Необходимость моделирования

СОДЕРЖАНИЕ

Введение	3-4
1.Определение понятий моделирования, модели, аналогии и подобия
1.1.Определение понятия  модель (моделирование). Классификация моделей  и этапов моделирования	5-6
1.2.История развития  моделирования	7-8
1.3.Аналогия и подобие,  их соподчиненность	9-12
2.Типы моделей и процесс их построения
2.1.Типы моделей	13-14
2.2.Процесс построения модели	15-18
3.Необходимость моделирования	19-21
4.Общие проблемы моделирования	22-24
Заключение	25
Список используемой литературы	26

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

Моделирование в настоящее  время привлекает пристальное внимание и получило необычайно широкое применение во многих областях знаний: от философских  и других гуманитарных разделов знаний до ядерной физики и других разделов физики, от проблем радиотехники и электротехники до проблем механики и гидромеханики, физиологии и биологии и т. д. Оно превратилось в общенаучный, в высшей степени эффективный инструмент познания; в метод прогнозирования инженерно-конструкторских разработок; в метод машинной имитации долгосрочных программ и планов в области экономики, анализа и оценки различных вариантов принимаемых ответственных решений и последствий их реализации.

Необходимость использования  метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств.

Для понимания сущности моделирования важно не упускать из виду, что моделирование - не единственный источник знаний об объекте. Процесс моделирования "погружен" в более общий процесс познания. Это обстоятельство учитывается не только на этапе построения модели, но и на завершающей стадии, когда происходит объединение и обобщение результатов исследования, получаемых на основе многообразных средств познания.

Для моделирования существенно  объединение дифференциального (атомистического) и структурно-целостного подходов, диалектическое единство анализа и  синтеза при исследовании изучаемых  явлений. Моделирование заключается в имитации изучаемого явления. Точность имитации определяется путем сравнения полученного при воспроизведении результата с его прототипом, объектом исследования, и оценки степени их сходства.

 

Структура моего реферата включает общую характеристику термина “модель”, классификацию моделей. Так как аналогия является научной основой моделирования кратко, дается понятие этого термина и его отличия от модели. Показано историческое развитие моделирования. Дается сравнение модели и эксперимента, приводятся примеры моделирования в технике, моделирования общественно - исторических процессов и процессов развития природы и общества.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. Определение  понятий моделирования

1. 1. Определение понятия модель (моделирование).

Классификация моделей и этапов моделирования

Под моделью - понимается такая мысленно представляемая или  материально реализованная система, которая отображает и воспроизводит объект так, что ее изучение дает новую информацию об этом объекте. Модель - это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе. Моделирование - главный способ познания нами нас самих и окружающего мира. Моделируемый объект называется оригиналом, моделирующий моделью. Модели классифицируют исходя из наиболее существенных признаков объектов.

Таковыми признаками являются:

1) закон функционирования  и характерные особенности выражения  свойств и отношений оригинала;

2) основания для преобразования  свойств и отношений модели  в свойства и отношения оригинала.

Модели можно разделить:

• по первому признаку на логические (по законам логики в сознании человека) и материальные (по объективным законам природы) модели;
• в свою очередь логические модели делятся на образные, знаковые, образно-знаковые (смешанные) модели;
• материальные модели - на функциональные, геометрические, функционально-геометрические модели;
• функциональные и функционально-геометрические модели в зависимости от физической однородности и разнородности с оригиналом разделяются на физические и формальные;
• по второму признаку различают условные (на основании условия или соглашения), аналоговые (на основании умозаключения по аналогии, непрерывные) и математические (математические методы выражения) модели;
• из математических моделей можно выделить расчетные (математическое представление - формулы, уравнения, графики, алгоритмы и т. д.) и соответственные (математические зависимости) модели;
• из соответственных выделяются подобные модели (пропорциональность переменных величин к соответствующим переменным оригинала);
• подобные модели могут быть логическими и материальными;
• подобные материальные модели разделяют на аналоговые (непрерывные), цифровые (дискретные) и аналого-цифровые (комбинированные и гибридные) модели.

В общем случае процесс  моделирования состоит из следующих этапов:

1. Постановка задачи  и определение свойств оригинала,  подлежащих исследованию.

2. Констатация затруднительности  или невозможности исследования  оригинала в натуре.

3. Выбор модели, достаточно хорошо фиксирующей существенные свойства оригинала и легко поддающейся исследованию.

4. Исследование модели в соответствии с поставленной задачей.

5. Перенос результатов исследования модели на оригинал.

6. Проверка этих результатов.

Основными задачами являются: во-первых, выбор моделей и, во-вторых, перенос результатов исследования моделей на оригинал.

 

 

 

 

 

 

 

1. 2. История развития моделирования

Исторически первыми  моделями как заместителями некоторых  объектов были, несомненно, символические  условные модели. Ими являлись языковые знаки, естественно возникшие в ходе развития человечества и постепенно составившие разговорный язык.

Следующим этапом развития моделирования можно считать  возникновение знаковых числовых обозначений. Сведения о результатах счета  первоначально сохранился в виде зарубок. Постепенное совершенствование этого метода привело к изображению чисел в виде цифр как системы знаков. Можно предположить, что именно зарубки были прототипом римских цифр I, II, III, V, X.

Дальнейшее развитие знаковых моделей связано с возникновением письменности и математической символики. Наиболее древние письменные тексты, известные в настоящее время, относят примерно к 2000 г. до н. э. (Египет и Вавилон). Есть основания полагать, что вавилоняне уже пользовались понятием подобия прямоугольных треугольников.

Значительное развитие моделирование получает в древней  Греции в V-III вв. до н. э. Была создана  геометрическая модель Солнечной системы, врач Гиппократ для изучения человеческого глаза воспользовался его физической аналогичной моделью - глазом быка, математик Евклид создал учение о геометрическом подобии. По мере развития и укрупнения механического производства, металлургии, кораблестроения, градостроения и т. д., все чаще обнаруживается недостаточность геометрического подобия физически однородных объектов для прогнозирования свойств объектов больших размеров на основании свойств объектов меньших размеров.

Первый шаг в развитии учения о подобии при физическом моделировании был сделан И. Ньютоном (1643-1727), который сформулировал условия  подобия механических явлений. Далее развитие длительное время шло путем определения частных условий подобия для явлений только определенной физической природы - работы И. П. Кулибина (1735-1818) и Л. Эйлера (1707-1783) в области строительной механики, В. Л. Кирпичева (1845-1913) в области упругости и др.

И наконец, в 1909-1914 гг. Н. Е. Жуковским, Д. Релеем, Ф. Букингемом была сформулирована теорема, позволяющая  установить условия подобия явлений  любой физической природы.

Параллельно шло развитие логического моделирования в знаковой форме, это прежде всего развитие математики. В конце XVI в. Д. Непер (1550-1617) изобрел логарифмы. В конце XVII в. И. Ньютон и Г. Лейбниц (1646-1716) создали дифференциальное исчисление. Получают развитие численные методы решения различных задач.

К первым вычислительным устройствам можно отнести счеты (XV-XVI в.), логарифмическую линейку (начало XVII в.). Длительное время вычислительные устройства были исключительно механическими - арифмометр, счетно - решающие механизмы и т. п. И только в 30-х гг. нашего столетия начинается развитие электрических аналоговых и цифровых вычислительных устройств. И первые обобщения двух направлений материального моделирования: а) физического и б) формального с помощью вычислительных устройств были сделаны В. А. Вениковым (1949 г. ) и Л. И. Гутенмахером (1949 г.), а затем получили дальнейшее развитие у И. М. Тетельбаума (1959 г.), А. М. Сучилина (1964 г.), П. М. Алабужева (1968 г.). Философские концепции основных общих вопросов моделирования отражены В. А. Штоффом, И. Б. Новиковым, Н. А. Уемовым и др. 

 

 

 

 

 

 

 

1. 3. Аналогия и подобие, их соподчиненность

Научной основой моделирования  служит теория аналогии, в частном  случае физического и аналогового  моделирования - теория подобия, в которой  основным понятием является - понятие аналогии: сходство объектов по их качественным и количественным признакам.

 Основные виды качественной  аналогии:

• химическая;
• физическая;
• кибернетическая.

Все эти виды объединяются понятием обобщенной аналогии - абстракцией. Она выражает особого рода соответствие между сопоставляемыми объектами, между моделью и прототипом.

Кибернетическая аналогия - подобие функций, ведущее к установлению структурного сходства сравниваемых систем управления и нахождения способа (алгоритма) управления, обеспечивающего достижение оптимума цели путем преобразования потоков информации. Константой подобия в данном случае часто служит алгоритм оптимального управления.

Физическая аналогия - подобие при наличии физического  аналога. Константы подобия - безразмерные величины, а результат исследования предполагает раскрытие физического смысла самих уравнений.

