Понятие компьютерного моделирования. Понятие и виды компьютерного моделирования Виды компьютерных моделей

Эффективное использование имитационного моделирования невозможно без применения ЭВМ. Термины «моделированием на ЭВМ» и «имитационное моделирование» стали уже практически синонимами.

Применение ЭВМ при математическом моделировании открывает возможность решения целого класса задач, и не только для имитационного моделирования. При других видах моделирования компьютер также весьма полезен. Например, выполнение одного из основных этапов исследования - построение математических моделей по экспериментальным данным - в настоящее время просто немыслимо без использования компьютера. В последние годы, благодаря развитию графического интерфейса и графических пакетов, широкое развитие получило компьютерное, структурно-функциональное моделирование. Положено начало использованию компьютера даже при концептуальном моделировании, где он используется, например, при построении систем искусственного интеллекта.

Таким образом, понятие "компьютерное моделирование" значительно шире традиционного понятия "моделирование на ЭВМ". В настоящее время под компьютерной моделью обычно понимают:

· описание объекта или некоторой системы объектов (или процессов) с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов и т. д., отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели такого вида называют структурно-функциональными;

· отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на него различных, в том числе случайных, факторов. Такие модели называют имитационными.

С понятием «компьютерная модель» тесно связано понятие «алгоритмическая модель». Алгоритмическая модель – это представление математической модели с помощью средств описания алгоритмов (алгоритмических языков, блок-схем и т.д.). Алгоритмическая модель – это, прежде всего, описание последовательности действий и порядка расчета для реализации модели, а также взаимосвязи отдельных этапов вычислений. Алгоритмическая модель строится на базе математической и, как правило, имитационной. В алгоритмической модели, в отличие от обычной математической, учитываются особенности работы ЭВМ и способы реализации на ЭВМ отдельных математических операторов и функций. После трансляции или компиляции алгоритмической модели на машинный язык компьютера получается компьютерная модель.

Компьютерное моделирование - метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели, т.е. запуска моделирующей программы на исполнение при различных значениях параметров системы, воздействий и начальных условий и получения с ее помощью количественных и качественных результатов. Качественные выводы, получаемые по результатам анализа, позволяют обнаружить неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризирующих систему.

Разновидностью компьютерного моделирования является вычислительный эксперимент. Он основан на использовании имитационной модели и ЭВМ, и позволяет проводить исследования аналогично натурному моделированию.

Предметом компьютерного моделирования может быть любой реальный объект или процесс, например процесс резания в статике или динамике. Компьютерная модель сложной системы позволяет отображать все основные факторы и взаимосвязи, характеризующие реальные ситуации, критерии и ограничения. Количественный и качественный выигрыши от применения математического моделирования на ЭВМ состоят в следующем:

1. Полностью или частично отпадает необходимость в длительном и трудоемком этапе изготовления лабораторного макета или полупромышленной установки, и соответственно, в затратах на комплектующие изделия, материалы и конструктивные элементы, необходимые для изготовления макетов и установок, а также в измерительных приборах и оборудовании для испытаний системы.

2. Значительно сокращается время определения характеристик системы и время испытаний.

3. Появляется возможность разрабатывать системы, содержащие элементы с известными характеристиками, но в реальности отсутствующие; имитировать воздействия или режимы работы системы, воспроизведение которых при натурных испытаниях затруднено, требует сложного дополнительного оборудования, сопряжено с опасностью для установки или экспериментатора, а иногда вообще невозможно; получать дополнительные характеристики объекта, которые сложно или невозможно получить с помощью измерительных приборов (характеристики параметрической чувствительности, частотные и пр.).

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

«Балтийский федеральный университет имени Иммануила Канта»

ИНСТИТУТ ТРАНСПОРТА И ТЕХНИЧЕСКОГО СЕРВИСА

КАЛИНИНГРАДСКИЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ

КУРСОВАЯ РАБОТА

ПО КОМПЬЮТЕРНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ

«МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭВМ »

Выполнил а :

Батурина Евгения

Группа: 2КС-1

Проверил:

Ампилогов Д.В.

КАЛИНИНГРАД 2014

Введение

1. Формализация концептуальной модели

1.1 Определение параметров и переменных моделей

1.2 Определение единицы модельного времени

1.3 Определение закона функционирования системы

2. Задание

2.1 Определение требований к вычислительным средствам

2.2 Выбор программных средств моделирования

2.3 Функциональная структура языка GPSS

2.4 Программный код

Заключение

Список использованной литературы

Введение

Современное время диктует новый ритм жизни, видоизменяя все сферы человеческой деятельности. Сегодня невозможно представить себе практически ни один производственный процесс или процесс научных исследований без применения компьютерного моделирования. Как и любое другое моделирование, компьютерное моделирование направлено на создание прототипов различного рода объектов, процессов или систем, в частности сложных систем, зависящих от совокупности взаимосвязанных и от случайных факторов. Компьютерное моделирование позволяет значительно снизить затраты на проведение экспериментов, сократить сроки создания и анализа моделей, а также получить необходимые результаты в удобной форме. Важной особенностью современного моделирование является использование различного рода прикладных пакетов, направленных на моделирование определённых явлений. Такие программные продукты, в какой - то мере сами по себе уже являются результатами компьютерного моделирования и служат для оптимизации и визуализации процессов моделирования конкретных объектов, систем и процессов. Существуют различные среды компьютерного моделирования, характерные для моделирования и анализа специфических задач конкретных областей науки и техники. В своей работе я пользовалась средой GPSS, которую я считаю наиболее удобной, легкой в обращении и понимании, а также легкодоступный синтаксис выбранного мною языка. В курсовой работе будет представлено решение задачи, а также основные аспекты, связанные с моделированием современных ЭВМ. Также необходимо помнить, что основной целью, которая стояла перед выполнением курсовой работы это закрепление, полученного материала от лекционных занятий. Особенностью выполнения данной работы, является реализация поставленной задачи на персональном компьютере в программной среде GPSS.

1. Фор мализация концептуальной модели

компьютерный моделирование модель абстрактный

Прежде чем начать рассматривать модель, необходимо определить тип модели. Следовательно, определить тип моделирования. В данной курсовой работе будет рассматриваться модель с точки зрения системного подхода.

Модель - это не абсолютная копия оригинала, она предполагает уже некоторую степень абстрагирования.

В настоящее время понятие модели расширилось, оно включает и реальные и, так называемые?идеальные? модели, например, математические модели. Свойствами модели обладают такие формы научных представлений о мире как законы, гипотезы, теории.

Любая модель - идеальная или материальная, используемая в научных целях, на производстве или в быту - несет информацию о свойствах и характеристиках исходного объекта (объекта - оригинала), существенных для решаемой субъектом задачи. Модель -- это физический или абстрактный объект, отражающий в той или иной степени процессы в исследуемой системе.

Программа, написанная, на компьютере является формализованным представлением процесса обработки данных. Формализованная модель также является набором знаков, потому что машина понимает только такое представление информации. Компьютерная программа является моделью по обработке различных видов информации.

Построение модели одна из главных задач, требующая анализа и основных сведений об обете исследования. Модель строится для оценки ее свойств, реакции на окружающую среду и т.п.. Большинство моделей стоится на гипотезах и предположениях, из которых затем следует идея построения модели.

В разных областях науки и жизнедеятельности человека процессы исследуются под разными точками зрения и соответственно стоят отличные друг от друга модели.

Языки моделирования можно условно разделить на искусственные и естественные. Искусственные языки создаются человеком, когда существует необходимость создания специальных целей или для разделения людей на группы. Естественные языки складываются неожиданно и в течении некоторого количества времени.

Моделирование начинается:

Первый этап

1) Постановка задачи (что вы хотите получить в результате моделирования.какой целью вы задаетесь приступая к работе)

2) Описание задачи (конкретизировать или поставить задачу в определенные рамки)

3) Исследование характеристик объекта (необходимо следить за последствиями.которые может оказать модель на окружающую себя среду и человека)

4) Какое надо произвести воздействие на изучаемый объект, чтобы его параметры удовлетворяли заданному условию.

Второй этап

1) Разработка схемы данной модели (схема R)

Рассмотрение модели, вместо системы влечет за собой упрощение.

Модель необходима для:

1. Понимания принципа работы устройства, его структуры, рассмотреть

как развивается модель в разных условиях и ее поведение в этих условиях, а также увидеть основные свойства.

2. Необходимо научится управлять моделью.

3. Предсказывать последствия модели, а также рассматривать какие последствия будут у предмета, взаимодействовавшего с этой моделью.

Основные свойства абстрактной модели:

1) Конечность - модель должна иметь конечный результат.

2) Упрощение - модель должна быть простой и легко воспроизводимой.

3) Целенаправленность - у любой модели должна быть цель, т.к. модель отображает часть системы.

4) Приблизительность - действительность всех действий, которые происходят с моделью или их приближенность.

5) Полнота - модель должна учитывать все основные понятия системы, для получения более точного результата.

6) Информативность - в модели, необходимо содержать всю необходимую информацию о системе и по возможности получать информацию от других источников.

8) Устойчивость - модель должна описывать поведение системы при различных условиях, даже если условия неустойчивы.

9) Наглядность - основных свойств и применений системы, которую необходимо написать.

10) Целостность - модель реализует абстрактную систему и поэтому должна быть единым целым, неделимой.

11) Замкнутость - учитывать цикличность системы, отношений и связи.

12) Доступность.

13) Адаптивность - модели необходимо приспособится к любым исходам.

14) Технологичность для воспроизведения модели, описывающей определенную систему.

15) Эволюционируемость - возможности развития и повышения уровня сложности.

16) Управляемость - модели нужно иметь минимум один параметр изменения.

Одним из основных свойств модели является ее адекватность. У этого существуют различные зависимости:

а) степени полноты и достоверности сведений об исследуемой системе;

б) степени детализации модели;

в) корректности параметризации модели, под которой понимается установления соответствия между параметрами системы и модели;

г) уровня подготовки и опыта самого исследователя.

Формализация - отображение результатов мышления в точных понятиях или утверждениях.

Структурную модель системы еще называют структурной схемой. На структурной схеме отражается состав системы и ее внутренние связи.

Концептуальная модель - это модель, представленная множеством понятий и связей между ними, определяющих смысловую структуру рассматриваемой предметной области или ее конкретного объекта.

Чаще всего концептуальная модель представляется в виде диаграммы сущностей-связей, что будет приведено ниже. Чтобы понять, как работает модель, надо построить ее схему. На этом этапе идет переход от словесного описания объекта моделирования к его математической модели. Одна из главных целей это упрощение описания системы, отделение собственно системы S от внешней среды E и выбор основного содержания модели путем отбрасывания всего второстепенного с точки зрения поставленной цели моделирования.

Построим формальную схему (R-схему) заданной вычислительной системы:

Рисунок № 1 (R-схема)

С-1 - сетевая машина

С-2 - сетевая машина

С-3 - сетевая машина

О - очередь

Э - электронно-вычислительная машина (компьютер)

Исходные данные перед поступлением в ЭВМ должны прости очередь (структура данных с дисциплиной доступа к элементам «первый пришёл -- первый вышел»). И только потом данные из очереди попадут в ЭВМ.

Данные для ЭВМ подготавливаются в виде пакета управляющих и определяющих карт, которым составляется по схеме модели, набранной из стандартных символов. Созданная программа GPSS, работая в режиме интерпретации, генерирует и передаёт транзакты из блока в блок. Каждый переход транзакта приписывается к определенному моменту системного времени.

1.1 Определение параметров и переменных модели

Анализ развития наиболее сложных технических систем позволяет сделать вывод о все более глубоком проникновении ЭВМ в их структуру. Вычислительные машины становятся неотъемлемой, а зачастую и основной частью таких систем. Прежде всего это относится к сложным радиоэлектронным системам. Среди них различные автоматические системы, в том числе системы автоматической коммутации (электронные АТС), системы радиосвязи, радиотелеметрические системы, системы радиолокации и радионавигации, различные системы управления.

При построении таких систем в значительной степени используются принципы и структуры организации вычислительных машин и вычислительных систем (ВС.). Характерной особенностью является наличие в системах нескольких процессоров, объединенных различными способами в специализированную ВС. При этом осуществляется переход от «жесткой» логики функционирования технических систем к универсальной «программной» логике. В силу этого все более значительную роль в таких системах, наряду с аппаратными средствами, играет специализированное системное и прикладное программное обеспечение.

Для проведения эксперимента потребуется только один персональный компьютер без внешних устройств. Время выполнения эксперимента ограничено лишь временем доступа к персональному компьютеру.

Детерминированная модель - аналитическое представление закономерности, операции и т.п., при которых для данной совокупности входных значений на выходе системы может быть получен единственный результат. Чтобы создать детерминированную модель данной вычислительной системы необходимо, заменить стохастические потоки их математическими ожиданиями:

Интервал между приходами пользователей 10 мин

Время подготовки задания 1-ым пользователем 16 мин

Время подготовки задания 2-ым пользователем 17 мин

Время подготовки задания 3-им пользователем 18 мин

Время выполнения задания на ЭВМ 0.8 мин

Вероятность прихода каждого из пользователей 0.33

1.2 Определение единицы модельного времени

Модельное время - время, которое можно выбрать по своему усмотрению в зависимости от условия задачи.

В исходной задаче за единицу модельного времени (emd) необходимо взять интервал минимального реального времени. Минимальный интервал реального времени (emd) в течение которого система не меняет своего исходного состояния. В текущей задаче модельное время равно 0.1 мин.

1.3 Определение закона функционирования системы

Работу этой вычислительной системы можно представить в виде временных диаграмм.

Рисунок № 2 (зависимость модельного времени Emd от поступающей информации из сетевой машины С-1)

Рисунок № 3 (зависимость модельного времени Emd от поступающей информации из сетевой машины С-2)

Рисунок № 4 (зависимость модельного времени Emd от поступающей информации из сетевой машины С-3)

Рисунок № 5 (временная зависимость от того, как данные поступают в ЭВМ - компьютер)

2. Задание

Условие задачи представлено на рисунке:

Рисунок № 6 (условие задачи)

2.1 Определение требований к вычислительным средствам

Для решения исходной задачи потребуется один компьютер, на который установлена программа GPSS. Время, потраченное, на выполнение решение задачи ограничено, временем доступа к компьютеру.

2.2 Выбор программных средств моделирования

Для написания программы,я выбраласреду GPSS . Язык, который используется в этой среде, называется GPSS. GPSS (General Purpose

Simulation System) - язык, который используется для моделирования абстрактных систем и систем массового обслуживания (СМО), а также для пространственного движения объектов. Объекты языка GPSS связанны со СМО - система, которая производит обслуживание поступающих в неё требований. Обслуживание требований в СМО производится обслуживающими приборами. Эти объекты, о которых говорилось, ранее называются транзактами. Транзакты можно создавать и удалять по мере необходимости, для решения какой либо задачи. В любой модели существуют определенные блоки, каждый из которых отвечает за свою собственную функцию. Функция дает транзактам понять, куда двигаться или перемещаться, чтобы получить конечный результат. Данные для ЭВМ подготавливаются в виде пакета управляющих и определяющих карт, которым составляется по схеме модели, набранной из стандартных символов. Созданная программа GPSS, работая в режиме интерпретации, генерирует и передаёт транзакты из блока в блок. Каждый переход транзакта приписывается к определенному моменту системного времени.

2.3 Функциональная структура языка GPSS

I) Уровень определяется комбинацией основных функциональных объектов таких, как:

Устройства

Логический переключатель

Очередь

Транзакты;

II) Уровень - блок-схема модели, составленная из типовых блоков, между которыми перемещаются транзакты.

1) Транзакты являются абстрактными подвижными элементами, которые являются аналогами различных объектов реального мира (сообщения, транспортные средства, люди, детали и т.д.) Транзакты двигаются по модели, они могут создаваться и уничтожаться.

Перемещаясь между блоками модели в соответствии с логикой моделирования, транзакты вызывают (и испытывают) различные действия:

Возможны их задержки в некоторых точках модели (связанные с обслуживанием, ожиданием в очереди),

Изменение маршрутов и направления движения,

Создание копии транзактов.

2) Устройства моделируют объекты, в которых может происходить обработка транзактов, что связано с затратами времени. Устройства являются аналогами каналов СМО (каждое устройство в данный момент времени, может быть, занять лишь одним транзактом). В GPSS существует возможность проверки состояния устройства.

3) Память - предназначены для моделирования объектов, обладающих ёмкостью. Аналогия с многоканальными СМО - память может обслуживать одновременно несколько транзактов. При этом транзакт занимает определённую часть памяти.

4) Логические переключатели - принимают значение включено или выключено, позволяют изменять пути следования транзактов в модели.

5) Очередь. В процессе движения транзакты могут задерживаться в определенных точках модели. Если необходимо собирать информацию о длине очереди транзактов и времени задержки транзактов используют соответствующие статистические объекты.

6) Таблицы. Таблицы обрабатывают статистическую информацию, строят гистограмму распределений по любой переменной.

2.4 Программный код

10 generate 100,500

40 release ustr1

50 transfer ,evm

100 generate 200,500

130 release ustr2

140 transfer ,evm

200 generate 300,500

230 release ustr3

300 evm seize ustr4

320 release ustr4

В Таблице № 1 представлены основные блоки, которые потребовались в результате написания программы:

Таблица № 1

Текст программы

В настоящее время понятие “система” в науке является до конца не определенным. Ученые приступили к исследованию сложных систем (СС).
В многочисленной литературе по системному анализу и системотехнике отмечаются следующие основные свойства сложных систем:

Свойство 1. Целостность и членимость.

Сложная система рассматривается как целостная совокупность элементов, характеризующаяся наличием большого количества взаимосвязанных и взаи-модействующих между собой элементов.
У исследователя существует субъективная возможность разбиения системы на подсистемы, цели функционирования которых подчинены общей цели функционирования всей системы (целенаправленность систем). Целенаправленность интерпретируется, как способность системы осуществлять в условиях неопределенности и воздействия случайных факторов поведение (выбор поведения), преследующее достижение определенной цели.

Свойство 2. Связи.

