Удосконалення управління інформаційними потоками на підприємстві

курсовая работа

2.2 Моделювання як метод дослідження руху інформації

Моделювання - один з етапів системного аналізу, який використовують для вивчення та аналізу будь-яких складних систем, процесів і обєктів. Модель - це наближене, спрощене уявлення процесу або обєкта.

Процес пізнання полягає в тому, що ми створюємо для себе певне уявлення про досліджуваному обєкті або явищі, допомагає краще зрозуміти його функціонування і пристрій, його характеристики. Таке уявлення, виражене в тій чи іншій формі, будемо називати моделлю. Чим детальніше й точніше пізнаний обєкт, чим більше відомостей про нього відображено в моделі, тим вона ближче до дійсності, тим вище ступінь відповідності моделі оригіналу, тим більше модель адекватна оригіналу (від лат. Adaequatus - прирівняний, тотожний).

Моделі значно полегшують розуміння системи руху інформації, дозволяють проводити дослідження в абстрактному плані, прогнозувати поведінку системи в умовах що нас цікавлять, спрощувати завдання, аналізувати і синтезувати абсолютно різні системи одними методами.

Основне завдання і в той же час перевага моделювання руху інформаціїї - виділення приватних, але найбільш важливих факторів реальної системи, які підлягають вивченню в даному конкретному дослідженні. Ці фактори повинні бути відображені в моделі з найбільшою повнотою і деталізацією, їх характеристики в моделі повинні збігатися з реальними з точністю, обумовленою вимогами даного дослідження. Решта, несуттєві фактори можуть бути або відбиті з меншою точністю, або зовсім відсутніми в моделі. Слід підкреслити, що виключення несуттєвих факторів є важливою перевагою моделі. Їх наявність в реальному обєкті заважає досліджуючому, ускладнює розуміння основних закономірностей, створює певний "шум", на тлі якого важче виявити необхідні закономірності.

Поділ факторів на суттєві і несуттєві залежить від характеру конкретного дослідження. При зміні спрямованості прямування змінюються вимоги до моделей і, отже, змінюється сама модель. Тому кожен реальний процес або обєкт може бути представлений різними моделями, часто абсолютно несхожими одна на іншу. Єдиним загальним властивістю у них може бути лише те, що вони, кожна по-своєму, відображають один і той самий обєкт.

За допомогою моделей можна отримати характеристики системи або окремих її частин значно простіше, швидше і дешевше, ніж при дослідженні реальної системи. Природно, це тягне за собою зниження точності, бо ми отримуємо фактично не істинні значення характеристик, а лише їх оцінки, наближені значення. Ступінь точності визначається адекватністю моделі й може бути підвищена при і необхідності за рахунок ускладнення моделі.Переваги моделі: можливість порівняно простими засобами змінювати її параметри, вводити деякі впливу з метою вивчення реакції системи, які в реальних умовах отримати значно важче (наприклад, іноді неможливо вивчити поведінку системи в аварійних ситуаціях або інших особливих умовах).Щоб вивчити модель і експериментувати з нею, вона повинна бути досить простий. Однак чим простіше модель, тим менше, як правило, вона адекватна оригіналу. Саме визначення моделі вказує на відсутність повного збігу всіх характеристик моделі і оригіналу.

Таким чином, при моделюванні системи ми завжди змушені йти на компроміс між простотою моделі і забезпечуваної нею точністю. Модель вважають адекватною, якщо вона забезпечує точність, достатній для даного дослідження. Адекватність моделі зазвичай перевіряють експериментом, порівнюючи реакцію виходів на певні значення входів у моделі і у реального обєкта. При цьому слід памятати, що сама модель, з якою проводиться експеримент, повинна відповідати прийнятим умов моделювання. Іншими словами, модель, використовувана в експерименті, повинна бути такою ж, з якою проводяться подальші дослідження.

Делись добром ;)