47)Моделирование (лат. modus — “мера, образ, способ”) — один из важнейших общенаучных методов. Его особенностью является то, что здесь для изучения объекта используется опосредующее звено — в некотором смысле “представитель” исходного объекта, или объект-заместитель. Исходный объект исследования при моделировании называется оригиналом (прототипом), а объект-заместитель —моделью. В отечественной философско-методологической литературе наиболее четкое, ставшее общепринятым определение предложил В.А Штофф: “Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализованная система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию об этом объекте”.

В этом определении зафиксированы сущностные черты метода моделирования:

1) наличие объекта-посредника, замещающего оригинал;

2) объект-посредник должен находиться с оригиналом в отношении отображения, т.е. существенного сходства;

3) изучение объекта-посредника должно быть эвристически плодотворно: оно должно приносить новую информацию об исходном объекте.

48) Модель гармонического общения

Между первой и второй группами общения есть переходная - модель гармонического общения, основные характеристики в которой - это характеристики уравновешенного общения:

- произносимые слова соответствуют выражению лица, позе и интонациям,

- отношения открытые, свободные и честные,

- субъект общения испытывает чувство собственного достоинства.

Основой этой модели общения является состояние внутреннего равновесия, базирующееся на адекватных оценкам и самооценкам реалиях. Уравновешенная модель общения основывается также на подлинности переживаемых и демонстрируемых чувств. Эта модель общения демонстрирует психологическую готовность личности к самореализации.

50) Разработка системы моделей прогнозирования проходит три этапа.

На первом этапе разработки локальных методик прогнозирования прорабатываются отдельные модели и подсистемы мо­делей прогнозирования. Разработанные модели должны быть взаимно увязаны и составлять единую систему для целей прогнозирования, обеспечивающую взаимодействие отдельных моделей в соответствии с определенными требованиями. Такие требования будут зафиксирова­ны в программе исследований по проблеме в целом.

На втором этапе разработки локальных методик прогнозирования научно-технического прогресса создается система взаимодействующих моделей прогнозирования, уточняются и согласо­вываются подсистемы моделей, проверяется их взаимодействие, опре­деляется последовательность использования отдельных моделей, а также приемов оценки и методов проверки получаемых комплексных прогнозов. На этом этапе также должны быть составлены соответст­вующие программы для решения задач на электронных вычислительных машинах.

Третий этап создания системы моделей прогнозирова­ния в основном связан с уточнением и развитием отдельных локальных систем и методик в ходе практического их использования для целей комплексного прогнозирования научно-технического прогресса.

51) Моделирование связано непосредственно с производством и в форме так называемого производственного эксперимента, направленного на раз­витие и совершенствование данного вида материального производства, его технических средств, технологических процессов и т. п. Но здесь модель выполняет методологически и гносеологически функцию, аналогичную той, которая присуща ей в лабораторном экспе­рименте, т. е. функцию познания, хотя объектом познания выступает про­ цесс производства в его техническом и технологическом аспекте. Поэтому при рассмотрении соответствующих функций моделей в эксперименте мы не будем последний расчленять на эти две его формы.

52) экономика выполняет прежде всего познавательную функцию - теоретически объясняет, как функционирует хозяйство, каковы причины, природа, последствия экономических процессов (как банки делают деньги, в чем суть инфляции, как спрос и предложение влияют на цены и т. п.). На основе теоретических обобщений реальных фактов хозяйственной жизни экономика объясняет, что есть или что может быть, формулирует принципы экономического повеления (так называемая позитивная экономическая теория).

Прогностическая (греч. prognosis — предвидение, предсказание) функция экономики заключается в формировании научных основ прогнозирования перспектив научно-технического и социально- экономического развития. Она приобретает важное значение в связи с составлением планов и прогнозов развития предприятий и национального хозяйства.

Экономика выполняет и практическую ( рекомендательную ) функцию : на основе позитивных знаний дает рекомендации, предлагает «рецепты» действий, объясняет, какой должна быть экономика (нормативная экономическая теория). Эта функция тесно связана с экономической политикой.

53) Моделирование - составляющие целенаправленной деятельности

Одной из проблем, с которой сталкиваются почти всегда при проведении системного анализа , является проблема эксперимента в системе или над системой. Очень редко это разрешено моральными законами или законами безопасности, но сплошь и рядом связано с материальными затратами и (или) значительными потерями информации.

Опыт всей человеческой деятельности учит -- в таких ситуациях надо экспериментировать не над объектом, интересующим нас предметом или системой, а над их моделями. Под этим термином надо понимать не обязательно модель физическую, т. е. копию объекта в уменьшенном или увеличенном виде. Физическое моделирование очень редко применимо в системах, хоть как то связанных с людьми. В частности в социальных системах (в том числе -- экономических) приходится прибегать к математическому моделированию .

Еще одно важное обстоятельство приходится учитывать при математическом моделировании . Стремление к простым, элементарным моделям и вызванное этим игнорирование ряда факторов может сделать модель неадекватной реальному объекту, грубо говоря -- сделать ее неправдивой. Снова таки, без активного взаимодействия с технологами, специалистами в области законов функционирования систем данного типа, при системном анализе не обойтись.

В системах экономических приходится прибегать большей частью к математическому моделированию , правда в специфическом виде -- с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей.

Из хорошо себя зарекомендовавших на практике можно упомянуть модели: межотраслевого баланса; роста; планирования экономики; прогностические; равновесия и ряд других.

54) Построение модели, т. е. формализация изучаемой системы, процесса или явления. Построение модели есть описание процесса на языке математики. При построении модели осуществляется математическое описание явлений и процессов, происходящих в системе. Поскольку знание всегда относительно, то описание на любом языке отражает лишь некоторые стороны происходящих процессов и никогда не является абсолютно полным. С другой стороны, следует отметить, что при построении модели необходимо уделять основное внимание тем сторонам изучаемого процесса, которые интересуют исследователя. Глубоко ошибочным является желание при построении модели системы отразить все стороны существования системы. При проведении системного анализа, как правило, интересуются динамическим поведением системы. Причем, при описании динамики с точки зрения проводимого исследования есть первостепенные параметры и взаимодействия, а есть несущественные в данном исследовании параметры. Таким образом, качество модели определяется соответствием выполненного описания тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов ходу наблюдаемого процесса или явления. Построение математической модели есть основа всего системного анализа, центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит результат всего системного анализа.

55) Моделированием называется целенаправленное исследование явлений, процессов или объектов путем построения и изучения их моделей.

Любой метод научного исследования базируется, по существу, на идее моделирования. При этом различают теоретические методы, для которых используются различного рода знаковые, абстрактные модели, и экспериментальные методы, для которых используют предметные модели. Предметное моделирование предполагает проведение реального физического эксперимента или построение макета, имитирующего реальный эксперимент. В ряде случаев предметное моделирование требует создания сложных и дорогостоящих установок, что не всегда оправдано.

На всем пути теоретического моделирования, начиная от выбора модели и интерпретации результатов, существует целая группа сложных проблем. Основные проблемы следующие:

1) Создание физической модели путем идеализации содержания реальной задачи.

2) Создание математической модели, описывающей физическую модель.

3) Исследование математической модели.

4) Получение, интерпретация и проверка результатов.

56) Прикладные исследования (НИР и ОКР, applied research, research and development - R&D) – научные исследования , направленные на решение социально-практических проблем.

Наука (science) сфера человеческой деятельности, функцией которой является выработка и теоретическая систематизация объективных знаний о действительности.

Непосредственные цели науки – описание, объяснение и предсказание процессов и явлений действительности, составляющих предмет её изучения на основе открываемых ею законов, то есть в широком смысле – теоретическое отражение действительности.

По своей направленности, по отношению к практике отдельные науки принято подразделять на фундаментальные науки (fundamental science) и прикладные науки (applied science). Задачей фундаментальных наук является познание законов, управляющих поведением и взаимодействием базисных структур природы, общества и мышления. Эти законы и структуры изучаются в «чистом виде», как таковые, безотносительно к их возможному использованию. Непосредственная цель прикладных наук – применение фундаментальных наук для решения не только познавательных, но и социально-практических проблем[1].

Деление исследований на фундаментальные и прикладные достаточно условно, так как отдельные результаты фундаментальных исследований могут иметь непосредственную практическую ценность, а в результате прикладных исследований могут быть получены научные откр

57) Принятие решений пронизывает всю управленческую деятельность, решения принимаются по широкому кругу задач управления. Ни одна функция управления, независимо от того, какой орган ее осуществляет, не может быть реализована иначе как посредством подготовки и исполнения управленческих решений . По существу, вся совокупность видов деятельности любого работника управления так или иначе связана с принятием и реализацией решений . Этим прежде всего определяется значимость деятельности по принятию решений и определению его роли в управлении.

Известный американский специалист по управлению Герберт Саймон назвал принятие решений «сутью управленческой деятельности»*. Далее он отмечал, что любая практическая деятельность состоит из « решения » и «действия». Управление, таким образом, можно рассматривать как процессы принятия решений и как процессы, содержащие действия.

самого рождения эмпирической социологии (примерно с рубежа XIX- XX вв.) в среде исследователей ведутся нескончаемые споры о том, что лучше - качественный или количественный подход в исследовании социальных процессов. Хотя однозначного понимания этих терминов в литературе нет и четкая граница между подходами отсутствует, все же можно сказать, что основное различие - в видах и способах сбора информации об изучаемых объектах. Качественный подход опирается на неформализованные ("мягкие") способы общения с респондентом (неформализованные, полуформализованные, фокусированные интервью, метод фокус-групп и др.), изучение дневников, биографий и т.д., а количественный - на использование формализованной ("жесткой") анкеты, статистических данных и т.д.

58) Имитационное моделирование -- это метод, позволяющий строить модели , описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Имитационное моделирование -- это метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью с достаточной точностью описывающей реальную систему и с ней проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Экспериментирование с моделью называют имитацией (имитация -- это постижение сути явления, не прибегая к экспериментам на реальном объекте).

К имитационному моделированию прибегают в случаях, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель : в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Достоинства: Стоимость.( Допустим, компания уволила часть сотрудников, что в дальнейшем привело к снижению качества обслуживания и потери части клиентов. Принять обоснованное решение помогла бы имитационная модель , затраты на применение которой состоят лишь из цены программного обеспечения и стоимости консалтинговых услуг)

Время.( В реальности оценить эффективность, например, новой сети распространения продукции или измененной структуры склада можно лишь через месяцы или даже годы. Имитационная модель позволяет определить оптимальность таких изменений за считанные минуты, необходимые для проведения эксперимента.)

Повторяемость.( Современная жизнь требует от организаций быстрой реакции на изменение ситуации на рынке. Например, прогноз объемов спроса продукции должен быть составлен в срок, и его изменения критичны. С помощью имитационной модели можно провести неограниченное количество экспериментов с разными параметрами, чтобы определить наилучший вариант.)

Точность.( Традиционные расчетные математические методы требуют применения высокой степени абстракции и не учитывают важные детали. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и её процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей).

Наглядность. ( Имитационная модель обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег.)

