Концепція математичного моделювання та структурування інформації в задачах прийняття рішень
Сучасні умови розвитку науки і техніки приводять до необхідності проводити комплексне дослідження об'єкта (як теоретичне, так і експериментальне). При цьому під експериментом розуміється вид діяльності, яка здійснюється з метою наукового пізнання, відкриття об'єктивних закономірностей і складається у впливі на об'єкт, що вивчається за допомогою спеціальних інструментів та приладів. При цьому необхідно усвідомлювати наявність специфіки експерименту як форми практичної діяльності, що полягає в тому, що експеримент висловлює активне ставлення людини до дійсності. У силу цього, в гносеології проводиться чітке розходження між експериментом і науковим пізнанням, хоча кожного експеримент включає і спостереження як необхідну стадію дослідження. При цьому існує особлива форма експерименту, для якої характерно використання діючих матеріальних моделей в якості спеціальних засобів експериментального дослідження. Така форма називається модельним експериментом. Сучасна методологія дослідження складних систем заснована на розвитку та широкому застосуванні методів моделювання. Моделювання в загальнонауковому сенсі - це могутній засіб наукового пізнання природи та взаємодії на природу. У конкретно-науковому сенсі моделювання - це заміщення деякого об'єкта А іншим об'єктом В. Мета заміщення одного об'єкта іншим полягає в отриманні інформації про найважливіші властивості об'єкта-оригіналу за допомогою об'єкта-моделі. Таким чином, моделювання може бути визначено як уявлення об'єкта моделлю для отримання інформації про цей об'єкт шляхом проведення експериментів з його моделлю. З точки зору І.Т. Фролова "моделювання означає матеріальне або уявне імітування реально існуючої системи шляхом спеціального конструювання аналогів, в яких відтворюються принципи організації і функціонування цієї системи" [1].
Визначаючи гносеологічну роль теорії моделювання, необхідно відволіктися від наявного в науці і техніці різноманіття моделей і виділити те загальне, що притаманне моделями різних за своєю природою об'єктів реального світу. Це загальне полягати в наявності деякої структури (статичної чи динамічної, матеріальній або уявної), яка подібна до структури даного об'єкта. У процесі вивчення модель виступає в ролі щодо самостійного об'єкта, що дозволяє отримати при дослідженні деякі знання про сам об'єкт. Якщо результати моделювання підтверджуються і можуть служити основою для прогнозування процесів, що протікають у досліджуваних об'єктах, то говорять, що модель адекватна об'єкту. При цьому адекватність моделі залежить від мети моделювання і прийнятих критеріїв. Узагальнено моделювання можна визначити як метод опосередкованого пізнання, при якому досліджуваний об'єкт-оригінал знаходиться в якомусь відповідно з іншим об'єктом-моделлю, причому модель здатна в тому чи іншому відношенні заміщати оригінал на деяких стадіях пізнавального процесу. Тому моделювання - одна з основних категорій наукового пізнання, на ідеї моделювання базується будь-який, зокрема теоретичний чи практичний, метод наукового пізнання. Однак, через неможливість повної адекватності моделі об'єкту-оригіналу знання, отримане в результаті вивчення аналогій не може досягти стану істини тому вже сама побудова моделі обмежується ступенем нашого розуміння природи досліджуваного явища. Для модельного експерименту характерні наступні основні операції:
1. Перехід від натурального об'єкта до моделі - побудова моделі (моделювання у власному значенні слова);
2. Експериментальне дослідження моделі;
3. Перехід від моделі до натурального об'єкту, що складається в перенесенні результатів, отриманих при дослідженні, на цей об'єкт.
Таким чином, в ході проведення модельного експерименту необхідно додатково обгрунтувати ставлення подібності між моделлю і натуральним об'єктом і можливість екстраполювати на цей об'єкт отримані дані. Слід зазначити, що модель входить в експеримент, не тільки заміщаючи об'єкт дослідження, вона може заміщувати і умови, в яких вивчається деякий об'єкт звичайного експерименту. При цьому поняття "модель", "моделювання" в різних сферах знання і людської діяльності надзвичайно різноманітно. Так з метою подолання обмежених можливостей фізичного моделювання широке застосування знаходять математичні моделі. Основою співвідношення «математична модель - натурний об'єкт» є узагальнення теорії подібності, що враховує якісну різнорідність моделі і об'єкта і набирає форму абстрактної теорії ізоморфізму систем.
Не торкаючись далі загальних питань моделювання, розглянемо моделі, націлені на вирішення задач прийняття рішень засобами математики, тобто математичні моделі. Можна сказати, що математична модель досліджуваного процесу або об'єкта стає основою, фундаментом теорії прийняття рішень. Математичні моделі утворюють той клас, в якому розглядають кількісні характеристики і просторові структурні реально існуючих речей. Математична модель є наближеним, вираженим в математичних термінах, представленням об'єктів, концепцій, систем або процесів. У математичну модель входять наступні елементи: змінні (залежні або незалежні); константи або фіксовані параметри, що визначають ступінь зв'язку змінних між собою; математичні вирази (рівняння або нерівності, що поєднують між собою змінні і параметри); логічні вирази, що визначають різні обмеження в моделі; інформацію (алфавітно - цифрову або графічну). Таким чином, математична модель представляється в абстрактній математичній формі за допомогою змінних, параметрів, рівнянь і нерівностей. Загальна кваліфікація математичних моделей, як правило, проводиться за такими ознаками: поведінки моделей у часі; видами вхідної інформації, параметрів і виразів, що становлять математичну модель; структурі математичної моделі; типу використовуваного математичного апарату [1].
Згідно з цією класифікацією математичні моделі бувають динамічними (час відіграє роль незалежної змінної, і поведінка системи змінюється в часі); статичними або усталеного стану (поведінку від часу не залежить); квазистатическим (поведінка системи змінюється від одного статичного стану до іншого згідно зовнішніх впливів). Елементами математичної моделі є змінні, параметри, зв'язку (математичні) та інформація. При цьому, якщо ці елементи досить точно встановлені і поведінку системи можна точно визначити, то модель - детермінована, в іншому випадку - стохастична. Якщо інформація та параметри є безперервними величинами, а математичні зв'язку стійкі, то модель безперервна, в іншому випадку - дискретна. Якщо параметри моделі фіксовані і не змінюються в процесі моделювання згідно поведінці об'єкта моделювання, то це модель з фіксованими параметрами, у противному випадку - модель зі змінними у часі чи просторі параметрами. Параметри є розподіленими, якщо є одна або кілька незалежних просторових змінних (ступенів свободи), а інші параметри і математичні зв'язку залежать від них. Математичні моделі з розподіленими параметрами найчастіше мають математичні зв'язку у вигляді диференціальних рівнянь, а моделі з зосередженими параметрами - у вигляді різницевих рівнянь. Якщо модель включає звичайні диференціальні рівняння (які мають місце в розподілених статичних моделях, в динамічних моделях з зосередженими параметрами) або диференціальні рівняння в приватних похідних (які мають місце в розподілених динамічних моделях з одного або більш незалежною змінної), то це ще не означає, що поставлена задача вирішена. Для вирішення необхідні додаткові умови: початкові - для динамічних проблем з похідними щодо часу, граничні - для проблем з похідними відносно просторових координат. Диференціальні рівняння, що представляють собою модель, звичайно зводяться до різницевих рівнянь, зручним для чисельного рішення на ЕОМ. У цьому випадку проблема зводиться до вирішення алгебраїчних рівнянь. Математична модель може бути складною і комплексною, якщо можна знайти елементарні підсистеми, складові її. Це дуже важливе питання, оскільки його рішення дозволяє значно спростити моделювання, наприклад, технологічних структур, особливо якщо модель можна представити у вигляді дерева або мережевої структури.
