|
подход к анализу сложных систем. «В исследовании мягких систем, отмечает Ю.М. Плотинский,нельзя полностью полагаться на формализованные методы. Значительную роль играют эвристические рассуждения, интуиция. Исследователь вынужден делать выводы, основываясь на небольшом числе наблюдений, практически не воспроизводимых» [123, с. 13]. Суть имитационного математического моделирования состоит в том, что с помощью программных средств современных ЭВМ осуществляется попытка формализовать эмпирические знания о рассматриваемом объекте. В процессе имитационного моделирования причинно-следственные связи не обязательно знать до самой последней из них. Важно знать лишь внешнюю сторону типа «если А, то В». И не столь существенно, почему произошло событие В, существенно, что оно произошло после события А [60, с. 267]. Причинные цепи, обусловливающие поведение социальных систем, в данном случае изучаются на уровне явления (связи типа «причина следствие» заменяются связями типа «продуцент продукт»). Это, с одной стороны, упрощает задачи исследователей, а с другой вызывает необходимость постоянного совершенствования модели из-за высокой вероятности ошибочного представления о реально существующих социальных отношениях. В основе построения имитационных моделей лежит имитационный эксперимент, заключающийся в том, что в вычислительной машине программным путем реализуется система, где точно соблюдаются те взаимодействия, при помощи которых описываются реальные объекты. Разработка таких моделей опирается на наблюдение за действительным ходом процесса и его представление с помощью определенной системы показателей, которая уточняется в ходе эксперимента. В отличие от аналитических, имитационные модели не являются установившейся, фиксированной формой представления процесса. Напротив, их следует рассматривать как исходный материал для своего собственного |
> 246 ределенным образом детерминирующее поведение системы.41 В этой связи управленцу важно заранее проанализировать свои возможные действия и ожидаемые исходы от применения выбранной стратегии. И это достигается посредством использования абстрактных моделей, в том числе математических. Причем наиболее адекватным способом представления социальных процессов в управлении выступает имитационное моделирование, отражающее основные положения теории мягких системг (к которым относятся и социальные), а также воспроизводящее операционный подход к анализу сложных систем. "В исследовании мягких систем, отмечает Ю.М. Плотинский, нельзя полностью полагаться на формализованные методы. Значительную роль играют эвристические рассуждения, интуиция. Исследователь вынужден делать выводы, основываясь на небольшом числе наблюдений, практически не воспроизводимых."42 Суть имитационного математического моделирования состоит вг том, что с помощью программных средств современных ЭВМ осуществляется попытка формализовать эмпирические знания о рассматриваемом объекте. В процессе имитационного моделирования причинноследственные связи не обязательно знать до самой последней из них. Важно знать лишь внешнюю сторону типа "если А, то В". И не столь существенно, почему произошло событие В, существенно, что оно про1, изошло после события А.43 Причинные цепи, обусловливающие поведение социальных систем, в данном случае изучаются на уровне явления •к (связи типа “причина—следствие” заменяются связями типа “продуцентпродукт”). Это, с одной стороны, упрощает задачи исследователей, а с другой вызывает необходимость постоянного совершенствования моде41Там же. С. 76. 42Плотинский Ю. М. Указ. Соч. С. 23. 43 Михайловский В. Н., Светов Ю. И. ника, модели, информация. СПб., 1993 247 ли из-за высокой вероятности ошибочного представления о реально существующих социальных отношениях. В основе построения имитационных моделей лежит имитационный эксперимент, заключающийся в том, что в вычислительной машине программным путем реализуется система, где точно соблюдаются те взаимодействия, при помощи которых описываются реальные объекты. Разработка таких моделей опирается на наблюдение за действительным ходом процесса и его представление с помощью определенной системы показателей, которая уточняется в ходе эксперимента. В отличие от аналитических, имитационные модели не являются установившейся, фиксированной формой представления процесса. Напротив, их следует рассматривать как исходный материал для своего собственного усовершенствования. Другой их отличительной особенностью выступает структурное сходство с оригиналом, более детальное подражание оригиналу, нежели в аналитических моделях, которые, как правило, ограничиваются одной абстрактной схемой. Существенно также то, что для данного класса моделей процесс оптимизации находится вне моделирующего алгоритма, а сама модель только позволяет дать ответ о последствиях решения, принятого при некотором наборе параметров. По сути имитационная модель отвечает на вопрос: "Что будет, если?.."44 Имитационные модели, как правило, представлены в математической форме с использованием либо обычного алгебраического, либо некоторого входного языка ЭВМ. Важнейшими их свойствами являются: подражательность, динамичность, устойчивость, сходимость, проверяемость опытным путем. Использование имитационных моделей в программировании предполагает выделение среди их параметров управляемых и неуправляемых 44Горюнов В. И., Зарубин Ю. В. Основы имитационного моделирования: Конспект лекций. М., 1989. С. 13. |