Введение
1 Моделирование как процесс с отражением конкретных этапов
1.1 Моделирование технологических процессов: метод и опыт
1.2 Основное содержание каждого этапа моделирования
2 Реализация модели в общем случае (выбор среды реализации, требования к ней, удобство или неудобство и т.д.)
2.1 Разработка модели реализации стратегии
2.2 Недостатки в моделях
3 Разработка конкретной модели процесса по вашей теме, как пример использования генератора случайных величин с анализом полученных результатов
3.1 Получение случайных чисел, равномерно распределенных на интервале [0,1]
3.2 Программирование с использованием генератора случайных чисел
Заключение
Список литературы
Актуальность данного исследования определяется тем, что современные предприятия вынуждены постоянно заниматься улучшением своей деятельности. Это требует разработки новых технологий и приемов ведения бизнеса и, конечно, внедрения новых, более эффективных методов управления и организации деятельности предприятий. Усиление конкуренции вынуждает даже небольшие предприятия обратить пристальное внимание на стандартизацию и автоматизацию бизнес-процессов. Имея модель работы предприятия, всех его бизнес-процессов, сориентированных на конкретную цель, можем открыть возможность его совершенствования. Возможность такого перевода знаний существует благодаря наличию определенного соответствия элементов и отношений модели элементам и отношениям оригинала. Эти связи устанавливаются в процессе моделирования. При необходимости проводится повторный анализ или синтез системы. Успешность применения математического моделирования зависит от того, насколько удачно была построена модель, адекватности, степени изученности модели, удобства оперирования с ней.
Цель курсовой работы – изучить методы построения и исследования решения моделей. Поставленная цель обусловила выполнение следующих задач:
- Моделирование как процесс с отражением конкретных этапов;
- Основное содержание каждого этапа;
- Реализация модели в общем случае (выбор среды реализации, требования к ней, удобство или неудобство и т.д.);
- Разработка конкретной модели процесса по вашей теме, как пример использования генератора случайных величин с анализом полученных результатов (ознакомится с методами по теме и формализовать в среде).
1 Моделирование как процесс с отражением конкретных этапов
1.1 Моделирование технологических процессов: метод и опыт
Основу современных производств составляют технологические системы, имеющие сложную структурно-функциональную организацию. Как правило, объектом управления в этих системах являются конкретные технологические процессы. Если абстрагироваться от конкретного типа и вида технологического процесса, то любой технологический процесс можно представить в виде множества действий, условий и связей. Вообще говоря, любое производство состоит из стадий (этапов), на каждой из которых производится определенное воздействие на материальные потоки и превращение энергии. Последовательность стадий обычно описывается с помощью технологической схемы, каждый элемент которой соответствует определенному технологическому процессу. Соединения между элементами технологической схемы отражают материальные и энергетические потоки, протекающие в системе [1].
Система характеризуется алгоритмом функционирования, направленным на достижение определенной цели. С позиций системного подхода, технологический процесс - это сложная динамическая система, в рамках которой взаимодействуют: оборудование, средства контроля и управления, вспомогательные и транспортные устройства, обрабатывающий инструмент или среды, находящиеся в постоянном движении и изменении, объекты производства, люди осуществляющие процесс и управляющие им. С целью анализа сложный технологический процесс можно разделить на подсистемы различных уровней. Декомпозиция системы на подсистемы позволяет вскрыть иерархию структуры и рассматривать систему на разных уровнях ее детализации. Работа не с самим объектом (явлением, процессом), а с его моделью во многих случаях дает возможность относительно быстро и без существенных материальных затрат исследовать его свойства и поведение в любых ситуациях.
Математическое моделирование в данной области – это процесс создания абстрактной модели в виде формального описания объекта исследований на «математическом языке» и оперирование этой моделью с целью получения необходимых сведений о реальном или проектируемом технологическом объекте. В зависимости от уровня знаний об объекте исследований построение моделей может осуществляться на основе различных принципов и методик: фундаментальных законов природы, вариационных методов, аналогий, иерархических цепочек и др. Довольно часто построение модели, позволяющей получить практически значимые результаты, требует комплексного использования различных методов моделирования.
Обязательным этапом моделирования является оценка адекватности модели - соответствие сконструированного формального описания реальному объекту и сформулированным предположениям с учетом целей исследования. Модель изучается всеми доступными методами в интересах достижения поставленной цели. В теории управления создаются и применяются математические модели двух основных типов (хотя в различных разделах теории эти типы определяются по-разному). Первый тип моделей - аналитические модели (феноменологические или модели данных). Эти модели не требуют, не используют и не отображают каких-либо гипотез о физических процессах, в которых эти данные получены. Второй тип - системные модели (или модели систем). Это математические модели, которые строятся в основном на базе физических законов и гипотез о том, как система структурирована и, возможно, о том, как она функционирует [10]. В классическом понимании к моделям данных относятся все модели математической статистики.
Од на ко им ен но си ст ем ны е мо де ли до пу ск аю т во зм ож но ст ь ра бо ты в ра зн оо бр аз ны х си ст ем ах ре ал ьн ог о вр ем ен и (оп ер ат ор ск ие , ин же не рн ые , би ом ед иц ин ск ие ин те рф ей сы , ра зн оо бр аз ны е си ст ем ы ди аг но ст ик и и т.д.). По эт ом у мо жн о ож ид ат ь, чт о им ен но си ст ем ны е мо де ли со ст ав ят яд ро со вр ем ен но го эт ап а в ра зв ит ии ма те ма ти че ск ог о мо де ли ро ва ни я, хо тя в на ст оя ще е вр ем я во мн ог их пр ил ож ен ия х ис по ль зу ют ся и ти пи чн ые мо де ли да нн ых [10]. Ка жд ый из дв ух от ме че нн ых вы ше ти по в мо де ле й им ее т св ои тр ад иц ио нн ые об ла ст и пр им ен ен ия . В пр ак ти ке уп ра вл ен ия от де ль ны ми те хн ол ог ич ес ки ми пр оц ес са ми ши ро ко ис по ль зу ют ся фе но ме но ло ги че ск ие мо де ли . Пр ос ты е по ст ру кт ур е, та ки е мо де ли (об ыч но пр и чи сл е пе ре ме нн ых ме не е 10) до ст ат оч но хо ро шо от ра жа ют ис ти нн ое по ве де ни е об ъе кт а в ок ре ст но ст и от де ль ны х ре жи мо в ра бо ты . В за да ча х уп ра вл ен ия , гд е це ль уп ра вл ен ия ча ст о со ст ои т в ко мп ен са ци и во зм ущ аю щи х во зд ей ст ви й, ув од ящ их пр оц ес с от же ла ем ой ра бо че й то чк и, эт о вп ол не до пу ст им о [10]. Во мн ог их за да ча х пр ин ци пи ал ьн о пр им ен им ы то ль ко си ст ем ны е мо де ли .
Од но й из ос но вн ых це ле й ма те ма ти че ск ог о мо де ли ро ва ни я те хн ол ог ич ес ки х си ст ем яв ля ет ся пр ог но зи ро ва ни е на эт ап е их пр ое кт ир ов ан ия ос но вн ых ха ра кт ер ис ти к и ос об ен но ст ей их фу нк ци он ир ов ан ия в ре ал ьн ых ус ло ви ях пр ом ыш ле нн ог о пр ои зв од ст ва . Де йс тв ую щи х пр ои зв од ст в ср ед ст ва ми мо де ли ро ва ни я оп ре де ля ют ся ус ло ви я ре ко нс тр ук ци и, пе ре об ор уд ов ан ия , из ме не ни я те хн ол ог ич ес ки х ре жи мо в и ре гл ам ен то в дл я ре ше ни я за да ч оп ти ми за ци и пр ои зв од ст ве нн ых пр оц ес со в. От сю да вы те ка ют тр еб ов ан ия к до ст ов ер но ст и по лу че нн ых ре зу ль та то в, по ск ол ьк у ош иб ки чр ев ат ы се рь ез ны ми уб ыт ка ми ил и ав ар ий ны ми си ту ац ия ми . Пр ак ти че ск и вс ем те хн ол ог ия м св ой ст ве нн ы эк ст ре ма ль ны е ре жи мы фу нк ци он ир ов ан ия .
За тр ат ы на ис пр ав ле ни е вы яв ле нн ой ош иб ки во зр ас та ет на по ря до к, ес ли эт а ош иб ка вы яв ле на не на эт ап е пр ое кт ир ов ан ия , а на эт ап е со зд ан ия эк сп ер им ен та ль но го об ра зц а и ещ е на по ря до к пр и се ри йн ом вы пу ск е. По эт ом у со вр ем ен ны е пр ин ци пы об ес пе че ни я ка че ст ва пр од ук ци и пр ед ус ма тр ив аю т пр ов ед ен ие ос но вн ых де йс тв ий по до ст иж ен ию ка че ст ва – 75% на на ча ль ны х эт ап ах жи зн ен но го ци кл а.
