Методы моделирования в исследовании систем управления

 

 

 

 

 

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Исследование систем управления»

 

Тема: МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ В ИССЛЕДОВАНИИ

СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Москва 2012

Содержание

Введение ……………………………………………………………………...  3

1. Основные понятия теории моделирования систем  ……………………..  7

2. Классификация видов моделирования систем ………………………..… 10

3. Характеристики моделей систем  ………………………………………... 15

4. Принципы системного подхода в моделировании систем  …………….. 18

4.1. Подходы к исследованию систем  …………………………………… 19

4.2. Цели моделирования систем управления  ………..…………………. 23

4.3. Стадии разработки моделей  ……………..……………………...…... 25

4.4. Проверка адекватности модели  ……………………………………... 27

Заключение  ………………………………………………………………….. 28

Список используемой литературы ………………………………………… 29

 

Введение

Методология - это логическая организация  деятельности человека состоящая в  определении цели и предмета исследования, подходов и ориентиров в его проведении, выборе средств и методов, определяющих наилучший результат.

Любая деятельность человека характеризуется  методологией. Но в успехе исследовательской  деятельности методология играет решающую, определяющую роль.

Цель исследования заключается  в поиске наиболее эффективных вариантов  построения системы управления и  организации ее функционирования и развития.

Но это общее представление  о цели. На практике проведение исследования преследует разные цели, например мониторинг качества управления, формирование атмосферы  творчества и инноваций в системе  управления, своевременное распознавание проблем, обострение которых может в будущем осложнить работу, повышение квалификации персонала управления, оценка стратегий и пр.

Цели исследования могут быть текущими и перспективными, общими и локальными, постоянными и эпизодическими.

Объектом исследования является система управления. Но в методологическом отношении очень важным оказывается понимание и учет класса этой системы. Она относится к классу социально-экономических систем. А это значит, что основополагающим ее элементом является человек, деятельность человека определяет особенности всех процессов ее функционирования и развития. Связи, благодаря которым существует эта система, характеризуют сложные и противоречивые отношения между людьми, основанные па их интересах, ценностях, мотивах и установках.

Какими бы совершенными ни были современные  технические средства, их роль зависит  от интересов человека, мотивов использования  и освоения.

Система управления строится на деятельности человека. Можно исследовать технику, но нельзя исследовать ее в отрыве от человека и от всех факторов ее использования в его деятельности.

Предметом исследования является проблема. Проблема - это реальное противоречие, требующее своего разрешения. Функционирование системы управления характеризуется  множеством разнообразных проблем, которые выступают как противоречие стратегии и тактики управления, условий рынка и возможностей фирмы, квалификации персонала и потребностей в инновациях и пр.

Необходимы исследования для решения  этих проблем, часть из которых являются "вечными", другие - преходящими или созревающими.

Цель является основой распознавания  и выбора проблем в исследовании. Следующей составляющей в содержании методологии исследования являются подходы. Подход - это ракурс исследования, это как бы исходная позиция, отправная точка (плясать от печки - народная мудрость), с которой исследование начинается и которая определяет его направленность относительно цели.

Подход может быть аспектным, системным  и концептуальным. Аспектный подход представляет собой выбор одной грани проблемы по принципу актуальности или по принципу учета ресурсов, выделенных па исследование. Так, например, проблема развития персонала может иметь экономический аспект, социально-психологический, образовательный и т. д.

Системный подход отражает более высокий уровень методологии исследования. Он требует максимально возможного учета всех аспектов проблемы в их взаимосвязи и целостности, выделения главного и существенного, определения характера связей между аспектами, свойствами и характеристиками.

Концептуальный подход - предполагает предварительную разработку концепции  исследования, т. е. комплекса ключевых положений, определяющих общую направленность, архитектонику и преемственность исследования.

Подход может быть эмпирическим, прагматическим и научным. Если он в основном опирается на опыт, то это эмпирический подход, если па задачи получения ближайшего результата, то прагматический. Наиболее эффективным является, конечно, научный подход, который характеризуется научной постановкой целей исследования и использованием научного аппарата в его проведении.