В даний час широко використовуються в дослідницькій практиці концептуальні моделі, які описують функціонування комунікаційних каналів між елементами, а перетворення інформації в елементах системи характеризується операторами або абстрактними функціями. Представлення системи у вигляді концептуальної моделі є першим кроком у пізнанні системи як множини з заданими на ньому відносинами. Конструктивність даного підходу пояснюється його орієнтацією на прагнення вирішувати приватні питання аналізу систем з позиції виконання глобального завдання - досягнення поставленої мети. Побудова концептуальної моделі найпростішої системи (для вирішення конкретних завдань буде потрібно перебудова моделі та її адаптація до приватних вимогам) здійснимо, обмежившись лише загальними положеннями і функціонально необхідними елементами. Допускаючи існування в системі чинника управління (як цілеспрямованого впливу на процеси в ній), необхідно розрізняти об'єкт управління, керуючу систему (у відповідності з базовою концепцією кібернетики). При цьому поділ системи на об'єкт і систему управління пов'язане з однією методологічною особливістю. Далеко не завжди система має локалізовану керуючу частину. Можливі ситуації рефлексії, коли об'єкт реагує на зміни в середовищі або всередині себе у відповідності з власними законами, наприклад, еволюційного розвитку. Відзначимо, що на основі концептуальних моделей у подальшому будують динамічні (математичні) моделі, які відрізняються тим, що закони перетворення інформації конкретизуються, набувають вигляду логічних, диференціальних, інтегральних, різницевих співвідношень або кінцевих алгоритмів. Тим самим структура системи, виявлена на етапі створення концептуальної моделі, наповнюється однозначним математичним змістом. Можна сказати, що концептуальна модель дозволяє проводити якісні дослідження, а введення динамічної моделі означає перехід до кількісних методів аналізу. При цьому при використанні методології моделювання в загальній формі містить два етапи. Перший пов'язаний з побудовою математичної моделі, другий - з аналізом отриманої моделі. Процес створення (і рішення) будь-якої математичної моделі є ітераційним і умовно включає наступні кроки:
1) постановку задачі моделювання відповідно до наміченого об'єкту моделювання, тобто розробку технічного завдання;
2) вибір методу побудови математичної моделі;
3) розробку чисельного алгоритму розв'язання отриманої моделі;
4) написання програми, що реалізує чисельний алгоритм, налагодження програми, контрольні розрахунки;
5) проведення розрахунків для отримання вихідних параметрів;
6) перевірку моделі на адекватність;
7) пошук нової моделі при значному розходженні розрахункових і експериментально отриманих параметрів і перехід до кроку 3.
Ці етапи тісно пов'язані між собою, і тому їх розчленування є до певної міри штучним. Так, математична модель звичайно будується з орієнтацією на передбачуваний метод розв'язання математичної задачі. З іншого боку, в процесі проведення математичного дослідження або інтерпретації рішення може знадобитися уточнити або навіть суттєво змінити математичну модель. Уміння правильно вибрати математичну модель знаходиться на межі науки і мистецтва [1]. Воно вимагає не тільки необхідних математичних і прикладних знань і досвіду, але також смаку і почуття пропорційності.
Напрямок подальшого розвитку концепції «модель-експеримент» пов'язане з введенням Самарським поняття «обчислювальний експеримент». Самарський розумів під обчислювальним експериментом таку організацію досліджень, при якій на основі математичних моделей вивчаються властивості об'єктів і явищ, програється їхню поведінку в різних умовах і на основі цього приймається рішення про досягнення мети експерименту. Широке застосування ЕОМ в математичному моделюванні, досить потужна теоретична та експериментальна база дозволяють говорити про обчислювальному експерименті як про нову технологію і методології в наукових та прикладних дослідженнях. Обчислювальний експеримент грає ту ж роль, що і звичайний експеримент при дослідженнях нових гіпотез (сучасна гіпотеза майже завжди має математичний опис, над яким можна виконувати експерименти).
Слід зазначити, що в рамках концепції моделювання, починаючи з кінця 60-х років, розвивається такий напрямок, як імітаційний аналіз складних процесів. Далі вводиться поняття «імітаційна модель», для якого існували різні трактування [2]:
1) під імітаційної моделлю розуміється математична модель у класичному змісті; 2) термін зберігається лише за тими моделями, в яких тим чи іншим способом розігруються випадкові впливу або сценарії; 3) припускають, що імітаційна модель відрізняється від звичайної математичної більш детальним описом, але критерій , за яким можна сказати, коли кінчається математична модель і починається імітаційна, не вводиться.
Слід зазначити в англійській мові - "simulation modeling" термін має цілком чіткий зміст, адже симуляція і моделювання не є синонімами, в російській перекладі терміну, як імітаційна модель - це наслідок некоректності перекладу. Будь-яка модель, в принципі, імітаційна, тому що вона імітує реальність. Тому як зауважив Адлер, поєднання слів імітація і моделювання, з точки зору здорового глузду, неприпустимо і є тавтологією. Проте з позиції етимології, напрошується висновок про те, що це словосполучення як термін визначає в теорії моделювання таку область, яка відноситься до отримання експериментальної інформації про складне об'єкті, яка не може бути отримана іншим шляхом, як експериментуючи з його моделлю на обчислювальної моделі. Важливою особливістю терміна є вимога повторюваності, бо один окремо взятий експеримент мало інформативний. Для дослідника представляють інтерес висновки, що носять характер статистичних показників, оформлених, може бути, навіть у вигляді графіків або таблиць, в яких кожному варіанту досліджуваних параметрів поставлені у відповідність певні середні значення з набором характеристик їх розподілу, без отримання залежності в аналітичному вигляді. Таким чином, термін «імітаційне моделювання" визначає обчислювальний експеримент проведення якого пов'язане з імітацією реально існуючого процесу як об'єкта дослідження. Експерт з допомогою цих моделей і серії спеціально організованих варіантних розрахунків отримує ті знання, без яких вибрати альтернативний варіант своєї стратегії він не може.
Подальшим розвитком концепції заснованої на понятті «імітаційна модель» є поняття «імітаційна система моделювання». Термін коректний, і з точки зору здорового глузду, і виявився зручним для позначення того об'єкта, який виникає, якщо, по-перше, відобразити математичну модель на сукупність програм, що забезпечують «належну» ступінь зручності при спілкуванні з машиною в процесі проведення експериментів. При цьому термін «система» безумовно є одним з найпоширеніших і використовуються в різних областях людської діяльності. Цей термін надмірно перевантажений і має різний сенс при різних обставинах і для різних людей. З метою підвищення практичної корисності система будь-якої природи описується з трьох точок зору: 1) функціональної; 2) морфологічної; 3) інформаційної [3].
З точки зору функціонального опису імітаційна система моделювання як об'єкт дослідження цікава перш за все результатом свого існування, місцем, яке вона займає серед інших об'єктів в оточуючому світі. Тому функціональний опис необхідно для того, щоб усвідомити важливість системи, визначити її місце, оцінити ставлення до інших систем. Функціональне опис має створити правильну орієнтацію у відношенні зовнішніх зв'язків системи, напрямів її можливої зміни.
