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第二章仿真模型与建模方法论本章主要内容■建模基本原理■模型的非形式化描述模型的形式化表示基于计算机的建模方法学来解释结构建模*■仿真模型的确认第一节建模原理模型与建模建模:通过观测和检测,在忽略次要因素及不可检测变量的基础上,用数学的方法对实际系统进行描述,从而获得简化近似模型的过程在系统研究中,模型用来收集系统有关信息和描述系统有关实体模型是用以产生行为数据的一组指令由实际系统构造模型建立模型结构(确定系统的边界,鉴别系统的实体属性和活动)提供数据(使活动中的属性间建立确定的关系)系统模型应有的性质相似性——模型与系统在属性上具有相似的特性和变化规律简单性——实用的前提下,越简单越好多面性—同一系统可能有不同层次的多种模型模型的有效性可用实际系统数据和模型产生的数据之间的符合程度来度量,分三个级别复制有效(Replicativelyvalid):输入输出数据匹配,不能预测,把实际系统看作黑箱预测有效(Predictivelyvalid):了解实际系统的内部状态及总体结构,可预测系统的将来的状态和行为变化,但不明了内部的分解结构n结构有效(Structurallyvalid):了解内部的分解结构,可反映系统产生某种行为的操作过程数学模型的作用提高认识实际系统不可观部分→可观部分提高决策能力实际系统不可控部分→可控部分建模活动:获取有关信息源、建立数学模型、模型应用三类信息源建模目标:由系统的研究内容决定,如研究系统与外界的相互作用关系:以输入输出为主的系统外部行为模型研究系统的内在活动规律:描述系统输入/输出集合,状态集合之间关系的内部结构状态模型先验知识前人的研究成果:公理、原理、定理及模型等相关学科知识实验数据■先验知识常常是普遍性规律,实际系统有其特殊性,有时只知道模型结构,其参数必须通过实验确定,有时甚至结构也是未知的三者都可以用于模型检验,建模过程一般反复进行,直至达到建模目的建模途径(主要由信息源决定)■演绎法:从一般到特殊运用先验信息,建立某些假设和原理通过数学的逻辑演绎建立数学模型实验数据用来证实或者否定原始的原理归纳法:从特殊

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