Научное исследование представляет собой наиболее развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам. Поиск предполагает творчество, связанное с абстрагированием и идеализацией, опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, аналогия, статистические и другие способы рассуждений приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют ее достижения. Объективное познание действительности достигается с помощью системы принципов и приемов, которые объединяются таким понятием, как «научный метод».
Научный метод является инструментом для решения главной задачи науки – открытия объективных законов действительности. Конкретно каждый метод представляет собой совокупность логических рассуждений, определенных преобразований и тому подобных приемов или операций, при помощи которых осуществляется познание окружающей нас действительности.
Попытки дать определение научного метода были поистине многочисленны: начиная с Ф. Бэкона и Р. Декарта, Д. Локка, И. Канта и заканчивая работами Д. Дьюи, Ж. Пуанкаре, Э. Маха. В настоящее время методы науки строго установлены и вполне объективны и понимаются как система предписаний, рекомендаций, предостережений, образцов и т.п., указывающих, как сделать что-то.
Метод охватывает прежде всего средства, необходимые для достижений определенной цели, он регламентирует некоторую сферу деятельности и является совокупностью предписаний. Вместе с тем метод обобщает и систематизирует опыт действий в этой сфере. Являясь итогом и выводом из предшествующей практики, он своеобразным образом описывает эту практику. При этом систему методов научных исследований можно представить в виде совокупности а) общефилософских методов; б) общенаучных специальных методов и в) специальных методов частных наук.
В параграфе 1.8 мы уже заявили общефилософские методы познания действительности (диалектический, научная теория как метод познания, метод анализа систем знаний). В этой части работы мы некоторым образом их конкретизируем и пойдем дальше.
Итак, всеобщий философский метод есть совокупность наиболее фундаментальных принципов и приемов, регулирующих всякую познавательную и практическую деятельность. Всеобщим для всех без исключения наук пииется диалектический метод (диалектико-материалистический). В отличие от специальных методов он не является приемом или операцией процедурного характера и включает законы, категории и принципы материалистической диалектики. Всеобщий метод материалистической диалектики образует методологическую основу системы методов наглядного исследования в целом и каждого общенаучного и специального метода в отдельности. В силу своей всеобщности философский метод нуждается в конкретизации и дополнении другими, специальными методами. Методы предназначены для решения отдельных общепознавательных или специфических для каждой науки задач.
Методы, применяемые почти во всех науках, справедливо характеризуются как общенаучные. Широта сферы применения сближает их со всеобщими философскими методами, но каждый из этих методов выполняет свою функцию, обеспечивает решение определенной познавательной задачи. Это придает им специальный характер, сближает со специальными методами частных наук.
К общенаучным методам исследования относятся:
а) наблюдение; е) анализ и синтез;
б) сравнение; ж) индукция и дедукция;
в) измерение; з) аналогия и моделирование;
г) эксперимент; и) идеализация;
д) абстрагирование; к) формализация и др.
Специальные методы любой частной науки обусловлены особенностями ее объекта и предметов изучения. Каждый из этих методов представляет совокупность принципов и вытекающих из них приемов, операций, посредством которых решаются специфические задачи в частной области исследований.
К специальным методам частных наук могут быть отнесены методы:
а) математической статистики;
б) оптимизации;
в) технико-экономического анализа;
г) математические и др.
Отметим, что развитие науки на современном этапе характеризуется их всепроникновением, выходом за пределы области знаний, породивший тот или иной конкретный метод.
Основанием для другой классификации методов могут быть также выполняемые ими функции в зависимости от особенности целей, объектов и условий исследования.
По функциям различают методы, применяемые как при эмпирических, так и теоретических исследованиях. Для эмпирического уровня характерен процесс установления и накопления новых фактов, их анализ, синтез, обобщение в целях получения закономерностей, пригодных для практических целей. На теоретическом уровне проводится синтез знаний, выдвигаются и формулируются общие для данной предметной области закономерности, позволяющие объяснить ранее открытые факты и эмпирические закономерности, а также предсказать и предвидеть будущие события и факты.
В научных исследованиях успешно используются оба эти подхода, которые дополняют и обогащают друг друга. Результаты эмпирического исследования служат исходным материалом для создания теории, проверки ее истинности и последующего развития и совершенствования. Теория позволяет выделить существенные связи, объяснить и обобщить результаты, предсказать наиболее перспективные области дальнейших исследований.
Для эмпирического исследования характерны следующие методы:
а) наблюдение;
б) сравнение;
в) измерение;
г) эксперимент.
К методам, используемым на эмпирическом и теоретическом уровнях, относятся:
а) анализ и синтез;
б) индукция и дедукция;
в) абстрагирование и конкретизация;
г) аналогия;
д) моделирование.
Основу теоретического исследования составляют:
а) метод идеализации;
б) методы конструктивизации и формализации;
в) аксиоматический и гипотетический методы;
г) метод восхождения от абстрактного к конкретному.
В дальнейшем мы обязательно наполним содержанием, если не все, то большинство заявленных методов, а пока конкретизируем заявленные ранее исследовательские подходы.
Итак, наряду с отдельными методами научного исследования существуют фундаментальные исследовательские подходы, в рамках которых любой общенаучный или специальный метод частной науки приобретает дополнительную специфику, по особому выполняет свою основную функцию. Эти подходы являются тоже своего рода методами, определяющими направление и общий характер исследований. К числу наиболее устоявшихся и признанных в науке подходов можно отнести:
а) исторические и логические;
б) качественные и количественные;
в) натурные и модельные;
г) комплексный подход;
д) системный (разновидностями которого являются структурный и функциональный подходы).
Применяемые на основе этих подходов отдельные методы научных исследований приобретают характерную направленность и взаимно дополняют друг друга. Характер применяемых методов, состав и связи между ними обусловлены спецификой научного исследования, особенностями его объектов, условий и задач, а также логической последовательностью научного исследования, его основными этапами и формами. Общенаучные и специальные методы исследования имеют свои преимущества и ограничения в применении. Каждый из них выражает какую-то сторону, черту познавательного процесса, поэтому в чистом виде может быть представлен абстрактно. В реальном процессе научного исследования все методы взаимосвязаны, взаимодействуют и взаимно дополняют друг друга.
Вот теперь настало время наполнить содержанием конкретные методы научных исследований.
Моделирование (лат. modulus – мера, образец) – исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей, использование моделей для определения и уточнения характеристик и рационализации построения вновь конструируемых объектов. В научных исследованиях моделирование стало применяться ещё в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, физику химию, биологию, экологию, общественные науки. Методология моделирования долгое время развивалась независимо отдельными науками. Отсутствовала единая система понятий и терминология. Лишь в последнее время постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания.
Метод моделирования – универсальный метод. Он применяется в научных исследованиях практически во всех науках. Метод моделирования в геоэкологии – метод исследования строения, функционирования, динамики и развития геокомпонентов и геоэкосистем, процессов и взаимосвязей внутри них и между ними с помощью модели. Под моделью понимается образ (копия) реально существующих объектов, процессов и явлений. Она всегда создается на основе сходства с объектом-аналогом. Модель – это некий новый объект, который отражает главные черты и существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса. Можно сказать модель – это упрощенное представление о реальном объекте, процессе или явлении. Никакая модель не может заменить сам объект исследования.
Модель выступает в качестве своеобразного инструмента познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно или же это исследование требует много времени и средств.
Таким образом, модель необходима для того чтобы :
1. Понять, как устроен конкретный объект – каковы его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающим миром;
2. Научиться управлять объектом или процессом и определять наилучшие способы управления при заданных целях и критериях (оптимизация);
3. Прогнозировать прямые и косвенные последствия реализации заданных способов и форм воздействий на объект;
4. Никакая модель не может заменить само явление, но при решении задачи, когда нас интересуют определенное свойство исследуемого процесса или явления, модель оказывается полезной, а подчас и единственным инструментом исследования, познания.
Процесс построения модели называется моделированием. Основные задачи моделирования: а) облегчить процесс познания; б) сделать познание менее трудоемким; в) сделать объект познания более наглядным и доступным.
Технология моделирования требует от исследователя умения ставить проблемы и задачи, прогнозировать результаты исследования, проводить разумные оценки, выделять главные и второстепенные факторы для построения моделей, выбирать аналогии и математические формулировки, решать задачи с использованием компьютерных систем, проводить анализ компьютерных экспериментов.
Навыки моделирования очень важны человеку в жизни. Они помогут разумно планировать свой распорядок дня, учебу, труб, выбирать оптимальные варианты при наличии выбора, разрешать удачно жизненные ситуации.
Выделяют несколько видов моделирования:
– материальное (физическое) моделирование – моделирование, при котором реальному объекту противопоставляется его увеличенная или уменьшенная копия, допускающая исследование (как правило, в лабораторных условиях) с помощью перенесения свойств изучаемых процессов и явлений с модели на объект на основе теории подобия;
– идеальное моделирование – основано не на материальной аналогии объекта и модели, а на аналогии идеальной, мысленной;
– знаковое моделирование – моделирование, использующее в качестве моделей знаковые преобразования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, наборы символов;
– математическое моделирование – моделирование при котором исследование объекта осуществляется посредством модели, сформулированной на языке математики.
Процесс моделирования включает три элемента :
1. Субъект (исследователь);
2. Объект исследования;
3. Модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.
Этапы моделирования
Процесс моделирования состоит из нескольких этапов:
объект исследования – модель – изучение модели – знания об объекте .
Этап построения модели предполагает наличие некоторых знаний об объекте-оригинале. Познавательные возможности модели обуславливаются тем, что модель отражает какие-либо существенные черты объекта-оригинала. Вопрос о необходимости и достаточной мере сходства оригинала и модели требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от отражения других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.
На втором этапе процесса моделирования модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение «модельных» экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные об ее «поведении». Конечным результатом этого этапа является множество знаний о модели.
На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал. Этот процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. Мы можем с достаточным основанием переносить какой-либо результат с модели на оригинал, если этот результат необходимо связан с признаками сходства оригинала и модели. Если же определенный результат модельного исследования связан с отличием модели от оригинала, то этот результат переносить неправомерно.
Четвертый этап – проверка полученных с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории объекта, его преобразования или управления им.
Моделирование цикличный процесс. Это означает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания о следуемом объекте расширяются или уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.
Моделирование -- это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей
Каждый объект имеет большое количество различных свойств. В процессе построения модели выделяются главные, наиболее существенные, свойства. Так, модель самолета должна иметь геометрическое подобие оригиналу, модель атома -- правильно отражать физические взаимодействия, архитектурный макет города - ландшафт и т.д. Модель -- это некий новый объект, который отражает существенные особенности изучаемого объекта, явления или процесса.
Цели моделирования.
1. понять сущность изучаемого объекта,
2. научиться управлять объектом и определять наилучшие способы управления,
3. прогнозировать прямые или косвенные последствия,
4. решать прикладные задачи.
Разные науки исследуют объекты и процессы под разным углом зрения и строят различные типы моделей. В физике изучаются процессы взаимодействия и движения объектов, в химии -- их внутреннее строение, в биологии -- поведение живых организмов и т.д.
Возьмем в качестве примера человека, в разных науках он исследуется в рамках различных моделей. В рамках механики его можно рассматривать как материальную точку, в химии -- как объект, состоящий из различных химических веществ, в биологии -- как систему, стремящуюся к самосохранению и т.д.
С другой стороны, разные объекты могут описываться одной моделью.
Так, в механике различные материальные тела (от планеты до песчинки) могут рассматриваться как материальные точки.
Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью.
Рассмотрение материальных моделей в качестве орудий экспериментальной деятельности вызывает потребность выяснить, чем отличаются те эксперименты, в которых используются модели, от тех, где они не применяются. Превращение эксперимента в одну из основных форм практики, происходившее параллельно с развитием науки, стало фактом с тех пор, как в производстве сделалось возможным широкое применение естествознания, что в свою очередь было результатом первой промышленной революции, открывшей эпоху машинного производства. Специфика эксперимента как формы практической деятельности в том, что эксперимент выражает активное отношение человека к действительности.
В силу этого, в марксистской гносеологии проводится четкое различие между экспериментом и научным познанием. Хотя всякий эксперимент включает и наблюдение как необходимую стадию исследования. Однако в эксперименте помимо наблюдения содержится и такой существенный для революционной практики признак как активное вмешательство в ход изучаемого процесса. "Под экспериментом понимается вид деятельности, предпринимаемой в целях научного познания, открытия объективных закономерностей и состоящий в воздействии на изучаемый объект (процесс) посредством специальных инструментов и приборов."
Существует особая форма эксперимента, для которой характерно использование действующих материальных моделей в качестве специальных средств экспериментального исследования. Такая форма называется модельным экспериментом. В отличие от обычного эксперимента, где средства эксперимента так или иначе взаимодействуют с объектом исследования, здесь взаимодействия нет, так как экспериментируют не с самим объектом, а с его заместителем. При этом объект-заместитель и экспериментальная установка объединяются, сливаются в действующей модели в одно целое. Таким образом, обнаруживается двоякая роль, которую модель выполняет в эксперименте: она одновременно является и объектом изучения и экспериментальным средством. Для модельного эксперимента, по мнению ряда авторов Батороева и Штоффа, характерны следующие основные операции:
1. переход от натурального объекта к модели - построение модели (моделирование в собственном смысле слова);
2. экспериментальное исследование модели;
3. переход от модели к натуральному объекту, состоящий в перенесении результатов, полученных при исследовании, на этот объект.
Модель входит в эксперимент, не только замещая объект исследования, она может замещать и условия, в которых изучается некоторый объект обычного эксперимента. Обычный эксперимент предполагает наличие теоретического момента лишь в начальный момент исследования - выдвижение гипотезы, ее оценку и т.д., а также на завершающей стадии - обсуждение и интерпретация полученных данных, их обобщение. В модельном эксперименте необходимо также обосновать отношение подобия между моделью и натуральным объектом и возможность экстраполировать на этот объект полученные данные. IIIтофф говорит о том, что теоретической основой модельного эксперимента, главным образом в области физического моделирования, является теория подобия.
