Моделювання систем управління

[ виправити ] текст може містити помилки, будь ласка перевіряйте перш ніж використовувати.

скачати

Зміст.
Введення.
1. Основні принципи моделювання систем управління.
1.1. Принципи системного підходу в моделюванні систем управління.
1.2. Підходи до дослідження систем управління.
1.3. Стадії розробки моделей.
2. Загальна характеристика проблеми моделювання систем управління.
2.1. Цілі моделювання систем управління.
3. Класифікація видів моделювання систем.
Висновок.
Список літератури.

1.1. ВСТУП
У цій роботі за темою "Застосування моделювання при дослідженні систем управління" я спробую розкрити основні методи і принципи моделювання в розрізі дослідження систем управління.
Моделювання (у широкому сенсі) є основним методом досліджень у всіх галузях знань і науково обгрунтованим методом оцінок характеристик складних систем, що використовуються для прийняття рішень у різних сферах інженерної діяльності. Існуючі та проектовані системи можна ефективно досліджувати за допомогою математичних моделей (аналітичних та імітаційних), що реалізуються на сучасних ЕОМ, які в цьому випадку виступають в якості інструменту експериментатора з моделлю системи.
В даний час не можна назвати галузь людської діяльності, в якій у тій чи іншій мірі не використовувалися б методи моделювання. Особливо це відноситься до сфери управління різними системами, де основними є процеси прийняття рішень на основі одержуваної інформації. Зупинимося на філософських аспектах моделювання, а точніше загальної теорії моделювання.
Методологічна основа моделювання. Все те, на що спрямована людська діяльність, називається об'єктом (лат. objection - предмет). Вироблення методології спрямована на впорядкування отримання та обробки інформації про об'єкти, які існують поза нашою свідомістю і взаємодіють між собою і зовнішнім середовищем.
У наукових дослідженнях велику роль відіграють гіпотези, тобто певні передбачення, що грунтуються на невеликій кількості досвідчених даних, спостережень, здогадів. Швидка і повна перевірка висунутих гіпотез може бути проведена в ході спеціально поставленого експерименту. При формулюванні і перевірці правильності гіпотез велике значення як метод судження має аналогія.
Узагальнено моделювання можна визначити як метод опосередкованого пізнання, при якому досліджуваний об'єкт-оригінал знаходиться в деякому відповідно з іншим об'єктом-моделлю, причому модель здатна в тому чи іншому відношенні заміщати оригінал на деяких стадіях пізнавального процесу. Стадії пізнання, на яких відбувається така заміна, а також форми відповідності моделі і оригіналу можуть бути різними:
1) моделювання як пізнавальний процес, що містить переробку інформації, що надходить із зовнішнього середовища, про події у ній явища, в результаті чого в свідомості з'являються образи, що відповідають об'єктам;
2) моделювання, що полягає в побудові деякої системи-моделі (другої системи), пов'язаної певними співвідношеннями подоби з системою-оригіналом (першою системою), причому в цьому випадку відображення однієї системи в іншу є засобом виявлення залежностей між двома системами, відображеними у співвідношеннях подоби , а не результатом безпосереднього вивчення інформації, що надходить.

1. ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ ТЕОРІЇ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ
Моделювання починається з формування предмета досліджень - системи понять, що відбиває істотні для моделювання характеристики об'єкта. Це завдання є досить складною, що підтверджується різної інтерпретацією в науково-технічній літературі таких фундаментальних понять, як система, модель, моделювання. Подібна неоднозначність не говорить про помилковість одних і правильності інших термінів, а відображає залежність предмета досліджень (моделювання) як від розглянутого об'єкта, так і від цілей дослідника. Відмінною особливістю моделювання складних систем є його багатофункціональність і різноманіття способів використання; воно стає невід'ємною частиною всього життєвого циклу системи. Пояснюється це в першу чергу технологічністю моделей, реалізованих на базі засобів обчислювальної техніки: досить високою швидкістю отримання результатів моделювання та їх порівняно невисокою собівартістю.
1.1. Принципи системного підходу в моделюванні систем.
В даний час при аналізі і синтезі складних (великих) систем отримав розвиток системний підхід, який відрізняється від класичного (або індуктивного) підходу. Останній розглядає систему шляхом переходу від приватного до загального і синтезує (конструює) систему шляхом злиття її компонент, що розробляються роздільно. На відміну від цього системний підхід передбачає послідовний перехід від загального до приватного, коли в основі розгляду лежить мета, причому досліджуваний об'єкт виділяється з навколишнього середовища.
Об'єкт моделювання. Фахівці з проектування і експлуатації складних систем мають справу з системами управління різних рівнів, що володіють загальною властивістю - прагненням досягти певної мети. Цю особливість врахуємо в наступних визначеннях системи. Система S - цілеспрямоване безліч! взаємопов'язаних елементів будь-якої природи. Зовнішнє середовище Е-безліч існуючих поза системою елементів будь-якої природи, що впливають на систему або перебувають під її впливом. '
Залежно від мети дослідження можуть розглядатися різні співвідношення між самим об'єктом S і зовнішнім середовищем Є. Таким чином, в залежності від рівня, на якому знаходиться спостерігач, об'єкт дослідження може виділятися по-різному і можуть мати місце різні взаємодії цього об'єкта з зовнішнім середовищем.
З розвитком науки і техніки сам об'єкт безперервно ускладнюється, і вже зараз говорять про об'єкт дослідження як про деяку складній системі, яка складається з різних компонент, взаємозалежних один з одним. Тому, розглядаючи системний підхід як основу для побудови великих систем і як базу створення методики їх аналізу і синтезу, перш за все необхідно визначити саме поняття системного підходу.
Системний підхід - це елемент вчення про загальні закони розвитку природи і один з виразів діалектичного вчення. Можна навести різні визначення системного підходу, але найбільш правильним є те, що дозволяє оцінити пізнавальну сутність цього підходу при такому методі дослідження систем, як моделювання. Тому дуже важливі виділення самої системи S і зовнішнього середовища Е з об'єктивно існуючої реальності та опис системи виходячи з загальносистемних позицій.
При системному підході до моделювання систем необхідно насамперед чітко визначити мету моделювання. Оскільки неможливо повністю змоделювати реально функціонуючу систему (систему-оригінал, або першу систему), створюється модель (система-модель, або друга система) під поставлену проблему. Таким чином, стосовно до питань моделювання мета виникає з необхідних задач моделювання, що дозволяє підійти до вибору критерію та оцінити, які елементи увійдуть в створювану модель М. Тому необхідно мати критерій відбору окремих елементів в створювану модель.
1.2. Підходи до дослідження систем.
Важливим для системного підходу є визначення структури системи - сукупності зв'язків між елементами системи, що відображають їх взаємодія. Структура системи може вивчатися ззовні з точки зору складу окремих підсистем і відносин між ними, а також зсередини, коли аналізуються окремі властивості, що дозволяють системі досягати заданої мети, тобто коли вивчаються функції системи. Відповідно до цього намітився ряд підходів до дослідження структури системи з її властивостями, до яких слід насамперед віднести структурний і функціональний.
При структурному підході виявляються склад виділених елементів системи S і зв'язку між ними. Сукупність елементів і зв'язків між ними дозволяє судити про структуру системи. Остання в залежності від мети дослідження може бути описана на різних рівнях розгляду. Найбільш загальний опис структури - це такий топологічний опис, що дозволяє визначити в найзагальніших поняттях складові частини системи і добре формализуемой на базі теорії графів.
Менш загальним є функціональний опис, коли розглядаються окремі функції, тобто алгоритми поведінки системи, і реалізується функціональний підхід, що оцінює функції, які виконує система, причому під функцією розуміється властивість, що приводить до досягнення мети. Оскільки функція відображає властивість, а властивість відображає взаємодію системи S з зовнішнім середовищем Е, то властивості можуть бути виражені у вигляді або деяких характеристик елементів S iV) і підсистем Si системи, або системи S в цілому.
При наявності деякого еталона порівняння можна ввести кількісні та якісні характеристики систем. Для кількісної характеристики вводяться числа, виражають відносини між даною характеристикою і еталоном. Якісні характеристики системи знаходяться, наприклад, за допомогою методу експертних оцінок.
Прояв функцій системи в часі S (t), тобто функціонування системи, означає перехід системи з одного стану в інший, тобто рух у просторі станів Z. При експлуатації системи S вельми важлива якість її функціонування, обумовлений показником ефективності і є значенням критерію оцінки ефективності. Існують різні підходи до вибору критеріїв оцінки ефективності. Система S може оцінюватися або сукупністю часткових критеріїв, або деяким загальним інтегральним критерієм.
Слід зазначити, що створювана модель М з точки зору системного підходу також є системою, тобто S '= S' (M), і може розглядатися стосовно до зовнішнього середовища Є. Найбільш прості за поданням моделі, в яких зберігається пряма аналогія явища. Застосовують також моделі, в яких немає прямої аналогії, а зберігаються лише закони і загальні закономірності поведінки елементів системи S. Правильне розуміння взаємозв'язків як всередині самої моделі М, так і взаємодії її із зовнішнім середовищем Е в значній мірі визначається тим, на якому рівні перебуває спостерігач.
