Классификация языков и систем моделирования

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

КУРСОВАЯ РАБОТА

Классификация языков и систем моделирования



СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ЯЗЫКОВ И СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ В ОБЛАСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЯЗЫКОВ И СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

2.1 Основные понятия и определения

2.2 Система моделирования

2.3 Классификация языков

2.4 Классификация систем моделирования

2.5 Основные принципы классификации

ГЛАВА 3. КЛАССИФИКАЦИЯ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

3.2 Функциональная классификация

3.3 Структурная классификация

3.4 Другие аспекты классификации

ГЛАВА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

4.1 Системы дискретного моделирования

4.2 Системы непрерывного моделирования

4.3 Системы гибридного моделирования

4.4 Агентно-ориентированные системы моделирования

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ



ВВЕДЕНИЕ

В современном информационном обществе развитие языков программирования и систем моделирования играет важную роль в обеспечении эффективной разработки программного обеспечения и моделирования сложных систем. Классификация языков и систем моделирования является неотъемлемой частью этого процесса, поскольку она позволяет систематизировать и структурировать разнообразие существующих языков и систем, а также определить их принципы и области применения.

Цель данной работы - исследовать и проанализировать классификацию языков и систем моделирования, а также изучить их историю развития, основные принципы, применение в различных областях и перспективы развития. Работа будет состоять из следующих глав: "История развития языков и систем моделирования", "Основные принципы классификации языков и систем моделирования", "Классификация языков программирования", "Классификация систем моделирования", "Применение классификации языков и систем моделирования в различных областях", "Сравнительный анализ различных классификаций языков и систем моделирования" и "Перспективы развития классификации языков и систем моделирования".

Первая глава "История развития языков и систем моделирования" посвящена изучению исторического развития языков программирования и систем моделирования. Здесь будут рассмотрены основные этапы развития, начиная с появления первых языков программирования и систем моделирования до наших дней. Будет проведен анализ ключевых моментов и революционных изменений в области языков и систем моделирования, а также их влияния на современные технологии.

Во второй главе "Основные понятия и определения в области классификации языков и систем моделирования" будут рассмотрены основные принципы, которыми руководствуются при классификации языков и систем моделирования. Здесь будут рассмотрены различные подходы к классификации, такие как по типу языка (императивные, функциональные, объектно-ориентированные и т. д.), по области применения (научные, бизнес-ориентированные и т. д.), по уровню абстракции и другие.

Третья глава "Классификация языков программирования" посвящена классификации языков программирования. Здесь будут рассмотрены различные подходы к классификации языков программирования, такие как по парадигмам программирования (процедурное, объектно-ориентированное, логическое и т. д.), по уровню абстракции (низкоуровневые, высокоуровневые), по области применения (веб-разработка, научные вычисления, мобильные приложения и т. д.) и другие.

Четвертая глава "Классификация систем моделирования" посвящена классификации систем моделирования. Здесь будут рассмотрены различные подходы к классификации систем моделирования, такие как по типу моделирования (физическое, математическое, компьютерное), по области применения (инженерия, экономика, медицина и т. д.), по уровню абстракции и другие.

Таким образом, данная работа позволит получить полное представление о классификации языков и систем моделирования, их истории развития, основных принципах, применении и перспективах развития. Результаты и выводы, полученные в ходе исследования, могут быть полезными для разработчиков программного обеспечения, специалистов в области моделирования и всех, кто интересуется современными технологиями разработки и моделирования сложных систем.

Исследование "Классификация языков и систем моделирования" является актуальным в современном информационном обществе, где различные языки программирования и системы моделирования играют ключевую роль в разработке программного обеспечения и создании компьютерных моделей. Понимание различных языков и систем моделирования, их особенностей и возможностей позволяет разработчикам и исследователям выбирать наиболее подходящий инструмент для решения конкретной задачи. Такое исследование также способствует развитию и улучшению существующих языков и систем моделирования, а также может помочь в создании новых, более эффективных и удобных инструментов для программирования и моделирования.

В работе «Классификация языков и систем моделирования» объектом исследования являются языки программирования и системы моделирования. Языки программирования представляют собой формализованные наборы символов и правил, которые используются для создания компьютерных программ. Они позволяют программистам описывать алгоритмы и задавать логику работы программы. Системы моделирования, в свою очередь, представляют собой программы или инструменты, которые позволяют создавать модели реальных или абстрактных систем. Они используются для анализа и предсказания поведения систем, а также для оптимизации их работы. В работе проводится классификация языков программирования и систем моделирования, исследуются их особенности, преимущества и недостатки, а также определяются области их применения.



ГЛАВА 1. ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ ЯЗЫКОВ И СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

История развития языков и систем моделирования имеет долгую и интересную историю, которая простирается на протяжении многих веков. Начиная с появления первых форм коммуникации, люди всегда стремились найти способы передачи информации и организации своих мыслей. Это привело к появлению различных языков и систем моделирования, которые продолжают развиваться и совершенствоваться до сегодняшнего дня.

Одним из первых примеров систем моделирования были иероглифы, которые использовались в Древнем Египте и Древнем Китае. Иероглифы представляли собой символы, каждый из которых обозначал определенное слово или понятие. Это позволяло людям записывать свои мысли и передавать информацию на письменном языке. Иероглифы были сложными и требовали большого количества знаний для их понимания и использования [16].

