Читайте данную работу прямо на сайте или скачайте

Прикладное программирование, 1 семестр

кой и

плечи студентов - они вынуждены будут сами себе покупать книги

даже компьютеры;

последствиями;

вания вообще.

онирования двух систем: планирующей (для крупных фирм) и рыночной

(для мелких фирм и частных лиц). Планирующая система является до-

минирующей - она диктует цены рыночной системе.

ры и слуги;

при помощи рекламы);

щую систему

тему, которая, в конечном итоге, всегда платит за ошибки планиру-

ющей системы.

системе и пользуются всеми ее преимуществами.

ность явно вызывает кризис в мировой компьютерной индустрии.

принципиально старела. Система Windows стала сверхуниверсальной,

что приводит к чрезвычайному замедлению работы компьютеров.

т.е. потребители.

редственных?

твенная - от третьего.

ных моделей).

чайников". Обычно учебники пишут теоретики - люди,

резанные от реальности и практических навыков по рассматриваемому

в книге предмету. Книги "для чайников" пишут люди, только начина-

ющие изучать описываемые ими вопросы.

дорого стоят.

процессе эксперимента.

неудобно или опасно.

ется решению в явном виде по каким-то другим причинам, используют

иммитационное моделирование.

зультаты моделирования.

компьютеров. На аппаратном ровне оперативная, графическая и дис-

ковая память теперь фактически имеют линейную организацию.

тической картинки.а

изображение.

Используется таблиц

оттенков.

(по адресу Ah-Ah),

объемом до 64 Мб (по адресу Eh-E3h).

(по адресу Ah-Ah),

объемом до 64 Мб (по адресу Eh-E3h).

твие"):а

рассчитывать изображение для каждого объекта в каждом новома

ре.а

помощью профессиональных анимационных программ),

лах на диске и,

память компьютера.а

тем, что требуют по несколько картинок для описания отдельных фаз

каждого возможного движения (3-16 фаз на один тип движения).

Лестничный эффект.

видеопамятью.

уже затем выводить в видеопамять изображение нового кадра.

тупательных иа

мяти. Разделение сложных объектов на несколько независимо отобра-

жаемых элементов.

тупательных иа

мяти. Разделение сложных объектов на несколько независимо отобра-

жаемых элементов.

конечным числом осей симметрии. Иллюзия вращения круга.

размера (при заданном числе фаз движения) можно сохранить ва

ративной памяти компьютера (заданного объема)?

динатных осей);

движений и число фаз движений;

чение и меньшение объекта);

пространство.

на монитора).

двумерном, ось z направлена от оператора вглубь экрана).

.

ми:

псевдотрехмерной графике.

ционирования какой-либо системы и отображающую результаты модели-

рования на экране монитора в графическом виде.

системы) самостоятельно.а

обязательно должн

процесс.

Нельзя использовать возможности Windows.

но-ориентированные возможности языков использовать нельзя.

только режима

разрешением 320х200 точек или (ва

640х400 точек.

вод информации должен производиться напрямую в видеопамять.

работоспособность на медленных 486-х компьютерах.

более 500 кб основной памяти и более 1 Мб расширенной.

точку P(x',y')):

жет быть получена введением фиктивной переменной):

координат".

.

угол  7f 0 может быть представлен формулой:

динат О:

.

v, может быть представлен формулой:

где через R обозначена матрица обобщенного поворота размером 4x4.

.

v(x 40 0,y 40 0,z 40 0) в начало координат О:

координатах (как комбинация из нескольких поворотов):

.

используются оба способа описания пространства:а

координатах рассчитывают перемещения, в сферических - повороты.

- медленная работа (универсальная система всегда значительно

тупает по производительности специализированной).

ным риском:

можете исправить (исходные коды программ обычно не поставляются);

неточное описание ее функционирования);

библиотеки

шей стороны.а

гическому отставаниюа

собственные деньги;

развивать;

зисы, ничтожающие целые классы ("ряды") морально старевшиха

числительных машин.а

течение нескольких лет могут не иметь

обеспечения.

вейшей аппаратурой,

программное обеспечение.

.

ве любой графической функции лежит несколько на дивление простых

функций, называемых графическими примитивами.

являются прорисовка точек, линий, окружностей, также заполнение

областей и перемещение битовых образов. Многие годы в графическое

оборудование встраивался

вов. Такой примитив, как рисование линии, особенно широко исполь-

зуется конструкторскими программами,

тизированной разработки.

ристики. Во-первых,

рисует, к реальной линии.а

тому программа может приближать реальную линию только сериями то-

чек, станавливаемыха

ность точек должна создавать хороший зрительный эффект - то,

нарисовано, должно

полезной, функция рисования линии

ни-компьютеры и большие машины имеют аппаратно встроенные функции

рисования линии.

держки рисования линии нет."

ускорители, команды MMX).

фект.

новной оси),

ту, что ближе к реальной линии. Текущая ошибка отклонения исполь-

зуется как критерий того,

чтобы лучше приблизить реальную линию.

избегая вычислений с плавающей запятой, достаточно промасштабиро-

вать картинку.

горитм Брезенхема является одним из самых простых и быстрых алго-

ритмов.

часть окружностиа

симметрии.

ной оси (по которой приращение больше) равна 0, по неосновной -

радиусу. Каждая следующая точка получается из формулы:

вать арифметику с плавающей запятой. Желательно, однако, работать

только с целочисленной арифметикой.

точно отслеживать текущие значения MinorAxis 52 0а

и декрементируйтеа

MinorAxis 52 0 становится меньше R 52 0 - MajorAxis 52 0.

это не создает. Координату по неосновной оси нужно изменять, ког-

да

просто игнорировать,

дем сравнивать с ошибкой накопления по Y, всегда целое число. Ес-

ли R 52 0 - X 52 0 равен Y 52 0 - Y,

Следовательно, неосновную координату нужно менять, когда

менив операцию взведения в квадрат (умножения) на сдвиг, сложение

и инкремент (для 486-х и более мощных процессоров такая замена не

имеет

ЭВМ, включаюта

плавающей запятой. Это позволяет рассчитывать любые эллипсы.

