Компьютерное математическое моделирование

Интуитивные

Агентно-ориентированный подход

Последний подход, развиваемый с начала 1990-х годов называется агентно-ориентированным подходом, или подходом, основанным на использовании интеллектуальных (рациональных) агентов. Согласно этому подходу, интеллект — это вычислительная часть (грубо говоря, планирование) способности достигать поставленных перед интеллектуальной машиной целей. Сама такая машина будет интеллектуальным агентом, воспринимающим окружающий его мир с помощью датчиков и способной воздействовать на объекты в окружающей среде с помощью исполнительных механизмов.

Этот подход акцентирует внимание на тех методах и алгоритмах, которые помогут интеллектуальному агенту выживать в окружающей среде при выполнении его задачи. Так, здесь значительно сильнее изучаются Алгоритмы поиска и принятия решений.

· Самый общий подход предполагает, что ИИ будет способен проявлять поведение, не отличающееся от человеческого, причём, в нормальных ситуациях. Эта идея является обобщением подхода теста Тьюринга, который утверждает, что машина станет разумной тогда, когда будет способна поддерживать разговор с обычным человеком, и тот не сможет понять, что говорит с машиной (разговор идёт по переписке).

· Писатели-фантасты часто предлагают ещё один подход: ИИ возникнет тогда, когда машина будет способна чувствовать и творить. Так, хозяин Эндрю Мартина из «Двухсотлетнего человека» начинает относиться к нему как к человеку, когда тот создаёт игрушку по собственному проекту. А Дейта из Звёздного пути, будучи способным к коммуникации и научению, мечтает обрести эмоции и интуицию.

математическое моделирование - вид моделирования, при котором моделирование, включая построение модели, осуществляется средствами математики и логики.

Математическое моделирование:

· аналитическое

· машинное

o цифровое

o аналоговое

Математическое маделирование разделяется на аналитическое и машинное моделирование.

При аналитическом моделировании результат получается а процессе раздумий, размышлений, умозаключений.

При машинном моделировании математическая модель создается и анализируется с помощью вычислительной техники.

Рассмотрим процесс компьютерного математического моделирования, включающий численный эксперимент с моделью (см. схему) Первый этап - определение целей моделирования. Основные из них таковы: 1)модель нужна для того, чтобы понять как устроен конкретный объект, какова его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающей средой(понимание); 2) модель нужна для того, чтобы научиться управлять объектом (или процессом) и определить наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (управление): 3) модель нужна для того, чтобы прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействия на объект (прогнозирование).

Важнейшим этапом моделирования является разделение входных параметров по степени важности влияния их изменений на выходные. Такой процесс называется ранжированием. Чаще всего невозможно да и не нужно учитывать все факторы, которые могут повлиять на значения интересующих величин. Отбрасывание менее значимых факторов огрубляет объект моделирования и способствует пониманию его главных свойств и закономерностей.

Следующий этап - поиск математического описания. На этом этапе необходимо перейти от абстрактной формулировки модели к формулировке, имеющей конкретное математическое наполнение. В этот момент модель предстает перед нами в виде уравнения, системы уравнений, системы неравенств, и т.д.

Когда математическая модель сформулирована, выбираем метод ее исследования. как правило, для решения одой и той же задачи есть несколько конкретных методов, различающихся эффективностью, устойчивостью и т.д.

Разработка алгоритма и составление программы для ЭВМ - это творческий трудно формализуемый процесс. Выбор языка программирования зависит от характера задачи и склонностей программиста.

После составления программы решаем с ее помощью простейшую тестовую задачу (желательно с заранее известным ответом) с целью устранения грубых ошибок. Это - лишь начало процедуры тестирования. Тестирование может продолжаться очень долго.

Затем следует собственно численный эксперимент, и выясняется, соответствует ли модель реальному объекты (процессу). Модель адекватна реальному процессу, если некоторые характеристики процесса, полученные на ЭВМ, совпадают с экспериментальными с заданной степенью точности. В случае несоответствия модели реальному процессу возвращаемся к одному из предыдущих этапов.

Дата добавления: 2014-11-25