Простий підхід до вивчення взаємозв'язків між окремими частинами моделі передбачає розгляд їх як відображення зв'язків між окремими підсистемами об'єкта. Такий класичний підхід може бути використаний при створенні досить простих моделей. Процес синтезу моделі М на основі класичного (індуктивного) підходу представлений на рис. 1.1, а. Реальний об'єкт, що підлягає моделюванню, розбивається на окремі підсистеми, тобто вибираються вихідні дані Д для моделювання і ставляться цілі Ц, що відображають окремі сторони процесу моделювання. За окремої сукупності вихідних даних Д ставиться мета моделювання окремої сторони функціонування системи, на базі цієї мети формується деяка компонента До майбутньої моделі. Сукупність компонент об'єднується в модель М.
Таким чином, розробка моделі М на базі класичного підходу означає підсумовування окремих компонент в єдину модель, причому кожна з компонент вирішує свої власні завдання і ізольована від інших частин моделі. Тому класичний підхід може бути використаний для реалізації порівняно простих моделей, у яких можливе розділення і взаємно незалежний розгляд окремих сторін функціонування реального об'єкта. Для моделі складного об'єкта така розпорошеність вирішуваних завдань неприпустима, оскільки призводить до значних витрат ресурсів при реалізації моделі на базі конкретних програмно-технічних засобів. Можна відзначити дві відмінні боку класичного підходу: спостерігається рух від приватного до загального, створювана модель (система) утворюється шляхом підсумовування окремих її компонент і не враховується виникнення нового системного ефекту.
З ускладненням об'єктів моделювання виникла необхідність спостереження їх з більш високого рівня. У цьому випадку спостерігач (розробник) розглядає дану систему S як деяку підсистему якийсь метасістеми, тобто системи більш високого рангу, і змушений перейти на позиції нового системного підходу, який дозволить йому побудувати не тільки досліджувану систему, вирішальну сукупність завдань, але і створювати систему, що є складовою частиною метасистеми.
Системний підхід отримав застосування в системотехніці у зв'язку з необхідністю дослідження великих реальних систем, коли позначилася недостатність, а іноді помилковість прийняття будь-яких приватних рішень. На виникнення системного підходу вплинули збільшення кількості вихідних даних при розробці, необхідність врахування складних стохастичних зв'язків у системі і впливів зовнішнього середовища Є. Все це змусило дослідників вивчати складний об'єкт не ізольовано, а у взаємодії з зовнішнім середовищем, а також в сукупності з іншими системами деякої метасістеми.
Системний підхід дозволяє вирішити проблему побудови складної системи з урахуванням всіх факторів і можливостей, пропорції-1 овальних їх значимості, на всіх етапах дослідження системи 5 "і побудови моделі М '. Системний підхід означає, що кожна система S є інтегрованим цілим навіть тоді, коли вона складається з окремих роз'єднаних підсистем. Таким чином, в основі системного підходу лежить розгляд системи як інтегрованого цілого, причому це розгляд при розробці починається з головного - формулювання мети функціонування. На основі вихідних даних Д, що відомі з аналізу зовнішньої системи, тих обмежень, які накладаються на систему зверху або виходячи з можливостей її реалізації, і на основі мети функціонування формулюються вихідні вимоги Т до моделі системи S. На базі цих вимог формуються орієнтовно деякі підсистеми П, елементи Е і здійснюється найбільш складний етап синтезу - ви-<бор У складових системи, для чого використовуються спеціальні критерії вибору КВ.
При моделюванні необхідно забезпечити максимальну ефективність моделі системи, яка визначається як деяка різниця між якимись показниками результатів, отриманих у результаті експлуатації моделі, і тими витратами, які були вкладені у її розробку і створення.

1.3. Стадії розробки моделей.
На базі системного підходу може бути запропонована і деяка послідовність розробки моделей, коли виділяють дві основні стадії проектування: макропроектірованіе і мікропроектірованіе.
На стадії макропроектірованіе на основі даних про реальну системі S і зовнішньому середовищі Е будується модель зовнішнього середовища, виявляються ресурси та обмеження для побудови моделі системи, вибирається модель системи та критерії, що дозволяють оцінити адекватність моделі М реальної системи S. Побудувавши модель системи та модель зовнішнього середовища, на основі критерію ефективності функціонування системи в процесі моделювання вибирають оптимальну стратегію управління, що дозволяє реалізувати можливості моделі з відтворення окремих сторін функціонування реальної системи S.
