Целевой анализ проблемы в системном анализе. Системный анализ - методология решения сложных проблем. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины

• СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
• РАЗВИТИЕ
• ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ОРГАНИЗАЦИИ
• СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
• МЕТОД

Системный анализ представляет собой комплекс исследований, направленных на выявление общих тенденций и факторов развития организации и развития деятельности по улучшению системы управления и всей производственной и хозяйственной деятельности организации. Системный анализ позволяет выявить целесообразность создания или совершенствования организации. В данной статье отражена конечная практическая цель системного анализа - разработка и внедрение выбранной эталонной модели системы управления.

• Профессиональная мотивация как фактор повышения эффективности системы управления персоналом
• Подходы к оптимальному выбору пути профессионального развития

Термин «система», определяемый в философском плане как целое, состоящее из частей, которое используется для формирования оценок для принятия решений в условиях определенности, а также в условиях неопределенности. Понятие «системный анализ» (в ряде случаев - «анализ систем») в настоящее время широко используется в теории и практике научных исследований. Это совокупность методов и средств, используемых при исследовании и конструировании сложных и сверхсложных объектов, прежде всего методов выработки, принятия и обоснования решений при проектировании, создании и управлении социальными, экономическими, человеко-машинными и техническими системами.

Системный анализ как дисциплина сложился в результате потребности изучать и проектировать большие (крупномасштабные) и трудные системы, управлять ими в критериях неполноты информации, нехватки ресурсов и недостатка времени. В системном анализе рассматриваются не всевозможные, а как раз большие и трудные системы. Общепризнанной границы, делящей большие и трудные системы, нет. Отмечается, что термин «большая система» характеризует многокомпонентные системы, включающие важное количество составляющих с однотипными многоуровневыми связями. Большие системы - это пространственно-распределённые системы высочайшей степени трудности, в которых подсистемы (их составные части) еще относятся к категориям трудных. Дополнительными признаками, характеризующими большую систему, являются:

• большие размеры;
• сложная иерархическая структура;
• циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков;
• высокий уровень неопределённости в описании системы.

В собственную очередность, слово «сложная система» определяет структурно и функционально трудные многокомпонентные концепции с огромным количеством взаимозависимых и взаимодействующих составляющих разного вида и с множественными и неоднородными взаимосвязями среди них. Непростые концепции различаются многомерностью, разнородностью текстуры, разнообразием природы компонентов и взаимосвязей, организационной разносопротивляемостью и разночувствительностью к влияниям, асимметричностью возможных возможностей реализации многофункциональных и дисфункциональных перемен. При этом каждый из компонентов такой системы способен быть в виде системы (подсистемы). К сложной можно отнести систему, обладающую по крайней мере одним из следующих признаков:

• система в целом обладает свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих её элементов;
• систему можно разделить на подсистемы и изучать каждую из них отдельно;
• система функционирует в условиях существенной неопределённости и воздействия среды на неё, что обусловливает случайный характер изменения её показателей;
• система осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.

Вопрос управления трудными концепциями и является главное содержание задач системного анализа. С целью этого для того чтобы успешно справиться с данной задачей, следует исследовать предмет управления - в таком случае имеется сама концепция, а кроме того определить цель управления - узнать нужное положение концепции, в таком случае имеется положение, к который она обязана стремиться. Способы и операции целого рассмотрения ориентированы в выявление целей, вынесение других альтернатив решения проблем, выявление масштабов неопределённости согласно любому с вариантов и сравнение вариантов согласно этим либо другим аспектам эффективности, а кроме того связанных организационных задач.

Основной проблемой системного анализа считается решение проблемных ситуации, появившихся перед объектом проводимого системного изучения. Системный анализ занимается исследованием проблематичной ситуации, выяснением ее факторов, выработкой вариантов ее устранения, принятием решения и системой последующего функционирования концепции, позволяющего проблематичную обстановку. Первоначальным этапом каждого целого изучения считается исследование предмета проводимого системного анализа с дальнейшей его формализацией. На данном этапе образуются проблемы, в корне отличающие методологию системных изучений с методологии прочих дисциплин, а непосредственно, в системном анализе принимается решение двуединая цель. С одной стороны, следует формализовать объект системного изучения, с другой стороны, формализации подлежит процедура исследования системы, процесс постановки и решения проблемы.

Следующей важной задачей системного анализа является проблема принятия решения. Применительно к задачам исследования, проектирования и управления сложными системами, включающими в себя большое количество элементов и подсистем, проблема принятия решения связана с выбором определённой альтернативы развития системы в условиях различного рода неопределённости. Неопределённость может быть обусловлена наличием множества факторов, не поддающихся точной оценке - воздействием на систему неизвестных факторов, многокритериальностью задач оптимизации, недостаточной определённостью целей развития систем, неоднозначностью сценариев развития системы, недостаточностью априорной информации о системе, воздействием случайных факторов в ходе динамического развития системы и прочими условиями.

Иной значимой проблемой системного анализа считается изучение, исследование и создание целей (формулирование, структуризация либо декомпозиция целевых строений, программ и планов, а кроме того взаимосвязей среди ними). Данное часто оказалось наиболее сложной проблемой, нежели дальнейший подбор наилучшего постановления. В данном значении системный анализ в некоторых случаях устанавливают равно как методологию изучения направленных систем. Построение цели при постановлении вопросов целого рассмотрения считается одной с основных процедур, вследствие того то что задача считается предметом, характеризующим постановку задачи системных исследований.

Важное место в системном анализе занимают и задачи организации, в том числе проблемы управления в иерархических системах, выбор оптимальной структуры, оптимальных режимов функционирования, оптимальной организации взаимодействия между подсистемами и элементами и другие организационные задачи. Выявление и решение подобных проблем может быть успешно решено при совместной работе системных аналитиков и специалистов в соответствующей отрасли исследования.

В системном анализе используется нынешний математический аппарат и вычислительные системы, но с целью отображения сложных систем, в этом количестве прогнозирования их поведения, как оказалось невозможным ссылаться только лишь в строгие точные способы. По этой причине в целом рассмотрении обширно применяются неофициальные операции, при этом одной с центральных методологических трудностей целого рассмотрения, образующейся при исследовании сложных систем, считается соединение формальных и неформальных способов рассмотрения и синтеза. Главным инструментом, обеспечивающим данное объединение, считаются имитационные модели, созданные присутствие помощи методов компьютерного прогнозирования.

Современный системный анализ:

• устанавливает причинно-следственные связи, которые повлияли на возникновение проблемы;
• анализирует варианты разрешения системных проблем с учетом ограничений, рисков, неопределенных условий среды;
• организует междисциплинарные научные и прикладные исследования;
• дает обоснованные рекомендации по оптимальному выбору или рациональной линии поведения в сложных управленческих ситуациях;
• использует методы моделирования для изучения проблем.

Системный анализ применяется, главным образом, к исследованию искусственных систем (социальных, экономических, организационных, технических, человеко-машинных и тому подобных), причём в таких системах важная роль принадлежит деятельности человека. Наиболее широкое распространение системный анализ получил в теории и практике управления - при выработке, принятии и обосновании решений, связанных с проектированием, созданием и управлением сложными, многоуровневыми и многокомпонентными искусственными системами.

Методы системного анализа направлены на формулирование проблемы, выявление целей, выдвижение альтернативных вариантов решения проблем, выявление масштабов неопределённости по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности, а также принятия решений и связанных организационных задач. В общем случае при рассмотрении существующей системы и процесса её функционирования выявляется проблемная ситуация как несоответствие существующего положения дел требуемому. Для разрешения проблемной ситуации проводится системное исследование при помощи методов декомпозиции , анализа и синтеза системы. Моделирование системы, то есть реализация системы в виде модели, позволяет провести оценку степени снятия проблемной ситуации. Общий подход к разрешению проблемных ситуаций, применяемый в рамках системного анализа, представлен на рисунке 1.

Рисунок 1. Системный подход к решению проблемы

И так, системный анализ используют для выяснения причин существующих сложностей, постановки целей, выработки методов и вариантов устранения проблем. Он выступает в роли организатора и координатора. Опирается на междисциплинарный подход, с помощью которого эффективно объединяет и концентрирует усилия группы специалистов на решении конкретной проблемы. Системное объединение достижений различных областей знаний, позволяет решать такие проблемы, которые не могут быть разрешены в рамках отдельных дисциплин и частных подходов.

Список литературы

1. Демидова, Л. А. Принятие решений в условиях неопределенности / Л. А. Демидова, В. В. Кираковский, А. Н. Пылькин. - 2-е изд., перераб. - М. : Горячая линия-Телеком, 2015. - 283 с. : ил.
2. Митрофанова Я. С. Управление информационной системой предприятия на основе модели ITIL/ITSM // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия Экономика. №3(17). - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2011. - С. 134-138.
3. Митрофанова Я.С. Моделирование системы управления информатизацией учебного процесса в вузе // Материалы II Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в гуманитарном образовании». – Пятигорск, 2009. – С. 315-321.
4. Митрофанова Я.С. Управление информационными рисками предприятия // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. - 2013. - № 4 (30). – С.132-135. – Тольятти: ПВГУС.
5. Обзор методов принятия решений при разработке сложных технических систем / С. С. Семенов [и др.] // Надежность. - 2014. - № 3. - С. 72-84.

Проблема

Проблема

Проблемами стабилизации управление производством.

По степени формализации

По характеру проявления

По степени связности

Первый уровень -

Второй уровень -

Третий уровень -

Четвертый уровень -

Количественные проблемы

Качественные проблемы

Определение проблемной ситуации

Проблемная ситуация - условия, порождающие проблему.

Условия постановки проблемы - объективно возникающие противоречия в тех или иных действиях и незнание способов их выполнения; противоречия между потребностями в новых знаниях и их недостаточностью.

Проблемные ситуации возникают в процессе познавательной деятельности субъекта, направленной на некий объект, когда субъект встречает какое-то затруднение, преграду.

Преграда может быть самой различной природы: это и недостаток или несоответствие знаний, средств и способов их применения, и необходимость произвести какие-то неизвестные действия для достижения цели или сделать выбор между несколькими объектами и т.п. Во всех этих случаях возникает ситуация, которую принято называть проблемной.

Проблемная ситуация - это «разрыв» в деятельности, «рассогласование между целями и возможностями субъекта, т.е. наличие условии, порождающих проблему.

Типичными проблемными ситуациями являются:

Результаты деятельности не соответствуют желанным целям;

Ранее выработанные, теоретически обоснованные и практически проверенные методы решения не дают должного эффекта или не могут быть использованы;

В ходе практической деятельности обнаруживаются новые факты, которые не укладываются в рамки существующих теоретических представлений;

Одна из частных теорий вступает в противоречие с более общей теорией или другими областями жизни в пределах данной отрасли знаний.

Цель формулирования проблемы состоит в том, чтобы установить сущность проблемы в известных терминах.

Успешное формулирование проблемы может быть равносильно «половине» решения проблемы. Однако «наполовину решенная» в результате формулирования проблема не есть действительно решенная проблема, но ее формулирование означает, что основные ее элементы надлежащим образом определены и связаны.

При формулировании (постановке) проблемы должны быть выполнены следующие действия:

Во-первых, необходимо описать, каким образом проблема была обнаружена;

Во-вторых, установить, почему она рассматривается как проблема;

В-третьих, отличить ее от «симптома» некоторых смежных проблем;

В-четвертых, дать операционные определения нежелательных последствий проблемы.

Постановка целей решения

После того как сформулирована проблема, которую требуется преодолеть в ходе выполнения системного анализа, переходят к определению цели.

Определить цель системного анализа - это значит ответить на вопрос, что надо сделать для снятия проблемы. Сформулировать цель - значит указать направление, в котором следует двигаться, чтобы разрешить существующую проблему, показать пути, которые уводят от существующей проблемной ситуации.

При формировании целей системы необходимо выполнять следующие условия:

Совокупность всех частных целей системы (ее подцелей) должна быть выражена единой главной целью и формализована в виде целевой функции, чтобы служить критерием для сравнения вариантов решения проблемы;

Главная цель системы состоит в обеспечении наиболее эффективного ее функционирования. Под этим понимается наилучший компромисс между степенями достижения разных подцелей, определяемый на основании взаимного соизмерения полезности конечных результатов и их сопоставления с затратами ресурсов всех видов на получение всех результатов;

Цель решения отдельной проблемы является частным выражением цели системы, учитывающим лишь те подцели, на степень достижения которых может повлиять решение данной проблемы;

Цель решения проблемы формулируется с учетом конкретных условий, в которых выбирается и реализуется решение. Эти условия задаются системой ограничений.

Цель и условия решения проблемы должны быть определены и формализованы уже на первом этапе ее проработки. Этот этап предусматривает следующие основные процедуры:

1. Выявление и систематизация подцелей системы, выбор показателей (аргументов целевой функции), количественно характеризующих достижение подцелей.

2. Уточнение условий решения проблемы и формирование ограничений, уточнение состава варьируемых аргументов целевой функции с учетом принятых ограничений.

3. Формирование целевой функции, т.е. конкретизация ее зависимости от аргументов на основе соизмерения подцелей.

Исследование целей заинтересованных в проблеме лиц должно предусматривать также возможность их уточнения, расширения или даже замены. Это обстоятельство является основной причиной итеративности системного анализа.

Построение и выбор критерия

Критерий - это способ сравнения альтернатив. Необходимо различать понятия критерий и критериальная функция. Критерием качества альтернативы может служить любой ее признак, значение которого можно зафиксировать в порядковой или более сильной шкале. После того как критерий сформирован, т.е. найдена характеристика, которая будет положена в основу сравнения альтернатив, появляется возможность ставить задачи выбора и оптимизации.

Задача формирования критериев решается непосредственно после того, как сформулированы цели системного анализа. Ситуация становится понятной, если к критериям относиться как к количественным моделям качественных целей. Задача системного аналитика состоит в том, чтобы формализовать проблемную ситуацию, возникающую в ходе системного анализа. Этой цели как раз и служит этап формирования критериев.

При решении задач системного анализа возникает ситуация, когда невозможно предложить один критерий, адекватно отражающий цель исследования: даже одну цель редко удается выразить одним критерием, хотя к этому необходимо стремиться. Критерий, как и всякая модель, лишь приближенно отображает цель; адекватность одного критерия может оказаться недостаточной. Поэтому решение может состоять не обязательно в поиске более адекватного критерия, оно может выражаться в использовании нескольких критериев, описывающих одну цель по-разному и дополняющих друг друга.

При постановке и решении задач системного анализа необходимо учитывать не только цели, на решение которых он направлен, но и возможности, которыми обладают стороны для решения поставленных задач и которые позволяют снять выявленные проблемы. В первую очередь необходимо учитывать: ресурсы, которые заказчик согласен выделить системным аналитикам для решения поставленной задачи; ресурсы исполнителя - людские ресурсы, ресурсы вычислительные, материальные ресурсы, требуемые для решения задач; временные ресурсы (сроки решения задач системного анализа, как правило, оговариваются).

При формулировке задачи системного анализа необходимо также учитывать интересы окружающей среды. Хоть окружающая среда и играет пассивную роль, необходимо учитывать, что любая система существует внутри нее, взаимодействует с ней. Поэтому при постановке задачи системного анализа необходимо следовать принципу не навредить, не предпринимать ничего, что противоречило бы законам природы. Чтобы удовлетворить условиям непревышения количества имеющихся ресурсов, в постановку задачи системного анализа вводят ограничения.

В настоящее время к основным критериям, которые наиболее часто встречаются в анализе сложных систем, можно отнести следующие:

Экономические критерии - прибыль, рентабельность, себестоимость.

Технико-экономические - производительность, надежность, долговечность.

Технологические - выход продукта, характеристики качества и пр.

МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Метод экспертных оценок

Экспертные оценки - группа методов, наиболее часто используемая в практике оценивания сложных систем на качественном уровне. Термин «эксперт» происходит от латинского слова expert, означающий «опытный».

Основой этих методов являются различные формы экспертного опроса с последующим оцениванием и выбором наиболее предпочтительного варианта.

При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта.

Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, делится на два класса.

1) Проблемы, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т.е. эксперт - источник достоверной информации, а групповое мнение экспертов близко к истинному решению.

2) Проблемы, в отношении которых знаний для уверенности и справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы.

К наиболее употребительным процедурам экспертных измерений относятся: ранжирование; парное сравнение; множественные сравнения; непосредственная оценка; последовательное сравнение; метод Терстоуна; метод фон Неймана-Моргенштерна.

Ранжирование

Метод ранжирования представляет собой процедуру упорядочения объектов. На основе знаний и опыта эксперт располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или несколькими выбранными показателями сравнения. В зависимости от вида отношений между объектами возможны различные варианты упорядочения объектов.

Парное сравнивание

Метод парного сравнения - представляет собой процедуру установления предпочтения объектов при сравнении всех возможных пар. В отличие от ранжирования, в котором осуществляется упорядочение всех объектов, парное сравнение является более простой задачей. При сравнении пары объектов возможно либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности. Отсюда следует, что парное сравнение так же, как и ранжирование, есть измерение в порядковой шкале.

Множественные сравнения

Метод множественного сравнения отличается от парного тем, что экспертам последовательно предъявляются не пары, а тройки, четверки, ... n-ки (n < N) объектов. Эксперт их упорядочивает по важности или разбивает на классы в зависимости от целей экспертизы.

Множественные сравнения занимают промежуточное положение между парными сравнениями и ранжированием. С одной стороны, они позволяют использовать больший, чем при парных сравнениях, объем информации для определения экспертного суждения в результате одновременного соотнесения объекта не с одним, а с большим числом объектов. С другой стороны, при ранжировании Объектов их может оказаться слишком много, что затрудняет работу эксперта и сказывается на качестве результатов экспертизы. В этом случае множественные сравнения позволяют уменьшить до разумных пределов объем поступающей к эксперту информации.

Непосредственная оценка

Метод непосредственной оценки заключается в присваивании объектам числовых значений в шкале интервалов. Эксперту необходимо поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном отрезке числовой оси. При этом необходимо, чтобы эквивалентным объектам приписывались одинаковые числа.

Метод Черчмена-Акоффа (последовательное сравнение)

Этот метод относится к числу наиболее популярных при оценке альтернатив. В нем предполагается последовательная корректировка оценок, указанных экспертами.

Метод Черчмена-Акоффа является одним из самых эффективных. Его можно успешно использовать при измерениях в шкале отношений. В этом случае определяется наиболее предпочтительная альтернатива a ij . Ей присваивается максимальная оценка. Для всех остальных альтернатив эксперт указывает, во сколько раз они менее предпочтительны, чем a ij .Для корректировки численных оценок альтернатив можно использовать как стандартную процедуру метода Черчмена-Акоффа, так и попарное сравнение предпочтительности альтернатив. Если численные оценки альтернатив не совпадают с представлением эксперта об их предпочтительности, производится корректировка.

Метод фон Неймана-Моргенштерна

Этот метод заключается в получении численных оценок альтернатив с помощью так называемых вероятностных смесей. В основе метода лежит предположение, согласно которому эксперт для любой альтернативы a j , менее предпочтительной, чем a i , но более предпочтительной, чем а l может указать число р (0 ≤ р ≤ 1) такое, что альтернатива a j эквивалентна смешанной альтернативе (вероятностной смеси) . Смешанная альтернатива состоит в том, что альтернатива a i , выбирается с вероятностью Р, а альтернатива а l - с вероятностью 1-Р. Очевидно, что если Р достаточно близко к 1, то альтернатива a j менее предпочтительна, чем смешанная альтернатива .

Рассмотренные выше методы экспертных оценок обладают различными качествами, но приводят в общем случае к близким результатам. Практика применения этих методов показала, что наиболее эффективно комплексное применение различных методов для решения одной и той же задачи. Сравнительный анализ результатов повышает обоснованность делаемых выводов. При этом следует учитывать, что методом, требующим минимальных затрат, является ранжирование, а наиболее трудоемким метод последовательного сравнения (Черчмена-Акоффа). Метод парного сравнения без дополнительной обработки не дает полного упорядочения объектов.

