Моделирование процессов при помощи ЭВМ и современного программного обеспечения

Технология компьютерного моделирования

Компьютерным моделированием является моделирование объектов, процессов, явлений при помощи средств специализированных компьютерных программ, таких как, графические редакторы, анимационные редакторы, табличные процессоры, программы для создания баз данных, специальные компьютерные тренажёры-симуляторы, виртуальные лаборатории.

Технология компьютерного моделирования состоит из совокупности следующих операций:

1. Формирование целей моделирования.
2. Проектирование концептуальной модели.
3. Осуществление формализации модели.
4. Осуществление программной реализации модели.
5. Составление плана модельных экспериментов.
6. Исполнение плана эксперимента.
7. Осуществление анализа и интерпретация результатов моделирования.

Модель и моделирование являются универсальными понятиями, атрибутами одной из самых мощных методик познания в любой профессиональной сфере. Моделью является отображение объектов (предметов, явлений или процессов) реального или виртуального мира и их характеристик. Тип модели и методики ее изучения больше зависят от информационных и логических связей компонентов, а также подсистем моделируемой системы, ресурсов, связей с окружающей действительностью, применяемых при моделировании, а не от конкретной природы и конкретного исполнения системы.

Обычно модель не обладает всем набором свойств изучаемого процесса, а только теми, которые требуются для его изучения. Моделированием является формирование моделей предметов, явлений или процессов. При моделировании модель является и целью, и средством, и объектом исследования.

Моделирование процессов при помощи ЭВМ и современного программного обеспечения

Основной целью компьютерного моделирования считается формирование информационной модели объекта. Однако конечными целями моделирования могут являться следующие задачи:

1. Определение сущности исследуемого объекта, а также причин, управляющих его поведением, устройства и механизмов взаимодействия его компонентов.
2. Объяснить уже известные результаты эмпирических изучений объекта, а также согласовать параметры модели с экспериментальными данными.
3. Составить прогноз поведения системы в новых условиях при разных внешних возмущениях и методах управления.
4. Определение оптимальных параметров функционирования изучаемой системы, поиск правильных режимов управления объектом, согласно выбранным критериям оптимальности.

Моделирование сложных систем базируется на следующих базовых принципах:

• Принцип информационной достаточности. То есть, моделирование может не иметь смысла, если доступна вся информация об объекте моделирования. Но, с другой стороны, моделирование может также быть невозможным, когда имеется слишком мало данных об объекте, то есть, информации должно хватать для моделирования.
• Принцип осуществимости означает, что модель должна обеспечить решение поставленной задачи изучения объекта за конечный интервал времени, причём с вероятностью значительно превышающей нулевое значение.
• Принцип множественности моделей означает, что моделирование одного и того же объекта может быть осуществлено разными способами, в разных его моделях главное внимание будет уделять разным сторонам моделируемого объекта, будет использоваться разный набор исходных характеристик.
• Принцип агрегирования, то есть, отображение сложной системы в виде набора агрегатов (подсистем), для правильного математического описания которых можно будет применять стандартные математические процедуры.
• Принцип параметризации означает, что моделируемая система может иметь в своём составе некоторый относительно изолированный набор подсистем, которые характеризуются некоторыми параметрами, в том числе векторными. Они могут быть заменены в модели определёнными числовыми значениями, заменяющими описание процесса их работы, что упрощает моделирование, но при этом понижает модельную адекватность.
• Принцип иерархической организации означает отображение многообразия окружающей природы в форме соподчиненных друг другу естественных и искусственных систем.
• Принцип несовместимости, то есть, чем глубже выполняется анализ реальной сложной системы, тем менее определенными являются представления о ее поведении. Другими словами, сложность системы и точность, с которой её возможно анализировать, обладают обратной зависимостью.
• Принцип контр интуитивного поведения сложной системы означает невозможность сделать достоверный прогноз о поведении сложной системы на значительном временном промежутке, опираясь только на личный опыт и интуицию. Человеческая интуиция имеет опыт общения с простыми системами, где взаимосвязи компонентов почти всегда можно проследить. Контр интуитивность поведения сложной системы заключается в том, что она может реагировать на воздействия совсем иным образом, чем это интуитивно ожидает изучающий её специалист.

Специалисты по теории принятия коллективных решений сформулировали набор основополагающих принципов и назвали их принципами системности, которым нужно следовать при построении имитационных систем:

1. Принцип непротиворечивости критериев изучения означает запрет навязывания противоречивых условий развития процесса в системных исследованиях.
2. Задаваемый набор модельных параметров должен быть одновременно установлен количественно, то есть, должна быть возможность синхронного установления значений параметров в определенные моменты времени.
3. Задаваемые параметры обязаны иметь смысл во всём отведённом пространстве, и этот смысл обязан остаться без изменений в ходе всех процессов изучения.
4. Принцип консервативности, то есть, проверка законов сохранения вещества в модели.