taip model bergantung pada intipati maklumat sistem yang dimodelkan, pada sambungan dan hubungan subsistem dan elemennya, dan bukan pada sifat fizikalnya.
Sebagai contoh, huraian matematik ( model) dinamik wabak penyakit berjangkit, pereputan radioaktif, pemerolehan bahasa asing kedua, pengeluaran produk perusahaan pembuatan, dsb. boleh dianggap sama dari sudut huraian mereka, walaupun proses itu sendiri berbeza.
Sempadan antara model pelbagai jenis adalah sangat sewenang-wenangnya. Kita boleh bercakap tentang mod penggunaan yang berbeza model- simulasi, stokastik, dsb.
Biasanya model termasuk: objek O, subjek (pilihan) A, tugasan Z, sumber B, persekitaran pemodelan DENGAN.
Model boleh dibentangkan secara formal sebagai: M =< O, Z, A, B, C > .
asas harta bendamana-mana model:
tumpuan - model sentiasa memaparkan beberapa sistem, i.e. mempunyai tujuan;
anggota badan - model memaparkan yang asal hanya dalam bilangan terhingga hubungannya dan, sebagai tambahan, sumber pemodelan terhingga;
kesederhanaan - model memaparkan hanya aspek penting objek dan, sebagai tambahan, mestilah mudah untuk dikaji atau dihasilkan semula;
anggaran - realiti dipaparkan model secara kasar atau kasar;
kecukupan - model mesti berjaya menerangkan sistem yang dimodelkan;
kejelasan, keterlihatan sifat dan hubungan utamanya;
kebolehcapaian dan kebolehkilangan untuk penyelidikan atau pembiakan;
kandungan maklumat - model mesti mengandungi maklumat yang mencukupi tentang sistem (dalam rangka kerja hipotesis yang diterima pakai semasa pembinaan model) dan harus memberi peluang untuk mendapatkan maklumat baharu;
pemeliharaan maklumat yang terkandung dalam asal (dengan ketepatan dipertimbangkan semasa pembinaan model hipotesis);
kesempurnaan - dalam model semua perkaitan dan perhubungan asas yang diperlukan untuk mencapai matlamat mesti diambil kira pemodelan;
kestabilan - model mesti menerangkan dan memastikan kelakuan sistem yang stabil, walaupun ia pada mulanya tidak stabil;
integriti - model melaksanakan beberapa sistem, i.e. keseluruhan;
pengasingan - model mengambil kira dan memaparkan sistem tertutup hipotesis asas, perkaitan dan perhubungan;
kebolehsuaian - model boleh disesuaikan dengan pelbagai parameter input dan pengaruh persekitaran;
kebolehkawalan - model mesti mempunyai sekurang-kurangnya satu parameter, perubahan yang boleh mensimulasikan tingkah laku sistem simulasi di bawah pelbagai keadaan;
peluang pembangunan model(peringkat sebelumnya).
Kitaran hayat sistem simulasi:
mengumpul maklumat tentang objek, mengemukakan hipotesis, analisis model awal;
reka bentuk struktur dan komposisi model(submodel);
pembinaan spesifikasi model, pembangunan dan penyahpepijatan submodel individu, pemasangan model secara umum, pengenalpastian (jika perlu) parameter model;
belajar model- pemilihan kaedah penyelidikan dan pembangunan algoritma (program) pemodelan;
kajian kecukupan, kestabilan, kepekaan model;
penilaian dana pemodelan(sumber yang dibelanjakan);
tafsiran, analisis keputusan pemodelan dan mewujudkan beberapa hubungan sebab-akibat dalam sistem yang dikaji;
penjanaan laporan dan reka bentuk penyelesaian (ekonomi negara);
penjelasan, pengubahsuaian model, jika perlu, dan kembali ke sistem yang dikaji dengan pengetahuan baru yang diperoleh menggunakan model Dan pemodelan.