С течением времени различные языки и системы моделирования стали более универсальными и доступными. В Древней Греции возникли алфавиты, которые использовали буквы для представления звуков и слов. Это значительно упростило процесс записи и чтения информации. Алфавиты стали основой для развития различных языков и систем моделирования в разных частях мира [12].

Одним из наиболее значимых событий в истории развития языков и систем моделирования было изобретение печатного станка в XV веке. Это позволило массово производить печатные книги и распространять знания среди широкой аудитории. Печатный станок стал основой для развития письменности и стандартизации языков [3].

С развитием технологий в XX веке появилась возможность создания электронных систем моделирования и языков программирования. Это привело к революции в области информационных технологий и компьютерных наук. Языки программирования, такие как Fortran, C, Java, Python и многие другие, стали основой для разработки программного обеспечения и создания компьютерных моделей.

Одним из ключевых моментов в истории языков и систем моделирования было появление формальных языков и систем моделирования. Формальные языки основаны на строгих математических принципах и предназначены для описания и анализа сложных систем. Примерами формальных языков являются языки программирования высокого уровня, такие как C++ и Java, а также языки спецификации, такие как UML и BPMN.

Одной из важных вех в развитии систем моделирования стало появление компьютерных систем моделирования. Компьютерные системы моделирования позволяют создавать и анализировать модели различных систем, включая физические, экономические, социальные и биологические системы. Они играют важную роль в научных исследованиях, инженерии, бизнесе и других областях.

Современные языки и системы моделирования продолжают развиваться и совершенствоваться. В настоящее время существует множество языков программирования, каждый из которых имеет свои особенности и предназначен для решения определенных задач. Также существуют различные инструменты и платформы для создания и анализа моделей, которые обеспечивают эффективное использование языков и систем моделирования.

Одним из последних трендов в развитии языков и систем моделирования является использование искусственного интеллекта и машинного обучения. Это позволяет создавать более сложные и интеллектуальные модели, а также автоматизировать процессы моделирования и анализа. Искусственный интеллект также может быть использован для улучшения языков и систем моделирования, путем автоматического генерирования кода или оптимизации моделей.

В заключение, история развития языков и систем моделирования является долгим и сложным процессом, который продолжается до сегодняшнего дня. От первых форм коммуникации до современных компьютерных систем моделирования, языки и системы моделирования играют важную роль в передаче информации, организации мыслей и решении сложных задач. Развитие технологий и появление новых методов и подходов продолжают формировать будущее языков и систем моделирования.



ГЛАВА 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ В ОБЛАСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЯЗЫКОВ И СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

2.1 Основные понятия и определения

Язык - это система знаков, используемая для коммуникации и передачи информации между людьми. Он является одним из ключевых аспектов человеческой культуры и позволяет людям выражать свои мысли, чувства и идеи. Язык состоит из звуков, слов, грамматических правил и семантических значений, которые совместно образуют единую систему коммуникации [9].

Языки могут быть классифицированы по различным критериям, включая географическое распределение, семантическую структуру, грамматические особенности и т.д. Например, существуют естественные языки, такие как английский, испанский, китайский и др., которые развивались естественным образом в разных культурах и странах. Также существуют искусственные языки, которые были созданы специально для определенных целей, таких как эсперанто или логические языки программирования [3].

2.2 Система моделирования

Система моделирования - это формальная система, которая позволяет описывать и анализировать различные явления и процессы в реальном мире. Она служит инструментом для создания моделей, которые представляют собой упрощенные абстракции реальности и позволяют исследовать и анализировать сложные системы и явления [10].

Системы моделирования могут быть разделены на различные типы в зависимости от их целей и областей применения. Например, существуют экономические модели, которые используются для анализа экономических процессов и принятия решений в экономике. Также существуют модели в области биологии, физики, социологии и других наук.

2.3 Классификация языков

Классификация языков - это процесс группировки языков на основе их общих характеристик и свойств. Она позволяет упорядочить и систематизировать разнообразие языков и выявить их сходства и различия. Классификация языков имеет важное значение для лингвистики, так как она помогает понять развитие языков и их взаимосвязь.

Существуют различные подходы к классификации языков. Одним из наиболее распространенных является географическая классификация, которая основана на географическом распределении языков. Например, языки могут быть классифицированы на языки Европы, Азии, Африки и т.д. Другим подходом является генеалогическая классификация, которая основана на генетической связи между языками. Например, существуют индоевропейские, афразийские, аустралийские и другие языковые семьи.

2.4 Классификация систем моделирования

Классификация систем моделирования - это процесс группировки систем моделирования на основе их характеристик и свойств. Она позволяет упорядочить разнообразие систем моделирования и определить их области применения и особенности.

Системы моделирования могут быть классифицированы по различным критериям. Одним из них является способ представления моделей. Например, существуют системы моделирования на основе дифференциальных уравнений, логических формул, стохастических процессов и т.д. Другим критерием является область применения системы моделирования. Например, существуют системы моделирования в области физики, экономики, биологии, социологии и т.д.

2.5 Основные принципы классификации

При классификации языков и систем моделирования существуют несколько основных принципов, которые помогают определить их сходства и различия.

Первый принцип - это принцип группировки по общим характеристикам. Он заключается в том, что языки и системы моделирования, имеющие общие характеристики и свойства, группируются в одну категорию. Например, языки с схожими грамматическими особенностями могут быть классифицированы в одну группу.

