6.1.3 Моделирование

Наряду с понятием «модели» используется и термин «моделирование». Виды моделирования:

3.а) Материальное (физическое) – реальный объект заменяется его увеличенной или уменьшенной копией, допускающая исследование. Примеры:  в астрономии - планетарий, в архитектуре - макеты зданий, в самолетостроении - модели летательных аппаратов и т.п.

3.б) Идеальное моделирование -  основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мыслимой.

3.в) Знаковое моделирование – это моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов.

3.г) Математическое моделирование  -  это моделирование,  при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, сформулированной на языке математики: описание и исследование законов механики Ньютона средствами математических формул.   

Основной задачей процесса моделирования является выбор наиболее адекватной к оригиналу модели и перенос результатов исследования на оригинал. Существуют достаточно общие методы и способы моделирования.

Оценка соответствия модели реальности (адекватность модели). Метод статистических испытаний (Монте Карло)

При выполнении системного анализа важно оценивать, насколько соответствует используемая модель реальному объекту или процессу, ее адекватность. Это может быть оценено на логическом или экспериментальном уровнях. Но существует и объективная невозможность оценить адекватность модели на логическом уровне. Это касается, прежде всего, сложных систем - человек не может логически осмыслить взаимодействие десятков, сотен элементов. Поэтому такие модели стремятся упрощать, строить минимально достаточными - простыми без потери смысла и реальности процессов. Построить логически адекватную модель элемента (подсистемы) сложной системы реальнее, чем модель всей сложной системы в целом. Так как, система это не просто сумма свойств ее элементов, надо признать возможность ошибочных выводов, полученных при анализе части системы при переносе оценки на всю систему в целом. Кроме того, следует иметь ввиду и сложность учета влияния на систему в целом факторов внешней среды.

Здесь приходит на помощь особый способ моделирования — метод статистических испытаний (Монте Карло). Суть этого метода проста — имитируется достаточно долгая “жизнь” модели, несколько сотен семестров для нашего примера. При этом моделируются и регистрируются случайно меняющиеся внешние (входные) воздействия на систему. Для каждой из ситуации по уравнениям модели просчитываются выходные (системные) показатели. Затем производится обратный расчет — по заданным выходным показателям производится расчет входных. Конечно, никаких совпадений мы не должны ожидать — каждый элемент системы при входе “Да” вовсе не обязательно будет “Да” на выходе.

Но существующие современные методы математической статистики позволяют ответить на вопрос - можно ли и, с каким доверием, использовать данные моделирования. Если эти показатели доверия для нас достаточны, мы можем использовать модель для ответа на поставленные выше вопросы.

6.1.4 Моделирование при исследовании социально-экономических систем

В социальных и экономических системах прибегают к количественным, качественным и логическим характеристикам. Здесь, конечно, системный анализ требует и специальных знаний. Например, в области экономики и психологии. На основе этого строятся соответствующие модели: модель роста, планирования экономики, межотраслевого баланса, прогностического равновесия, бизнес процесса (бизнес-модель) и т.д.

Этапы системного анализа методом моделирования

9. Основные этапы:

10. · Содержательная постановка задачи

11. · Построение модели изучаемой системы

12. · Отыскание решения задачи с помощью модели

13. · Проверка решения с помощью модели

14. · Подстройка решения под внешние условия

15. · Осуществление решения