Этапы компьютерного моделирования. Этапы процесса моделирования Последовательными этапами моделирования являются

Цели урока:

• Учебные :
  • актуализация знаний по основным видам моделей;
  • изучить этапы моделирования;
  • сформировать умения переноса знания в новую ситуацию.
  • закрепить полученные знания на практике.
• Развивающие :
  • развитие логического мышления, а также умения выделять главное, сравнивать, анализировать, обобщать.
• Воспитательные :
  • воспитывать волю и настойчивость для достижения конечных результатов.

Тип урока: изучение нового материала.

Методы обучения: лекция, объяснительно-иллюстративный (презентация), фронтальный опрос, практическая работа, тест

Формы работы: общегрупповая работа, индивидуальная работа.

Средства обучения: дидактический материал, демонстрационный экран, раздаточный материал.

ХОД УРОКА

I. Организационный момент

Подготовка к уроку: приветствие, проверка готовности учащихся к работе.

II. Подготовка к активной деятельности на основном этапе урока

Объявление плана работы на урок.

Актуализация опорных знаний

Учащиеся отвечают на вопросы теста по теме “Виды моделей”

1. Определите, какие из перечисленных моделей материальные, а какие информационные. Укажите номера только материальных моделей.

А) Макет декорационного оформления театральной постановки.
Б) Эскизы костюмов к театральному спектаклю.
В) Географический атлас.
Г) Объемная модель молекулы воды.
Д) Уравнение химической реакции, например: CO 2 + 2NaOH = Na 2 CO 2 3 + H 2 O.
Е) Макет скелета человека.
Ж) Формула определения площади квадрата со стороной h: S = h 2 .
З) Расписание движения поездов.
И) Игрушечный паровоз.
К) Схема метрополитена.
Л) Оглавление книги.

2. Для каждой модели из первой колонки определите, к какому типу она относится (вторая колонка):

3. Определите, какой аспект объекта-оригинала моделируется в приведенных примерах.

4. Какие из приведенных ниже моделей являются динамическими?

А) Карта местности.
Б) Дружеский шарж.
В) Программа, имитирующая движение стрелок циферблата на экране дисплея.
Г) План сочинения.
Д) График изменения температуры воздуха в течение дня.

5. Какие из приведенных ниже моделей являются формализованными?

А) Блок-схема алгоритма.
Б) Кулинарный рецепт.
В) Описание внешности литературного героя.
Г) Сборочный чертеж изделия.
Д) Формуляр книги в библиотеке.

6. Какие из приведенных ниже моделей являются вероятностными?

А) Прогноз погоды.
Б) Отчет о деятельности предприятия.
В) Схема функционирования устройства.
Г) Научная гипотеза.
Д) Оглавление книги.
Е) План мероприятий, посвященных Дню Победы.

7. Правильно ли определен вид следующей модели: «График ожидаемого изменения суточной температуры воздуха – динамическая формализованная модель поведения этого показателя погоды, предназначенная для краткосрочного прогнозирования»?

А) Да.
Б) Нет.

8. Какие из утверждений являются верными?

А) Формула химической реакции является информационной моделью.
Б) Оглавление книги – регистрирующая вероятностная неформализованная модель ее содержания.
В) Идеальный газ в физике – воображаемая модель, имитирующая поведение реального газа.
Г) Проект дома – графическая эталонная вероятностная модель, описывающая внешний вид объекта.

9. Для каждой модели определите ее вид по роли в управлении объектом моделирования.

Лист ответов учащихся на тест «Виды моделей»

Фамилия, имя, класс___________________________________

Вопрос 1	Вопрос 2	Вопрос 3	Вопрос 4	Вопрос 5	Вопрос 6	Вопрос 7	Вопрос 8	Вопрос 9
	1 –	1 –						1 –
	2 –	2 –						2 –
	3 –	3 –						3 –
	4 –							4 –
	5 –							5 –
	6 –
	7 –

Вопрос 1	Вопрос 2	Вопрос 3	Вопрос 4	Вопрос 5	Вопрос 6	Вопрос 7	Вопрос 8	Вопрос 9
а	1 – в	1 – а	в	а	а	а	а	1 – г
г	2 – а	2 – б, г, е	д	г	г		в	2 – б
е	3 –а	3 – б, в, д		д	е			3 – д
и	4 –в							4 – а
	5 –в							5 – в
	6 –а
	7 –б

Источник: Бешенков С.А., Ракитина Е.А. Решение типовых задач по моделированию. //Информатика в школе: Приложение к журналу «Информатика и образование», №1–2005. М.: Образование и информатика, 2005. – 96 с.: ил.

IV. Изучение нового материала

Вступительное слово учителя: «Мы продолжаем работу по теме “Модели и моделирование”. Сегодня мы с вами рассмотрим основные этапы моделирования».
Изучение нового материала по теме: “Основные этапы моделирования”, с применением презентации (Приложение 1 ).

I этап. Постановка задачи

Этап постановки задачи характеризуется тремя основными моментами: описание задачи, определение целей моделирования.

Описание задачи

При описании задачи создается описательная модель с использованием естественных языков и рисунков. С помощью описательной модели можно сформулировать основные предположения, пользуясь условием задачи.
По характеру постановки все задачи можно разделить на две ос­новные группы.
К первой группе можно отнести задачи, в которых требуется исследовать, как изменятся характеристики объекта при некотором воздействии на него: «что будет, если?..». . Например, будет ли сладко, если в чай положить две чайные ложки сахара?
Вторая группа задач имеет такую формулировку: какое надо произвести воздействие на объект, что­бы его параметры удовлетворяли неко­торому заданному условию? Такая по­становка задачи часто называется «как сделать, чтобы?..». На­пример, какого объема должен быть воздушный шар, напол­ненный гелием, чтобы он мог подняться вверх с грузом 100 кг?
Третья группа – это комплексные задачи. Примером такого комплексного подхода может служить ре­шение задачи о получении химического раствора заданной кон­центрации:

Хорошо поставленной задачей является та, в которой:

• описаны все связи между исходными данными и результатом;
• известны все исходные данные;
• решение существует;
• задача имеет единственное решение.

