Комп’ютерне моделювання складних систем
Машинне моделювання за декілька останніх дисятилiть перетворилось із інструменту багатьох рішень різних рівнянь в потужній апарат дослідження народногосподарських проблем. Метод моделювання з успіхом примiняється в таких областях, як економіка, автоматизація проектування, організація роботи обчислювальних комплексів, транспорту, сфера обслуговування, системний аналіз рiзних сторін діяльності людини, автоматизацій не управління виробничими i іншими процесами.
Появлення потужнiх обчислювальних систем i їх швидкий розвиток дозволили різко збільшити складність моделей. Інакше говорячи, появилась можливість будувати моделi, які враховують значне різноманіття діючих факторів, а не підганяючи моделі під існуючі математичні методи i засоби.
В широкому змісті, моделювання виступає в якості одного iз основних способів вивчення навколишньої реальності. Якщо говорити про науки, то найбільш розповсюдженнями є фізичне i математичне моделювання.
Процес фізичного моделювання основується, як правило, на теорiї подібності. Фізична модель представляє собою практично деякий макет i потребує, щоб i математична модель складної системи структурно i динамічно відповідала б реальній системі.
Але i це ще не все. Для того, щоб ЕОМ розуміла i обробляла математичну модель, її перетворюють в машинну модель - програму.
Машинні програми для імітації динаміки моделi можуть будуватися із використанням різних програмних засобів. Найбільш використовуваними на сьогоднішній день є мови програмування i мови моделювання.
Використання мов програмування зводиться до того, що співвідношення, що описують динаміку моделi, програмуються на одному iз таких мов. Подібний підхід породжує ряд проблем. Одним i з головних є трудоємкiсть i в зв’язку з цим недостатня гнучкість.
Мови моделювання формально не використовують математичну модель системи, а оперують iз її змістовним описом. Однак, фактична модель присутня як би всередині мови - мовний опис переводиться в модель описаного вище класу. Наявність тут математичної моделі відображається в наявності ряду обмежень, що повідомляються користувачу, наприклад, в переліку тих характеристик, які вони можуть получити виступає алгоритм, записаний у вигляді відповідної програми, або, як його називають, моделюючий алгоритм.
Моделюючий алгоритм проявляється в результаті перетворення машинної моделі в форму, придатну для наступного рахунку на ЕОМ і описує послідовність елементарних подій, які проходять в системі і визначають їх динаміку.
Однак зрозуміло, що зміни моделюючого алгоритму при варіації показників роботи системи – річ нереальна; як дослідні системи, так і моделюючі алгоритми звичайно досить складні. Тому при моделюванні складних систем, як правило, ідуть по іншому шляху, який можна назвати імітаційним. Причому прагнуть до того, щоб моделюючий алгоритм і його структура залежали б не від вибору а вказівників роботи системи, а лиш від самої математичної моделі. Звичайно, цього добиваються тим, що окремі операції моделюючого алгоритму відповідають “елементарним явищам, які проходять в системі, а послідовність виконання цих операцій – взаємодій вказаних явищ або структурі системи”. А по скільки моделюючий алгоритм виконує роботу математичної моделі, то “імітаційний підхід” вивчаючої системи з збереженням природи цієї системи.
Однак, фізичний тип моделі має граничну сферу доповнення не для всякого явища і об’єкта можуть бути побудовані “зменшені” фізичні аналоги, а іноді це роблять простіше не цілеспрямовано.
В цьому випадку приходять до математичного моделюванні. Математичне моделювання базується на різних вивчаючих явищах і можуть мати однакове математичне описання. Добре відомим прикладом являється описання одним і тими ж рівняннями, наприклад, електричного коливального контуру. Математична модель складної системи представляє собою нерівну конструкцію із взаємодіючих елементів і її формальне описання складається із схеми напруження (описання адресації сигналів в системі) і елементів (представляючи собою динамічні системи в широкому змісті).
Свідомість складних систем підчиняється таким основним принципам: