Введение

Моделирование - это искусство, которое уже многие поколения разработчиков технологий для проведения модельных исследований сложных объектов пытаются сделать наукой. Кое в чем  они на этом поприще несомненно преуспели, однако, это скорее локальные победы в боях, и даже в некоторых случаях - в сражениях, но до победы в войне с той сложностью с которой сталкиваются разработчики моделей еще очень далеко, поскольку сложность со временем только растет. Сложность растет потому что растут аппетиты применения моделей, а аппетиты растут, потому что растут возможности, и этой гонке между желаниями и возможностями нет и не может быть конца. При этом многие разработчики, не только добросовестно решающие задачи моделирования, но и пытающиеся обобщить свой и наблюдаемый ими опыт, пытающиеся вникнуть вглубь проблемы, "раскопать" ее корень, пытаются сформулировать, а  зачастую переформулировать и даже переосмыслить некоторые важные аспекты этого без сомнения одного из самых творческих видов деятельности в рамках информационных технологий - искусства моделирования. 

Как один из результатов своей деятельности каждое поколение разработчиков моделей и теоретиков моделирования оставляет свой след в истории в виде ключевых текстов, например таких, как "Имитационное моделирование систем - искусство и наука" Шеннон Р. (1978), но, при этом, большинство весьма интересных и глубоких работ  проходят практически незамеченными основной массой специалистов в области моделирования. Однако, зачастую не желание остаться в истории движет сегодня авторами, и даже не желание заработать на публикации - на этом сегодня не заработаешь. Действительно содержательными авторами движет, в первую очередь, потребность в изложении. Именно потребность в строгом и ответственном изложении своих мыслей стимулирует их к более качественной формулировке и за счет этого позволяет продвинуться им еще дальше в своих исследованиях. 

PS. Представленный здесь материал не является самостоятельной публикацией и не претендует на нее в будущем ( во всяком случае - пока). Это скорее сопутствующий эффект работы со созданию методологии решения задач управления в условиях высокой неопределенности.

Основные принципы и подходы