Классификация методов моделирования
Среди многообразия научных методов одно из ведущих мест занимает моделирование - исследование объектов познания на их моделях. Моделирование как форма отражения действительности зародилось еще в античную эпоху одновременно с возникновением научного познания, однако только И. Ньютон (1643-1727) пользовался этим методом уже вполне осознанно. В XIX веке трудно назвать область науки и ее приложений, где моделирование не имело существенного значения. Исключительно важную роль в становлении моделирования сыграли работы У. Кельвина (1824-1907), Дж.К. Максвелла (1831-1879), А.М. Бутлерова (1828-1886) и др. физиков и химиков, поскольку именно эти науки стали классическими полигонами применения моделирования. Появление же первых электронных вычислительных машин (Дж. Фон-Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (Н. Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости моделирования как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях. Огромное влияние на развитие методов моделирование больших систем оказали работы А.И. Берга, Л.В. Канторовича, Н.П. Бусленко, Е.С. Вентцель, Г.С. Поспелова, Д.А. Поспелова и многих других ученых.
Работы российских и зарубежных ученых привели к огромному многообразию методов, применяемых для моделирования решения задач в больших системах. Однако, по мнению многих специалистов, в частности О.И. Ларичева наиболее заметное влияние на развитие методов моделирования деятельности человека в системах управления оказывают исследование операций, системный анализ, искусственный интеллект и принятие решений. В исследовании операций основное внимание уделяется количественному описанию рассматриваемой проблемы, а также количественным методам нахождения оптимального решения. Системный анализ ориентирован на решение слабоструктурированных проблем, возникающих в крупных организационных системах. Отсюда видно существенное отличие методов системного анализа от исследования операций - формализованные, хорошо структурированные задачи в исследовании операций и слабо структурированные в системном анализе. Принятие решений гораздо шире, чем системный анализ по классу рассматриваемых задач. Оно охватывает как слабо структурированные, так и неструктурированные проблемы принятия решений при многих критериях, принятие коллективных решений, системы поддержки принятия решений и имеет общие проблемы с искусственным интеллектом, в котором ставится задача построения искусственных систем, приближающихся к человеку по своим возможностям.
Каждая из этих прикладных научных областей в своем развитии выработала свои методы, безусловно опираясь при этом на теоретический фундамент классической, дискретной математики, математической логики, теории вероятностей, теории игр и др.
На рис. 3.1 показана классификация, соответствующая современному уровню понимания моделирования как инструмента познания человеческой деятельности в системах управления.
Рассмотренная классификация методов ориентирована на исследование множества методов потенциально ориентированных на организацию интеллектуального управления и отражает определенную картину мира методов моделирования за сорокалетний период времени. В ней учтены результаты создания методов как в различных научных школах, так и за рамками коллективов. Эти результаты зачастую пересекаются, что естественно для параллельно развивающихся научных школ.
Этому развитию присущи и жаркие споры за абсолютную истину, а также проникновение методов и моделей одной школы в другие научные коллективы, совместная разработка новых методов за узкими рамками исповедуемых идей и другие тенденции, которые оказывают заметное влияние на эволюцию мира методов моделирования.