Введение в системное моделирование 1
ПРОБЛЕМЫ СИСТЕМНОЙ СОЦИОЛОГИИ n n Давыдов А. А. Системная социология. Изд. 2 -е. – М. : Изд-во ЛКИ, 2008, - 198 с. Давыдов Андрей Александрович – доктор философских наук, главный научный сотрудник Института социологии РАН, руководитель группы «Анализ социальных систем» , руководитель научноисследовательского комитета «Теория социальных систем» Российского общества социологов. 2
Кризис системной социологии n n n современная социология выродилась в специфический интеллектуальный дискурс, далекий от познавательных задач научной дисциплины и эффективных практических приложений проект, выдвинутый основоположником социологии О. Контом, согласно которому социология это наука об обществе в целом, которая обобщает теории и эмпирические данные различных социальных наук (экономики, политики, демографии, права и т. д. ), выступая как единая обобщающая социальная дисциплина, эффективная в теории и практических приложениях, не реализован общество является сложной системой, полное описание, адекватное объяснение, точное прогнозирование и научно обоснованные рекомендации, по управлению которой, требуют применения не гуманитарной парадигмы, а системного подхода, в частности, общей теории систем, методов системного анализа и системы управления, использования эмпирических данных и плодотворных моделей из других научных дисциплин 3
Выход социологии из кризиса n n n Разработка и институционализация такой новой «системной» социологии позволяют осуществить плодотворное методологическое взаимодействие с Systems Science (наукой о системах) и с другими современными научными дисциплинами, основанными на системном подходе, например, глобалистикой, регионалистикой, урбанистикой, организационной наукой, Neuro. Computer Science (нейрокомпьютерной наукой), Computational Social Science (компьютационной социальной наукой), E-Social Science (электронной социальной наукой) и т. д. Уже в настоящее время ряд системных теорий с успехом применяется в социологии, например, элементы теории иерархических систем, самоорганизации, сложности и хаоса, целостности, самоорганизованной критичности, системной динамики и позволяет получать новые теоретические и эмпирические результаты. Развитие методологии системной социологии в XXI веке позволит вывести традиционную социологию из затянувшегося кризиса, существенно повысить научную и практическую пользу социологии, ее значимость для общества. 4
Парадигмы теории социальных систем n n Теории социальных систем в рамках гуманитарной парадигмы ориентированы, преимущественно, на изучение качественных свойств и отношений, действующих только в социальных системах. Примерами теорий социальных систем гуманитарной парадигмы являются теории Т. Парсонса, Н. Лумана, К. Бауша. Теории социальных систем в рамках социально-инженерной парадигмы ориентированы на изучение практически полезных и поддающихся управленческим воздействиям свойств и отношений социальной системы, создание социальных систем и управление социальными системами. Примерами теорий социальных систем социально-инженерной парадигмы являются теории Л. Акоффа, Дж. Клира, С. Бира, Р. Флуда, П. Чекланда. Теории социальных систем в рамках естественно-научной парадигмы акцентируют внимание на изучении общих количественных системных свойств и отношений, одновременно действующих в социальных и природных системах. Примерами теорий социальных систем естественно-научной парадигмы являются теории К. Бейли, В. Васильковой, А. Арманда, И. Прангишвили, А. Давыдова. Теории социальных систем в рамках математической парадигмы акцентируют внимание на изучении свойств и отношений в социальных системах с помощью математического метода. Здесь используются математические теории категорий, топологии, геометрии, графов, игр и т. д. В настоящее время математическая теория систем является разделом современной математики. Примерами теорий социальных систем математической парадигмы являются теории Дж. Клювера, В. Вайдлиха. 5
В соответствии с общесистемной теорией иерархических систем n n Социальные подсистемы по «вертикали» регионы мира, страны мира, административнотерриториальные образования внутри страны (области, штаты, кантоны и т. д. ), населенные пункты, организации, социальные группы, семьи. Социальные подсистемы по «горизонтали» - демографическая, политическая, экономическая, социокультурная, правовая, религиозная, военная и т. д. 6
Системные постулаты теории социальных систем n n Таким образом, фундаментальным теоретическим базисом теории социальных систем является общая теория систем, одной из целей которой является интеграция частных методологических парадигм и которая основана на фундаментальном принципе системности, согласно которому существует зависимость каждого элемента, части, подсистемы, иерархического уровня, свойства и отношения от его места и функций внутри социальной системы; каждый элемент, часть, подсистема, иерархический уровень являются системами, а исследуемая социальная система является частью более общей системы; функционирование социальной системы есть совокупный результат свойств элементов, взаимодействия элементов, частей, подсистем и иерархических уровней системы, влияния других социальных систем и окружающей природной среды, а также прошлого состояния социальной системы и ожидаемого будущего. 7
