Классификация в зависимости от целей моделирования

Любая система может представляться некоторым набором, отличающихся друг от друга, моделей. Отличия могут содержаться в степени детализации и учёте различных особенностей режимов функционирования. Могут отражаться некоторые грани сущности системы, можно ориентироваться на анализ некоторых наборов свойств. Поэтому разработке модели, естественно, предшествует постановка (формулировка) цели моделирования. По классификационному признаку:

- «установление законов изменения параметров модели» - описательные модели;

- «изучение преобразования объектом входных сигналов» - функциональные модели;

- «изучение внутренней структуры объекта» - структурные модели;

- «определение оптимальных параметров объекта или режима управления объектом» - оптимизационные модели;

- «принятие эффективных управленческих решений»- управленческие модели.

Описательные модели являются реализацией содержательных и концептуальных моделей – позволяют определять параметры модели в зависимости от принятых условий и гипотез.

Функциональные модели отражают происходящие физические, механические, химические, информационные и др. процессы. Комбинированные структурно-функциональные модели отражают устройство и функционирование объекта.

Структурные модели – отражают устройство объекта и связи (в том числе типы связей) между его элементами.

В структурной модели можно выделить два типа - топологическую и геометрическую модели.

Топологическая модель отражает состав объекта и связи между его элементами. Такая модель обычно строится на основании структурной схемы и имеет форму графов, таблиц, матриц, списков.

Возможные типы связей: в материаловедении – типы кристаллических решеток и их симметричность, в информационных системах – направление и интенсивность передачи информации, организационных системах – иерархия в процессе принятия решений и распределение ответственности за решения.

Геометрическая модель в дополнение к топологической содержит сведения о форме и размерах объекта и его элементах, об их взаимном расположении.

По отношению к размерности пространства модели могут быть одномерными, двумерными, трехмерными. В геометрическую математическую модель обычно входят совокупность уравнений линий и поверхностей, а также соотношения, определяющие принадлежность областей пространства телу или элементу.

Оптимизационные модели содержат свободные параметры или функции (оптимизируемые параметры, параметры режимов управления), управление ними (их изменение) выбирается из условия достижения системой заданной цели - заданного критерия (критериев) эффективности выполнения системой своих задач.

В оптимизационных можно выделить управленческие модели. Из управленческих моделей можно выделить кибернетические модели – имеется несколько субъектов управления, обладающих собственными целями (модели используются для разрешения конфликтных ситуаций).

Одним из классификационных признаков моделируемой системы является мощность множества состояний моделируемой системы. По этому признаку системы делят на статические и динамические. Система называется статической, если множество ее состояний содержит один элемент. Если состояний больше одного, или они могут изменяться во времени, система называется динамической. Процесс смены состояний называется движением системы.

Различают два основных типа динамических систем: с дискретным (множество состояний конечно или счетно) или с непрерывным множеством состояний.

В детерминированных системах новое состояние зависит только от времени и текущего состояния системы. Другими словами, если имеются условия, определяющие переход системы в новое состояние, то для детерминированной системы можно однозначно указать, в какое именно состояние она перейдет.

Для стохастической системы можно указать лишь множество возможных состояний перехода и, в некоторых случаях, - вероятностные характеристики перехода в каждое из этих состояний.

Схема классификации систем важна не сама по себе. На этапе разработки концептуальной модели она, во-первых, позволяет уточнить цели и задачи моделирования и, во-вторых, облегчает переход к этапу формализации модели. Кроме того, на этапе оценки качества разработанной модели, знание классификационных признаков дает возможность оценить степень ее соответствия первоначальному замыслу разработчика.

Исследуемая система и ее модель могут относиться как к одному классу, так и к разным классам. Например, реальная система может быть подвержена воздействию случайных факторов и, соответственно, будет относиться к классу стохастических систем. Если разработчик модели считает, что влиянием этих факторов можно пренебречь, то создаваемая модель будет представлять собой детерминированную систему. Аналогичным образом возможно отображение системы с непрерывным временем смены состояний в модель с дискретными переходами и т. д.