Delphi | Сети | ПК | Маршрутизаторы | Моделирование | Протоколы | Экспертные системы | Удаленный доступ | Доменные имена
Аплеты | SQL | Надежность | Задачи | Информационные процессы | JAVA | Отказы изделия | Расчет надежности показателей | Инфсис

Традиционная схема моделирования и схема системного моделирования

Выходом является рассмотрение в единых рамках построения модели, организации имитационных экспериментов и создания программного обеспечения моделирования. Остановимся на этом более подробно.

Процесс построения моделей состоит из ряда самостоятельных этапов:

построение формальной (аналитической и/или алгоритмической) модели на основе знаний о моделируемой системе;

формирование машинной модели из построенной формальной.

Первый этап является предметом фундаментальных дисциплин. Расширение классов формальных моделей связано с успехами этих дисциплин по изучению соответствующих технических, физических, экономических, биологических и др. систем. Несмотря на большое разнообразие содержательных моделей, можно указать лишь несколько используемых формальных схем, что обеспечивает возможность классификации математических моделей и применения этой классификации для регламентации работы пользователя по выбору той или иной схемы.

Второй этап – преобразование формальной модели в машинную – является предметом рассмотрения специалистов по моделированию. Основными проблемами здесь являются задачи упрощения и модификации формальной модели и оценки погрешности, вносимой этими операциями.

Процесс построения моделей должен быть тесно увязан с организацией машинных экспериментов для получения дополнительных знаний о системе. Поскольку на этапе построения модели получены определенные знания о ее структуре и характере поведения, естественно использовать их на этапе эксперимента. Такие эксперименты называются вычислительными. С развитием программных средств моделирования их роль становится центральной. От того, какие характеристики и какие свойства модели изучаются, зависит способ проведения эксперимента. В свою очередь вид вычислительного эксперимента может определять совокупность моделей, подлежащих исследованию. Для оценки той или иной характеристики иногда целесообразно трансформировать модель в более простую, а иногда эту характеристику можно получить косвенным образом из другой модели, вид которой определяется набором математических методов.

Построение математических моделей и использование математических методов для их исследования – это аналитическая часть вычислительного эксперимента. В результате выявляются различные важные свойства изучаемых моделей (управляемость, регенерируемость, марковость и др.), выбираются совокупность моделей для последующего имитационного исследования и адекватные методы их анализа (численный метод интегрирования, метод оценки стационарных характеристик и т.д. ).

В результате аналитических исследований формируются модели для дальнейшего изучения и получения из них совокупности данных, которые прямым или косвенным образом связаны с требуемыми показателями работы системы, а также указываются методы обработки данных имитационного эксперимента.

Имитационный эксперимент, содержание которого определяется предварительно проведенным аналитическим исследованием и результаты которого достоверны и математически обоснованы, называется направленным. Таким образом мы приходим к схеме, где основным является понятие математической модели, результаты исследования которой используются как на этапе построения машинной модели для упрощения и повышения эффективности и скорости работы моделирующего алгоритма, так и на этапе проведения вычислительных экспериментов в целях повышения достоверности и точности результатов моделирования (рис.1.5).


Математический анализ, лекции по физике Компьютерные сети