2. Модели и моделирование

Процесс познания человеком окружающего мира в значительной мере связан с созданием моделей, построенных по принципу аналогий с изучаемым объектами.

Построение модели помогает привести сложные и подчас непреодолимые факторы, связанные с проблемой принятия решения, в логически стройную схему, доступную для детального анализа. Такая модель позволяет выявить альтернативы решения задачи и оценить результаты, к которым они приводят, а также дает возможность определить, какие данные необходимы для оценки имеющихся альтернатив. В итоге это обеспечивает получение обоснованных выводов. Коротко говоря, модель является средством формирования четкого представления о действительности.

«Модель» является не самой действительностью, а некоторой ее идеализацией, в которой часто отсутствуют определенные детали, а глагол «моделировать» применяется в смысле «определять результаты идеализированного представления».

Модель — информационный образ реального объекта, воспроизводящий данный объект (систему) с определенной степенью точности и в форме, отличной от формы самого объекта (системы).

В свете изложенного можно сделать вывод, что любому реальному изменению искусственной среды, происходящему в событийном пространстве, предшествует тот или иной проект, то есть информационный образ будущего реального объекта или процесса. В этом смысле, с нашей точки зрения, информационный образ есть не что иное, как модель объекта событийного пространства.

В кибернетике, как правило, используются математические модели, обязательно являющиеся некоторым приближенным отображением действительности.

Математическое моделирование — процесс создания модели и оперирование ею с целью получения требуемых сведений о реальном объекте — имеет ряд преимуществ по сравнению с альтернативным физическим моделированием (макетированием). К этим преимуществам, прежде всего, относятся: меньшие сроки на подготовку анализа, значительно меньшая материалоемкость, особенно в крупных проектах, возможность выполнения экспериментов в критических режимах, которые привели бы к разрушению физического макета (а в социальной сфере могли бы привести и к более серьезным последствиям).

3. Классификация и основные свойства моделей

Модель создается для того, чтобы работать – «только полная реализация модели с ее "прогоном" через расчеты полностью окупает затраты на моделирование».

Таким образом, история развития и применения системного подхода связана с методами описания систем. Они классифицируются в порядке возрастания формализованности — от качественного описания на первоначальном этапе до количественного системного моделирования с применением ЭВМ.

Моделирование является важнейшим и, вероятно, самым мощным методом и инструментом системного анализа. Этот метод обладает массой достоинств и характеризуется множеством различных подходов к моделированию.

Можно выделять физические, функциональные, динамические, топологические и иные виды моделей.

Выбор формальных средств, используемых для представления моделей, не является произвольным и определяется двумя аспектами-компонентами модели:

• моделью интерпретации или интерфейсным компонентом, который характеризует процесс двунаправленного взаимодействия с потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания данных;

• сущностным компонентом, который характеризует специфику моделируемого фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры и т.п.

Не претендуя на полное раскрытие вопроса о классификации моделей, опишем их в рамках повышения глубины степени формализации описания при переходе от одного класса моделей к другому классу моделей.

Первыми как наименее формализованные можно назвать вербальные, или понятийные модели. Как правило, первичная - вербальная - модель представляет собой просто словесный портрет системы и проблемной ситуации. Вербальная модель – это не обязательно исключительно только текстовый документ: она может содержать, например, и количественные характеристики – такие как элементы структуризации (например, таблицы и графики).

Идут логико-лингвистические и семиотические модели и представления. Этот тип моделей характеризуется уже более высокой степенью формализации и проработки, которая затрагивает преимущественно логический аспект существования или функционирования моделируемой системы. При построении логико-лингвистических моделей широко используется символьный язык, наиболее часто – язык дискретной математики: логику, формализм теории графов и алгоритмов. Существует возможность построения логико-лингвистических моделей в базисе нескольких формально-логических систем, отражающих различные аспекты функционирования системы и знаний о ней, а также в рамках многомодальной логики (позволяющей включить в рассмотрение более чем две возможные альтернативы).

Далее идут логические модели. Логические модели широко используются для описания систем знаний в различных предметных областях: например, именно в рамках логических моделей сформулированы многие социальные и экономические теории. Фактически, логические модели представляют собой последний этап формализации, на котором в качестве элементов высказывания еще могут выступать понятия, сформулированные на языке человеческого общения.

Следующей стадией идут статистические и теоретико-вероятностные модели, методологической основой которых являются статистические и теоретико-вероятностные методах описания. На этом уровне формализации модели речь о вскрытии закона, обеспечивающего устранение неопределенности при принятии решения, уже существует некоторый массив наблюдений за данной системой или ее аналогом, позволяющих сделать некие выводы относительно прошлого (текущего, будущего) состояния системы, основываясь на гипотезе об определенной инвариантности (неизменности) ее поведения. Статистическое моделирование тесно сопряжено с имитационным моделированием, в ходе которого модель объекта нередко "погружается в вероятностную (статистическую) среду", в которой имитируются различные ситуации и режимы функционирования модели (моделируемого объекта).

Наконец – наиболее высокий класс формализации: аналитические модели. Данный класс моделей обладает высочайшей степенью формализации описаний и применяется там, где закономерности протекания процессов и функционирования системы являются достаточно хорошо изученными, а сами процессы могут рассматриваться как детерминированные.

В самом низу пирамиды могут быть помещены модели имитационные - комплексное логико-математическое представление системы, реализованное в виде программы, предназначенной для решения на ЭВМ, включающее в себя модели различного типа, и рассматривающее аспект функционирования динамической системы во времени. Эти модели применяется при невозможности строгого аналитического решения задачи или проведения натурного эксперимента. Имитационные модели служат для изучения поведения во времени сложной неоднородной динамической системы, о структуре которой существуют точные знания или детализированные гипотезы. Для каждого элемента моделируемой системы в памяти ЭВМ формируется блок данных, характеризующих ее текущее и предшествующие состояния, блок логических и вычислительных процедур, описывающих изменения критических параметров во времени, а также производить вычисления этих параметров на основе заданных значений.