Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Технология выполнения системного анализа





 

Под технологией системного анализа понимается последовательность основных действий, которые необходимо осуществлять при решении задач (проблем) управления. Основными, относительно самостоятельными этапами системного анализа являются:

а) формулировка проблемы (постановка задачи, цели);

б) анализ существующего положения (ситуации);

в) разработка проекта системы или ее модели (структуризация системы);

г) анализ предлагаемой системы (модели);

д) подготовка разработанной системы (модели) к реализации;

е) реализация системы (модели) и ее эксплуатация (проведение расчетов по модели);

ж) оценка полученных результатов.

Формулировку проблемы можно рассматривать как предмет исследования, развивающийся в процессе системного анализа.

Под проблемой понимается отклонения действительного состояния системы (объекта управления) от желаемого состояния. С технологической точки зрения при анализе проблемы изучаются причины ее возникновения и возможные пути ее решения.

Первым шагом в исследовании системы является анализ складывающейся в ней ситуации. Под ситуацией понимается определенная совокупность состояния системы и внешней среды в один и тот же момент времени, характеризующуюся некоторым количеством связей и требующей осуществления определенных мероприятий.

Целью анализа существующего положения является определение недостатков системы, факторов и причин его возникновения.



При разработке проекта системы возможны две различные ситуации:

а) проектирование новой, еще не существующей системы;

б) разработка проекта улучшения деятельности существующей системы.

Проектирование системы - это первый из этапов системного анализа, на котором операции аналитического характера (разложении целого на составные части) заменяются операциями синтеза (соединение и обобщение отдельных частей системы).

Анализ предлагаемой системы заключается в нахождении ошибок и недостатков в ее проекте и устранении их.

На данном этапе анализируется возможность обеспечения требуемого поведения предлагаемой системы или ее модели.

Разработка системы (структуризация) является наиболее трудоемким этапом системного анализа. На этом этапе проводится определение границ системы и локализация ее внешней среды. Определяется набор элементов, связанных с постановленной на первом этапе задачей (целью). Структуризация самой системы заключается в разбиении ее на подсистемы в соответствии с поставленной задачей и определении связей, существующих между ними, а также связей между рассматриваемой системой и внешней средой.

Основной задачей этапа реализации является проверка эффективности решения системой поставленных перед ней задач и целей.


Моделирование систем

 

Одним из основных методов научного познания является эксперимент, а самой распространенной его разновидностью в настоящее время - метод моделирования систем.

 

Модели и моделирование

 

Под моделью понимается искусственный, созданный человеком, система (объект) любой природы (умозрительная или материально реализованная), которая замещает или воспроизводит исследуемую систему (объект) так, что изучение ее природы способно давать новую информацию об этой системе (объекте). Модель должна частично или полностью воспроизводить структуру моделируемой системы и ее функции.

Под моделированием понимается процесс построения и исследования модели. Моделирование подразумевает наличие трех элементов:

1) субъекта, в качестве которого выступает человек;

2) объекта изучения (системы);

3) модели объекта (системы), как связующего звена между субъектом и объектом.

Процесс моделирования включает в себя следующие основные этапы:

1) постановка проблемы (задачи), выработка цели исследования и исходных предпосылок;

2) переход от оригинала к модели, т.е. построение модели;

3) экспериментальное исследование модели;

4) перенесение результатов, полученных при исследовании модели, на моделируемую систему (оригинал).

Процесс моделирования обладает цикличностью, т.е. указанные этапы процесса, начиная с первого, могут быть неоднократно повторены. Каждый цикл расширяет и уточняет информацию об оригинале, приводит к постепенному совершенствованию модели.

Моделирование основано на переносе информации, полученной в результате построения и исследования модели, на моделируемую систему (оригинал). В связи с этим встает вопрос, на каком основании можно переносить данные, полученные в результате исследования модели на оригинал? Возможность переноса различных свойств модели на оригинал обоснована сходством (аналогией) оригинала и модели. Что же касается вида и полноты сходства оригинала и модели, то этот вопрос решается в зависимости от особенностей различных типов моделей.

Говоря о сходстве модели с оригиналом, нужно всегда помнить, что они не тождественны друг другу, т.е. между моделью и оригиналом наряду со сходством обязательно имеются более или менее существенные различия. Поэтому заключение о структуре или поведении оригинала, сделанные на основе изучения его модели, как и заключения по аналогии, носят не абсолютно достоверный, а более или менее приблизительный, гипотетический характер.


Классификация моделей

 

Все модели, используемые на практике, можно разделить на два больших класса: материальные и идеальные, которые в свою очередь могут быть статическими или динамическими, отражая соответственно состояние объекта в статике или динамике (рис.4.5).

Материальные модели, которые называют также вещественными, конкретными, представляют собой некоторые материальные объекты или совокупности объектов, отражающие в той или иной мере свойства объекта моделирования. В зависимости от полноты и способа отражения этих свойств различают четыре основных типа материальных моделей: графические, геометрические, физические, аналоговые.

Графические модели представляют собой изображение внешнего вида или внутреннего устройства объекта на чертеже, фотографии или рисунке - в статике, на кино или магнитной ленте в динамике. Происходящие в объекте процессы, их последовательность, а также связи между элементами обычно изображаются в виде схем.

 

 

Рис. 4.5. Классификация моделей

 

Геометрические модели представляют некоторый объект, структурно и геометрический подобный своему прототипу (оригиналу). Они дают внешнее представление об оригинале и служат в основном для демонстрационных целей. К этому виду моделей можно отнести выполненные в натуральную величину (или в другом масштабе) модели всевозможных машин, агрегатов или их деталей.

Физические модели имеют в технике более важное значение, чем геометрические модели. Они отражают подобие между оригиналом и моделью не только с точки зрения их формы и геометрических соотношений, но и с позиций происходящих в них основных физических процессов.

При физическом моделировании модель и ее прототип всегда являются объектами, имеющими одинаковую физическую природу.

Примерами использования методов физического моделирования могут служить: определение аэродинамических свойств летательных аппаратов, автомобилей путем продувки их моделей в аэродинамической трубе; исследование на моделях особенностей работы атомных реакторов, радиопередающих антенн, линий электропередачи и многих других объектов.

Аналоговые модели (модели-аналоги) отражают физические процессы, протекающие в оригинале, с помощью некоторых других аналогичных процессов, описываются едиными математическими соотношениями с оригиналом, однако имеют другую физическую природу. Наиболее часто для изучения механических, гидродинамических, акустических и других явлений применяются электрические аналоговые модели, на которых легко воспроизводится динамика самых различных по природе процессов. Примером модели-аналога может служить логарифмическая линейка, отрезки, на шкале которой являются аналогами чисел. ЭВМ можно рассматривать как аналоговую модель деятельности человека по обработке информации. Одной из совершенных форм аналогового моделирования является использование аналоговых вычислительных машин (АВМ).

К идеальным моделям, которые называют также абстрактными, относятся модели двух типов: мысленные (умозрительные, интуитивные), существующие в мыслях, воображаемые человеком и символические, представляющие собой воплощение мысленных моделей в виде системы различных символов и соотношений между ними, выражающие определенные зависимости, присущие оригиналу. К данному виду моделей относят описательные и математические модели.

Описательные модели представляют собой словесное описание исследуемого процесса или объекта в произвольной форме, в виде свободного рассказа. Описательные модели наиболее простые, но и наименее точные, дают приближенное представление об оригинале и используются на ранней стадии исследования или проектирования АСУ.

Большое место среди символических моделей занимают математические модели (уравнения, неравенства, функции, алгоритмы и т.д.), отражающие математические или логические зависимости.

Математическая модель представляет собой систему математических и логических соотношений, описывающих структуру и функции реальной системы. Математическая модель отличается по своей физической природе от оригинала. Исследование свойств оригинала с помощью математической модели значительно удобнее, дешевле и занимает меньше времени по сравнению с физическим моделированием. Многие математические модели являются универсальными, т.е. могут использоваться для исследования различных систем. Существенную роль в развитии математического моделирования сыграли современные ЭВМ, способные выполнять различные по сложности вычисления и логические операции с большой скоростью.

Математические модели разделяются на детерминистические, вероятностные и учитывающие неопределенности.