Методы типа Дельфи

В отличие от традиционных методов экспертной оценки метод Дельфи предполагает полный отказ от коллективных обсуждений. Это делается для того, чтобы уменьшить влияние таких психологических факторов, как присоединение к мнению наиболее авторитетного специалиста, нежелание отказаться от публично выраженного мнения, следования за мнением большинства.

В методе Дельфи прямые дебаты заменены программой последовательных индивидуальных опросов, проводимых в форме анкетирования. Ответы обобщаются и вместе с новой дополнительной информацией поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. Такая процедура повторяется несколько раз до достижения приемлемой сходимости совокупности высказанных мнений. Результаты эксперимента показали приемлемую сходимость оценок экспертов после пяти туров опроса.

Первоначально метод Дельфи был предложен как одна из процедур при проведении «мозговой атаки» и должен был помочь снизить степень влияния психологических факторов и повысить объективность оценок экспертов. Затем метод стал использоваться самостоятельно. Его основа - обратная связь, ознакомление экспертов с результатами предшествующего этапа и учет этих результатов при оценке значимости экспертами.

Метод Дельфи, в отличие от метода сценариев, предполагает предварительное ознакомление экспертов с ситуацией с помощью какой-либо модели. Процедура Дельфи - метода заключается в следующем:

Осуществляется поиск экспертов;

Каждому эксперту предлагается один и тот же вопрос;

Каждый эксперт вырабатывает свой оценки независимо от других экспертов;

Ответы собираются и статистически усредняются;

Экспертам, ответы которых сильно отклоняются от средних значений, предлагается обосновать свои оценки;

Эксперты разрабатывают обоснования и выносят их на рассмотрение;

Среднее значение и соответствующие обоснования предъявляются всем экспертам.

Недостатки метода Дельфи:

Значительный расход времени на проведение экспертизы, связанный с большим количеством последовательных повторений оценок;

Необходимость неоднократного пересмотра экспертом своих ответов, вызывающая у него отрицательную реакцию, что сказывается на результатах экспертизы.

Область практического применения метода Дельфи расширилась, однако присущие ему ограничения привели к возникновению других методов, использующих экспертные оценки. Среди них особого внимания заслуживают методы QUEST (Qualitative Utility Estimates for Science and Technology - количественные оценки полезности науки и техники) и SEER (System for Event Evaluation and Review - система оценок и обзора событий).

В основу метода QUEST положена идея распределения ресурсов на основе учета возможного вклада (определяемого методами экспертной оценки) различных отраслей и научных направлений в решение какого-либо круга задач.

Метод SEER предусматривает всего два тура оценки. В каждом туре привлекается различный состав экспертов. Эксперты первого тура - специалисты промышленности, эксперты второго тура - наиболее квалифицированные специалисты из органов, принимающих решения, и специалисты из области естественных и технических наук. Эксперт каждого тура не возвращается к рассмотрению своих ответов за исключением тех случаев, когда его ответ выпадает из некоторого интервала, в котором находится большинство оценок.

Морфологические методы

Основная идея морфологических методов - систематически находить все мыслимые варианты решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или их признаков.

Было предложено три метода морфологического исследования:

1) Метод систематического покрытия поля, основанный на выделении так называемых опорных пунктов знания в любой исследуемой области, и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления.

2) Метод отрицания и конструирования, заключающийся в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы (положения) и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать и, следовательно, сформулировав некоторые предложения, полезно заменить их затем на противоположные и использовать при проведении анализа.

3) Метод морфологического ящика, нашедший наиболее широкое распространение. Идея этого метода состоит в том, чтобы определить все мыслимые параметры, от которых может зависеть решение проблемы, представить их в виде матриц-строк, а затем определить в этом морфологическом матрице-ящике все возможные сочетания параметров по одному из каждой строки. Полученные таким образом варианты могут снова подвергаться оценке и анализу в целях выбора наилучшего.

МЕТОД «ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ»

Метод «дерево решений» - графоаналитический метод, основой которого являются динамическое программирование и теория статистических решений. Вначале строится вероятностный граф возможных состояний. Весь временной период разбивается на отрезки, каждый из которых связан с моментом принятия обязательных решений и с появлением случайных факторов. Затем производят объединение моментов принятия решений и возможных вариантов результативности этих решений при различных вари­антах воздействия внешней среды. Чем выше вариантность, тем больше достоверность принимаемого решения. Определив точку принятия решений по реализации возможных альтернатив, выделяют точки, где существует неопределенность, и оценивают альтернативные результаты в этих точках.

Оценив вероятности различных событий или результатов действий, затраты ресурсов и экономический эффект, получаемый в результате реализации различных стратегий, выбирают наилучшие альтернативные варианты решений. Логика анализа такова: движение от конечного состояния к начальному, последовательно выбирать оптимальное в каждой точке. Менее эффективная альтернатива отсекается и из дальнейшего рассмотрения исключается.

Основные этапы разработки или выбора УР по методу «дерево решений»:

1-й этап. Составление новой цели развития или совершенствования компании.

2-й этап. Сбор материалов о реальном состоянии дел в компании по новой цели.

3-й этап. Формулирование проблем как разность между новой целью и обобщенной ситуацией в компании.

4-й этап. Выбор или разработка критериев оценки проблемы.

5-й этап. Декомпозиция проблемы на самостоятельные составные части.

6-й этап. Поиск ресурсов и исполнителей разрешения проблем.

7-й этап. Разработка вариантов основных решений и их предполагаемой эффективности.

8-й этап. Для каждого варианта основных решений разработка вариантов детализирующих решений.

9-й этап. Для каждого варианта детализирующего решения разработка вариантов очередного набора детализирующих решений и т.д.

10-й этап. Оценка каждой ветви взаимодействующих решений на эффективность действий и возможности достижения цели.

11-й этап. Выбор наиболее приемлемых сочетаний вариантов решений.

12-й этап. Практическая реализация выбранного варианта сочетаний решений.

Виды проблем, решаемых с помощью системного анализа

Проблема - сложный теоретический или практический вопрос, требующий изучения, разрешения.

Проблема - есть ситуация несоответствия желаемого и существующего.

Проблемами стабилизации называют такие, решение которых направлено на предотвращение, устранение или компенсацию возмущений, нарушающих текущую деятельность системы. На уровне предприятия, подотрасли и отрасли решение этих проблем обозначают термином управление производством.

Проблемами развития и совершенствования систем называют такие, решение которых направлено на повышение эффективности функционирования за счет изменения характеристик объекта управления или системы управления объектом.

В качестве классификационных признаков используются степень формализации, характер проявления и степень связности проблем.

По степени формализации проблемы обычно подразделяются следующим образом:

Неструктурированные (описание на качественном уровне и решение эвристическими методами на основе опыта и интуиции);

Слабоструктурированные (качественное и количественное описание, частично формализована предметная область), для решения которых и предназначен системный подход;

Структурированные (обычно решаются методами исследования операций).

По характеру проявления проблемы обычно подразделяются на повторяющиеся, аналогичные, новые и уникальные.

По степени связности принято выделять комплексные и автономные проблемы.

Следующий вид классификации проблем связывают с уровнем проблем и их решений. Выделяют четыре уровня проблем и решений.

Первый уровень - рутинные проблемы, рутинные решения. На этом уровне руководитель ведет себя в соответствии с имеющейся программой, почти как компьютер, распознающий ситуации и поступающий заранее предсказуемым образом. На этом уровне не требуется творческого подхода, поскольку все процедуры заранее предписаны.

Второй уровень - селективные проблемы, инициативные решения. На этом уровне требуется доля инициативы и свободы. Руководитель оценивает достоинства целого круга возможных решений и старается выбрать из некоторого числа хорошо отработанных альтернативных наборов действий те, которые лучше всего подходят к данной проблеме.

Третий уровень - адаптационные проблемы, новое решение известной проблемы. На этом уровне руководитель должен выработать творческое решение, которое в определенном смысле может быть абсолютно новым. Успех руководителя зависит от его личной инициативы и способности сделать прорыв в неизвестное.

Четвертый уровень - инновационные проблемы, новое решение неизвестной проблемы. Проблемы сложные, требующие совершенно нового подхода. Наиболее современные и трудные проблемы могут потребовать для их решения создания новой отрасли науки или технологии.

Количественные проблемы - проблемы, которые выражаются в числах или в таких символах, которые в конце концов могут быть выражены в числовых оценках. Особенность таких проблем: точность, надежность решения, строгость и управляемость.

Качественные проблемы - проблемы, которые описываются качественными характеристиками, свойствами (связаны с детальным перечислением будущих или плохо определенных ресурсов и их свойств или характеристик). Проблемы, обладающие и качественными, и количественными сторонами, будут называться смешанными или количественно-качественными проблемами.

Слабоструктурированная проблема - это такая проблема, состав элементов которой и их связи известны только частично. Возможны различные ситуации, порождающие проблемы.

Обобщая различные способы классификации проблем, можно их привести к следующим трем видам:

Оперативные проблемы - это проблемы, решение которых направлено на предотвращение, устранение или компенсацию возмущений, нарушающих текущую деятельность системы. Это структурированные проблемы. Решение этих проблем связано с количественной их оценкой, наличием хорошо отработанных альтернативных наборов действий в той или другой ситуации;

Проблемы совершенствования и развития систем - это проблемы, решение которых направлено на повышение эффективности функционирования за счет изменения характеристик объекта управления или системы управления объектом, а также внедрения новых идей. Это слабоструктурированные проблемы, решение которых является объектом исследования системного анализа и синтеза;

Инновационные проблемы - это проблемы, решение которых связано с выработкой новых идей и внедрением нововведений. Это очень слабоструктурированные (или неструктурированные) проблемы. Решение этих проблем связано с порождением новых идей и применением эвристических методов на основе опыта и интуиции.

