0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Общая характеристика моделей

Общая характеристика моделей

В рамках образовательных парадигм возникают различные модели образования. В мировом образовательном процессе в настоящее время действуют четыре основных модели образования: традиционная, рационалистическая, гуманистическая (феноменологическая), неинституциональная. Дадим общую характеристику этим моделям(СНОСКА: См.: Бордовская Н.В., Реан А.А. Педагогика: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2001. — С. 69.).

Традиционная модель образования — это модель систематического академического образования как способа передачи молодому поколению универсальных элементов культуры прошлого и настоящего. Прежде всего под этим подразумевается совокупность базовых знаний, умений и навыков в рамках сложившейся культурно-образовательной традиции, позволяющих индивиду перейти к самостоятельному усвоению знаний, ценностей и умений более высокого порядка.

Обучающийся рассматривается как объект, которому нужно передать систему обобщенных знаний, умений и навыков. Обучение преследует, в первую очередь, воздействие на механизмы памяти, а не мышления обучающихся. Целью такого образования является формирование личности с заранее заданными свойствами. Результаты выражаются в уровне обученности и социализованности личности.

Модель (лат. modulus — мера, образец) — система объектов или знаков, воспроизводящая наиболее существенные свойства системы -оригинала. Модели могут быть реальными (физическими), идеальными, математическими, информационными, графическими.

Основной дидактической единицей в этой модели является содержание образования. В этом случае система образования рассматривается как государственно-ведомственная организация, которая строится по ведомственному принципу с жестким централизованным определением целей, содержания образования, номенклатуры образовательных учреждений и учебных дисциплин. При этом все учебные заведения контролируются административными или специальными органами.

Понятие и краткая характеристика моделей

Лекция 5

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ОПАСНХ ПРОЦЕССОВ В ТЕХНОСФЕРЕ

1. Понятие и краткая характеристика моделей

2. Классификация моделей и методов моделирования

3. Обобщенная структура моделирования процессов в техносфере

( Важное место в исследовании рассматриваемых здесь опасных |роцессов в техносфере занимает их моделирование. Дело в том, то полученные при этом результаты являются основой для пос­ледующего системного анализа условий появления техногенных Ьэоисшествий и системного синтеза мероприятий по их предуп-еждению и/или снижению возможного ущерба. Поэтому основ­ой цель данной главы связана с уяснением сущности моделиро-ания и уточнением особенностей его применения для изучения эизводственных и технологических процессов.

Понятие и краткая характеристика моделей

Без особого преувеличения можно сказать, что в своей осо-танной жизни человек имеет дело с большим количеством са-:ых различных моделей. При этом чаще всего он их использует в ачестве аналога своего или чьего-то будущего поведения либо „дкого-либо реального процесса или объекта. На этом основании |ередко утверждают, что понятие «человек моделирующий» мож-|о считать тождественным термину «человек разумный» [9].

Однако особенно широко понятия «модель» и «моделирова­ние» распространены в сфере науки, образования, а также при Цыполнении проектно-конструкторских работ и в серийном тех-яческом производстве. Обычно термин «модель» там использует-i для обозначения а) устройства, воспроизводящего строение (1И действие какого-либо другого устройства (уменьшенное, уве­личенное или в натуральную величину), и б) аналога (чертежа, |лана, графика, схемы, описания. ) конкретного явления, пред­мета или процесса.

Важное место при составлении всех моделей принадлежит уме-лю людей строить соответствующие гипотезы и пользоваться яалогиями. Первое понятие часто определяют как предсказание ни предположительное суждение, основанное на некотором ко-ичестве опытных данных, наблюдений и догадок. Тогда как под налогией обычно подразумевается представление о каком-либо астном сходстве, причем такое сходство может быть как суще-твенным, так и несущественным, в зависимости от уровня абст-агирования, определяемого конечной целью исследования.

