Моделирование в ПМ

МИНИСТЕРСТВО  ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

КИЕВСКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СТРОИТЕЛЬСТВА И  АРХИТЕКТУРЫ

 

 

 

Факультет Автоматизации и Информационных технологий

Специальность Управление проектами

Кафедра Управление проектами

Дисциплина Экономико-математическое моделирование

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

На тему:

«Моделирование в ПМ»

 

 

 

 

 

 

Студента 5-го курса, группы

Научный руководитель

д.т.н., проф.

 

 

 

Киев 2013

Содержание

 

Введение

 

 

Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Виды моделей:

                              

     Физическая модель

 

Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью  увеличенного

или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает  Шеннон:

«Отличительная характеристика физической (называемой иногда портретной»)

модели состоит в том, что в некотором смысле она  выгладит как моделируемая

целостность».

Примеры физической модели —  синька чертежа завода, ею уменьшенная

фактическая модель, уменьшенный  в определенном масштабе чертеж

проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и

помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически  разместиться

в пределах отведенного для  “сто места, а также разрешить  сопряженные

проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей  и

материалов. Автомобильные  и авиационные предприятия всегда изготавливают

физические уменьшенные  копии новых средств передвижения, чтобы проверить

определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи

точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому

автомобилю или самолету, Но при этом стоит она много  меньше настоящего.

Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную  модель,

прежде чем начать строительство  производственного или административного

корпуса или склада.

 

     Аналоговая модель

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который  ведет

себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой

модели — организационная  схема. Выстраивая ее, руководство в  состоянии легко

представить себе цепи прохождения  команд и формальную зависимость  между

индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более  простой и

эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры

крупной организации, чем  скажем составления перечня взаимосвязей всех

работников.

 

     Математическая модель.

В математической модели, называемой также символической, используются символы

для описания свойств или  характеристик объекта или события. Пример

математической модели и  аналитической ее силы как средства, помогающего нам

понимать исключительно  сложные проблемы, — известная  формула Эйнштейна Е =

mc² . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в

которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у  физиков появилась

даже отдаленная идея о  взаимосвязи материи и энергии.

 

Виды моделирования:

В силу многозначности понятия  «модель» в науке и технике  не существует единой классификации  видов моделирования: классификацию  можно проводить по характеру  моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике  и т. д.).

В настоящее время по технологии моделирования и области применения выделяют такие основные виды моделирования:

• Информационное моделирование
• Компьютерное моделирование
• Математическое моделирование
• Математико-картографическое моделирование                                                                                                                          
• Молекулярное моделирование                             
• Цифровое моделирование
• Логическое моделирование
• Педагогическое моделирование
• Психологическое моделирование
• Статистическое моделирование
• Структурное моделирование
• Физическое моделирование
• Экономико-математическое моделирование
• Имитационное моделирование
• Эволюционное моделирование
• Графическое и геометрическое моделирование
• Натурное моделирование
• Метамоделирование

 

Пример результата научного моделирования. Схема химических процессов и процессов переноса в атмосфере.

Процесс моделирования:

Процесс моделирования включает три элемента:

• субъект (исследователь),
• объект исследования,
• модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Первый этап построения модели предполагает наличие некоторых  знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обусловливаются  тем, что модель отображает (воспроизводит, имитирует) какие-либо существенные черты  объекта-оригинала. Вопрос о необходимой  и достаточной мере сходства оригинала  и модели требует конкретного  анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества  с оригиналом (тогда она перестает  быть моделью), так и в случае чрезмерного  во всех существенных отношениях отличия  от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта  осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для  одного объекта может быть построено  несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или  же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный  объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о её «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний о модели.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели.

Четвёртый этап — практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.

Моделирование — циклический процесс. Это означает, что за первым четырёхэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Сейчас трудно указать  область человеческой деятельности, где не применялось бы моделирование. Разработаны, например, модели производства автомобилей, выращивания пшеницы, функционирования отдельных органов  человека, жизнедеятельности Азовского  моря, последствий атомной войны. В перспективе для каждой системы  могут быть созданы свои модели, перед реализацией каждого технического или организационного проекта должно проводиться моделирование.

