5.АНАЛІЗ ТА СИНТЕЗ В СИСТЕМНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ
5.1. Аналітичний пщхщ до дослідження складних систем.
5.2. Повнота моделі. Декомпозиція та агрегування.
5.3. Види агрегатів СА.
5.4. Системні особливості моделей інформаційних систем.
5.1. Аналітичний пщхщ до дослідження складних систем
Протиріччя між необмеженістю бажання людини пізнати світ та обмеженістю існуючих можливостей це зробити, між безмежністю природи та скінченністю ресурсів людства привели до того, що у процесі пізнання ці протиріччя розв'язуються поетапно за допомогою аналітичного та синтетичного мислення.
Суть аналізу полягає в подш ц1лого на компоненти, представленні складного у вигляді сукупності простіших компонент.
Але, щоб пізнати ціле, складне, необхідний обернений процес — синтез.
При аналітичному підході до дослідження систем телеологічний (цільовий) аспект п функціонування практично не розглядається. Модель системи будується на ґрунті вивчення окремих підсистем та елементів з наступним формулюванням локальних цілей, які відображають окремі сторони процесу моделювання. Далі, використовуючи отриману інформацію, створюються окремі компоненти моделі, об'єднання яких утворює модель системи. Такий пщхщ виправданий у тих випадках, коли компоненти системи відносно незалежні і, як наслідок, різні сторони функціонування системи можуть бути досліджені також відносно незалежно.
Використовуючи аналітичний підхід, дослідник вивчає систему «зсередини», маючи обмежений горизонт, тобто в стані осягнути лише одну або в кращому разі декілька компонент системи зі зв'язками між ними. Очевидно, що при цьому губиться уявлення про мету функціонування системи як єдиного цілого, і дослідник головним чином вивчає властивості компонент, тобто не в стані осягнути емерджентні властивості системи.
Аналітичний пщхщ в явній формі був виділений та сформульований у XVII-му ст. раціоналістами, одним з найвідоміших з них був Р. Декарт. Успіх та значення аналітичного підходу полягає не лише в тому, що складне
43
поділяється на все менш складні частини, а в тому, що з'єднавши щ частини відповідним чином, знову утворюється єдине ціле. Цей момент агрегування складових в ціле і є остаточним етапом аналізу, тому що лише після цього ми можемо пояснити ціле через його частини у вигляді структури цілого.
Однак цілісність системи має величезне значення, що особливо підкреслювалося Р. Акофом. Цілісність при аналізі порушується, при розчленуванні системи втрачаються не лише суттєві властивості системи («розібраний автомобіль не поїде»), але й зникають і суттєві властивості частин системи («відділене кермо автомобіля не кермує, відділене око не бачить»). Тому за Акофом результатом аналізу є лише відкриття структури, знання того, як система працює, а не розуміння того, чому і навіщо вона це робить.
«Синтетичне мислення вимагає пояснення поведінки системи. Воно суттєвим чином відрізняється від аналізу. На першому кроці аналізу річ, що підлягає поясненню, розділяється на частини; в синтетичному мисленні вона повинна розглядатися як частина великого цілого. На другому кроці аналізу пояснюються складові частини; в синтетичному мисленні пояснюється ціле, до складу якого входить річ. На останньому кроці аналізу знання про частини агрегується в знання про ціле; в синтетичному мисленні розуміння цілого, що має у своєму складі річ, дезінтегрується для пояснення частин. Це досягається розкриттям їх ролей та функцій у цілому. Синтетичне мислення відкриває не структуру, а функцію; воно відкриває, чому система працює так, а не те, як вона це робить».
Аналітичний метод дозволяє досягнути найвищих результатів за умови, що ціле вдається розділити на незалежні одна від одної частини, оскільки в цьому випадку їх окремий розгляд дозволяє скласти правильне уявлення про вкладення їх в загальний ефект. Однак випадки, коли система є сумою складових, зустрічаються надзвичайно рідко. Зазвичай вклад частини в загальносистемний ефект залежить і від вкладів інших складових. Внаслідок цього автономно частина може функціонувати якнайкраще, але загалом ефект функціонування буде далеко не найвищим.