Гипотезы и аналогии, в определенной мере отражающие ре-иьный, объективно существующий мир, должны обладать та­йностью или сводиться к удобным для человека логическим Хемам. Вот почему моделями также считают некоторые образы

или логические схемы, упрощающие рассуждения и логические построения или позволяющие проводить такие эксперименты, которые уточняют представления людей об окружающем их мире. Другими словами, модель обычно играет роль как бы некоторого заменителя реального объекта и используется для его изучения. Только что сделанные пояснения позволяют сделать следующие определения рассматриваемых здесь категорий.

I Модель — такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе познания (изучения) замещает объект-оригинал, сохраняя некоторые его важные для данного исследо­вателя типичные черты*. Моделирование — процесс построения и использования модели.

Как следует из данных определений, все модели и методы мо­делирования с определенной условностью могут быть разделены на следующие наиболее общие классы: материальные (реально существующие) и идеальные (мысленно воображаемые). Примера­ми материальных моделей служат лабораторные установки, маке­ты автомашин, манекенщицы, а идеальных — описание или пред­ставление любых явлений, процессов и предметов с помощью графических и математических символов и даже слов. Кроме того, среди моделей последней группы иногда выделяют когнитивный тип модели, понимая под ним мысленный образ конкретных объек­тов, допустим, персонажей какого-либо прочитанного вами ли­тературного произведения^

Поскольку один и тот же объект может восприниматься раз­ными людьми по-разному, то и создаваемая ими модель зависит от множества субъективных факторов — объема и качества зна- ; ний, особенностей мышления и эмоционального состояния, ряда ,. других причин, зачастую не доступных рациональному осозна­нию. Естественно, что по этим же причинам всегда будут отли­чаться между собой и модели одного и того же объекта, создава­емые разными людьми или тем же самым человеком, но, напри­мер, в разном возрасте.

Второй (после субъективности восприятия) особенностью мо­делей служит их относительная неполнота. Дело в том, что при моделировании исследователь всегда исходит из вполне опреде­ленной цели, учитывая только наиболее существенные для ее до­стижения факторы. Поэтому любая созданная им модель не тож­дественна оригиналу: для сравнительно простых объектов она может быть совершеннее оригинала, тогда как для сложных объек­тов она всегда значительно проще его.

К другим важным характеристикам моделей следует отнести >, что называют адекватностью, а также степень их сложности и редсказательности (или потенциальности). Если результаты ис­пользования модели удовлетворяют цели, т. е. могут быть пригод-,ши, например, для прогнозирования поведения или свойств 5игинала, то говорят, что модель адекватна реальности^Однако, штывая заложенную при создании неполноту модели, можно ерждать, что идеально адекватная сложному объекту модель эинципиально невозможна.

Что касается сложности (или простоты) модели, то уместно азать следующее: из двух моделей, позволяющих достичь жела-: цели, предпочтение должно быть отдано более простой. При эм адекватность и простота модели далеко не всегда представ-эт собой противоречивые требования. Следовательно, для слож-ioro объекта можно создать множество разных моделей, отлича-зщихся по степени полноты, адекватности и сложности, j Наконец, (Говоря о предсказательности модели, обычно имеют виду ее пригодность для получения новых знаний об объекте -эигинале. Обоснованно считается, что хорошая модель содержит себе потенциальное знание, которое человек, исследуя ее, мо-приобрести, сделать доступным для других и использовать в эактических целях^менно свойство потенциальности, иногда зываемое «богатством» модели, позволяет ей выступать в каче-ве самостоятельного объекта исследования. Следующая (после особенностей) группа характеристик рассмат­риваемых здесь моделей касается предназначения, а точнее, тех функций, ради которых они и создаются. Кратко ознакомимся с Вовокупностью соответствующих черт, важных как в теоретичес­ком, так и в практическом отношении.

(Самым важным и наиболее распространенным предназначе-чем моделей является их применение в целях исследования и эгнозирования поведения сложных процессов и явлений, в том шсле интересующих нас здесь — техносферных^Дело в том, что » подобных объектов вообще не может быть изучен непосред-гвенным образом, например, в силу быстротечности их процес-эв, дороговизны или опасности натурного исследования. Недо-устимы также эксперименты с экономикой и прошлым какого-государства, поскольку в первом случае всегда будут страдать эди, а во втором — история, которая, как известно, «не терпит тагательного наклонения».

По этим причинам, проведению крупных и/или сложных экс-|ериментов всегда должно предшествовать создание и исследова- различных моделей, вначале идеальных, а затем и материаль-к, при необходимости. Тем более что в последнее время появи-ась мощная электронно-вычислительная техника, позволяющая эводить так называемые машинные эксперименты — не столь

дорогостоящие и в то же время довольно обстоятельные (учитыва­ющие колоссальное число объективно действующих факторов).

[Второе, не менее важное предназначение моделей состоит в том, что с их помощью выявляются наиболее существенные фак­торы, формирующие те или иные свойства объекта-оригинала. Заметим — не все его факторы и свойства, а лишь те, которые»‘ интересуют разработчика и пользователя модели. Например, ис­следуя движение тел в атмосфере, конструктор самолета может выяснить, что их ускорение существенно зависит от массы, фор­мы и шероховатости поверхности, но практически не зависит от цв§та последней.

Наконец, модель позволяет научиться управлять самим объек­том, апробируя различные варианты воздействия на него. Исполь­зовать в этих целях оригинал часто бывает экономически не вы­годно или рискованно. Допустим, получить первые навыки в уп­равлении тем же самолетом безопаснее, быстрее и дешевле на его тренажерной модели, чем непосредственно подвергать неоправ­данному риску себя и такую дорогостоящую машину^

Более того, поскольку свойства реальных сложных объектов непрерывно меняются с течением времени, то особое значение приобретает задача прогнозирования их состояния под воздей­ствием этого и других факторов. Например, при проектировании, изготовлении и эксплуатации любого сложного технического уст­ройства желательно уметь прогнозировать изменения надежности и безопасности его функционирования, а также определять наи­более эффективные меры по поддержанию таких свойств.

Таким образом, мы ознакомились с наиболее существенными признаками и свойствами моделей. В частности, установили, что модели и моделирование вообще нужны для того, чтобы а) по­нять, как устроен конкретный объект-оригинал; каковы его струк­тура, основные свойства, закономерности функционирования и развития; б) научиться управлять объектом и процессом его фун­кционирования, в том числе определять наилучшие для него уп­равляющие воздействия при заданных целях и критериях; в) про­гнозировать прямые и косвенные последствия реализации конк­ретных способов и форм воздействия на моделируемый объект.

Дата добавления: 2015-04-20 ; просмотров: 3 | Нарушение авторских прав

Характеристика моделирования, понятия модели (стр. 1 из 10)

1.Характеристика моделирования, понятия модели

Модель — это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе изучения замещает объект-оригинал, сохраняя некоторые важные для данного исследования типичные его черты.

Как мы уже говорили, человек применяет модели с незапамятных времен при изучении сложных явлений, процессов, конструировании новых сооружений. Хорошо построенная модель, как правило, доступнее для исследования, нежели реальный объект. Более того, некоторые объекты вообще не могут быть изучены непосредственным образом: недопустимы, например, эксперименты с экономикой страны в познавательных целях; принципиально неосуществимы эксперименты с прошлым или, скажем, с планетами Солнечной системы и т.п.

Модель позволяет научиться правильно управлять объектом, апробируя различные варианты управления на модели этого объекта. Экспериментировать в этих целях с реальным объектом в лучшем случае бывает неудобно, а зачастую просто вредно или вообще невозможно в силу ряда причин (большой продолжительности эксперимента во времени, риска привести объект в нежелательное и необратимое состояние и т.п.)

Процесс построения модели называется моделированием.

Другими словами, моделирование — это процесс изучения строения и свойств оригинала с помощью модели.

Различают материальное и идеальное моделирование.

Материальное моделирование, в свою очередь, делится на физическое и аналоговое моделирование.

Физическим принято называть моделирование, при котором реальному объекту противопоставляется его увеличенная или уменьшенная копия, допускающая исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью последующего перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия.

