МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ УКРАЇНИ
ЧЕРНІВЕЦЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ім. Ю.ФЕДЬКОВИЧА
Фізичний факультет
Кафедра ЕОМ
Комп’ютерне моделювання складних систем
Виконала
Заяц О.Я.
Перевірив
Вовк С.М.
Чернівці-1998
.
Машинне моделювання за декілька останніх дисятилiть перетворилось із інструменту багатьох рішень різних рівнянь в потужній апарат дослідження народногосподарських проблем. Метод моделювання з успіхом примiняється в таких областях, як економіка, автоматизація проектування, організація роботи обчислювальних комплексів, транспорту, сфера обслуговування, системний аналіз рiзних сторін діяльності людини, автоматизацій не управління виробничими i іншими процесами.
Появлення потужнiх обчислювальних систем i їх швидкий розвиток дозволили різко збільшити складність моделей. Інакше говорячи, появилась можливість будувати моделi, які враховують значне різноманіття діючих факторів, а не підганяючи моделі під існуючі математичні методи i засоби.
В широкому змісті, моделювання виступає в якості одного iз основних способів вивчення навколишньої реальності. Якщо говорити про науки, то найбільш розповсюдженнями є фізичне i математичне моделювання.
Процес фізичного моделювання основується, як правило, на теорiї подібності. Фізична модель представляє собою практично деякий макет i потребує, щоб i математична модель складної системи структурно i динамічно відповідала б реальній системі.
Але i це ще не все. Для того, щоб ЕОМ розуміла i обробляла математичну модель, її перетворюють в машинну модель - програму.
Машинні програми для імітації динаміки моделi можуть будуватися із використанням різних програмних засобів. Найбільш використовуваними на сьогоднішній день є мови програмування i мови моделювання.
Використання мов програмування зводиться до того, що співвідношення, що описують динаміку моделi, програмуються на одному iз таких мов. Подібний підхід породжує ряд проблем. Одним i з головних є трудоємкiсть i в зв’язку з цим недостатня гнучкість.
Мови моделювання формально не використовують математичну модель системи, а оперують iз її змістовним описом. Однак, фактична модель присутня як би всередині мови - мовний опис переводиться в модель описаного вище класу. Наявність тут математичної моделі відображається в наявності ряду обмежень, що повідомляються користувачу, наприклад, в переліку тих характеристик, які вони можуть получити виступає алгоритм, записаний у вигляді відповідної програми, або, як його називають, моделюючий алгоритм.
Моделюючий алгоритм проявляється в результаті перетворення машинної моделі в форму, придатну для наступного рахунку на ЕОМ і описує послідовність елементарних подій, які проходять в системі і визначають їх динаміку.
Однак зрозуміло, що зміни моделюючого алгоритму при варіації показників роботи системи – річ нереальна; як дослідні системи, так і моделюючі алгоритми звичайно досить складні. Тому при моделюванні складних систем, як правило, ідуть по іншому шляху, який можна назвати імітаційним. Причому прагнуть до того, щоб моделюючий алгор
Однак, фізичний тип моделі має граничну сферу доповнення не для всякого явища і об’єкта можуть бути побудовані “зменшені” фізичні аналоги, а іноді це роблять простіше не цілеспрямовано.
В цьому випадку приходять до математичного моделюванні. Математичне моделювання базується на різних вивчаючих явищах і можуть мати однакове математичне описання. Добре відомим прикладом являється описання одним і тими ж рівняннями, наприклад, електричного коливального контуру. Математична модель складної системи представляє собою нерівну конструкцію із взаємодіючих елементів і її формальне описання складається із схеми напруження (описання адресації сигналів в системі) і елементів (представляючи собою динамічні системи в широкому змісті).
Свідомість складних систем підчиняється таким основним принципам:
1)формулювання вимоги до системи і застосування технічного завдання на проектування,
2)розробка ескізного зразка,
3)створення досвідченого зразка,
4)випробовування досвідченого зразка і його можлива доопрацювання.
5)виготовлення і ввід в експлуатацію готового зразка системи,
6)досвідчена експлуатація і доопрацювання головних зразків,
7)організація випуску, монтаж, наладка і ввід в експлуатацію серійних зразків,
8)експлуатація і моделювання системи.
При цьому для кожної моделі задачі досліджування розбиваються на два класи: задачі аналізу і синтезу. Рішення задачі аналізу означає отримання інформації про властивість системи і її параметрів і структури системи. Задача синтезу в відомому змісті обернена задачі системи і містить в надходженні визначених параметрів або структури системи по набору потребуючих засобів. Переважно ці задачі рішаються разом, оскільки найчастіше задачі синтезу і більш складні рішаються з використанням задач аналізу.
Говорячи про проблеми машинного моделювання, необхідно перш за все вияснити, що ж собою представляє машинна модель, Оскільки мова іде про моделі, реалізовані на ЕОМ, а остання розуміє лиш мову машинних програм, то, як відмічалось, а ролі машинної моделі.
Слід відмітити, що перераховані вище мови добре пристосовані для опису системи типу систем масового обслуговування, вивчаючих в теорії надійності, управлінні запасами і т.д. Практичний вибір тієї або іншої мови найчистіше диктується відповідних трансляторів і підготовки програмістів, ніж їх порівняльними якостями.
Література
1. Вовк С.Н., Моник "Некласическая методология и многофакторный подход" Черновцы "Прут" 1996
2. Амосов Н.М. "Моделирование мышления и психики" М.: Наука, 1965
3. Веденов А.А. "Моделирование мышления" М.: Наука, 1988
4. Шеннон Р. "Имитационное моделирование систем - искусство и наука" М.: Мир, 1978
5. Штофф В.А. "Моделирование и философия" М.: Наука, 1966