Цель моделирования

Определение цели моделирования позволяет четко устано­вить, какие исходные данные являются важными, какие – несуществен­ны и что требуется получить на выходе.

Формализация задачи

Для решения любой задачи с использованием компьютера надо изложить ее на строгом, формализо­ванном языке, например, с помощью математического языка алгебраических формул, уравнений или неравенств. Кроме того, в соответствии с поставленной целью необходимо выделить параметры, которые известны (исходные данные) и которые следует найти (результаты), с учетом ограничений на допустимые значения этих свойств.
Однако не всегда удается найти формулы, которые выражают результат через исходные данные. В таких случаях используются приближенные математические методы, позволяющие получить результат с заданной точностью.

II этап. Разработка модели

Информационная модель задачи позволяет принять решение о выборе программной среды и четко предста­вить алгоритм построения компьютерной модели.

Информационная модель

1. Выбрать тип информационной модели;
2. Определить существенные свойства оригинала, которые нужно включить в модель, отбросить
   несущественные (для данной задачи);
3. Построить формализованную модель – это модель, записанная на формальном языке (математика, логика и т.д.) и отражающая только существенные свойства оригинала;
4. Разработать алгоритм работы модели. Алгоритм – это четко определенный порядок действий, которые нужно выполнить для решения задачи.

Компьютерная модель

Компьютерная модель – это модель, реализованная средствами программной среды.
Следующий шаг – это преобразование информационной модели в компьютерную модель, т.е. выразить ее на понятном для компьютера языке. Существуют различные пути построения компьютерных моделей, в том числе:
– создание компьютерной модели в форме проекта на одном из языков программирования;
– построения компьютерной модели с использованием электронных таблиц, систем компьютерного черчения или других приложений. От выбора программной среды зависит алгоритм построения компьютерной модели, а также форма его представления.

III этап. Компьютерный эксперимент

Эксперимент – это исследование модели в интересующих нас условиях.
Первым пунктом компьютерного эксперимента являет­ся тестирование компьютерной модели.
Тестирование – это проверка модели на простых исходных данных с известным результатом.
Для проверки правильности алгоритма построения модели ис­пользуется тестовый набор исходных данных, для которых ко­нечный результат заранее известен.
Например, если вы используете при моделировании расчет­ные формулы, то надо подобрать несколько вариантов исход­ных данных и просчитать их «вручную». Когда модель построена, вы проводите тестирование с теми же исходными данными и сравниваете результаты мо­делирования с расчетными данными. Если результаты совпадают, то алгоритм верный, если нет – надо устранять ошибки.
Если алгоритм построенной модели верный, то можно перейти ко второму пункту компьютерного эксперимента – проведение исследования компьютерной модели.
При проведении исследования, если компьютерная модель сущест­вует в виде проекта на одном из языков программирования, ее нужно запустить на выполнение, ввести исходные данные и получить результаты.
Если компьютерная модель исследуется, например, в электронных таблицах, то можно построить ди­аграмму или график.

IV этап. Анализ результатов моделирования

Конечная цель моделирования – это анализ полученных результатов. Этот этап решающий – либо про­должать исследование, либо заканчивать.
Основой выработки решения служат результаты тестирова­ния и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допу­щены ошибки или неточности. Это может быть либо неправильная постановка задачи, либо допуще­ны ошибки в формулах, либо неудачный выбор среды моделирова­ния и т.д. Если ошибки выявлены, то требуется корректи­ровка модели, то есть возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

V. Закрепление изученного материала

1). Вопросы для обсуждения на уроке:

– Назовите два основных типа постановки задач моделиро­вания.
– Перечислите наиболее известные цели моделирования.
– Какие характеристики подростка существенны для рекомен­дации по выбору профессии?
– По каким причинам компьютер широко используется в моде­лировании?
– Назовите известные вам инструменты компьютерного модели­рования.
– Что такое компьютерный эксперимент? Приведите пример.
– Что такое тестирование модели?
– Какие ошибки встречаются в процессе моделирования? Что надо делать, когда ошибка обнаружена?
– В чем заключается анализ результатов моделирования? Ка­кие выводы обычно делаются?

2) Задача. Сделайте коробку наибольшего объема из квадратного листа картона.

VI. Подведение итога урока

Проанализировать работу учащихся, объявить оценки за работу на уроке.

VII. Задание на самоподготовку

Написать краткий конспект урока и выучить.

Формальная модель - это модель, полученная в результате формализации.

Для решения задачи на компьютере больше всего подходит язык математики. В такой модели связь между исходными данными и конечными результатами фиксируется с помощью различных формул, а также накладываются ограничения на допустимые значения параметров.

Третий этап - разработка компьютерной модели начинается с выбора инструмента моделирования, другими словами, программной среды, в которой будет создаваться и исследоваться модель.
От этого выбора зависит алгоритм построения компьютерной модели, а также форма его представления. В среде программирования это программа , написанная на соответствующем языке. В прикладных средах (электронные таблицы, СУБД, графических редакторах и т. д.) это последовательность технологических приемов , приводящих к решению задачи.

Следует отметить, что одну и ту же задачу можно решить, используя различные среды. Выбор инструмента моделирования зависит, в первую очередь, от реальных возможностей, как технических, так и материальных.

Четвертый этап - компьютерный эксперимент включает две стадии: тестирование модели и проведение исследования.

• Тестирование модели

На этой стадии проверяется разработанный алгоритм построения модели и адекватность полученной модели объекту и цели моделирования.

Для проверки правильности алгоритма построения модели используется тестовые данные, для которых конечный результат з а р а н е е и з в е с т е н. (Обычно его определяют ручным способом). Если результаты совпадают, то алгоритм разработан верно, если нет - надо искать и устранять причину их несоответствия.

Тестирование должно быть целенаправленным и систематизированным, а усложнение тестовых данных должно происходить постепенно. Чтобы убедиться, что построенная модель правильно отражает существенные для цели моделирования свойства оригинала, то есть является адекватной, необходимо подбирать тестовые данные, которые отражают р е а л ь н у ю ситуацию.

• Исследование модели
  К этой стадии компьютерного эксперимента можно переходить только после того, как тестирование модели прошло успешно, и вы уверены, что создана именно та модель, которую необходимо исследовать.

Пятый этап - анализ результатов является ключевым для процесса моделирования. Именно по итогам этого этапа принимается решение: продолжать исследование или закончить.

Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. В этом случае необходимокорректировать модель , то есть возвращаться к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты компьютерного эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

Классификация моделей и моделирования

Каждая модель создается для конкретной цели и, следовательно, уникальна. Однако наличие общих черт позволяет сгруппировать все их многообразие в отдельные классы, что облегчает их разработку и изучение. В теории рассматривается много признаков классификации и их количество не установилось. Тем не менее, наиболее актуальны следующие признаки классификации :

• характер моделируемой стороны объекта;
• характер процессов, протекающих в объекте;
• способ реализации модели.

1.2.1. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер моделируемой стороны объекта"

В соответствии с этим признаком модели могут быть:

· функциональными (кибернетическими);

· структурными;

· информационными.

Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого объекта. В этом случае моделируемый объект рассматривается как "черный ящик", имеющий входы и выходы. Физическая сущность объекта, природа протекающих в нем процессов, структура объекта остаются вне внимания исследователя, хотя бы потому, что неизвестны. При функциональном моделировании эксперимент состоит в наблюдении за выходом моделируемого объекта при искусственном или естественном изменении входных воздействий. По этим данным и строится модель поведения в виде некоторой математической функции.

Компьютерная шахматная программа - функциональная модель работы человеческого мозга при игре в шахматы.

Структурное моделирование это создание и исследование модели, структура которой (элементы и связи) подобна структуре моделируемого объекта. Как мы выяснили ранее, подобие устанавливается не вообще, а относительно цели исследования. Поэтому она может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры - это топологическое описание с помощью теории графов.

Учение войск - структурная модель вида боевых действий.

1.2.2. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер процессов, протекающих в объекте"

По этому признаку модели могут быть детерминированными или стохастическими, статическими или динамическими, дискретными или непрерывными или дискретно-непрерывными.

Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события.

Статические модели служат для описания состояния объекта в какой-либо момент времени.

Динамические модели отображают поведение объекта во времени.

Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными состояниями.

Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами.

Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя интересуют оба эти типа процессов.

Очевидно, конкретная модель может быть стохастической, статической, дискретной или какой-либо другой, в соответствии со связями, показанными на рис. 1.1.

1.2.3. Классификация моделей и моделирования по признаку "способ реализации модели"

Согласно этому признаку модели делятся на два обширных класса:

• абстрактные (мысленные) модели;
• материальные модели.

Рис. 1.1. Классификация моделей и моделирования

Нередко в практике моделирования присутствуют смешанные, абстрактноматериальные модели.

Абстрактные модели представляют собой определенные конструкции из общепринятых знаков на бумаге или другом материальном носителе или в виде компьютерной программы.

Абстрактные модели, не вдаваясь в излишнюю детализацию, можно разделить на:

· символические;

· математические.

Символическая модель - это логический объект, замещающий реальный процесс и выражающий основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов. Это либо слова естественного языка, либо слова соответствующего тезауруса , графики, диаграммы и т. п.

Символическая модель может иметь самостоятельное значение, но, как правило, ее построение является начальным этапом любого другого моделирования.

Математическое моделирование - это процесс установления соответствия моделируемому объекту некоторой математической конструкции, называемой математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики моделируемого объекта.

Математическое моделирование - главная цель и основное содержание изучаемой дисциплины.

Математические модели могут быть:

· аналитическими;

· имитационными;

· смешанными (аналитико-имитационными).

Аналитические модели - это функциональные соотношения: системы алгебраических, дифференциальных, интегро - дифференциальных уравнений, логических условий. Уравнения Максвелла - аналитическая модель электромагнитного поля. Закон Ома - модель электрической цепи.

Преобразование математических моделей по известным законам и правилам можно рассматривать как эксперименты. Решение на основе аналитических моделей может быть получено в результате однократного просчета безотносительно к конкретным значениям характеристик ("в общем виде"). Это наглядно и удобно для выявления закономерностей. Однако для сложных систем построить аналитическую модель, достаточно полно отражающую реальный процесс, удается не всегда. Тем не менее, есть процессы, например, марковские, актуальность моделирования которых аналитическими моделями доказана практикой.

Имитационное моделирование .Создание вычислительных машин обусловило развитие нового подкласса математических моделей - имитационных.

Имитационное моделирование предполагает представление модели в виде некоторого алгоритма - компьютерной программы, - выполнение которого имитирует последовательность смены состояний в системе и таким образом представляет собой поведение моделируемой системы.

Процесс создания и испытания таких моделей называется имитационным моделированием, а сам алгоритм - имитационной моделью.

В чем заключается отличие имитационных и аналитических моделей?

В случае аналитического моделирования ЭВМ является мощным калькулятором, арифмометром. Аналитическая модель решается на ЭВМ.

В случае же имитационного моделирования имитационная модель - программа - реализуется на ЭВМ.

Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных факторов. Для аналитических моделей это серьезная проблема. При наличии случайных факторов необходимые характеристики моделируемых процессов получаются многократными прогонами (реализациями) имитационной модели и дальнейшей статистической обработкой накопленной информации. Поэтому часто имитационное моделирование процессов со случайными факторами называют статистическим моделированием .

Если исследование объекта затруднено использованием только аналитического или имитационного моделирования, то применяют смешанное (комбинированное), аналитико-имитационное моделирование. При построении таких моделей процессы функционирования объекта декомпозируются на составляющие подпроцессы и для которых возможно используют аналитические модели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели.

Материальное моделирование основано на применении моделей, представляющих собой реальные технические конструкции. Это может быть сам объект или его элементы (натурное моделирование). Это может быть специальное устройство - модель, имеющая либо физическое, либо геометрическое подобие оригиналу. Это может быть устройство иной физической природы, чем оригинал, но процессы в котором описываются аналогичными математическими соотношениями. Это так называемое аналоговое моделирование. Такая аналогия наблюдается, например, между колебаниями антенны спутниковой связи под ветровой нагрузкой и колебанием электрического тока в специально подобранной электрической цепи.

Нередко создаются материально-абстрактные модели . Та часть операции, которая не поддается математическому описанию, моделируется материально, остальная - абстрактно. Таковы, например, командно-штабные учения, когда работа штабов представляет собой натурный эксперимент, а действия войск отображаются в документах.

Классификация по рассмотренному признаку - способу реализации модели - показана на рис. 1.2.

Рис. 1.2. Классификация по способу реализации модели

Математическое моделирование как, впрочем, и любое другое, считается искусством и наукой. Известный специалист в области имитационного моделирования Роберт Шеннон так назвал свою широко известную в научном и инженерном мире книгу: "Имитационное моделирование - искусство и наука". Поэтому в инженерной практике нет формализованной инструкции, как создавать модели. И, тем не менее, анализ приемов, которые используют разработчики моделей, позволяет усмотреть достаточно прозрачную этапность моделирования.

Первый этап : уяснение целей моделирования. Вообще-то это главный этап любой деятельности. Цель существенным образом определяет содержание остальных этапов моделирования. Заметим, что различие между простой системой и сложной порождается не столько их сущностью, но и целями, которые ставит исследователь.

Обычно целями моделирования являются:

· прогноз поведения объекта при новых режимах, сочетаниях факторов и т. п.;

· подбор сочетания и значений факторов, обеспечивающих оптимальное значение показателей эффективности процесса;

· анализ чувствительности системы на изменение тех или иных факторов;

· проверка различного рода гипотез о характеристиках случайных параметров исследуемого процесса;

· определение функциональных связей между поведением ("реакцией") системы и влияющими факторами, что может способствовать прогнозу поведения или анализу чувствительности;

· уяснение сущности, лучшее понимание объекта исследования, а также формирование первых навыков для эксплуатации моделируемой или действующей системы.

Второй этап : построение концептуальной модели. Концептуальная модель (от лат. conception) - модель на уровне определяющего замысла, который формируется при изучении моделируемого объекта. На этом этапе исследуется объект, устанавливаются необходимые упрощения и аппроксимации. Выявляются существенные аспекты, исключаются второстепенные. Устанавливаются единицы измерения и диапазоны изменения переменных модели. Если возможно, то концептуальная модель представляется в виде известных и хорошо разработанных систем: массового обслуживания, управления, авторегулирования, разного рода автоматов и т. д. Концептуальная модель полностью подводит итог изучению проектной документации или экспериментальному обследованию моделируемого объекта.

Результатом второго этапа является обобщенная схема модели, полностью подготовленная для математического описания - построения математической модели.

Третий этап : выбор языка программирования или моделирования, разработка алгоритма и программы модели. Модель может быть аналитической или имитационной, или их сочетанием. В случае аналитической модели исследователь должен владеть методами решения.

В истории математики (а это, впрочем, и есть история математического моделирования) есть много примеров тому, когда необходимость моделирования разного рода процессов приводила к новым открытиям. Например, необходимость моделирования движения привела к открытию и разработке дифференциального исчисления (Лейбниц и Ньютон) и соответствующих методов решения. Проблемы аналитического моделирования остойчивости кораблей привели академика Крылова А. Н. к созданию теории приближенных вычислений и аналоговой вычислительной машины.

Результатом третьего этапа моделирования является программа, составленная на наиболее удобном для моделирования и исследования языке - универсальном или специальном.

Четвертый этап : планирование эксперимента. Математическая модель является объектом эксперимента. Эксперимент должен быть в максимально возможной степени информативным, удовлетворять ограничениям, обеспечивать получение данных с необходимой точностью и достоверностью. Существует теория планирования эксперимента, нужные нам элементы этой теории мы изучим в соответствующем месте дисциплины.

Результат четвертого этапа - план эксперимента.

Пятый этап : выполнение эксперимента с моделью. Если модель аналитическая, то эксперимент сводится к выполнению расчетов при варьируемых исходных данных. При имитационном моделировании модель реализуется на ЭВМ с фиксацией и последующей обработкой получаемых данных. Эксперименты проводятся в соответствии с планом, который может быть включен в алгоритм модели. В современных системах моделирования такая возможность есть.

Шестой этап : обработка, анализ и интерпретация данных эксперимента. В соответствии с целью моделирования применяются разнообразные методы обработки: определение разного рода характеристик случайных величин и процессов, выполнение анализов - дисперсионного, регрессионного, факторного и др. Многие из этих методов входят в системы моделирования (GPSS World, AnyLogic и др.) и могут применяться автоматически. Не исключено, что в ходе анализа полученных результатов модель может быть уточнена, дополнена или даже полностью пересмотрена.

