Cos'è un modello di simulazione?

L'articolo parlerà dei modelli di simulazione. Questo è un argomento piuttosto complesso che richiede una considerazione separata. Ecco perché cercheremo di spiegare questa domanda in un linguaggio accessibile.

Modelli di simulazione

Di cosa si tratta? Per cominciare, sono necessari modelli di simulazione per riprodurre le caratteristiche di un sistema complesso in cui gli elementi interagiscono. Inoltre, tale modellazione ha un certo numero di caratteristiche.

Innanzitutto, è un oggetto di modellazione, che spesso rappresenta un complesso sistema complesso. In secondo luogo, questi sono fattori casuali che sono sempre presenti e hanno un certo impatto sul sistema. In terzo luogo, è la necessità di descrivere un processo complesso e lungo che viene osservato come risultato della modellazione. Il quarto fattore è che senza l'uso della tecnologia informatica per ottenere i risultati desiderati è impossibile.

Sviluppo di un modello di simulazione

Si trova nel fatto che ogni oggetto ha un determinato insieme delle sue caratteristiche. Tutti loro sono memorizzati su un computer utilizzando tabelle speciali. L'interazione di valori e indicatori viene sempre descritta utilizzando un algoritmo.

La particolarità e la bellezza della modellazione è che ogni fase è graduale e liscia, il che rende possibile modificare caratteristiche e parametri passo dopo passo e ottenere risultati diversi. Il programma, che comprende modelli di simulazione, visualizza informazioni sui risultati ottenuti, in base a determinati cambiamenti. Spesso, viene utilizzata una rappresentazione grafica o animata di essi, semplificando notevolmente la percezione e la comprensione di molti processi complessi, che sono abbastanza difficili da realizzare in una forma algoritmica.

determinismo

I modelli matematici imitativi si basano sul fatto che copiano la qualità e le caratteristiche di alcuni sistemi reali. Considera un esempio quando è necessario investigare il numero e la dinamica del numero di certi organismi. Per fare ciò, utilizzando la modellazione, è possibile considerare separatamente ciascun organismo per analizzare in modo specifico i suoi indicatori. In questo caso, le condizioni sono spesso impostate verbalmente. Ad esempio, dopo un certo periodo di tempo, è possibile impostare la riproduzione del corpo e, dopo un periodo più lungo, la sua morte. Il soddisfacimento di tutte queste condizioni è possibile nel modello di simulazione.

Molto spesso, vengono forniti esempi di modellazione del movimento delle molecole di gas, poiché è noto che si muovono in modo irregolare. È possibile studiare l'interazione delle molecole con le pareti della nave o tra di loro e descrivere i risultati sotto forma di un algoritmo. Ciò ci consentirà di ottenere le caratteristiche medie dell'intero sistema ed eseguire analisi. Dovrebbe essere chiaro che un tale esperimento informatico, infatti, può essere definito reale, dal momento che tutte le caratteristiche sono modellate in modo molto accurato. Ma qual è il significato di questo processo?

Il fatto è che il modello di simulazione consente di selezionare caratteristiche e indicatori specifici e puri. Sembra che si liberi da casuali, inutili e da una serie di altri fattori, su cui i ricercatori non potrebbero nemmeno immaginare. Si noti che molto spesso la determinazione e la modellazione matematica sono simili se, di conseguenza, non si deve creare una strategia di azione autonoma. Gli esempi che abbiamo discusso sopra riguardano sistemi deterministici. Si differenziano per il fatto che non hanno elementi probabilistici.

Processi casuali

Il nome è molto semplice da capire se si disegna un parallelo dalla vita normale. Ad esempio, quando sei in fila in un negozio che si chiude dopo 5 minuti e ti chiedi se riesci a ottenerlo. Inoltre, la manifestazione del caso può essere notata quando si chiama qualcuno e si contano i segnali acustici, pensando con quale probabilità si otterrà. Ciò può sembrare sorprendente per alcuni, ma è stato grazie a esempi così semplici che la nuova branca della matematica, vale a dire la teoria delle code, è nata all'inizio del secolo scorso. Usa le statistiche e la teoria della probabilità per trarre alcune conclusioni. Successivamente, i ricercatori hanno dimostrato che questa teoria è strettamente connessa con gli affari militari, l'economia, la produzione, l'ecologia, la biologia, ecc.