Сучасні умови розвитку науки і техніки приводять до необхідності проводити комплексне дослідження об'єкта (як теоретичне, так і експериментальне). При цьому під експериментом розуміється вид діяльності, яка здійснюється з метою наукового пізнання, відкриття об'єктивних закономірностей і складається у впливі на об'єкт, що вивчається за допомогою спеціальних інструментів та приладів. При цьому необхідно усвідомлювати наявність специфіки експерименту як форми практичної діяльності, що полягає в тому, що експеримент висловлює активне ставлення людини до дійсності. У силу цього, в гносеології проводиться чітке розходження між експериментом і науковим пізнанням, хоча кожного експеримент включає і спостереження як необхідну стадію дослідження. При цьому існує особлива форма експерименту, для якої характерно використання діючих матеріальних моделей в якості спеціальних засобів експериментального дослідження. Така форма називається модельним експериментом. Сучасна методологія дослідження складних систем заснована на розвитку та широкому застосуванні методів моделювання. Моделювання в загальнонауковому сенсі - це могутній засіб наукового пізнання природи та взаємодії на природу. У конкретно-науковому сенсі моделювання - це заміщення деякого об'єкта А іншим об'єктом В. Мета заміщення одного об'єкта іншим полягає в отриманні інформації про найважливіші властивості об'єкта-оригіналу за допомогою об'єкта-моделі. Таким чином, моделювання може бути визначено як уявлення об'єкта моделлю для отримання інформації про цей об'єкт шляхом проведення експериментів з його моделлю. З точки зору І.Т. Фролова "моделювання означає матеріальне або уявне імітування реально існуючої системи шляхом спеціального конструювання аналогів, в яких відтворюються принципи організації і функціонування цієї системи" [1].
Визначаючи гносеологічну роль теорії моделювання, необхідно відволіктися від наявного в науці і техніці різноманіття моделей і виділити те загальне, що притаманне моделями різних за своєю природою об'єктів реального світу. Це загальне полягати в наявності деякої структури (статичної чи динамічної, матеріальній або уявної), яка подібна до структури даного об'єкта. У процесі вивчення модель виступає в ролі щодо самостійного об'єкта, що дозволяє отримати при дослідженні деякі знання про сам об'єкт. Якщо результати моделювання підтверджуються і можуть служити основою для прогнозування процесів, що протікають у досліджуваних об'єктах, то говорять, що модель адекватна об'єкту. При цьому адекватність моделі залежить від мети моделювання і прийнятих критеріїв. Узагальнено моделювання можна визначити як метод опосередкованого пізнання, при якому досліджуваний об'єкт-оригінал знаходиться в якомусь відповідно з іншим об'єктом-моделлю, причому модель здатна в тому чи іншому відношенні заміщати оригінал на деяких стадіях пізнавального процесу. Тому моделювання - одна з основних категорій наукового пізнання, на ідеї моделювання базується будь-який, зокрема теоретичний чи практичний, метод наукового пізнання. Однак, через неможливість повної адекватності моделі об'єкту-оригіналу знання, отримане в результаті вивчення аналогій не може досягти стану істини тому вже сама побудова моделі обмежується ступенем нашого розуміння природи досліджуваного явища. Для модельного експерименту характерні наступні основні операції:
1. Перехід від натурального об'єкта до моделі - побудова моделі (моделювання у власному значенні слова);
2. Експериментальне дослідження моделі;
3. Перехід від моделі до натурального об'єкту, що складається в перенесенні результатів, отриманих при дослідженні, на цей об'єкт.
Таким чином, в ході проведення модельного експерименту необхідно додатково обгрунтувати ставлення подібності між моделлю і натуральним об'єктом і можливість екстраполювати на цей об'єкт отримані дані. Слід зазначити, що модель входить в експеримент, не тільки заміщаючи об'єкт дослідження, вона може заміщувати і умови, в яких вивчається деякий об'єкт звичайного експерименту. При цьому поняття "модель", "моделювання" в різних сферах знання і людської діяльності надзвичайно різноманітно. Так з метою подолання обмежених можливостей фізичного моделювання широке застосування знаходять математичні моделі. Основою співвідношення «математична модель - натурний об'єкт» є узагальнення теорії подібності, що враховує якісну різнорідність моделі і об'єкта і набирає форму абстрактної теорії ізоморфізму систем.
Не торкаючись далі загальних питань моделювання, розглянемо моделі, націлені на вирішення задач прийняття рішень засобами математики, тобто математичні моделі. Можна сказати, що математична модель досліджуваного процесу або об'єкта стає основою, фундаментом теорії прийняття рішень. Математичні моделі утворюють той клас, в якому розглядають кількісні характеристики і просторові структурні реально існуючих речей. Математична модель є наближеним, вираженим в математичних термінах, представленням об'єктів, концепцій, систем або процесів. У математичну модель входять наступні елементи: змінні (залежні або незалежні); константи або фіксовані параметри, що визначають ступінь зв'язку змінних між собою; математичні вирази (рівняння або нерівності, що поєднують між собою змінні і параметри); логічні вирази, що визначають різні обмеження в моделі; інформацію (алфавітно - цифрову або графічну). Таким чином, математична модель представляється в абстрактній математичній формі за допомогою змінних, параметрів, рівнянь і нерівностей. Загальна кваліфікація математичних моделей, як правило, проводиться за такими ознаками: поведінки моделей у часі; видами вхідної інформації, параметрів і виразів, що становлять математичну модель; структурі математичної моделі; типу використовуваного математичного апарату [1].
Згідно з цією класифікацією математичні моделі бувають динамічними (час відіграє роль незалежної змінної, і поведінка системи змінюється в часі); статичними або усталеного стану (поведінку від часу не залежить); квазистатическим (поведінка системи змінюється від одного статичного стану до іншого згідно зовнішніх впливів). Елементами математичної моделі є змінні, параметри, зв'язку (математичні) та інформація. При цьому, якщо ці елементи досить точно встановлені і поведінку системи можна точно визначити, то модель - детермінована, в іншому випадку - стохастична. Якщо інформація та параметри є безперервними величинами, а математичні зв'язку стійкі, то модель безперервна, в іншому випадку - дискретна. Якщо параметри моделі фіксовані і не змінюються в процесі моделювання згідно поведінці об'єкта моделювання, то це модель з фіксованими параметрами, у противному випадку - модель зі змінними у часі чи просторі параметрами. Параметри є розподіленими, якщо є одна або кілька незалежних просторових змінних (ступенів свободи), а інші параметри і математичні зв'язку залежать від них. Математичні моделі з розподіленими параметрами найчастіше мають математичні зв'язку у вигляді диференціальних рівнянь, а моделі з зосередженими параметрами - у вигляді різницевих рівнянь. Якщо модель включає звичайні диференціальні рівняння (які мають місце в розподілених статичних моделях, в динамічних моделях з зосередженими параметрами) або диференціальні рівняння в приватних похідних (які мають місце в розподілених динамічних моделях з одного або більш незалежною змінної), то це ще не означає, що поставлена задача вирішена. Для вирішення необхідні додаткові умови: початкові - для динамічних проблем з похідними щодо часу, граничні - для проблем з похідними відносно просторових координат. Диференціальні рівняння, що представляють собою модель, звичайно зводяться до різницевих рівнянь, зручним для чисельного рішення на ЕОМ. У цьому випадку проблема зводиться до вирішення алгебраїчних рівнянь. Математична модель може бути складною і комплексною, якщо можна знайти елементарні підсистеми, складові її. Це дуже важливе питання, оскільки його рішення дозволяє значно спростити моделювання, наприклад, технологічних структур, особливо якщо модель можна представити у вигляді дерева або мережевої структури.
