Студопедия

Главная страница Случайная страница

КАТЕГОРИИ:

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Определение системы




Объектом изучения системного анализа являются сложные системы. Понятие системы стало широко использоваться в XX в. Длительное время оно применялось в самом общем смысле. Не было строгого формализованного определения данного понятия. По мере развития дисциплин кибернетического направления и особенно в связи с развитием и внедрением в различные сферы человеческой деятельности вычислительной техники появилась необходимость формализовать понятие сложной системы, попытаться дать его строгое определение.

В повседневной жизни термин система используют в тех случаях, когда хотят охарактеризовать объект как нечто целое, сложное, о чем невозможно сразу дать представление. Предполагается, что для характеристики системы необходимо рассмотреть различные аспекты ее функционирования, проанализировать различные ее свойства. Отметим сразу, что в литературе встречается большое количество определений сложной системы. Все они отражают те или иные важные стороны данного объекта. Приведем ряд определений и проанализируем их. В «Философском словаре» система определяется как «совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях и связях между собой и образующих некоторое целостное единство». Ю.И. Дегтярев [10] определяет систему следующим образом: «Системой называется упорядоченная совокупность материальных объектов (элементов), объединенных какими-либо связями (механическими, информационными), предназначенных для достижения определенной цели и достигающих ее наилучшим (по возможности) образом». В данном определении выделяется три основных компонента системы — элементы, связи и операции. Важной особенностью системы является то, что она создается или функционирует (если это естественная, а не искусственная система) для достижения определенной цели. То есть в результате динамического поведения системы решаются какие-то определенные задачи, которые в конечном итоге приводят к достижению глобальной цели функционирования или развития системы. Авторы монографии [1] определяют систему следующим образом : «система есть средство достижения цели» и «система есть совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое». Естественно, что эти два определения необходимо рассматривать в совокупности, так как они дополняют друг друга и в каждом из них акцент делается на определенные свойства системы.

Наибольший вклад в формализацию представлений о сложных системах был сделан в связи с развитием автоматизированных систем управления. Авторы работ по теории систем [11] применительно к техническим системам понятие системы формулируют в виде следующих определений.



Под автоматизированной системой понимается программно-аппаратный комплекс, выполненный на базе средств измерительной и вычислительной техники, предназначенный для решения задач управления на основе получения и использования моделей объекта управления. В данном определении констатируется, что автоматизированная система является искусственной системой, создаваемой человеком. Для таких систем конечное состояние или цель функционирования задается заранее, а их поведение направлено на достижение поставленной цели. Цель автоматизированной системы состоит в решении выделенного набора задач автоматизации управления, как правило, поведением технического объекта.

Автоматизированная система — это совокупность частей (технических средств, математических методов, коллектива исполнителей), образующая организационное комплексное единое целое и обеспечивающая решение требуемого набора задач автоматизации с заданной точностью в пределах ограничений во времени и стоимости. В данном определении уточняется состав элементов, из которых строится система. Также отмечается, что разработка и функционирование системы должны производиться с учетом некоторых ограничений. Иными словами к системе предъявляются определенные требования оптимальности.

Логичным кажется не искать в литературе всеобъемлющего определения сложной системы, а указать на основные свойства системы, которые всесторонне характеризуют ее и так или иначе присутствуют в различных формулировках определений. Первая существенная особенность системы состоит в том, что система обладает новыми свойствами по сравнению с элементами, из которых она состоит. При этом система есть не просто механический набор элементов, а целенаправленное их соединение в виде определенных структур и взаимосвязей. Система есть организационное единство элементов. Нарушение взаимосвязей приведет к разрушению системы.



Вторая особенность систем состоит в том, что они обладают свойствами оптимальности. Системы проектируются с учетом критериев оптимальности и функционируют согласно построенным заранее оптимальным планам. Следующая черта, которая отражается в определении системы, — это цель или назначение системы. Системы создаются для достижения какой-либо цели, для решения определенных задач. Не существует систем, не предназначенных ни для чего, не решающих никаких задач. Любая система имеет свое предназначение.

Приведенные определения, тем не менее, не дают однозначного толкования, что считать системой, а что нет. Не устанавливают однозначных границ систем. И действительно, система — понятие относительное. На одном уровне иерархии элемент системы сам является системой, на другом уровне система есть элемент более крупной системы. Поэтому определения системы должны дополняться классификациями и уточнениями.

Классификация систем

Подходы к классификации системы могут быть самыми разными:

• по виду отображаемого объекта-технические, биологические, социальные и т. п.;

• по характеру поведения — детерминированные, вероятностные, игровые;

• по типу целеустремленности — открытые и закрытые;

• по сложности структуры и поведения — простые и сложные;

• по виду научного направления, используемого для их моделирования — математические, физические, химические и др.;

• по степени организованности — хорошо организованные, плохо организованные и самоорганизующиеся.

Рассмотрим некоторые из представленных видов классификации. Детерминированной называется система, состояние которой в будущем однозначно определяется ее состоянием в настоящий момент времени и законами, описывающими переходы элементов и системы из одних состояний в другие. Составные части в детерминированной системе взаимодействуют точно известным образом. Примером детерминированной системы может служить механический арифмометр. Установка соответствующих чисел на валике и задание порядка вычисления однозначно определяют результат работы устройства. То же самое можно сказать о калькуляторе, если считать его абсолютно надежным.

Вероятностные или стохастические системы — это системы, поведение которых описывается законами теории вероятностей. Для вероятностной системы знание текущего состояния и особенностей взаимной связи элементов недостаточно для предсказания будущего поведения системы со всей определенностью. Для такой системы имеется ряд направлений возможных переходов из одних состояний в другие, т. е. имеется группа сценариев преобразования состояний систе-

мы, и каждому сценарию поставлена в соответствие своя вероятность. Примером стохастической системы может служить мастерская по ремонту электронной и радиотехники. Срок выполнения заказа по ремонту конкретного изделия зависит от количества аппаратуры, поступившей в ремонт до поступления рассматриваемого изделия, от характера повреждений каждого из находящихся в очереди объектов, от количества и квалификации обслуживающего персонала и т. п.

Игровой является система, осуществляющая разумный выбор своего поведения в будущем. В основе выбора лежат оценки ситуаций и предполагаемых способов действий, выбираемых на основе заранее сформированных критериев, а также с учетом соображений неформального характера. Руководствоваться этими соображениями может только человек. Примером игровой системы может служить организация, выполняющая некоторые работы и выступающая в качестве исполнителя. Исполнитель вступает в отношения с заказчиком. Интересы исполнителя и заказчика противоположные. Исполнитель старается продать свою работу как можно выгоднее. Заказчик, наоборот, пытается сбить цену и соблюсти свои интересы. В данном торге между ними проявляется игровая ситуация.

Классификация по данному признаку условна, как и многое другое, касающееся характеристики сложных систем. Она допускает разные толкования принадлежности той или иной системы к сформированным классам. Так в детерминированной системе можно найти элементы стохастичности. С другой стороны, детерминированную систему можно считать частным случаем стохастической системы, если положить вероятности переходов из состояния в состояние соответственно равными нулю (перехода нет) и единице (переход имеет место). Точно также стохастическую систему можно рассматривать как частный случай игровой, когда идет игра с природой.

Следующий признак классификации: открытые и закрытые системы. По данному признаку классификации системы характеризуются различной степенью взаимодействия с внешней средой. Открытые системы обладают особенностью обмениваться с внешней средой массой, энергией, информацией. Замкнутые (или закрытые) системы изолированы от внешней среды. Предполагается, что разница между открытыми и замкнутыми системами определяется с точностью до принятой чувствительности модели.

По степени сложности системы подразделяются на простые, сложные и очень сложные. Простые системы характеризуются небольшим количеством возможных состояний, их поведение легко описывается в рамках той или иной математической модели. Сложные системы от личаются разнообразием внутренних связей, но допускают их описание. Причем набор методов, привлекаемых для описания сложных систем, как правило, многообразен, т. е. для построения математической модели сложной системы применяются различные подходы и разные разделы математики. Очень сложные системы характеризуются большой разветвленностью связей и своеобразностью отношений между элементами. Многообразие связей и отношений таково, что нет возможности все их выявить и проанализировать. Простыми системами можно считать лентопротяжные механизмы, механические передачи, системы слежения за целью и т.д. Сложными системами являются электронно-вычислительная машина, система управления и защиты энергоблока, система электроснабжения промышленного объекта и пр. Очень сложными являются социотехнические системы, такие как автоматизированные системы управления крупным предприятием, экспертные системы с функциями поддержки и принятия управленческих решений.

Классификация по признаку организованности систем впервые была предложена В.В. Налимовым [12]. Под хорошо организованной системой понимается система, у которой определены все элементы, их взаимосвязь, правила объединения в более крупные компоненты, связи между всеми компонентами и целями системы, ради достижения которых создается или функционирует система. При этом подразумевается, что все элементы системы с их взаимосвязями между собой, а также с целями системы можно отобразить в виде аналитических зависимостей. При формулировании задачи принятия решения для хорошо организованной системы проблемная ситуация описывается в виде математического выражения, критерия эффективности, критерия функционирования системы, который может быть представлен сложным уравнением, системой уравнений, сложными математическими моделями, включающими в себя и уравнения, и неравенства, и т. п. Важно, что решение задачи при представлении ее в виде хорошо организованной системы осуществляется аналитическими методами с использованием моделей формализованного представления системы. Примером хорошо организованной системы может служить сложное электронное устройство. Описание его работы производят с помощью системы уравнений, учитывающих условия функционирования, в том числе наличие шумов, нестабильность электропитания и т.д.

При представлении объекта в виде плохо организованной системы не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между собой, а также с целями системы. Для плохо организованной системы формируется набор макропараметров и функциональных закономерностей, которые будут ее характеризовать. Оп-

ределение этих параметров и восстановление функциональных зависимостей осуществляется на основании некоторой выборочной информации, характеризующей исследуемый объект или процесс. Далее полученные оценки характеристик распространяют на поведение системы в целом. При этом предполагается, что полученный результат обладает ограниченной достоверностью и его можно использовать с некоторыми оговорками. Так, например, если результат получен на основании статистических наблюдений за функционированием системы на ограниченном интервале времени, т. е. на основании выборочных наблюдений, то его можно использовать с некоторой доверительной вероятностью. Примером применения подхода к отображению объектов в виде плохо организованной системы можно считать оценивание характеристик надежности системы с множеством компонентов. В данном случае характеристики надежности группы однотипных элементов определяются на основании выборочной информации, полученной в результате наблюдений за их работой на ограниченном отрезке времени при определенных уровнях воздействующих факторов. Затем полученные оценки распространяются на весь период эксплуатации объекта. Данные оценки используются при проведении расчетов характеристик надежности всей системы.

Самоорганизующиеся системы — это системы, обладающие свойством адаптации к изменению условий внешней среды, способные изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойства целостности, системы, способные формировать возможные варианты поведения и выбирать из них наилучшие. Эти особенности обусловлены наличием в структуре системы активных элементов, которые, с одной стороны, обеспечивают возможность адаптации, приспособления системы к новым условиям существования, с другой стороны, вносят элемент неопределенности в поведение системы, чем затрудняют проведение анализа системы, построение ее модели, формальное ее описание и, в конечном счете, затрудняют управление такими системами. Примерами самоорганизующихся систем могут служить биологические системы, предприятия и их система управления, городские структуры управления и т.д.

1.5. Характеристика задач системного анализа

Системный анализ в настоящее время вынесен на самое острие научных исследований. Он призван дать научный аппарат для анализа и изучения сложных систем. Лидирующая роль системного анализа обусловлена тем, что развитие науки привело к постановке тех задач, которые призван решать системный анализ. Особенность текущего этапа состоит в том, что системный анализ, еще не успев сформироваться в полноценную научную дисциплину, вынужден существовать и развиваться в условиях, когда общество начинает ощущать потребность в применении еще недостаточно разработанных и апробированных методов и результатов и не в состоянии отложить решение связанных с ними задач на завтра. В этом источник как силы, так и слабости системного анализа: силы — потому, что он постоянно ощущает воздействие потребности практики, вынужден непрерывно расширять круг объектов исследования и не имеет возможности абстрагироваться от реальных потребностей общества; слабости — потому, что нередко применение «сырых», недостаточно проработанных методов системных исследований ведет к принятию скороспелых решений, пренебрежению реальными трудностями.

Рассмотрим основные задачи, на решение которых направлены усилия специалистов и которые нуждаются в дальнейшей разработке. Во-первых, следует отметить задачи исследования системы взаимодействий анализируемых объектов с окружающей средой. Решение данной задачи предполагает:

• проведение границы между исследуемой системой и окружающей средой, предопределяющей предельную глубину влияния рассматриваемых взаимодействий, которыми ограничивается рассмотрение;

• определение реальных ресурсов такого взаимодействия;

• рассмотрение взаимодействий исследуемой системы с системой более высокого уровня.

Задачи следующего типа связаны с конструированием альтернатив этого взаимодействия, альтернатив развития системы во времени и в пространстве. Важное направление развития методов системного анализа связано с попытками создания новых возможностей конструирования оригинальных альтернатив решения, неожиданных стратегий, непривычных представлений и скрытых структур. Другими словами, речь здесь идет о разработке методов и средств усиления индуктивных возможностей человеческого мышления в отличие от его дедуктивных возможностей, на усиление которых, по сути дела, направлена разработка формальных логических средств. Исследования в этом направлении начаты лишь совсем недавно, и единый концептуальный аппарат в них пока отсутствует. Тем не менее, и здесь можно выделить несколько важных направлений — таких, как разработка формального аппарата индуктивной логики, методов морфологического анализа и других структурно-синтаксических методов конструирования новых

альтернатив, методов синтектики и организации группового взаимодействия при решении творческих задач, а также изучение основных парадигм поискового мышления.

Задачи третьего типа заключаются в конструировании множества имитационных моделей, описывающих влияние того или иного взаимодействия на поведение объекта исследования. Отметим, что в системных исследованиях не преследуется цель создания некоей супермодели. Речь идет о разработке частных моделей, каждая из которых решает свои специфические вопросы.

Даже после того как подобные имитационные модели созданы и исследованы, вопрос о сведении различных аспектов поведения системы в некую единую схему остается открытым. Однако решить его можно и нужно не посредством построения супермодели, а анализируя реакции на наблюдаемое поведение других взаимодействующих объектов, т. е. путем исследования поведения объектов-аналогов и перенесения результатов этих исследований на объект системного анализа. Такое исследование дает основание для содержательного понимания ситуаций взаимодействия и структуры взаимосвязей, определяющих место исследуемой системы в структуре суперсистемы, компонентом которой она является.

Задачи четвертого типа связаны с конструированием моделей принятия решений. Всякое системное исследование связано с исследованием различных альтернатив развития системы. Задача системных аналитиков выбрать и обосновать наилучшую альтернативу развития. На этапе выработки и принятия решений необходимо учитывать взаимодействие системы с ее подсистемами, сочетать цели системы с целями подсистем, выделять глобальные и второстепенные цели.

