Основные этапы моделирования

Моделирование — предназначено для решения задач прогнозирования и оптимального управления объектами. Как всякий инструмент, модель должна обладать необходимыми качествами, включая экономические характеристики, такие как стоимость ее разработки и эксплуатации в сопоставлении с ожидаемым экономическим эффектом от внедрения в производство.

Практический опыт показывает, что математические модели как средство, облегчающее выработку лучших плановых и технологических решений, могут широко применяться в производстве только в том случае, если внедрение их не связано с необходимостью введения трудоемких операций и не вызывает дополнительных трудностей в работе специалистов сельского хозяйства.

Основные требования к модели прикладного характера следующие:

-модели урожайности культур, предназначенные для решения задач управления продукционным процессом, оптимизации систем удобрений, структуры посевных площадей и т. п., должны отражать реальный объект в необходимой степени, при этом, не допуская излишней подробности описания;

-модель во всех блоках должна быть понятной пользователям. В этом случае они уверены в корректности выполняемых с помощью модели действий при выработке решений;

-применение модели не должно требовать много информации. Желательно, чтобы информации, поступающей от агрометеорологической, агрохимической и других организаций, обслуживающих сельское хозяйство, было достаточно для использования модели. При необходимости дополнительных данных сбор, переработка и хранение их не должны требовать много труда и средств;

-работа модели по возможности должна происходить в диалоговом режиме, чтобы можно было иметь наглядное представление о всей анатомии процесса принятия решений, об адекватности получаемых результатов реальному объекту;

-при разработке моделей следует ориентироваться на использование более простых ЭВМ (мини– и микро– ЭВМ), алгоритмический язык не должен предусматривать специального математического образования у использующих эти модели;

-необходимо учитывать изменение обстановки в будущем как в области сельского хозяйства, так и в развитии средств использования моделей.

Процесс разработки модели состоит из тех же этапов, что и процесс системного анализа.

В наиболее обобщенном виде (независимо от типа модели) можно выделить следующие этапы моделирования: постановка задачи и ограничение степени ее сложности, анализ имеющихся моделей данного объекта и обоснование выбора типа модели; разработка качественной модели в виде блок-схемы (иногда полезна разработка словесной модели объекта); формализация качественной модели и идентификация ее структуры; определение вида функций и параметров модели (идентификация параметров); оценка адекватности; анализ чувствительности модели и ее усовершенствование; внедрение модели.

Первый этап — выбор типа моделей и обоснование степени ее сложности. Этот этап — решающий для всего исследования.

После обоснования (хотя и предварительного) выбора типа модели и степени ее сложности необходимо более детальное изучение структуры системы (границы которой устанавливались на первом этапе системного анализа) с позиций целей, сформулированных на первом этапе процесса моделирования. Возникает промежуточная задача — перенести структуру системы в структуру конструируемой модели, т. е. создать каркас, на который будет надеваться количественная информация.

Второй этап — разработка качественной модели.На этом этапе модель представляют в виде блок-схемы, в которой прямоугольниками изображают переменные состояния, стрелками - потоки материалов (вода, углерод, питательные вещества), символом клапана — управление скоростью этих потоков. Модель создается с целью представления организации и принципов функционирования системы на содержательном уровне.

После построения блок-схемы и формулировки словесной модели необходимо еще раз возвратиться к первому этапу (обоснование типа модели). Выбор типа модели, согласно представлениям специалистов во многом зависит от доступности соответствующей фактографической информации, от возможности получить недостающую информацию в сроки, предусмотренные для разработки модели. Бессмысленно разрабатывать модель для практического использования, если необходимую информацию невозможно получить в требуемый срок.

Третий этап — формализация модели.После того как уточнены цели моделирования, установлены характеристики требуемых данных, разработана структура конструируемой модели и обоснованы выводы относительно рациональной формы моделирования, приступают к формализации математической модели.

Четвертый этап — определение вида функций и параметров модели.Независимо от того, выбран ли путь конструирования имитационной динамической модели или найдены более простые подходы к решению проблемы, необходимы количественное описание связей, поиск наиболее рациональной формы представления зависимостей. Без применения ЭВМ или с ее помощью определяют вид функций и параметры модели. Планируются полевые, лабораторные и факторостатные эксперименты с целью получения недостающей для идентификации параметров модели информации. Вновь уточняются задача и степень ее сложности, поскольку она, безусловно, изменится в ходе интенсивной математической работы.

Пятый этап — оценка адекватности модели. Модель может быть принята для практического использования в соответствии с ее назначением только после сравнения поведения данной модели и реальной системы в аналогичных условиях. На данном этапе устанавливают, является ли общее поведение модели достоверным отображением реальной системы, т. е. работает ли модель так, как это задумано и в последствии проводят количественное сравнение модели с поставленной перед ней целью.

Шестой этап — анализ чувствительности модели.После доказательства адекватности модели необходимо изучить эффекты, вызываемые изменением тех или иных параметров модели в идентичных внешних условиях. Чувствительными называют параметры, изменение которых существенно влияет на поведение модели.

Седьмой этап — использование модели. Модель — это инструмент, предназначенный для решения задач, предусмотренных на первом этапе моделирования. Но в процессе изучения может оказаться, что она пригодна и для решения непредусмотренных при постановке проблемы задач.

Способы использования модели можно подразделить на два взаимосвязанных класса:

– для решения задач прогнозирования

– оптимального управления существующими системами с возможной их модернизацией; для разработки новых систем.

Во всех случаях главная задача модели — выдать информацию, которая служила бы основой для оптимального решения практических задач управления в земледелии (например, научное обоснование оптимального плана урожайности культур, структуры посевных площадей, распределения по полям севооборотов и культурам ограниченных фондов удобрения, оптимизации основных параметров технологий возделывания культур и т.п.). Только производственная проверка дает объективную оценку эффективности использования моделей, но в то же время комплексная модель системы земледелия позволяет проверить эффективность внедрения частных рекомендаций с точки зрения влияния на конечный результат функционирования системы.

(Саркисян, Голованов, 1975)

(Мамиконов, 1981) (Мамиконов, 1981).