Наличие существенных устойчивых связей (отношений) между элементами или (и) их свойствами, превосходящими по мощности (силе) связи (отношения) этих элементов с элементами, не входящими в данную систему (внешней сре-дой).
Под “связями” понимается некоторый виртуальный канал, по которому осуществляется обмен между элементами и внешней средой веществом, энергией, информацией.

Свойство 3. Организация.

Свойство характеризуется наличием определенной организации – формированием существенных связей элементов, упорядоченным распределением связей и элементов во времени и пространстве. При формировании связей складывается определенная структура системы, а свойства элементов трансформируются в функции (действия, поведение).

При исследовании сложных систем обычно отмечают:

сложность функции, выполняемой системой и направленной на достижение заданной цели функционирования;
наличие управления, разветвленной информационной сети и интенсивных потоков информации;
наличие взаимодействия с внешней средой и функционирование в условиях неопределенности и воздействия случайных факторов различной природы.

Свойство 4. Интегративные качества.

Существование интегративных качеств (свойств), т.е. таких качеств, кото-рые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности. Наличие интегративных качеств показывает, что свойства систе-мы хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью.
Примеры СС в экономической сфере многочисленны: организационно – производственная система, предприятие; социально – экономическая система, например регион; и др.
Методологией исследования СС является системный анализ. Один из важнейших инструментов прикладного системного анализа – компьютерное моделирование .
Имитационное моделирование является наиболее эффективным и универ-сальным вариантом компьютерного моделирования в области исследования и управления сложными системами.

Модель представляет собой абстрактное описание системы (объекта, процесса, проблемы, понятия) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования.

Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ.

В процессе моделирования всегда существует оригинал (объект) и модель , которая воспроизводит (моделирует, описывает, имитирует) некоторые черты объекта.

Моделирование основано на наличии у многообразия естественных и искусственных систем, отличающихся как целевым назначением, так и физическим воплощением, сходства или подобия некоторых свойств: геометрических, структурных, функциональных, поведенческих. Это сходство может быть полным (изоморфизм) и частичным (гомоморфизм).

Исследование современных СС предполагает различные классы моделей . Развитие информационных технологий можно интерпретировать как возможность реализации моделей различного вида в рамках информационных систем различного назначения, например, информационные системы, системы распознавания образов, системы искусственного интеллекта, системы поддержки принятия решений. В основе этих систем лежат модели различных типов: семантические, логические, математические и т.п.

Приведем общую классификацию основных видов моделирования :

концептуальное моделирование – представление системы с помощью специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественных или искусственных языков;
физическое моделирование – моделируемый объект или процесс воспроизводится исходя из соотношения подобия, вытекающего из схожести физических процессов и явлений;
структурно – функциональное моделирование – моделями являются схемы (графы, блок-схемы), графики, диаграммы, таблицы, рисунки со специальными правилами их объединения и преобразования;
математическое (логико-математическое) моделирование – построение модели осуществляется средствами математики и логики;
имитационное (программное) моделирование – в этом случае логико-математическая модель исследуемой системы представляет собой алгоритм функционирования системы, программно-реализуемый на компьютере.

Указанные виды моделирования могут применяться самостоятельно или одновременно, в некоторой комбинации (например, в имитационном моделировании используются практически все перечисленные виды моделирования или отдельные приемы). Так, например, имитационное моделирование включает в себя концептуальное (на ранних этапах формирования имитационной модели) и логико-математическое (включая методы искусственного интеллекта) моделирование для описания отдельных подсистем модели, а также в процедурах обработки и анализа результатов вычислительного эксперимента и принятия решений. Технология проведения и планирования вычислительного эксперимента с соответствующими математическими методами привнесена в имитационное моделирование из физического (экспериментального натурного или лабораторного) моделирования. Наконец, структурно-функциональное моделирование используется как при создании стратифицированного описания многомодельных комплексов, так и для формирования различных диаграммных представлений при создании имитационных моделей.

Понятие компьютерного моделирования трактуется шире традиционного понятия “моделирование на ЭВМ” . Приведем его.

Компьютерное моделирование – это метод решения задач анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.

Компьютерное моделирование можно рассматривать как:

математическое моделирование;
имитационное моделирование;
стохастическое моделирование.

Под термином “компьютерная модель” понимают условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели, описанные с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, будем называть математическими. Компьютерные модели, описанные с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта, будем называть структурно-функциональными ;

Компьютерные модели (отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс), позволяющие, с помощью последовательности вычислений и графического отображения результатов ее работы, воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта (системы объектов) при условии воздействия на объект различных, как правило, случайных факторов, будем называть имитационными .

Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов на имеющейся модели. Качественные результаты анализа обнаруживают неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер анализа существующей СС или прогноза будущих значений некоторых переменных. Возможность получения не только качественных, но и количественных результатов составляет существенное отличие имитационного моделирования от структурно-функционального . Имитационное моделирование имеет целый ряд специфических черт.

