Filosofa.net

обычно без учета конкретных особенностей оптимальных траекторий.

Имитационное моделирование и исследование экономических систем.

Рассмотрим подробнее применение 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.»[23]. В основе этого метода - теория вычислительных систем, математическая статистика, теория вероятностей. Все имитационные модели построены по типу «черного ящика», то есть

сама система (ее элементы, структура) представлены в виде «черного ящика». Есть какой-то вход в него, который описывается экзогенными или внешними переменными, которые возникают вне системы, под воздействием внешних причин, и выход описываемый эндогенными или 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 в имитационном моделировании представляет метод системной динамики - разработанный 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». Здесь он рассматривает мир как единое целое, как единую систему различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, процессов исчерпания прирoдных ресурсов и загрязнения окружающей среды, процесса производства прoдуктов 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.

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

Возможность постановки вычислительного эксперимента на ЭВМ существенно ускорила процесс математизации науки и техники. Расширился круг профессий, для которых математическая грамотность становится необходимой. Благодаря возможности оперативного исследования процессов труднодоступных и недоступных для реального экспериментирования математическое моделирование все больше и больше находит свое применение в областях, казалось бы далеких от математики и естественных наук. Оно широко используется и в криминалистике, и в лингвистике, и в социологии, и этот список можно продолжать и продолжать.

Академик Н.Н. Моисеев еще лет двадцать назад первым осознал необходимость подготовки к эффективному использованию ЭВМ новых поколений. Он обратил внимание на то, что крупные народнохозяйственные и социально-экономические проблемы могут быть удовлетворительно решены только при условии, что своевременно будут организованы и выполнены исследования междисциплинарного характера, а ЭВМ новых поколений дают подходящую базу для организации и проведения таких исследований.

Академик А.А. Самарский говорит о незаменимости математического моделирования для решения важнейших проблем научно-технического и социально-экономического прогресса, подчеркивает значение математического моделирования как методологии разработки наукоемких технологий и изделий.

Но, к сожалению, как отмечает А.А. Петров[24] те, от кого зависит распределение ресурсов, еще не осознали, что методы математического моделирования имеют большое народнохозяйственное значение и от их развития во многом зависит судьба социально-экономического и научно-технического прогресса страны. Соответственно нет материальной поддержки исследований, научные кадры не консолидируются на решении ключевых проблем, даже нет понимания, что математическое моделирование превратилось в самостоятельную отрасль науки с собственным подходом к решению проблем, хотя корни его остаются в науках о природе и обществе. Остается надеяться, что эти трудности временные, и математическое моделирование получит заслуженное место и в решении важных социально-экономических и народно хозяйственных проблем России будет играть ту же роль, что и в развитых странах.

Литература

1. Акчурин И.А., Веденов М.Ф., Сачков Ю.В. Методологические проблемы математического моделирования в естествознании. // Вопросы философии, 1966, №4.

2. Акчурин И.А., Веденов М.Ф., Сачков Ю.В. Познавательная роль математического моделирования. М.: 1968.

3. Амосов Н.М. Моделирование мышления и психики - М.: Наука, 1965.

4. Андрющенко М.Н., Советов Б.Я., Яковлев А.С. и др. Философские основы моделирования сложных систем управления // Системный подход в технологических науках (Методологические основы): Сборник научных трудов – Л.: Изд. АН СССР, 1989.

5. Батороев К.Б. Кибернетика и метод аналогий - М.: Высшая школа, 1974.

6. Бир С. Кибернетика и управление производством - М.: Наука, 1965

7. Бублик Н.Д., Секерин А.Б., Попенов С.В. Новейшие компьютерные технологии прогнозирования финансовых показателей и рисков. – Уфа: 1998.

8. Васильев В.И., Ильясов Б.Г., Валеев С.В., Жернаков С.В. Интеллектуальные системы управления с использованием нейронных сетей. – Уфа, 1997.

9. Вейль Г. Полвека математики – М.: 1969.

10. Иванов В.Т. Математическое моделирование. Модели прогнозирования.(Методические указания для самостоятельной работы по курсу ЦИПС) – Уфа, 1988.

11. Иванов В.Т. Математическое моделирование. Модели оптимизации (Методические указания для самостоятельной работы по курсу ЦИПС) – Уфа, 1988.

12. Иванов В.Т. Математическое моделирование. Модели оптимального управления (Методические указания для самостоятельной работы по курсу ЦИПС) – Уфа, 1988.

13. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. - М.: Химия, 1968.

14. Клаус Г. Кибернетика и философия - М.: Наука, 1963.

15. Краткая философская энциклопедия. М.: Издательская группа «Прогресс», 1994.

16. Кочергин А.Н. Моделирование мышления - М.: Наука, 1969.

17. Кудряшев А.Ф. О математизации научного знания.// Философские науки, 1975, №4, с.133-139.

18. Лотов А.В. Введение в экономико-математическое моделирование

19. М.: Наука, 1984.

20. Моисеев Н.Н. Алгоритмы развития – М.: Наука, 1987.

21. Моисеев Н.Н. Экология человечества глазами математика. – М.: Молодая гвардия, 1988.

22. Салихов М.В. К вопросу об эвристической активности математики // Философские науки, 1975, №4Ю с.152-155.

23. Петров А.А. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. – М.: Наука, 1996.

24. Самарский А.А. Гулин А.В. Численные методы - М.: Наука, 1989.

25. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. – М.: Высшая школа, 1998.

26. Форрестер Дж. Мировая динамика - М.: Наука, 1978.

27. Фролов И.Т. Гносеологические проблемы моделирования - М.: Наука, 1961.