Детерминистическими или детерминированными (от латинского determino - определяю) называют модели, в которых все параметры и внешние переменные определены с вероятностью единицы. Эти модели лишь приближенно отражают действительность, так как любой реальный объект подвергается воздействию случайных факторов. Детерминированные модели используются в тех случаях, когда исследуемые процессы или объекты с достаточной точностью описываются средними значениями характеризующих их параметров.

С помощью детерминированных моделей можно решать два основных вида задач: прямого счета и оптимизационные. У первых результат получают подстановкой исходных данных в некоторую формулу (систему уравнений). К таким задачам можно отнести: задачи учета, расчета зарплаты и т.д. Отличительной особенностью оптимизационных задач является наличие условия нахождения оптимального решения (критерия оптимальности), которое записывается в виде некоторой функции

В вероятностных моделях часть или все параметры и внешние переменные характеризуются соответствующие распределением вероятностей. Эти модели базируются на теории вероятностей.

Для определения исходных данных моделей, учитывающих неопределенность, законы теории вероятностей неприменимы. К такому виду моделей можно отнести игровые и эвристические модели.

Игровые модели используют для описания и исследования конфликтных ситуаций, которые возникают у двух и более участников, имеющих часто противоположные цели. Исследование и поиск оптимальных решений реализуется с помощью теории игр.

Эвристические модели (эвристика в переводе с греческого - нахожу, придумываю, открываю) - это совокупность неформальных методов решения задач, основанных на прошлом опыте, интуиции решающего. Эвристические модели не гарантируют получения наилучшего решения, поскольку они опираются не на доказательства, а на так называемые правдоподобные рассуждения.

За последние 30 лет возникло новое направление в математическом моделировании - имитационное моделирование.

Имитационное моделирование - это метод исследования, заключающийся в имитации на ЭВМ (машинное имитирование) с помощью комплекса программ процесса функционирования системы или отдельных ее частей и элементов. Сущность метода имитационного моделирования заключается в разработке таких алгоритмов и программ, которые имитируют (подражают) поведение изучаемой системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования системы составе, объеме и области изменения ее параметров.

Применение имитационного моделирования целесообразно в различных случаях. Например, если стандартная математическая модель системы слишком сложна и для нее не разработаны аналитические методы решения существуют, но они настолько трудоемки в реализации, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи. Машинное имитирование - средство, к которому прибегают в случаях, когда аналитические методы бессильны.

Имитационная модель воспроизводит сам процесс - оригинал в смысле его функционирования во времени, причем имитируются элементарные явления, составляющие этот процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. И если искать аналоги, то этот тип моделирования близок к натурному эксперименту. Однако при этом имитационная модель сохраняет все достоинства математических моделей: относительную дешевизну их создания и исследования, необходимость осмысленного алгоритмического описания правил действия и структур.

На автомобильном транспорте имитационные модели применяются для исследования: организационной производственной структуры автотранспортных и авторемонтных предприятий, управления производством по техническому обслуживанию и ремонту подвижного состава, организации перевозок грузов и пассажиров; регулирование уличного движения; организации технической помощи автомобилям на линии; управление складскими запасами и др.

Ценным свойством имитационного моделирования является возможность учета случайных факторов. Основным преимуществом имитационных моделей по сравнению с аналитическими является возможность решения задач исключительной сложности. Это свойство позволяет рекомендовать их для преимущественного использования при изучении процессов перевозок автомобильным транспортом.

Метод имитационного моделирования удается реализовать только с помощью ЭВМ. Однако использование ЭВМ для целей имитационного моделирования требует умения разработки специального моделирующего алгоритма, который в формализованной форме должен воспроизвести процессы, протекающие в сложной системе. Моделирующий алгоритм позволяет по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии процесса (входной информации) и его параметрах, получить сведения о производственном процессе в произвольные моменты времени, т.е. представляется возможность делать как бы сечения потока информации, отражающего материальный процесс, в любой точке временной оси.

 







ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот...

Система охраняемых территорий в США Изучение особо охраняемых природных территорий(ООПТ) США представляет особый интерес по многим причинам...





Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2022 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.