Системный анализ с практической точки зрения представляет собой универсальную методику решения сложных проблем произвольной природы. Ключевым понятием в данном случае является понятие «проблемы», которое можно определить как «субъективное отрицательное отношение субъекта к реальности». Соответственно этап выявления и диагностики проблемы в сложных системах является наиболее важными, т. к. определяет цели и задачи проведения системного анализа, а также методы и алгоритмы, которые будут применяться в дальнейшем при поддержке принятия решений. В тоже время этот этап является наиболее сложным и наименее формализованным.

Анализ русскоязычных трудов по системному анализу позволяет выделить два наиболее крупных направления в данной области, которые можно условно назвать рациональный и объективно-субъективный подходы.

Первое направление (рациональный подход) рассматривает системный анализ как набор методов, и в том числе методов, основанных на использовании ЭВМ, ориентированных на исследование сложных систем. При таком подходе наибольшее внимание уделяется формальным методам построения моделей систем и математическим методам исследования системы. Понятия «субъект» и «проблема» как таковые не рассматриваются, а вот понятие «типовых» систем и проблем как раз встречается часто (система управления - проблема управления, финансовая система - финансовые проблемы и др.).

При таком подходе «проблема» определяется как несоответствие действительного желаемому, т. е. несоответствие между реально наблюдаемой системой и «идеальной» моделью системы. Важно отметить, что в данном случае система определяется исключительно как та часть объективной реальности, которую необходимо сравнить с эталонной моделью.

Если опираться на понятие «проблемы», то можно сделать заключение, что при рациональном подходе проблема возникает только у системного аналитика, который имеет некую формальную модель некоторой системы, находит данную систему и обнаруживает несоответствие модели и реальной системы, что и вызывает его «отрицательное отношение к реальности». Волкова, В.Н. Системный анализ и его применение в АСУ / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - Л.: ЛПИ, 2008. - 83 с.

Очевидно, что существуют системы, организация и поведение которых строго регламентирована и признана всеми субъектами - это, например, юридические законы. Несоответствие модели (закона) и действительности в данном случае является проблемой (правонарушением), которую нужно решить. Однако для большинства искусственных систем строгих регламентов не существует, а субъекты имеют свои личные цели по отношению к подобным системам, редко совпадающие с целями других субъектов. Более того, конкретный субъект имеет свое собственное представление о том, частью какой системы он является, с какими системами он взаимодействует. Понятия, которыми оперирует субъект, могут кардинально отличаться от «рациональных» общепринятых. Например, субъект может вообще не выделять из окружающей среды систему управления, а использовать некую только ему понятную и удобную модель взаимодействия с миром. Получается, что навязывание общепринятых (даже если и рациональных) моделей может привести к возникновению «отрицательного отношения» у субъекта, а значит к появлению новых проблем, что в корне противоречит самой сути системного анализа, который предполагает улучшающее воздействие - когда хотя бы одному участнику проблемы станет лучше и никому не станет хуже.

Очень часто постановку задачи системного анализа в рациональном подходе выражают в терминах задачи оптимизации, т. е. идеализируют проблемную ситуацию до уровня, позволяющего использовать математические модели и количественные критерии для определения наилучшего варианта разрешения проблемы.

Как известно для системной проблемы не существует какой-либо модели, исчерпывающе устанавливающей причинно-следственные связи между ее компонентами, потому оптимизационный подход кажется не вполне конструктивным: «…теория системного анализа исходит из отсутствия оптимального, абсолютно лучшего варианта разрешения проблем любой природы… предлагается итеративный поиск реально достижимого (компромиссного) варианта разрешения проблемы, когда желаемым можно поступиться в угоду возможному, а границы возможного могут быть существенно расширены за счет стремления достичь желаемого. Тем самым предполагается использование ситуативных критериев предпочтительности, т. е. критериев, которые не являются исходными установками, а вырабатываются в ходе проведения исследования…».

Другое направление системного анализа - объективно-субъективный подход, основанное на работах Акоффа, ставит понятие субъекта и проблемы во главу системного анализа. По сути, в данном подходе мы включаем субъекта в определение существующей и идеальной системы, т.е. с одной стороны системный анализ исходит из интересов людей - вносит субъективную составляющую проблемы, с другой стороны исследует объективно наблюдаемые факты и закономерности.

Вернемся к определению «проблемы». Из него, в частности, следует, что когда мы наблюдаем нерациональное (в общепринятом смысле) поведение субъекта, и субъект не имеет отрицательного отношения к происходящему, то нет и проблемы, которую нужно было бы решать. Данный факт хотя и не противоречит понятию «проблемы», но в определенных ситуациях исключать возможность существования объективной составляющей проблемы нельзя.

Системный анализ имеет в своем арсенале следующие возможности решить проблему субъекта:

* вмешаться в объективную реальность и, устранив объективную часть проблемы, изменить субъективное отрицательное отношение субъекта,

* изменить субъективное отношение субъекта, не вмешиваясь в реальность,

* одновременно вмешаться в объективную реальность и изменить субъективное отношение субъекта.

Очевидно, что второй способ не решает проблему, а всего лишь устраняет ее влияние на субъект, а значит объективная составляющая проблемы остается. Справедлива и обратная ситуация, когда объективная составляющая проблемы уже проявилась, но субъективное отношение еще не сформировано, либо по ряду причин оно пока не стало отрицательным.

Вот несколько причин, почему у субъекта может отсутствовать «отрицательное отношение к реальности»: Директор, С. Введение в теорию систем / С. Директор, Д. Рорар. - М.: Мир, 2009. - 286 с.

* имеет не полную информацию о системе или использует ее не полностью;

* меняет оценку взаимоотношений с окружающей средой на психическом уровне;

* прерывает взаимоотношение с окружающей средой, которая вызывала «отрицательное отношение»;

* не верит информации о существовании проблем и их сущности, т.к. полагает, что сообщающие ее люди очерняют его деятельность или преследуют свои корыстные интересы, а может быть и потому, что просто лично не любит этих людей.

Следует помнить о том, что при отсутствии отрицательного отношения субъекта объективная составляющая проблемы остается и в той или иной степени продолжает влиять на субъект, либо проблема может существенно обостриться в будущем.

Поскольку выявление проблемы требует анализа субъективного отношения, то этот этап относится к неформализуемым этапам системного анализа.

Каких-либо эффективных алгоритмов или приемов на настоящий момент не предложено, чаще всего авторы работ по системному анализу полагаются на опыт и интуицию аналитика и предлагают ему полную свободу действий.

Системный аналитик должен обладать достаточным набором инструментов для описания и анализа той части объективной реальности, с которой взаимодействует или может взаимодействовать субъект. Инструменты могут включать методы экспериментального исследования систем и их моделирования. С повсеместным внедрением современных информационных технологий в организациях (коммерческих, научных, медицинских и др.) почти каждый аспект их деятельности регистрируется и сохраняется в базах данных, которые уже сегодня имеют очень большие объемы. Информация в подобных базах данных содержит детальное описание, как самих систем, так и истории их (систем) развития и жизни. Можно сказать, что сегодня при анализе большинства искусственных систем аналитик вероятнее столкнется с недостатком эффективных методов исследования систем, нежели с недостатком информации о системе.

Однако субъективное отношение должен сформулировать именно субъект, а он может не обладать специальными знаниями и потому не способен адекватно интерпретировать результаты исследования, проведенного аналитиком. Поэтому знания о системе и прогнозные модели, которые в итоге получит аналитик, должны быть представлены в явном, доступном к интерпретации виде (возможно на естественном языке). Такое представление можно назвать знаниями об исследуемой системе.

К сожалению эффективных методов получения знаний о системе на текущий момент не предложено. Наибольший интерес представляют модели и алгоритмы Data Mining (интеллектуальные анализ данных), которые в частных приложениях используются для извлечения знаний из «сырых» данных. Стоит отметить, что Data Mining является эволюцией теории управления баз данными и оперативного анализа данных (OLAP), основанной на использовании идеи многомерного концептуального представления.

Но в последние годы в связи с нарастающей проблемой «перегрузки информацией», все больше исследователей используют и совершенствуют методы Data Mining для решения задач извлечения знаний.

Широкое применение методов извлечения знаний весьма затруднено, что с одной стороны связано с недостаточной эффективностью большинства известных подходов, которые базируется на достаточно формальных математических и статистических методах, а с другой - с трудностью использования эффективных методов интеллектуальных технологий, которые не имеют достаточного формального описания и требуют привлечения дорогих специалистов. Последнее можно преодолеть, используя перспективный подход к построению эффективной системы анализа данных и извлечения знаний о системе, основанный на автоматизированном генерировании и настройке интеллектуальных информационных технологий. Такой подход позволит, во-первых, за счет применения передовых интеллектуальных технологий существенно повысить эффективность решения задачи извлечения знаний, которые будут предъявляться субъекту на этапе выявления проблемы при системном анализе. Во-вторых, исключить потребность в специалисте по настройке и использования интеллектуальных технологий, т. к. последние будут генерироваться, и настраиваться в автоматическом режиме. Берталанфи Л. Фон. История и статус общей теории систем / Берталанфи Л. Фон // Системные исследования: ежегодник. - М.: Наука, 2010. - C. 20 - 37.

→

Лекция 1: Системный анализ как методология решения проблем

Необходимо уметь мыслить абстрактно, чтобы по-новому воспринимать окружающий нас мир.

Р.Фейнман

Одним из направлений перестройки в высшем образовании является преодоление недостатков узкой специализации, усиление междисциплинарных связей, развитие диалектического видения мира, системного мышления. В учебный план уже многих вузов введены общие и специальные курсы, реализующие эту тенденцию: для инженерных специальностей — «методы проектирования», «системотехника»; для военных и экономических специальностей — «иcследование операций»; в административном и политическом управлении — «политология», «футурология»; в прикладных научных исследованиях — «имитационное моделирование», «методология эксперимента» и т.д. К числу таких дисциплин принадлежит и курс системного анализа — типично меж- и наддисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных технических, природных и социальных систем.

1.1 Системный анализ в структуре современных системных исследований

В настоящее время в развитии наук наблюдаются 2 противоположные тенденции:

1. Дифференциации, когда при увеличении знаний и появлении новых проблем из более общих наук выделяются частные науки.
2. 2. Интеграция, когда более общие науки возникают в результате обобщения и развития тех или иных разделов смежных наук и их методов.

В основе процессов дифференциации и интеграции лежат 2 фундаментальных принципа материалистической диалектики:

1. принцип качественного своеобразия различных форм движения материи, опр. необходимость изучать отдельные аспекты материального мира;
2. принцип материального единства мира, опр. необходимость получать целостное представление о каких-либо объектах материального мира.

В результате проявления интегративной тенденции появилась новая область научной деятельности: системные исследования, которые направлены на решение комплексных крупномасштабных проблем большой сложности.

В рамках системных исследований развиваются такие интеграционные науки, как: кибернетика, исследование операций, системотехника, системный анализ, искуственный интеллект и другие. Т.е. речь идет о создании ЭВМ 5 поколения (чтобы убрать всех посредников между ЭВМ и машиной. Пользователь неквалифицированный.), используется интеллектуальный интерфейс.

Системный анализ разрабатывает системную методологию решения сложных прикладных проблем, опираясь на принципы системного подхода и общей теории систем, развития и методологически обобщая концептуальный (идейный) и математический аппарат кибернетики, исследования операций и системотехники.

Системный анализ представляет собой новое научное направление интеграционного типа, которое разрабатывает системную методологию принятия решений и занимает определенное место в структуре современных системных исследований.

Рис.1.1 — Системный анализ

1. системные исследования
2. системный подход
3. конкретные системные концепции
4. общая теория систем (метатеория по отношению к конкретным системам)
5. диалектический материализм (философские проблемы системных исследований)
6. научные системные теории и модели (учение о биосфере земли; теория вероятностей; кибернетика и др.)
7. технические системные теории и разработки — исследование операций; системотехника, системный анализ и др.
8. частные теории системы.

1.2 Классификация проблем по степени их структуризации

Согласно классификации, предложенной Саймоном и Ньюэллом, все множество проблем в зависимости от глубины их познания подразделяется на 3 класса:

1. хорошо структурированные или количественно выраженные проблемы, которые поддаются математической формализации и решаются с использованием формальных методов;
2. неструктуризованные или качественно выраженные проблемы, которые описываются лишь на содержательном уровне и решаются с использованием неформальных процедур;
3. слабоструктуризованные (смешанные проблемы), которые содержат количественные и качественные проблемы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем имеют тенденцию доменирования.

Эти проблемы решаются на основе комплексного использования формальных методов и неформальных процедур. За основу классификации взята степень структуризации проблем, причем структура всей проблемы определяется 5-ю логическими элементами:

1. цель или ряд целей;
2. альтернативы достижения целей;
3. ресурсы, расходуемые на реализацию альтернатив;
4. модель или ряд моделей;
5. 5.критерий выбора предпочтительной альтернативы.

Степень структуризации проблемы определяется тем, на сколько хорошо выделены и осознаны указанные элементы проблем.

Характерно, что одна и та же проблема может занимать различное место в таблице классификации. В процессе все более глубокого изучения, осмысления и анализа проблема может превратиться из неструктуризованной в слабоструктуризованную, а затем из слабоструктуризованной в структуризованную. При этом выбор метода решения проблемы определяется ее местом в таблице классификаций.

Рис.1.2 — Таблица классификаций

1. выявление проблемы;
2. постановка проблемы;
3. решение проблемы;
4. неструктуризованная проблема (может решаться с помощью эвристических методов);
5. методы экспертных оценок;
6. слабо структуризованная проблема;
7. методы системного анализа;
8. хорошо структуризованная проблема;
9. методы исследования операций;
10. принятие решения;
11. реализация решения;
12. оценка решения.

1.3 Принципы решения хорошо структуризованных проблем

Для решения проблем этого класса широко используются математические методы И.О. В операционном исследовании можно выделить основные этапы:

1. Определение конкурирующих стратегий достижения цели.
2. Построение математической модели операции.
3. Оценка эффективностей конкурирующих стратегий.
4. Выбор оптимальной стратегии достижения целей.

Математическая модель операции представляет собой функционал:

E = f(x∈x → , {α}, {β}) ⇒ extz

• Е — критерий эффективности операций;
• x — стратегия оперирующей стороны;
• α — множество условий проведения операций;
• β — множество условий внешней среды.

Модель позволяет оценить эффективность конкурирующих стратегий и выбрать из их числа оптимальную стратегию.

1. постоянство проблемы
2. ограничения
3. критерий эффективности операций
4. математическая модель операции
5. параметры модели, но часть параметров, как правило, не известна, поэтому (6)
6. прогнозирование информации (т.е. нужно предугадать ряд параметров)
7. конкурирующие стратегии
8. анализ и стратегии
9. оптимальная стратегия
10. утвержденная стратегия (более простая, но которая удовлетворяет еще ряду критериев)
11. реализация решения
12. корректировка модели

Критерий эффективности операции должен удовлетворять ряду требований:

1. Представительность, т.е. критерий должен отражать основную, а не второстепенную цель операции.
2. Критичность — т.е. критерий должен изменяться при изменении параметров операций.
3. Единственность, так как только в этом случае возможно найти строгое математическое решение задачи оптимизации.
4. Учет стохастичности, которая связана обычно со случайным характером некоторых параметров операций.
5. Учет неопределенностей, которая связана с отсутствием какой-либо информации о некоторых параметров операций.
6. Учет противодействия, которое вызывает часто сознательный противник, управляющий полными параметрами операций.
7. Простая, т.к. простой критерий позволяет упростить математические выкладки при поиске opt. решения.

Приведем схему, которая иллюстрирует основные требования к критерию эффективности исследования операций.

Рис. 1.4 — Схема, которая иллюстрирует требования к критерию эффективности исследования операций

1. постановка проблемы (вытекают 2 и 4 (ограничения));
2. критерий эффективности;
3. задачи верхнего уровня
4. ограничения (мы организуем вложенность моделей);
5. связь с моделями верхнего уровня;
6. представительность;
7. критичность;
8. единственность;
9. учет стохастичности;
10. учет неопределенности;
11. учет противодействия (теория игр);
12. простота;
13. обязательные ограничения;
14. дополнительные ограничения;
15. искусственные ограничения;
16. выбор главного критерия;
17. перевод ограничений;
18. построение обобщенного критерия;
19. оценка математического отид-я;
20. построение доверительных интервалов:
21. анализ возможных вариантов (есть система; мы точно не знаем, какова интенсивность вх. потока; мы можем только с определенной вероятностью предположить ту или иную интенсивность; затем взвешиваем выходящие варианты).

Единственность — чтобы можно было решить задачу строго математическими методами.

Пункты 16, 17 и 18 — это способы, которые позволяют избавиться от многокритериальности.

Учет стохастичности — большая часть параметров имеет стохастическое значение. В ряде случаев стох. мы задаем в виде ф-и распределения, следовательно, сам критерий необходимо усреднить, т.е. применять математические ожидания, следовательно, п.19, 20, 21.

1.4 Принципы решения неструктуризованных проблем

Для решения проблем этого класса целесообразно использовать методы экспертных оценок.

Методы экспертных оценок применяются в тех случаях, когда математическая формализация проблем либо невозможна в силу их новизны и сложности, либо требует больших затрат времени и средств. Общим для всех методов экспертных оценок является обращение к опыту, указанию и интуиции специалистов, выполняющих функции экспертов. Давая ответы на поставленный вопрос, эксперты являются как бы датчиками информации, которая анализируется и обобщается. Можно утверждать, следовательно: если в диапазоне ответов имеется истинный ответ, то совокупность разразненных мнений может быть эффективно синтезирована в некоторое обобщенное мнение, близкое к реальности. Любой метод экспертных оценок представляет собой совокупность процедур, направленных на получение информации эвристического происхождения и обработку этой информации с помощью математико-статистических методов.

Процесс подготовки и проведения экспертизы включает следующие этапы:

1. определение цепей экспертизы;
2. формирование группы специалистов-аналитиков;
3. формирование группы экспертов;
4. разработка сценария и процедур экспертизы;
5. сбор и анализ экспертной информации;
6. обработка экспертной информации;
7. анализ результатов экспертизы и принятия решений.

При формировании группы экспертов необходимо учитывать их индивидуальные х-ки, которые влияют на результаты экспертизы:

• компетентность (уровень профессиональной подготовки)
• креативность (творческие способности человека)
• конструктивность мышления (не «летать» в облаках)
• конформизм (подверженность влиянию авторитета)
• отношение к экспертизе
• коллективизм и самокритичность

Методы экспертных оценок применяются достаточно успешно в следующих ситуациях:

• выбор целей и тематики научных исследований
• выбор вариантов сложных технических и социально-экономических проектов и программ
• построение и анализ моделей сложных объектов
• построение критериев в задачах векторной оптимизации
• классификация однородных объектов по степени выраженности какого-либо свойства
• оценка качества продукции и новой техники
• принятие решений в задачах управления производством
• перспективное и текущее планирование производства, НИР и ОКР
• научно-техническое и экономическое прогнозирование и т.д. и т.п.

1.5 Принципы решения слабоструктуризованных проблем

Для решения проблем этого класса целесообразно использовать методы системного анализа. Проблемы, решаемые с помощью системного анализа, имеют ряд характерных особенностей:

1. принимаемое решение относится к будущему (завод, которого пока нет)
2. имеется широкий диапазон альтернатив
3. решения зависят от текущей неполноты технологических достижений
4. принимаемые решения требуют больших вложений ресурсов и содержат элементы риска
5. не полностью определены требования, относящиеся к стоимости и времени решения проблемы
6. проблема внутренняя сложна в следствие того, что для ее решения необходимо комбинирование различных ресурсов.

