ВУЗ:
Составители:
Рубрика:
При углубленной детализации важно выделять именно существенные для рассмотрения элементы (модули) и связи, от-
брасывая все то, что не представляет интереса для целей исследования. Познание системы предполагает не всегда простое
отделение существенного от несущественного, а также удаление большего внимания более существенному. Детализация
должна затронуть и уже рассмотренную в стадии 4 связь системы с «не-системой». На стадии 7 совокупность внешних свя-
зей считается проясненной настолько, что мы имеем право говорить о доскональном знании системы.
Стадии 6 и 7 подводят итог общему, цельному изучению системы. Дальнейшие стадии уже рассматривают только ее
отдельные стороны. Поэтому важно еще раз обратить внимание на системообразующие факторы, на роль каждого элемента
и каждой связи, на понимание, почему они именно таковы или должны быть именно таковы с точки зрения единства систе-
мы.
8. Учет изменений и неопределенностей в системе, входов и постоянных параметров в управляемые определен этой
стадией. Исследуются недопустимые пределы управления и способы их реализации, детальное изменение свойств системы,
которое принято называть «старением», а также возможность замены отдельных частей (модулей) на новые, позволяющие не
только противостоять старению, но и повысить качество системы по сравнению с ее первоначальным состоянием. Такое со-
вершенствование искусственной системы принято называть развитием. К нему также относят улучшение характеристик мо-
дулей, подключение новых модулей, накопление информации с целью ее лучшего использования, а иногда и перестройку
структуры, иерархии, связей.
Основные неопределенности в стохастической системе считаются исследованными на стадии 5. Однако недетермини-
рованность всегда присутствует и в системе, не предназначенной работать в условиях случайного характера входов и связей.
О приемах учета неопределенностей и случайностей в системах, которые в целом считаются детерминированными, говори-
лось в п. 1.2.2. Здесь же добавим, что учет неопределенностей в этом случае обычно превращается в исследование чувстви-
тельности важнейших свойств (выходов) системы. Под чувствительностью понимают степень влияния изменения входов на
изменение выходов.
9. Исследование функций и процессов в системе с целью управления ими. Введение управления и процедур принятия
решения. Рассмотрение управляющих воздействий как систем управления.
Для целенаправленных и других систем с управлением данная стадия имеет большое значение. Основные управляющие
факторы были уяснены при рассмотрении стадии 3. Однако это носило характер общей информации о системе. Для эффек-
тивного введения управлений или изучения их воздействий функции системы и процессы в ней необходимо глубокое знание
системы. Именно поэтому мы говорим об анализе управлений только сейчас, после всестороннего рассмотрения системы.
Напомним, что управление может быть чрезвычайно разнообразным по содержанию – от команд специализированной
управляющей ЭВМ до министерских приказов (см. также п. 1.1.5). Однако возможность единообразного рассмотрения всех
целенаправленных вмешательств в поведение системы позволяет говорить уже не об отдельных управленческих актах, а о
системе управления, которая тесно переплетается с основной системой, но четко выделяется в функциональном отношении.
На данной стадии выясняется, где, когда и как (в каких точках системы, в какие моменты, в каких процессах, скачка,
выборках из совокупности, логических переходах и т.д.) система управления воздействует на основную систему, насколько
это эффективно, приемлемо и удобно реализуемо. При введении управлений в систему и постоянных параметров должны
быть определены допустимые пределы.
Стадии 6 – 9 посвящены углубленному исследованию системы. Далее идет специфическая стадия моделирования. На-
помним, что в этом разделе пока не говорилось о моделях, хотя, конечно, многие из упомянутых свойств системы удобно
изучать именно на них. Однако противоречия здесь нет. О создании модели можно говорить только после полного изучения
системы.
1.4.3. Моделирование системы как этап исследования
10. При введении совокупности моделей для описания системы мы опять, в очередной раз, повторяем ее рассмотрение
– на этот раз с целью удобного отражения ее свойств. На стадиях 1 – 9 речь шла о регистрации в системе фактов и свойств,
введении иерархии, модульности и т.д. Теперь же мы ставим цель – создать описание системы, пригодное для предсказания
ее поведения и вывода неочевидных свойств. Если ранее в представлениях исследователя была допустима слитность модели
и реальной системы, то на этой стадии необходимо отделять их друг от друга и четко представлять то огрубление и прибли-
женность, которые несет в себе модель.
Важное отличие моделирования от стадий 1 – 9 состоит в том, что моделирование идет не сверху, от глобальной функ-
ции и выделения основных частей, а снизу, с построения моделей для отдельных процессов, для простых модулей нижних
иерархических уровней. И далее, на основе разумного усложнения моделей перехода к их совокупностям моделируются все
более крупные модули и, наконец, система в целом. Для последней, как отмечалось в п. 1.3.7, возможно, окажется полезным
и построение макромоделей.
На практике наиболее распространены дедуктивное моделирование и близкие к нему методы. Это означает использова-
ние какой-либо общей (в смысле п. 1.3.2) модели для вывода из нее нужной конкретной. Такая процедура часто включает
упрощение, эмпирическое или вполне обоснованное (теоретическое) уточнение коэффициентов, параметров, вида функций.
Близким к дедукции является моделирование по аналогии – моделирование с взятием за основу сходной системы или ситуа-
ции. Хотя такой метод может быть подвергнут серьезной критике за часто необоснованное перенесение свойств другой сис-
темы на рассматриваемую, следует признать, что в целом он весьма продуктивен, а его недостатки преодолеваются критиче-
ским отношением к модели, которая используется в качестве основы.
Другой способ моделирования – индукционный, дающий в дословном переводе «выведенные из частного» модели. К
ним относятся создание принципиально новых моделей, а также эмпирическое моделирование. Хотя точность таких аппрок-
симационных моделей чаще всего невелика, в ряде случаев удается успешно работать и с ними.
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 27
- 28
- 29
- 30
- 31
- …
- следующая ›
- последняя »
