Цели и задачи моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных систем обработки информации и управления

Лекция 1

«задачи и Цели моделирования сложных совокупностей»

Содержание лекции:

1.Цель, задачи и главное содержание дисциплины

определения и Основные понятия из теории моделирования

задачи и Цели моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных информационных систем и управления

1.Цель, задачи и главное содержание дисциплины

Целью изучения курса Системное моделирование есть знакомство с методами и идеями изучения сложных совокупностей, конечно изучение аналитических и имитационных способов их моделирования.

Задачи изучения дисциплины:

В следствии изучения дисциплины студент обязан:

знать:

правила системного подхода при изучении сложных совокупностей;

приёмы и методы изучения сложных совокупностей;

способы анализа процессов в подсистемах и системах;

способы подсистем и моделирования систем;

методыанализа устойчивости сложных совокупностей;

методыоценки качества сложных совокупностей;

методысинтеза сложных совокупностей;

способы сокращения размерности моделей сложных совокупностей;

мочь:

использовать приёмы и методы изучения сложных совокупностей в ходе ответа конкретных задач;

обладать:

навыками постановки задачи системного моделирования, их моделей подсистем и разработки систем и оценки результатов моделирования;

иметь представление:

о перспективных направлениях методов исследования и развития теории сложных совокупностей;

иметь опыт:моделирования сложных совокупностей.

Главные разделы дисциплины:

1.Главные положения теории моделирования сложных совокупностей

2.Математические модели совокупностей

3.алгоритмизация и Формализация процессов функционирования совокупностей

4.Статистическое моделирование совокупностей

5.Программно-аппаратные средства моделирования совокупностей

6.Планирование машинных опытов

7.Способы анализа и обработки результатов моделирования

8.Применение способов моделирования в автоматизированных информационных системах и управления

определения и Основные понятия из теории моделирования

На данный момент нельзя назвать область людской деятельности, в которой в той либо другой степени не употреблялись бы способы моделирования. Особенно это относится к сфере управления разными совокупностями, где главными являются процессы принятия ответов на базе приобретаемой информации. Остановимся на определениях и основных понятиях из теории моделирования таких как: объект, догадка, аналогия.

Все то, на что направлена людская деятельность, именуется объектом (лат. objectum — предмет). И эта деятельность направлена в первую очередь на обработку и получение информации об объектах, которые существуют вне отечественного сознания и взаимодействуют между собой и внешней средой.

В научных изучениях громадную роль играются догадки, т. е. определенные предсказания, основывающиеся на маленьком количестве умелых данных, наблюдений, предположений. Стремительная и полная проверка выдвигаемых догадок возможно совершена на протяжении специально поставленного опыта. При формулировании и проверке правильности догадок громадное значение в качестве способа суждения имеет аналогия.

Аналогиейназывают суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов, причем такое сходство возможно значительным и несущественным. (Нужно подчернуть, что понятия значителенности и несущественности сходства либо различия объектов условны и относительны. Существенность сходства (различия) зависит от уровня абстрагирования и в общем случае определяется конечной целью проводимого изучения).

Современная научная догадка создается, в большинстве случаев, по аналогии с проверенными на практике научными положениями. Так, аналогия связывает гипотезу с опытом.

аналогии и Гипотезы, отражающие настоящий, объективно существующий мир, должны владеть наглядностью либо сводиться к удобным для изучения логическим схемам, макетам, установкам и т.п.. Такие логические схемы (макеты, установки), упрощающие логические построения и рассуждения либо разрешающие проводить опыты, уточняющие природу явлений, именуются моделями. Иначе говоря модель (лат. modulus — мера) — это объект-помощник объекта-оригинала, снабжающий изучение некоторых особенностей оригинала.

Определение моделирования. Замещение одного объекта вторым с целью получения информации о наиболее значимых особенностях объекта-оригинала посредством объекта-модели именуется моделированием. Так, моделирование возможно выяснено как представление объекта моделью чтобы получить информацию об этом объекте методом проведения опытов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) вторыми объектами (моделями) и изучения особенностей объектов на их моделях именуется теорией моделирования.

Определяя гносеологическую роль теории моделирования, т. е. ее значение в ходе познания, нужно в первую очередь отвлечься от имеющегося в технике и науке многообразия моделей и выделить то общее, что свойственно моделям разных по собственной природе объектов настоящего мира. Это общее содержится в наличии некоторой структуры (статической либо динамической, материальной либо мысленной), которая подобна структуре данного объекта. В ходе изучения модель выступает в роли относительного независимого квазиобъекта, разрешающего взять при исследовании кое-какие знания о самом объекте.

В случае если результаты моделирования подтверждаются и смогут служить базой для прогнозирования процессов, протекающих в исследуемых объектах, то говорят, что модель адекватна объекту. Наряду с этим адекватность модели зависит от принятых критериев и цели моделирования.

направляться подчернуть, что с позиций философии моделирование — действенное средство познания природы. Процесс моделирования предполагает наличие:

объекта изучения;

исследователя, перед которым поставлена конкретная задача;

модели, создаваемой чтобы получить информацию об объекте и нужной для ответа поставленной задачи.

Причем по отношению к модели исследователь есть, по сути дела, экспериментатором, лишь в этом случае опыт проводится не с настоящим объектом, а с его моделью. Таковой опыт для инженера-системотехника имеется инструмент яркого ответа организационно-технических задач.

Нужно иметь в виду, что любой опыт может иметь существенное значение в конкретной области науки лишь при специальной его обработке и обобщении. Единичный опыт ни при каких обстоятельствах не может быть решающим для подтверждения догадки, проверки теории. Исходя из этого инженеры (практики и исследователи) не должны забывать, что именно экспериментальное исследование, опыт, практика являются критерием истины.

задачи и Цели моделирования при разработке и внедрении в практику автоматизированных информационных систем и управления

При разработке и внедрении в практику автоматизированных информационных систем и управления появляются задачи:

оценки количественных и качественных подсистем и характеристик систем;

оценки закономерностей процессов функционирования совокупностей;

проведения структурного, алгоритмического и параметрического синтеза совокупностей.

Ответ этих задач немыслимо без применения разных видов моделирования.

К изюминкам АСОИУ как сложным совокупностям относятся:

стохастичность связей и сложность структуры между элементами;

неоднозначность поведения при разных условиях;

много параметров и переменных;

неполнота и недетерминированность исходной информации;

вероятностный характер и разнообразие окружающей среды и т.д.

Ограниченность возможностей экспериментального изучения АСОИУ (на полной настоящей совокупности) делает актуальной применения математических способов моделирования таких совокупностей.

Но при разработке способов моделирования сложных совокупностей нужно учитывать понятия, способы, принципы и научные основы системологии – как научной методологии изучения сложных совокупностей.

Этому будут посвящены 2 последующие лекции.

НАУЧНЫЕ ЗАДАЧИ: МОДЕЛИ Ответа


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: