Принципы формализации и моделирования сложных систем

Системное изучение и обеспечение производственно-экологической безопасности невозможно без применения моделирования. Помимо предпочтительности в сравнении с другими альтернативными методами оценивания и снижения рисков, его внедрению способствуют последние достижения в области математики и компьютерной техники. Разобраться же с достоинствами, недостатками и другими особенностями данного инструментария при уяснении материала второго и третьего разделов данной книги как раз и поможет изучение этой главы.

Понятие и краткая характеристика процесса моделирования

Актуальность моделирования исследуемых опасных явлений в сравнении с их изучением статистическими и экспериментальными методами обусловлена по меньшей мере следующими тремя соображениями.

  • 1. Статистический подход требует длительно функционирующей и хорошо отлаженной системы сбора и обработки количественной информации, а также страдает из-за отсутствия данных, необходимых для оценки эффективности принципиально новых проектов, и невозможности учета всего того опыта, который был накоплен в других сложных технических системах, – по причине их существенного различия.
  • 2. Экспериментальный подход не обеспечивает должной оперативности выявления интересующих исследователя закономерностей и требует больших затрат на проведение натурных испытаний; хуже того, он не может быть использован для экспериментирования с живучестью и безопасностью систем, поскольку это обычно связано с угрозой жизни и здоровью людей, крупным ущербом материальным и природным ресурсам.
  • 3. Рассматриваемое же здесь моделирование лишено значительной части перечисленных недостатков, хотя и требует определенного времени для подготовки специалистов, разработки моделей опасных процессов, а также их качественного и количественного анализа.

Вместе с тем статистический инструментарий, равно как и натурное экспериментирование, могут применяться в исследованиях безопасности как вспомогательные средства. Наиболее предпочтительной сферой их возможного использования целесообразно считать формирование исходных данных, необходимых для моделирования и проверки достоверности полученных при этом результатов, а также для оценки альтернативных предложений по совершенствованию объектов техносферы и их ранжирования по степени опасности.

Что касается непосредственно моделирования, то оно обычно начинается с формализации, под которой принято подразумевать точное, лишенное двусмысленности описание изучаемых явлений на некотором фиксированном или специфичном естественном языке. При этом нередко выделяют три ее относительно самостоятельных уровня:

  • а) описание исследуемых явлений средствами уточненного естественного языка (например, разработка инструкции по мерам безопасности при проведении ответственных работ);
  • б) математизацию и алгоритмизацию изучаемого явления (допустим, составление аналитического выражения или алгоритма расчета на ЭВМ каких-то количественных показателей);
  • в) конструирование развитых формализованных систем, имеющих собственные язык, аксиоматику и правила вывода из них совокупности теорем и следствий (например, уже упомянутый выше язык булевых высказываний и основанный на нем логико-вероятностный метод анализа безопасности и живучести сложных технических систем).

Определяя место формализации в системном исследовании рассматриваемых здесь сложных объектов, отметим, что она всегда предшествует моделированию, являясь как бы его первым шагом. Обычно термин "модель" используется для обозначения аналога (графика, схемы, уравнения) конкретного явления, предмета или процесса либо (что реже) – для обозначения устройства, воспроизводящего строение или действие какого-либо другого устройства (уменьшенное, увеличенное или имеющее натуральную величину).

Важное место при составлении любых моделей принадлежит соответствующим гипотезам и аналогиям. Гипотезу часто определяют как предсказание или предположительное суждение, основанное на некотором количестве опытных данных, наблюдений и догадок. Тогда как под аналогией всегда подразумевается представление о каком-либо частном сходстве, причем оно может быть как существенным, так и несущественным, что зависит от уровня абстрагирования, определяемого конечной целью исследования.

Гипотезы и аналогии, в определенной мере отражающие реально существующий мир, должны обладать наглядностью или сводиться к удобным для логического анализа схемам. Вот почему моделями также считают некоторые образы или логические схемы, упрощающие рассуждения или позволяющие проводить те эксперименты, которые уточняют представления об окружающем мире. Другими словами, модель обычно играет роль как бы некоторого заменителя реального объекта и используется для его изучения.

