позволяющих проверить теоретические положения, лежащие в основе расчетов, и
действие различных регулирующих устройств, аппаратуры, релейной защиты и т.
д. При создании и совершенствовании межконтинентальных и космических ракет
на физических моделях успешно проводились исследования аэродинамических
свойств ракет, влияние ионизации воздуха впереди головной части ракеты и т.
д.
Широко распространенные специальные модели, обычно выполняемые в виде
сочетания физической и математической модели с натурными приборами, стали
применяться для наладки приборов управления и тренировки персонала,
управляющего различными сложными объектами. В первом случае эти модели
стали называться - испытательными стендами, а во втором - тренажерами.
Тренажеры применяются для обучения различного эксплуатационного персонала;
особое значение они имеют при подготовке летчиков, космонавтов, подводников
в экстремальных ситуациях и просто тренировке. В будущем тренажеры должны
найти применение и при подготовке персонала для энергосистем.
Обычно приборы и органы управления в тренажерах сохраняются
нормальными, применяемыми в практике. Например, тренажеры для летчиков
воспроизводят у обучаемого все физические ощущения, связанные с полетом в
любом направлении, подъемом, спуском.
Моделирование очень важно еще и для того, чтобы определить практику.
Например, когда первая в мире электропередача 500 кВт только
проектировалась - на модели уже была изучена ее работа, первый пассажирский
сверхзвуковой самолет еще только создавался, а его будущие пилоты уже
проводили тренировки по управлению машиной. “Водить” еще не построенный
самолет учились на моделе-стенде. Он являлся копией кабины летчиков со
всеми приборами, устройствами управления и связи. Имелся также пульт, с
которого инструктор мог задавать условия “полета” и контролировать действия
экипажа. Телевизионная аппаратура, магнитофоны, блоки имитации тряски
предназначались для создания соответствующей “летной” обстановки. Мозгом
модели-стенда являлась вычислительная машина, решавшая дифференциальные
уравнения движения самолета.
Моделирование возможно и в военной сфере - это хорошо известные
маневры, в которых моделируется применение оружия и взаимодействия с
противником. Хотя, как указывается в [12], окончательное принятие решения
зависит от “гения” полководца.
В последнее время особое значение приобрело моделирование
биологических и физиологических процессов. Так создаются протезы тех или
иных органов человека, управляемые биотоками. Разрабатываются установки,
моделирующие условия, необходимые для развития живых тканей и организмов.
Некоторые функции человеческого мозга и нервной системы моделируются
с помощью специальных моделей (функциональных или, как их иначе называют,
кибернетических). Не отражая внутренней структуры объекта, такие модели в
определенных условиях воспроизводят его функции. Например, модели сердца и
легких, выполняющие некоторые функции этих органов, применяются во время
операций.
Большое развитие получает новая наука- бионика, в которой
значительную роль играет кибернетическое - функциональное моделирование
живых организмов, осуществляемое средствами современной электроники.
2.4. моделирование общественно-исторических процессов.
Ученые, работающие в сфере естествознания, техники, математики,
выполняют в своих областях знания такие исследования, которые имеют прямой
выход в социальную сферу. Например, исследования влияния промышленного
развития и испытаний оружия массового поражения на сейсмичность земных
недр, климат и биологию имеет большое социальное значение.
Свидетельством объективно происходящих процессов взаимопроникновения
и усиления взаимосвязей между общественными и естественными науками
является обмен методами между ними. Естествознание, например, уже давно не
может обойтись без исторического метода. В то же время, экспериментальный
метод исследования и точные количественные методы (которые раньше были
прерогативой только естественнонаучного познания) теперь все шире
используются в познании социальном. Прогресс социальных наук в ХХ столетии
в немалой степени связан с применением метода социального
экспериментирования, формализацией знаний, все расширяющимся использованием
моделирования, электронно-вычислительной техники и т. д.
Социальный эксперимент выполняет две функции: исследовательскую и
управленческую. Применяется как в науках, исследующих различные социальные
сферы (экономика, педагогика, социальная психология и др.,) так и в
социальном управлении, где проектируются и внедряются новые и
совершенствуются имеющиеся социальные формы.
Социальный эксперимент имеет ограничения:
- невозможность воздействовать на изучаемые объекты (в исторических
исследованиях изучаемые процессы, события безвозвратно отошли в прошлое);
- в случае принципиальной доступности экспериментальных воздействий на
изучаемый социальный объект, необходимо считаться с возможностью
отрицательных последствий;
- трудно создать желаемый вариант экспериментальной ситуации, перевод
объекта в новые состояния в ходе социального эксперимента не должен
нарушать его функционирования;
- сложно применение экспериментального метода при исследовании социально-
политических вопросов, поскольку надолго и полностью “отгородить” какую-
либо группу людей от всей совокупности общественных связей, поставив их в
особые условия жизни и управления, является довольно затруднительно;
- общественные действия личностей, тем более их чувства, настроения и т. п.
трудно поддаются экспериментальному изучению.
Трудности осуществления экспериментов в процессе социального познания
требовали соответствующих методологических решений. Они побудили
исследователей ко все более широкому использованию модельного
экспериментирования, в котором реальные социальные объекты замещают их
моделями. Применение моделей позволяет проводить контролируемые
эксперименты в ситуациях, - весьма характерных для социального познания, -
где экспериментирование на реальных объектах является практически
невозможным или по каким-то причинам (экономическим, нравственным и т. д.)
нецелесообразным.
Математические методы и модели продемонстрировали свою плодотворность
при изучении самых различных социальных явлений - демографических,
социально-политических и т. д. Но их применение началось с экономической
сферы, затем стала развиваться математическая школа в политэкономия, в
конце ХIХ- начале ХХ в.в. получило развитие статистическое направление. Его
главной задачей было изучение экономических циклов и прогнозирование
хозяйственной конъюнктуры на основе методов математической статистики.
Технология имитационного моделирования сводится к конструированию
мысленной модели, имитирующей объекты или процессы по нужным, но не полным
показателям. Именно неполнота описания объекта, процесса делает
имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном
понимании. Это приобретает особую значимость при моделировании социальных
процессов, характеризующихся чрезвычайной сложностью как из-за большого
числа различных факторов и их взаимосвязей, так и из-за присутствия среди
них особых, субъективных факторов.
При помощи имитационного моделирования получены плодотворные
результаты в различных областях социального познания (коммерческой
деятельности, маркетинге, политике, системе образования, криминалистике и
т. д.).
Огромный объем информации, характеризующий объекты социального
познания, трудности учета большого числа факторов, логических взаимосвязей
и количественных соотношений между ними делают непосильным для человека-
исследователя оперирование мысленными моделями социальных процессов. Отсюда
возникает необходимость привлечения для моделирования социальных процессов
информационных возможностей современной электронно - вычислительной
техники.
Так возникло важное направление в научном познании, основанное, с
одной стороны, на использовании принципиально новых математических моделей,
а с другой - на применении ЭВМ для экспериментирования с этими моделями.
Развитие ЭВМ и методологии системного анализа обеспечивает
возможности для изучения все более широкомасштабных социальных процессов.
Возникает так называемое глобальное моделирование и на его основе -
прогнозирование мировых социальных явлений.
Основоположником и “идейным отцом” такого рода исследований считается
Дж. Форрестор. В своей работе “Мировая динамика” (1971 г.) он сделал
успешную попытку использовать математические методы и компьютерную технику
для создания варианта модели экономического развития общества с учетом двух
важнейших факторов - численности населения и загрязнения окружающей среды.
В 80-х годах появляются оригинальные работы в области глобального
моделирования в Советском Союзе. Группой ученых под руководством
Н.Н.Моисеева, была сделана попытка проанализировать математическими
методами структуру международной конфликтной ситуации.
Основной вывод, который был следовал из анализа составленной модели,
состоял в следующем. Несмотря на сложную зависимость целевой функции, общей
для всех партнеров (функции риска ядерной войны), в действиях участников
конфликта, в такой сверхсложной и сверхопасной ситуации, какой является
гонка ядерных вооружений, существует взаимовыгодный и эффективный
компромисс. (Моисеев Н.Н. Новое мышление - институт согласия // “Известия”,
14 февраля 1987 г. с.5. Моисеев Н.Н. Человек и ноосфера. М.,1990. с.300-
302.)