Основные концепции системного анализа состоят в следующем:

• процесс решения проблемы должен начинаться с выявления и обоснования конечной цели, которой хотят достичь в той или иной области и уже на этом основании определяются промежуточные цели и задачи
• к любой проблеме необходимо подходить, как к сложной системе, выявляя при этом все возможные подроблемы и взаимосвязи, а также последствия тех или иных решений
• в процессе решения проблемы осуществляется формирование множества альтернатив достижения цели; оценка этих альтернатив с помощью соответствующих критериев и выбор предпочтительной альтернативы
• организационная структура механизма решения проблемы должна подчиняться цели или ряду целей, а не наоборот.

Системный анализ представляет собой многошаговый итеративный процесс, причем исходным моментов этого процесса является формулировка проблемы в некоторой первоначальной форме. При формулировке проблемы необходимо учитывать 2 противоречивых требования:

1. проблема должна формулироваться достаточно широко, чтобы ничего существенного не упустить;
2. проблема должна формироваться т.о., чтобы она была обозримой и могла быть структуризована. В ходе системного анализа степень структуризации проблемы повышается, т.е. проблема формулируется все более четко и исчерпывающе.

Рис. 1.5 — Один шаг системного анализа

1. постановка проблемы
2. обоснование цели
3. формирование альтернатив
4. исследование ресурса
5. построение модели
6. оценка альтернатив
7. принятие решения (выбор одного решения)
8. анализ чувствительности
9. проверка исходных данных
10. уточнение конечной цели
11. поиск новых альтернатив
12. анализ ресурсов и критериев

1.6 Основные этапы и методы СА

СА предусматривает: разработку системного метода решения проблемы, т.е. логически и процедурно организованную последовательность операций, направленных на выбор предпочтительной альтернативы решения. СА реализуется практически в несколько этапов, однако в отношении их числа и содержании пока еще нет единства, т.к. Э большое разнообразие прикладных проблем.

Приведем таблицу, которая иллюстрирует основные закономерности СА з-х различных научных школ.

Основные этапы системного анализа
По Ф. Хансману ФРГ, 1978 год	По Д. Джеферсу США, 1981 год	По В. В. Дружинину СССР, 1988 год
Общая ориентация в проблеме (эскизная постановка проблемы) Выбор соответствующих критериев Формирование альтернативных решений Выделение существенных факторов внешней среды Построение модели и ее проверка Оценка и прогноз параметров модели Получение информации на основе модели Подготовка к выбору решения Реализация и контроль	Выбор проблемы Постановка задачи и ограничение степени ее сложности Установление иерархии, целей и задач Выбор путей решения задачи Моделирование Оценка возможных стратегий Внедрение результатов	Выделение проблемы Описание Установление критериев Идеализация (предельное упрощение, попытка построения модели) Декомпозиция (разбивка по частям, нахождения решений по частям) Композиция («склеивание» частей вместе) Принятие наилучшего решения

В научный инструментарий СА входят следующие методы:

• метод сценариев (пытаются дать описание системы)
• метод дерева целей (есть конечная цель, она разбивается на подцели, подцели на проблемы и т.д., т.е. декомпозиция до задач, которые мы можем решить)
• метод морфологического анализа (для изобретений)
• методы экспертных оценок
• вероятностно-статистические методы (теория МО, игр и т.д.)
• кибернетические методы (объект в виде черного ящика)
• методы ИО (скалярная opt)
• методы векторной оптимизации
• методы имитационного моделирования (например, GPSS)
• сетевые методы
• матричные методы
• методы экономического анализа и др.

В процессе СА на разных его уровнях применяются различные методы, в которых эвристика сочетается с формализмом. СА выполняет роль методологического каркаса, объединяющего все необходимые методы, исследовательские приемы, мероприятия и ресурсы для решения проблем.

1.7 Система предпочтений ЛПР и системный подход к процессу принятия решений.

Процесс принятия решения состоит в выборе рационального решения из некоторого множества альтернативных решений с учетом системы предпочтений ЛПР. Как и всякий процесс, в котором участвует человек, имеет 2 стороны: объективную и субъективную.

Объективная сторона — это то, что реально вне сознания человека, а субъективная — это то, что находит отражение в сознании человека, т.е. объективное в сознании человека. Объективное отражается в сознании человека не всегда достаточно адекватно, однако от сюда не следует, что не может быть правильных решений. Практически верным считается такое решение, которое в главных чертах правильно отражает обстановку и соответствует поставленной задаче.

Система предпочтений ЛПР определяется многими факторами:

• понимание проблемы и перспектив развития;
• текущая информация о состоянии некоторой операции и внешние условия ее протекания;
• директивы от вышестоящих инстанций и различного рода ограничений;
• юридические, экономические, социальные, психологические факторы, традиции и др.

Рис. 1.6 — Система предпочтений ЛПР

1. директивы от вышестоящих инстанций о целях и задачах операций (тех. процессы, прогнозирование)
2. ограничения по ресурсам, степени самостоятельности и др.
3. переработка информации
4. операция
5. внешние условия (внешняя среда), а) детерминирование; б) стохастические (ЭВМ отказывает через случайный интервал t); в) организованное противодействие
6. информация о внешних условиях
7. рациональное решение
8. синтез управления (зависит от системы)

Находясь в этих тисках, ЛПР должен нормировать множество потенциально возможных решений из них. Из них отобрать 4-5 лучших и из них — 1 решение.

Системный подход к процессу принятия решений состоит в реализации 3-х взаимосвязанных процедур:

1. Выделяется множество потенциально возможных решений.
2. Из их числа отбирается множество конкурирующих решений.
3. Выбирается рациональное решение с учетом системы предпочтений ЛПР.

Рис. 1.7 — Системный подход к процессу принятия решений

1. возможные решения
2. конкурирующие решения
3. рациональное решение
4. цель и задачи операции
5. информация о состоянии операции
6. информация о внешних условиях
   1. стохастические
   2. организованное противодействие
7. ограничение по ресурсам
8. ограничение по степени самостоятельности
9. дополнительные ограничения и условия
   1. юридические факторы
   2. экономические факторы
   3. социологические факторы
   4. психологические факторы
   5. традиции и другое
10. критерий эффективности

Современный системный анализ является прикладной наукой, нацеленной на выяснение причин реальных сложностей, возникших перед «обладателем проблемы» и на выработку вариантов их устранения. В наиболее развитой форме системный анализ включает и непосредственное, практическое улучшающее вмешательство в проблемную ситуацию.

Системность не должна казаться неким нововведением, последним достижением науки. Системность есть всеобщее свойство материи, форма ее существования, а значит, и неотъемлемое свойство человеческой практики, включая мышление. Всякая деятельность может быть менее или более системной. Появление проблемы — признак недостаточной системности; решение проблемы — результат повышения системности. Теоретическая мысль на разных уровнях абстракции отражала системность мира вообще и системность человеческого познания и практики. На философском уровне — это диалектический материализм, на общенаучном — системология и общая теория систем, теория организации; на естественно-научном — кибернетика. С развитием вычислительной техники возникли информатика и искусственный интеллект.

В начале 80-х годов стало очевидным, что все эти теоретические и прикладные дисциплины образуют как бы единый поток, «системное движение». Системность становится не только теоретической категорией, но и осознанным аспектом практической деятельности. Поскольку большие и сложные системы по необходимости стали предметом изучения, управления и проектирования, потребовалось обобщение методов исследования систем и методов воздействия на них. Должна была возникнуть некая прикладная наука, являющаяся «мостом» между абстрактными теориями системности и живой системной практикой. Она и возникла — сначала, как мы отмечали, в различных областях и под разными названиями, а в последние годы сформировалась в науку, которая получила название «системный анализ».

Особенности современного системного анализа вытекают из самой природы сложных систем. Имея в качестве цели ликвидацию проблемы или, как минимум, выяснение ее причин, системный анализ привлекает для этого широкий спектр средств, использует возможности различных наук и практических сфер деятельности. Являясь по существу прикладной диалектикой, системный анализ придает большое значение методологическим аспектам любого системного исследования. С другой стороны, прикладная направленность системного анализа приводит к использованию всех современных средств научных исследований — математики, вычислительной техники, моделирования, натурных наблюдений и экспериментов.

В ходе исследования реальной системы обычно приходится сталкиваться с самыми разнообразными проблемами; быть профессионалом в каждой из них невозможно одному человеку. Выход видится в том, чтобы тот, кто берется осуществлять системный анализ, имел образование и опыт, необходимые для опознания и классификации конкретных проблем, для определения того, к каким специалистам следует обратиться для продолжения анализа. Это предъявляет особые требования к специалистам-системщикам: они должны обладать широкой эрудицией, раскованностью мышления, умением привлекать людей к работе, организовывать коллективную деятельность.

Прослушав настоящий курс лекций, или прочитав несколько книг по данной теме нельзя стать специалистом по системному анализу. Как выразился У.Шекспир: «Если бы делать было бы столь легко, как знать, что надо делать — часовни были бы соборами, хижины — дворцами». Профессионализм приобретается в практике.

Рассмотрим любопытный прогноз наиболее быстро расширяющихся сфер занятости в США: Динамика в % 1990-2000гг.

• средний медицинский персонал — 70%
• специалисты по радиационным технологиям — 66%
• агенты бюро путешествий — 54%
• аналитики компьютерных систем — 53%
• программисты — 48%
• инженеры-электронщики — 40%

Развитие системных представлений

Что означает само слово «система» или «большая система», что означает «действовать системно»? Ответы на эти вопросы мы будем получать постепенно, повышая уровень системности наших знаний, в чем и состоит цель данного курса лекций. Пока же нам достаточно тех ассоциаций, которые возникают при употреблении в обычной речи слова «система» в сочетании со словами «общественно-политическая», «Солнечная», «нервная», «отопительная» или «уравнений», «показателей», «взглядов и убеждений». Впоследствии мы будем подробно и всесторонне рассматривать признаки системности, а сейчас отметим только самые очевидные и обязательные из них:

• структурированность системы;
• взаимосвязанность составляющих ее частей;
• подчиненность организации всей системы определенной цели.

Системность практической деятельности

По отношению, например, к человеческой деятельности указанные признаки очевидны, поскольку каждый из нас легко обнаружит их в своей собственной практической деятельности. Всякое наше осознанное действие преследует вполне определенную цель; во всяком действии легко увидеть его составные части, более мелкие действия. При этом составные части выполняются не в произвольном порядке, а в определенной их последовательности. Это и есть определенная, подчиненная цели взаимосвязанность составных частей, которая и является признаком системности.

Системность и алгоритмичность

Другое название для такого построения деятельности — алгоритмичность. Понятие алгоритма возникло вначале в математике и означало задание точно определенной последовательности однозначно понимаемых операций над числами или другими математическими объектами. В последние годы начинает осознаваться алгоритмичность любой деятельности. Уже говорят не только об алгоритмах принятия управленческих решений, об алгоритмах обучения, алгоритмах игры в шахматы, но и об алгоритмах изобретательства, алгоритмах композиции музыки. Подчеркнем, что при этом делается отход от математического понимания алгоритма: сохраняя логическую последовательность действий, допускается, что в алгоритме могут присутствовать неформализованные действия. Таким образом, явная алгоритмизация любой практической деятельности является важным свойством ее развития.

Системность познавательной деятельности

Одна из особенностей познания — наличие аналитического и синтетического образов мышления. Суть анализа состоит в разделении целого на части, в представлении сложного в виде совокупности более простых компонент. Но чтобы познать целое, сложное, необходим и обратный процесс — синтез. Это относится не только к индивидуальному мышлению, но и к общечеловеческому знанию. Скажем так, расчлененность мышления на анализ и синтез и взаимосвязанность этих частей являются важнейшим признаком системности познания.

Системность как всеобщее свойство материи

Здесь нам важно выделить ту мысль, что системность — это не только свойство человеческой практики, включающей и внешнюю активную деятельность, и мышление, но свойство всей материи. Системность нашего мышления вытекает из системности мира. Современные научные данные и современные системные представления позволяют говорить о мире как о бесконечной иерархической системе систем, находящихся в развитии и на разных стадиях развития, на разных уровнях системной иерархии.

Подведем итог

В заключении, в качестве информации к размышлению, приведем схему изображающую связь вопросов, рассмотренных выше.

Рис 1.8 — Связь вопросов рассмотренных выше

Системный анализ – это методология теории систем, заключающаяся в исследовании любых объектов, представляемых в качестве систем, проведении их структуризации и последующего анализа. Главная особенность

системного анализа заключается в том, что он включает в себя не только методы анализа (от греч. analysis – расчленение объекта на элементы), но и методы синтеза (от греч. synthesis – соединение элементов в единое целое).

Главная цель системного анализа – обнаружить и устранить неопределенность при решении сложной проблемы на основе поиска наилучшего решения из существующих альтернатив.

Проблема в системном анализе – это сложный теоретический или практический вопрос, требующий разрешения. В основе любой проблемы лежит разрешение какого-либо противоречия. Например, выбор инновационного проекта, который отвечал бы стратегическим целям предприятия и его возможностям, является определенной проблемой. Поэтому поиск наилучших решений при выборе инновационных стратегий и тактики инновационной деятельности нужно осуществлять на основе системного анализа. Реализация инновационных проектов и инновационной деятельности всегда связана с элементами неопределенности, которые возникают в процессе нелинейного развития, как самих этих систем, так и систем окружения.

В основе методологии системного анализа лежат операции количественного сравнения и выбора альтернатив в процессе принятия решения, подлежащего реализации. Если требование критериев качества альтернатив выполнено, то могут быть получены их количественные оценки. Для того чтобы количественные оценки позволяли вести сравнение альтернатив, они должны отражать участвующие в сравнении критерии выбора альтернатив (результат, эффективность, стоимость и др.).

В системном анализе решение проблемы определяется как деятельность, которая сохраняет или улучшает характеристики системы или создает новую систему с заданными качествами. Приемы и методы системного анализа направлены на разработку альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому варианту и сопоставление вариантов по их эффективности (критериям). Причем критерии выстраиваются па приоритетной основе. Системный анализ можно представить в виде совокупности основных логических элементов:

• – цель исследования – решение проблемы и получение результата;
• – ресурсы – научные средства решения проблемы (методы);
• – альтернативы – варианты решений и необходимость выбора одного из нескольких решений;
• – критерии – средство (признак) оценки решаемости проблемы;
• – модель создания новой системы.

Причем формулирование цели системного анализа играет определяющую роль, так как она дает зеркальное отражение существующей проблемы, желаемый результат ее решения и описание ресурсов, с помощью которых можно достигнуть этого результата (рис. 4.2).

Рис. 4.2.

Цель конкретизируется и трансформируется применительно к исполнителям и условиям. Цель более высокого порядка всегда содержит исходную неопределенность, которую необходимо учитывать. Несмотря на это, цель должна быть определенной и однозначной. Ее постановка должна допускать инициативу исполнителей. "Гораздо важнее выбрать “правильную” цель, чем “правильную” систему", – указал Холл, автор книги по системотехнике; "выбрать не ту цель – значит решить не ту задачу; а выбрать не ту систему – значит просто выбрать неоптимальную систему".

Если располагаемые ресурсы не могут обеспечить реализацию поставленной цели, то мы получим не планируемые результаты. Цель – это и есть желаемый результат. Поэтому для реализации целей должны быть выбраны соответствующие ресурсы. Если ресурсы ограничены, то надо корректировать цель, т.е. планировать те результаты, которые можно получить при данном наборе ресурсов. Поэтому формулирование целей в инновационной деятельности должно иметь конкретные параметры.

Основные задачи системного анализа:

• задача декомпозиции, т.е. разложение системы (проблемы) на отдельные подсистемы (задачи);
• задача анализа заключается в определении законов и закономерностей поведения системы посредством обнаружения системных свойств и атрибутов;
• задача синтеза еводится к созданию новой модели еистемы, определению ее структуры и параметров на основе полученных при решении задач знаний и информации.

Общая структура системного анализа представлена в табл. 4.1.

Таблица 4.1

Основные задачи и функции системного анализа

Структура системного анализа
декомпозиция
Определение и декомпозиция общей цели, основной функции	Функциональноструктурный анализ	Разработка новой модели системы
Выделение системы из среды	Морфологический анализ (анализ взаимосвязи компонентов)	Структурный синтез
Описание воздействующих факторов	Генетический анализ (анализ предыстории, тенденций, прогнозирование)	П араметрически й синтез
Описание тенденций развития, неопределенностей	Анализ аналогов	Оценка новой системы
Описание как "черного ящика"	Анализ эффективности
Функциональная, компонентная и структурная декомпозиция	Формирование требований к создаваемой системе

В концепции системного анализа процесс решения любой сложной проблемы рассматривается в качестве решения системы взаимосвязанных задач, каждая из которых решается своими предметными методами, а затем производится синтез этих решений, оцениваемый критерием (или критериями) достижения решаемости данной задачи. Логическая структура процесса принятия решений в рамках системного анализа представлена на рис. 4.3.

Рис. 4.3.

В инновационной деятельности не может быть готовых моделей решений, так как условия осуществления инноваций могут меняться, нужна методика, позволяющая на определенном этапе формировать модель решения, адекватную существующим условиям.

Для принятия "взвешенных" проектных, управленческих, социальных, экономических и других решений необходим широкий охват и всесторонний анализ факторов, существенно влияющих на решаемую проблему.

Системный анализ основывается на множестве принципов, которые определяют его основное содержание и отличие от других видов анализа. Это необходимо знать, понимать и применять в процессе реализации системного анализа инновационной деятельности.

К ним относятся следующие принципы :

• 1) конечной цели – формулирование цели исследования, определение основных свойств функционирующей системы, ее назначения (целеполагания), показателей качества и критериев оценки достижения цели;
• 2) измерения. Суть этого принципа в сопоставимости параметров системы с параметрами системы высшего уровня, т.е. внешней среды. О качестве функционирования какой-либо системы можно судить только относительно ее результатов к надсистеме, т.е. для определения эффективности функционирования исследуемой системы надо представить ее в качестве части системы высшего уровня и проводить оценку ее результатов относительно целей и задач надсистемы или окружающей среды;
• 3) эквифинальности – определение формы устойчивого развития системы по отношению к начальным и граничным условиям, т.е. определение ее потенциальных возможностей. Система может достигнуть требуемого конечного состояния независимо от времени и определяемого исключительно собственными характеристиками системы при различных начальных условиях и различными путями;
• 4) единства – рассмотрение системы как целого и совокупности взаимосвязанных элементов. Принцип ориентирован на "взгляд внутрь" системы, на расчленение ее с сохранением целостных представлений о системе;
• 5) взаимосвязи – процедуры определения связей, как внутри самой системы (между элементами), так и с внешней средой (с другими системами). В соответствии с этим принципом исследуемую систему, в первую очередь, следует рассматривать как часть (элемент, подсистему) другой системы, называемой надсистемой;
• 6) модульного построения – выделение функциональных модулей и описание совокупности их входных и выходных параметров, что позволяет избежать излишней детализации для создания абстрактной модели системы. Выделение модулей в системе позволяет рассматривать ее как совокупность модулей;
• 7) иерархии – определение иерархии функционально-структурных частей системы и их ранжирование, что упрощает разработку новой системы и устанавливает порядок ее рассмотрения (исследования);
• 8) функциональности – совместное рассмотрение структуры и функций системы. В случае внесения новых функций в систему следует разрабатывать и новую структуру, а не включать новые функции в старую структуру. Функции связаны с процессами, которые требуют анализа различных потоков (материальных, энергии, информации), что в свою очередь отражается на состоянии элементов системы и самой системы в целом. Структура всегда ограничивает потоки в пространстве и во времени;
• 9) развития – определение закономерностей ее функционирования и потенциала к развитию (или росту), адаптации к изменениям, расширению, усовершенствованию, встраивание новых модулей на основе единства целей развития;
• 10) децентрализации – сочетание функций централизации и децентрализации в системе управления;
• 11) неопределенности – учет факторов неопределенности и случайных факторов воздействия, как в самой системе, так и со стороны внешней среды. Идентификация факторов неопределенности в качестве факторов риска позволяет их анализировать и создавать систему управления рисками.