Она дает правила моделирования для случаев, когда модель и натура обладают одинаковой (или почти одинаковой) физической природой. Но в настоящее время практика моделирования вышла за пределы сравнительно ограниченного круга механических явлений. Возникающие математические модели, которые отличаются по своей физической природе от моделируемого объекта, позволили преодолеть ограниченные возможности физического моделирования. При математическом моделировании основой соотношения модель - натура является такое обобщение теории подобия, которое учитывает качественную разнородность модели и объекта, принадлежность их разным формам движения материи. Такое обобщение принимает форму более абстрактной теории изоморфизма систем.
Интересен вопрос о том, какую роль играет само моделирование, в процессе доказательства истинности и поисков истинного знания. Что же следует понимать под истинностью модели? Если истинность вообще - «соотношение наших знаний объективной действительности», то истинность модели означает соответствие модели объекту, а ложность модели - отсутствие такого соответствия. Такое определение является необходимым, но недостаточным. Требуются дальнейшие уточнения, основанные на принятие во внимание условий, на основе которых модель того или иного типа воспроизводит изучаемое явление. Например, условия сходства модели и объекта в математическом моделировании, основанном на физических аналогиях, предполагающих при различии физических процессов в модели и объекте тождество математической формы, в которой выражаются их общие закономерности, являются более общими, более абстрактными. Таким образом, при построении тех или иных моделей всегда сознательно отвлекаются от некоторых сторон, свойств и даже отношений, в силу чего, заведомо допускается несохранение сходства между моделью и оригиналом по ряду параметров. Так планетарная модель атома Резерфорда оказалась истинной в рамках исследования электронной структуры атома, а модель Томпсона оказалась ложной, так как ее структура не совпадала с электронной структурой. Истинность - свойство знания, а объекты материального мира не истинны, неложны, просто существуют. В модели реализованы двоякого рода знания:
1. знание самой модели (ее структуры, процессов, функций) как системы, созданной с целью воспроизведения некоторого объекта;
2. теоретические знания, посредством которых модель была построена.
Имея в виду именно теоретические соображения и методы, лежащие в основе построения модели, можно ставить вопросы о том, на сколько верно данная модель отражает объект и насколько полно она его отражает. В таком случае возникает мысль о сравнимости любого созданного человеком предмета с аналогичными природными объектами и об истинности этого предмета. Но это имеет смысл лишь в том случае, если подобные предметы создаются со специальной целью изобразить, скопировать, воспроизвести определенные черты естественного предмета. Таким образом, можно говорить о том, истинность присуща материальным моделям:
1. в силу связи их с определенными знаниями;
2. в силу наличия (или отсутствия) изоморфизма ее структуры со структурой моделируемого процесса или явления;
3. в силу отношения модели к моделируемому объекту, которое делает ее частью познавательного процесса и позволяет решать определенные познавательные задачи.
И в этом отношении материальная модель является гносеологически вторичной, выступает как элемент гносеологического отражения.
Модель можно рассматривать не только как орудие проверки того, действительно ли существуют такие связи, отношения, структуры, закономерности, которые формулируются в данной теории и выполняются в модели. Успешная работа модели есть практическое доказательство истинности теории, то есть это часть экспериментального доказательства истинности этой теории.
Теперь, когда были рассмотрены основные теоретические аспекты моделей и моделирования, можно перейти к рассмотрению конкретных примеров широкого применения моделирования, как средства познания в различных областях человеческой деятельности.
Любое научное исследование осуществляется определенными приемами и способами, по определенным правилам. Учение о системе этих приемов, способов и правил называют методологией. Впрочем, понятие "методология" в литературе употребляется в двух значениях:
- 1) совокупность методов, применяемых в какой-либо сфере деятельности (науке, политике и т.д.);
- 2) учение о научном методе познания.
Рассмотрим современные общие определения методологии (табл. 1).
|
Источник |
Определение |
|
"Методология (от "метод" и "логия") - учение о структуре, логической организации, методах и средствах деятельности" |
|
|
"Методология - система принципов и способов организации и построения теоретической и практической деятельности, а также учение об этой системе" |
|
|
"Учение о методах деятельности (метод и "логос" - учение)" |
|
|
"Методология - 1) совокупность приемов исследования, применяемых в какой-либо науке; 2) учение о методе познания и преобразования мира" |
|
|
"Понятие "методология" имеет два основных значения: система определенных способов и приемов, применяемых в той или иной сфере деятельности (в науке, политике, искусстве и т.п.); учение об этой системе, общая теория метода, теория в действии" |
|
|
"Главная цель методологии науки - изучение тех методов, средств и приемов, с помощью которых приобретается и обосновывается новое знание в науке. Но, кроме этой основной задачи, методология изучает также структуру научного знания вообще, место и роль в нем различных форм познания и методы анализа и построения различных систем научного знания" |
|
|
"Методология является дисциплиной об общих принципах и формах организации мышления и деятельности" |
|
|
Общий подход к решению задач того или иного класса |
|
|
В.В. Краевский ) |
Методология как способ, средство связи науки и практики |
|
Н.А. Масюкова , стали формироваться группы специалистов, называющих себя "методологами", а свое научное направление "системомыслительной деятельности" методологией. Эти группы методологов (О.С. Анисимов, Ю.В. Громыко, П.Г. Щедровицкий и др.) стали в проводить "организационно-деятельностные игры" с коллективами работников сначала в сфере образования, затем сельского хозяйства, с политологами и т.д., направленные на осмысление инновационной деятельности, что принесло им довольно широкую известность. Параллельно с этим в печати стали появляться публикации ученых, посвященные анализу и научному обоснованию инновационной деятельности - в образовании, в инженерном деле, в экономике и т.д. . В последние годы среди программистов распространился термин "методология" совсем в новом "звучании". Под методологией программисты стали понимать тот или иной тип стратегии, то есть тот или иной общий метод создания компьютерных программ . Так, наряду с методологией научно-исследовательской деятельности стало формироваться новое направление - методология практической деятельности. Методология - это учение об организации деятельности. Такое определение однозначно детерминирует и предмет методологии - организация деятельности. Необходимо рассмотреть содержание понятия "организация". В соответствии с определением, данным в , организация - 1) внутренняя упорядоченность, согласованность взаимодействия более или менее дифференцированных и автономных частей целого, обусловленная его строением; 2) совокупность процессов или действий, ведущих к образованию и совершенствованию взаимосвязей между частями целого; 3) объединение людей, совместно реализующих некоторую программу или цель и действующих на основе определенных процедур и правил. Отметим что не всякая деятельность нуждается в организации, в применении методологии. Как известно, человеческая деятельность может разделяться на деятельность репродуктивную и продуктивную (см., например, ). Репродуктивная деятельность является слепком, копией с деятельности другого человека, либо копией своей собственной деятельности, освоенной в предшествующем опыте. Продуктивная деятельность, направленна на получение объективно нового или субъективно нового результата. В случае продуктивной деятельности и возникает необходимость ее организации, то есть возникает необходимость применения методологии. Если исходить из классификации деятельности по целевой направленности: игра-учение-труд , то можно говорить о следующей направленности методологии:
Таким образом, методология рассматривает организацию деятельности (деятельность - целенаправленная активность человека). Организовать деятельность означает упорядочить ее в целостную систему с четко определенными характеристиками, логической структурой и процессом ее осуществления - временной структурой (авторы исходят из пары категорий диалектики "историческое (временное) и логическое"). Логическая структура включает в себя следующие компоненты: субъект, объект, предмет, формы, средства, методы деятельности, ее результат. Внешними по отношению к этой структуре являются следующие характеристики деятельности: особенности, принципы, условия, нормы. Такое понимание и построение методологии позволяет с единых позиций и в единой логике обобщить различные имеющиеся в литературе подходы и трактования понятия "методология" и его использование в самых разнообразных видах деятельности. Каждая наука имеет свою методологию. В конечном счете и юристы, и философы под методологией научного исследования понимают учение о методах (методе) познания, т.е. о системе принципов, правил, способов и приемов, предназначенных для успешного решения познавательных задач. Соответственно методология юридической науки может быть определена как учение о методах исследования государственно-правовых явлений. Существуют следующие уровни методологи (табл.2.). Таблица 2 - Основные урони методологи Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную нижеСтуденты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны. Размещено на http://www.allbest.ru/ ЛЕКЦИЯ 1. Основы моделиров а ния 1.1 Сущность моделирования и его значение Слово «модель» произошло от латинского слова «modulus», означает «мера», «образец». Его первоначальное значение было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа или прообраза, или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью. Моделирование в научных исследованиях стало применяться еще в глубокой древности и постепенно захватывало все новые области научных знаний: техническое конструирование, строительство и архитектуру, астрономию, физику, химию, биологию