Подготовка гандболистов на основе имитационного моделирования игровой деятельности

Дорохов, Сергей Иванович

Темы диссертаций по педагогике » Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры

автореферат и диссертация по педагогике 13.00.04 для написания научной статьи или работы на тему: Подготовка гандболистов на основе имитационного моделирования игровой деятельности

Автореферат

Автор научной работы: Дорохов, Сергей Иванович
Ученая степень: доктора педагогических наук
Место защиты: Санкт-Петербург
Год защиты: 2004
Специальность ВАК РФ: 13.00.04

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Подготовка гандболистов на основе имитационного моделирования игровой деятельности"

На правах рукописи

ДОРОХОВ Сергей Иванович

Подготовка гандболистов на основе имитационного моделирования игровой деятельности

13.00.04. - Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени доктора педагогических наук

Санкт-Петербург - 2004

Работа выполнена в Санкт-Петербургской Государственной академии физической культуры им. П.Ф.Лесгафта

Научный консультант: доктор педагогических наук

доцент Самсонова А.В.

Официальные оппоненты: Заслуженный работник высшей школы РФ,

доктор педагогических наук, профессор Евсеев СП.; доктор педагогических наук, профессор Волков В.Ю.; доктор биологических наук, профессор Иванова Г.П.

Ведущая организация: Военный институт физической культуры

Защита диссертации состоится 14 октября 2004 года в 13-00 на заседании диссертационного совета Д 311.010.01 Санкт-Петербургской государственной академии им. П.Ф. Лесгафта (190121 Санкт-Петербург, ул. Декабристов, 35).

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке академии физической

культуры им. П.Ф.Лесгафта. Автореферат разослан 14 сентября 2004 г. Учёный секретарь диссертационного совета доктор педагогических наук, профессор Ашкинази СМ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

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.

Объест 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

РОС. НАЦИОНАЛЬНА* БИБЛИОТЕКА

игр стран СНГ и Балтии.

Цель работы — Развитие системы подготовки спортивных команд различной квалификации на основе имитационной модели игровой деятельности в гандболе.

Задачи работы:

1. Сформулировать методологические принципы имитационного моделирования игровой деятельности в спорте.

2. Формализовать соревновательную деятельность в гандболе и создать её имитационную (компьютерную) модель.

3. Проверить адекватность созданной модели.

4. Экспериментально исследовать влияние различных. составляющих игры на результативность нападающих и защитных действий гандболистов.

5. Экспериментально обосновать эффективность применения имитационного моделирования игровой деятельности в подготовке гандбольных команд различной квалификации.

Теоретико-методологическая основа исследования базируется на общей теории систем (Эшби У.Р., Shannon R.E.), теории построения движений (Бернштейн Н.А.), теории функциональных систем (Анохин П. К.), основах моделирования (R. E. Shannon, Ю.А. Сушков), основах моделирования в спорте и спортивных играх в частности (В.В. Кузнецов, А. М. Келлер, В.Н. Селуянов, В.Л. Уткин, Л.Е. Садовский), теории физической культуры и спорта (Н.И. Пономарёв, В.М. Выдрин, Н.А. Пономарёв), общих закономерностях и принципах системы подготовки спортсменов (Н.Г. Озолин, А.Д. Новиков, Л.П. Матвеев, В.М. Зациорский, В.П. Филин, В.М. Дьячков, В.Н. Платонов), основах оптимизации тактической, технической и физической подготовки спортсменов(К). В. Верхошанский, В.М. Зациорский, В.В. Кузнецов, А. Чанади и др.), общих принципах подготовки спортсменов в спортивных играх (Козлов, Ю. М. Портнов, Ю.И. Портных,

Е.Р. Яхонтов), работах в области гандбола (Н.Г. Клусов, Л.А. Латышкевич, В.Я. Игнатьева, Ю.И. Портных, В.П. Зотов, А.И. Кондратьев, В.И. Тхорев), трудах петербургской научной школы спорта и физической культуры (В.У. Агеевец, В.В. СМ. Ашкинази, В.В.Белорусова, И.П. Волков, Ю. А. Га-гин,А.А.Горелов СП. Евсеев, И. М. Козлов, В. Ф. Костюченко, А.Ц. Пуни, Н.И. Пономарёв, А.С Солодков, В.Г. Стрелец, В.А. Таймазов, С.С. Филиппов).

Методы исследования: анализ специальной литературы; педагогические наблюдения; беседы, анкетирование и опрос экспертов; метод Монте-Карло (метод статистического моделирования); математико-статистические методы; имитационный компьютерный эксперимент; педагогический эксперимент.

Организация работы. Работа выполнена на кафедрах спортивных игр и биомеханики СПбГАФК им. П.Ф.Лесгафта, а также в Комитете по физической культуре и спорту Администрации Санкт-Петербурга, в период с 1984 по 2003 г.г.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

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.

5. Создана и прошла практическую апробацию действующая имитационная модель гандбола.

6. Доказана адекватность, надёжность, линейность и «зеркальность» (симметричность) созданной, имитационной модели гандбола.

7. Созданы и практически апробированы авторские методики:

• формирования оптимального состава гандбольной команды,

• определения состава сборной команды;

• прогнозирования результата игры гандбольной команды против конкретного противника.

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. Созданные на основе разработанной имитационной модели спортивной игры гандбол методика формирования оптимального состава гандбольной команды, методика формирования состава сборной команды посредством имитационного моделирования игровой деятельности игроков-кандидатов и методика прогнозирования результата игры гандбольной команды против конкретного противника внедрены в учебно-тренировочный процесс юношеской сборной команды Санкт-Петербурга и мужских команд Супер-лиги России «Степан Разин - Нева» и «Адмиралтеец», что позволило получить положительные результаты при их подготовке.

Разработанная имитационная модель и методические публикации автора позволяют строить аналогичные модели в других видах спор

тивных 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.

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.

Структура и объём работы. Диссертация изложена на 290 страницах и состоит из введения, шести глав, выводов, практических рекомендаций, библиографии и 6 приложений. Список литературы содержит 141 источник, из них 40 иностранных.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ Методологические предпосылки моделирования спортивных игр Принцип иерархичности определяет собой способ представления и взаимосвязи элементов моделируемой системы по иерархической вертикали. Согласно этому принципу в любой многоуровневой модели каждый нижележащий уровень является включённым в вышележащий. Каждый из уровней имеет свои цели и решает соответствующие ему задачи. Каждый вышележащий уровень определяет задачи для нижележащих уровней. В свою очередь, нижележащий уровень, накладывая ограничения на действие вышележащего уровня, оказывает на него корректирующие влияния.

Согласно принципу иерархичности спортивная игра может быть представлена как система, состоящая из отдельных частей, которые, в свою очередь, можно разбить на различные составляющие (Ю.Л.Гагин, 1979). Глубина этой дифференциации зависит, во-первых, от цели исследования и может определяться экспериментатором произвольно, а во-вторых, от качественной специфики компонентов целого. Каждый из уровней может рассматриваться как отдельная, самостоятельная система, которая, в свою очередь, может быть рассмотрена как система, состоящая из отдельных уровней и элементов.

Таким образом, спортивная игра в соответствии с описанным принципом может быть рассмотрена как иерархически построенная система, состоящая из множества элементарных составляющих (уровней), имеющих свою специфику и определённым (закономерным) способом взаимосвязанных между собой.

Принцип марковости в имитационном моделировании определяет, каким способом осуществляется движение игрового процесса в модели и в каком направлении. Случайный процесс называется марковским, если для любого момента времени Ю вероятностные характеристики процесса в будущем зависят только от его настоящего состояния в момент Ю, и не за-

висят от того, когда и как система пришла в это состояние.

Функционирование имитационной модели спортивной игры по принципу марковости, осуществляется последовательным, многократным, переходом ее из одного своего состояния, в другое. Принцип марковости определяет функционирование модели во времени. Его применение позволяет проследить состояние системы в различные моменты её функционирования. При имитационном моделировании временные отрезки, на которые разбивается игровая деятельность, берутся экспериментатором произвольно. При возрастающей частоте этих замеров времени, стремящейся к бесконечности, получаем, в пределе, непрерывный процесс. Этим самым осуществляется приближение модели к реальным событиям, происходящим на спортивной площадке.

При решении задач динамического программирования, зная начальные условия и принципы функционирования модели можно определить как конечное положение системы вообще, так и состояние её на каждом шаге изменения игровой ситуации. Такой способ позволяет логически переходить как от начала функционирования описываемого события к его концу, так и в обратную сторону, т.е. от конца описываемого события к его началу.

Моделирование движения игровой деятельности в любую из сторон осуществляется на основе, так называемого, принципа двусторонности. Следуя этому принципу, предполагается, что передвижение от состояния к состоянию в процессе функционирования системы, производится детерминировано, с заранее заданными параметрами этого движения и в любом направлении. Направление движения логического процесса зависит только от особенностей самой системы и личной склонности исследователя.

В имитационных же системах, моделирующих процесс игровой деятельности в спортивных играх, возможно движение системы только в одном направлении от начальных условий до конечного состояния системы.

В этом проявляется действие принципа однонаправленности игрового процесса. Рассчитать параметры движения моделируемой системы при продвижении её в обратную сторону невозможно. Это объясняется специфическими особенностями развития игрового процесса, текущего от начала любой игровой фазы к её окончанию.

Принцип структурного программирования. В ходе построения модели существуют устойчивые (повторяющиеся) сочетания элементов, которые могут встречаться на различных уровнях системы. Эти устойчивые сочетания элементов называются блоками. Под блоком понимается устойчивое сочетание логических элементов модели, характеризующееся определённой целостностью и имеющее, в определённой мере, собственный набор входящих и выходящих переменных. Фактически, блок обладает свойствами самостоятельной системы. В ходе имитационного эксперимента нас не интересует содержание процессов, которые происходят внутри этого блока, а экспериментатор оперирует только с входящими и выходящими переменными блока.

Способность элементов системы группироваться в блоки позволяет при её программировании оперировать с более крупными структурными элементами. В этом случае блок программируется как самостоятельная структурная единица. Внутреннее содержимое этой единицы при программировании не учитывается и не программируется. Программированию подлежат только входящие и выходящие переменные блока.

Отсутствие необходимости программировать внутренние процессы, происходящие внутри блока, существенно облегчает и ускоряет как само программирование, так и скорость прогона модели. Принцип структурного программирования предполагает, что одинаковые элементы могут входить в различные по своему функциональному назначению блоки. Например, блок индивидуальных действий игрока в защите входит в блоки зонной, персональной и смешанной защиты, являясь для них подблоком. В то же

время блок индивидуальных действий игрока в защите в сочетании с блоком индивидуальных действий игрока в нападении входит в блок индивидуальных действий игрока вообще и т.д.

Принцип структурного программирования отражает свойства трёх процессов, имеющих различную физическую природу. Эти процессы следующие.

1. Специфика программирования и построения моделей на компьютере. Следование этому принципу значительно упрощает и ускоряет как работу по написанию программы, так и скорость прогона модели.

2. Особенности функционирования центральной нервной системы человека; выработка условных рефлексов первого, второго и т.д. порядков основывается на блоковом принципе.

3. Логика построения игровой деятельности в спортивных играх. Принцип структурного программирования подтверждает структуру и характер построения алгоритмов поведения игрока на поле. Блоковый характер построения типичен для классификаций техники и тактики любой спортивной игры изложенных в учебниках по спортивным играм.

Принцип взаимосвязи алгоритмизирования с декларативным описанием имитационной модели устанавливает соответствие между игровой деятельностью, происходящей на спортивной площадке, и отображением её в имитационной модели.

При создании имитационной модели следует учитывать, что игровая деятельность может рассматриваться как совокупность так называемых формализуемых и интуитивных составляющих. Формализуемые составляющие, в свою очередь, можно разделить на детерминированные и вероятностные. Детерминированные составляющие являются совокупностью жёстко следующих друг за другом элементов. У вероятностных составляющих переходы системы из одного состояния в другое, производятся не жёстко, а с определённой степенью вероятности. Включение вероятност-

ных составляющих в процесс функционирования системы вносит в неё элемент произвольности. Игровой процесс представляется в этом случае, в виде "дерева" переходов системы из одного состояния в последующее. Практически, большинство моделируемых систем содержат одновременно и детерминированные и стохастические составляющие. Чем меньший удельный вес в системе приходится на детерминированные составляющие, тем в большей мере система произвольна и тем более она сложна для описания её в терминах имитационного моделирования. В чистом виде в моделях ни детерминированные, ни произвольные движения не встречаются. В пространстве между этими двумя крайними проявлениями (детерминированными и произвольными), располагаются все возможные сочетания произвольных и автоматизированных движений игроков.

Использование аппарата экспертных систем позволяет строить имитационные модели, содержащие одновременно элементы детерминированности и произвольности, т.е. моделировать системы любой степени сложности. Дальнейшая работа по составлению модели зависит от искусства программиста.

Границы моделируемой системы. Прежде чем приступить к созданию любой имитационной модели необходимо чётко определить её границы. Спортивная игра, как система, представляет собой сложную многоуровневую структуру. На рис. 1. приведена схема расположения уровней организации игровой деятельности.

На уровне А1 вырабатывается общая стратегия участия команды в турнире. На этом уровне формируются цели и задачи этого участия. Целевой, результирующей функцией этого уровня является спортивный результат, который предполагается достичь. Уровень А1 определяет стратегию проведения каждого конкретного матча (уровень А2).

Блоки уровней № уров-

Уровни

нч

Стра

А 1

Гк

Уровни (по Бернштейну НА.)

Тактика

Техника

А2

АЗ ^КомандныедежгвшЕ^ ^ А4 '^з^пс^ге действий ^

'II

* А5 , Г

Г"""—. • -.ггг:

I -»-л ч—■V

А6 ^Т^хшчесшедействия^ А7 "В^йадтаТехники.." *

А8

С'Фйзштекаятгоаготой-'^ : ^ Л--Ценность»-'- ^' В

;- 14-'.-, ч" -

Рис. 1. Структура уровней построения игровой деятельности.

Уровень Л3 определяет собой содержание и характер общекомандных взаимодействий игроков обеих команд. Групповые взаимодействия осуществляются как между игроками одной команды, так и с участием игроков команды соперника. Смысл и характер этих взаимодействий является содержательной частью уровня А4. Характер групповых взаимодействий игроков (уровень А4) определяет собой набор конкретных индивидуальных действий (уровень А5), которые необходимо выполнить игрокам для достижения конечного результата в игре. Уровень А6 относится к блоку техники игры и определяет собой (в нашей модели) факт выполнения или не выполнения конкретного технического приема. Ниже уровня А6 лежит уровень А7 - "вырианты выполнения технических действий". На

этом уровне в чистом виде работают законы техники движений. Ниже уровня Л7 располагается уровень А8 — "физическая подготовленность игроков". Вся рассмотренная выше целостная система спортивной игры состоящая из уровней А1 - А8, является открытой как сверху, так и снизу. Каждый из уровней А1 - А8 состоит, в свою очередь, из подуровней (по вертикали) и ряда элементов (по горизонтали). Связи между элементами одного уровня (по горизонтали) между собой сильнее, чем между элементами разных уровней (по вертикали). Этим самым обеспечивается качественная специфика каждого уровня.

Естественно-научным основанием предложенной схемы расположения уровней и их взаимосвязи, являются идеи НА Бернштейна (1947, 1966). Уровни: рубро-спинальный, или уровень палеокинетических регуляций (уровень А, по Бернштейну Н.А.), таламо-паллидарный, или уровень синергий и штампов (уровень В), пирамидно-стриальный, или уровень пространственного поля (уровень С), теменно-премоторный ф) и уровень Е - смысловой уровень.

Предлагаемая в диссертации имитационная модель охватывает пространство между уровнями А2 и А6. Самым крупным элементом моделируемой системы выступает одна атака команды (уровень Л3). Таким образом, в работе производится моделирование игровой деятельности, начиная с выполнения какого-либо технического приёма каждым игроком (снизу системы) и до завершения атаки всей командой (сверху).

Структура и функционирование имитационной модели игры

в гандболе

Основным элементом состязания является игрок. Каждый спортсмен является носителем' определённого набора физических, тактико-технических, психологических и других качеств. В процессе игры в каждый момент времени игрок находится в определённом состоянии. Набор этих состояний является числом конечным и может иметь адекватное ото-

бражение при компьютерном моделировании. Приняв решение о переходе в следующее состояние, игрок применяет то или иное действие. Вся совокупность этих действий достаточно чётко определена в теории и практике и достаточно хорошо изучена в спортивно-педагогических исследованиях. Из последовательного набора действий и состояний игрока складывается алгоритм его поведения на площадке. Алгоритм поведения игрока представляет собой чередующуюся последовательность его состояний и действий в ходе игры.

Имитационное моделирование игровой деятельности предполагает собой формализацию и программирование состояний, действий и алгоритмов поведения игроков. Таким образом, совокупность входящих логических составляющих, подлежащих формализации, состоит из: параметров (качеств) игрока; состояний и действий игрока, а также алгоритмов его поведения. В табл. 1. представлен базовый блок качеств игрока, которые при отображении их в модели называются параметрами. Все представленные в табл. 1. показатели каждого игрока задаются экспериментатором в начале работы с имитационной моделью.

Выполнение любого игрового действия игроком влечёт за собой переход этого игрока из одного состояние в другое. Перечень состояний игрока, которые формализуются и представляются в имитационной модели приведён в табл.2. В ходе реализации имитационной модели все условия представленные в табл. 2. " проверяются" ("вычисляются") игроком в определённой последовательности. Общекомандные условия (состояния) проверяются игроком в процессе принятия решения, в первую очередь. Далее проверяются остальные условия. Это позволяет однозначно определить состояние каждого игрока в каждый момент времени.

Рассмотрим, как формализуются в компьютерном алгоритме технические действия, которые производятся игроками на площадке. Полный их перечень приведён в табл. 3.

Параметры игроков, используемые в модели

Название 1 Обозначение или описа- 1 Единица Параметра I ние параметра | измерения Интервал и шаг

Координатно-габаритные параметры игрока

¡.Координаты игрока х. г м Поле: 40x20, 0,5

2. Радиус игрока К м 0,5

3. Скорость игрока V м/такт От 0,5 до 40, 0,5

Параметры технико-тактических действий игрока в нападении

4. Броски Вероятность выполнения броска условные доли От 0 до 2, 0,1

5. Обыгрыш Вероятность выигрыша единоборства условные доли От 0 до 2, 0,1

6. Передача Вероятность успешной передачи условные доли От 0 до 2 0,1

7. Ловля Вероятность успешной ловли мяча условные доли От 0 до 2 0,1

8. Гол Вероятность гола после броска условные доли От 0 до 2 0,1

Психологические параметры действий игрока

9. Броска Вероятность выбора игроком приема броска условные доли От 0 до 2 0,1

10. Обыгрыш Вероятность (идти) вступить в единоборство условные доли От 0 до 2 0,1

11. Передача Вероятность идти на выполнение передачи условные доли От 0 до 2 0,1

Коэффициенты технико-тактических действий игрока в защите

12. Противодействие броску (в том числе блок) Вероятность успешного блока условные доли От 0 до 2 0,1

13. Противодействие обыгрышу Вероятность выигрыша единоборства в защите условные доли От 0 до 2 0,1

14. Противодействие передаче Вероятность перехвата мяча условные доли От 0 до 2 0,1

Таблица 2

Перечень игровых состояний, в которых находятся участники _игрового процесса_

№ п/п Игровые состояния игрока Общекомандкое состояние

Общекомандные состояния

1. Команда находится в нападении. —

2. Быстрый прорыв —

3. Число нападающих (меньше или равно) числу защитников . —

Игровые состояния защитника

1. Я на пути у нападающего БП и Поз.

2. Я могу взять двоих нападающих БП и Поз.

3. Я нахожусь в "обыгрыше" с нападающим . БП и Поз.

4. Я ближний к нападающему с мячом БП и Поз.

5. Я выходящий защитник Поз.

6. Один из моих нападающих с мячом Поз.

7. Мяч у "соседа" моего нападающего Поз.

8. Мой нападающий с мячом Поз.

Игровые состояния нападающего

1. Я могу передать мяч в отрыв БП и Поз.

2. Я могу передать мяч "лучшему"' БП и Поз.

3. На пути у меня защитник БП и Поз.

4. Рядом со мной защитник Поз.

5. Я нахожусь в "обыгрыше" с защитником ■ БП и Поз.

6. Я бросаю мяч в ворота БП и Поз.

7. Я нахожусь в "своей" точке БП и Поз.

Условные обозначения: БП - Быстрый прорыв; Поз. - Позиционное нападение.

Выделив и описав конечное множество параметров, условий и действий игроков (табл. 1 - 3), можно переходить к составлению алгоритмов поведения игрока на площадке и далее, к программированию всего игрового процесса в имитационной модели.

Алгоритм - это чёткое описание последовательности действий, которые необходимо выполнить для решения поставленной задачи. Все виды алгоритмов состоят из двух видов блоков "условий" (изображаются в виде ромбов или угловых скобок) и "действий" (изображаются в квадратах или квадратных скобках). Связи между блоками изображаются в виде стрелок.

Из условий выходит два вида стрелок: TRUE и FALSE (" Да", или " Нет"). Движение в алгоритме идеи слева - направо и сверху - вниз. Каждый алгоритм начинается с проверки условия (или условии) и оканчивается на каком-либо действии. Этим самым обеспечивается совместимость алгоритмов друг с другом. Следуя принципу структурного программирования - из отдельных алгоритмов могут образовываться алгоритмы более высокого уровня (блоки).

Таблица 3

Технико-тактические действия, выполняемые игроком в гандболе

Технико-тактические действия Общекомандное состояние

Технико-тактические действия, выполняемые игроками в нападении

1. Передача мяча БП и Поз.

2. Бросок мяча в ворота БП и Поз.

3. "Обыгрыш" БП и Поз.

4. Движение в свою точку нападающего Поз.

Технико-тактические действия, выполняемые игроками в защите

1. Движение на нападающего Поз.

2. Движение в свою точку защитника БПЗ = Н

3. Движение в точку "Two Zaja" БПЗ<Н

4. Движение в проекцию точки "Two Zaja" БП 3 <Н

Условные обозначения и сокращения: БП - быстрый прорыв Поз. -позиционное нападение; 3 = Н - число защитников равно числу нападающих; З > (<) Н - число защитников больше (меньше) числа нападающих.

На рис.2, приведён суммарный алгоритм поведения игрока на площадке. Этот алгоритм состоит из трех подблоков, каждый из которых представляет собой отдельный алгоритм. Созданная нами модель позволяет создавать алгоритмы любого уровня сложности и с различной смысловой нагрузкой в зависимости от состава задействованных в алгоритме элементов и их количества. Верхняя часть алгоритма (рис. 2.) является алгоритмом игры нападающего. Средняя часть - это модификация алгоритма игры защитника в быстром прорыве, нижняя часть - алгоритм игры защитника при зонной защите.

<Я в нап>-Да—<У меня мяч>—Да—<Могу пер.! !>—Да—[Передача ]

Нет

I I I I I

Нет

<Рядом Защ.>—Да—<Могу передать>- Да

I I

Нет Нет [Передач]

I I

| [ Нал. Розыгр. ] <Я бросаю>—Да-----------[ Бросок ]

Нет

[ Иду в свою т. ] [ Иду в свою т. ]

✓Urtrr S <1ттт S ТТг» /"О Лnrtiw»T»ft» те trnrt л »rrmS TTii Г Un ттгчт-v л а »ЛТТП»г 1 ■ч iml.' «/ихц.' - ^ци--VI iiulli W X'--¿-Vх" L А A«. X1U11. V J

I I

| Нет

I I

| <Могу взять двоих>—Да— [ Движ. в т. Two Zaja ]

Her

Нет

<Один из моих нап. с мячом>-Да-[ На нал. с мячом]

Нет-------------[ В проекцию т. Two Zaja ]

<Мой нап. с мячом>--------------Да-----[ Выход на нап. с мячом ]

Нет

<Я ближний к нап. с мячом>------Да-----[ Выход на нап. с мячом ]

Нет

<Я в "обыгрыше" с нападающим>—Да----[ Иду в свою точку ]

Нет

<Я на пути у нап. с мячом>------Да-----[ Иду в свою точку ]

Нет-------------------------------Г Иду наперерез ]

Рис. 2. Суммарный алгоритм поведения игрока при игре в гандбол

Пример составного алгоритма, изображённого на рис. 2. хорошо ил-люетрирует взаимную совместимость алгоритмов поведения игрока в различных фазах игрового процесса. Алгоритмы являются идеальным способом описания всех заранее разучиваемых командами комбинаций. Практически, с помощью языка алгоритма возможно описание любых индивидуальных, групповых и командных тактических действий игроков. Групповые тактические действия смогут быть представлены как комбинация (с различными продолжениями) всевозможных индивидуальных тактических действий игроков. В свою очередь, командные игровые тактические взаимодействия игроков могут быть представлены как комбинация групповых тактических действий. Таким образом, благодаря принципу структурного программирования возможно построение различного рода комбинаций из комбинаций алгоритмов.

