Класифікація моделей систем

Класифікація моделей проводиться за різними класифікаційними ознаками: ступінь визначеності, область зміни параметрів та змінних моделі, фактор часу, засоби опису та оцінки, природа моделей (Рис. 2).

Ступінь визначеності. За цією ознакою моделі класифікуються як детерміновані, стохастичні, та з невизначеністю.

Характерним для детермінованих моделей є те, що при певних конкретних значеннях вхідних змінних на виході моделі можна отримати лише один результат. Детермінована модель може відобра­жати як детерміновану, так і стохастичну систему, в останньому ви­падку зі спрощеннями та абстрагуванням від випадкових факторів. Так, прогнозна модель зростання врожайності пшениці за роками планового періоду відображає тренд (тенденцію), є детермінованою і не відображає вплив багатьох випадкових факторів, як погодні умови, що діють в реальній системі.

Рис.2. Класифікація моделей систем

В стохастичних моделях змінні, параметри, умови функціонуван­ня та характеристики стану системи представляються випадковими величинами та зв'язані стохастичними (випадковими) залежностя­ми. Тому характеристики стану та реакції в моделі визначаються за­конами розподілу ймовірностей їх виникнення. У процесі побудови стохастичних моделей для отримання характеристик моделі та опра­цювання результатів моделювання широко використовуються мето­ди регресійного, кореляційного та факторного аналізу.

В моделях з невизначеністю розподіл ймовірностей певних пара­метрів може або взагалі не існувати, або ж бути невідомим.

Область зміни параметрів. Відповідно до цієї ознаки моделі мо­жуть бути дискретні, неперервні та дискретно-неперервні.

Характерним для дискретної моделі є те, що множини припусти­мих значень змінних та параметрів у ній дискретні. Дискретна мо­дель може відображати як дискретні, так і неперервні системи, які в цьому випадку представляються в дискретному вигляді шляхом введення різноманітного типу шкал, бальних оцінок та ін.

В неперервних моделях всі змінні та параметри моделі є непе­рервними, типовий представник моделей такого типу — системи диференційних рівнянь.

Фактор часу. За фактором часу розрізняються статичні та дина­мічні моделі.

У статичній моделі всі залежності співвіднесені до одного мо­менту часу. Прикладом статичної моделі може бути модель структу­ри системи, як незмінної в часі характеристики. В статичних моде­лях в явному вигляді відсутні залежності від часу. Статична модель може описувати и динамічну систему в певний момент часу.

В динамічних мо­делях значення змін­них явно залежать від часу. Динамічну модель в принципі можна звести до ста­тичної, однак при цьому вона стає над­звичайно громіздкою і практично не підда­ється аналізу. Більш ефективним є розг­ляд динамічної моде­лі як послідовності статичних моделей з рекурентним типом зв'язків між ними.

Поиск по сайту: