Концептуальное моделирование

Концептуальные модели получили широкое распространение в качестве формализованных описаний сложных слабо структурированных систем.

Концептуальные модели удовлетворительным образом интерпретируют закономерности многовариантной изменчивости сложных систем. Реальная сложность систем в концептуальных моделях упрощена, естественные масштабы систем уменьшены.

Сложные слабо структурированные системы, моделируемые в рамках концептуального подхода, должны быть непосредственно наблюдаемыми или логически следовать из эмпирических данных и эмпирических обобщений. Гипотезы, не допускающие проверки эмпирическим фактом, в расчет не берутся.

Эмпирические данные несут объективную информацию. Эмпирические обобщения воплощаются в основополагающих постулатах, формулируемых экспертами.

Обособление систем является субъективным актом.

Исследователи выделяют систему, относят воздействия со стороны ее окружения к числу внешних, считают их фиксированными, полагают, что система не оказывает воздействия на свое окружение. Любые связанные с этим искажения игнорируются.

После обособления система не воспринимается как объективная реальность, она «вся находится во власти исследователей », становится для них объектом изучения. Свойства системы рассматриваются как непосредственные следствия фундаментальных законов сохранения, предполагаются выводимыми из свойств ее элементов и связей, относительно которых имеется необходимая информация^1,2.

Метод концептуального моделирования подвергает реальность всестороннему многоаспектному анализу, конечной целью которого является репрезентативное формализованное описание систем, согласующееся с эмпирическим опытом исследователей.

Доступная информация перерабатывается экспертами путем генерации и последующей проверки гипотез о свойствах, состояниях и поведении систем. В концептуальных моделях воплощаются обобщающие синтетические конструкции, основанные на знаниях, фактах и интуиции экспертов.

Целевая инструментальная парадигма

Кибернетическая идея соединила вычисления с информатикой и породила целевую инструментальную парадигму системного подхода, в рамках которой концептуальные модели систем создаются в результате^3,4,5:

· экспертного междисциплинарного диагностирования и стратификации исходных представлений о системе;

· оформления результатов экспертного диагностирования системы в виде контекстной схемы (компоненты системы, парные связи между компонентами, воздействия со стороны среды), согласованной с намеченными задачами исследования;

· конструирования критериев выбора лучших решений целевых задач.

Создание, а затем применение концептуальных моделей отвечают особому «инструментальному мышлению» системных аналитиков, основу которого составляют^5,6:

· обособление частей системы;

· составление системы из частей;

· доступность информации о связях частей и организации целого;

· единство технологий формализации описания системы и вычисления решений.

В рамках целевой инструментальной парадигмы широко применяются научные методы исследования операций, научной квалиметрии и экспертного оценивания, принятия решений, имитационного моделирования, искусственного интеллекта.

Вычисления решений поддерживают информационные технологии, обеспечивающие:

· дивергенцию, трансформацию, конвергенцию, формализацию концептуальной модели;

· целевое структурирование и прагматическую организацию вычислительных процессов целедостижения.

Целевая инструментальная парадигма испытывает большие затруднения при встрече с природными (естественнонаучными) и гуманитарными (общественными) системами. Эти затруднения распространяются на техносферные системы, возникающие в результате «погружения» технических систем в среду нетехнических (природных и общественных) компонентов. Негативными последствиями такого «погружения» являются техногенные нарушения.

Сложность природных, гуманитарных и техноcферных систем

Организацию и жизнедеятельность таких систем определяют фундаментальные законы, пока еще неизвестные науке. Механизмы действия этих законов Н.Н.Моисеев предложил называть «механизмами сборки».

Свойства системы как единого целого, формируемые механизмами сборки, не выводятся из известных свойств и заданных структур взаимосвязей компонентов системы никакими процедурами, имеющими конечное число шагов⁷.

Природные, гуманитарные и техносферные системы рассматриваются как слабо структурированные, уникальные, заведомо сложные. Их сложность проявляется через стохастичность и необратимость. Детерминизм и симметрия времени, являющиеся основополагающими идеями концептуального моделирования, в таких системах перестают работать.

Главными особенностями природных, общественных и техносферных систем являются^7,8,9:

· фундаментальная роль необратимости и случайности;

· пространственные, временные и пространственно-временные макроскопические масштабы взаимодействий;

· кооперативное поведение; множественность неустойчивых состояний;

· мультиустойчивость;

· высокая чувствительность к окружающей среде;

· неравновесные ограничения;

· равновесия и стационары в условиях неравновесных ограничений;

· изменение фазового объема;

· производство энтропии.

Для этих систем характерны⁷:

· взаимозависимость свойств и организации;

· бесперспективность применения линейных аппроксимаций;

· стохастизирующий фактор;

· невыводимость свойств системы как целого из свойств ее элементов;

· невоспроизводимость поведения по начальным данным;

· неопределимость и логическая недоказуемость законов причинности;

· самоподобие;

· саморазвитие.

Синергетический подход

Перспективы научного понимания и рационального объяснения сложности природных, гуманитарных и техносферных систем связывают с развитием синергетики.

Синергетическая парадигма объединила направления в науке, нацеленные на выявление общих научных идей, методов и закономерностей об открытых системах в разных областях знания^10,11,12.

Синергетика была рождена физикой и химией. Затем она вышла за границы этих наук. Ее предметом стали общие идеи теории сложности, ее объектами - системы реальности, ее сверхзадачей - научное понимание сущности сложности и рациональное объяснение глубокой взаимосвязи сложности с законами природы.

Синергетика сфокусирована на переходных моментах, ускользающих при традиционных способах наблюдения. Она изучает, как из непохожести и индивидуальности рождается гармония целого. Ее главная цель - универсальная идея общих реконструкций состояния и поведения. Ее главный конечный результат - научная платформа радикальной редукции сложности к простоте.

Синергетика ищет универсальные подходы к преодолению сложности природных, общественных и техносферных систем. Идеи и методы синергетики ведут к сближению чисто научных идей с экзистенциальным опытом, к стиранию различий между точным и качественным знанием.

Инструментарий математической физики проникает за пределы естественнонаучных проблем, пограничных с физикой или химией, стремится полезно работать с проблемами биологического и социально-гуманитарного содержания. В свою очередь, многодисциплинарные интроспекции способствуют формированию рабочих гипотез, продвигающих решение отдельных физико-математических проблем синергетики.

Вместе с синергетикой в круг интересов науки о природных, общественных и техносферных системах вошли особые сложные формы движения и релевантные методы их моделирования¹³.

Явление динамического хаоса и связанная с этим проблема прогноза. Динамический хаос возникает в диссипативных системах, моделируемых обыкновенными дифференциальными уравнениями (ОДУ). При n≥3 (порядок уравнения) в системах ОДУ возможны сложные непериодические детерминированные движения со странными аттракторами, имеющими конечные горизонты прогноза. Экспоненциальное разбегание в такой модели любых двух как угодно близких вначале траекторий движения, вызванное неустойчивостью, породило проблему «поточечного» сравнения во времени поведения модели с поведением ее физического прообраза¹⁴.

Нелинейная механика создала соответствующую аналитическую теорию только для систем ОДУ с n=3.

В общем случае (n≥4) решение вопроса оказалось возможным на основе численного исследования самой модели и определения численными же методами особой функции на траектории решения, задающей меру «хаотичности» аттрактора. Существование такой функции является научно установленным фактом. Получить ее формальное описание практически не удается. Характерные свойства функции можно вычислить по доступной определению временной последовательности точек на траектории. Метод вычисления («реконструкция аттрактора»), применим к системам ОДУ с n≤6. Метод не работает, если в системах ОДУ имеются большие различия в характерных временных масштабах процессов.

Разделение фазового пространства системы на области медленно и быстро изменяющихся переменных ^13,15,16. Области «медленных» переменных фазового пространства (русла) обладают двумя важными качествами: они малоразмерны; переменные этих областей (параметры порядка) определяют в своем изменении ключевые временные и пространственные движения всей системы.

В опоре на эти свойства можно представить такие процессы «правдоподобными» моделями. Полученные «правдоподобные» модели можно попытаться преобразовать без потери смысла в более простые модели, а от них перейти к простейшим моделям, поведение которых имеет научное объяснение.

Эти простейшие модели должны быть детерминированными, глубокими, универсальными. Они должны нести в себе богатое содержание, обладать объяснительными способностями, описывать большие классы движений системы. На основе таких моделей строится междисциплинарное понимание. Их можно использовать в качестве базы для построения более сложных и полных описаний системы, рис. 1.

 

Рис. 1. Моделирование сложных форм движения в областях русел фазового пространства системы.

 

Области «быстрых» переменных (области джокеров) в фазовом пространстве системы обычно имеют большую размерность. Переменные из этих областей играют главную роль, когда русла не могут подчинить себе всю систему. Движение системы становится сложным, непредсказуемым.

Правила (джокеры), формирующие такое поведение системы, имеют вероятностную природу, связаны с точками бифуркации, физическим хаосом, флуктуационно-диссипационными соотношениями ¹¹.

Методы синеретики, способные эффективным образом преодолевать сложность природных, общественных и техносферных систем и подводить исследователей к глубокому научному пониманию их сложности находятся в стадии разработки. Путь к ним осложняют многочисленные проблемы. Первая среди них - вызовы открытых систем.

⇐ Предыдущая16171819202122232425Следующая ⇒

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: