Принципы информационного кибернетического моделирования

Уровни моделирования.

Тема 4.4. Модели высокого порядка

Микроуровень, макроуровень и метауровень моделирования.

Метауровень моделирования – совокупность моделей предназначенные для описания крупномасштабных объектов исследования. Размеры объектов исследования на метауровне существенно превосходят размеры человека.

На метауровне моделируются, например, процесс развития Вселенной, эволюция звезд и планетных систем, работа глобальных вычислительных сетей, международных вычислительных сетей.

Макроуровень моделирования – совокупность моделей предназначенных для описания объектов исследования размеры, которых сопоставимы с размером человека. На макроуровне моделируется, например радиоэлектронная аппаратура, автомобили, здания.

Микроуровень моделирования – совокупность моделей предназначенных для описания объектов исследования размеры, которых много меньше размеров человека.

На этом уровне рассматриваются поля напряжения и деформации в деталях металлических конструкций, электромагнитные поля в электропроводящих средах, поля температур нагретых деталей.

Возможным выходом из положения является построение модели на основе синтеза компонент. Синтетические модели являются практически единственной альтернативой в социологии, долгосрочных прогнозах погоды, в макроэкономике, медицине. В последнее время синтетические информационные модели широко используются и при изучении технических и инженерных систем. В ряде приложений информационные и математические компоненты могут составлять единую модель (например, внешние условия описываются решениями уравнений математической физики, а отклик системы - информационной моделью).

Основным принципом информационного моделирования является принцип "черного ящика". В противоположность аналитическому подходу, при котором моделируется внутренняя структура системы, в синтетическом методе "черного ящика" моделируется внешнее функционирование системы. С точки зрения пользователя модели структура системы спрятана в черном ящике, который имитирует поведенческие особенности системы.

Кибернетический принцип "черного ящика" был предложен [2] в рамках теории идентификации систем, в которой для построения модели системы предлагается широкий параметрический класс базисных функций или уравнений, а сама модель синтезируется путем выбора параметров из условия наилучшего, при заданной функции ценности, соответствия решений уравнений поведению системы. При этом структура системы никак не отражается в структуре уравнений модели.

Функционирование системы в рамках синтетической модели описывается чисто информационно, на основе данных экспериментов или наблюдений над реальной системой. Как правило, информационные модели проигрывают формальным математическим моделям и экспертным системам по степени "объяснимости" выдаваемых результатов, однако отсутствие ограничений на сложность моделируемых систем определяет их важную практическую значимость.