Существенно машинные виды моделей

Сложные системы, содержащие стохастические или нечетко определенные элементы, подвергающиеся стохастическим воздействиям, не могут быть при современном уровне развития математического моделирования достаточно точно описаны с помощью аналитических математических моделей. Выделим, например, основные аспекты социально-экономических систем (СЭС) как объектов моделирования, которые делают затруднительным (или невозможным) их исследование с помощью традиционных методов математического моделирования^[1]:

• • структурная сложность: неоднородная структура, множественные причинно-следственные связи (причина и следствие разделены, как правило, во времени и пространстве), структурные изменения и сдвиги, наличие прямых и обратных связей, образующих структуру системы;
• • СЭС многофакторные: необходимо учитывать множество влияющих факторов внутренней и внешней природы, изменяющихся во времени, нелинейный характер явлений и процессов в СЭС;
• • случайные и хаотические факторы, воздействующие непосредственно на систему и средовое пространство;
• • энтропийные (от хаоса к порядку и наоборот) колебания в социально-экономических системах;
• • неопределенность развития системы во времени;
• • динамическая сложность (неустойчивость и колебательные процессы в системе; адаптивность, различная скорость протекания процессов, историческая зависимость) осложняет интерпретацию системного поведения и взаимодействия, определяя контринтуитивность СЭС, т. е. невозможность реализации корректной экспертной процедуры проектирования будущего состояния СЭС без применения специальных динамических компьютерных моделей;
• • эволюция и переходные процессы, наблюдаемые в СЭС;
• • воспроизведение внутренней организации СЭС посредством самоорганизации (и самовоспроизводства);
• • формирование стратегии — это всегда поиск некоторой траектории, по которой возможен перевод системы из текущего состояния в желаемое целевое в долгосрочной перспективе;
• • отражение системности ее развития во времени. Наличие множества возможных сценариев такого развития приводит к постановке обратной задачи — поиска эффективного сценария или пути достижения поставленных целей на заданном периоде планирования. В процессе движения СЭС по траектории и реализации сценариев, последние могут изменяться во времени. Существуют также конфликты между долгосрочными и краткосрочными решениями;
• • поведенческие аспекты на микроуровне, связанные с выбором и принятием решений экономическими агентами, групповое и социальное поведение и возникающие на этом уровне процессы самоорганизации (кооперации, конкуренции, сотрудничества, образование социальных групп и др.) оказывают влияние на процессы функционирования социально-экономической системы в целом, и наоборот, состояние, характер функционирования и развития социально-экономической системы в целом влияет на меняющееся поведение социальных и экономических агентов.

Потребности практики в прогнозах и оценке последствий человеческой деятельности и развитие вычислительной техники привели к появлению новых видов моделей: эволюционных, нечетких, имитационных, клеточных автоматов, нейронных сетей, искусственных иммунных систем и др. В общем случае такие модели описывают сложную динамику изменения основных параметров моделируемой открытой системы при ее взаимодействии с окружением, с которым осуществляется обмен ресурсами в условиях конкурентных, кооперативных или безразличных взаимоотношений. Задачи, для решения которых строят такие модели, имеют, как правило, оптимизационный характер, причем критериев оптимизации может быть несколько. В таких случаях для построения модели и проведения экспериментов с ней требуются значительные машинные ресурсы. Будем называть такие модели существенно машинными.

• [1] Лычкина II. II. Имитационное моделирование экономических процессов: учеб, пособие. М.: ИНФРА-М, 2011.