Системная динамика как средство оптимизации функционирования экономических и экологических систем

Современный мир — это сложная и динамично меняющаяся система. Человек принимает самое непосредственное участие в активном изменении этой системы, решая всё более и более сложные и многогранные задачи в самых разных областях — промышленность, экономика, медицина, экология и т. д. Зачастую решение этих задач приводит к неожиданным результатам или так называемым побочным эффектам — к событиям, которые происходят из-за случайных факторов, которые просто не были учтены при постановке и решении задачи. И часто бывает, что последствие этих решений носят негативный, а иногда и катастрофический характер. Управление динамическими системами с обратной связью охватывает всю человеческую деятельность и все сложные природные явления, начиная от движения тектонических плит и эволюционных процессов и заканчивая управлением атомными электростанциями и космическими системами.

Нелинейность сложных систем состоит не только и не столько в том, что они описываются математическими моделями, содержащими нелинейные уравнения или неравенства, но, в основном, в том, что изменение этих систем происходит не последовательным изменением элементов от одного состояния к другому, а разнонаправлено и недетерминировано. Такая нелинейность если и может быть описана с помощью математических моделей (теория вероятностей, математическая статистика, теория массового обслуживания), то только при многих и не всегда реалистичных допущениях.

Нелинейность может возникать из-за наличия обратных связей в рассматриваемой системе, нарушающих традиционное представление о том, что «следствие наступает после причины». Для объяснения нелинейных причинных зависимостей необходимо проследить возникновение петель обратных связей в структуре рассматриваемой сложной системы. По Дж.Форрестеру «система с обратной связью существует там, где окружающая среда приводит к принятию решения, вызывающего действие, которое само влияет на окружающую среду и, значит, на дальнейшие решения» [21]. Говоря о таких системах Дж.Форрестер подчеркивает, что это как раз тот случай, когда “мы начинаем понимать, что взаимодействие между компонентами системы может иметь большее значение, чем сами компоненты» [21].

Прекрасной иллюстрацией управления сложной системой служит аналогия, связанная с управлением такой сложной системой как «автомобиль – водитель – инструктор - дорога», проводимая Дж.Форрестером в «Индустриальной динамике»: «Цепь информации и управления идет от руля к машине, к улице, глазам, рукам водителя и обратно к рулю. Мы принимаем эту комплексную систему без размышлений. Рассмотрим, однако, эффект небольших из­менений в структуре системы и запаздываний во времени. Предположим, что у водителя глаза завязаны, и он управ­ляет машиной по командам сидящего рядом инструктора. Результирующее запаздывание информации на несколько секунд и некоторое дополнительное ее искажение из-за включения голоса и слуха между зрительным восприятием наблюдателя и сознанием водителя должны привести к беспорядочному управлению автомашиной. Еще беспорядочней оно будет, если води­тель с завязанными глазами получает команды от инструктора, который ведет наблюдение че­рез заднее стекло машины, и располагает инфор­мацией лишь об уже пройденном пути» [21].

Именно так проявляется нелинейность взаимодействия с временнóй задержкой, присущая большинству производственных, экономических и социальных сложных систем. В любой системе с обратной связью для принятия решения используется доступная информация о прошедшем как основание для будущих действий. В динамических системах существует два вида обратных связей – положительная (усиливающая - Reenforsing) и отрицательная (уравновешивающая – Balancing). В петле положительной обратной связи цепь причина-следствие замыкается, так что увеличение следствия приводит к увеличению причины. При отрицательной обратной связи увеличение следствия ведет к уменьшению входного воздействия.

На рис. 9.1 представлена диаграмма влияния элементов динамической системы, отражающей взаимодействие выделенных компонентов, обеспечивающих изменения населения некоторой страны. Петли обратной связи возникают между такими параметрами как «Численность населения» и «Уровень рождаемости», «Численность населения» и «Уровень смертности», Доступность работы («Отношение численности населения к Числу рабочих мест») и «Иммиграция». Причем, если первая петля (R1) представляет положительную обратную связь, то вторая и третья – отрицательную.

Рис. 9.1. Диаграмма влияния элементов динамической системы «Население»

Действительно, чем выше численность населения, тем выше среднее число рождений за год («уровень рождаемости»), а чем выше «уровень рождаемости», тем выше численность населения. Такой прирост населения компенсируется уравновешивающими (балансирующими) обратными связями с показателями смертности, иммиграции, эмиграции, доступностью жилья. Причем петли обратной связи могут иметь свою сложную внутреннюю структуру. Например, «Иммиграция» увеличивает численность населения, за счет этого возрастает отношение численности к количеству имеющихся рабочих мест, которое отрицательно сказывается на «привлекательности» страны для трудовой иммиграции, а это и снижает саму иммиграцию. Таким образом, возникает петля отрицательной обратной связи B4.

Другой вид нелинейности представляется непропорциональностью причин и следствий. Обычное представление о большом изменении выходного параметра в ответ на большое изменение входного воздействия и меньшее изменение в ответ на меньшее входное воздействие в сложных системах с взаимодействующими обратными связями может нарушаться. Особенно ярко это свойство проявляется при переходе граничных условий некоторыми параметрами системы. Например, система охлаждения двигателя может не отреагировать на изменение температуры окружающей среды в десять градусов, но превышение еще на один градус приведет к кипению охлаждающей жидкости и нарушению работы всей системы. В социальных системах незначительное ухудшение условий жизни может послужить «последней каплей», приводящей к социальному взрыву.

Два вида нелинейности могут взаимодействовать, образуя нелинейную обратную связь, то есть обратную связь, в которой воздействие причины на следствие и следствия на причину оказываются непропорциональными одно другому.

Чтобы отказаться от эвристики линейности, и тем самым преодолеть один из барьеров аналитической деятельности в сложных системах, требуется не только выявить указанные нелинейности в исследуемой системе, но и установить основные причины и параметры нелинейностей, а именно:

- структуру системы и взаимовлияние элементов;

- запаздывания, происходящие при передаче информации, её обработке и принятии решений;

- усиление, происходящее, когда действия оказываются более сильными (слабыми), чем это следует из принятой информации.

Именно эти задачи позволяет решить системная динамика, разработанная школой Форрестера в Массачусетском институте технологии (MIT Sloan Scholl of Management). Разработка системной динамики послужила мощным импульсом для развития системного подхода к исследованию сложных систем и управлению ими.

Метод системной динамики позволяет с помощью компьютерного моделирования работать со сложными системами и учитывать большое количество факторов и их влияние на эти системы. С помощью специализированного программного обеспечения разрабатываются компьютерные модели, на которых, как на тренажере, имитируются возможные последствия предпринимаемых действий и способы повышения их эффективности. Таким образом, возможно не просто спрогнозировать результат, а точно знать, какие именно будут последствия, результаты и влиять на них. Системная динамика базируется на разработанных в физике, математике и инженерных науках методах нелинейной динамики и управляющих обратных связей. Методы системной динамики применимы в экономике, психологии, экологии.

Изучение сложных систем требует наличия технических инструментов для их компьютерного моделирования. На сегодняшний день существует уже немалое количество программного обеспечения для создания имитационных моделей, таких как PowerSim, IThink, STELLA, AnyLogic, ExtendSim и др. Но кроме того, необходимо наличие определенной базы знаний, позволяющей успешно и эффективно эти инструменты применять.

Основным объектом системно-динамического исследования становятся сложные системы, характеризующиеся динамическим поведением, неопределенностью, наличием обратных связей и временных задержек в реакции системы на воздействия окружающей среды и управляющие воздействия.

Дата добавления: 2015-07-15