Co to jest model symulacyjny?

W artykule omówimy modele symulacyjne. Jest to dość złożony temat, który wymaga odrębnego rozważenia. Dlatego spróbujemy wyjaśnić to pytanie w przystępnym języku.

Modele symulacyjne

O co chodzi? Na początek modele symulacyjne są potrzebne do odtworzenia dowolnych cech złożonego systemu, w którym elementy oddziałują. Co więcej, takie modelowanie ma wiele cech.

Po pierwsze jest przedmiotem modelowania, który najczęściej reprezentuje złożony złożony system. Po drugie, są to czynniki losowe, które są zawsze obecne i mają pewien wpływ na system. Po trzecie, konieczne jest opisanie złożonego i długiego procesu obserwowanego w wyniku modelowania. Czwartym czynnikiem jest to, że bez użycia technologii komputerowej w celu uzyskania pożądanych rezultatów jest niemożliwe.

Opracowanie modelu symulacyjnego

Polega ona na tym, że każdy obiekt ma określony zestaw jego cech. Wszystkie są przechowywane na komputerze przy użyciu specjalnych tabel. Interakcja wartości i wskaźników jest zawsze opisywana za pomocą algorytmu.

Osobliwością i pięknem modelowania jest to, że każdy etap jest stopniowy i gładki, co umożliwia zmianę parametrów i parametrów krok po kroku i uzyskanie różnych wyników. Program, który obejmuje modele symulacyjne, wyświetla informacje o uzyskanych wynikach, na podstawie pewnych zmian. Często używa się ich graficznej lub animowanej reprezentacji, znacznie upraszczając percepcję i zrozumienie wielu złożonych procesów, które są dość trudne do zrealizowania w formie algorytmu.

Determinizm

Imitacje modeli matematycznych opierają się na fakcie, że kopiują jakość i cechy niektórych rzeczywistych systemów. Rozważ przykład, kiedy konieczne jest zbadanie liczby i dynamiki liczby niektórych organizmów. Aby to zrobić, za pomocą modelowania można osobno rozważyć każdy organizm, aby przeanalizować jego wskaźniki. W takim przypadku warunki najczęściej ustala się ustnie. Na przykład, po pewnym czasie możesz ustawić reprodukcję ciała, a po dłuższym okresie - jego śmierć. Spełnienie wszystkich tych warunków jest możliwe w modelu symulacyjnym.

Bardzo często podaje się przykłady modelowania ruchu cząsteczek gazu, ponieważ wiadomo, że poruszają się nieregularnie. Możesz badać interakcję cząsteczek ze ściankami naczynia lub ze sobą i opisać wyniki w postaci algorytmu. Pozwoli nam to uzyskać uśrednioną charakterystykę całego systemu i przeprowadzić analizę. Należy rozumieć, że taki eksperyment komputerowy można nazwać rzeczywistym, ponieważ wszystkie cechy są bardzo dokładnie modelowane. Ale jakie jest znaczenie tego procesu?

Faktem jest, że model symulacyjny pozwala wybrać konkretne i czyste cechy i wskaźniki. Wydaje się, że pozbywa się przypadkowych, niepotrzebnych i wielu innych czynników, o których naukowcy mogą nawet nie zgadnąć. Należy zauważyć, że bardzo często modelowanie i modelowanie matematyczne są podobne, jeśli w rezultacie nie można stworzyć autonomicznej strategii działania. Przykłady, które omówiliśmy powyżej, odnoszą się do systemów deterministycznych. Różnią się tym, że nie mają żadnych elementów prawdopodobieństwa.

Losowe procesy

Nazwa jest bardzo prosta do zrozumienia, jeśli narysujesz paralelę ze zwykłego życia. Na przykład, gdy stoisz w kolejce w sklepie, który zamyka się po 5 minutach i zastanawiasz się, czy możesz go zdobyć. Ponadto manifestacja przypadku może zostać zauważona, gdy zadzwonisz do kogoś i policzysz sygnały dźwiękowe, zastanawiając się, z jakim prawdopodobieństwem przejdziesz. Niektórym może się to wydawać zaskakujące, ale dzięki tak prostym przykładom powstała na początku ubiegłego wieku najnowsza dziedzina matematyki, a mianowicie teoria kolejkowania. Posługuje się statystykami i teorią prawdopodobieństwa, aby wyciągnąć pewne wnioski. Później naukowcy udowodnili, że teoria ta jest ściśle związana ze sprawami wojskowymi, ekonomią, produkcją, ekologią, biologią itp.