В даний час широко використовуються в дослідницькій практиці концептуальні моделі, які описують функціонування комунікаційних каналів між елементами, а перетворення інформації в елементах системи характеризується операторами або абстрактними функціями. Представлення системи у вигляді концептуальної моделі є першим кроком у пізнанні системи як множини з заданими на ньому відносинами. Конструктивність даного підходу пояснюється його орієнтацією на прагнення вирішувати приватні питання аналізу систем з позиції виконання глобального завдання - досягнення поставленої мети. Побудова концептуальної моделі найпростішої системи (для вирішення конкретних завдань буде потрібно перебудова моделі та її адаптація до приватних вимогам) здійснимо, обмежившись лише загальними положеннями і функціонально необхідними елементами. Допускаючи існування в системі чинника управління (як цілеспрямованого впливу на процеси в ній), необхідно розрізняти об'єкт управління, керуючу систему (у відповідності з базовою концепцією кібернетики). При цьому поділ системи на об'єкт і систему управління пов'язане з однією методологічною особливістю. Далеко не завжди система має локалізовану керуючу частину. Можливі ситуації рефлексії, коли об'єкт реагує на зміни в середовищі або всередині себе у відповідності з власними законами, наприклад, еволюційного розвитку. Відзначимо, що на основі концептуальних моделей у подальшому будують динамічні (математичні) моделі, які відрізняються тим, що закони перетворення інформації конкретизуються, набувають вигляду логічних, диференціальних, інтегральних, різницевих співвідношень або кінцевих алгоритмів. Тим самим структура системи, виявлена на етапі створення концептуальної моделі, наповнюється однозначним математичним змістом. Можна сказати, що концептуальна модель дозволяє проводити якісні дослідження, а введення динамічної моделі означає перехід до кількісних методів аналізу. При цьому при використанні методології моделювання в загальній формі містить два етапи. Перший пов'язаний з побудовою математичної моделі, другий - з аналізом отриманої моделі. Процес створення (і рішення) будь-якої математичної моделі є ітераційним і умовно включає наступні кроки:
1) постановку задачі моделювання відповідно до наміченого об'єкту моделювання, тобто розробку технічного завдання;
2) вибір методу побудови математичної моделі;
3) розробку чисельного алгоритму розв'язання отриманої моделі;
4) написання програми, що реалізує чисельний алгоритм, налагодження програми, контрольні розрахунки;
5) проведення розрахунків для отримання вихідних параметрів;
6) перевірку моделі на адекватність;
7) пошук нової моделі при значному розходженні розрахункових і експериментально отриманих параметрів і перехід до кроку 3.
Ці етапи тісно пов'язані між собою, і тому їх розчленування є до певної міри штучним. Так, математична модель звичайно будується з орієнтацією на передбачуваний метод розв'язання математичної задачі. З іншого боку, в процесі проведення математичного дослідження або інтерпретації рішення може знадобитися уточнити або навіть суттєво змінити математичну модель. Уміння правильно вибрати математичну модель знаходиться на межі науки і мистецтва [1]. Воно вимагає не тільки необхідних математичних і прикладних знань і досвіду, але також смаку і почуття пропорційності.
Напрямок подальшого розвитку концепції «модель-експеримент» пов'язане з введенням Самарським поняття «обчислювальний експеримент». Самарський розумів під обчислювальним експериментом таку організацію досліджень, при якій на основі математичних моделей вивчаються властивості об'єктів і явищ, програється їхню поведінку в різних умовах і на основі цього приймається рішення про досягнення мети експерименту. Широке застосування ЕОМ в математичному моделюванні, досить потужна теоретична та експериментальна база дозволяють говорити про обчислювальному експерименті як про нову технологію і методології в наукових та прикладних дослідженнях. Обчислювальний експеримент грає ту ж роль, що і звичайний експеримент при дослідженнях нових гіпотез (сучасна гіпотеза майже завжди має математичний опис, над яким можна виконувати експерименти).
Слід зазначити, що в рамках концепції моделювання, починаючи з кінця 60-х років, розвивається такий напрямок, як імітаційний аналіз складних процесів. Далі вводиться поняття «імітаційна модель», для якого існували різні трактування [2]:
1) під імітаційної моделлю розуміється математична модель у класичному змісті; 2) термін зберігається лише за тими моделями, в яких тим чи іншим способом розігруються випадкові впливу або сценарії; 3) припускають, що імітаційна модель відрізняється від звичайної математичної більш детальним описом, але критерій , за яким можна сказати, коли кінчається математична модель і починається імітаційна, не вводиться.
Слід зазначити в англійській мові - "simulation modeling" термін має цілком чіткий зміст, адже симуляція і моделювання не є синонімами, в російській перекладі терміну, як імітаційна модель - це наслідок некоректності перекладу. Будь-яка модель, в принципі, імітаційна, тому що вона імітує реальність. Тому як зауважив Адлер, поєднання слів імітація і моделювання, з точки зору здорового глузду, неприпустимо і є тавтологією. Проте з позиції етимології, напрошується висновок про те, що це словосполучення як термін визначає в теорії моделювання таку область, яка відноситься до отримання експериментальної інформації про складне об'єкті, яка не може бути отримана іншим шляхом, як експериментуючи з його моделлю на обчислювальної моделі. Важливою особливістю терміна є вимога повторюваності, бо один окремо взятий експеримент мало інформативний. Для дослідника представляють інтерес висновки, що носять характер статистичних показників, оформлених, може бути, навіть у вигляді графіків або таблиць, в яких кожному варіанту досліджуваних параметрів поставлені у відповідність певні середні значення з набором характеристик їх розподілу, без отримання залежності в аналітичному вигляді. Таким чином, термін «імітаційне моделювання" визначає обчислювальний експеримент проведення якого пов'язане з імітацією реально існуючого процесу як об'єкта дослідження. Експерт з допомогою цих моделей і серії спеціально організованих варіантних розрахунків отримує ті знання, без яких вибрати альтернативний варіант своєї стратегії він не може.
Подальшим розвитком концепції заснованої на понятті «імітаційна модель» є поняття «імітаційна система моделювання». Термін коректний, і з точки зору здорового глузду, і виявився зручним для позначення того об'єкта, який виникає, якщо, по-перше, відобразити математичну модель на сукупність програм, що забезпечують «належну» ступінь зручності при спілкуванні з машиною в процесі проведення експериментів. При цьому термін «система» безумовно є одним з найпоширеніших і використовуються в різних областях людської діяльності. Цей термін надмірно перевантажений і має різний сенс при різних обставинах і для різних людей. З метою підвищення практичної корисності система будь-якої природи описується з трьох точок зору: 1) функціональної; 2) морфологічної; 3) інформаційної [3].
З точки зору функціонального опису імітаційна система моделювання як об'єкт дослідження цікава перш за все результатом свого існування, місцем, яке вона займає серед інших об'єктів в оточуючому світі. Тому функціональний опис необхідно для того, щоб усвідомити важливість системи, визначити її місце, оцінити ставлення до інших систем. Функціональне опис має створити правильну орієнтацію у відношенні зовнішніх зв'язків системи, напрямів її можливої зміни.
Морфологічне опис має дати уявлення про будову системи. Воно не може бути вичерпним, глибина опису, рівень деталізації, тобто вибір елементів, всередину яких опис не проникає, визначаються призначенням опису. Морфологічний опис ієрархічно. Конкретизація морфології дається на стількох рівнях, скільки їх потрібно для створення уявлення про основні властивості системи. В ієрархії опису може існувати така щабель, де колишні описи, що застосовувалися на більш високих щаблях, стають непридатними і необхідно застосувати принципово новий спосіб опису. Вивчення морфології починається з елементного складу. Під елементом у даному випадку розуміється підсистема, всередину якої опис не проникає. Елементний склад може бути гомогенним (містити однотипні елементи), гетерогенним (містити різнотипні елементи) і змішаним. Імітаційна система моделювання являє собою об'єкт, що складається з наступних основних трьох частин:
1. Математичної моделі об'єкта дослідження разом з її програмною реалізацією для комп'ютера.
2. Сукупності спрощених моделей об'єкта або окремих його сторін і алгоритмів, що дозволяють вирішувати дослідницькі завдання.
