Klasyfikacje metod modelowania systemów

Klasyfikacje metod modelowania systemów

Klasyfikacje metod modelowania systemów stanowią systematyzację podejść do modelowania w zależności od charakteru modelowanego systemu, celów analizy, typu reprezentacji modelu oraz cech stosowanego aparatu matematycznego i konceptualnego. Zrozumienie klasyfikacji metod modelowania pozwala na dobór najbardziej adekwatnych środków badania złożonych obiektów i procesów w ramach analizy systemowej.

Ogólna charakterystyka

Modelowanie systemów jest procesem tworzenia modeli — uproszczonych reprezentacji rzeczywistych lub projektowanych systemów, odzwierciedlających ich najistotniejsze cechy na potrzeby rozwiązania postawionych zadań.

Wybór metody modelowania zależy od:

• złożoności i struktury systemu;
• stopnia jego zorganizowania;
• celów i zadań analizy;
• dostępnych informacji o systemie;
• wymagań dotyczących dokładności i szczegółowości modelu;
• ograniczeń czasowych i zasobowych przeprowadzanej analizy.

Klasyfikacja metod modelowania pozwala na systemowe uporządkowanie różnorodnych podejść i ułatwia proces doboru optymalnych środków analizy.

Podstawy klasyfikacji metod modelowania

Metody modelowania systemów klasyfikuje się według różnych kryteriów:

• według stopnia formalizacji;
• według charakteru czasu;
• według typu reprezentacji informacji;
• według typu opisu zachowania systemu;
• według charakteru stosowanego aparatu matematycznego;
• według poziomu szczegółowości modelu;
• według stopnia zorganizowania modelowanego systemu.

Podstawowe klasyfikacje

Według stopnia formalizacji

• Metody sformalizowane — opierają się na ścisłych modelach matematycznych, takich jak równania, algorytmy, grafy.
• Metody niesformalizowane — opierają się na jakościowym opisie systemów, schematach konceptualnych i ocenach eksperckich.

Według charakteru czasu

• Modele statyczne — opisują system w ustalonym momencie czasu lub w stanie ustalonym.
• Modele dynamiczne — opisują zmianę stanu systemu w czasie.

Według typu reprezentacji informacji

• Modele deterministyczne — zakładają pełną określoność zachowania systemu przy zadanych warunkach.
• Modele stochastyczne — uwzględniają probabilistyczny charakter zachowania systemu oraz wpływ czynników losowych.

Według typu opisu zachowania systemu

• Modele symulacyjne — odwzorowują procesy funkcjonowania systemu w celu analizy jego zachowania w różnych warunkach.
• Modele analityczne — wykorzystują wyrażenia matematyczne do opisu zależności funkcjonalnych między parametrami systemu.

Według charakteru stosowanego aparatu matematycznego

• Modele dyskretne — opisują zachowanie systemów w postaci sekwencji dyskretnych zdarzeń lub stanów.
• Modele ciągłe — przedstawiają zmianę parametrów systemu jako procesy ciągłe.

Według poziomu szczegółowości modelu

• Modele makropoziomowe — uogólniony opis systemu bez szczegółowego odwzorowania jego struktury.
• Modele mikropoziomowe — szczegółowy opis zachowania poszczególnych elementów systemu i ich wzajemnych oddziaływań.

Według stopnia zorganizowania modelowanego systemu

• Systemy dobrze zorganizowane — struktury o wyraźnych powiązaniach i stabilnych prawidłowościach; stosowane są głównie analityczne metody modelowania.
• Systemy słabo zorganizowane — obiekty o wysokiej niepewności i fragmentarycznej strukturze; stosowane są metody stochastyczne i symulacyjne.
• Systemy samoorganizujące się — systemy o rozwijającej się strukturze wewnętrznej; modelowane z wykorzystaniem podejść probabilistycznych, ewolucyjnych i scenariuszowych.

Specyficzne podejścia w modelowaniu systemów

W zależności od cech modelowanego systemu stosuje się specyficzne metody modelowania:

• Dynamika systemowa — modelowanie ciągłych procesów zmiany stanu systemów na podstawie przepływów i zasobów.
• Modelowanie dyskretno-zdarzeniowe — modelowanie systemów, w których stan zmienia się w dyskretnych momentach czasu w wyniku zajścia zdarzeń.
• Modelowanie agentowe — modelowanie systemów poprzez zachowanie wielu autonomicznych agentów.
• Modelowanie wielopoziomowe — łączenie modeli różnej natury i różnych poziomów szczegółowości w ramach jednolitego procesu analitycznego.

Wybór podejścia determinowany jest cechami dynamiki, struktury i wzajemnych oddziaływań w systemie.

Wybór metod modelowania

Wybór metod modelowania dokonywany jest na podstawie kompleksowego uwzględnienia:

• celów i zadań badania;
• charakterystyki obiektu modelowania;
• stopnia zorganizowania i złożoności systemu;
• dostępności danych wyjściowych i możliwości ich pozyskania;
• wymagań dotyczących dokładności, wiarygodności i interpretowalności wyników;
• zasobów dostępnych do przeprowadzenia modelowania (czas, moc obliczeniowa).

W praktyce często stosuje się podejście kombinowane, łączące różne metody modelowania w celu uzyskania pełniejszego obrazu funkcjonowania systemu.

Powiązania z innymi pojęciami

Klasyfikacje metod modelowania są ściśle powiązane z podstawowymi pojęciami analizy systemowej:

• Modelowanie
• System
• Struktura systemu
• Właściwości dynamiczne
• Niepewność w systemie
• Funkcja
• Dynamika systemowa

Zobacz też

• Teoria systemów
• Podejście systemowe
• Formalizacja modeli systemów