и, наконец, общественные науки. Большие успехи и признание практически во всех отраслях современной науки принес методу моделирования ХХ век. Однако методология моделирования долгое время развивалась отдельными науками независимо друг от друга. Отсутствовала единая система понятий, единая терминология. Лишь постепенно стала осознаваться роль моделирования как универсального метода научного познания. Исторически случилось так, что первые работы по компьютерному моделированию, или, как говорили раньше, моделированию на ЭВМ, были связаны с физикой, где с помощью моделирования решался целый ряд задач гидравлики, фильтрации, теплопереноса и теплообмена, механики твердого тела и т. д. Моделирование в основном представляло собой решение сложных нелинейных задач математической физики с помощью итерационных схем, за исключением разве тех задач, где использовался метод Монте-Карло, и по существу было оно, конечно, моделированием математическим. Успехи математического моделирования в физике способствовали распространению его на задачи химии, электроэнергетики, биологии и некоторые другие дисциплины, причем схемы моделирования не слишком отличались друг от друга. Сложность решаемых на основе моделирования задач всегда ограничивалась лишь мощностью имеющихся ЭВМ. Моделирование, в том числе и компьютерное моделирование, как познавательный приём неотделимо от развития знания. Практически во всех науках о природе построение и использование моделей является мощным орудием познания. Реальные объекты и процессы бывают столь многогранны и сложны, что лучшим способом их изучения часто является построение модели. Компьютерное моделирование в настоящее время приобрело общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе. 1. 2 Понятие модели и моделирования Термин «модель» широко используется в различных сферах человеческой деятельности и имеет множество смысловых значений. В этом разделе мы будем рассматривать только такие модели, которые являются инструментами получения знаний. Модель - это такой материальный или мысленно представляемый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале. Под моделированием понимается процесс построения, изучения и применения моделей. Оно тесно связано с такими категориями, как абстракция, аналогия, гипотеза и др. Процесс моделирования обязательно включает и построение абстракций, и умозаключения по аналогии, и конструирование научных гипотез. Процесс моделирования включает три элемента: субъект (исследователь), объект исследования, модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Главная особенность моделирования в том, что это метод познания с помощью объектов-заместителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследователь ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект. Необходимость использования метода моделирования определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств. Сущность процесса моделирования схематически может быть представлена следующим образом: Размещено на http://www.allbest.ru/ В моделировании есть два различных подхода. Модель может быть копией объекта, выполненной из другого материала, в другом масштабе, с отсутствием ряда деталей. Например, это игрушечный кораблик, домик из кубиков, деревянная модель самолета в натуральную величину, используемая в авиаконструировании и др. Модели такого рода называют натурными . Модель может также отображать реальность более абстрактно - словесным описанием в свободной форме, описанием, формализованным по каким-то правилам, математическими соотношениями и т.п. Будем называть такие модели абстрак т ными . Классификация абстрактных моделей: 1. Вербальные (текстовые) модели . Эти модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (примерами такого рода моделей являются милицейский протокол, правила дорожного движения). 2. Математические модели - очень широкий класс знаковых моделей (основанных на формальных языках над конечными алфавитами), использующих те или иные математические методы. Например, математическая модель звезды будет представлять собой сложную систему уравнений, описывающих физические процессы, происходящие в недрах звезды. Другой математической моделью являются, например, математические соотношения, позволяющие рассчитать оптимальный (наилучший с экономической точки зрения) план работы какого-либо предприятия. 3. Информационные модели - класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (получение, передачу, обработку, хранение и использование информации) в системах самой разнообразной природы. Примерами таких моделей могут служить OSI - семиуровневая модель взаимодействия открытых систем в компьютерных сетях, или машина Тьюринга - универсальная алгоритмическая модель. Большая часть данного курса связана с прикладными математическими моделями, в реализации которых используются компьютеры. Это вызвано тем, что внутри информатики именно компьютерное математическое и компьютерное информационное моделирование могут рассматриваться как ее составные части. Компьютерное математическое моделирование связано с информатикой технологически; использование компьютеров и соответствующих технологий обработки информации стало неотъемлемой и необходимой стороной работы физика, инженера, экономиста, эколога, проектировщика ЭВМ и т.д. Неформализованные вербальные модели не имеют столь явно выраженной привязки к информатике - ни в принципиальном, ни в технологическом аспектах. 2. Математическое моделирование Математическая модель выражает существенные черты объекта или процесса языком уравнений и других математических средств. Огромный толчок развитию математического моделирования дало появление ЭВМ, хотя сам метод зародился одновременно с математикой тысячи лет назад. моделирование нелинейный задача математический Математическое моделирование не всегда требует компьютерной поддержки. Каждый специалист, профессионально занимающийся математическим моделированием, делает все возможное для аналитического исследования модели. Аналитические решения (т. е. представленные формулами, выражающими результаты исследования через исходные данные) обычно удобнее и информативнее численных. Однако возможности аналитических методов решения сложных математических задач очень ограничены и, как правило, эти методы гораздо сложнее численных. 