1.4. Моделирование систем как процесс формирования знаний.

В современной науке укоренилось представление, что «всякое познание является моделированием» (Н. Амосов²), а в математическую модель системы в общем случае включается модель её наблюдателя. Любая теория - это модель понимания (наблюдателем) содержания соответствующей предметной области. Таким образом, построение адекватной модели некоторой системы есть получение знаний о ней на определённом уровне абстракции.

Модели могут создаваться на основании

• средств познания или формы мышления (так создаются эвристические, гипотетические и концептуальные модели)

• рационально-логических средств исследования (так создаются эмпирические, теоретические и математические модели).

Разница между разными видами моделирования в том, что не всегда разработанную модель можно адекватно описать математическими средствами для получения количественных и качественных результатов моделирования. Например, социально-экономическую модель трудно (если вообще возможно) адекватно представить в математическом виде, поскольку она слишком сложна. Применение математических средств возможно лишь тогда, когда определены средства оценки и измерения всех существенных параметров системы. Для создания наиболее похожей модели сложной системы необходимы средства содержательного эмпирического (неформализованного) представления, которые предшествуют использованию формализованных средств (математических, графических и т.д.).

Любая модель строится на основе некоторых теоретических принципов и реализуется определенными инструментальными средствами прикладных наук. Теоретическими принципами построения моделей больших и сложных динамических систем становятся принципы теории систем. Основу инструментальных средств построения этих моделей составляют математические методы описания алгоритмических процессов. Такой подход в моделировании обеспечивает определенную строгость и логичность доказательств, которые помогают избежать многих противоречий в понятиях на междисциплинарном уровне.

1.5. Моделирование больших и сложных систем.

В теории систем большими системами называют системы, структура которых включает достаточно большое число элементов и связей (порядка 10³-10²⁰⁰), а сложными – системы с большим разнообразием типов элементов, компонентов и связей, сложной организацией и динамическим поведением, определяемым несчётным числом состояний, зависящих от времени). К этому классу систем относится большинство естественных и искусственных систем и, в частности, – социально-экономические организационные системы, а также автоматизированные системы управления такими системами.

Как утверждается в общей теории систем, основным методом представления, анализа и синтеза больших и сложных систем является их моделирование, поскольку никаких других средств для полного и эффективного описания, анализа и синтеза таких систем, не существует.

Под моделированием системы будем понимать процесс построения её модели (приближенного представления) и экспериментальное исследование этой модели с целью изучения и описания структуры, свойств и поведения исходной системы.

Целями моделирования систем могут быть:

• поиск оптимальных (или близких к оптимальным) управленческих решений,

• оценка эффективности таких решений,

• установка взаимосвязей между компонентами и характеристиками системы,

• разработка нового варианта системы

Напомним, что в наиболее общей формулировке определение модели может выглядеть так: модель - это объект (независимо от того, идёт ли речь о простом или сложном объекте), который имеет сходство в некоторых отношениях с прототипом (т.е. моделируемым объектом) и служит средством описания, объяснения и прогнозирования поведения прототипа.

Основным требованием к модели является её адекватность, т.е. максимальная близость к прототипу. Модель дает упрощенный образ объекта-прототипа, отражающий не все его свойства, а только те, которые существенны для его описания, исследования или сиснтеза.

Различают функциональные, информационные и поведенческие модели, представляющие оригинальные системы с разных точек зрения.

Функциональная модель системы описывает совокупность выполняемых системой функций, характеризует морфологию системы (ее строение) - состав функциональных подсистем, их взаимосвязи.

Информационная модель отражает отношения между элементами системы в виде структур данных (включая их состав и взаимосвязи).

Поведенческая (событийная) модель описывает информационные процессы (динамику функционирования) системы. В ней фигурируют такие категории, как состояние, событие, переход из одного состояния в другое, условия перехода, последовательность событий.

Можно выделить четыре основные области применения системных моделей: обучение, научные исследования, управление и проектирование новых систем. При обучении с помощью моделей достигается высокая наглядность отображения различных объектов и облегчается передача знаний о них. Это, в основном, модели, позволяющие описать и объяснить систему. В научных исследованиях модели служат средством получения, фиксирования и упорядочения новой информации об исследуемых системах, обеспечивая развитие теории и практики. В управлении организационными системами модели используются для построения обоснованных управленческих решений. Такие модели должны обеспечить как описание, так и объяснение, предсказание поведения систем. И, наконец, в основу проектирования новых систем могут быть положены (физические, натурные, математические, имитационные, программные модели).