При аналізі «неадитивних» систем основне значення має дослідження не окремих складових, а їх взаємодії, що є значно складнішим завданням. Ідеалом, остаточною метою аналітичного методу є встановлення причинно-наслідкових зв'язків між явищами. Дещо вважається пізнаним і повністю зрозумілим лише в тому випадку, коли відома його причина (сукупність умов, необхідних та достатніх для реалізації наслідку). Однак така ситуація в багатьох випадках є недосяжною, і навіть в тих випадках, коли є причинно-наслідковий опис, все інше повинно бути виключеним. Для причинно-наслідкового описання не існує поняття оточуючого середовища, оскільки для наслідку нічого, окрім причини, не потрібно (приклад — закон всесвітнього тяжіння, справедливий тоді, коли відсутні всі сили, окрім сили тяжіння).
44
У випадку складних систем виключення на перший погляд «непотрібних» чи «нецікавих» взаємодій може суттєво порушити адек-ватність моделі і є в багатьох випадках принципово неможливим. Для описання таких ситуацій використовується дві можливості: або відобразити «безпричинну» компоненту через «об'єктивну випадковість» чи «суб'єктивну невизначеність» (чи їх комбінацію), або виходити з того, що відношення «причина-наслідок» є не єдино можливим способом для описання взаємодії. В останньому випадку застосовується модель «продуцент — продукт», яка виходить з того, що для здійснення продукту продуцент є необхідною, але не достатньою умовою (для дуба жолудь є продуцентом, оскільки окрім нього для виростання дуба потрібні й інші умови). У відношенні «продуцент-продукт» для отримання продукту необхідні й інші умови окрім продуцента, які й утворюють оточуюче середовище. Причинно-наслідковий зв'язок у цьому випадку є граничним ідеальним випадком зв'язку «продуцент-продукт», до якого можна наблизитися, але досягнути якого не завжди можливо.
Отже, не лише аналітичний метод неможливий без синтезу (агрегування частин в структуру), але й синтетичний метод неможливий без аналізу (необхідна дезагрегація цілого для пояснення функцій частин). Аналіз і синтез доповнюють, але не замінюють один одного. Системне мислення суміщає обидва щ методи на основі розгляду призначення складної системи.
5.2. Повнота моделі. Декомпозиція та агрегування
При застосуванні як аналітичного, так і синтетичного підходів виникають обов'язкові кроки, в яких необхідно розкласти ціле на складові (здійснити декомпозицію), або об'єднати складові в ціле (здійснити агрегування).
Основною операцією аналізу є декомпозиція — поділ цілого на частини. Задача розпадається на підзадачі, система — на підсистеми, мета — на підцілі. При необхідності цей процес повторюється, що приводить до побудови ієрархічних деревовидних структур — дерев декомпозиції. Зазвичай об'єкт аналізу є складним, слабо структурованим, погано визначеним, а тому операцію декомпозиції здійснює експерт, і результати, отримаш р1зними експертами, будуть різними.
Якість дерев декомпозиції залежатиме як від кваліфікації експертів, так і від застосованої методики декомпозиції. Зазвичай, операція декомпозиції реалізується експертом відносно просто, і основні труднощі виникають при доведенні ненадлишковості та повноти отриманого набору компонентів. Обґрунтуванням власне такого, а не іншого розбиття є модель системи. Отже, операція декомпозицй е не чим іншим, як співставленням об'єкта аналізу з деякою моделлю, виділення того, що відповідає елементам моделі, тобто питання повноти декомпозицй е питанням завершеності моделі. Однак i сама модель-основа може відображати реальний об'єкт з різним ступенем деталізації (наприклад, «цикл життя» проекту інформаційної системи в
45
залежноси вщ використовуваних стандартів та корпоративних особливостей може включати різну кількість етапів чи стадій).
Основою для декомпозиції може служити лише конкретна, змістовна модель системи, що розглядається.
Bn6ip формальної моделі лише підказує, орієнтує, якого типу повинна бути модель-основа, тобто формальну модель необхідно наповнити змістом, щоб реалізувати декомпозицію. Повнота декомпозиції забезпечується повнотою моделі-основи, тобто, насамперед, слід забезпечити повноту формальної моделі
Отже, одним із завдань системного аналізу є накопичення наборів повних формальних моделей (у штучному штелеки щ модел1 називають фреймами). Повнота формальної моделі є необхідною, але не достатньою умовою для повноти декомпозиції. Врешті-решт, все залежить від повноти змістовної моделі, що будується «за зразком» формальної моделі, але не тотожна їй. Фрейм лише концентрує увагу експерта до необхідності розгляду, що ж в даній конкретній системі відповідає кожному з елементів фрейму, а експерт має вирішити, що включити до складу змістовної моделі Цей момент є надзвичайно відповідальним, оскільки те, що не потрапить в модель-основу, не з'явиться в подальшому аналізі.
Фреймова модель входів організаційної системи (рис. 6.1.) рекомендує визначити конкретно, що розуміється під «суттєвим середовищем».
Щоб зберегти повноту та можливість розширення змістовної моделі (формальна модель входів у наведеному прикладі повна!) рекомендується здійснити логічне замикання переліку її елементів компонентою «все інше» («мовчазна» компонента, що нагадуватиме експерту про можливість неврахування деяких важливих складових моделі).
Отже, в результаті декомпозиції виникає певна деревовидна структура, що повинна забезпечувати виконання двох суперечливих вимог кількісного характеру організаційної системи: повноти та простоти.
Принцип простоти вимагає зменшення розмірів дерева. Оскільки розміри дерева «в ширину» визначаються числом елементів моделі-основи, то для декомпозиції слід обирати якомога компактніші моделі-основи. З іншого боку, згідно до принципу повноти, слід обирати якомога детальніші, бшын розвинут1 моделі. Компроміс в цьому випадку досягається за допомогою принципу суттєвості: в модель-основу повинні включатися лише компоненти суттєві з точки зору мети аналізу (релевантні). Оскільки це поняття неформальне, то слід передбачити можливість внесення поправок та доповнень з боку експерта у модель-основу. Однією з таких можливостей є доповнення переліку елементів моделі-основи елементом «все інше, що залишилося», іншою — розбиття окремих елементів моделі-основи на складові та внесення їх до числа елементів моделі-основи.
Щодо розмірів дерева «в глибину», то бажано, щоб кількість рівнів була невеликою (принцип простоти), але згідно до принципу повноти повинна існувати можливість продовжувати декомпозицію до прийняття рішення про и припинення для кожної окремої гілки. Рішення про припинення
46
приймається в тому випадку, коли декомпозиція привела до результату (підфункції, критерію, підзадачі, підцілі), які є зрозумілими, можуть бути реалізованими, забезпеченими, виконаними — до отримання елементу згідно обраного критерію декомпозиції. Неелементарний фрагмент підлягає декомпозиції за іншою моделлю-основою, що ще не використовувалася. Звичайно, в цьому випадку якість аналізу залежатиме також від порядку використання моделей-основ.
Якщо переглянуи Bci фрейми (формальні моделі) і не досягнута елементарність, то слід розглянути можливість введення нових елементів в модель-основу шляхом розщеплення наявних складових моделі-основи або виділення з «всього іншого» нової суттєвої складової моделі-основи.
У випадку, коли експерт визнає, що його компетентності недостатньо для подальшого аналізу отриманого фрагменту і необхідно залучити експерта іншого фаху, така ситуація розв'язується шляхом залучення додаткових експертів. Випадок, коли декомпозиція закінчується елементарними фрагментами на всіх гілках дерева (навіть із залучення різних експертів та джерел), є найпростішим. В будь-якому випадку існує небезпека неповного аналізу, а тому експерти повинні виявляти не лише переваги, а й обов'язково недоліки проекту. Неможливість доведення декомпозиції до елементарного фрагмента є позитивним результатом — хоча при цьому складність не спрощується, але сфера п дй конкретизується і локалізується справжня причина ще1 складност1 (знання про те, що власне ми не знаємо, є не менш важливим, ніж саме позитивне знання).
Отже, аналіз, як спосіб подолання складності, дозволяє повністю звести складне до простого лише у випадку складності через непоінформованість (шляхом залучення додаткових експертів); у випадку складності, що виникає через нерозуміння, аналіз не дозволяє звести складне до простого, але локалізує її. В дійсності новим знанням є не лише виявлення та конкретизація того, що ми не знаємо, але й відповідним чином опрацьовані фрагменти старих знань, які набувають нової якості.
Агрегування — це операція об'єднання декількох, елементів в єдине ціле, протилежна до декомпозиції. Об'єднані елементи, що взаємодіють між: собою, набувають не лише зовнішньої, але й внутрішньої цілісності, єдності. Зовнішня цілісність відображається моделлю «чорної скрині», а внутрішня — пов 'язана зі структурою системи, і виявляється в тому, що властивості системи є більшими, ніж сума властивостей об'єднаних елементів. Отже, при об'єднанні елементів виникає дещо якісно нове, чого не могло бути без цього об'єднання.
