Быстрый поиск

Реферат: Отрывок из учебника по теории систем и системному анализу

Н.Доризо. У статуи Венеры. — В сб.: Избранное. — М.: Гос. худ. лит., 1965. — С. 9.

Моделирование систем

J_
Полное Неполное Приближенное

Детерминированное Стохастическое

Статическое Динамическое

I
Дискретное Дискретно-непрерывное Непрерывное

I ,

Наглядное: • гипотетическое; • аналоговое; • макетирование

Символическое: • языковое; • знаковое

Математическое: • аналитическое; • имитационное; • комбинированное; • информационное; • структурное; • ситуационное

Натурное: • научный эксперимент; • комплексные испытания; • производственный эксперимент

Физическое: • в реальном времени; • в модельном времени

Рис. 1.7. Классификация видов моделирования

ш ш

на применении аналогий различных уровней. Для достаточно простых объектов наивысшим уровнем является полная аналогия. С усложнением системы используются аналогии последую-

|те, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Этот вид моделирования используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей. Аналоговое моделирование основывается

| потеза о закономерностях протекания процесса в реальном объек-

| В основу гипотетического моделирования закладывается ги-

1века о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Примером таких моделей являются учебные плакаты, рисунки, схемы, диаграммы.

| При наглядном моделировании на базе представлений чело-

В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются следующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статическое и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное. Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий. Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события. Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое - для исследования объекта во времени. При этом оперируют аналоговыми (непрерывными), дискретными и смешанными моделями. В зависимости от формы реализации носителя и сигнатуры моделирование классифицируется на мысленное и реальное. Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира). Мысленное моделирование реальных систем реализуется в виде наглядного, символического и математического. Для представления функциональных, информационных и событийных моделей этого вида моделирования разработано значительное количество средств и методов.

1 модель, описываемая матрицей условных вероятностей \\pf\\ переходов г-го символа алфавита в 7-й. ч

Z о о

£>. СЛ

Классификации всегда относительны. Так, в детерминированной системе можно найти а ементы стохастичности. и. напротив, детерминированную систему можно считать часп.ым случаем стохастической (при вероятности равной единице^. Аналогично, если принять во внимание диалектику субъективно о и объективного в системе, то станет понятной относительность >азделения системы на абстрактные и объективно существующие: то могут быть стадии развития одной и той же системы.

Действительно, естсствсшше и искусственные объект J, < гражаясь в сознании человека, выступают в {юли абстракций, понятий, я абстр ten ые проекты создаваемых систем воплощаются в реально существующие объск ы, чоторие можно ощу-Tim,, а при изучении снова отразтъ в виде абстрактной сис"^ем j.

Однако относительность классификаций не должна останавливать исследователей. Цель любой классификации - ограничить выбор подходов к отображению системы, сопоставить выделенным классам приемы и методы системного анализа и дать рекомендации по выбору методов для соответствующего класса систем. При этом система, в принципе, может быть одновременно охарактеризована несколькими признаками, т. е. ей может быть найдено место одновременно в разных классификациях, каждая из которых может оказаться полезной при выборе методов моделирования.

Рассмотрим для примера некоторые из наиболее важных классификаций систем.

Открытые и закрытые системы. Понятие открытой системы ввел Л. фон Берталанфи [1.6]. Основные отличительные черты открытых систем - способность обмениваться со средой массой, энергией и информацией. В отличие от них закрытые или замкнутые системы предполагаются (разумеется, с точностью до принятой чувствительности модели) полностью лишенными этой способности, т. е. изолированными от среды.

Возможны частные случаи: например, не учитываются гравитационные и энергетические процессы, а отражается в модели системы только обмен информацией со средой; тогда говорят об информационно-проницаемых или соответственно об информационно-непроницаемых системах.

С моделью открытой системы Берталанфи можно познакомиться в [1.6, 1.7, 1.62]. Там же рассматриваются некоторые интересные особенности открытых систем. Одна из наиболее важных состоит в следующем. В открытых системах "проявляются термодинамические закономерности, которые кажутся парадоксальными и противоречат второму началу термодинамики" ([1.7], с. 42). Напомним, что второй закон термодинамики ("второе начало"), сформулированный для закрытых систем, характеризует систему' ростом энтротга, стремлением к неупорядоченности, разрушению.

Проявляется этот закон и в открытых системах (например, старение биологических систем). Однако в отличие от закрытых в от-

системах возможен "а вод эттюпии", ее снижение; "по-системы могут сохранять свой высокий уровень и даже раз-<;шаться в сторону увеличения порядка сложности" ([1.7], с. 42), т. е. них проявляется рассматриваемая в следующем разделе законо-мсрность самооргшшзации (хотя Берталанфи этот термин еще не использовал). Именно поэтому важно для системы управления поддерживать хороший обмен информацией со средой.

Целенаправленные, целеустремленные с и с-

г е м ы. Как уже отмечалось, не всегда при изучении систем можно

применять понятие цель. Однако при изучении экономических, ор-

анизационных объектов важно выделять класс целенаправленных

;ши целеустремленных систем [13, 4.1].

В этом классе, в свою очередь, можно выделить системы, в которых цели задаются извне (обычно это имеет место в закрытых системах), и системы, в которых цели формируются внутри системы (что характерно для открытых, самоорганизующихся систем).

Закономерности целеобразоваяия в самоорганизующихся системах рассматриваются ниже. Методики, помогающие формировать и анализировать структуры целей, характеризуются в гл. 4.

Классяфккацшв актам» га» слсжностн. Существует несколько подходов к разделению систем по сложности. Так, Г-Н.Поваров связывает сложность с размерами системы [1.34].

В то же время существует точка зрения, что большие (по величине, количеству элементов) и сложные (по сложности связей, алгоритмов поведения) системы — это разные классы систем [13].

Б.С.Флейшман за основу классификации принимает сложность поведения системы [1.52].

Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням сложности предложена К.Боулдишом [1ЛО, 1.63]. Выделенные в ней уровни приведены в табл. 1.1.

В классификации К.Бсулдинга каждый последующий класс включает в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными проявлениями закономерностей иерархичности и историчности (рассматриваемых ниже), хотя это не всегда отмечается, а также более сложными "механизмами" функционирования и развития.

Оценивая классификации с точки зрения их использования при выборе методов моделирования систем, следует отметить, что такие рекомендации (вплоть до выбора математических методов) имеются в них только для классов относительно низкой сложности (в классификации К.Боулдинга, например, - для уровня неживых систем),

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17