Наиболее развитая и в то же время наиболее специфическая область научного творчества связана с развитием теории принятия решений и формированием целевых структур, программ и планов. Здесь не ощущается недостатка и в работах, и в активно работающих исследователях. Однако и в данном случае слишком многие результаты находятся на уровне неподтвержденного изобретательства и разночтений в понимании как существа стоящих задач, так и средств их решения. Исследования в этой области включают:

а) построение теории оценки эффективности принятых решений или сформированных планов и программ;

б) решение проблемы многокритериальности в оценках альтернатив решения или планирования;

в) исследования проблемы неопределенности, особенно связанной не с факторами статистического характера, а с неопределенностью экспертных суждений и преднамеренно создаваемой неопределенностью, связанной с упрощением представлений о поведении системы;

г) разработка проблемы агрегирования индивидуальных предпочтений на решениях, затрагивающих интересы нескольких сторон, которые влияют на поведение системы;

д) изучение специфических особенностей социально-экономических критериев эффективности;

е) создание методов проверки логической согласованности целевых структур и планов и установления необходимого баланса между предопределенностью программы действий и ее подготовленностью к перестройке при поступлении новой информации как о внешних событиях, так и изменении представлений о выполнении этой программы.

Для последнего направления требуется новое осознание реальных функций целевых структур, планов, программ и определение тех, которые они должны выполнять, а также связей между ними.

Рассмотренные задачи системного анализа не охватывают полного перечня задач. Здесь перечислены те, которые представляют наибольшую сложность при их решении. Следует отметить, что все задачи системных исследований тесно взаимосвязаны друг с другом, не могут быть изолированы и решаться отдельно как по времени, так и по составу исполнителей. Более того, чтобы решать все эти задачи, исследователь должен обладать широким кругозором и владеть богатым арсеналом методов и средств научного исследования.

1.6. Особенности задач системного анализа

Конечной целью системного анализа является разрешение проблемной ситуации, возникшей перед объектом проводимого системного исследования (обычно это конкретная организация, коллектив, предприятие, отдельный регион, социальная структура и т. п.). Системный анализ занимается изучением проблемной ситуации, выяснением ее причин, выработкой вариантов ее устранения, принятием решения и организацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего проблемную ситуацию. Начальным этапом любого системного исследования является изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. На этом этапе возникают задачи, в корне отличающие методологию системных исследований от методологии других дисциплин, а именно, в системном анализе решается двуединая задача. С одной стороны, необходимо формализовать объект системного исследования, с другой стороны, формализации подлежит

процесс исследования системы, процесс постановки и решения проблемы. Приведем пример из теории проектирования систем. Современная теория автоматизированного проектирования сложных систем может рассматриваться как одна из частей системных исследований. Согласно ей проблема проектирования сложных систем имеет два аспекта. Во-первых, требуется осуществить формализованное описание объекта проектирования. Причем на этом этапе решаются задачи формализованного описания как статической составляющей системы (в основном формализации подлежит ее структурная организация), так и ее поведение во времени (динамические аспекты, которые отражают ее функционирование). Во-вторых, требуется формализовать процесс проектирования. Составными частями процесса проектирования являются методы формирования различных проектных решений, методы их инженерного анализа и методы принятия решений по выбору наилучших вариантов реализации системы.

Важное место в процедурах системного анализа занимает проблема принятия решения. В качестве особенности задач, встающих перед системными аналитиками, необходимо отметить требование оптимальности принимаемых решений. В настоящее время приходится решать задачи оптимального управления сложными системами, оптимального проектирования систем, включающих в себя большое количество элементов и подсистем. Развитие техники достигло такого уровня, при котором создание просто работоспособной конструкции само по себе уже не всегда удовлетворяет ведущие отрасли промышленности. Необходимо в ходе проектирования обеспечить наилучшие показатели по ряду характеристик новых изделий, например, добиться максимального быстродействия, минимальных габаритов, стоимости и т. п. при сохранении всех остальных требований в заданных пределах. Таким образом, практика предъявляет требования разработки не просто работоспособного изделия, объекта, системы, а создания оптимального проекта. Аналогичные рассуждения справедливы и для других видов деятельности. При организации функционирования предприятия формулируются требования по максимизации эффективности его деятельности, надежности работы оборудования, оптимизации стратегий обслуживания систем, распределения ресурсов и т.п.

