Принципы системного подхода в моделировании систем
системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды. В настоящее время этот подход является более эффективным.
Системный анализ — это научный метод познания, который представляет собой последовательно определенных действий, необходимых для установления структурных связей между переменными и элементами выбранной нами системы [1]. Специфика системного анализа заключается в том, что он ориентируется на раскрытие целостности объекта и ее механизмов, выявляет различные типы связей сложного объекта и сводит их в единую теоретическую картину.
Во-первых, необходимо соблюдать пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели. Иначе говоря, сначала мы определяем цель, ставим задачи, указываем объект моделирования, а уже после строим саму систему. В основе данной системы должны лежать исходные данные (Д), которые мы получаем из анализа внешней среды, а также тех ограничений, которые накладываются на систему либо сверху, либо исходя из возможностей реализации. На основе цели функционирования мы формулируем требования к модели S. Далее на базе этих требований мы ориентировочно формируем некоторые подсистемы (П), элементы (Э) и затем осуществляем наиболее сложный этап синтеза — выбор (В) составляющих системы с помощью специальных критериев выбора (КВ)
Второй принцип системного анализа, который должен соблюдаться при моделировании систем, заключается в согласовании информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик. В противном случае система не будет носить целостный характер, что противоречит постановленным задачам.
Третий принцип — это правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования, потому что крайне важно сохранять структуру при моделировании системы.
Последний принцип заключается в том, что отдельный обособленные стадии построения модели также должны носить целостный характер. Это обуславливается тем, что модель М должна отвечать заданной цели ее создания, следовательно, отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи.
Анализ и интерпретация результатов машинного моделирования
Задачи обработки результатов моделирования.
· определение эмпирического закона распределения случайной величины,
· проверка однородности распределений,
· сравнение средних значений и дисперсий переменных, полученных в результате моделирования
Необходимо сформулировать требования ко времени использования вычислительных средств, а также указать необходимые внешние устройства
После составления программы модели и плана проведения машинного эксперимента с моделью системы можно приступить к рабочим расчётам на компьютере, которые включают в себя: а) подготовку набора исходных данных; б) подготовку исходных данных для ввода в ЭВМ: в) проверку исходных данных, подготовленных для ввода; г) проведение расчётов на ЭВМ; д) получение выходных данных, т.е. результатов моделирования. Проведение машинного моделирования рационально выполнять в два этапа: контрольные, а затем рабочие расчёты. Контрольные расчёты выполняются для проверки машинной модели MM и определения чувствительности результатов к изменению исходных
Чтобы эффективно проанализировать выходные данные, полученные в результате расчётов на ЭВМ, необходимо знать, что делать с результатами рабочих расчётов и как их интерпретировать. Эти задачи могут быть решены на основании предварительного анализа на двух первых этапах моделирования системы.
Получив и проанализировав результаты моделирования, их нужно интерпретировать по отношению к моделируемому объекту. Основное содержание этого подэтапа – переход от информации, полученной в результате машинного эксперимента с моделью, к информации применительно к объекту моделирования, на основании которой делаются выводы относительно характеристик процесса функционирования исследуемой системы.