Системные постулаты теории социальных систем n n n Первый постулат. Системопорождающими элементами социальной системы являются представители биологического вида Homo Sapiens, обладающие человеческой психикой, генотипом и фенотипом (прижизненным опытом), возможностями передвижения в географическом пространстве, воспроизводства других системопорождающих элементов и наличием множества других свойств, присущих Homo Sapiens. Второй постулат. Системопорождающие элементы в процессе жизни сохраняют (уничтожают) и развивают (создают) множество материальных и идеальных взаимосвязанных производных элементов – системообразующих элементов, которые с точки зрения общей теории систем можно обозначить как производные (результирующие) системы. Материальные результирующие системы – продукты питания, дома, автомобили, мосты, самолеты, телефоны книги, кинофильмы и т. д. Идеальные результирующие системы – все то, что не является материальными результирующими системами. Взаимодействие между системопорождающим и системообразующими множествами элементов основано на механизме обратной связи. Третий постулат. Социальная система – объективно существующие или субъективно выделенные исследователем множества связанных системопорождающих и системообразующих элементов. Выделение может быть осуществлено по различным признакам, которые используются в социально-инженерной, гуманитарной, естественнонаучной и математической парадигмах, в частности, количеству представителей Homo Sapiens, географической территории, периоду времени, административнотерриториальному признаку, языку, религии, месту жительства и работы, различным демографическим и иным свойствам Homo Sapiens, цели (функции), качественной и количественной специфике элементов, целостности системы, различным свойствам системообразующих элементов и т. д. 8
Системные постулаты теории социальных систем n n n Четвертый постулат. В каждой социальной системе действуют общесистемные принципы и законы, действующие в любой системе, принципы и законы, действующие только в социальных системах и принципы и законы, действующие только в конкретной социальной системе в определенный промежуток времени. Пятый постулат. Общую теорию социальных систем можно представить как трехмерный «куб» , основаниями которого являются «Методологическая парадигма» , «Подсистемы по вертикали социума» и «Подсистемы по горизонтали социума» . Каждая из частных теорий социальных систем является «кубиком» в данном трехмерном «кубе» . Шестой постулат. Разработка и развитие общей теории социальных систем базируется на системной методологии, в частности, на фундаментальном методологическом принципе общей теории систем - принципе имитационного компьютерного моделирования. 9
Компьютационные постулаты теории социальных систем n n n Первый постулат. Любая социальная система может быть потенциально реализована в компьютерной системе с помощью какого-либо языка программирования на основе одной или нескольких компьютерных имитационных моделей. Из данного постулата вытекает, что в компьютационной теории социальных систем язык программирования является универсальным языком описания социальной системы, который позволяет объединить понятийный аппарат частных теорий социальных систем, основанных на различных методологических парадигмах. Второй постулат. Компьютационная теория социальных систем представляет собой компьютерную систему, включающую в себя множество имитационных компьютерных моделей, которая может функционировать в режиме компьютерного времени. Третий постулат. В компьютационной теории социальных систем имитационное компьютерное моделирование выступает как теоретический эксперимент. 10
Методологические задачи компьютационной теории социальных систем n n n Прямая задача состоит в том, что компьютерная модель социальной системы в общих чертах предварительно уже известна, известны и некоторые локальные законы социальной системы, и с помощью данной модели необходимо выявить, измерить, объяснить или спрогнозировать неизвестные свойства и отношения в социальной системе, в частности, фунционирование целостной системы. Обратная задача состоит в том, что компьютерная модель заранее не известна и по имеющимся и (или) специально собранным эмпирическим данным требуется разработать адекватную модель. Опыт автора показывает, что решение обратной задачи наталкивается на серьезные теоретические, методологические и методические проблемы. Для преодоления существующих трудностей здесь используется автоматическая процедура селекции имитационных моделей. Например, данная процедура реализована в компьютерных системах «нейронных сетей» , например, в STATISTICA Neural Networks, Alyuda Forecaster XL, Neuro Builder, которые широко используются для компьютерного моделирования социальных систем. В частности, автоматический конструктор «нейронных» сетей Neuro Builder сначала генерирует около 1000 различных архитектур сети, а затем автоматически выбирает из них оптимальную архитектуру сети. Задача создания прототипа состоит в том, что при проектировании сложной социальной системы необходимо предварительно сконструировать компьютерную систему, описывающую будущую социальную систему с заранее заданными свойствами и отношениями и предварительно выявить возможную надежность ее функционирования, вероятность неблагоприятных негативных последствий и т. д. Данная задача возникает при проектировании сложных информационно-поисковых систем Интернета, при проектировании «интернет-магазинов» , разработке компьютерных тренажеров для обучения принятию решений в условиях неопределенности и риска и т. д. 11
Возможности компьютационной теории социальных систем n n n Описание. Процесс компьютационного описания является эффективным методом изучения социальной системы, поскольку здесь необходимо основываться на принципе конструктивности, принятому в Computational Sociology, согласно которому теоретическое понятие или теория в целом должна быть практически реализована с помощью какого-либо языка программирования и определенной модели (моделей) в реально функционирующей компьютерной системе. Визуализация. Компьютационная теория социальных систем обладает уникальной возможностью непосредственного зрительного наблюдения за функционированием Artificial social systems в режиме компьютерного времени, например, возможностью наблюдения за «рождением» , «агонией» и «смертью» Artificial social system, возникновением и развитием новых свойств и отношений, в частности, ростом (сокращением) числа Multi-Artificial Social agents, образованием подгрупп Multi-Artificial Social agents, возникновением взаимодействий и т. д. Объяснение. Кратко перечислим некоторые содержательные объяснения, полученные с помощью компьютационной теории социальных систем. В настоящее время достаточно хорошо изучено эмерджентное (неожиданное и несводимое к свойствам Multi-Artificial Social agents) возникновение макро социальных феноменов в результате действий Multi-Artificial Social agents, в частности, социальных структур, норм и т. д. а также обратное влияние, которое оказывают макро структурные феномены на действия Multi-Artificial Social agents. Изучены законы динамики различных социальных систем, в частности, социокультурная эволюция человечества, распространение моды, паники, слухов, инноваций и т. д. 12
Возможности компьютационной теории социальных систем n n Прогнозирование. КТСС предоставляет исследователю уникальные возможности для быстрого прогнозирования социальных систем. В этой связи отметим, что пока не все прогнозы, разработанные в рамках КТ, являются точными, однако в КТ социальных систем, ошибка прогноза - это мощный стимул для дальнейшего развития теории, в частности, уточнения компьютерной модели, смены имитационной парадигмы и модели, разработки более эффективных алгоритмов и «вычислений» , сбора новых эмпирических данных и т. д. Выдвижение принципиально новых плодотворных гипотез. Опыт Conputational Sociology, а также опыт автора, основанный на использовании парадигмы Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS), классе Artificial social models, использовании компьютерных систем Mirek’s Cellebration, Re. Past, Moduleco показывают, что КТСС обладает уникальными возможностями для быстрого выдвижения большого количества теоретических гипотез о законах строения и функционировании СС. Эмпирические возможности. Одной из серьезных проблем эмпирической социологии является проблема измерения. КТСС позволяет эффективно решить данную проблему, в частности, с помощью экспертно-диагностической компьютерной системы МАКС, основанной на модульной теории социума (МТС), можно быстро измерить значения пропорций в социальных системах, с помощью компьютерных систем Data Mining (добыча знаний), основанных на различных частных компьютационных теориях, можно быстро измерить свойства и отношения в Artificial social systems. Практические возможности. Computational Global World theory (компьютационная теория глобального мира) широко используется для прогнозирования и управления в практике ООН. В рамках Computational Organizational theory (компьютационная теория организаций) широко используются в управленческой практике компьютерные системы Data Mining (добыча знаний) и компьютерные системы Decision Support Systems (поддержки принятия управленческих решений), которые позволяют делать точные прогнозы и разрабатывать обоснованные управленческие рекомендации. 13
Проблемы компьютационной теории социальных систем n n S-проблема (социо-проблема) состоит в том, что многие понятия и частные теории социальных систем, разработанные в рамках гуманитарной парадигмы не отвечают критерию конструктивности, который предполагает практическую реализацию теоретических понятий и теорию в целом в компьютерной системе с помощью какого-либо языка программирования на основе какой-либо имитационной модели (моделей), а традиционные эмпирические социологические исследования не в полной мере отвечают критериям computer oriented research (компьютерно ориентированного исследования), в частности, не в полной мере выявляют причинноследственные отношения, недостаточно изучают динамику, часто измеряют не те показатели, которые нужны для разработки компьютерных моделей и т. д. T-проблема (техно-проблема) состоит в том, что в настоящее время компьютационная теория социальных систем в неоправданно большой мере основана на Artificial social models, привнесенных из Computer Science, а не из социологии. Основными причинами T-проблемы является S-проблема, а также тот факт, что специалисты в области Computational sociology имеют, пока, преимущественно, базовое образование в области Computer Science. 14
