Модель и метод моделирования в научном исследовании. Метод моделирования и его значение при разработке новых технологий и конструкций

Одним из наиболее распространенных терминов в сфере человеческой деятельности является «модель», поскольку трудно найти еще одно понятие, которое включало бы в себя настолько широкий объем информации. В целом модель представляет собой такой материальный или мысленный объект, который в процессе своего исследования может заместить объект-оригинал, либо же при его изучении предоставить новую информацию касательно его усовершенствования или модернизации. Метод моделирования является одним из наиболее распространенных на сегодняшний день, благодаря чему исследователь получает возможность не только применить практические знания при построении новой конструкционной схемы, но и принять то или иное решение. Важно заметить, хорошо действует в производственной сфере при разработке новых решений в плане строительства, усовершенствования завода или фабрики, конструировании новых типов самолетов, автомашин, поездов и та далее. Помимо этого, метод моделирования нашел широчайшее применение и в экономической сфере, поскольку сегодня ни одна вывода на рынок не обходится без него.

Следует учесть, что в обязательном порядке включает в себя конструирование научных гипотез, построение абстракций, а также умозаключение по аналогиям. Главной особенностью этого метода является то, что здесь процесс познания происходит с помощью объектов-заместителей, а сама модель выступает в форме своеобразного инструмента этого познания. Необходимость использования этого метода возникает в связи с тем, что многие объекты просто невозможно исследовать другим способом, или же это требует достаточно много времени, сил и средств.

Итак, метод моделирования включает в себя три главных составляющих элемента:

1. Субъект исследования (тот, кто исследует).
2. Объект исследования (то, на что направлен поиск).
3. Непосредственно саму модель, которую выстраивает субъект по отношению к объекту.

Существует множество разновидностей моделей, которые можно конструировать в ходе исследования какого-либо объекта. Ее познавательные возможности обуславливаются тем, что в ходе самого исследования модель отражает существенные черты объекта, который является оригинальным по отношению к исследуемому. Для того чтобы проанализировать сходство оригинала и нового объекта, следует также провести соответствующие исследования. Также следует учесть, что если модель становится полностью тождественной по отношению к оригиналу, то она по сути утрачивает свой смысл. Ведь метод математического моделирования в обязательном поряде должен привести к получению новых данных относительно того или иного объекта, поскольку именно в этом и заключается его смысл.

Важно также понимать, что для одного и того же объекта может быть выстроено несколько моделей, которые будут отличаться своими характеристиками, в зависимости от конкретной ситуации. Ведь существуют такие черты объекта, которые могут быть только замещены другими, без возможности использования их одновременно. Поэтому метод моделирования также может замещать оригинал в строго ограниченном смысле, поскольку даже в вопросах детализации здесь могут быть существенные различия.

Благодаря современным компьютерным технологиям и последним программным разработкам, к поиску новых способов моделирования можно подключить «искусственный интеллект», который за короткий промежуток времени сможет выдать большое количество решений того или иного вопроса. Благодаря этому методы математического моделирования сегодня чрезвычайно популярны практически во всех сферах человеческой деятельности, вследствие чего мы можем наблюдать ускоренное развитие науки и техники. Также можно надеяться, что в самом ближайшем будущем с помощью методов моделирования можно будет решить глобальные вопросы человечества, над которыми работают десятки тысяч ученых всего мира вот уже на протяжении нескольких последних десятилетий.

Основные понятия об экономической системе

Система – это строго упорядоченная совокупность взаимосвязанных, взаимодействующих и взаимозависимых элементов и их частей, которые совместно обуславливают протекание определенно направленных процессов и явлений. При этом элементом называется такая составная часть системы, которая не подлежит дальнейшему членению.

Свойства систем:

1) целостность;

2) эмерджентность, заключается в наличии у системы таких свойств, которыми не обладают ее отдельные компоненты;

3) эквипотенциальность, делимость системы на части;

4) гомеостазис, стремление системы сохранять равновесие.

Классификация систем

1. По признаку изменения системы с течением времени: динамические и статические

2. По признаку взаимосвязи причин и следствий: детерминированные и стохастические (вероятностные)

3. По признаку взаимосвязи системы с внешней средой: открытые и замкнутые

4. По признаку сложности: большие (сложные) и простые

5. По признаку автономии управления: саморегулируемые и регулируемые

6. В зависимости от вида взаимосвязи между подсистемами и элементами: с прямой и обратной связью. Прямой называется связь, при которой выходное воздействие одного элемента передается на вход другого. Соответственно, обратная связь - это связь между выходом и входом какого-либо элемента.

Основные функции систем:

1. Пассивное существование в качестве материала для других систем.

2. Обслуживание систем более высокого порядка.

3. Противостояние другим системам.

4. Поглощение других систем.

5. Преобразование других систем.

Моделирование как метод исследования

Модель представляет собой условный образ исследуемого объекта. Конструирование модели начинается с накопления определенной информации, фактов поведения объектов исследования. В начале модель выступает в качестве рабочей гипотезы. Если в результате проверки модели гипотеза подтверждается, то говорят, что модель адекватна изучаемому объекту. Очевидно, что степень адекватности на практике никогда не бывает равной 100%. В этой связи модель считается хорошей (корректной), если она отображает наиболее существенные характеристики объекта, проявляет его свойства, взаимосвязи и позволяет в пределах необходимой точности предвидеть поведение изучаемого объекта.

Классификация моделей.

1. По форме представления модели делятся на: физические, символические и смешанные. К физическим относятся модели подобия и аналоговые. Символическими называются модели, в которых параметры реального объекта и отношения между ними представлены символами (семантические, математические, логистические). Смешанные модели - это человеко-машинные модели.

2. По целевому назначению выделяют: модели структуры, модели функционирования и стоимостные модели.

Модели структуры отображают связи между компонентами объекта и внешней средой и в свою очередь бывают следующих видов: канонические, внутренней структуры, иерархические. Канонические модели характеризуют взаимодействие объекта с окружающей средой через входы и выходы. Модели внутренней структуры характеризуют состав компонентов объекта и связи между ними. Модели иерархической структуры отражают членение объекта на элементы более низкого уровня.

Модели функционирования характеризуют различные процессы, протекающие как внутри изучаемого объекта, так и при взаимодействии объекта с внешней средой. Среди моделей данного вида выделяют: модели жизненного цикла, модели операций, информационные модели, процедурные модели и др. модели жизненного цикла описывают процессы существования объекта от момента зарождения до прекращения его функционирования. Модели операций, выполняемых объектом, представляют собой описание взаимосвязанной совокупности процессов функционирования отдельных элементов объекта при реализации тех или иных его функций. Информационные модели отображают взаимосвязи между источниками и потребителями информации, виды информации и характер ее преобразования. Процедурные модели описывают порядок взаимодействия элементов исследуемого объекта при выполнении различных операций.

Стоимостные модели обычно сопровождают модели функционирования объекта и позволяют проводить комплексную технико-экономическую оценку объекта или его оптимизацию по экономическим критериям.

3. В зависимости от метода работы с моделью выделяют: физические, математические и материально-абстрактные модели. Физические (материальные) модели основаны на воспроизводстве изучаемого объекта. К ним относятся макеты, тренажеры и др. Математические (абстрактные) модели описывают параметры исследуемого объекта с помощью математических символов. Материально-абстрактные (аналоговые) модели представляют собой синтез математической модели и физического образа исследуемого объекта.

Математические модели наиболее распространены в экономических исследованиях. Они подразделяются на две группы: оптимизационные и дескриптивные (описательные). Дескриптивные модели используются только для описания взаимосвязей между элементами исследуемого объекта, или самого объекта с внешней средой. Оптимизационные же позволяют из всего множества возможных решений выбрать наиболее подходящее, согласно применяемому критерию оптимальности.

Структура оптимизационной экономико-математической модели включает в себя две основные части. Во-первых, систему ограничений, которые определяют пределы, сужающие область осуществляемых приемлемых или допустимых решений и фиксируют основные внешние и внутренние свойства объекта. Ограничения определяют область протекания процесса, пределы изменения параметров и характеристик объекта. Во-вторых, целевую функцию, которая математически связывает между собой факторы модели и ее значение определяется значениями этих величин.

Перечислим основные принципы построения экономико-математических моделей. Общие принципы системного экономико-математического моделирования вытекают из общих принципов системного анализа. Они должны дать ответы на следующие вопросы: 1) что должно быть сделано, 2) когда должно быть сделано, 3) при помощи кого должно быть сделано, 4) на основе какой информации осуществляются действия, 5) какой результат должен быть получен в итоге всех действий.

К числу основных принципов построения экономико-математических моделей относятся следующие.

1. Принцип достаточности используемой информации. Данный принцип означает, что в каждой частной модели должна использоваться только та информация, которая известна с требуемой для результатов моделирования точностью. Под известной информацией понимаются нормативные справочные данные о реальной производственной системе, имеющиеся к началу моделирования.

2. Принцип инвариантности используемой информации. Этот принцип предполагает требование того, чтобы используемая в моделях входная информация была независима от параметров моделируемой системы, которые еще не известны на данной стадии исследования.

3. Принцип преемственности моделей. Суть этого принципа сводится к тому, что каждая последующая модель не должна нарушать свойств объекта, установленных или отраженных в предыдущих моделях комплекса.

