Этапы моделирования и их особенности

Понятие моделирования и его возникновение

Моделирование представляет собой одновременно искусство и науку. Успех применения моделирования в большинстве своём зависит от квалификации и опыта исследователя, а также от имеющихся в его распоряжении средств, которые нужны для проведения собственно исследования, при этом зачастую это может быть что-то начиная от интуиции и до обычных догадок.

На весь мир известны работы выдающегося учёного Н. Н. Моисеева, который занимался моделированием систем управления. С целью проверки предложенного им метода математического моделирования была создана математическая модель последнего сражения эпохи парусного флота – Синопского сражения. Компьютерное моделирование позволило понять, что при той расстановке кораблей, которую сделал руководящий эскадрой адмирал П. С. Нахимов, и при условии нанесения русскими первого удара единственной возможностью выживания для турецких кораблей стало отступление. Турецкое командование не воспользовалось этой возможностью, и все их корабли были разгромлены за пару часов ожесточённых боёв.

"Интуитивное" моделирование, которое использовал П. С. Нахимов для принятия решений, позволило дать тот же результат, что и сложное компьютерное моделирование. В первом случае моделирование – искусство, во втором – наука.

Несмотря ни на что, учёные всё равно выделяют основные этапы моделирования.

Основные этапы моделирования

Выделяют несколько этапов моделирования, они следующие:

1. Постановка задачи.
2. Создание модели.
3. Проведение экспериментов с моделью.
4. Получение результата.

Первым этапом является постановка задачи. Данный этап подразумевает под собой подробное описание объекта моделирования и определение конечных целей этого процесса.

В данном контексте стоит уяснить, что крайне важно обозначить и сформулировать проблему, а также установить те факторы и показатели, взаимосвязи между которыми интересуют исследователя в пределах решаемой проблемы.

Одновременно с этим необходимо определить, какие из предложенных факторов и показателей имеют статус вводного, иначе говоря, которые несут смысловую нагрузку объясняющих, а какие – выходного, те, которые несут смысловую нагрузку объясняемых. Если описание объекта моделирования подразумевает применения информационной статистики, то можно сделать вывод, что задача сбора статистических данных тоже включается в содержание первого этапа.

При установлении целей моделирования важно принимать во внимание, что различие между простой моделью и сложной порождается не столько их сущностью, сколько целями, которые ставятся исследователем. Справедливо заметить, что цели существенным образом определяют содержание остальных этапов моделирования.

Говоря о целях моделирования, необходимо обратить внимание на следующие:

• Прогнозирование поведения объекта при изменении его характеристик и характеристик внешних воздействий.
• Установление значений и параметров, которые позволяют выбирать заданные показатели эффективности изучаемого процесса.
• Анализ чувствительности системы к изменению тех или иных факторов.
• Проверка разных гипотез о характеристиках случайных параметров исследуемого процесса.
• Установление функциональных связей между объясняющими и объясняемыми факторами.
• Эффективное восприятие объекта исследования.

В качестве итогов первого этапа выступают описание объекта исследования и чётко сформулированные цели дальнейшего исследования.

Второй этап – создание модели, подразумевает под собой построение и исследование модели. Начало этот этап берёт с построения концептуальной модели.

Данный этап посвящён тому, чтобы определить существенные аспекты, исключить второстепенные, принять необходимые допущения и упрощения, иными словами, сформировать априорную информацию. По возможности, концептуальная модель представлена в виде знакомых и изученных вдоль и поперёк систем: массового обслуживания, управления, авторегулирования и пр. После чего модель нуждается в конкретизации. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства модели и оригинала требует конкретного анализа учитывая основные цели моделирования. Данный этап представляет собственно модель как самостоятельный объект исследования. В качестве одной из форм подобного рода исследования выступает проведение специальных экспериментов, при которых принимаемые допущения подвергаются проверке, варьируются условия функционирования модели и систематизируются данные о её проведении.

К слову сказать, что если по каким-то причинам экспериментальная проверка допущений и упрощений не представляется возможной, то в таком случае рекомендуется использовать теоретические рассуждения о механизме изучаемого процесса или явления, которые, в свою очередь, признаны специалистами в данной прикладной области как закономерности.

Справедливо заметить, что в качестве конечного результата второго этапа выступает совокупность знаний о модели.

Третий этап – эксперименты с моделью. Он посвящается разработке плана экспериментирования с моделью и выбору технологии проведения экспериментов. В зависимости от вида модели это может быть, к примеру, план натурного эксперимента и выбор средств для его проведения или выбор языка программирования или системы моделирования, разработка алгоритма и программы с целью реализации математической модели.

Примечательно, что эксперимент должен быть в максимальной степени информативным, чтобы обеспечить получение данных с необходимой точностью и достоверностью. Разрабатывая такой план необходимо использовать методы теории планирования эксперимента.

В качестве результата третьего этапа выступают итоговые данные целенаправленных экспериментов с моделью.

Четвёртый этап – получение результатов исследования. В ходе четвёртого этапа осуществляется перенос знаний с модели на оригинал – формируются знания об объекте исследования. С этой целью осуществляется обработка, анализ и интерпретация данных эксперимента. Таким образом, в процессе моделирования используются разные методы обработки: установление различных характеристик случайных величин и процессов, выполнение анализа – дисперсионного регрессионного, факторного и пр.

Процесс переноса знаний проводится по определённым правилам. Знания о модели корректируются, на основе информации о свойствах объекта-оригинала, которые не нашли отражение или были изменены в процессе построения модели.

После этого происходит перевод результатов на язык предметной области. Это нужно непосредственно для специалиста предметной области, который не владеет в полном размере терминологией математики и моделирования и может выполнить свою задачу, опираясь всего лишь на те понятия, с которыми он хорошо знаком.

Результатами четвёртого этапа выступает интерпретация результатов моделирования, иными словами перевода результатов в термины предметной области.

Выделяют ряд причин, в соответствии с которыми это важно, они следующие:

• Процесс моделирования носит чаще всего итеративный характер, иными словами, с каждого этапа может осуществляться возврат на какой-либо из предыдущих этапов для уточнения информации, который нужен на том или ином этапе.
• При исследовании сложной системы в нём принимают участие большие коллективы разработчиков, причём различные этапы выполняются различными группами. В этой связи необходимо учитывать возможность переноса результатов, которые получены на каждом этапе, на последующие этапы в унифицированной форме представления.

Следует отметить, что основными этапами моделирования являются: постановка задачи, создание модели, проведение экспериментов с моделью, получение результата. Обычно, это итеративный процесс, который подразумевает возвращение к предшествующим этапам для учёта новых данных.

Справедливо заметить, что и для таких процессов, которые называются тредноформализуемыми, существуют подходы, которые дают возможность построить и исследовать модель.

Применение моделирования

Различные виды моделирования могут применяться самостоятельно или одновременно в некотором сочетании. К примеру, имитационное моделирование, которое состоит из концептуального и логико-математического моделирования, в которых с целью описания отдельных подсистем модели, в том числе для процедур обработки и анализа результатов вычислительного эксперимента и принятия решений. Технология проведения и планирования вычислительного эксперимента с подобными математическими методами привнесена частично в имитационное моделирование из физического.

В истории моделирования можно встретить множество примеров, когда моделирование было так необходимо, что в процессе его проведения были осуществлены многие открытия.

История открытия планеты Нептун содержит информацию о том, оно было совершено на основе моделирования аномалий движения планеты Уран по итогам крайне трудоёмких по тем временам расчётов.