МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМ Формат курса: Лекции – 2 ч/н Лабораторные – 1 ч/н Итоговая аттестация - экзамен 1 План лекции • • • • Предмет и задачи курса Основные понятия теории моделирования Моделирование как метод научного познания Способы представления моделей 2 Литература 1. Армстронг Дж. Р. Моделирование цифровых систем. - М.: Мир, 1992.- 174 с. 2. Бендат Дж., Пирсол А. Прикладной анализ случайных данных. - М.: Мир, 1989.- 540 с. 3. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - М.: Наука, 1978.- 400 с. 4. Бычков С.П., Храмов А.А. Разработка моделей в системе моделирования GPSS. Учебное пособие. М.: МИФИ, 1997. - 32с. 5. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. - М.: Финансы и статистика, 1998.-176 с. 6. Калянов Г.Н. CASE структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: Издательство "ЛОРИ", 1996.- 242 с. 7. Киндлер Е. Языки моделирования. - М.: Энергия, 1985.- 288 с. 8. Марков А.А. Моделирование информационно-вычислительных процессов. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999.-360 с. 9. Математическая теория планирования эксперимента / Под ред. С.М. Ермакова. - М.: Наука, 1983.- 392 с. 10. Математическое моделирование: Методы, описания и исследования сложных систем / Под ред. А.А. Самарского. - М.: Наука, 1989.- 128 с. 11. Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. - М.: Мир, 1984.- 264 с. 12. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Практикум. - М.: Высшая школа, 1999.224 с. 13. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 1985.-320 с. 14. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем - Искусство и наука. - М.: Мир, 1978.- 418 с. 15. Шрайбер Т.Дж. Моделирование на GPSS. - М.: Машиностроение, 1980.- 592 с. 3 16. http://www.gpss.ru Предмет курса – модели систем, их структура, классификация и разработка Задачи курса: - изучение типовых математических схем моделирования систем; - рассмотрение вопросов формализации и алгоритмизации информационных процессов; - изучение статистического моделирования систем на ЭВМ; - ознакомление с основными языками имитационного моделирования систем; - изучение современных способов моделирования сложных информационных систем. 4 Основные понятия теории моделирования Модель - способ замещения реального объекта, используемый для его исследования, когда натуральный эксперимент невозможен, дорог, опасен, долговременен. Примеры обоснования применения моделирования: - поскольку процесс обработки металлов взрывом скоротечен во времени, то его изучают на модели в увеличенном масштабе времени, а процесс коррозии - в уменьшенном, атом - в увеличенном масштабе пространства, а космогонические процессы - в уменьшенном масштабе пространства. - поскольку при проектировании объекта он попросту не существует, то исследование его будущих свойств ведется на модели 5 Моделирование как метод научного познания - Модель несет системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании. - На модели изучают неизвестные свойства предметов. - Модель стремится, как можно более ярко выразить структуру явления, его главные аспекты. - Модель является концентрированным выражением сущности предмета или процесса, выделяя только его основные черты. - Модели обладают повышенной наглядностью, выделяя главные аспекты сущности, и активно используются в процессах познания и обучения. 6 Процесс моделирования Объект Формализация Интерпретация Модель Моделирование Эксперимент Синтез Анализ Изучение модели Процесс моделирования состоит из трех стадий: 1. формализации (переход от реального объекта к модели); 2. моделирования (исследование и преобразования модели); 3. интерпретации (перевод результатов моделирования в область реальности). 7 Адекватность модели (упрощенное определение) Реальный объект бесконечен для познания. Ущерб Затраты Предполагаемый оптимум 0% 100% Адекватность При стремлении к 100% адекватности описания - затраты растут, точность растет, но ущерб от применения неадекватной модели уменьшается. При стремлении адекватности к 0% - затраты уменьшаются, точность уменьшается, но ущерб увеличивается. 8 Способы представления моделей Например: Пусть два объекта движутся друг навстречу другу. Vп Vв A B D Vп - скорость пешехода Vв - скорость велосипедиста Вопрос: когда и где встретятся объекты? 9 Способы представления моделей 1.Аналитический способ: TВ : D Vп V В Недостаток - идеализация XВ := VВ × TВ Идеализация заключается в том, что дорога считается идеально прямой, без уклонов и подъемов, скорости объектов - постоянными, желания объектов не меняются, силы - безграничны, отсутствуют помехи для движения, модель не зависит от величин D, Vп, Vв (они могут быть сколь угодно большими или малыми). Реальность обычно не имеет ничего общего с такой постановкой задачи. 10 Способы представления моделей 1.Имитационное моделирование: Обязательно есть некий счетчик, который позволяет моделировать процесс по шагам. а) V - переменная t:= t + h SП:= SП + VП h SВ:= SВ + VВ h Повторяя пошагово расчет в цикле, на каждом этапе работы алгоритма будем получать имитацию процесса. SП + SВ D 11 Способы представления моделей 1.Имитационное моделирование: б) Формально-математическая схема t:= t + h × f SП:= SП +VП × h × f SВ:= SВ + VВ × h × f f:= not (ed (D - (SП + SВ))) stop(f) где f - флаг, показывающий был пройден к текущему моменту t весь путь или нет. 12 Способы представления моделей 1.Имитационное моделирование: в) Геометрический способ: t SП:= VП t SП SВ:= D - VВ t SВ t y t осциллограф t y S Предполагаемая точка встречи t осциллограф t Рисунок, образованный двумя осциллограммами 13 Способы представления моделей 1.Имитационное моделирование: г) Статистическая постановка задачи r A B r - флаг (открыт или нет шлагбаум) t:= t + h f SП:= (SП + VП h r)f bП:= ed(a - SП)ed(SП - (a - 5)) (**) SВ:= (SВ + VВ h r) f bВ:= ed((D - a) - SВ) ed(SВ - (D - a) - 5)) (**) f:= not(ed(D - SП - SВ)) Ср.время = k/n Ср.путь = L/n Блок накопления статистики n:=n + not (f) k:=k + t not(f) L:=L + SП r Датчик случайных чисел Условие (**) контролирует, находится тот или иной пешеход менее, чем за 5м от шлагбаума, когда тот закрыт. L - точка встречи n - количество экспериментов k - время встречи 14 Способы представления моделей 1.Имитационное моделирование: Особенности имитационных моделей систем 1. Взаимосвязанность событий. Условия, необходимые для свершения тех или иных событий могут оказаться чрезвычайно сложными из-за наличия определенных взаимных связей между компонентами системы. 2. Стохастические явления. В задачах моделирования очень часто возникает необходимость имитировать случайные события и процессы, внутренние причинные связи либо неизвестны, либо не представляют интереса в данном исследовании. 3. Статистический анализ. Для получения наглядных и удобных для анализа результатов часто необходимо получать статистические характеристики моделируемой системы. 15