От предметного моделирования принципиально отличается идеальное моделирование, которое основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой.

Основным типом идеального моделирования является знаковое моделирование. Знаковым называется моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов.

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, сформулированной на языке математики. Классическим примером математического моделирования является описание и исследование законов механики Ньютона средствами математики.

Процесс моделирования состоит из следующих этапов:

Объект — Модель — Изучение модели — Знания об объекте

Основной задачей процесса моделирования является выбор наиболее адекватной к оригиналу модели и перенос результатов исследования на оригинал. Существуют достаточно общие методы и способы моделирования.

2Типы и виды математических моделей применяемых в экономике недвижимости

При выполнении земельно-кадастровых и оценочных работ для решения экономических задач используются разнообразные виды экономико-математических моделей, эти модели позволяют делать анализ используемых объектов недвижимости и земельных ресурсов, выявлять определенные тенденции, находить оптимальные варианты устройства территории или использования объектов и других задач.

Существует несколько классификаций экономико-математических моделей, одна из них была предложена математиком-экономистом Кравченко:

1Корреляционные модели или производственные функции, которые позволяют определить степень влияния факторных признаков на результат.

2Балансовые модели, обеспечивают обоснование пропорций в производственном процессе

3Математической оптимизации, дающие возможность выбора наилучших вариантов развития

Брославец предложил следующую классификацию:

В практической работе имеет смысл классифицировать модели в зависимости от лежащих в основе математических методов, поэтому модели можно разделить на:

1Аналитические, используется классический математический аппарат алгебры, геометрии, представленный в виде формул

2Экономико-статистические – основаны на методах математической статистики, теории вероятности, главное место среди них занимает производственная функция

3Оптимизационные — основана на методах математического программирования, позволяют находить экстремальные значения целевой функции по искомому значению переменной величины для определенных условий. Применяется когда из множества вариантов нужно выбрать наиболее оптимальный.

4Балансовая – обеспечивает обоснование и определение наилучших пропорций при организации производства, представлена в виде матриц и таблиц.

5Модель сетевого планирования.

3Условия применения экономико-математических методов и моделей.

— эмм могут быть полезны, если явления и процессы можно выразить количественно, существуют взаимосвязи и зависимости которые можно представить в виде уравнений или неравенств.

— при разработке модели должны быть учтены экономические, технологические и др. условия.

— количество исходной информации, ее достоверность должны соответствовать целям решаемых задач и задаваемой точности вычислений

— возможность анализа и корректировки результатов решения

— мах возможное упрощение модели, ее информации для более быстрого экономического решения задач

— комплексное применение математических моделей и методов.

4История развития математического моделирования

1898 Дмитриев предложил систему линейных уравнений для определения полных затрат ресурсов для производства товаров.

1928 Неймон доказал теорему о минимаксах, которая была положена в основу ряда важных принципов теории игр и линейного программирования.

1939 опубликована работа академика Кантаровича «Математические методы организации и планирования производства»

1941 Хичкок дал формальную постановку транспортной задачи и указал на некоторые подходы к ее решению

1947 Данциг предложил универсальный метод решения линейной экстремальной задачи, названный симплексный метод

50-е 60-е гг было опубликовано множество работ по линейному программированию. Значительный вклад в развитие эмм в России внесли Новожилов, Кравченко, Брославец.

5. Возможности применения ЭММ и моделирования при управлении земельными ресурсами, в оценочной деятельности

С помощью производственной функции в управлении земельными ресурсами и недвижимостью можно производить следующие действия:

— анализировать состояние и использовать ОН

— определять уровень результативного признака на перспективу, устанавливать его экономические оптимумы.

При проведении оценочных работ производственная функция позволяет рассчитать кадастровую или рыночную стоимость на перспективу с учетом изменений по ряду факторных признаков.

6.Характеристика экономико-статистического моделирования

В экономике и в с/х на формирование результатов производства оказывает влияние множество факторов.

Результаты производства могут быть значительно улучшены при применении экономико-статистических моделей, т.к данный тип моделирования позволяет выделить причинно-следственные связи, определить какие факторные признаки или показатели производства в большей степени влияют на конечный результат, т.е на результативный признак.

На основе экономико-статистических моделей рассчитывают ключевые показатели по проектам МХЗ и ВХЗ.

Также данный вид моделей используют при ведении оценочных работ при вычислении кадастровой и рыночной стоимости земельных участков.

Экономико-статистическая модель – функция, связывающая результативный и факторные показатели, выраженные в аналитическом, графическом или ином виде построенная на основе массовых данных и обладающая достоверностью.

7. Этапы экономико-статистического моделирования

1 Экономический анализ моделируемого объекта, сбор и обработка данных

2 Сбор статистических данных и их обработка

3 Определение математической формы связи, определение числовых параметров модели

4 Определение числовых параметров экономико-статистической модели

5 Оценка степени соответствия модели изучаемому процессу или явлению

6 Экономическая интерпретация модели, т.е анализ возможности ее использования для решения конкретных задач

8. Экономический анализ моделируемого объекта, сбор и обработка данных

На этой стадии важно правильно выбрать факторы, влияющие на результаты производства. При подборе независимых переменных, необходимо соблюдать следующие требования:

— точность производственной функции, она повышается при увеличении эмпирических данных

— при выборе независимых данных необходимо из множества переменных выбрать именно те, которые оказывают существенное влияние на результативный признак и они должны быть количественно измеримы.

— число отобранных факторов не должно быть большим

— включенные в модель факторные признаки не должны находиться между собой в функциональной связи, так как они будут характеризовать одну и ту же сторону изучаемого явления и дублировать друг друга.

За зависимую переменную принимается такой показатель, который исходя из поставленной цели исследования, наиболее полно характеризующий изучаемый процесс, это может быть прямой показатель, характеризующий результаты процесса или косвенный.

9. Определение математической формы связи, определение числовых параметров модели

Осуществляется путем логического анализа изучаемого процесса, выбора наиболее подходящего уравнения с последующим их построением и оценкой.

КОНЬЯКОВ.ру

30 Понятие модели. Классификация моделей. Требование к моделям. Примеры областей применения

Понятие модели
Моделирование — это универсальный метод получения описания и использования знаний. Он использ

Классификация моделей

— Модели
— Натурные (физические)
— Математические
— Аналитические
— Компьютерные
—- Численные
—- Статические
—- Имитационные
— Полунатуральные

— При натурном моделировании используется либо сама исследуемая система, либо подобная ей. Модели в этих случаях представляют собой материальные объекты. Иной раз, поздать адекватную физическую модель не предоставляется возможным. В этом случае ограничиваются созданием и исследованием математических описаний закономерных отношений между значениями параметров оригиналов. Такие описания называют математическими моделями.
Математическая модель — это образ исследуемого объекта, умозрительно создаваемый исследователем с помощью определенных формальных (математических) систем с целью изучения или оценивания определенных свойств данного объекта.

— Полунатурные модели представляют собой гибрид вышеописанных, где часть моделируемых процессов (например, связанных с работой оператора), воспроизводится реальными средствами с максимальной точностью, а другая часть (например движение автомобиля или воздушного судна) имитируется на компьютере.

— Математическое моделирование можно определить как процесс установления соответствия реальной системе математической модели и проведения исследований на этой модели, позволяющий получить характериистики реальной системы.

Одним из основных достоинств матем.моделирования является их экономичность. По разным оценкам, применение математических моделей требует примерно в 10-100 раз меньших затрат по сравнению с физ.моделированием.

В зависимости от способов использования различают:
— При аналитическом моделировании процессы функционирования элементов записываются в виде матем.соотношений (алгебраич, интегральных, дифференциальных, логических)
— При компьютере моделирования описание модели составляется либо в виде алгоритма либо в форме которая может восприниматься ЭВМ с целью проведения экспериментов.

В зависимости от способа моделирования различают:
— При численном моделировании для проведения расчетов используются методы вычислительной математики. От аналитического моделирования численное моделирование отличается тем, что возможно задание различных параметров модели.
— Статистическое моделирование (метод Монте Карло), состоит в обработке данных о системе (модели) с целью получения статистических характеристик системы. Его можно считать разновидностью имитациоонного моделирования, способ исследования процессов поведения вероятностных систем в условиях, когда неизвестны внутренние взаимодействия в этих системах. Он заключается в машинной имитации изучаемого процесса, который как бы копируется на вычислительной машине со всеми попровождающими его случайностями. Используется главным образом при решении задач исследования операций, в анализе производственной деятельности. Поскольку каждая реализация машинного эксперимента требует использования случайных чисел, получаемых из заранее сформированных таблиц или на основе компьютерных алгоритмов (в этом случае эти числа является псевдослучайным), то это обусловило происхождение названия метода (например рулетка).

Иммитационное (компьютерное) моделирование — возможно когда внутренние взаимодействия между элементами системы и механизмы протекания процессов исследуемого объекта достаточно хорошо изучены и описаны.

Математический аппарат

В зависимости от применяемого аппарата модели могут быть такими:

1 Функциональная — состоит из совокупности нескольких функций, описывающих взаимосвязи между различными параметрами моделируемой системы. Пример: Зависимость между массой, силой и ускорением движущегося тела (второй закон ньютона): F = ma
2 Логическая — состоит из логических высказываний (предикатов) относительно моделируемой системы. Например, правила выполнения арифметических действий над двоичными числами в процессоре ЭВМ могут быть описаны с помьщью основных логических операций И, ИЛИ, НЕ
3 Табличная — описывает структуру и/или поведение моделируемой системы в виде одной или нескольких таблиц. Так эффективность применения того или иного антивирусного средства можно описать в виде таблицы, строками которой будут применяться программы, а столбцами — виды вирусныех атак
4 Графовая — использует математическое понятие графа для предоставления моделируемых структур и взаимодействий между отдельными элементами структур. Например, с помощью графовой модели можно представить транспортную сеть с целью оптимизации ее структуры или нахождения оптимальных путей передвижения по этой сети (логистика)
5 Алгоритмическая — строится как формализованное описание логической последовательности действий, которые необходимо предпринять для достижения требуемой цели в моделируемой системе. Например: для нахождения критического пути в сетевой графе работ используется алгоритм (метод) критического пути, построенный на рекуррентном правиле.
6 Игровая — описывает поведение системы из нескольких субъектов (групп субъектов) с конфликтом или антагонизмом целей. Формализация осуществляется на основе аппарата теории игр. Приведенный перечень не является исчерпывающим и отражает лишь наиболее распространенные типы моделей.

Назначение модели

— Если описание модели не содержит временного параметра, то модель называется статической (модель ДНК, планеты)
— Если описание модели включает временной параметр, то модель называется динамической. Примером динамической модели может быть модель свободно падающего тела, величина пройденного пути которого описываются выражением: S = g * t(в квадрате) / 2 ; где g-ускорение свободного падения, t-время прошедшее с момента начала движения

Модельное время

Модель называется моделью с дискретным временем (дискретной) если поведение моделируемой системы описывается только для дискретного набора моментов времени.
Например, если рассматривать систему артилерийского огня, то решение задачи оценивания эффективности стрельбы можно производить, привязыватясь только к определенным временным моментам, а именно к моментам произведения выстрела.
Модель называется моделью с непрерывным временем (неприрывной) если поведение моделируемой системы описывается для любого момента времени ее функционирования.

Вид используемых функций

— Линейные — в линейных моделях математическая связь ее выходных параметров с входными может быть представлена с помощью линейных зависимостей. Второй ньютона: F = ma. Закон Ома: U = IR
Построение и использование нелинейных моделей сопряжены со значительными трудностями, поэтому на практике чаще прибегают к кусочно-линейной аппроксимации (линеаризации) нелинейных моделей в целях упрощения задачи.