Metoda Monte Carlo

Ważną metodą rozwiązania problemu samoobsługi jest metoda testu statystycznego lub metoda Monte Carlo. Należy zauważyć, że możliwości analizowania procesów losowych analitycznie są dość złożone, a metoda Monte Carlo jest bardzo prosta i uniwersalna, co jest jej główną cechą. Możemy rozważyć przykład sklepu, w który wchodzi jeden lub kilku klientów, przybycie pacjentów do centrum urazowego dla jednego lub całego tłumu, itp. Jednocześnie rozumiemy, że wszystkie te są procesami losowymi, a przerwy między niektórymi działaniami są niezależne zdarzenia dystrybuowane zgodnie z prawami, które można uzyskać dopiero po ogromnej liczbie obserwacji. Czasem nie jest to możliwe, więc przyjmuje się średnią. Ale jaki jest cel modelowania losowych procesów?

Faktem jest, że pozwala uzyskać odpowiedzi na wiele pytań. To jest banalne, aby obliczyć, ile osoba będzie musiała stać w kolejce, biorąc pod uwagę wszystkie okoliczności. Wydawałoby się, że jest to dość prosty przykład, ale jest to tylko pierwszy poziom i może istnieć wiele takich sytuacji. Czasami bardzo ważne jest wyczucie czasu.

Możesz również zadać pytanie, w jaki sposób możesz przydzielić czas podczas oczekiwania na usługę. Jeszcze bardziej skomplikowane pytanie dotyczy tego, jak powinny się odnosić parametry, aby kolejka nigdy nie dotarła do nowo wprowadzonego klienta. Wydaje się, że jest to raczej łatwe pytanie, ale jeśli się nad tym zastanowić i zacząć co najmniej trochę bardziej skomplikowane, staje się jasne, że odpowiedź nie jest tak łatwa.

Proces

Jak przebiega losowe modelowanie? Używane są wzory matematyczne, a mianowicie prawa rozkładu zmiennych losowych. Stosuje się również stałe numeryczne. Zauważ, że w tym przypadku nie musisz uciekać się do żadnych równań, które są używane w metodach analitycznych. W tym przypadku pojawia się tylko imitacja tej samej kolejki, o której mówiliśmy powyżej. Używane są tylko pierwsze programy, które mogą generować liczby losowe i odnosić je do danego prawa dystrybucji. Następnie przeprowadzane jest objętościowe, statystyczne przetwarzanie uzyskanych wartości, które analizuje dane na ten temat, niezależnie od tego, czy odpowiadają one pierwotnemu celowi symulacji. Kontynuując dalej, powiedzmy, że możliwe jest znalezienie optymalnej liczby osób, które będą pracować w sklepie, tak aby kolejka nigdy nie powstała. W tym przypadku aparatem matematycznym używanym w tym przypadku są metody statystyki matematycznej.

Edukacja

Niewiele uwagi poświęca się analizie modeli symulacyjnych w szkołach. Niestety może to poważnie wpłynąć na przyszłość. Dzieci powinny znać podstawowe zasady modelowania ze szkoły, ponieważ rozwój współczesnego świata nie jest możliwy bez tego procesu. W podstawowym kursie informatyki dzieci mogą z łatwością korzystać z modelu symulacyjnego Life.

Bardziej szczegółowe studia mogą być prowadzone w szkołach średnich lub w wyspecjalizowanych szkołach. Przede wszystkim należy przestudiować symulacyjne modelowanie losowych procesów. Pamiętaj, że w rosyjskich szkołach dopiero zaczyna się wprowadzać takie pojęcie i metody, dlatego bardzo ważne jest, aby utrzymać poziom wykształcenia nauczycieli, którzy napotkali szereg pytań od dzieci z absolutną gwarancją. W tym przypadku nie będziemy komplikować zadania, koncentrując się na tym, że jest to elementarne wprowadzenie do tego tematu, które można szczegółowo przeanalizować w ciągu 2 godzin.

Po tym, jak dzieci nauczyły się podstaw teoretycznych, warto podkreślić kwestie techniczne związane z generowaniem sekwencji losowych liczb na komputerze. Jednocześnie nie ma potrzeby ładowania dzieci informacji o tym, jak działa komputer i na jakich zasadach budowany jest analityk. Od praktycznych umiejętności należy nauczyć ich tworzenia generatorów jednolitych liczb losowych na segmencie lub liczb losowych zgodnie z prawem dystrybucji.

Trafność

Porozmawiajmy trochę o tym, dlaczego potrzebne są imitacyjne modele kontroli. Faktem jest, że we współczesnym świecie niemal niemożliwe jest obejście się bez modelowania w żadnej sferze. Dlaczego jest tak popularny i popularny? Symulacja może zastąpić rzeczywiste zdarzenia, które są potrzebne do uzyskania konkretnych wyników, których tworzenie i analiza są zbyt kosztowne. Lub może być tak, gdy przeprowadzanie prawdziwych eksperymentów jest zabronione. Ponadto ludzie używają go, gdy po prostu niemożliwe jest zbudowanie modelu analitycznego z powodu wielu czynników losowych, konsekwencji i związków przyczynowych. Ostatni przypadek, w którym stosowana jest ta metoda, to konieczność symulacji zachowania dowolnego systemu w danym okresie czasu. W tym celu tworzone są symulatory, które starają się odtworzyć jak najwięcej cech oryginalnego systemu.

Widoki

Modele badań symulacyjnych mogą być kilku typów. Rozważmy zatem podejścia symulacyjne. Pierwszą z nich jest dynamika systemu, która wyraża się w tym, że istnieją zmienne połączone, określone napędy i sprzężenia zwrotne. Dlatego najczęściej rozważane są dwa systemy, w których występują pewne wspólne cechy i punkty przecięcia. Kolejnym typem symulacji jest dyskretne zdarzenie. Dotyczy to przypadków, w których występują określone procesy i zasoby, a także sekwencja działań. Najczęściej w ten sposób badają możliwość zdarzenia przez pryzmat wielu możliwych lub przypadkowych czynników. Trzeci rodzaj symulacji - agent. Polega ona na badaniu indywidualnych właściwości organizmu w ich systemie. Jednocześnie konieczna jest pośrednia lub bezpośrednia interakcja obserwowanego obiektu i innych.

Modelowanie zdarzeń dyskretnych oferuje abstrakcję z ciągłości zdarzeń i uwzględnia tylko główne punkty. Zatem wykluczone są przypadkowe i niepotrzebne czynniki. Ta metoda jest maksymalnie rozwinięta i jest stosowana w wielu obszarach: od logistyki po systemy produkcyjne. Że najlepiej nadaje się do modelowania procesów produkcyjnych. By the way, został on stworzony w 1960 roku przez Jeffrey Gordon. Dynamika systemu - to jest paradygmat modelowanie, gdzie badania wymagają graficznego obrazu powiązań i wzajemnych wpływów niektórych parametrów na innych. Uwzględnia to czynnik czasu. Tylko na podstawie wszystkich danych tworzony jest model globalny na komputerze. Jest to ten typ, który pozwala bardzo głęboko zrozumieć istotę badanego zdarzenia i ujawnić pewne powody i powiązania. Dzięki temu modelowaniu budowane są strategie biznesowe, modele produkcyjne, rozwój chorób, planowanie miast i tak dalej. Ta metoda została wymyślona w latach 50. przez Forrestera.

Modelowanie agentów pojawiło się w latach 90., jest stosunkowo nowe. Kierunek ten jest używany do analizy zdecentralizowanych systemów, których dynamika w tym przypadku jest określona nie przez ogólnie przyjęte prawa i reguły, ale przez indywidualne działanie pewnych elementów. Istotą tej symulacji jest ogólne zapoznanie się z nowymi regułami w celu scharakteryzowania systemu i znalezienia połączenia między poszczególnymi komponentami. Jednocześnie badany jest element, który jest aktywny i autonomiczny, może samodzielnie podejmować decyzje i wchodzić w interakcje z otoczeniem, a także niezależnie zmieniać się, co jest bardzo ważne.

Etapy

Rozważmy teraz główne etapy rozwoju modelu symulacyjnego. Obejmują one sformułowanie na samym początku procesu, konstrukcję modelu koncepcyjnego, wybór metody modelowania, wybór aparatu do modelowania, planowanie i wykonanie zadania. Na ostatnim etapie wszystkie uzyskane dane są analizowane i przetwarzane. Budowanie modelu symulacyjnego to złożony i długotrwały proces, który wymaga dużej uwagi i zrozumienia istoty sprawy. Należy pamiętać, że same etapy zabierają maksimum czasu, a proces modelowania na komputerze zajmuje nie więcej niż kilka minut. Bardzo ważne jest stosowanie właściwych modeli symulacji, ponieważ bez tego nie będzie można osiągnąć pożądanych rezultatów. Niektóre dane zostaną uzyskane, ale nie będą one realistyczne i nie będą produktywne.

Podsumowując artykuł, chciałbym powiedzieć, że jest to bardzo ważny i nowoczesny przemysł. Przyjrzeliśmy się przykładom modeli symulacyjnych, aby zrozumieć znaczenie wszystkich tych punktów. We współczesnym świecie modelowanie odgrywa ogromną rolę, ponieważ jest podstawą rozwoju ekonomii, planowania miasta, produkcji i tak dalej. Ważne jest, aby zrozumieć, że modele systemów symulacyjnych są bardzo poszukiwane, ponieważ są niezwykle opłacalne i wygodne. Nawet przy tworzeniu rzeczywistych warunków nie zawsze można uzyskać wiarygodne wyniki, ponieważ zawsze wpływa na nie wiele scholastycznych czynników, których nie można po prostu wziąć pod uwagę.