Системное моделирование

Размещено на http://www.allbest.ru/

13

Размещено на http://www.allbest.ru/

Вопросы

21. Сигналы в системах

50. Выявление целей в системном анализе

7. Моделирование - способы воплощения моделей

9. Сопоставление модели и действительности: сходства и различия

10. Множественность моделей систем

Литература

21. Сигналы в системах

Сигналы - это специфические модели условного подобия. Они применяются в технических устройствах без участия человека. (Правила использования сигналов: код, кодирование декодирования. Теория кодирования).

Сигналы как модели-условия подобия составляет предмет теории связи, теории информации, теории управления и др.

Модели условного подобия в науках, изучающих, создание и использование этих моделей самим человеком имеют свою особенность, и называется знаками.

Наука о знаках - семиотика изучает знаки системно, т.е. как входящие в знаковые системы с 3-мя основными группами отношений:

· синтаксис (греч. «построение, порядок») - отношения между разными знаками, позволяющие отличать их и строить из них знаковые конструкции все более высокой сложности;

· семантика - (греч. «обозначение») - отношение между знаками и тем, что они обозначают (вложенный, изначальный смысл знаков);

· прагматика - (греч. «дело, действие») - отношения между знаками и теми, кто их использует в своей деятельности (понятый смысл знаков).

По сути дела языкознание, криптография, графология, техническое черчение, информатика, литературоведение и т.д. последуют модели условного подобия.

10. Множественность моделей систем

Понятие системы является центральным в кибернетике, теории систем, тем не менее, существует множество различных определений системы. Дело в том, что определение есть не что иное, как языковая модель системы, и различия целей и требований к модели приводит к различным определениям. Таким образом, различные формулировки определений системы- это констатация (фиксация) того или иного этапа процесса развития понятия системы. Можно, таким образом, постепенно уточнять, конкретизировать модель системы, а также рассматривать ее«движение» от естественно-языковой формы до математической.Это удобно сделать на примере искусственных систем, создаваемых в процессе трудовой деятельности.

Необходимо отметить, что развитие общества и техносферы происходит благодаря тому, что цели, которые ставит перед собой человек, редко достижимы за счет его собственных возможностей, или средств, которые уже имеются. В этом случае мы имеем проблемную ситуацию. Для ее разрешения требуется создание новых средств. Например, система экологического мониторинга стала создаваться тогда, когда обычные способы сбора и переработки информации в условиях обострения экологической обстановки не отвечают потребностям общества. Проблемная ситуация осознается в несколько стадий. По сути, цель - есть субъективный образ (абстрактная модель) несуществующего, но желаемого состояния среды, которое решило бы возникшую проблему. Деятельность, направленная на решение проблемы, включает действия по отбору из ОС объектов, свойства которых можно использовать для достижения цели, и по объединению этих свойств надлежащим образом, т.е. по созданию системы. Таким образом, система - есть средство достижения цели.

Сформулировать цель не так просто (пример - формулировка цели городского транспорта или системы мероприятий по охране труда). Между целью и реальной системой нет однозначного соответствия, а именно:

- одна и та же цель может быть достигнута с помощью различных систем;

- система, предназначенная для достижения одной цели, может быть использована и с другой целью.

Таким образом, существуют трудности с формулировкой целей уже существующих систем. Еще сложнее правильно сформулировать цели систем проектируемых. Поэтому в инженерной практике постановка целей (формулировка технического задания) - это один из важнейших этапов создания систем. Итак, целевая предназначенность системы - ее исходное, главное свойство. В этом контексте сделан акцент на назначении системы, вопрос об устройстве остается как бы в стороне. Так мы подходим к так называемой модели «черного ящика».

Поскольку определение системы как цели ничего не говорит о внутреннем содержании системы, ее можно представить в виде непрозрачного «ящика». Здесь, тем не менее, уже отражены два важных свойства системы - это целостность и обособленность от среды. Однако эта обособленность не полная: система связана со средой и с помощью этих связей воздействует на нее. Эти связи называются входами и выходами системы. Моделирование системы, рассматриваемой как «черный ящик» основано на наблюдении параметров входов (Х) и выходов (У), последующим построением зависимостей:

yi = fi (x1,…xi); статическая модель ,

yi(t) = F (x1(t)…xi(t)) - динамическая модель.

Важно сознавать, что эти зависимости не известны нам изначально, иначе мы имели бы «белый ящик». Во многих случаях, например, для пользователей систем, достаточно словесного описания входов и выходов (пример: бытовая модель телевизора). Модель «черного ящика» не так проста, как кажется. Есть трудность перечисления всех входов и выходов. Главная причина множественности входов и выходов заключается в том, что всякая реальная система взаимодействует с окружающей средой неограниченным числом способов. Критерием отбора связей при построении моделей является целевое назначение модели и существенность той или иной связи по отношению к этой цели. Именно здесь возможны ошибки: неучтенные связи в реальности не устраняются и продолжают действовать; иногда они на самом деле являются весьма существенными. Это обстоятельство следует учитывать как при изучении существующих систем, так и при проектировании новых. В последнем случае важно то, что реальная система неизбежно вступает во взаимодействие со всеми объектами ОС. При проектировании, таким образом, главную цель необходимо сопровождать заданием дополнительных целей. Например: самолет- дополнительные цели - комфорт, безопасность, не слишком сильный шум, удобство эксплуатации, экономичность. Модель «черного ящика» обычно используется (часто являлись единственно применимой) в случае:

а) когда нет возможности вмешательства в систему (изучение влияния лекарств и т.п.);

б) когда нужно получить данные о системе в обычной для нее обстановке, для уменьшения воздействия измерений на саму систему;

в) когда действительно отсутствуют данные о внутреннем устройстве системы (например, электрон, пульсар, «черная дыра» и т.п.).

В заключение можно еще раз подчеркнуть, что простота модели «черного ящика» обманчива, так как существует опасность 1) неполноты охвата входов и выходов, 2) описания действий системы на базе статистики, а также 3) изменения внутреннего механизма системы с течением времени (так называемая структурная адаптация системы).

9. Сопоставление модели и действительности: сходства и различия

Модель - это не абсолютная копия оригинала, она предполагает уже некоторую степень абстрагирования. Чертежи, рисунки, карты - это тоже модели, но они соответствуют более высокой степени абстрагирования от оригинала, поэтому их модельные свойства были осознаны намного позже. В настоящее время понятие модели расширилось, оно включает и реальные и, так называемые «идеальные» модели, например, математические модели. Свойствами модели обладают такие формы научных представлений о мире как законы, гипотезы, теории. Модели не только качественно различны, они иерархичны, т.е. могут быть модели более высокого уровня и менее высокого, как, например, в случае моделей научного знания: моделирование есть неотъемлемое свойство человеческой деятельности. Можно уточнить, что это- неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности. Любая деятельность человека имеет целевой характер, а цель- не что иное, как образ ожидаемого будущего, т.е. модель состояния, на реализацию которого направлена деятельность. Деятельность системна, она осуществляется не хаотично, а по определенному плану, или алгоритму. Следовательно, алгоритм тоже можно рассматривать как модель будущей деятельности. Из этих рассуждений следует, что модель является не просто образом - заменителем оригинала, а целевым отображением. Модель отображает не сам по себе объект-оригинал, а то, что в нем нас интересует, то, что соответствует поставленной цели. Поскольку модель- целевое отображение, один и тот же объект может иметь множество моделей в зависимости от целей. Вся деятельность человека связана с получением, переработкой и использованием информации. Модели объектов, модели деятельности целесообразно, таким образом, разделить по направленности основных информационных потоков, циркулирующих между субъектом и окружающим миром. Познавательная модель- это форма организации и представления знаний, средство соединения новых знаний с уже имеющимися. При установлении расхождения между моделью и реальностью это рассуждение устраняется путем изменения модели (модель «подгоняется» под реальность). Прагматическая модель это средство управления, средство организации практических действий, способ представления образцово правильных действий или их результата.