вывать, используя только

эллипс описывается равнением:

целого.

точно выполнить для оного из четырех квадрантов. Сначала рисуется

дуга, где

осью является Y.а

тальных октанта.

формуле

.

несогласованной и непродуманной технической и маркетинговой поли-

тики фирм-изготовителей аппаратуры. Фирмы просто не смогли вовре-

мя выработать общий стандарт, что и породило хаос.

раммирования режимов работы той же карты является

ческим просчетома

дуру переключения режимов не на основной процессор,

твенный процессор видеокарты.

PC ва

низмов, что делает невозможным прямое правление

карты на аппаратном ровне.

встроенная ва

стандарту VESAа

VESA не поддерживали режимы True Color и прямую адресацию

памяти.

функции 4F02h. В регистр BX нужно код видеорежима:

.

Intel 8086, вся размещенная на видеокарте память оказалась разде-

ленной на кусочки размером по 64 кб - так называемые

"страницы".а

одно такое окно,

рамму видео-BIOS,

переключение выполнить сложно - видеокарты разных фирм используют

для этого регистры с разными номерами).

дировке цвета точки одному кадру соответствует 1228800 байт памя-

ти, или 18,75 страниц по 64 кб.

выполняется вызовом прерывания 10h с номером функции 4F05h. В ре-

гистр BH нужно записать 0,

будет размещено по адресу Ah.

друг з

часть видеопамяти.а

как вспомогательная:а

шрифтов и масок, для z-буферизации и пр.

1024 или 2048), то концы страниц не будут совпадать с концами ви-

деострок, что порождает множество проблем - при

примеру, линии на экране, придется при выводе каждой точки выпол-

нять проверку пересечения границы страницы, и, при необходимости,

переключать страницу.

(через VESA-BIOS)а

информации на экран (в сотни или тысячи раз).

мять такима

видеопамяти) была больше физической (экранной)а

2 5N 0:

прерывания 10h с номером функции 4F065h. В регистр BL нужно запи-

сать 0, в регистр CX - требуемую ширину строки в пикселах.

байт данных, в 32-битовом режиме True Color - 4 байта. Если логи-

ческая длина строки равна 1024 пиксела, то на одну страницу будет

приходиться соответственно 64 строки

строк - в режиме True Color.

ной графики, где каждую точку в каждом кадре приходится перезапи-

сывать по несколько раз.а

намного медленнееа

работы) выгодно выделить в ОЗУ буфер кадра (от 2 до 8 Мб),

роить тама

карты.

обычно не дает - двумерная графика работает с небольшими областя-

ми экрана,

ради изменения незначительной его части невыгодно.

му для задания интенсивности каждого из основныха

резервный - для "выравнивания" длины передаваемых данных на 2 5N 0:

ответствие определенный оттенок.

ределить набор оттенков (стандартный набор неудобен).

деляющими интенсивности красного, зеленого и синего.

10h с номером функции 1012h. В регистр BX нужно записать 0, в ре-

гистр CX записать 256,

чало таблицы размером 3*256 байтов,

байтов записаны (побайтно) значения интенсивностей красного,

него и зеленого (могут принимать значения только от 0 до 63).

.

случаях:

фических редакторах;

бо плоской поверхности.

многоугольника является построчный вывод изображения:

треугольников или выпуклых многоугольников;

мальную и максимальную координаты по Y (верхнюю и нижнюю вершины);

конечную координаты по X,

ма) просчитывают координаты всех точек ребер многоугольника;

выводят многоугольник построчно в видеопамять.

лые многоугольники.а

ровно два ребра многоугольника.

на экран будет состоять из ряда многоугольников. Однако на экране

видны не все грани фигуры - перед выводом на экран необходимо тем

или иным способом далить невидимые поверхности, для чего сущест-

вуют специальные алгоритмы. Для каждой грани необходимо также вы-

числить интенсивность цвета (сумму интенсивностей

рассеянного

та.

виде многоугольников (обычно - треугольников),

ментов для достаточно точной аппроксимации нужно много

дится использовать

вычисления - на каждую точку поверхности приходится несколько ма-

тематических операций. В настоящее время даже графические станции

не позволяют в реальном времени изображать движение сложного объ-

екта в реальном мире.

процессе эксперимента.

долго, неудобно или опасно.

ется решению в явном (аналитическом) виде по каким-то другим при-

чинам, используют иммитационное моделирование.

делом, поскольку организационная структура нашего общества слож-

няется. Эта сложность объясняется характером взаимоотношений меж-

ду различными элементами наших организаций и физическими система-

ми, с которыми они взаимодействуют.

вала давно,

перь мы сознаем, что изменение одной из характеристик системы мо-

жет легко привести к изменениям или создать потребность в измене-

ниях ва

методология системного анализа ("исследование операций",

управления"), которая

нерам изучать и осмысливать последствия таких изменений.

ности, с появлением электронных вычислительных машин одним из на-

иболее важных и полезных орудий анализа структуры сложных процес-

сов и систем стало имитационное моделирование.

чит "вообразить,

там на реальном объекте".

моделирование является

понятием, имеющим очень большое значение для

за проектирование и функционирование систем.

кусства их применения,

либо очень хорошие,

пролить свет на решение проблемы, либо ввести в заблуждение. Поэ-

тому важно,

будет пользоваться результатами моделирования,

смысл вводимыха

преимущества и тонкости.а

имитационного моделирования можно приобрести лишь на опыте.

 2дели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с

 2целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках огра-

 2ничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью кри-

 2териев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование дан-

 2ной системы.

маем как процесс, включающий и конструирование модели, и аналити-

ческое применение модели для изучения некоторой проблемы. Под мо-

делью реальнойа

или идей в некоторой форме,

Термин "реальный" используется в смысле "существующий или способ-

ный принять одну из форма

еще только на бумаге или находящиеся в стадии планирования, могут

моделироваться так же, как и действующие системы.

ние может также охватывать стохастические модели и эксперименты с

использованием метода Монте-Карло.

функциональные соотношения между ними могут содержать,

не содержать элемент случайности, подчиняющийся вероятностным за-

конам. Более того, мы не ограничиваем наше определение имитацион-

ного моделирования лишь экспериментами, проводимыми с помощью ма-

шинных моделей.а

может быть осуществлено всего лишь при помощи карандаш

бумаги.

прикладной методологией, имеющей целью:

быть классифицированы в соответствии с научными

которые они ходят своими корнями (например,

ей), имитационное моделирование применимо в любой отрасли науки.

твенный эксперимент, отражающий основные словия моделируемой си-

туации. Для этого мы должны придумать способ имитации искусствен-

ной последовательности происходящих в системе событий.

(идеи) в некоторой форме,

вования. Модель служит обычно средством,

нении, понимании или совершенствовании системы. Модель какого-ли-

бо объекта может быть или точной копией этого объекта (хотя и вы-

полненной из другого материала и в другом масштабе),

жать некоторые характерные свойства объекта в абстрактной форме.

 2этот объект. Все остальные модели - приближенные.

трумент, позволяющий логическим путем спрогнозировать последствия

альтернативных действий и достаточно веренно указать,

них отдать предпочтение.а

тивным средством общения и осмысления действительности.

- всего лишь один из видов моделирования.

тием способностиа

Одним из главных элементов,

сложных задач,

ние модели.

одна иза

математическая, выражающая посредством системы уравнений

венные черты изучаемых реальных систем и явлений. К сожалению, не

всегда возможно создать математическую модель в зком смысле сло-

ва. При изучении большинства промышленных и военных систем мы мо-

жем определить цели,

наша конструкция подчинялась техническим и экономическим законам.

При этом могут быть вскрыты и представлены в той или иной матема-

тической формеа

решение, к примеру,

противоречивыми целями,

политическим и социальным факторами.

 2так и качественные характеристики системы. 0

закономерностей очевидна. Модели могут помочь нам упорядочить на-

ши нечеткие или противоречивые понятия и

помогает нам выявить взаимосвязи,

мые ресурсы и т.п.а

 2формулировки иа

 2воречия и неясности. 0а

организовать наши замыслы, оценить и проверить их обоснованность.

равных. "Лучше один раз видеть,

ки, в основе которых лежит слово, в той или иной мере оказываются

неточными, когда дело доходит до сложных понятий и описаний. 2 Пре-

 2имущество модели перед словесными описаниями - в сжатости и

 2ности представления заданной ситуации. 0 Модель делает более понят-

ной общую структуру исследуемого объекта и  2вскрывает важные

 2чинно-следственные связи.

ве средства профессиональной подготовки и обучения. Модель - пре-

восходное средство подготовки операторов, которые должны научить-

ся справляться с всевозможными случайностями до возникновения ре-

льной критической ситуации в системе правления.

зирование поведения моделируемых объектов.

реактивный самолет для определения его летных характеристика

номически нецелесообразно,

средствами моделирования.

мые эксперименты в ситуациях, где экспериментирование на реальных

объектах было бы практически невозможным или экономически нецеле-

сообразным. Непосредственное экспериментирование с системой

турный эксперимент)а

параметров; поддерживая остальные параметры неизменными, наблюда-

ют результат эксперимента.

системе слишком дорого, используют ее модель. 2 При экспериментиро-

 2вании с моделью сложной системы мы часто можем больше знать о ее

 2внутренних взаимодействующих факторах, чем могли бы знать, мани-

 2пулируя реальной системой. Это становится возможным благодаря из-

 2меряемости структурных элементов модели,

 2можем полностью контролировать ее поведение, легко измерять пара-

 2метры.

целей:а

лучшего понимания объекта, либо предписывающей, когда модель поз-

воляет предсказывать и воспроизвести характеристики объекта,

ределяющие его поведение.а

ляется и описательной,

сывающая модель почти всегда является описательной по отношению к

моделируемомуа

для целей планирования и проектирования.

и в социальных науках,

средств,

чий в конечных целях, которые при этом ставились. В технике моде-

ли служат в качестве вспомогательных средств при разработке новых

или более совершенных систем,

модели объясняют существующие системы.

лей разработки системы, должна также и объяснять ее, но очевидно,

что

соответствуют даже своему прямому назначению.

сифицировать различными способами. К сожалению, ни один из них не

является полностью довлетворительным, хотя каждый служит опреде-

ленной цели. кажем некоторые типовые группы моделей, которые мо-

гут быть положены в основу системы классификации:

рывного спектра,

реальныха

лей.

┌────────┬───────────┬────────┬───────────┬───────────┬──────────┐

│ Физи-а

│ ческие │ рованные

│ модели │ модели

└────────┴───────────┴────────┴───────────┴───────────┴──────────┘

Точность

 2ческими 0 или натурными, потому что они внешне напоминают изучаемую

систему.

быть  2масштабирована 0 - подвергнута уменьшению или величению,

льного

гичного по поведению объекта. Задача иногда решается путем замены

одного свойства другим, после чего полученные результаты надо ис-

толковывать применительно к исходным свойствам объекта.

вая ЭВМ, в которой изменение напряжения в электрической схеме оп-

ределенной конфигурации может отображать поток товарок к

рой системе, является превосходным примером аналоговой имитацион-

ной модели.

здесь расстояние отображает такие характеристики объекта как вре-

мя, срок службы, количество единиц и т. д. График может также по-

казывать соотношение между различными количественными характерис-

тиками и может предсказывать,

личины

простых случаев график может служить средством решения поставлен-

ной

схем, описывающих взаимосвязи между элементами объекта.

тех из них, где во взаимодействие вступают люди и машинные компо-

ненты.

ми,

ний

вать трудно,

попытки.

взаимодействует с информацией,

ной машины (которая моделирует другие свойства системы), и прини-

мает решения на основе полученной

затем снова вводятся и машину в качестве входной информации,

торая используется системой.

приходима

понимается под терминома

можета

части спектра, хотя это и не обязательно.

которыха

волы,

систем в этом случае можно считать системы дифференциальных рав-

нений.

следовательно, наиболее общие модели, математические модели нахо-

дят широкое применение в системных исследованиях. Однако примене-

ние

и ловушки. Символическая модель является всегда абстрактной идеа-

лизацией задачи, и, если хотят, чтобы эта модель позволяла решить

задачу,

особое внимание должно быть обращено на то,

действительным представлением данной задачи.

нужден использовать совокупность нескольких моделей. Любая систе-

ма или подсистема может быть представлен

которые значительно отличаются друг от друга по сложности и дета-

лизации.

ний

мы.

и

сложными.

называемого "черного ящика".

выдачу выходного сигнала системы,

подсистемы поступает входной сигнал.

ходимой информации или результатов необходимо осуществлять

гон" имитационных моделей,

не способны формировать свое собственное решение ва

каком это имеет место в аналитических моделях,

жить в качестве средства для анализа поведения системы ва

ях, которые определяются экспериментатором. Следовательно, имита-

ционное моделирование - не теория, а  2методология 0 решения проблем.

Более

нескольких имеющихся в распоряжении системного аналитик

ших методов решения проблем. Поскольку необходимо приспосабливать

средство или метод к решению задачи,

естественныйа

полезно?

вание

путем экспериментирования становится очевидной,

потребность получить о системе специфическую информацию,

нельзя найти в известных источниках. Непосредственное эксперимен-

тирование

необходимо обеспечить соответствие между моделью и реальными

ловиями;а

весьма значительны, поскольку:

зультаты

эффект, проявляющийся в том, что люди, чувствуя, что за ними наб-

людают, могут изменить свое поведение.

условий

времени проведения серии экспериментов.

вательно, статистической значимости результатов экспериментирова-

ния) могут потребоваться чрезмерные затраты времени и средств.

заться

тов.

разность применения имитационного моделирования при наличии любо-

го из следующих словий:

ной задачи,

сформулированной математической модели. К этой категории относят-

ся многие модели массового обслуживания, связанные с рассмотрени-

ем очередей.

столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование даст бо-

лее простой способ решения задачи.

можна вследствие недостаточной математической подготовки

гося персонала. В этом случае следует сопоставить затраты на про-

ектирование, испытания и работу на имитационной модели с затрата-

ми, связанными с приглашением специалистов со стороны.

вить н

ние определенного периода.

возможностью вследствиеа

наблюдения явлений в реальных словиях;а

может служить изучение поведения космических кораблей в а

межпланетных полетов.

понадобиться

дает возможность полностью контролировать время

цесса,

желанию.

можно считать широчайшие возможности его применения в сфере обра-

зования и профессиональной подготовки. Разработка и использование

имитационной модели позволяют экспериментатору видеть и "разыгры-

вать" на модели реальные процессы и ситуации. Это в свою очередь.

должно

проблему, что стимулирует процесс поиска нововведений.

начинаета

ность видеть содержание своей работы с иных точек зрения.

хочета

чтобы оценить открывшиеся ему новые возможности По сути

используета

позволяющего ему на новом ровне четко становить все

ные последствия вносимых в систему изменений. Возможно, он мог бы

проделать это и на реальной системе,

это было бы очень томительно и сопряжено с ошибками.

он обращается к модели как к  2средству оценки 0 своиха

тивных предположений и мозаключений.

для руководителей,

простоте.а

применять для решения каждой задачи, с которой приходится сталки-

ваться.

ционный подход представляется грубым силовым приемом или

ним средством,

том,

ках ченых.

онное моделирование является одним из наиболее широко распростра-

ненныха

управления.а

ресованы главным образом в решении своих неотложных задач,

водствуясь девизом "цель оправдывает средства!". Но именно.забо-

т

вопросом: можно ли вообще опираясь на имитационное моделирование,

получить результаты также и наиболее эффективным способом?а

нередко будет отрицательным по следующим причинам:

дорого и требует много времени,

специалистов, которых данной фирме может и не оказаться.

ное

этого не читывать, то некоторые свойственные имитации особеннос-

ти могут привести к неверному решению.

янии измерить степень этой неточности. Это затруднение может быть

преодолено лишь частично путем анализа чувствительности модели

изменению определенных параметров.

ляются численными,

после запятой,

никаета

большей значимости, чем они на самом деле имеют.

моделированиеа

шения сложных задач,

всех проблем правления. Разработка и применение имитационных мо-

делей все еще в большей степени искусство, нежели наука. Следова-

тельно, как и в других видах искусства, спех или неудача опреде-

ляется не столько методом, сколько тем, как он применяется.

собой представляют структурные элементы, из которых она строится.

Хотя

очень сложной, основы ее построения весьма просты. В общем случае

структуру модели мы можем представить в виде

где E - результат действия системы:а

которыми мы можем правлять; y 4j 0 - переменные и параметры, которы-

ми мы правлять не можем; f - 4  0функциональная зависимость между х 4i

и у 4j 0, которая определяет величину Е.

показывает зависимость функционирования системы как ота

руемых нами,

модель представляет собой,

таких составляющих, как

соответствующема

компонентами также элементы системы или

определяется

некоторой формой регулярного взаимодействия или взаимозависимости

для выполнения заданной функции. Компоненты суть объекты, образу-

ющие изучаемую систему.

дели,

рые

функции. Смотря на это под другим глом зрения, мы можем сказать,

что параметры,

ными величинами,

y=3x число 3 есть параметр.

генные и эндогенные. Экзогенные переменные называются также вход-

ными,

результатома

называются переменные,

воздействия внутренних причин.

ются на переменные состояния (когда они

или словия, имеющие место в системе) и выходные переменные (ког-

да речь идет о выходах системы). Статистики иногда называют экзо-

генные переменные независимыми, эндогенные - зависимыми.

параметрова

компонентами системы.а

ристики,

стохастическими.а

определения, которые станавливают зависимость между определенны-

ми переменными или параметрами в тех случаях,

выходеа

входе. В отличие от этого  2стохастические соотношения 0 представляют

собой такие зависимости,

дают на выходе неопределенный

обычно выражаются в форме математического равнения,

танавливает зависимость между эндогенными переменными (переменны-

ми

можно строить лишь на основе гипотез или выводить с помощью

тистического или математического анализа.

