целенаправленность - модель всегда отображает некоторую систему, т.е. имеет цель;
конечность - модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;
упрощенность - модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения;
приблизительность - действительность отображается моделью грубо или приблизительно;
адекватность - модель должна успешно описывать моделируемую систему;
наглядность, обозримость основных ее свойств и отношений;
доступность и технологичность для исследования или воспроизведения;
информативность - модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели ) и должна давать возможность получить новую информацию;
сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез);
полнота - в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования ;
устойчивость - модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже она вначале является неустойчивой;
целостность - модель реализует некоторую систему (т.е. целое);
замкнутость - модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений;
адаптивность - модель может быть при к различным входным параметрам, воздействиям окружения;
управляемость (имитационность) - модель должна иметь хотя бы один параметр, изменениями которого можно имитировать поведение моделируемой системы в различных условиях;
эволюционируемость - возможность развития моделей (предыдущего уровня).
Жизненный цикл моделируемой системы:
сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ;
проектирование структуры и состава моделей (подмоделей);
построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей ;
исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования ;
исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели ;
оценка средств моделирования (затраченных ресурсов);
интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно-следственных связей в исследуемой системе;
генерация отчетов и проектных (народно-хозяйственных) решений;
уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с модели и моделирования.
Моделирование - метод системного анализа. Но часто в системном анализе при модельном подходе исследования может совершаться одна методическая ошибка, а именно, - построение корректных и адекватных моделей (подмоделей) подсистем системы и их логически корректная увязка не дает гарантий корректности построенной таким модели всей системы. Модель, построенная без учета связей системы со средой и ее поведения по отношению к этой среде, может часто лишь служить еще одним подтверждением теоремы Геделя, а точнее, ее следствия, утверждающего, что в сложной изолированной системе могут существовать истины и выводы, корректные в этой системе и некорректные вне ее.
Наука моделирования состоит в разделении процесса моделирования (системы, модели ) на этапы (подсистемы, подмодели), детальном изучении каждого этапа, взаимоотношений, связей, отношений между ними и затем эффективного описания их с максимально возможной степенью формализации и адекватности. В случае нарушения этих правил получаем не модель системы, а модель "собственных и неполных знаний".
Моделирование (в значении "метод", "модельный эксперимент") рассматривается как особая форма эксперимента, эксперимента не над самим оригиналом (это называется простым или обычным экспериментом), а над копией (заместителем) оригинала. Здесь важен изоморфизм систем (оригинальной и модельной) - изоморфизм, как самой копии, так и знаний, с которых она была предложена.
Модели и моделирование применяются по основным направлениям:
обучение (как моделям, моделированию, так и самих моделей );
познание и разработка теории исследуемых систем (с каких-либо моделей, моделирования, результатов моделирования );
прогнозирование (выходных данных, ситуаций, состояний системы);
управление (системой в целом, отдельными подсистемами системы), выработка управленческих решений и стратегий;
автоматизация (системы или отдельных подсистем системы)
Объяснение:
целенаправленность - модель всегда отображает некоторую систему, т.е. имеет цель;
конечность - модель отображает оригинал лишь в конечном числе его отношений и, кроме того, ресурсы моделирования конечны;
упрощенность - модель отображает только существенные стороны объекта и, кроме того, должна быть проста для исследования или воспроизведения;
приблизительность - действительность отображается моделью грубо или приблизительно;
адекватность - модель должна успешно описывать моделируемую систему;
наглядность, обозримость основных ее свойств и отношений;
доступность и технологичность для исследования или воспроизведения;
информативность - модель должна содержать достаточную информацию о системе (в рамках гипотез, принятых при построении модели ) и должна давать возможность получить новую информацию;
сохранение информации, содержавшейся в оригинале (с точностью рассматриваемых при построении модели гипотез);
полнота - в модели должны быть учтены все основные связи и отношения, необходимые для обеспечения цели моделирования ;
устойчивость - модель должна описывать и обеспечивать устойчивое поведение системы, если даже она вначале является неустойчивой;
целостность - модель реализует некоторую систему (т.е. целое);
замкнутость - модель учитывает и отображает замкнутую систему необходимых основных гипотез, связей и отношений;
адаптивность - модель может быть при к различным входным параметрам, воздействиям окружения;
управляемость (имитационность) - модель должна иметь хотя бы один параметр, изменениями которого можно имитировать поведение моделируемой системы в различных условиях;
эволюционируемость - возможность развития моделей (предыдущего уровня).
Жизненный цикл моделируемой системы:
сбор информации об объекте, выдвижение гипотез, предмодельный анализ;
проектирование структуры и состава моделей (подмоделей);
построение спецификаций модели, разработка и отладка отдельных подмоделей, сборка модели в целом, идентификация (если это нужно) параметров моделей ;
исследование модели - выбор метода исследования и разработка алгоритма (программы) моделирования ;
исследование адекватности, устойчивости, чувствительности модели ;
оценка средств моделирования (затраченных ресурсов);
интерпретация, анализ результатов моделирования и установление некоторых причинно-следственных связей в исследуемой системе;
генерация отчетов и проектных (народно-хозяйственных) решений;
уточнение, модификация модели, если это необходимо, и возврат к исследуемой системе с новыми знаниями, полученными с модели и моделирования.
Моделирование - метод системного анализа. Но часто в системном анализе при модельном подходе исследования может совершаться одна методическая ошибка, а именно, - построение корректных и адекватных моделей (подмоделей) подсистем системы и их логически корректная увязка не дает гарантий корректности построенной таким модели всей системы. Модель, построенная без учета связей системы со средой и ее поведения по отношению к этой среде, может часто лишь служить еще одним подтверждением теоремы Геделя, а точнее, ее следствия, утверждающего, что в сложной изолированной системе могут существовать истины и выводы, корректные в этой системе и некорректные вне ее.
Наука моделирования состоит в разделении процесса моделирования (системы, модели ) на этапы (подсистемы, подмодели), детальном изучении каждого этапа, взаимоотношений, связей, отношений между ними и затем эффективного описания их с максимально возможной степенью формализации и адекватности. В случае нарушения этих правил получаем не модель системы, а модель "собственных и неполных знаний".
Моделирование (в значении "метод", "модельный эксперимент") рассматривается как особая форма эксперимента, эксперимента не над самим оригиналом (это называется простым или обычным экспериментом), а над копией (заместителем) оригинала. Здесь важен изоморфизм систем (оригинальной и модельной) - изоморфизм, как самой копии, так и знаний, с которых она была предложена.
Модели и моделирование применяются по основным направлениям:
обучение (как моделям, моделированию, так и самих моделей );
познание и разработка теории исследуемых систем (с каких-либо моделей, моделирования, результатов моделирования );
прогнозирование (выходных данных, ситуаций, состояний системы);
управление (системой в целом, отдельными подсистемами системы), выработка управленческих решений и стратегий;
автоматизация (системы или отдельных подсистем системы)