Философское моделирование как метод познания окружающего мира

       Почему  можно говорить об эффективности применения методов моделирования в этой области? Во-первых, экономические объекты различного уровня (начиная с уровня простого предприятия и кончая макроуровнем экономикой страны или даже мировой экономикой) можно рассматривать с позиций системного подхода. Во-вторых, такие характеристики поведения экономических систем: - изменчивость (динамичность) противоречивость поведения - тенденция к ухудшению характеристик - подверженность воздействию окружающей среды предопределяют выбор метода их исследования.

       За  последние 30-40 лет методы моделирования  экономики разрабатывались очень  интенсивно. Они строились для  теоретических целей экономического анализа и для практических целей  планирования, управления и прогноза. Содержательно модели экономики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управление, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования), тогда как все остальные представляются в упрощенном виде.

       В литературе, посвященной вопросам экономико-математического  моделирования, в зависимости от учета различных факторов (времени, способов его представления в  моделях; случайных факторов и т.п.) выделяют, например, такие классы моделей:

       1. статистические и динамические

       2. дискретные и непрерывные

       3. детерминированные и стохастические.

       Если  же рассматривать характер метода, на основе которого строится экономико-математическая модель, то можно выделить два основных типа моделей: математические - имитационные.

       Развитие  первого направления в мировой  и отечественной науке связано с такими именами, как Л.Н. Канторович, Дж. Ф. Нейман, В.С. Немчинов, Н.А. Новожилов, Л.Н. Леонтьев и многие другие. Большой интерес в этом направлении представляют модели агрегированной экономики, где рассматривается отраслевой, народнохозяйственный уровень. Динамические народнохозяйственные модели используются в роли верхних координирующих звеньев систем экономико-математических моделей.

       С ростом временного горизонта увеличивается разнообразие вариантов перспективного развития экономики и возрастает число степеней свободы для выбора оптимальных решений, поскольку уменьшается влияние ограниченности ресурсов, неизбежно предопределяемой предшествующим развитием. Однако с ростом временного горизонта фактор неопределенности также начинает играть все возрастающую роль. По мнению Ю.Н. Черемных (18 с.25), "укрупненная номенклатура динамических моделей регламентируется в первую очередь качеством информационного обеспечения. Переход к такой номенклатуре для сокращения размерности может быть продиктован недостаточно мощным алгоритмическим и машинным обеспечением. " Для отыскания оптимальных траекторий динамических народнохозяйственных моделей используются как конечные, так и бесконечные методы, предложенные для решения задач математического программирования. Большое теоретическое и прикладное значение динамических моделей стимулировало многих авторов на разработку специальных методов поиска оптимальных траекторий. Предложенные методы учитывают явно или не явно блочную структуру ограничений динамических моделей и строятся обычно без учета конкретных особенностей оптимальных траекторий.

 

3.2. Имитационное моделирование и исследование экономических систем. 

       Теперь  хотелось бы подробнее остановиться на применении имитационного моделирования экономических систем, процессов.

       По  словам крупного ученого в этой области  Р. Шеннона, "идея имитационного моделирования  проста и интуитивно привлекательна, позволяет экспериментировать с  системами, когда на реальном объекте этого сделать нельзя. " (19 с.7). В основе этого метода - теория вычислительных систем, статистика, теория вероятностей, математика.

       Все имитационные модели построены по типу "черного ящика", т.е. сама система (ее элементы, структура) представлены в виде "черного ящика"; есть какой-то вход в него, который описывается экзогенными переменными (возникают вне системы, под воздействием внешних причин), и выход (описывается выходными переменными), который характеризует результат действия системы.

       В имитационном исследовании большое  значение имеет этап оценки модели, который включает в себя следующие шаги:

       1. Верификация модели (модель ведет  себя так, как это было задумано исследователем).

       2. Оценка адекватности (проверка соответствия модели реальной системе).

       3. Проблемный анализ (формирование  статистически значимых выводов  на основе данных, полученных  в результате экспериментов с  моделью).

       Большой интерес представляет концепция  в имитационном моделировании - метод  системной динамики - разработанная одним из крупнейших специалистов в области теории управления, профессором в школе управления Альфреда П. Слоуна в Массачусетском технологическом институте, Джеймсом Форрестером. Его первая книга в этой области "Кибернетика предприятия" вызвала огромный интерес мировой науки к методу системной динамики в имитационном моделировании.

       Начало  глобальному моделированию положил  другой труд Дж. Форрестера "Мировая  динамика" (15) . Здесь он рассматривает  мир как единое целое, как единую систему различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, процессов исчерпания природных ресурсов и загрязнения окружающей среды, процесса производства продуктов питания. Расчеты показали, что при сохранении развития общества, точнее сегодняшних тенденций его развития, неизбежен серьезный кризис во взаимодействии человека и окружающей среды. Этот кризис объясняется противоречием между ограниченностью земных ресурсов, конечностью пригодных для сельскохозяйственной обработки площадей и все растущими темпами потребления увеличивающегося населения. Рост населения, промышленного и сельскохозяйственного производства приводит к кризису: быстрому загрязнению окружающей среды, истощению природных ресурсов, упадку производства и повышению смертности. На основании анализа этих результатов делается вывод о необходимости стабилизации промышленного роста и материального потребления.

