Поиск

Полнотекстовый поиск:
Где искать:
везде
только в названии
только в тексте
Выводить:
описание
слова в тексте
только заголовок

Рекомендуем ознакомиться

'Публичный отчет'
Социальные услуг без обеспечения проживания, предоставляемые гражданам пожилого возраста и инвалидам (в том числе детям-инвалидам), частично утративш...полностью>>
'Документ'
Анализ уровня, динамики и структуры себестоимости продукции (работ, услуг). Анализ уровня затрат на рубль продукции (работ, услуг)....полностью>>
'Доклад'
Доля транспортных предприятий в ВВП составляет более 9% (1160 млрд. тенге). Транспортный комплекс обеспечил рабочими местами 198 тысяч человек, в том...полностью>>
'Документ'
В целях повышения эффективности деятельности органов местного самоуправления по выполнению муниципальных функций и обеспечению потребностей граждан в...полностью>>

Методические указания по выполнению практических занятий для студентов специальности 100403 "Организация перевозок и управления на транспорте"

Главная > Методические указания
Сохрани ссылку в одной из сетей:

Методические указания

После изучения темы Вы должны:

Знать

особенности моделирования как метода научного познания;

характер взаимных связей между системой и моделью;

особенности изо- и гомоморфного отображения;

содержание функций моделей систем;

основные классификационные признаки и классификацию моделей систем.

Уметь

определить класс, к которому принадлежит модель системы;

находить гомоморфизмы между системой и моделью;

идентифицировать основные функции моделей систем;

определить характер взаимных связей между компонентами реальной системы и ее модели.

Ключевые понятия: аналогия, гипотеза, модель, объект познания, изоморфизм, гомоморфизм, полиморфизм, функция модели, конечность модели, адекватность модели, дискретность, непрерывность, статичность, динамизм, неопределенность, упрощение, метод моделирования.

В процессе системного анализа созда­ется абстрактная и концептуальная система, описываемая с помощью символов или других средств, которая пред­ставляет собой определенное структурно логическое уст­ройство, цель которого — служить инструментом для по­нимания, описания и возможно более полной оптимиза­ции поведения связей и отношений элементов реальной физической системы. Такого рода абстрактной системой может быть математическая, машинная или словесная модель или система моделей и т д. В физической и соответствующей ей абстрактной системах должно быть установлено взаимооднозначное соотношение между элементами и их связями. В этом случае оказывается возможным, не прибегая к экспериментам на реальных физических сис­темах, оценить различного рода рабочие гипотезы относительно целесообразности тех или иных действий, пользу­ясь соответствующей абстрактной системой, и выработать наиболее предпочтительное решение.

Модель – это некий объект, который в определенных условиях заменяет объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала, имея при этом существенные преимущества использования (наглядность, обозримость, доступность испытаний и др.). Модель - результат отображения одной структуры на другую. Отображая физическую систему (объект) на математическую систему (например, математический аппарат уравнений) получим физико-математическую модель системы или математическую модель физической системы. В частности, физиологическая система - система кровообращения человека, подчиняется некоторым законам термодинамики и, описав эту систему на физическом (термодинамическом) языке получим физическую, термодинамическую модель физиологической системы. Если записать эти законы на математическом языке, например, выписать соответствующие термодинамические уравнения, то получим математическую модель системы кровообращения. Эту модель можно назвать физиолого-физико-математической моделью или физико-математической моделью.

Моделирование – это исследование каких-либо процессов, явлений или систем (объектов) путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь создаваемых объектов.

Моделирование – одна из основных категорий познания. На идее моделирования базируется любой метод научного исследования, как теоретический (при котором используются абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Экспертиза, экспертное оценивание. Операция или процедура использования опыта, знаний, интуиции, интеллекта экспертов для исследования или моделирования плохо структурируемых, плохо формализуемых подсистем исследуемой системы.

Вычислительный эксперимент. Это эксперимент, осуществляемый с помощью модели на ЭВМ с целью распределения, прогноза тех или иных состояний системы, реакции на те или иные входные сигналы. Прибором эксперимента здесь является компьютер (и модель!).

Цель моделирования определяет, какие свойства оригинала и в какой мере (с какой точностью) должны быть отражены в модели.

Основанием для классификации моделей является цель моделирования. Классификация моделей приведена на рис. 4.1.

По типам целей различают модели: познавательные и прагматические.

