Scientific journal
International Journal of Applied and fundamental research
ISSN 1996-3955
ИФ РИНЦ = 0,564

Tsvetkov V.Ya. 1
1 ---
1319 KB

Инкрементное моделирование достаточно широко применяется в проектировании [1] и значительно реже в информационном моделировании. Инкрементное моделирование, как правило, применяется при решении задач второго рода [2] когда ресурсов для достижения цели недостаточно и путь решения четко не ясен. Но на уровне интуиции или неявного знания есть уверенность в достижении цели за счет использования новых дополнительных ресурсов, которые получают в процессе моделирования. Таким образом, при инкрементном моделировании существуют две взаимосвязанные цели: получение дополнительных ресурсов и достижение поставленной цели. Это дает основание сформулировать определение: Инкрементное моделирование, это такое моделирование, когда ресурсов на начальном этапе недостаточно, что побуждает добычу необходимых ресурсов для достижения цели в процессе моделирования.

Можно упростить определение информационной модели [3] как информационно определенной совокупности параметров, отражающих существенные признаки, связи и отношений. Для оценки достижения цели вводят понятие «целевая функциональная определенность». Это совокупность качественных параметров с количественными показателями, характеризующими достижение цели. Например, автомобиль с максимальной скоростью Vm, с весом не более Pd, с надежность двигателя N. Графически оно отображается светлым кругом. Понятие «целевая функциональная определенность» может быть одно для всего объекта или несколько для разных узлов.

Для исходного этапа моделирования и последующих этапов вводят понятие «текущая функциональность», которое представляет собой темный круг меньшего диаметра. По мере инкрементного моделирования «текущая функциональность» растет и ее диаметр в конце моделирования становится равным или больше диаметра показателя «целевая функциональная определенность». На каждом этапе моделирования производится рекуррентный анализ на достаточность ресурсов для достижения следующего этапа. В зависимости от этого осуществляется либо решение задачи, либо получение ресурсов для ее решения.

Инкрементное моделирование можно также рассматривать как процесс преобразования неявного знания [4] (интуиции) в явное знание – решение задачи.