Читать «Исследование систем управления: конспект лекций» онлайн - страница 9

• информационной достаточности: если мы ничего не знаем о функционировании системы, модель которой хотим создать, то мы не сможем ее создать. Модель может быть построена, если мы хоть что-то знаем об объекте, но не все и хотим узнать больше;

• многомодельности (неисчерпаемость объекта моделирования): если мы создаем модель сложной системы, то не следует ограничиваться одной моделью (иерархия моделей различной степени подробности). Пределом составления моделей является решение поставленной задачи;

• многовариантности: модель та же самая, но значения параметров, входящих в эту модель, разные;

• параметризуемого: описание результата функционирования подсистемы некоторым параметром для дальнейшего уточнения и детализации модели, если это будет необходимо.

Модель – упрощенное представление объекта системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности, создаваемое исследователем с целью получения знаний об объекте-оригинале и отражающее его наиболее существенные свойства с точки зрения поставленной задачи. Выделяются следующие причины использования моделей'.

• сложность реального мира (организация – сложная система, в которой происходят различные перемены, которые часто не могут быть постижимы с помощью возможностей любого человека.

Для этого создаются упрощенные модели реального мира);

• экспериментирование (большинство вариантов решения перед воплощением в жизнь необходимо экспериментально проверить.

Но не все решения могут быть экспериментально проверены в условиях реального мира);

• ориентация управления на будущее (наблюдение несуществующих явлений и проведение экспериментов над ними. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать).

Выделяют следующие признаки классификации моделей:

• с точки зрения этапов моделирования:

• когнитивная – мысленный образ объекта;

• содержательная – получение информации об объекте и выявление взаимосвязей и закономерностей (описательные, объяснительные и прогностические модели);

• концептуальная – сформулированная на вербальном или на вербально-визуальном уровне модель, базирующаяся на определенной концепции или аспекте (логико-семантические, структурно-функциональные и причинно-следственные модели);

• формальная – представленная в виде алгоритмов и математических зависимостей, описывающих или имитирующих реальные объекты и процессы (математические и компьютерные модели);

• в зависимости от средств, с помощью которых реализованы модели:

• материальные – воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта; частным случаем являются физические модели, имеющие ту же физическую природу, что и объект моделирования;

• идеальные – основаны на символических схемах (графические, логические, математические и др.); математические модели в свою очередь могут разделяться на аналитические (когда свойства и взаимосвязи описываются отношениями-функциями в явной и неявной форме) и имитационные (основанные на многократных экспериментах, главным об разом машинных, по реализации алгоритмов и процедур, описывающих процесс функционирования исследуемой системы).