Поиск:

Природа объекта моделирования

⇐ Предыдущая 5 6 7 8 91011 12 13 14 Следующая ⇒

Пространственно-геометрическая

Система, отражающая пространственное размещение объектов и процессов

Физическая

Система, отражающая совокупность физических объектов, действующих на физических законах

Техническая

Система, отражающая техническое устройство

Кибернетическая

Отражение кибернетической системы

Химическая

Отражение химической системы

Биологическая

Система, отражающая организмы или их сообщества

Социальная

Модель общества или его составляющих

Экономическая

Система, отражающая экономические объекты и процессы

Политическая

Система, отражающая политические объекты и процессы

Интеллектуальная

Система, отражающая знание, способы познания и мышления

Масштабы объекта моделирования

Микромасштабная

Система, отражающая относительно небольшие образования

Макромасштабная

Система, отражающая значительные по величине образования

Метамодель

Система, отражающая сверхбольшое образование

Мегамодель

Система, отражающая бесконечное по величине образование

Временная характеристика объекта моделирования

Историческая

Система, отражающая прошлое бытие объекта или процесса

Актуальная

Система, отражающая настоящее бытие объекта или процесса

Прогностическая

Система, отражающая будущее бытие объекта или процесса

Характер детерминации объекта моделирования

Стохастическая, вероятностная

Система, отражающая объект или процесс, поведение которого носит вероятностный характер

Детерминированная

Система, отражающая объект или процесс, поведение которого предопределено

Динамика объекта

Статические

Отражает статические, неменяющиеся образования

Динамические

Отражает объекты, отличающиеся изменяемостью

Продолжение табл.1

Основание классификации

Модель

Вид

Характеристика

Репрезентационный аспект модели

Степень сложности модели

Простая

Система, состоящая из небольшого числа элементов и связей между ними

Сложная

Система, включающая в себя большое число простых моделей

Сверхсложная

Система, включающая в себя большое число сложных моделей

Способ отражения объекта

Содержательная

Отражает содержание системы

Формальная

Отражает объект на формальных языках

Способ представления моделей

Абстрактная

Единство некоторых символов или знаков

Материальная

Совокупность материальных явлений

Форма представления модели

Графическая

Графики, диаграммы, блок-схемы и т.п.

Числовая

Конкретные числовые характеристики

Логическая

Описывается в логических выражениях

Математическая

Построена с использованием аппарата математики

Мысленная

Выступает как некоторые идеи и представления об объекте

Компьютерная

Реализуется с помощью компьютерной техники

Материальная

Макеты, установки, тренажеры, действующие модели приборов и устройств

Экстраполяционный аспект модели

Количество выполняемых моделью функций

Монофункцио-нальная

Отличается одной узкой функцией

Полифункцио-нальная

Отличается реализацией одновременно нескольких функций

Характер выполняемых моделью функций

Исследовательская

Применяется в научном познании

Тренинговая

Используется для тренировки практических умений и навыков специалистов в различных областях

Обучения

Для формирования у обучаемых знаний, умений и навыков

Практическая

Заместители объектов в практической деятельности

Роль в познании

Наблюдения

Используется для сбора фактов при наблюдении

Описательная

Дает описание объекта или процесса

Экспериментальная

Для проведения эксперимента

Концептуальная

Направлена на построение концепции того или иного объекта или процесса

Теоретическая

Ориентирована на объяснение объекта или процесса посредством построения его теории

Особенности математического и кибернетического моделирования систем

Для любого объекта моделирования свойственны качественные и количественные характеристики. Математическое моделирование отдает предпочтение выявлению количественных особенностей и закономерностей развития систем.

Под математической моделью принято понимать совокупность соотношений - уравнений, неравенств, логических условий, операторов и т. п., определяющих характеристики состояний объекта моделирования, а через них и выходные значения параметров реакции, в зависимости от значений параметров объекта-оригинала, входных воздействий, начальных и граничных условий, а также времени.

Математическая модель, как правило, учитывает лишь те свойства (атрибуты) объекта-оригинала, которые отражают, определяют и представляют интерес с точки зрения целей и задач конкретного исследования. Следовательно, в зависимости от целей моделирования, при рассмотрении одного и того же объекта-оригинала с различных точек зрения и в различных аспектах, последний может иметь различные математические описания и, как следствие, может быть представлен различными математическими моделями.

Построение математической модели осуществляется в несколько этапов:

1. содержательное описание функционирования системы – характеристики системы, перечень элементов в ней, взаимодействие между ними, место каждого элемента в общем процессе, порядок и содержание отдельных этапов функционирования системы и т.п.;

2. создание операционной модели системы – полная логическая взаимосвязь элементарных операций, составляющих процесс функционирования системы и перечень характеристик каждой операции. Такого рода модель удобно представлять в графическом виде: сетевая модель, блок-схема;

3. преобразование операционной модели (ее делает технолог) в математическую (математик), в которой необходимо записать в аналитической форме все соотношения, логические условия и другие сведения, содержащиеся в операционной модели.

Процесс построения модели весьма сложен и трудоемок, поскольку модель должна заменить реально существующую сложную систему, она должна стать рабочим инструментом исследователя и удовлетворять в связи с этим следующим требованиям:

1. Модель в полной мере должна отвечать четко поставленной цели, в противном случае в ней могут быть заложены ошибочные предпосылки и в результате могут быть выработаны ошибочные решения;

2. Взаимосвязи и взаимозависимости в математической модели должны быть выражены в формализованном виде;

3. В модели должна быть заложена целесообразная (оправданная) степень упрощения реального объекта;

4. Должна быть обеспечена необходимая надежность модели.

Все эти требования образуют единый взаимосвязанный комплекс, обеспечивающий необходимое качество модели и обоснованность вырабатываемых решений.

Особенности кибернетического моделирования

Основы кибернетики заложил известный американский философ и математик профессор Массачусетского технологического института Норберт Винер [38] в работе «Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине» (1948).

Слово «кибернетик а» происходит от греческого слова, означающего «кормчий». Большая заслуга Н. Винера в том, что он установил общность принципов управленческой деятельности для принципиально различных объектов природы и общества. Управление сводится к передаче, хранению и переработке информации, то есть к различным сигналам, сообщениям, сведениям. Основная заслуга Н. Винера заключается в том, что он впервые понял принципиальное значение информации в процессах управления.

Ныне, по мнению академика А. Н. Колмогорова [39], кибернетика изучает системы любой природы, способные воспринимать, хранить и перерабатывать информацию и использовать ее для управления и регулирования.

Основу категориального аппарата кибернетики составляют такие понятия, как «модель», «система», «управление», «информация».

Современная кибернетика представляет собой неоднородную науку (рис.1). Она объединяет в себе совокупность наук, которые исследуют управление в системах различной природы с формальных позиций.

Кибернетические системы представляют собой особый вид системы, которые удовлетворяют следующим требованиям:

1. иметь определенный уровень организованности и особую структуру;

2. быть способными воспринимать, хранить, перерабатывать и использовать информацию, то есть представлять собой информационные системы;

3. обладать управлением по принципу обратной связи.

Кибернетика

Кибернетические науки Отрасли кибернетики

Общая теория Теория Физическая Техническая

систем информации кибернетика кибернетика

Общая теория Теория Биологическая Химическая

управления моделирования кибернетика кибернетика

Системотехника Математические Социальная Экономическая

науки кибернетика кибернетика

Рисунок 1 – Структура кибернетики.

Кибернетическая система – динамическая система, представляющая собой совокупность каналов и объектов связи и обладающая структурой, позволяющей ей извлекать (воспринимать) информацию из своего взаимодействия со средой или другой системой и использовать эту информацию для самоуправления по принципу обратной связи.

Информация – основа кибернетической системы, которая ее воспринимает, перерабатывает и передает. Информационный характер кибернетической системы обусловлен:

· необходимостью получения информации о воздействии среды на управляемую систему;

· важностью информации о поведении системы;

· потребностью информации о строении системы.

Рассмотренный в общих чертах процесс системного моделирования достаточно хорошо освоен в тех областях, где могут быть использованы четкие закономерности (например, в точных науках, где используются исключительно математические модели).

Слабо освоены моделированием такие области, как медицина, геология, биология, гуманитарные науки и пр. В этой сфере знания представляются, чаще всего, в текстовой форме и для представления их в ЭВМ разрабатываются специальные методы формального описания – семантические сети, фреймы, продукционные системы, экспертные системы и тесно связанные с ними дедуктивные и индуктивные системы логического вывода.

Краткий исторический обзор использования моделирования в управлении

Экономико-математические методы и модели применяются с целью отыскания наилучшего решения, то есть решения оптимального в том или ином смысле (максимума или минимума).

Поиск наилучшего решения занимал умы людей на протяжении многих веков. Еще Евклид [40] описал способы построения наибольшего и наименьшего из отрезков, соединяющих данную точку с окружностью, и показал, как среди параллелограммов с заданным параметром найти параллелограмм максимальной площади.

Становление современного математического аппарата оптимальных экономических решений началось в 1940-е гг., благодаря первым работам Н. Винера, Р. Беллмана, Л.В. Канторовича. [41]

В годы, когда применение математических методов в экономике СССР считалось крупной методологической ошибкой, их роль и значение недооценивались, они начали с конца 1940-х гг. интенсивно развиваться в США в рамках исследований операций, прежде всего, в военной области, например, оптимальное развертывание боевой авиации, максимальные шансы страны на победу в войне, и др.

Исторически общая задача линейного программирования ставится в 1947 г. Дж. Данцигом [42] в департаменте ВВС США. Данцигом предлагается универсальный алгоритм решения задач линейного программирования, названный симплекс – методом. В 1947 г. Т. Купманс [43] формулирует транспортную задачу. В 1952 г. было проведено первое успешное решение задачи линейного программирования на ЭВМ в Национальном бюро стандартов США. С этого же периода наблюдается интенсификация исследований в области нелинейного программирования.

В 1950-1960-х гг. появляются значительные работы в области экономико-математического моделирования и у нас, в том числе: «Экономический расчет наилучшего использования ресурсов» Л.В. Канторовича (1959); «Применение математических методов в вопросах анализа грузопотоков» Л.В. Канторовича (1949); работы В.В. Новожилова [44] по оптимальному планированию народного хозяйства. В 1960 г. академик В.С. Немчинов [45] при Новосибирском отделении АН СССР создает лабораторию экономико-математического моделирования, в Киеве организуется институт кибернетики, возглавляемый академиком В.М. Глушковым [46].

В наше время исследование операций применяют к определенному классу задач, связанному со сложными организационными структурами современного общества. Наша естественная склонность ставить и решать подобные задачи проявляется в выражениях типа «с наименьшими затратами», «максимальная прибыль», «полная отдача» и т.п. Сюда относятся задачи наиболее эффективного управления предприятием, распределения ресурсов, управления технологическими процессами, создания оптимальных конструкций, управления грузопотоками, персоналом и многие другие.

Задачи математического программирования существуют только тогда, когда имеется много допустимых решений (два и более). Если допустимое решение единственное, не возникает никакой проблемы по его поиску.

Вопросы по теме 2:

1. Дайте определение понятию «метод».

2. Охарактеризуйте различные аспекты понятия «методология»?

3. В чем состоит отличие между эмпиризмом и рационализмом?

4. Кто основоположник эмпиризма?

5. Раскройте на примерах разницу между индукцией и дедукцией.

6. Кто заложил основы рационалистской философии?

7. Раскройте суть понятий «техника», «процедура» и «методика» научного исследования.

8. В чем состоит отличие понятия «метод» от понятия «методики»?

9. Какие группы методов научных исследований Вы знаете?

10. Кратко охарактеризуйте общефилософские методы.

11. Назовите эмпирические методы исследования.

12. Кто основоположник экспериментального метода исследования?

13. Раскройте суть анализа и синтеза, абстрагирования и идеализации.

14. Что такое модель? Определите ее признаки.

15. Дайте характеристику основных разновидностей моделей.

16. Дайте характеристику этапам построения математической модели системы.

17. В чем специфика кибернетического моделирования?

18. Назовите имена выдающихся ученых в области экономико-математического моделирования.

Тема 3. Математические методы анализа хозяйственной деятельности.

⇐ Предыдущая 5 6 7 8 91011 12 13 14 Следующая ⇒

Поделиться с друзьями:

Дата добавления: 2018-10-15; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 366 | Нарушение авторских прав

Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Что разум человека может постигнуть и во что он может поверить, того он способен достичь © Наполеон Хилл
==> читать все изречения...

1689 -

| 1569 -