Методи моделювання складних систем
Постановка будь-якої задачі полягає в тому, щоб перевести її словесний (вербальний) опис у формальний.
При вирішенні простих задач перехід здійснюється в свідомості людини. Якщо отримана формальна модель (математична залежність між величинами у вигляді формули, рівняння, системи рівнянь) спирається на фундаментальний закон або підтверджується експериментом, то цим доводиться її адекватність ситуації, що відображається, і модель рекомендується для вирішення завдань відповідного класу.
У міру ускладнення завдань отримання моделі та доказ її адекватності ускладнюються.
Для вирішення проблеми перекладу вербального опису у формальний в різних областях знань стали розвиватися спеціальні прийоми та методи. Так виникли методи типу мозкової атаки, сценаріїв, експертних оцінок, метод "дерева цілей ".
Розвиток математики йшов по шляху розширення засобів постановки і вирішення важкоформалізованих задач. Разом з детермінованими, аналітичними методами класичної математики виникла теорія вірогідності та математична статистика (як засіб доказу адекватності моделі на основі представницької вибірки і поняття вірогідності правомірності використання моделі).
Для завдань з більшим ступенем невизначеності дослідники стали привертати теорію множин, математичну логіку, математичну лінгвістику, теорію графів, що багато в чому стимулювало розвиток цих напрямів. Іншими словами, математика стала поступово накопичувати засоби роботи з невизначеністю, яку класична математика виключала з об'єктів свого розгляду.
Таким чином, між неформальним, образним мисленням людини і формальними моделями класичної математики склався "спектр" методів, які допомагають отримати й уточнити (формалізувати) вербальний опис проблемної ситуації, з одного боку, і інтерпретувати формальні моделі, пов'язувати їх з реальною дійсністю.
11. Класифікації методів моделювання систем
Постановка будь-якої задачі полягає в тому, щоб перевести її словесний (вербальний) опис у формальний.
При вирішенні простих задач перехід здійснюється в свідомості людини, яка не завжди навіть може пояснити, як вона це зробила. Якщо отримана формальна модель (математична залежність між величинами у вигляді формули, рівняння, системи рівнянь) спирається на фундаментальний закон або підтверджується експериментом, то цим доводиться її адекватність ситуації, що відображається, і модель рекомендується для вирішення завдань відповідного класу.
У міру ускладнення завдань отримання моделі та доказ її адекватності ускладнюються.
Для вирішення проблеми перекладу вербального опису у формальний в різних областях знань стали розвиватися спеціальні прийоми та методи. Так виникли методи типу мозкової атаки, сценаріїв, експертних оцінок, метод "дерева цілей ".
Розвиток математики йшов по шляху розширення засобів постановки і вирішення важкоформалізованих задач. Разом з детермінованими, аналітичними методами класичної математики виникла теорія вірогідності та математична статистика (як засіб доказу адекватності моделі на основі представницької вибірки і поняття вірогідності правомірності використання моделі). Для завдань з більшим ступенем невизначеності дослідники стали привертати теорію множин, математичну логіку, математичну лінгвістику, теорію графів, що багато в чому стимулювало розвиток цих напрямів. Іншими словами, математика стала поступово накопичувати засоби роботи з невизначеністю, яку класична математика виключала з об'єктів свого розгляду
Таким чином, між неформальним, образним мисленням людини і формальними моделями класичної ("чистою") математики склався як би "спектр" методів, які допомагають отримати й уточнити (формалізувати) вербальний опис проблемної ситуації, з одного боку, і інтерпретувати формальні моделі, пов'язувати їх з реальною дійсністю. Цей "спектр" умовно представлений на рис. 2.3.
Також, методи моделювання систем ділять на два великі класи: методи формалізованого представлення систем (МФПС) і методи, що спрямовані на активізацію використання інтуїції та досвіду фахівців (МАІФ). Приклад класифікації представлений на рис. 2.4.