Моделирование общественно-исторических процессов еще сравнительно
молодо. Но в его рамках уже достигнуты весьма интересные результаты,
наметились принципиально новые взгляды на пути дальнейшего развития
цивилизации.
2.5. Прогнозирование развития природы и общества
На современном этапе развития науки и техники большое значение
приобретают задачи предсказания, управления, распознавания и т. п. в
условиях неустранимой информативной неопределенности. Очень часто эти
задачи необходимо решать в реальном масштабе времени, что является
дополнительным весьма существенным ограничением.
Метод эволюционного моделирования возник при попытке воспроизведения
на ЭВМ поведения человека. При предсказании поведения объекта и управления
им, учеными Л. Фогелем, А. Оуэнсом и Л. Уолшем в 60-х годах была высказана
идея моделирования естественного процесса эволюции.
Это был период романтического развития кибернетики. На ЭВМ
программировались различные логические игры (шахматы, шашки, карточные
игры), процессы задач символической логики, создавались программы машинного
перевода.
Именно эта область исследований, в которой традиционный
кибернетический подход с использованием ЭВМ применялся для воспроизведения
разумного поведения, а также мыслительных процессов, получила название
“искусственный интеллект”. Эволюционное моделирование было предложено как
альтернатива эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему мозг
человека в нейронных структурах и сетях.
При этом основная идея эволюционного моделирования звучала так:
заменить процесс моделирования интеллекта моделированием процесса его
эволюции.
Своей грандиозностью идея моделирования эволюции поразила всех и
вызвала естественную критику. Известный специалист по эвристическому
программированию Дж. Слейгл писал: “Одна из трудностей использования этого
подхода состоит в том, что механизмы естественной эволюции еще не вполне
понятны”. Однако проведенные исследования и разработки не были напрасны:
они определили те области, где эвристические программы могут быть
эффективны, и внесли вклад в прогрессивное развитие кибернетики. Лишь в
процессе серьезной разработки идеи эволюционного моделирования,
направленной на решение конкретных практических задач, можно установить ее
плодотворность и получить ответ на всевозможные критические замечания и
сомнения, в том числе и на слова кибернетика Н. Нильсона: “Хотя такой
подход дает возможность свести несколько первых миллионов лет эволюции к
нескольким дням вычислительного времени, создается впечатление, что важные
средние и поздняя стадии эволюции связаны со столь сложными структурами
(хотя и не являющимися еще “разумными”), что их эволюция уже не может быть
устроена путем моделирования на вычислительной машине”.
Эволюционное моделирование, осуществляющее синтез сложных моделей,
является дальнейшим развитием метода машинного моделирования. Необходимость
такого развития обусловлена развитием практики, ставящей все более сложные
и важные задачи, в которых известные методы недостаточно эффективны.
ЛИТЕРАТУРА
1. Веников В.А. Теория подобия и моделирования / М.: Высшая школа 1986 г.
480с.
2. Лебедев А.Н. моделирование в научно-технических исследованиях / М.:
Радио и связь 1989 г. 224с.
3. Батороев К.Б. Аналогии и модели в познании / Новосибирск. Наука 1981 г.
320с.
4. Основы теории подобия и моделирования (терминология) / М.: Наука 1973 г.
25с.
5. Астахов В. И. Математическое моделирование инженерных задач в
электротехнике / Новочеркасск: НГТУ, 1994 г. 192с.
6. Клименкова Т.А. От феномена к структуре / М.: Наука 1991 г. 88с.
7. Панов С.А. Модели маршрутизации на автомобильном транспорте / М.:
Транспорт 1978 г. 152с.
8. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем / М.: Наука 1988 г. 400с.
9. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование / М.: Мир 1976 г. 420с.
10. Зуев В.А. Программное моделирование систем / Новочеркасск: НПИ 1992 г.
109с.
11. Лукашевич В. К. Модели и метод моделирования в человеческой
деятельности / Минск “Наука и техника” 1983 г. 120с.
12.Иванилов В.Ю. и др. Имитация конфликтов / М.: Вычислительный центр РАН
1993 г. 196с.
13. Крисаченко В.С. Философский анализ эволюционизма / Киев. Наука думка
1990 г.
14. Букатова И.Л. и др. Эвоинформатика: теория и практика эволюционного
моделирования / М.: Наука 1991 г. 206с.
