Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Лекція №9
ТЕМА. МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ.
План.
1. Основні поняття моделювання.
2. Проблеми моделювання.
3. Якість моделі.
1. Основні поняття моделювання.
Моделювання як метод наукового пізнання виникло в зв’язку з необхідністю вирішення завдань, які з тих чи інших причин не можуть бути вирішені безпосередньо. Вони виникають у випадках, коли об’єкт або недосяжний для дослідника, або він ще не існує і потрібно обрати оптимальний варіант його створення, або дослідження реального об’єкта вимагає багато часу та економічно невигідне тощо. При моделюванні використовується принцип аналогії, ґрунтуючись на якому в процесі наукового дослідження висуваються гіпотези, тобто передбачення, що будуються на невеликій кількості дослідних даних, спостережень, інтуїтивних припущень, перевірка правильності яких здійснюється шляхом експерименту.
Таким чином, модель виконує функцію проміжної ланки між дослідником та об’єктом пізнання. Метод моделювання передбачає, що об’єкт вивчається не безпосередньо, а шляхом дослідження іншого об’єкта, який в певному відношенні є аналогом першого (рис. 7).
Рис. 7. Схема взаємозв’язків між дослідником та об’єктом дослідження при використанні методу моделювання.
1 – первинна інформація (інформаційні потоки) про об’єкт дослідження;
2 – інформаційні потоки, що виникають в процесі пізнання моделі;
3 – інформаційна взаємодія між моделлю та об’єктом дослідження.
Модель (від лат. modulus – міра) - це певний умовний образ об’єкта дослідження, котрий замінює останній і перебуває з ним у такій відповідності, яка дозволяє отримати нове знання. Модель будується для того, щоб відобразити характеристики об’єкта (елементи, взаємозв’язки, структурні та функціональні властивості), суттєві з точки зору мети дослідження. Отже, моделювання пов’язане зі спрощенням, огрубленням прототипу, абстрагуванням від ряду його властивостей, ознак, сторін. Схема органу державного управління, наприклад, є її графічною моделлю, що відображує її структуру.
Характерною ознакою моделей можна вважати їх спрощеність стосовно оригіналу або реальної життєвої ситуації, яку моделюють. Спрощеність моделей є неминучою, тому що оригінал лише в обмеженій кількості відношень відображується в моделі. Надмірно спрощена модель, проте, може призвести до невідповідності з досліджуваним об’єктом, що унеможливлює його вивчення. З іншого боку, врахування в моделі якомога більшої кількості властивостей, ознак, сторін об’єкта призводить до ускладнення процесу дослідження.
Отже, моделювання з точки зору наукового дослідження – це метод опосередкованого пізнання за допомогою штучних або природних систем, які зберігають певні особливості об’єкта і таким чином, заміщуючи його, дають змогу отримати нове знання про оригінал. У системному аналізі моделі є дуже важливим компонентом дослідження та проектування нових систем. Не менш важливий і прагматичний аспект моделювання, при якому модель розглядається як засіб керування системою, засіб організації практичних дій, спосіб представлення цілей діяльності.
Модель є цільовим відображенням об’єкта-оригінала, що виявляється у множинності моделей одного й того ж об’єкта, тобто для різних цілей або завдань дослідження можна будувати різні моделі, тому ціль або завдання дослідження визначають, які саме ознаки системи мають бути відображені в моделі. Отже, питання про якість такого відображення - адекватність моделі реальності - правомірно вирішувати лише стосовно поставленої мети. Процес дослідження реальних систем, що охоплює побудову моделі, дослідження її властивостей і перенесення одержаних відомостей на реальну систему, називають моделюванням.
Основна функція моделі – це її використання як засобу пізнання. До конкретизованих (похідних від основної) функцій належать:
• засіб наукового осмислення дійсності;
• засіб спілкування;
• засіб навчання і тренування;
• інструмент прогнозування;
• засіб постановки та проведення експерименту.
Модель як засіб осмислення дійсності дає можливість впорядкувати та формалізувати початкові уявлення про об’єкт дослідження. У процесі побудови моделі виявляються суттєві взаємозв’язки та залежності, послідовність дій (алгоритм) і необхідні ресурси. Як засіб спілкування модель дає змогу точніше сформулювати основні поняття і стисло описати систему, дозволяє пояснити причинно-наслідкові зв’язки та загальну структуру системи, що досліджується та моделюється. Використання моделей для навчання і тренування сприяє підвищенню ефективності і скороченню тривалості навчання. Імітація різноманітних практичних ситуацій на моделі, особливо проблемних і критичних, інформація про дії попередників підвищує якість освіти. Одним із прикладів застосування моделей є ділові ігри, які використовуються адміністративним персоналом, менеджерами тощо. Для прогнозування використовуються так звані прогностичні моделі, що дають змогу передбачити поведінку системи в майбутньому на основі інформації про її ретроспективу.
Як засіб проведення наукового експерименту модель застосовується в тих випадках, коли проведення реального експерименту неможливе або недоцільне. При використанні моделі в сфері управління системою передбачається, зокрема, імітаційне моделювання для прийняття управлінських рішень, у плануванні, при підготовці персоналу тощо.
Для створення моделі доцільно, передусім, вербально охарактеризувати систему, тобто описати:
• зовнішнє середовище;
• зв’язки системи з зовнішнім середовищем;
• елементний склад системи, її частин, які можуть розглядатись як підсистеми;
• зв’язки між елементами системи (або найважливіші зв’язки, якщо неможливо описати всі);
• дію або функціонування системи.
