Исторически случилось так, что первые работы по
компьютерному моделированию были связаны с физикой, где с помощью моделирования
решался целый ряд задач гидравлики, фильтрации, теплопереноса и теплообмена,
механики твердого тела и т. д. [1, 2, 4]. Моделирование в основном представляло
собой решение сложных нелинейных задач математической физики с помощью итерационных
схем (за исключением разве тех задач, где использовался метод Монте-Карло), и
по существу было оно, конечно, моделированием математическим. Успехи
математического моделирования в физике способствовали распространению его на
задачи химии, электроэнергетики, биологии и некоторых других дисциплин, причем
схемы моделирования не слишком отличались друг от друга. Сложность решаемых с
помощью моделирования задач всегда ограничивалась лишь мощностью имеющихся ЭВМ.
Надо заметить, что подобный вид моделирования весьма широко
распространен и в настоящее время. Более того, за время развития методов
моделирования на ЭВМ при решении задач фундаментальных и смежных предметных
областей накоплены целые библиотеки подпрограмм и функций, облегчающих
применение и расширяющих возможности моделирования. И все же в настоящее время
понятие «компьютерное моделирование» обычно связывают не с фундаментальными
дисциплинами, а в первую очередь с системным анализом — направлением
кибернетики, впервые заявившим о себе в начале 50-х годов при исследовании
сложных систем в биологии, макроэкономике, при создании автоматизированных экономико-организационных
систем управления [3].
Системный анализ стремительно сформировался сначала в
весьма модное направление науки об управлении сложными системами, а затем по
мере развития — в методологию, а точнее, в нечто безбрежное, таинственное,
доступное только самым могучим умам. Они с гордостью называли себя системными
аналитиками и, как и положено после канонизации, возвышались над тысячами
инженеров и программистов, работая в таинственных Институтах Системного Анализа
Сложных, Очень Сложных и Совсем Сложных Систем, публикуя работы с названиями
типа «Теория декомпозиции сингулярных, квазилинейных, иерархических макросистем
рефлексивного типа». Однако по истечении некоторого времени обнаружилась
странная особенность подобных работ: они существовали сами по себе, а многочисленные
практические работы по системному анализу и управлению реальными объектами
выполнялись сами по себе, без какой-либо связи с этими теоретическими
изысканиями. Более того, обнаружилась странная особенность системного анализа:
в чистом виде весь предмет может быть сведен к нескольким, интуитивно довольно
прозрачным «принципам системного анализа», выглядящим как библейские заповеди,
— принцип иерархичности, принцип единства целей, принцип эмерджентности и др.
Общая теория систем, концепция которой впервые была
сформулирована в 50-е годы Л. Берталанфи и которая, казалось бы, должна
составлять теоретический фундамент системного анализа, сегодня так же далека от
завершения, как и в 60-е годы, если не считать некоторых результатов, имеющих
исключительно абстрактный, математический характер. Основные же методы и
процедуры, используемые обычно при системном анализе, заимствованы из других
дисциплин, в большой степени – из исследования операций, появившейся раньше,
чем системный анализ. Заимствованы и другие методы, которые обычно связывают с
системным анализом – теория игр, теория принятия решений, математическое
программирование, теория динамических систем и др. Более того, при тщательном
рассмотрении истории возникновения и перспектив развития системного анализа
нельзя обнаружить даже тенденций зарождения в его недрах единого подхода к
анализу сложных систем. Не говоря уже об оформлении его в строгую и законченную
теорию, напоминающую по стройности хотя бы теорию систем массового
обслуживания.
В чем же тут дело? Как было впервые замечено профессором
Б.Г.Юдиным, центральной процедурой в системном
анализе является построение обобщенной модели, отображающей все факторы и
взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе решения [3,
4, 5]. Иными словами, построение математических моделей является основой всего
системного анализа, центральным этапом исследования или проектирования любой
системы [5].
Конечно же, по сравнению с гордым и звучным термином
«системный анализ», «моделирование» звучит куда более скромно, тем более что
каждому понятно — любое моделирование сопряжено с приземленными вещами: сбором,
сортировкой и обработкой данных. К тому же эти экспериментальные данные и факты
подчас обладают целым рядом неприятных особенностей: то их слишком много, и не
ясно, как их учесть или сократить; то их слишком мало, и не ясно, где взять
недостающие. Наконец, факты/данные просто противоречат друг другу или того хуже
— данным вашего коллеги или оппонента. А если добавить сюда проблемы
воспроизводимости, проблемы пропущенных данных, проблемы размерностей, трудности
с организацией поиска, накопления и систематизации, то станет очевидным: в
таких условиях не до высоких сияющих вершин системного анализа и общих теорий
сложных систем. И, тем не менее, именно моделирование является сутью системного
анализа.
Литература
Бусленко Н. П., Шрейдер Ю. А. Метод статистических испытаний. М., 1961.
Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем. Москва, 1961.
Юдин Б. Г. Системный анализ. - М.: БСЭ, 1976.
Бирюков Б. В., Гастеев Ю. А., Геллер Е. С. Моделирование. - М.: БСЭ, 1974.
Дал У. И., Мюрхауг Б, Нюгорд К. Универсальный язык моделирования. М.: Мир, 1969.
Гэйн К., Сарсон Т. Структурный системный анализ: средства и методы. В 2-х частях. Пер. с англ, под ред. А. В. Козлинского. - М.: Эйтекс, 1993.
Малышев Ю. Н. Угольная промышленность России, ее состояние и перспективы. Журнал <Уголь>, №1, 1995.
Бахвалов Л. А. Метамоделирование процессов реструктуризации и функционирования горной промышленности. Горный информационно-аналитический бюллетень. - М.: Московский государственный горный университет. Выпуск 1. 1996.
Дэвид А. Марка, Клемент Мак-Гоуэн. Методология структурного анализа и проектирования. М., 1993.
Методология динамического моделирования IDEFO/CPN/WFA. Учебный курс по методологиям IDEF. Метатехнология. М., 1995.
Питерсон Дж. Теория сетей Петри и моделирование систем. М.: Мир, 1984, стр. 264.
Форрестер Дж. Мировая динамика. - М.: Наука, 1978.
Using Proof Animation (Wolverine). Wolverine Software Corporation, 1995, page 374.
Thomas J. Schriber. An Introduction to Simulation Using GPSS/H. John Wile & Sons, 1991, ISBN, 0-471-04334-6, page 425.
Орлов С. Программные продукты поддержки презентаций. Computer World, №39, 1995, стр. 28-31.
В Андрианов А. Н., Бычков С. П., Хорошилов А. И. Программирование на языке СИМУЛА-67. М.: Наука, 1985.
Бахвалов Л. А. Моделирование динамики России на основе модели Форрестера. Приборы и системы управления. №8. 1997.
Дорри М. X., Рощин А. А. Инструментальные средства <Экспресс-Радиус> для автоматизации динамических расчетов систем управления. Приборы и системы управления, №3, 1996.
Прицкер А. Моделирование на СЛАМ 2. - М.: Наука, 1984.
Знаете ли Вы, что синтетические модели - это математические модели, разрабатываемые для проектирования новых, отличающихся от известных, систем с заданными свойствами. К числу синтетических экономико-математических моделей относятся, например, модели машинно-тракторного парка, модели формирования инвестиционных программ и др.
