Исследование систем управления: конспект лекций
Шрифт:
Данный постулат позволяет сложной системе в соответствии с ее целенаправленностью использовать редкие благоприятные события, возникающие во взаимодействии со средой, блокируя остальные (неблагоприятные) события и процессы.
Лекция 7. Моделирование как подход к исследованию систем управления
Моделирование – осуществление абстрактных экспериментов при помощи построения некоторой системы-модели, которая является подобием системы-оригинала для изучения сложных объектов. Необходимость моделирования обусловлена
Сущность моделирования заключается в замене реальных экспериментов, которые будут слишком сложны или потребуют весьма продолжительного времени, абстрактными экспериментами, осуществляемыми после разработки как можно более полной модели изучаемого явления. Моделирование позволяет определить степень влияния различных норм принятия решений на многочисленные элементы поставленной проблемы и выбирать из всех заранее намеченных вариантов принятия решений то, который позволит добиться в отношении поставленной цели наилучших результатов.
Наиболее часто метод моделирования ставит перед собой следующие цели:
• изучить какой-то элемент реальной действительности – дидактические и исследовательские модели;
• отработать какой-то элемент практических действий – тренировочные и игровые модели;
• оптимизировать какой-либо процесс, форму или содержание чего-либо – оптимизационные модели;
• делегировать полномочия на совершение определенных действий другими лицами – модели предпочтений.
Принцип – основное исходное положение теории, науки, системы знаний. Выделяют следующие принципы моделирования:
• абстрагирования: модель – отражение свойств в объекте исследования, для одной модели свойства существуют, для другой – нет (например, цвет автобуса);
• информационной достаточности: если мы ничего не знаем о функционировании системы, модель которой хотим создать, то мы не сможем ее создать. Модель может быть построена, если мы хоть что-то знаем об объекте, но не все и хотим узнать больше;
• многомодельности (неисчерпаемость объекта моделирования): если мы создаем модель сложной системы, то не следует ограничиваться одной моделью (иерархия моделей различной степени подробности). Пределом составления моделей является решение поставленной задачи;
• многовариантности: модель та же самая, но значения параметров, входящих в эту модель, разные;
• параметризуемого: описание результата функционирования подсистемы некоторым параметром для дальнейшего уточнения и детализации модели, если это будет необходимо.
Модель – упрощенное представление объекта системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности, создаваемое исследователем с целью получения знаний об объекте-оригинале и отражающее его наиболее существенные свойства с точки зрения поставленной задачи. Выделяются следующие причины использования моделей'.
• сложность реального мира (организация – сложная система, в которой происходят различные перемены, которые часто не могут быть постижимы с помощью возможностей любого человека.
Для этого создаются упрощенные модели реального мира);
• экспериментирование (большинство
Но не все решения могут быть экспериментально проверены в условиях реального мира);
• ориентация управления на будущее (наблюдение несуществующих явлений и проведение экспериментов над ними. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать).
Выделяют следующие признаки классификации моделей:
• с точки зрения этапов моделирования:
• когнитивная – мысленный образ объекта;
• содержательная – получение информации об объекте и выявление взаимосвязей и закономерностей (описательные, объяснительные и прогностические модели);
• концептуальная – сформулированная на вербальном или на вербально-визуальном уровне модель, базирующаяся на определенной концепции или аспекте (логико-семантические, структурно-функциональные и причинно-следственные модели);
• формальная – представленная в виде алгоритмов и математических зависимостей, описывающих или имитирующих реальные объекты и процессы (математические и компьютерные модели);
• в зависимости от средств, с помощью которых реализованы модели:
• материальные – воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта; частным случаем являются физические модели, имеющие ту же физическую природу, что и объект моделирования;
• идеальные – основаны на символических схемах (графические, логические, математические и др.); математические модели в свою очередь могут разделяться на аналитические (когда свойства и взаимосвязи описываются отношениями-функциями в явной и неявной форме) и имитационные (основанные на многократных экспериментах, главным об разом машинных, по реализации алгоритмов и процедур, описывающих процесс функционирования исследуемой системы).
Модель строится из следующих этапов:
• постановка задачи. Является самым важным этапом, от которого зависит правильное решение управленческой проблемы. Для правильной постановки задачи необходимо знать не только о наличии проблемы, но и о причинах, вызвавших ее;
• построение модели. На данном этапе определяется: главная цель модели, информация для построения модели, наличие и отсутствие данной информации, выходные нормативы предполагаемые получить на выходе;
• проверка модели на достоверность. Для этого определяется степень соответствия модели реальному миру при помощи установления специалистом по науке управления – все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель.
Чем больше модель будет отражать реальный мир, тем выше будет ее потенциал как средство оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения. Модель можно проверить на достоверность установлением степени, с которой получаемая информация, помогает руководству совладать с проблемой;