Введение в имитационное моделирование

из "Имитационное моделирование экономических процессов "

Среди методов прикладного системного анализа имитационное моделирование является наиболее мощным инструментом исследования сложных систем, управление которыми связано с принятием решений в условиях неопределенности. По сравнению с другими методами такое моделирование позволяет рассматривать большое число альтернатив, улучшать качество управленческих решений и точнее прогнозировать их последствия. [c.16]
Чтобы овладеть искусством имитационного эксперимента с моделью той или иной экономической системы, мало одного лишь пассивного знания математических основ имитационного моделирования и умения разбираться в известных в теории моделях, сильно упрощающих реальные проблемы. Необходимо знакомство с практическими аспектами условий функционирования экономической системы. [c.16]
Недаром книга одного из ведущих специалистов в области имитационного моделирования Роберта Шеннона носит название Имитационное моделирование систем — искусство и наука [13]. Этим подчеркивается, что создание модели сложной системы и проведение с ее использованием экспериментов является не только наукой. Такие процессы, как отбор существенных факторов для построения модели, введение упрощающих допущений и принятие правильных решений на основе моделей ограниченной точности опираются в значительной степени на интуицию исследователя и его практический опыт. [c.16]
Неправильно думать, что использование моделей началось с появлением ЭВМ. Само по себе моделирование не ново — формирование понятия моделирования и разработка моделей играли жизненно важную роль в духовной деятельности человечества с тех пор, как оно стало стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные объекты. Моделирование охватывает широкий диапазон актов человеческого общения и началось оно, возможно, с наскальной живописи и сооружения идолов. Прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов. [c.17]
Лауреат Нобелевской премии по экономике В. В. Леонтьев является создателем теории межотраслевого баланса экономических систем. В практическом применении отраслевого баланса широко используются методы моделирования систем, в частности, сценарный подход. Так, после второй мировой войны по заказу правительства США В.В.Леонтьевым была построена статическая модель межотраслевого баланса американской экономики с целью оценки последствий ее перехода на мирные рельсы, которая, в частности, предсказала неожиданный для экспертов результат -резкое увеличение выпуска и уровня занятости в сталелитейной промышленности. В семидесятых годах прошлого века по заказу ООН была создана глобальная экономическая модель развития мировой экономики. Непосредственной целью исследований с помощью этой модели являлось оценка условий, которые позволили бы сократить разрыв в доходах между развивающимися и развитыми странами. [c.18]
Известны результаты глобального моделирования явления ядерной зимы , выполненные в ВЦ АН СССР под руководством академика Н.Н.Моисеева. Эти результаты дали человечеству, в том числе политикам, неопровержимые аргументы против ядерной войны, даже так называемой ограниченной ядерной войны . [c.18]
Каждый человек в своей личной и общественной жизни использует модели для принятия решений [12]. Мысленный образ мира, окружающего нас, есть модель. Человек не несет в себе полных образов семьи, бизнеса, правительства или страны. Он только отбирает концепции и взаимосвязи, которые затем использует, чтобы представить себе реальную систему. Мысленный образ - это модель, но, сожалению, модель не строгая а размытая , она несовершенно, неточно сформулирована и может у одной и той же личности изменяться со временем, даже в течение беседы. Человеческий ум отбирает некоторые концепции, которые могут быть справедливы или ошибочны, и использует их для описания окружающего мира. На основе этих предположений человек оценивает поведение системы и думает о том, какое действие следует предпринять, что его изменить. Однако этот процесс часто приводит к ошибкам вследствие того, что человеческий ум в высшей степени приспособлен к анализу элементарных сил и действий, составляющих систему, но, как показывает опыт, не приспособлен для оценок динамических последствий развития достаточно сложных систем. [c.19]
Здесь может помочь инструмент - компьютер, который руководствуется заданной ему моделью. Любая модель, конечно, есть упрощение действительно существующей социальной системы, но она может быть значительно более детальной, чем мысленные модели, которые обычно используются для обсуждений социально-экономических систем. Несмотря на свойственные им недостатки, машинные модели могут быть построены так, что они окажутся гораздо более полными, чем интуитивные модели. [c.19]
По мнению Дж. Форрестера, процесс моделирования использует великую силу человеческого интеллекта — его способность к восприятию окружающего мира, и устраняет величайшую слабость человеческого ума — его неспособность оценить все динамические последствия даже при правильном наборе исходных предпосылок. [c.19]
Во-вторых, если есть данные о развитии экономической системы за некоторый период времени в прошлом, можно попытаться провести эксперимент на этих данных. Пусть, например, имеется временной ряд значений какой-то экономической переменной (например, дохода на душу населения) для нескольких государств. Предположим, что различия в значениях рассматриваемой переменной для разных государств можно объяснить несколькими параметрами экономической политики и малыми случайными возмущениями. Тогда, в принципе, можно оценить воздействие различных экономических решений на доход, приходящийся на душу населения. Часто данных о развитии системы в прошлом нет но, даже когда их достаточно, предположение о том, что различия в значениях эндогенных переменных в данный момент объясняются главным образом воздействием управляющих переменных, вообще говоря, неоправданно поэтому нельзя слишком доверять оценкам экономических решений, полученным на основе данных о развитии системы в прошлом. [c.20]
Когда же нельзя провести управляемый эксперимент и нет данных о развитии системы в прошлом (или в этих данных слишком велики случайные возмущения), остается единственная возможность построить модель рассматриваемой экономической системы, связывающую эндогенные переменные с экзогенными и провести имитационный эксперимент. [c.20]
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. [c.21]
Модели социально-экономических систем имеют некоторые особенности по сравнению, например, с моделями природных или технических систем. К сожалению, не всегда возможно создать математическую модель социально-экономической системы в узком значении этого слова. При изучении таких систем мы можем определить цели, указать ограничения и предусмотреть, чтобы система подчинялась техническим законам, нормативным правовым ограничениям и т.п. При этом могут быть вскрыты и представлены в той или иной математической форме существенные связи в системе. В отличие от этого решение проблем защиты от загрязнения воздушной среды, предотвращения преступлений, здравоохранения и огромное количество другим проблем связано с неясными и противоречивыми целями, а также выбором альтернатив, диктуемых политическими и социальными факторами. [c.21]
Набор таких факторов может достигать десятков, сотен и более. Поэтому экспериментировать с реальными экономическими системами часто бывает невозможно, непрактично или неэкономично. Имитационный же эксперимент позволяет проводить исследование функционирования таких систем. [c.22]
Почти каждая модель представляет собой некоторую комбинацию таких составляющих, как компоненты, переменные, параметры, функциональные зависимости, ограничения, целевые функции. [c.23]
Компоненты — составные части, которые при соответствующем объединении образуют систему. Например, модель города может состоять из таких компонентов, как система образования, система здравоохранения, транспортная система и т.д. [c.23]
Параметры — величины, которые экспериментатор, работающий с моделью, может выбирать произвольно, в отличие от переменных, которые могут принимать только значения, определяемые видом функции. В моделях систем принято разделять переменные на экзогенные и эндогенные. Эндогенными называются переменные, изменение которых происходит внутри моделируемой системы, в отличие от экзогенных, которые вводятся в модель извне. Эндогенные величины называют также выходными. [c.23]
Функциональные зависимости описывают поведение переменных и параметров в пределах компонента или выражают соотношения между компонентами системы. Обычно эти соотношения можно строить лишь на основе гипотез или выводить с помощью статистического или математического анализа. [c.23]
Ограничения представляют собой устанавливаемые пределы изменения значений переменных или ограничивающие условия распределения и расходования тех или иных средств. Они могут вводиться либо разработчиком (искусственные ограничения), либо самой системой вследствие присущих ей свойств (естественные ограничения). [c.23]

Вернуться к основной статье