Модель - сложная система
Cтраница 1
Модель сложной системы, которой является система технического сервиса представим в виде схемы и рассмотрим не изолированно, а во взаимосвязи с внешней средой. Среду изобразим стрелками, направленными либо к объекту моделирования, либо от него. [1]
Модели сложных систем иерархического типа формируются в соответствии с принципом модульности, заключающимся в том, что моделирование химико-технологических систем основано на относительной самостоятельности и независимости их подсистем, допускающих декомпозицию анализируемой системы на составляющие ее подсистемы и формирование их моделей. [2]
Обычно модель сложной системы строится как гомоморфный образ объекта в целом, но изоморфный по отношению к изучаемым орактеристикам. [3]
Следовательно, модель сложной системы должна обязательно включать человеческое звено с его субъективной оценкой системного объекта и процессов, происходящих в этом объекте. Яругами словами, такая модель представляет собой систему количественных и логических знаковых моделей, занесенных на физические носители ( например, магнитные диски, если при моделировании используется ЗШ), и взаимосвязанных взаимодействующих с ними мысленных эвристических моделей специалистов. Если первые остаются неизменными на определенном этапе моделирования, то вторые на этом же этапе чаще всего изменяются. Знание, полученное эвристическим путем, такое же объективное, как и с использованием строгих моделей. Хорошим примером является эвристическое принятие решений шахматистом. Игра в шахматы является игрой с конечным числом вариантов. Подсчитано, что существует всего I0120 возможных партий. Но шахматист высокого класса при обдумывании очередного хода отбирает только несколько наилучших вариантов и рассчитывает их на несколько ходов вперед. Наилучшие варианты отбираются эвристическим путем, и такой подход, применяемый сильным шахматистом, ведет к цели - выигрышу партии или ничьей. [4]
Для построения моделей сложных систем приходится прибегать к экспериментальному исследованию самих систем или входящих в них подсистем и строить соответствующие модели путем статистической обработки полученных данных. [5]
При разработке моделей сложных систем, как правило, удобнее строить модели отдельных частей системы и затем сопрягать их друг с другом. [6]
Согласно модульному принципу модель сложной системы формируется следующим образом. [7]
Общая схема формирования модели сложной системы представляет собой переход от общего к частному. Сначала разрабатывают структуру модели. Это так называемый структурный или топологический уровень формирования модели. Следующий уровень моделирования - функциональный или алгоритмический. Наконец, производят идентификацию параметров модели, этот этап называют параметрическим уровнем моделирования. [8]
Пятая глава посвящена изучению моделей сложных систем. [9]
Все указанные элементарные атрибуты модели сложной системы существуют в пространствах входных сигналов X, выходных сигналов Y, параметров а и состояний S. Конкретная точка в этих пространствах представляет собой фактическое значение того или иного показателя. Эта точка проектируется на соответствующие оси координат заданного многомерного пространства. [10]
Из-за отсутствия надежных теоретических предпосылок модели сложных систем имеют, как правило, идентификационный характер. Это означает, что структура моделей и их параметры восстанавливаются на основе анализа промышленно-экспериментальной информации путем постановки и решения обратных задач. [11]
Из-за отсутствия надежных теоретических предпосылок модели сложных систем имеют, как правило, идентификационный характер. В связи с этим часть книги посвящена рассмотрению методов и примеров решения обратных задач нефтепромысловой механики. [12]
Из-за отсутствия надежных теоретических предпосылок модели сложных систем имеют, как правило, идентификационный характер. Это означает, что структура моделей и их параметры восстанавливаются ( как характеристики черного ящика) на основе анализа промышленно-экспе-риментальной информации путем постановки и решения обратных задач. [13]
Из-за отсутствия надежных теоретических предпосылок модели сложных систем имеют, как правило, идентификационный характер. [14]
 |
Простейшая гибридная система с генетическим алгоритмом и ИМ. [15] |
Страницы: 1 2 3 4