В различных областях практической деятельности (технике, экономике, социальных науках, психологии) возникают ситуации, когда требуется принимать решения, для которых не удается полностью учесть предопределяющие их условия. Принятие решения в таком случае будет происходить в условиях неопределенности, которая имеет различную природу. Один из простейших видов неопределенности — неопре деленность исходной информации, проявляющаяся в различных аспектах. В первую очередь, отметим такой аспект, как воздействие на систему неизвестных факторов. Приведем примеры, поясняющие данный тип неопределенности. Проектируется дамба, которая должна защитить населенные пункты от селевых потоков. Ни моменты наступления неблагоприятных событий, ни размеры их заранее неизвестны. Тем не менее, строить защитные сооружения необходимо и необходимо принимать решения об их размерах. Причем лицо, принимающее решение, должно понимать уровень ответственности, которая на него ложится. Строительство слишком массивных конструкций потребует необоснованно больших материальных затрат. С другой стороны, экономия в этом вопросе в случае наступления паводков или селевых потоков может повлечь за собой несоизмеримые экономические убытки, а нередко и человеческие жертвы.

Другой пример приведем из области организации функционирования предприятия легкой промышленности. Предприятие планирует ассортимент товаров на будущий календарный период. Задача предприятия состоит в максимизации прибыли после реализации произведенного товара. Однако заранее неизвестно, какой товар будет пользоваться максимальным спросом, так как спрос определяется многими факторами, такими как соотношение цены и качества товара, моды, уровня жизни населения и прочими факторами. В условиях неопределенности многих факторов руководство предприятия должно разработать план работы.

Неопределенность, обусловленная неизвестными факторами, также бывает разных видов. Наиболее простой вид такого рода неопределенности — стохастическая неопределенность. Она имеет место в тех случаях, когда неизвестные факторы представляют собой случайные величины или случайные функции, статистические характеристики которых могут быть определены на основании анализа прошлого опыта функционирования объекта системных исследований. Пример, поясняющий стохастическую неопределенность, следующий. На предприятии планируются восстановительные мероприятия с целью поддержания оборудования на высоком уровне надежности. К таким мероприятиям относятся плановые профилактические работы, контрольные проверки исправности функционирования, ремонты. Частота и длительность соответствующих мероприятий зависит от надежности оборудования, для которого данные мероприятия разрабатываются. Наработки оборудования до отказа, длительности ремонтов, профилактик, проверок — величины случайные, в общем случае неизвестные. Однако характеристики случайных величин, входящих в задачу, могут быть по-

лучены, если организовать сбор соответствующей статистической информации.

Еще раз подчеркнем, что стохастическая неопределенность — одна из самых простых типов неопределенности. Задача исследователя заключается в определении вероятностных характеристик случайных факторов и постановке задачи принятия решения в форме статистической оптимизации. Гораздо хуже обстоит дело, когда неизвестные факторы не могут быть изучены и описаны статистическими методами. Это бывает в двух случаях: 1) когда распределение вероятностей для неизвестных факторов в принципе существует, но к моменту принятия решения не может быть получено; 2) когда распределение вероятностей для неизвестных факторов вообще не существует. Приведем пример, иллюстрирующий первый тип. Пусть планируется система профилактического обслуживания оборудования на вновь строящемся предприятии. В отличие от предыдущего примера у лица, принимающего решение, нет статистических данных о наработках оборудования, поскольку оно еще не работало. А решение принимать надо. В этом случае можно назначить время проведения профилактических работ из разумных субъективных соображений, а по мере накопления информации о работе оборудования скорректировать данное решение, иными словами, в процессе функционирования проводить адаптацию решения с учетом опыта эксплуатации.