Metodo Monte Carlo

Un metodo importante per risolvere il problema del self-service è il metodo di test statistico o il metodo Monte Carlo. Si noti che le possibilità di analizzare analiticamente i processi casuali sono piuttosto complesse e il metodo Monte Carlo è molto semplice e universale, che è la sua caratteristica principale. Possiamo considerare un esempio di negozio in cui entrano uno o più clienti, l'arrivo di pazienti in un centro traumatico per uno o un intero pubblico, ecc. Allo stesso tempo, comprendiamo che tutti questi sono processi casuali e gli intervalli tra alcune azioni sono indipendenti eventi che sono distribuiti secondo le leggi che possono essere derivate solo dopo un numero enorme di osservazioni. A volte questo non è possibile, quindi la media è presa. Ma qual è lo scopo della modellazione dei processi casuali?

Il fatto è che ti permette di ottenere risposte a molte domande. È banale calcolare quanto una persona dovrà stare in coda quando considererà tutte le circostanze. Sembrerebbe che questo sia un esempio abbastanza semplice, ma questo è solo il primo livello e ci possono essere molte situazioni simili. A volte il tempismo è molto importante.

È inoltre possibile porre una domanda su come è possibile allocare il tempo durante l'attesa per il servizio. Una domanda ancora più complicata riguarda il modo in cui i parametri dovrebbero riguardare, in modo che la coda non raggiunga mai il cliente appena inserito. Sembra che questa sia una domanda piuttosto facile, ma se ci pensi e inizi almeno un po 'più complicati, diventa chiaro che la risposta non è così semplice.

processo

Come avviene la modellazione casuale? Si usano formule matematiche, cioè le leggi della distribuzione di variabili casuali. Vengono anche utilizzate costanti numeriche. Si noti che in questo caso non è necessario ricorrere a equazioni utilizzate in metodi analitici. In questo caso, si verifica solo un'imitazione della stessa coda, di cui abbiamo parlato sopra. Solo in primo luogo, vengono utilizzati programmi in grado di generare numeri casuali e metterli in relazione con una determinata legge di distribuzione. Dopo questo, viene eseguito un volume, l'elaborazione statistica dei valori ottenuti, che analizza i dati sul soggetto, se corrispondono allo scopo iniziale della simulazione. Proseguendo ulteriormente, diciamo che è possibile trovare il numero ottimale di persone che lavoreranno nel negozio in modo che la coda non si presenti mai. In questo caso, l'apparato matematico usato in questo caso sono i metodi della statistica matematica.

formazione

Poca attenzione è dedicata all'analisi dei modelli di simulazione nelle scuole. Sfortunatamente, questo può influenzare seriamente il futuro. I bambini dovrebbero conoscere alcuni principi di base della modellazione dalla scuola, poiché lo sviluppo del mondo moderno è impossibile senza questo processo. In un corso di informatica di base, i bambini possono facilmente utilizzare il modello di simulazione di vita.

Uno studio più approfondito può essere insegnato nelle scuole superiori o nelle scuole specializzate. Prima di tutto, è necessario studiare la modellazione di simulazione di processi casuali. Ricorda che nelle scuole russe questo concetto e questi metodi stanno appena iniziando a essere introdotti, quindi è molto importante mantenere il livello di istruzione degli insegnanti, che dovranno affrontare una serie di domande da parte dei bambini con una garanzia assoluta. In questo caso non complicheremo il compito, concentrandoci sul fatto che questa è un'introduzione elementare a questo argomento, che può essere considerata in dettaglio in 2 ore.

Dopo che i bambini hanno appreso le basi teoriche, vale la pena evidenziare i problemi tecnici relativi alla generazione di una sequenza di numeri casuali su un computer. Allo stesso tempo, non è necessario caricare i bambini con informazioni su come funziona il computer e su quali principi l'analista è costruito. Dalle competenze pratiche devono essere insegnati a creare generatori di numeri casuali uniformi su un segmento o numeri casuali in base alla legge di distribuzione.

attualità

Parliamo un po 'del perché sono necessari modelli di controllo imitativi. Il fatto è che nel mondo moderno è quasi impossibile fare a meno di modellare in qualsiasi sfera. Perché è così popolare e popolare? La simulazione può sostituire gli eventi reali necessari per produrre risultati specifici, la cui creazione e analisi sono troppo costosi. O può essere il caso quando è vietato condurre esperimenti reali. Inoltre, le persone lo usano quando è semplicemente impossibile costruire un modello analitico a causa di un numero di fattori casuali, conseguenze e relazioni causali. L'ultimo caso, quando viene utilizzato questo metodo, è quando è necessario simulare il comportamento di qualsiasi sistema durante un determinato periodo di tempo. Per tutto questo, vengono creati simulatori che cercano di riprodurre il più possibile le qualità del sistema originale.

tipi

I modelli di ricerca di simulazione possono essere di diversi tipi. Quindi, considera gli approcci della simulazione. Il primo è la dinamica del sistema, che si esprime nel fatto che ci sono variabili interconnesse, determinati azionamenti e feedback. Pertanto, vengono considerati più spesso due sistemi, in cui vi sono alcune caratteristiche e punti di intersezione comuni. Il prossimo tipo di simulazione è discreto-evento. Si applica a quei casi in cui vi sono determinati processi e risorse, nonché una sequenza di azioni. Molto spesso in questo modo studiano la possibilità di un evento attraverso il prisma di un numero di fattori possibili o casuali. terzo tipo di simulazione - agente. Consiste nello studio delle proprietà individuali dell'organismo nel loro sistema. Allo stesso tempo, è necessaria un'interazione diretta o indiretta dell'oggetto osservato e di altri.

La modellazione di eventi discreti offre l'astrazione dalla continuità degli eventi e considera solo i punti principali. Pertanto, sono esclusi i fattori casuali e non necessari. Questo metodo è sviluppato al massimo e viene utilizzato in molte aree: dalla logistica a sistemi di produzione. Che è il più adatto per modellare i processi di produzione. A proposito, è stato creato negli anni '60 da Jeffrey Gordon. System Dynamics - questo è un paradigma modellizzazione, in cui la ricerca richiede un'immagine grafica dei collegamenti e delle influenze reciproche di alcuni parametri sugli altri. Questo tiene conto del fattore tempo. Solo sulla base di tutti i dati viene creato un modello globale sul computer. È questo tipo che permette di comprendere molto profondamente l'essenza dell'evento studiato e di rivelare alcune ragioni e connessioni. Grazie a questo modello, vengono costruite strategie di business, modelli di produzione, sviluppo di malattie, pianificazione della città e così via. Questo metodo fu inventato negli anni '50 da Forrester.

La modellizzazione degli agenti è apparsa negli anni '90, è relativamente nuova. Questa direzione viene utilizzata per analizzare i sistemi decentralizzati, le cui dinamiche in questo caso sono determinate non da leggi e regole generalmente accettate, ma dall'attività individuale di determinati elementi. L'essenza di questa simulazione è di avere un'idea delle nuove regole, in generale, per caratterizzare il sistema e trovare la connessione tra i singoli componenti. Allo stesso tempo, viene studiato un elemento che è attivo e autonomo, in grado di prendere decisioni in modo indipendente e interagire con il proprio ambiente, oltre a cambiare in modo indipendente, il che è molto importante.

stadi

Consideriamo ora le fasi principali dello sviluppo di un modello di simulazione. Includono la sua formulazione all'inizio del processo, la costruzione di un modello concettuale, la scelta di un metodo di modellazione, la scelta di un apparato di modellazione, la pianificazione e l'esecuzione di un compito. Nell'ultima fase, tutti i dati ottenuti vengono analizzati ed elaborati. Costruire un modello di simulazione è un processo complesso e lungo che richiede molta attenzione e comprensione dell'essenza della questione. Si noti che gli stadi stessi richiedono un tempo massimo e che il processo di modellazione su un computer non richiede più di pochi minuti. È molto importante utilizzare i giusti modelli di simulazione, perché senza questo non sarà possibile ottenere i risultati desiderati. Alcuni dati saranno ottenuti, ma non saranno realistici e non produttivi.

Riassumendo l'articolo, vorrei dire che questa è un'industria molto importante e moderna. Abbiamo esaminato esempi di modelli di simulazione per comprendere l'importanza di tutti questi punti. Nel mondo moderno, la modellazione gioca un ruolo enorme, poiché è la base per lo sviluppo di economia, pianificazione urbana, produzione e così via. È importante capire che i modelli di sistemi di simulazione sono molto richiesti, poiché sono incredibilmente proficui e convenienti. Anche con la creazione di condizioni reali, non è sempre possibile ottenere risultati affidabili, poiché sono sempre influenzati da molti fattori scolastici che sono semplicemente impossibili da prendere in considerazione.