Стадія мікропроектірованія в значній мірі залежить від конкретного типу обраної моделі. У разі імітаційної моделі необхідно забезпечити створення інформаційного, математичного, технічного та програмного забезпечення системи моделювання. На цій стадії можна встановити основні характеристики створеної моделі, оцінити час роботи з нею та витрати ресурсів для отримання заданого якості відповідності моделі процесу функціонування системи S.
Незалежно від типу використовуваної моделі М при її побудові необхідно керуватися рядом принципів системного підходу: 1) пропорційно-послідовне просування по етапах і напрямах створення моделі; 2) узгодження інформаційних, ресурсних, надійностних та інших характеристик; 3) правильне співвідношення окремих рівнів ієрархії в системі моделювання; 4) цілісність окремих відокремлених стадій побудови моделі.
Модель М повинна відповідати заданої мети її створення, тому окремі частини повинні компонуватися взаємно, виходячи з єдиної системної завдання. Мета може бути сформульована якісно, ​​тоді вона буде мати більшу змістовністю і тривалий час може відображати об'єктивні можливості даної системи моделювання. При кількісній формулюванні мети виникає цільова функція, яка точно відображає найбільш істотні фактори, що впливають на досягнення мети.
Побудова моделі відноситься до числа системних завдань, при вирішенні яких синтезують рішення на базі величезного числа вихідних даних, на основі пропозицій великих колективів фахівців. Використання системного підходу в цих умовах дозволяє не тільки побудувати модель реального об'єкта, але і на базі цієї моделі вибрати необхідну кількість керуючої інформації в реальній системі, оцінити показники її функціонування і тим самим на базі моделювання знайти найбільш ефективний варіант побудови і вигідний режим функціонування реальної системи S.
2. ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМИ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ
З розвитком системних досліджень, з розширенням експериментальних методів вивчення реальних явищ все більшого значення набувають абстрактні методи, з'являються нові наукові Дисципліни, автоматизуються елементи розумової праці. Важливе значення при створенні реальних систем S мають математичні методи аналізу та синтезу, цілий ряд відкриттів базується на! чисто теоретичних пошуках. Однак було б неправильно забувати про те, що основним критерієм будь-якої теорії є практика, і навіть суто математичні, абстрактні науки базуються у своїй основі на фундаменті практичних знань.
Експериментальні дослідження систем. Одночасно з розвитком теоретичних методів аналізу і синтезу удосконалюються і методи експериментального вивчення реальних об'єктів, з'являються нові засоби дослідження. Однак експеримент був і залишається одним з основних і суттєвих інструментів пізнання. Подоба і моделювання дозволяють по-новому описати реальний! процес і спростити експериментальне його вивчення. Удосконалюється й саме поняття моделювання. Якщо раніше моделювання! означало реальний фізичний експеримент або побудова макета, що імітує реальний процес, то в даний час з'явилися нові види моделювання, в основі яких лежить постановка не тільки фізичних, але також і математичних експериментів.
Пізнання реальної дійсності є тривалим і складним процесом. Визначення якості функціонування великої системи, вибір оптимальної структури та алгоритмів! поведінки, побудова системи S у відповідності з поставленою! перед нею метою - основна проблема при проектуванні сучасних систем, тому моделювання можна розглядати як один з методів, використовуваних при проектуванні і дослідженні великих систем.
Моделювання базується на деякій аналогії реального і уявного експерименту. Аналогія - основа для пояснення досліджуваного явища, проте критерієм істини може служити тільки практика, тільки досвід. Хоча сучасні наукові гіпотези можуть створитися суто теоретичним шляхом, але, по суті, базуються на широких практичних знаннях. Для пояснення реальних; процесів висуваються гіпотези, для підтвердження яких ставиться експеримент або проводяться такі теоретичні міркування, які логічно підтверджують їх правильність. У широкому сенсі під експериментом можна розуміти деяку процедур організації та спостереження якихось явищ, які здійснював ють в умовах, близьких до природних, або імітують їх. 3
Розрізняють пасивний експеримент, коли дослідник спостерігає протікає процес, і активний, коли спостерігач втручається і організовує протікання процесу. Останнім часом поширений активний експеримент, оскільки саме на його основі) вдається виявити критичні ситуації, одержати найбільш цікаві закономірності, забезпечити можливість повторення експерименту в різних точках і т. д.
