Существенные факторы: Прирост массы живых организмов за единицу времени пропорционален уже имеющейся массе. Рассмотрим воздействие окружающей среды на численность популяции живых организмов как черный ящик. - 2. Формализация. Дано:
- М(0) – начальное кол-во живых организмов
- K – коэффициент прироста за год
- Найти: M(n) –число живых организмов через n лет
- 3. Связь: M(n+1) - M(n) – прирост за 1 год, тогда M(n+1) - M(n) = kM(n)
- M(n+1) = M(n) + kM(n) или M(n+1) = (1 +k)·M(n)
- Обнаруженную закономерность можно сформулировать так: если действие окружающей среды сказывается лишь на скорости прироста, то живые организмы размножаются в геометрической прогрессии.
- Это модель неограниченного роста
- Анализ Моделей
- Неограниченного роста (НОР) и Ограниченного роста (ОР)
- Анализ Моделей
- Неограниченного роста (НОР) и Ограниченного роста (ОР)
- I.Модель неограниченного роста (НОР)
- На увеличение массы в 10 раз потребовалось 2-3 года
- Модель НОР не годится для решения задачи популяции, хотя и адекватна до некоторого момента.
- Сл-но, для выяснения непригодности какой-либо модели она должна быть построена
- Л/работа «Модель ограниченного роста (ОР)»
- Построение модели
- Существенные факторы:
- Прирост массы живых организмов за единицу времени пропорционален уже имеющейся массе
- Существует некоторое предельное значение массы живых организмов
- Коэффициент прироста массы живых организмов k за ед. времени пропорционален разности между максимально возможным значением массы и массой, имеющейся к данному моменту времени
- 2. Параметры модели.
- Дано:
- М(0) – начальная масса живых организмов
- L – предельное значение массы живых организмов
- a – коэффициент пропорциональности в формуле для коэффициента прироста
- n – время
- Найти: M(n) – массу живых организмов через n лет
- 3. Связь: a=k/ (L - M(0)) для n=0,1,2,3… M(n+1) =M(n) + a·M(n)·(L - M(n))
- Анализ Моделей
- Неограниченного роста (НОР) и Ограниченного роста (ОР)
- I.Модель ограниченного роста (ОР)
- На начальных этапах развития популяции значение массы живых организмов в моделях НОР и ОР совпадают
- Чем медленнее рост (меньше К), тем больше требуется время на удесятерение массы растений
- Строящаяся модель зависит от того, какими будут параметры, описывающие существенные факторы
- Для описания одного и того же фактора может быть взята разная система параметров, это приводит к появлению разных моделей
Адекватность модели - Если модель дает удовлетворительные результаты при решении задач, то говорят, что модель адекватна рассматриваемому объекту (процессу или явлению).
- Никакая модель не эквивалентна исходному объекту, процессу или явлению
- Адекватность модели определяется ее согласованностью с практикой и общетеоретическими положениями
- Область адекватности модели – совокупность всех тех ситуаций, в которых применяется данная модель
- Всякая модель имеет ограниченную область адекватности, и за ее пределами она перестает удовлетворительно отражать свойства моделируемого объекта. Поэтому и применять модель для решения той или иной жизненной задачи допустимо только тогда, когда мы убедились, что не вышли за границы области адекватности.
- Что значит найти границы адекватности данной модели?
- - необходимо установить, в каких пределах и как по отношению друг к другу могут меняться параметры модели, чтобы она оставалась адекватной
- Как находить границы адекватности модели?
- Проведение натурного эксперимента
- Проведение компьютерного эксперимента, опирающегося на общетеоретические положения
- Неадекватность модели может проявляться:
- В несоответствии результатов, полученных с помощью этой модели, практическим наблюдениям
- В противоречии результатов, полученных с помощью этой модели, с теорией, справедливость которой доказана
- Неадекватность модели всегда является следствием того, что при ее построении не были учтены какие-то существенные факторы
- Факторы, определяющие смену модели:
- Возникновение противоречий с практикой в виде реальной деятельности человека
- Возникновение противоречий с более общей теорией
- Появление более совершенного языка описания моделей
- Появление более мощных средств реализации моделей
- Л/работа «Поиск границ адекватности модели»
- Цель: исследовать модель Неограниченного роста на адекватность
- Критерии адекватности:
- Оценка адекватности погрешностью отклонения массы, рассчитанной по НОР, от массы, рассчитанной по модели ОР. Критерий отклонения: М(n) – Mo(n) ≤ 10%
- Найти функцию f(k,L), такую, что при n < f(k,L) модель НОР удовлетворяет сформулированному критерию адекватности
- Попытаемся определить, насколько мала должна быть исходная масса живых организмов по отношению к предельной массе, чтобы модель неограниченного роста оставалась адекватной в течение нескольких лет
- Модель
- неограниченного роста
- Параметры модели
- Дано:
- М(0) – начальная масса живых организмов
- К – коэф. прироста
- n – время
- Найти: M(n) – массу живых организмов через n лет
- Связь:
- M(n+1) = (1 +k)·M(n)
- Модель ограниченного роста
- Параметры модели.
- Дано:
- Мо(0) – начальная масса живых организмов
- К – коэффициет прироста
- L – предельное значение массы живых организмов
- a – коэффициент пропорциональности в формуле для коэффициента прироста
- n – время
- Найти: Mо(n) – массу живых организмов через n лет
- Связь:
- Mо(n) – вычисление массы в модели ограниченного роста. Т.к Mо(0) = М(0) то, Mо(1)=М(1). Но Mо(2)<М(2) и далее различие будет больше между Mо и M. необходимо договориться какое расхождение между ними будем считать допустимым. Например, модель неограниченного роста считаем адекватной, если
- М – Мо ≤10%
- Зависимость границы адекватности n от k и L
- При уменьшении K граница n отодвигается (увеличивается)
- При увеличении L в 2 раза граница n отодвигается на 1 год, L образует геометрическую прогрессию относительно границы адекватности n,
- L= b·2n-1, где b – коэфф-т, b=L/2n-1 Но K(n)= a(L-M(n)) для n=0,1,2,3… L-M(n)=K(n)/a L=K(n)/a+M(n), т.е. участвует еще и К.
- При К=1 выполняется соотношение 2=1+К можно предположить, что L=b(1+K)n-1 b=L/(1+K)n-1 Нетрудно проверить, что b не зависит от К и при различных К значение b≈8
- Вывод: моделью НОР можно пользоваться с учетом погрешности в 10% при выполнении условия L ≥ 8(1+k)n-1
- Решая показательное неравенство L ≥ 8(1+k)n-1 , получим выражение для n, показывающее, как долго можно пользоваться моделью НОР при заданных К и L:
- существует функция f(k,L), определяющая границу адекватности модели
- Итак, с помощью ИТ:
- Исследован характер зависимости между различными переменными
- Выдвигаются и проверяются в компьютерном эксперименте гипотезы о формуле для этой зависимости
- Этапы решения задач с помощью ЭВМ
- Получение
- и анализ
- результатов
Компьютерные модели в задачах управления - Модель потребления возобновляемых ресурсов
- Целенаправленное воздействие на факторы динамической системы называется управлением этой системы
- Виды природных ресурсов:
- Возобновляемые (леса)
- Невозобновляемые (руда)
- Задача управления: Сколько леса можно рубить ежегодно, чтобы обеспечить его нормальное воспроизводство?
- Модель ограниченного роста – модель прироста растительной массы без вмешательства человека
- Модель потребления возобновляемых ресурсов
- Л/работа «Управление добычей возобновляемых ресурсов»
- Построение модели
- Существенные факторы:
- Прирост массы живых организмов за единицу времени пропорционален уже имеющейся массе
- Существует некоторое предельное значение массы живых организмов
- Коэффициент прироста массы живых организмов k за ед. времени пропорционален разности между максимально возможным значением массы и массой, имеющейся к данному моменту времени
- Величина ежегодно изымаемого ресурса постоянна
- 2. Параметры модели. Дано:
- М(0) – начальная масса живых организмов
- L – предельное значение массы живых организмов
- a – коэффициент пропорциональности в формуле для коэффициента прироста
- n – время
- R – величина ежегодного потребления возобновляемого ресурса
- Найти: M(n) – количество ресурса через n лет
| | | - Кол-во лет для восстановления
- (R=Приросту)
| | | | | | | | | | | | | | | | | - Вывод: В результате вычислительного эксперимента обнаружено явление саморегуляции и стремление системы к некоторому положению равновесия, т.к. информация с выхода снова поступает на вход системы
Do'stlaringiz bilan baham: |