5.3. Види агрегатів СА
Техніка агрегування грунтується на використанні певних моделей системи, а саме: модель складу, яка визначає, що повинно ввійти до складу системи та модель структури, яка відображає зв'язки елементів між собою. В загальному вигляді агрегування визначається через встановлення відношень
47
(системотворчих відношень) на множині елементів. Агрегатами, типовими для системного аналізу, є конфігуратор, агрегати-оператори та агрегати-структури.
3 одного боку, системний аналіз має міждисциплінарний характер, тобто системний аналітик може залучити з метою дослідження системи інформацію з будь-якої галузі знань, при потребі залучити експерта з того чи іншого питання. Однак якщо у процесі декомпозиції вирішення цієї проблеми досягалося шляхом компромісу — за допомогою потяття суттєвості, що супроводжувалося ризиком недостатньої повноти чи зайвої деталізації, то в процесі агрегації проблема ускладнюється, тому що ризик неповноти є майже неприпустимим. Виходячи з цього виникло поняття конфігуратора.
Конфігуратор. Будь-яке дійсно складне явище вимагає сумісного (агрегованого) описання в термінах декількох якісно відмінних мов. Конфігуратором будемо вважати агрегат, що складається з якісно різних мов описання системи, причому кількість цих мов є мінімально необхідною для досягнення мети.
Головним в конфігураторі є не те, що аналіз об'єкта повинен проводитися кожною мовою конфігуратора окремо, а те, що синтез можливий лише при наявності всіх описів.
Конфігуратор є змістовною моделлю найвищого рівня. Перерахувавши мови, якими ми будемо описувати систему, ми тим самим визначаємо, синтезуємо тип системи, фіксуємо наше розуміння природи системи. Як і будь-яка модель, конфігуратор має цільовий характер і при зміні мети може втратити властивості конфігуратора.
Агрегати-оператори. Особливістю агрегатів-операторів є зменшення розмірності, об'єднання частин в дещо ціле, єдине, окреме.
Дуже часто виникають ситуації, в яких сукупність даних, якими необхідно оперувати, дуже чисельна, внаслідок чого з ними складно і незручно працювати. Саме це і приводить до необхідності агрегування — в цьому випадку на перше місце висувається така особливість агрегування, як зменшення розмірності, і агрегат об'єднує частини в дещо ціле, єдине та окреме.
Найпростіший спосіб агрегування полягає у встановленш вщношення еквівалентності між елементами, що підлягають агрегації, тобто утворення класів. Класифікація є дуже важливим, багатобічним, багатофункціональним явищем, і з практичної точки зору важливими проблемами є як визначення класів, так і визначення, до якого класу належить той чи інший конкретний елемент.
Якщо класифікаційна ознака є спостерігальною, то виникає лише питання про надійність класифікації, а в тому випадку, коли ознака формулюється нечітко, можна говорити лише за ступінь належності до того чи іншого класу.
Складності класифікації суттєво збільшуються, якщо класифікаційна ознака не спостерігається безпосередньо, а сама є агрегатом побічних ознак.
48
Типовим прикладом є діагностика захворювання: діагноз хвороби (назва хвороби — це й є ім'я класу) є агрегатом великої кшькост1 п симптомів та характеристик стану організму. Якщо класифікація має природний характер, то агрегування побічних ознак може розглядатися як виявлення загальних закономірностей в таблицях експериментальних даних, що досягається перебором всіх можливих комбінацій ознак з метою перевірки їх наявності в навчаючій вибірці. Метод морфологічного аналізу систем Ф. Цвікі, комп'ютерне виявлення закономірностей, розв'язання задач дискретної оптимізації — це приклади застосування перебору, успіх якого значною мірою залежить від того, чи вдається знайти метод скорочення перебору, щоб отримати «добрі» розв'язки (як у різних варіантах методу гілок та границь). Отже, агрегування в класи є ефективною, але далеко не завжди тривіальною процедурою.
У випадку, коли ознаки, що агрегуються, вимірюються в числових шкалах, може виявитися можливим задати відношення на множині ознак у вигляді числової функції багатьох змінних, яка й буде агрегатом.
Прикладом однозначності агрегата-функцй е вартісний аналіз економічних систем (але не інформаційно-вартісний — це вже агрегат-конфігуратор) — якщо всі діючі фактори можуть бути представлені у вартісному вимірі, то агрегат буде алгебраїчною сумою їх значень. Але й у цьому випадку питання залишається — чи можна при цьому знехтувати іншими системами цінностей?
Важливим видом агрегування даних є статистичний аналіз. Особливе місце займають достатні статистики, що дають можливість витягнути з сукупності спостережень всю корисну інформацію. Однак при агрегуванні втрати інформації є неминучими, а тому важливе місце займають оптимальні статистики, що дозволяють зменшити втрати до мінімуму в певному заданому сенсі. Наочним прикладом статистичного агрегування є факторний аналіз, в якому декілька змінних приводяться до одного фактора.
Агрегат-оператор дозволяє зменшити розмірність інформації, але при його застосуванні слід вважати на можливі наступні негативні особливості:
-втрата корисної інформації, оскільки агрегування є необоротним перетворенням (найпростіший приклад — за сумою неможливо повернутися до значень п складових);
-агрегування — це вибір певної визначеної моделі системи, з чим пов'язані непрості проблеми оцінки адекватності;
-для деяких агрегатів властива внутрішня суперечність (приклад — парадокс голосування Ероу).
Агрегати-структури. Як і будь-який інший вид агрегату, структура є моделлю системи і визначається об'єктом, метою та засобами моделювання. У процесі синтезу ми створюємо структуру майбутньої системи, що проектується. В реальній, а не абстрактній системі, виникнуть, встановляться i почнуть працювати не лише ті зв'язки, які ми запроектували, а й інші, що властиві природі об'єднаних в систему елементів. Тому при проектуванні системи важливо задати структури в и суттєвих відношеннях. Отже,
49
сукупність всіх існуючих відношень визначається конфігуратором відношень, і проект системи повинен мати розробку стількох структур, скільки мов включено в п конфігуратор.
3 ускладненням об'єктів моделювання виникла необхідність розгляду їх з вищого рівня — метарівня. При цьому дослідник розглядає систему як підсистему деякої метасистеми, що дозволяє створити модель, яка розв'язує поставлені задачі в якості складової частини метасистеми. Системний підхід реалізує «погляд ззовні» на систему, тобто насамперед потрібно виділити систему як єдине ціле з зовнішнього світу, визначити межі зовнішнього середовища та мету функціонування системи. У процесі цих дій необхідно чітко сформулювати мету побудови моделі, тобто відповісти на запитання: «Навіщо будується модель?», так як від цього суттєво залежать межі визначення системи та зовнішнього середовища, вимоги, що ставляться до моделі, та п системотворч1 відношення.
На основі вимог до моделі, обмежень, які накладаються зовнішнім середовищем та обмежень на реалізацію моделі формується критерій декомпозиції (розбиття) системи. Цим визначаються окремі елементи системи, кількість зв'язків між ними та їх якісні відмінності, тобто формування критерію декомпозиції суттєво впливає як на складність моделі, так і на ступінь відповідності (адекватності) п об'єкта, функціонування якого моделюється.
Процес розробки моделі на грунті системного підходу включає в себе дві основні складові — макропроектування та мікропроектування.
При макропроектуванні формується інформація про реальну систему та зовнішнє середовище, будується модель зовнішнього середовища, формулюються критерії якості функціонування системи, що відображають п мету, критерії оцінки ступеня відповідності моделі системі (критерії оцінки адекватності моделі), критерії декомпозиції системи, будується модель системи.
Шляхом мікропроектування створюється інформаційне, математичне та програмне забезпечення, здійснюється вибір технічних засобів, на яких буде реалізована модель. Після цього визначаються основні характеристики створеної моделі, такі як час циклу моделювання та необхідні витрати pecypciB.
5.4. Системні особливості моделей інформаційних систем
В основі моделювання знаходяться інформаційні процеси: створення моделі грунтується на інформації про реальний об'єкт, що моделюється; в процесі моделювання отримується нова інформація про систему; суттєве місце займає опрацювання та інтерпретація отримано1 шформацй; в процесі реалізації експериментів на моделі вводиться керуюча інформація.
Характерною особливістю моделей інформаційних систем є експериментування на моделі з метою підтвердження висунутих гіпотез або обгрунтування необхідних дій у різних ситуаціях (тобто в більшості випадків моделі, що використовуються, є моделями імітаційного типу). В цьому
50
випадку під експериментом розуміють деяку процедуру організації та спостереження певних явищ, що здійснюються в умовах близьких до реальних, або їх імітують. У той же час для створення моделі необхідна деяка первісна інформація, яку можна отримати також шляхом експерименту.