Функционирование модели

Процедура функционирования модели представляет собой последовательный переход её из одного состояния в другое с применением -метода моделирования. Моделируемая система, представляется как совокупность подсистем (игроков и мяча) и их взаимодействия в пространстве игрового поля и во времени. Поле для игры моделируется в компьютере прямоугольником 80 х 40 единиц. Поле для игры в гандбол имеет размер 40 х 20 метров, поэтому, элементарная единица перемещения игроков и мяча в пространстве игрового поля, за один шаг в модели, составляет 0,5 метра.

Блоки, на основе которых строится "машинный" эксперимент по моделированию игрового процесса, по возрастающей степени их обобщения следующие: а) один шаг игрока; б) один такт атаки команды (как сумма элементарных шагов всех игроков на площадке); в) одна атака команды; г) одна реализация игрового процесса в модели; д) один эксперимент.

Один шаг игрока - это интервал между двумя элементарными действиями в алгоритме его поведения. В каждой игровой ситуации ("обыг-рыш", бросок, передача) в компьютере производится розыгрыш этой ситуации. Розыгрыш производится следующим образом. Выброшенное датчиком случайных чисел значение умножается на параметры игрока, далее, на параметры противника (технические и тактические) и на вероятность продвижения игрока далее, по своему алгоритму. Полученное число, рассчитанное как геометрическая сумма всех привходящих условий, в которых находится игрок на этом шаге, однозначно определяет переход игрока к следующему шагу выполнением "вычисленного" технико-тактического действия. На новом шаге, после определения ситуации (для этого все условия проверяются сначала), в которой игрок оказался, он выполняет дальнейшее движение по своему алгоритму.

Один такт атаки команды состоит из совокупности всех действий всех игроков выполняемых каждым из них за один шаг. И так далее. На уровне принятия решения между игроками осуществляются различного рода взаимодействия как в защите, так и в нападении. Перечень исходов атак в гандболе является числом конечным. Список этих исходов представляет собой полный перечень выходных данных модели (табл.4). В процессе работы с моделью, как правило, общее число атак в одной реализации было равно 100, 500 или 1000. Представление именно такого числа атак в одной реализации является удобным для наглядного представления данных и дальнейшей статистической обработки результатов. Конечные числовые данные каждой реализации представлялись на экране монитора, или в распечатанном формате в виде, представленном в табл.4.

Процесс функционирования имитационной модели гандбола можно представить следующим образом. Игрок, обладая определённым набором произвольно задаваемых технико-тактических качеств, движется в ходе игры пошагово, по алгоритму своего поведения. Каждый шаг движения

игрока по алгоритму осуществляется на основе оценки им ситуации на площадке, возникшей в результате действий игроков своей и противоположной команды на предыдущем шаге. Выбор определённого продолжения своего движения осуществляется при помощи результирующего числа, полученного умножением численного значения взятого с датчика случайных чисел на вероятности всех переменных этого игрока и всех остальных игроков на площадке. После этого игрок осуществляет следующий, вычисленный ход. После принятия решения всеми игроками ситуация на площадке скачкообразно изменяется. Начинается новый шаг атаки команды. Ситуация повторяется снова. Процесс продолжается до тех пор, пока атака команды не подойдёт к своему логическому окончанию и не будет получен какой-либо конкретный её исход. Представленная модель может работать и в автоматическом режиме при графическом воспроизведении игрового процесса на экране монитора. Этот режим работы наиболее полезен в процессе тактической и теоретической подготовки игроков.

Таблица 4.

Статистика исходов атак одной реализации модели (И = 100), пример

№ Исходы атак левая команда правая команда

1 (Быс.прор)Переход в позицию 14 1

2 Забит гол 4 4

3 Промах 1 2

4 Потеря мяча при броске 0 0

5 Потеря мяча при "обыгрыше" И 7

6 Потеря мяча при передаче 0 2

1 (Позиция) Забит гол 17 3

2 Промах 4 4

3 Потеря мяча при броске 5 4

4 Потеря мяча при "обыгрыше" 0 0

5 Потеря мяча при передаче 0 17

Общее количество атак 56 44

Проверка адекватности модели

Основным требованием, предъявляемым к любой имитационной модели, является её адекватность реальному явлению или процессу. Проверка адекватности созданной Имитационной модели проводилась нами несколькими способами. В одном из них была проведена сравнительная оценка данных модельных характеристик гандбола взятых из различных литературных источников, с модельными характеристиками, полученными нами в результате имитационного эксперимента. Полученные на имитационной модели данные полностью совпадают с данными исходов атак, имеющимися в специальной литературе (р < 0,05). Для дальнейшей проверки проводился экспертный, визуальный анализ адекватности имитационной модели. В опросе приняли участие 14 высококвалифицированных экспертов, которые при просмотре на экране монитора гандбольной игры, должны были оценить степень адекватности реального игрового процесса - процессу, происходящему на экране. Степень адекватности модели оценивалась, во-первых, по абсолютной величине выставленных экспертами оценок при ответе на вопросы, во-вторых, по степени согласованности мнений экспертов при ответе на вопросы.

Средняя величина оценок, выставленных экспертами при ответе на вопросы высока и находится в пределах от 7,6 до 8,4 балла (по десятибаль-ной системе). Степень согласованности мнений экспертов оценивалась по величине коэффициента вариации оценок экспертов при ответе на поставленные вопросы. Коэффициент вариации оценок, поставленных экспертами, низок и находится в пределах от 6,3 % до 8,4 %. Это говорит о достаточно высокой степени согласованности мнений экспертов относительно адекватности имитационной модели реальному игровому процессу, происходящему на площадке.

В отдельных экспериментах проводилась оценка зеркальности, линейности и надёжности имитационной модели. Под зеркальностью (или

симметричностью) мы понимаем одинаковость исходов моделирования для обеих команд, при одних и тех же параметрах их роков обеих команд. Под линейностью понимается та же зеркальность, но при одинаковых по величине изменениях параметров обеих команд. Под надёжностью понимается "воспроизводимость" одного и того же результата моделирования на выходе, при многократном прогоне модели, при одних и тех же входящих её параметрах. По всем вышеперечисленным параметрам модель показала себя достаточно эффективной (р<0,05).

Факторы, влияющие на процесс игрового взаимодействия в гандболе

В пятой главе диссертации приводятся результаты "машинных" экспериментов, реализованных на созданной имитационной модели гандбола. В качестве исследуемых факторов игровой деятельности команды нами взяты: уровень тактико-технического мастерства игроков при игре в защите и нападении, вклад игроков различных игровых амплуа в общекомандный результат, влияние скоростных и морфофункциональных качеств игроков на результативность команды.

Схема всех экспериментов была однотипной. В каждом из них в процессе имитационного моделирования на созданной модели воспроизводился игровой процесс противоборства двух гандбольных команд. Условно, по первоначальному расположению команд на экране монитора в момент начала эксперимента команды назывались: левая и правая. Параметры игроков правой команды оставались неизменными во всех экспериментах. В каждом их шести экспериментов в зависимости от задачи изменялись параметры игроков только левой команды. Так как модель обладает свойством симметричности и зеркальности, то входящие параметры игроков левой команды рассматривались как экспериментальные, а правой -как контрольные.

Результаты экспериментов при помощи статистического пакета Microsoft Excel статистически обрабатывались и представлены в виде таблиц и графиков динамики исследуемых переменных под влиянием

и графиков динамики исследуемых переменных под влиянием действующих) фактора.

Эффективность общекомандных действий в зависимости от технико-тактических параметров нападения игроков одной из команд

Ка рис. 3. и 4. представлены графики изменения численных значений исходов атак правой и левой команды при пошаговом увеличении значений всех параметров нападения игроков левой команды. Изменяемые па-

5 - - .

О -

1 2 3 4 5 6

I Величина параметров нападения игроков твой команды

—левая команда -«V- правая команда

Рис 3. Динамика результативности команд при изменении параметров нападения игроков левой команды

раметры нападения игроков экспериментальной команды были следующие: вероятность успешного выполнения броска мяча в ворота, вероятность успешного выполнения передачи мяча, вероятность успешного выигрыша единоборств, вероятность забить гол при выполнении броска. Шаг изменения всех параметров нападения, каждого игрока левой команды составлял 0,3. Технико-тактические параметры игроков правой команды во всех реализациях имитационной модели в течение эксперимента не изменялись.

Рассмотрим динамику результативности атак правой и левой команд при изменении параметров нападения игроков левой команды. На рис. 3,

видно, что на фоне неуклонного, но недостоверного (р > 0,05), снижения количества голов забитых правой командой с 14,5 до 10, наблюдается резкое увеличение количества голов забитых игроками левой команды (р < 0,001), с 8,5 до 24,5 (каждый эксперимент, состоял из 100 реализаций модели). При максимальных значениях изменяемого фактора, практически каждая вторая атака игроков левой команды, заканчивается взятием ворот. Это говорит о прямой и очень высокой степени связи варьируемых переменных с результативностью атак левой команды (р < 0,001). Результативность атак команды противника, параметры нападения игроков которой не изменялись в эксперименте, статистически изменилась недостоверно (р > 0,05 ). Это совпадает с данными практики о том, что при неизменности уровня мастерства игроков команды в нападении - результативность её не меняется.

1 2 3 4 5 6

Уровни действующего фактора

-♦-гевая командаправая команда

Рис. 4. Динамика количества быстрых атак, перешедших в позицию

На рис. 4 представлены графики изменения количества переходов атак в позицию из быстрого нападения, при увеличении всех коэффициентов нападения игроков левой команды, с шагом 0,3. При возрастании значения переменного фактора количество переходов в позицию игроками

правой команды вначале увеличивается, а затем снижается в интервале от 6,75 атак до 3,75 атак, при максимальном значении параметров нападения левой команды. Снижение численных значений исходов атак на графике, характеризующем игру правой команда: (рис.4), не является существенным (р > 0,1). Кривая же 1, существенно увеличивает свои значения от 4,5 до 10,5 переходов в позицию при 100 атаках. При этом практически каждая пятая атака левой команды заканчивается переходом в позицию. Это увеличение переходов быстрых атак в позицию происходит за счёт технического брака игроков (рис. 5.).

Анализ рис. 5 показывает также, что увеличение уровня технических параметров игроков нападения экспериментальной команды однонаправ-ленно влечёт за собой увеличение количества атак, производимых левой командой с 48,25 атак, до 53,5 атак, из 100 возможных (г = 0,97), кривая 3.

1 2 3 4 5 6

Уровни действующего фактора

, ♦ ошибки левой команды —ошибки правой команды атаки левой команды!

Рис. 6. Динамика количества атак и технических ошибок, допускаемых командами

В табл.4 представлены коэффициенты корреляции между выходящими параметрами модели и значениями действующего фактора. Переход в позицию левой команды имеет сильную положительную взаимосвязь с количеством голов, забитых левой командой (г = 0,941), и отрицательную

взаимосвязь с количеством забитых голов правой командой (г = - 0,806) и количеством технического брака своей команды (г = - 0,816). Характер и направление этих связей полностью подтверждаются данными спортивной практики. Полученные в имитационном эксперименте численные значения исходов атак дают количественную оценку этих связей. Коэффициенты корреляции между количеством забитых голов игроками левой и правой командами и значениями всех параметров нападения составляют, соответственно 0,962 и - 0,739 (рис. 4), что говорит о высокой положительной связи между переменными в первом случае и об отрицательной, существенной, связи между параметрами, во втором. Параметр "количество голов левой команды", имеет существенную отрицательную связь с параметром "количество переходов левой команда: в позицию" (г = - 0,818), и положительную связь с "общим количеством атак левой команды" (г = 0,977). Очень существенная отрицательная связь имеется с "количеством технических ошибок" левой команды (г = - 0,991). Фактически, это говорит о почти функциональной связи между количеством технических ошибок и количеством забиваемых командой голов.

Количество голов, забиваемых игроками правой команды, имеет существенную отрицательную связь только с "количеством переходов в позицию" игроками левой команда: (г = - 0,806) и с количеством технических ошибок, допускаемых игроками левой команды (г = - 0,826). Эти факты, полностью соответствуют логике течения игрового процесса в гандболе. Количество переходов быстрых атак в позицию игроками правой команды имеет существенную отрицательную связь с количеством забиваемых голов левой командой (г = - 0,818) и количеством переходов в позицию (г = -0,668) игроками левой команды. Имеются отрицательные, существенные, связи "количества переходов в позицию" правой командой, и суммарным действием всех параметров нападения левой команды (г = -0,681). Величина общего количества атак производимых левой командой существенно

связана с количеством голов, забиваемых этой командой (г = 0,977), количеством переходов этой команды в позицию (г = 0,941) и основным значением действующего фактора (г = 0,919). Общее количество атак левой командой имеет существенную отрицательная связь с количеством своих технических ошибок (г = - 0,99 ) и количеством переходов в позицию правой командой (г = - 0,877). . Таблица 4 Корреляционная матрица параметров действующего фактора и

выходящих переменных

№ Исходы атаки 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7.

1. Голы л.к. 1

2. Голы п.к. -ЙН 1

3. Переход в позицию л.к. 941 -806 1

4. Переход в позицию п.к. -818 149 -668 1

5. Ошибки л.к. -991 657 -968 816 1

6. Ошибки п.к. 349 -826 635 -088 -451 1

7. Атаки л.к. 977 -590 941 -877 -991 432 1

8. Значения фактора 962 -739 929 -681 -951 017 919

9. Параметры фактора (шаг 0,3) 0,2 0,5 0,8 1,1 1,4 1,7 2,0

Условные обозначения: л.к. - левая команда; п.к. - правая команда;

Примечание: В коэффициентах корреляции нули и запятые отброшены.

Величина этих статистических связей между параметрами игровой деятельности обеих команд, и их направление, полностью соответствуют практике и логике игры, а также методическим представлениям теории гандбола.

Количество технических ошибок игроков правой команды практически не зависит от величины изменяемого в эксперименте фактора и находится в пределах от минимального значения 21,75 атак заканчивающихся ошибкой, до максимального значения 26,4 атаки. Но имеет существенную отрицательную связь с количеством забитых голов (г = - 0,826) и общим

количеством атак левой команды (г = - 0,991).

Общее количество технических ошибок, допускаемых в нападении игроками левой команды имеет отрицательную корреляцию со следующими игровыми показателями: количеством забитых голов (г = - 0,991); количеством переходов левой команды в позицию (г = - 0,968); общим коли-

12 3 4 5

Уровни действу ющего фактора —левая команде правая команда

Рис 6. Динамика результативности обеих команд при изменении

всех защитных параметров ,

чеством атак левой команды (г = - 0, 919); основным действующим факто-ром( г= - 0 , 951).

Влияние защитных параметров гандболистов на результативность игровой деятельности

Схема "машинного" эксперимента, результаты которого представлены в этом разделе, аналогична схеме эксперимента, изложенного ранее. Различие заключалось в том, что изменяемыми параметрами в данном эксперименте были все параметры защитных действий игроков левой команды. На рис.6, представлен график изменения количества голов забиваемых игроками правой и левой команд при пошаговом возрастании параметров защиты всех игроков. Этими параметрами были: противодействие броску мяча; противодействие "обыгрышу", в единоборстве с нападающим; противодействие передаче мяча.

Из графиков видно достоверное (р < 0,001) снижение результативно-

сти атак правой команды и несущественное снижение результативности атак левой команды (р >0,05). Это говорит о чётком влиянии действующего фактора на результативность исходов атак. Результативность игрокоз левой команды, начиная со второго уровня фактора, достоверно выше чем, игроков правой команды (р < 0.01) Такой характер изменения этих параметров в эксперименте подтверждает адекватность предложенной модели игровой практике гандбола. Одновременно, предлагаемую модель можно рассматривать, как инструмент количественного описания существующих

1 2 3 4 5

Уровни действующего фактора

'-♦-леваякоманда-«-праваякоманда! |

Рис. 7. Динамика переходов в позицию при изменении параметров защиты

зависимостей между этими игровыми параметрами.

Анализ кривых зависимости количества быстрых атак завершившихся переходом в позиционное нападение, левой и правой команды (рис. 7.) показывает, что эти параметры у левой и правой команды изменяются с разнонаправленными тенденциями. У правой команды наблюдается снижение количества атак с 12,25 до 9,25, при крайних значениях действующего фактора (р < 0,01). У левой команды имеет место явно выраженная тенденция к увеличению количества быстрых атак перешедших в пози-

цию, с 2,25 до 15,5 атак при 100 реализациях (р < 0,001).

На рис. 8, видка чёткая тенденция к увеличению количества допускаемых технических ошибок игроками правой команды (р < 0,01) с увеличением силы действующего фактора. Количество технического брака допускаемого игроками правой команды возрастает с 17,25 до 28,25, при 100 реализациях модели. Наблюдается чёткое влияние умения играть в защите игроками левой команды на количество технического брака, допускаемого игроками противоположной команды. Чем больше величина действующего фактора (умение играть в защите), тем больше потерь мяча в игре допускает противник. Количество технических ошибок игроков левой команда:, под влиянием действующего фактора, наоборот уменьшается, однако влияние это выражено в меньшей мере и недостоверно (р > 0,05). Сопоставление на одном графике хода этих двух кривых даёт наглядное представление о разнонаправленном их ходе, под влиянием действующего

? 10

о -----

1 2 3 4 5

Уровни действующего фактора

-•-ошибки левой команды -е-ошибки правой команды -*- атаки левой команды,

Рис. 8. Динамика количества атак и технических ошибок, допускаемых командами лри изменении параметров защиты

фактора. Общее количество атак левой команды под влиянием возрастающих численных значений действующего фактора имеет достоверную (р < 0,05) тенденцию к повышению (рис. 8.). Это полностью подтверждается

данными спортивной практики.

Из представленных результатов можно сделать следующие выводы: увеличение численных значений всех параметров защиты, игроков одной из команд прямо влияет на существенное снижение результативности нападения команды противника. Наблюдается недостоверная тенденция к увеличению качества своей игры в нападении. Полученные численные значения взаимосвязи параметров можно рассматривать как инструмент количественного описания этих взаимосвязей. Результаты эксперимента с изменением величины защитных параметров игроков одной из команд, позволяют говорить об адекватности предлагаемого способа имитационного моделирования структуры игровой деятельности в гандболе.

Метод имитационного моделирования позволяет производить экспериментов такого плана бесчисленное количество. В диссертационной работе таких экспериментов было 6. В автореферате приведены результаты только двух из них.

Проблема комплектования состава гандбольной команды.

В педагогическом эксперименте № 1, с использованием методики имитационного моделирования игровой деятельности решалась задача комплектования профессиональной гандбольной команды в начале сезона. В качестве экспериментальной была выбрана команда «Степан Разин - Нева», выступающая в Чемпионате России 2002- 2003 г.г., среди мужских команд Супер-лиги. В начале игрового сезона в деятельности любого профессионального клуба возникает стандартная маркетинговая задача формирования сильного состава игроков при минимальных затратах денежных средств клуба. Для решения этой задачи в ходе имитационного педагогического эксперимента были рассмотрены семь возможных вариантов приобретения различных игроков в состав команды. Данные об игроках (табл. 5.) были получены по статистическим итогам Чемпионата России по гандболу 2001-2002 года.

РОС. НАЦИОНАЛЬНАЯ БИБЛИОТЕКА СПгггрбург • о^ ТОО т

Для проведения эксперимента брались среднестатистические (за

прошедший сезон) исходы атак команды, а также среднестатистические

показатели исходов атак её противников. Таблица 5

Варианты состава игроков, их игровая эффективность и трансферная

стоимость

Вариант состава Состав игроков в варианте и их эффективность в игре Обозначение вариантов Трансферная стоимость в (отн. ед).

1. Левый полусредний - 20 % и левый крайний — 10 % Л.П. + Л.К. 150

2. Левый крайний - 20 % и правый ___V____у. АЛ Л/ Лроипии — ¿.\1 /0 Л.К. + П.К. 100

3. Вратарь -10 % В 120

4. Л.П.+Л.К. + Л.К.+ П.К. 1+2 250

5. Л.П. + Л.К. + В 1+3 270

6. Л.К. + ШС + В 2 + 3 220

7. Л.П. + Л.К. + П.К. + В 1+2 + 3 370

Обозначения: Л.П. - левый полусредний, Л.К. - левый крайний; П.К. - правый крайний; В - вратарь. В ходе имитационного эксперимента в состав команды "вводились"

игроки, которых предполагалось пригласить в начале сезона, с их вероятностными коэффициентами эффективности. Затем осуществлялся прогон модели (5 раз по N = 1000). На выходе получали статистические исходы атак экспериментальной команды и команды противника. В таблице 5. представлены три варианта пакетов для приобретения игроков различного амплуа и их трансферная стоимость в %). В процентах указаны вероятности их игровой результативности, указывающие, на сколько эти игроки превосходят среднестатистический уровень эффективности игроков этого амплуа в Супер-лиге Чемпионата России. В столбце «Трансферная стоимость в относит, ед.», представлена стоимость приобретения игроков в этом варианте в относительных единицах (отн. ед). В этом столбце приведены не конкретные суммы денежных выплат, а их пропорции. Первый вариант: левый полусредний (20 %) совместно с левым крайним (10 %).

Второй вариант: левый крайний (20 %) совместно с правым крайним (20 %). Третий вариант: приобретение вратаря высокого класса (10 %). Помимо трёх вышеуказанных вариантов тренерским составом рассматривались варианты покупок игроков в различных сочетаниях. Вариант 4 - совместное приобретение игроков 1-го и 2 -го вариантов. Вариант 5 - совместное приобретение игроков 1 -го и 3 -го вариантов. Вариант 6 - совместное приобретение игроков 2 -го и 3 -го варианта. Вариант 7 - совместное приобретение игроков в вариантах 1,2 и 3. Стоимость приобретения игроков в совместных вариантах рассматривалась как суммарная стоимость составляющих их вариантой

Из результатов таблицы 6 видно, в позиционном нападении количество забиваемых командой голов почти функционально зависит от стоимости приобретённых ею игроков (г = 0,939). В быстром прорыве этот коэффициент равен г = 0,610.

Существенная, но отрицательная корреляционная связь наблюдается между стоимостью и количеством потерь мяча игроками в нападении: в быстром прорыве г = - 0,799, в позиционном нападении ещё выше г = -0,819. Количество промахов мяча в ворота при бросках в позиции, также существенно зависит от стоимости (г = — 0,604), естественно, с обратным знаком. В быстром прорыве этот показатель не имеет чётко выраженной тенденции из-за его большой вариативности. Высокая степень связи стоимости пакета наблюдается с общим количеством атак производимых командой при 100 реализациях модели (г = 0,815).

Полученные результаты были представлены тренерскому составу команды и было принято решение о приобретении игроков по варианту 7. Перед началом сезона состав команды обновился на три четверти, по сравнению с прошлогодним. Как показали первые два тура Чемпионата России по гандболу 2002-2203 года, результаты выступления команды, по сравнению с прошлым сезоном, существенно улучшились. В результате, по ито-

гам игр первого круга Чемпионата России среди мужских команд Суперлиги команда, занявшая в прошлом сезоне 11 место, переменилась на шестое.

Таблица 6

Зависимость игровых показателей команды от стоимости приобретённых __ ею игроков __

Исходы атак Исходные данные Максимальное или минимальное значение Вариация максимального и минимального показателя Корреляция исхода со стоимостью

показателя (%)

1. 2. 3. 4. 5.

Быстрый прорыв

Переход в по- 12,22 ±0,69 10,76 ±1,24 15 0,381

зицию

Голы 2,61*0,4 3,7±0,31 42 0,610

Промахи 2,09 ±0,26 0,86±0,38 58 0,531

Потери мяча 4,05 ±0,51 2±0,04 51 -0,799

Позиционное нападение

Голы 20 ±1,43 27,28±0,бб 35 0,939

Промахи 8 ± 0,87 6,8 ±3,96 23 -0,604

Потери мяча 5,14 ± 1,25 3,10±0,20 66 -0,819

Всего атак 54,17 ±0,77 55,&9±1,01 3 0,815

На основе проведенного эксперимента можно сделать следующие выводы:

1.Имитационное моделирование, основанное на обширной статистической базе игровых показателей, как отдельных игроков, так и гандбольных команд позволяет адекватно решать, возникающие в практике тренерской работы, задачи определения оптимального состава команды при имеющимся её материально-техническом потенциале.

2. Наблюдается высокая степень связи стоимости пакетов приобретаемых игроков с основными игровыми показателями команды. Это, с одной стороны, говорит о высокой степени информативности выделенных игровых показателей игровой деятельности, с другой стороны - о том, что цена игроков на спортивном рынке адекватно отражает реальную силу иг-

РОКОВ и вклад, который они могут внести в атакующий и оборонный потенциал команды.

3. Наиболее ценными (в прямим и переносном смысле), являются игроки задней линии и вратари, что подтверждается данными имитационного моделирования и эмпирической стоимостью игроков этих амплуа сложившейся на гандбольном рынке.

Проблема комплектования состава сборной команды в гандболе В педагогическом эксперименте № 2 решалась задача формирования оптимального состава юношеской сборной Санкт-Петербурга для участия в Международных Спортивных Юношеских Играх 2002 г. (МСЮИ) проведённых в г. Москве.

Для принятия тренерским советом оптимального решения по формированию состава юношеской сборной Санкт-Петербурга, было предложено использовать методику имитационного моделирования игровой деятельности этой команды. Для решения этой задачи, в качестве входящих данных в имитационную модель вносились результаты игровой деятельности кандидатов в сборную команду. Эти результаты были получены при анализе соревновательной деятельности их игры в Первенстве города и контрольных играх (методика, используемая в КНГ сборной России). Кроме того, для оценки эффективности игровых действий кандидатов в сборную команду при игре в защите, применялся метод экспертной оценки. Экспертами выступали члены тренерского совета.

Суть имитационного эксперимента состояла в следующем. Параметры каждого игрока - кандидата в сборную последовательно вводились в состав экспериментальной команды. Осуществлялся "прогон" модели ^ = 1500), что соответствовало 15-20 гандбольным матчам с участием этого игрока в составе команды. На выходе модели фиксировались исходы атак сборной команды Санкт-Петербурга (экспериментальная команда) и исходы атак команды- противника. Во всех "прогонах" параметры защиты и

нападения игроков команды противника не изменялись.

Согласно Положению о соревнованиях МСЮИ в состав сборной команды каждого региона должны входить 14 игрокоз. На тренерском совете было отобрано 18 кандидатов. Кандидатуры восьми игроков не вызывали сомнения ни у кого из членов тренерского совета. По поводу включения в состав остальных шести игроков мнения разделились. Посредством имитационного моделирования необходимо было определить шесть лучших игроков из десяти кандидатов.

Таблица 7

Игровые характеристики кандидатов в сборную и их эффективность

в защите и нап адении

№ Фамилия, Имя игрока Эффективность в нападении (%) Эффективность в защите (баллы) Амплуа игрока

1. В. А. -10 -4 К. Л.

2. С. В. 0 -3 К. Л.

3. В.Н. -20 -2 Пс.Л.

4. В. Л. -10 -1 Пс.П.

5. Ю. Е. 0 0 Ц

6. О. Н. -15 0 К. П.

7. В. Г. -20 -1 Пс. Л.

8. В. А. 0 -2 ц

9. А. В. -15 -3 к. п.

10. Ю. В. -10 ~4 Лин.

Условные обозначения: К - крайний игрок; Пс - полусредний игрок; Ц - центральный игрок; Лин. - линейный игрок; П - правый; Л - левый.

Полученные результаты представлены в табл.7, из которой следует, что значения результативности игры кандидатов в сборную команду города являются числами отрицательными. Это объясняется тем, что эти игроки входят во второй состав и уровень их игры находится ниже среднеко-мандных значений игровых показателей. Кроме того, уровень эффективности мастерства игроков в защите и в нападении различен.

Результаты компьютерного эксперимента приведены в табл. 8. В

столбцах 2-9 представлены исходы атак сборной Санкт-Петербурга при введении в её состав игроков-кандидатов.

По ттп»готг\иоттоттотгтжсг тгоч^п^гоп гтапттгаргтгрйтттттгта ттлт^л^лтляч V

игроков № 3, № 2 и № 7. Аутсайдерами являются игроки № 1, № 10 и № 4. По потерям в нападении наименьший ущерб наносят команде игроки № 2, № 7 и № 3. Отрицательные показатели для команды по этим параметрам несут игроки № 1, № 10 и № 8.

Таблица 8

Результаты игровой деятельности экспериментальной команды в

различных вариантах её игрового состава_

jVi Ф.И. игрока Исходы атак экспериментальной команды

ьыстрый прорыв позиционное нападение Все-

1 Позиция Гол Промах Потеря Гол Промах Потеря ш атак

1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8.. . 9.

1 В.А. 11.69 2.94- 1.81 6.56 15.1 7.5 8.56 54.1

±1.4 ±0.49 ±0.24 ±1.7 ±1.01 ±0.95 ±1.11 ±1.03

2 С.В. 12.25 4.44 1.13 7.13 16.5 5.44 8.13 55.1

±0.24 ±1.37 ±0.3 ±0.41 ±0.9 ±0.21 ±0.2 ±0.47

3 в.н. 11.12 4.63- 1.56 6.69 17.1 6.38 7.5 54.93

±1.5 ±0.3 ±0.15 ±0.97 ±1.35 ±1.1 ±1.79 ±1.35

4 в.л. 12.1 3.44 1.38 5.75 15.6 7.94 8.0 54.25

±0.87 ±0.21 ±0.29 ±0.48 ±0.64 ±0.81 ±0.58 ±1.06

5 Ю.Е. 12.01 3.38 1.44 6.25 16.3 8.75 6.69 54.56

±1.02 ±0.75 ±0.22 ±0.35 ±1.02 ±1.3 ±0.7 ±1.3

6 О.Н. 13.1 3.56 1.25 7.19 15.6 7.06 7.44 55.3

±0.38 ±1.48 ±0.08 ±0.37 ±1.04 ±1.25 ±0.69 ±0.93

7 В.Г. 11.8 4.25 1.63 5.94 16.62 7.0 7.38 54.69

±0.82 ±0.35 ±0.17 ±0.79 ±0.63 ±1.1 ±0.64 ±0.72

8 В. А. 11.1 5.1 1.5 5.69 15.3 6.69 9.38 54.69

±0.22 ±0.8 ±0.53 ±0.72 ±0.86 ±0.72- ±0.57 ±0.78

9 А.В. 12.3 4.38 1.69 6.63 15.31 7.0 7.1 54.2

±0.62 ±0.9 ±0.91 ±0.1 ±0.9 ±0.42 ±1.0 ±0.61

10 ю.в. 10.1 3.1 1.3 7.63 15.13 6.75 7.63 52.75

±0.8 ±0.33 ±0.4 ±1.6 ±0.9 ±1.16 ±0.3 ±0.6

Примечание: Внизу каждого среднего значения исхода атаки приве-

дена величина ошибки среднего значения.

Для адекватной дифференцировки игроков-кандидатов по уровню

мастерства необходимо дополнительно учитывать результаты имитационного эксперимента, полученные для игроков команды противника. По параметрам нападения наиболее предпочтительные показатели у игроков экспериментальной команды № 9, № 2 и № 6. т.к. именно при их участии в игре команда противника имела наихудшую результативность атак. Аутсайдерами, по этому показателю, являются игроки № 10, № 4 и № 5. По потерям в нападении наименьший ущерб нашей команде наносят игроки № 9, № 2 и № 3. Наихудшие показатели для команды по этим параметрам имеют игроки № 10, № 4 и № 5.

Таблица 9

Эффективность деятельности различных игроков в составе экспср^'^11"

тальной команды по данным имитационного эксперимента

№ Амплуа Игрока Эффективность игры в команде Общее место Присутствие игрока составе

Своей Противника Общая

1. 2. 3. 4. 5. 6.

1 К. Л. 20 13 33 9 Нет

2 К. Л. 3 4 7 1 Да

3 Пс. Л. 4 9 13 3 Да

4 Пс.П. 14 18 32 8 Нет

5 ц 13 16 29 7 Нет

6 К.П. 12 7,5 19,5 5 Да

7 Пс.Л. 5 9,5 14,5 4 Да

8 Ц 12 11 23 6 Да

9 К.П. 9 2 11 2 Да

10 Лин. 18 20 38 10 Нет

Условные обозначения: К.Л. - крайний левый игрок; Пс.Л. - полусредний левый игрок; Пс.П. — полусредний правый игрок; Ц — центральный игрок; К.П. - крайний правый игрок; Лин. - линейный игрок.

Варьирование результативности команды-противника при введении в состав нашей команды поочерёдно всех игроков-кандидатов, колеблется в пределах от 15,38 до 19,05 голов при 100 реализациях модели. При этом, крайние показатели результативности лучших и худших игроков, а также их потерь в нападении, достоверно отличаются друг от друга (р < 0,01).

Аналогичные показатели остальных игроков не имеют достоверных отличий друг от друга (р > 0,1), поэтому для дифференциации игроков по уровню их эффективности в игре необходимо провести суммарный анализ игровых показателей команды при участии в игре каждого из них игроков. В табл. 8. приведены суммарные показатели игровой эффективности каждого из игроков экспериментальной команды, которая определялась как сумма мест этого игрока, набранная по игровым показателям нашей команды и команды противника. Показатель во втором столбце складывался из суммы мест игрока набранной в игре своей команды. Производилось сложение мест результативности своей команды и наименьшего количества потерь мяча. В третьем столбце табл. 9. приведены суммарные данные игровых показателей команда: противника при участии в гандбольном матче каждого из игроков экспериментальной команды.

Наименьшую сумму по этим двум показателям получили игроки № 2, № 9 и № 3, которые внесли наибольший вклад в повышение эффективности игры команды. В свою очередь игроки № 10, № 1 и № 8 показали наихудшие результаты при игре в составе сборной команды.

Таким образом, удалось выделить четырех игроков, имеющих наихудшие показатели. Тренерский состав одобрил методику выбора игроков, сделанный на основе имитационного моделирования и состав был окончательно сформирован.

Прогнозирование результата игры гандбольной команды против конкретного противника при помощи имитационного моделирования.

В педагогическом эксперименте № 3, проведённом во время выступления юношеской сборной Санкт-Петербурга в МСЮИ, решалась задача прогнозирования результата гандбольного матча перед игрой с конкретным противником. Входными данными модели являлись статистические параметры игровой деятельности команда: противника и сборной Санкт-Петербурга. Параметры игровой деятельности сборной Санкт-Петербурга

были занесены в модель заблаговременно. Параметры игровой деятельности команды противника были получены при помощи педагогического наблюдения её игровой деятельности в матчах с другими командами. Фиксировались и статистически обрабатывались исходы конкретных тактико-технических действий каждого игрока и всей команды в целом. После подстановки этих данных в имитационную модель, осуществлялся прогон модели (К = 1500). Что соответствовало примерно 9-10 гандбольным матчам. На выходе модели получали прогнозируемый результат игры сборной Санкт-Петербурга с конкретным противником.

Для оценки точности сделанного при помощи имитационного моделирования прогноза, его результат после окончания игры сравнивался с фактическим. Прогноз результата игры с конкретным противником делался не в абсолютных величинах счёта игры, а в относительных. Это связано с тем, что счёт игры предсказать достаточно сложно т.к. корреляционная связь между результатом игры и конкретным количеством голов забиваемых каждой командой в игре не превышает 50 %. Поэтому вероятность прогноза счёта каждой игры, также находится в этих пределах, что явно недостаточно. Как показали эксперименты на имитационной модели, наибольшую прогностическую значимость имеет такой показатель, как результат игры, выраженный в относительных величинах, то есть отношение забитых и пропущенных голов одной и другой командой в матче.

В табл. 10 приводятся результаты педагогического эксперимента по практическому прогнозированию счёта игры против конкретного противника. В четвёртом столбце приведена относительная разность голов команды Санкт-Петербурга и её противника в процентах. В случае победы команды Санкт-Петербурга величина процента относительной разницы голов > 100. В случае поражения сборной Санкт-Петербурга разница < 100. В случае ничейного исхода игры, разница равна 100. В пятом столбце, приводится прогнозируемая относительная разность голов, полученная

при помощи имитационного моделирования игрового процесса с командой противника. 3 последнем столбце приводится оценка точности сделанного прогноза (%) при помощи имитационного моделирования, с реально полученным результатом игры. Эта величина даётся в абсолютном виде, без указания направления ошибки прогноза.

Таблица 10

Прогнозируемые и фактические результаты игр юношеской гандбольной

г ,,,-шор Дата* игры ной команды Противник Санкт-иете Счёт игры -»бурга на мс Разница голов, % ЮИ - ZUUZ ГС Разница голов, прогноз, % да Точность прогноза, %

1. 2. 3. 4. 5. 6.

16.06.02 Сибирь 41:30 (17:12) 137 - -

17.06.02 Эстония 29:26 (16:11) 112 118 94,7

18.06.02 Азербайджан 40: 27 (22:11) 148 120 81

19.06.02 Белоруссия 29: 48 (8: 20) 60 85 68

ВЫХОДНОЙ

21.06.02 Москва 24: 40 (10: 24) 60 80 77

22.06.02 Грузия 33: 29 (15:18) 114 100 85,9

23.06.02 Молдавия 27: 38 (14: 23) 71 79 89,8

Примечание: в третьем столбце таблицы:

1. в счёте игры первая цифра - голы, забитые сборной Санкт- Петербурга;

2. в скобках приведён счёт первой половины игры.

Из данных, представленных в таблице 10 следует, что с увеличением накопленной базы статистических данных об игроках и командах противника точность сделанного прогноза о результате игры повышается. Таким образом, из проведенного эксперимента следует что: 1. Методика прогнозирования результата игры против конкретного

противника зарекомендовала себя достаточно адекватной т.к. во всех прогнозируемых случаях было определено направление счёта (т.е. победитель и проигравший).

2. Чем ближе находятся команды-противники по уровню своего мастерства, тем точность прогноза выше из-за меньшего влияния на результат матча субъективных действий игроков и тренеров, "ослабляющих" игровую активность при большом разрыве в счёте;

3.Для повышения точности прогноза необходимо иметь как можно большую статистику игровой деятельности, как отдельных игроков, так и всей команды противника;

4. Прогноз результатов игры команды против конкретного противника помимо имитационного моделирования должен дополняться тренерским опытом и интуицией.

Выводы

1.Адекватное представление организации игровой деятельности в спорте базируется на соблюдении пяти принципов: иерархичности, марковости, однонаправленности игрового процесса, структурного программирования и взаимосвязи алгоритмизирования с декларативным описанием.

2.Адекватная компьютерная версия игровой деятельности предполагает определение, формализацию, программирование субъектов игрового процесса, а именно - игрового поля, мяча и игроков. При этом в модель для каждого игрока вводятся координатно-габаритные параметры, коэффициенты тактико-технических действий спортсменов обеих команд в защите и нападении, возможен ввод в модель психологических параметров (активность, готовность к выполнению тех или иных технических действий и пр.).

ность всех элементарных шагов всех игроков находящихся в данный момент на площадке), в) одна атака команды, г) одна реализация игрового процесса, д) один эксперимент. Переход от шага к шагу в модели осуществляется с помощью датчика случайных чисел после подсчёта и суммации всех количественных и качественных переменных накопленных по каждому игроку на этом шаге.

4. На каждом шаге функционирования имитационной модели каждый из игроков находится в одном из зафиксированных в программе компьютера состояний. Переход игрока из одного состояния в другое осуществляется с помощью действии. Из состояний и действий складываются алгоритмы его поведения. Набор состояний и действий, а также алгоритмов поведения игрока является числом конечным и достаточно однозначно формализуется, алгоритмизируется и далее программируется посредством компьютера.

5. Проведённая проверка адекватности созданной имитационной мо дели показала что:

• выходные статистические данные, полученные "прогоном" имитационной модели аналогичны результатам анализа игровой деятельности, полученных в результате педагогических наблюдений другими авторами, а в большинстве случаев превосходят их точностью оценок;

• репрезентативный опрос мнений квалифицированных экспертов о степени адекватности имитационной модели реальному игровому процессу показал достаточно высокую её оценку при высокой согласованности мнений внутри группы специалистов;

• имитационная модель обладает свойствами надёжности, зеркальности и линейности, что позволяет проводить статистические эксперименты

ШкпроВйййЗййоай^

дели увеличение на входе системы численных значений технико-тактических параметров нападения игроков одной из команд неуклонно и существенно (р < 0,05) влечёт за собой увеличение положительных исходов атаки этой команды и оставляет без изменения результативность исходов атак противоположной команда: (р > 0,1). При возрастании численных значений входящих параметров нападения игроков различного амплуа, (в этой команде) наибольшее положительное влияние на выходящие параметры оказывает изменение входящих параметров центральных игроков (р < 0,05). В меньшей мере это влияние выражено при изменении входящих параметров нападения крайних и полусредних игроков (р > 0,1).

Ступенчатое возрастание, в процессе машинного эксперимента величины технико-тактических параметров защиты игроков одной из команд прямо влияет на существенное (р < 0,05) снижение результативности нападения команды противника. При этом наблюдается недостоверная тенденция к увеличению качества своей игры в нападении (р > 0,1).

7. Исследование на имитационной модели скоростных качеств игроков показало, что существует определённая зона "оптимума" результативности команды в связи с ростом скоростных качеств её игроков. Выход скоростных показателей за пределы этой зоны, как в одну, так и в другую стороны, влечёт за собой определённое снижение результативности игры команды.

"Машинный" эксперимент по исследованию влияния антропометрических данных игроков на результативность игровой деятельности команды подтвердил эмпирическую закономерность о том, что при игре в защите морфологические данные игроков желательно иметь максимально большими, а в нападении, при быстрых атаках нападающим желательно иметь меньшие габариты для меньшей их уязвимости.

мента получены высокие показатели статистической связи между "стоимо-ст™» izbczos " псхгзггеллми :гх :птсесй ^¿¿егггпгпсст:!.

9.Разработанная и внедренная в учебно-тренировочный процесс юно-TTjpcvnîl гКппнлй Ряикт-ТТртепбупгя метштикя Лопмилоиания состава cfion-

-- ------1----- - 1 '4L ' • il i л

НИ команды путём имитатционного моделирования игровой деятельности игроков-кандидатов в команду позволили объективизировать этот процесс и проводить его в более короткие сроки.

Ю.Методика прогнозирования результата игры против конкретного противника зарекомендовала себя достаточно адекватным и эффективным средством для решения соревновательных задач. Чем ближе находятся команды-противники по уровню своегло мастерства друг к другу, тем точность прогноза выше. Для повышения точности прогноза необходимо иметь как можно большую статистику игровой деятельности и дополнять её тренерским опытом и интуицией.

Списокработу опубликованных по теме диссертации Монографии и гласи в учебниках

1. Дорохов СИ. Имитационное моделирование спортивных игр (на примере гандбола). СПб: Петрополис, 2001. -120 с.

2. Дорохов СИ. Факторы игровой деятельности в гандболе на основе её имитационного моделирования. СПб: Петрополис, 2001. - 28 с.

3. Дорохов СИ. Формализация и программирование игровой деятельности в спортивных играх и её отображение в ЭВМ (на примере гандбола). СПб: Петрополис, 2001. - 34 с.

4. Дорохов СИ. Методологические основы имитационного моделирования спортивных игр. - СПб. 2003. - 32 с.

Статьи и тезисы в специализированных журналах и сборниках

5. Dorohov S., Lepkolnit F., Sushkov Yu. Sport Games imitation models. In: V.I. Smimov scientific research institute of matematic and mechanics. St. Pe-tersburq University. 1994. - P.24 - 28.

6. Дорохов СИ., Сушков Ю.Л. Общие основы имитационного моделирования в спортивных играх. //В сб. "Актуальные проблемы организации и методики подготовки спортсменов в игровых видах

методики подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - М.: Теория и практика физической культуры, 2000.— С. 7 — 10.

7. Дорохов СИ. Принцип иерархичности в.процессе имитационного моделирования спортивных игр. //В сб. "Актуальные проблемы организации и методики подготовки спортсменов в игровых видах спорта".- М.: Теория и практика физической культуры, 2000 - С. 16—18.

8. Дорохов СИ., Лепкольнит А.Г Алгоритмы поведения гандболиста на площадке в процессе имитационного моделирования игровой деятельности. //В сб. "Актуальные проблемы организации и методики подготовки спортсменов в игровых видах спорта".- М.: Теория и практика физической культуры, 2000. - С. 23-28.

9. Дорохов СИ. Взаимосвязь технико-тактических параметров гандболистов в нападении с эффективностью общекомандных действий ( по данным имитационного моделирования). //В сб. "Актуальные проблемы организации и методики подготовки спортсменов в игровых видах спорта".-М.: Теория и практика физической культуры, 2000. - С. 45-50.

10. Дорохов СИ. Влияние индивидуальных защитных параметров гандболистов на результативность игровой деятельности (по результатам имитационного моделирования). //В сб. "Актуальные проблемы организации и методики подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - М.: Теория и практика физической культуры, 2000. - С. 55-59.

11. Дорохов СИ. Опыт имитационного моделирования игрового процесса в гандболе. //В сб. "Современные технологии в подготовке спортсменов и специалистов в спортивных играх". - СПб. 2001. - С.37 - 41.

12. Дорохов СИ. Основы классификации спортивных игр. //В сб. "Современные проблемы развития игровых видов спорта". - СПб: Комитет по физической культуре и спорту, 2003.- С 41- 47.

13. Дорохов СИ.Формализация и представление в ЭВМ субъектов игровой деятельности в гандболе. //В сб. "Современные проблемы развития игровых видов спорта".- СПб: Комитет по физической культуре и спорту, 2003.-С 47-57.

Н.Дорохов СИ. Общие принципы функционирования имитационной модели спортивных игр. //В сб. "Современные проблемы развития игровых видов спорта".- СПб: Комитет по физической культуре и спорту, 2003,- С. 57-63.

15. Дорохов СИ. Структурные принципы имитационного моделирова-

ния в спортивных играх. //В сб. "Современные проблемы развития игровых видов сперта". СПб: Комитет по физической культуре и спорту, 2003.-С. 63-71.

16. Дорохов СИ. Вклад гандболистов различных игровых функций в нападении, в общекомандный результат //В сб. "Современные проблемы развития игровых видов спорта". - СПб: Комитет по физической культуре и спорту, 2003- С. 71 - 79.

17. Дорохов СИ. Системный подход и имитационное моделирование в спортивных играх //В сб. "Теоретические и практические проблемы подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта,2003-С.3 -8.

18. Дорохов СИ. Принцип однонаправленности хода игрового процесса

при имитационном моделировании //В сб. "Теоритические и практические

проблемы подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2003.- С.8 - 11.

19. Дорохов СИ. Комплектование состава гандбольной команды на основе имитационного моделирования игровой деятельности. //В сб. "Теоретические и практические проблемы подготовки спортсменов в игровых ви-дахспорта". - СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2003- С.11 - 23.

20. Дорохов СИ. Экспериментальное обоснование методики комплектования состава сборной команды в гандболе на основе имитационного моделирования игровой деятельности. //В сб. "Теоретические и практические проблемы подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2003.- С.23 - 30.

21. Дорохов СИ. Прогнозирование результата гандбольной игры против конкретного противника при помощи имитационного моделирования//В сб. "Теоретические и практические проблемы подготовки спортсменов в игровых видах спорта". - СПб: СПбГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2003-С30-37.

22. Дорохов СИ. оздоровительные функции применения спортивных игр на основе имитационного моделирования игровой деятельности спортсменов (постановка проблемы) //Мат. первого межд. науч. конгр. "Спорт и здоровье". - Т.2.- СПб, 2003 - С. 26-27.

23. Дорохов СИ. Имитационное моделирование игрового процесса в гандболе //Теория и практика физической культуры, 2004.- № 5.- С. 30-31.

Подписано в печать"'/ С " С -5 2004 г. Объем 2 п.л. Тираж 100 экз. Зак. № 76Я -С'Н ПИО СПб.ГАФК им.П.Ф.Лесгафта 190121. СПб., ул.Декабристов, 35

# t в 9 S 9

Содержание диссертации автор научной статьи: доктора педагогических наук, Дорохов, Сергей Иванович, 2004 год

ОГЛАВЛЕНИЕ.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. МОДЕЛИРОВАНИЕ В СПОРТЕ анализ современного состояния проблемы).

1.1. Общие основы моделирования.

1.2. Системный подход и модели, применяемые в спорте.

1.3. Моделирование в спортивных играх.

1.3.1. Основания классификации игр.-.

1.3.2. Анализ соревновательной деятельности в спортивных играх.

1.3.3. Модели, применяемые в спортивных играх.

1.3.3.1. Моделирование в гандболе.

ГЛАВА II. ЦЕЛЬ, ЗАДАЧИ, МЕТОДЫ И ОРГАНИЗАЦИЯ

ИССЛЕДОВАНИЯ.

ГЛАВА III. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ МОДЕЛИРОВАНИЯ СПОРТИВНЫХ ИГР (Обоснование предлагаемого подхода).

3.1. Границы моделируемой системы и естественнонаучные обоснования.

3.2. Принцип иерархичности.

3.3. Принцип марковости.

3.4. Принцип однонаправленности игрового процесса.

3.5. Принцип структурного программирования игрового процесса при имитационном моделировании.

3.6. Принцип взаимосвязи алгоритмизирования с декларативным описанием имитационной модели.!.

ГЛАВА 4. СТРУКТУРА И ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ИМИТАЦИОННОМ МОДЕЛИ ГАНДБОЛА

4.1 Введение.

4.2. Игрок и его представление в модели.

4.3. Состояния субъектов игрового процесса и их представление в имитационной модели.

4.4. Отображение в имитационной модели гандбола действий выполняемых игроками в защите и нападении.

4.5. Алгоритмы поведения игрока на площадке.

4.6. Описание процесса функционирования имитационной модели гандбола.

4.7. Проверка адекватности имитационной модели гандбола.

4.7.1. Сравнительный анализ модельных характеристик гандбола с характеристиками, полученными в модели.

4.7.2. Экспертный визуальный анализ адекватности.

4.7.3. Проверка зеркальности и линейности имитационной модели гандбола.

4.7.4. Проверка надёжности имитационной модели гандбола.

ГЛАВА 5. ФАКТОРЫ ВЛИЯЮЩИЕ НА ПРОЦЕСС ИГРОВОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ГАНДБОЛЕ.

5.1. Динамика эффективности общекомандных действий под влиянием изменения технико-тактических параметров нападения игроков одной из команд.

5.2. Влияние параметров нападения игроков различного амплуа на результативность нападающих и защищающихся команд в гандболе.

5.2.1. Влияние параметров нападения крайних игроков на результативность атакующих и защитных действий противоборствующих команд.

5.2.2. Исследование влияния параметров нападения полусредних игроков на результативность атакующих и защитных действий в гандболе.

5.2.3. Исследование влияния параметров нападения центральных игроков на результативность атакующих и защитных действий в гандболе.

5.2.4. Сравнительный анализ вклада игроков различных игровых функций в нападении в общекомандный результат.

5.3. Исследование влияния параметров защитных действий игроков на результативность игровой деятельности в гандболе.

5.3.1. Влияние защитных параметров гандболистов на результативность игровой деятельности.

5.3.2. Влияние параметров защиты крайних игроков одной из команд на эффективность игровой деятельности.

5.3.3. Исследование влияния параметров защиты полусредних игроков на результативность игровой деятельности в гандболе.

5.3.4. Исследование взаимосвязи параметров защитных действий центральных игроков с результативностью игровых действий команды в целом.

5.4. Экспериментальное исследование влияния скоростных качеств игроков на успешность игровой деятельности.

5.5 Моделирование влияния психологической подготовленности игроков на результативность игровой деятельности команды.

5.6 Влияние морфофункциональных данных игроков на результативность игровой деятельности.

ГЛАВА 6. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В ПОДГОТОВКЕ ГАНДБОЛИСТОВ РАЗЛИЧНОЙ КВАЛИФИКАЦИИ.

6.1. Проблема комплектования состава гандбольной команды (педагогический эксперимент 1).

6.2. Проблема комплектования состава сборной команды в гандболе (педагогический эксперимент 2).

6.3. Прогнозирование результата игры гандбольной команды против конкретного противника при помощи имитационного моделирования (педагогический эксперимент 3).

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации по педагогике, на тему "Подготовка гандболистов на основе имитационного моделирования игровой деятельности"

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.

Объект исследования: Игровое противодействие команд различной квалификации при игре в гандбол.

Предмет исследования: Структура игрового взаимодействия противоборствующих команд в гандболе.

Научная новизна диссертации состоит в следующем:

1. Сформулированы общие принципы имитационного моделирования спортивных игр.

3. Составлены алгоритмы поведения игроков при игре в защите и нападении. с

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.

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 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.

Основные положения, выносимые на защиту:

Заключение диссертации научная статья по теме "Теория и методика физического воспитания, спортивной тренировки, оздоровительной и адаптивной физической культуры"

Выводы

2.Адекватная компьютерная версия игровой деятельности предполагает определение, формализацию, программирование субъектов игрового процесса, а именно - игрового поля, мяча и игроков. При этом в модель для каждого игрока вводятся коордйнатно-габаритные параметры, коэффициенты тактико-технических действий спортсменов обеих команд в защите и нападении, возможен ввод в модель психологических параметров (активность, готовность к выполнению тех или иных технических действий и пр.).

3.Игровой процесс в имитационной модели отражается пошагово. Блоки, из которых он состоит, по возрастающей степени их обобщения следующие: а) один шаг игрока, б) один такт атаки команды (как совокупность всех элементарных шагов всех игроков находящихся в данный момент на площадке), в) одна атака команды, г) одна реализация игрового процесса, д) один эксперимент. Переход от шага к шагу в модели осуществляется с помощью датчика случайных чисел после подсчёта и суммации всех количественных и качественных переменных накопленных по каждому игроку на этом шаге.

4. На каждом шаге функционирования имитационной модели каждый из игроков находится в одном из зафиксированных в программе компьютера состояний. Переход игрока из одного состояния в другое осуществляется с помощью действий. Из состояний и действий складываются алгоритмы его поведения. Набор состояний и действий, а также алгоритмов поведения игрока является числом конечным и достаточно однозначно формализуется, алгоритмизируется и далее программируется посредством компьютера.

5. Проведённая проверка адекватности созданной имитационной модели показала что:

• имитационная модель обладает свойствами надёжности, зеркальности и линейности, что позволяет проводить статистические эксперименты как с экспериментальной, так и с контрольной командами, при высокой воспроизводимости этих результатов;

6. В процессе экспериментального исследования на имитационной модели увеличение на входе системы численных значений технико-тактических параметров нападения игроков одной из команд неуклонно и существенно (р < 0,05) влечёт за собой увеличение положительных исходов атаки этой команды и оставляет без изменения результативность исходов атак противоположной команды (р > 0,1). При возрастании численных значений входящих параметров нападения игроков различного амплуа, (в этой команде) наибольшее положительное влияние на выходящие параметры оказывает изменение входящих параметров центральных игроков (р < 0,05). В меньшей мере это влияние выражено при изменении входящих параметров нападения крайних и полусредних игроков (р > 0,1).

Машинный" эксперимент по исследованию влияния антропометрических данных игроков на результативность игровой деятельности команды подтвердил эмпирическую закономерность о том, что при игре в защите морфологические данные игроков желательно иметь максимально большими, а в нападении, при быстрых атаках нападающим желательно иметь меньшие габариты для меньшей их уязвимости.

8. Созданная и практически реализованная методика формирования оптимального состава гандбольной команды высшей квалификации, показала свою эффективность и надёжность. В ходе педагогического эксперимента получены высокие показатели статистической связи между "стоимостью" приобретаемых игроков и показателями их игровой эффективности.

9.Разработанная и внедренная в учебно-тренировочный процесс юношеской сборной Санкт-Петербурга методика формирования состава сборной команды путём имитационного моделирования игровой деятельности игроков-кандидатов в команду позволили объективизировать этот процесс и проводить его в более короткие сроки.

Ю.Методика прогнозирования результата игры против конкретного противника зарекомендовала себя достаточно адекватным и эффективным средством для решения соревновательных задач. Чем ближе находятся команды-противники по уровню своего мастерства друг к другу, тем точность прогноза выше. Для повышения точности прогноза необходимо иметь как можно большую статистику игровой деятельности и дополнять её тренерским опытом и интуицией.

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ и перспективы дальнейших исследований имитационного моделирования в спортивных играх

Представленная в работе имитационная модель позволяет в работе тренера:

• Проводить анализ структуры игровой деятельности своей команды и команды противников.

• Осуществлять разведку и анализ тактики игры противника.

• Планировать стратегию игры против конкретного противника.

• Делать «прогон» на экране компьютера различного рода игровых тактических комбинаций с целью их анализа.

• Строить и планировать предполагаемый тактический облик своей команды при наличии в ней тех или иных игроков.

• Проводить отбор игроков в команду «подставляя» их в имитационную модель своей команды.

• Планировать уровень физической, технической и тактической подготовленности при построении учебно-тренировочного процесса в микро-, мезо- и макро-циклах тренировки.

• Использовать экран компьютера в демонстрационных целях во время теоретической подготовки игроков.

• Получать точную количественную оценку вклада каждого игрока в общекомандный результат и пр.

В процессе обучения студентов ИФК рассмотренная имитационная модель может применяться для подачи иллюстративного материала на практических и теоретических занятиях студентов-игровиков и студентов общего курса. Работа студентов на модели позволяет повысить их компьютерную грамотность и прививает им элементы системного мышления.

Для студентов технических ВУЗов и программистов модель является примером моделирования свойств реального объекта, их формализации, алгоритмизации, изучения всей его структуры и составления конкретной машинной программы написанной на языке Turbo Pascal.

Для теоретиков и преподавателей спорта имитационная модель гандбола будет полезной при:

• При создании имитационных моделей других спортивных игр со сходной структурой игровой деятельности: баскетбол, футбол, хоккей, регби и др.

• Численной оценке «веса» каждого тактического и технического приёма игры и его влиянии на эффективность игровой деятельности.

• Исследовании структур тактической, технической и физической подготовленности игроков и удельный вес их в командах различного уровня подготовленности.

• Моделировании различных подводящих упражнений групповой и командной тактики с количественным измерением их эффекта на организм занимающихся. При этом на модели достаточно легко просчитываются сложность тактических задач решаемых каждым игроком и общая физическая нагрузка на организм занимающихся в этих упражнениях.

• Сборе и сравнительном анализе параметров игровой деятельности в той или иной спортивной игре.

• Исследовании и составлении упражнений при игре команд в различных численных составах путём «введения» и «выведения» нужных игроков (или их возможных сочетаний) на игровое поле. И так далее.

Для неспециалистов спорта используя модель и расширив её иллюстративные способности возможно создание новых компьютерных игр для детей и взрослых с широкими функциями управления игроками на экране монитора.

Полученные в ходе работы конкретные методики применения имитационного моделирования в гандболе при формировании оптимального состава клубной и сборных команд и прогнозирования их результатов в играх с конкретным противником показали свою высокую практическую эффективность.

Список литературы диссертации автор научной работы: доктора педагогических наук, Дорохов, Сергей Иванович, Санкт-Петербург

1. Баландин В .И., Блудов Ю.М., Плахтиенко В.А. Прогнозирование в спорте. М. ФиС. 192 с.

2. Бернпггейн H.A. О построении движений. М. 1947. 255 с.

3. Благуш П. К теории тестирования двигательных способностей. М. ФиС. 1976. 165 с.

4. Бутцек Г.Б. Оптимизация средств скоростно-силовой подготовки гандболистов высокой квалификации и использованием механико-математического моделирования. Автореф. дисс. канд. педагог, наук. Минск. 1994. 26 с.

5. Виноградов Г.П. Теоретические и методические основы физической рекреации. Автореферат докт. дисс. ГАФК им. П.Ф. Лесгафта. СПб. 1998 г. 51 с.

6. Верхошанский Ю.В. Основы специальной силовой подготовки в спорте. М. ФиС, 1970. - 264 с.

7. Верхошанский Ю.В. Программирование организация тренировочного процесса. М.: ФиС, 1985. - 176 с.

8. Воробьёв H.H. Теория игр. М. 1976. 64 с.

9. Гагин Ю. А., Горелов A.A. методологический дискурс исследователя (совершенствование работы над диссертацией на основе акмео-логического подхода) ред. Таймазов В.А,-: Астерион, 2003. 150 с.

10. Данилов В.А. Повышение эффективности игровых действий в баскетболе (теория и методика). Автореф. Доктора педагогических наук. РГАФК. 1996 г. 43 с.

11. Дещеревский В.И. Математические модели мышечного сокращения. М., «Наука», 1977, 160 с.

12. Дмитриев С.В. Закономерности формирования и совершенствования систем движений спортсмена в контексте проблем решения двигательных задач. Автореф. Доктора педагогических наук. ГЦОЛИФК. 1991.34 с.

13. Задворнов К.Ю. Теоретические основы индивидуальной подготовки спортсменов в спортивной игре в кёрлинг. Спб. 1999. 64с.

14. Зациорский В.М. Кибернетика, математика, спорт. ФиС. М 1969.-192 с.

15. Зациорский В.М. Физические качества спортсмена. ФиС. 1970 199 с.

16. Зотов В.П. Кондратьев А.И. Моделирование подготовки гандболистов высокой квалификации. Киев: Здоровье, 1982. - 128 с.

17. Исследование операций, (ред. Дж. Моудерс и С. Эльмаграби) М. Мир. 1981.668 с.

18. Игнатьева В.Я. Многолетняя подготовка гандболистов (теория, методика, организация). Дисс. докт. педаг. наук. М. 1995. 48 с.

19. Игнатьева В.Я., Портнов Ю.М. Гандбол. М: ФОН, 1996. 232-235 с.

20. Изаак В.И. Экспериментальное обоснование методики физической и технической подготовки гандболистов старших разрядов. Автореф. к.п.н. JI. 1974.-24 с.

21. Карпушкин A.A. Имитационное моделирование двигательной деятельности как средство пронозирования оптимальной тактки преодоления подъёмов. В сб. «Основы теории прогнозирования спортивных достижений» под ред. Семёнова .П. М. 1983. 94 с.

22. Кецскемети Я. «Подбор игроков и их функции» В кн. Тренировка гандболиста. М. ФиС. 1975. 205 с.

23. Козлова К.Ф. Исследование тактических действий гандболи-сток в нападении и пути повышения их эффективности. Автореф. к.п.н. Л. 1973.24 с.

24. Клусов Н.П., Стаселявичус Г.И. Учёт и оценка игровой деятельности. В кн. Тренировка гандболиста. М. ФиС. 1975. 188 205 с.

25. Клусов Н.П. Тактика гандбола. М. Фис. 151 с.

26. Козлов И.М. Биомеханические факторы организации движений у человека. Диссертация доктора биологических наук. JI. 1984.

27. Козлова К.Ф. Исследование тактических действий гандболи-сток в нападении и пути повышения их эффективности. Автореф. дисс. Канд. Педагогических наук. JI. 1973. 24 с.

28. Кузнецов В.В., Петровский В.В., Шустин Б.Н. Модельные характеристики лекоатлетов. Киев «Здоровье», 1979. 88 с.

29. Кривко Апинян Т.А. Мир игры. Ленинград. 1990. - 160 с.

30. Лебедев А.Н. Моделирование в научно-технических исследованиях. М. Радио и связь, 1989. - 224 с.

31. Мартин Ф. Моделирование на вычислительных машинах. М. Советское радио. 1972. 230 с.

32. Мелленберг Г.В. Специфика моделирования соревновательной деятельности в видах спорта требующих проявления выносливости. Дисс.докт.педагог.наук.ГЦОЛИФК. 1993. 47 с.

33. Методы контроля соревновательной деятельности в командных игровых видах спорта, (ред. Портнов Ю.М.) ГЦОЛИФК, 1987. 29 с.

34. Мидгал A.A. Эксперимент на дисплее. М.: Наука, 1989.-175 с.

35. Мораренко Л.Ф. Исследование эффективности некоторых путей совершенствования тактической подготовки гандболистов в нападении. Автореф. к.п.н. JI. 1975. 24 с.

36. Озолин Н.Г. Современная система спортивной тренировки. М., ФиС. 1970.- 478 с.

37. Петровский В.В. Кибернетика и спорт. Киев. 1973. 111 с.

38. Подготовка высококвалифицированных гандболистов, (ред. Латышкевич Л.А.) Сб. Киев. 86 с.

39. Портных Ю.И. Дидактические основы использования игр в физическом воспитании, образовании и спорте. Диссертация доктора педагогических наук. СПб. ГАФК им. П.Ф. Лесгафта. 1994. 62 с.

40. Прилуцкий Б.И. Математическое моделирование движений человека на ЭВМ. М. 1991. 48 с.

41. Садовский Л.Е. Садовский А.Л. Математика и спорт. М. «Наука». 1985. 192 с.

42. Садовский Л.Е,Садовский А.Л. Математика и спорт. 1986.,М.48 с.

43. Самсонова A.B. Моторные и сенсомоторные компоненты биомеханической структуры физических упражнений. Автореферат докт. дисс. ГАФК им. П.Ф. Лесгафта. СПб. 48 с.

44. Селуянов В.Н. Методы построения физической подготовки спортсменов высокой квалификации на основе имитационного моделирования. Автореф. докт. педагог, наук. М. 1992. 47 с.

45. Серова Л.К. Психологические основы отбора в игровых видах спорта. Автореферат докт. дисс. С.П. 1999 г. 44 с.

46. Смит Дж. Математические идеи в биологии. М. «Мир». 1970.179 с.

47. Сушков Ю.А. Moдeлиpoвáниe систем. Ленинград 1982. 110 с.

48. Тхорев В.И. Управление соревновательной и тренировочной деятельностью гандболистов высокой на основе моделирования. Авто-реф. Докт. Педагог. Наук. Краснодар 1999 г. 50 с.

49. Тюрин Ю.Н., Макаров A.A. Анализ данных на компьютере (Ред. Фигурнов В.Э.).- М. Финансы и статистика. 1995.-384 с.

50. Уткин B.JI. Анализ систем и тестирование спортсменов. М. 1975 г. 35 с.

51. Уткин B.JI. Биомеханические аспекты спортивной такти-ки.(Ред. Зациорский В.М.). -М., ФиС. 1984. 128 с.

52. Харре Д. Учение о тренировке (пер. с нем.). М., ФиС, 1971.328 с.

53. Хромцов Н.Е. Моделирование физической подготовленности высококвалифицированных бегунов на средние и длинные дистанции. Дисс. канд. педагогич. наук. 1993. ЦНИИФК. 19 с.

54. Фейгенберг И.М., Иванников В.А. Вероятностное прогнозирование и преднастройка к движениям. М. Изд-во МГУ. 1978. 112 с.

55. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука. «Мир». М. 1978. - 301 с.

56. Шестаков И.Г. Тактические взаимодействия гандболистов при игре в нападении. М. «Физкультура, Образование, наука». 1997 с. 72 с.

57. Шестаков М.М. Индивидуализация учебно-тренировочного процесса в командных спортивных .играх. Автореферат докт. дисс. М. ГЦОЛИФК. 1992 г. 44 с.

58. Экспертные системы. М.: Знание, 1990. - 48 с.

59. Яхонтов Е.Р. Дидактическое преобразование содержания деятельности спортсмена и педагога-тренера в игровых видах спорта. Диссертация доктора педагогических наук. СПб. ГАФК им. П.Ф. Лесгафта. 1995. 326 с.

60. Яхонтов Е. Р. Методология спортивно-педагогических исследований. Курс лекций. \ СПб: СПб ГАФК им. П.Ф. Лесгафта, 2002-151 с.

61. Яцик В.З. Построение тренировочного процесса гандболистов высокой квалификации в условиях длительного соревновательного периода. Автореф.дис. к.п.н. М.1988. 24 с.

62. Ackoff R. L., Towards a Sistem of Sistems Concept, Management Science, v. 17, № 11, Jul. 1971.

63. Ackoff R.L., Sasieni M.W., Fundamentals of Operations Research, Wiley, New York, 1968.

64. Armstrong R. H., Taylor J. L. eds., Instructional Simulation Sistems in Higher Education, Cambrige Monographs on Teaching Metods, № 2, 1970.

65. Bohl M., Flowcharting techniques, Scientific Research Associates, Inc., Chicago, 1972.

66. Clymer J., Sistems Análisis Using Simulation and Markov Models, Prentice Hall, 1990.

67. Dorohov S., Lepkolnit F., Sushkov Yu. Sport Games imitation models. In: V.I. Smirnov scientific research institute of matematic and mechanics. St. Petersburq University.1994. 24 - 28 p.

68. Dutton J. M., Starbuch W. H., Computer Simulation of Human Behavior, Wiley, Inc., New York, 1971.

69. Ermakov S., and V. Melas., Design and Analysis of Simulation Experiments, Kluwer, Boston, 1995.

70. Fishman G., Discrete-Events Simulation: Modeling, Programming and Analysis, Springer-Verlag, Berlin, 2001.

71. Fishman G., Monte Carlo: Concepts, Algorithms and Application, Springer-Verlag, New York, 1996.

72. Forrester J. W., Industrial Dinamics, Massachusetts Institute of Technology Press, Cambrige, Mass., 1961.

73. Fu M., and J-Q. Hu, Conditional Monte Carlo: Gradient Estimation and Optimization Applications, Kluwer Academic Publishers, 1997.

74. Elmagnraby S. E., The Role of Modeling in I. E. Design, The Jornal of Industrial Engineering, v. XIX, № 6, June 1968.

75. Gamerman D., Marcov Chain Monte Carlo: Stochastic Simulation for Bayesian inference, CRC Press, 1997.

76. Gardner F., and J. Baker., Simulation Techniques, Two Volumes, Wiley, London, 1996.

77. Gershefski G. M., Corporate Models, The State of the Art, Univer-siti of Washington, Seattle, Wash., 1970.

78. Ghosh S., and T. Lee., Modeling & Asynchronous Distributed Simulation: Analyzing Complex Systems, IEEE Publications, 2000.

79. Gilbert G., and K. Troizsch., Simulation for the Social Scientist, Open Univ. Press, 1999.

80. Green B. F., Wolf A.K., Chomski C., Langhery K. Baseball: an avtomatic question answerer. In: Actificial Jntelliqence, 1963. p. 216.

81. Hammersly J.M., Handscomb D. C., Monte-Carlo Methods, Methuen and Co., Ltd., London, 1964. ■

82. Hogatt A. C., Balderstone F. E. eds., Simposium on Simulation Models: Metodology and Applications to Behavioral Sciences, South-Western Publ. Co., Cincinnati, Ohio, 1963.

83. Hoppensteadt F., and Ch. Peskin., Modeling and Simulation in Medicine and the Life Sciences, Springer-Verlag, New York, 2002.

84. McKenney J. L., A Clinical Studi of the Use of a Simulation Mdel, The Journal of Industrial Engineering, v. XYIII, № 1, Jan. 1967.

85. Meir R. C. et al., Simulation in Business and Economics, Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, N. J., 1969.

86. Morris W. T., On the Art of Modeling, Management Science, v. 13, № 12, Aug. 1967.

87. Pacher A. H., Models of Economic Sistems, Massachusetts Institute of Technology Press, Cambridge, Mass., 1972.

88. Robert E. Shannon. Sistems simulation. New Jersey, 1975. 305 p.

89. Rubinstein R., and B. Melamed., Modern Simulation and Modeling, Wiley, 1998.

90. Nay lor T. H., Computer Simulation Experiments with Models of Economic Sistems, Wiley, Inc., New York, 1971.

91. Naylor T. H., Balintey J. L., Burdick D. S., Computer Simulation Technigues, Wiley, Inc., New York, 1966.

92. Nadler G., Work Design, Richard D. Irwin, Inc., Homewood, 111.,1963.

93. Shannon R. E., Biles W. E., The Utiliti of Certain Curriculum Topics to Operation Research Practitioners, Operation Research, v. 18, № 4, Jul. Aug. 1970.

94. Schroer B. J., A Simulation Model for Evaluating the Projected Expansion of the Appolo Parts Information Centers Inguiry Answering Service, unpublished Master's Thesis, University of Alabama, Huntsville, 1967.

95. Quade E. S., An Extended Concept of Model, Proceedings of the 5 International O.R. Conference, J.R. Lawrence (ed), Tavistock Publ., Ltd., London, 1970.

96. Wilson W., Simulating Ecological and Evolutionary Systems., Cambridge University Press., 2000.

97. Yao D., Zhang H., and X. Zhou, (Eds.), Stochastic Modeling and Optimization., Springer, 2003.

98. Zeigler B., Theory of Modeling and Simulation., Wiley, 1976.внедрения результатов научных исследований в практику

99. Семинар читается на 5 курсе и состоит из трёх лекций, практического и семинарского занятий.

100. Заведующий кафедрой спортивных игр ГАФК им. П. Ф Лесгафта, к. п. н. профессор1. К. Ю. Задворнов

101. Доцент кафедры спортивных игр ГАФК им. П.Ф. Лесгафта21В\1. УТВЕРЖДАЮ»