3.2. Понятие и сущность компьютерного моделирования

Под компьютерной моделью понимают:

• условный образ объекта или некоторой системы объектов (или процессов), описанный с помощью взаимосвязанных компьютерных таблиц, блок-схем, диаграмм, графиков, рисунков, анимационных фрагментов, гипертекстов и т.д. и отображающий структуру и взаимосвязи между элементами объекта. Компьютерные модели такого вида называют структурно-функциональными;

• отдельную программу, совокупность программ, программный комплекс, позволяющий с помощью последовательности вычислений и графического отображения их результатов воспроизводить (имитировать) процессы функционирования объекта, системы объектов при условии воздействия на объект различных, как правило, случайных факторов.

Современные компьютеры из условия существования имитационного моделирования способствовали становлению нового типа моделирования - компьютерного. Компьютерное моделирование стало возможным благодаря быстрому развитию информационных технологий.

В компьютерной модели реализуются следующие виды знаний:

• знания самой модели (ее структуры, процессов, функций) как системы, созданной с целью воспроизведения некоторого объекта;

• теоретические знания, посредством которых модель была построена.

Компьютерное моделирование - это метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.

Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов на основе имеющейся модели. Качественные выводы, получаемые по результатам анализа, позволяют обнаружить неизвестные ранее свойства сложной системы: ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и др. Количественные выводы в основном носят характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений переменных, характеризующих систему.

Целью компьютерного моделирования является не только описание существующих явлений в поведении объекта, но и предсказание его поведения в нестандартных ситуациях. Одно из основных направлений использования компьютерного моделирования - поиск оптимальных вариантов внешнего воздействия на объект с целью получения наивысших показателей его функционирования.

3.3. Искусство моделирования. Действия, выполняемые в процессе моделирования

Моделирование обеспечивает интеграцию теории и эмпирических данных. Процесс, при помощи которого создается модель изучаемой системы, может быть лучше всего определен как интуитивное искусство. Любой набор правил для разработки моделей в лучшем случае имеет ограниченную полезность и может служить лишь предположительно в качестве каркаса будущей модели или отправного пункта в ее построении.

Основой успешной методики моделирования является тщательная отработка моделей. Обычно, начав с очень простой модели, постепенно продвигаются к более совершенной ее форме, отражающей сложную ситуацию более точно. Этот процесс совершенствования и отработки связан с учетом постоянного процесса взаимодействия и обратной связи между реальной ситуацией и моделью. Между процессом модификации модели и процессом обработки данных, генерируемых реальным объектом, имеет место непрерывное взаимодействие. По мере проведения испытаний и оценки каждого варианта модели возникает новый вариант, который приводит к повторным испытаниям и переоценкам.

До тех пор, пока модель поддается математическому описанию, аналитик может добиваться все больших ее улучшений или усложнять исходные предположения. Когда же модель становится «непослушной», т. е. неразрешимой, разработчик прибегает к ее упрощению и использованию более глубокой абстракции.

Таким образом, искусство моделирования состоит в способности анализировать проблему, выделять из нее путем абстракции ее существенные черты, выбирать и должным образом модифицировать основные предположения, характеризующие систему, а затем отрабатывать и совершенствовать модель до тех пор, пока она не станет давать полезные для практики результаты. Последовательность действий, выполняемых исследователем в процессе моделирования, включает:

• представление общей задачи исследования системы в виде совокупности более простых задач,

• четкая формулировка целей моделирования,

• подбор аналогов,

• рассмотрение специального численного примера, соответствующего данной задаче,

• выбор обозначений,

• запись очевидных соотношений,

• если полученная модель поддается математическому описанию, она может быть расширена. В противном случае ее необходимо упростить.

Упростить модель можно, выполнив одну из перечисленных ниже операций (для расширения модели требуются обратные операции):

• превратить переменные величины в константы;

• исключить некоторые переменные или объединить их;

• предположить линейную зависимость между исследуемыми величинами;

• ввести более жесткие предположения и ограничения;

• наложить на систему более жесткие граничные условия.

Эволюционный характер процесса конструирования модели не только неизбежен, но и, наоборот, желателен. По мере того, как достигаются цели и решаются поставленные задачи, ставятся новые задачи, либо возникает необходимость достижения большего соответствия между моделью и реальным объектом, что приводит к пересмотру модели и все лучшим ее реализациям. Этот процесс, при котором начинают с построения простой модели, а затем усложняют и отрабатывают ее, имеет ряд преимуществ с точки зрения успешного завершения разработки модели. Темп и направление эволюционного изменения модели зависят от двух главных факторов:

1. Присущая модели гибкость.

2. Взаимоотношения между создателем модели и ее пользователем.

Не существует твердых и эффективных правил относительно того, как надо формулировать задачу в самом начале процесса моделирования. Не существует и готовых правил для выбора переменных и параметров, соотношений, описывающих поведение системы, и ограничений, а также критериев оценки эффективности модели.