Одним из эффективных методов исследования систем управ­ления является моделирование - разработка моделей, позволяю­щих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтерна­тив. Несмотря на то что многие модели исследуемых социально-экономических систем настолько сложны, что без компьютера обойтись зачастую невозможно, концепция моделирования про­ста. По определению Шеннона, «модель - это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от са­мой целостности». Схема организации, например, - это и есть мо­дель, представляющая ее структуру. Главной характеристикой мо­дели можно считать упрощение реальной жизненной ситуации, к которой она применяется. Поскольку форма модели менее слож­на, а не относящиеся к делу данные устраняются, модель повы­шает способность руководителя разрешать встающие перед ним проблемы. Ряд причин обусловливают использование модели вместо по­пыток прямого взаимодействия с реальным миром:

· сложность многих организационных ситуаций: поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значи­тельно превосходит возможности любого человека, то постичь его
можно, упростив реальный мир с помощью моделирования;

· трудности, связанные с проведением экспериментов в реаль­ной жизни, в частности необходимость значительных затрат, в том числе и материальных;

· ориентация управления на будущее: невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и, может быть, никогда не состоится; моделирование - единственный в настоящее время си­стематизированный способ увидеть варианты будущего и опреде­лить потенциальные последствия альтернативных решений.

Типы моделей и процесс их построения

Модель - это система, располагающаяся между исследовате­лем и предметом его исследования. Существуют следующие виды моделей: физические (модель здания, прибора, машины), матема­тические (система формул, тождеств и неравенств, описывающая какой-либо процесс, явление), логические (система понятий, опи­сывающая явление, процесс, предмет), модели общественно-эко­номических формаций, модели структур, методов и т.п.

Рассмот­рим основные из них.

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы в том или ином масштабе. По утверждению Шеннона, отличитель­ная характеристика физической модели (которую иногда называ­ют портретной) - то, что она выглядит как «моделируемая цело­стность». Пример физической модели - чертеж завода, выполнен­ный в определенном масштабе. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места. Автомобильные и авиационные пред­приятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить их определенные характеристики.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект - аналог, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит таковым. Пример аналоговой модели - схема организационной структуры предприятия. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко пред­ставить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидуумами и их деятельностью. Аналоговая модель является более простым и эффективным способом проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем со­ставление перечня взаимосвязей между всеми работниками.

В математической модели (называемой также символической) используются символы для описания свойств или характеристик объектов или событий. Пример математической модели как сред­ства, помогающего решать исключительно сложные проблемы, - известная формула А. Эйнштейна Ε = me2. Если бы А. Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой симво­лы заменяют реальность, маловероятно, что у физиков появилась бы даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. Ма­тематические модели относятся к типу моделей, чаще всего ис­пользуемых при принятии организационных решений.

Основные этапы процесса построения моделей:

· постановка задачи;

· построение модели;

· проверка модели на достоверность;

· применение модели.

Постановка задачи - наиболее важный этап построения моде­ли, способный обеспечить правильное решение управленческой проблемы. Использование математики или компьютера не прине­сет пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. А. Эйнштейн отмечал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Огромные средства расходуются ежегодно на поиски элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы.

При построении модели разработчик должен определить глав­ную цель модели, выходные нормативы или информацию, кото­рую предполагается получить, чтобы помочь руководству разре­шить определенную проблему. В дополнение к установлению глав­ных целей разработчик должен определить, какая информация требуется для построения модели. Другим важным фактором, тре­бующим учета при построении модели, являются расходы. Мо­дель, которая стоит больше, чем вся задача, решаемая с ее помо­щью, конечно, не внесет никакого вклада в достижение целей организации.

Один из аспектов проверки модели на достоверность - опреде­ление степени соответствия модели реальному миру. Разработчик должен установить, все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Чем полнее модель отражает реаль­ный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии эффективного управленческого реше­ния. Другой аспект проверки модели на достоверность - установ­ление, в какой степени информация, получаемая с ее помощью, помогает руководителю разрешить проблему. Хороший способ проверки модели - опробование ее на ситуации из прошлого.

После проверки на достоверность модель готова к использова­нию . По утверждению Шеннона, ни одну модель «нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не при­менена на практике». Это очевидно, но зачастую этот этап пост­роения моделей оказывается одним из самых трудных. Согласно ре­зультатам исследования лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти в полной мере - в силу того, что руководители проявляют опасение или непонимание.

Моделирование (в широком смысле) – основной метод исследований во всех областях знаний, в различных сферах человеческой деятельности .

Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности. Элементы моделирования использовались с самого начала появления точных наук, и не случайно, некоторые математические методы носят имена таких великих ученых, как Нью-тон и Эйлер, а слово «алгоритм» происходит от имени средневекового арабского ученого Аль-Хорезми .

Постепенно моделирование захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Однако методология моделирования долгое время развивалась отдельными науками независимо друг от друга. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ век. В конце 40-х начале 50-х годов ХХ века бурное развитие методов моделирования было обусловлено появлением ЭВМ (компьютеров), которые избавили ученых, исследователей от огромной по объему рутинной вычислительной работы. Компьютеры первого и второго поколений использовались для решения вычислительных задач, для инженерных, научных, финансовых расчетов, для обработки больших объемов данных. Начиная с третьего поколения, область применения ЭВМ включает и решение функциональных задач: это обработка баз данных, управление, проектирование. Современный компьютер – основное средство решения любых задач моделирования.

Приведем основные понятия, связанные с моделированием ,,.

Объект (от лат. objectum – предмет) исследования – все то, на что направлена человеческая деятельность.

Модель (объекта - оригинала) (от лат. modus – «мера», «объем», «образ») – вспомогательный объект, отражающий наиболее существенные для исследования закономерности, суть, свойства, особенности строения и функционирования объекта-оригинала.

Первоначальное значение слова «модель» было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа или прообраза, или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью.

В настоящее время термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. В этом учебнике рассматриваются только такие модели, которые являются инструментами получения знаний.

Моделирование – метод исследования, основанный на замене исследуемого объекта-оригинала его моделью и на работе с ней (вместо объекта).

Теория моделирования – теория замещения объекта-оригинала его моделью и исследования свойств объекта на его модели.

Как правило, в качестве объект моделирования выступает некоторая система.

Система – совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных для реализации общей цели, обособленная от окружающей среды и взаимодействующая с ней как целостное целое и проявляющая при этом основные системные свойства. В выделено 15 основных системных свойств, среди которых: эмергентность (эмерджентность); цельность; структурированность; целостность; подчиненность цели; иерархичность; бесконечность; эргатичность.

Свойства систем:

1. Эмерджентность (эмергентность). Это системное свойство, согласно которому результат поведения системы дает эффект, отличный от «сложения» (независимого соединения) любым способом результатов поведения всех входящих в систему «элементов». Иными словами, согласно этой особенности системы ее свойства не сводятся к совокупности свойств частей, из которых она состоит, и не выводятся из них.

2. Свойство цельности, целевости. Система всегда рассматривается как нечто целое, цельное, относительно обособленное от окружающей среды.

3. Свойство структурированности. Система имеет части, целесообразно связанные между собой и средой.

4. Свойство целостности. В отношении к другим объектам или с окружающей средой система выступает как нечто неразделимое на взаимодействующие между собой части.

5. Свойство подчиненности цели. Вся организация системы подчинена некоторой цели или нескольким различным целям.

6. Свойство иерархичности. Система может иметь несколько качественно разных уровней строения, несводимых один к другому.

7. Свойство бесконечности. Невозможность полного познания системы и ее всестороннего представления любым конечным множеством моделей, в частности, описаний, качественных и количественных характеристик и т.д.

8. Свойство эргатичности. Система, имеющая части, может в качестве одной из своих частей включать человека.

По сути, под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей объекта (системы). Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез.

Гипотеза – определенное предсказание (предположение), основывающееся на опытных данных, наблюдениях ограниченного объема, догадках. Проверка выдвигаемых гипотез может быть проведена в ходе специально поставленного эксперимента. При формулировании и проверке правильности гипотез большое значение в качестве метода суждения имеет аналогия.

Аналогией называют суждение о каком-либо частном сходстве двух объектов. Современная научная гипотеза создается, как правило, по аналогии с проверенными на практике научными положениями. Таким образом, аналогия связывает гипотезу с экспериментом.

Главная особенность моделирования в том, что это метод опосредованного познания с помощью вспомогательных объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом, и с помощью которого изучает интересующий его объект.

В самом общем случае при построении модели исследователь отбрасывает те характеристики, параметры объекта-оригинала, которые несущественны для изучения объекта. Выбор характеристик объекта-оригинала, которые при этом сохраняются и войдут в модель, определяется целями моделирования. Обычно такой процесс абстрагирования от несущественных параметров объекта называют формализацией. Более точно, формализация – это за-мена реального объекта или процесса его формальным описанием.

Основное требование, предъявляемое к моделям – это их адекватность реальным процессам или объектам, которые замещает модель.

Практически во всех науках о природе, живой и неживой, об обществе, построение и использование моделей – мощное орудие познания. Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим (а иногда и единственным) способом их изучения часто является построение и исследование модели, отображающей лишь какую-то грань реальности и потому многократно более простой, чем эта реальность. Многовековой опыт развития науки доказал на практике плодотворность такого подхода. Более конкретно, необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (системы) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует слишком много времени и средств.