Моделирование как метод научного познания

Последовательный  анализ дает возможность принимать  решения на основе ряда гипотез, каждая из которых сразу же последовательно проверяется, например при проверке качества партии изделий.

Метод статистических испытаний (Монте-Карло) заключается  в том, что ход операций проигрывается, как бы копируется на ЭВМ, со всеми  присущими операции случайностями.

Математическое  программирование представляет собой ряд методов, предназначенных для наилучшего распределения имеющихся в наличии ограниченных ресурсов, а также для составления рационального плана операции. Математическое программирование подразделяется на линейное, нелинейное и динамическое. Сюда же обычно относят и методы сетевого планирования.

Линейное программирование применяется в тех случаях, когда  условия ведения операций описываются  системой линейных (1-й степени) уравнений  или неравенств. В случае, если указанные  зависимости носят нелинейный характер (2-й и более степени), применяется метод нелинейного программирования.

Динамическое  программирование служит для выбора наилучшего плана выполнения многоэтапных действий, когда результат каждого  последующего этапа зависит от предыдущего.

Сетевое планирование, предназначено для составления  и реализации рационального плана  ведения операции, предусматривающего решение задачи в кратчайший срок и с наилучшими результатами.

предназначены для обоснования решений в  условиях неопределенности (неполноты, неясности) данных обстановки. К теоретико-игровым  методам относятся теория игр  и теория статистических решений.

Теория игр  применяется в тех случаях, когда  неопределенность обстановки вызвана сознательными, злонамеренными действиями конфликтующей стороны.

Теория статистических решений применяется тогда, когда  неопределенность обстановки вызвана  объективными обстоятельствами, которые  либо неизвестны, либо носят случайный  характер.

Принципиально важной особенностью применения методов  исследования операций является то, что  выработка и реализация решений, как правило, не мыслятся без применения электронно-вычислительной техники. С  другой стороны, и ЭВМ не могут  функционировать без исследования операций. Причем ЭВМ не только, как это иногда считают, облегчает проведение расчетов и освобождает от сложных вычислений. Главное в том, что исследование операций и электронно-вычислительные машины придают выработанным решениям новое качество. Они способны производить такие расчеты и в такой срок, которые без них оказываются принципиально невыполненными.

Наряду с количественными  методами современная наука, как  это делалось и в прошлом, прибегает  также к обоснованию решений  исходя из факторов, пока не поддающихся точному количественному учету. Имеется в виду моральный фактор, общая ситуация, психологические моменты и т. п. При этом сохраняют свое значение традиционные методы обоснования решений на основе изучения опыта прошлых действий, обобщения результатов производства, а также просто по интуиции. Однако и к этим методам обоснования решений, относящимся к области искусства, следует подходить с позиции современной науки – психологии, эвристики (наука о творческом мышлении) и др.

Таким образом, современная теория обоснования решений включает: количественные методы обоснования решений, основанные на математическом аппарате исследования операций (теории вероятностей, теории игр, математическом программировании и др.); описательные методы обоснования и принятия решений, относящихся к области искусства (психология принятия решений, эвристика и др.).

Исследование  операций, ориентированное на решение  экономико-производственных задач, является базой для экономико-математических методов моделирования производственных процессов.

2. Моделирование  ситуаций

стратегический  решение модель система

Моделирование является основным методом исследования производственно-экономических систем. Под моделированием понимается такой  способ отображения объективной  реальности, при котором для изучения оригинала применяется специально построенная модель, воспроизводящая определенные (как правило, лишь существенные) свойства исследуемого реального явления (процесса).

Модель –  это объект любой природы, который  способен замещать исследуемый объект так, что его изучение дает новую информацию об исследуемом объекте.

В соответствии с этими определениями в понятие  моделирования входит построение модели (квазиобъекта) и операции над ней  для получения новой информации об исследуемом объекте. С позиций использования под моделью можно понимать удобное для анализа и синтеза отображение системы. Между системой и ее моделью существует отношение соответствия, которое и позволяет исследовать систему посредством исследования модели.

Тип модели определяется в первую очередь вопросами, на которые желательно получить ответ при помощи модели. Возможна различная степень соответствия модели и моделируемой системы.

Часто модель отображает только функцию системы, а структура  модели (и ее адекватность системе) не играет роли, она рассматривается как черный ящик.

Имитационная  модель включает уже единое отображение  и функции системы, и существа происходящих в ней процессов.

Моделирование как метод познания основано на том, что все модели так или иначе  отображают действительность. В зависимости оттого, как и какими средствами, при каких условиях, по отношению к каким объектам познания реализуется это их свойство, возникает большое разнообразие моделей. Существует ряд принципов классификации моделей разной природы, из которых наиболее существенными представляются следующие:

– по способу  отображения действительности, а  следовательно, и по аппарату построения (форма);

– по характеру  моделируемых объектов содержание).

По способу  отображения или аппарату построения различают два вида моделей (рис. 2): материальные и мысленные, или идеальные.

 

Рис. 2. Классификация  моделей

Материальные  модели – это модели, которые  построены или отобраны человеком, существуют объективно, будучи воплощены в металле, дереве, стекле, электрических элементах биологических организациях и других материальных структурах.

Материальные  модели делятся на три подвида.

Пространственно подобные модели – сооружения, предназначенные для отображения пространственных свойств или отношений объекта (макеты домов, заводов, районов города, транспортной сети, расположения оборудования в цехе и т. д.). Обязательным условием таких моделей является геометрическое подобие.

Физически подобные модели – материальные модели, имеющие  целью воспроизвести разного  рода физические связи и зависимости  изучаемого объекта (модели плотин электростанций кораблей и самолетов). Основой построения таких моделей является физическое подобие – одинаковость физической природы и тождественность законов движения.

Математически подобные модели - модели обладающие в  той или иной степени одинаковым математическим формализмом, описывающим  поведение объекта и модели (аналог ЭВМ, кибернетические функциональные модели). Математически подобные материальные модели – это вещественные или физические оболочки некоторых математических отношений, но не сами отношения.

Мысленные (или  идеальные) модели делятся на три  подвида:

– описательные (концептуальные) модели, в которых отношения выражены в образах языка;

– наглядно-образные модели, образы которых в сознании построены из чувственно-наглядных  элементов;

– знаковые (в  том числе математические модели, в которых элементы объекта и  их соотношения выражены при помощи знаков (в том числе математических символов и формул).

Классификацию моделей по характеру моделируемых объектов вследствие их чрезвычайного  разнообразия приводить здесь не представляется целесообразным.

Конечной целью  моделирования является изучение не модели как таковой, а некоторого отличного от нее, но воспроизводимого ею подлинного объекта изучения.

Очевидно, никакие  модели не могут и не должны полностью  воспроизводить все стороны и  детали изучаемых явлений: предприятие  может быть охарактеризовано с различных точек зрения – директора или главного инженера, бухгалтера, снабженца или энергетика. В соответствии с этим и характер, и построение модели будут различны.

Моделирование, как способ научного познания, основано на способности человека абстрагировать исходные признаки или свойства различных явлений (процессов) и устанавливать определенное соотношение между ними. Благодаря этому создается возможность исследовать явления или процессы косвенным путем, а именно изучением моделей, аналогичных им в некотором строго определенном отношении.

В общем случае целесообразна следующая последовательность моделирования систем: концептуальное описание (исследование) системы, ее формализация и, наконец, если это необходимо, алгоритмизация и квантификация системы.

При моделировании производственно-экономических систем наряду с формализованными, математическими методами анализа, используемыми для отдельных подсистем или частных процессов, приходится использовать также и эвристические методы анализа производства в тех его элементах и связях, которые не поддаются формализации. А при использовании математических методов вследствие множества переменных приходится зачастую прибегать к упрощениям, использовать методы декомпозиции и агрегирования переменных. В результате решения приобретают приближенный, качественный характер.

Вследствие наличия  в больших сложных системах организационно-производственного  управления звеньев и связей, которые  трудно или вообще не формализуются, для их исследования приходится использовать в основном описательные модели, подвергая систему декомпозиции на отдельные функциональные подсистемы; затем искать те подсистемы, которые поддаются математической формализации, моделируя, таким образом, отдельные элементы общего производственного процесса.

Конечной целью моделирования производственно-экономической системы является подготовка и принятие руководителем предприятия управленческого решения.

Модели производственно-экономических  систем можно различать по следующим  признакам:

– по целям моделирования;

– по задачам (функциям) управления;

– по этапам (процедурам) управления;

– по математическим методам моделирования.

В зависимости  от целей моделирования различают  модели, предназначенные для:

– проектирования систем управления;

– оценки эффективности;

– анализа возможностей предприятия в различных условиях его деятельности;

– выработки  оптимальных решений в различных  производственных ситуациях;

– расчета организационных  структур системы управления;

– расчета информационного  обеспечения и т. д.

Специфика моделей этого классификационного подразделения выражается в первую очередь в выборе соответствующих критериев эффективности, а также в процедуре реализации результатов моделирования.

В зависимости  от задач (функций) управления различают  модели календарного планирования, управления развитием предприятия, контроля качества продукции и т. д. Модели этого подразделения ориентированы на конкретные производственно-экономические задачи и, как правило, должны обеспечивать получение результатов в численном виде.

В зависимости от этапа (процедуры) автоматизации управления модели могут быть информационными, математическими, программными. Модели этого подразделения нацелены на соответствующие этапы движения и переработки информации.

В зависимости  от применяемого математического аппарата модели можно разбить на пять больших групп: экстремальные, математического программирования (планирования), вероятностные, статистические и теоретико-игровые.

К экстремальным  моделям относятся модели, дающие возможность отыскания экстремума функции или функционала. Сюда относятся модели, построенные с помощью графических методов, метода Ньютона и его модификаций, методов вариационного исчисления, принципа максимума Понтрягина и др. Исходя из возможностей этих методов они применяются в первую очередь для решения задач оперативного регулирования.

Модели математического  программирования (планирования) включают модели линейного программирования, нелинейного программирования, динамического  программирования. Сюда же обычно относят  и модели сетевого планирования.

Математическое  программирование объединяет ряд математических методов, предназначенных для наилучшего распределения имеющихся в наличии  ограниченных ресурсов – сырья, топлива, рабочей силы, времени, а также  для составления соответствующих  наилучших (оптимальных) планов действий.