Правда, между теми моделями, которые используются человеком в его повседневной деятельности и моделями, используемыми в системных исследованиях — дистанция огромного размера. Но все же.
Какими бывают модели? И какие средства формализации используются для представления знаний о системах?
Для начала еще раз обратимся к понятию модели и ее свойствам. Итак…
Модель — это совокупность логических, математических или иных объектов, связей и соотношений, отображающих с необходимой или предельно достижимой степенью подобия некоторый фрагмент реальности, подлежащий изучению, а также описание всех существенных свойств моделируемого объекта. Можно рассматривать различные аспекты подобия между моделью и фрагментов реального мира:
— физическое подобие, когда модель и объект имеют близкую физическую сущность;
— функциональное подобие, когда сходны их функции;
— динамическое подобие, проявляющееся в сходстве динамики изменения состояния объекта;
— топологическое подобие, проявляющееся в сходстве пространственной (в широком смысле, в том числе — организационной) структуры и иные.
Соответственно различают физические, функциональные, динамические, топологические и иные виды моделей. Кроме того, по принципу реализации выделяют натурные, полунатурные, имитационные и теоретические модели. В зависимости от обстоятельств (целей, условий) в аналитической практике используются разные модели.
Очевидно, что степень формализации моделей может варьироваться в широких пределах: от моделей, не подвергнутых процедурам формализации, до моделей строго формальных. Выбор формальных средств, используемых для представления моделей, не является произвольным и определяется двумя аспектами-компонентами модели:
— моделью интерпретации или интерфейсным компонентом (характеризующим процесс двунаправленного взаимодействия с потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания данных);
— сущностным компонентом (характеризующим специфику моделируемого фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры и т. п.).
Если взглянуть на любую модель с точки зрения, характерной для специалиста в области разработки программного обеспечения, знакомого с объектным подходом к программированию, то модель предстанет в виде совокупности инкапсулированных (помещенных одна в другую) моделей. При этом модель интерпретации (адаптации, интерфейса) представляет собой внешнюю оболочку модели, а сущностная модель фрагмента реальности (объекта, процесса явления и т. п.) заключена внутрь (см. рис. 2.2).
В отличие от простых — одноуровневых — моделей, сложные модели имеют несколько уровней вложенности, и на каждом уровне вложенности может существовать несколько разнородных моделей, однако, и для них изложенный выше подход остается справедливым (см. рис 2.3). Принцип матрешки широко используется при синтезе моделей самой различной семантики.
Во многих культурах этот принцип выражен в декоративно-прикладном искусстве — русская матрешка, китайские ажурные костяные шары, вырезанные из монолита — эти неутилитарные игрушки не случайно привлекают внимание представителей разных культур.
Характерно, что принцип иерархичного представления моделей применим и к естественно-языковым (лингвистическим) моделям, однако, в силу специфики устройства знаковой системы, используемой в естественных языках, эта иерархичность не всегда может быть воспринята потребителем. Примером иерархической организации естественно-языковой модели может служить и эта книга с ее системой рубрикации и композиционной спецификой.
Для простейших, неформализованных моделей интерфейсный компонент модели (модель интерпретации[48]) присутствует неявно — для них моделей модель интерпретации представляет собой часть модели мира потребителя, относительно которой он в состоянии без привлечения дополнительных средств интерпретации воспринимать семантическую компоненту модели. Так, для моделей, выраженных на естественном языке, в роли модели интерпретации выступает субъективная модель языка (его синтаксиса, семантики), которой располагает потребитель модели. Для моделей формальных эту роль играют специализированные тезаурусы, позволяющие осуществить преобразование синтаксиса и семантики модели к виду, доступному пониманию потребителя.
Собственно, модель интерпретации значима как инструмент согласования формальной системы, используемой для выражения сущностной компоненты модели, со способом представления информации, характерным для потребителя. В этом смысле в качестве модели интерпретации для некоторого текста может выступать перечень используемых сокращений, для карты — легенда с расшифровкой условных обозначений и т. д. В качестве примера применения модели интерпретации может рассматриваться научно-популярный текст, в котором на доступном уровне излагаются достаточно сложные научные положения, резюме к отчету о проведенных научных исследованиях и иные виды некоторым образом организованных и упорядоченных данных.
Сущностная компонента модели является отражением некоторых сущностей, процессов и явлений реального мира и, в отличие от модели интерпретации, не может быть отображена с применением произвольно выбранных средств формализации предметной области. Для каждой предметной области существует некоторый диапазон приемлемых средств формального выражения отношений и сущностей реального мира, отличающихся степенью детализации их выражения. Степень же детализации с одной стороны определяется спецификой задачи, а с другой — спецификой системы или процесса.
Перечислим наиболее значимые факторы, оказывающие влияние на выбор адекватной степени детализации модели:
— назначение модели и цель исследования (аналитическая, прогностическая модель и т. д., исследовательская (научная) модель, кибернетическая (управленческая) модель);
— избирательность исследования (выражению средствами модели подлежит система или процесс в целом или их отдельные аспекты);
— степенью полноты знаний о системе или процессах, подлежащих моделированию;
— динамические характеристики моделируемой системы/процесса;
— структура моделируемой системы;
— условия наблюдаемости (непрерывное, кусочно-непрерывное, дискретное);
— характеристика среды и параметры возмущающих воздействий;
— время, доступное для синтеза модели/производства вычислений;
— динамические и точностные характеристики системы сбора информации (точность результатов не может быть выше точности измерений);
— динамические и точностные характеристики системы управления (чаще всего, нет смысла анализировать динамические и статические параметры системы или процесса, если отсутствуют средства управления, обеспечивающие необходимую скорость и точность доведения управляющих воздействий)
— точностные характеристики методов, используемых для обработки данных;
— характеристики платформы, используемой для реализации модели (в случае применения специальных технологических средств, например — ЭВМ);
— точностные характеристики реализации методов, с учетом ограничений технологической платформы, используемой их реализации и иные.
Приведенный перечень, несмотря на его громоздкость, нельзя назвать исчерпывающим, однако уже и его достаточно для понимания того, что модель должна удовлетворять целому ряду требований, а процесс моделирования не является процессом сугубо абстрактным, отвлеченным. По существу, на этапе синтеза модели решаются те же самые задачи системного исследования, но применительно к задаче построения модели, обеспечивающей решение задач следующего уровня. Так же, как и в иных случаях производится анализ объективных и субъективных ограничений, определяются оптимальные значения параметров, но не системы, а ее модели.
Рассмотрим, каким образом сущностная компонента модели влияет на выбор средств формального представления моделей.
Ранее мы отмечали, что для каждой предметной области существует некий «коридор», в рамках которого допустим выбор тех или иных средств формализации. Лишь в крайне редких случаях выбор средств формального представления практически не ограничен и плавно варьируется в диапазоне от вербальных до алгебраических средств — в таких условиях выбор того или иного варианта может определяться исключительно субъективными предпочтениями исследователя. Однако уже малейшее стеснение в ресурсах приводит к необходимости сужения области выбора.