цель работы модели

вебкам студия барнаул работа

Работа для девушек в Самаре Кратко Список. Самарская область Самара

Цель работы модели программа для работы с stl моделями

Цель работы модели

Если следовать установленным в моделях правилам, руководящим указаниям или требованиям, то можно достичь желаемой производительности процессов. Моделирование бизнес процессов устанавливает четкую связь между процессами и требованиями, которые они должны выполнять. Стадии моделирования бизнес процессов Моделирование бизнес процессов, как правило, включает в себя выполнение нескольких последовательных стадий.

Состав стадий, которые включает в себя моделирование бизнес процессов следующий: выявление процессов и построение исходной модели «как есть». Для того чтобы улучшить процесс, необходимо понимать, как он работает в данный момент. На этой стадии определяются границы процесса, выявляются его ключевые элементы, собираются данные о работе процесса. В результате создается исходная модель процесса «как есть». Эта модель не всегда адекватно отражает работу процесса, поэтому модель этой стадии можно назвать «первым драфтом» или исходной моделью «как есть».

На этой стадии выявляются противоречия и дублирование действий в процессе, определяются ограничения процесса, взаимосвязи процесса, устанавливается необходимость изменения процесса. В результате формируется окончательный вариант модели «как есть». После анализа существующей ситуации, необходимо определить желаемое состояние процесса. Это желаемое состояние представляется в модели «как должно быть».

Такая модель показывает, как процесс должен выглядеть в будущем, включая все необходимые улучшения. В ходе этой стадии моделирования бизнес процессов и разрабатываются такие модели. Эта стадия моделирования связана с внедрением разработанной модели в практику деятельности организации. Модель бизнес процесса проходит апробацию, и в нее вносятся необходимые изменения.

Моделирование бизнес-процессов не ограничивается только созданием модели «как должно быть». Каждый из процессов по ходу работы продолжает изменяться и совершенствоваться, поэтому модели процессов должны регулярно пересматриваться и улучшаться. Эта стадия моделирования связана с постоянным улучшением процессов и улучшением модели бизнес-процессов.

Виды моделирования бизнес процессов Моделирование бизнес процессов может иметь различную направленность. Для целей совершенствования процесса применяют следующие виды моделирования: Функциональное моделирование. Этот вид моделирования подразумевает описание процессов в виде взаимосвязанных, четко структурированных функций.

При этом строгая временная последовательность функций, в том виде, как она существует в реальных процессах, не обязательна. Объектное моделирование - подразумевает описание процессов, как набора взаимодействующих объектов — то есть производственных единиц. Объектом является какой-либо предмет, преобразуемый в ходе выполнения процессов. Имитационное моделирование — при таком виде моделирования бизнес-процессов подразумевается моделирование поведения процессов в различных внешних и внутренних условиях с анализом динамических характеристик процессов и с анализом распределения ресурсов.

Принципы моделирования бизнес процессов Моделирование бизнес процессов основывается на ряде принципов, которые дают возможность создать адекватные модели процессов. Главными принципами моделирования бизнес процессов являются следующие: Принцип декомпозиции — каждый процесс может быть представлен набором иерархически выстроенных элементов.

В соответствии с этим принципом процесс необходимо детализировать на составляющие элементы. Принцип сфокусированности — для разработки модели необходимо абстрагироваться от множества параметров процесса и сфокусироваться на ключевых аспектах.

Для каждой модели эти аспекты могут быть свои. Принцип документирования — элементы, входящие в процесс, должны быть формализованы и зафиксированы в модели. Для различных элементов процесса необходимо использовать различающиеся обозначения. Фиксация элементов в модели зависит от вида моделирования и выбранных методов.

Принцип непротиворечивости — все элементы, входящие в модель процесса должны иметь однозначное толкование и не противоречить друг другу. Принцип полноты и достаточности — прежде чем включать в модель тот или иной элемент, необходимо оценить его влияние на процесс.

Если элемент не существенный для выполнения процесса, то его включение в модель не целесообразно, так как он может только усложнить модель бизнес-процесса. Методы моделирования бизнес процессов На сегодняшний день существует достаточно большое количество методов моделирования бизнес процессов. Моделирование бизнес-процессов выполняют с помощью следующих методов: Flow Chart Diagram диаграмма потока работ — это графический метод представления процесса в котором операции, данные, оборудование процесса и пр.

Метод применяется для отображения логической последовательности действий процесса. Главным достоинством метода является его гибкость. Процесс может быть представлен множеством способов. Data Flow Diagram диаграмма потока данных. Диаграмма потока данных или DFD применяется для отображения передачи информации данных от одной операции процесса к другой.

DFD описывает взаимосвязь операций за счет информации и данных. Этот метод является основой структурного анализа процессов, так как позволяет разложить процесс на логические уровни. Каждый процесс может быть разбит на подпроцессы с более высоким уровнем детализации. Применение DFD позволяет отразить только поток информации, но не поток материалов.

Диаграмма потока данных показывает, как информация входит и выходит из процесса, какие действия изменяют информацию, где информация хранится в процессе и пр. Role Activity Diagram диаграмма ролей. Она применяется для моделирования процесса с точки зрения отдельных ролей, групп ролей и взаимодействия ролей в процессе. По способу отображения действительности различают три основных вида моделей — эвристические, натурные и математические.

Эвристические модели , как правило, представляют собой образы, рисуемые в воображении человека. Их описание ведётся словами естественного языка например, вербальная информационная модель и, обычно, неоднозначно и субъективно. Эти модели неформализуемы, то есть не описываются формально-логическими и математическими выражениями, хотя и рождаются на основе представления реальных процессов и явлений.

Эвристическое моделирование — основное средство вырваться за рамки обыденного и устоявшегося. Но способность к такому моделированию зависит, прежде всего, от богатства фантазии человека, его опыта и эрудиции. Эвристические модели используют на начальных этапах проектирования или других видов деятельности, когда сведения о разрабатываемой системе ещё скудны.

На последующих этапах проектирования эти модели заменяют на более конкретные и точные. Отличительной чертой этих моделей является их подобие реальным системам они материальны , а отличие состоит в размерах, числе и материале элементов и т. По принадлежности к предметной области модели подразделяют на следующие:. Физическое моделирование — основа наших знаний и средство проверки наших гипотез и результатов расчётов. Физическая модель позволяет охватить явление или процесс во всём их многообразии, наиболее адекватна и точна, но достаточно дорога, трудоёмка и менее универсальна.

В том или ином виде с физическими моделями работают на всех этапах проектирования;. Математические модели — формализуемые, то есть представляют собой совокупность взаимосвязанных математических и формально-логических выражений, как правило, отображающих реальные процессы и явления физические, психические, социальные и т.

По форме представления бывают:. Построение математических моделей возможно следующими способами более подробно — см. Математическая модель :. Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент то есть в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного параметра при постоянстве других , прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Математические модели — основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники.

Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования — с целью проверки получаемых данных и для уточнения самой модели. С другой стороны, любая формула — это разновидность модели и, следовательно, не является абсолютной истиной , а всего лишь этап на пути её познания.

Существует и другие виды «пограничных» моделей, например, экономико-математическая и т. Выбор типа модели зависит от объёма и характера исходной информации о рассматриваемом устройстве и возможностей инженера, исследователя. По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические образные — математические — натурные экспериментальные.

Количество параметров, характеризующих поведение не только реальной системы, но и её модели, очень велико. Для упрощения процесса изучения реальных систем выделяют четыре уровня их моделей, различающиеся количеством и степенью важности учитываемых свойств и параметров. Это — функциональная, принципиальная, структурная и параметрическая модели. Функциональная модель предназначена для изучения особенностей работы функционирования системы и её назначения во взаимосвязи с внутренними и внешними элементами.

Функция — самая существенная характеристика любой системы, отражает её предназначение, то, для чего она нужна. Подобные модели оперируют, прежде всего, с функциональными параметрами. Графическим представлением этих моделей служат блок-схемы. Они отображают порядок действий, направленных на достижение заданных целей т. Функциональной моделью является абстрактная модель. Модель принципа действия принципиальная модель , концептуальная модель характеризует самые существенные принципиальные связи и свойства реальной системы.

Это — основополагающие физические, биологические, химические, социальные и тому подобные явления, обеспечивающие функционирование системы, или любые другие принципиальные положения, на которых базируется планируемая деятельность или исследуемый процесс. Стремятся к тому, чтобы количество учитываемых свойств и характеризующих их параметров было небольшим оставляют наиболее важные , а обозримость модели — максимальной, так чтобы трудоёмкость работы с моделью не отвлекала внимание от сущности исследуемых явлений.

Как правило, описывающие подобные модели параметры — функциональные, а также физические характеристики процессов и явлений. Принципиальные исходные положения методы, способы, направления и так далее лежат в основе любой деятельности или работы. Работа с моделями принципа действия позволяет определить перспективные направления разработки например, механика или электротехника и требования к возможным материалам твердые или жидкие, металлические или неметаллические, магнитные или немагнитные и так далее.

Графическим представлением моделей принципа действия служат блок-схема , функциональная схема , принципиальная схема. Четкого определения структурной модели не существует. Так, под структурной моделью устройства могут подразумевать:. Под структурной моделью процесса обычно подразумевают характеризующую его последовательность и состав стадий и этапов работы, совокупность процедур и привлекаемых технических средств, взаимодействие участников процесса.

Возможно изображение структурной схемы в масштабе. Такую модель относят к структурно-параметрической. Её примером служит кинематическая схема механизма, на которой размеры упрощенно изображенных звеньев длины линий-стержней, радиусы колес-окружностей и т. Для повышения полноты восприятия на структурных схемах в символьном буквенном, условными знаками виде могут указывать параметры, характеризующие свойства отображаемых систем. Исследование таких схем позволяет установить соотношения функциональные, геометрические и т.

Под параметрической моделью понимается математическая модель, позволяющая установить количественную связь между функциональными и вспомогательными параметрами системы. Графической интерпретацией такой модели в технике служит чертеж устройства или его частей с указанием численных значений параметров. С целью подчеркнуть отличительную особенность модели их подразделяют на простые и сложные, однородные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и динамические, вероятностные и детерминированные и т.

Когда говорят, например, о техническом устройстве как простом или сложном, закрытом или открытом и т. Знание этих особенностей облегчает процесс моделирования, так как позволяет выбрать вид модели, наилучшим образом соответствующей заданным условиям.

Этот выбор основывается на выделении в системе существенных и отбрасывании второстепенных факторов и должен подтверждаться исследованиями или предшествующим опытом. Наиболее часто в процессе моделирования ориентируются на создание простой модели, что позволяет сэкономить время и средства на её разработку.

РАБОТА В СОЧИ ВАХТОВЫМ МЕТОДОМ ДЛЯ ДЕВУШЕК

СТРИЖКА ДЛЯ РАБОТЫ ДЕВУШКИ

Математическая модель :. Математические модели более универсальны и дешевы, позволяют поставить «чистый» эксперимент то есть в пределах точности модели исследовать влияние какого-то отдельного параметра при постоянстве других , прогнозировать развитие явления или процесса, отыскать способы управления ими. Математические модели — основа построения компьютерных моделей и применения вычислительной техники. Результаты математического моделирования нуждаются в обязательном сопоставлении с данными физического моделирования — с целью проверки получаемых данных и для уточнения самой модели.

С другой стороны, любая формула — это разновидность модели и, следовательно, не является абсолютной истиной , а всего лишь этап на пути её познания. Существует и другие виды «пограничных» моделей, например, экономико-математическая и т. Выбор типа модели зависит от объёма и характера исходной информации о рассматриваемом устройстве и возможностей инженера, исследователя.

По возрастанию степени соответствия реальности модели можно расположить в следующий ряд: эвристические образные — математические — натурные экспериментальные. Количество параметров, характеризующих поведение не только реальной системы, но и её модели, очень велико. Для упрощения процесса изучения реальных систем выделяют четыре уровня их моделей, различающиеся количеством и степенью важности учитываемых свойств и параметров.

Это — функциональная, принципиальная, структурная и параметрическая модели. Функциональная модель предназначена для изучения особенностей работы функционирования системы и её назначения во взаимосвязи с внутренними и внешними элементами.

Функция — самая существенная характеристика любой системы, отражает её предназначение, то, для чего она нужна. Подобные модели оперируют, прежде всего, с функциональными параметрами. Графическим представлением этих моделей служат блок-схемы. Они отображают порядок действий, направленных на достижение заданных целей т. Функциональной моделью является абстрактная модель. Модель принципа действия принципиальная модель , концептуальная модель характеризует самые существенные принципиальные связи и свойства реальной системы.

Это — основополагающие физические, биологические, химические, социальные и тому подобные явления, обеспечивающие функционирование системы, или любые другие принципиальные положения, на которых базируется планируемая деятельность или исследуемый процесс. Стремятся к тому, чтобы количество учитываемых свойств и характеризующих их параметров было небольшим оставляют наиболее важные , а обозримость модели — максимальной, так чтобы трудоёмкость работы с моделью не отвлекала внимание от сущности исследуемых явлений.

Как правило, описывающие подобные модели параметры — функциональные, а также физические характеристики процессов и явлений. Принципиальные исходные положения методы, способы, направления и так далее лежат в основе любой деятельности или работы. Работа с моделями принципа действия позволяет определить перспективные направления разработки например, механика или электротехника и требования к возможным материалам твердые или жидкие, металлические или неметаллические, магнитные или немагнитные и так далее.

Графическим представлением моделей принципа действия служат блок-схема , функциональная схема , принципиальная схема. Четкого определения структурной модели не существует. Так, под структурной моделью устройства могут подразумевать:. Под структурной моделью процесса обычно подразумевают характеризующую его последовательность и состав стадий и этапов работы, совокупность процедур и привлекаемых технических средств, взаимодействие участников процесса. Возможно изображение структурной схемы в масштабе.

Такую модель относят к структурно-параметрической. Её примером служит кинематическая схема механизма, на которой размеры упрощенно изображенных звеньев длины линий-стержней, радиусы колес-окружностей и т. Для повышения полноты восприятия на структурных схемах в символьном буквенном, условными знаками виде могут указывать параметры, характеризующие свойства отображаемых систем.

Исследование таких схем позволяет установить соотношения функциональные, геометрические и т. Под параметрической моделью понимается математическая модель, позволяющая установить количественную связь между функциональными и вспомогательными параметрами системы. Графической интерпретацией такой модели в технике служит чертеж устройства или его частей с указанием численных значений параметров. С целью подчеркнуть отличительную особенность модели их подразделяют на простые и сложные, однородные и неоднородные, открытые и закрытые, статические и динамические, вероятностные и детерминированные и т.

Когда говорят, например, о техническом устройстве как простом или сложном, закрытом или открытом и т. Знание этих особенностей облегчает процесс моделирования, так как позволяет выбрать вид модели, наилучшим образом соответствующей заданным условиям.

Этот выбор основывается на выделении в системе существенных и отбрасывании второстепенных факторов и должен подтверждаться исследованиями или предшествующим опытом. Наиболее часто в процессе моделирования ориентируются на создание простой модели, что позволяет сэкономить время и средства на её разработку. Однако повышение точности модели, как правило, связано с ростом её сложности, так как необходимо учитывать большое число факторов и связей. Разумное сочетание простоты и потребной точности и указывает на предпочтительный вид модели.

В психологии моделирование — это исследование психических феноменов и процессов при помощи реальных физических или идеальных моделей. Психологическое моделирование рассматривается как создание формальной модели психического или социально-психологического феномена , то есть формализованной абстракции данного феномена, воспроизводящей основные, ключевые, — по мнению данного исследователя , — моменты.

Целью такого моделирования может быть как экспериментальное изучение феномена на модели, так и использование модели при профессиональном образовании обучении, тренировке. В этом плане различают две разновидности моделей [5] :.

Согласно К. Платонову г. В современных представлениях модель специалиста включает включает следующие компоненты [12] [13] :. При разработки в таком виде модели специалиста считается [14] , что особое внимание следует уделять разработке качественных в отличие от количественных и эталонных требований к профессионалу.

Модель специалиста предстает как образ профессионала, каким он должен быть — выраженный вербально словесно и зафиксированный в определённой нормативной документации. Психологическая модель профессии, по С. Дружилову, включает три составляющие субмодели [5] :. Деятельность как объект моделирования специфична уже тем, что она может быть представлена и как структура, и как процесс [19].

Материал из Википедии — свободной энциклопедии. У этого термина существуют и другие значения, см. Полный расширенный вариант схемы, представленной на рис. После прочтения всего курса лекций рекомендуется вернуться к рис. Спираль, которая была рассмотрена на рис. Но обратите внимание на возможность возвращения с каждого этапа на более ранний или более ранние при обнаружении ошибки. Спираль имеет достаточно сложный вид, прошита дополнительными связями. Но у каждой технологии все-таки есть граница, за которой она менее эффективна.

Такая граница есть и здесь. Посмотрите снова на рис. Здесь от него требуется больше интуитивных решений. И ошибка на более ранних этапах больше сказывается на дальнейших решениях, возвращаться и переделывать приходится гораздо больше, чем на последних этапах.

Поэтому удачные решения на первых этапах вызывают пристальный интерес системотехников, наука моделирования проявляет к ним повышенное внимание. А также системы, обеспечивающие сквозное проектирование, доведённое до моделирования и конечной реализации автоматическое порождение кода по описанию проекта. Здесь можно упомянуть два направления. Проектировщику необходим инструмент для формального описания рассматриваемого им объекта. Есть инструменты, подсказывающие решения, есть просто пассивные наборы, библиотеки.

Одним из инструментов нахождения решений является технология АЛРИЗ ; следуя её алгоритму, отвечая на вопросы этой технологии, можно гарантированно придти к решению. В качестве примера посмотрим, как можно обнаружить, а потом описать закономерность. Допустим, что нам нужно решить «Задачу о разрезаниях», то есть надо предсказать, сколько потребуется разрезов в виде прямых линий, чтобы разделить фигуру рис.

Из рис. Можете ли вы сейчас сказать наперёд, сколько потребуется разрезов для образования, например, куска? По-моему, нет! Почему вы затрудняетесь? Как обнаружить закономерность? Пока закономерность не ясна. Поэтому рассмотрим разности между отдельными экспериментами, посмотрим, чем отличается результат одного эксперимента от другого. Поняв разницу, мы найдём способ перехода от одного результата к другому, то есть закон, связывающий K и P.

Теперь все просто. Функция f называется производящей функцией. Если она линейна, то первые разности равны между собой. Если она квадратичная, то вторые разности равны между собой. И так далее. Функция f есть частный случай формулы Ньютона:. Коэффициенты a , b , c , d , e для нашей квадратичной функции f находятся в первых ячейках строк экспериментальной таблицы 1. Теперь, когда закономерность определена, можно решить обратную задачу и ответить на поставленный вопрос: сколько надо выполнить разрезов, чтобы получить кусок?

Сразу угадать решение мы не смогли. Поставить эксперимент оказалось затруднительно. Пришлось построить модель, то есть найти закономерность между переменными. Модель получилась в виде уравнения. Добавив к уравнению вопрос и уравнение, отражающее известное условие, образовали задачу.

Поскольку задача оказалась типового вида канонического , то её удалось решить одним из известных методов. Поэтому задача оказалась решена. И ещё очень важно отметить, что модель отражает причинно-следственные связи. Между переменными построенной модели действительно есть крепкая связь. Изменение одной переменной влечёт за собой изменение другой. Мы ранее сказали, что «модель играет системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании, позволяет понять явление, структуру изучаемого объекта, установить связь причины и следствия между собой».

Это означает, что модель позволяет определить причины явлений, характер взаимодействия её составляющих. Модель связывает причины и следствия через законы, то есть переменные связываются между собой через уравнения или выражения. Сама математика не даёт возможности выводить из результатов экспериментов какие-либо законы или модели , как это может показаться после рассмотренного только что примера.

Математика это только способ изучения объекта, явления, и, причём, один из нескольких возможных способов мышления. Есть ещё, например, религиозный способ или способ, которым пользуются художники, эмоционально-интуитивный, с помощью этих способов тоже познают мир, природу, людей, себя. Итак, гипотезу о связи переменных А и В надо вносить самому исследователю, извне, сверх того. А как это делает человек? Посоветовать внести гипотезу легко, но как научить этому, объяснить это действо, а значит, опять-таки как его формализовать?

Подробно мы покажем это в будущем курсе «Моделирование систем искусственного интеллекта». А вот почему это надо делать извне, отдельно, дополнительно и сверх того, поясним сейчас. Посмотрите ещё раз на рис. Модель более высокого уровня преобразует эквивалентно модель более низкого уровня из одного вида в другой. Или генерирует модель более низкого уровня по эквивалентному опять же её описанию. А вот саму себя она преобразовать не может. Модель строит модель.

И эта пирамида моделей теорий бесконечна. А пока, чтобы «не подорваться на ерунде», вам надо быть настороже и проверять все здравым смыслом. Приведём пример, старую известную шутку из фольклора физиков. Огурцы вас погубят! Каждый съеденный огурец приближает вас к смерти. Удивительно, как думающие люди до сих пор не распознали смертоносности этого растительного продукта и даже прибегают к его названию для сравнения в положительном смысле «как огурчик!

И, несмотря ни на что, производство консервированных огурцов растёт. Ещё более убедительный результат, полученный известным коллективом учёных-медиков: морские свинки, которым принудительно скармливали по 20 фунтов огурцов в день в течение месяца, потеряли аппетит!

Ешьте суп из болотных орхидей. От него, насколько нам известно, ещё никто не умирал. Движемся дальше. Сложность задачи часто диктует тот способ представления модели, который будет использоваться при её описании. Покажем это на примере простейшей задачи. Задача 1. Пусть два объекта например, пешеход и велосипедист движутся друг другу навстречу рис. Необходимо узнать: когда и где встретятся эти объекты? Эта модель весьма далека от реальности. Что-либо изучить на ней представляется проблематичным, так как из неё можно найти только время T и место встречи S.

Идеализация заключается в том, что дорога считается идеально прямой, без уклонов и подъёмов, скорости объектов считаются постоянными, желания объектов не меняются, силы безграничны, отсутствуют помехи для движения, модель не зависит от величин D , V 1 , V 2 они могут быть сколь угодно большими или малыми. Реальность обычно не имеет ничего общего с такой постановкой задачи.

Но за счёт большой идеализации идеализации большого порядка получается очень простая модель, которая может быть разрешена в общем виде аналитически математическими способами. Так формулируются чаще всего алгоритмические модели, где протянута цепочка вычислений от исходных данных к выходу. После вычисления правой части выражения её значение присваивается переменной, стоящей в левой части.

Далее значение этой переменной применено в правой части следующего выражения. Схематически это выглядит так, как показано на рис. Устанавливая знак «? При этом задачи формулируются пользователем и не предусматриваются специально моделировщиком. То есть модель имеет вид объекта. Мы получили более качественную модель. Идеализация её велика, но за счёт неявной формы записи появилась возможность изменения задачи, изучения на ней целого ряда проблем. При имитационном способе решения обязательным является наличие некоего счётчика, который позволяет моделировать процесс по шагам или по деталям процесса.

Повторяя пошагово расчёт в цикле, на каждом этапе работы алгоритма будем имитировать течение процесса рис. Обратите внимание, что процесс берётся не в целом, а как бы в деталях, по шагам. Переменная t является координатой, а значит, отслеживается счётчиком с шагом h.

Поскольку мы рассматриваем множество актов движения по отдельности, можно по ходу менять все переменные модели, например, V. Остановка процесса имитации определяется суммой путей, пройденных велосипедистом и пешеходом навстречу друг другу, и сравнением её с расстоянием D. Решение может быть найдено геометрически.

Для этого в осях t , S схемой, показанной на рис. Точка, в которой пересекаются осциллограммы, является предполагаемой точкой встречи двух объектов. Главное отличие имитационных моделей от аналитических, которые мы рассмотрели выше, состоит в том, что имитационную модель можно постепенно усложнять, при этом результативность модели не падает. Усложним задачу 1, введя в неё дополнительное условие. Если шлагбаум открыт, то объект может переходить железную дорогу, в противном случае он не имеет права этого делать.

Промоделировать случайную работу шлагбаума можно с помощью генератора случайных чисел ГСЧ. Поскольку алгоритм использует случайные числа в качестве исходных данных, придётся сделать несколько экспериментов и найти средние значения выходных величин. Результат одного эксперимента случаен и ни о чем не говорит. Среднее значение более информативно. Скорость V объекта принимается из некоторых дополнительных моделей. Причём эти модели могут быть с обратными связями. Например, скорость может зависеть от обстановки, степени достижения цели, плана, целесообразности поведения, знания местности, желания двигаться психологический мотив.

Такая постановка ведёт к адаптивным системам и системам искусственного интеллекта. Например, если объект пешеход имеет возможность осмотреть местность с обзорной башни, то он может заранее просчитать свой путь и затем следовать ему. Без обзорной башни пешеход может зайти в безвыходный тупик или бесконечно долго перебирать варианты пути.

Для адаптивных систем вводится критерий для оценки перспективности выбора направления движения. Модель несёт системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании. На модели изучают неизвестные свойства предметов. Модель стремится как можно более ярко выразить структуру явления, его главные аспекты. Модель является концентрированным выражением сущности предмета или процесса, выделяя только его основные черты. Модели обладают повышенной наглядностью, выделяя главные аспекты сущности, и активно используются в процессах познания и обучения.

Человек, решая, как ему поступить в той или иной ситуации, всегда пытается представить себе последствия решения, для этого он проигрывает ситуацию, представляет её себе мысленно, строя модель в голове. Компьютер является усилителем для производства данной деятельности, инструментом информационной технологии. Компьютерные модели ускоряют процесс исследования, делают его более точным. Процесс моделирования состоит из трёх стадий: формализации переход от реального объекта к модели , моделирования исследование и преобразования модели , интерпретации перевод результатов моделирования в область реальности.

Модель есть зависимость F между входом X и выходом Y. Часто модель является законом. Модель верна в рамках допущенных при её построении гипотез. Поэтому модель ограничена некоторой областью и адекватна в ней. Набор моделей образует научную дисциплину механика, физика, горное дело и т. Модель может быть расширена путём учёта в ней дополнительных параметров. Тогда область её применения становится шире. 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. Модель может быть соединена с другими моделями. Математически это означает совместное решение моделей пересечение и наложение тождеств на связываемые переменные. При связывании модели образуют систему, которая имеет определённую структуру вложенную, параллельную, последовательную, смешанную, с обратными связями и т.

Если к построенной модели добавить вопрос, то с помощью неё можно решить задачу, получить ответ, который заранее не очевиден. Если ответ заранее очевиден, то модель не строят. Обычно одна и та же модель годится для решения множества задач.

Решая задачи, человек обычно строит модели в своей голове и оживляет интерпретирует их там же или на искусственном носителе в среде моделирования. В виде условий могут быть любые дополнительные выражения: равенства, присваивания начальных данных, неравенства, цели, функционалы и т.

Задача доопределяет свободные переменные модели, сужает область возможных решений. Задачи, решаемые на модели, делятся на прямые и обратные. Обычно такие задачи называют задачами анализа. Обычно их называют задачами синтеза. Часто к этому виду приводятся задачи управления объектами. Ещё одной специфической задачей является нахождение по заданным X и Y зависимости F или её коэффициентов.

Это задача построения или настройки модели. Поскольку модель является выражением конечного ряда и только важнейших для конкретного исследования аспектов сущности, то она не может быть абсолютно идентичной моделируемому объекту. Кроме этого, реальный объект бесконечен для познания. Поэтому нет смысла стремиться к бесконечной точности при построении модели.

Для выяснения необходимой степени адекватности обычно строят ряд моделей, начиная с грубых, простых моделей и двигаясь ко все более сложным и точным. Как только затраты на построение очередной модели начинают превышать планируемую отдачу от модели, то уточнение модели прекращают. Первоначальные шаги производятся в каком-либо существующем универсальном моделирующем пакете. После одобрения модели под неё пишется специализированный пакет.

Необходимость в этом возникает в случае, если функционирование модели в универсальной среде моделирования не удовлетворяет требованиям быстродействия или каким-то другим. В задачи данного курса входит изучение приёмов и способов, необходимых для формализации, изучения и интерпретации систем. Понятие моделирования. При проектировании важно не только представить себе будущий объект, но и испытать его виртуальный аналог до того, как дефекты проектирования проявятся в оригинале. Важно: моделирование теснейшим образом связано с проектированием.

Обычно сначала проектируют систему, потом её испытывают, потом снова корректируют проект и снова испытывают, и так до тех пор, пока проект не станет удовлетворять предъявляемым к нему требованиям. Процесс «проектирование-моделирование» цикличен. Построение модели дисциплинирует мышление. Важно: модель играет системообразующую и смыслообразующую роль в научном познании, позволяет понять явление, структуру изучаемого объекта. Не построив модель, вряд ли удастся понять логику действия системы. Это означает, что модель позволяет разложить систему на элементы, связи, механизмы, требует объяснить действие системы, определить причины явлений, характер взаимодействия составляющих.

Процесс моделирования базовый вариант Если требуется уточнение, эти этапы повторяются вновь и вновь: формализация проектирование , моделирование, интерпретация. Спиралевидный характер процесса проектирования и уточнения прикладных моделей Улучшая модель, следят, чтобы эффект от усложнения модели превышал связанные с этим затраты.

Так как технология есть способ достижения результата с известным заранее качеством и гарантированными затратами и сроками, то моделирование, как дисциплина: изучает способы решения задач, то есть является инженерной наукой; является универсальным инструментом, гарантирующим решение любых задач, независимо от предметной области. Какова разница между алгоритмом и моделью? Основные подсистемы при проектировании комплексных моделей Компьютерная графика помогает организовать удобный естественный интерфейс для управления моделью, для наблюдения за её реакциями.

Рассмотрим пример. Таблица 1. Графическая иллюстрация решения задачи с ограничениями Отметим, что создать модель бывает проще, чем сразу дать себе ответ на интересующий вопрос. Типовая схема взаимодействия АРМов в АСУ без решения задач прогнозирования Чтобы проиграть ситуацию на предприятии на будущее, узнать, к чему приведёт то или иное решение, следует в состав АРМов включать модели см.

Соотношение типов моделей по степени прогностичности Обратите внимание: уровень «Модель» «питается» информацией, структурированной по типу предыдущего уровня «Пра-модель», то есть она потребляет на входе данные , перерабатывает их и возвращает тоже данные , то есть модели более низкого уровня пра-модели. Модели могут быть: феноменологические и абстрактные; активные и пассивные; статические и динамические; дискретные и непрерывные; детерминированные и стохастические; функциональные и объектные.

Схема процесса моделирования уточнённый вариант На рис. Этапы процесса моделирования Спираль, которая была рассмотрена на рис. Попробуем решить эту задачу вручную. Задача о разрезании фигуры на заданное число кусков Из рис. Составим таблицу, связывающую известные нам числа кусков и разрезов. Вычислим вторые разности. Функция f есть частный случай формулы Ньютона: Коэффициенты a , b , c , d , e для нашей квадратичной функции f находятся в первых ячейках строк экспериментальной таблицы 1.

Подведём итоги обратите на это внимание! С огурцами связаны все телесные недуги и вообще все людские несчастья. Практически все люди, страдающие хроническими заболеваниями, ели огурцы. Вот так! Задача о встрече Аналитический способ представления задачи 1 Аналитический явный способ Эта модель весьма далека от реальности.

Имитационный способ представления задачи 1 При имитационном способе решения обязательным является наличие некоего счётчика, который позволяет моделировать процесс по шагам или по деталям процесса. Имитационный алгоритмический способ Повторяя пошагово расчёт в цикле, на каждом этапе работы алгоритма будем имитировать течение процесса рис.

Блок-схема решения задачи о встрече имитационный алгоритмический способ На формально-математическом языке алгоритм выглядит так, как показано ниже. Имитационный геометрический способ Решение может быть найдено геометрически. Схема решения задачи о встрече имитационный геометрический способ На рис. Вид решения задачи о встрече имитационный геометрический способ Имитационная статистическая постановка задачи Главное отличие имитационных моделей от аналитических, которые мы рассмотрели выше, состоит в том, что имитационную модель можно постепенно усложнять, при этом результативность модели не падает.

Скажу, работа девушки хостес прощения

СМО имеет 5 обслуживающих каналов. Время поступления заявок составляет 5 минут. Два мастера обслуживают 10 устройств, требующих постоянной регулировки. Среднее время, необходимое для регулировки 1-го устройства одним мастером составляет 2 часа, а интенсивность потока заявок на обслуживание устройств 0,2. Определить среднюю длину очереди и вероятность отказа. В автопарке работает 8 грузовых машин и 1 площадка для их ремонта. Интенсивность ремонта составляет 0,2 , а интенсивность потока заявок на ремонт машин равна 0, Определить вероятность простоя площадки и вероятность отказа.

Три крана загружают 6 машин. Интенсивность погрузки машины краном составляет 20 погрузок в час, а время поступления машин на погрузку равна 0,05 часа. Два мастера обслуживают 8 устройств, требующих постоянной регулировки. Среднее время, необходимое для регулировки 1-го устройства одним мастером составляет 1 час, а среднее время поступления заявок составляет 4 часа. Определить среднее время пребывания заявки в очереди и вероятность отказа. В автопарке работает 10 грузовых машин и 3 площадки для их ремонта.

Среднее время ремонта равно 3 часа, а интервал поступления заявок на ремонт машин равно 9 часов. Два крана загружают 9 машин. Интенсивность погрузки машины краном составляет 8 погрузок в час, а время поступления машин на погрузку равна 0,5 часа. Определить среднее число машин в очереди и вероятность отказа. Три мастера обслуживают 8 устройств.

Среднее время обслуживания равно 2 часа, а интервал поступления заявок на ремонт машин равно 5 часов. Определить вероятности всех состояний системы. Два крана загружают 8 машин. Интенсивность погрузки машины краном составляет 6 погрузок в час, а время поступления машин на погрузку равна 0,5 часа.

На станции работает 3 кассы по продаже жетонов. Среднее время обслуживания составляет 1 минуту, а интенсивность потока заявок на обслуживание равна 4 чел в минуту. Определить среднюю длину очереди и время пребывания в очереди и вероятности всех состояний системы. Поток заявок, поступающих на обслуживание, имеет интенсивность 0,2. Время обслуживания составляет в среднем 10 минут. Вычислить вероятности и состояний системы и среднее время пребывания заявки в очереди.

Другие похожие документы.. Системы массового обслуживания Цель работы: Приобретение навыков построения математической модели и определения характеристик системы массового обслуживания. Условие задачи: В мастерской работает 4 мастера. Теоретический материал 2. Вычислить значения P0 и Pk, используя программу Matlab. Написать программу и привести программный код для вычисления требуемых данных: Описать подпрограмму-функцию для вычисления степени; Описать подпрограмму-функцию для вычисления факториала; Вычислить P0; Вычислить Pk; Вычислить Lq.

Выводы: Полученное решение полностью совпадает с теоретическим расчетом. Отчет по лабораторной работе должен включать: цель работы; построение математической модели задачи выбранного варианта; теоретическое решение задачи с помощью программы Matlab ; программный код решения задачи на языке Паскаль и результаты; выводы по работе.

Скачать документ. Цель работы 4 Документ Цель работы Цель работы : - изучение процессов в идеальных На Парламентской модели года на обсуждение выносятся следующие вопросы:. Реформа системы НДФЛ 2. Правовое регулирование коммерческого освоения космоса 3. Правовое регулирование каршеринга 4. Правовое регулирование эксплуатации беспилотных автомобилей 5. Основные проблемы регулирования криптовалют. Профилактика домашнего насилия 7.

Государственное регулирование выбросов и поглощения парниковых газов 8. Монополия на судебное представительство 9. Борьба с фальсификацией истории и защита исторической памяти Борьба с преступностью в условиях пандемии коронавируса. Даты и время проведения Парламентской модели:. Место проведения:. Москва, пр-кт Вернадского, д.