Modeliranje i simulacija

Relacija modeliranja odnosi se na validnost (valjanost) modela koja opisuje koliko verno jedan model predstavlja simulirani sistem, tj. predstavlja proces utvrđivanja stepena slaganja podataka o realnom sistemu sa podacima modela. Na osnovu njega se donose odluke o upotrebljivosti rezultata simulacije, izmeni modela, itd.

Relacija simulacije odnosi se na proveru da li simulacioni program verno prenosi model na računar kao i na tačnost kojom računar izvršava instrukcije modela.
 Na slici možete ilustrovano pogledati vezu između modela i simulacije:

Razvojni proces simulacije

Simulacioni proces je proces rešavanja stvarnih problema pomoću simulacionog modeliranja. Životni ciklus simulacije predstavlja niz koraka koji opisuju pojedine faze rešavanja problema. Broj faza i redosled njihovog obavljanja zavisi od konkretne situacije.

Osnovne faze simulacionog procesa su sledeće: 

1.Definicija cilja simulacione studije

Predstavlja definisanje problema koji treba rešiti (npr., oblikovanje sistema, analiza sistema), granice sistem/okolina, nivoa detaljnosti. 

2.Identifikacija sistema

Opis komponenti sistema, interakcija komponenti, način rada, veze s okolinom, formalni prikaz sistema. 

3.Prikupljanje podataka o sistemu i njihova analiza 

Prikupljanje i merenje relevantnih podataka o sistemu, analiza tih podataka (izbor raspodela nezavisnih slučajnih promenljivih, ocena vrednosti parametara raspodela).

4.Izgradnja simulacionog modela 

Stvaranje konceptualnog modela koji adekvatno opisuje sistem i omogućava rešavanje zadatog problema. 

5.Izgradnja simulacionog programa 

Izbor programskog jezika ili paketa i stvaranje simulacionog programa bilo pisanjem programa, bilo automatskim generisanjem programa na osnovu konceptualnog modela. 

6.Verifikacija simulacionog programa 

Testiranje simulacionog programa prema postavkama simulacionog modela. Ukoliko verifikacija programa nije dala zadovoljavajuće rezultate, potreban je povratak na korak 5. 7.Vrednovanje (validacija) simulacionog modela 

Ispitivanje da li simulacioni model adekvatno predstavlja stvarni sistem  analizom rezultata od strane eksperata. Ukoliko vrednovanje modela nije uspešno, potrebno je vratiti se na tačku 4 i napraviti izmene u modelu. 

8.Planiranje simulacionih eksperimenata i njihovo izvođenje 

Planiranje i izvođenje prema usvojenom planu radi omogućavanja ispunjenja cilja studije (npr., plan promene parametara modela, ponavljanje eksperimenta zbog analize uticaja slučajnih promenljivih). 

9.Analiza rezultata eksperimenata 

Tokom analize rezultata može se pokazati potreba za dopunom faze 8, tj. da se izvedu dodatni eksperimenti. 

10.Zaključci i preporuke 

Donošenje odgovaraju}ih odluka prezentacijom relevantnih rezultata (npr., izbor konfiguracije sistema, izmene u sistemu).

Na sledećoj slici možete pogledati dijagram razvoja simulacionog procesa:

Računari i simulacije…

Napredak računarskih sistema doprineo je da računare možemo koristiti za simuliranje različitih procesa. Realni sistemi, sa kojima se susrećemo u svakodnevnom životu, odnose se najvećim delom na veliki broj čestica sa još većim brojem interakcija između njih.

Ponašanje ovih sistema najčešće sa ispituje putem simulacija preko konstrukcije modela koji predstavlja uprošćenu reprezentaciju realnog sistema. Ukoliko je model sličniji realnom sistemu simulacija će biti realnija (ali to često zahteva veoma jake računarske sisteme).

Prototip predstavlja deo realnog sistema čiji model želimo da simuliramo. On obično predstavlja kompleksni sistem koji se sastoji od više odvojenih podsistema koji međusobno interaguju. Naš model bi trebao da predstavlja sve podsisteme, ali ponekad je korisno da se neki od njih smatraju neaktivnim (ili konstantama pod datim uslovima). Predstavljanje modela pomoću računara bi takođe trabalo da prati ovakvu strukturu, što znači da bi program trebao da se sastoji iz više delova (potprograma ili sabrutina) koje se po potrebi pozivaju u glavni program. Nakon izvršenih proračunavanja kao rezultat imamo neke podatke (ili
najčešće velike grupe podataka) koje treba nekako jasno predstaviti (a to je uvek najbolje uraditi putem grafičkog prikaza). Iz tog razloga, rad sa računarskim simulacijama usko je povezan sa kompjuterskom grafikom.

Da bi bili sigurni da model ispravno reprezentuje eksperiment koji želimo da izvršimo, mora se izvršiti validacija modela. Ovaj postupak se sastoji iz nekoliko koraka:
- provera grešaka na nivou programa (da se vidi da li program radi onaj posao za koji je napisan). Ovo se radi tako što se programu zadaju ulazni parametri za koje je rezultatat već poznat (mukotrpan posao koji je toliko uspešniji što je broj provera veći i raznovrsniji).
- provera ispravnosti funkcionisanja modela (da li zaista predstavlja ono što smo želeli da simuliramo).

Računar može relativno brzo (i uspešno) rešiti zadati problem. Veći problem je zadati (postaviti) zadatak na onaj način kako ga računar može prepoznati. Da bi se to uspešno moglo izvesti neophodno je poznavati fizički fenomen koji treba reštiti i postaviti ga u matematički kontekst koji računar može rešiti.
Problem najčešće može biti rešen na nekoliko načina, upotrebom različitih matematičkih programa od kojih svaki može imati svoje prednosti i nedostatke.
Na korisniku je da izabere na koji način će problem rešiti i pri tome treba da ima u vidu i način na koji softver koji primenjuje može komunicirati sa drugim programima.

Šta su to računarske simulacije?

Od najranijih dana svog postojanja čovek je težio za komunikacijom i interakcijom sa svojom okolinom. Vremenom, forme interakcije postale su sve složenije i naprednije. To je naročito došlo do izražaja ubrzanim razvojem tehnike i tehnologije XX veka, a posebno u poslednjih nekoliko decenija razvojem računarstva.

Današnja tehnologija IT društva proširuje sposobnost čoveka da se upusti u rešavanje i onih problema za koje se do juče smatralo da su nerešivi. Problemi vezani za analizu sve složenijih sistema i njihovih podsistema, zahtevali su da čovek neprestano nalazi nove oblike interakcije sa svojom okolinom, kao i nova intelektualna sredstva za ispunjenje svojih sve kompleksnijih ciljeva. Razvojem računara otvorile su se neke nove perspektive u tom pogledu. Tada su, može se slobodno reći, stvoreni uslovi za primenu jedne nove naučne discipline, simulacije i njen ubrzan razvoj. Danas se simulacija široko primjenjuje u mnogim oblastima, kao na primer u upravljanju organizacijom i poslovnim sistemima, inženjerstvu, vojnoj industriji, medicini, računarskim naukama, biologiji, školama, ali sve više i u društvenim naukama.

Brzina rada savremenih računara omogućila je primenu metoda simulacije za rešavanje brojnih složenih problema u najrazličitijim oblastima ljudskog rada i praktično doprinela naglom razvoju i sve većoj primeni simulacije.

Razvojem školstva i računskih centara po školama, računarske simulacije su našle svoje mesto i u domenu nastave. 

Simulacija u širem smislu obuhvata:
– Eksperimentisanje na realnom sistemu
– Snimanje podataka na realnom sistemu
– Formulisanje teorije
– Izgradnju koncepcijskom modela
– Programiranje
– Planiranje eksperimenta na računaru
– Ekperimentisanje programom na računaru i analiza
dobijenih rezultata= simulacija u užem smislu

Plan za realizaciju teme

          Iskoristiću ovaj blog da, pre svega, razradim postavljenu temu i uz komentare posetilaca bloga pokušam da se fokusiram na određenu problematiku detaljnije.  Temu ću razvijati na osnovu okvirnog koncepta koji mozete videti ispod, a izvore tj. literaturu ću  pokušati da nađem pre svega na internetu , a neću izbegavati ni čitaonicu čiji sam član, gradsku biblioteku , vaše linkove i komentare.
         Okvirni koncept teme je sledeći:

• Šta su to uopšteno kompijuterske simulacije
• Koje su prednosti, odnosno nedostaci kompijuterskih simulacija
• Metode učenja (uopšteno)
• Uloga kompijuterskih simulacija u učenju(nastavi)
• Obrada na konkretnom primeru kompijuterske simulacije
  

Sve što smatrate korisnim prikažite kroz postove na blogu(sugestije, linkove, pitanja).