После анализа результатов моделирования осуществляется их интерпретация, то есть перевод результатов в термины предметной области. Это необходимо, так как обычно специалист предметной области (тот, кому нужны результаты исследований) не обладает терминологией математики и моделирования и может выполнять свои задачи, оперируя лишь хорошо знакомыми ему понятиями.

На этом рассмотрение последовательности моделирования закончим, сделав весьма важный вывод о необходимости документирования результатов каждого этапа. Это необходимо в силу следующих причин.

Во-первых, моделирование процесс итеративный, то есть с каждого этапа может осуществляться возврат на любой из предыдущих этапов для уточнения информации, необходимой на этом этапе, а документация может сохранить результаты, полученные на предыдущей итерации.

Во-вторых, в случае исследования сложной системы в нем участвуют большие коллективы разработчиков, причем различные этапы выполняются различными коллективами. Поэтому результаты, полученные на каждом этапе, должны быть переносимы на последующие этапы, то есть иметь унифицированную форму представления и понятное другим заинтересованным специалистам содержание.

В-третьих, результат каждого из этапов должен являться самоценным продуктом. Например, концептуальная модель может и не использоваться для дальнейшего преобразования в математическую модель, а являться описанием, хранящим информацию о системе, которое может использоваться как архив, в качестве средства обучения и т. д.

Прежде чем браться за какую-либо работу, нужно четко представить себе отправной и конечный пункт деятельности, а также примерные ее этапы. То же самое можно сказать и о моделировании. Отправной пункт здесь -- прототип. Им может быть существующий или проектируемый объект или процесс. Конечный этап моделирования -- принятие решения на основании знаний об объекте.

Цепочка выглядит следующим образом:

Прототип (объект, процесс) => Моделирование => Принятие решения.

Моделирование -- творческий процесс. Заключить его в формальные рамки очень трудно. В наиболее общем виде его можно представить поэтапно. При решении конкретной задачи эта схема может подвергаться некоторым изменениям: какой-то блок будет убран или усовершенствован, какой-то -- добавлен. Содержание этапов определяется поставленной задачей и целями моделирования. Рассмотрим основные этапы моделирования подробнее.

Этап 1. Постановка задачи. Под задачей понимается некая проблема, которую надо решить. На этапе постановки задачи необходимо:

• · описать задачу,
• · определить цели моделирования,
• · проанализировать объект или процесс.

Описание задачи. Задача формулируется на обычном языке, и описание должно быть понятным. Главное здесь -- определить объект моделирования и понять, что должен представлять собой результат.

Цели моделирования. Цели моделирования можно в общем охарактеризовать так:

• · Познание окружающего мира. Зачем человек создает модели? Чтобы ответить на этот вопрос, надо заглянуть в далекое прошлое. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами, просто выживать. Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже письменно, наконец с помощью предметных моделей. Так родилась, к примеру, модель земного шара -- глобус, -- позволяющая получить наглядное представление о форме нашей планеты, ее вращении вокруг собственной оси и расположении материков. Такие модели позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.
• · Создание объектов с заданными свойствами (задача типа «Как сделать, чтобы...»). Накопив достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы противодействовать стихиям или ставить себе на службу природные явления?» Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механизмов, даже обыкновенного зонтика. Многие из этих моделей стали в настоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.
• · Определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения (задача типа «Что будет, если...»: что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?) Например, для спасения Петербурга от постоянных наводнений, приносящих огромный ущерб, решено было возвести дамбу. При ее проектировании было построено множество моделей, в том числе и натурных, именно для того, чтобы предсказать последствия вмешательства в природу.

Эффективность управления объектом (или процессом). Поскольку критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при условии, если будут «и волки сыты, и овцы целы». Например, нужно наладить питание в школьной столовой. С одной стороны, оно должно отвечать возрастным требованиям (калорийное, содержащее витамины и минеральные соли), с другой -- нравиться большинству ребят и к тому же быть «по карману» родителям, а с третьей -- технология приготовления должна соответствовать возможностям школьных столовых. Как совместить несовместимое? Построение модели поможет найти приемлемое решение.

Анализ объекта. На этом этапе четко выделяют моделируемый объект, его основные свойства, его элементы и связи между ними. Простой пример подчиненных связей объектов - разбор предложения. Сначала выделяются главные члены (подлежащее, сказуемое), затем второстепенные члены, относящиеся к главным, затем слова, относящиеся к второстепенным, и т. д.

Этап 2. Разработка модели. Информационная модель. На этом этапе выясняются свойства, состояния, действия и другие характеристики элементарных объектов в любой форме: устно, в виде схем, таблиц. Формируется представление об элементарных объектах, составляющих исходный объект, т.е. информационная модель. Модели должны отражать наиболее существенные признаки, свойства, состояния и отношения объектов предметного мира. Именно они дают полную информацию об объекте. Информационная модель никогда не характеризует объект полностью. Для одного и того же объекта можно построить различные информационные модели. Выбор наиболее существенной информации при создании информационной модели и сложность этой модели обусловлены целью моделирования.

Построение информационной модели является отправным пунктом этапа разработки модели. Все входные параметры объектов, выделенные при анализе, располагают в порядке убывания значимости и проводят упрощение модели в соответствии с целью моделирования.

Знаковая модель . Прежде чем приступить к процессу моделирования, человек делает предварительные наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы, т. е. составляет информационную модель в той или иной знаковой форме, которая может быть либо компьютерной, либо некомпьютерной.

Компьютерная модель -- это модель, реализованная средствами программной среды. Существует множество программных комплексов, которые позволяют проводить исследование (моделирование) информационных моделей. Каждая программная среда имеет свой инструментарий и позволяет работать с определенными видами информационных объектов.

Человек уже знает, какова будет модель, и использует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения геометрических моделей, схем используются графические среды, для словесных или табличных описаний -- среда текстового редактора.

Основные функции компьютера при моделировании систем:

• · исполнение роли вспомогательного средства для решения задач, решаемых и обычными вычислительными средствами, алгоритмами, технологиями;
• · исполнение роли средства постановки и решения новых задач, не решаемых традиционными средствами, алгоритмами, технологиями;
• · исполнение роли средства конструирования компьютерных обучающих и моделирующих сред типа: «обучаемый -- компьютер -- обучающий», «обучающий -- компьютер -- обучаемый», «обучающий -- компьютер -- группа обучаемых», «группа обучаемых -- компьютер -- обучающий», «компьютер -- обучаемый -- компьютер»;
• · исполнение роли средства моделирования для получения новых знаний;
• · «обучение» новых моделей (самообучение моделей).

Этап 3. Компьютерный эксперимент. Компьютерное моделирование -- основа представления знаний в ЭВМ. Компьютерное моделирование для рождения новой информации использует любую информацию, которую можно актуализировать с помощью ЭВМ. Прогресс моделирования связан с разработкой систем компьютерного моделирования, а прогресс в информационной технологии -- с актуализацией опыта моделирования на компьютере, с созданием банков моделей, методов и программных систем, позволяющих собирать новые модели из моделей банка. Разновидность компьютерного моделирования -- вычислительный эксперимент, т.е. эксперимент, осуществляемый экспериментатором над исследуемой системой или процессом с помощью орудия эксперимента -- компьютера, компьютерной среды, технологии.

Вычислительный эксперимент становится новым инструментом, методом научного познания, новой технологией также из-за возрастающей необходимости перехода от исследования линейных математических моделей систем (для которых достаточно хорошо известны или разработаны методы исследования, теория) к исследованию сложных и нелинейных математических моделей систем (анализ которых гораздо сложнее). Грубо говоря, наши знания об окружающем мире линейны, а процессы в окружающем мире нелинейны. Вычислительный эксперимент позволяет находить новые закономерности, проверять гипотезы, визуализировать ход событий и т. д. Чтобы дать жизнь новым конструкторским разработкам, внедрить новые технические решения в производство или проверить новые идеи, нужен эксперимент. В недалеком прошлом такой эксперимент можно было провести либо в лабораторных условиях на специально создаваемых для него установках, либо на натуре, т. е. на настоящем образце изделия, подвергая его всяческим испытаниям. С развитием вычислительной техники появился новый уникальный метод исследования -- компьютерный эксперимент. Компьютерный эксперимент включает некоторую последовательность работы с моделью, совокупность целенаправленных действий пользователя над компьютерной моделью.

Этап 4. Анализ результатов моделирования.

Конечная цель моделирования -- принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных результатов. Этот этап решающий -- либо вы продолжаете исследование, либо заканчиваете. Возможно, вам известен ожидаемый результат, тогда необходимо сравнить полученный и ожидаемый результаты. В случае совпадения вы сможете принять решение.

Основой для выработки решения служат результаты тестирования и экспериментов. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах. Это может быть либо слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели, т. е. возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования. Главное, надо всегда помнить: выявленная ошибка -- тоже результат. Попова Н.В. Электронный учебник. [Электрон. ресурс]: Математические методы. ВТК 2005. URL: http://www.matmetod -popova.narod.ru. 12.01.2013.

Прежде чем построить модель объекта (явления, процесса), необходимо выделить составляющие его элементы и связи между ними (провести системный анализ) и «перевести» (отобразить) полученную структуру в какую-либо заранее определенную форму – формализовать информацию.

Моделирование любой системы невозможно без предварительной формализации. По сути, формализация – это первый и очень важный этап процесса моделирования. Модели отражают самое существенное в изучаемых объектах, процессах и явлениях, исходя из поставленной цели моделирования. В этом главная особенность и главное назначение моделей.

Формализация – это процесс выделения и перевода внутренней структуры предмета, явления или процесса в определенную информационную структуру – форму.

Например, из курса географии вы знаете, что силу подземных толчков принято измерять по десятибалльной шкале. По сути, мы имеем дело с простейшей моделью оценки силы этого природного явления. Действительно, отношение «сильнее», действующее в реальном мире, здесь формально заменено на отношение «больше», имеющее смысл во множестве натуральных чисел: слабейшему подземному толчку соответствует число 1, сильнейшему – 10. Полученное упорядоченное множество из 10 чисел – это модель, дающая представление о силе подземных толчков.

Этапы моделирования

Прежде чем браться за какую-либо работу, нужно четко представить себе отправной и каждый пункт деятельности, а также примерные ее этапы. То же самое можно сказать и о моделировании. Отправной пункт здесь - прототип. Им может быть существующий или проектируемый объект или процесс. Конечный этап моделирования - принятие решения на основании знаний об объекте.

(В моделировании отправным пунктом считается – прототип , который может быть только существующий или проектируемый объект или процесс. Конечным этапом моделирования считается принятие решения на основании знаний об объекте.)

Цепочка выглядит следующим образом.

Поясним это на примерах.

Примером моделирования при создании новых технических средств может служить история развития космической техники. Для реализации космического полета надо было решить две проблемы: преодолеть земное притяжение и обеспечить продвижение в безвоздушном пространстве. О возможности преодоления притяжения Земли говорил еще Ньютон в XVII веке. К. Э. Циолковский пред­ложил для передвижения в пространстве создать реактивный двигатель, где используется топливо из смеси жидкого кислорода и водорода, выде­ляющих при сгорании значительную энергию. Он составил довольно точную описательную модель будущего межпланетного корабля с черте­жами, расчетами и обоснованиями.

Не прошло и полувека, как описательная модель К. Э. Циолковско­го стала основой для реального моделирования в конструкторском бюро под руководством С. П. Королева. В натурных экспериментах испыты­вались различные виды жидкого топлива, форма ракеты, система управления полетом и жизнеобеспечения космонавтов, приборы для научных исследований и т. п. Результатом разностороннего моделиро­вания стали мощные ракеты, которые вывели на околоземное простран­ство искусственные спутники земли, корабли с космонавтами на борту и космические станции.