Проблемы компьютационной теории социальных систем n n V –проблема (проблема валидизации) состоит в том, что в ряде случаев затруднена прямая эмпирическая проверка результатов, полученных с помощью имитационного моделирования. Причины V–проблемы состоят в S – проблеме и T– проблеме, а также в том, что в социальных системах действует общесистемный принцип «разные причины - похожие следствия» С–проблема (проблема complexity - сложности) включает в себя частные NPпроблему, PSPACE – проблему и NC - проблему, которые изучаются в Computational Complexity theory (компьютационной теории сложности) и которая используется в компьютационной теории социальных систем. NP-проблема состоит в том, что с увеличением числа Multi-Artificial Social agents, продолжительность времени имитационного моделирования может стать неприемлемо большой. PSPACE – проблема состоит в том, что требуется слишком много памяти компьютера для реализации имитационного моделирования большого количества Multi-Artificial Social agents. NC – проблема состоит в том, что при большом числе параллельно функционирующих Multi. Artificial Social agents трудно реализовать компьютерную имитацию на персональном компьютере с одним процессором, который работает последовательно и потому необходимо использовать многопроцессорные компьютеры, где каждый из процессоров может работать параллельно и относительно независимо от других процессоров. Поэтому число Multi-Artificial Social agents в современных Artificial social systems пока редко превышает 10000. 15
Проблемы компьютационной теории социальных систем n n Решение С – проблемы связано с решением S – проблемы и Т-проблемы, а также использованием суперкомпьютера Cray и других технических новинок Computer Science, разработкой принципиально новых «вычислений» , например, Deep Computing ( «глубокого» вычисления), которое включают в себя параллельное и генетическое программирование и другие алгоритмические новинки. AI – проблема (проблема Artificial Intelligence – искусственного интеллекта) состоит в том, что существующие языки программирования и алгоритмы Artificial Intelligence пока не позволяют реализовать полноценную компьютерную имитацию Artificial Social Intelligence agent, Multi-Artificial Social agents, Artificial Social Intelligence и в целом, Artificial social systems. С точки зрения автора, которая основана на анализе перспектив развития Computational sociology и Computer Science, решение S, T, V, C и AI проблем – это вопрос времени. 16
Вывод n Представленная компьютационная теория социальных систем обладает новыми широкими и эффективными возможностями для решения фундаментальных теоретических, методических и практических проблем, она имеет важное значение для развития общей теории социальных систем и социологии в целом. 17
МОДЕЛЬНЫЙ ПОДХОД Модель представляет собой абстрактное описание системы (объекта, процесса, проблемы, понятия) в некоторой форме, отличной от формы их реального существования 18
Определение Моделирование представляет собой один из основных методов познания, является формой отражения действительности и заключается в выяснении или воспроизведении тех или иных свойств реальных объектов, предметов и явлений с помощью других объектов, процессов, явлений, либо с помощью абстрактного описания в виде изображения, плана, карты, совокупности уравнений, алгоритмов и программ. 19
Соотношение мира моделей и мира реальных явлений 20
Общая постановка задачи моделирования Цели моделирования (Z, Т, КВ) Исходные данные Д Ограничения среды W Процесс системного моделирования Вычислительные ресурсы Модель М системы S Инструментальные средства 21
Виды моделей n n физическое моделирование – моделируемый объект или процесс воспроизводится исходя из соотношения подобия, вытекающего из схожести физических явлений; концептуальное моделирование – представление системы с помощью специальных знаков, символов, операций над ними или с помощью естественных или искусственных языков, структурно – функциональное – моделями являются схемы (блок-схемы), графики, диаграммы, таблицы, рисунки со специальными правилами их объединения и преобразования; имитационное моделирование – метод решения задач анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели. 22
Принципы системного подхода в моделировании Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться рядом принципов системного подхода: n пропорционально последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели; n согласование информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик; n правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования; n целостность отдельных обособленных стадий построения модели. 23
Системный подход к моделированию n n При системном подходе к моделированию систем необходимо, прежде всего, четко определить цель моделирования. Поскольку невозможно полностью смоделировать реально функционирующую систему (систему-оригинал, или первую систему), создается модель (система-модель, или вторая система) под поставленную проблему. Таким образом, применительно к вопросам моделирования цель возникает из требуемых задач моделирования, что позволяет подойти к выбору критерия и оценить, какие элементы войдут в создаваемую модель М. Поэтому необходимо иметь критерий отбора отдельных элементов в создаваемую модель. 24
Структурный подход к моделированию n n n При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Последняя в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры — это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов. 25
Функциональный подход к моделированию n n Менее общим является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т. е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается, свойство, приводящее к достижению цели. Поскольку функция отображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой W, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов si и подсистем Sj, либо системы S в целом. Проявление функций системы во времени S(t), т. е. функционирование системы, означает переход системы из одного состояния в другое, т. е. движение в пространстве состояний C. При эксплуатации системы S весьма важно качество ее функционирования, определяемое показателем эффективности и являющееся значением критерия оценки эффективности. Существуют различные подходы к выбору критериев оценки эффективности. Система S может оцениваться либо совокупностью частных критериев, либо некоторым общим интегральным критерием. 26
Система – модель - система n n Следует отметить, что создаваемая модель М с точки зрения системного подхода также является системой, т. е. S'= S' (М), и может рассматриваться по отношению к внешней среде W. Наиболее просты по представлению модели, в которых сохраняется прямая аналогия явления. Применяют также модели, в которых нет прямой аналогии, а сохраняются лишь законы и общие закономерности поведения элементов системы S. Правильное понимание взаимосвязей как внутри самой модели М, так и взаимодействия ее с внешней средой W в значительной степени определяется тем, на каком уровне находится наблюдатель. 27
Признаки большой системы для модели n n n n n 1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. 2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. 3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(М). 4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам, решения задач, достоверности исходной информации и т. д. 5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. 6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапа зоне изменения воздействий внешней среды. 7. Организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от сложности модели и степени совершенства средств моделирования. 8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. 9. Возможность развития модели, которая, исходя из современного уровня науки и техники, позволяет создавать мощные системы моделирования S(М) для исследования многих сторон функционирования реального объекта. 28
Требования пользователя к модели Сформулируем основные требования, предъявляемые к модели М процесса функционирования системы S. n 1. Полнота модели должна предоставлять пользователю возможность получения необходимого набора оценок характеристик системы с требуемой точностью и достоверностью. n 2. Гибкость модели должна давать возможность воспроизведения различных ситуаций при варьировании структуры, алгоритмов и параметров системы. n 3. Длительность разработки и реализации модели большой системы должна быть по возможности минимальной при учете ограничений на имеющиеся ресурсы. n 4. Структура модели должна быть блочной, т. е. допускать возможность замены, добавления и исключения некоторых частей без переделки всей модели. n 5. Информационное обеспечение должно предоставлять возможность эффективной работы модели с базой данных систем определенного класса. n 6. Программные и технические средства должны обеспечивать эффективную (по быстродействию и памяти) машинную реализацию модели и удобное общение с ней пользователя. n 7. Должно быть реализовано проведение целенаправленных (планируемых) машинных экспериментов с моделью системы с использованием аналитико имитационного подхода при наличии ограниченных вычислительных ресурсов. 29
Моделирование систем с помощью ЭВМ можно использовать в следующих случаях: а) для исследования системы S до того, как она спроектирована, с целью определения чувствительности характеристики к изменениям структуры, алгоритмов и параметров объекта моделирования и внешней среды; б) на этапе проектирования системы S для анализа и синтеза различных вариантов системы и выбора среди конкурирующих такого варианта, который удовлетворял бы заданному критерию оценки эффективности системы принятых ограничениях; в) после завершения проектирования и внедрения системы, т. е. при ее эксплуатации, для получения информации, дополняющей результаты натурных испытаний (эксплуатации) реальной системы, и для получения прогнозов эволюции (развития) системы во времени. 30
