ВВЕДЕНИЕ
Актуальность. Интенсивная компьютеризация нашего общества ведёт к пересмотру многих теоретических и практических положений и норм, которые раньше казались незыблемыми и единственно верными. Это касается теории и практики спорта и физической культуры. В настоящее время наблюдается определённый застой в методике и методологии исследований спорта высших достижений. В спортивно-педагогической литературе практически отсутствуют работы по математическому, в частности, по имитационному моделированию игровой деятельности. В связи с этим применение методов имитационного моделирования, а также разработка компьютерных программ, позволяющих имитировать процесс игровой деятельности в гандболе, представляется весьма актуальным.
Таким образом, проблема исследования заключается в преодолении несоответствия знаний в области теории и методики спортивных игр возросшим требованиям теории и практики спорта, что обусловливает поиск новых, более эффективных путей исследования спортивной тренировочной деятельности.
Гипотеза исследования: адекватная имитационная модель спортивной игры позволит получить новые знания о структуре игры в гандболе и особенностях взаимодействия её элементов, что поможет решать задачи прогноза результатов игры, подбора игроков в состав сборной и др.
Объект исследования: Игровое противодействие команд различной квалификации при игре в гандбол.
Предмет исследования: Структура игрового взаимодействия противоборствующих команд в гандболе.
Контингент испытуемых: взрослые спортсмены-гандболисты, участники Чемпионата России среди команд Супер-лиги и юноши - игроки вышей лиги, а также участники Международных спортивных юношеских игр стран СНГ и Балтии.
Научная новизна диссертации состоит в следующем:
7
1. Сформулированы общие принципы имитационного моделирования спортивных игр.
2. Выделены, формализованы и запрограммированы следующие составляющие игровой деятельности: субъекты процесса игрового противодействия; состояния субъектов игрового процесса; действия субъектов игрового процесса.
3. Составлены алгоритмы поведения игроков при игре в защите и нападении.
4. Сформулирован, запрограммирован и реализован на ЭВМ внутренний механизм функционирования имитационной модели спортивной игры.
с
5. Создана и прошла практическую апробацию действующая имитационная модель гандбола.
6. Доказана адекватность, надёжность, линейность и «зеркальность» (симметричность) созданной имитационной модели гандбола.
Теоретическая значимость. Сформулированные в работе общие принципы моделирования спортивных игр являются методологическими атрибутами построения имитационных моделей любой спортивной игры. Создана методология формализации и программирования действий и состояний игроков в спортивных играх, а также алгоритмов их поведения. В результате проведения педагогических экспериментов разработаны компьютерные методики для подготовки команд в других игровых видах спорта.
Практическая значимость. На основе разработанной имитационной модели спортивной игры гандбол созданы и практически апробированы автором:
• методика формирования оптимального состава гандбольной команды.
• методика формирования состава сборной команды посредством имитационного моделирования игровой деятельности игроков-кандидатов.
• методика прогнозирования результата игры гандбольной команды против конкретного противника.
Разработанная имитационная модель и методические публикации автора позволяют строить аналогичные модели в других видах спортивных
8
игр. Дальнейшая разработка и доведения модели до промышленного образца позволит использовать её для различных целей:
• в практической деятельности тренеров для анализа, планирования, разбора игр, разведки и моделирования тактики игры противника и пр.;
• для коммерческого использования;
• при создании новых версий компьютерных игр для детей и взрослых.
Методики, созданные на основе имитационной модели игры, внедрены в учебно-тренировочный процесс гандбольных команд: юношеской сборной команды Санкт-Петербурга и мужских команд Супер-лиги России «Степан Разин - Нева» и «Адмиралтеец», что позволило получить положительные результаты при их подготовке.
Результаты исследования доложены на Международных конгрессах, семинарах тренеров России и Санкт-Петербурга и внедрены в учебный процесс студентов Академии физической культуры им. П.Ф.Лесгафта и Санкт-Петербургского Университета
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Создание имитационной модели спортивной игры должно опираться на следующие принципы: иерархичности, марковости, однонаправленности игрового процесса, структурного программирования, взаимосвязи алгоритмизирования с декларативным описанием имитационной модели.
2. В имитационной модели спортивной игры должны быть формализованы и запрограммированы следующие элементы: игрок, его состояние и технико-тактические действия в каждый момент времени, а также алгоритмы поведения игроков обеих команд.
3. Представленная в работе имитационная модель гандбола адекватно отражает суть игрового процесса и обладает высокой степенью надёжности, зеркальности и линейности. Она позволяет формировать оптимальный состав гандбольной команды и прогнозировать результаты игры против конкретного противника.