Рассмотрим другой пример. Известный химик XVIII века Антуан Лавуазье, изучая процесс горения, производил многочисленные опы­ты. Он моделировал процессы горения с различными веществами, ко­торые нагревал и взвешивал до и после опыта. При этом выяснилось, что некоторые вещества после нагревания становятся тяжелее. Лавуа­зье предположил, что к этим веществам в процессе нагревания что-то добавляется. Так моделирование и последующий анализ результатов привели к определению нового вещества - кислорода, к обобщению понятия «горение», дали объяснение многим известным явлениям и открыли новые горизонты для исследований в других областях науки, в частности в биологии, т. к. кислород оказался одним из основных компонентов дыхания и энергообмена животных и растений.

Моделирование - творческий процесс. Заключить его в формаль­ные рамки очень трудно. В наиболее общем виде его можно представить поэтапно, как изображено на рис. 1.

Рис. 1. Этапы моделирования.

Каждый раз при решении кон­кретной задачи такая схема может подвергаться некоторым изменени­ям: какой-то блок будет убран или усовершенствован, какой-то - до­бавлен. Все этапы определяются поставленной задачей и целями моделирования. Рассмотрим основные этапы моделирования подробнее.

ЭТАП. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ.

Под задачей понимается некая про­блема, которую надо решить. На этапе постановки задачи необходимо отразить три основных момента: описание задачи, определение целей моделирования и анализ объекта или процесса.

Описание задачи

Задача формулируется на обычном языке, и описание должно быть понятным. Главное здесь - определить объект моделиро­вания и понять, что собой должен представлять результат.

Цель моделирования

1) познание окружающего мира

Зачем человек создает модели? Чтобы ответить на этот вопрос, надо заглянуть в далекое прошлое. Несколько миллионов лет назад, на заре человечества, первобытные люди изучали окружающую природу, чтобы научиться противостоять природным стихиям, пользоваться природными благами, просто выжи­вать.

Накопленные знания передавались из поколения в поколение устно, позже письменно и наконец с помощью предметных моделей. Так роди­лась, к примеру, модель Земного шара - глобус - позволяющая получить нагляд­ное представление о форме нашей плане­ты, ее вращении вокруг собственной оси и расположении материков. Такие моде­ли позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свой­ства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей.

(На протяжении веков человек создавал модели, накапливал знания и передавал их из поколения в поколение устным, позже письменно и наконец, с помощью предметных моделей. Такие моде­ли позволяют понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свой­ства, установить законы его развития и взаимодействия с окружающим миром моделей. *Пример: модель Земного шара*).

2) создание объектов с заданными свойствами ( определяется постановкой задачи «как сделать, чтобы...».

Накопив достаточно знаний, человек задал себе вопрос: «Нельзя ли создать объект с заданными свойствами и возможностями, чтобы проти­водействовать стихиям или ставить себе на службу природные явле­ния?» Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Так родились идеи создания ветряных мельниц, различных механиз­мов, даже обыкновенного зонтика. Многие из этих моделей стали в на­стоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.

(Накопив достаточно знаний, у человека возникло желание создать объект с заданными свойствами и возможностями, *чтобы проти­водействовать стихиям или ставить себе на службу природные явле­ния* чтобы облегчить свою жизнь, и защитить себя от разрушительных действии природы. Человек стал строить модели еще не существующих объектов. Многие из этих моделей стали в на­стоящее время реальностью. Это объекты, созданные руками человека.) *Пример: ветряные мельницы, различные механиз­мы, даже обыкновенный зонтик*

3) определение последствий воздействия на объект и принятие правильного решения . Цель моделирования задач типа «что будет, если...». (что будет, если увеличить плату за проезд в транспорте, или что произойдет, если закопать ядерные отходы в такой-то местности?)

Например, для спасения города на Неве от постоянных наводне­ний, приносящих огромный ущерб, решено было возвести дамбу. При ее проектировании было построено множество моделей, в том числе и натурных, именно для того, чтобы предсказать последствия вмеша­тельства в природу.

В данном пункте можно привести только пример и сказать про вопрос.

4) эффективность управления объектом (или процессом ) .

Поскольку критерии управления бывают весьма противоречивыми, то эффективным оно окажется только при условии, если будут «и волки сыты и овцы целы».

Например, нужно наладить питание в школьной столовой. С одной стороны, оно должно отвечать возрастным требованиям (калорийное, содержащее витамины и минеральные соли), с другой - нравиться большинству ребят и к тому же быть «по карману» родителям, а с третьей - технология приготовления должна соответствовать возмож­ностям школьных столовых. Как совместить несовместимое? Построе­ние модели поможет найти приемлемое решение.

Если кому-то информация в этом п. покажется важной, то сами выберете.

Анализ объекта

На этом этапе четко выделяют моделируемый объект и его основные свойства, из чего он состоит, какие существуют связи между ними.

(Простой пример подчиненных связей объектов - разбор предложения. Сначала выделяются главные члены (подлежащее, ска­зуемое), затем второстепенные члены, относящиеся к главным, затем слова, относящиеся к второстепенным, и т. д.)

II ЭТАП. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ

1. Информационная модель

На этом этапе выясняются свойства, состояния, действия и другие характеристики элементарных объектов в любой форме: устно, в виде схем, таблиц. Формируется представление об элементарных объектах, составляющих исходный объект, т. е. информационная модель .

Модели должны отражать наиболее существенные признаки, свой­ства, состояния и отношения объектов предметного мира. Именно они дают полную информацию об объекте.

Представьте себе, что нужно отгадать загадку. Вам предлагают перечень свойств реального предмета: круглое, зеле­ное, глянцевое, прохладное, полосатое, звонкое, зрелое, ароматное, сладкое, сочное, тяжелое, крупное, с сухим хвостиком...

Список можно продолжать, но вы, наверное, уже догадались, что речь идет об арбузе. Информация о нем дана самая разнообразная: и цвет, и запах, и вкус, и даже звук... Очевидно, ее гораздо больше, чем требуется для решения этой задачи. Попробуйте выбрать из всех пере­численных признаков и свойств минимум, по­зволяющий безошибочно определить объект. В русском фольклоре давно найдено решение: «Сам алый, сахарный, кафтан зеленый, бархат­ный».

Если бы информация предназначалась художнику для написания натюрморта, можно было ограничиться следующими свойствами объек­та: круглый, большой, зеленый, полосатый . Чтобы вызвать аппетит у сладкоежки выбрали бы другие свойства: зрелый, сочный, ароматный, сладкий . Для человека, выбирающего арбуз на бахче, можно было бы предложить следующую модель: крупный, звонкий, с сухим хвостиком.

Этот пример показывает, что информации не обязательно должно быть много. Важно, чтобы она была «по существу вопроса», т. е. соответствовала цели, для которой используется.

Например, в школе учащиеся знакомятся с информационной моделью кровообращения. Этой информации достаточно для школьника, но мало для тех, кто проводит операции на сосудах в больницах.

Информационные модели играют очень важную роль в жизни че­ловека.

Знания, получаемые вами в школе, имеют вид информационной модели, предназначенной для целей изучения предметов и явлений.

Уроки истории дают возможность построить модель развития обще­ства, а знание ее позволяет строить собственную жизнь, либо повторяя ошибки предков, либо учитывая их.

На уроках географии вам сообщают информацию о географических объектах: горах, реках, странах и пр. Это тоже информационные моде­ли. Многое, о чем рассказывается на занятиях по географии, вы никог­да не увидите в реальности.

На уроках химии информация о свойствах разных веществ и о зако­нах их взаимодействия подкрепляется опытами, которые есть не что иное, как реальные модели химических процессов.

Информационная модель никогда не характеризует объект полностью. Для одного и того же объекта можно построить различные информационные модели.

Выберем для моделирования такой объект, как «человек». Челове­ка можно рассмотреть с различных точек зрения: как отдельного ин­дивидуума и как человека вообще.

Если иметь в виду конкретного человека, то можно построить моде­ли, которые представлены в табл. 1-3.

Таблица 1. Информационная модель ученика

Таблица 2.. Информационная модель посетителя школьного медкабинета

Таблица 3. Информационная модель работника предприятия

Рассмотрим и другие примеры различных информационных моде­лей для одного и того же объекта.

Многочисленные свидетели преступления сообщили разнообразную информацию о предполагаемом злоумышленнике - это их информа­ционные модели. Представителю милиции следует выбрать из потока сведений наиболее существенные, которые помогут найти преступника и задержать его. У представителя закона может сложиться не одна информационная модель бандита. От того, насколько правильно будут выбраны существенные черты и отброшены второстепенные, зависит успех дела.

Выбор наиболее существенной информации при создании информационной модели и ее сложность обусловлены целью моделирования.

Построение информационной модели является отправным пунктом этапа разработки модели. Все входные параметры объектов, выделенные при анализе, распо­лагают в порядке убывания значимости и проводят упрощение модели в соответствии с целью моделирования.

2. Знаковая модель

Прежде чем приступить к процессу моделирова­ния, человек делает предварительные наброски чертежей либо схем на бумаге, выводит расчетные формулы, т. е. составляет информационную модель в той или иной знаковой форме , которая может быть либо компьютерной, либо некомпьютерной.

Компьютерная модель

Компьютерная модель – это модель, реализованная средствами программной среды.

Существует множество программных комплексов, которые позволяют проводить исследование (моделирование) инфор­мационных моделей. Каждая программная среда имеет свой инструментарий и позволяет ра­ботать с определенными видами информационных объектов.

Человек уже знает, какова будет модель, и исполь­зует компьютер для придания ей знаковой формы. Например, для построения геометрических моделей, схем используются графические среды, для словесных или табличных описаний - среда текстового редактора.

III ЭТАП. КОМПЬЮТЕРНЫЙ ЭКСПЕРИМЕНТ

Чтобы дать жизнь новым конструкторским разработкам, внедрить но­вые технические решения в производство или проверить новые идеи, нужен эксперимент. В недалеком прошлом такой эксперимент можно было провести либо в лабораторных условиях на специально создавае­мых для него установках, либо на натуре, т. е. на настоящем образце изделия, подвергая его всяческим испытаниям

С развитием вычислительной техники появился новый уникальный метод исследования – компьютерный эксперимент. Компьютерный эксперимент включает последовательность работы с моделью, совокупность целенаправленных действий пользователя над компьютерной моделью.

IV ЭТАП. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ

Конечная цель моделирования - принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа полученных резуль­татов. Этот этап решающий - либо вы продолжаете исследование, либо заканчиваете. Возможно, вам известен ожидаемый результат, тогда необходимо сравнить полученный и ожидаемый результаты. В случае совпадения вы сможете принять решение.

Основой для выработки решения служат результаты тестирования и экспериментов.Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, допущены ошибки на предыдущих этапах. Это может быть слишком упрощенное построение информационной модели, либо неудачный выбор метода или среды моделирования, либо нарушение технологических приемов при построении модели. Если такие ошибки выявлены, то требуется корректировка модели, т. е. возврат к одному из предыдущих этапов. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты эксперимента не будут отвечать целям моделирования.

Главное, надо всегда помнить: выявленная ошибка - тоже резуль­тат. http://www.gmcit.murmansk.ru/text/information_science/base/simulation/materials/mysnik/2.htm

Похожая информация.