Методологией компьютерного моделирования является системный анализ (направление кибернетики, общая теория систем), в котором доминирующая роль отводится системным аналитикам. В отличие от математического моделирования на ЭВМ, где методологической основой являются: исследование операций, теория математических моделей, теория принятия решений, теория игр и др.

Центральной процедурой системного анализа является построение обобщенной модели, отражающей все факторы и взаимосвязи реальной системы . Предметом компьютерного моделирования может быть любая сложная система, любой объект или процесс. Категории целей при этом могут быть самыми различными. Компьютерная модель должна отражать все свойства, основные факторы и взаимосвязи реальной сложной системы, критерии, ограничения.

Компьютерное моделирование предлагает совокупность методологических подходов и технологических средств, используемых для подготовки и принятия решений в различных областях исследования.

Выбор метода моделирования для решения постановленной задачи или исследования системы является актуальной задачей, с которой системный аналитик должен уметь справляться.

С этой целью уточним место имитационных моделей и их специфику среди моделей других классов. Кроме того, уточним некоторые понятия и определения, с которыми имеет дело системный аналитик в процессе моделирования. С этой целью рассмотрим процедурно-технологическую схему построения и исследования моделей сложных систем . Эта схема (приведенная на стр.6) включает, характерные для любого метода моделирования, следующие этапы определения:

Системы (предметная, проблемная область);
Объекта моделирования;
Целевого назначения моделей;
Требований к моделям;
Формы представления;
Вида описания модели;
Характера реализации модели;
Метода исследования модели.

Первые три этапа характеризуют объект и цель исследования и практически определяют следующие этапы моделирования. При этом большое значение приобретает корректное описание объекта и формулировка цели моделирования из предметной области исследования.

Предметная (проблемная) область . Исследование различных систем: математических, экономических, производственных, социальных, систем массового обслуживания, вычислительных, информационных и многих других.

Модель должна строиться целенаправленно. Целенаправленная модель представляет собой замену действительности с той степенью абстракции, которая необходима для поставленной цели. То есть, модель, прежде всего, должна отражать те существенные свойства и те стороны моделируемого объекта, которые определены задачей. При этом важно правильно обозначить и сформулировать проблему, четко определить цельисследования, проводимого с помощью моделирования.

Требования к моделям . Моделирование связано с решением реальных задач и необходимо быть уверенным, что результаты моделирования с достаточной степенью точности отражают истинное положение вещей, т.е. модель адекватна реальной действительности.

Хорошая модель должна удовлетворять некоторым общепринятым требованиям. Такая модель должна быть:

адекватной;
надежной;
простой и понятной пользователю;
целенаправленной;
удобной в управлении и обращении;
функционально полной с точки зрения возможностей решения главных задач;
адаптивной, позволяющей легко переходить к другим модификациям или обновлять данные;
допускающей изменения (в процессе эксплуатации она может усложняться).

В зависимости от целевой направленности модели, для нее задаются специальные требования. Наиболее характерными являются: целостность, отражение информационных свойств, многоуровневость, множественность (многомодельность), расширяемость, универсальность, осуществимость (реальная возможность построения самой модели и ее исследования), реализуемость (например, на ЭВМ, возможность материализации модели в виде реальной системы в задачах проектирования), эффективность (затраты временных, трудовых, материальных и других видов ресурсов на построение моделей и проведение экспериментов находятся в допустимых пределах или оправданы). Значимость или приоритетность требований к модели непосредственно вытекают из назначения модели. Например, в исследовательских задачах, задачах управления, планирования и описания важным требованием является адекватность модели объективной реальности. В задачах проектирования и синтеза уникальных систем важным требованием является реализуемость модели, например в САПР или систему поддержки принятия решений (СППР).

Цель моделирования и задание требований к модели определяют форму представления модели.

Любая модель (прежде чем стать объективно существующим предметом) должна существовать в мысленной форме, быть конструктивно разработанной, переведена в знаковую форму и материализована. Таким образом, можно выделить три формы представления моделей:

мысленные (образы);
знаковые (структурные схемы, описания в виде устного и письменного изложения, логические, математические, логико-математические конструкции);
материальные (лабораторные и действующие макеты, опытные образцы).

Особое место в моделировании занимают знаковые , в частности логические, математические, логико-математические модели, а также модели, воссозданные на основе описания, составленного экспертами. Знаковые модели используются для моделирования разнообразных систем. Это направление связано с развитием вычислительных систем. Ограничимся ими в дальнейшем рассмотрении.

Следующий этап процедурной схемы – это выбор вида описания и
построения модели. Для знаковых форм такими описаниями могут быть:

отношение и исчисление предикатов, семантические сети, фреймы, методы искусственного интеллекта и др. - для логических форм .
алгебраические, дифференциальные, интегральные, интегрально-дифференциальные уравнения и др. - для математических форм .

Характер реализации знаковых моделей бывает :

аналитический (например, система дифференциальных уравнений может быть решена математиком на листе бумаги);
машинный (аналоговый или цифровой);
физический (автоматный).

В каждом из них, в зависимости от сложности модели, цели моделирования, степени неопределенности характеристик модели, могут иметь место различные по характеру способы проведения исследований (экспериментов), т.е., методы исследования. Например, при аналитическом исследовании применяются различные математические методы. При физическом или натурном моделировании применяется экспериментальный метод исследования.

Анализ применяемых и перспективных методов машинного экспериментирования позволяет выделить расчетный, статистический, имитационный и самоорганизующийся методы исследований.

Расчетное (математическое) моделирование применяется при исследовании математических моделей и сводится к их машинной реализации при различных числовых исходных данных. Результаты этих реализаций (расчетов) выдаются в графической или табличной формах. Например, классической схемой является машинная реализация математической модели, представленной в виде системы дифференциальных уравнений, основанная на применении численных методов, с помощью которых математическая модель приводится к алгоритмическому виду, программно реализуется на ЭВМ, для получения результатов проводится расчет.

Имитационное моделирование отличается высокой степенью общности, создает предпосылки к созданию унифицированной модели, легко адаптируемой к широкому классу задач, выступает средством для интеграции моделей различных классов.

Компьютерное моделирование – это метод решения задач анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.

Компьютерное моделирование можно рассматривать как:

математическое моделирование;

имитационное моделирование;

стохастическое моделирование.

Под термином “компьютерная модель” понимают условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели, описанные с помощью уравнений, неравенств, логических соотношений, взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, будем называть математическими. Компьютерные модели, описанные с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, графов, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающих структуру и взаимосвязи между элементами объекта, будем называть структурно-функциональными;

Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов на имеющейся модели. Качественные результаты анализа обнаруживают неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер анализа существующей СС или прогноза будущих значений некоторых переменных. Возможность получения не только качественных, но и количественных результатов составляет существенное отличие имитационного моделирования от структурно-функционального. Имитационное моделирование имеет целый ряд специфических черт. В каждом из них, в зависимости от сложности модели, цели

моделирования, степени неопределенности характеристик модели, могут

иметь место различные по характеру способы проведения исследований

(экспериментов), т.е., методы исследования. Например, при аналитическом

исследовании применяются различные математические методы. При физическом или натурном моделировании применяется экспериментальный метод исследования.

Анализ применяемых и перспективных методов машинного экспериментирования позволяет выделить расчетный, статистический, имитационный и самоорганизующийся методы исследований.

Расчетное (математическое) моделирование применяется при исследовании математических моделей и сводится к их машинной реализации при различных числовых исходных данных. Результаты этих реализаций (расчетов) выдаются в графической или табличной формах. Например, классической схемой является машинная реализация математической модели, представленной в виде системы дифференциальных уравнений, основанная на применении численных методов, с помощью которых математическая модель приводится к алгоритмическому виду, программное реализуется на ЭВМ, для получения результатов проводится расчет.

Имитационное моделирование отличается высокой степенью общности, создает предпосылки к созданию унифицированной модели, легко адаптируемой к широкому классу задач, выступает средством для интеграции моделей различных классов.

омпьютерное моделирование как основной метод анализа, прогнозирования и планирования деятельности экономических систем.

Компьютерная модель (англ. computer model), или численная модель (англ. computational model) - компьютерная программа, работающая на отдельном компьютере, суперкомпьютере или множестве взаимодействующих компьютеров (вычислительных узлов), реализующая абстрактную модель некоторой системы. Компьютерные модели стали обычным инструментом математического моделирования и применяются в физике, астрофизике, механике, химии, биологии, экономике, социологии, метеорологии, других науках и прикладных задачах в различных областях радиоэлектроники, машиностроения, автомобилестроения и проч. Компьютерные модели используются для получения новых знаний о моделируемом объекте или для приближенной оценки поведения систем, слишком сложных для аналитического исследования.

Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить т. н. вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.

Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.

Сравнительная компьютерная анимация двух моделей здания

К основным этапам компьютерного моделирования относятся:

постановка задачи, определение объекта моделирования;

разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;

формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;

планирование и проведение компьютерных экспериментов;

анализ и интерпретация результатов.