3. Сукупність програм, що реалізують інтерфейс при спілкуванні з комп'ютером під час проведення імітаційних експериментів.
Важливою ознакою морфології є призначення (властивості) елементів. У більшості випадків об'єкти мають практично нескінченним числом властивостей, кожне з яких можна цілком осмислено вивчати, і, як наслідок, майже будь-який з цих об'єктів неможливо вивчити повністю. Це означає, що необхідно відібрати обмежену кількість характеристик, найкращим чином описують конкретний об'єкт як явище. Пізнання (відображення) різноманітних властивостей об'єкта пов'язано з отриманням інформації про ці властивості. При цьому важливо розуміння інформації як міри порядку, організованості, тобто інформації як характеристики структури системи.
Інформація - це впорядковане (через принцип тотожності та відмінності) відображення, що дозволяє якісно або кількісно охарактеризувати (розкрити) об'єктивні властивості як матеріальних, так і реалізованих духовних систем (де види впорядкованості - це структури і закони композиції). Конструктивне значення категорії системи в даному визначенні полягає в тому, що вона виступає засобом дослідження протиріч і закономірностей їх динаміки (еволюції) на різних рівнях - щодо істоти речей, з урахуванням таких їхніх сторін як організація та цілісність.
З метою вдосконалення структури прийняття рішень необхідно подальший розвиток концепції моделювання, заснованої на понятті «імітаційна модель» здійснюване через поняття «імітаційна система моделювання». Останній термін коректний, і з точки зору здорового глузду, і виявився зручним для позначення того об'єкта, який виникає, якщо, по-перше, відобразити математичну модель на сукупність програм, що забезпечують «належну» ступінь зручності при спілкуванні з машиною в процесі проведення обчислювальних експериментів . Обчислювальний експеримент - це такий вид діяльності (яка здійснюється з метою наукового пізнання та / або відкриття об'єктивних закономірностей), який визначає в теорії моделювання область отримання експериментальної інформації про складне об'єкті випробування, яка не може бути отримана іншим шляхом, як експериментуючи з моделлю об'єкта представленого у вигляді математичних відносин. Обчислювальний експеримент як система в свій склад включає (див. малюнок 1) людський і технічний фактори, сукупність методологічних засобів і процедур їх взаємодії. Іншими словами, технічний фактор як системи визначається, перш за все, залежністю будь-якого технологічного процесу від реалізує елемента даної системи (застосовувані засоби і предмети праці, методи, способи і прийоми взаємодії засобів і предметів праці). Нарешті, до реалізовує елементу технічного фактору моделюючої системи належить структура технологічного процесу, тобто його стадії, етапи, послідовність [4]. Важливість людського чинника цілком очевидна, так як техніка без людини, яка застосовує її на основі певних технологічних рішень, - це просто набір елементів і деталей. Тому, розглядаючи моделює систему, людина і техніка повинні розглядатися в якості єдиного функціонуючого цілого, причому провідна целеполагающая роль в цьому цілому належить людині. Це відноситься до реалізує системі, в якій засоби і предмети праці, хоча й залежать від технічних їх властивостей, але можливі технологічні їх застосування визначаються людиною [5, 6]. При цьому людиною намічається структура технологічного процесу з його стадіями, етапами, послідовністю. У ході обчислювального експерименту, який був водночас технологічним, здійснюються взаємодії людини і техніки по створенню як проміжного, так і кінцевого результату досліджень. При цьому необхідно усвідомлювати наявність специфіки експерименту як форми практичної діяльності, що полягає в тому, що експеримент висловлює активне ставлення людини до дійсності. Тому, з методологічної точки зору, обчислювальний експеримент слід розглядати як людино-машинну систему з технологічними засобами одержання вихідної інформації, необхідної для обслуговування фахівців у різних сферах людської діяльності.
Технологія відповідає на питання: «як і Вхід системи перетворюється в Вихід?». При цьому в якості «Входу» системи обрані людський фактор, безліч елементів експериментально-вимірювальної бази та об'єкт дослідження. «Виходом» із системи є інформація (головний продукт праці) про об'єкт дослідження, а технологія проведення обчислювального експерименту виступає в якості оператора перетворень "Входу" системи в її "Вихід". Системоутворюючими зв'язками оператора перетворень є власне процедури, програми і методики проведення експерименту на компонентах, характерних інформаційної технології. Елементи, що утворюють моделює середу, технологічно тісно взаємопов'язані, на основі єдиного системного використання математичних методів і технічних засобів, що утворюють розрахунково-логічну систему.
1. Математичної моделі об'єкта дослідження разом з її програмною реалізацією для комп'ютера.
2. Сукупності спрощених моделей об'єкта або окремих його сторін і алгоритмів, що дозволяють вирішувати дослідницькі завдання.
3. Сукупність програм, що реалізують інтерфейс при спілкуванні з комп'ютером під час проведення імітаційних експериментів.
Важливою ознакою морфології є призначення (властивості) елементів. У більшості випадків об'єкти мають практично нескінченним числом властивостей, кожне з яких можна цілком осмислено вивчати, і, як наслідок, майже будь-який з цих об'єктів неможливо вивчити повністю. Це означає, що необхідно відібрати обмежену кількість характеристик, найкращим чином описують конкретний об'єкт як явище. Пізнання (відображення) різноманітних властивостей об'єкта пов'язано з отриманням інформації про ці властивості. При цьому важливо розуміння інформації як міри порядку, організованості, тобто інформації як характеристики структури системи.
Інформація - це впорядковане (через принцип тотожності та відмінності) відображення, що дозволяє якісно або кількісно охарактеризувати (розкрити) об'єктивні властивості як матеріальних, так і реалізованих духовних систем (де види впорядкованості - це структури і закони композиції). Конструктивне значення категорії системи в даному визначенні полягає в тому, що вона виступає засобом дослідження протиріч і закономірностей їх динаміки (еволюції) на різних рівнях - щодо істоти речей, з урахуванням таких їхніх сторін як організація та цілісність.
З метою вдосконалення структури прийняття рішень необхідно подальший розвиток концепції моделювання, заснованої на понятті «імітаційна модель» здійснюване через поняття «імітаційна система моделювання». Останній термін коректний, і з точки зору здорового глузду, і виявився зручним для позначення того об'єкта, який виникає, якщо, по-перше, відобразити математичну модель на сукупність програм, що забезпечують «належну» ступінь зручності при спілкуванні з машиною в процесі проведення обчислювальних експериментів . Обчислювальний експеримент - це такий вид діяльності (яка здійснюється з метою наукового пізнання та / або відкриття об'єктивних закономірностей), який визначає в теорії моделювання область отримання експериментальної інформації про складне об'єкті випробування, яка не може бути отримана іншим шляхом, як експериментуючи з моделлю об'єкта представленого у вигляді математичних відносин. Обчислювальний експеримент як система в свій склад включає (див. малюнок 1) людський і технічний фактори, сукупність методологічних засобів і процедур їх взаємодії. Іншими словами, технічний фактор як системи визначається, перш за все, залежністю будь-якого технологічного процесу від реалізує елемента даної системи (застосовувані засоби і предмети праці, методи, способи і прийоми взаємодії засобів і предметів праці). Нарешті, до реалізовує елементу технічного фактору моделюючої системи належить структура технологічного процесу, тобто його стадії, етапи, послідовність [4]. Важливість людського чинника цілком очевидна, так як техніка без людини, яка застосовує її на основі певних технологічних рішень, - це просто набір елементів і деталей. Тому, розглядаючи моделює систему, людина і техніка повинні розглядатися в якості єдиного функціонуючого цілого, причому провідна целеполагающая роль в цьому цілому належить людині. Це відноситься до реалізує системі, в якій засоби і предмети праці, хоча й залежать від технічних їх властивостей, але можливі технологічні їх застосування визначаються людиною [5, 6]. При цьому людиною намічається структура технологічного процесу з його стадіями, етапами, послідовністю. У ході обчислювального експерименту, який був водночас технологічним, здійснюються взаємодії людини і техніки по створенню як проміжного, так і кінцевого результату досліджень. При цьому необхідно усвідомлювати наявність специфіки експерименту як форми практичної діяльності, що полягає в тому, що експеримент висловлює активне ставлення людини до дійсності. Тому, з методологічної точки зору, обчислювальний експеримент слід розглядати як людино-машинну систему з технологічними засобами одержання вихідної інформації, необхідної для обслуговування фахівців у різних сферах людської діяльності.
