Основные этапы процесса моделирования. Специфика процесса компьютерного моделирования. Этапы построения модели
· Построение модели: Объект ® абстрагирование от части свойств (содержательная модель) ® математическая теория (математическая модель)
· Изучение математической модели
· Интерпретация свойств математической модели применительно к объекту
Если для описания системы используется естественный язык (язык общения между людьми), то такое описание называется содержательной моделью. Примерами содержательных моделей являются словесные постановки задач, программы и планы развития систем, деревья целей организации и др. Содержательные модели имеют самостоятельную ценность при решении задач исследования и управления системами, а также используются в качестве предварительного шага при разработке математических моделей. Поэтому качество математической модели зависит от качества соответствующей математической модели [9].
Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности.
Лекция 3: Моделирование предметной области внедрения ИС
И так все понятно, что это. Запарило одно и то же копировать.
ВЕРИФИКАЦИЯ МОДЕЛИ [model verification] — проверка ее истинности, адекватности. В отношении к дескриптивным моделям В. м. сводится к сопоставлению результатов расчетов по модели с соответствующими данными действительности — фактами и закономерностями экономического развития. В отношении нормативных (в том числе оптимизационных) моделей положение сложнее: в условиях действующего экономического механизма моделируемый объект подвергается различным управляющим воздействиям, не предусмотренным моделью; надо ставить специальный экономический эксперимент с учетом требований чистоты, т. е. устранения влияния этих воздействий, что представляет собой трудную, во многом еще не решенную задачу.
Верификация имитационной модели есть проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора (см. Машинная имитация). Когда модель организована в виде вычислительной программы для компьютера, то сначала исправляют ошибки в ее записи на алгоритмическом языке, а затем переходят к верификации. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту.
Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть предсказаны результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, противоречащие тем, которые ожидались при формировании модели, значит, модель неверна, т. е. она не соответствует заложенным в нее ожиданиям. В обратном случае переходят к следующему этапу проверки работоспособности модели — ее валидации.
Интегрированная модель бизнес-процессов
Основные этапы процесса моделирования
Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование – не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования «погружен» в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.
Для моделирования существенно объединение дифференциального (атомистического) и структурно-целостного подходов, диалектическое единство анализа и синтеза при исследовании изучаемых явлений. Моделирование заключается в имитации изучаемого явления. Точность имитации определяется путем сравнения полученного при воспроизведении результата с его прототипом, объектом исследования, и оценки степени их сходства.
В целом, моделирование включает в себя три необходимых этапа: анализ объекта исследования, построение (синтез) модели, получение результата и его оценка путем сравнения с объектом.
Анализ объекта моделирования
На этом этапе формируется возможно более полное описание объекта: выделяются его элементы, устанавливаются связи между ними, вычленяются существенные для исследования характеристики, выявляются параметры, изменение которых влияет или может влиять на объект.
На том же этапе формируются, подлежащие последующей проверке гипотезы о закономерностях, присущих изучаемому объекту, о характере влияния на него изменения тех или иных параметров и связей между его элементами.
На том же этапе исходные предположения переводятся на четкий однозначный язык количественных отношений и устраняется нечеткие, неоднозначные высказывания или определения, которые заменяются, быть может, и приближенными, но четкими, не- допускающими различных толкований высказываниями.
Формирование (синтез) модели
Формирование (синтез) модели представляет собой второй этап моделирования. На этом этапе в соответствии с задачами исследования осуществляется воспроизведение, или имитация, объекта на ЭВМ с помощью программы, которая включает в себя закономерности и другие исходные данные, полученные на этапе анализа. Структура модели, существенно зависит от задач исследования. Так, например, если проверяется полнота и правильность наших знаний об объекте, последний имитируется с использованием всех известных исходных соотношений. Если же задача, заключается в проверке некоторых предположений и степени их общности, то именно эти предположения вводятся в программу и в результате имитации получаются объекты, которые лишь частично отражают реальные свойства имитируемого объекта.
Оценка результатов, заключается, в установлении адекватности модели и объекта исследования — в определении степени близости, сходства, машинных и человеческих действий или их результатов. При этом существенно не «абсолютное качествo» машинных результатов, а степень сходства с объектом исследования.
