Методы и технологии моделирования. Требования к моделированию

Методы моделирования

Методы моделирования зависят от типов применяемых моделей и разделяются на:

Предметное моделирование, в ходе которого исследование ведется на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические и функциональные характеристики «оригинала»;

Физическое моделирование состоит в замене изучения некоторого объекта или явления экспериментальным исследованием его модели, имеющей ту же физическую природу;

Аналоговое моделирование основано на аналогии (изоморфизме) явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемые одинаковыми математическими уравнениями;

Знаковое моделирование, при котором моделями служат знаковые образования: схемы, графики, чертежи, графы, слова и предложения в некотором алфавите;

Мысленное («интуитивное») моделирование – разновидность знакового, при котором реальное построение модели может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков или операций над ними.

Этапы информационного моделирования

1 Этап:

Определение целей моделирования. Они таковы:

понимание – модель нужна для того, чтобы понять, как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействие с окружающим миром;

управление – модель нужна, чтобы научиться управлять объектом (или процессом) и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях;

прогнозирование – модель нужна для того, чтобы научиться прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект.

Ответить на вопросы:

Что будет, если…? – цель, определение последствий воздействия на объект и принятия правильного решения.

Как сделать, чтобы…? – цель, создание объекта с заданными свойствами.

2 Этап:

Ранжирование – разделение входных параметров по степени важности влияния их изменений на выходные.

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

3 Этап:

Поиск математического описания, разработка алгоритмов, выбор программного средства и составление программы для ЭВМ.

Компьютерная модель – модель, реализованная средствами программной среды.

4 Этап:

Тестирование программы, исправление ошибок, численный эксперимент.

Тестирование – процесс проверки правильности модели.

Тест – набор исходных данных, для которых заранее известен результат.

Порядок решения задач на компьютере (пример):

Интеллектуальные системы

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для решения сложных задач и моделирования мыслительной способности витала в воздухе с древнейших времен (Луллий, Лейбниц, Декарт, Н.Винер).

Интеллект – способность человека мыслить, предусматривать возможные последствия своей и чужой деятельности, находить оптимальные варианты, создавать новые знания.

Термин искусственный интеллект предложен в 1956 г. в США на семинаре с аналогичным названием.

Искусственный интеллект – способность прикладного процесса обнаруживать свойства, ассоциируемые с разумным поведением человека.

Искусственный интеллект – раздел информатики, занимающийся вопросами имитации мышления человека с помощью компьютера.

Интеллектуальная система – система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

Знания

Знания в информатике – вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.

Существуют десятки моделей представления знаний для различных предметных областей. Основой любой интеллектуальной системы является база знаний – исключительно дорогие информационные массивы.

Экспертная система (ЭС) – система искусственного интеллекта, аккумулирующая знания специалистов в определенной узкой предметной области и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей, т.е. способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода и подсистемы объяснений. В настоящее время все больше возрастает интерес к ЭС среди экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов.