Наукове пізнання і моделювання. Модель як метод описування системи


Тема 2. Модель системи та методи моделювання

1. Наукове пізнання і моделювання. Модель як метод описування системи.

2. Класифікація моделей. Моделі складу та структури системи.

3. Методи моделювання систем.

Моделювання як метод наукового пізнання виникло в зв’язку з необхідністю вирішення завдань, які з тих чи інших причин не можуть бутивирішені безпосередньо. Вони виникають у випадках, коли об’єкт абонедосяжний для дослідника, або він ще не існує і потрібно обрати оптимальний варіант його створення, або дослідження реального об’єктавимагає багато часу та економічно невигідне тощо. При моделюваннівикористовується принцип аналогії, ґрунтуючись на якому в процесі наукового дослідження висуваються гіпотези, тобто передбачення, що будуються на невеликій кількості дослідних даних, спостережень, інтуїтивних припущень, перевірка правильності яких здійснюється шляхом експерименту.

Таким чином, модель виконує функцію проміжної ланки між дослідником та об’єктом пізнання. Метод моделювання передбачає, що об’єктвивчається не безпосередньо, а шляхом дослідження іншого об’єкта,який в певному відношенні є аналогом першого (Рис. 1).

1 – первинна інформація (інформаційні потоки) про об’єкт дослідження;

2 – інформаційні потоки, що виникають в процесі пізнання моделі;

3 – інформаційна взаємодія між моделлю та об’єктом дослідження.

Рис. 4.1. Схема взаємозв’язків між дослідником та об’єктомдослідження при використанні методу моделювання.

Модель(від лат. modulus – міра)  це певний умовний образ об’єктадослідження, котрий замінює останній і перебуває з ним у такій відповідності, яка дозволяє отримати нове знання. Модель будується для того,щоб відобразити характеристики об’єкта (елементи, взаємозв’язки, структурні та функціональні властивості), суттєві з точки зору мети дослідження. Отже, моделювання пов’язане зі спрощенням, огрубленнямпрототипу, абстрагуванням від ряду його властивостей, ознак, сторін.

Схема органу державного управління, наприклад, є її графічною моделлю, що відображує її структуру.

Характерною ознакою моделей можна вважати їх спрощеність стосовно оригіналу або реальної життєвої ситуації, яку моделюють. Спрощеність моделей є неминучою, тому що оригінал лише в обмеженій кількості відношень відображується в моделі. Надмірно спрощена модель,проте, може призвести до невідповідності з досліджуваним об’єктом, щоунеможливлює його вивчення. З іншого боку, врахування в моделі якомога більшої кількості властивостей, ознак, сторін об’єкта призводить доускладнення процесу дослідження.

Отже, моделювання з точки зору наукового дослідження – це методопосередкованого пізнання за допомогою штучних або природних систем, які зберігають певні особливості об’єкта і таким чином, заміщуючийого, дають змогу отримати нове знання про оригінал. У системномуаналізі моделі є дуже важливим компонентом дослідження та проектування нових систем. Не менш важливий і прагматичний аспект моделювання, при якому модель розглядається як засіб керування системою,засіб організації практичних дій, спосіб представлення цілей діяльності.

Модель є цільовим відображенням об’єкта-оригінала, що виявляється у множинності моделей одного й того ж об’єкта, тобто для різних цілей або завдань дослідження можна будувати різні моделі, тому цільабо завдання дослідження визначають, які саме ознаки системи маютьбути відображені в моделі. Отже, питання про якість такого відображення -адекватність моделі реальності - правомірно вирішуватилише стосовно поставленої мети. Процес дослідження реальних систем, що охоплює побудову моделі, дослідження її властивостей і перенесення одержаних відомостей на реальну систему, називають моделюванням.

Основна функція моделі – це її використання як засобу пізнання. Доконкретизованих (похідних від основної) функцій належать:

• засіб наукового осмислення дійсності;

• засіб спілкування;

• засіб навчання і тренування;

• інструмент прогнозування;

• засіб постановки та проведення експерименту.

Модель як засіб осмислення дійсності дає можливість впорядкуватита формалізувати початкові уявлення про об’єкт дослідження. У процесіпобудови моделі виявляються суттєві взаємозв’язки та залежності, послідовність дій (алгоритм) і необхідні ресурси. Як засіб спілкування модель дає змогу точніше сформулювати основні поняття і стисло описатисистему, дозволяє пояснити причинно-наслідкові зв’язки та загальну

структуру системи, що досліджується та моделюється. Використаннямоделей для навчання і тренування сприяє підвищенню ефективності іскороченню тривалості навчання. Імітація різноманітних практичних ситуацій на моделі, особливо проблемних і критичних, інформація про діїпопередників підвищує якість освіти. Одним із прикладів застосуваннямоделей є ділові ігри, які використовуються адміністративним персоналом, менеджерами тощо. Для прогнозування використовуються так званіпрогностичні моделі, що дають змогу передбачити поведінку системи вмайбутньому на основі інформації про її ретроспективу.

Як засіб проведення наукового експерименту модель застосовуєтьсяв тих випадках, коли проведення реального експерименту неможливеабо недоцільне. При використанні моделі в сфері управління системоюпередбачається, зокрема, імітаційне моделювання для прийняттяуправлінських рішень, у плануванні, при підготовці персоналу тощо.

Для створення моделі доцільно, передусім, вербально охарактеризувати систему, тобто описати:

• зовнішнє середовище;

• зв’язки системи з зовнішнім середовищем;

• елементний склад системи, її частин, які можуть розглядатисьяк підсистеми;

• зв’язки між елементами системи (або найважливіші зв’язки, якщо неможливо описати всі);

• дію або функціонування системи.

Такий опис можна вважати початковою моделлю системи, яка є базовою для створення спеціалізованих моделей: графічних, математичних, статистичних тощо.

Процес побудови моделі складається з таких основних етапів:

• постановка завдання моделювання;

• вибір виду моделі;

• перевірка моделі на достовірність;

• застосування моделі;

• оновлення моделі.

Основна проблема при моделюванні систем полягає в тому, що доводиться шукати компроміс між простотою описування та необхідністюврахування численних факторів і характеристик складної системи. Якправило, цю проблему вирішують через ієрархічне представлення системи, тобто система описується не однією моделлю, а кількома чи сімейством моделей, кожна з яких описує поведінку системи з погляду різних рівнів абстрагування. Для кожного рівня ієрархії існують характерніособливості і змінні, закони та принципи, за допомогою яких описуєтьсяповедінка системи. Для того, щоб таке ієрархічне представлення булоефективним, необхідна якомога більша кількість незалежних моделейдля різних рівнів системи, хоча кожна модель має певні зв’язки з іншими.

Процес поділу системи на рівні, що характеризують технологічні, інформаційні, економічні та інші аспекти її функціонування, називаютьстратифікацієюсистеми, а самі рівні -стратами. На кожній страті в ієрархії структур є свій власний набір змінних, які дають змогу обмежитисялише дослідженням одного аспекту системи, однієї страти. Незалежність страт дозволяє глибше та детальніше досліджувати системи, хочаприпущення про їхню незалежність може призвести до неповного розуміння поведінки системи загалом.

Загальні властивості стратифікованого описування систем можнасформулювати так:

• вибір страт, у термінах яких описується система, залежить відспостерігача (дослідника), його знань і мети дослідження;

• аспекти функціонування системи на різних стратах у загальномувипадку незалежні між собою, тому принципи та закони, що використовуються для характеристики системи на довільній страті, в загальномувипадку не можна вивести із принципів і законів, які використовуються вінших стратах;

• для кожної страти існує своя мова описування, набір термінів,концепцій і принципів.

Головними рівнями дослідження та моделювання систем є мікро- тамакрорівень. Мікрорівневемоделювання системи пов’язане з детальним описом кожного компонента системи, дослідженням її структури,функцій, взаємозв’язків, тощо. Практична реалізація найважливішого етапу мікромоделювання - виявлення елементів системи та взаємозв’язків між ними - пов’язана з необхідністю подолання суперечності міжбажанням повного дослідження кожної з підсистем та елементів системи, реальною можливістю дослідити при цьому структуру системи загалом і принципи її функціонування.

Макрорівневемоделювання полягає в ігноруванні детальної структури системи та вивченні лише загальної поведінки системи як єдиного цілого. Метою тут є побудова моделі системи через дослідження її взаємодії іззовнішнім середовищем (моделі типу “вхід  вихід” або “чорна скриня”).Найпростішою моделлю системи є так звана модель “чорної скрині”, вякій акцент робиться на функціях і поведінці системи, а про її будову єлише опосередкована інформація, що відображається у зв’язках із зовнішнім середовищем. Зв’язки із середовищем, які йдуть у систему (входи),дають можливість впливати на неї, використовувати її як засіб, а зв’язки,що йдуть із системи (виходи), є результатами її функціонування, які абовпливають на зміни в середовищі, або споживаються зовні системи.

Як “чорна скриня” розглядається об’єкт дослідження, внутрішня структура якого невідома або не береться до уваги. Іноді достатньо змістовного опису входів і виходів системи. З такими моделями людина дужечасто має справу у повсякденному житті: наприклад, для роботи закомп’ютером не обов’язково досконало знати його внутрішню будову.

Метод описування систем за допомогою “чорної скрині” полягає у знаходженні та моделюванні взаємозв’язків між входами та виходами системи. Спостерігаючи достатньо довго за входами та виходами такої системи, тобто маючи вектори спостережень X X X X 1 2= і ( , ,..., )m Y Y Y Y 1 2= ,( , ,... ) можна досягти такого рівня знань про її властивості, який уможливитьпередбачення змін у вихідних компонентах при будь-якій зміні вхідних,тобто можна знайти відображення f(X) Y.

Для досягнення цієї мети будують спеціальні математичні моделі, щобазуються на принципі “чорної скрині”. Найчастіше для цього застосовують методи регресійного аналізу, математичної статистики і плануванняексперименту.