Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
В большинстве инженерных дисциплин машинное моделирование систем в ходе их разработки применяется уже давно. Сегодня лишь в редких случаях создание интегральной схемы, подвесного моста или производственной линии не сопровождается тем или иным видом машинного моделирования с целью определения свойств будущего изделия. В последнее время разработаны специальные средства и для моделирования пове-
•370 Глава 7
дения оператора системы. Аналитик, желающий оценить эффективность человека в системе, может воспользоваться этими средствами для построения машинной модели человека точно так же, как проектировщик строит машинную модель моста. Затем машинную модель можно разумным образом использовать для отработки различных аспектов системы человек — машина задолго до того, как система будет фактически создана.
7.1.2. Ограничения машинного моделирования
Неотъемлемой чертой моделирования является ограничение на число переменных, используемых в модели разработчиком. Всякое ограничение означает исключение, а это в свою очередь означает, что в модели чего-то не будет хватать (так же, как в лабораторных экспериментах умышленно или неумышленно исключаются элементы так называемого «реального мира»), В этой главе будут рассмотрены методы, обеспечивающие включение в модель нужных переменных и структур. Однако полной уверенности в адекватности модели все же не будет до тех пор, пока не предприняты серьезные попытки сравнить предсказанное поведение системы с ее фактическим поведением. Данное утверждение справедливо как для машинной модели, так и для уравнений, используемых при проведении дисперсионного анализа результатов лабораторных исследований. Процедура проверки во всех случаях одинакова. Однако подтвержденная интерпретация результатов имитационного моделирования 'позволяет сделать такие выводы о поведении реальной системы, которые иначе было бы невозможно получить.
То, насколько подходит для некоторой имитационной модели определение «достаточно хорошая», зависит от поставленной цели, действующих ограничений и таланта разработчика модели. Критерий, выражаемый словами «хорошая модель», не может служить рекомендацией на все случаи. Разработчик модели сталкивается с теми же самыми (или по крайней мере близкими) жесткими ограничениями и компромиссами, с которыми приходится иметь дело любому ученому-экспериментато-ру при планировании лабораторных экспериментов.
На фундаментальном уровне модели — это просто описания систем. Вообще говоря, «аше понимание окружающего мира основано на моделях. Ощущения и восприятие порождают наше представление об объективной реальности. Те понятия, которые мы формируем в результате восприятия, становятся умозрительными моделями, и на их основе вырабатываются наши прогнозы относительно окружающей нас социальной и физической среды. В науке и инженерной практике модели формализованы в виде математических, логических и семантических
Имитационное моделирование систем человек — машина
371
высказываний. Чтобы выполнить машинные эксперименты с моделью, в общем случае необходимо получить ее точное формальное описание. Построение моделей такого рода облегчается, если 1) известны физические законы, управляющие системой;
2) система может быть представлена в графическом или образном виде; 3) изменчивость входов, выходов и элементов системы поддается контролю [61].
Моделирование сложных систем человек—машина часто более затруднительно, чем моделирование физических систем, поскольку 1) фундаментальных законов, или «главных принципов», в науке о поведении очень мало; 2) соответствующие процедурные элементы часто трудно описать и представить;
3) поведение обычно управляется стратегическими и политическими факторами, причем их влияние трудно выразить в количественной форме; 4) во многих аспектах поведения существенными элементами могут быть случайные компоненты; 5) неотъемлемой частью таких систем становятся способности человека к принятию решений и решению задач. Имитационный подход позволяет разработчику модели непосредственно заниматься указанными проблемами в любой момент времени и при любых обстоятельствах, когда он сочтет это необходимым.
Поскольку модель является описанием системы, она также является и ее абстрактным представлением. Обычно такая абстракция достигается посредством агрегирования (путем рекомбинирования, соединения и совместного расположения аспектов, которые в действительности разделимы) или с помощью процедур фильтрации. Процесс абстрагирования должен при этом управляться целью, ради которой создается модель. При принятии решения о важности некоторого элемента системы и, следовательно, о необходимости включения его в модель нужно руководствоваться именно этой целью. Успех моделирования зависит от того, насколько хорошо выбраны значимые элементы и определены связи между ними.
Имитация предоставляет необходимую гибкость для построения либо сильно агрегированных, либо очень детализированных моделей. В одной и той же модели различные компоненты системы могут быть представлены на разных уровнях детализации. Имитация допускает также интерактивное построение модели: от простого к сложному через уточнение и последовательное добавление в модель новых элементов.