В основі будь-якого виду моделювання лежить деяка модель, що має відповідність, що базується на деякому загальному якості, яке характеризує реальний об'єкт. Об'єктивно реальний об'єкт має деякою формальною структурою, тому для будь-якої моделі характерна наявність деякої структури, відповідної формальної структурі реального об'єкта, або досліджуваної стороні цього об'єкта.
В основі моделювання лежать інформаційні Провисання, оскільки саме створення моделі М базується на інформації про реальний об'єкті. У процесі реалізації моделі виходить інформація про даний об'єкт, одночасно в процесі експерименту з моделлю вводиться керуюча інформація, істотне місце займає обробка отриманих результатів, тобто інформація лежить в основі всього процесу моделювання.
Характеристики моделей систем. В якості об'єкта моделювання виступають складні організаційно-технічні системи, які можна віднести до класу великих систем. Більш того, за своїм змістом і створена модель М також стає системою S (M) і теж може бути віднесена до класу великих систем, для яких характерне таке.
1. Мета функціонування, яка визначає ступінь цілеспрямованості поведінки моделі М. У цьому випадку моделі можуть бути розділені на одноцільових, призначені для вирішення однієї задачі, і багатоцільові, що дозволяють розв'язати або розглянути ряд сторін функціонування реального об'єкта.
2. Складність, яку, враховуючи, що модель М є сукупністю окремих елементів і зв'язків між ними, можна оцінити за загальним числом елементів у системі та зв'язків між ними. За різноманітністю елементів можна виділити ряд рівнів ієрархії, окремі функціональні підсистеми в моделі М, ряд входів і виходів і т. д., тобто поняття складності може бути ідентифіковано за цілою низкою ознак.
3. Цілісність, яка вказує на те, що створювана модель М є однією цілісною системою S (M), включає в себе велику кількість складових частин (елементів), що знаходяться в складній взаємозв'язку один з одним.
4. Невизначеність, яка проявляється в системі: за станом системи, можливості досягнення поставленої мети, методів. вирішення завдань, достовірності вихідної інформації і т. д. Основний характеристикою невизначеності служить така міра інформації, як ентропія, що дозволяє в ряді випадків оцінити кількість керуючої інформації, необхідної для досягнення заданого стану системи. При моделюванні основна мета - отримання необхідного відповідності моделі реальному об'єкту і в цьому сенсі кількість керуючої інформації в моделі можна також оцінити за допомогою ентропії і знайти те граничне мінімальна кількість, яка необхідна для отримання необхідного результату із заданою вірогідністю. Таким чином, поняття невизначеності, що характеризує велику систему, можна застосувати до моделі М і є одним з її основних ознак [35].
5. Поведінкова страта, яка дозволяє оцінити ефективність досягнення системою поставленої мети. Залежно від наявності випадкових впливів можна розрізняти детерміновані і стохастичні системи, за своєю поведінкою - безперервні і дискретні і т. д. Поведінкова страта розгляду системи ^ дозволяє стосовно моделі М оцінити ефективність побудованої моделі, а також точність і достовірність отриманих при цьому результатів. Очевидно, що поведінка моделі М не обов'язково збігається з поведінкою реального об'єкта, причому часто моделювання може бути реалізовано на базі іншого матеріального носія.
6. Адаптивність, яка є властивістю високоорганізованої системи. Завдяки адаптивності вдається пристосуватися до різних зовнішніх возмущающим чинникам у широкому діапазоні зміни впливів зовнішнього середовища. Стосовно в моделі істотна можливість її адаптації в широкому спектрі збурюючих впливів, а також вивчення поведінки моделі у мінливих умовах, близьких до реальних. Треба зазначити, що істотним може виявитися питання стійкості моделі до різних збурювальних дій. Оскільки модель М - складна система, дуже важливі питання, пов'язані з її існуванням, тобто питання живучості, надійності і т. д..
7. Організаційна структура системи моделювання, яка багато в чому залежить від складності моделі і ступеня досконалості засобів моделювання. Одним з останніх досягнень в області моделювання можна вважати можливість використання імітаційних моделей для проведення машинних експериментів. Необхідні оптимальна організаційна структура комплексу технічних засобів, інформаційного, математичного та програмного забезпечення системи моделювання S '(M), оптимальна організація процесу моделювання, оскільки слід звертати особливу увагу на час моделювання і точність одержуваних результатів.
8. Керованість моделі, що випливає з необхідності забезпечувати управління з боку експериментаторів для отримання можливості розгляду протікання процесу в різних умовах, що імітують реальні. У цьому сенсі наявність багатьох керованих параметрів і змінних моделі в реалізованій системі моделювання дає можливість поставити широкий експеримент і одержати великий спектр результатів.
9. Можливість розвитку моделі, яка виходячи з сучасного рівня науки і техніки дозволяє створювати потужні системи моделювання S (M) дослідження багатьох сторін функціонування реального об'єкта. Однак не можна при створенні системи моделювання обмежуватися тільки завданнями сьогоднішнього дня. Необхідно передбачати можливість розвитку системи моделювання як по горизонталі в сенсі розширення спектру досліджуваних функцій, так і по вертикалі в сенсі розширення числа підсистем, тобто створена система моделювання повинна дозволяти застосовувати нові сучасні методи і засоби. Природно, що інтелектуальна система моделювання може функціонувати тільки спільно з колективом людей, тому до неї пред'являють ергономічні вимоги.
2.1. Цілі моделювання систем управління.
  Одним з найбільш важливих аспектів побудови систем моделювання є проблема мети. Будь-яку модель будують в залежності від мети, яку ставить перед нею дослідник, тому одна з основних проблем при моделюванні - це проблема цільового призначення. Подоба процесу, що протікає в моделі М, реальному процесу є не метою, а умовою правильного функціонування моделі, і тому в якості мети повинна бути поставлена ​​задача вивчення будь-якої сторони функціонування об'єкта.
Для спрощення моделі М мети ділять на підцілі і створюють більш ефективні види моделей в залежності від отриманих підцілей моделювання. Можна вказати цілий ряд прикладів цілей моделювання в області складних систем. Наприклад, для підприємством вельми істотно вивчення процесів оперативного управління виробництвом, оперативно-календарного планування, перспективного планування і тут також можуть бути успішно використані методи моделювання.
Якщо мета моделювання ясна, то виникає наступна проблема, а саме проблема побудови моделі М. Побудова моделі виявляється можливим, якщо є інформація або висунуті гіпотези щодо структури, алгоритмів і параметрів досліджуваного об'єкта. На підставі їх вивчення здійснюється ідентифікація об'єкта. В даний час широко застосовують різні способи оцінки параметрів: за методом найменших квадратів, за методом максимальної правдоподібності, баєсівські, марковські оцінки.
Якщо модель М побудована, то наступною проблемою можна вважати проблему роботи з нею, тобто реалізацію моделі, основні завдання якої - мінімізація часу отримання кінцевих peзультатов та забезпечення їх достовірності.
Для правильно побудованої моделі М характерним є те, що вона виявляє лише ті закономірності, які потрібні досліднику, і не розглядає властивості системи S, не суттєві для даного дослідження. Слід зазначити, що оригінал і модель повинні бути одночасно подібні за одними ознаками і різні по іншим, що дозволяє виділити найбільш важливі досліджувані властивості. У цьому сенсі модель виступає як певний "заступник" оригіналу, що забезпечує фіксацію і вивчення лише деяких властивостей реального об'єкта.
В одних випадках найбільш складною виявляється ідентифікація в інших - проблема побудови формальної структури об'єкта. Можливі труднощі і при реалізації моделі, особливо в випадок імітаційного моделювання великих систем. При цьому слід підкреслити роль дослідника в процесі моделювання. Постановка задачі, побудова змістовної моделі реального об'єкта багато в чому є творчий процес і базуються на евристики. І в цьому сенсі немає формальних шляхів вибору оптимального виду моделі. Часто відсутні формальні методи, що дозволяють досить точно описати реальний процес. Тому вибір тієї чи іншої аналогії, вибір того чи іншого математичного апарату моделювання повністю грунтується на наявному досвіді дослідника і помилка дослідивши теля може призвести до помилкових результатів моделювань.
Засоби обчислювальної техніки, які в даний час широко використовуються або для обчислень при аналітичному моделюванні, або для реалізації імітаційної моделі системи, можуть лише допомогти з точки зору ефективності реалізації складної моделі, але не дозволяють підтвердити правильність тон або іншої моделі. Тільки на основі оброблених даних, досвіду дослідника можна з достовірністю оцінити адекватність моделі по відношенню до реального процесу.
