Mexatron modullar va robotlarni modellashtirish fanining asosiy tushunchalari

3. Tizimning muhim xususiyatlarini saqlab turishda soddalashtirish. Model ba'zi jihatdan prototipga qaraganda sodda bo'lishi kerak - modellashtirishning ma'nosi shu. Ko'rib chiqilayotgan tizim qanchalik murakkab bo'lsa, uning tavsifi shunchalik soddalashtirilgan bo'lishi kerak, chunki u ataylab bo'rttirib ko'rsatmoqda va unchalik muhim bo'lmagan xususiyatlarga e'tibor bermaydi. Ushbu printsipni mayda-chuyda tafsilotlardan tortib olish printsipi deb atash mumkin. 4. Modellashtirish natijalarining zaruriy aniqligi va modelning murakkabligi o'rtasidagi moslik. Modellar har doim tabiatda taxminiydir. Bu taxminiylik qanday bo'lishi kerak degan savol tug'iladi. Bir tomondan, barcha muhim xususiyatlarni aks ettirish uchun model batafsil ko'rsatilishi kerak. Boshqa tomondan, haqiqiy tizimning murakkabligiga yaqinlashadigan modelni yaratish mantiqiy emas. Bu qadar murakkab bo'lishi shart emas, shuning uchun echimni topish juda qiyin. Ushbu ikkita talabning o'zaro bog'liqligi ko'pincha sinovlar va xatolar tufayli amalga oshiriladi. Modellarning murakkabligini kamaytirish bo'yicha amaliy tavsiyalar:

o'zgaruvchilar sonining o'zgarishi, ahamiyatsiz o'zgaruvchini yo'q qilish yoki ularni birlashtirish orqali. Modelni kamroq o'zgaruvchan va kamroq cheklovli modelga aylantirish jarayoni umumlashtirish deb ataladi. Masalan, EHM tarmoqlar modelidagi barcha turdagi kompyuterlarni to'rt turga birlashtirish mumkin - shaxsiy kompyuterlar, ish stantsiyalari, asosiy kompyuterlar, klaster kompyuterlari; o'zgaruvchan parametrlarning tabiatini o'zgartirish. O'zgaruvchan parametrlar doimiy, diskret - doimiy va boshqalar kabi ko'rib chiqiladi. Shunday qilib, radiokanal modelida radioto'lqinlarning tarqalish shartlari soddaligi uchun doimiy ravishda qabul qilinishi mumkin;

o'zgaruvchilar orasidagi funktsional bog'liqlikning o'zgarishi. Chiziqsiz qaramlik odatda chiziqli bilan, diskret ehtimollik taqsimoti funktsiyasi doimiy bilan almashtiriladi; o cheklovlarni o'zgartirish (qo'shish, o'chirish yoki o'zgartirish). Cheklovlar olib tashlanganida, nomalum yechim, joriy etilganida esa pessimistik yechim olinadi. Cheklovlarni o'zgartirib, samaradorlikning chegaraviy qiymatlarini topish mumkin. Ushbu uslub ko'pincha vazifalarni belgilash bosqichida echimlarning samaradorligini dastlabki baholashni topish uchun ishlatiladi; o model aniqligini cheklash. Model natijalarining aniqligi asl ma'lumotlarning aniqligidan yuqori bo'lishi mumkin emas.