Megjegyzés: Az informatikai menedzsment folyamatszemléletének alapjai körvonalazódnak, amely M. Porter értéklánc koncepcióján alapul. A feladat a hatékony informatikai menedzsment megszervezése a legjobb gyakorlatok alapján. Szóba kerül a szabványok szerepe az informatika területén.

Az értéklánc célja, hogy különbséget tegyen a szervezet üzleti folyamatainak fő és segédcsoportja között. A folyamatok fő csoportjai hozzáadott értéket adnak a vállalkozás által előállított termékhez vagy szolgáltatáshoz, a kiegészítők nem. ábrából látható.

Az 1.1. pontban az „IT Management” folyamatcsoport a kisegítőnek minősül, az olyan folyamatcsoportokkal együtt, mint az „Emberi erőforrás menedzsment” vagy a „Pénzügyi menedzsment” (az ábrán természetesen nem látható minden segédcsoport). Természetesen vannak olyan tevékenységtípusok is, ahol az informatikai menedzsment az üzletmenet elengedhetetlen része, és ésszerűen besorolható a fő folyamatcsoportok közé. Ilyenek például azok a vállalkozások, ahol az internetes szolgáltatások fontos szerepet játszanak: lakossági bankok, webáruházak ill kereskedési platformok az interneten. Alapvetően fontos információs technológia a távközlési szolgáltatóknak, vagy mondjuk a globális navigációs szolgáltatóknak, nem is beszélve az IT szektorban működő cégekről. Az ilyen vállalatoknál egyes informatikai menedzsment folyamatok (például az ügyfelek hozzáférésének biztosítása a vállalat információs erőforrásaihoz) a vállalat fő termelési folyamatának részévé válnak, a kiegészítő folyamatok pedig az IT menedzsment folyamatok azon csoportjai, amelyeket pl. belső automatizálási projektek végrehajtása vagy a vállalati felhasználókkal való interakció során információs rendszerek

a technikai támogató csoporttal. Azokon az eseteken túlmenően, amikor egy cégnél az egyetlen informatikai szervezet felel az IT menedzsmentért, előfordulhatnak olyan helyzetek is, amikor az IT menedzsment decentralizált . Ez jellemzően nagy, földrajzilag elosztott cégeknél fordul elő, bár vannak olyan helyzetek is, amikor több informatikai szervezet működik együtt egy cégben. Az informatikai menedzsmentnek az az előnye, hogy lehetővé teszi, hogy figyelmen kívül hagyjuk az IT menedzsment tevékenységeinek struktúráiban és szervezeti formáiban fennálló különbségeket, a fő dologra - ezeknek a tevékenységeknek az eredményeire és hatékonyságára összpontosítva. Gyakorlatilag ez azt jelenti, hogy a „végponttól végpontig” átnyúló IT-irányítási folyamatokat meg kell határozni és meg kell szervezni, több IT-irányítási üzleti egység bevonásával. A tapasztalatok szerint ez egy nehéz feladat, amelyet nem mindig lehet megoldani. A szervezeti határok gyakran bizonyulnak valódi gátnak a folyamatokban történő információáramlás előtt. Ennek a nehézségnek a leküzdésére bevezetik a folyamattulajdonos fogalmát. Folyamat tulajdonosa

teljes felelősséget vállal a folyamat eredményességéért, hatékonyságáért és fejlesztéséért. Az informatikai menedzsment folyamatok tulajdonosainak szerepének és helyének meghatározása a vállalat szervezeti felépítésében a folyamatok megvalósítása során megoldandó nehéz irányítási feladatok közé tartozik.

ábrán látható általános értéklánc használata esetén.

1.1, láncot építünk egy informatikai szervezet számára, az ábrán látható képet kapjuk. 1.2. Itt a fehér színnel jelölt támogató folyamatcsoportok az informatikai szervezetre és a megfelelő üzleti folyamatok egészére vonatkoznak, a többi támogató folyamatcsoport pedig az IT-menedzsmentre jellemző. Ők, a folyamatok fő csoportjaival együtt, érdekelnek bennünket.ábra folyamatainak fő csoportjai. 1.2 bemutatni egy informatikai szervezet tevékenységének korszerű, az elmúlt években javasolt szemléletét. Ez abból áll, hogy ez a tevékenység üzleti szolgáltatások nyújtásának minősül. Még nem fogom tisztázni, hogy mit kell érteni szolgáltatás alatt. A megértés intuitív szintjén az IT-szervezet számára nyújtott szolgáltatás információforrás biztosítása egy üzleti probléma megoldásához. Információforrás lehet pl.

szoftver rendszer

A folyamatok fő csoportjai a szolgáltatások tervezéséhez, létrehozásához, megvalósításához, karbantartásához és fejlesztéséhez kapcsolódnak. Az ezekből a csoportokból származó folyamatok szoros interakciót foglalnak magukban a vállalat alaptevékenységében dolgozó ügyfelekkel és felhasználókkal.

A segédfolyamat-csoportok az információs források létrehozásához, támogatásához és fejlesztéséhez kapcsolódnak (nem minden ilyen csoport látható az 1.2. ábrán). Ilyenek például az IT-infrastruktúra-kezelési folyamatok csoportjai, az alkalmazások létrehozására és karbantartására szolgáló folyamatok (ezeket általában felügyeleti folyamatoknak nevezik életciklus információs rendszerek), szakképzési folyamatok, valamint olyan folyamatcsoportok, amelyek az alvállalkozókhoz, beszállítókhoz és megbízókhoz tartozó, ideiglenesen bevont információforrások felhasználását irányítják.

Érdemes kiemelni a stratégiai tervezési folyamatok azon csoportját, amely meghatározza a szolgáltatások és a kapcsolódó információforrások hosszú távú fejlesztési politikáját. Ennek a politikának kapcsolódnia kell a vállalati üzleti stratégiához és üzleti célokhoz. A vonatkozó folyamatok megvalósítása eredményeként az informatikai szervezet szolgáltatásainak fejlesztésére vonatkozó, az üzletfejlesztési terveknek megfelelő tervek és az ebből fakadó információs erőforrás-fejlesztési tervek alakulnak ki.

A továbbiakban ebben a könyvben szó lesz az informatikai szervezet hatékonyságának javítását célzó tevékenységekről, vagyis a fő és a kiegészítő informatikai menedzsment folyamatok hatékonyságának és hatékonyságának növeléséről. Ez a tevékenység pedig egy adott információforrás - egy informatikai szervezet tudásának és folyamatainak - kezelését szolgáló folyamatok csoportjának tekinthető. ábrán.

1.2 az "IT-menedzsment folyamatok és a szervezeti fejlesztés javítása".

Hogyan javíthatja az alapvető és támogató informatikai menedzsment folyamatok hatékonyságát és eredményességét?

A fejlesztés egyik széles körben elterjedt módszere a „legjobb vezetési gyakorlatok” bevezetése a vállalkozás vezetési gyakorlatába. Az IT-menedzsment folyamatszemlélete szempontjából a releváns világtapasztalatok általánosítása eredményeként létrejött referenciafolyamat-modellek tekintendők a legjobb gyakorlatoknak. A referenciamodellek elsősorban a Nemzetközi Szabványügyi Szervezet (ISO 3.) által kidolgozott nemzetközi szabványok formájában léteznek Nemzetközi Szabványügyi Szervezet; az ISO név eredetét lásd: http://ru.wikipedia.org/wiki/ISO) és más tekintélyes nemzetközi és nemzeti szervezetek. Fontos megérteni, hogy a hivatkozás folyamatmodell nem ideális, az élet minden esetére alkalmazható példakép, hanem csak átlagos tapasztalatot képvisel, amelyet a szakmai közösség elismer, és ezért hasznos lehet egy-egy szervezet informatikai menedzsmentjének hatékonyságának javítása érdekében.

Az informatikai menedzsment folyamatok javítására használható referenciamodelleket a 3-5. előadások tárgyalják („Folyamatszabványok. GOST R ISO/IEC 12” Folyamatszabványok. GOST R ISO/IEC 12207”, „GOST R ISO/IEC 12207 megvalósítása "GOST R ISO/IEC 12207 megvalósítása", "Folyamattervezés. IEEE 1074 szabvány" Építés folyamatokat. IEEE 1074 szabvány", "Életciklus-folyamatmodell fejlesztése GOST R ISO/IEC 15288" Életciklus-folyamatmodell kidolgozása. GOST R ISO/IEC 15288").

A referenciafolyamat-modellek különösen olyan folyamatcsoportokhoz léteznek, mint az információs rendszerek életciklus-menedzsmentje, az alapvető folyamatok szinte minden csoportja, valamint a beszállítói és alvállalkozói menedzsment. Ugyanakkor nincsenek jól kidolgozott referenciamodellek a stratégiai irányítási folyamatok csoportjaira vagy az alvállalkozók kiválasztására (pontosabban nem tudok ezek létezéséről).

A folyamatok referenciamodelljeinek és kapcsolataik (néha meglehetősen összetett és nem nyilvánvaló) megértéséhez hasznos tanulmányozni az úgynevezett Tudástestet, vagy módszertani kézikönyveket, amelyekben a feladatok, fogalmak, objektumok és folyamatok leírásai találhatók. adott területen összegyűjtjük és strukturált formában bemutatjuk a tevékenységeket. Különösen a SWEBOK (Software Engineering Body of Knowledge) módszertani kézikönyve kapcsolódik a legközvetlenebbül az IT-menedzsmenthez.

Végül egy meglehetősen kiterjedt angol nyelvű módszertani kézikönyv található. keretrendszer, amelyek gyakorlati tapasztalatokat halmoznak fel a menedzsment problémák megoldásában (például COBIT, Val IT, Risk IT). Használhatók olyan folyamatok megvalósításában, mint a stratégiai menedzsment, a befektetés-menedzsment és az informatikai kockázatkezelés.

Az informatikai menedzsment folyamatok fejlesztésének összetettebb módszereit a 7-9. előadások tanulmányozzák („Maturity of Design Organisations. CMM methodology” Maturity of Design Organisations. CMM methodology”, „CMM gyakorlati felhasználása. SPICE projekt” Gyakorlati használat CMM. SPICE projekt, "CMMI Conceptual Model" Fogalmi modell CMMI").

A vállalat üzleti folyamataival interakcióba lépő informatikai szervezet alapfolyamatainak fejlesztésének problémáját a 10-13. előadások ("IT-szolgáltatásmenedzsment folyamatok és az ITIL-könyvtár" IT-szolgáltatásmenedzsment-folyamatok és az ITIL-könyvtár) különböző szempontok szerint tárgyalják. , "ITIL-könyvtár szolgáltatásnyújtási stratégia" ITIL-könyvtár. Szolgáltatásnyújtási stratégia", "ITIL-könyvtár. Szolgáltatástervezés" ITIL-szolgáltatástervezés", "ITIL-könyvtár, szolgáltatásnyújtás és folyamatos fejlesztés" ITIL-könyvtár. szolgáltatások").

Eddig csak egy vállalaton belüli informatikai szervezet folyamatairól beszéltünk. Valójában egy IT-szervezet jellemzően számos külső féllel lép kapcsolatba. Az IT-szervezet és a külső piaci entitások közötti kapcsolatra egy példa látható az ábrán.

Az értéknövelt hálózat jól mutatja az ügyfélkapcsolat-kezelési folyamatok fontosságát egy IT-szervezet számára. Emiatt sok folyamat-referenciamodell tartalmaz beszállítói és alvállalkozói menedzsment folyamatokat. Érdemes megjegyezni, hogy az IT-szervezetek által alkalmazott IT-menedzsment folyamatok fejlesztésére szolgáló megközelítéseket az IT-piac független szereplői is alkalmazhatják és alkalmazzák folyamataik hatékonyságának javítására. Ugyanakkor a fejlesztő vagy beszállító cég számára a legfontosabbak közé tartoznak az informatikai szervezet számára kisegítő IS életciklus-menedzsment folyamatok. szoftver. Az informatikai szervezet szolgáltatásnyújtási folyamatai ugyanolyan jellegűek, mint a külső szolgáltatók által használt szolgáltatásnyújtási folyamatok. Az informatikai szervezetet kiegészítő informatikai stratégiai tervezési folyamatok csoportjai az IT menedzsment területén professzionális szolgáltatásokat nyújtó tanácsadó cégek központi elemei. Még ugyanazon a cégen belül is felmerülhetnek finom kérdések a folyamatok kettős szerepével kapcsolatban. Példa lehet egy olyan helyzet, amikor egy folyamat különböző példányai 6 A folyamatpéldány egy folyamat megvalósítása egy adott környezetben, például egy bizonyos projektben vagy egy adott probléma megoldásában.

különböző célokra és különböző összefüggésekben használják. Például egy vállalat külső és belső projektjei kezelésekor egyetlen projektmenedzsment folyamat különböző példányai hozhatók létre. A további bemutatás szempontjából a folyamat szerepében mutatkozó különbségek nem jelentősek, ezért a továbbiakban a könyvben a folyamatok nincsenek felosztva fő- és kiegészítő folyamatokra, hanem egyszerűen informatikai menedzsment folyamatoknak nevezzük. A záró előadásban („Informatikai menedzsment folyamatok kiszervezése” IT-menedzsment folyamatok kiszervezése) tárgyalunk egy példát a folyamatszemlélet alkalmazására az IT-szervezet és a megbízók közötti interakció leírásakor. Azonnal le kell szögezni, hogy az outsourcing általában és az IT outsourcing különösen egy nagyon összetett és sokrétű fogalom, amelyet a modern menedzsmentelmélet még nem teljesen értett. Csinosan nézek ki speciális eset IT outsourcing annak bemutatására, hogy milyen gyakorlati előnyökkel járhat folyamat megközelítés

outsourcing interakció megszervezésekor. Mint fentebb említettük, az informatikai menedzsment folyamatok referenciamodelljeinek egyik elismert forrása a terület szabványai. Annak ellenére, hogy összmennyiségük meglehetősen nagy, véleményem szerint több alapvető szabványt is meg kell ismerniük az informatikai vezetőknek. Ezekről lesz szó a továbbiakban. Bízom benne, hogy ha ezekkel a mércével kezdi, az olvasó annyit tud majd mélyebben elmélyedni a témában, amennyire szüksége van.

Nem tűztem ki célul a szabványok (valamint az alább tárgyalt egyéb módszerek) teljes körű bemutatását, így az ott bemutatott ötletek és módszerek egy része itt elkerülhetetlenül hiányzik (és maga a szabványválasztás is óhatatlanul szubjektív). Fontosabb volt annak bemutatása, hogy mély, bár nem mindig nyilvánvaló összefüggések vannak a különböző időpontokban és céllal kidolgozott különböző referenciamodellek, folyamatok és technikák között. Megmutatják, hogyan alakulnak ki a jövő elméletének alapjai az egyes IT-menedzsment tapasztalatok megértésére és formalizálására irányuló egyéni kísérletekből.

Rövid összefoglaló

Az előadás javasolja a használatát IT outsourcing annak bemutatására, hogy milyen gyakorlati előnyökkel járhat informatikai szervezetek és informatikai cégek tevékenységének elemzéséhez. Bemutatjuk az informatikai szervezet értékláncát és hálózatát. A feladat az informatikai menedzsment folyamatok fejlesztése volt. Megfontolásra került a folyamatok referenciamodelljeit képviselő folyamatszabványok szerepe.

Kérdések

1. Mi az az értéklánc? Hogyan néz ki egy tipikus értéklánc egy IT-szervezet számára?
2. Mi a különbség a fő- és a segédfolyamatok között? Lehet-e egy folyamat fő és kisegítő is?
3. Mi az a hozzáadott érték hálózat?
4. Mi a szerepe az informatikai szabványoknak az IT irányításban?

Az adaptív rendszerek elmélete az alkalmazott problémák széles osztályának megoldásának szükségessége kapcsán merült fel, amelyekre a hagyományos, az objektum megfelelő matematikai modelljének ismeretét igénylő módszerek elfogadhatatlanok. Minél jobbak a hagyományos (nem adaptív) kezelési módszerek, annál több a priori információ magáról az objektumról és működésének feltételeiről. A gyakorlatban meglehetősen nehéz pontosat adni matematikai leírás vezérlő objektum. Például a repülőgépek dinamikus jellemzői erősen függnek a repülési módtól, a technológiai változatoktól és a légköri viszonyoktól. Ilyen körülmények között a hagyományos módszerek gyakran nem alkalmazhatók, vagy nem biztosítják az automatikus vezérlőrendszer megkívánt minőségét.

E tekintetben már az automatikus vezérlés elméletének fejlesztésének kezdeti szakaszában nagyon hatékonynak tűnt a vezérlőrendszerek felépítésének egy nagyon hatékony módja, amely nem igényel teljes előzetes tájékoztatást az objektumról és működési feltételeiről.

Az adaptív rendszerekben a működési feltételekhez való alkalmazkodás hatását az objektum működése közbeni viselkedésére vonatkozó információk felhalmozódása és feldolgozása biztosítja, ami lehetővé teszi a bizonytalanság ellenőrzési minőségre gyakorolt ​​hatásának jelentős csökkentését, kompenzálva a vezérlés hiányát. priori információk a rendszer tervezési szakaszában.

Egy olyan vezérlőrendszert hívunk meg, amely automatikusan meghatározza a szükséges szabályozási törvényt egy objektum viselkedésének elemzésével az aktuális vezérlés során alkalmazkodó .

Az adaptív rendszerek két nagy csoportra oszthatók: önszerveződő és önszabályozó.

B-vel önszerveződő rendszerek a működés során kialakul egy vezérlési algoritmus (annak felépítése és paraméterei), amely lehetővé teszi a rendszer optimalizálását a kitűzött szabályozási cél (CO) szempontjából. Ez a fajta probléma például a vezérlőobjektum szerkezetének és paramétereinek működési módtól függő változása esetén merül fel, amikor az a priori információ nem elegendő az aktuális üzemmód meghatározásához. Tekintettel a lehetséges objektumstruktúrák széles osztályára, nehéz egyetlen olyan vezérlőalgoritmus-struktúra választását remélni, amely képes biztosítani, hogy a zárt rendszer minden üzemmódban elérje a vezérlési célt. Tehát szabad szabályozó szerkezetű szintézisről beszélünk. A problémafelvetés nyilvánvaló összetettsége nem engedi meg, hogy egyszerű megoldási algoritmusokban reménykedjünk, és ebből következően a rendszerek széles körű gyakorlati bevezetésében.

A feladat nagymértékben leegyszerűsödik, ha a vezérlőobjektum szerkezete ismert és megváltoztathatatlan, a viselkedés pedig számos megváltoztathatatlan paramétertől függ. A probléma megoldása az önhangoló rendszerek (SNS) osztályában történik, amelyben adott (előre kiválasztott) a vezérlő szerkezete, és csak az együtthatói beállítására szolgáló algoritmust kell meghatározni (adaptációs algoritmus).

Önbeálló rendszer Az automatikus vezérlés olyan rendszer, amely a változó külső feltételeknek megfelelően önállóan változtatja dinamikus jellemzőit a rendszer optimális teljesítményének elérése érdekében. Önbeálló repülésirányító rendszerek esetén a rendszer ilyen optimális teljesítménye optimális válasz a külső zavarokra.

A CNN-ek két alosztályra oszlanak: keresés és nem keresés. A keresési CNN-ekben a minimális (vagy maximális) minőségi mérőszám (az üzem teljesítménye, üzemanyag-fogyasztás stb.) keresése speciálisan szervezett keresési jelek segítségével történik. A legegyszerűbb keresőmotorok Az extrém rendszerek többsége, amelyekben az a priori információ hiányát az objektum mesterségesen bevezetett keresési (próba, teszt) hatásokra adott reakciója formájában nyert aktuális információkkal kompenzálják.

A nem kereső CNN-ekben létezik egy explicit vagy implicit modell a kívánt dinamikus jellemzőkkel. Az adaptációs algoritmus feladata, hogy a vezérlő együtthatóit úgy állítsa be, hogy a vezérlőobjektum és a modell közötti eltérés nullára csökkenjen. Az ilyen vezérlést közvetlen adaptív vezérlésnek nevezik, és a rendszereket - adaptív rendszerek referencia modellel .

Indirekt adaptív vezérlés esetén először az objektumot azonosítják, majd meghatározzák a megfelelő vezérlő együtthatókat. Az ilyen szabályozókat önbeállítónak nevezik.

Közvetlen adaptív vezérléssel az adaptációs hurkok zárt ciklusban működnek, ami lehetővé teszi az objektum és a vezérlő paramétereinek működés közbeni változásainak ellensúlyozását. Azonban minden önhangoló hurok legalább eggyel növeli a rendszer sorrendjét, ugyanakkor jelentősen befolyásolja a zárt rendszer általános dinamikáját.

Közvetett adaptív vezérlés esetén az önhangoló hurkok nyitott hurokban működnek, így nem befolyásolják a rendszer dinamikáját. Azonban minden azonosítási hiba, eltérés a berendezés és a szabályozó paramétereiben jelentősen befolyásolja a szabályozás pontosságát. A nem keresési önbeállító rendszerekben a referenciamodell megvalósítható valós dinamikus kapcsolat formájában (explicit modell), vagy valamilyen referenciaegyenlet formájában jeleníthető meg, amely a szabályozott változókat és származékaikat összeköti (implicit modell). Az implicit modellben a referenciaegyenlet együtthatói az adaptációs algoritmus paraméterei.

Az 1. ábrán a hajtóműhajtásoknál gyakran használt adaptív szabályozási opciók egyike látható, ahol a vezérlő paramétereit a vezérlő számítógép állítja be a referencia modell.

Referencia modell mutatja a rendszer ideális kívánt válaszát a g(t) parancsjelre. Referenciamodellként az automatikus vezérlőrendszerek tipikus kapcsolatait (például időszakos kapcsolat) használják. A PID (Proportional Integral Derivative) vezérlő paraméterei úgy vannak beállítva, hogy minimálisra csökkentsék a modell kimenete és a tényleges rendszer közötti eltérést.

A hangolóhurok feladata, hogy ezt az eltérést egy bizonyos idő alatt nullára csökkentse, miközben garantálja a tranziens folyamat stabilitását. Ez a probléma korántsem triviális – kimutatható, hogy „hiba – vezérlő együtthatók” lineáris relációkkal nem oldható meg. Például a következő algoritmus a paraméterek beállítására javasolt a szakirodalomban:

ahol k a PID szabályozó beállítható együtthatói; Az A egy állandó együttható, amely az alkalmazkodás sebességét határozza meg.

Rizs. 1. Adaptív rendszer blokkvázlata referencia modellel

A gradiens függvény határozza meg a c(t) hiba érzékenységét a szabályozó együtthatók változására. A lényegében nemlineáris zárt hurkú rendszer abszolút stabilitását az A paraméter kiválasztásával biztosítjuk a beállító programban. Így a séma szerinti adaptív vezérlés megvalósításához a vezérlő számítógépnek valós időben meg kell oldania a következő problémákat:

• mesterjelet generál a vezérelt rendszer számára;
• kiszámítja az ideális választ a referenciamodell segítségével;
• kiszámítja a vezérlő együtthatóit a beállítási programnak megfelelően, meghatározza az aktuális hibát és vezérlőjelet ad ki a mechatronikai modul bemenetére.

A vizsgált, referencia modellel ellátott blokkdiagramon kívül más módszerek is ismertek automatikus beállítások a szabályozók paraméterei és felépítése.

Modell osztályozás

A modellek osztályozásának problémája, mint minden meglehetősen összetett jelenség és folyamat, összetett és sokrétű. Ennek objektív oka, hogy a kutatót a rendszernek csak egy tulajdonsága (vagy több tulajdonsága) érdekli (objektum, folyamat, jelenség), amelynek megjelenítésére a modell készült. Ezért az osztályozás sok különböző osztályozási jellemzőn alapulhat: leírás módja, funkcionális cél, részletezettség, szerkezeti tulajdonságok, terjedelem stb.

Nézzünk meg néhány leggyakrabban használt modellosztályt (típust) (1.4.1. táblázat).

1.4.1. táblázat

Osztályozási jel	A modellek típusai
A modell lényege	- anyagi (fizikai) - ideális (képzeletbeli) - információs (elméleti, absztrakt)
A modellező objektum jellemzői	- modell megjelenés- szerkezeti modell - viselkedési modell
A formalizáltság foka	- informális - részben formalizált - formalizált
A modell célja	- kutatás: . leírók. kognitív. fogalmi. formális - oktatási - munkavégzés: . optimalizálás. vezetői
Szerep a modellező objektum kezelésében	- rögzítés - referencia - prognosztikai - szimuláció - optimalizálás
Időtényező	- statikus - dinamikus

Anyag(fizikai, valós) modellek – az anyagi világ segítségével felépített modellek, amelyek tükrözik annak tárgyait és folyamatait.

Ideál(képzeletbeli) modellek – a tudatunk alapján gondolkodás útján felépített modellek.

Információ(absztrakt, elméleti) modellek – az információk kódolására szolgáló nyelvek (jelrendszerek) egyikére épített modellek.

Anyagmodellek valódi, anyagi struktúrák, amelyek bizonyos tekintetben az eredeti helyettesítésére szolgálnak. Ennek a modellosztálynak a felépítésének fő követelménye a hasonlóság (hasonlóság, analógia) követelménye a modell és az eredeti között. Többféle hasonlóság létezik - geometriai, fizikai, analógiás stb.

Geometriai hasonlóság alapkövetelménye a geometriai modellek készítésének, amelyek a prototípusához geometriailag hasonló tárgyat ábrázolnak, és demonstrációs célokat szolgálnak. Két geometriai alakzat hasonló, ha az összes megfelelő hosszúság és szög aránya azonos. Ha ismerjük a hasonlósági együtthatót – a léptéket, akkor az egyik ábra méreteit egyszerűen megszorozzuk a skála értékével, egy másik ábra méreteit határozzuk meg. Általános esetben egy ilyen modell bemutatja a működési elvet, az alkatrészek egymáshoz viszonyított elrendezését, az össze- és szétszerelés folyamatát, az objektum elrendezését, és az abszolút értékektől invariáns (független) tulajdonságok vizsgálatára szolgál. az objektum lineáris méreteitől. Példák a geometriai modellekre: autómodellek, próbababák, szobrok, protézisek, földgömbök stb. A prototípust nem tulajdonságainak sokféleségében, nem minőségi határokban, hanem tisztán térbeli határokban ábrázolják. Itt nem általában a dolgok között van hasonlóság (hasonlóság), hanem a dolgok speciális típusai - testek között. Ez a korlátja ennek a modellosztálynak. Megjegyzendő, hogy itt a közvetlen hasonlóság valósul meg.

Fizikai hasonlóság az azonos fizikai természetű modellre és eredetire utal, és ezek hasonlóságát tükrözi ugyanazon fizikai változók kapcsolatainak hasonlóságában a megfelelő tér-időpontokban. Két jelenség fizikailag hasonló, ha az egyik adott jellemzőiből egyszerű konverzióval meg lehet nyerni a másik jellemzőit, ami hasonló az egyik mértékegység-rendszerből a másikba való átmenethez. A geometriai hasonlóság a fizikai hasonlóság speciális esete. Fizikai hasonlóság esetén a modell és az eredeti bonyolultabb geometriai kapcsolatban állhat, mint a lineáris arányosság, mivel az eredeti fizikai tulajdonságai nem arányosak geometriai méreteivel. Itt fontos, hogy a modell fizikai változóinak tere hasonló legyen az eredeti fizikai változóinak teréhez. Ebben az esetben a fizikai modell az eredetihez viszonyítva az izomorfizmus típus analógiája (egy az egyhez megfeleltetés). A központi probléma a modellkísérlet eredményeinek helyes átszámítása az eredeti valós körülmények között végzett tesztelés eredményeire. A hasonlóság bizonyos fizikai kritériumok teljesülésén alapul.

Ideál A (képzeletbeli) modellek ideális struktúrák elménkben bizonyos fizikai jelenségekről, folyamatokról, tárgyakról, rendszerekről (geometriai pont, végtelen stb.) kapcsolatos képek vagy elképzelések formájában.

Absztrakt(elméleti, információs) modellek – olyan modellek, amelyek a modellező objektumokat figuratív vagy szimbolikus formában ábrázolják.

Példák az absztrakt modellekre: bármely 1. hipotézis az anyag tulajdonságairól, a viselkedésre vonatkozó feltételezések összetett rendszer bizonytalanság körülményei között vagy egy új elmélet a komplex rendszerek szerkezetéről.

Absztrakt modelleken és a modellek közötti spekulatív analógián (hasonlóságon). Més az eredeti S absztrakt (elméleti) modellezést konstruálnak.

Az absztrakt és szimbolikus modellezés kiemelkedő képviselője a matematikai modell.

Matematikai modell – ez matematikai képletek, egyenletek, összefüggések halmaza, amelyek leírják a modellező objektumnak a kutatót érdeklő tulajdonságait.

A modellezés minden aspektusának (megjelenés, szerkezet, viselkedés) vagy ezek kombinációjának tanulmányozásához megfelelő modellek használhatók: megjelenési modellek, szerkezeti modellek, viselkedésminták.

Megjelenési modell leggyakrabban a modellező objektum külső jellemzőinek felsorolásában rejlik, és az objektum azonosítására (felismerésére) szolgál.

Szerkezeti modell a modellező objektum alkotóelemeinek listája, amely jelzi az ezen elemek közötti kapcsolatokat, és vizuális megjelenítésre, tulajdonságok tanulmányozására, jelentős kapcsolatok azonosítására és egy modellező objektum stabilitásának tanulmányozására szolgál.

Viselkedési modell egy modellező objektum megjelenésében és szerkezetében az idő múlásával és más objektumokkal való interakció eredményeként bekövetkezett változások leírása. A viselkedési modellek célja a modellező objektum jövőbeli állapotainak előrejelzése, objektumok vezérlése, kapcsolatok létrehozása a modellező objektumon kívüli objektumokkal.

Objektíven eltér az elképzeléseink szintje, a különféle jelenségekkel, folyamatokkal, rendszerekkel kapcsolatos ismereteink szintje. Ez tükröződik a vizsgált jelenségek bemutatásának módjaiban.

TO informális A modellek a gondolkodás különféle formáival nyert megjelenítéseket (képeket) tartalmazhatják: érzelmek, intuíció, képzeletbeli gondolkodás, tudatalatti, heurisztika, mint az igazság megtalálásának logikai technikáinak és szabályainak összessége. Az informális modellezés során a modellt nem fogalmazzák meg, hanem a valóság valamilyen elmosódott mentális reflexióját (képet) használják, amely a döntéshozatal alapjául szolgál.

A tárgyról alkotott homályos (intuitív) elképzelések példája egy helyzetnek tapasztalaton és intuíción alapuló homályos leírása.

TO formalizált A modellek a figuratív modellek közé sorolhatók, amikor bármilyen látványelemből (rugalmas golyók, folyadékáramlások, testek pályái stb.) épülnek fel a modellek.

A formalizált absztrakt modellek közé tartoznak a szimbolikus modellek, beleértve a matematikai konstrukciókat, a programozási nyelveket, a természetes nyelveket, valamint azok átalakítási és értelmezési szabályait.

Céljuk szerint a modelleket számos probléma megoldására tervezték:

kutatás(leíró, kognitív, fogalmi, formális) modellek célja, hogy tudást generáljanak egy tárgy tulajdonságainak tanulmányozásával;

nevelési a modelleket úgy tervezték, hogy ismereteket közvetítsenek a vizsgált objektumról;

dolgozók(optimalizálás, menedzsment) modellek generálásra hivatottak helyes cselekedetek a cél elérésének folyamatában.

TO kutatás a modellek között félig természetes állványok találhatók, fizikai modellek, matematikai modellek. Vegye figyelembe, hogy a kutatási modellek oktatási modellként is működhetnek, ha egy tárgy tulajdonságaira vonatkozó ismereteket közvetítenek. Példák a működő modellekre: robot; robotpilóta; egy vezérlő vagy megfigyelő rendszerbe épített objektum matematikai modellje; műszív stb. Ugyanakkor a kutatási és oktatási modelleknek közelebb kell állniuk a valósághoz, és a működő modelleknek ezt a valóságot kell tükrözniük. Nincs egyértelmű határ e modellek között. Például egy olyan kutatási modell, amely megfelelően tükrözi egy objektum tulajdonságait, használható működő modellként.

A kutatási modellek az új tudás hordozói, az oktatási modellek a régi tudást kapcsolják össze az újakkal.

A működő modellek a felhalmozott tudást ideális cselekvések formájában idealizálják bizonyos funkciók végrehajtására, amelyeket kívánatos lenne megvalósítani.

Leíró modellek– a leíró modellek célja, hogy megállapítsák e folyamatok paramétereinek változásának törvényeit, és leíró és magyarázó értelmes modellek implementációi a modellezés formális szintjén.

Ilyen modell például egy anyagi pont mozgásának modellje alkalmazott erők hatására, Newton második törvénye alapján. A pont kezdeti pillanatban elfoglalt helyzetének és sebességének (bemeneti értékek), a pont tömegének (modellparaméter) és a fellépő erők változásának törvényének (külső hatások) megadásával meghatározhatja a pont sebességét és koordinátáit. a pontot bármely későbbi időpontban (kimeneti értékek).

Kognitív(mentális, kognitív) modellek – modellek, amelyek egy tárgy bizonyos mentális képe, ideális modellje a kutató fejében, amelyet az eredeti tárgy megfigyelésének eredményeként kapunk.

Egy ilyen modell kialakításakor a kutató általában konkrét kérdések megválaszolására törekszik, ezért a tárgy végtelenül összetett szerkezetéből minden szükségtelen le van vágva annak érdekében, hogy tömörebb és tömörebb leírást kapjon.

A kognitív modellek szubjektívek, mivel spekulatív módon, a kutató összes korábbi tudása és tapasztalata alapján alakulnak ki. Egy kognitív modellről csak szimbolikus formában lehet képet alkotni. A kognitív modell természetes nyelven való megjelenítését ún értelmes modell .

A kognitív és a tartalmi modellek nem ekvivalensek, mivel az előbbi olyan elemeket tartalmazhat, amelyeket a kutató nem tud vagy nem akar megfogalmazni.

Fogalmi modell Szokásos olyan értelmes modellt nevezni, amelynek megfogalmazása a modellező objektum tanulmányozásában résztvevő ismeretterületek fogalmait és reprezentációit használja fel.

Tágabb értelemben a fogalmi modell egy konkrét koncepción vagy nézőponton alapuló értelmes modell.

Formális modell egy fogalmi modell egy vagy több formális nyelvet használó reprezentációja (például matematikai elméletek nyelvei, univerzális modellező nyelv vagy algoritmikus nyelvek).

A humán tudományokban a modellezési folyamat sok esetben a tárgy fogalmi modelljének megalkotásával zárul.

A természettudományokban és a mérnöki tudományokban általában lehetséges formális modell felépítése.

Így a kognitív, tartalmi és formális modellek a modellezés három egymással összefüggő szintjét alkotják.

Optimalizációs modellek– modellek, amelyek egy modellezett objektum optimális (legjobb) paramétereinek meghatározására szolgálnak valamilyen kritérium szempontjából, vagy egy adott folyamathoz az optimális (legjobb) szabályozási módot keresik.

Általában az ilyen modelleket egy vagy több leíró modell alapján építik fel, és tartalmaznak néhány olyan kritériumot, amely lehetővé teszi a kimeneti értékkészletek különböző lehetőségeinek összehasonlítását egymással a legjobb kiválasztásához. A vizsgált objektum vagy folyamat jellemzőihez kapcsolódó egyenlőségek és egyenlőtlenségek formájában megszorításokat lehet bevezetni a bemeneti paraméterek értéktartományára.

Egy optimalizálási modellre példa egy rakéta Föld felszínéről való kilövésének folyamatának modellezése azzal a céllal, hogy azt egy adott magasságra emeljék. minimális időt, a hajtómű impulzusának nagyságára, működési idejére, valamint a rakéta kezdeti és végső tömegére vonatkozó korlátozásokkal. A rakéta mozgás leíró modelljének matematikai összefüggései ebben az esetben egyenlőség típusú megszorítások formájában jelennek meg.

Vegyük észre, hogy a legtöbb valós folyamat és struktúra esetében egyszerre több szempont szerint kell optimális paramétereket meghatározni, pl. úgynevezett többszempontú optimalizálási problémákkal van dolgunk.

Menedzsment modellek– a hatékony vezetői döntések meghozatalára használt modellek a céltudatos emberi tevékenység különböző területein.

Általánosságban elmondható, hogy a döntéshozatal összetettsége összehasonlítható az általános gondolkodási folyamattal. A gyakorlatban azonban a döntéshozatalt általában úgy értik, mint néhány alternatíva választását ezek egy adott halmazából, és az általános döntéshozatali folyamatot az ilyen választási lehetőségek sorozataként ábrázolják.

Ellentétben az optimalizálási modellekkel, ahol a kiválasztási kritériumot határozottnak tekintik, és a keresett megoldást annak szélsőséges feltételeiből határozzák meg, a menedzsment modellekben olyan specifikus optimalitási kritériumokat kell bevezetni, amelyek lehetővé teszik az alternatívák összehasonlítását a probléma különböző bizonytalanságai mellett. Az optimálissági kritérium típusa a menedzsment modellekben nincs előre rögzítve. Pontosan ez a fő jellemzője ezeknek a modelleknek.

Modellek rögzítése olyan modellek, amelyek a kutatót érdeklő tulajdonságok és tulajdonságok regisztrálására szolgálnak, amelyek nem érhetők el közvetlenül a modellezési objektumon.

Az összetett dinamikus objektumok kezelési problémáinak megoldása során referencia- és prediktív modelleket használnak, amelyek a vezérlőobjektum kívánt jellemzőinek formalizált megjelenítése az objektum jelenlegi vagy jövőbeli vezérlése céljából.

Referencia modell olyan modell, amely ilyen vagy olyan formában írja le a modellező objektum (vezérlő) kívánt (idealizált) tulajdonságait.

Prediktív modellek– meghatározására tervezett modellek jövőbeliállamok ( jövőbeli viselkedés) a modellező objektum.

Szimulációs modellek– ez a rendszer elemeinek, az elemek egymáshoz való viszonyának, külső hatásoknak, a rendszer működéséhez szükséges algoritmusok (vagy az állapotok megváltoztatásának szabályai) leírások halmaza külső és belső zavarok hatására.

A szimulációs modellek akkor jönnek létre és használatosak, ha egy összetett rendszer egységes modelljének létrehozása lehetetlen vagy nagyon nagy nehézségekkel jár, a rendelkezésre álló matematikai módszerek nem teszik lehetővé a vizsgált problémák kielégítő analitikai vagy numerikus megoldását. De az elemek és a működési algoritmusok leírásának jelenléte lehetővé teszi a rendszer működési folyamatának szimulálását és előállítását. mérések az érdeklődés jellemzői.

Megjegyzendő az is, hogy szimulációs modellek az objektumok és folyamatok sokkal szélesebb osztályára hozhatók létre, mint az analitikai és numerikus modellek. Ezenkívül, mivel általában számítási eszközöket (számítógépeket és egyéb eszközöket) használnak a megvalósításhoz, az univerzális vagy speciális algoritmikus nyelvek a szimulációs modellek formalizált leírásának eszközeiként szolgálnak.

Szimulációs modellezés nagy (komplex) rendszerek vizsgálatában

gyakorlatilag az egyetlen rendelkezésre álló módszer a rendszer bizonytalansági körülmények közötti viselkedésére vonatkozó információk megszerzésére, ami különösen fontos a tervezés szakaszában. Ezzel a módszerrel kiválaszthatja a szintetizált rendszer szerkezetét, paramétereit és vezérlési algoritmusait, értékelheti azok hatékonyságát, valamint szimulálhatja a rendszer viselkedését olyan körülmények között, amelyek nem reprodukálhatók valódi prototípuson (például balesetek, meghibásodások, vészhelyzetek). stb.). Amikor a szimuláció során egy rendszer véletlenszerű tényezők hatása alatti viselkedését tanulmányozzák az információk későbbi statisztikai feldolgozásával, célszerű a statikus modellezési módszert használni egy szimulációs modell gépi megvalósításának módszereként. Ebben az esetben a statisztikai tesztelési módszer (Monte Carlo módszer) az analitikai problémák megoldásának numerikus módszere.

A modellek egy speciális osztálya áll kibernetikus olyan modellek, amelyek a komplex rendszerek viselkedésének irányítási szempontjait tükrözik az elemei közötti információcsere alapján. A kibernetikus modellek fizikai természete eltér a prototípus és elemei fizikai természetétől. A kibernetikai modellek sajátossága, hogy a kontrollmechanizmuson kívül az önszerveződési, tanulási, alkalmazkodási stb. mechanizmusok, összetettebb rendszerekben pedig a mesterséges intelligencia lehetséges jelenléte.

Az időtényező figyelembevétele a modellezésben statikus és dinamikus modellek használatához vezet.

Statikus modellek tükrözze a rendszer állandósult (egyensúlyi) üzemmódjait;

Az elemek, objektumok, rendszerek statikus működési módjai statikus jellemzőikben (lineáris, nemlineáris) tükröződnek, és megfelelő algebrai funkcionális függőségekkel írják le őket.

Dinamikus modellek tükrözik a rendszer instabil (nem egyensúlyi, átmeneti) működési módjait.

Egy rendszer nem egyensúlyi (tranziens) működési módjának leírására leggyakrabban differenciálegyenleteket vagy differenciálegyenlet-rendszereket használnak.

Tekintsük a modellek néhány olyan tulajdonságát, amelyek bizonyos fokig lehetővé teszik a modell megkülönböztetését vagy azonosítását az eredetivel (objektum, folyamat). A modellek következő tulajdonságait szokás megkülönböztetni: adekvátság, összetettség, végesség, igazság, közelítés.

Megfelelőség. Alatt megfelelőségét modellek alatt általában egy objektum (folyamat) megfelelő minőségi és mennyiségi leírását kell érteni, a jellemzők kiválasztott halmaza szerint, bizonyos ésszerű pontossággal.

Az adekvátság a modell legfontosabb követelménye, megköveteli, hogy a modell megfeleljen a valós objektumnak (folyamatnak, rendszernek stb.) tulajdonságainak és jellemzőinek kiválasztott halmaza tekintetében. Ebben az esetben nem általánosságban az adekvátságot értjük, hanem a modell azon tulajdonságait tekintve, amelyek a kutató számára elengedhetetlenek. A teljes adekvátság azonosságot jelent a modell és a prototípus között.

Előfordulhat, hogy egy matematikai modell megfelelő a helyzetek egyik osztályához (a rendszer állapota + a külső környezet állapota), és nem megfelelő egy másikhoz. A nem megfelelő modell alkalmazása vagy a vizsgált tárgy valós folyamatának vagy tulajdonságainak (jellemzői) jelentős torzulásához, vagy nem létező jelenségek, tulajdonságok és jellemzők vizsgálatához vezethet.

Bevezetheti a megfelelőségi fok fogalmát, amely 0-tól (megfelelőség hiánya) 1-ig (teljes megfelelőség) változik. Az adekvátság mértéke a modell igazságának arányát jellemzi a vizsgált objektum kiválasztott jellemzőjéhez (tulajdonságához) képest. Vegye figyelembe, hogy néhány egyszerű helyzetben a megfelelőség mértékének számszerű értékelése nem különösebben nehéz. Az általános esetben a megfelelőség mértékének megítélésének nehézsége maguknak a megfelelőségi kritériumoknak a kétértelműsége és homályossága, valamint azon jelek, tulajdonságok és jellemzők megválasztásának nehézségeiből adódik, amelyek alapján a megfelelőséget értékelik.

Az adekvátság fogalma racionális fogalom, ezért mértékének növelését is racionális szinten kell végrehajtani. A modell megfelelőségét a kutatás során folyamatosan ellenőrizni, nyomon kell követni és tisztázni kell konkrét példákkal, analógiákkal, kísérletekkel stb. A megfelelőségi ellenőrzés eredményeként kiderül, hogy a megfogalmazott feltételezések mihez vezetnek: vagy elfogadható pontosságvesztéshez, vagy minőségromláshoz. A megfelelőség ellenőrzése során igazolható az elfogadott munkahipotézisek alkalmazásának létjogosultsága is a vizsgált feladat, probléma megoldásában.

Egyszerűség és összetettség. A modell egyszerűségének és megfelelőségének egyidejű követelménye ellentmondásos. A megfelelőség szempontjából az összetett modellek előnyösebbek, mint az egyszerűek. Összetett modelleknél figyelembe lehet venni nagyobb szám tárgyak vizsgált jellemzőit befolyásoló tényezők. Bár az összetett modellek pontosabban tükrözik az eredeti szimulált tulajdonságait, körülményesebbek, nehezebben nézhetők és kényelmetlenebbek a használatuk. Ezért a kutató a modell egyszerűsítésére törekszik, mivel az egyszerű modellek könnyebben kezelhetők. Amikor egy egyszerű modell felépítésére törekszünk, az alap a modell egyszerűsítésének elve:

a modell mindaddig egyszerűsíthető, amíg az eredetiben rejlő alapvető tulajdonságok, jellemzők és minták megmaradnak.

Ez az elv az egyszerűsítés határára mutat.

Ugyanakkor a modell egyszerűségének (vagy összetettségének) fogalma relatív fogalom. A modell akkor tekinthető meglehetősen egyszerűnek, ha a modern kutatási eszközök (matematikai, információs, fizikai) lehetővé teszik a kvalitatív és kvantitatív elemzés elvégzését a kívánt pontossággal. S mivel a kutatási eszközök képességei folyamatosan bővülnek, a korábban összetettnek tekintett feladatok ma már az egyszerűek közé sorolhatók.

Nehezebb feladat egy olyan komplex rendszer modelljének egyszerűsége/komplexitása biztosítása, amely egyes alrendszerekből áll, amelyek valamilyen hierarchikus és többszörösen összekapcsolt struktúrában kapcsolódnak egymáshoz. Ezenkívül minden alrendszernek és minden szintnek megvannak a saját helyi összetettségi és megfelelőségi kritériumai, amelyek eltérnek a rendszer globális kritériumaitól.

A megfelelőség elvesztésének csökkentése érdekében célszerűbb a modellek egyszerűsítése:

1) fizikai szinten az alapvető testi kapcsolatok megőrzése mellett,

2) szerkezeti szinten az alapvető rendszertulajdonságok megőrzése mellett.

A modellek matematikai szintű egyszerűsítése a megfelelőség jelentős csökkenéséhez vezethet. Például egy magas rendű karakterisztikus egyenlet 2-3 rendűre csonkolása teljesen helytelen következtetésekhez vezethet a rendszer dinamikus tulajdonságairól.

Megjegyzendő, hogy a szintézis probléma megoldásához egyszerűbb modelleket, az elemzési feladat megoldásához pedig bonyolultabb egzakt modelleket használunk.

A modellek végessége. Ismeretes, hogy a világ végtelen, mint minden tárgy, nemcsak térben és időben, hanem szerkezetében (szerkezetében), tulajdonságaiban, más tárgyakkal való kapcsolataiban is. A végtelenség a különféle fizikai természetű rendszerek hierarchikus felépítésében nyilvánul meg. Egy objektum tanulmányozása során azonban a kutató véges számú tulajdonságaira, kapcsolataira, felhasznált erőforrásaira korlátozódik. Mintha „kivágna” a végtelen világból valami véges töredéket egy konkrét tárgy, rendszer, folyamat stb. formájában. és ennek a töredéknek a véges modelljén keresztül próbálja megérteni a végtelen világot.

A rendszermodellek végessége egyrészt abban rejlik, hogy véges számú relációban tükrözik az eredetit, pl. véges számú kapcsolattal más objektumokkal, véges szerkezettel és véges számú tulajdonsággal egy adott tanulmányi, kutatási, leírási szinten és a rendelkezésre álló erőforrásokon. Másodszor, a modellezés erőforrásai (információ, pénzügyi, energia, idő, technikai stb.) és tudásunk, mint szellemi erőforrások végesek, ezért objektíven korlátozzák a modellezés lehetőségeit és magát a világ modelleken keresztüli megértésének folyamatát. Ezért a kutató (ritka kivételektől eltekintve) véges dimenziós modellekkel foglalkozik.

A modelldimenzió megválasztása (szabadsági foka, állapotváltozói) szorosan összefügg a megoldandó problémák osztályával. A modell dimenziójának növelése összetettségi és megfelelőségi problémákkal jár. Ebben az esetben tudni kell, hogy mi a funkcionális kapcsolat a komplexitás foka és a modell dimenziója között. Ha ez a függőség hatványtörvény, akkor a probléma számítógépes rendszerek használatával megoldható. Ha ez a függőség exponenciális, akkor a „dimenzionalitás átka” (R. Kálmán 1) elkerülhetetlen, és gyakorlatilag lehetetlen megszabadulni tőle.

Amint fentebb megjegyeztük, a modell dimenziójának növelése a megfelelőségi fok növekedéséhez és egyúttal a modell komplexitásához vezet. Ugyanakkor a komplexitás mértékét korlátozza a modellel való operáció képessége, i.e. azokat a modellező eszközöket, amelyek a kutató rendelkezésére állnak. A durva egyszerű modellről a pontosabbra való átállás szükségességét a modell dimenziójának növelésével valósítják meg új, a fő változóktól minőségileg eltérő változók bevezetésével, amelyeket a durva modell felépítésénél figyelmen kívül hagytunk. Ezek a változók a következő három osztály egyikébe sorolhatók:

1) gyorsan folyó olyan változók, amelyek időbeli vagy térbeli kiterjedése olyan kicsi, hogy durva vizsgálatkor integrált vagy átlagolt jellemzőikkel vették figyelembe őket;

2) lassú mozgású olyan változók, amelyek változásának mértéke olyan nagy, hogy a durva modellekben állandónak tekintették őket;

3) kis változók(kis paraméterek), amelyek értékei és hatásai a rendszer fő jellemzőire olyan kicsik, hogy a durva modelleknél figyelmen kívül hagyták őket.

Vegyük észre, hogy egy rendszer összetett mozgásának sebességgel történő felosztása gyors és lassú mozgásra teszi lehetővé azok egymástól függetlenül durva közelítésben történő tanulmányozását, ami leegyszerűsíti az eredeti probléma megoldását. Ami a kis változókat illeti, ezeket általában figyelmen kívül hagyják egy szintézis feladat megoldása során, de igyekeznek figyelembe venni a rendszer tulajdonságaira gyakorolt ​​hatásukat egy elemzési feladat megoldása során.

A modellezés során arra törekednek, hogy lehetőség szerint kis számú fő tényezőt azonosítsanak, amelyek befolyása azonos nagyságrendű, és matematikailag nem túl nehéz leírni, más tényezők hatása pedig átlagolással vehető figyelembe, integrált vagy „fagyasztott” jellemzők.

Modellek közelítése. A fentiekből következik, hogy a modell végessége és egyszerűsége (leegyszerűsítése) jellemző minőség az eredeti és a modell közötti különbség (szerkezeti szinten). Ekkor a modell közelítése jellemzi mennyiségi ennek a különbségnek az oldala.

Kvantitatív közelítési mérőszámot vezethet be például egy durva modell és egy pontosabb referencia (teljes, ideális) modell vagy egy valós modell összehasonlításával. A modell közelsége az eredetihez elkerülhetetlen, objektíven létezik, mivel a modell, mint egy másik objektum, csak az eredeti egyedi tulajdonságait tükrözi. Ezért a modell közelítésének (közelségének, pontosságának) mértékét az eredetihez a probléma megfogalmazása, a modellezés célja határozza meg.

Túlzott vágy az iránt megnövekedett pontosság modell jelentős bonyodalmához, következésképpen gyakorlati értékének csökkenéséhez vezet. Ezért láthatóan igaz L. Zadeh 1 elve, miszerint összetett (ember-gép, szervezeti) rendszerek modellezésekor a pontosság és a gyakorlati értelem összeegyeztethetetlen és kizárja egymást. A modell pontosságára és gyakorlatiasságára vonatkozó követelmények következetlenségének és összeegyeztethetetlenségének oka magáról az eredetiről - annak viselkedéséről, tulajdonságairól és jellemzőiről, viselkedéséről - szerzett ismeretek bizonytalanságában és homályosságában rejlik. környezet, a célképzés mechanizmusairól, elérésének módjairól, eszközeiről stb.

A modellek igazsága. Minden modellnek van valami igazsága, pl. Bármely modell valamilyen módon megfelelően tükrözi az eredetit. A modell igazságfoka csak az eredetivel való gyakorlati összehasonlításból derül ki, mert csak

a gyakorlat az igazság kritériuma.

Egyrészt minden modell tartalmazza a feltétel nélkül igazat, azaz. határozottan ismert és helyes. Másrészt a modell tartalmazza a feltételesen igazat is, pl. csak bizonyos feltételek mellett igaz. Tipikus hiba a modellezésben, hogy a kutatók bizonyos modelleket használnak anélkül, hogy ellenőriznénk igazuk feltételeit, alkalmazhatóságuk határait. Ez a megközelítés nyilvánvalóan helytelen eredményekhez vezet.

Vegyük észre, hogy minden modell tartalmazza az állítólagos igazat is (valószínű), azaz. valami, ami bizonytalanság körülményei között igaz vagy hamis lehet. Csak a gyakorlatban állapítják meg az igaz és a hamis közötti tényleges kapcsolatot meghatározott feltételek mellett. Így egy modell igazságszintjének elemzésekor meg kell találni:

1) pontos, megbízható tudás;

2) bizonyos feltételek mellett megbízható tudás;

3) bizonyos fokú bizonytalansággal értékelt tudás;

4) olyan tudás, amely bizonyos fokú bizonytalanság mellett sem értékelhető;

5) tudatlanság, i.e. ami ismeretlen.

Így egy modell, mint tudásforma igazságának értékelése az eredetit helyesen tükröző objektív megbízható tudás és az eredetit hozzávetőlegesen értékelő tudás tartalmának azonosításán alapul, valamint azt, hogy mi minősül tudatlanságnak.

A hálózati eszközök működésének koordinálására től különböző gyártók, biztosítva a különböző jelterjedési környezetet használó hálózatok interakcióját, létrejött az interakció referenciamodellje nyílt rendszerek(VOS). A referenciamodell hierarchikus elven épül fel. Mindegyik szint szolgáltatásokat nyújt a magasabb szintnek, és az alsó szint szolgáltatásait veszi igénybe.

Az adatfeldolgozás az alkalmazás szintjén kezdődik. Ezt követően az adatok a referenciamodell összes rétegén áthaladnak, és a fizikai rétegen keresztül jutnak el a kommunikációs csatornához. Átvételkor az adatok fordított feldolgozása történik.

Az OSI referenciamodell két fogalmat vezet be: jegyzőkönyvÉs felület.

A protokoll olyan szabályok összessége, amelyek alapján a különböző nyílt rendszerek rétegei kölcsönhatásba lépnek.

Az interfész a nyílt rendszer elemei közötti interakció eszközeinek és módszereinek összessége.

A protokoll meghatározza a különböző csomópontokban lévő azonos szintű modulok közötti interakció szabályait, és az interfész - az ugyanazon csomópontban lévő szomszédos szintek moduljai közötti interakciót.

Az OSI referenciamodellnek összesen hét rétege van. Érdemes megjegyezni, hogy a valódi veremek kevesebb réteget használnak. Például a népszerű TCP/IP csak négy réteget használ. Miért van ez így? Kicsit később elmagyarázzuk. Most nézzük meg mind a hét szintet külön-külön.

OSI modellrétegek:

• Fizikai szint. Meghatározza az adatátviteli közeg típusát, fizikai és elektromos jellemzők interfészek, jel típusa. Ez a réteg az információ bitjeivel foglalkozik. Példák a fizikai rétegbeli protokollokra: Ethernet, ISDN, Wi-Fi.
• Adatkapcsolati szint. Felelős az adathordozóhoz való hozzáférésért, a hibajavításért és a megbízható adatátvitelért. A recepción A fizikai rétegről kapott adatokat keretekbe csomagoljuk, majd ellenőrizzük azok integritását. Ha nincs hiba, akkor az adatok a hálózati rétegbe kerülnek. Ha hibák vannak, a keret elveti, és újraküldési kérést generál. Az adatkapcsolati réteg két alrétegre oszlik: MAC (Media Access Control) és LLC (Local Link Control). A MAC szabályozza a megosztott fizikai adathordozóhoz való hozzáférést. Az LLC hálózati réteg szolgáltatást nyújt. A kapcsolók az adatkapcsolati rétegben működnek. Példák a protokollokra: Ethernet, PPP.
• Hálózati réteg. Fő feladatai az útválasztás - az optimális adatátviteli út meghatározása, a csomópontok logikai címzése. Ezenkívül ez a szint a hálózati problémák hibaelhárításával is megbízhat (ICMP protokoll). A hálózati réteg csomagokkal működik. Példák a protokollokra: IP, ICMP, IGMP, BGP, OSPF).
• Szállítási réteg. Úgy tervezték, hogy az adatokat hiba, veszteség és ismétlődés nélkül továbbítsa a továbbítás sorrendjében. Végponttól végpontig vezérli az adatátvitelt a feladótól a címzettig. Példák protokollokra: TCP, UDP.
• Munkamenet szintje. Kezeli a kommunikációs munkamenet létrehozását/karbantartását/leállítását. Példák a protokollokra: L2TP, RTCP.
• Vezetői szint. Az adatokat a kívánt formába konvertálja, titkosítja/kódolja és tömöríti.
• Alkalmazási réteg. Interakciót biztosít a felhasználó és a hálózat között. Együttműködik az ügyféloldali alkalmazásokkal. Példák protokollokra: HTTP, FTP, Telnet, SSH, SNMP.

A referenciamodell megismerése után nézzük meg a TCP/IP protokoll veremét.

A TCP/IP modellben négy réteg van meghatározva. Amint a fenti ábrán látható, egy TCP/IP réteg az OSI modell több rétegének is megfelelhet.

TCP/IP modellszintek:

• Szint hálózati interfészek. Az OSI modell két alsó rétegének felel meg: adatkapcsolati és fizikai. Ez alapján jól látható, hogy ez a szint határozza meg az átviteli közeg jellemzőit (csavart érpár, optikai szál, rádió), a jel típusát, a kódolási módot, az átviteli közeghez való hozzáférést, a hibajavítást, a fizikai címzést (MAC-címek) . A TCP/IP modellben ezen a szinten működik az Ethrnet protokoll és származékai (Fast Ethernet, Gigabit Ethernet).
• Összekötő réteg. Megfelel az OSI modell hálózati rétegének. Átveszi minden funkcióját: útválasztás, logikai címzés (IP-címek). Az IP protokoll ezen a szinten működik.
• Szállítási réteg. Megfelel az OSI modell szállítási rétegének. Felelős a csomagok forrástól a célállomásig történő eljuttatásáért. Ezen a szinten két protokoll használatos: TCP és UDP. A TCP megbízhatóbb, mint az UDP, mivel csatlakozás előtti kéréseket hoz létre az újraküldéshez, ha hiba lép fel. Ugyanakkor a TCP lassabb, mint az UDP.
• Alkalmazási réteg. Fő feladata a hosztokon lévő alkalmazásokkal és folyamatokkal való interakció. Példák a protokollokra: HTTP, FTP, POP3, SNMP, NTP, DNS, DHCP.

A beágyazás egy adatcsomag csomagolásának módszere, amelyben a független csomagfejléceket elvonatkoztatják az alacsonyabb szintek fejléceitől úgy, hogy azokat magasabb szintekbe foglalják.

Nézzünk egy konkrét példát. Tegyük fel, hogy egy számítógépről egy webhelyre szeretnénk eljutni. Ehhez számítógépünknek elő kell készítenie egy http kérést, hogy megszerezze annak a webszervernek az erőforrásait, amelyen a számunkra szükséges oldalt tároljuk. Alkalmazásszinten egy HTTP-fejléc kerül hozzáadásra a böngésző adataihoz. Ezután a szállítási rétegben egy TCP-fejlécet adunk a csomagunkhoz, amely tartalmazza a küldő és a címzett portszámát (HTTP-hez 80-as port). A hálózati rétegben egy IP-fejléc jön létre, amely tartalmazza a küldő és a címzett IP-címét. Közvetlenül az átvitel előtt egy Ethrnet fejléc kerül hozzáadásra a kapcsolati réteghez, amely tartalmazza a küldő és a címzett fizikai (MAC-címét). Mindezen eljárások után a csomag információbitek formájában kerül továbbításra a hálózaton keresztül. A recepción fordított eljárás történik. A webszerver minden szinten ellenőrzi a megfelelő fejlécet. Ha az ellenőrzés sikeres, a fejléc eldobásra kerül, és a csomag a felső szintre kerül. Ellenkező esetben a teljes csomag eldobásra kerül.

Támogassa a projektet

Barátaim, a Netcloud webhely minden nap fejlődik az Önök támogatásának köszönhetően. Terveink szerint új cikkrovatokat indítunk, valamint néhány hasznos szolgáltatást.

Lehetősége van arra, hogy támogassa a projektet, és bármilyen összeggel hozzájáruljon ahhoz, amit szükségesnek tart.

A referenciamodell vezérlésének 1961-ben javasolt ötlete az ábra szerinti áramkör enyhe módosításával megvalósítható. 11.27. Ez az ötlet nagy hatással volt a vezérlőrendszerekkel kapcsolatos munkára. Lényege egy olyan rendszer felépítése, szintetizálása vagy adaptálása, amelynek általános impulzusválasza a legjobban megfelel egy referenciamodell vagy valamilyen ideális modell jellemzőinek.

Tegyük fel például, hogy a repülőgép irányítás dinamikus jellemzői jelentősen eltérnek a hangfal alatti és a szuperszonikus sebességeknél. Annak érdekében, hogy a pilóta képes legyen megfelelően irányítani a repülőgépet, függetlenül annak sebességétől, bevezetik az autopilotot, amely fogadja a pilóta vezérlőjeleit és működteti a vezérlő szervomechanizmusokat. A repülőgép reakciója a pilóta vezérlőjeleire megfelel valamilyen referenciamodell válaszának, amelyet a rendszertervező úgy választ ki, hogy a pilóták számára kényelmes „kormányérzetet” biztosítson a repülőgép számára. Sok fizikai rendszert úgy szintetizáltak, hogy jellemzőik hasonlóak a modellekéhez, és ezek közül sok rendszer adaptív.

Az ábra diagramjainak módosításával nem nehéz a leírt megközelítést megvalósítani. 11.11 vagy 11.27. Ehhez egyszerűen le kell cserélnie az inverz modellt egy késleltetéssel a referencia modellre. Majd általános jellemzők a rendszer nagyobb valószínűséggel hasonlít a referenciamodell teljesítményére, mint egy késleltetett ugrás. Az áramkör ezen módosítása az ábrán látható. 11.28.

ábra szerinti rendszerekben. 11.11 és 11.27, a késleltetés be van vezetve, hogy lehetővé tegye az alacsony szintű MSD-nek megfelelő inverz modellezést. Ha késés van, késleltetett, de pontosabb választ kaphat. Mint fentebb megjegyeztük, a késleltetés bevezetése olyan esetekben szükséges, amikor a vezérelt rendszerben válaszkésleltetés van, vagy ez a rendszer nem minimális fázis. Amikor a késleltetést referenciamodellre cseréljük, olyan esetekben, amikor a késleltetésre a pontos inverz modellezéshez van szükség, jellemzően a referencia modellbe is be kell építeni.

Rizs. 11.28. Vezérlés adaptív inverz modellel, hasonlóan a 2. ábrához. 11.27, de referencia modellel együtt

Ebben az esetben a vezérelt rendszer és az adaptív szűrő egymás utáni bekapcsolásával megvalósítható referenciamodell olyan karakterisztikáját kell kialakítani, ha ennek a szűrőnek a súlytényezői megfelelnek a minimális szórásnak. ábrán látható séma. A 11.28 jól működik, ha rugalmas feltételeket határoznak meg az adaptív rendszerhez. Nem szabad azonban feltételezni, hogy ez az áramkör kevésbé inerciális, vagy pontosabb válaszreakcióval rendelkezik, mint amennyi a vezérelt rendszer és annak adaptív véges impulzusválasz-szabályozó eszközénél lehetséges.

Egy példa egy adaptív vezérlőrendszerre, amely inverz modellezést alkalmaz referenciamodellt használva, tekintse meg az áramkör alábbi megvalósítását a 1. ábrán. 11.28:

referenciamodell: súlyegyütthatók a súlyegyüttható-modellben az adaptív folyamatiterációs vezérlőkészülékben. ábrán. A 11.29. ábra a kompenzálatlan vezérelt modell egyetlen lépésére adott választ mutatja, a 11.29. 11.30 - a kompenzált rendszer válasza a referenciarendszer válaszára szuperponálva. Nyilvánvaló, hogy nagyon közeli közelítést kaptunk.

Tekintse át