ГЛАВА 1. МОДЕЛИРОВАНИЕ В СПОРТЕ
(анализ современного состояния проблемы)
1.1. Основные понятия, используемые в моделировании
Начало любого процесса моделирования предполагает наличие определённого, как правило, конечного числа элементов, которые и являются составными частями модели. Процесс построения модели предполагает какой-либо способ описания этих элементов и их взаимосвязи. Сами элементы модели вместе с совокупностью их взаимосвязей между собой рассматриваются как система.
1.1.1. Определение системы
В зависимости от целей и предмета исследования существует большое число определений системы на различных уровнях строгости. "Система определяется как группа или совокупность объектов, объединённых некоторой формой регулярного взаимодействия или взаимозависимости для выполнения данной функции" (R. E. Shannon, 1975).
Анализируя большое количество определений системы можно выделить следующие характерные свойства систем:
• система есть, прежде всего, совокупность элементов (объектов, подсистем, частей и т.п.);
• между элементами системы (или их свойствами) существуют связи, которые в рамках рассматриваемой системы считаются более значительными, чем связи с элементами, не входящими в систему;
• система обладает такими качествами, которые присущи только ей и не присущи никакой её подсистеме или элементу.
Анализ и синтез систем обычно связаны с построением и изучением их моделей. Многие системы, несмотря на многообразие их связей, удаётся иссле-
10
довать достаточно простыми средствами. Однако в настоящее время для большинства интересующих человека систем характерен так называемый барьер сложности, когда человек не в состоянии охватить всевозможные переплетения связей и явлений, составляющих поведение системы в целом, не в состоянии правильно оценить динамику системы и спрогнозировать последствия своих решений. Изучение таких сложных систем обычно сводится к следующему. Система расчленяется на конечное множество взаимосвязанных частей, называемых подсистемами; каждая подсистема вновь разбивается на подсистемы и т.д. до получения таких частей, которые на данном уровне (этапе) исследования считаются неделимыми. Эти неделимые части называются элементами системы. При разбиении системы учитываются связи между подсистемами всех уровней. Для каждого элемента строится модель его функционирования. Все полученные модели объединяются в единую модель системы в целом, с помощью которой и производится дальнейшее её исследование. Такой подход составляет сущность системного подхода.
Процесс функционирования системы обычно рассматривается как последовательная смена её состояний в некотором интервале времени to - tl. Состояние системы в каждый момент времени характеризуется набором величин |Z (tl), ... Z (tn)|, называемых характеристиками состояния. Выбор характеристик состояния зависит от свойств системы, способа решения задачи и целей исследования.
Система функционирует при взаимодействии с внешней средой.
Со стороны внешней среды на вход системы могут поступать входные сигналы X (t) = | XI (t) , .. ., Xm (t) |, которые влияют на изменение состояния системы.
Влияние системы на внешнюю среду учитывается с помощью выходных сигналов Y (t) = | Yl (t) ,..., Yk (t) |, зависящих от состояния системы и входных сигналов.
11
Входные сигналы могут быть случайными. Кроме того, на состояние системы могут оказывать влияние случайные факторы, возникающие внутри самой системы.
Любая система предназначена для выполнения поставленных перед нею задач. Если цели и задачи, стоящие перед системой, чётко определены, то можно говорить о качестве функционирования системы, которое оценивается с помощью показателей эффективности.
Под показателем эффективности понимается такая числовая или качественная характеристика системы с помощью, которой оценивают степень приспособленности системы к выполнению поставленных перед нею задач.
В общем случае для оценки качества функционирования используют несколько показателей. Тогда говорят о многокритериальной задаче оценки качества.
Показатель эффективности зависит от структуры системы, характера воздействий внешней среды, значений параметров самой системы.
Системы можно исследовать с помощью различных методов. Практически любое научное исследование можно рассматривать, в определённом отношении, как изучение той или иной системы.
1.1.2 Имитационное моделирование как метод исследования системы
Исследование системы и процесса её функционирования с помощью моделирования на компьютерах называется имитационным моделированием.
Существует большое число определений имитационного моделирования.
Р. Шеннон (1978) даёт такое определение имитационного моделирования: "Имитационное моделирование является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей целью:
> описать поведение систем;
> построить теории и гипотезы, которые могут объяснить наблюдаемое по-
12
ведение;
> использовать эти теории для предсказания будущего поведения системы, т.е. тех воздействий, которые могут быть вызваны изменениями в системе или изменениями способов её функционирования".
Можно выделить четыре характерные особенности операционного метода (имитационного моделирования) исследования систем (Сушков Ю.А. 1982):
1. При операционном исследовании решаемая задача обычно рассматривается в целом, в комплексе, с учётом всех основных, существенных свойств системы и во взаимодействии с внешней средой. Другими словами, операционный подход является системным подходом.
