Ситуационное моделирование – отрасль системно-аналитической деятельности, переживающая второе рождение в современном мире. Первое воплощение – чисто научное – состоялось несколько десятилетий назад в отношении объектов и задач, более “романтических”, чем практических: моделирование мышления, игровых стратегий, моделирование роста или многофакторного поведения. Объекты определялись как “сложные”, т.е. такие, по отношению к которым невозможно строгое функциональное или исчерпывающее “матричное” (путем перебора всех значений параметров) описание, подводящее их под класс “декартовских” объектов с линейной каузальностью. Указание на “вложенность” систем одной в другую (декомпозиция) имело значение более философское (гносеологическое), нежели формальное, математическое. Однако все это постепенно обретало строгое научное обоснование в лице кибернетики, теории множеств, математических теорий представления нелинейных процессов и теории катастроф.

Справедливости ради отметим прагматическое воплощение прежних наработок – автоматизированное управление относительно автономными объектами в “нелинейных” условиях в реальном масштабе времени (движущиеся объекты на активном участке). К сожалению или к счастью, указанные объекты благополучно двигались в пространстве под грифом “совершенно секретно”, пока праздно-вездесущее человечество не подошло к аналогичным объектам и задачам совсем с другой стороны.

Развитие средств вычислительной техники в направлении свертки рутинных “вычислительных” операций в “модули” обработки данных и возможность представления проблем в произвольную комбинацию готовых модулей создали новое качество: объект корректно и математически точно представлен набором свойств (как новая системная целостность – на самом деле квази-целостное представление), и с таким объектом с помощью интегрированного интерфейса можно оперировать в тех же самых (декартовских) категориях связей и функций. Что это дает? Это дает по меньшей мере две возможности: оперировать объектом “как по видимости качественно целым” (в составе его согласованных модулей), и создавать новую меру свободы для корректного внедрения воли экспериментатора в модель – теперь можно оперативно варьировать условия и параметры как внутри модулей, так и в сочетании моделей – то есть в двух уровнях. Выигрыш во времени (оперативность) и выигрыш в глубине варьирования фактически создает возможность экспериментатору по своему произволу перебирать параметры по любой немыслимой и невозможной “функции”, не заботясь об “обоснованности” ситуаций.

Ближе всего к ситуационному моделированию подводят такие отрасли математики, как имитационное моделирование, программирование и системный анализ. Однако, при всем уважении к строгости теории, необходимо констатировать, что именно она (строгость) является принципиальным ограничением на применение теории. Повседневная жизнь не протекает по законам чуда, не построена из одних скачков, хотя их и содержит. Более того, в силу каких-то фундаментальных свойств сознания разум стремится представить все в виде ламинарных процессов. Нет оснований отменять теории вообще из-за того, что они не работают на границах “области определения функций”. Просто именно в районе границ области определения необходимо найти и применить некоторые приемы (например, малых приращений) чтобы “на ощупь” попытаться продвинуться. А часто возникают задачи отнюдь не “малых” приращений.

Способ реализации ситуационного моделирования – Ситуационный центр – совокупность интеллектуально организованных рабочих мест с автоматизированными операциями закачки и пополнения информации (включая конверторы данных) , процедурами построения моделей, анализа ситуации, прогона моделей, графического представления проигранных сценариев.

Эскиз ситуационного центра

Блок-схема ситуационного центра

По степени сложности, масштабу и решаемым задачам ситуационные центры делятся на три типа:

Приведенные оценки позволят правильно выбрать состав ситуационного центра в зависимости от поставленных задач.

Обзор подготовил Погодин М.В.