1. Методологические основы моделирования (Миша)

Отмечаются следующие основные свойства сложных систем:

- целостность и членимость,

- наличие существенных устойчивых связей (отношений) между элементами,

- организация и структура,

- интегративные качества, функциональность

Сложные системы как объект моделирования имеют следующие характерные особенности: уникальность, слабая структурированность, разнородность подсистем и элементов, составляющих систему, изменчивость во времени, случайность и неопределенность факторов, действующих в системе, многокритериальность оценок процессов, протекающих в системе.

Сложные системы, как правило, уникальны. Следствием этого на практике является необходимость строить новые модели при проектировании таких систем. Поскольку изучаемые системы уникальны, то процесс накопления и систематизации знаний о них затруднен. Слабо изучены сами процессы, протекающие в сложных системах. При идентификации сложных систем присутствует большая доля субъективных экспертных знаний о ней. Такие системы слабопредсказуемы. Для них характерна слабая структурированность теоретических и фактических знаний. Наличие интегративных качеств системы предопределяет важный методологический вывод: сложная система не сводится к простой совокупности элементов и, расчленяя систему на отдельные части, изучая каждую из них в отдельности, нельзя познать свойства системы в целом. Поэтому описание отдельных подсистем необходимо выполнять с учетом их места во всей системе в целом, и наоборот, система в целом исследуется с учетом свойств отдельных подсистем. Одну из основных черт сложных систем составляет взаимодействие выделенных подсистем. Необходимо учитывать результат воздействия одной подсистемы на другую и их взаимодействие с внешней средой. Исследователи отмечают наличие большого числа взаимосвязанных подсистем, многомерность системы, обусловленную большим числом связей между подсистемами, что затрудняет идентификацию моделируемых объектов. Отметим также, что расчленение сложной системы на подсистемы зависит от целей создания системы и взглядов исследователя на нее. Разнородность подсистем и элементов, составляющих систему, определяется и многообразием природы (физической разнородностью подсистем), и разнородностью математических схем, описывающих функционирование различных элементов, а также одних и тех же элементов на различных уровнях изучения. Разнообразие процессов, протекающих в системе, вызывает необходимость исследовать систему в динамике с учетом поведенческих аспектов. Случайность и неопределенность факторов, действующих в изучаемой системе, приводит к резкому усложнению задач и увеличивает трудоемкость исследований (необходимость получения представительного набора данных). Требуется учитывать большое количество действующих в системе факторов. Многокритериальностъ оценок процессов, протекающих в системе, приводит к невозможности однозначной оценки (выбора единого обобщенного критерия оптимальности). Применение многокритериальное™ объясняется следующими обстоятельствами:

- наличием множества подсистем, каждая из которых, вообще говоря, имеет свои цели, оценивается но своим локальным критериям;

- множественностью показателей, характеризующих работу всей системы (показатели, как правило, противоречивы) — в этом случае выбирается компромиссный вариант;

- наличием неформал изуемых критериев, используемых при принятии решений, основанных на практическом опыте лиц, принимающих решение.

При системном подходе процесс исследования системы носит итерационный характер. Исходная модель усложняется с увеличением детализации. Однако создание полной модели системы бесполезно, поскольку она будет столь же сложна в изучении, как и сама система. Следствием этого является необходимость использования при анализе системы комплекса моделей. Различные модели могут отражать как разные стороны функционирования системы, так и разные уровни отображения одних и тех же процессов.

Рассмотренные особенности исследования сложных систем обуславливают потребность в специальных способах построения и анализа их моделей. Традиционные аналитические модели здесь беспомощны - нужны специальные компьютерные технологии.

Методологией исследования сложных систем является системный анализ. Компьютерное моделирование служит одним из важнейших инструментов прикладного системного анализа. Наиболее эффективным и универсальным вариантом компьютерного моделирования в области исследования и управления сложными системами является имитационное моделирование.