Только что сделанные пояснения позволяют сформулировать следующее определение рассматриваемого здесь понятия. Моделирование – процесс построения и использования модели, т.е. такого материального или искусственно созданного кем-то объекта, который в процессе познания (изучения) замещает его оригинал, сохраняя важные (по мнению автора) или типичные черты. Кратко охарактеризуем основные особенности процесса создания и практического применения моделей для системного анализа риска.

Начнем с констатации некоторой субъективности данного процесса. Дело в том, что один и тот же объект может восприниматься разными людьми по-разному, поэтому и создаваемая модель зависит от множества их индивидуальных факторов – объема и качества знаний, особенностей мышления и эмоционального состояния, ряда других свойств, часто недоступных рациональному осознанию. Естественно, что по этим причинам всегда будут отличаться между собой модели даже одного и того же объекта, создаваемые разными людьми или тем же самым человеком, но в разном возрасте.

Второй особенностью моделей служит их относительная неполнота. Дело в том, что при моделировании исследователь всегда исходит из вполне определенной цели и учитывает только наиболее существенные для ее достижения факторы. Отсюда выходит, что любая созданная им модель не тождественна оригиналу: для сравнительно простых объектов она может быть совершеннее его, тогда как для сложного объекта – всегда проще.

К другим важным характеристикам моделей относят адекватность, сложность и предсказательность (потенциальную ценность). Если результаты использования модели удовлетворяют цели, т.е. позволяют прогнозировать поведение или свойства оригинала, то модель адекватна реальности. Касаясь сложности (или простоты) модели, уместно сказать следующее: из двух моделей, позволяющих достичь желаемой цели с заданной эффективностью, предпочтение нужно отдать более простой. При этом адекватность и простота модели не всегда вступают в противоречие. Следовательно, для одного объекта можно создать множество разных моделей, отличающихся по степени их полноты, адекватности и сложности.

Наконец, говоря о предсказательности модели, обычно имеют в виду ее пригодность для получения новых знаний об объекте-оригинале. Обоснованно считается, что хорошая модель содержит в себе потенциальное знание, которое человек, исследуя ее, может приобрести, сделать доступным для других и использовать в практических целях. Именно свойство потенциальной ценности, иногда называемое богатством модели, позволяет ей выступать в качестве самостоятельного объекта исследования.

Характеризуя предназначение, а точнее – те функции, ради которых создаются модели, прежде всего отметим важность их применения для прогнозирования поведения тех быстротечных процессов и опасных явлений, которые не могут быть изучены непосредственным образом, например в силу разорительности или неэтичности натурного исследования. По этим причинам проведению крупных либо сложных экспериментов всегда должно предшествовать создание и исследование соответствующих моделей. Тем более что в распоряжении человека ныне имеется мощная электронно-вычислительная техника, позволяющая проводить так называемые машинные эксперименты – не столь дорогостоящие, и в то же время учитывающие колоссальное число объективно действующих факторов.

Второе, не менее важное предназначение моделей состоит в выявлении тех существенных факторов, которые формируют интегральные свойства объекта-оригинала. Заметим: не всех его важных факторов и свойств, а лишь тех, которые интересуют разработчика и заказчика модели. Более того, модель позволяет научиться управлять самим объектом, апробируя различные варианты воздействия на него. Использовать в этих целях оригинал часто бывает экономически невыгодно или слишком рискованно.

Наконец, особое значение приобретает требуемая оценка показателей надежности, живучести и безопасности функционирования сложных технических систем с учетом времени и воздействия реальных неблагоприятных факторов. Эта задача должна решаться на тех этапах создания и эксплуатации опасных производственных либо критически важных объектов, когда без соответствующего моделирования невозможно заблаговременно определять наиболее эффективные меры по повышению их безопасности или защищенности.

 
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ     След >