Этапы построения моделей                        

     Введение

Необходимость использования  метода моделирования определяется тем, что многие

объекты (или проблемы, относящиеся  к этим объектам) непосредственно

исследовать или вовсе  невозможно, или же это исследование требует много

времени и средств.

Для понимания сущности моделирования  важно не упускать из виду, что

моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс

моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство

учитывается не только на этапе  построения модели, но и на завершающей  стадии,

когда происходит объединение  и обобщение результатов исследования, получаемых

на основе многообразных  средств познания.

Для моделирования существенно  объединение дифференциального (атомистического)

и структурно-целостного подходов, диалектическое единство анализа и  синтеза

при исследовании изучаемых  явлений. Моделирование заключается  в имитации

изучаемого явления. Точность имитации определяется путем сравнения

полученного при воспроизведении  результата с его прототипом, объектом

исследования, и оценки степени  их сходства.

В целом, моделирование включает в себя три необходимых этана: анализ

объекта исследования, построение (синтез) модели, получение результата и

его оценка путем сравнения с объектом. Рассмотрим более детально эти

этапы.

     Анализ объекта моделирования

В основу модели при ее формировании кладутся некоторые первоначальные знания

об объекте, закономерности, устанавливающие свойства этого  объекта (или

класса объектов), его  характеристики, особенности связи  между составляющими

объект, элементами. Получение  этих знаний и их уточнение и являются

содержанием первого этапа  моделирования.

На этом этапе формируется возможно более полное описание объекта: выделяются

его элементы, устанавливаются  связи между ними, вычленяются  существенные для

исследования характеристики, выявляются параметры, изменение которых  влияет

или может влиять на объект.

На том же этапе формируются, подлежащие последующей проверке гипотезы о

закономерностях, присущих изучаемому объекту, о характере влияния на него

изменения тех или иных параметров и связей между его  элементами.

На том же этапе исходные предположения переводятся на четкий однозначный язык

количественных отношений  и устраняется нечеткие, неоднозначные  высказывания

или определения, которые  заменяются, быть может, и приближенными, но

четкими,; не- допускающими различных толкований высказываниями

     Формирование (синтез) модели

Формирование (синтез) модели представляет собой второй этап моделирования. На

этом этапе в соответствии с задачами исследования осуществляется

воспроизведение, или имитация, объекта на ЭВМ с помощью программы, которая

включает в себя закономерности и другие исходные данные, полученные на этапе

анализа. Структура модели, существенно зависит от задач  исследования.. Так,

например, если проверяется  полнота и правильность наших  знаний об объекте,

последний имитируется с использованием, всех известных исходных соотношений.

Если же задача, заключается ,в проверке некоторых предположений и степени; их

общности, то именно эти предположения  вводятся в программу и в результате

имитации получаются объекты, которые лишь частично отражают реальные свойства

имитируемого объекта.

     Оценка результатов

Оценка результатов, заключается, в установлении адекватности модели и объекта

исследования - в определении  степени близости,, сходства, машинных и

человеческих действий или  их результатов. При этом существенно  не "абсолютное

качествo" машинных результатов, а степень сходства с объектом исследования.

Так, при моделировании  музыкальных сочинений важно  нe то, чтобы машинная

музыка была "лучше" музыки композиторов-классиков, а чтобы  она была похожа на

ту, которая исследуется, и - в идеале - была от нее неотличима (по

эмоциональности, по выразительности, по синтаксической сложности,

принадлежности к типу, стилю и т. п.).

Успешный результат сравнения (оценки) исследуемого объекта с  моделью

свидетельствует о достаточной  степени изученности объекта, о  правильности

принципов, положенных в  основу моделирования, и о том, что  алгоритм,

моделирующий объект, не содержит ошибок, т. е. о том, что созданная  модель

работоспособна. Такая модель может быть использована для дальнейших более

глубоких исследований объекта  в различных новых условиях, в  которых реальный

объект еще не изучался.

