Pobierz ten dokument za darmo

Podgląd dokumentu
Modelowanie - omówienie - strona 1 Modelowanie - omówienie - strona 2 Modelowanie - omówienie - strona 3

Fragment notatki:

Nowoczesne techniki modelowania:

Stochastyczne modele sieciowe

Modelowanie procesów z wykorzystaniem Data Mining
Istota modelowania
Modelowanie jest to przedstawienie rzeczywistego obiektu lub procesu technologicznego w
postaci modelu i przeprowadzenie na nim wszystkich badań i analiz zmierzających do
osiągnięcia jak największej efektywności obiektu lub procesu rzeczywistego.
Zasadnicze znaczenie ma cel, dla którego model jest opracowany, od niego, bowiem zależy
sposób budowy modelu i stopień jego uproszczenia. Zjawisko izomorfizmu tj. wzajemnej
relacji zjawisk fizycznie różnorodnych. Model izomorficzny może i powinien być bardziej
dogodny do badań aniżeli zjawisko rzeczywiste. Izomorfizm oryginału i modelu umożliwia
dokończenie symulacji tj. badanie, które pozwala określić zachowanie się oryginały na
podstawie modelu poddanego określonym próbom. Oryginał-istniejące bądź przyszłe
rzeczywiste przedmioty (obiekty) czy procesy. Model- konstrukcyjne odwzorowanie
rzeczywistości lub jej fragmentu (postać zastępcza oryginału).
Model:

Ilościowa i jakościowa reprezentacja oryginału

Pozwala poznać zależności pomiędzy czynnikami, które się bierze pod uwagę.

Wynik kompromisu pomiędzy wiernym odwzorowaniem rzeczywistości, a
uproszczeniem

Stanowi jedynie pewne zbliżenie do rzeczywistości, zadowalające z punktu widzenia
praktycznego.
Modele powinny podlegać weryfikacji praktycznej tj. sprawdzenie przez doświadczenie
W praktyce wyróżnia się modele:

Graficzne (np. szkice, rysunki techniczne, wykresy funkcji)

Fizyczne

Matematyczne
Modele matematyczne wyrażają własności oryginału symbolicznie, a zależności strukturalne
mogą być przedstawione wzorami matematycznymi. Wyrażają zazwyczaj opis funkcyjny
więzów występujących pomiędzy tymi cechami, które dla badacza są istotne.
Modele matematyczne można z punktu widzenia celu podzielić na:
 Modele opisowe:
1. Objaśniające
2. Ciasnej skrzynki (sieci neuronowe)
3. Behawiorystyczne
 Modele decyzyjne
1. Optymalizacyjne
2. Heurystyczne
Modele matematyczne można z punktu widzenia prezentacji podzielić na:
 Modele formalne w tym na kilka rozłącznych grup modeli:
1. Modele liniowe lub nieliniowe
2. Modele statystyczne lub dynamiczne
3. Determistyczne lub stochastyczne
4. Modele mikro i makro
5. Modele całościowe lub cząstkowe
 Modele nieobecne są przedstawione w postaci słownej
Modele matematyczne z punktu widzenia zastosowań można podzielić na:
1. Modele alokacji
2. Modele teorii gier
3. Modele przejścia
4. Modele kolejek
5. Modele asymilacyjne
Podstawowe cechy modelu:
 Cel
 Reprezentacja
 Funkcja oceny
Każdy model jest związany z pewnymi założeniami przyjętymi podczas jego tworzenia. Model
jest podstawą do poszukiwania rozwiązań naszego problemu.
... zobacz całą notatkę

Komentarze użytkowników (0)

Zaloguj się, aby dodać komentarz