       Дж. Форрестер продолжал развитие своей  концепции в книге "Динамика развития города" (14). В ней описана модель города, посредством которой он пытается исследовать развитие города с момента его возникновения и на протяжении многих десятилетий. Город является сложной системой, в которой зависимости между элементами не могут быть описаны линейными функциями. Эти отношения существенно не линейны. Это обстоятельство позволяет применять к исследованию города хорошо развитый аналитический аппарат современной математики, который более приспособлен для исследования именно линейных зависимостей, присущих простым системам. С другой стороны, процессы, протекающие в сложных системах, недетерминированы, стохастичны и не допускают точного однозначного описания. Сложные системы характеризуются огромным количеством обратных связей - положительных и отрицательных между взаимообусловлено влияющими друг на друга элементами системы. Поэтому эффективность применения в этой предметной области метода системной динамики несомненна.

       Модель  Форрестера обладает высокой степенью общности: в ней отражена специфика  американских городов, с проблемами: стихийностью градообразования, застройки и использования городских территорий, остротой социальных противоречий, экономической помощью и развитием современного строительства на всей территории города и т.п. Однако, несмотря на совершенно определенный тип города, описанный Дж. Форрестером, основные результаты его исследования имеют общий характер. За полученными частными результатами можно увидеть общие закономерности.

       При этом чем проще, яснее, прозрачнее структура модели, тем более фундаментальны учтенные в ней закономерности, тем более достоверны будут и результаты.

       Рассматривая  в книге Форрестера (14) различные  аспекты административных программ, мы видим, что первые же результаты применения модели дают основание предполагать, что большинство из того, что предпринимается  в США для решения "городских проблем" не только не приносит сколько-нибудь серьезных успехов в плане улучшения ситуации, но часто бывает совершенно не функционально, хотя, казалось бы, желаемая цель достигнута, независимо от того, была ли намеченная цель выражена в виде улучшения жизнеспособности города в целом или же в улучшении условий существования городской бедноты. На основании экспериментария со своей моделью Дж. Форрестер разрабатывает ряд конкретных рекомендаций для развития градострoительной науки (14 с.20).

       Исследования Дж. Форрестера, Р. Шеннона, Дж. Шрайбера и многих других ученых в области имитационного моделирования позволяет сделать вывод о перспективности использования этого метода в области экономики.

 

Заключение.

       Моделирование глубоко проникает в теоретическое мышление. Более того, развитие любой науки в целом можно трактовать — в весьма общем, но вполне разумном смысле, — как «теоретическое моделирование». Важная познавательная функция моделирования состоит в том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий. Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближённое, упрощённое объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» — предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Такое «переплетение» теоретического и экспериментального моделирования особенно характерно для развития физических теорий.

       Моделирование — не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и — несмотря на описанную выше его относительность — объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления их отношения с другой теорией, выступающей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяясь в органическом единстве с другими методами познания, моделирование выступает как процесс углубления познания, его движения от относительно бедных информацией моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых явлений действительности.

 

Список  литературы 

1. Амосов  Н. М. "Моделирование мышления  и психики" М.: Наука, 1965 г.

2. Ашманов  С. А. "Введение в математическую экономику" М.: Наука, 1984 г.

3. Батороев  К. Б. "Кибернетика и метод  аналогий" М.: Высшая школа, 1974 г.

4. Бир  С. "Кибернетика и управление  производством" М.: Наука, 1965 г.

5. Богомолов  А. С. "Античная философия"  М.: МГУ, 1985 г.

6. Веденов А. А. "Моделирование элементов мышления" М.: Наука, 1988 г.

7. Гернштейн  Г. М. "Моделирование полей методом  электростатической индукции" М.: Наука, 1976 г.

8. Девдориани  А. С., Грейсух В. С. "Роль кибернетических  методов в изучении преобразований  природных комплексов" М.: Известия АН СССР, 1978 г.

9. Клаус  Г. "Кибернетика и философия"  М.: Наука, 1963 г.

10. Кочергин  А. Н. "Моделирoвание мышления" М.: Наука, 1969 г.

11. Лотов  А. В. "Введение в экономико-метематическое  моделирование" М.: Наука, 1984 г.

12. Михай  Н. Г., Граневский В. В. "Методологические  и моровоззренческие проблемы  естественнонаучного знания" Кишинев:  Шнитица, 1987 г.

13. "Проблемы  методологии социального познания" Л.: ЛГУ, 1985 г.

14. Форрестер  Дж. "Динамика развития города" М.: Прогресс, 1974 г.

15. Форрестер  Дж. "Мировая динамика" М.: Наука, 1978

16. Фролов  И. Т. "Гносеологические проблемы  моделирования" М.: Наука, 1961 г.

17. Фролов  И. Т. "Жизнь и познание. О  диалектике в современной биологии" М.: Мысль, 1981 г.

18. Черемных  Ю. Н. "Анализ поведения траекторий динамики народнохозяйственных моделей" М.: Наука, 1982 г.

19. Шеннон  Р. "Имитационное моделирование  систем - искусство и наука"  М.: Мир, 1978 г.

20. Штофф  В. А. "Моделирование и философия"  М.: Наука, 1966 г.

21. "Эксперимент.  Модель. Теория. " М. - Берлин: Наука, 1982 г.

22. Энциклопедия  кибернетики. Т. 2 Киев: 1975 г.