Geum.ru

Методические указания по выполнению практических занятий для студентов специальности 100403 "Организация перевозок и управления на транспорте"

Вид материалаМетодические указания

Содержание


Методические указания
Экспертиза, экспертное оценивание
Вычислительный эксперимент
Познавательная модель
Прагматическая модель
Основные требования
Подобный материал:
1   2   3   4   5   6   7

Методические указания


После изучения темы Вы должны:

Знать

→
особенности моделирования как метода научного познания;

→
характер взаимных связей между системой и моделью;

→
особенности изо- и гомоморфного отображения;

→
содержание функций моделей систем;

→
основные классификационные признаки и классификацию моделей систем.

Уметь

→
определить класс, к которому принадлежит модель системы;

→
находить гомоморфизмы между системой и моделью;

→
идентифицировать основные функции моделей систем;

→
определить характер взаимных связей между компонентами реальной системы и ее модели.


Ключевые понятия: аналогия, гипотеза, модель, объект познания, изоморфизм, гомоморфизм, полиморфизм, функция модели, конечность модели, адекватность модели, дискретность, непрерывность, статичность, динамизм, неопределенность, упрощение, метод моделирования.


В процессе системного анализа созда­ется абстрактная и концептуальная система, описываемая с помощью символов или других средств, которая пред­ставляет собой определенное структурно логическое уст­ройство, цель которого — служить инструментом для по­нимания, описания и возможно более полной оптимиза­ции поведения связей и отношений элементов реальной физической системы. Такого рода абстрактной системой может быть математическая, машинная или словесная модель или система моделей и т д. В физической и соответствующей ей абстрактной системах должно быть установлено взаимооднозначное соотношение между элементами и их связями. В этом случае оказывается возможным, не прибегая к экспериментам на реальных физических сис­темах, оценить различного рода рабочие гипотезы относительно целесообразности тех или иных действий, пользу­ясь соответствующей абстрактной системой, и выработать наиболее предпочтительное решение.

Модель – это некий объект, который в определенных условиях заменяет объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала, имея при этом существенные преимущества использования (наглядность, обозримость, доступность испытаний и др.). Модель - результат отображения одной структуры на другую. Отображая физическую систему (объект) на математическую систему (например, математический аппарат уравнений) получим физико-математическую модель системы или математическую модель физической системы. В частности, физиологическая система - система кровообращения человека, подчиняется некоторым законам термодинамики и, описав эту систему на физическом (термодинамическом) языке получим физическую, термодинамическую модель физиологической системы. Если записать эти законы на математическом языке, например, выписать соответствующие термодинамические уравнения, то получим математическую модель системы кровообращения. Эту модель можно назвать физиолого-физико-математической моделью или физико-математической моделью.

Моделирование – это исследование каких-либо процессов, явлений или систем (объектов) путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь создаваемых объектов.

Моделирование – одна из основных категорий познания. На идее моделирования базируется любой метод научного исследования, как теоретический (при котором используются абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Экспертиза, экспертное оценивание. Операция или процедура использования опыта, знаний, интуиции, интеллекта экспертов для исследования или моделирования плохо структурируемых, плохо формализуемых подсистем исследуемой системы.

Вычислительный эксперимент. Это эксперимент, осуществляемый с помощью модели на ЭВМ с целью распределения, прогноза тех или иных состояний системы, реакции на те или иные входные сигналы. Прибором эксперимента здесь является компьютер (и модель!).

Цель моделирования определяет, какие свойства оригинала и в какой мере (с какой точностью) должны быть отражены в модели.

Основанием для классификации моделей является цель моделирования. Классификация моделей приведена на рис. 4.1.

По типам целей различают модели: познавательные и прагматические.

Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединение новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью. Примером познавательных моделей являются, по существу, все научные теории, которые развиваются и совершенствуются по мере выявления несоответствия старых моделей реалиям мира. Например, познавательные модели в социологии связаны с изучением закономерностей социального развития, тенденцией изменения различных социальных явлений.

Прагматическая модель – является средством управления практическими действиями, способом представления требуемых действий или их результата, т.е. является рабочим представлением цели. Поэтому в случае обнаружения расхождения между прагматической моделью и реальным объектом основные усилия должны быть направлены на коррекцию (изменение) реальности. Прагматические модели носят нормативный характер, выполняют роль стандарта, образца, под который подгоняются реальные объекты. Примером таких моделей служат программы, уставы, кодексы законов, чертежи, шаблоны и т.п.


Рис. 4.1. Классификация моделей


П
о протяженности во времени различают статические и динамические модели. Вышеуказанные прагматические и познавательные модели могут создаваться для какого-то фиксированного момента времени, т.е. быть статическими, и для какого-то интервала жизненного цикла моделируемого объекта в условиях изменяющейся среды. В последнем случае строится динамическая модель, параметры которой зависят от времени.

В распоряжении создателя модели имеется два типа ресурса: сознание человека и материя окружающего нас мира. На этом основании модели делятся на идеальные (абстрактные) и материальные (вещественные).

Идеальными называются модели, построенные средствами мышления, сознания. К этим моделям относятся все языковые конструкции, способствующие установлению отношений между людьми.

Естественный язык является универсальным средством построения абстрактных моделей. Универсальность языка достигается тем, что языковые конструкции обладают неоднозначностью, расплывчатостью, размытостью. Поэтому появляется «профессиональный язык», реализуемый в ограниченных человеческих коллективах: язык медиков, физиков, летчиков и т.д.

Наиболее высокоспециализированным является язык математики, имеющий максимально достижимую на сегодня определенность и точность. Иммануил Кант отмечал, что «в каждом познании столько науки – сколько есть в нем математики».

Нематематизированность какой-либо науки не означает ее «ненаучность», а просто является следствием ее сложности, недостаточной познанности предмета науки и, следовательно, явлением временным.

Идеальные модели можно разделить на знаковые (семантические) и интуитивные.

По способу представления семантических моделей различают: математические, логические и графические.

По вычислимости различных показателей, отношений и т.п. логико-математические модели делятся на аналитические, алгоритмические и имитационные.

Аналитические модели предполагают реализацию модели в виде алгебраических, дифференциальных, интегральных и других уравнений, связывающих выходные переменные с входными, дополненные системой ограничений. При этом предполагается наличие однозначной вычислительной процедуры получения точного решения уравнений.

При алгоритмическом подходе используемая математическая модель дает приближенное решение.

Имитационная модель представляет собой некоторую вычислительную процедуру, описывающую объект анализа, его признаки и действия (процессы), вызывающие изменение признаков объектов или появление и исчезновение самих объектов. Основными ограничениями при создании этих моделей являются ресурсы памяти и времени. Главным средством реализации имитационных моделей являются ЭВМ.

Интуитивные модели строятся на вербальном (описательном) уровне. Эти модели не устанавливают строгие количественные соотношения между моделируемыми явлениями, ограничиваясь лишь анализом качественных обобщенных понятий, отражающих лишь общие тенденции развития явлений и т.п. такой подход осуществляется с целью выдвижения различного рода гипотез поведения сложных систем, формирование эвристик1 относительно взаимоотношений между активными элементами системы и их развития.

Модель - дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.

Модель - непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени.

Модель - имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.

Модель - детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

Основные требования к модели: наглядность построения; обозримость основных его свойств и отношений; доступность ее для исследования или воспроизведения; простота исследования, воспроизведения; сохранение информации, содержавшиеся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез) и получение новой информации.


Задания для проверки знаний

  1. Дайте определение понятия «модель».
  2. Для чего применяют модели при исследовании систем?
  3. Выберите правильный ответ (один или несколько).