Познавательная модель - форма организации и представления знаний, средство соединение новых и старых знаний. Познавательная модель, как правило, подгоняется под реальность и является теоретической моделью. Примером познавательных моделей являются, по существу, все научные теории, которые развиваются и совершенствуются по мере выявления несоответствия старых моделей реалиям мира. Например, познавательные модели в социологии связаны с изучением закономерностей социального развития, тенденцией изменения различных социальных явлений.

Прагматическая модель – является средством управления практическими действиями, способом представления требуемых действий или их результата, т.е. является рабочим представлением цели. Поэтому в случае обнаружения расхождения между прагматической моделью и реальным объектом основные усилия должны быть направлены на коррекцию (изменение) реальности. Прагматические модели носят нормативный характер, выполняют роль стандарта, образца, под который подгоняются реальные объекты. Примером таких моделей служат программы, уставы, кодексы законов, чертежи, шаблоны и т.п.

Рис. 4.1. Классификация моделей

П
о протяженности во времени различают статические и динамические модели. Вышеуказанные прагматические и познавательные модели могут создаваться для какого-то фиксированного момента времени, т.е. быть статическими, и для какого-то интервала жизненного цикла моделируемого объекта в условиях изменяющейся среды. В последнем случае строится динамическая модель, параметры которой зависят от времени.

В распоряжении создателя модели имеется два типа ресурса: сознание человека и материя окружающего нас мира. На этом основании модели делятся на идеальные (абстрактные) и материальные (вещественные).

Идеальными называются модели, построенные средствами мышления, сознания. К этим моделям относятся все языковые конструкции, способствующие установлению отношений между людьми.

Естественный язык является универсальным средством построения абстрактных моделей. Универсальность языка достигается тем, что языковые конструкции обладают неоднозначностью, расплывчатостью, размытостью. Поэтому появляется «профессиональный язык», реализуемый в ограниченных человеческих коллективах: язык медиков, физиков, летчиков и т.д.

Наиболее высокоспециализированным является язык математики, имеющий максимально достижимую на сегодня определенность и точность. Иммануил Кант отмечал, что «в каждом познании столько науки – сколько есть в нем математики».

Нематематизированность какой-либо науки не означает ее «ненаучность», а просто является следствием ее сложности, недостаточной познанности предмета науки и, следовательно, явлением временным.

Идеальные модели можно разделить на знаковые (семантические) и интуитивные.

По способу представления семантических моделей различают: математические, логические и графические.

По вычислимости различных показателей, отношений и т.п. логико-математические модели делятся на аналитические, алгоритмические и имитационные.

Аналитические модели предполагают реализацию модели в виде алгебраических, дифференциальных, интегральных и других уравнений, связывающих выходные переменные с входными, дополненные системой ограничений. При этом предполагается наличие однозначной вычислительной процедуры получения точного решения уравнений.

При алгоритмическом подходе используемая математическая модель дает приближенное решение.

Имитационная модель представляет собой некоторую вычислительную процедуру, описывающую объект анализа, его признаки и действия (процессы), вызывающие изменение признаков объектов или появление и исчезновение самих объектов. Основными ограничениями при создании этих моделей являются ресурсы памяти и времени. Главным средством реализации имитационных моделей являются ЭВМ.

Интуитивные модели строятся на вербальном (описательном) уровне. Эти модели не устанавливают строгие количественные соотношения между моделируемыми явлениями, ограничиваясь лишь анализом качественных обобщенных понятий, отражающих лишь общие тенденции развития явлений и т.п. такой подход осуществляется с целью выдвижения различного рода гипотез поведения сложных систем, формирование эвристик1 относительно взаимоотношений между активными элементами системы и их развития.

Модель - дискретная, если она описывает поведение системы только в дискретные моменты времени.

Модель - непрерывная, если она описывает поведение системы для всех моментов времени из некоторого промежутка времени.

Модель - имитационная, если она предназначена для испытания или изучения, проигрывания возможных путей развития и поведения объекта путем варьирования некоторых или всех параметров модели.

Модель - детерминированная, если каждому входному набору параметров соответствует вполне определенный и однозначно определяемый набор выходных параметров; в противном случае - модель недетерминированная, стохастическая (вероятностная).

Основные требования к модели: наглядность построения; обозримость основных его свойств и отношений; доступность ее для исследования или воспроизведения; простота исследования, воспроизведения; сохранение информации, содержавшиеся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез) и получение новой информации.

Задания для проверки знаний

  1. Дайте определение понятия «модель».