Технологія відповідає на питання: «як і Вхід системи перетворюється в Вихід?». При цьому в якості «Входу» системи обрані людський фактор, безліч елементів експериментально-вимірювальної бази та об'єкт дослідження. «Виходом» із системи є інформація (головний продукт праці) про об'єкт дослідження, а технологія проведення обчислювального експерименту виступає в якості оператора перетворень "Входу" системи в її "Вихід". Системоутворюючими зв'язками оператора перетворень є власне процедури, програми і методики проведення експерименту на компонентах, характерних інформаційної технології. Елементи, що утворюють моделює середу, технологічно тісно взаємопов'язані, на основі єдиного системного використання математичних методів і технічних засобів, що утворюють розрахунково-логічну систему.
Малюнок 1. Узагальнене уявлення обчислювального експерименту як системи
Вхід |
Людський фактор «імітаційної системи моделювання» |
Технологія як система |
Технологічний процес |
Реалізована система |
Реалізує система |
Структура процесу: стадії, етапи, послідовності |
Предмет праці і можливе їх застосування |
Засоби праці і можливе їх застосування |
Методи, способи, прийоми взаємодії засобів і предметів праці |
Кінцевий продукт |
Проміжний продукт |
Взаємозв'язок показників проміжного і кінцевого продукту |
Взаємозв'язок всіх елементів системи |
ВИХІД |
Технологія відповідає на питання: «як і Вхід системи перетворюється в Вихід?». При цьому в якості «Входу» системи обрані людський фактор, безліч елементів експериментально-вимірювальної бази та об'єкт дослідження. «Виходом» із системи є інформація (головний продукт праці) про об'єкт дослідження, а технологія проведення обчислювального експерименту виступає в якості оператора перетворень "Входу" системи в її "Вихід". Системоутворюючими зв'язками оператора перетворень є власне процедури, програми і методики проведення експерименту на компонентах, характерних інформаційної технології. Аналіз сутності оператора перетворень пов'язаний з дослідженням питань технології з позиції системного аналізу (тому що традиційна наука орієнтована на дослідження різних категорій явищ, а наука про системи вивчає різні класи відносин). Сутність технології розкривається технологічним середовищем (кошти, об'єкт дослідження і його модель, методи, способи, прийоми взаємодії середовища та об'єкта експерименту) і технологічним процесом. Технологічний процес, у загальному випадку послідовно включає наступні фази: технологічна підготовка експерименту, технологічний процес проведення обчислювального експерименту, технологічний процес обробки та аналізу результатів випробувань, вироблення рішень [6].
Розглядаючи технологію як систему, призначену для проведення обчислювального експерименту, необхідно відзначити, що орієнтація на технологічний аспект, сприяла виділенню серед компонентів апарату управління і моделюючого середовища (див. малюнок 2).
Елементи, що утворюють моделює середу, технологічно тісно взаємопов'язані, на основі єдиного системного використання математичних методів і технічних засобів. Реалізація рішення функціональних завдань управління, сукупність яких складає так звану, функціональну частину діяльності об'єкта як системи. Склад, порядок і принципи взаємодії функціональних підсистем, задач і їх комплексів встановлюються виходячи і з урахуванням досягнення що стоїть перед дослідником мети. Основними принципами декомпозиції - виділення самостійних функціональних підсистем комплексів завдань - є: відносна самостійність кожної з них, тобто наявність конкретного об'єкта управління, наявність відповідного набору функцій і функціональних завдань з чітко вираженою локальної метою функціонування; мінімізація складу включених у підсистему елементів; наявність одного або кількох локальних критеріїв, що сприяють оптимізації режиму роботи підсистеми і узгоджуються з глобальним критерієм оптимізації функціонування системи в цілому.
Моделююча середовище (у рамках якої реалізується інформаційна модель), що формалізують процеси обробки даних в рамках комп'ютерних технологій, замикає через себе прямі і зворотні інформаційні зв'язки між об'єктом дослідження і апаратом управління, а також вводять в систему і виводять з неї зовнішні інформаційні потоки. Функціонально структура моделюючого середовища забезпечує: збір і реєстрацію даних, підготовку інформаційних масивів; обробку, накопичення і зберігання даних; побудова імітаційної моделі; формування результатної інформації; передачу даних від джерел виникнення до місця обробки, а результатів (розрахунків) - до споживачів інформації для прийняття управлінських рішень.
Компоненти моделюючого середовища представлені: підсистемою забезпечення і підсистемою технологічного процесу. Технологічне забезпечення складається з підсистем, що автоматизують інформаційне обслуговування користувачів, рішення задач із застосуванням ЕОМ та інших технічних засобів управління у встановлених режимах роботи. Елементи підсистеми технологічного процесу по складу повинно бути однорідне. Однорідність дозволяє реалізувати принцип сумісності систем у процесі їх функціонування.
Малюнок 2. Інформаційна технологія як складова оператора перетворень
SHAPE \ * MERGEFORMAT
Підсистема забезпечення, як правило, до свого складу входять такі види забезпечення: інформаційне, лінгвістичне, технічне, програмне, математичне, правове, організаційне та ергономічне. Інформаційне забезпечення (ІС) являє собою сукупність проектних рішень за обсягами, розміщенню, формам організації інформації, що циркулює в моделюючої середовищі. Воно включає в себе сукупність показників, довідкових даних, класифікаторів та кодифікаторів інформації, уніфіковані системи документації, спеціально організовані для автоматичного обслуговування, масиви інформації на відповідних носіях, а також персонал, що забезпечує надійність зберігання, своєчасність і якість технології обробки інформації.
Лінгвістичне забезпечення об'єднує сукупність мовних засобів для формалізації природної мови, побудови і поєднання інформаційних одиниць у ході спілкування дослідників із засобами обчислювальної техніки. За допомогою лінгвістичного забезпечення здійснюється спілкування людини з машиною. Лінгвістичне забезпечення включає інформаційні мови для опису структурних одиниць інформаційної бази (документів, показників, реквізитів тощо); мови управління та маніпулювання даними інформаційної бази; мовні засоби інформаційно-пошукових систем; мовні засоби автоматизації проектування; діалогові мови спеціального призначення та інші мови; систему термінів і визначень, які у процесі розробки та функціонування автоматизованих систем управління.
Технічне забезпечення являє собою комплекс технічних засобів (збору, реєстрації, передачі, обробки, відображення, розмноження інформації), що забезпечують роботу моделюючого комплексу. Центральне місце серед всіх технічних засобів займає ПЕОМ. Структурними елементами технічного забезпечення поряд з технічними засобами є також методичні і керівні матеріали, технічна документація та обслуговує ці технічні засоби персонал.
Програмне забезпечення включає сукупність програм, що реалізують функції і завдання обчислювального експерименту і забезпечують сталу роботу комплексів технічних засобів. До складу програмного забезпечення входять загальносистемні та спеціальні програми, а також інструктивно-методичні матеріали щодо застосування засобів програмного забезпечення і персонал, який займається його розробкою та супроводом на весь період життєвого циклу моделюючого середовища.
