Использование моделирования при исследовании сложных систем

Исследование сложных систем затрудняется из-за наличия большого количества элементов и подсистем в общей структуре. Возникают также ситуации, когда невозможно точно определить совокупность всех элементом и связей между ними, а порой необходимо некоторыми из них пренебречь. Одной из проблем, с которой сталкиваются почти всегда при проведении системного анализа, является проблема эксперимента в системе или над системой. Часто это бывает связано с материальными затратами и (или) значительными потерями информации. Использование метода моделирования позволяет решить подобные проблемы, возникающие при исследовании сложных систем.

Под моделями, как правило, понимаются мысленные или материальные системы, замещающие объект познания и служащие источником новой информации и знаний о нем. Моделирование – это метод исследования систем на основе построения ее модели и изучения ее свойств, связей и отношений. Этот методприменяется для исследования объекта на основе его модели, отражающей структуру, наиболее существенные связи и отношения. Результаты исследования моделей интерпретируются на реальный объект.

Модели можно классифицировать по способу представления (материальные и символические), по способу построения (теоретические, формальные, эмпирические, комбинированные), по типу языка описания (текстовые, графические, математические, смешанные) [13].

Реализация метода моделирования для решения задач исследования включает следующие этапы:

1) постановку задачи;

2) выбор или разработку новой модели;

3) исследование модели;

4) интерпретация знаний с исследуемой модели на ее оригинал.

Построение моделей сложных систем требует четкого учета их основных компонентов. Особенно это относится к социальным системам, как наиболее сложным и разноплановым.

Рис. 2.2. Компоненты социальных систем

В системах экономических, представляющих для вас основной интерес, приходится прибегать большей частью к математическому моделированию с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей. Из хорошо себя зарекомендовавших на практике можно упомянуть модели межотраслевого баланса, роста, планирования экономики, прогностические модели и ряд других.

При выполнении системного анализа с использованием метода моделирования необходимо также поставить вопрос о соответствии используемых моделей реальности. Это соответствие или адекватность могут быть очевидными или даже экспериментально проверенными для отдельных элементов системы. Но уже для подсистем, а тем более системы в целом существует возможность серьезной методической ошибки, связанная с объективной невозможность оценить адекватность модели большой системы на логическом уровне.

Иными словами — в реальных системах вполне возможно логическое обоснование моделей элементов. Эти модели исследователи стремятся строить минимально достаточными, простыми настолько, насколько это возможно без потери сущности процессов. Но логически осмыслить взаимодействие десятков, сотен элементов человек уже не в состоянии. И здесь приобретает значение известное в математике следствие из теоремы Гёделя: в сложной системе, полностью изолированной от внешнего мира, могут существовать истины, положения, выводы вполне “допустимые” с позиций самой системы, но не имеющие никакого смысла вне этой системы.

Отсюда следует, что без учета внешней среды выводы о поведении системы, полученные на основе моделирования, могут быть вполне обоснованными при взгляде изнутри системы. Но не исключена и ситуация, когда эти выводы не имеют никакого отношения к системе при взгляде на нее со стороны внешнего мира. Однако существующие современные методы математической статистики позволяют ответить на вопрос о достоверности данных моделирования. Если эти показатели доверия достаточны для исследования системы, то можно использовать модель для ответа на поставленные перед системным анализом вопросы.