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RESUMO DA AULA, CRIBS
Pesquisa de sistemas de controle. Modelagem como abordagem para o estudo de sistemas de controle (notas de aula)
Diretório / Notas de aula, folhas de dicas Índice (expandir) Aula 7. Modelagem como abordagem ao estudo de sistemas de controle A modelagem é a implementação de experimentos abstratos através da construção de algum sistema modelo, que é uma semelhança do sistema original para estudar objetos complexos. A necessidade de modelagem se deve à natureza complexa dos sistemas em consideração. A essência da modelagem é substituir experimentos reais, que serão muito complexos ou demandarão muito tempo, por experimentos abstratos realizados após o desenvolvimento do modelo mais completo do fenômeno em estudo. A modelagem permite determinar o grau de influência de várias normas de tomada de decisão sobre os inúmeros elementos do problema proposto e escolher entre todas as opções de tomada de decisão pré-planejadas que alcançarão os melhores resultados em relação ao objetivo. Na maioria das vezes, o método de modelagem estabelece os seguintes objetivos: ▪ estudar algum elemento da realidade – modelos didáticos e de pesquisa; ▪ trabalhar algum elemento de ações práticas – modelos de treino e de jogo; ▪ otimizar qualquer processo, forma ou conteúdo de algo – modelos de otimização; ▪ delegar autoridade para realizar determinadas ações a outras pessoas – modelos de preferência. Um princípio é o ponto de partida básico para uma teoria, ciência e sistema de conhecimento. Os seguintes princípios de modelagem são distinguidos: ▪ abstração: modelo - reflexo das propriedades do objeto de estudo, para um modelo as propriedades existem, para outro não (por exemplo, a cor de um ônibus); ▪ suficiência de informação: se nada soubermos sobre o funcionamento do sistema cujo modelo queremos criar, não seremos capazes de criá-lo. Um modelo pode ser construído se soubermos pelo menos alguma coisa sobre o objeto, mas não tudo e quisermos saber mais; ▪ multimodelo (inesgotabilidade do objeto de modelagem): se criarmos um modelo de um sistema complexo, então não devemos nos limitar a um modelo (hierarquia de modelos com vários graus de detalhe). O limite da compilação de modelos é a solução do problema; ▪ multivariância: o modelo é o mesmo, mas os valores dos parâmetros incluídos neste modelo são diferentes; ▪ parametrizável: descrição do resultado do funcionamento do subsistema por um determinado parâmetro para maior esclarecimento e detalhamento do modelo, se necessário. Um modelo é uma representação simplificada de um objeto ou ideia do sistema de alguma forma diferente da própria integridade, criada por um pesquisador para obter conhecimento sobre o objeto original e refletir suas propriedades mais essenciais do ponto de vista da tarefa. As seguintes razões para usar modelos são destacadas. ▪ a complexidade do mundo real (uma organização é um sistema complexo no qual ocorrem várias mudanças, que muitas vezes não podem ser compreendidas pelas capacidades de qualquer pessoa. Para isso, são criados modelos simplificados do mundo real); ▪ experimentação (a maioria das opções de solução devem ser testadas experimentalmente antes da implementação. Mas nem todas as soluções podem ser verificadas experimentalmente em condições do mundo real); ▪ orientação da gestão para o futuro (observação de fenómenos inexistentes e realização de experiências sobre os mesmos. A modelação é a única forma sistemática até à data de ver opções para o futuro e determinar as consequências potenciais de soluções alternativas, o que permite compará-las objectivamente ). As seguintes características da classificação de modelos são distinguidas: ▪ em termos de etapas de modelagem: ▪ cognitivo - imagem mental de um objeto; ▪ significativo – obtenção de informações sobre um objeto e identificação de relações e padrões (modelos descritivos, explicativos e preditivos); ▪ conceitual - modelo formulado no nível verbal ou verbo-visual, baseado em determinado conceito ou aspecto (modelos lógico-semântico, estrutural-funcional e de causa e efeito); ▪ formal - apresentado na forma de algoritmos e dependências matemáticas que descrevem ou simulam objetos e processos reais (modelos matemáticos e computacionais); ▪ dependendo dos meios pelos quais os modelos são implementados: ▪ material - reproduz as características geométricas, físicas, dinâmicas e funcionais básicas do objeto em estudo; um caso especial são os modelos físicos que possuem a mesma natureza física do objeto modelado; ▪ ideal – baseado em esquemas simbólicos (gráficos, lógicos, matemáticos, etc.); os modelos matemáticos, por sua vez, podem ser divididos em analíticos (quando propriedades e relações são descritas por relações-funções de forma explícita e implícita) e de simulação (baseados em experimentos repetidos, principalmente de máquina, na implementação de algoritmos e procedimentos que descrevem o processo de funcionamento do sistema em estudo). O modelo é construído a partir dos seguintes passos: ▪ declaração do problema. É a etapa mais importante da qual depende a solução correta de um problema de gestão. Para formular corretamente o problema, é necessário saber não só a presença do problema, mas também os motivos que o causaram; ▪ construir um modelo. Nesta fase, é determinado: o objetivo principal do modelo, as informações para a construção do modelo, a presença e ausência dessas informações, os padrões de saída que se espera obter na saída; ▪ verificar a confiabilidade do modelo. Para tal, o grau de correspondência do modelo com o mundo real é determinado pela determinação, por um especialista em ciências da gestão, se todos os componentes essenciais da situação real estão integrados no modelo. Quanto mais o modelo refletir o mundo real, maior será seu potencial como ferramenta para auxiliar o gestor a tomar uma boa decisão. A validade do modelo pode ser testada estabelecendo o grau em que as informações obtidas ajudam a administração a lidar com o problema; ▪ aplicação do modelo. O modelo não pode ser considerado construído com sucesso sem a sua aplicação na prática; ▪ a atualização do modelo é necessária nos seguintes casos: a forma dos dados de saída não é clara; mudanças nos objetivos organizacionais que influenciam a tomada de decisões; mudanças no ambiente (fornecedores, concorrentes, consumidores, tecnologias, legislação, etc.). Autor: Shevchuk D.A. << Voltar: Fundamentos e princípios de engenharia de sistemas >> Encaminhar: Abordagem dialética da pesquisa
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