2. В исследовании операций осуществляется единство подхода к решению задачи независимо от её конкретной сущности. Единство способа, а не предмета исследования - это вторая важная особенность операционного подхода в отличие от конкретных наук.
3. Операционный подход обязательно предполагает математизацию описания системы, т.е. строгое и возможно более полное и точное количественное описание явлений, предметов и связей, составляющих систему. Современные сложные системы в спорте, в большинстве случаев невозможно изучать экспериментальным путём. Поэтому операционный подход предполагает в первую очередь построение математической модели и затем проведение с её помощью модельного (в том числе и на ЭВМ) эксперимента.
4. В отличие от конкретных наук методы исследования операций применяются для получения вполне конкретных числовых результатов, используемых непосредственно для принятия решения в данной ситуации. Если в традиционных научных дисциплинах (физике, химии и т.д.) модель явления обычно создаётся для построения соответствующей теории, отыскания основных закономерностей, то в исследовании операций модель служит для имитации, мысленного воспроизведения процесса функционирования системы с целью отыскания числовых характеристик показателей эффективности и оценки качества
13
работы системы.
Процесс исследования системы при операционном подходе обычно разбивают на два этапа. Первый этап связан с анализом системы и построением её математической модели, второй - с изучением свойств системы с помощью построенной модели. На втором этапе исходные посылки достаточно формализованы и поэтому для выработки рекомендаций широко используются различные математические методы оптимизации (линейное и динамическое программирование, дискретные методы оптимизации и. т.д.). В этом смысле цель первого этапа - создать условия для применения этих математических методов. Другими словами, на первом этапе необходимо построить строгое логическое и математическое описание изучаемой системы.
1.1.3. Модели и их классификации
Обычно под моделированием понимают представление интересующей нас системы в виде удобном для исследования.
Различают моделирование физическое и математическое. Под физическим моделированием понимают воспроизведение изучаемого процесса с сохранением его физической природы. Из-за дороговизны и громоздкости физическое моделирование имеет ограниченную область применения.
Имитационное моделирование - это способ исследования процессов путём изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими зависимостями. "Под математической моделью понимают совокупность соотношений (формул, уравнений, неравенств, логических условий, операторов и т.п.), определяющих характеристики состояний системы и выходные сигналы в зависимости от параметров системы, входных сигналов и начальных условий. Как правило, совокупность соотношений реализуется в виде программы для ЭВМ (Сушков Ю.А. 1982) ".
Все математические модели удобно разбить на три группы:
14
1) модели, реализуемые на ЭВМ; 2) простейшие модели, для анализа которых достаточно карандаша и бумаги; 3) модели, реализуемые с помощью других физических явлений. Представленная в нашей работе модель относится к первой группе.
На основе второй классификации модели можно разделить на вероятностные, с помощью которых чаще всего определяют распределения вероятностей для состояний системы, и детерминированные, служащие для непосредственного определения таких характеристик, как, например, математическое ожидание, дисперсия и др.
Посредством третьей классификации модели можно разделить на аналитические и статистические. Для первых характерно представление модели в виде совокупности дифференциально-алгебраических уравнений и использование классических численных или аналитических методов их решения. Статистические модели (или модели Монте-Карло) характеризуются многократным вос-произведением отдельных реализации процесса функционирования с последующей обработкой полученного статистического материала. К статистическим моделям относится модель представленная в четвёртой главе нашей работы.
Статистические модели в свою очередь, по способу построения моделирующего алгоритма, могут быть разделены на модели, использующие "t - принцип", и модели использующие "УТ - принцип" (принцип узловых точек). Представленная нами модель использует "t - принцип" своего функционирования. Это подразумевает пошаговое продвижение системы в процессе своего функционирования из одного своего состояния в другое на основе принципа марковости (подробнее см. главу III). Сам процесс функционирования модели по этому принципу подробно рассматривается в четвёртой главе.
Использование "УТ - принципа" в процессе функционирования модели предполагает движение модели на каждом шаге не в любое свое состояние, с определённой вероятностью, а произвольное перемещение модели, производи-
15
мое или экспериментатором или заранее заданной программой, выработанной на основе предыдущего опыта или каких - либо иных соображений.
Таким образом, достаточно хорошо разработанная общая методология системного подхода и имитационного моделирования позволяет сделать попытку её использования для осмысления и исследования проблем физической культуры и спорта, в частности в спортивных играх.
1.2. Системный подход и модели, применяемые в спорте
В 50 - 70 годы методология системного начала проникать в теорию и методику физического воспитания и спортивной тренировки (Озолин Н.Г., Матвеев Л.П., Пономарёв Н.И. Пономарёв H.A., Платонов В.Н., Выдрин В.М., Вер-хошанский Ю.В., Зациорский В.М. и др.).
С позиций системного подхода стали рассматриваться как спорт и спортивная тренировка, так и их отдельные компоненты (Верхошанский Ю.В., Бернштейн H.A., Донской Д.Д., Зациорский В.М. и многие другие). Рассмотрение и исследование этих компонентов производилось, в том числе, путём построения моделей (чаще всего абстрактных) этих процессов и явлений. Так в работах В.М. Зациорского было показано, что в системе спортивной тренировки существуют три направления использования метода моделирования:
> модели физического состояния;
> модели обучения;
> модели спортивной тренировки.
Модель соревновательной деятельности представленная
В.В.Кузнецовым, В.В. Петровским, В.М. Шустиным (1982) состоит из следующих компонентов: 1) специальная физическая подготовленность; 2) техническая подготовленность; 3) тактическая подготовленность. Эти компоненты состоят, в свою очередь, из соответствующих подсистем.
Данная классификация даёт ориентацию в тех направлениях, в которых
16
необходимо двигаться при моделировании спортивной тренировки. Практически в этих работах происходит описание закономерностей спортивной тренировки с помощью терминов кибернетики и, в частности, моделирования. Авторы строят абстрактные модели взаимосвязи различных компонентов спортивной тренировки. Использование принципа системного подхода в теоретических исследованиях структуры тренировочного процесса является плодотворным, так как расчленение процесса тренировки на составные части позволяет рассматривать их отдельно. Дальнейших ход теоретических рассуждений позволяет исследовать каждую из этих составляющих во всём многообразии их связей и отношений. В работах вначале используется логический приём анализа, а далее, используя метод синтеза в рассуждениях можно рассматривать спортивную тренировку как предмет исследования в целом.
В целом ряде спортивно-педагогических исследований метод моделирования применяется не только как метод абстрактного рассмотрения специфики спортивной тренировки, но и как метод построения более подробных моделей функционирования отдельных элементов системы спортивной тренировки.
В.И. Баландин, Ю.М.Блудов, В.А.Плахтиенко (1986) видят специфику моделирования в спорте в том, что модель рассматривается как промежуточное звено между субъектом (исследователем) и объектом познания. По классификации авторов модели, используемые в спорте, можно разделить на:
> предметные;
> физические;
> логические;
> математические.
При этом к типу логических и математических моделей относятся корреляционные, регрессионные и факторные модели: а) роста спортивных результатов; б) уровня тренированности; в) структуры физических качеств; г) структуры технического мастерства спортсмена; д) взаимосвязи всех сторон подготовленности спортсмена; е) степени надёжности соревновательной деятельности.
17
Логико-математическая модель надёжности выступления спортсмена в соревнованиях (Пок) в зависимости от его психологического состояния определена авторами в виде следующей зависимости:
Пок = 0,6*П01 + 0,26*П02 + 0,39* Поз + О,36*Поб + 0,76* По9 +
0,3*Пю+0,41*П15;
где: По1 - ЧСС; Пог - КЧСМ; Поз - тремор; Поб - ССМР; По9 - РДО (плюсовые реакции); Пю - РДО (минусовые реакции); Ш5 - время специфической реакции.
Авторами приводятся такого же рода регрессионные модели по всем выделенным ими разделам.
К такому же классу моделей можно отнести и модели построения тренировки спортсменов в годичном, мезо- и микроциклах (Верхошанский Ю.В., 1970), модель формирования индивидуальной структуры движений (Запорожа-нов В.А., Платонов В.В., Келлер A.M. с соавт. 1985) и многие другие. Этот класс моделей можно назвать моделями абстрактными, т.е. использующими кибернетическую терминологию и отдельные математико-статистические методы при рассмотрении и объяснении явлений и процессов учебно-тренировочного процесса спортсменов.
Непосредственно применению метода моделирования, при котором результаты его доведены до уровня реализации их на ЭВМ, посвящены лишь отдельные работы. Эти работы являются или, совсем общими, в которых представлены лишь формулы, показывающие общую зависимость какой-либо переменной учебно-тренировочного процесса и спортивного результата спортсмена, либо очень подробные, но описывающие и реализующие на ЭВМ эту модель, но достаточно узкие и частные по широте охвата проблемы спортивной тренировки.
В.А. Друзь (1976) рассматривая тренировочный процесс и изменения, происходящие в организме спортсмена под влиянием физических нагрузок, формулирует общие принципы моделирования этих процессов. Автор предлагает основания для построения дифференциальных уравнений описывающих |
