Математическое и компьютерное моделирование - часть 5

Особенность компьютерных систем моделирования - их высокая интеграция и интерактивность. Часто эти компьютерные среды функционируют в режиме реального времени.

Вычислительный эксперимент - разновидность компьютерного моделирования.

Можно говорить сейчас и о специальных пакетах прикладных программ, текстовых, графических и табличных процессоров, визуальных и когнитивных средах (особенно, работающих в режиме реального времени), позволяющих осуществлять компьютерное моделирование.

Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент становятся новым инструментом, методом научного познания, новой технологией 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, но образно, говоря: "наши знания об окружающем мире - линейны и детерминированы, а процессы в окружающем мире - нелинейны и стохастичны".

Информация (абстракция), реализуясь сообщениями реального мира, овеществляется в разных предметных процессах, а реализация на компьютере вызывает необходимость использования в компьютерах специальных формализованных описаний, представлений этих процессов.

Компьютерное моделирование, от постановки задачи до получения результатов, проходит следующие этапы компьютерного моделирования.

Постановка задачи.
1. Формулировка задачи.
2. Определение цели и приоритетов моделирования.
3. Сбор информации о системе, объекте моделирования.
4. Описание данных (их структуры, диапазона, источника и т.д.).
Предмодельный анализ.
1. Анализ существующих аналогов и подсистем.
2. Анализ технических средств моделирования (ЭВМ, периферия).
3. Анализ программного обеспечения (языки программирования, пакеты прикладных программ, инструментальные среды).
4. Анализ математического обеспечения (модели, методы, алгоритмы).
Анализ задачи (модели).
1. Разработка структур данных.
2. Разработка входных и выходных спецификаций, форм представления данных.
3. Проектирование структуры и состава модели (подмоделей).
Исследование модели.
1. Выбор методов исследования подмоделей.
2. Выбор, адаптация или разработка алгоритмов, их псевдокодов.
3. Сборка модели в целом из подмоделей.
4. Идентификация модели, если в этом есть необходимость.
5. Формулировка используемых критериев адекватности, устойчивости и чувствительности модели.
Программирование (проектирование программы).
1. Выбор метода тестирования и тестов (контрольных примеров).
2. Кодирование на языке программирования (написание команд).
3. Комментирование программы.
Тестирование и отладка.
1. Синтаксическая отладка.
2. Семантическая отладка (отладка логической структуры).
3. Тестовые расчеты, анализ результатов тестирования.
4. Оптимизация программы.
Оценка моделирования.
1. Оценка средств моделирования.
2. Оценка адекватности моделирования.
3. Оценка чувствительности модели.
4. Оценка устойчивости модели.
Документирование.
1. Описание задачи, целей.
2. Описание модели, метода, алгоритма.
3. Описание среды реализации.
4. Описание возможностей и ограничений.
5. Описание входных и выходных форматов, спецификаций.
6. Описание тестирования.
7. Создание инструкций для пользователя.
Сопровождение.
1. Анализ применения, периодичности использования, количества пользователей, типа использования (диалоговый, автономный и др.), анализ отказов во время использования модели.
2. Обслуживание модели, алгоритма, программы и их эксплуатация.
3. Расширение возможностей: включение новых функций или изменение режимов моделирования, в том числе и под модифицированную среду.
4. Нахождение, исправление скрытых ошибок в программе, если таковые найдутся.
Использование модели.

Пример.Математическое и компьютерное моделирование подробно, поэтапно, мы рассмотрим на примере следующей простой модели производства. Итак, возьмем укрупненные этапы моделирования производства.

Содержание Назад Вперед