нения

ния и расходования тех или иных средств (энергии, запасов, време-

ни и т.

ные ограничения),

свойств (естественные ограничения). Примерами искусственных огра-

ничений могут быть заданные максимальный и минимальный уровни за-

нятостиа

средств,

такого

заданный радиус действия или максимально

шинство

бор искусственных ограничений.

лены самой природой системы.

делий,

ровать систему, нарушающую законы природы. Таким образом, ограни-

чения одного типа обусловлены неизменными законами природы,

время

ких,

помнить

постоянно оценивать привнесенные

чтобы ослабить или силить их по мере необходимости.

жение целей или задач системы и необходимых правил оценки иха

полнения. Обычно выделяют два типа целей:  2сохранение 0 и  2приобрете-

 2ние 0.а

ких-либо  2ресурсов 0 (временных, энергетических, творческих и т. д.)

или  2состояний 0 (комфорта, безопасности, уровня занятости н т. д.).

Цели

ли,

состояний, к которым стремится организация или руководитель (зах-

ват части рынка и т.п.).а

быть

соразмеряться принимаемые решения.

помощи которых составляется правильное суждение о чем-либо.

ранный критерий оказывает громадное влияние н

модели и манипулирования с ней. Неправильное определение критерия

обычно ведет к неправильным заключениям.

вая

ли, и весь процесс манипулирования с моделью направлен на оптими-

зацию или довлетворение заданного критерия.

человек смог их полностью понять и описать.

 2ситуации чрезвычайно сложны и включают в себя

 2число элементов, переменных, параметров, соотношений, ограничений

 2и т. д. 0 Пытаясь построить модель, мы могли бы включить в нее бес-

конечное число фактов и потратить йму времени,

шие факты,

ними.а

что вы берете лист бумаги и пишите на нем письмо. Ведь можно было

бы определить точный химический состав бумаги,

феля и резинки, влияние атмосферных словий на влажность бумаги и

влияние последней на силу трения,

ша, движущегося по бумаге; исследовать статистическое распределе-

ние

пект,

ления письма,

к делу.  Следовательно, мы должны отбросить большую часть реальных

 2характеристик изучаемого события и абстрагировать из реальной си-

 2туации только те особенности, которые воссоздают идеализированный

 2вариант реального события. 0 Все модели суть упрощенные представле-

ния реального мира или абстракции.

то эти идеализации дают нам полезноё приближенное отображение ре-

льной ситуации или по крайней мере ее определенных особенностей.

ется  2степенью изоморфизма 0.

идентичной или сходной по

двум словиям.

твие

та. Во-вторых, должны быть сохранены точные соотношения или взаи-

модействия

тельна,

Пода

новных структур,

между различными группами элементов модели и объекта. Гомоморфные

модели являются результатом процессов прощения и абстракции.

разбиваем систему на некоторое число более мелких частей. Это де-

лается для того, чтобы должным образом интерпретировать их, т. е.

произвести требуемый анализ задачи. Такой способ действий зависит

от наличия частей или элементов,

зависят друг от друга или взаимодействуют между собой относитель-

но простым образом.а

втомашины,

привод,

зависимы.

процесс прощения реальной

пренебрежение несущественными деталями или принятие предположений

о более простых соотношениях).

что между двумя переменными имеет место линейная зависимость, хо-

тя можем подозревать или даже

между ними нелинейна.а

раниченном диапазоне значений переменных такое приближение

удовлетворительным.а

предполагая, что резисторы, конденсаторы и т. д. не изменяют сво-

их параметров;а

ческие характеристики этих компонентов изменяются

от температуры, влажности, срока службы и т. д.

ных моделей также прибегает к прощению. Он предполагает, что его

переменные либо детерминированы (чрезвычайно прощенная трактовка

реальности), либо подчиняются законам случайных событий, описыва-

емыма

как нормальное,

зачастуюа

линейный характер,

но.

рое в отличие от прощения не так легко

 Абстракция 0а

чества или черты поведения объекта,

форме

шинство моделей - это абстракции в том смысле,

представить

или способом,

ва

зить трудовые взаимоотношения между различными группами

щиха

подобная схема только поверхностно отображает реальные

ношения, не маляет ее полезности для определенных целей.

или элементы системы, мы приступаем к их объединению в единое це-

лое.

частей сконструировать некоторое приближение к

ситуации.

пользуемые для синтеза части должны быть

во-вторых,

Если все это выполнено должным образом,

бстракции, прощения и синтеза в итоге приведут к созданию моде-

ли,

Необходимо помнить,

нием,

ект.

том,

ками нашей модели и реальностью,

 2вильно и разумно мы провели наши

 2упрощения и синтеза.

.

или ченый, исследующий вопросы правления, создает модель изуча-

емой им системы, может быть лучше всего определен как  2интуитивное

 2искусство 0.а

 2случае имеет ограниченную полезность и может служить лишь предпо-

 2ложительно в качестве каркаса будущей модели или отправного пунк-

 2та в ее построении. 0а

точных терминах мы стремимся систематизировать знания, основанные

н

сожалению,

общаются

целью оправдать смысл полученных результатов.

 2конструкция

 2исследования проводились в действительности. 0а

отчете вы не найдете описаний фальстартов,

ний, принятых и затем отвергнутых, разочарований, вызванных ошиб-

ками, и внезапных озарений. В таких отчетах или статьях приводит-

ся только последовательность событий и объяснение

 2теперь поступил исследователь 0,

знаниями и знанием конечного результата.

лючается в том, что, не находя в литературе ничего, за исключени-

ема

их за описание процесса открытия. Затем, когда он видит, что дела

идут вовсе не так,

ренность в себе,

 2ботчик моделей знает, что мыслительные процессы, связанные с раз-

 2работкой модели,

 2этом в учебниках и литературе.

 2быть тщательная отработка моделей.