Чаще, однако, первые результаты моделирования не удовлетворяют  предъявленным

требованиям. Это означает, что по крайней мере в одной из перечисленных выше

позиций (изученность объекта, исходные принципы, алгоритм) имеются  дефекты.

Это требует проведения дополнительных исследовании и соответствующего

изменения машинной программы, после чего снова повторяются  второй и третий

этапы. Процедура повторяется  до получения надежных результатов.

Этап оценки модели является важным этапом моделирования. В зависимости  от

характера объекта исследования и поставленных задач применяются  различные

методы оценки модели. Особенно большое значение имеет правильная опенка

модели, когда моделирование, используется для проверки гипотез, а также когда

объекты недостаточно формализованы  и нет строгого объективного критерия

сходства объекта и  модели. С подобной ситуацией часто  приходится встречаться

при моделировании интеллектуальных, творческих процессов.

Модель должна обладать существенными  признаками объекта моделирования. Иначе

говоря, модель и объект должны быть неотличимы по этим признакам, которые

выбираются, вообще говоря, исследователем в зависимости от цели и. задачи

исследования. Так, чучело птицы  моделирует внешний вид птицы, но не

моделирует ее динамического  состояния, например полета. Самолет-орнитоптер

(летательный -аппарат с машущими, крыльями) не моделирует внешнего вида

птицы, зато моделирует ее полет. При моделировании творчества также

имитируются лишь отдельные  стороны объекта, наиболее интересные (или

доступные) для исследователя.

Наличие существенных для  объекта признаков в модели определяется по-разному,

в зависимости от его вида. В одних случаях эти признаки обнаруживаются

непосредственно: например, в модели гармонизации - путем отыскания  ошибок, в

модели шахматиста (шахматной  программе) - по результатам игры с  настоящими

шахматистами. В других случаях  существенные признаки оказываются "скрытыми" и

для их отыскания приходится прибегать к специальному эксперименту.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Итак, моделирование позволяет  заранее предвидеть ход событий  и тенденции

развития, присущие управляемой  системе, выяснить условия ее существования  и

установить режим деятельности с учетом влияния разных факторов. При этом, на

первый взгляд, может показаться, что чем большее количество факторов учтено в

модели, тем лучше сама модель. На самом деле детализированная модель не

всегда целесообразна, так  как это излишне усложняет  модель и труднее ее

анализировать. Может оказаться, что решение, оптимальное для  системы в целом,

является неоптимальным  для отдельных частей этой системы  – ее подразделений.

Поэтому вместе с оптимальными решениями должен быть продуман механизм,

позволяющий сделать его  оптимальным для всех участников. Существует проблема

адекватности критерия оптимальности  целям функционирования моделируемой

системы. Например, точная формулировка цели не всегда дает возможность

сформулировать критерий оптимальности. Другая проблема связана  с

неоднозначностью определения  самой цели. При использовании  экономико-

математических методов  обычно принято считать, что существует единственный

критерий оптимизации. Однако организация может иметь несколько . Если цели не

противоречат друг другу, то достижение одной из них не мешает выполнению

других. Например, цель увеличения прибыли и максимизация выпуска  продукции не

противоречивы. В то же время  максимизировать выпуск и одновременно затраты

невозможно. В задачах  с несколькими критериями оптимальности "оптимальное"

решение не всегда бывает единственным. Поэтому сужается проблема выбора, и в

этом случае для окончательного решения требуется неформальный подход.

    

    

                     Список используемой литературы:                    

1.      А. Кабушкин «Менеджмент» - М.: Дело 2000;

2.      М. Мескон, М. Альберт, Ф. Хедоури «Основы менеджмента»; пер. с англ.,

М, - Дело, 2002;

3.      Менеджмент  организации. Учебное пособие.  Румянцева З.П., Соломатин

Н.А., Акбердин   Р.З. и др. – М.: ИНФРА-М. 1996.

4.      http://www.tula.net/tgpu/resources/comp_model/docs/doc04/doc04.htm