Анализ неопределенности модели

Поскольку модель системы только стремится отобразить реальность, неизбежно существование упрощений, допущений и идеализаций сложных процессов и явлений, происходящих в системе. Следствием этих упрощений и идеализаций будут неопределенности в итоговых результатах, получаемых в процессе применения модели. Природа возникновения неопределенностей многогранна.

Выделяют следующие источники неопределенностей в соответствующих моделях: обусловленные неполнотой моделей, неадекватностью моделей и неопределенностью исходных параметров.

Неопределенности, обусловленные неполнотой моделей, возникают из-за того, что при построении моделей системный аналитик не предусмотрел некоторые стороны развития моделируемых процессов, происходящих в системе. Иными словами, при разработке модели системы не были учтены отдельные особенности существования и развития систем. Это может быть сделано сознательно, когда аналитик считает, что данные особенности системы не играют большой роли и ими можно пренебречь. Иногда это происходит в результате недостаточной проработанности вопросов, связанных с изучением структуры и динамического поведения систем. В результате имеем недостаток полноты модели, который приводит к неопределенности в результатах и выводах и который трудно проанализировать и определить количественно.

Второй тип неопределенностей связан с неадекватностью моделей. Даже в тех случаях, когда в модели учтены все особенности существования и развития систем, последовательность событий и логические особенности функционирования систем, заложенные в модель, не точно отражают реальность. Существуют неопределенности, вызванные неадекватностью концептуальных и математических моделей, числовой аппроксимацией, ошибками в вычислительных программах и ограничениями вычислительного процесса. Эти неопределенности рассматриваются как часть анализа неопределенности моделей; для оценки их относительной значимости проводятся исследования чувствительности результатов моделирования.

Третий тип неопределенностей - неопределенность исходных параметров. Параметры различных моделей точно не известны. Причиной этого является недостаточность данных, используемых при статистическом оценивании входных параметров, невозможность точного описания поведения персонала, работающего в составе анализируемой системы, наличие допущений, принятых при составлении модели. Эта третья категория неопределенностей при современном состоянии методологии может быть наиболее успешно охарактеризована численно.