены постановка этапы моделирования.

Ключевые слова: моделирования, функция, проектирования, цель, задача, исследования, результат.

Расширению сфер применения моделирования способствовало, конечно, развитие и применение вычислительных машин и систем. С уверенностью можно сказать, что не существует областей человеческой деятельности, где бы ни использовалось моделирование. Это и функционирование атомных реакторов, и исследование макроэкономических процессов, и производство машин и агрегатов, и развитие биологических систем, и анализ последствий использования природных ресурсов и экологических катастроф.

Сами вычислительные комплексы стали не только инструментом исследования, но и объектами моделирования. Вычислительные машины, комплексы, системы и сети благодаря своей сложности и дороговизне, естественно, являются объектами моделирования. При этом моделирование целесообразно как на этапах проектирования вычислительных комплексов, так и для анализа функционирования действующих систем в экстремальных условиях или при изменении их состава, структуры, способов управления или рабочей нагрузки.

Применение моделирования на этапе проектирования позволяет анализировать варианты проектных решений, определять работоспособность и производительность, выявлять дефицитные и мало загруженные ресурсы, вычислять ожидаемые времена реакции и принимать решения по рациональному изменению состава и структуры комплекса или по способу организации вычислительного процесса.

Целесообразно использование моделирования для действующих вычислительных комплексов, поскольку можно опытным путём проверить адекватность модели и оригинала и более точно определить те параметры системы и внешние воздействия на неё, которые служат исходными данными для моделирования. Моделирование реальных вычислительных комплексов позволяет выявить его резервы и прогнозировать качество функционирования при любых изменениях, поэтому полезно иметь модели всех развивающихся систем.

Осуществление моделирования предусматривает конкретизацию цели моделирования, создание модели, проведение её исследования и анализ полученных результатов. Даже процесс создания модели состоит из нескольких этапов. Он начинается с изучения системы и внешних воздействий, а завершается разработкой или выбором математической модели и программного обеспечения. Естественно, что некоторые классы математических моделей могут быть исследованы и без применения компьютерной техники.

Таким образом, моделирование предполагает наличие следующих основных этапов:

− постановка цели моделирования,

− разработка концептуальной модели,

− подготовка исходных данных,

− разработка математической модели,

− выбор метода моделирования,

− выбор средств моделирования,

− разработка программного обеспечения,

− проверка адекватности и корректировка модели,

− планирование машинных экспериментов,

− моделирование на вычислительном комплексе,

− анализ результатов моделирования.

Под задачей понимается некая проблема, которую надо решить. На этапе постановки задачи необходимо:

  1. описать задачу,
  2. определить цели моделирования,
  3. проанализировать объект или процесс.

Задача формулируется на обычном языке, и описание должно быть понятным. Главное здесь — определить объект моделирования и понять, что должен представлять собой результат.

Цели моделирования:

  1. Познание окружающего мира.

Зачем человек создает модели? Чтобы ответить на этот вопрос, надо заглянуть в далекое прошлое. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами, просто выживать. Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже письменно, наконец с помощью предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара — глобус, — позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты, ее вращении вокруг собственной оси и расположении материков. Такие модели позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.

  1. Создание объектов с заданными свойствами (задача типа «Как сделать, чтобы»...). Накопив достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или ставить себе на службу природные явления?». Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механизмов, даже обыкновенного зонтика. Многие из этих моделей стали в настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.
  2. Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения (задача типа «Что будет, если»...: что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?)
  3. Эффективность управления объектом (или процессом).

Поскольку критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при условии, если будут «и волки сыты, и овцы целы». Например, нужно наладить питание в школьной столовой. С одной стороны, оно должно отвечать возрастным требованиям (калорийное, содержащее витамины и минеральные соли), с другой — нравиться большинству ребят и к тому же быть «по карману» родителям, а с третьей — технология приготовления должна соответствовать возможностям школьных столовых. Как совместить несовместимое? Построение модели поможет найти приемлемое решение.

Основные функции компьютера при моделировании систем:

− исполнение роли вспомогательного средства для решения задач, решаемых и обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;

− исполнение роли средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;

− исполнение роли средства моделирования для получения новых знаний;

− «обучение» новых моделей (самообучение моделей).

Вычислительный эксперимент позволяет находить новые закономерности, проверять гипотезы, визуализировать ход событий и т. д.

Конечная цель моделирования — принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных результатов. Этот этап решающий — либо вы продолжаете исследование, либо заканчиваете. Возможно, вам известен ожидаемый результат, тогда необходимо сравнить полученный и ожидаемый результаты. В случае совпадения вы сможете принять решение.

Основой для выработки решения служат результаты тестирования и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах. Это может быть либо слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели, т. е. возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования. Главное, надо всегда помнить: выявленная ошибка — тоже результат.

Сформулируем требования, предъявляемые к моделям.

Первым требованием является ингерентность модели, то есть достаточная степень согласованности создаваемой модели со средой, чтобы создаваемая модель была согласована со средой в которой ей предстоит функционировать, входила бы в эту среду не как чужеродный элемент, а как естественная составная часть.

Второе требование — простота модели. Простота модели-ее неизбежное свойство: в модели невозможно зафиксировать все многообразие реальных ситуации. Простата модели неизбежна из-за необходимости оперирования с ней, использования ее как рабочего инструмента, который должен быть обозрим и понятен, доступен каждому, кто будет участвовать в реализации модели.

Наконец, третье требование, предъявляемое к модели — ее адекватность. Адекватность модели означает возможность с ее помощью достичь поставленной цели моделирования в соответствии со сформулированными критериями. Адекватность модели означает, в частности, что она достаточно полна, точна и устойчива. Достаточно не вообще, а именно в той мере, которая позволяет достичь поставленной цели. Иногда удается ввести некоторую меру адекватности модели, то есть определить способ сравнения разных моделей по степени успешности достижения цели с их помощью.

Моделирование — это универсальный метод получения, описания и использования знаний. Он используется в любой профессиональной деятельности. В современной науке и технологии роль и значение моделирования усиливается, актуализируется проблемами, успехами других наук.

Литература:

  1. Петухов О. А, Морозов А. В, Петухова Е. О. Моделирование: системное, имитационное, аналитическое: Учебное пособие, — 2-е изд., Санкт-Петербург: Изд-во СЗТУ, 2008. — 208 с.
  2. Воронин А. А, Губко М. В, Мишин С. П, Новиков Д. А / Математические модели организаций: Учебное пособие. — Москва: ЛЕНАНД,2008. — 360 с.
  3. Этапы моделирования: http://matmetod-popova.narod.ru/theme13.htm

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle