Понятие модели и моделирования.

При изучении систем различной природы исследователь сталкивается с проблемой их отображения, а также использования в познавательной и практической деятельности.

Объект фиксируется терминами языка, отображается на бумаге чертежами, графиками, фотографиями, уравнениями и формулами, а также макетами, механизмами, устройствами. Потом эти отображения применяются для научного исследования (например, наблюдения, эксперимента) либо для практической деятельности.

Отображения объектов называются моделями, процесс их создания – моделированием, а использование, соответственно, в науке называется модельным исследованием (модельным экспериментом, модельным наблюдением) и модельной практикой в практической деятельности.

Создание аналогов, выполняющих роль заместителей, в той или иной сте­пени копирующих или воспроизводящих оригинал, необходимо для исследования, поскольку проведение непосредственного экс­перимента часто очень дорого или просто невозможно.

Уже накопился значительный опыт и успех в области моде­лирования в различных сферах деятельности человека. Напри­мер, сцена театра — модель жизни. В литературе писатель Л. Н. Толстой на бумаге мастерски смоделировал различные об­разы героев во взаимодействии в самых разных условиях жиз­ни войны и мира. В качестве удачного и очень известного моде­льера в художественной литературе описан образ Шерлока Хол­мса, поскольку он достаточно точно воссоздавал и предугады­вал поведение персонажей как в прошлом времени, так и в будущем. К создателям подобного рода моделей относятся так­же Нострадамус, Мессинг, Ванга. В физике — всемирно извест­ная модель атома Н. Бора, а в химии - периодическая систем Д. И. Менделеева являются основами для построения других мо­делей, позволяющих воспроизвести и объяснить механизмы раз­вития физико-химических процессов в различных материаль­ных конструкциях, например, функционирование микросхем или взрывы в бомбах.

Алгоритм моделирования в самом общем виде выглядит следующим образом:

1. Замысел.

2. Выявление проблемы.

3. Формулировка цели.

4. Постановка задачи.

5. Определение методов решения.

6. Построение модели.

7. Исследование по модели.

8. Принятие решения.

9. Выполнение решения.

10. Оценка результата.

Последовательность моделирования представляет собой ите­ративную процедуру, которая предусматривает и позволяет про­вести коррекцию после каждого этапа и вернуться к любому из предшествующих, а затем продолжить анализ.

В целом поиск оптимальных решений можно свести к двум основным постановкам задач:

1. получение заданного эффекта при минимуме затрат;

2. получение максимального эффекта при за­данных ограниченных ресурсах.

Моделирование дает лицам, принимающим решения (ЛПР), вспомогательный, удобный, простой, быстрый, деше­вый и эффективный инструмент, особенно с использованием ком­пьютеров, позволяющий за секунды осуществить перебор и сравне­ние множества вариантов решения и принять из них лучшее.

Способы построения моделей получили название методов моделирования. Они очень разнообразны. Практически каждая наука имеет свой арсенал методов моделирования. Различают геометрическое, физическое, химическое, биологическое, экономическое, социальное, политическое, культурологическое и математическое моделирование.

Понимание моделей в науке отличается известным разбросом. Наиболее краткое, почти афористичное ее определение дал А.И. Уемов, который считает, что модель представляет собой систему, исследование которой служит средством получения информации о другой системе.

То есть для системного анализа важны модели как инструмент познания. Поэтому примем такое определение этого термина: «Модель – это такой материальный или мысленно представляемый (абстрактный) объект, который в процессе исследования замещает объект – оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале».

К.Б. Батароев дает развернутое определение модели: «Модель есть созданная или выбранная субъектом система, воспроизводящая существенные для данной цели познания стороны (элементы, свойства, отношения, параметры) изучаемого объекта и в силу этого находящаяся с ним в таком отношении замещения и сходства (в частности изоморфизма[2]), что исследование ее служит определенным способом получения знания об этом объекте».

Необходимым и достаточными признаками модели являются такие условия:

· между моделью и оригиналом имеется отношение сходства, форма которого явно выражена и точно зафиксирована (условия отражения или уточненной аналогии);

· модель в процессе научного познания является заместителем изучаемого объекта (условие репрезентации);

· изучение модели позволяет получить информацию (сведения) об оригинале (условия экстраполяции).

Модель – это не копия оригинала, а лишь отображение всего существенного с позиций поставленной цели. Две опасности подстерегают исследователя, создающего модель:

· опасность переусложнения – ввода в модель несущественных факторов (не влияющих на результат подробностей) – это засорение модели, отягощение ее. Процесс создания модели в принципе сходен с работой скульптора: «Берем глыбу, отсекаем все лишнее и получаем нужную фигуру».

· опасность переупрощения, то есть опасность исключить из рассмотрения лучшее решение.

По меткому выражению Р. Беллмана, «ученый подобно паломнику должен идти прямой и узкой тропой между западнями переупрощения и болотом переусложнения».

Модели систем, позволяющие получить ту или иную обобщенную оценку их структуры и поведения, должны:

· быть достаточно гибкими, для того чтобы можно было включать в них дополнительно ранее неучтенные или вновь появившиеся факторы, то есть осуществлять модификацию (совершенствование) модели;

· сочетать элементы универсализма с возможностями отображения уникальных особенностей конкретных систем;

· допускать разделение модели на части для решения локальных задач в подсистемах рассматриваемого объекта (декомпозицию).

Следует также отметить, что каждая модель создается под определенную исследовательскую задачу и не применима к решению других, какой бы привлекательной модель не была. Распространенный в науке перенос моделей с одной задачи на другую далеко не всегда оправдан и обоснован.