Предисловие. 
Моделирование процессов и систем

В настоящее время нельзя назвать область человеческой деятельности, в которой в той или иной степени не использовались бы методы моделирования. Особенно это относится к сфере создания сложных информационных и информационно-управляющих систем. Именно сложность подобных систем определяет отсутствие возможности их разработки и познания на базе аналитических методов в рамках какого-то единого математического аппарата. На современном этапе применение тех или иных методов и подходов тесно связано с используемыми для этого технологиями и инструментальными средствами проведения исследований, среди которых главенствующее положение занимают компьютерные технологии и средства.

Учебник по дисциплине «Моделирование процессов и систем» направлен на изучение теоретических основ, методов и средств моделирования и оптимизации сложных процессов и систем.

Осознание объективной системности любой деятельности происходит с большой задержкой, на более поздних стадиях познания. Не является исключением и такая форма человеческой деятельности, как моделирование, т. е. построение, использование и совершенствование моделей.

Так, первоначально моделью называли некое вспомогательное средство, объект, который в определенной ситуации заменял другой объект. При этом далеко не сразу понята универсальность законов природы, всеобщность моделирования, т. е. не просто возможность, но и необходимость представлять любые знания в виде моделей. Например, древние философы считали невозможным моделирование естественных процессов, гак как, по их представлениям, искусственные и природные процессы подчинялись различным закономерностям. Они полагали, что отобразить природу можно только с помощью логики, методов рассуждений и споров.

Через несколько столетий девизом английского Королевского научного общества стал лозунг «Ничего словами!», который явился кратчайшим изложением принципов естествознания: признавались только выводы, подкрепленные экспериментально или математически.

В дальнейшем понятие модели совершенствовалось. Осмысление основных свойств моделей привело к разработке многочисленных определений, типичным примером которых является следующее: моделью называется некий объект-заменитель, который в определенных условиях может заменять объект-оригинал, воспроизводя интересующие свойства и характеристики оригинала, причем имеет существенные преимущества (наглядность, доступность испытаний, легкость оперирования и др.).

Следующим шагом было признание того, что моделями могут быть не только реальные объекты, но и абстрактные, идеальные построения. Типичным примером служат математические модели.

В XX в. понятие модели становится все более общим, охватывающим и реальные, и идеальные модели. При этом понятие абстрактной модели вышло за пределы математических моделей, стало относиться к любым знаниям и представлением о мире. Центральным в этом понятии стал просто объект, с помощью которого изучается другой объект. Причем формы их реального существования могут совпадать, а могут и не совпадать. Например, система дифференциальных уравнений — это модель движения материальной точки в пространстве. Естественно, что формы существования моделируемого и моделирующего объектов различны. В другом случае точная копия самолета, только уменьшенная и помещенная в аэродинамическую трубу, — это натурная реальная модель, оперирующая подобными объектами.

Такое широкое толкование понятия модели вовсе не означает, что оно применимо практически ко всему, т. е. является логически пустым. Тот факт, что любой объект может быть использован как модель, совершенно не означает, что он не может быть ничем иным. Ботинок человека в определенном смысле может служить моделью своего хозяина, но это не лишает смысла ни понятие «модель», ни понятие «обувь». В этом заключается философский смысл модели.

Поэтому основным признаком классификации моделей является физическая сущность моделирующих объектов. По этому признаку модели подразделяются:

• • на эвристические;
• • натурные;
• • аналитические;
• • имитационные.

О характеристиках этих типов моделей речь пойдет ниже. Безусловно, возможен и синтез различных типов, если в этом имеется практический смысл.

Следует отметить, что среди методов прикладного системного анализа моделирование является самым мощным инструментом исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. По сравнению с другими методами такое моделирование позволяет рассматривать большое число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия.

Все это служит причиной того, что методы моделирования в настоящее время стали основными методами исследования сложных процессов и систем.

Теоретической основой моделирования являются:

• • общая теория систем;
• • методы системного анализа;
• • теория вероятностей и математическая статистика.

С этой точки зрения в учебнике рассмотрены основные элементы этих теорий за исключением теории вероятностей и математической статистики, которые изучаются в отдельной дисциплине. При этом особое внимание уделено методу имитационного моделирования как основному в настоящее время методу моделирования сложных систем.

• • предмет, цели и задачи дисциплины «Моделирование процессов и систем»;
• • основные положения, теоретические основы и особенности различных методов моделирования процессов и систем;
• • методологические подходы и принципы системного анализа, понятийный и категориальный аппарат теории систем;

уметь

• • использовать полученные знания при выборе методов моделирования процессов и систем;
• • грамотно ориентироваться в области использования инструментальных средств моделирования процессов и систем;
• • анализировать и интерпретировать результаты, полученные в процессе моделирования процессов и систем;

владеть

• • навыками системного анализа, методами моделирования структур;
• • спецификой использования различных методов моделирования;
• • инструментальными средствами моделирования и методами оценивания результатов моделирования.