Понятие модели и моделирования

7. Понятие модели и моделирования Моделирование - это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала. Моделирование - это, во-первых, процесс создания или отыскания в природе объекта, который в некотором смысле может заменить исследуемый объект. Этот промежуточный объект называется моделью. Моделирование, во-вторых, это испытание, исследование модели. Моделирование, в-третьих, это перенос полученных на модели сведений на оригинал или, иначе, приписывание свойств модели оригиналу. Чтобы такой перенос был оправдан, между моделью и оригиналом должно быть сходство, подобие. Подобие может быть физическим, геометрическим, структурным, функциональным и т. д.   Цели моделирования. Прогноз - оценка поведения системы при некотором сочетании ее управляемых и неуправляемых параметров. Объяснение и лучшее понимание объектов. Здесь чаще других встречаются задачи оптимизации и анализа чувствительности.  1.2. Классификация моделей и моделирования Признаки классификации: • характер моделируемой стороны объекта; • характер процессов, протекающих в объекте; • способ реализации модели. 1.2.1. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер моделируемой стороны объекта" В соответствии с этим признаком модели могут быть: • функциональными (кибернетическими); • структурными; • информационными. Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого объекта. Структурное моделирование - это создание и исследование модели, структура которой (элементы и связи) подобна структуре моделируемого объекта. 1.2.2. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер процессов, протекающих в объекте" Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия. Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события. Статические модели служат для описания состояния объекта в какой-либо момент времени. Динамические модели отображают поведение объекта во времени. Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными состояниями. Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами. Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя интересуют оба эти типа процессов. 1.2.3. Классификация моделей и моделирования по признаку "способ реализации модели" Согласно этому признаку модели делятся на два обширных класса: • абстрактные (мысленные) модели; • материальные модели. Рис. 1.1. Классификация моделей и моделирования Абстрактные модели, можно условно разделить на: • символические; • математические. Символическая модель - это логический объект, замещающий реальный процесс и выражающий основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов. Математическое моделирование - это процесс установления соответствия моделируемому объекту некоторой математической конструкции, называемой математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики моделируемого объекта. Математические модели могут быть: • аналитическими; • имитационными; • смешанными (аналитико-имитационными). Аналитические модели - это функциональные соотношения: системы алгебраических, дифференциальных, интегро-дифференциальных уравнений, логических условий. Имитационное моделирование. Создание вычислительных машин обусловило развитие нового подкласса математических моделей - имитационных. Материальное моделирование основано на применении моделей, представляющих собой реальные технические конструкции. Нередко создаются материально-абстрактные модели. Та часть операции, которая не поддается математическому описанию, моделируется материально, остальная - абстрактно. Классификация по рассмотренному признаку - способу реализации модели - показана на рис. 1.2. Рис. 1.2. Классификация по способу реализации модели 1.3. Этапы моделирования Первый этап: уяснение целей моделирования. Второй этап: построение концептуальной модели.  Третий этап: выбор типа моделирования, разработка алгоритма создания модели. Четвертый этап: планирование эксперимента.  Пятый этап: выполнение эксперимента с моделью. Шестой этап: обработка, анализ и интерпретация данных эксперимента.