Успешный результат сравнения (оценки) исследуемого объекта с моделью свидетельствует о достаточной степени изученности объекта, о правильности принципов, положенных в основу моделирования, и о том, что алгоритм, моделирующий объект, не содержит ошибок, т. е. о том, что созданная модель работоспособна. Такая модель может быть использована для дальнейших более глубоких исследований объекта в различных новых условиях, в которых реальный объект еще не изучался.
Чаще, однако, первые результаты моделирования не удовлетворяют предъявленным требованиям. Это означает, что по крайней мере в одной из перечисленных выше позиций (изученность объекта, исходные принципы, алгоритм) имеются дефекты. Это требует проведения дополнительных исследовании и соответствующего изменения машинной программы, после чего снова повторяются второй и третий этапы. Процедура повторяется до получения надежных результатов.
Этап оценки модели является важным этапом моделирования. В зависимости от характера объекта исследования и поставленных задач применяются различные методы оценки модели. Особенно большое значение имеет правильная оценка модели, когда моделирование, используется для проверки гипотез, а также когда объекты недостаточно формализованы и нет строгого объективного критерия сходства объекта и модели. С подобной ситуацией часто приходится встречаться при моделировании интеллектуальных, творческих процессов.
Модель должна обладать существенными признаками объекта моделирования. Иначе говоря, модель и объект должны быть неотличимы по этим признакам, которые выбираются, вообще говоря, исследователем в зависимости от цели и задачи исследования.
Наличие существенных для объекта признаков в модели определяется по-разному, в зависимости от его вида. В одних случаях эти признаки обнаруживаются непосредственно: например, в модели гармонизации — путем отыскания ошибок, в модели шахматиста (шахматной программе) — по результатам игры с настоящими шахматистами. В других случаях существенные признаки оказываются «скрытыми» и для их отыскания приходится прибегать к специальному эксперименту.
Компьютерное моделирование
Традиционно под моделированием на ЭВМ понималось лишь имитационное моделирование. Можно, однако, увидеть, что и при других видах моделирования компьютер может быть весьма полезен, за исключением разве физического моделирования, где компьютер вообще-то тоже может использоваться, но, скорее, для целей управления процессом моделирования. Например, при математическом моделировании выполнение одного из основных этапов — построение математических моделей по экспериментальным данным — в настоящее время просто немыслимо без компьютера. В последние годы, благодаря развитию графического интерфейса и графических пакетов, широкое развитие получило компьютерное, структурно-функциональное моделирование, о котором подробно поговорим ниже. Положено начало использованию компьютера даже при концептуальном моделировании, где он используется, например, при построении систем искусственного интеллекта.
Таким образом, мы видим, что понятие «компьютерное моделирование» значительно шире традиционного понятия «моделирование на ЭВМ» и нуждается в уточнении, учитывающем сегодняшние реалии.
Начнем с термина «компьютерная модель».
В настоящее время под компьютерной моделью чаще всего 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 мы будем называть 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. Такие модели мы будем далее называть имитационными моделями.
Компьютерное моделирование — метод решения задачи анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.
Суть компьютерного моделирования заключена в получении количественных и качественных результатов по 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, характеризирующих систему. Компьютерное моделирование для рождения новой информации использует любую информацию, которую можно актуализировать с помощью ЭВМ.
Основные функции компьютера при моделировании:
· выполнять роль вспомогательного средства для решения задач, решаемых обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
· выполнять роль средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
· выполнять роль средства конструирования компьютерных обучающе — моделирующих сред;
· выполнять роль средства моделирования для получения новых знаний;
· выполнять роль «обучения» новых моделей (самообучающиеся модели).
Разновидностью компьютерного моделирования является вычислительный эксперимент. Компьютерное моделирование, вычислительный эксперимент становится новым инструментом, методом научного познания, новой технологией также из-за возрастающей необходимости перехода от исследования линейных математических моделей систем.
Предметом компьютерного моделирования могут быть: экономическая деятельность фирмы или банка, промышленное предприятие, информационно-вычислительная сеть, технологический процесс, любой реальный объект или процесс, например процесс инфляции, и вообще — любая Сложная Система. Цели компьютерного моделирования могут быть различными, однако наиболее часто моделирование является, как уже отмечалось ранее, центральной процедурой системного анализа, причем под системным анализом мы далее понимаем совокупность методологических средств, используемых для подготовки и принятия решений экономического, организационного, социального или технического характера.
Компьютерная модель сложной системы должна по возможности отображать все основные факторы и взаимосвязи, характеризующие реальные ситуации, критерии и ограничения. Модель должна быть достаточно универсальной, чтобы по возможности описывать близкие по назначению объекты, и в то же время достаточно простой, чтобы позволить выполнить необходимые исследования с разумными затратами.
Вариант 2 (про этапы)
Построение компьютерной модели (Особенности).
Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов – сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.
Итак, к основным этапам компьютерного моделирования относятся:
1. Постановка задачи, определение объекта моделирования:
на данном этапе происходит сбор информации, формулировка вопроса, определение целей, формы представления результатов, описание данных.
2. Анализ и исследование системы:
анализ системы, содержательное описание объекта, разработка информационной модели, анализ технических и программных средств, разработка структур данных, разработка математической модели.
3. Формализация, то есть переход к математической модели, создание алгоритма:
выбор метода проектирования алгоритма, выбор формы записи алгоритма, выбор метода тестирования, проектирование алгоритма.
4. Программирование:
выбор языка программирования или прикладной среды для моделирования, уточнение способов организации данных, запись алгоритма на выбранном языке программирования (или в прикладной среде).
5. Проведение серии вычислительных экспериментов:
отладка синтаксиса, семантики и логической структуры, тестовые расчеты и анализ результатов тестирования, доработка программы.
6. Анализ и интерпретация результатов:
доработка программы или модели в случае необходимости.
Существует множество программных комплексов и сред, которые позволяют проводить построение и исследование моделей:
Источник: ek-ek.jimdofree.com
4.1. Стадии процесса моделирования
Обычно эти этапы не выполняются строго последовательно, а происходит постоянное обращение от последующих стадий к предыдущим, чтобы уточнить или исправить модель.
Особенностью первой стадии является то, что в ней на первый план выступают организационные моменты. Всякую задачу моделирования нужно рассматривать как проект, направленный либо на изменение существующей системы, либо на создание новой.
Управление проектами − это особый раздел менеджмента, в котором имеются свои разработанные средства организации процессов, на которых мы не будем подробно останавливаться. Отметим лишь, что успех первой стадии проекта во многом основан на умении находить общий язык с заказчиком. Часто заказчик сам до конца не понимает, чего он хочет достичь, и это нормальное положение вещей.
От исполнителя требуется выяснить каковы приоритеты заказчика: снижение стоимости, увеличение прибыли, сокращение сроков, уменьшение риска, улучшение имиджа или что-то другое. Необходимо понять и разъяснить заказчику, каковы возможности математического моделирования в решении его задачи. Завершается первая стадия подписанием контракта, в котором должны быть чётко изложены поставленные задачи, установлены критерии оценки результатов моделирования, оговорены ресурсы и ответственность сторон.
Результаты, полученные на первой стадии, являются входными параметрами для второго этапа – определения границ системы. Здесь надо отделить существенные характеристики системы от несущественных. Первые должны явным образом учитываться в модели. Вторыми можно либо пренебречь, либо учесть их потом при уточнении модели.
После выявления существенных признаков модели, надо установить компоненты системы и связи между ними, которые их определяют. Далее задача будет состоять в том, чтобы правильно отразить эти компоненты и связи в модели.
Сбор и анализ данных является трудоёмким занятием, в значительной мере определяющим качество результатов всей работы. Все данные можно условно разделить на две категории: 1) накопленные ранее, процедура сбора которых не контролируется разработчиком модели, 2) полученные разработчиком целенаправленно для построения модели.
Прежде чем приступать к сбору данных, полезно тщательно продумать свои возможности и составить план действий. Надо определить, какие данные нужны и в каком объёме, из каких источников можно и нужно их получить, когда лучше провести сбор необходимой информации, какие средства для этого подходят полученные данные, в конечном счёте, должны удовлетворять двум требованиям: они должны быть полными и репрезентативными. Последнее означает, что сделанная выборка должна правильно отражать статистические закономерности полной совокупности значений изучаемых параметров. Типичными проблемами на данном этапе могут быть искажение результатов, возникающее при вмешательстве наблюдателя в процесс, и искажения, обусловленные ограничением наблюдений по времени, месту или способу получения данных.
Что касается полноты данных, то здесь надо сделать оговорку, что добиться этого не всегда возможно. Во Введении уже отмечалось, что сама задача моделирования часто возникает вследствие неполноты данных, то есть это ограничение может быть принципиальным. Тем не менее, нужно стремиться к возможно большей полноте данных.
Часто оказывается, что при сборе информации что-то важное было упущено и приходится проводить дополнительные исследования. Это требует привлечения значительно больших ресурсов по сравнению с тем случаем, когда сразу проводится сбор всей информации, которая может в самом начале казаться избыточной. Мы не будем подробно останавливаться на этих вопросах. Наша задача сейчас заключается в том, чтобы в общих чертах дать представление о существующей проблеме.
Составление модели это, несомненно, основной этап работы, который можно разбить на несколько составляющих. Начинать создание модели следует прежде, чем приступить к сбору данных о системе. Предварительная модель как раз и показывает, какие данные нужно собрать для её дальнейшей разработки. Некоторое время нелишне уделить выбору наиболее подходящей среды программирования.
Создание и отладку программного кода в случае сложных моделей целесообразно проводить по частям, разбивая программу на небольшие блоки. Облегчает работу структурирование программы, использование примечаний, поясняющих назначение и работу её частей, а также обозначение элементов, отражающих их функции.
Отладка и поверка модели неразрывно связаны с процессом составления модели. Сначала они выполняются на уровне отдельных блоков, а потом на уровне всей программы в целом. Прежде всего, устраняются ошибки, приводящие к незапланированному прерыванию выполнения программы. Затем проверяется, работают ли программные блоки так, как это было задумано.
В заключение производится поверка модели в целом и её компонентов по отдельности. Arena, как и другие системы программирования, имеет встроенные средства отладки программ, которые можно найти в меню Run. Среди них − пошаговое выполнение программы, трассировка, прерывание программы по условию и др. Средства анимации также могут служить для отладки программ.
Обычный метод поверки состоит в том, чтобы при некоторых входных параметрах получался предсказуемый результат. Наблюдая реальную систему, мы можем экспериментально установить, как она реагирует на определённые воздействия. Затем мы должны проверить, имеется ли подобная взаимосвязь в модели. Другой разновидностью поверки является так называемый тест Тьюринга.
Он заключается в том, что группе экспертов предъявляются два набора данных: один − полученный в результате моделирования, а другой − в результате наблюдения реальной системы. Если эксперты не смогут отличить, каким способом получен каждый набор, то можно считать, что модель правильно представляет реальную систему, в противном случае надо продолжить её отладку.
В процесс поверки полезно вовлекать заказчика или специалистов, знающих моделируемую систему, а также специалистов в области программирования, не принимавших участия в создании модели. Приступая к поверке, важно помнить, что модель может лишь относительно правильно отображать систему. Модель может быть приемлемой для решения поставленной проблемы, но неприемлемой для других задач.
Среди наиболее распространённых ошибок, допускаемых при создании модели, можно указать следующие.
- Ошибка входных данных.
- Неправильно установленные начальные значения переменных и атрибутов.
- Неправильное движение объектов. Эта ошибка часто возникает из-за неправильной установки параметров в блоке Decide или неправильного соединения блоков.
- Использование разных единиц измерения, например, часов и минут в разных блоках или неправильная установка единиц измерения.
- Ошибки записи арифметических выражений.
- Ненамеренное изменение значений переменных или атрибутов в программе.
- Неправильное использование процедур сбора выводимой информации.
- Синтаксические ошибки (с точки зрения синтаксиса языка программирования).
- Грамматические ошибки.
- Нарушение логической последовательности действий.
Когда модель отлажена, начинается её использование согласно назначению: для анализа системы и внесения предложений по её изменению, а в случае создания новой системы − для её конструирования. Обычный способ использования модели заключается в переборе всех возможных результатов её работы при всех возможных значениях внешних и внутренних параметров. Целью является отыскание оптимального набора внутренних параметров системы, т.е. тех, которые мы можем задавать для реальной системы.
Даже для математической модели задача перебора всех возможных вариантов часто является непосильной. Поэтому разработаны методы ограничения числа испытаний модели. В Arena, например, есть соответствующее средство оптимизации – Optquest for Arena, которое можно вызвать одноимённой командой из меню Tools.
Документирование тесно связано с презентацией результатов. После завершения проекта заказчик вправе получить исчерпывающую информацию о проделанной работе. Этой цели и служит документирование. Правильно составленная документация позволяет исполнителю или стороннему эксперту восстановить логику работы модели.
Особое искусство заключается в презентации модели заказчику. Модель должна выглядеть убедительно для человека, не разбирающегося в программировании. Важным средством достижения этой цели служит анимация, позволяющая представить результаты моделирования наглядным образом.
Но, разумеется, хорошая анимация не может компенсировать недостатки в модели или слабую подготовку презентации. Чтобы презентация была убедительной, необходимо предвидеть вопросы заказчика, уметь посмотреть на задачу его глазами. Для этого важно постоянно поддерживать связь с заказчиком, держать его в курсе хода проекта, своевременно вносить в проект коррективы, диктуемые заказчиком.
Источник: studfile.net
Последовательных этапов проектирования ИС с использованием UML
1) Разработка модели бизнес-прецедентов. Модель бизнес-прецедентов описывает бизнес-процессы с точки зрения внешнего пользователя, т.е. отражает взгляд на деятельность организации извне.
Проектирование системы начинается с изучения и моделирования бизнес-деятельности организации. На этом этапе вводится и отображается в модели ряд понятий, свойственных объектно-ориентированному подходу: Исполнитель, Прецедент, Класс, Ассоциация, Агрегация.
2) Разработка модели бизнес-объектов. Следующим этапом проектирования ИС является разработка модели бизнес-объектов, которая показывает выполнение бизнес-процессов организации ее внутренними исполнителями. Основными компонентами моделей бизнес-объектов являются внешние и внутренние исполнители, а также бизнес-сущности, отображающие все, что используют внутренние исполнители для реализации бизнес-процессов.
3) Разработка концептуальной модели данных. Затем на основе информации, выявленной на этапах бизнес-моделирования, выполняется разработка концептуальной модели данных, которые будут использоваться в разрабатываемой системе.
4) Разработка требований к системе. На этапе формирования требований, прежде всего, необходимо определить область действия разрабатываемой системы и получить точное представление о желаемых возможностях системы.
Основой разработки требований является модель системных прецедентов, отражающая выполнение конкретных обязанностей внутренними и внешними исполнителями с использованием ИС.
5) Анализ требований и предварительное проектирование системы. Основные задачи этапа:
- определить проект системы, который будет отвечать всем бизнес-требованиям;
- разработать общий предварительный проект для всех команд разработчиков (проектировщиков баз данных, разработчиков приложений, системных архитекторов и пр.)
Основным инструментом на данном этапе являются диаграммы классов системы, которые строятся на основе разработанной модели системных прецедентов. Одновременно на этом этапе уточняются диаграммы последовательностей выполнения отдельных прецедентов, что приводит к изменениям в составе объектов и диаграммах классов. Это естественное отражение средствами UML итеративного процесса разработки системы.
6) Разработка моделей базы данных и приложений. На этом этапе осуществляется отображение элементов полученных ранее моделей классов в элементы моделей базы данных и приложений:
- классы отображаются в таблицы;
- атрибуты – в столбцы;
- типы – в типы данных используемой СУБД;
- ассоциации – в связи между таблицами (ассоциации «многие-ко-многим» преобразуются в ассоциации «один-ко-многим» посредством создания дополнительных таблиц связей);
- приложения – в отдельные классы с окончательно определенными и связанными с данными в базе методами и атрибутами.
7) Проектирование физической реализации системы. На этом этапе проектирования модели баз данных и приложений дополняются обозначениями их размещения на технических средствах разрабатываемой системы.
Источник: neudov.net