какие виды моделей вы знаете

Типы моделей

Правильно заданный вопрос быстро приводит к правильному ответу. Недавно меня спросили: «Почему стандарты бизнес-анализа сконцентрированы на выявлении требований, но ничего не говорят о превращении этих требований в решение?» В самом начале своей карьеры аналитика я искал ответ на вопрос: как анализировать предметную область и как превращать результат анализа в структуру модели: откуда брать классы, атрибуты и методы? Тогда я нашел один более-менее вразумительный метод, описанный в книге Крега Лармана Применение UML 2.0 и шаблонов проектирования. Введение в объектно-ориентированный анализ, проектирование и итеративную разработку. Аналитику предлагалось прохождение по тексту с маркерами разных цветов: Красный выделяет существительные и является основанием для создания классов, зеленый — прилагательные, причастия и проч. — основа для создания атрибутов этих классов. И глаголы выделяются синим — основа для создания методов.

Однако, в реальности этот метод не работал. Один и тот же факт я мог смоделировать при помощи класса, значения атрибута или метода в зависимости от своего желания. Об этом написано подробно у Крисса Партриджа в книге Business Objects: Re-Engineering for Re-Use.

Он приводит пример с Колли. Это может быть класс объектов, это может быть значение атрибута «Порода» с типом значения либо строковое, либо – ссылка на объект справочника «Породы», либо – значение «да» булевского атрибута «Колли».

В примере Крисса Партриджа мы выбираем между классом и атрибутом. Но есть альтернатива, при которой можно смоделировать один и тот же факт при помощи класса или метода.

Например, можно вообразить себе ситуацию, что позолоту можно смоделировать при помощи класса объектов, при помощи значения атрибута, а, возможно, и метода.
Выбор способа моделирования зависит от контекста и границ информационной модели. Однако, рано или поздно наступает тот момент, когда границы информационной системы вырастают до объема, когда один и тот же факт с одной точки зрения нужно моделировать при помощи. класса, с другой – при помощи функции, операции или значения атрибута. И тогда настоящим вызовом для аналитика становится маппинг между этими разными точками зрения.

Обо всем этом я писал ранее. Но есть еще один важный вопрос, который мы должны себе задать прежде, чем начнем моделирование. Надо выяснить, какого типа модель мы собираемся строить. Недавно я услышал тезис: модель модели – тоже модель (было упомянуто свойство транзитивности моделей). Например, если у вас есть документ «Договор», который есть модель договоренности, то вордовский файл, моделирующий этот договор – тоже модель договоренности. Фокус в том, что этот тезис верен только для одного типа моделей – для моделей объектов. Для другого типа моделей – концептуальных моделей, — этот тезис неверен. Мало, кто делает различие между ними. Поэтому я решил немного отойти от главной линии изложения и рассказать про типы моделей, с которыми работают аналитики.

Классификация моделей

Начнем с того, что обычно мы называем моделью. Под моделью мы понимаем информационный объект. Допустим, что субъект решил передать другому субъекту свое представление о каком-то объекте реального мира. Для этого он при помощи нотации (языка) делает описание своего представления этого объекта в виде информационного объекта. Этот информационный объект попадает в руки другого субъекта и он, зная нотацию, воссоздает у себя в сознании представление первого субъекта. Так происходит передача знаний от одного субъекта другому, и поэтому язык играет столь существенную роль в обучении.

Строго говоря, модель – это то, что есть в сознании у субъекта, а информационный объект – это модель этой модели. Но, благодаря транзитивности моделей, считается, что информационный объект – тоже модель. Этот информационный объект может постоянно уточняться и правиться по мере необходимости, что и происходит, когда один субъект что-то объясняет другому.

Допустим, что субъект в разных задачах сталкивается с похожими объектами. Например, с похожими деталями. Тогда для разных деталей у него могут получаться похожие модели. В какой-то момент в нем включается аналитик, и этот аналитик требует унификации моделей. Унификация нужна для того, чтобы один раз поработав, сэкономить время на моделировании.

Унификация заключается в том, что для всех похожих деталей аналитик создает одну модель. Это – концепт детали. Его отличие от модели детали в том, что модель детали можно уточнять бесконечно, а вот концепт уточнять бесконечно не получится, потому что он относится не к одному, а к множеству деталей. Детали отличаются друг от друга и потому нет возможности уточнять концепт бесконечно.

Можно ли по концепту восстановить модель объекта? Можно, но при помощи домысливания. Мы легко домысливаем концепт до модели объекта. Однако, легкость, с которой мы это делаем, не означает, что модель концепта – это модель объекта. Для восстановления модели объекта на основе его концепта нужен контекст, который дополнит модель концепта до модели объекта.

Теперь усложним задачу и предположим, что субъект моделирует конструкцию. Напомню, что конструкция – это множество объектов и связей между ними. Очевидно, что модель конструкции, как и модель объекта, можно уточнять бесконечно.

Теперь допустим, что, как и в случае с деталями, у субъекта стоит задача моделирования похожих конструкций, например, конструкций тепловозов. Поступая, так же, как и в первом случае, субъект может унифицировать модели и создать одну для множества конструкций — концепт конструкции.

Концепт конструкции состоит из множества концептов – концептов объектов – элементов конструкции и концептов связей между этими элементами. Для концепта конструкции тепловоза будет верным следующее утверждение: для каждого элемента в концепте конструкции существует один и только один элемент в реальном тепловозе. Иначе можно это переформулировать так: «арность» связей в модели концепта конструкции тепловоза всегда «один-к-одному».

Но в общем случае это неверно. Часто можно встретить концептуальные модели, в которых «арность» связей отличается от «один-к-одному».

Концепт конструкции еще называют концептуальной моделью. Правда, в распространенном определении концептуальной модели есть одна очень серьезная ошибка. Обычно говорится, что концептуальная модель – это модель концептов и связей между ними. Это неверно, потому что в концептуальной модели присутствуют не связи и даже не модели связей, а концепты связей. Чтобы как-то замаскировать эту ошибку, говорят, что связи в концептуальной модели имеют арность – например, «один к трем». Обо всем этом я писал ранее и об этом можно прочитать в моей статье Моделирование объектов учета в разделе «стрелки».

Чтобы лучше представить себе такого рода модели, можно посмотреть на любую ER модель. На них мы видим концепты объектов и концепты связей. Можно ли на основе ER модели восстановить модель концепта конструкции? Увы, нельзя. А, следовательно, нельзя восстановить и модель конструкции.

Итак, подводя итог, можно сказать, что существуют два вида моделей – модели объектов и модели концептов. Для моделей объектов верен принцип транзитивности, но для моделей концептов этот принцип не работает.

Примеры

Допустим, что существует договоренность между двумя контрагентами. Эта договоренность имеет модель – письменный договор. Существует несколько таких документов, каждый из которых – модель этой договоренности. Пусть существует вордовский файл с моделью письменных документов. Это удобно – вносить изменения в одном месте, чтобы потом иметь возможность распечатать столько копий, сколько необходимо. Получается, что этот вордовский файл – тоже модель договоренности.
Пусть есть множество договоренностей, для каждой из которых приходится создавать письменный документ. Сделаем унификацию, и для всех этих документов создадим одну модель – типовой договор. Типовой договор удобен тем, что позволяет быстро создать модель конкретной договоренности. Но он не является моделью конкретной договоренности. Поэтому вордовский файл с типовым договором не является моделью конкретной договоренности. И транзитивности моделей тут нет.

Вопрос: какого типа модель создается при помощи нотации BPMN? Я не буду отвечать на это вопрос, надеясь, что вы сами способны ответить на него.

Вопрос: какого типа модель создается при помощи нотации IDEF0? Также надеюсь, что вы сами ответите на это вопрос.

Источник

Типы моделей

На практике используются модели, которые условно можно разделить на следующие типы:

Физические модели имеют одну и ту же физическую природу с оригиналом и сохраняют с ним внешнее сходство. Размеры моделей могут быть пропорционально уменьшены или увеличены по сравнению с оригиналом. Например, для различных исследований строятся уменьшенные модели самолета, корабля, автомобиля, моста, гидротехнического сооружения, здания и т. п.

Примером физической модели может служить модель опытного завода (в уменьшенном масштабе), предназначенная для изучения нового химического процесса, или модель автомобиля в уменьшенном масштабе, на которой исследуются аэродинамические свойства реального автомобиля.

Достоинство физических моделей состоит, во-первых, в способности замещать сложные, дорогостоящие системы, эксперименты на которых проводить либо невозможно, либо экономически невыгодно; во-вторых, в наглядности получаемых при этом представлений о структуре и функциях реальных систем; в-третьих, в достоверности получаемых результатов.

Аналоговые модели отражают физические процессы, протекающие в оригинале, с помощью некоторых других аналогичных процессов, которые описываются едиными математическими соотношениями с оригиналом (например, одинаковыми дифференциальными уравнениями), однако имеют иную физическую природу.