Определенность поведения

— Детерминированые модели — в каждый момент времени можно однозначно предстказать (основываясь на значениях входных параметров) значения выходных параметров(Астрономия).
— Стохастические модели (вероятностная) — модель в силу действия недостаточной изученных случайных факторов предсказать однозначно ее поведение нельзя. Описание и исследование моделируемой системы может быть построено на использовании аппарата теории вероятностей и мат.статистики, на основании известных законов разспределения случайных величин (Системы массового обслуживания | Парикмахерская, Банк, Билетная касса), где момент прихода очередного требования и продолжительность нахождения его в системе однозначно непредсказуемы.

Требования, предъявляемые к моделям

— Основным обязательным свойством модели является ее целенаправленность.
— Свойство адекватности модели определяет ее пригодность в качестве инструмента проведения исследований. Модель считается адекватной, если она отражает заданные свойства моделируемого объекта с приемлимой точностью. Точность определяется как степень совпадения значений выходных параметров модели и объекта. Если в процессе построения модели допущены принципиальные ошибки, то говорить о ее точности не имеет смысла.
— Универсальность модели определяется в основном числом и составом учитываемых в модели внешних и выходных параметров.
— Экономичность модели характеризуется затратами вычислит.ресурсов для ее реализации — затратами машинного времени и памяти.

Степень соответствия модели своему назначению и ее практическая полезность характеризуется также наличием у нее таких свойств, как:
— наглядность, обозримость основных свойств и отношений;
— управляемость, предполагающая наличие в модели должна хотя бы одного параметра, изменениями которого можно имитировать поведение моделируемой системы в различных условиях;
— доступность и технологичность для исследования или воспроизведения;
— адаптивность под которой понимается способность модели приспасаливаться к различным входным параметрам и воздействиям окружения;
— способность к эволюции, т.е. к количественному и качественному развитию.

Основные области применения моделей

— Создание теории исследуемых систем;
— Управление системой в целом и отдельными ее подсистемами, выработка управленческих решений и стратегий;
— Автоматизация системы или отдельных ее подсистем;
— Обучение;
— Прогнозирование реакции систем (выходных данных) на воздействия, ситуации, состояния.

Основные шаги процесса моделирования

Постановка задачи —> Сбор информации о моделируемом объекте —> Содержательное описание модели —> Разработка и отладка модели —> Оценка адекватности —> Экспериментальное исследование —> Анализ результата моделирования —> Документирование

Сбор данных об исследуемой системе, создание содержательного описания, формализация описания, заработка компьютерной программы и обоснование действующей программной модели.
На созданной модели проводится изучение моделируемой системы (оригинала) путем ряда запусков программы (прогонов) на совокупности исходных данных. Собранные сведения подвергаются анализу и документируются.

Выполнение шагов указанной процедуры не является в общем случае строго последовательным: в зависимости от получаемых на одном из шагов результатов возможен возврат на предыдущие шаги с целью корректировки их результатов с последующим их повторением (процесс моделирования носит итеративный характер).

Читать еще:  Почему нужно поменять браузер internet explorer 6 0 на другой
Ссылка на основную публикацию
ВсеИнструменты
Adblock
detector
Читайте также:

  1. Cучасні моделі розвитку підприємства: їх суть та характеристика
  2. I. Общая характеристика делового имиджа (габитарного)
  3. II. Типы моделей государства всеобщего благосостояния
  4. III. Характеристика внутренних вод Африки.
  5. V1: Понятие медико-социальной экспертизы, ее роль в жизни инвалида. Штатный норматив Бюро медико-социальной экспертизы (2 к.т.)
  6. V1: Этапы становления и развития правовой регламентации медицинской деятельности. Понятие о здоровье и его основных составляющих (1 к.т.)
  7. V1: <<1>> Тема № 1.Понятие и сущность финансов.Деньги.
  8. VBA. Вложенные циклы, понятие, принципы организации.
  9. VBA. Циклический алгоритм, понятие, основные элементы. Виды циклических алгоритмов.
  10. VI. Характеристика сельского хозяйства