  2. Для чего применяют модели при исследовании систем?

  3. Выберите правильный ответ (один или несколько).

Процесс деления системы на уровни, которые характеризируют технологические, информационный, экономический и прочие аспекты ее функционирования, называют

а) моделированием;

б) стратификацией;

в) агрегированием;

г) декомпозицией;

д) анализом;

е) ни один из ответов неправильный.

  1. Правильное ли такое утверждение и почему?

Воспроизведение процесса функционирования системы во времени с помощью некоторых алгоритмов есть задачей

а) имитационного моделирования;

б) ситуационного моделирования;

в) физического моделирования;

г) анализа структуры системы;

д) математического моделирования;

е) ни один из ответов неправильный.

  1. Дайте ответ на вопрос.

В чем состоит главная цель математического моделирования систем?

  1. Закончите выражение.

Модели математического программирования применяют для…

  1. Приведите примеры моделей систем разнообразной природы.

  2. Назовите основные этапы математического моделирования систем.

  3. Какие математические модели, и при решении каких задач чаще всего используются при моделировании экономических процессов?

Темы рефератов, докладов

  1. Анализ классификаций моделей.

  2. Философские аспекты моделирования.

  3. Абстрактные модели и их значение в процессе познания и практики.

Практическое занятие № 5

СИСТЕМНО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

МОДЕЛИРОВАНИЯ

План практического занятия

1. Последовательность исследования систем с помощью аксиоматического подхода.

2. Эмпирико-статистические модели как развитие понятия «черный ящик».

3. Роль оптимизации в системном анализе.

4. Преимущества и недостатки имитационных моделей.

Литература: [3], [ 4-9].

Методические указания

После изучения темы Вы должны:

Знать

требования, которые должны быть выполнены при построении аксиоматических моделей и последовательность их построения;

основные особенности эмпирико-статистического подхода к исследованию систем;

основные шаги применения метода “черного ящика”;

структуру и порядок синтеза оптимизационных моделей систем;

возможности имитационных моделей и области их применения.

Уметь

отличать аксиоматические модели от других типов;

выдвигать и обосновывать теоретические гипотезы относительно форм взаимной связи между входами и выходами систем;

определить составные части системы и подсистемы, при исследовании которых целесообразно использовать оптимизационный подход

оценивать соответствие имитационной модели реальной системе на основе анализа выполнения общих условий адекватного отображения хода процессов в реальной системе.

Ключевые понятия: аксиоматический подход, математическая модель, абстрактная система, “черный ящик”, эмпирико-статистический подход, активный эксперимент, нормативная модель, адекватность, стохастическая модель, дескриптивная модель, структуризация, имитация, имитационная модель, модель компоненты, алгоритмическая структура, числовой эксперимент.

Проблема моделирования состоит из трех задач:

  • построение модели (эта задача менее формализуема и конструктивна, в том смысле, что нет алгоритма для построения моделей);

  • исследование модели (эта задача более формализуема, имеются методы исследования различных классов моделей);

  • использование модели (конструктивная и конкретизируемая задача).

Свойства любой модели таковы:

  • конечность: модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;

  • упрощенность: модель отображает только существенные стороны объекта;

  • приблизительность: действительность отображается моделью грубо или приблизительно;

  • адекватность: модель успешно описывает моделируемую систему;

  • информативность: модель должна содержать достаточную информацию о системе - в рамках гипотез, принятых при построении модели.

Жизненный цикл моделируемой системы:

    1. Сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ;

    2. Проектирование структуры и состава моделей (подмоделей);

    3. Построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей;

  1. Исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования;

  2. Исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели;

  3. Оценка средств моделирования (затраченных ресурсов);

  4. Интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно - следственных связей в исследуемой системе;

  5. Генерация отчетов и проектных (народно - хозяйственных) решений;

  6. Уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с помощью моделирования.

Задание для проверки знаний

Выберите ответы из приведенных вариантов для сформулированных вопросов.

Для вопросов необходимо выбрать по два ответа из всех приведенных. Любой из правильных ответов оценивается в 1 балл, и таким образом максимальное количество баллов за тест составляет 8. Результаты теста оцениваются следующим образом: если количество полученных баллов находится в границах 0-4 — «неудовлетворительно», 5-6 — «удовлетворительно», 7 — «хорошо», 8 — «отлично».

1. Необходимыми предположениями при построении аксиоматических моделей систем являются:

а) наличие процедуры выявления аксиом, или собствено аксиом;

б) достаточность математической модели;

в) получение экспериментальных данных путем внешнего исследования;

г) интерпретация формальных статистических моделей, определение границ их содержательной и формальной действительности и применимости;

д) использование накопленных знаний о системе, содержательных описаний и гипотетических формальных представлений о внутренних механизмах функционирования системы;

е) структуризация цели функционирования системы;

ж) адекватное описание ограничений.

2. Построение модели системы в виде «черного ящика» не является тривиальной задачей, так как:

а) критерием отбора является целевое назначение модели, существенность той или иной связи относительно этой цели;

б) то, что является существенным — включается, то, что нет — не включается в список входов и выходов модели;

в) любая реальная система, как и другой объект, взаимодействует с объектами внешней среды безграничным числом способов;

г) те связи, которые сначала казались нам несущественными, на самом деле являются важными и должны быть учтены;

д) необходимо наряду с генеральной целью сформулировать перечень дополнительных целей, так как выполнение лишь генеральной цели является недостаточным;

е) проблемой является определение, какие входы и выходы нужно включать в состав модели;

ж) модели в виде «черного ящика» — это модели типа «вход-выход»;

з) статистические модели строятся на основе экспериментальных данных путем пассивного или активного эксперимента.

3. Проблемы оптимизации в системном анализе состоят в том, что:

а) аксиоматические и статистические модели — это модели описательного, или дескриптивного типа;

б) в оптимизационных моделях имеющаяся нормативная функция — критерий качества;

в) оптимизационная модель включает в себя формальную модель взаимосвязей между переменными и параметрами;

г) оптимизационная модель строится на основе содержательного описания;

д) незначительные изменения в условиях задачи могут привести к выбору разных альтернатив;

е) локально оптимальное решение может быть и совсем не оптимальным с точки зрения «надсистемы», что приводит к необходимости координировать критерии подсистем с критериями системы;

ж) возникают сложности с количественным описанием цели;

з) одним из важнейших аспектов оптимизации является адекватное описание ограничений.

4. В процессе проведения экспериментов на имитационной модели возможно внесение таких изменений:

а) в совокупность знаний экспертов по данной проблеме;

б) в общесистемные свойства;

в) в характере и содержании информации о процессах, которые наблюдаются с помощью модели;

г) в значения переменных, которые являются существенными с точки зрения исследователя в реальной системе;

д) в поведение системы в особых ситуациях;

е) значение экзогенных переменных;

ж) включение новых связей и элементов и исключение других.

Перечень правильных ответов на вопрос теста

1. а), б); 2. в), е); 3. д), е); 4. е) ж).

Темы рефератов, докладов

1. Значение аксиоматических систем в процессе научного познания.

2. Понятие «черный ящик» и его роль в кибернетике.

3. Оптимизационные модели как частные решения в процессе системного анализа.

4. Особенности имитационных моделей сложных систем.

Практическое занятие № 6



Скачать документ

Похожие документы:

  1. Методические указания к выполнению практических занятий для студентов специальности 150405. 65 «Машины и оборудование лесного комплекса»

    Методические указания
    Основы теории надежности машин: Методические указания к выполнению практических занятий для студентов специальности 150405.65 «Машины и оборудование лесного комплекса».
  2. Методические указания по выполнению курсовой работы Для студентов специальности

    Методические указания
    Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образованияВСЕРОССИЙСКИЙ ЗАОЧНЫЙ ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙИНСТИТУТ
  3. Методические указания по выполнению курсовых работ для студентов специальности спо 080113 «Страховое дело (по отраслям)» по дисциплине «Страховое дело»

    Методические указания
    Излагаются рекомендации по организации выполнения и защиты курсовой работы по дисциплине «Страховое дело». Приводятся требования к структуре и содержанию курсовых работ.
  4. Методические указания по выполнению контрольной работы для студентов специальности 080102. 65 (060600) «Мировая экономика»

    Методические указания
    Подоба З.С. Международный бизнес. Методические указания по выполнению контрольной работы для студентов специальности 080102.65 (060600) «Мировая экономика» / З.
  5. Методические указания по выполнению курсовой работы для студентов специальностей 080507 «Менеджмент организации» и080504 «Государственное и муниципальное управление» всех форм обучения Омск 2008

    Методические указания
    Методические указания по выполнению курсовой работы для студентов специальностей 080507 «Менеджмент организации» и 080504 «Государственное и муниципальное управление» всех форм обучения )

Другие похожие документы..