Kitaran hayat sistem simulasi:
- mengumpul maklumat tentang objek, mengemukakan hipotesis, analisis pra-model;
- mereka bentuk struktur dan komposisi model (submodel);
- membina spesifikasi model, membangun dan menyahpepijat submodel individu, memasang model secara keseluruhan, mengenal pasti (jika perlu) parameter model;
- penyelidikan model - pemilihan kaedah penyelidikan dan pembangunan algoritma pemodelan (program);
- kajian tentang kecukupan, kestabilan, kepekaan model;
- penilaian alat pemodelan (sumber yang dibelanjakan);
- tafsiran, analisis keputusan pemodelan dan penubuhan beberapa hubungan sebab-akibat dalam sistem yang dikaji;
- penjanaan laporan dan reka bentuk penyelesaian (ekonomi negara);
- menapis, mengubah suai model jika perlu, dan kembali kepada sistem yang dikaji dengan pengetahuan baharu yang diperoleh melalui M&S.
Pemodelan ialah kaedah analisis sistem. Tetapi selalunya dalam analisis sistem dengan pendekatan model untuk penyelidikan, satu kesilapan metodologi boleh dibuat, iaitu, pembinaan model (submodel) yang betul dan mencukupi bagi subsistem sistem dan pautan yang betul secara logiknya tidak menjamin ketepatan model keseluruhan sistem yang dibina dengan cara ini. Model yang dibina tanpa mengambil kira hubungan sistem dengan persekitaran dan kelakuannya berhubung dengan persekitaran ini selalunya hanya boleh berfungsi sebagai satu lagi pengesahan teorem Gödel, atau lebih tepat, akibatnya, yang menyatakan bahawa dalam sistem terpencil yang kompleks terdapat boleh menjadi kebenaran dan kesimpulan yang betul dalam sistem ini dan yang tidak betul di luarnya.
Sains pemodelan terdiri daripada membahagikan proses pemodelan (sistem, model) kepada peringkat-peringkat (subsistem, submodel), mengkaji secara terperinci setiap peringkat, perhubungan, perkaitan, perhubungan di antara mereka dan kemudian secara berkesan menerangkannya dengan tahap pemformalan yang setinggi mungkin dan kecukupan. Jika peraturan ini dilanggar, kita tidak mendapat model sistem, tetapi model "pengetahuan sendiri dan tidak lengkap."
Pemodelan (dalam maksud "kaedah", "percubaan model") dianggap sebagai bentuk eksperimen khas, percubaan bukan pada asal itu sendiri (ini dipanggil percubaan mudah atau biasa), tetapi pada salinan (pengganti) asal. Apa yang penting di sini ialah isomorfisme sistem (asal dan model) - isomorfisme kedua-dua salinan itu sendiri dan pengetahuan dengan bantuan yang dicadangkan.
Model dan simulasi digunakan dalam bidang utama:
- latihan (kedua-dua model, simulasi, dan model itu sendiri);
- pengetahuan dan pembangunan teori sistem yang dikaji (menggunakan sebarang model, simulasi, hasil simulasi);
- peramalan (data output, situasi, keadaan sistem);
- pengurusan (sistem secara keseluruhan, subsistem individu sistem), pembangunan keputusan dan strategi pengurusan;
- automasi (sistem atau subsistem individu sistem).
Soalan untuk mengawal diri
- Apakah model, mengapa ia diperlukan dan bagaimana ia digunakan? Model manakah yang dipanggil statik (dinamik, diskret, dll.)?
- Apakah sifat utama model dan betapa pentingnya ia?
- Apakah kitaran hayat simulasi (sistem yang dimodelkan)?
Tugasan dan latihan
- Baru-baru ini, masalah yang paling mendesak dalam ekonomi telah menjadi kesan tahap cukai ke atas aktiviti ekonomi. Antara prinsip pungutan cukai yang lain, tempat penting diduduki oleh persoalan norma maksimum, yang lebihan itu melibatkan kerugian kepada masyarakat dan negara yang tidak sepadan dengan hasil belanjawan semasa. Menentukan jumlah kutipan cukai sedemikian rupa sehingga, di satu pihak, ia sepadan secara maksimum dengan perbelanjaan kerajaan, dan di sisi lain, mempunyai kesan negatif minimum terhadap aktiviti perniagaan, adalah salah satu tugas utama pengurusan negeri. Huraikan apakah, pada pendapat anda, parameter yang perlu diambil kira dalam model percukaian aktiviti perniagaan yang memenuhi matlamat yang ditetapkan. Cipta model pungutan cukai mudah (sebagai contoh, berulang) berdasarkan kadar cukai yang berbeza-beza dalam julat yang ditentukan: cukai pendapatan - 8-12%, cukai nilai tambah - 3-5%, cukai harta entiti undang-undang - 7-10 %. Jumlah potongan cukai tidak boleh melebihi 30-35% daripada keuntungan. Nyatakan parameter kawalan dalam model ini. Tentukan satu strategi kawalan menggunakan parameter ini.
