Введение
 

В настоящее время существенно возросли требования к рациональному обосно-ванию управленческих решений, которые влияют на различные стороны функциониро-вания социально-экономических систем и реализуют стратегии их бескризисного раз-вития. Любое моделирование социально-экономических систем с достаточной для по-лучения практически значимых результатов полнотой и многосторонностью заставляет рассматривать их как сложные динамические системы. Одной из важнейших особенно-стей таких систем является наличие большого числа петель обратной связи и сильное взаимное влияние между параметрами системы. То есть в системе практически отсут-ствуют независимые управляющие параметры. Это приводит к появлению в развитии систем периодов неожиданного, случайного поведения. Имитационное моделирование позволяет исследовать такое поведение сложных систем, опираясь на возможности компьютерного моделирования. В отличие от «традиционных» методов компьютерного моделирования здесь не требуется построение математической модели исследуемого объекта в традиционной форме, что в случае сложных систем является весьма пробле-матичным. Имитационное моделирование предоставляет исследователю инструмента-рий в виде реализованных на компьютере аналитических описаний системных элемен-тов и связей между ними. Это позволяет исследователям экспериментировать с моде-лями не только существующих систем, но и предполагаемых, а также исследовать по-ведение систем в новых ситуациях.
Синтез моделей сложных систем представляет собой итерационный процесс взаимодействия «человек–модель», в ходе которого развивается как модель, так и зна-ния эксперта. К созданию моделей сложных систем привлекаются коллективы экспер-тов, поэтому актуальной является задача интеграции и согласования их знаний. Пред-ставления специалистов о предметной области, как правило, существуют в виде неко-торого описательного, чаще всего ментального, представления о составе и отношениях между компонентами предметной области. Имитационное моделирование в таких слу-чаях позволяет наиболее эффективно использовать опыт и интуицию специалистов в исследовании сложных систем.

 
назад

вперед