Общий раздел > Теория моделирования и нотации
Теория и принципы моделирования
Keen_G:
У меня предложение обсудить в этой теме основные аспекты моделирования, поговорить о значении моделирования при разработе (проектировании если хотите) систем различного рода, решить для чего мы собственно строим модели и разобрать самые фундаментальные понятия.
Начну с основного определения:
Моделирование - формализация описания системы, т.е. построение модели.
Модель - это отображение реальной системы (оригинала), имеющее определенное объективное соответствие ей и позволяющее прогнозировать и исследовать ее функциональные характеристики, т.е. х-ки, определяющие взаимодействие системы с внешней средой
Модель - это искусственно создаваемый образ конкретного объекта, процесса или явления, в конечном счете любой системы.
(А.В. Антонов "Системный анализ")
Теперь предлагаю обсудить принципы моделирования, с которыми не очень согласен, из книги "Язык UML. Руководство пользователя" (Г.Буч, Д.Рамбо, И.Якобсон)
1. Выбор модели оказывает определяющее влияние на подход к решению проблемы и на то, как будет выглядеть это решение.
2. Каждая модель может быть представлена с различной степенью точности.
3. Лучшие модели - те, что ближе к реальности.
4. Нельзя ограничиваться созданием только одной модели. Наилучший способ при разработке любой нетривиальной системы - использовать совокупность нескольких моделей, почти независимых друг от друга
Denis Beskov:
Сильно. И в чём состоит тезис? "это всё неправильно"? Так мы слона не продадим.
Может стоит тему поуже сформулировать, а не замахиваться сразу на "Уильяма нашего, на Шекспира"? )
Shur:
--- Цитата: Keen_G от 27 Мая 2007, 22:33:41 ---
Теперь предлагаю обсудить принципы моделирования, с которыми не очень согласен, из книги "Язык UML. Руководство пользователя" (Г.Буч, Д.Рамбо, И.Якобсон)
1. Выбор модели оказывает определяющее влияние на подход к решению проблемы и на то, как будет выглядеть это решение.
2. Каждая модель может быть представлена с различной степенью точности.
3. Лучшие модели - те, что ближе к реальности.
4. Нельзя ограничиваться созданием только одной модели. Наилучший способ при разработке любой нетривиальной системы - использовать совокупность нескольких моделей, почти независимых друг от друга
--- Конец цитаты ---
Предлагаю в данном случае исходить из практических задач, из-за которых Вам потребовалось подняться до анализа собственно теории моделирования и Вы обнаружили, что цитированные тезисы не подтверждаются Вашей практикой. Если же в процессе обсуждения Вы сможете показать, что методы решения задач (проблем) моделирования, с которыми Вы столкнулись, могут быть распространены на достаточно широкий класс задач, то решения этих проблем могут претендовать на масштаб теории моделирования. Причем с оговорками о рамках применимости этой теории.
Присоединяюсь к предложению уточнить, с чем именно Вы не согласны в приведенной цитате?
Keen_G:
"Любое правило, любой принцип, любое условие можно и должно подвергать сомнению, поскольку они имеют ограниченную область действия...", я не помню кто это сказал :D
Ну меня, в общем, смущает немного 3й пункт...
--- Цитировать ---3. Лучшие модели - те, что ближе к реальности.
--- Конец цитаты ---
Модель должна упрощать реальность. Это относится и к диаграммам, где гуру советуют не перегружать модели второстепенными элементами, из-за того что она станет визуально непонятной и сложной. И к тому же в качестве примера можно привести различные математические модели, которые бывает невозможно (по ряду причин: из-за недостаточной мощности компьютеров, развитие науки и тд), и зачастую даже ненужно уточнять, т.е. необходимо использовать определенную степень приближения. Конечно согласен, что чем подробней мы опишем систему, тем проще нам с ней будет работать в дальнейшем, но опять же точность модели зависит от поставленной задачи...
Denis Beskov:
--- Цитата: Keen_G от 28 Мая 2007, 22:05:11 ---Модель должна упрощать реальность. Это относится и к диаграммам, где гуру советуют не перегружать модели второстепенными элементами, из-за того что она станет визуально непонятной и сложной. И к тому же в качестве примера можно привести различные математические модели, которые бывает невозможно (по ряду причин: из-за недостаточной мощности компьютеров, развитие науки и тд), и зачастую даже ненужно уточнять, т.е. необходимо использовать определенную степень приближения. Конечно согласен, что чем подробней мы опишем систему, тем проще нам с ней будет работать в дальнейшем, но опять же точность модели зависит от поставленной задачи...
--- Конец цитаты ---
А, ну так бы и говорили, что хотите обсудить правило максимальной адекватности модели моделируемому объекту.
Норберту Винеру приписывают слова, что "лучшей моделью кота является кот, а ещё лучше - тот самый кот".
Мне кажется, что всё-таки важно различать контекст моделирования как научного метода, и как промышленного метода.
В науке, как мы видим, систематически происходило уточнение моделей (Птолемей -> Коперник, Ньютон -> Эйнтшейна), которое сопровождалось новыми возможностями по использованию этих уточнённых моделей.
В науке правит бал беспредельное и чистое познание, не знающее преград. Цель учёного - создать как можно более точную модель, чтобы выявить новые, ранее не известные свойства объекта моделирования. Учёный ищет максимально точные, лучшие решения.
В индустрии центральное лицо - Инженер (для моделирования - инженер-исслдеователь). Его задача - поиск оптимальных моделей - т.е. максимально полезных в рамках имеющихся целей и ресурсов. Его примат - адекватность модели не только и не столько объекту моделирования, но и целям моделирования, т.е. прагматизм.
В механистических, редукционистских индустриальных подходах, таких как UML/ARIS/whatever... до последнего времени считалось, что если мы моделируем дискретную и/или реактивную систему, как это бывает в большей части современного типового бизнеса и соотв. ИС, то мы можем брать отдельные представления модели, такие как модель оргструктуры, модель бизнес-процессов, модель состояний и т.д. и они будут в достаточной мере адекватности отражать моделируемую систему.
Холистические, системные подходы же говорят, что важны не только отдельные проекции, но и эмерджентные свойства системы, такие как "социальный капитал", "душа компании" и т.д.
Навигация
Перейти к полной версии