- Angka - x i , i=0, 1, ..., n dan simbolik - y i , i=0, 1, ..., m tatasusunan X dan Y diberikan. Cipta model kalkulator tindanan yang membolehkan anda melakukan operasi berikut:
- anjakan kitaran ke kanan tatasusunan X atau Y dan menulis nombor yang diberikan kepada x 0 atau simbol operasi - y 0 (ke “atas tindanan” X(Y) ) i.e. melakukan operasi "tolak ke tindanan";
- membaca "atas timbunan" dan kemudian mengalihkan tatasusunan X atau Y secara kitaran ke kiri - operasi "muncul dari timbunan";
- menukar x 0 dan x 1 atau y 0 dan y 1 ;
- "percabangan bahagian atas timbunan", i.e. mendapatkan salinan x 0 atau y 0 ke dalam x 1 atau y 1 ;
- membaca "atas timbunan" Y (a +, -, * atau / tanda), kemudian menyahkod operasi ini, membaca operan operasi dari "atas" X, melaksanakan operasi ini dan meletakkan hasilnya di "atas "X.
- Klasik yang terkenal
2. Ciri am dan sifat model.
Ciri-ciri umum model
1. Model ialah "konstruk empat kali ganda", yang komponennya adalah subjek; masalah diselesaikan oleh subjek; objek asal dan bahasa penerangan atau kaedah menghasilkan semula model. Masalah yang diselesaikan oleh subjek memainkan peranan khas dalam struktur model umum. Di luar konteks masalah atau kelas masalah, konsep model tidak mempunyai makna.
2. Setiap objek material sepadan dengan set tidak terhitung model yang sama mencukupi, tetapi pada asasnya berbeza yang dikaitkan dengan tugas yang berbeza.
3. Pasangan tugas-objek sepadan dengan banyak model yang mengandungi, pada dasarnya, maklumat yang sama, tetapi berbeza dalam bentuk pembentangan atau pengeluaran semulanya.
4. Model sentiasa hanya relatif, hampir sama dengan objek asal dan, dari segi maklumat, pada asasnya lebih lemah daripada yang terakhir.
5. Sifat arbitrari objek asal, yang muncul dalam definisi yang diterima, bermakna objek ini boleh menjadi material, boleh bersifat maklumat semata-mata, dan, akhirnya, boleh menjadi kompleks bahan heterogen dan komponen maklumat. Walau bagaimanapun, tanpa mengira sifat objek, sifat masalah yang diselesaikan dan kaedah pelaksanaan, model adalah pembentukan maklumat.
6. Dalam kes tertentu, peranan objek pemodelan dalam penyelidikan atau masalah gunaan dimainkan bukan oleh serpihan dunia sebenar yang dipertimbangkan secara langsung, tetapi oleh beberapa struktur yang ideal, i.e. sebenarnya, model lain, dicipta lebih awal dan boleh dipercayai.
SIFAT-SIFAT MODEL
1) anggota badan: model memaparkan yang asal hanya dalam bilangan terhingga hubungannya dan, sebagai tambahan, sumber pemodelan adalah terhingga;
2) kesederhanaan: model hanya memaparkan aspek penting objek;
3) anggaran: realiti digambarkan kira-kira oleh model;
4)· kecukupan: tahap kejayaan penerangan model objek pemodelan;
5) kandungan maklumat: model mesti mengandungi maklumat yang mencukupi tentang sistem - dalam rangka kerja hipotesis yang diterima pakai semasa membina model.
Maklumat- ini adalah abstraksi.
Model- ini adalah objek, sistem yang membolehkan anda meletakkan maklumat ini ke dalam yang khusus, contohnya komputer, perwakilan, kandungan.
Permodelan- proses itu, kaedah yang membenarkan pemindahan maklumat daripada sistem sebenar kepada model dan sebaliknya.
Model mengikut tujuan mereka Terdapat kognitif, pragmatik dan instrumental.
- Model kognitif- satu bentuk organisasi dan pembentangan pengetahuan, cara menghubungkan pengetahuan baru dan lama. Model kognitif, sebagai peraturan, disesuaikan dengan realiti dan merupakan model teori.
- Model pragmatik- satu cara untuk mengatur tindakan praktikal, representasi kerja matlamat sistem untuk pengurusannya. Realiti diselaraskan kepada beberapa model pragmatik. Ini biasanya model yang digunakan.
- Model instrumental- satu cara untuk membina, menyelidik dan/atau menggunakan model pragmatik dan/atau kognitif. Model kognitif mencerminkan yang sedia ada, dan yang pragmatik - walaupun tidak wujud, tetapi diingini dan, mungkin, perhubungan dan sambungan yang boleh dilaksanakan.
Mengikut tahap pemodelan model adalah empirikal, teori dan campuran.
- Empirikal- berdasarkan fakta empirikal, kebergantungan;
- Teori- berdasarkan huraian matematik;
- bercampur atau separuh empirikal- menggunakan kebergantungan empirikal dan huraian matematik.
Masalah pemodelan terdiri daripada tiga tugas:
- membina model (tugas ini kurang formal dan membina, dalam erti kata bahawa tiada algoritma untuk membina model);
- penyelidikan model (tugas ini lebih formal; terdapat kaedah untuk mengkaji pelbagai kelas model);
- penggunaan model (tugas yang membina dan khusus).
Dalam sains dan teknologi moden, pemodelan matematik diperkukuh dan dikemas kini oleh masalah dan kejayaan sains lain. Pemodelan matematik sistem sebenar dan tak linear bagi hidupan dan alam semula jadi yang tidak bernyawa membolehkan kita membina jambatan antara pengetahuan kita dan sistem sebenar, proses, termasuk yang mental.
Permodelan- proses membina, mengkaji dan mengaplikasi model.
Itu. kita boleh kata begitu
pemodelan- ini ialah kajian objek dengan membina dan mengkaji modelnya, dijalankan untuk tujuan tertentu dan terdiri daripada menggantikan eksperimen dengan asal dengan eksperimen pada model.Kami membentangkan jenis model (simulasi) yang paling penting dengan definisi dan contoh ringkas.
Model itu dipanggil statik, jika antara parameter yang terlibat dalam penerangan model tidak ada parameter masa. Model statik pada setiap saat masa hanya menyediakan "foto" sistem, kepingannya.
Sesuatu model adalah dinamik jika antara parameter model terdapat parameter masa, iaitu ia memaparkan sistem (proses dalam sistem) dalam masa.
Model diskret, jika ia menerangkan tingkah laku sistem hanya pada masa yang berbeza.
Model berterusan , jika ia menerangkan tingkah laku sistem untuk semua titik dalam masa dari selang waktu tertentu.
Model peniruan , jika ia bertujuan untuk menguji atau mengkaji, memainkan kemungkinan laluan pembangunan dan tingkah laku objek dengan mengubah beberapa atau semua parameter model.
Model deterministik , jika setiap set input parameter sepadan dengan set parameter output yang pasti dan ditakrifkan secara unik; sebaliknya model bukan deterministik , stokastik (kebarangkalian).
Model set-teoretik , jika boleh diwakili menggunakan set tertentu dan hubungan keahlian kepada mereka dan antara mereka.
Model logik , jika ia boleh diwakili oleh predikat, fungsi logik.
Model permainan , jika ia menerangkan, melaksanakan beberapa situasi permainan antara peserta permainan (individu, gabungan).
Model algoritma , jika ia diterangkan oleh beberapa algoritma atau set algoritma yang menentukan fungsi dan perkembangannya. Pengenalan jenis model yang kelihatan luar biasa ini nampaknya agak wajar, kerana tidak semua model boleh dikaji atau dilaksanakan secara algoritma.
Model linguistik , linguistik , jika ia diwakili oleh beberapa objek linguistik, sistem atau struktur bahasa formal. Kadang-kadang model sedemikian dipanggil lisan, sintaksis, dll.
Model visual , jika ia membolehkan anda memvisualisasikan hubungan dan sambungan sistem yang dimodelkan, terutamanya dalam dinamik.
Model skala penuh , jika ia adalah salinan material objek pemodelan.
Model geometri , grafik , jika ia boleh diwakili oleh imej dan objek geometri.
Jenis model bergantung pada intipati maklumat sistem yang dimodelkan, pada sambungan dan hubungan subsistem dan elemennya, dan bukan pada sifat fizikalnya.
Sempadan antara model jenis yang berbeza atau penetapan model kepada satu jenis atau yang lain selalunya sangat sewenang-wenangnya. Kita boleh bercakap tentang mod penggunaan model yang berbeza - simulasi, stokastik, dsb.
Semua jenis model utama, mungkin dengan pengecualian beberapa model berskala penuh, ialah maklumat sistem (sistem maklumat) dan logik maklumat (infologi). Dalam erti kata yang sempit, model maklumat ialah model yang menerangkan, mengkaji dan mengemas kini sambungan dan perhubungan maklumat dalam sistem yang dikaji. Dalam erti kata yang lebih sempit, model maklumat ialah model berdasarkan data, struktur data, perwakilan dan pemprosesan maklumat-logiknya. Kedua-dua pemahaman yang luas dan sempit tentang model maklumat adalah perlu dan ditentukan oleh masalah yang sedang diselesaikan dan sumber yang tersedia untuk menyelesaikannya, terutamanya yang logik maklumat.
Sifat asas mana-mana model:
- anggota badan- model memaparkan yang asal hanya dalam bilangan terhingga hubungannya dan, sebagai tambahan, sumber pemodelan adalah terhingga;
- kesederhanaan- model hanya memaparkan aspek penting objek dan, sebagai tambahan, mestilah mudah untuk dikaji atau dihasilkan semula;
- penghampiran- realiti diwakili oleh model secara kasar, atau lebih kurang;
- kecukupan sistem model - model mesti berjaya menerangkan sistem model;
- penglihatan, penglihatan sifat asas dan hubungan;
- ketersediaan Dan kebolehkilangan untuk penyelidikan atau pembiakan;
- kandungan maklumat- model mesti mengandungi maklumat yang mencukupi tentang sistem (dalam rangka kerja hipotesis yang diterima pakai semasa membina model) dan memberi peluang untuk mendapatkan maklumat baharu;
- menyimpan maklumat terkandung dalam asal (dengan ketepatan hipotesis yang dipertimbangkan semasa membina model);
- kesempurnaan- model mesti mengambil kira semua sambungan asas dan perhubungan yang diperlukan untuk mencapai tujuan pemodelan;
- kelestarian- model mesti menerangkan dan memastikan kelakuan sistem yang stabil, walaupun ia pada mulanya tidak stabil;
- pengasingan- model mengambil kira dan memaparkan sistem tertutup hipotesis asas, sambungan dan perhubungan.
Masalah kecukupan. Keperluan yang paling penting untuk model ialah keperluan kecukupan (surat-menyurat) kepada objek sebenar (proses, sistem, dll.) berkenaan dengan set ciri dan sifatnya yang dipilih. Kecukupan model difahami sebagai perihalan kualitatif dan kuantitatif yang betul bagi objek (proses) mengikut set ciri yang dipilih dengan tahap ketepatan tertentu yang munasabah. Dalam kes ini, kami tidak bermaksud kecukupan secara umum, tetapi kecukupan dari segi sifat-sifat model yang penting untuk penyelidik. Kecukupan penuh bermaksud identiti antara model dan prototaip. Mat. model mungkin mencukupi berkenaan dengan satu kelas situasi (keadaan sistem + keadaan persekitaran luaran) dan tidak mencukupi berkenaan dengan yang lain. Kesukaran menilai tahap kecukupan dalam kes umum timbul disebabkan oleh kekaburan dan kekaburan kriteria kecukupan itu sendiri, serta disebabkan oleh kesukaran memilih tanda, sifat dan ciri yang mana kecukupan dinilai. Konsep kecukupan adalah konsep rasional, oleh itu peningkatan darjatnya juga dijalankan pada tahap rasional. Akibatnya, kecukupan model mesti disahkan, dikawal, dan dijelaskan semasa proses penyelidikan menggunakan contoh khusus, analogi, eksperimen, dll. Hasil daripada semakan kecukupan, mereka mengetahui apa yang menyebabkan andaian yang dibuat: sama ada kehilangan ketepatan yang boleh diterima atau kehilangan kualiti. Apabila menyemak kecukupan, ia juga mungkin untuk mewajarkan kesahihan penggunaan hipotesis kerja yang diterima dalam menyelesaikan tugas atau masalah yang sedang dipertimbangkan.
Kesederhanaan dan kerumitan. serentak keperluan untuk kesederhanaan dan kecukupan model adalah bercanggah. Dari sudut pandangan kecukupan, model fenomena yang kompleks. lebih baik daripada yang mudah. Dalam model yang kompleks, lebih banyak faktor boleh diambil kira. Walaupun model kompleks lebih tepat mencerminkan model orang suci asal, mereka lebih rumit. Oleh itu, penyelidikan berusaha untuk memudahkan. model, kerana ia mudah. mod lebih mudah dikendalikan.
Had model. Adalah diketahui bahawa dunia adalah tidak terhingga, seperti mana-mana objek, bukan sahaja dalam ruang dan masa, tetapi juga dalam struktur (struktur), sifat, hubungan dengan objek lain.Infiniti memanifestasikan dirinya dalam struktur hierarki sistem pelbagai sifat fizikal. Walau bagaimanapun, apabila mengkaji objek, penyelidik terhad kepada bilangan terhingga sifat, sambungan, sumber yang digunakan, dsb. Meningkatkan dimensi model dikaitkan dengan masalah kerumitan dan kecukupan. Dalam kes ini, adalah perlu untuk mengetahui apakah hubungan fungsi antara tahap kerumitan dan dimensi model. Bertambah dimensi model membawa kepada peningkatan tahap kecukupan dan pada masa yang sama kepada komplikasi model. Pada masa yang sama, tahap kesukaran adalah og. keupayaan untuk beroperasi dengan model. Keperluan untuk beralih daripada model mudah kasar kepada model yang lebih tepat direalisasikan dengan meningkatkannya. Saiz model dengan melibatkan pembolehubah baru yang berbeza secara kualitatif daripada yang utama dan yang diabaikan semasa membina model kasar. Apabila pemodelan, mereka berusaha untuk mengenal pasti, jika boleh, sebilangan kecil faktor utama. Selain itu, faktor yang sama boleh mempunyai kesan yang berbeza dengan ketara ke atas pelbagai ciri dan sifat sistem.
Pengiraan model. Daripada perkara di atas, ia mengikuti bahawa keterbatasan dan kesederhanaan (pemudahan) model mencirikan perbezaan kualitatif (pada peringkat struktur) antara yang asal dan model. Kemudian penghampiran model akan mencirikan bahagian kuantitatif perbezaan ini. Anda boleh memperkenalkan ukuran anggaran kuantitatif dengan membandingkan, sebagai contoh, model kasar dengan model rujukan (lengkap, ideal) yang lebih tepat atau dengan model sebenar. lebih kurang model kepada asal tidak dapat dielakkan, wujud secara objektif, kerana model, sebagai objek lain, hanya mencerminkan sifat individu bagi asal. Oleh itu, tahap penghampiran (kedekatan, ketepatan) model kepada asal ditentukan oleh pernyataan masalah, tujuan pemodelan.
Kebenaran model. Setiap model mempunyai beberapa kebenaran, i.e. Mana-mana model mencerminkan asal dengan betul dalam beberapa cara. Tahap kebenaran model didedahkan hanya dengan perbandingan praktikalnya dengan yang asal, kerana hanya amalan adalah kriteria kebenaran. Oleh itu, menilai kebenaran model sebagai satu bentuk pengetahuan datang kepada mengenal pasti kandungan di dalamnya kedua-dua pengetahuan objektif yang boleh dipercayai yang betul mencerminkan yang asli, dan pengetahuan yang lebih kurang menilai yang asli, serta apa yang menjadi kejahilan.
34. Konsep "kecukupan" model. Ciri-ciri menilai kecukupan model.
Keperluan yang paling penting untuk model ialah keperluan kecukupan (surat-menyurat) kepada objek sebenar (proses, sistem, dll.) berkenaan dengan set ciri dan sifatnya yang dipilih. Kecukupan model difahami sebagai perihalan kualitatif dan kuantitatif yang betul bagi objek (proses) mengikut set ciri yang dipilih dengan tahap ketepatan tertentu yang munasabah. Dalam kes ini, kami tidak bermaksud kecukupan secara umum, tetapi kecukupan dari segi sifat-sifat model yang penting untuk penyelidik. Kecukupan penuh bermaksud identiti antara model dan prototaip.
Model matematik mungkin mencukupi berkenaan dengan satu kelas situasi (keadaan sistem + keadaan persekitaran luaran) dan tidak mencukupi berkenaan dengan situasi yang lain. Model kotak hitam adalah memadai jika, dalam tahap ketepatan yang dipilih, ia berfungsi dengan cara yang sama seperti sistem sebenar, i.e. mentakrifkan operator yang sama untuk menukar isyarat input kepada isyarat output. Dalam beberapa situasi mudah, penilaian berangka tahap kecukupan tidak begitu sukar. Sebagai contoh, masalah menghampiri set titik eksperimen tertentu dengan beberapa fungsi. Sebarang kecukupan adalah relatif dan mempunyai had penggunaannya sendiri. Jika dalam kes mudah semuanya jelas, maka dalam kes yang kompleks ketidakcukupan model tidak begitu jelas. Penggunaan model yang tidak mencukupi membawa sama ada kepada herotan ketara proses atau sifat (ciri) sebenar objek yang dikaji, atau kepada kajian fenomena, proses, sifat dan ciri yang tidak wujud. Dalam kes kedua, pengesahan kecukupan tidak boleh dilakukan pada tahap deduktif (logik, spekulatif) semata-mata. Adalah perlu untuk memperhalusi model berdasarkan maklumat daripada sumber lain.
Ciri-ciri penilaian kecukupan:
35. Prinsip asas untuk menilai kecukupan model. Kaedah untuk memastikan kecukupan model.
Prinsip untuk menilai kecukupan:
1. Jika model eksperimen adalah mencukupi, ia boleh digunakan untuk membuat keputusan tentang sistem yang diwakilinya, seolah-olah ia dibuat berdasarkan eksperimen dengan model sebenar.
2. Kerumitan atau kemudahan menilai kecukupan bergantung pada sama ada versi sistem ini wujud pada masa ini.
3. Model simulasi sistem kompleks hanya boleh hampir sama dengan yang asal, tidak kira berapa banyak usaha yang dibelanjakan untuk pembangunan, kerana Tidak ada model yang benar-benar mencukupi.
4. Model simulasi sentiasa dibangunkan untuk satu set tujuan tertentu. Model yang mencukupi untuk seseorang mungkin tidak mencukupi untuk yang lain.
5. Menilai kecukupan model perlu dijalankan dengan penyertaan pembuat keputusan dalam menilai projek sistem.
6. Penilaian kecukupan hendaklah dijalankan sepanjang pembangunan dan penggunaannya.
Kaedah untuk memastikan kecukupan:
1. Pengumpulan maklumat berkualiti tinggi tentang sistem: - perundingan dengan pakar; – memantau sistem; - kajian teori yang berkaitan; - mengkaji keputusan yang diperoleh semasa pemodelan sistem sedemikian; - penggunaan pengalaman dan intuisi pembangun.
2. Interaksi yang kerap dengan pelanggan
3. Sokongan dokumentari andaian dan analisis kritikal berstrukturnya: - Adalah perlu untuk merekodkan semua andaian dan sekatan yang diterima pakai untuk model simulasi; - adalah perlu untuk menjalankan analisis struktur model konseptual dengan kehadiran pakar dalam isu yang dikaji => Daripada ini mengikuti pengesahan model konseptual.
4. Pengesahan komponen model menggunakan kaedah kuantitatif.
5. Pengesahan data keluaran keseluruhan model simulasi (Menyemak identiti data keluaran model dan data keluaran yang dijangka daripada sistem sebenar)
6. Animasi proses pemodelan
Teknologi umum untuk menilai dan mengurus kualiti model kelas pertama:
1 - pembentukan litar berfungsi objek 2 - pembentukan isyarat input 3 - pembentukan matlamat pemodelan 4 - pengurusan kualiti pemodelan 5.6 - pengurusan parameter, struktur, penerangan konsep
