Методика моделирования

Основой успешной методики моделирования является многоэтапный процесс отработки модели. Обычно начинают с более простой модели, по­степенно совершенствуя ее, добиваясь, чтобы она отражала моделируемую систему более точно. До тех пор, пока модель поддается математическому описанию, исследователь может получать все новые ее модификации, де­тализируя и конкретизируя исходные предпосылки. Когда же модель ста­новится неуправляемой, проектировщик прибегает к ее упрощению и ис­пользует более общие абстракции. Процесс моделирования, таким обра­зом, носит эволюционный характер и осуществляется в соответствии со следующими этапами.

Этапы моделирования:

1.анализ проблемы и определение общей задачи исследования;

2.декомпозиция общей задачи на ряд более простых подзадач, образующих взаимосвязанный комплекс;

3.определение четко сформулированных целей и их упорядочение;

4.поиск аналогий или принятие решений о способе построения подмоделей;

5.выбор системы экзогенных и эндогенных переменных, необходимых параметров;

6.запись очевидных соотношений между ними;

7.анализ полученной модели и начало эволюционного конструирования: расширение или упрощение модели.

Упростить модель можно, выполнив одну из перечисленных ниже операций:

• превращение переменных величин в константы;

• превращение вероятностных факторов в детерминированные;

• исключение некоторых переменных или их объединение;

• использование предположений о линейном характере зависимостей между переменными;

• введение жестких исходных предпосылок и ограничений;

• уменьшение количества степеней свободы путем наложения более жестких граничных условий.

Расширение модели предполагает обратное.

Заметим, что не существует надежных и эффективных рецептов отно­сительно того, как следует осуществлять процесс моделирования, поэтому процесс разработки модели зачастую носит эвристический характер, что да­ет возможность исследователю проявить свои творческие способности.

Творческий характер процесса моделирования определяет разнооб­разие критериев оценки качества модели. С точки зрения разработчика «хорошей» моделью является нетривиальная, мощная и изящная модель. Нетривиальная модель позволяет проникнуть в сущность поведения системы и вскрыть детали, не очевидные при непосредственном наблюдении. Мощная позволяет получить множество таких нетривиальных выводов. Изящная имеет достаточно простую структуру и реализуемость. С точки зрения пользователей, которые проявляют больше прагматизма при оценке модели, «хорошая» модель — это модель релевантная, точная, результа­тивная, экономичная. Модель является релевантной (от англ. relevance — уместность), если она соответствует поставленной перед ней цели; точной, если ее результаты достоверны; результативной, если полученные ре­зультаты дают продуктивные выводы; и экономичной, если эффект от ис­пользования полученных результатов превосходят затраты на ее разработ­ку и реализацию.

В любом случае исследователь должен обосновывать необходимость использования конкретно применяемой модели.

Обоснование модели предполагает выполнение следующих проце­дур:

1. верификация, проведение которой убеждает в том, что модель ведет себя так, как было задумано;

2. оценка адекватности — проверка соответствия между поведением модели и поведением реальной системы;

3. проблемный анализ — формулировка значимых выводов на основе результатов, полученных в ходе моделирования.

Как показывает опыт, наибольшая обоснованность модели дости­гается:

• использованием здравого смысла и логики;

• максимальным использованием эмпирических данных;

• проверкой правильности исходных предположений и корректности преобразований от входа к выходу;

• применением на стадии доводки модели контрольных испытаний модели, подтверждающих работоспособность модели;

• сравнением соответствия входов и выходов модели и реальной системы (если они доступны) с использованием статистических методов и испытаний типа теста Тьюринга;

• проведением, когда это целесообразно, натурных или полевых испытаний модели или ее подмоделей;

• проведением анализа чувствительности модели по отношению к изменяющимся внешним условиям;

• сравнением результатов модельных прогнозов с результатами функционирования реальной системы, которая подвергалась моделированию.

ПРЕЗЕНТАЦИЯ 2