Какво е симулационен модел?

Статията ще говори за симулационни модели. Това е доста сложна тема, която изисква отделно разглеждане. Ето защо ще се опитаме да обясним този въпрос на достъпен език.

Симулационни модели

За какво става въпрос? Първо, симулационни модели са необходими за възпроизвеждане на всякакви характеристики на сложна система, в която елементите взаимодействат. Освен това, такова моделиране има редица характеристики.

Първо, той е обект на моделиране, който най-често представлява сложна комплексна система. Второ, това са случайни фактори, които винаги присъстват и имат определено въздействие върху системата. Трето, необходимо е да се опише сложен и продължителен процес, който се наблюдава в резултат на моделиране. Четвъртият фактор е, че без използването на компютърни технологии за постигане на желаните резултати е невъзможно.

Разработване на симулационен модел

Тя се състои в това, че всеки обект има определен набор от характеристики. Всички те се съхраняват на компютър с помощта на специални таблици. Взаимодействието на стойностите и показателите винаги се описва с помощта на алгоритъм.

Особеността и красотата на моделирането е, че всеки етап е плавен и плавен, което позволява да се променят характеристиките и параметрите стъпка по стъпка и да се получат различни резултати. Програмата, която включва симулационни модели, показва информация за получените резултати въз основа на определени промени. Често се използва графично или анимирано представяне на тях, което значително опростява възприемането и разбирането на много сложни процеси, които са доста трудни за реализиране в алгоритмична форма.

детерминизъм

Имитационните математически модели се основават на факта, че те копират качеството и характеристиките на някои реални системи. Обмислете един пример, когато е необходимо да се изследва броят и динамиката на броя на някои организми. За да направите това, използвайки моделиране, можете да разгледате поотделно всеки организъм, за да анализирате конкретно неговите показатели. В този случай условията най-често се задават устно. Например след определен период от време можете да настроите възпроизвеждането на тялото и след по-дълъг период - смъртта му. Изпълнението на всички тези условия е възможно в симулационния модел.

Много често се дават примери за моделиране на движението на газовите молекули, тъй като е известно, че те се движат неравномерно. Можете да изучавате взаимодействието на молекули със стените на съда или помежду си и да опишете резултатите под формата на алгоритъм. Това ще ни позволи да получим усреднени характеристики на цялата система и да извършим анализ. Трябва да се разбере, че такъв компютърен експеримент всъщност може да бъде наречен реален, тъй като всички характеристики са моделирани много точно. Но какъв е смисълът на този процес?

Факт е, че симулационният модел ви позволява да изберете специфични и чисти характеристики и индикатори. Тя изглежда се отървава от случайни, ненужни и редица други фактори, за които изследователите дори не могат да предположат. Имайте предвид, че много често определянето и математическото моделиране са сходни, ако в резултат на това не трябва да се създава автономна стратегия за действие. Примерите, които споменахме по-горе, са свързани с детерминистични системи. Те се различават по това, че нямат вероятностни елементи.

Случайни процеси

Името е много лесно да се разбере, ако нарисувате паралел от обикновения живот. Например, когато стоите на опашка в магазин, който се затваря след 5 минути, и се чудите дали можете да го получите. Също така, проявлението на шанса може да бъде забелязано, когато се обадите на някого и преброите звуковите сигнали, мислейки с каква вероятност ще преминете. Това може да изглежда изненадващо за някои, но благодарение на такива прости примери, най-новият клон на математиката, а именно теорията на масовото обслужване, се ражда в началото на миналия век. Тя използва статистиката и теорията на вероятностите, за да направи някои заключения. По-късно изследователите доказаха, че тази теория е много тясно свързана с военното дело, икономиката, производството, екологията, биологията и др.

Метод Монте Карло

Важен метод за решаване на проблема за самообслужване е статистическият метод на изпитване или метода на Монте Карло. Имайте предвид, че възможностите за аналитично анализиране на случайни процеси са доста сложни, а методът на Монте Карло е много прост и универсален, което е неговата основна характеристика. Можем да разгледаме пример за магазин, в който влизат един или няколко клиенти, пристигането на пациенти в травматичен център за една или цяла тълпа и т.н. В същото време разбираме, че всички те са случайни процеси, а интервалите между някои действия са независими. събития, които се разпределят според законите, които могат да бъдат изведени само след огромен брой наблюдения. Понякога това не е възможно, така че се взема средната стойност. Но каква е целта на моделирането на случайни процеси?

Факт е, че ви позволява да получите отговори на много въпроси. Тривиално е да се изчисли колко човек ще трябва да застане в опашка, когато обмисля всички обстоятелства. Изглежда, че това е доста прост пример, но това е само първото ниво и може да има много такива ситуации. Понякога времето е много важно.

Можете също така да зададете въпрос за това как можете да разпределите времето, докато чакате услугата. Още по-сложен е въпросът за това, как трябва да се отнасят параметрите, така че опашката никога да не достигне новоприетия клиент. Изглежда, че това е доста лесен въпрос, но ако мислите за това и започнете поне малко по-сложно, става ясно, че отговорът не е толкова лесен.

процес

Как се случва случайното моделиране? Използват се математически формули, а именно законите на разпределението на случайните величини. Използват се и числови константи. Имайте предвид, че в този случай няма нужда да се прибягвате до уравнения, които се използват в аналитичните методи. В този случай се случва само имитация на една и съща опашка, за която говорихме по-горе. Само първо се използват програми, които могат да генерират случайни числа и да ги свързват с даден закон за разпространение. След това се извършва обем, статистическа обработка на получените стойности, който анализира данните за субекта, дали те съответстват на първоначалната цел на симулацията. Продължавайки по-нататък, нека кажем, че е възможно да се намери оптималният брой хора, които ще работят в магазина, така че опашката никога да не възникне. В този случай използваният в този случай математически апарат е методът на математическата статистика.

образуване

Малко внимание се отделя на анализа на симулационните модели в училищата. За съжаление, това може сериозно да засегне бъдещето. Децата трябва да познават някои основни принципи на моделиране от училище, тъй като развитието на съвременния свят е невъзможно без този процес. В основния курс по компютърни науки децата лесно могат да използват симулационния модел на живота.

По-задълбочено проучване може да се проведе в гимназията или в специализираните училища. На първо място е необходимо да се изучи симулационното моделиране на случайни процеси. Не забравяйте, че в руските училища такава концепция и методика едва започват да се въвеждат, така че е много важно да се запази нивото на образование на учителите, които ще се изправят пред редица въпроси от деца с абсолютна гаранция. В този случай няма да усложняваме задачата, като се фокусираме върху факта, че това е елементарно въведение в тази тема, което може да бъде разгледано в детайли за 2 часа.

След като децата са научили теоретичната основа, заслужава да се подчертаят техническите въпроси, свързани с генерирането на поредица от случайни числа на компютър. В същото време не е необходимо да се натоварват децата с информация за това как работи компютърът и на какви принципи е изграден анализаторът. От практическите умения те трябва да бъдат научени да създават генератори на еднакви случайни числа на сегмент или случайни числа според закона за разпределение.

актуалност

Нека поговорим малко за това, защо са необходими имитационни модели на контрол. Факт е, че в съвременния свят е почти невъзможно да се направи без моделиране в която и да е сфера. Защо е толкова популярен и популярен? Симулацията може да замени реалните събития, които са необходими за постигане на конкретни резултати, чието създаване и анализ са твърде скъпи. Или може да се случи случаят, когато провеждането на реални експерименти е забранено. Също така, хората го използват, когато е просто невъзможно да се изгради аналитичен модел поради редица случайни фактори, последствия и причинно-следствени връзки. Последният случай, когато се използва този метод, е, когато е необходимо да се симулира поведението на всяка система през даден период от време. За всичко това се създават симулатори, които се опитват да възпроизведат възможно най-много качествата на оригиналната система.

видове

Модели за симулационни изследвания могат да бъдат от няколко типа. Затова помислете за подходите на симулацията. Първата е динамиката на системата, която се изразява във факта, че съществуват взаимосвързани променливи, определени задвижвания и обратна връзка. По този начин най-често се разглеждат две системи, в които има някои общи характеристики и пресечни точки. Следващият тип симулация е дискретно събитие. Той се отнася за случаите, когато има определени процеси и ресурси, както и поредица от действия. Най-често те изследват възможността за събитие през призмата на редица възможни или случайни фактори. трета вид симулация - агент. Тя се състои в изучаване на индивидуалните свойства на организма в тяхната система. В същото време е необходимо индиректно или пряко взаимодействие на наблюдавания обект и други.

Моделирането на дискретни събития предлага да се абстрахира от непрекъснатостта на събитията и да разгледа само основните моменти. По този начин се изключват случайни и ненужни фактори. Този метод е максимално развит и се използва в много области: от логистиката до производствени системи. Че той е най-подходящ за моделиране на производствените процеси. Между другото, той е създаден през 60-те години от Джефри Гордън. Динамика на системата - това е парадигма моделиране, където изследването изисква графично изображение на връзките и взаимните влияния на някои параметри върху другите. Това отчита фактора време. Само на базата на всички данни се създава глобален модел на компютъра. Именно този тип позволява много дълбоко да се разбере същността на изследваното събитие и да се разкрият някои причини и връзки. Благодарение на това моделиране се изграждат бизнес стратегии, производствени модели, развитие на болести, градско планиране и т.н. Този метод е изобретен през 1950 г. от Forrester.

Моделирането на агенти се появи през 90-те години, то е сравнително ново. Тази посока се използва за анализ на децентрализираните системи, чиято динамика в този случай се определя не от общоприети закони и правила, а от индивидуалната активност на определени елементи. Същността на тази симулация е да се получи представа за новите правила като цяло, за да се характеризира системата и да се намери връзката между отделните компоненти. В същото време се изучава един елемент, който е активен и автономен, може да взема самостоятелни решения и да взаимодейства с околната среда, както и независимо да се променя, което е много важно.

етапи

Сега разгледайте основните етапи на разработването на симулационен модел. Те включват неговата формулировка в самото начало на процеса, изграждането на концептуален модел, избора на метод за моделиране, избора на моделен апарат, планиране и изпълнение на задача. На последния етап всички получени данни се анализират и обработват. Изграждането на симулационен модел е сложен и продължителен процес, който изисква много внимание и разбиране на същността на въпроса. Имайте предвид, че самите етапи отнемат максимум време и процесът на моделиране на компютър не отнема повече от няколко минути. Много е важно да се използват правилните модели на симулация, защото без това няма да бъде възможно да се постигнат желаните резултати. Ще бъдат получени някои данни, но те няма да бъдат реалистични и непродуктивни.

Обобщавайки статията, бих искал да кажа, че това е много важна и модерна индустрия. Разгледахме примери за симулационни модели, за да разберем важността на всички тези точки. В съвременния свят моделирането играе огромна роля, тъй като е основата за развитието на икономиката, градоустройството, производството и т.н. Важно е да се разбере, че моделите на симулационните системи са много търсени, тъй като са изключително печеливши и удобни. Дори и при създаването на реални условия не винаги е възможно да се получат надеждни резултати, тъй като винаги са повлияни от много учебни фактори, които просто са невъзможни за отчитане.