Второй принцип - это принцип группировки по различиям. Он заключается в том, что языки и системы моделирования, имеющие существенные различия в своих характеристиках, группируются в разные категории. Например, языки с разными алфавитами или грамматическими структурами могут быть классифицированы в разные группы.

Третий принцип - это принцип иерархической классификации. Он заключается в том, что языки и системы моделирования могут быть классифицированы на разных уровнях иерархии. Например, языки могут быть классифицированы на уровне семей, групп и подгрупп.

В заключение, основные понятия и определения в области классификации языков и систем моделирования включают язык как систему знаков для коммуникации, систему моделирования как формальную систему для анализа явлений и процессов, классификацию языков на основе их общих характеристик и свойств, классификацию систем моделирования на основе их характеристик и областей применения, а также принципы классификации, включающие группировку по общим характеристикам, различиям и иерархическую классификацию. Эти понятия и принципы являются основой для дальнейшего изучения классификации языков и систем моделирования



ГЛАВА 3. КЛАССИФИКАЦИЯ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ

Для программирования задач на ЭВМ применяют искусственные языки, названные языками программирования. Язык программирования - это фиксированная система обозначений и правил для описания алгоритмов и структур данных. Языки программирования имеют как бы два лица. Одно из них обращено к человеку, использующему язык для записи своих программ, а другое адресовано ЭВМ, которая должна понимать команды.

Любой язык программирования включает определенный набор символов (букв, цифр, знаков) и правила использования этих символов для записи алгоритмов. В связи с этим язык программирования характеризуется алфавитом, синтаксисом и семантикой.

Алфавит - множество различных символов, используемых в языке.

Синтаксис языка устанавливает правила связи символов при построении выражений, а семантика определяет смысловое истолкование этих выражений. Языкам программирования свойственна строгость синтаксических и семантических правил, обеспечивающая однозначность реализации на ЭВМ разработанного алгоритма.

Каждая ЭВМ имеет свой собственный язык программирования, называемый машинным языком. Программа решения задачи на таком языке задается соответствующей последовательностью машинных команд. Программа при этом получается слишком детализированной, а для больших задач - практически необозримой. Это создает значительные трудности в процессе программирования и, естественно, снижает производительность труда программиста.

Разработка программы на машинном языке носит в общем случае характер решения сложной комбинаторной задачи, так как одновременно с составлением команд программы программисту необходимо производить распределение памяти, т.е. размещать в запоминающих устройствах ЭВМ всю информацию, относящуюся к решению данной задачи (команды программы, исходный числовой материал, промежуточные данные, окончательные результаты и т.д.). Команды можно составить лишь тогда, когда известны адреса, по которым будет храниться в памяти вся необходимая для этих команд информация. С другой стороны, трудно разместить эту информацию в памяти, пока неизвестно число команд программы и количество промежуточных результатов, которые должны одновременно храниться. Поэтому уже для ЭВМ первого и второго поколения с целью повысить производительность труда программистов стали применять языки программирования, не совпадающие с машинными. Начиная с ЭВМ третьего поколения, машинный язык практически не применяется для программирования задач, он сохранил за собой функции внутреннего языка ЭВМ.

В настоящее время насчитывается несколько десятков различных языков программирования, которые можно классифицировать по тем или иным признакам. Наиболее общей является классификация по степени зависимости языка программирования от ЭВМ. По этому признаку все языки делят на две большие группы: машинно-зависимые и машинно-независимые (рисунок 5).

Машинно-зависимые языки, в свою очередь, делят на машинные и машинно-ориентированные. Одновременно с этим для характеристики степени близости языка программирования к машинному языку используют понятие уровня языка. За начало отсчета уровней принят машинный язык, уровень которого равен 0. Естественный язык человека рассматривается как язык наивысшего уровня.

Различают два уровня машинно-ориентированных языков. К первому уровню относят мнемокоды, а ко второму - автокоды.

Мнемокоды являются языками первого уровня, они наиболее близки к машинным языкам. Однако мнемокод отличается от машинного языка тем, что в нем коды операций заменены соответствующими буквенными (мнемоническими) обозначениями, а цифровые адреса операндов - буквенными или буквенно-цифровыми. Вместе с тем между операторами мнемокода и машинными командами сохраняется взаимно однозначное соответствие. Это соответствие обычно отражается символом 1:1 («один к одному»), который записывается после наименования языка. Естественная форма записи обозначений мнемокода облегчает составление программ, однако чрезмерная детализация машинных операций делает эти программы достаточно громоздкими и маловыразительными.

Автокод сохраняет основные черты мнемокода, однако в нем наряду с символическими аналогами машинных команд допускается использование так называемых макрокоманд, не имеющих прямых аналогов в машинном языке. Автокод утратил приставку 1:1, так как каждая макрокоманда автокода транслируется в группу команд машинного языка («один в несколько»). Программа, записанная на автокоде, становится более компактной и приобретает наглядность.

Машинная ориентированность мнемокодов и автокодов означает, что в их основе продолжает лежать система команд конкретной ЭВМ, поэтому использование таких языков предполагает знание особенностей применяемой ЭВМ, что ограничивает их практическое распространение. От указанного недостатка свободны машинно-независимые языки.

Машинно-независимые языки также делятся на две группы: к первой группе относятся процедурно-ориентированные языки, а ко второй - проблемно-ориентированные.

Процедурно-ориентированные языки предназначены для описания алгоритмов (процедур) решения различных задач, поэтому их часто называют просто алгоритмическими языками. Процедурно-ориентированные языки полностью учитывают особенности решаемых задач и не зависят от конкретной ЭВМ.

Структура процедурно-ориентированных языков более близка к естественному языку, например, к русскому или английскому, чем к машинному. В этой структуре практически невозможно установить полное соответствие между конструкциями языка и машинными командами. Поэтому перевод с процедурно-ориентированного языка на машинный язык осуществляется путем эквивалентной замены группы элементарных конструкций языка группой соответствующих машинных команд, подобно тому, как это делается часто, например, при переводе с английского языка на русский.

Если считать уровень машинного языка нулевым, то процедурно-ориентированные языки следует отнести к третьему уровню, поскольку первые два уровня соответствуют машинно-ориентированным языкам.

Алгоритмы решения задач различных классов могут существенно отличаться друг от друга, поэтому большинство процедурно-ориентированных языков разрабатывалось применительно к отдельным классам таких задач. Известны языки для решения вычислительных, инженерно-технических, экономических задач, а также задач обработки массивов данных, анализа текстовой информации др.

Выбор языка того или иного уровня в известной степени определяется квалификацией лиц, занимающихся программированием.

Процедурно-ориентированными языками пользуются специалисты, знакомые с математическими формулировками решаемых задач, алгоритмами и приемами программирования. Это могут быть как профессиональные программисты, так и специалисты различных областей науки и техники, владеющие приемами программирования.

Существует еще одна категория пользователей, которые, являясь специалистами в своей области, нуждаются в оперативном использовании ЭВМ для решения задач по определенным узким проблемам. Однако они незнакомы с методами решения задач на ЭВМ и приемами программирования. К этой категории пользователей относятся работники производственных и административных органов управления, конструкторы, технологи, и др.

Данная классификация в некотором смысле условна, поскольку существуют языки, обладающие свойствами языков разных уровней. Например, отдельные процедурно-ориентированные языки весьма специализированы, что приближает их к проблемно-ориентированным.

Сопоставляя различные языки программирования, можно отметить, что машинно-ориентированные языки первого и второго уровней содержат все необходимые средства для программирования и решения на ЭВМ любых задач с учетом технических возможностей машин. При программировании на этих языках можно достаточно полно учесть особенности систем команд и устройств ЭВМ, что дает возможность разработать вполне удовлетворительные программы. Вместе с тем машинно-ориентированные языки относительно сложны для освоения, а программирование на них является весьма кропотливым и трудоемким. Поэтому в настоящее время общая тенденция состоит в преимущественном использовании языков высокого уровня, обеспечивающих более высокую производительность труда программиста, чем языки низших уровней. Однако каждый язык третьего и тем более четвертого уровня эффективен лишь для задач определенного класса. Вне этого класса языки высокого уровня либо малоэффективны, либо вообще непригодны.

Постоянное расширение сферы применения ЭВМ порождает большое разнообразие классов решаемых задач, а это, в свою очередь, ведет к обилию разработанных и вновь разрабатываемых языков программирования. Чрезмерное «многоязычие» программирования вызывает определенные трудности. Поскольку различные языки строятся на разных методических принципах, это осложняет накопление опыта, обучение и профессиональное взаимопонимание программистов. Кроме того, для каждого из применяемых языков программирования приходится иметь соответствующие трансляторы, а при замене старых ЭВМ новыми необходимо перерабатывать или создавать заново все программы, что весьма трудоемко и неэкономично.

Указанные трудности стимулировали работы по созданию языков программирования, универсальных для широкого класса задач.

Одним из наиболее часто используемых языков программирования является Паскаль. Широкой популярности Паскаля среди программистов способствовали следующие причины: Благодаря своей компактности, удачному первоначальному описанию Паскаль оказался достаточно легким для изучения.

Язык программирования Паскаль отражает фундаментальные и наиболее важные концепции (идеи) алгоритмов в легко воспринимаемой форме, что представляет программисту средства, помогающие проектировать программы.

Применение языка Паскаль значительно подняло “планку“ надежности разрабатываемых программ за счет требований Паскаля к описанию используемых в программе переменных, проверки согласованности программы при компиляции без ее выполнения.

Использование в Паскале простых и гибких структур управления: ветвлений, циклов.

На основе языка Паскаль фирма Inprise Corporation создала и выпустила программу Delphi 4.0, которая предназначена для визуального программирования, когда разработчик видит большую часть результатов непосредственно на экране монитора уже в процессе своей работы по созданию программы. Визуальное программирование позволяет быстрее создать интерфейс программы, сделать его более качественным за счет наилучшего расположения на экране монитора, избежать многих ошибок уже на этапе проектирования.

Создание в операционной среде Windows программ с использованием стандартных языков программирования Паскаль, Си и других - довольно непростая задача. Пакет Delphi позволяет программировать задачи, не вдаваясь в особенности Windows. В этом заключается одно из важнейших его достоинств.

3.2 Функциональная классификация

Функциональная классификация языков моделирования основана на их назначении и специализации. Вот некоторые типы языков и систем моделирования в функциональной классификации:

Языки блок-схем:

- Эти языки используются для создания диаграмм, представляющих процессы или алгоритмы в виде блоков, связанных стрелками или линиями.

- Примеры включают блок-схемы для проектирования алгоритмов в программировании или процессов в инженерии.

Языки программирования высокого уровня:

- Эти языки предназначены для написания программ, обычно на более абстрактном уровне, что делает их более удобными для программистов.

- Примеры включают Java, Python, C++, которые используются в различных областях, таких как веб-разработка, научные вычисления и автоматизация.

Языки описания аппаратуры (Hardware Description Languages, HDL):

- Эти языки используются для описания аппаратных средств, таких как интегральные схемы (чипы) и электронные схемы.

- Примеры включают Verilog и VHDL, которые широко используются в проектировании и верификации цифровых схем.

Языки запросов и баз данных:

- Эти языки предназначены для работы с базами данных, извлечения, добавления, обновления или удаления данных.

- Примеры включают SQL (Structured Query Language) и NoSQL запросы, которые используются в разработке приложений и аналитике данных.

Языки математического моделирования:

- Эти языки используются для формализации математических моделей и решения математических задач.

- Примеры включают MATLAB, Mathematica и R, которые используются в научных и инженерных исследованиях, анализе данных и моделировании.

Это лишь небольшой обзор языков и систем моделирования в рамках функциональной классификации. каждый из них имеет свои особенности и применение в различных областях.

3.3 Структурная классификация

классификация язык моделирование программный

Структурная классификация языков моделирования основана на способе организации и структуре языка. Вот некоторые типы языков и систем моделирования в рамках структурной классификации:

Языки структурного программирования:

- Эти языки организуются вокруг последовательности операций, условных операторов и циклов.

- Примеры включают языки типа Си, Pascal, и их производные.

Объектно-ориентированные языки программирования:

- Эти языки организуются вокруг объектов, которые содержат данные (поля) и методы (функции), работающие с этими данными.

- Примеры включают Java, C++, Python, которые широко используются в разработке программного обеспечения.

Функциональные языки программирования:

- Эти языки организуются вокруг функций как основного строительного блока программы.

- Примеры включают Haskell, Lisp, и Scala, которые используются в функциональном программировании и параллельном программировании.

Логические языки программирования

- Эти языки используют логическое программирование, где программы состоят из логических утверждений.

- Примеры включают Prolog и Datalog, которые используются в искусственном интеллекте и обработке естественного языка.

Языки описания данных:

- Эти языки используются для определения структур данных и их отношений.

- Примеры включают XML (eXtensible Markup Language) и JSON (JavaScript Object Notation), которые широко используются в веб-разработке и обмене данными.

Языки разметки:

- Эти языки используются для разметки текста и структурирования документов.

- Примеры включают HTML (HyperText Markup Language) и Markdown, которые используются в веб-разработке и документации.

- Это лишь небольшой обзор языков и систем моделирования в рамках структурной классификации. каждый из них имеет свои особенности и применение в различных областях.

3.4 Другие аспекты классификации

Помимо функциональной и структурной классификации, языки моделирования также могут быть классифицированы по ряду других аспектов. Вот некоторые из них:

Декларативные vs императивные языки:

- Декларативные языки описывают "что" должно быть сделано, оставляя детали реализации на усмотрение интерпретатора или компилятора. Примеры включают SQL для работы с базами данных.

- Императивные языки определяют "как" выполнять задачу, предоставляя последовательность команд и инструкций. Примеры включают большинство языков программирования, такие как C, Java, и Python.

Формальные vs неформальные языки.

- Формальные языки имеют строгое математическое определение и обычно используются для описания алгоритмов, моделей и спецификаций. Они имеют формальные правила синтаксиса и семантики.

- Неформальные языки чаще всего используются для описания на естественном языке, без строгой формализации. Примеры включают текстовые описания, диаграммы и рисунки.

Другие аспекты:

Статическая vs динамическая типизация: определяет, когда типы данных проверяются - на этапе компиляции (статическая) или во время выполнения программы (динамическая).

Системы типов: определяют, как типы данных и операции над ними описываются и обрабатываются в языке программирования.

Распределенные языки: предназначены для разработки приложений, в которых компоненты выполняются на разных компьютерах в сети.

Классификация языков и систем моделирования по этим аспектам помогает понять их особенности и выбрать подходящий инструмент для конкретной задачи.



ГЛАВА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ МОДЕЛИРОВАНИЯ

4.1 Системы дискретного моделирования

Системы дискретного моделирования (СДМ) -- это компьютерные программы, используемые для имитации поведения динамических систем в дискретном времени. Они моделируют системы как последовательность дискретных событий, которые происходят в определенные моменты времени.

В дискретных системах изменения переменных происходят в дискретные моменты времени или в дискретные состояния.

Дискретные системы моделирования представляют собой математические модели, которые описывают изменение переменных в дискретные моменты времени или в дискретные состояния. Вот более подробное объяснение их особенностей:

Дискретные моменты времени:

В дискретных системах переменные изменяются только в определенные моменты времени, которые могут быть фиксированными или изменчивыми.

Обычно временные интервалы между дискретными моментами времени могут быть различными, но значения переменных остаются неизменными между моментами времени.

Дискретные переменные:

Переменные в дискретных системах могут принимать только определенные значения из некоторого конечного или счетного множества значений.

Примеры дискретных переменных включают количество продукции на складе, число клиентов в очереди, состояние переключателей и т. д.

Дискретные события:

Дискретные системы могут реагировать на дискретные события, которые происходят в определенные моменты времени.

Эти события могут включать появление новых заказов, окончание процесса обработки или изменение состояния системы.

Дискретные моделирование:

Дискретные модели часто используются для анализа процессов, которые легче представить в дискретной форме, таких как моделирование процессов массового обслуживания, сетей передачи данных, логистических систем и т. д.

Эти модели позволяют изучать динамику системы в дискретных условиях, оптимизировать ее работу и прогнозировать поведение в различных сценариях.

Таким образом, дискретные системы моделирования являются мощным инструментом для анализа дискретных процессов и событий, а также для принятия решений на основе полученной информации.

Моделируют системы, где события происходят в случайные моменты времени.

Временну-ориентированные СДМ:** Моделируют системы, где события происходят в заранее определенные моменты времени.

СДМ используются для моделирования различных систем в самых разных отраслях, в том числе:

- Логистика и цепочки поставок

- Производство

- Здравоохранение

- Финансы

- Обслуживание клиентов

Преимущества СДМ:

- Позволяют анализировать поведение системы без необходимости проведения реальных экспериментов.

- Обеспечивают возможность исследовать различные сценарии "что, если" и оптимизировать систему.

- Могут помочь идентифицировать узкие места и возможности для улучшения.

- Позволяют визуализировать результаты моделирования для лучшего понимания поведения системы.

Недостатки СДМ:

- Разработка и проверка моделей СДМ может быть сложной и трудоемкой.

- Точность результатов моделирования зависит от качества и полноты данных, используемых для построения модели.

- Результаты моделирования не всегда можно обобщить на реальные системы.

Типичная СДМ состоит из следующих компонентов:

Генератор случайных чисел: Генерирует случайные числа для моделирования случайных событий.

Календарь событий: Хранит список предстоящих событий в хронологическом порядке.

Модуль обработки событий: Обрабатывает события в соответствии с логикой модели.

Модуль сбора статистики: Собирает статистику о поведении системы во время моделирования.

Пользовательский интерфейс: Позволяет пользователям создавать и управлять моделями, а также просматривать результаты моделирования.

4.2 Системы непрерывного моделирования

В непрерывных системах переменные изменяются непрерывно во времени или в пространстве.

Изменения происходят в каждый момент времени, а не только в дискретные моменты, что позволяет моделировать непрерывные процессы и явления.

Примеры включают модели дифференциальных уравнений, модели физических процессов, модели экономических систем и т. д.

Выбор между дискретными и непрерывными системами моделирования зависит от природы системы, которую вы хотите изучать, и от целей вашего моделирования. Дискретные модели часто используются для анализа дискретных событий и процессов с дискретными переменными, в то время как непрерывные модели подходят для описания непрерывных процессов и переменных.

Из-за сложности ХТС формирование их математических моделей и модельный эксперимент представляют собой весьма трудоемкие, требующие значительных затрат времени, процедуры. Процесс моделирования ХТС может быть автоматизирован с помощью моделирующих систем. Последние представляют собой человеко-машинные системы, содержащие средства, необходимые для автоматизации моделирования сложных объектов. В программной реализации моделирующих систем содержатся язык описания модели, адекватной моделируемой системе, и программа управления модельным временем.

В зависимости от класса моделируемых ХТС, на которые ориентированы моделирующие системы, последние делятся на системы непрерывного, дискретного моделирования и комбинированные.

Назначение систем непрерывного моделирования -- автоматизация моделирования систем с непрерывным режимом работы, типовыми моделями которых являются системы дифференциальных или совместные системы дифференциальных и конечных уравнений; в связи с чем процесс моделирования заключается, в основном, в численном интегрировании дифференциальных уравнений [9,10] или решении совместных систем дифференциальных и конечных уравнений.

Состояние ХТС непрерывного действия изменяется как непрерывная функция времени, а алгоритм продвижения модельного времени определяется методом численного интегрирования дифференциальных уравнений. Например, при численном интегрировании обыкновенных дифференциальных уравнений с постоянным шагом интегрирования два следующих друг за другом значения модельного времени различаются на величину шага интегрирования. Таким образом, в системах непрерывного моделирования применяется шаговый метод продвижения модельного времени (англ. time mapping). При моделировании непрерывных систем затраты машинного времени зависят от выбранной величины шага интегрирования дифференциальных уравнений, от которой, в свою очередь, зависит точность полученного решения.

4.3 Системы гибридного моделирования

Преимущества аналогового и цифрового моделирования могут быть объединены принципом аналого-цифровым моделированием (или как его еще называют - гибридным).

Суть данного вида моделирования заключается в том, что уравнения описывающие объект решаются аналоговым способом, а коэффициенты - цифровым моделированием.

Области применения гибридного моделирования:

1) Там, где с вместе с высоким быстродействием предъявляются высокие требования к точности;

2) Там, где требуется автоматизация получения результатов;

3) Тенденция перехода к гибридному моделированию связанно с широким применением вычислительных машин в контурах регулирования.

Система matlab

Поскольку в настоящее время имеется большое количество пакетов программного обеспечения для решения задач связанных с математическими вычислениями и моделированием разнообразных динамических систем, рассмотрим более подробно один из них, а именно систему высокопроизводительных численных вычислений и визуального представления результатов Matlab, в которую входят программные средства моделирования динамических систем Simulink.

Краткая характеристика системы

Matlab - среда технической обработки для высокопроизводительного числового вычисления и визуального представления. Matlab объединяет численный анализ, матричное вычисление, обработку сигналов и построение графиков, в легко используемой операционной среде, где задачи и решения выражаются так же, как они записываются математически - минуя традиционное программирование.