Универсальность. (Имитационное моделирование позволяет решать задачи из любых областей: производства, логистики, финансов, здравоохранения и многих других. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить широкий набор экспериментов без влияния на реальные объекты)

Недостатки: - разработка хорошей имитационной модели часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат;

- может оказаться, что имитационная модель неточна (что бывает часто), и мы не в состоянии измерить степень этой неточности;

- зачастую исследователи обращаются к имитационному моделированию , не представляя тех трудностей , с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И , тем не менее, имитационное моделирование является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

59) модель: это такое описание, которое исключает несущественные подробности и учитывает наиболее важные особенности системы. Моделирование же можно определить как методологию изучения системы путем наблюдения отклика модели на искусственно генерируемый входной поток. К. Шеннон пишет так: « Имитационное моделирование есть процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы...» Имитационное моделирование является экспериментальной и прикладной методологией, имеющей следующие цели:

· Описание поведения системы;

· Построение теорий и гипотез, которые могут объяснить наблюдаемое поведение;

· Использование этих теорий для предсказания будущего поведения системы, то есть тех воздействий, которые могут быть вызваны изменениями в системе или изменениями способов ее функционирования.

Авторы одной методологической работы сформулировали основные факторы, влияющие на принятие правильного решения по результатам моделирования:

· адекватное понимание решаемой задачи, т. е. если задача не полностью определена и недостаточно четко описана, очень мало шансов, что ее решение принесет какую-либо пользу. Это фундаментальное утверждение относится ко всем задачам, а не только к моделированию.

· корректная модель. Это первостепенный фактор для технически или экономически эффективного решения, если брать всю задачу в целом. Ошибки в модели, если они не выявлены, скорее всего, приведут к принятию результатов, основанных на неверной модели. Стоимость такого типа ошибок обычно очень высока. Даже если ошибка обнаружена, но это произошло на поздних этапах проекта, стоимость исправлений включает также и повторное прохождение всех предшествующих этапов.

· корректная программа. Программирование -- последний этап разработки, и корректная программа может быть написана только по корректной модели. Аргументы в пользу корректности программы такие же, что и для модели.

· планирование эксперимента. Разработка модели и программы должна отражать цели, для которых выполняется моделирование. Для получения требуемых ответов программе нужно правильно задать вопросы, то есть спланировать последовательность вычислительных экспериментов с полным пониманием проблемы.

· интерпретация результатов. Никакая моделирующая программа не дает ответа со стопроцентной достоверностью. Результаты моделирования получаются на основе обработки случайных чисел, поэтому для их правильного понимания требуется применение статистических методов.

Таким образом, моделирование -- это больше, чем просто программа. Достижение целей моделирования требует пристального внимания ко всем указанным факторам

60) Все имитационные модели представляют собой модели типа так называемого " черного ящика". Это означает, что они обеспечивают выдачу выходных параметров системы, если на ее взаимодействующие подсистемы поступают входные воздействия. Поэтому для получения необходимой информации или результатов следует осуществить "прогон" (реализацию, "репетицию") моделей , а не "решать" их. Имитационные модели не способны формировать свое собственное решение в том виде, в каком это имеет место в аналитических моделях, а могут лишь служить средством для анализа поведения системы в условиях, которые определяются экспериментатором. Это является главным достоинством имитационного моделирования вследствие того, что целесообразность применения имитационного моделирования становится очевидной при наличии любого из следующих условий:

не существует законченной математической постановки задачи, либо еще не разработаны аналитические методы решения сформулированной математической модели;

аналитические методы имеются, но математические процедуры столь сложны и трудоемки, что имитационное моделирование дает более простой способ решения задачи;

кроме оценки определенных параметров, желательно осуществить на имитационной модели наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени;

имитационное моделирование может оказаться единственной возможностью вследствие трудностей постановки экспериментов и наблюдения явлений в реальных условиях;

для долговременного действия систем или процессов может понадобиться сжатие временной шкалы. Имитационное моделирование дает возможность полностью контролировать время изучения системы, поскольку явление может быть замедлено или ускорено по желанию исследователя.

Идея имитационного моделирования одинакова привлекательна и для руководителей и для исследователей систем благодаря своей простоте. Поэтому метод имитационного моделирования в настоящее время стремятся применить для решения большинства практических задач. По результатам обследования 1000 крупнейших фирм США (их перечень постоянно приводится в журнале Fortune) установлено, что методами, которые в наибольшей степени используются при анализе их деятельности, являются методы имитационного моделирования.