Методология исследования должна включать также определение и формулировку ориентиров и ограничений. Они позволяют  проводить исследование более последовательно  и целенаправленно. Ориентиры могут  быть мягкими и жесткими, а ограничения - явными или неявными.

Главную роль в методологии играют средства и методы исследования, которые  можно разделить на три группы: формально-логические, общенаучные  и специфические.

Формально-логические - это методы интеллектуальной деятельности человека, составляющей основу исследований управления.

Общенаучные методы отражают научный  аппарат исследования, определяющий эффективность любого типа.

Специфические - это методы, которые  рождаются спецификой систем управления и отражают особенность управленческой деятельности.

В данной работе рассматриваются состав, использование, а также раскрывается практическое содержание основного общенаучного метода исследования систем управления, такого как метод моделирования.

 

1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

 

Моделирование начинается с формирования предмета исследований — системы понятий, отражающей существенные для моделирования характеристики объекта. Эта задача является достаточно сложной, что подтверждается различной  интерпретацией в научно-технической литературе таких фундаментальных понятий, как система, модель, моделирование.

Модель - это форма представления реальности.

Модель - это копия реального  объекта, обладающая его основными  характеристиками и способная имитировать его поведение.

Модель - это приближенное, упрощенное представление процесса или объекта.

Процесс познания состоит в том, что мы создаем для себя некоторое представление об изучаемом объекте или явлении, помогающее лучше понять его функционирование и устройство, его характеристики. Такое представление, выраженное в той или иной форме, будем называть моделью. Чем детальнее и точнее познан объект, чем больше сведений о нем отражено в модели, тем она ближе к действительности, тем выше степень соответствия модели оригиналу, тем больше модель адекватна оригиналу (от лат. adaequatus - приравненный, тождественный).

Модели значительно облегчают  понимание системы, позволяют проводить  исследования в абстрактном плане, прогнозировать поведение системы  в интересующих нас условиях, упрощать задачи, анализировать и синтезировать совершенно различные системы одними методами.

Основная задача и в то же время  преимущество модели - выделение частных, но наиболее важных факторов реальной системы, которые подлежат изучению в данном конкретном исследовании. Эти факторы должны быть отражены в модели с наибольшей полнотой и детализацией, их характеристики в модели должны совпадать с реальными с точностью, определяемой требованиями данного исследования. Остальные, несущественные факторы могут быть либо отражены с меньшей точностью, либо вовсе отсутствовать в модели. Следует подчеркнуть, что исключение несущественных факторов является немаловажным преимуществом модели. Их наличие в реальном объекте мешает следователю, затрудняет понимание основных закономерностей, создает некоторый "шум", на фоне которого труднее выявить необходимые закономерности.

Разделение факторов на существенные и несущественные зависит от характера  конкретного исследования. При изменении  направленности следования меняются требования к моделям и, следовательно, изменяется сама модель. Поэтому каждый реальный процесс или объект может быть представлен самыми различными моделями, зачастую совершенно непохожими одна на другую. Единственным общим свойством у них может быть лишь то, что они, каждая по-своему, отражают один и тот же объект. [1, 2]

С помощью моделей можно получить характеристики системы или отдельных  ее частей значительно проще, быстрее  и дешевле, чем при исследовании реальной системы. Естественно, это  влечет за собой снижение точности, ибо мы получаем фактически не истинные значения характеристик, а лишь их оценки, приближенные значения. Степень точности определяется адекватностью модели и может быть повышена при и необходимости за счет усложнения модели.

Преимущества модели: возможность сравнительно простыми средствами изменять ее параметры, вводить некоторые воздействия с целью изучения реакции системы, которые в реальных условиях получить значительно труднее (например, иногда невозможно изучить поведение системы в аварийных ситуациях или других особых условиях).

Чтобы изучить модель и экспериментировать с ней, она должна быть достаточно простой. Однако чем проще модель, тем меньше, как правило, она адекватна оригиналу. Само определение модели указывает на отсутствие полного совпадения всех характеристик модели и оригинала.

Таким образом, при моделировании  системы мы всегда вынуждены идти на компромисс между простотой модели и обеспечиваемой ею точностью. Модель считают адекватной, если она обеспечивает точность, достаточную для данного исследования. Адекватность модели обычно проверяют экспериментом, сравнивая реакцию выходов на определенные значения входов у модели и у реального объекта. При этом следует помнить, что сама модель, с которой проводится эксперимент, должна соответствовать принятым условиям моделирования. Другими словами, модель, используемая в эксперименте, должна быть такой же, с которой проводятся дальнейшие исследования.

Особенностью модели является то, что она находится всегда в  определенном отношении с реальным объектом. Это значит, что она до определенных пределов может замещать изучаемый объект. И пределы эти должны быть известны и учитываться в оперировании моделями. Модель - это всегда упрощенное отражение объекта. Очень часто необходимо намеренно упрощение действительности модели, чтобы выделить главное, "отсечь" его от второстепенного, случайного, преходящего. Можно использовать целую совокупность моделей одного и того же объекта, каждая из которых отличается степенью сложности и составом учитываемых характеристик.

Подобная неоднозначность  не говорит об ошибочности одних  и правильности других терминов, а  отражает зависимость предмета исследований (моделирования) как от рассматриваемого объекта, так и от целей исследователя.

Модель должна соответствовать некоторым требованиям:

1. Достаточно полно отражать  особенности и сущность исследуемого  объекта, чтобы можно было замещать  его при исследовании.

2. Представлять объект в упрощенном  виде, но с допустимой степенью  простоты для данного вида и цели исследования.

3. Давать возможность перехода  от модельной информации к  реальной. Это должно быть учтено  в правилах построения модели. [3, 5]

В исследовании управления часто используются компьютерные модели. Они могут быть представлены в виде структуры системы управления, технологической схемы процесса управления, комплекса характеристик управления, факторов, влияющих на эффективность управления, структуры информации, взаимодействия функций управления.

Наиболее известными трудностями  использования моделей в исследовании систем управления являются следующие: очень высокая стоимость, недостоверная исходная информация об объекте, чрезмерное упрощение характеристик, ошибки в методологии моделирования.

Моделирование - один из этапов системного анализа, который используют для изучения и анализа любых сложных систем, процессов и объектов.

 

2. КЛАССИФИКАЦИЯ ВИДОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

 

В основе моделирования  лежит теория подобия, которая утверждает, что абсолютное подобие может  иметь место лишь при замене одного объекта другим точно таким же. При моделировании абсолютное подобие не имеет места и стремятся к тому, чтобы модель достаточно хорошо отображала исследуемую сторону функционирования объекта.

В качестве одного из первых признаков классификации видов  моделирования можно выбрать степень полноты модели и разделить модели в соответствии с этим признаком на полные, неполные и приближенные. В основе полного моделирования лежит полное подобие, которое проявляется как во времени, так и в пространстве. Для неполного моделирования характерно неполное подобие модели изучаемому объекту. В основе приближенного моделирования лежит приближенное подобие, при котором некоторые стороны функционирования реального объекта не моделируются совсем.

В зависимости от характера  изучаемых процессов в системе все виды моделирования могут быть разделены на детерминированные и стохастические, статические и динамические, дискретные, непрерывные и дискретно-непрерывные. Детерминированное моделирование отображает детерминированные процессы, т. е. процессы, в которых предполагается отсутствие всяких случайных воздействий; стохастическое моделирование отображает вероятностные процессы и события. В этом случае анализируется ряд реализаций случайного процесса и оцениваются средние характеристики, т. е. набор однородных реализаций. Статическое моделирование служит для описания поведения объекта в какой-либо момент времени, а динамическое моделирование отражает поведение объекта во времени. Дискретное моделирование служит для описания процессов, которые предполагаются дискретными, соответственно непрерывное моделирование позволяет отразить непрерывные процессы в системах, а дискретно-непрерывное моделировании используется для случаев, когда хотят выделить наличие как дискретных, так и непрерывных процессов.