Розрізняють пасивний експеримент, якщо дослідник спостерігає реальний процес (основний метод отримання первинно1 шформаци для побудови моделі інформаційної системи), та активний, якщо дослідник цілеспрямовано планує та проводить експеримент (основний метод отримання нової інформації шляхом експериментування на моделі для інформаційних систем). Основним недоліком пасивного експерименту є те, що таким чином моделюється минуле, а також неможливість або недоцільність виявлення критичних ситуацій. Інформаційні системи як об'єкт моделювання все бшын ускладнюються, і, відповідно, моделі отримують нові якості — так, якщо модель призначена для керування, то вона сама входитиме до складу системи, що моделюється, і може розглядатися в якості складної системи. Крім того, така модель може складатися з комплексу підмоделей, що описують різні частини інформаційної системи, або ж розглядають и на різних стратах.
Для моделей інформаційних систем характерні наступні особливості:
Двоїстість мети. З одного боку це мета функціонування власне системи, що моделюється, яка в багатьох випадках описується в вигляді множини критеріїв, що відображають різні п аспекти. З іншого боку, це мета створення моделі (одноразове використання, періодичне використання, використання в контурі управління), що має безпосередній вплив на критерії оцінки адекватності моделі, точності та достовірності модельних результатів.
Складність моделі, яку дуже приблизно можна оцінити на основі загального числа елементів певних типів та взаємозв'язків між ними. Крім того, різноманітність елементів та зв'язків між ними для забезпечення виконання одного з головних кібернетичних принципів — принципу необхідної різноманітності — приводить до побудови моделі у вигляді iepapxi4Hoi структури.
Невизначеність інформаційної системи виявляється і в моделі Оскільки в багатьох випадках ця невизначеність не має характеру стохастичності, необхідно вводити е такі моделі підсистеми експертного типу, елементи штучного інтелекту та передбачати можливість маніпулювання з нечіткими множинами. Так, для прогнозування курсу валют з успіхом використовуються моделі персептронного типу.
Особливістю моделей, які працюють в контурі управління, є адаптованість, тобто здатність цілеспрямовано функціонувати в умовах нестаціонарного середовища, що досягається реалізацією вищенаведеного системного принципу адаптації.
51
Характерною особливістю правильно побудованої моделі є те, що вона відбиває лише ті аспекти реальної системи, як1 щкавлять дослідника, тобто є в певному сенсі мінімальною.
Основною проблемою моделювання є досягнення оптимального компромісу між адекватністю моделі та и простотою.
3i зростанням складності моделі зростає ступінь відповідності п до системи, що моделюється, однак разом з цим час отримання результатів та можливості п практично!" реалізації зменшуються. Зі спрощенням моделі покращуються п характеристики в часі, однак при цьому можуть бути загублені суттєві аспекти функціонування реальної системи, і модель стане непридатною до використання внаслідок втрати адекватності. Визначення компромісу суттєвим чином залежить від досвіду та знань особи, що приймає рішення. Як стверджують результати досліджень (правило «80 на 20»), в правильно сконструйованій моделі 20% змінних на 80% визначають функціо-нування моделі, а 80% змінних — на 20%. Виходячи з викладеного можна стверджувати, що хоча й існують загальні закономірності побудови моделей інформаційних систем, процес їх побудови не може бути строго формалізованим і значною мірою є мистецтвом.
Метод моделювання широко використовується й на різних етапах проектування та створення інформаційних систем.
На етапі розробки технічного завдання на створення інформаційної системи моделі в основному мають описовий характер та переслідують за мету найбільш повно в компактній формі надати інформацію, необхідну розробнику.
На етапах технічного та робочого проектів моделі окремих складових підсистем деталізуються і моделювання служить для розв'язування конкретних задач проектування, тобто вибору оптимального розв'язку з множини припустимих. В основному на цих етапах моделі використовуються для синтезу.
Моделювання на етапах впровадження та супроводу системи використовується для імітації можливих ситуацій з метою прийняття обґрунтованих оперативних та перспективних керуючих рішень. Окрім того імітація також широко використовується для навчання та тренування користувачів інформаційної системи.
У процесі еволюції об'єкта керування розвиваються й вдосконалюються інформаційні системи та моделі, що входять до їх складу, і значення моделей в прогнозуванні розвитку реальної системи надзвичайно велике, так як це по cyri одна з небагатьох можливостей знайти відповіді на питання про стратегію подальшого ефективного розвитку систем.
52