Этапы моделирования систем Рассмотрим основные этапы моделирования системы S, к числу которых относятся: n построение концептуальной модели системы и ее формализация; n алгоритмизация модели системы и ее компьютерная реализация; n получение и интерпретация результатов моделирования системы. 31
Построение концептуальной модели системы и ее формализация n n n 1. Постановка задачи машинного моделирования системы. 2. Анализ задачи моделирования системы. 3. Определение требований к исходной информации об объекте моделирования и организация ее сбора. 4. Выдвижение гипотез и принятие предположений. 5. Определение параметров и переменных модели. 6. Установление основного содержания модели. 7. Обоснование критериев оценки эффективности системы. 8. Определение процедур аппроксимации. 9. Описание концептуальной модели системы. 10. Проверка достоверности концептуальной модели. 11. Составление технической документации по первому этапу. 32
Алгоритмизация модели системы и ее компьютерная реализация n n n n 1. Построение логической схемы модели. 2. Получение математических соотношений. 3. Проверка достоверности модели системы. 4. Выбор инструментальных средств для моделирования. 5. Верификация и проверка достоверности схемы программы. 6. Проверка достоверности программы. 7. Составление технической документации по второму этапу. 33
Получение и интерпретация результатов моделирования системы n n n n 1. Планирование компьютерного эксперимента с моделью системы. 2. Определение требований к вычислительным средствам. 3. Проведение рабочих расчетов. 4. Представление результатов моделирования. 5. Интерпретация результатов моделирования. Получив и про анализировав результаты моделирования, их нужно интерпретировать по отношению к моделируемому объекту, т. е. системе S, Основное содержание этого подэтапа — переход от информации, полученной в результате машинного эксперимента с моделью М, к информации применительно к объекту моделирования, на основании которой и будут делаться выводы относительно характеристик процесса функционирования исследуемой системы S. 6. Подведение итогов моделирования и выдача рекомендаций. 8. Составление технической документации по третьему этапу. 34
Базовая литература n n n Антонов, А. В. Системный анализ: учеб. для вузов. – М. : Высш. шк. , 2004. – 454 с. Советов Б. Я. , Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. – М. : Высш. шк. , 2001. – 343 с. Свечкарев В. П. Концептуальное конструирование интегрированных технологических систем: информационный подход. – Ростов/Дон: СКНЦ ВШ, 2003. – 252 с. 35
Имитационное моделирование социальных процессов и систем 36
Процесс имитационного исследования 37
Две составляющие описания имитационной модели q Статическое описание системы, которое посуществу является описанием ее структуры. При разработке имитационной модели необходимо выполнять структурный анализ моделируемых процессов. q Динамическое описание системы, или описание динамики взаимодействий ее элементов. При его составлении фактически требуется построение функциональной моделируемых динамических процессов. 38
Чтобы составить имитационную модель, надо: представить реальную систему (процесс), как совокупность взаимодействующих элементов; алгоритмически описать функционирование отдельных элементов; описать процесс взаимодействия различных элементов между собой и с внешней средой. 39
Два основных способа изменения модельного времени t 0 пошаговый (применяются фиксированные интервалы изменения модельного времени); пособытийный (применяются переменные интервалы изменения модельного времени, при этом величина шага измеряется интервалом до следующего события). 40
Способ фиксированного шага применяется üесли закон изменения от времени описывается интегродифференциальными уравнениями. Характерный пример: решение интегро-дифференциальных уравнений численным методом. В подобных методах шаг моделирования равен шагу интегрирования. При их использовании динамика модели является дискретным приближением реальных непрерывных процессов; üкогда события распределены равномерно и можно подобрать шаг изменения временной координаты; üкогда сложно предсказать появление определенных событий; üкогда событий очень много и они появляются группами. 41
Основные виды имитационных моделей q Непрерывные; q Дискретные; q Непрерывно-дискретные. 42
Непрерывные имитационные модели В непрерывных имитационных моделях переменные изменяются непрерывно, состояние моделируемой системы меняется как непрерывная функция времени, и, как правило, это изменение описывается системами дифференциальных уравнений. Соответственно продвижение модельного времени зависит от численных методов решения дифференциальных уравнений. 43
Дискретные имитационные модели В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события. 44