Различают аналитическое и имитационное моделирование. При аналитическом моделировании изучаются математические (абстрактные) модели реального объекта в виде алгебраических, дифференциальных и других уравнений, а также предусматривающих осуществление однозначной вычислительной процедуры, приводящей к их точному решению. При имитационном моделировании исследуются математические модели в виде алгоритма(ов), воспроизводящего функционирование исследуемой системы путем последовательного выполнения большого количества элементарных операций.

Похожая информация.

Под компьютерным моделированием в самом широком смысле будем понимать процесс создания и исследования моделей с помощью компьютера. Выделяют следующие виды моделирования:

Физическое моделирование: компьютер - часть экспериментальной установки или тренажера, он воспринимает внешние сигналы, осуществляет соответствующие расчеты и выдает сигналы, управляющие различными манипуляторами. Например, учебная модель самолета, представляющая собой кабину, установленную на соответствующих манипуляторах, соединенных с компьютером, который реагирует на действия пилота и изменяет наклон кабины, показания приборов, вид из иллюминатора и т.д., имитируя полет реального самолета;

Динамическое или численное моделирование, предполагающее численное решение системы алгебраических и дифференциальных уравнений методами вычислительной математики и проведение вычислительного эксперимента при различных параметрах системы, начальных условиях и внешних воздействиях. Используется для моделирования различных физических, биологических, социальных и других явлений: колебания маятника, распространение волны, изменение численности населения, популяции данного вида животных и т.д.;

Имитационное моделирование состоит в создании компьютерной программы (или пакета программ), имитирующей поведение сложной технической, экономической или иной системы на ЭВМ с требуемой точностью. Имитационное моделирование предусматривает формальное описание логики функционирования исследуемой системы с течением времени, которое учитывает существенные взаимодействия ее компонентов и обеспечивает проведение статистических экспериментов. Объектно-ориентированные компьютерные симуляции используются для исследования поведения экономических, биологических, социальных и иных систем, для создания компьютерных игр, так называемого «виртуального мира», обучающих программ и анимаций. Например, модель технологического процесса, аэродрома, некоторой отрасли производства и т.д.;

Статистическое моделирование используется для изучения стохастических систем и состоит в многократном проведении испытаний с последующей статистической обработкой получающихся результатов. Подобные модели позволяют исследовать поведение всевозможных систем массового обслуживания, многопроцессорных систем, информационно-вычислительных сетей, различных динамических систем, на которые воздействуют случайные факторы. Статистические модели применяются при решении вероятностных задач, а также при обработке больших массивов данных (интерполяция, экстраполяция, регрессия, корреляция, расчет параметров распределения и т.д.). Они отличаются от детерминированных моделей, использование которых предполагает численное решение систем алгебраических или дифференциальных уравнений, либо замену изучаемого объекта детерминированным автоматом;

Информационное моделирование заключается в создании информационной модели, то есть совокупности специальным образом организованных данных (знаков, сигналов), отражающих наиболее существенные стороны исследуемого объекта. Различают наглядные, графические, анимационные, текстовые, табличные информационные модели. К ним относятся всевозможные схемы, графы, графики, таблицы, диаграммы, рисунки, анимации, выполненные на ЭВМ, в том числе цифровая карта звездного неба, компьютерная модель земной поверхности и т.д.;

Моделирование знаний предполагает построение системы искусственного интеллекта, в основе которой лежит база знаний некоторой предметной области (части реального мира). Базы знаний состоят из фактов (данных) и правил. Например, компьютерная программа, умеющая играть в шахматы, должна оперировать информацией о «способностях» различных шахматных фигур и «знать» правила игры. К данному виду моделей относят семантические сети, логических модели знаний, экспертные системы, логические игры и т.д. Логические модели используются для представления знаний в экспертных системах, для создания систем искусственного интеллекта, осуществления логического вывода, доказательства теорем, математических преобразований, построения роботов, использования естественного языка для общения с ЭВМ, создания эффекта виртуальной реальности в компьютерных играх и т.д.

Исходя из целей моделирования, компьютерные модели подразделяют на группы:

Дескриптивные модели, используемые для понимания природы исследуемого объекта, выявления наиболее существенных факторов, влияющих на его поведение;

Оптимизационные модели, позволяющие выбрать оптимальный способ управления технической, социально экономической или иной системой (например, космической станцией);

Прогностические модели, помогающие прогнозировать состояние объекта в последующие моменты времени (модель земной атмосферы, позволяющая предсказать погоду);

Учебные модели, применяемые для обучения, тренинга и тестирования учащихся, студентов, будущих специалистов;

Игровые модели, позволяющие создать игровую ситуацию, имитирующую управление армией, государством, предприятием, человеком, самолетом и т.д., либо играющие в шахматы, шашки и другие логические игры.