До общесистемному програмного забезпечення належать програми, розраховані на широке коло користувачів і призначені для організації обчислювального процесу і рішень часто зустрічаються задач обробки інформації. Вони дозволяють розширити функціональні можливості ЕОМ, автоматизувати планування черговості обчислювальних робіт, здійснювати контроль і управління процесом обробки даних, а також автоматизувати роботу програмістів. Спеціальне програмне забезпечення являє собою сукупність програм, що розробляються при створенні моделюючого комплексу конкретного функціонального призначення. Воно включає пакети прикладних програм, що здійснюють організацію даних і їх обробку при вирішенні функціональних завдань.
Математичне забезпечення - це сукупність математичних методів, моделей і алгоритмів обробки інформації, використовуваних при вирішенні функціональних завдань. Математичне забезпечення може бути представлено, як стандартними пакетами, так і розроблятися під спеціальні завдання. Технічна документація з цього виду забезпечення містить опис завдань, завдання з алгоритмізації, математичні моделі задач, текстові та контрольні приклади їх вирішення. Персонал складають фахівці з організації управління об'єктом дослідження, постановники задач дослідження, фахівці з обчислювальним методам.
Організаційне забезпечення являє собою комплекс документів, що регламентують діяльність, як персоналу, так і дослідників в умовах функціонування. Організаційне забезпечення реалізується в різних методичних і керівних матеріалах за стадіями розробки, впровадження та експлуатації моделюючих комплексів, зокрема, при проведенні передпроектного обстеження, формування технічного завдання на проектування та техніко-економічного обгрунтування, розробки проектних рішень у процесі проектування, виборі автоматизуються завдань, типових проектних рішень і прикладних програм, впровадження системи в експлуатацію.
Правове забезпечення являє собою сукупність правових норм, що регламентують правовідносини при створенні та впровадженні моделюючого комплексу. Правове забезпечення на етапі розробки включає нормативні акти, пов'язані з договірними відносинами розроблювача і замовника в процесі створення моделюючого комплексу, з правовим регулюванням різних відхилень у ході цього процесу, а також зумовлені необхідністю забезпечення процесу розробки комплексу різними видами ресурсів. Правове забезпечення на етапі функціонування комплексу включає визначення їх статусу в конкретних галузях державного управління, правове становище про компетенцію ланок комплексу та організації їх діяльності, права, обов'язки і відповідальність персоналу, порядок створення і використання інформації за результатами обчислювального експерименту, процедури її реєстрації, збору, зберігання, передачі і обробки, порядок придбання та використання електронно-обчислювальної техніки та інших технічних засобів, порядок створення та використання математичного та програмного забезпечення.
Ергономічне забезпечення як сукупність методів і засобів, використовуваних на різних етапах розробки та функціонування моделюючого комплексу, призначене для створення оптимальних умов високоефективної і безпомилкової діяльності людини при проведенні обчислювального експерименту, для її якнайшвидшого освоєння. До складу ергономічного забезпечення входять: комплекс різної документації, що містить ергономічні вимоги до робочих місць, інформаційним моделям, умов діяльності персоналу, а також набір найбільш доцільних способів реалізації цих вимог та здійснення ергономічної експертизи рівня їх реалізації; комплекс методів, учбово-методичної документації та технічних засобів, що забезпечують обгрунтування формулювання вимог до рівня підготовки персоналу, а також формування системи відбору та підготовки персоналу; комплекс методів і методик, що забезпечують високу ефективність діяльності людини на робочому місці.
Розглядаючи технологію як елемент системи прийняття рішень, призначений для проведення обчислювального експерименту, необхідно відзначити, що головна відмітна особливість технології полягає в тому, що до складу як реалізувати, який так і реалізує підсистеми входить моделююче середовище, відображена на інформаційний простір. У реалізує підсистемі інформація про моделюючої середовищі виступає в ролі засобів (математичного забезпечення; програмно реалізованих методики і програми випробувань; інформаційного, програмного, лінгвістичного та ергономічного забезпечення) і головного предмета праці (складний і розгалужений процес переробки інформації найрізноманітнішого виду, форми та змісту) , а модель об'єкта досліджень виступає в ролі сировини.
Список використаної літератури
1. Блехман І. І., Мишкіс А. Д., Пановко Я. Г. Механіка і прикладна математика. - М.: Наука, 1990. - 360 с.
2. Миронов В.М. Макропроектірованіе автоматизованих виробничих систем. - М.: Машинобудування, 1991.
3. Тихомиров В.А. Моделі та методи стратегічного управління складними соціально-економічними і технологічними системами: Монографія. - К.: ВУ ППО, 2003.
4. Войчінскій А.М., Лебедєв О.Т., Юделевич М.А. Організаційно-технологічний базис і науково-технічний прогрес. -М.: Вища школа, 1991.
5. Організація, планування і управління авіаційними науково-виробничими організаціями. -М.: Машинобудування, 1985.
6. Тихомиров В.А. Наукові основи та організація теоретико-експериментальної оцінки якості РСЗВ на етапах життєвого циклу. Докторська дисертація - С - Пб: БГТУ, 1996.
Розглядаючи технологію як систему, призначену для проведення обчислювального експерименту, необхідно відзначити, що орієнтація на технологічний аспект, сприяла виділенню серед компонентів апарату управління і моделюючого середовища (див. малюнок 2).
Елементи, що утворюють моделює середу, технологічно тісно взаємопов'язані, на основі єдиного системного використання математичних методів і технічних засобів. Реалізація рішення функціональних завдань управління, сукупність яких складає так звану, функціональну частину діяльності об'єкта як системи. Склад, порядок і принципи взаємодії функціональних підсистем, задач і їх комплексів встановлюються виходячи і з урахуванням досягнення що стоїть перед дослідником мети. Основними принципами декомпозиції - виділення самостійних функціональних підсистем комплексів завдань - є: відносна самостійність кожної з них, тобто наявність конкретного об'єкта управління, наявність відповідного набору функцій і функціональних завдань з чітко вираженою локальної метою функціонування; мінімізація складу включених у підсистему елементів; наявність одного або кількох локальних критеріїв, що сприяють оптимізації режиму роботи підсистеми і узгоджуються з глобальним критерієм оптимізації функціонування системи в цілому.
Моделююча середовище (у рамках якої реалізується інформаційна модель), що формалізують процеси обробки даних в рамках комп'ютерних технологій, замикає через себе прямі і зворотні інформаційні зв'язки між об'єктом дослідження і апаратом управління, а також вводять в систему і виводять з неї зовнішні інформаційні потоки. Функціонально структура моделюючого середовища забезпечує: збір і реєстрацію даних, підготовку інформаційних масивів; обробку, накопичення і зберігання даних; побудова імітаційної моделі; формування результатної інформації; передачу даних від джерел виникнення до місця обробки, а результатів (розрахунків) - до споживачів інформації для прийняття управлінських рішень.
Компоненти моделюючого середовища представлені: підсистемою забезпечення і підсистемою технологічного процесу. Технологічне забезпечення складається з підсистем, що автоматизують інформаційне обслуговування користувачів, рішення задач із застосуванням ЕОМ та інших технічних засобів управління у встановлених режимах роботи. Елементи підсистеми технологічного процесу по складу повинно бути однорідне. Однорідність дозволяє реалізувати принцип сумісності систем у процесі їх функціонування.