Принцип конечной цели служит для определения абсолютного приоритета конечной (глобальной) цели в процессе проведения системного анализа. Этот принцип диктует следующие правила:

• 1) сначала необходимо сформулировать цели исследования;
• 2) анализ проводится на основе основной цели системы. Это дает возможность определить ее основные существенные свойства, индикаторы качества и критерии оценки;
• 3) в процессе синтеза решений любые изменения нужно оценивать с позиций достижения конечной цели;
• 4) цель функционирования искусственной системы задается, как правило, надсистемой, в которой исследуемая система является составной частью .

Процесс реализации системного анализа при решении любой проблемы можно охарактеризовать в качестве последовательности основных этапов (рис. 4.4).

Рис. 4.4.

На этапе декомпозиции осуществляются:

• 1) определение и декомпозиция общих целей решения проблемы, основной функции системы как ограничения развития в пространстве, состояния системы или области допустимых условий существования (определяются дерево целей и дерево функций);
• 2) выделение системы из среды по критерию участия каждого элемента системы в процессе, приводящем к искомому результату на основе рассмотрения системы в качестве составной части надсистемы;
• 3) определение и описание воздействующих факторов;
• 4) описание тенденций развития и неопределенностей разного вида;
• 5) описание системы как "черного ящика";
• 6) декомпозиция системы по функциональному признаку, по виду входящих в нее элементов, но структурным особенностям (по виду отношений между элементами).

Уровень декомпозиции определяется исходя из поставленной цели исследования. Декомпозиция осуществляется в виде подсистем, которые могут представлять собой последовательное (каскадное) соединение элементов, параллельное соединение элементов и соединение элементов с обратной связью.

На этапе анализа осуществляется детальная проработка системы, которая включает:

• 1) функционально-структурный анализ существующей системы, позволяющий сформулировать требования к новой системе. Он включает уточнение состава и закономерностей функционирования элементов, алгоритмы функционирования и взаимодействия подсистем (элементов), разделение управляемых и неуправляемых характеристик, задание пространства состояния, временны́х параметров, анализ целостности системы, формирование требований к создаваемой системе;
• 2) анализ взаимосвязей компонентов (морфологический анализ);
• 3) генетический анализ (предыстория, причины развития ситуации, имеющихся тенденций, построение прогнозов);
• 4) анализ аналогов;
• 5) анализ эффективности результатов, использования ресурсов, своевременности и оперативности. Анализ включает в себя выбор шкал измерения, формирование индикаторов и критериев эффективности, оценку результатов;
• 6) формулирование требований к системе, формулирование критериев для оценки и ограничений.

В процессе анализа используют различные способы решения задач.

На этапе синтеза :

• 1) создастся модель требуемой системы. Сюда входят: определенный математический аппарат, моделирование, оценивание модели на адекватность, эффективность, простоту, погрешности, баланс между сложностью и точностью, различные варианты реализации, блочность и системность построения;
• 2) производится синтез альтернативных структур системы, позволяющих решить проблему;
• 3) производится синтез различных параметров системы, с целью устранить проблему;
• 4) производится оценка вариантов синтезированной системы с обоснованием самой схемы оценки, обработкой результатов и выбора самого эффективного решения;
• 5) оценка степени решения проблемы осуществляется при завершении системного анализа.

Что касается методов системного анализа, то следует их рассмотреть более подробно, так как их количество достаточно велико и предполагает возможность их использования при решении конкретных задач в процессе декомпозиции проблемы. Особое место в системном анализе занимает метод моделирования, который реализует принцип адекватности в теории систем, т.е. описание системы в качестве адекватной модели. Модель – эго упрощенное подобие сложного объекта-системы, в котором сохраняются ее характерные свойства.

В системном анализе метод моделирования играет определяющую роль, так как любая реальная сложная система при исследовании и проектировании может быть представлена только определенной моделью (концептуальной, математической, структурной и т.п.).

В системном анализе применяются специальные методы моделирования:

• – имитационное моделирование, на основе методов статистики и языков программирования;
• – ситуативное моделирование, на основе методов теории множеств, теории алгоритмов, математической логики и представления проблемных ситуаций;
• – информационное моделирование, на основе математических методов теории информационного поля и информационных цепей.

Кроме того в системном анализе широко используют методы индукционного и редукционного моделирования.

Индукционное моделирование осуществляется с целью получения сведений о специфике объекта-системы, ее структуре и элементах, способах их взаимодействия на основе анализа частного и приведения этих сведений к общему описанию. Индуктивный метод моделирования сложных систем используется в том случае, когда невозможно адекватно представить модель внутренней структуры объекта. Это метод позволяет создать обобщенную модель объекта-системы, сохраняя специфику организационных свойств, связей и отношений между элементами, что отличает ее от другой системы. При построении такой модели часто используют методы логики теории вероятностей, т.е. такая модель становится логической или гипотетической. Затем определяются обобщенные параметры структурно-функциональной организации системы и описываются их закономерности, с помощью методов аналитической и математической логики.

Редукционное моделирование используют для того, чтобы получить информацию о законах и закономерностях взаимодействия в системе различных элементов с целью сохранить целое структурное образование.

При таком методе исследования сами элементы заменяются описанием их внешних свойств. Использование метода редукционного моделирования позволяет решить задачи по определению свойств элементов, свойств их взаимодействия и свойств самой структуры системы, в соответствии принципам целого образования. Такой метод используют для поиска методов декомпозиции элементов и изменения структуры, придавая системе в целом новые качества. Этот метод отвечает целям синтеза свойств системы на основе исследования внутреннего потенциала к изменению. Практическим результатом использования метода синтеза в редукционном моделировании становится математический алгоритм описания процессов взаимодействия элементов в целом образовании .

Основные методы системного анализа представляют совокупность количественных и качественных методов, которые можно представить в виде табл. 4.2. По классификации В. Н. Волковой и А. А. Денисова, все методы можно разделить на два основных вида: методы формального представления систем (МФПС) и методы и методы активизации интуиции специалистов (МАИС).

Таблица 4.2

Методы системного анализа

Рассмотрим содержание основных методов формального представления систем , которые используют математические средства.

Аналитические методы, включающие методы классической математики: интегрального и дифференциального исчисления, поиска экстремумов функций, вариационного исчисления; математического программирования; методы теории игр, теории алгоритмов, теории рисков и т.п. Эти методы позволяют описать ряд свойств многомерной и многосвязной системы, отображаемой в виде одной-единственной точки, совершающей движение в n -мерном пространстве. Это отображение осуществляется с помощью функции f (s ) или посредством оператора (функционала) F (S ). Также возможно отобразить точками две системы или более или их части и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из этих точек совершает движение и имеет свое поведение в n -мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описываются аналитическими закономерностями и могут быть представлены в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений .

Применение аналитических методов обусловлено лишь тогда, когда все системные свойства можно представить в форме детерминированных параметров или зависимостей между ними. Получить такие параметры в случае с многокомпонентными, многокритериальными системами не всегда представляется возможным. Для этого требуется предварительно установить степени адекватности описания подобной системы с помощью аналитических методов. Это, в свою очередь, требует применения промежуточных, абстрактных моделей, которые можно исследовать аналитическими методами, или же разработку совершенно новых системных методов анализа.

Статистические методы являются основой следующих теорий: вероятностей, математической статистики, исследования операций, статистического имитационного моделирования, массового обслуживания, включая метод Монте-Карло и др. Статистические методы позволяют отобразить систему с помощью случайных (стохастических) событий, процессов, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. Применяются статистические методы для исследования сложных недетерминированных (саморазвивающихся, самоуправляемых) систем.

Теоретико-множественные методы, согласно М. Месаровичу, служат основой создания общей теории систем. С помощью таких методов система может быть описана в универсальных понятиях (множество, элемент множества и т.д.). При описании возможно вводить любые отношения между элементами, руководствуясь математической логикой, которая используется как формальный описательный язык взаимосвязей между элементами разных множеств. Теоретико-множественные методы дают возможность описать сложные системы формальным языком моделирования.

Такие методы целесообразно использовать в случаях, если сложные системы не могут быть описаны методами одной предметной области. Теоретико-множественные методы системного анализа являются основой создания и развития новых языков программирования и создания систем автоматизированного проектирования.

Логические методы являются языком описания систем в понятиях алгебры логики. Наибольшее распространение логические методы получили иод названием булевой алгебры как бинарного представления о состоянии элементных схем компьютера. Логические методы позволяют описывать систему в виде более упрощенных структур на основе законов математической логики. На базе таких методов развиваются новые теории формального описания систем в теориях логического анализа и автоматов. Все эти методы расширяют возможность применения системного анализа и синтеза в прикладной информатике. Эти методы используются для создания моделей сложных систем, адекватных законам математической логики для построения устойчивых структур.

Лингвистические методы. С их помощью создаются особые языки, описывающие системы в виде понятий тезауруса. Тезаурус представляет собой множество смысловыражающих единиц некоторого языка с заданной на нем системой семантических отношений. Такие методы нашли свое применение в прикладной информатике.

Семиотические методы базируются на понятиях: символ (знак), знаковая система, знаковая ситуация, т.е. используемых для символического описания содержания в информационных системах.

Лингвистические и семиотические методы стали широко применяться в том случае, когда для первого этапа исследования невозможно формализовать принятие решений в плохо формализуемых ситуациях и нельзя использовать аналитические и статистические методы. Эти методы являются основой развития языков программирования, моделирования, автоматизации проектирования систем разной сложности .

Графические методы. Используются для отображения объектов в виде образа системы, а также позволяют отобразить в обобщенном виде системные структуры и связи. Графические методы бывают объемными и линейно-плоскостными. В основном используются в виде графика Ганта, гистограмм, диаграмм, схем и рисунков. Такие методы и получаемое с их помощью представление дают возможность наглядно отобразить ситуацию или процесс принятия решений в изменяющихся условиях.

Алексеева М. Б. Системный подход и системный анализ в экономике.

Алексеева М. Б., Балан С. Н. Основы теории систем и системного анализа.