В качестве аналоговых моделей используются электрические модели, которые применяются для изучения механических, гидродинамических, акустических и других явлений. График также является аналоговой моделью. Расстояние на графике отображает такие характеристики объекта, как время, срок службы, количество единиц и т. д. С помощью графика можно определить характер изменения одних величин при изменении других величин. Для некоторых относительно простых случаев график действительно может служить средством решения поставленной задачи. Графические решения возможны для определенных задач линейного программирования, а также для игровых задач.
Иногда графики используются совместно с математическими моделями, причем одна из этих моделей дает исходную информацию для другой.

Другой часто используемой аналоговой моделью являются различные схемы. Например, на схеме технологического процесса разнообразные события, такие как рабочие места, операции, проверки, образующиеся запасы, процессы транспортирования изделий и т. д., представлены символами и линиями.

Математическая модель представляет собой систему математических и
(или) логических уравнений, с помощью которых описывается структура и
функции реальной системы.

Математические модели наиболее абстрактные (общие) модели, поэтому они находят широкое применение при исследовании систем. Зачастую одни и те же математические модели могут использоваться для исследования различных систем. Математическая модель всегда является идеализацией реальной системы, поэтому, чтобы модель позволяла решить задачу, вводят некоторые упрощающие предположения.

Математические модели классифицируют на следующие группы [Шеннон Р., 1978]:

Статические модели служат для исследования свойств системы в некоторый фиксированный момент времени при постоянном воздействии (нагрузке), а динамические модели — на протяжении некоторого отрезка времени при изменяющихся воздействующих факторах. Например, модель, позволяющая определить напряжения, возникающие в балке при приложении некоторой постоянной нагрузки, следует отнести к статическим моделям, а если модель учитывает переменные нагрузки, то это уже динамическая модель.

Если в описании математической модели используются случайные величины, то такие модели называют стохастическими или вероятностными, в противном случае — детерминированными (определенными).

Рассмотрим модель, на вход которой подаются известные параметры X, а на выходе модели
получаем искомые величины Y. В детерминированной модели выходная величина Y однозначно определяется через входную величину X. Подавая на вход модели одни и те же параметры Х1 = Х2 = Х3, на выходе мы будем получать одни и те же искомые величины Y1 = Y2 = Y3. В стохастической модели в таком случае на выходе получим величины Y1 ≠ Y2 ≠ Y3, которые можно оценить только в вероятностном смысле.

Если в описании математической модели используются дискретные величины (например, число постов на СТОА, количество деталей, хранящихся на складе), то такие модели называют дискретными, в противном случае (например, непрерывными величинами являются наработка на отказ элемента, трудоемкость замены детали, расход топлива автомобилем) — непрерывными.

Математические модели по способу дальнейшего использования делятся на аналитические и имитационные. В аналитических моделях процессы функционирования реального объекта записываются в виде уравнений и (или) логических условий. В имитационных моделях процесс функционирования реального объекта разделяется на элементарные явления, которые воспроизводятся с помощью моделирующего алгоритма с сохранением их логической структуры и последовательностью протекания во времени.

Сущность моделирования на аналитических моделях состоит в следующем. Математическая модель преобразуется в такой вид, который допускает получение искомых величин аналитическими методами. Получение результатов такими методами обычно является полным решением задачи, что делает аналитические модели достаточно привлекательными. Зачастую, при исследовании сложных систем, получить аналитическую модель чрезвычайно сложно или попросту невозможно. Поэтому иногда сознательно идут на огрубление первоначальной модели для того, чтобы получить хотя бы приближенное значение.

При моделировании сложной системы обычно используется совокупность нескольких моделей. Любая система может быть представлена различными способами, которые значительно отличаются друг от друга по сложности и детализации. По мере того, как проблема глубже проанализирована и понята, простые модели заменяются все более сложными.

Источник

Понятие модели. Основные понятия. Виды моделей

Описание презентации по отдельным слайдам:

Описание слайда:

Модели,
классификация
Понятие модели.
Основные понятия.
Виды моделей.
Этапы моделирования

Описание слайда:

Модель — способ замещения реального объекта, используемый для его исследования, когда натуральный эксперимент невозможен, дорог, опасен, долговременен.
Модель вместо исходного объекта используется:
«эксперимент опасен» — при деятельности в агрессивной среде вместо человека лучше использовать его макет;
«дорог» — прежде чем использовать идею в реальной экономике страны, лучше опробовать её на математической или имитационной модели «долговременен» — изучить коррозию — процесс, происходящий десятилетия, — выгоднее и быстрее на модели;
«кратковременен» — изучать детали протекания процесса обработки металлов взрывом лучше на модели, поскольку такой процесс скоротечен во времени;
«протяжен в пространстве» — для изучения космогонических процессов удобны математические модели, поскольку реальные полёты к звёздам (пока) невозможны;
«микроскопичен» — для изучения взаимодействия атомов удобно воспользоваться их моделью;
«невозможен» — часто человек имеет дело с ситуацией, когда объекта нет, он ещё только проектируется.
«неповторим» — это достаточно редкий случай, когда эксперимент повторить нельзя;( исторические процессы)
«ненагляден» — модель позволяет заглянуть в детали процесса, в его промежуточные стадии; (ДВС)

Описание слайда:

Процесс моделирования есть процесс перехода из реальной области в виртуальную (модельную) посредством формализации, далее происходит изучение модели (собственно моделирование) и, наконец, интерпретация результатов как обратный переход из виртуальной области в реальную.
Если требуется уточнение, эти этапы повторяются вновь и вновь: формализация (проектирование), моделирование, интерпретация.

Описание слайда:

Соответствие модели объекту
Вариант 1: соответствие — 100%. Очевидно, что точность решения в этом случае максимальна, а ущерб от применения модели минимален. Но затраты на построение такой модели бесконечно велики.
Вариант 2: соответствие — 0%. Модель совсем не похожа на реальный объект. Очевидно, что точность решения минимальна, а ущерб от применения модели максимален, бесконечен. Но затраты на построение такой модели нулевые.
На практике действуют таким образом: двигаются по шкале точности слева направо, то есть от простых моделей («Модель 1», «Модель 2»…) ко все более сложным («Модель 3», «Модель 4»…). А процесс моделирования имеет циклический спиралевидный характер: если построенная модель не удовлетворяет требованиям точности, то её детализируют, дорабатывают на следующем цикле

Описание слайда:

Алгоритм — это процесс решения задачи путём реализации последовательности шагов.

Модель — совокупность потенциальных свойств объекта.

Математика — наука, предоставляющая возможность исчисления моделей, приводимых к стандартному (каноническому) виду. Наука о нахождении решений аналитических моделей (анализ) средствами формальных преобразований.

Исследование операций — дисциплина, реализующая способы исследования моделей с точки зрения нахождения наилучших управляющих воздействий на модели (синтез). По большей части имеет дело с аналитическими моделями. Помогает принимать решения, используя построенные модели.

Проектирование — процесс создания объекта и его модели;

Моделирование — способ оценки результата проектирования; моделирования без проектирования не существует.

Описание слайда:

Описание слайда:

Модели могут быть:
Феноменологические модели сильно привязаны к конкретному явлению и передаёт внешнее подобие. Изменение ситуации часто приводит к тому, что моделью воспользоваться в новых условиях достаточно сложно.
Абстрактная модель воспроизводит систему с точки зрения её внутреннего устройства, копирует её более точно. У неё больше возможностей, шире класс решаемых задач.
Активные модели взаимодействуют с пользователем, меняют его линию, имеют собственные цели. Активные модели могут самоизменяться.
Пассивные модели могут выдавать ответы только по запросу.
Статические модели описывают явления без развития.
Динамические модели прослеживают поведение систем, поэтому используют в своей записи, например, дифференциальные уравнения, производные от времени.
Дискретные модели изменяют состояние переменных скачком, потому что не имеют детального описания связи причин и следствий, часть процесса скрыта от исследователя.
Непрерывные модели более точны, содержат в себе информацию о деталях перехода.
Детерминированные модели всегда однозначно реагируют на входное воздействие.
Стохастические модели не всегда однозначно реагируют на входное воздействие, присутствует случайный характер выходного сигнала.

Описание слайда:

Распределенные модели характеризуются тем, что параметр принимает разные значения в разных точках объекта.
Модель с сосредоточенными параметрами характеризуется тем, что параметр, описывающий свойство объекта в любых его точках имеет одинаковое значение (может меняться во времени).
Структурная модель – модель копирует структуру объекта, а параметры объекта сосредоточены.
Функциональная модель описывает модель с точки зрения её поведения,
Объектно-ориентированная модель имеет описание каждого объекта отделенное от описания другого объекта.

Приведённая выше классификация является идеальной. Модели сложных систем обычно имеют комплексный вид, используют в своём составе сразу несколько представлений.
. В зависимости от используемого типа модели (алгебраические, дифференциальные, графы и т. д.) на разных этапах её исследования используются различные математические аппараты.

Описание слайда:

Аналитические и имитационные модели
Аналитическое представление подходит лишь для очень простых и сильно идеализированных задач и объектов, которые, как правило, имеют мало общего с реальной (сложной) действительностью, но обладают высокой общностью. Аналитические модели обычно применяют для описания фундаментальных свойств объектов (поэтому ими так широко пользуется теоретическая физика), так как фундамент прост по своей сути. Сложные объекты редко удаётся описать аналитически.

Имитационное моделирование позволяет разлагать большую модель на части (объекты, «кусочки»), которыми можно оперировать по отдельности, создавая другие, более простые или, наоборот, более сложные модели. Таким образом, имитационное моделирование тяготеет к объектно-ориентированному представлению, которое естественным образом описывает объекты, их состояние, поведение, а также взаимодействие между ними. Имитационную модель можно постепенно усложнять и усложнять; аналитический способ этого не допускает или допускает, но с большими ограничениями.

Источник

Понятие модели и моделирования

Сам по себе процесс моделирования в полной мере не формализован, большая роль в этом принадлежит опыту инженера. Но, тем не менее, рассматриваемый в теме процесс создания модели в виде шести этапов может стать основой для начинающих и с накоплением опыта может быть индивидуализирован.

1.1. Общее определение модели

Однако во многих случаях натурный эксперимент невозможен.

Например, наиболее полную оценку новому виду вооружения и способам его применения может дать война. Но не будет ли это слишком поздно?

Натурный эксперимент с новой конструкцией самолета может вызвать гибель экипажа.

Натурное исследование нового лекарства опасно для жизни человека.

Натурный эксперимент с элементами космических станций также может вызвать гибель людей.

Время подготовки натурного эксперимента и проведение мероприятий по обеспечению безопасности часто значительно превосходят время самого эксперимента. Многие испытания, близкие к граничным условиям, могут протекать настолько бурно, что возможны аварии и разрушения части или всего объекта.

Из сказанного следует, что натурный эксперимент необходим, но в то же время невозможен либо нецелесообразен.

Выход из этого противоречия есть и называется он ” моделирование “.

Моделирование, в-третьих, это перенос полученных на модели сведений на оригинал или, иначе, приписывание свойств модели оригиналу. Чтобы такой перенос был оправдан, между моделью и оригиналом должно быть сходство, подобие.

Остановимся на основных целях моделирования.

Часто модель создается для применения в качестве средства обучения: модели-тренажеры, стенды, учения, деловые игры и т. п.

Гениальный полководец А. В. Суворов перед атакой крепости Измаил тренировал солдат на модели измаильской крепостной стены, построенной специально в тылу.

Наш знаменитый механик-самоучка И. П. Кулибин (1735-1818) создал модель одноарочного деревянного моста через р. Неву, а также ряд металлических моделей мостов. Они были полностью технически обоснованы и получили высокую оценку российскими академиками Л. Эйлером и Д. Бернулли. К сожалению, ни один из этих мостов не был построен.

1.2. Классификация моделей и моделирования

Каждая модель создается для конкретной цели и, следовательно, уникальна. Однако наличие общих черт позволяет сгруппировать все их многообразие в отдельные классы, что облегчает их разработку и изучение. В теории рассматривается много признаков классификации, и их количество не установилось. Тем не менее, наиболее актуальны следующие признаки классификации:

1.2.1. Классификация моделей и моделирования по признаку “характер моделируемой стороны объекта”

В соответствии с этим признаком модели могут быть:

Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого объекта. В этом случае моделируемый объект рассматривается как “черный ящик”, имеющий входы и выходы. Физическая сущность объекта, природа протекающих в нем процессов, структура объекта остаются вне внимания исследователя, хотя бы потому, что неизвестны. При функциональном моделировании эксперимент состоит в наблюдении за выходом моделируемого объекта при искусственном или естественном изменении входных воздействий. По этим данным и строится модель поведения в виде некоторой математической функции.

1.2.2. Классификация моделей и моделирования по признаку “характер процессов, протекающих в объекте”

По этому признаку модели могут быть детерминированными или стохастическими, статическими или динамическими, дискретными или непрерывными или дискретно-непрерывными.

Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события.

Статические модели служат для описания состояния объекта в какой-либо момент времени.

Динамические модели отображают поведение объекта во времени.

Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными состояниями.

Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами.

Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя интересуют оба эти типа процессов.

Очевидно, конкретная модель может быть стохастической, статической, дискретной или какой-либо другой, в соответствии со связями, показанными на рис. 1.1.

Источник