Моделирование как метод познания

Введение
В настоящее время в основу получения научного знания в любой области жизнедеятельности человека все чаще ложится процедура моделирования. Моделирование широко применяется в изучении любых объектов, в исследовании различных процессов, явлений и пр. Оно обладает множеством достоинств, а в некоторых случаях является единственным эффективным методом получения информации о поведении объекта.
Моделирование – это метод познания окружающего мира, состоящий в создании и исследовании моделей [2]. Моделирование дает возможность понять устройство реального объекта, определить основные законы его функционирования, развития, взаимодействия с окружающим миром.
Отличительной особенностью моделирования является его многогранность. Не существует единого и универсального метода для создания модели любого объекта. Каждая созданная модель уникальна, позволяет рассмотреть исследуемый объект с определенного ракурса, включает в себя опыт специалистов, создавших ее. Моделирование можно отнести к творческому аспекту научной деятельности, дающее практически безграничные возможности. Именно поэтому эта сфера деятельности сегодня так популярна со всех областях науки.
Понятие модели и моделирования. Характеристики моделей и их классификация
Моделирование – это метод познания, в ходе которого исследуется не сам предмет, а его аналог – модель.
Модель – упрощенное представление, подобие реального объекта, процесса или явления [1]. Модель предназначена для замены реального объект и передачи его свойств при его исследовании.
Любой сложный объект имеет большое количество разнообразных характеристик. Модель объекта отражает только те свойства объекта, которые значимы при исследовании, для которого эта модель создавалась. Разные науки изучают объекты и процессы с различных точек зрения, поэтому для одного и того же объекта могут быть созданы сотни различных моделей. При этом ни одна из этих моделей не будет отражать все свойства реального объекта и не сможет полностью заменить его.
К любой модели предъявляются следующие требования [3]:
адекватность;
надежность;
простота и понятность;
удобство в управлении и исследовании;
функциональной;
адаптивной;
Адекватность – важнейшая характеристика модели. Она отражает достаточность подобия реального объекта и его модели, то есть говорит о том, насколько модель схожа по выбранным характеристикам с объектом-оригиналом. Как правило адекватность модели проверяется экспериментами на наборе тестовых данных.
Все разнообразие моделей может быть условно разбито на группы (рисунок 1) [3].
Рис. 1. Классификация моделей
Физические модели – это представление системы, объекта или процесса с помощью другого физического, реального объекта, имеющего в том или ином аспекте схожую динамику поведения. В отличии от физических моделей, абстрактные модели не имеют «твердого» представления, а являются представленным в каком либо виде описанием реального объекта или процесса.
Среди абстрактных моделей различают вербальные и математические объекты

. Вербальные модели содержат описание модели на естественном языке, например в виде документации. Такие модели редко используются для исследования свойств объекта ввиду их плохой формализованности. Математические модели представляют собой строгое описание объекта в виде зависимостей характеристик системы от ее параметров и параметров внешней среды (аналитические модели); совокупности шагов (алгоритма), выполнение которых определяет структуру или поведение объекта (алгоритмические модели); описания структуры системы и процесса ее функционирования с помощью алгоритмических методов, предполагающих возможность варьирования параметров и исходных данных об объекте (имитационные модели).
Натурные модели – это реальные исследуемые системы, которые являются макетами и опытными образцами. Квазинатурные модели представляют собой объединение натурных и математических моделей. Аналоговое моделирование основано на аналогии процессов и явлений, имеющих различную физическую природу, но одинаково описываемых формально (одними и теми же математическими уравнениями, логическими схемами и т. п.).
Следует учесть, что представленная выше классификация не является исчерпывающей и единственной.
Процесс моделирования – сложный процесс, который включает в себя несколько этапов (рисунок 2) [3].
Рис. 2. Этапы моделирования
На первом этапе моделирования определяется объект и цель исследования. До начала создания модели необходимо получить и проанализировать всестороннюю информацию о реальном объекте и определить какие его характеристики будут исследоваться.
Одним из наиболее важных и значительных этапов моделирования является выбор модели, наиболее адекватной оригиналу. Модель может быть уточнена и скорректирована в ходе моделирования [5].
Процесс исследования модели должен включать в себя комплекс экспериментов, позволяющий всесторонне и в достаточном объеме изучить все значимые характеристики модели. Если имеется возможность, то эксперименты могут быть проведены многократно с различным набором исходных данных.
Перенос результатов исследования на оригинал должен быть адекватным и отображать реальные результаты исследования.
Технические и программные средства моделирования
Моделирование находит активное применение в различных технологических процессах, бизнес-процессах, экономике и реализуется различными средствами. Технические средства моделирования подбираются исходя из типа создаваемой модели и возможностей исследователей [4].
Программные средства моделирования – это пакеты программных сред и инструментов, созданные для анализа, описания и улучшения процессов и исследуемых объектов.
В настоящее время существует большое разнообразие программных средств моделирования. Рассмотрим некоторые из них, наиболее распространенные в мире и имеющие широкие функциональные возможности.
Программные пакеты Extend, GPSS/H и GPSSWorld предназначены для моделирования процессов модернизации и обслуживания. Системы GPSSWorld и Extend используются для описания как для дискретных, так и непрерывных процессов