Общая технологическая схема имитационного моделирования

Стр 1 из 6Следующая ⇒

Практическое занятие № 5 –Изучение разновидностей и свойств моделей систем сложных объектов. Моделирование в системном анализе. Разработка имитационной модели для решения проблемы 5.1 Цель и задачи практического занятия Целью практического занятия является усвоение на втором уровне современных представлений о системах сложных объектов делового и промышленного мира как об объектах, предназначенных для исследования и анализа с использованием методологии системного анализа. Основные задачи: · изучение принципов классификации и разновидностей моделей; · оценка соответствия модели и реального объекта; · знакомство с современными методами моделирования; · изучение сущности и основных подходов имитационного моделирования; · построение имитационной модели на примерах систем (подсистем) горного производства. 5.2 Основные теоретические положения: представления о моделях систем сложных объектов. Имитационное моделирование Системный анализ изучает поведение систем на основе моделирования. Что же такое понятия «модель и моделирование» в современном представлении, как оно используется в научном знании вообще и в системном анализе, в частности? 5.2.1 Основные свойства моделей в современном представлении сводятся к следующему: – модель – это необходимость и единственная возможность представления любых знаний: гипотез, теорий; – модель – это объект-заместитель, который в определенных условиях может заменить объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала; – модель – это результат отображения одной абстрактной (например, математической) структуры на другую, тоже абстрактную; – модель – это целевое отображение оригинала; для разных целей необходимо создавать различные модели – с точки зрения направлений потока информации между субъектом и реальным окружающим нас миром модели подразделяются на познавательные (средства соединения известных знаний об объекте с новыми) и прагматические (стандарты, нормативы и т.п.); – модели могут существовать в статическом (фиксированном) и динамическом (изменяющемся) воплощении. 5.2.2Для моделей, создаваемых человеком, имеется два типа материала - средства сознания и средства окружающего материального мира. Соответственно этому модели делятся на абстрактные (идеальные) и материальные (реальные, вещественные). Абстрактными моделями являются идеальные конструкции, построенными средствами мышления, сознания. Для воплощения (описания) абстрактных моделей необходим соответствующий язык: естественный или специализированный. Каждая наука для своих моделей разрабатывает свой специализированный язык, позволяющий с необходимой точностью и определенностью описывать состояние знаний в данной отрасли науки.Наиболее высокой точностью обладают математические модели, но их использование в конкретной области требует накопления и интерпретации соответствующего объема знаний. Материальные модели – это такие вещественные конструкции, которые по отношению к оригиналу обладают некоторыми свойствами, называемыми подобием. Подобие может быть прямым или косвенным. Прямое подобие – это соответствие, устанавливаемое на основе полной аналогии физических процессов в модели и оригинале. Косвенное подобие – это подобие между оригиналом и моделью устанавливается не в результате физического взаимодействия, а объективно существует в природе в виде близости их абстрактных моделей, например, электромеханическое подобие ( в медицине – подопытные животные, в авиации автопилот – аналог летчика и т.п.). Особый вид подобия – условное, знаковое: деньги – модель стоимости; сигналы – модели сообщений; чертежи, карты. – модели местности, реальных объектови т.п. 5.2.3 Главными вопросами при создании и оценке свойств и качеств моделей являются их конечность, упрощенность, приближенность, адекватность и истинность. Конечность моделей – это их свойство описывать реальные бесконечные по проявлениям реальные объекты и явления с помощью конечных возможностей модели. Практика исследований доказала, что такое возможно на определенной ступени исследования реального процесса. Выдающиеся ученые подчеркивали это. Н. Винер: «Частные модели, при всех их несовершенствах, - единственное средство ... для понимания мира». Упрощенность модели неизбежна в связи с конечностью ее свойств. Упрощение моделей является сильным средством для выявления главных эффектов в исследуемом явлении. Это видно на примерах таких моделей физики, как идеальный газ, непоглощающее зеркало, абсолютно черное тело, математический маятник, пружина без массы, конденсатор без утечки и т.д.Упрощение моделей, как правило, вынужденная мера, т.к. она определяется необходимостью оперирования с моделью. Например, не имея методов решения нелинейного уравнения, его линеаризуют, в других случаях уменьшают размерность систем, заменяют переменные - постоянными, случайные - детерминированными и т.п. По мере развития ЭВМ эти упрощения отменяются, что приводит к более глубоким результатам исследований. Приближенность (приблизительность) модели – это количественное соотношение свойств натурного объекта и модели. Приближенность зависит от требований, предъявляемых к исследованию реального объекта. Например, точность приборов зависит от потребных качеств измерения. Важнейшим средством оценки пригодности модели для изучения реального объекта является так называемая адекватность Модель, с помощью которой достигается поставленная цель, называется адекватной этой цели. Адекватность содержиттребования полноты, точности и истинности. Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще, а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели. Истинность модели – это вопрос о принципиальном сходстве модели и натурного объекта.Степень истинности модели оценивается только практикой. При этом существенное значение имеют условия, в которых ведется сравнение свойств модели и натурного объекта.Например, волновая и корпускулярная теория света: эти модели различны, противоположны и одновременно истинны, однако каждая модель применима в своих условиях. Проверка статистических гипотез не должна проводиться без учета условий применимости - нормальности и независимости испытаний и т.д. Итак, модель имеет относительную истинность с учетом условий сравнения. 5.2.4 Классификация методов моделирования. Моделирование – это действия над моделью, позволяющие установить закономерности ее поведения для последующего переноса на реальные объекты. Существует множество систем классификации моделей и способов моделирования (рис.5.1). По аналогии с классификацией моделей, различают материальное (предметное) и идеальное моделирование. По природе аналогии материальное моделирование делят на физическое (макетирование, обеспечивающее аналогию физической природы оригинала и модели) и аналоговое (обеспечивающее сходство процессов, протекающих в оригинале и модели). Идеальное моделирование основывается на мысленной идеализированной аналогии реального объекта и его модели, а по способу отражения реального объекта(или по глубине формализации) делится на знаковое (семиотическое) и интуитивное моделирование

Рис. 5.1. Классификация методов моделирования

5.2.5 Основной формой системного анализа эффективности сложных систем является имитационное исследование, проводимое в рамках имитационных моделей.Оно синтезирует знаковое и интуитивное (иногда и материальное) моделирование. Таким образом, в имитационном моделировании (ИМ) используются практически все методы моделирования, отображенные на рис. 5.1. Рассмотрим сущность ИМ.

5.2.5.1 Метод имитационного моделирования в общем виде – это экспериментальный метод исследования реальной системы по ее имитационной модели, который сочетает особенности экспериментального подхода и специфические условия использования вычислительной техники.

В этом определении подчеркивается, что имитационное моделирование является машинным методом моделирования благодаря развитию информационных технологий, что привело к появлению этого вида компьютерного моделирования. В определении также акцентируется внимание на экспериментальной природе имитации, применяется имитационный метод исследования (осуществляется эксперимент с моделью). В имитационном моделировании важную роль играет не только проведение, но и планирование эксперимента на модели. Однако это определение не проясняет, что собой представляет сама имитационная модель. Ответим на вопрос, в чем же состоит сущность имитационного моделирования?

В процессе имитационного моделирования (рис. 5.2) исследователь имеет дело с четырьмя основными элементами:

· реальная система;

· логико-математическая модель моделируемого объекта;

· имитационная (машинная) модель;

· ЭВМ, на которой осуществляется имитация – направленный вычислительный эксперимент.

Исследователь изучает реальную систему, разрабатывает логико-математическую модель реальной системы. Имитационный характер исследования предполагает наличие логико - или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс.

Ранее нами введено определение, что реальная система определялась как совокупность взаимодействующих элементов, функционирующих во времени и направленных на достижение цели

Составной характер сложной системы описывает представление ее модели в виде трех множеств:

< A, S, T >, где

А – множество элементов (в их число включается и внешняя среда);

S – множество допустимых связей между элементами (структура модели);

Т – множество рассматриваемых моментов времени.

Рис. 5.2 – Схема процесса имитационного моделирования

Особенностью имитационного моделирования является то, что имитационная модель позволяет воспроизводить моделируемые объекты:

с сохранением их логической структуры;
с сохранением поведенческих свойств(последовательности чередования во времени событий, происходящих в системе), т.е. динамики взаимодействий.

При имитационном моделировании структура моделируемой системы адекватно отображается в модели, а процессы ее функционирования проигрываются (имитируются) на построенной модели. Поэтому построение имитационной модели заключается в описании структуры и процессов функционирования моделируемого объекта или системы. В описании имитационной модели выделяют две составляющие:

· статическое описание системы, которое, по-существу, является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо применять структурный анализ моделируемых процессов;

· динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной модели моделируемых динамических процессов.

Идея метода, с точки зрения его программной реализации, состоит в следующем. Что, если элементам системы поставить в соответствие некоторые программные компоненты, а состояния этих элементов описывать с помощью переменных состояния. Элементы, по определению, взаимодействуют (или обмениваются информацией), значит, может быть реализован алгоритм функционирования отдельных элементов, т.е., моделирующий алгоритм. Кроме того, элементы существуют во времени, значит надо задать алгоритм изменения переменных состояний. Динамика в имитационных моделях реализуется с помощью механизма продвижения модельного времени.

Отличительной особенностью метода имитационного моделирования является возможность описания и воспроизведения взаимодействия между различными элементами системы. Таким образом, чтобы составить имитационную модель, надо:

· представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов;

· алгоритмически описать функционирование отдельных элементов;

· описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой.

Ключевым моментом в имитационном моделировании является выделение и описание состояний системы. Система характеризуется набором переменных состояний, каждая комбинация которых описывает конкретное состояние. Следовательно, путем изменения значений этих переменных можно имитировать переход системы из одного состояния в другое. Таким образом, имитационное моделирование – это представление динамического поведения системы посредством продвижения ее от одного состояния к другому в соответствии с определенными правилами. Эти изменения состояний могут происходить либо непрерывно, либо в дискретные моменты времени. Имитационное моделирование есть динамическое отражение изменений состояния системы с течением времени.

При имитационном моделировании логическая структура реальной системы отображается в модели, а также имитируется динамика взаимодействий подсистем в моделируемой системе.

5.2.5.2 Понятие о модельном времени. Дискретные и непрерывные имитационные модели

Для описания динамики моделируемых процессов в имитационном моделировании реализован механизм задания модельного времени. Этот механизм встроен в управляющие программы системы моделирования.

Если бы на ЭВМ имитировалось поведение одной компоненты системы, то выполнение действий в имитационной модели можно было бы осуществить последовательно, по пересчету временной координаты.

Чтобы обеспечить имитацию параллельных событий реальной системы вводят некоторую глобальную переменную (обеспечивающую синхронизацию всех событий в системе) t₀ , которую называют модельным (или системным) временем.

Существуют два основных способа изменения t₀:

пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени);
по-событийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события).

В случае пошагового метода продвижение времени происходит с минимально возможной постоянной длиной шага (принцип t). Эти алгоритмы не очень эффективны с точки зрения использования машинного времени на их реализацию.

Способ фиксированного шага применяется в случаях:

· если закон изменения от времени описывается интегро-дифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. Динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов;

· когда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты;

· когда сложно предсказать появление определенных событий;

· когда событий очень много и они появляются группами.

В остальных случаях применяется по-событийный метод, когда события распределены неравномерно по временной оси и появляются через значительные интервалы времени.

По-событийный метод (принцип “особых состояний”). В нем координаты времени меняются тогда, когда изменяется состояние системы. В по-событийных методах длина шага временного сдвига максимально возможная. Модельное время с текущего момента изменяется до ближайшего момента наступления следующего события. Применение по-событийного метода предпочтительнее в том случае, если частота наступления событий невелика. Тогда большая длина шага позволит ускорить ход модельного времени. На практике по-событийный метод получил наибольшее распространение.

Таким образом, вследствие последовательного характера обработки информации в ЭВМ, параллельные процессы, происходящие в модели, преобразуются с помощью рассмотренного механизма в последовательные. Такой способ представления носит название квазипараллельного процесса.

Простейшая классификация на основные виды имитационных моделей связана с применением двух этих способов продвижения модельного времени. Различают имитационные модели:

· непрерывные;

· дискретные;

· непрерывно-дискретные.

В непрерывных имитационных моделях переменные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений.

В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события.

Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывно-дискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов.

Моделирующий алгоритм

Имитационный характер исследования предполагает наличие логико-, или логико-математических моделей, описываемых изучаемый процесс (систему).

Логико-математическая модель сложной системы может быть как алгоритмической, так и неалгоритмической.

Чтобы быть машинно-реализуемой, на основе логико-математической модели сложной системы строится моделирующий алгоритм, который описывает структуру и логику взаимодействия элементов в системе.

Имитационная модель – это программная реализация моделирующего алгоритма. Она составляется с применением средств автоматизации моделирования. Подробнее технология имитационного моделирования, инструментальные средства моделирования, языки и системы моделирования, с помощью которых реализуются имитационные модели, будут рассмотрены ниже.

Общая технологическая схема имитационного моделирования

В общем виде технологическая схема имитационного моделирования представлена на рис.П.1.2.

Рис. 5.3 Технологическая схема имитационного моделирования:

Дата добавления: 2019-01-14; просмотров: 258; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

12 3 4 5 6 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!