Такий опис можна вважати початковою моделлю системи, яка є базовою для створення спеціалізованих моделей: графічних, математичних, статистичних тощо.
Процес побудови моделі складається з таких основних етапів:
• постановка завдання моделювання;
• вибір виду моделі;
• перевірка моделі на достовірність;
• застосування моделі;
• оновлення моделі.
2. Проблеми моделювання.
Основна проблема при моделюванні систем полягає в тому, що доводиться шукати компроміс між простотою описування та необхідністю врахування численних факторів і характеристик складної системи. Як правило, цю проблему вирішують через ієрархічне представлення системи, тобто система описується не однією моделлю, а кількома чи сімейством моделей, кожна з яких описує поведінку системи з погляду різних рівнів абстрагування. Для кожного рівня ієрархії існують характерні особливості і змінні, закони та принципи, за допомогою яких описується поведінка системи. Для того, щоб таке ієрархічне представлення було ефективним, необхідна якомога більша кількість незалежних моделей для різних рівнів системи, хоча кожна модель має певні зв’язки з іншими.
Процес поділу системи на рівні, що характеризують технологічні, інформаційні, економічні та інші аспекти її функціонування, називають стратифікацією системи, а самі рівні - стратами. На кожній страті в ієрархії структур є свій власний набір змінних, які дають змогу обмежитися лише дослідженням одного аспекту системи, однієї страти. Незалежність страт дозволяє глибше та детальніше досліджувати системи, хоча припущення про їхню незалежність може призвести до неповного розуміння поведінки системи загалом.
Загальні властивості стратифікованого описування систем можна сформулювати так:
• вибір страт, у термінах яких описується система, залежить від спостерігача (дослідника), його знань і мети дослідження;
• аспекти функціонування системи на різних стратах у загальному випадку незалежні між собою, тому принципи та закони, що використовуються для характеристики системи на довільній страті, в загальному випадку не можна вивести із принципів і законів, які використовуються в інших стратах;
• для кожної страти існує своя мова описування, набір термінів, концепцій і принципів.
3. Якість моделі.
Головними рівнями дослідження та моделювання систем є мікрота макрорівень. Мікрорівневе моделювання системи пов’язане з детальним описом кожного компонента системи, дослідженням її структури, функцій, взаємозв’язків, тощо. Практична реалізація найважливішого етапу мікромоделювання - виявлення елементів системи та взаємозв’язків між ними - пов’язана з необхідністю подолання суперечності між бажанням повного дослідження кожної з підсистем та елементів системи, реальною можливістю дослідити при цьому структуру системи загалом і принципи її функціонування.
Макрорівневе моделювання полягає в ігноруванні детальної структури системи та вивченні лише загальної поведінки системи як єдиного цілого. Метою тут є побудова моделі системи через дослідження її взаємодії із зовнішнім середовищем (моделі типу “вхід - вихід” або “чорна скриня”).
Найпростішою моделлю системи є так звана модель “чорної скрині”, в якій акцент робиться на функціях і поведінці системи, а про її будову є лише опосередкована інформація, що відображається у зв’язках із зовнішнім середовищем. Зв’язки із середовищем, які йдуть у систему (входи), дають можливість впливати на неї, використовувати її як засіб, а зв’язки, що йдуть із системи (виходи), є результатами її функціонування, які або впливають на зміни в середовищі, або споживаються зовні системи.
Як “чорна скриня” розглядається об’єкт дослідження, внутрішня структура якого невідома або не береться до уваги. Іноді достатньо змістовного опису входів і виходів системи. З такими моделями людина дуже часто має справу у повсякденному житті: наприклад, для роботи за комп’ютером не обов’язково досконало знати його внутрішню будову. Метод описування систем за допомогою “чорної скрині” полягає у знаходженні та моделюванні взаємозв’язків між входами та виходами системи. Спостерігаючи достатньо довго за входами та виходами такої системи, тобто маючи вектори спостережень і , можна досягти такого рівня знань про її властивості, який уможливить передбачення змін у вихідних компонентах при будь-якій зміні вхідних, тобто можна знайти відображення f(X) → Y.
Для досягнення цієї мети будують спеціальні математичні моделі, що базуються на принципі “чорної скрині”. Найчастіше для цього застосовують методи регресійного аналізу, математичної статистики і планування експерименту.
Рекомендована література
Сурмін Ю.П. Теорія систем і системний аналіз: навчальний посібник / Ю.П. Сурмін. – К.: МАУП, 2003. – 364 с.
Кустовська О.В. Методологія системного підходу та наукових дослі-джень: Курс лекцій. – Тернопіль: Економічна думка, 2005. – 124 с.
Берталанфи Л. Общая теория систем — критический обзор. // Исследование по общей теории систем: Сборник. — М.: Прогресс, 1969.
Голубков Е.П. Методы системного анализа при принятии управленческих решений. — М.: Знание, 1973.
Д.Клир. Системология. Автоматизация решения системных задач. – 1990.
Месарович, Такахара. Общая теория систем. Математические основы.
Джозеф О’Коннор. Искусство системного мышления. – М.: 2006.
Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М: Наука, 1981.
Перегудов Ф.П., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. - 1989.
Основы теории систем и системного анализа. - С.Петербург. СПбГТУ. 2001.
Бондаренко Н.И. Методология системного подхода к решению проблем: история, теория, практика. - СПб. СПбГУЭФ. 1997.
Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. - М. 1975.