Дискретные имитационные модели В дискретных имитационных моделях переменные изменяются дискретно в определенные моменты имитационного времени (наступления событий). Динамика дискретных моделей представляет собой процесс перехода от момента наступления очередного события к моменту наступления следующего события. 45
Непрерывно-дискретные имитационные модели Поскольку в реальных системах непрерывные и дискретные процессы часто невозможно разделить, были разработаны непрерывнодискретные модели, в которых совмещаются механизмы продвижения времени, характерные для этих двух процессов. 46
Стохастический случай Стохастические системы – это такие системы, динамика которых зависит от случайных факторов, входные, выходные переменные стохастической модели, как правило, описываются как случайные величины, функции, процессы, последовательности. Результаты моделирования, полученные при воспроизведении единственной реализации процессов, в силу действия случайных факторов будут реализациями случайных процессов, и не смогут объективно характеризовать изучаемый объект. В случае со стохастической системой необходимо осуществлять сбор и оценивание статистических данных на выходе имитационной модели, для этого проводить серию прогонов и статистическую обработку результатов моделирования 47
Детерминированный случай В этом случае достаточно провести один прогон, по определенным операционным правилам при конкретном наборе параметров. 48
Современные парадигмы имитационного моделирования ü Динамические системы üСистемная динамика üМоделирование многоагентных систем üДискретно-событийные моделирование 49
Уровни абстракции видов компьютерного моделирования Уровень абстракции Агентное моделирование §Активные объекты §Индивидуальные правила поведения §Прямое и непрямое взаимодействие Дискретнособытийное моделировани е Высокий Системная динамика §Агрегаты §Потоки §Правила Средний §Заявки §Ресурсы Низкий Дискретные модели Динамические системы §Переменные состояния §Блок-схемы Непрерывные модели 50
Динамические системы Сложные объекты, поведение которых описывается системами алгебраических и дифференциальных уравнений, а также событиями, меняющими либо среду, либо модель, либо даже саму структуру системы. К этому классу относятся системы управления, физические и механические объекты, объекты химической технологии, системы обработки сигналов и т. п. 51
Моделирование групповой реакции на социально-политические процессы n Построена модель групповой реакции на социальнополитические процессы на базе парадигмы динамических систем в рамках аппарата теории катастроф. 52
Системная динамика Парадигма компьютерного моделирования, при которой для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие параметры во времени, а затем модель, созданная на основе этих диаграмм, имитируется на компьютере. 53
Системная динамика 54
Модели системной динамики социальных процессов n В рамках адаптации методов и инструментария системной динамики проведены исследования динамики демографической и миграционной активности населения отдельных территориальных общностей Южного региона 55
Многоагентные системы Агент – это некоторая сущность, которая обладает активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, может взаимодействовать с окружением и другими агентами, а также может изменяться (эволюционировать). Многоагентные модели используются для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами, а наоборот, эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы. 56
Многоагентные системы 57
Дискретно-событийное моделирование Термин исторически закрепился за моделированием систем обслуживания потоков объектов некоторой природы: клиентов банка, автомобилей на заправочной станции, телефонных вызовов, пациентов в поликлиниках и т. п. Именно такие системы названы системами массового обслуживания. 58
Системы массового обслуживания Абстрактное, упрощенное представление таких реальных систем, в которых можно выделить два основных класса объектов: потоки заявок (требований) на обслуживание, и обслуживающие их объекты, связанные в сеть. Имитационные модели систем массового обслуживания являются дискретно-событийными, поскольку изменение состояния таких систем при их функционировании происходит в дискретные моменты времени при возникновении таких событий, как выборка заявки из входной очереди для обслуживания, окончание обслуживания и т. п. 59
Системы массового обслуживания 60
Дискретно-событийные модели социальных процессов n Реализована имитационная дискретно-событийная модель для моделирования процессов обслуживания заявок на дорогостоящем уникальном оборудовании ЦКП. 61
Базовая литература n n n Антонов, А. В. Системный анализ: учеб. для вузов. – М. : Высш. шк. , 2004. – 454 с. Советов Б. Я. , Яковлев С. А. Моделирование систем: Учеб. для вузов. – М. : Высш. шк. , 2001. – 343 с. Карпов, Ю. Г. Имитационное моделирование систем. Ведение в моделирование с Any. Logic 5. – СПб. : БХВ-Петербург, 2006. – 400 с. 62
Скачать презентацию Введение в системное моделирование 1 ПРОБЛЕМЫ СИСТЕМНОЙ
Vvedenie_v_sist_modelirovanie_gr_4-1.ppt