2 .1 Этапы математического моделирования С появлением ЭВМ метод математического моделирования занял ведущее место среди других методов исследования. Особенно важную роль этот метод играет в современной экономической науке. Изучение и прогнозирование какого-либо экономического явления методом математического моделирования позволяет проектировать новые технические средства, прогнозировать воздействие на данное явление тех или иных факторов, планировать эти явления даже при существовании нестабильной экономической ситуации. Построение математической модели - это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит весь последующий анализ объекта. Построение модели - это процедура не формальная. Сильно зависит от исследователя, его опыта и вкуса, всегда опирается на определенный опытный материал. Модель должна быть достаточно точной, адекватной и должна быть удобна для использования. Основные этапы моделирования 1. Постановка задачи. Определение цели анализа и пути ее достижения и выработки общего подхода к исследуемой проблеме. На этом этапе требуется глубокое понимание существа поставленной задачи. Иногда, правильно поставить задачу не менее сложно чем ее решить. Постановка - процесс не формальный, общих правил нет. 2. Изучение теоретических основ и сбор информации об объекте оригинала. На этом этапе подбирается или разрабатывается подходящая теория. Если ее нет, устанавливаются причинно - следственные связи между переменными описывающими объект. Определяются входные и выходные данные, принимаются упрощающие предположения. В целях правильного построения числовой модели, получения приемлемого оптимального решения особое внимание необходимо уделять подготовке исходной информации, её переработке в технико-экономические характеристики объекта исследования. Информация как совокупность необходимых для моделирования сведений об процессе и объекте должна быть репрезентативной, содержательной, достаточной, доступной, актуальной, своевременной, точной, достоверной, устойчивой. На рисунке показана информация, используемая для экономико-математического моделирования. Она разделена на входную, выходную, первичную, вторичную, определенную, стохастическую, неопределенную и другую. Размещено на http://www.allbest.ru/ Входную информацию по способу ее использования подразделяют на две основные группы - условно-постоянную (справочную) и переменную. Условно-постоянная информация объединяет большую группу зафиксированной информации, используемой неоднократно. Информация данной группы используется в моделях в виде нормативных коэффициентов, например, нормы затрат i - го вида производственных ресурсов по j - м видам деятельности, нормы выхода i - го вида продукции по j - м видам деятельности. Переменная информация обеспечивает разработку и решение конкретной математической задачи. К переменной информации относят многие коэффициенты, сформулированные для данной числовой модели с учетом конкретных условий; задания на гарантированные объемы производства (); главным образом, информацию технико-экономического планирования, оперативных планов производственных процессов, использования средств, финансовые планы и т. п. Переменная информация используется при моделировании, как правило, одноразово, а затем она теряет свои качества и становится непригодной для дальнейших работ. По стадии обработки можно выделить первичную и вторичную информацию. Первая из них возникает непосредственно в процессе деятельности объекта и регистрируется на начальной стадии, а вторичная - является результатом обработки первичной информации и может использоваться в качестве исходных данных для последующих расчетов, либо для выработки управленческих решений. По продолжительности данные, используемые при моделировании, анализируются в разрезе одного месяца, года или ряда лет. Информацию можно группировать по уровню обобщения: данные об отраслях, хозяйствах, группах хозяйств, муниципальных образованиях и о регионе. По степени определенности выделяют производственно-экономическую информацию в виде определенных, стохастических и неопределенных величин. Определенные (детерминированные) показатели производственных процессов, как правило, являются постоянными и предсказуемыми. К таким показателям относятся земельные ресурсы, площади сельскохозяйственных угодий, сельскохозяйственная техника и другие. К стохастическим (случайным) величинам относятся такие характеристики, которые могут быть описаны с помощью вероятностных законов распределения. Во многих случаях ряды урожайностей сельскохозяйственных культур в отдельных хозяйствах подчинены гамма и логарифмически нормальному закону распределения. Для хозяйств с неустойчивым сельскохозяйственным производством в группу случайных величин могут попасть затраты, прибыль, трудовые ресурсы. Под неопределенностью следует понимать отсутствие, неполноту, недостаточность информации об объекте, процессе, явлении или неуверенность в достоверности информации. В ряде случаев сведения о неопределенных характеристиках можно получить с помощью экспертных оценок. Источниками информации для разработки оптимизационной модели служат годовые отчеты, производственно-финансовые и перспективные планы, данные первичного учета сельскохозяйственных предприятий, технологические карты по возделыванию и уборке сельскохозяйственных культур и выращиванию животных, а также различные нормативные справочники. 3. Формализация. Заключается в выборе системы условных обозначений и с их помощью записывать отношения между составляющими объекта в виде математических выражений. Устанавливается класс задач, к которым может быть отнесена полученная математическая модель объекта. Значения некоторых параметров на этом этапе еще могут быть не конкретизированы. 