Понятие «модель»
Понятие модель является одной из основных категорий теории познания. В широком смысле под моделью понимается любой образ (изображение, карта, описание, схема, чертёж, график, план и др.) какого-либо объекта, процесса или явления, который используется в качестве их представления или замещения.
Модель(от лат. modulus – мера) – это объект-заместитель объекта-оригинала, который обеспечивает изучение некоторых свойств оригинала; упрощённое представление системы с целью её анализа и предсказания, для получения качественных и количественных результатов, которые необходимы для принятия правильного управленческого решения.
Таким образом, моделью является подобие изучаемых объектов (макет, изображение, схема, словесное описание, математическая формула, карта и т.д.), которое создает человек.
Моделирование
Представление объекта в виде модели с целью получения информации о нем путем проведения эксперимента над его моделью называется моделированием.
Моделирование облегчает изучение объекта для его создания, дальнейшего изменения и развития. Моделирование бывает двух основных видов: аналитическое и имитационное.
Методы имитационного моделирования используют в современных системах для управления бизнес-процессами.
На идеях моделирования по существу базируется любой метод научного исследования:
- теоретический, когда используют различного рода знаковые, абстрактные модели;
- экспериментальный, который использует предметные модели.
Модели предметной области – это совокупность описаний, которые обеспечивают взаимопонимание между специалистами организации и разработчиками моделей.
Созданные модели всегда проще реальных объектов, но в них выделяется главное, позволяя не отвлекаться на детали. Модели разделяют на математические, физические, ситуационные, электрические и информационные.
Например, математические модели используются для описания объектов и процессов живой и неживой природы и технологии, в том числе – в физике, биологии, экономике.
Информационная модель
Информационной моделью является модель объекта, процесса или явления, которая содержит информацию в качестве основной составляющей объекта, процесса или явления, которое моделируется.
Процессы управления, в которых на основе полученной информации необходимо принимать соответствующие решения, являются наиболее очевидными для применения методов моделирования. Чаще всего моделирование используют для исследования существующей системы в случае, когда реальный эксперимент проводить нецелесообразно из-за значительных финансовых или трудовых затрат, или при необходимости проведения анализа проектируемой системы, которая ещё физически не существует в данной организации. Человек с помощью информационной модели получает информацию, на основе которой он может сформировать образ реальной обстановки.
Процесс построения модели является творческой процедурой, которая трудно поддается формализации. Модельные представления – это абстрактные образы элементов системы (объектов, технических средств, программного обеспечения и т.д.). Их совокупность позволяет получить достаточно полное представление о системе, которая создается.
Однозначного понятия системы не существует. В общем виде система представлена совокупностью взаимосвязанных элементов, которые образуют определенную целостность, единство. От степени детализации описания состояний и условий функционирования объекта управления зависит количество групп элементов информационной модели. Чаще всего, элемент информационной модели связан с каким-либо параметром объекта управления.
Способ отображения данных и их связей называется моделью данных. Различают модели иерархических, сетевых и реляционных данных, которые, как правило, входят в состав систем управления базами данных (СУБД). В СУБД реализуются модели процессов накопления и применения информации и знаний.
Для формирования модели используется:
- структурная схема объекта, который подлежит автоматизации;
- структурно-функциональная схема объекта, который подлежит автоматизации;
- алгоритм функционирования системы;
- расположение технических средств на объекте в виде схемы;
- схема связи и др.
Главной целью моделирования любой системы является попытка нахождения вариантов решений, позволяющие добиться улучшения основных показателей её деятельности. Анализ потоков данных является необходимым элементом моделирования. Средства аналитической обработки данных пользуются постоянно растущим спросом. При этом пользователей интересует получение средств, которые позволяют автоматически искать не только заданные данные, но и неочевидные правила и неизвестные закономерности. Для реализации подобных систем используются методы интеллектуального анализа данных, которые позволяют на основе накопленной информации принимать нестандартные решения и генерировать качественно новые знания, которые способствуют повышению эффективности решений и деятельности людей, предприятий, организаций и т.д. Сущность методов интеллектуального анализа данных состоит в анализе первичных документов, отчетов и сводных таблиц с целью выявить полученные показатели. Исследование событий, которые произошли, и результатов, которые получены, (Что произошло?) проводится с целью ответить на вопрос «Почему?». Результатом проведенного анализа является формирование прогностических (прогнозных) моделей, в которых предлагаются варианты развития ситуации.
С помощью сбора, обработки и анализа реальных данных функционирования системы или объекта моделирования можно получить необходимые количественные оценки для разработки вариантов программно-технического обеспечения автоматизированных систем.
Роль и значение моделирования
Основная задача моделирования – получить дополнительную информацию об объекте. Модели применяются для изучения объектов, которые не доступны для натурного эксперимента. Для этого происходим замена реального объекта ему подобным, который отражает определенные свойства. С помощью такой замены доступно:
- Изучение недоступных для натурного эксперимента объектов. Например, используя ускоренную съемку можно наблюдать за ростом цветка.
- Исследование гипотетических объектов или реальных объектов в гипотетических условиях.
- Выполнение имитации на модели и получение дополнительной информации в условиях информационной неопределённости.
- Осуществление обучения людей в различных областях науки и техники.
- Формирование справочно-экспертных систем.
- Создание автоматизированных систем проектирования и управления производством.
- Объединение неформальных и формальных методов исследования для формирования основы создания искусственного интеллекта.
Возможные недостатки проведения экспериментов на моделях:
- Сложная конструкция модели или высокая стоимость эксперимента.
- Сложность интерпретации результатов эксперимента на модели.
- Сложность в оценке достоверности полученных результатов моделирования.