 2модели, постепенно продвигаются к более совершенной ее форме, от-

 2ражающей сложную ситуацию более точно. 0а

хорошо построенными структурами,

в определении отправной точки процесса совершенствования и

ботки деталей.а

ратной связи между реальной ситуацией и моделью.

модификации модели и процессом обработки данных, генерируемых ре-

льным объектом,

проведения

новый вариант,

ценкам.

налитика

исходные предположения. Когда же модель становится "непослушной",

т.е. неразрешимой, разработчик прибегает к ее прощению и исполь-

зованию более глубокой абстракции.

 2анализировать

 2щественные черты,

 2новные предположения,

 2вать и совершенствовать модель до тех пор, пока она не станет да-

 2вать полезные для практики результаты. 0 Разработчику модели надле-

жит:

речисленных ниже операций (в то время как для

требуется как раз обратное):

 2бежен и желателен, 0а

сводится

дели.

задачи, ставятся новые задачи либо возникает необходимость дости-

жения большего соответствия между моделью

что

Этот процесс, при котором начинают с построения простой модели, а

затем сложняют и отрабатывают ее,

зрения спешного завершения разработки модели. Темп и направление

эволюционного

 Первый из них - это, очевидно, присущая модели гибкость, и второй

 2- взаимоотношения между создателем модели и ее пользователем. 0 При

их тесном сотрудничестве в течение всего процесса эволюции модели

ее разработчик и пользователь могут создать

доверия и взаимоотношения, которые будут способствовать получению

конечных результатов, довлетворяющих поставленным целям, задачам

и критериям.

оригинальным мышлением, изобретательностью и находчивостью, равно

как и глубокими знаниями систем и физических явлений, которые не-

обходимо моделировать.

 2го, как надо формулировать задачу в самом начале процесса модели-

 2рования, т.е. сразу же после первого знакомства с ней. 0 Не сущест-

вуета

вопросов,

вающих поведение системы, и ограничений, также критериев оценки

эффективности модели.а

 2том виде, каждый оперирует с моделью, которую он построил, исходя

 2из поставленной задачи. 0

системы

ления поведения системы или оценки различныха

могута

подсказывает ряд существенных черт,

рошая имитационная модель, и станавливает границы ее использова-

ния.

системами.

есть группа или совокупность

формойа

выполнения определенной функции.

предприятие,

застройки города, человек и машина, которой он правляет. Функци-

онирование системы представляет собой совокупность координирован-

ных действий,

этой точки зрения системам, которыми мы интересуемся, свойственна

целенаправленность. Это обстоятельство требует от нас при модели-

ровании системы обратить самое пристальное внимание н

задачи, которые должна решать данная система. Мы должны постоянно

помнить о задачах системы и модели,

соответствия между ними.

должны

тинное положение вещей.а

дать

дозрение. Любая модель должна быть оценена по максимальным преде-

лама

должна быть способна отвечать на вопросы типа "а а

поскольку это именно те вопросы,

ны, так как они способствуют более глубокому пониманию проблемы и

поиску лучших способов оценки наших возможных действий.

которую

 2ботку имитационной модели,

 2пользовать или если она не приносит пользу лицу, принимающему ре-

 2шения.

создание системы или з

 2всегда должен существовать пользователь модели  0- в противном слу-

чае мы попусту потратим время и силы.

знания - дело весьма благородное, но мало найдется руководителей,

которые будут в течение продолжительного времени

держку

управления или системным анализом,

смогут найти практического применения.

ные критерии,

модель должна быть:

должно быть легким,

кациям или обновлять данные,

чи вначале простой,

становиться все более сложной.

на,

посвященных вопросам организации и руководства работами по

лированию.

моделью можно было пользоваться,

тщательно продуманы и потребности, и психология ее конечного пот-

ребителя. Имитационное моделирование должно быть процессом обуче-

ния

действительно,

имитации при применении ее для решения сложных задач.

вания реальных систем,

цесса:

измерителей эффективности системы, подлежащей изучению.

которой логической схеме (абстрагирование).

ния модели, и представление их в соответствующей форме.

для используемой ЭВМ.

степени веренности, с которой можно судить относительно коррект-

ности выводов о реальной системе, полученных на основании обраще-

ния к модели.

который должен дать необходимую информацию.

каждой серии испытаний, предусмотренных планом эксперимента.

целью получения желаемых данных и анализа чувствительности.

путем имитации.

татов моделирования.

и его результатов,

использования модели.

лены в предположении,

разом с помощью имитационного моделирования.

отмечали,

ратно казывалось, что имитация представляет собой крайнее средс-

тво или грубый силовой прием, применяемый для решения задачи. Не-

сомненно,

простой модели и решена аналитически,

ции.

решения данной конкретной задачи, стремясь при этом к оптимально-

му сочетанию стоимости и желаемых результатов. Прежде чем присту-

пать к оценке возможностей имитации,

что простая аналитическая модель для данного случая не пригодна.

дачиа

средства или метода должно следовать з

Решение

окончательное. По мере накопления информации и глубления понима-

ния

подвергать переоценке. Поскольку для этого часто требуются мощные

ЭМа

почти всегда высоки по сравнению са

решения задачи на небольшой аналитической модели.  Во всех случаях

 2следует сопоставлять возможные затраты средств и времени, потреб-

 2ные для имитации,

 2лучить.

бо сотрудник организации приходит к выводу о возникновении

лемы,

ных исследований выделяется соответствующий работника

группы, связанной с данной проблемой). На некотором этапе призна-

ется, что для изучения проблемы могут быть полезны количественные

методы исследования,

начинается этап определения и постановки задачи.

же более важна,

или оптимальное решение задачи,

она состоит. Как это ни покажется странным, слишком много ученых,

занимающихся проблемами правления,

ные факты. Ежегодно расходуются миллионы долларов, чтобы получить

изящные и хитроумные ответы на некорректно поставленные вопросы.

 2практических задач сообщается руководителям научно-исследователь-

 2ских подразделений в недостаточно четкой, неточной форме. 0 Во мно-

гиха

зить суть своих проблем,

ет, но не может точно сформулировать, какая это проблема.  Поэтому

 2анализ системы обычно начинается са

 2пода

 2решения.а

 2лировать ряд подходящих к данному случаю задач и целей. 0а

казывает,

зывающий

рождает новую информацию, касающуюся ограничений, задач и возмож-

ных альтернативных вариантов. Такая информация должна периодичес-

ки использоваться в целях обновления

задачи.

 2теристик системы,

 2темы других более крупных систем.

 2цели

 2абстрагирования или построения формальной модели. 0а

можета

ти.

системы не дает желаемых результатов.

ность

она функционирует.а

следующим образом:

где P 4t 0а

состояние в момент времени t, A 4t 0 - действительное состояние в мо-

мент времени t.

лежащейа

среды, для которой предназначается система. Этот анализ начинает-

ся с определения целей и граничных словий (т. е. того, что явля-

ется, что не является частью системы, подлежащей изучению). Нас

интересуют здесь две функциональные границы,

граница,

граница между системой и окружающей средой (т.

составной частью системы и что составляет среду,

систем

 2самой системы,

 2каком-то

 2чить,

 2бесконечное число связей и сочетаний.

темы, мы далее сводим реальную систему к логической блоксхеме или

к статической модели.а

системы,

станет тривиальной,

что станет громоздкой в обращении и чрезмерно дорогой. Опасность,

которая подстерегает нас при построении логической блок-схемы ре-

льно

тенденцию обрастать деталями и элементами,

не вносят в понимание данной задачи.

точное число деталей. Во избежание такого положения следует стро-

ить модель,

буется

подробностях.а

 2купностиа

 2большинство.а

 2затронуто жизненно важное меньшинство. 0а

ком часто стремились перенести все сугубленные деталями сложнос-

ти реальных ситуаций в модель,

мы. Такой подход неудовлетворителен не только потому, что возрас-

таюта

экспериментальных прогонов, но и потому, что действительно важные

спекты и взаимосвязи могут потонуть в массе тривиальных деталей.

Вот почему модель должна отображать только

которые соответствуют задачам исследования.

читься.

и последовательного описания ситуаций становятся

фекты

исследования с помощью имитационных методов отпадает.

обычно понимают получение каких-то "численных" характеристик.

это только одна сторона сбора данных. Системного аналитика должны

интересовать входные и выходные данные изучаемой системы, а также

информация о различных компонентах системы,

соотношенияха

количественных,

кие

задаче и как собрать всю эту информацию. учебники обычно сообщают

студентуа

как она была собрана и оценена.

сталкивается с реальной задачей и при этом сам должен определить,

какие данные ему нужны и как их отобрать,

кругом.

дится решать,

ческие данные непосредственно или целесообразно использовать тео-

ретико-вероятностные или частотные распределения. Этот выбор име-

ет фундаментальное значение по трем причинам.

зование необработанных эмпирических данных означает,

вы ни старались,

вание

не обязательно скажет нам что-либо об ожидаемых особенностяха

боты системы в будущем. При этом возможными будут считаться толь-

ко те события,

что

во времени,

ности данного года будут всегда повторяться.

случае применение теоретических частотных или вероятностных расп-

ределений

эффективно, чем использование табличных данных для получения слу-

чайныха

В-третьих,

налитик-разработчик модели определил ее чувствительность к изме-

нению вида используемых вероятностныха

параметров. Иными словами, крайне важны испытания модели на чувс-

твительность конечных результатов к

Такима

пользования, их достоверности, формы представления, степени соот-

ветствия теоретическим распределениям и прошлым результатам функ-

ционирования системы - все это в сильной степени влияет н

эксперимент

чисто теоретических мозаключений.

лема ее описания на языке, приемлемом для используемой ЭВМ. Быст-

рый

числа специализированных языков программирования, предназначенных

для этой цели. На практике, однако, каждый из большинства предло-

женных языков ориентирован только н

Имитационныеа

туру,

системы,

выполнения программы динамические изменения. Эта ситуация побуди-

ла исследователей разработать языки программирования для облегче-

ния проблемы трансляции.а

ния типа GPSS,

языками более высокого ровня, чем ниверсальные языки типа Форт-

ран,

мощью любого ниверсального языка, тем не менее какойлибо из спе-

циальныха

или иными преимуществами при определенных характеристиках модели.

Друга определяются:а

исходящих действий; 2) правилами присвоения имен структурным эле-

ментам;а

действия; 4) видом статистических испытаний, которые возможны при

наличии данных, и 5) степенью трудности изменения структуры моде-

ли.

вания

или иного языка, как это ни печально, чаще всего определяется ти-

пом имеющейся машины и теми языками,

телю.

зависита

имитационного моделирования.

который легко понять и изучить, может оказаться более ценным, чем

любой из более <богатых>а

вследствие присущих ему особенностей.

достигается приемлемый ровень веренности

что любой вывод о поведении системы,

рования,

имитация а

ной системы. К счастью, нас редко занимает проблема доказательст-

ва <правдивости> модели.

разом справедливость тех более глубоких умозаключений,

мы пришли или к которым придем на основании имитационного модели-

рования.

мой структуры модели, ее функциональная полезность.

онные модели вызывают впечатление реальности,

моделей,

К сожалению,

листа, искушенного в вопросах моделирования, бывают скрыты исход-

ные предположения, на основе которых строилась данная модель. По-

этому проверка, выполненная без. должной тщательности, может при-

вести к катастрофическим последствиям.

ществует.

провести серию проверок,

дели. Для этого могут быть использованы проверки трех видов. При-

меняя первую из них,

сказать,

вопрос: не будет ли модель давать абсурдные ответы, если ее пара-

метры

диться в том,

имеют смысл. Последнее может быть выполнено для моделей существу-

ющих систем методом,

что людей,

просят сравнить результаты, полученные имитирующим устройством, с

данными,

такая проверка была несколько более строгой в научнома

мы

кими выборками имитированных данных и аналогичными выборками, по-

лученными в реальной системе.

исходных предположений,

формации от входа к выходу. Последние два метода могут привести к

необходимостиа

средних значений и дисперсий, дисперсионный анализ, регрессионный

анализ,

метод проверки с помощью критерия <хи-квадрат> и

кие проверки. Поскольку каждый из этих статистических методов ос-

нован на некоторых допущениях,

них возникают вопросы,

рые статистические испытания требуют меньшего количеств

ний, чем другие, но в общем эффективность проверки убывает по ме-

ре того, как исходные ограничения ослабляются.

1) верификацию,

ся, что модель ведет себя так, как было задумано; 2) оценку адек-

ватности - проверку соответствия между поведением модели и

дениема

статистически значимых выводов на основе данных, полученных путем

машинного моделирования.а

вает необходимо предпринять целый ряд действий,

тапного испытания модели на настольном калькуляторе (это делается

перед компоновкой машинной программы из этих этапов) до

ния полевых испытаний. Как бы то ни было, сами эти испытания свя-

заны с трудностями, присущими эмпирическому исследованию; к числу

такиха

мость получения данных вынуждает пользоваться небольшими выборка-

ми;а

пользуются данные, достоверность которых сомнительна.

стороны:а

таким же образом,

выводы, полученные из экспериментов с моделью, справедливы и кор-

ректны.

нахождения равновесия между стоимостью каждого действия,

ного

больших количествах информации и последствиями ошибочных заключе-

ний.

вание с помощью модели с целью

действующей системе. Отсюда следует, что мы должны позаботиться о

стратегическом планировании,

римент,

ментов широко применяется в биологических и физических науках,

теперь

экспериментов двоякая:а

ния

они задают структурную основу обучения самого исследователя.

рование, заключается в том, чтобы больше знать об изучаемой сис-

теме.

за,

нятия

сбора исходной информации,

лении или системе,

ведении изучаемого объекта. В экспериментальном исследовании мож-

но выделить два типа задач:а

которое оптимизирует переменную отклика,

шения между переменной отклика и контролируемыми в системе факто-

рами. Для обеих этих задач разработано и доступно для использова-

ния множество планов постановки экспериментов.

пользование накопленных ранее знаний,

димо при выдвижении возможныха

стратегий, подлежащих оценке. Хороший план эксперимента позволяет

разработать стратегию сбора исходных данных,

синтеза и выдвижения гипотез.

тоды планирования экспериментов и аналитические методы очень

рошо

сопутствующие планированию эксперимента,

возможных альтернатив. Методы извлечения информации, содержащейся

в планах эксперимента, хорошо описаны и обычно легко осуществимы.

Таким образом, планирование эксперимента может в значительной ме-

ре облегчить синтез новых сведений и выдвижение новых идей

то же время меньшить затраты времени, силий и денежных средств.

эффективности и определением способов проведения испытаний, наме-

ченных планом эксперимента. Тактическое планирование прежде всего

связано

условий в той мере, в какой они влияют на достижение установивше-

гося режима,

при одновременном сокращении необходимых размеров выборки.

яния на достижение становившегося режима)а

искусственного

реального объекта, который представлен моделью, сама имитационная

модель работает эпизодически. Это значит, что экспериментатор за-

пускает модель,

следующего прогона.а

требуется определенное.время для достижения словий

которые соответствуют словиям функционирования реальной системы.

Таким образом,

действия

вопервых, необходимо исключить из рассмотрения данные, относящие-

ся к некоторой части начального периода, и, вовторых, следует вы-

бирать такие начальные словия,

димое

начальные словия могут меньшить,

время переходного процесса.

ределить время начала измерений.

мостью оценить точность результатов эксперимента и степень надеж-

ности

лицу с такими вопросами, как изменяемость словий, размер выборки

и повторяемость результатов. В любом эксперименте из ограниченно-

го объема полученных данных мы стремимся извлечь как можно больше

информации. Для меньшения разброса характеристик было предложено

несколько методов (в основном в связи с процедурами взятия

рок),

и число повторений эксперимента.

борок может в конечном счете решить все тактические проблемы ими-

тационного моделирования, но обычно ценой больших затрат машинно-

го

зультатов.

тактического планирования,

риментов.

осуществляем прогон модели с целью получения желаемой информации.

На этом этапе мы начинаем находить недостатки и просчеты ва

планировании и повторяем наши силия до тех пор,

нем первоначально поставленных целей.

нии является анализ чувствительности. Под ним мы понимаем опреде-

лениеа

нию используемыха

обычно заключается в том,

варьируются в некоторых представляющиха

этома

Почти в любой имитационной модели многие переменные рождаются

основании весьма сомнительных данных. Во многих случаях их значе-

ния могут быть определены только на основе предположений опытного

персонал

минимального объема данных.

степень

исследования величин.а

некоторых параметров результаты меняются очень сильно,

служить основанием для

средств с целью получения более точных оценок. В то же время, ес-

ли конечные результаты при изменениях величин параметров ва

киха

этом направлении неоправданно и не является необходимым.

чувствительности благодаря тому,

успешно контролировать весь ход эксперимента. В отличие от экспе-

риментирования с реальными системами пользователь модели,

лагая возможностями абсолютного контроля над своей моделью, может

варьировать по желанию любой параметр и судить о поведении модели

по наблюдаемым результатам.

задание по моделированию, это реализация замысла и документирова-

ние.

завершенным до тех пор,

пользовано. Наибольшие неудачи, постигавшие специалистов, занима-

ющихся проблемами правления,

пользованием их работ. Суммарное время разработки модели разбива-

ется примерно следующим образом: 25% времени - формулирование за-

дачи, 25% - сбор и анализ статистических данных, 40% - разработка

машинной модели и 10%а

даний

является неправильное понимание результатов моделирования пользо-

вателями,

Еще трудней понять,

малый процент времени,

ровка пользователя,

щимися

(что может быть выполнено только на этапе

пожалуй,

исследователь.

ределение

образом:а

30% на разработку модели и 25%_на.реализацию.

полноеа

ния с моделью может значительно величить срок ее жизни и вероят-

ность спешной реализации. Хорошо организованное документирование

облегчает модификацию модели и обеспечиваета

пользования,

больше не существует.а

помочь

жет,

снова использованы в будущих проектах.