Відповідно до цієї класифікації в групі методів спрямованих на активізацію досвіду й інтуїції фахівців, методи розташовані зверху вниз в порядку зростання можливостей формалізації, а в групі методів формалізованого представлення систем — зверху вниз, зростає увага до змістовного аналізу проблеми і з'являється все більше засобів для такого аналізу. Таке впорядкування методів допомагає їх порівнювати і вибирати при формуванні моделей ухвалення рішень або методик системного аналізу проблем, що розвиваються.
Реальні моделі часто створюються на основі перетину виділених класів методів. Наприклад, комбінаторика почала розвиватися паралельно в рамках лінійної алгебри і теорії множин, а потім оформилася в самостійний напрям, що використовує засоби з обох названих груп методів. Широко застосовується в даний час в практиці управління складними динамічними об'єктами ситуативне моделювання, що базується на виразних засобах математичної логіки, математичної лінгвістики, теорії множин і графів. Імітаційне динамічне моделювання використовує зручну для людини структурну мову, що допомагає виражати реальні взаємозв'язки, що відображають у системі замкнуті контури управління, і аналітичні уявлення (лінійні звичайно-різницеві рівняння), що дозволяють реалізувати формальне дослідження отримуваних моделей за допомогою комп'ютерних систем. Активно розвивається структурно-лінгвістичне моделювання, в якому використовуються структурні представлення різного роду і засоби математичної лінгвістики. Засоби активізації інтуїції та математичні методи поєднує в собі інформаційний підхід до аналізу систем.
Виділений важливий для практики моделювання складних систем підклас комплексированих методів і підклас методів поступової формалізації, який активно розвивається.
12. Методи формалізованого представлення систем.
Аналітичні методи – аналітичними називаються методи, в яких ряд властивостей складної системи або її частини відображається в багато п-примірному просторі єдиною точкою, що здійснює певний рух.
Він застосовується, коли властивості системи можна відобразити за допомогою детермінованих величин, тобто коли знання про процеси і події в деякому інтервалі часу дозволяють повністю визначити поведінку поза цим інтервалом.
Детермінові – це чітко визначені системи (є причина, що дії на систему і ми чітко знаємо, що буде з системою) вал повернули – механізм здвинувся на точну величину.
Стохастичні – імовірні системи (не можна гарантувати 100% виконання). Процес може піти такими же іншим чином.
Ризик – є певна імовірність того, що не буде отримано результат.
Недолік – треба встановити детерміновані взаємозв`язки між компонентами системи, але це зробити дуже важко, є певні ризики, є імовірність того, що точка опиниться в інших координатах.
Статистичні методи – використовуються коли не вдається представити систему, як детермінову, тоді її відображають за допомогою імовірних характеристик і статистичних закономірностей.
Теоретико множинні методи.
Базується на поняттях: множина, елементи множини, відношення множини.
Множину задають або перераховують елементів або назвою характеристичної властивості.
Це інформація, потоки, матеріальні або фінансові.
У множині виділяють підмножини, встановлюються відносини.
При використання цих методів застосовуються формальні мови математичної лінгвістики і алгебри логіки.
Теж є обмтеження цих методів у тому, що важко часто вивести правило, закономірності, які адекватно відображають реальні об`єкти.
Якщо в системі є певні проблеми у визначенні системи.
Логічні методи
Використовуються закони формальної логіки (бінарна, алгебра Булевої логіки)).
- Логіка логічного аналізу – синтезу
- теорія автоматів
- теорія формальних мов
Лінгвістичні і семіотичні методи:
Лінгвістичні – базуються на поняттях Тезауруса (словних термінів), граматики, правила утворення граматики, семантики (зміст фраз, які сформовані) і програматики.
Семіотичні – базуються на поняттях знакової системи, знакова ситуація.
Ці методи є зручним апаратом для 1 етапу поступової формалізації завдань моделювання систем.
Спочатку ми її описуємо словами, потім описуємо логіку, потім статистичні, а коли знаємо багато переходимо до аналітичних методів.
Текстовий словесний опис – коли знаємо мало.
Графічний метод.
До нього відносять будь-які графіки, діаграми, що дозволяє наочно та наявно представити процеси в системі і полегшити її аналіз.