Modelarea hibridă a sistemelor

Modelarea hibrida a sistemelor

Conceptul de model este un concept de care stiinta s-a folosit si pana acum, dar el a cunoscut o noua evolutie o data cu aparitia simularii cu ajutorul PC-ului. Simularea sistemelor s-a facut la inceput utilizand un model de simulare continuu sau discret, in general omogen (de exemplu un sistem de ecuatii diferentiale). In timp, lucrurile au evoluat destul de mult, astfel incat astazi aproape ca nu se mai vorbeste de un model de simulare omogen, tendinta generala - cel putin in randul specialistilor - fiind aceea de a utiliza modele de simulare complexe, cunoscute sub denumirea de modele hibride de simulare. In acest context se cuvine sa fie mentionate acele lucrari care au contribuit la dezvoltarea modelarii hibride utilizand modele ale inteligentei artificiale si/sau modele bazate pe cunostinte fuzzy.

Elaborarea unui model de simulare necesita cunostinte detaliate despre sistemul simulat, despre proprietatile acestuia, ca si despre relatiile matematice si ecuatiile care descriu procesele si fenomenele implicate. Ea reclama din partea modelistului logica, exactitate, obiectivitate, cunoasterea proceselor numerice si/sau euristice, cunoasterea sistemelor informatice utilizate. Pentru a fixa mai bine lucrurile vom prezenta in acest capitol modelele cu un anumit grad de detaliu (urmand ca acestea sa fie adancite pe masura ce se dovedeste necesar).

Pentru inceput vom da urmatoarele definitii:

Prin model de simulare (al unui sistem, proces, fenomen) se intelege reprezentarea cu ajutorul formalismului matematic si/sau cu procedee euristice a proprietatilor esentiale ale unui sistem, incluzand cunoasterea despre sistem intr-o forma utilizabila in experimentul de simulare.

Prin model hibrid de simulare se intelege un model de simulare compus din mai multe (sub)modele interconectate, din care cel putin unul este un model de simulare numerica, continua si/sau discreta si un model cu evenimente discrete si un model bazat pe cunostinte (cel mai adesea un model bazat pe cunostinte euristice de tip fuzzy).

Subliniem faptul ca fata de literatura de specialitate, in care termenul de hibrid se aplica numai sistemelpr/modelelor compuse din (sub)sisteme/(sub)modele continue si discrete, noi am extins sensul termenului hibrid si la sistemele/modelele bazate pe cunostinte (in special fuzzy).

Aceste definitii admit ca un model de simulare poate fi: model matematic (atunci cand se utilizeaza formalismul matematic), un model euristic (atunci cand se utilizeaza atat formalismul matematic, cat si procedee euristice). Aceasta clasificare a modelelor de simulare poate fi mult adancita daca se au in vedere diferitele specii de modele matematice, euristice si matematico-euristice posibile (fig. 1).

Fig. 1 Clasificarea modelelor de simulare

Pe alta parte, definirea data modelului de simulare reliefeaza faptul ca modelul surprinde numai proprietatile esentiale ale sistemului simulat. De altfel, modelui matematic exact nici nu poate fi elaborat, mai ales in cazul sistemeior mari, complexe. Acest lucru creeaza o discrepanta intre modelul (matematic) de simulare si realitatea existenta si, de aici, o anumita incertitudine asupra rezultatelor de simulare. Aceasta incertitudine scade pe masura ce modelul de simulare reproduce cu mai multa fidelitate comportarea sistemului simulat. In orice caz, concluzia care se desprinde de aici este aceea ca orice model de simulare trebuie validat, inainte de a fi implementat, atat din punct de vedere logic, cat si prin compararea rezultatelor obtinute prin simulare, cu cele obtinute prin masuratori directe asupra sistemului simulat (daca aceste masuratori sunt posibile). Aceasta observatie este in legatura si cu asertiunea din finalul definitiei modelului de simulare, care trebuie sa reprezinte sistemul simulat intr-o forma utilizabila in experimentul de simulare (de exemplu sa nu introduca abateri fata de rezultatele reale mai mari de 5%).