4. Выбор метода решения. На этом этапе устанавливаются окончательные параметры моделей с учетом условия функционирования объекта. Для полученной математической задачи выбирается какой- либо метод решения или разрабатывается специальный метод. При выборе метода учитываются знания пользователя, его предпочтения, а также предпочтения разработчика. 5. Реализация модели. Разработав алгоритм, пишется программа, которая отлаживается, тестируется и получается решение нужной задачи. 6. Анализ полученной информации. Сопоставляется полученное и предполагаемое решение, проводится контроль погрешности моделирования. 7. Проверка адекватности реальному объекту. Результаты, полученные по модели сопоставляются либо с имеющейся об объекте информацией или проводится эксперимент и его результаты сопоставляются с расчётными. Процесс моделирования является итеративным. В случае неудовлетворительных результатов этапов 6. или 7. осуществляется возврат к одному из ранних этапов, который мог привести к разработке неудачной модели. Этот этап и все последующие уточняются и такое уточнение модели происходит до тех пор, пока не будут получены приемлемые результаты. 2.2 Классификация математич е ских моделей 1. По уровню познания модели подразделяются на: Теоретические (законы, принципы, положения применительно к объекту исследования); Эмпирические, основанные на опыте и использующие количественные соотношения. 2. По агрегированию выделяют: Макромодели; Микромодели. 3. По использованию времени модели бывают: Динамические (движение во времени); Статические (неподвижные). 4. По наличию неопределенности различают: Детерминистические (определенные); Статистические (стохастические). 5. По конкретному применению или назначению рассматривают: Балансовые; Трендовые; Оптимизационные (задачи математического программирования, достигающие максимума и минимума функций); Имитационные (модели, основанные на методе статистических испытаний). 6. По использованию информации выделяют модели: Априорные (теоретическая информация); Апостериорные (опытная, наблюдательная информация); Нормативные; Описательные. 2.3 М атематические методы для решения оптимальных задач При решении конкретной задачи оптимизации исследователь прежде всего должен выбрать математический метод, который приводил бы к конечным результатам с наименьшими затратами на вычисления или же давал возможность получить наибольший объем информации об искомом решении. Выбор того или иного метода в значительной степени определяется постановкой оптимальной задачи, а также используемой математической моделью объекта оптимизации. В настоящее время для решения оптимальных задач применяют в основном следующие методы: 1. Методы экономической кибернетики включают в себя системный анализ; теория экономической информации; теория управления. 2. Методы математической статистики содержат корреляцию; регрессию; дисперсию; Фурье анализ и др. 3. Методы математической экономики основаны на эконометрике; анализе спроса и потребления; теории экономического роста; теории производственных функций. 4. Метод анализа спроса и потребления включает в себя теорию экономического роста; теорию производственных функций. 5. Методы принятия оптимальных решений содержат в себе математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое, транспортная задача). Размещено на Allbest.ru Подобные документыИзучение экономических приложений математических дисциплин для решения экономических задач: использование математических моделей в экономике и менеджменте. Примеры моделей линейного и динамического программирования как инструмента моделирования экономики. курсовая работа , добавлен 21.12.2010 Классификация экономико-математических моделей. Использование алгоритма последовательных приближений при постановке экономических задач в АПК. Методики моделирования программы развития сельскохозяйственного предприятия. Обоснование программы развития. курсовая работа , добавлен 05.01.2011 Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике. реферат , добавлен 16.05.2012 Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели. контрольная работа , добавлен 02.02.2013 Основы составления, решения и анализа экономико-математических задач. Состояние, решение, анализ экономико-математических задач по моделированию структуры посевов кормовых культур при заданных объемах животноводческой продукции. Методические рекомендации. методичка , добавлен 12.01.2009 Характеристика основных принципов создания математических моделей гидрологических процессов. Описание процессов дивергенции, трансформации и конвергенции. Ознакомление с базовыми компонентами гидрологической модели. Сущность имитационного моделирования. презентация , добавлен 16.10.2014 Теоретические основы экономико-математических методов. Этапы принятия решений. Классификация задач оптимизации. Задачи линейного, нелинейного, выпуклого, квадратичного, целочисленного, параметрического, динамического и стохастического программирования. курсовая работа , добавлен 07.05.2013 Основы математического моделирования экономических процессов. Общая характеристика графического и симплексного методов решения прямой и двойственной задач линейного программирования. Особенности формулирования и методика решения транспортной задачи. курсовая работа , добавлен 12.11.2010 Количественное обоснование управленческих решений по улучшению состояния экономических процессов методом математических моделей. Анализ оптимального решения задачи линейного программирования на чувствительность. Понятие многопараметрической оптимизации. курсовая работа , добавлен 20.04.2015 Особенности решения задач линейного программирования симплекс-методом. Управляемые параметры, ограничения. Изучение метода потенциалов в процессе решения транспортной задачи. Создание концептуальной модели. Понятие стратификации, детализации, локализации.  
|