Малюнок 2. Інформаційна технологія як складова оператора перетворень
SHAPE \ * MERGEFORMAT
Зовнішнє середовище |
Інформаційні потоки (Зовнішні інформаційні зв'язки) |
Компоненти інформаційної технології як елементи оператора перетворення |
Моделююче середовище |
Технічне Організаційне Математичне Програмне Лінгвістичне Інформаційне Ергономічне Правове |
Види забезпечення |
Накопичення та зберігання даних |
Формування результатної інформації |
Обробка даних |
Підготовка вхідних масивів |
Збір і реєстрація даних |
Передача даних |
Апарат управління й реалізуються нею функції |
Інформаційні потоки (внутрішньосистемні інформаційні зв'язки) |
Об'єкт досліджень- ня |
Технологічний процес |
Потоки матеріальних, енергетичних та інших ресурсів |
Підсистема забезпечення, як правило, до свого складу входять такі види забезпечення: інформаційне, лінгвістичне, технічне, програмне, математичне, правове, організаційне та ергономічне. Інформаційне забезпечення (ІС) являє собою сукупність проектних рішень за обсягами, розміщенню, формам організації інформації, що циркулює в моделюючої середовищі. Воно включає в себе сукупність показників, довідкових даних, класифікаторів та кодифікаторів інформації, уніфіковані системи документації, спеціально організовані для автоматичного обслуговування, масиви інформації на відповідних носіях, а також персонал, що забезпечує надійність зберігання, своєчасність і якість технології обробки інформації.
Лінгвістичне забезпечення об'єднує сукупність мовних засобів для формалізації природної мови, побудови і поєднання інформаційних одиниць у ході спілкування дослідників із засобами обчислювальної техніки. За допомогою лінгвістичного забезпечення здійснюється спілкування людини з машиною. Лінгвістичне забезпечення включає інформаційні мови для опису структурних одиниць інформаційної бази (документів, показників, реквізитів тощо); мови управління та маніпулювання даними інформаційної бази; мовні засоби інформаційно-пошукових систем; мовні засоби автоматизації проектування; діалогові мови спеціального призначення та інші мови; систему термінів і визначень, які у процесі розробки та функціонування автоматизованих систем управління.
Технічне забезпечення являє собою комплекс технічних засобів (збору, реєстрації, передачі, обробки, відображення, розмноження інформації), що забезпечують роботу моделюючого комплексу. Центральне місце серед всіх технічних засобів займає ПЕОМ. Структурними елементами технічного забезпечення поряд з технічними засобами є також методичні і керівні матеріали, технічна документація та обслуговує ці технічні засоби персонал.
Програмне забезпечення включає сукупність програм, що реалізують функції і завдання обчислювального експерименту і забезпечують сталу роботу комплексів технічних засобів. До складу програмного забезпечення входять загальносистемні та спеціальні програми, а також інструктивно-методичні матеріали щодо застосування засобів програмного забезпечення і персонал, який займається його розробкою та супроводом на весь період життєвого циклу моделюючого середовища.
До общесистемному програмного забезпечення належать програми, розраховані на широке коло користувачів і призначені для організації обчислювального процесу і рішень часто зустрічаються задач обробки інформації. Вони дозволяють розширити функціональні можливості ЕОМ, автоматизувати планування черговості обчислювальних робіт, здійснювати контроль і управління процесом обробки даних, а також автоматизувати роботу програмістів. Спеціальне програмне забезпечення являє собою сукупність програм, що розробляються при створенні моделюючого комплексу конкретного функціонального призначення. Воно включає пакети прикладних програм, що здійснюють організацію даних і їх обробку при вирішенні функціональних завдань.
Математичне забезпечення - це сукупність математичних методів, моделей і алгоритмів обробки інформації, використовуваних при вирішенні функціональних завдань. Математичне забезпечення може бути представлено, як стандартними пакетами, так і розроблятися під спеціальні завдання. Технічна документація з цього виду забезпечення містить опис завдань, завдання з алгоритмізації, математичні моделі задач, текстові та контрольні приклади їх вирішення. Персонал складають фахівці з організації управління об'єктом дослідження, постановники задач дослідження, фахівці з обчислювальним методам.
Організаційне забезпечення являє собою комплекс документів, що регламентують діяльність, як персоналу, так і дослідників в умовах функціонування. Організаційне забезпечення реалізується в різних методичних і керівних матеріалах за стадіями розробки, впровадження та експлуатації моделюючих комплексів, зокрема, при проведенні передпроектного обстеження, формування технічного завдання на проектування та техніко-економічного обгрунтування, розробки проектних рішень у процесі проектування, виборі автоматизуються завдань, типових проектних рішень і прикладних програм, впровадження системи в експлуатацію.
Правове забезпечення являє собою сукупність правових норм, що регламентують правовідносини при створенні та впровадженні моделюючого комплексу. Правове забезпечення на етапі розробки включає нормативні акти, пов'язані з договірними відносинами розроблювача і замовника в процесі створення моделюючого комплексу, з правовим регулюванням різних відхилень у ході цього процесу, а також зумовлені необхідністю забезпечення процесу розробки комплексу різними видами ресурсів. Правове забезпечення на етапі функціонування комплексу включає визначення їх статусу в конкретних галузях державного управління, правове становище про компетенцію ланок комплексу та організації їх діяльності, права, обов'язки і відповідальність персоналу, порядок створення і використання інформації за результатами обчислювального експерименту, процедури її реєстрації, збору, зберігання, передачі і обробки, порядок придбання та використання електронно-обчислювальної техніки та інших технічних засобів, порядок створення та використання математичного та програмного забезпечення.
Ергономічне забезпечення як сукупність методів і засобів, використовуваних на різних етапах розробки та функціонування моделюючого комплексу, призначене для створення оптимальних умов високоефективної і безпомилкової діяльності людини при проведенні обчислювального експерименту, для її якнайшвидшого освоєння. До складу ергономічного забезпечення входять: комплекс різної документації, що містить ергономічні вимоги до робочих місць, інформаційним моделям, умов діяльності персоналу, а також набір найбільш доцільних способів реалізації цих вимог та здійснення ергономічної експертизи рівня їх реалізації; комплекс методів, учбово-методичної документації та технічних засобів, що забезпечують обгрунтування формулювання вимог до рівня підготовки персоналу, а також формування системи відбору та підготовки персоналу; комплекс методів і методик, що забезпечують високу ефективність діяльності людини на робочому місці.
Розглядаючи технологію як елемент системи прийняття рішень, призначений для проведення обчислювального експерименту, необхідно відзначити, що головна відмітна особливість технології полягає в тому, що до складу як реалізувати, який так і реалізує підсистеми входить моделююче середовище, відображена на інформаційний простір. У реалізує підсистемі інформація про моделюючої середовищі виступає в ролі засобів (математичного забезпечення; програмно реалізованих методики і програми випробувань; інформаційного, програмного, лінгвістичного та ергономічного забезпечення) і головного предмета праці (складний і розгалужений процес переробки інформації найрізноманітнішого виду, форми та змісту) , а модель об'єкта досліджень виступає в ролі сировини.
Список використаної літератури
1. Блехман І. І., Мишкіс А. Д., Пановко Я. Г. Механіка і прикладна математика. - М.: Наука, 1990. - 360 с.
2. Миронов В.М. Макропроектірованіе автоматизованих виробничих систем. - М.: Машинобудування, 1991.
3. Тихомиров В.А. Моделі та методи стратегічного управління складними соціально-економічними і технологічними системами: Монографія. - К.: ВУ ППО, 2003.
4. Войчінскій А.М., Лебедєв О.Т., Юделевич М.А. Організаційно-технологічний базис і науково-технічний прогрес. -М.: Вища школа, 1991.
5. Організація, планування і управління авіаційними науково-виробничими організаціями. -М.: Машинобудування, 1985.
6. Тихомиров В.А. Наукові основи та організація теоретико-експериментальної оцінки якості РСЗВ на етапах життєвого циклу. Докторська дисертація - С - Пб: БГТУ, 1996.