Якщо в ході моделювання істотне місце займає реальний фізичний експеримент, то тут дуже важлива і надійність використовуваних інструментальних засобів, оскільки збої і відмови програмно-технічних засобів можуть призводити до спотворених значень вихідних даних, що відображають перебіг процесу. І в цьому сенсі при проведенні фізичних експериментів необхідні спеціальна апаратура, спеціально розроблене математичне та інформаційне забезпечення, які дозволяють реалізувати діагностику засобів моделювання, щоб відсіяти ті помилки у вихідний інформації, які викликані несправностями функціонуючої апаратури. У ході машинного експерименту можуть мати місце і помилкові дії людини-оператора. У цих умовах серйозні завдання стоять в області ергономічного забезпечення процесу моделювання.

3. КЛАСИФІКАЦІЯ ВИДІВ МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМ.
В основі моделювання лежить теорія подібності, яка стверджує, що абсолютна подібність може мати місце лише при заміні одного об'єкта іншим таким самим. При моделюванні абсолютна подібність не має місця і прагнуть до того, щоб модель досить добре відображала досліджувану бік функціонування об'єкта.
Класифікаційні ознаки. В якості одного з перших ознак класифікації видів моделювання можна вибрати ступінь повноти моделі і розділити моделі відповідно до цього ознакою на повні, неповні та наближені. В основі повного моделювання лежить повне подібність, яка проявляється як у часі, так і в просторі. Для неповного моделювання характерно неповне подобу моделі досліджуваному об'єкту. В основі наближеного моделювання лежить наближене подобу, при якому деякі сторони функціонування реального об'єкта не моделюються зовсім.
Залежно від характеру досліджуваних процесів у системі S всі види моделювання можуть бути розділені на детерміновані та стохастичні, статичні і динамічні, дискретні, безперервні і дискретно-неперервні. Детерминированное моделювання відображає детерміновані процеси, тобто процеси, в яких передбачається відсутність будь-яких випадкових впливів; стохастичне моделювання відображає імовірнісні процеси і події. У цьому випадку аналізується ряд реалізацій випадкового процесу й оцінюються середні характеристики, тобто набір однорідних реалізацій. Статичне моделювання служить для опису поведінки об'єкта у будь-який момент часу, а динамічне моделювання відображає поведінку об'єкта в часі. Дискретне моделювання служить для опису процесів, які передбачаються дискретними, відповідно безперервне моделювання дозволяє відбити безупинні процеси в системах, а дискретно-безперервне моделюванні використовується для випадків, коли хочуть виділити наявність як дискретних, так і безперервних процесів.
У залежності від форми представлення об'єкта (системи J можна виділити уявне і реальне моделювання.
Уявне моделювання часто є єдиним способом моделювання об'єктів, які або практично не реалізовуються в заданому інтервалі часу, або існують поза умовами, можливих для їх фізичного створення. Наприклад, на базі уявного моделювання можуть бути проаналізовані багато ситуацій мікросвіту, які не піддаються фізичному експерименту. Уявне моделювання може бути реалізовано в вид наочного, символічного і математичного.
Аналогове моделювання грунтується на застосуванні аналогій різних рівнів. Найвищим рівнем є повна аналогія, що має місце тільки для досить простих об'єктів. З ускладненням об'єкту використовують аналогії наступних рівнів, коли аналогова модель відображає кілька або тільки одну сторону функціонування об'єкта.
Істотне місце при уявному наочному моделюванні займає макетування. Уявний макет може застосовуватися у випадках, коли протікають в реальному об'єкті процеси не піддаються фізичного моделювання, або може передувати проведенню інших видів моделювання. В основі побудови уявних макетів також лежать аналогії, проте зазвичай базуються на причинно-наслідкових зв'язках між явищами і процесами в об'єкті. Якщо ввести умовне позначення окремих понять, тобто знаки, а також певні операції між цими знаками, то можна реалізувати знакова моделювання і за допомогою знаків відображати набір понять - складати окремі ланцюжки із слів і пропозицій. Використовуючи операції об'єднання, перетину і доповнення теорії множин, можна в окремих символах дати опис якогось реального об'єкта.
В основі мовного моделювання лежить певний тезаурус. Останній утворюється з набору входять понять, причому цей набір повинен бути фіксованим. Слід зазначити, що між тезаурусом і звичайним словником є ​​принципові відмінності. Тезаурус - словник, який очищений від неоднозначності, тобто в ньому кожному слову може відповідати лише єдине поняття, хоча в звичайному словнику одному слову можуть відповідати кілька понять.
Символічне моделювання являє собою штучний процес створення логічного об'єкта, який заміщає реальний і виражає основні властивості його відносин з допомогою певної системи знаків або символів.
Математичне моделювання. Для дослідження характеристик процесу функціонування будь-якої системи S математичними методами, включаючи і машинні, повинна бути проведена формалізація цього процесу, тобто побудована математична модель.
Під математичним моделюванням будемо розуміти процес встановлення відповідності даному реальному об'єкту певного математичного об'єкту, званого математичної моделлю, і дослідження цієї моделі, що дозволяє отримувати характеристики аналізованого реального об'єкта. Вид математичної моделі залежить як від природи реального об'єкта, так і завдань дослідження об'єкта і необхідної достовірності і точності вирішення цього завдання. Будь-яка математична модель, як і всяка інша,

Рис 1. Класифікація видів моделювання систем.
описує реальний об'єкт лише з деякою мірою наближення до дійсності. Математичне моделювання для дослідження характеристик процесу функціонування систем можна розділити на аналітичне, імітаційне та комбіноване.
Для аналітичного моделювання характерно те, що процеси функціонування елементів системи записуються у вигляді деяких функціональних співвідношень (алгебраїчних, інтегродіф-диференціальних, кінцево-різницевих і т. п.) або логічних умов. Аналітична модель може бути досліджена наступними методами: а) аналітичним, коли прагнуть отримати в загальному вигляді явні залежності для шуканих характеристик; б) чисельним, коли, не вміючи вирішувати рівнянь у загальному вигляді, прагнуть отримати числові результати при конкретних початкових даних; в) якісним , коли, не маючи рішення в явному вигляді, можна знайти деякі властивості рішення (наприклад, оцінити стійкість рішення).
В окремих випадках дослідження системи можуть задовольнити і ті висновки, які можна зробити при використанні якісного методу аналізу математичної моделі. Такі якісні методи широко використовуються, наприклад, в теорії автоматичного управління для оцінки ефективності різних варіантів систем управління.

Висновок.
Наприкінці даної курсової роботи хочу зробити кілька висновків з вищевикладеного матеріалу про моделювання в дослідженні систем управління. Отже визначимо гносеологічну природу моделювання.
Визначаючи гносеологічну роль теорії моделювання, тобто її значення в процесі пізнання, необхідно перш за все 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 полягає в наявності деякої структури (статичної чи динамічної, матеріальній або уявної), яка подібна до структури даного об'єкта. У процесі вивчення модель виступає в ролі відносного самостійного квазіоб'екта, що дозволяє отримати при дослідженні деякі знання про сам об'єкт.
У сучасній Росії управління та її дослідження йде по шляху ускладнення. Застосовуючи методи моделювання такі, як аналогія, можна досягти вражаючих результатів в господарській діяльності підприємства. Аналогією називають судження про будь-яке приватному схожості двох об'єктів, причому така схожість може бути суттєвим і несуттєвим. Необхідно відзначити, що поняття суттєвості і неістотності подібності чи відмінності об'єктів умовні і відносні. Суттєвість подібності (відмінності) залежить від рівня абстрагування і в загальному випадку визначається кінцевою метою проведеного дослідження. Сучасна наукова гіпотеза створюється, як правило, за аналогією з перевіреними на практиці науковими положеннями.
У висновку вищесказаного можна підвести підсумок, що моделювання це основний шлях у системі дослідження систем управління і має надзвичайну важливість для менеджера будь-якого рівня.
Список літератури.
1. Ігнатьєва А. В., Максимцов М. М. ДОСЛІДЖЕННЯ СИСТЕМ УПРАВЛІННЯ, Москва, 2000
2. Патерсон Дж. Теорія мереж Петрі та моделювання систем. - М.: Світ, 1984.
3. Пріікер А. Введення в імітаційне моделювання і мова СЛАМП. - М.: Світ, 1987.
4.Советов Б. Я.. Яковлєв С. А. Моделювання систем. - М.: Вища школа, 1985.
5. Рад Б. Я., Яковлєв С. А. Моделювання систем (2-е вид.). - М.: Вища школа, 1998.
6.Советов Б. Я.. Яковлєв С. А. Моделювання систем: Курсове проектування. - М.: Вища школа, 1988.
7. Коротке Е.М. Дослідження систем управління. - М.: "ДЕКА", 2000.
Додати в блог або на сайт

Цей текст може містити помилки.

Менеджмент і трудові відносини | Курсова
74.9кб. | скачати


Схожі роботи:
Математичне моделювання в задачах розрахунку і проектування систем автоматичного управління
Моделювання систем
Моделювання управлінських систем
Моделювання економічних систем
Моделювання систем СТО
Моделювання економічних систем 2
Моделювання систем масового обслуговування
Математичне моделювання економічних систем
Математичне моделювання економічних систем
© Усі права захищені
написати до нас