Тема 2. Классификация мм
Существуют различные классификации ММ, но в биологических исследованиях наиболее употребительно подразделение моделей на имитационные, аналитические, самоорганизующиеся, эмпирико-статистические.
Имитационные (портретные) модели
Общепринятого определения таких моделей пока нет, но можно остановиться на следующем6
Имитационные М – М, построенные на пределе наших знаний об объекте и реализованные на ЭВМ по блочному принципу. Применяются для непрерывных детермини-рованных процессов. Теория объектов моделирования должна быть известна.
Имитационное моделирование основано на методике, заимствованной из математической физики. Изучаемая система представляется как цепь взаимосвязанных елементов, каждый из которых подвергается тщательному изучению до тех пор, пока автор модели не составит себе ясного представления о ее структуре и механизме действия.
Исходная информация об объекте заключается в общих представлениях автора о звеньях системы и их связях. Затем автор М, пользуясь своими знаниями и представлениями (никакой другой информации не требуется), составляет уравнение динамики каждого элемента системы (обычно с использованием дифференциальных уравнений). Так как звенья системы реально взаимодействуют между собой (выходная величина одного звена является входной переменной следующего блока), то уравнения совместны. Система уравнений всех звеньев объекта получается исключением промежуточных переменных и представляет собой системную М.
При построении модели следует придерживаться принципа "равной точности" или "равного уровня детализации" блоков, входящих в ее состав. Это означает, что не надо стремиться к излишней подробности описания одного из блоков, если при построении других приняты огрубленные допущения.
Случайные события и случайные процессы моделируются при помощи методов теории игр и теории статистических решений, учитывающих наличие сильной неопределенности (ход противника).
Основная цель метода – проследить влияние изменений в уравнениях элементов системы на общий ход процессов в изучаемом объекте и получить качественную общую картину процессов во всей системе.
Главное достоинство – имитационное моделирование позволяет выяснить поведение системы в целом, делая различные предположения о характеристике ее элементов, т.е. проигрывая на компьютере различные возможные "сценарии" хода процесса.
Основной недостаток – отсутствие достаточно подробной информации о структуре и функциях всех компонентов СС, т.е. наличие информационных лакун. Это обычно приводит к невозможности получить достаточно замкнутую М. Традиционно на помощь приходят различные спекулятивные гипотезы, что, в конечном счете, значительно снижает ценность ММ. Одновременно приходится мириться со сложностью и неоднозначностью объяснения поведения СС.
Тем не менее, имитационное моделирование остается пока одним из наиболее эффективных методов количественного прогнозирования поведения СС.
Блок-схема мм агрофитоценоза
Неконтролируемые воздействия (погода)
Контроли- Урожай
руемые Процессы в растениях (над почвой)
воздейст-
вия Вынос
______________________________
Агротехника
Процессы в растениях (в почве)
вода + минеральное питание + Потери
качество почвы + тепловой режим