Прагматическая модель есть рабочее представление целей. Поэтому при обнаружении расхождений между моделью и реальностью прагматическая модель используется для изменения реальности, здесь реальность «подгоняется» под модель.

Таким образом основное различие между познавательными и прагматическими моделями следующее: познавательные модели отражают существующее, а прагматические - не существующее, но желаемое и (возможно) осуществимое. Не все модели легко классифицировать по этому признаку (например, произведения искусства, игрушки, географические карты). К тому же прагматические модели также претерпевают изменения, как и познавательные.

Существуют и другие принципы классификации модели. Вне зависимости от принципов, видов классификации модели в основе всегда лежит цель. Так для одних целей необходима модель конкретного состояния объекта, своего рода его «моментальная фотография». Такие модели называются статическими. Пример: структурные модели систем. Если наши цели связаны не с одним состоянием, а различием между состояниями, необходимо отображение процесса изменения состояния. Такие модели называются динамическими. Например, динамическими являются функциональные модели систем.

По способу воплощения (т.е. в зависимости от того, на чем построена модель) модели делятся на:

1) идеальные и абстрактные;

2) материальные (реальные, вещественные).

Абстрактные модели. К ним относятся: модели, создаваемые средствами языка. Человеческий язык (естественный, плановый (ИВМЯ)) является универсальным средством построения любых абстрактных моделей, что обеспечивается такими свойствами языка как:

· возможность введения новых слов;

· возможность иерархического построения языковых моделей (слово- предложение- текст- понятия- отношения - определения - конструкции…);

· неоднозначность, расплывчатость, размытость.

Последнее свойство иногда используется сознательно (дипломатия, юмор, поэзия), иногда служит препятствием («мысль изреченная есть ложь…). В зависимости от целей приблизительность естественного языка преодолевается («профессиональный» язык). Дальнейшая дифференциация наук привела к созданию специализированных языков вплоть до моделей, имеющих максимально достижимую определенность и точность для сегодняшнего состояния данной отрасли знаний.

7. Моделирование - способы воплощения моделей

Математические модели

Модели, обладающие абсолютной точностью. К. Маркс и И. Кант говорили о том, что любая отрасль знания может тем с большим основанием называется наукой, чем в большей степени в ней используется математика. Однако, чтобы зайти до использования математической модели в какой-либо области необходимо получить достаточное для этого количество знаний. Отсутствие развитого математического аппарата в какой-либо науке само по себе не означает ее «научности», а есть следствие сложности, недостаточной познанности ее предмета, т.е. временное явление.

Материальные модели. Материальная модель есть реальное, вещественное отображение объекта. Чтобы математическая модель выполняла свою функцию, т.е. замещала в каком-то отношении оригинал, она должна иметь определенное подобие по отношению к оригиналу.

Существуют различные виды подобия.

Прямое подобие- подобие, устанавливаемое в результате физического взаимодействия или последовательности взаимодействий(фотографии, модели самолетов и т.п.). Однако никакая прямая модель не может быть абсолютной копией оригинала. Существуют проблемы переноса результатов моделирования результатов модельных экспериментов на оригинал(натурный образец). Яркий пример - гидродинамика. Отсюда возникла разветвленная, содержательная теория подобия.

Косвенное подобие. Косвенное подобие не устанавливается человеком, а объективно существует в природе, обнаруживается в виде совпадения или достаточной близости абстрактных моделей и в дальнейшем используется при моделировании. Например, электромеханическая аналогия(одинаковые уравнения для электрических и механических процессов), шаг как аналог времени, подопытные животные - аналог человеческого организма и т.п.

Условно подобные модели: подобие этих моделей оригиналу устанавливается в результате соглашения. Пример: деньги(модель стоимости), удостоверение личности(модель владельца), карты(модели местности), сигналы(модели сообщений и т.д.). Условные подобные модели являются способом материального воплощения абстрактных моделей, вещественной формой, в которой абстрактные модели передаются от одного человека к другому, храниться долгое время, т.е. отчуждаются от сознания, сохраняя, тем не менее, способность возвращения в абстрактную форму. Это достигается с помощью соглашения о том, какое состояние реального объекта ставится в соответствие данному элементу абстрактной модели.

9. Сопоставление модели и действительности: сходства и различия

Важнейшим понятием при экономико-математическом моделировании, как и при всяком моделировании, является понятие адекватности модели, т. е. соответствия модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность модели - в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, что характерно и для экономико-математического моделирования. При моделировании имеется в виду не просто адекватность, но соответствие по тем свойствам, которые считаются существенными для исследования. Проверка адекватности экономико-математических моделей является весьма серьезной проблемой, тем более, что ее осложняет трудность измерения экономических величин. Однако без такой проверки применение результатов моделирования в управленческих решениях может не только оказаться малополезным, но и принести существенный вред.

Имея в виду именно теоретические соображения и методы, лежащие в основе построения модели, можно ставить вопросы о том, насколько верно данная модель отражает объект и насколько полно она его отражает. (В процессе моделирования выделяются специальные этапы - этап верификации модели и оценка ее адекватности). В таком случае возникает мысль о сравнимости любого созданного человеком предмета с аналогичными пpиpодными объектами и об истинности этого предмета. Но это имеет смысл лишь в том случае, если подобные предметы создаются со специальной целью изобразить, скопировать, воспроизвести определенные черты естественного предмета. Таким образом, можно говорить о том, истинность присуща материальным моделям: в силу связи их с определенными знаниями; в силу наличия(или отсутствия) изоморфизма ее стpуктуpы со стpуктуpой моделируемого процесса или явления; в силу отношения модели к моделируемому объекту, которое делает ее частью познавательного процесса и позволяет решать определенные познавательные задачи.

И в этом отношении материальная модель является гносеологически вторичной, выступает как элемент гносеологического отражения.

10. Множественность моделей систем

моделирование сигнал математический система

Одним из основополагающих принципов моделирования сложных систем является принцип множественности моделей, заключающийся, с одной стороны, в возможности отображения многих различных систем и процессов с помощью одной и той же модели и, с другой стороны, в возможности представления одной и той же системы множеством различных моделей в зависимости от целей исследования. Использование этого принципа позволяет отказаться от подхода, когда для каждой исследуемой системы разрабатывается своя модель, и предложить новый подход, при котором разрабатываются абстрактные математические модели разного уровня (в основном базовые и локальные), используемые для исследования систем различных классов. При этом задача моделирования сводится к грамотной параметризации моделей и интерпретации полученных результатов.

Цель представляет собой сложное сочетание различных противоречивых интересов. Цель является системообразующим, интегрирующим фактором, объединяющим отдельные предметы и процессы в целостность, в систему. Это объединение происходит, исходя из того, что разрозненные предметы далеко не всегда могут служить достаточными средствами для достижения целей человека. А в объединенном виде они приобретают новое, системное, интегральное качество, которое является достаточным для реализации целей.

Система есть средство достижения цели.

Первое определение системы дополняется вторым, характеризующим ее внутреннее строение. Общее определение системы формулируется следующим образом: «Системой называется совокупность взаимодействующих между собой элементов, выделенных из окружающей среды с определенной целью». Проблемой называется ситуация, характеризующаяся различием между необходимым (желаемым) выходом и существующим выходом. Выход является необходимым, если его отсутствие создает угрозу существованию или развитию системы. Существующий выход обеспечивается существующей системой. Желаемый выход обеспечивается желаемой системой. Проблема есть разница между существующей и желаемой системой. Проблема может заключаться в предотвращении уменьшения выхода или же в увеличении выхода. Условие проблемы представляет существующую систему («известное»). Требование представляет желаемую систему.

Литература

1. Введение в системный анализ. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. М.:ВШ, 1989- 367с.

2. Системный подход и общая теория систем. Уемов А.И. М.:Мысль,1978

3. Математические задачи системного анализа. Моисеев Н.Н. М.: Наука, 1981- 488с.

Размещено на Allbest