Наименование Matlab означает «матричная лаборатория». Первоначально Matlab был написан для того, чтобы обеспечить легкий доступ к программному матричному обеспечению, разработанному в проектах LINPACK и EISPACK, которые вместе представляют состояние искусства в программном обеспечении для матричных вычислений.

Matlab также предлагает ряд специальных прикладных решений, которые разработчики назвали комплектами инструментальных средств (toolboxes).

Комплекты инструментальных средств содержат наборы функций Matlab -а (М-файлы). Эти комплекты охватывают различные дисциплины.

Signal Processing Toolbox - обработки сигналов, одно и двумерная цифровая обработка сигналов (анализ временных рядов). Содержит функции для разработки и анализа цифровых фильтров и спектральная оценка мощности (анализ на основе быстрого преобразования Фурье).

System Identification Toolbox - идентификация параметров. Он специализирован на оценке моделей систем основанных на входных выходных данных или на временных рядах.

Control System Toolbox - системы управлений.

Система matlab (Вводный курс) Ввод простых матриц

По существу Matlab работает только с одним видом объекта - прямоугольной числовой матрицей, с возможностью представления элементов в комплексном виде. В некоторых случаях может применятся матрица размерностью 1?1, представляющая скаляр, и матрица с одной строкой или одним столбцом, так называемый вектор. Действия команды подразумеваются Matlab-е обычно в матричном смысле, так же как они могли бы быть показаны на бумаге.

- Матрицы в Matlab-е вводятся несколькими различными способами:

- Ввод явного списка элементов.

- Генерация матрицы использованием встроенных инструкций и функций.

- Создание матриц в М-файлах.

Загрузка матриц из внешнего файла данных.Язык Matlab-а не содержит требований к инструкциям по размерности и к объявлению типа. Matlab располагает и сохраняет автоматически количество информации доступное для данного компьютера.

4.4 Агентно-ориентированные системы моделирования

Агентное моделирование (agent-based model (ABM))-- метод имитационногo моделирования, исследующий поведение децентрализованных агентов (некоторая сущность, система, которая обладает свойством, помимо свойств объекта-- существовать и объединять, необходимыми для взаимодействия с внешней средой.) и то как такое поведение определяет поведение всей системы в целом.

Агентное моделирование - относительно новое правление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем.

Цель агентных моделей - получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы.

Агент - некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

Агентно-ориентированный подход (АОП) к программированию -- разновидность представления программ, в которой основополагающими концепциями являются понятия агента и его поведения, которое зависит от среды, в которой он находится.

Причины возникновения

Причины возникновения агентно-ориентированного подхода:

- необходимость преодоления границ операционных сред;

- устранение разнородности объектных моделей, вызванных тем что классы и объекты построенные в различных инструментальных средах имеют определенные отличия.

Постановка задачи

В целом, система АОП должна включать следующие базовые компоненты:[8][9]

- ограниченный формальный язык с соответствующими синтаксисом и семантикой для описания внутреннего состояния агента, которое определяется несколькими параметрами типа убеждений, желаний, намерений и обязательств;

- язык программирования для спецификации агентов, включающий примитивные команды типа REQUEST и INFORM;

- агентификатор, преобразующий нейтральные компоненты в программируемые агенты.

Основные свойствами, которыми по возможности должны обладать агенты, считаются:

- Автономность -- способность выполнять действия самостоятельно;

- Гомогенность/гетерогенность -- способность объединять однородные или разнородные функции;

- Способность к обучению, и «интеллект» -- машинное обучение, коррекция поведения для улучшения собственной эффективности;

- Активное поведение, постоянный обмен информацией «внутри» агента и между агентом и средой;

- Коммуникативность -- обмен данными с внешней средой;

- Восприятие среды -- наличие специальных «средств» восприятия среды функционирования агента;

- Мобильность -- перемещение агента внутри других программных и физических сред и/или компонентов.

Реализации

Распределённые объектные архитектуры (CORBA, DCOM, Java RMI, WEB-services) стремясь преодолеть указанные ограничения, не решают следующих проблем:

- необходимость перекомпиляции программных кодов при внесении изменений в объекты и интерфейсы;

- невозможность динамической адаптации поведения программных объектов в зависимости от состояний и поведения среды;

- невозможность работы в явной форме с моделями знаний;

Распределённые объектная среда JADE (основана на Java RMI, Java CORBA IDL, Java Serialization и Java Reflection API) придаёт Java агентам свойства:

- Автономность -- способность выполнять действия самостоятельно: агент следует списку поведений, который может быть пополнен асихронно, то есть и когда он в режиме ожидания, и когда в режиме занять -- идёт работа.

- Устойчивость -- не имея побочного эффекта после каждого поведения, даёт возможность отката.

- Активное поведение агента заключается в том, что в случае неудачи, выполняются циклические попытки выполнить текущее, а затем перейти к следующему действию поведения. Во время выполниния поведения агент занят -- не взаимодействует со средой. После завершения текущего поведения, агент переходит к следующему по спуску, а в случае отсутствия -- ожидает появление такового. Объект же в случае успеха не имеет спуска, а в случае неудачи -- бросает задачу.

- Мобильность -- возможность передавать агент в другой контейнер. Данное свойство возникает из отсутствия после выполнения каждого поведения побочного эффекта



ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной работе были рассмотрены различные аспекты классификации языков и систем моделирования. Была проведена аналитическая работа, которая позволила рассмотреть историю развития языков и систем моделирования, основные принципы их классификации, а также применение классификации в различных областях. Также был проведен сравнительный анализ различных классификаций языков и систем моделирования и рассмотрены перспективы их развития.

Во введении были поставлены цели и задачи работы, определены основные понятия и термины, которые были использованы в дальнейшем изложении. Также была обоснована актуальность выбранной темы и указана ее научная и практическая значимость.

В первом разделе работы была представлена история развития языков и систем моделирования. Были рассмотрены ключевые этапы и Meilensteine в их развитии, начиная с появления первых языков программирования и систем моделирования до современных технологий и трендов в этой области. Были выделены основные достижения и прорывы, которые внесли существенный вклад в развитие данной области.

Во втором разделе работы были рассмотрены основные принципы классификации языков и систем моделирования. Были выделены основные критерии, по которым можно классифицировать языки программирования и системы моделирования. Были рассмотрены различные подходы к классификации, такие как функциональный, структурный, объектно-ориентированный и другие. Были также рассмотрены основные преимущества и недостатки каждого подхода.

В третьем разделе работы была проведена классификация языков программирования. Были рассмотрены различные типы языков программирования, такие как императивные, декларативные, функциональные и др. Были также рассмотрены языки программирования, используемые в различных областях, таких как веб-разработка, научные вычисления, мобильная разработка и другие. Были выделены основные особенности и преимущества каждого языка программирования.

В четвертом разделе работы была проведена классификация систем моделирования. Были рассмотрены различные типы систем моделирования, такие как дискретно-событийные, непрерывные, агентно-ориентированные и др. Были также рассмотрены системы моделирования, используемые в различных областях, таких как производственное моделирование, финансовое моделирование, экологическое моделирование и другие. Были выделены основные особенности и преимущества каждой системы моделирования.

Таким образом, данная работа позволила рассмотреть различные аспекты классификации языков и систем моделирования. Были рассмотрены история развития, основные принципы классификации, применение в различных областях, сравнительный анализ и перспективы развития. Полученные результаты и выводы могут быть полезными для специалистов в области программирования и моделирования, а также для исследователей и преподавателей, занимающихся этой тематикой.



СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Баландина Е. А., Тимошенко С. В. Обзор и анализ средств моделирования // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - №. 3. - С. 691-691. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=22528515 (дата обращения: 21.05.2024).

2. Баранов А. Н. Введение в прикладную лингвистику. - 2001. URL: http://itlflis.ru/mmla/baranov/baranov-01-12.doc (дата обращения: 21.05.2024).

3. Волкова В. Н. и др. Классификация информационных технологий // Прикладная информатика. - 2015. - №. 5 (59). - С. 124-141. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-informatsionnyh-tehnologiy-1 (дата обращения: 21.05.2024).

4. Гаврилова Т. А. и др. Об одном методе классификации визуальных моделей // Бизнес-информатика. - 2013. - №. 4 (26). - С. 21-34. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-odnom-metode-klassifikatsii-vizualnyh-modeley (дата обращения: 21.05.2024).

5. Гаврилюк И. И., Агарышев Д. В., Саганенко А. А. ЯЗЫКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ СИСТЕМ // СИНТЕЗ НАУКИ И ОБЩЕСТВА В РЕШЕНИИ ГЛОБАЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ СОВРЕМЕННОСТИ. - 2017. - С. 49-51. URL: https://os-russia.com/SBORNIKI/KON-147-2.pdf#page=49 (дата обращения: 21.05.2024).

6. Ефромеева Е. В. О классификации методов и моделей анализа информационных систем // Вестник Ассоциации ВУЗов туризма и сервиса. - 2008. - №. 1. - С. 35-43. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/o-klassifikatsii-metodov-i-modeley-analiza-informatsionnyh-sistem (дата обращения: 21.05.2024).

7. Караханян А. А. КЛАССИФИКАЦИЯ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА // Форум молодых ученых. - 2019. - №. 1-2 (29). - С. 183-187. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-metodov-sistemnogo-analiza (дата обращения: 21.05.2024).

8. Кобелев И. А., Иванова Л. В., Чекушина В. Е. Два типа языков программирования // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - №. 4. - С. 56-56. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=22285383 (дата обращения: 21.05.2024).

9. Козловская Л. А. Введение в языкознание: учебная программа учреждения высшего образования по учебной дисциплине по специальности: 1-21 05 05 Классическая филология, 1-21 05 06 Романо-германская филология, 1-21 05 07 Восточная филология; составитель: доц. ЛА Козловская,№ УД-7717/уч. - 2019. URL: https://elib.bsu.by/bitstream/123456789/240674/1/Введение в языкознание_составитель_Козловская ЛА.pdf (дата обращения: 21.05.2024).

10. Колбун В. С., Журавлев В. И. Лингвистическое и программное обеспечение САПР: метод. указания и контрольные задания для студентов специальности «Моделирование и компьютер. проектирование радиоэлектр. средств» заоч. формы обучения. - 2005. URL: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/1797 (дата обращения: 21.05.2024).

11. Колесов Ю. Б. Моделирование систем. Динамические и гибридные системы. - БХВ-Петербург, 2006. URL: https://books.google.com/books?hl=ru&lr=&id=F-JN5rQpG8AC&oi=fnd&pg=PA3&ots=LN4BhirdZs&sig=31t8c2mb4AxrmmfNnXfM3asgyWE (дата обращения: 21.05.2024).

Размещено на Allbest.ru