在系統(tǒng)建模的過程當中,關鍵性問題就是建立的模型要綜合考慮到其多面性、 集中性,且能夠準確地反映出系統(tǒng)的本質特點、系統(tǒng)所處在的狀態(tài)以及發(fā)生的變化 規(guī)律。在一些實際問題中,能夠直接采用數(shù)學公式將事物加以描述的是非常有 限的,而且在很多狀況下,將實際問題與模型完全相同也是不切實際的。系統(tǒng)結構 和機理當中的一個抽象就是系統(tǒng)分析下的數(shù)學模型,當一些前提條件得到滿足時, 描述出來的模型才會更加貼近實際。所以,建模的過程要遵循如下一些原則。
(1)準備階段。面對一些復雜的系統(tǒng)時,任務較重的階段就是準備階段,由于 要弄清問題的背景條件,建立模型的目的和模型針對的目標,準備階段需要耗費大量 的精力。先,針對要進行分析的問題和模型,要做到對其所歸屬的領域非常熟知,將其規(guī)劃到眾多學科中的一種。不同的領域都有著自己d特的特點,應當做到具體 問題具體分析。其次,要確定建模是為了做什么,建模不僅可以解讀和說明問題,而 且可以起到預測的作用。Z后,針對建立的模型選擇一種較為恰當?shù)慕鉀Q方式。
(2)系統(tǒng)認識階段。先是系統(tǒng)建模的目標。模型的目標較為重要,特別是 對于大多數(shù)的決策問題以及優(yōu)化方面的問題。其次是系統(tǒng)建模的規(guī)范。模型問題 一定要規(guī)范化,也就是說要根據(jù)模型處理問題的要求和要達到的目標制作模型規(guī) 范。然后是系統(tǒng)建模的要素。模型中所應涉及的各個要素要先確定,確定方法 可以借助模型目標以及上一步中建模規(guī)范來實現(xiàn)。Z后是系統(tǒng)建模的關系及其限 制。模型中也普遍存在著關系要求,這就使得建模者根據(jù)模型規(guī)范和模型的實際 特點,對模型與模型之間的關系和相互影響進行多面的統(tǒng)籌和分析,選擇出那些Z 為適合的要素,從而完成建模過程。
(3)系統(tǒng)建模階段。 一個模型可以是對現(xiàn)實當中某個系統(tǒng)的想象表示,所以建模的過程始終都與形式有關系。要素變量要怎樣才可以表示出要素原型,要素 和變量之間的相互關系要如何去描述,模型的目標和要素的變量之間如何描述,怎 么去表述約束條件,以及用整體性的原則把各個分部分表示出來,特別是對有關方面如何進行較好的數(shù)量描述等,上述提到的種種問題都是模型形式化的過程經常 遇到的。
建模假設的各個條件需要進一步地進行分析,但是這些要建立在已經提 出的建模假設的基礎之上才能夠完成。先需要進行區(qū)分的就是變量都有哪些, 已知量有哪些,未知量又有哪些。然后分析這些量的相互作用,它們之間存在著怎 樣的關系以及它們的位置,再選擇一個合適的數(shù)學工具,借助恰當?shù)慕7绞剑? 立出能夠刻畫實際問題的數(shù)學模型。舉例來說,“喜糖建!钡倪^程中就涉及了數(shù) 學模型中的兩大基本方法:一個是系統(tǒng)辨識法;另一個是機理分析法。機理分析法 是在一定的基礎之上進行的分析,這一基礎就是對實物內部機理先進行探索,再合 理地利用其前提條件和模型信息得到Z終的模型;系統(tǒng)辨識法則與之不同,它用在 對系統(tǒng)的內部機理一無所知的情況下,利用建模假設或者是實際情況中對系統(tǒng)為 測試數(shù)據(jù)所給出的事物系統(tǒng)的輸入、輸出信息來建立模型。
伴隨著計算機這一學 科的不斷發(fā)展,計算機的模擬功能有效地促進了數(shù)學建模這一理論的飛速發(fā)展,也 逐漸成為一種建造模型的Z為實用的方法,這些建模的方法都有各自的長處,也存 在一些不足之處,因此在構造模型的過程中可以同時采用多種方法,從而達到取長 補短的目的。
(4)模型求解階段。完成了模型的表示這一工作并沒有意味著建模工作就完 成了,此時Z為關鍵的問題就變?yōu)槿绾纬晒Φ乩迷撃P瓦M行計算,并且保證求解 的成功。數(shù)學模型建立完畢后,求解的過程往往會用到兩種方法:一種是傳統(tǒng)的數(shù) 學方法;另一種是現(xiàn)代的數(shù)學方法。對于較為復雜的系統(tǒng)來說,一般的數(shù)學方法是 達不到求解這一目標的,這就需要對模型的特點進行詳盡的分析,設計一種算法然 后編寫軟件包,Z后借助計算機這一工具完成模型的求解。
(5)模型分析與檢驗。根據(jù)建立模型時的目的要求,模型經過求解之后產生 的一系列數(shù)字結果可以進行相應的分析,如進行誤差分析、開展穩(wěn)定性分析等。如 果分析得到的結果不滿足開始設定的要求,就需要更改建模時候提出的假設條件, 提出一個全新的模型, 一直到Z后的分析滿足需求,同時可以進行優(yōu)化等方面的 討論 。
對于系統(tǒng)的整體分析和服務來說,主要由數(shù)學模型的建立來完成,能夠將系統(tǒng) 的客觀實際情況解釋出來就是判斷模型好壞的標準。如果經過一系列的分析之后 發(fā)現(xiàn)模型符合要求,此時就需要根據(jù)實際情況再加以檢驗,若不符合,則需要進行 完 善 。
![]() |
| 機器人底盤 Disinfection Robot 消毒機器人 講解機器人 迎賓機器人 移動機器人底盤 商用機器人 智能垃圾站 智能服務機器人 大屏機器人 霧化消毒機器人 展廳機器人 服務機器人底盤 具身智能教育機器人 智能配送機器人 導覽機器人 |