Презентация на тему Основные понятия теории моделирования систем

и стохастические модели
Дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные модели
Принципы моделирования

имитационным моделированием.

Дать классификацию видов моделирования систем.

Рассмотреть принципы моделирования.

с помощью набора математических инструментальных средств, специальных имитирующих компьютерных

программ и технологий программирования, позволяющих посредством процессов-аналогов провести целенаправленное исследование структуры и функций реального сложного процесса в памяти компьютера в режиме «имитации», выполнить оптимизацию некоторых его параметров.

позволяет имитировать деятельность какого-либо сложного объекта. Он запускает в

компьютере параллельные взаимодействующие вычислительные процессы, которые являются по своим временным параметрам (с точностью до масштабов времени и пространства) аналогами исследуемых процессов.

двух случаях:
для управления сложным бизнес-процессом, когда имитационная модель управляемого

экономического объекта используется в качестве инструментального средства в контуре адаптивной системы управления, создаваемой на основе информационных (компьютерных) технологий;
при проведении экспериментов с дискретно-неприрывными моделями сложных экономических объектов для получения и отслеживания их динамики в экстренных ситуациях, связанных с рисками, натуральное моделирование которых нежелательно или невозможно.

полноты модели выделяют полные, неполные и приближенные модели.
В основе

полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве.
Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту.
В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

системе все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные

и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно- непрерывные (рис. 1).

моделирования систем

полном отсутствии информации об исследуемой системе построение её модели

невозможно. При наличии полной информации о системе её моделирование лишено смысла. Существует некоторый критический уровень априорных сведений о системе(уровень информационной достаточности), при достижении которого может быть построена её адекватная модель.

обеспечивать достижение поставленной цели исследования с вероятностью, существенно отличающейся

от нуля, и за конечное время. Обычно задают некоторое пороговое значение Р0 вероятности достижения цели моделирования Р(t), а также приемлемую границу t0 времени достижения этой цели. Модель считают осуществимой, если может быть выполнено условие Р(t0)Р0.

принцип является ключевым. Создаваемая модель должна отражать в первую

очередь те свойства реальной системы (или явления), которые влияют на выбранный показатель эффективности. При использовании любой конкретной модели познаются лишь некоторые стороны реальности. Для более полного её исследования необходим ряд моделей, позволяющих с разных сторон и с разной степенью детальности отражать рассматриваемый процесс.

случаев сложную систему можно представить состоящей из агрегатов (подсистем),

для адекватного математического описания которых оказываются пригодными некоторые стандартные математические схемы. Принцип агрегирования позволяет, кроме того, достаточно гибко перестраивать модель в зависимости от задач исследования.

случаев моделируемая система имеет в своем составе некоторые относительно

изолированные подсистемы, характеризующиеся определенным параметром, в том числе векторным. Такие подсистемы можно заменять в модели соответствующими числовыми величинами, а не описывать процесс их функционирования. При необходимости зависимость значений этих величин от ситуации может задаваться в виде таблицы, графика или аналитического выражения (формулы). Принцип параметризации позволяет сократить объём и продолжительность моделирования. Однако надо иметь в виду, что параметризация снижает адекватность модели.

модель».
Классификация видов моделирования систем в зависимости от степени полноты

модели.
Классификация видов моделирования систем в зависимости от характера изучаемых процессов в системе.
Принципы моделирования.

– СПб.: КОРОНА принт, 2001. – 400 с.
Кийкова Е.В.,

Лаврушина Е.Г. Имитационное моделирование экономических процессов. Учебное пособие.- Владивосток: ВГУЭС, 2007. -128 с.
Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. Учебник для ВУЗов. - М.: Высшая школа, 2001.-344 с.