2)конечность – модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;
3)упрощенность - модель отображает только существенные стороны объекта,
4)полнота – учтены все необходимые свойства;
5)приблизительность - действительность отображается моделью грубо или приблизительно;
6)информативность - модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели;
7)потенциальность - предсказуемость модели и еѐ свойств. Исследование объектов, процессов или явлений путем
построения и изучения их моделей для определения или уточнения характеристик оригинала называется моделированием.
Моделирование — это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей. Теория замещения объектов-оригиналов объектом-моделью называется теорией моделирования.
Основными этапами моделирования являются:
1)постановка задачи;
2)разработка модели, анализ и исследование задачи;
3)компьютерный (натурный, физический) эксперимент;
4)анализ результатов моделирования.
На этапе разработки модели осуществляется построение информационной модели, то есть формирование представления об элементах, составляющих исходный объект. Если результаты моделирования подтверждаются и могут служить основой для прогнозирования поведения исследуемых объектов, то говорят, что модель адекватна объекту. Степень адекватности зависит от цели и критериев моделирования.
Вопросы для рассмотрения: Функциональные, структурные, динамические модели. Создание двух взаимосвязанных моделей. Автоматизированное конструирование моделей бизнес-процессов.
Рекомендуемая литература: 1.
Перечень дополнительных ресурсов: 1, 2, 3, перечень ресурсов в сети Интернет.
Наименование вида самостоятельной работы: изучение ли-
тературы, выполнение тестовых заданий, подготовка к практическим занятиям; выполнение контрольной работы.
В процессе создания модели в виде многоуровневой стохастической сети экономисту-исследователю не всегда понятно, каким образом выделять и детализировать процессы, включаемые в качестве узлов в состав модели.
Главной задачей компьютерного моделирования выступает построение информационной модели объекта, явления.
Самое главное и сложное в компьютерном моделировании - это построение или выбор той или иной модели.
При построении компьютерной модели используют системный подход. Некоторые характеристики моделей являются неизменными, не меняют своих значений, а некоторые изменяются по определенным законам. Если состояние системы меняется со временем, то модели называют динамическими, в противном случае - статическими.
При построении моделей используют два принципа: дедуктивный (от общего к частному) и индуктивный (от частного к общему).
При первом подходе рассматривается частный случай общеизвестной фундаментальной модели. Здесь при заданных предположениях известная модель приспосабливается к условиям моделируемого объекта. Например, можно построить модель свободно падающего тела на основе известного закона Ньютона ma=mg-Fсопр. и в качестве допустимого приближения принять модель равноускоренного движения для малого промежутка времени.
Второй способ предполагает выдвижение гипотез, декомпозицию сложного объекта, анализ, затем синтез. Здесь широко используется подобие, аналогичное моделирование, умозаключение с целью формирования каких-либо закономерностей в виде предположений о поведении системы. Например, подобным способом происходит моделирование строения атома. Вспомним модели Томсона, Резерфорда, Бора.
Существуют два принципиально различных пути построения компьютерной модели:
1)построение алгоритма решения задачи и его кодирование на одном из языков программирования;
2)построение компьютерной модели с использованием одного из приложений (электронных таблиц, СУБД, пр.).
Процесс разработки моделей и их исследования на компьютере можно разделить на несколько основных этапов:
1)На первом этапе исследования объекта или процесса обычно строится описательная информационная модель. Такая модель выделяет существенные с точки зрения целей проводимого исследования параметры объекта, а несущественными параметрами пренебрегает.
2)На втором этапе создается формализованная модель, то есть описательная информационная модель записывается с помощью какого-либо формального языка. В такой модели с помощью формул, уравнений, неравенств и пр. фиксируются формальные соотношения между начальными и конечными значениями свойств объектов, а также накладываются ограничения на допустимые значения этих свойств.
3)На третьем этапе необходимо формализованную информационную модель преобразовать в компьютерную модель, то есть выразить ее на понятном для компьютера языке.
Вопросы для рассмотрения: Методика разработки и машинной реализации моделей; построение концептуальных моделей и их формализация; алгоритмизация моделей и их машинная генерация; получение и интерпретация результатов моделирования.
Рекомендуемая литература: 1.
Перечень дополнительных ресурсов: 2, 3, 4, перечень ресурсов в сети Интернет.
Наименование вида самостоятельной работы: изучение литературы, выполнение тестовых заданий, подготовка к практическим занятиям; выполнение контрольной работы.
Методика разработки и машинной реализации моделей систем. Построение концептуальных моделей систем и их формализация. Алгоритмизация моделей систем и их машинная реализация. Получение и интерпретация результатов моделирования систем.
Моделирование с использованием средств вычислительной техники позволяет исследовать механизм явлений, протекающих в
реальном объекте с большими или малыми скоростями, когда в натурных экспериментах с объектом трудно (или невозможно) проследить за изменениями, происходящими в течение короткого времени, или когда получение достоверных результатов сопряжено с длительным экспериментом.
Сущность машинного моделирования системы состоит в проведении на вычислительной машине эксперимента с моделью, которая представляет собой некоторый программный комплекс, описывающий формально и (или) алгоритмически поведение элементов системы S в процессе ее функционирования, т. е. в их взаимодействии друг с другом и внешней средой Е.
Требования пользователя к модели. Сформулируем основные требования, предъявляемые к модели М процесса функционирования системы S.
1.Полнота модели должна предоставлять пользователю возможность получения необходимого набора оценок характеристик системы с требуемой точностью и достоверностью.
2.Гибкость модели должна давать возможность воспроизведения различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы.
3.Длительность разработки и реализации модели большой системы должна быть по возможности минимальной при учете ограничений на имеющиеся ресурсы.
4.Структура модели должна быть блочной, т. е. допускать возможность замены, добавления и исключения некоторых частей без переделки всей модели.
5.Информационное обеспечение должно предоставлять возможность эффективной работы модели с базой данных систем определенного класса.
6.Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную (по быстродействию и памяти) машинную реализацию модели и удобное общение с ней пользователя.
7.Должно быть реализовано проведение целенаправленных (планируемых) машинных экспериментов с моделью системы с использованием аналитико-имитационного подхода при наличии ограниченных вычислительных ресурсов.
При машинном моделировании системы S характеристики процесса ее функционирования определяются на основе модели М, построенной исходя из имеющейся исходной информации об объекте
моделирования. При получении новой информации об объекте его модель пересматривается и уточняется с учетом новой информации.
Вопросы для рассмотрения: Типовые системы имитационного моделирования. Планирование машинных экспериментов по имитационному моделированию. Моделирование структур малого предприятия. Основные модели фирм с учётом её взаимодействий: с рынком, с банками, с бюджетом, с поставщиками.
Рекомендуемая литература: 1.
Перечень дополнительных ресурсов: 1, 3, перечень ресурсов в сети Интернет.
Наименование вида самостоятельной работы: изучение ли-
тературы, выполнение тестовых заданий, подготовка к практическим занятиям; выполнение контрольной работы.
Имитационное моделирование (ИМ) – распространённая разновидность аналогов моделирования, реализуемого с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих программных средств и технологий программирования, позволяющих посредствам процессов аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.
Имитационной моделью (ИМ) называется специальный программный комплекс, позволяющий имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он выполняет на компьютере параллельно взаимодействующие процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью по масштабам времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.
Имитационная модель наряду с машинными решениями содержит блоки, где решения принимаются человеком (экспертом). Вместо непосредственного участия человека в принятии решений может выступать база знаний. В этом случае ЭВМ, специализированное программное обеспечение, база данных и база знаний образуют экспертную систему. Экспертная система предназначена для решения одной или ряда задач методом имитации