2. Функции моделирования

Функции моделирования (дескриптивная, прогностическая и нормативная) совпадают с функциями научного знания.

Дескриптивная функция заключается в том, что за счет абстра­гирования модели позволяют достаточно просто объяснить наблю­даемые на практике явления и процессы (другими словами, они дают ответ на вопрос «почему мир устроен так»). Успешные в этом отношении модели становятся компонентами научных теорий и являются эффективным средством отражения содержания послед­них (поэтому познавательную функцию моделирования можно рассматривать как составляющую дескриптивной функции).

Прогностическая функция моделирования отражает его воз­можность предсказывать будущие свойства и состояния моделируе­мых систем, то есть отвечать на вопрос «что будет?».

Нормативная функция моделирования заключается в получе­нии ответа на вопрос «как должно быть?» - если, помимо состояния системы, заданы критерии оценки ее состояния, то за счет использо­вания оптимизации (см. ниже) возможно не только описать сущест­вующую систему, но и построить ее нормативный образ - жела­тельный с точки зрения субъекта, интересы и предпочтения которого отражены используемыми критериями.

Нормативная функция моделирования тесно связана с решени­ем задач управления, то есть, с ответом на вопрос «как добиться желаемого (состояния, свойств системы и т.д.)?».

Взаимные отношения этих функций, очевидно, - иерархиче­ские: нельзя достичь цели без описания и прогнозирования реально­сти. Однако необходимость принятия решений в практической деятельности часто актуализирует нормативную функцию модели­рования в условиях весьма ограниченного знания. Это отнюдь не означает его ненаучности, а скорее, характеризует уровень развития науки в соответствующей области.

3. Моделирование и системный подход

Модели, возникающие внутри сложившихся наук, строятся на базе их теоретического и экспериментального аппарата, в то время как исследовательский аппарат «междисциплинарных» количественных моделей сложных систем еще носит во многом эклектичный и конгломеративный характер. Это служит препятствием преемственности моделей и результатов моделирования, что в свою очередь затрудняет создание математизированных теорий сложных (и, в частности, организационных) систем.

Как известно, общей методологией исследования (моделирования) сложных систем является системный подход и сложившийся на его базе системный анализ. Действительно, объект системного анализа - абстрактная система - фактически является моделью, предметом системного анализа является процесс моделирования. Множество непротиворечивых

взаимодополняющих друг друга вербальных и формальных, абстрактных и конкретных, общих и частных определений системы можно отнести и к моделям. Не случайно некоторые теоретики системного анализа не делают различий между моделями и системами, рассматривая последние в качестве модели реальности: «Система - математическая абстракция, которая служит моделью динамического явления».

Приведем несколько фундаментальных принципов системного подхода: всеобщая полнота описания системы принципиально невозможна; любое описание является упрощенным образом реальности, однако, даже самые сильные упрощения могут принести плодотворные результаты, если они отвечают цели исследования; корректность и продуктивность описания системы определяется степенью достижения цели исследования - получением частичного конкретного знания; допустимы различные (в том числе и несопоставимые) субъективные модели одной и той же объективной системы; личность исследователя включается в модель системы и, таким образом, в процессе исследования возникает новая система, включающая в себя наряду с изучаемой системой также ее исследователя с его научным аппаратом и субъективными качествами.

Фактически данные принципы являются методологической базой моделирования. Ряд теоретиков системного подхода, подчеркивающие неустранимую субъективность моделирования, включают в определение системы цели и личность исследователя.

Действительно, в процессе моделирования задействованы как бы четыре «участника»: «субъект» - инициатор моделирования и/или пользователь его результатов; «объект-оригинал» - предмет моделирования, то есть та система, которую хочет создать и/или использовать в дальнейшем «субъект»; «модель» - образ, отображе­ние; «среда», в которой находятся и с которой взаимодействуют все участники. Естественно, все они явно или неявно включаются в «тело» модели.

К сожалению, приведенные выше определения модели неоперативны: они не дают метода и тем более алгоритма ее построения. Однако близость (и во многих случаях - тождественность) понятий и методов моделирования и системного подхода позволяет напрямую использовать последний для конструирования моделей.

Действительно, наряду с общими неоперативными определениями системы-модели, дающими представление о ней как о «комплексе взаимосвязанных элементов», существует ряд в определенном смысле конструктивных определений, фиксирующих внимание на ряде ее типичных признаков и свойств, выявляемых путем эмпирического обобщения. Среди них - признаки, характеризующие внутреннее строение системы, ее функционирование, управление, поведение, развитие и т.п. Такие определения имеют вид кортежей, состав которых постепенно пополняется и варьируется в зависимости от целей и личности исследователя. Например, определение организационной системы (ОС): как совокупность ее состава, структуры и функций.