Основным видом количественной аналогии является понятие математической аналогии. Это аналогия формы уравнений  и аналогия соотношений между  переменными в уравнениях оригинала и модели.

Частные случаи математической аналогии - геометрическая, временная. Геометрическая - представляет собой подобие пространственных пропорций частей объекта, подобие геометрических образов. Временная - подобие функции времени, при котором константа подобия показывает, в каком отношении к ней находятся такие параметры, как период, задержка и т. д.

В литературе отмечается неразрывная  связь модели с аналогией. Но “аналогия не есть модель”. Неопределенности порождаются нечетким различием:

• аналогии как понятия выражающего фактическое отношение сходства между разными вещами, процессами, ситуациями, проблемами;
• аналогии как особой логики умозаключения;
• аналогии как эвристического метода познания;
• аналогии как способа восприятия и осмысления информации;
• аналогии как средства переноса апробированных методов и идей из одной отрасли знания в другую, как средства построения и развития научной теории.

Соответственно этому  можно дать различные определения аналогии.

1. Аналогия - объективная  основа моделирования.

Определение: Аналогия есть понятие, выражающее определенное частичное  или полное подобие между различными объектами в тех или иных свойствах, функциях, соотношениях элементов.

2. Отличие научной  аналогии от ненаучной (метафор,  аллегорий, обыденных представлений и т. д.) - условие правильного определения сущности и роли аналогии в операциях научного моделирования.

Определение: Аналогия - есть ассоциация мыслей о разных предметах.

3. Аналогия - эвристический  метод моделирования.

Определение: Аналогия - есть метод научного поиска и пояснения (разъяснения, объяснения) изучаемого объекта посредством сопоставления его с известным наглядным объектом.

4. Аналогия - способ восприятия  и теоретического осмысления  информации, и в этом смысле  она является средством выбора модели.

Определение: Аналогия - есть теоретический метод объяснения визуально ненаблюдаемых объектов.

5. Аналогия - логическая основа  моделирования, но недостаточно  ее определять как “перенос  информации от модели на прототип”  или как “переход от модели к прототипу”.

Определение: Научная  аналогия - есть умозаключение, в ходе которого на основании обнаружения  сходства или общности ряда существенных признаков у двух объектов или  частичного тождества соотношений  их элементов и учета различий между ними в других отношениях, делается вывод о том, что одному из них присущи такие свойства, которые обнаружены при исследовании другого объекта (модели). Вывод по аналогии включает интерпретацию информации, полученной исследованием модели. Такой вывод не сводится к экстраполяции информации с одного объекта на другой. Главное заключается в том, чтобы объяснить информацию, осмыслить ее, определить и выразить результат исследования модели в терминах предмета-оригинала. Интерпретацию и подтверждение результатов моделирования следует рассматривать как основной аргумент в пользу тезиса о том, что аналогия и ее частный случай подобие - есть объективное и логическое основание метода моделирования. Вообще, аналогия это среднее, опосредующее звено между моделью и объектом.

Функция такого звена заключается:

• в сопоставлении различных объектов, обнаружении и анализе объективного сходства определенных свойств, отношений, присущих этим объектам;
• в операциях рассуждения и выводах по аналогии, т. е. в умозаключениях по аналогии. 

Особенность способа получения выводов по аналогии в логической литературе получила название традукция- перенос отношений (свойств, функций и т. д.) от одних предметов на другие. Традуктивный способ рассуждений используется при сопоставлении различных предметов по количеству, качеству, пространственному положению, временной характеристике, поведению, функциональным параметрам структуры и т. д.  Нормативные условия, соблюдение которых повышает степень достоверности заключения по аналогии и обеспечивает правильность умозаключений:

1. Чем больше общих  свойств или сходных признаков  у сравниваемых предметов, тем  вероятнее их одинаковость и  в других отношениях.

2. Чем существеннее  найденные общие свойства, тем  выше степень правомерности вывода.

3. Чем глубже познана взаимная закономерная связь сходных признаков, тем вывод ближе к достоверности.

4. Существуют условия  ограничения, запрещающие переносить  на предмет результаты действия  времени, если таковые не связаны  с предметами по существу или  по его происхождению.

5. Общие свойства должны быть возможно более характерными для сравниваемых предметов.

6. Переносимые свойства  должны быть того же типа, что  и общие свойства.

7. Предметы должны  сравниваться по любым случайно  выбранным свойствам. 

В общем случае под  подобием понимается такое взаимооднозначное соответствие между сопоставляемыми объектами (процессами), при которых функции или правила перехода от параметров, характеризующих в том или ином смысле один из объектов, к параметрам, в том же смысле характеризующим другой объект, известны, а математические описания (если они имеются или потенциально могут быть получены) допускают их преобразование к тождественному виду.

 

 

 

 

 

2. Типы моделей и процесс их построения

2.1. Типы моделей

Прежде чем рассматривать  широко используемые современными организациями модели и задачи, для решения которых они наиболее пригодны, необходимо вкратце описать три базовых типа моделей. Речь идет о физических, аналоговых и математических моделях.

Физическая модель представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Как указывает Шеннон: «Отличительная характеристика физической (называемой иногда «портретной») модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность».

Примеры физической модели - чертеж завода, его уменьшенная фактическая  модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая  физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом она намного меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. График, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками (рис. 1.), является аналоговой моделью. График показывает, как влияет уровень производства на издержки.

Рис. 1. Аналоговая модель (график, являющийся аналоговой моделью, показывает зависимость между количеством  произведенной краски и издержками в расчете на 1 галлон).

Другой пример аналоговой модели - организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы, - известная формула Эйнштейна Е = mс². Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. Вероятно, математические модели относятся к типу моделей, чаще всего используемых при принятии организационных решений.

 

 

2.2. Процесс построения модели

Построение модели, как  и управление, является процессом. Основные этапы процесса - постановка задачи, построение, проверка на достоверность, применение и обновление модели.

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ. Первый и наиболее важный этап построения модели, способный  обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в постановке задачи. Правильное использование математики или компьютера не принесет никакой пользы, если сама проблема не будет точно диагностирована. Согласно Шеннону: «Альберт Эйнштейн однажды сказал, что правильная постановка задачи важнее даже, чем ее решение. Для нахождения приемлемого или оптимального решения задачи нужно знать, в чем она состоит. Как ни просто и прозрачно данное утверждение, чересчур многие специалисты в науке управления игнорируют очевидное. Миллионы долларов расходуются ежегодно на поиск элегантных и глубокомысленных ответов на неверно поставленные вопросы».

Рассматривая эту тему, Чарлз Дж. Хитч, работавший ранее  в министерстве обороны, указывает: «По опыту знаю, что самое трудное  для специалиста по системному анализу - не техника анализа. По сути дела, методы, используемые нами в бюро министра обороны, как правило, просты и старомодны. Полезного и продуктивного аналитика отличает умение сформулировать (спроектировать) задачу».

Далее, из того только, что  руководитель осведомлен о наличии  проблемы, вовсе не следует факт идентификации истинной проблемы. Руководитель обязан уметь отличать симптомы от причин. Рассмотрим для примера фармацевтическую компанию, получающую множество жалоб от аптек из-за задержек с выполнением их заказов. Истинная проблема, как оказалось, не в этой задержке. Изучение вопроса показало, что заказы задерживаются из-за производственных затруднений на трех химических предприятиях фирмы. Это было вызвано нехваткой исходных химических реагентов и запасных частей к оборудованию, что в свою очередь было обусловлено некачественным прогнозированием потребности в материалах и запасных частях.

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ. После  правильной постановки задачи следующим  этапом процесса предусмотрено построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель, чтобы помочь руководству разрешить стоящую перед ним проблему. Если продолжить приведенный выше пример, нужная выходная информация должна представлять точные нормативы времени и количества подлежащих заказу исходных материалов и запасных частей.

В дополнение к установлению главных целей, специалист по науке  управления должен определить - какая  информация требуется для построения модели, удовлетворяющей этим целям  и выдающей на выходе нужные сведения. В нашем случае необходимой информацией будет точный прогноз потребности по каждому исходному реагенту, сведения о характере закупаемых материалов в каждом виде продукции, ожидаемой долговечности деталей оборудования, сроке службы каждой детали и т.п. Может случиться, часто с известной долей вероятности, что эта необходимая информация разбросана по многим источникам.

К другим факторам, требующим  учета при построении модели, следует  отнести расходы и реакцию  людей. Модель, которая стоит больше, чем вся задача, требующая решения  с помощью модели, конечно, не внесет никакого вклада в приближение к  целям организации. Подобным образом, излишне сложная модель может быть воспринята конечными пользователями как угроза и отвергнута ими. Таким образом, для построения эффективной модели руководителям и специалистам по науке управления следует работать вместе, взаимно увязывая потребности каждой стороны. Школа научного управления признает эти потенциальные проблемы.

ПРОВЕРКА МОДЕЛИ НА ДОСТОВЕРНОСТЬ. После построения модели ее следует  проверить на достоверность. Один из аспектов проверки заключается в  определении степени соответствия модели реальному миру. Специалист по науке управления должен установить - все ли существенные компоненты реальной ситуации встроены в модель. Это, конечно, может оказаться непростым делом, если задача сложна. Проверка многих моделей управления показала, что они несовершенны, поскольку не охватывают всех релевантных переменных. Естественно, чем лучше модель отражает реальный мир, тем выше ее потенциал как средства оказания помощи руководителю в принятии хорошего решения, если предположить, что модель не слишком сложна в использовании.

Второй аспект проверки модели связан с установлением степени, в которой информация, получаемая с ее помощью, действительно помогает руководству совладать с проблемой.

Продолжим наш пример. Если бы модель для фармацевтической фирмы действительно снабдила руководство достоверной информацией о том, как часто и в каких количествах следует заказывать материалы и запасные части, ее можно было считать полезной, поскольку выходная информация позволила бы руководству принять эффективные корректирующие меры в отношении задержек поставок. Хороший способ проверки модели заключается в опробовании ее на ситуации из прошлого. Фармацевтическая фирма могла бы приложить свою модель к разрешению проблемы запасов за последние три года. Если модель точна, решение проблемы запасов с использованием конкретных количественных и временных показателей должно выявить конкретные причины, приведшие к задержкам. Руководство могло бы также определить, смогла ли полученная на модели информация (если ее удалось бы получить) помочь в разрешении производственных трудностей и ликвидации задержек.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ. После  проверки на достоверность модель готова к использованию. Как говорит  Шеннон, ни одну модель науки управления «нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике». Это кажется очевидным, но зачастую оказывается одним из самых тревожных моментов построения модели. Согласно одному обследованию отделов, анализирующих операции на корпоративном уровне, лишь около 60% моделей науки управления были использованы в полной или почти полной мере. В других обследованиях также установлено, что финансовые руководители американских корпораций и западноевропейские управляющие маркетингом недостаточно широко используют модели для принятия решений. Основная причина недоиспользования моделей руководителями, которые должны их применять, возможно заключается в том, что они их опасаются или не понимают.

Если модели науки  управления создаются специалистами  штабных служб (а так обычно и бывает), линейные руководители, для которых они предназначены, должны принимать участие в постановке задачи и установлении требований по информации, получаемой из модели. Согласно исследованиям, когда это имеет место, применение моделей увеличивается на 50%. Кроме того, таких руководителей следует научить использовать модели, объяснив среди прочего, как модель функционирует, каковы ее потенциальные возможности и ограничения.

ОБНОВЛЕНИЕ МОДЕЛИ. Даже если применение модели оказалось успешным, почти наверняка она потребует обновления. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна или желательны дополнительные данные. Если цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, модель необходимо соответствующим образом модифицировать. Аналогичным образом, изменение во внешнем окружении - например, появление новых потребителей, поставщиков или технологии - может обесценить допущения и исходную информацию, на которых основывалась модель при построении.

 

 

 

 

3. Необходимость моделирования

Существует ряд причин, обусловливающих использование  модели вместо попыток прямого взаимодействия с реальным миром. К ним относятся  естественная сложность многих организационных  ситуаций, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни, даже когда они необходимы и ориентация руководства на будущее.

СЛОЖНОСТЬ. Как все  школы управления, наука управления стремится быть полезной в разрешении организационных проблем реального  мира. Может показаться странным, что  возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно, упростив реальный мир с помощью моделирования.

ЭКСПЕРИМЕНТИРОВАНИЕ. Встречается  множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы долларов в новое изделие, сначала не установив экспериментально, что оно будет функционировать как намечено, и, вероятно, будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены. Когда фирма «Боинг» проектирует новый самолет, «Ниссан» - новый автомобиль, «Ай Би Эм» - новую модель компьютера, они всегда изготавливают образец, проверяют его в реальных условиях и только потом начинают полномасштабное производство. Но прямое эксперимент. Можно представить, сколько стоил бы автомобиль и как мало было бы в нем нововведений, если бы фирма «Дженерал Моторс» в самом деле, изготавливала и испытывала каждую из тысяч деталей, придуманных инженерами фирмы ради потенциальных усовершенствований.