Второй тип может быть рассмотрен на следующем примере. При подготовке к поездке в район с резко меняющимися климатическими условиями возникает задача оптимизации гардероба (одежда, зонт, обувь), который необходимо иметь во время поездки. В северных районах Сибири в июне месяце температура воздуха может меняться от -10 до +30°С, при этом возможна ясная погода, дождь различной интенсивности (вплоть до ливневого) и снег. Никакие многолетние наблюдения за погодой в данном регионе не дают прогноза в конкретный период времени. Вероятностного распределения в данном случае просто не существует. В данной ситуации необходимо принимать решения, которые наверняка будут далеки от оптимальных. В таких условиях лучше перестраховаться и быть готовым к самому неблагоприятному стечению обстоятельств.

Следующий вид неопределенности — неопределенность целей. Формулирование цели при решении задач системного анализа является одной из ключевых процедур, потому что цель является объектом, определяющим постановку задачи системных исследований. Неопределенность цели является следствием из многокритериальное™ задач системного анализа. Назначение цели, выбор критерия, формализация цели почти всегда представляют собой трудную проблему. Задачи со многими критериями характерны для крупных технических, хозяйственных, экономических проектов. Скажем, при создании проекта нового транспортного средства конструкторы пытаются добиться, чтобы это средство обладало максимальными скоростями, высокой надежностью, высокими техническими характеристиками, и при этом ставят задачу минимизации затрат. Здесь, во-первых, видно, что при формулировании задачи используется несколько критериев, во-вторых, критерии противоречивы между собой. Строго говоря, задача в сформулированной постановке вообще не имеет решения, поскольку минимум затрат — это их полное отсутствие, т. е. при такой постановке затраты должны быть равны нулю. Но тогда выполнение всего проекта невозможно. Следовательно, необходимо очень тщательно анализировать выдвигаемые критерии и грамотно формулировать цель исследования. Один из возможных путей решения данной проблемы — это постановка задачи на условный экстремум, когда ряд критериев переводят в разряд ограничений. Также возможно переходить к сложным, комбинированным критериям. Формализация цели в системном анализе — труднейшая часть проблемы. Можно заметить, что в системных исследованиях главный момент — формулирование цели, которую должен преследовать проект. Цель становится самостоятельным объектом исследования.

И, наконец, следует отметить такой вид неопределенности как неопределенность, связанная с последующим влиянием результатов принятого решения на проблемную ситуацию. Дело в том, что решение, принимаемое в настоящий момент и реализуемое в некоторой системе, призвано повлиять на функционирование системы. Собственно для того оно и принимается, так как по идее системных аналитиков данное решение должно разрешить проблемную ситуацию. Однако поскольку решение принимается для сложной системы, то развитие системы во времени может иметь множество стратегий. И конечно же на этапе формирования решения и принятия управляющего воздействия аналитики могут не представлять себе полной картины развития ситуации. При принятии решения существуют различные рекомендации прогнозирования развития системы во времени. Один из таких подходов рекомендует прогнозировать некоторую «среднюю» динамику развития системы и принимать решения исходя из такой стратегии. Другой подход рекомендует при принятии решения исходить из возможности реализации самой неблагоприятной ситуации.

В качестве следующей особенности системного анализа отметим роль моделей как средства изучения систем, являющихся объектом системных исследований. Любые методы системного анализа опира-

ются на математическое описание тех или иных фактов, явлений, процессов. Употребляя слово «модель», всегда имеют в виду некоторое описание, отражающее именно те особенности изучаемого процесса, которые и интересуют исследователя. Точность, качество описания определяются, прежде всего, соответствием модели тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов наблюдаемому ходу процесса. Если при разработке модели используется язык математики, говорят о математических моделях. Построение математической модели является основой всего системного анализа. Это центральный этап исследования или проектирования любой системы. От качества модели зависит успешность всего последующего анализа.

Построение моделей — процедура всегда неформальная, она очень сильно зависит от исследователя, его опыта, научной интуиции, всегда опирается на определенный экспериментальный материал. Модель должна достаточно адекватно отражать описываемое явление и, кроме того, быть удобной для использования. Поэтому определенные требования предъявляются к степени детализации модели. Форма представления модели должна определяться целями исследования.

Обсуждая особенности задач системного анализа, нельзя не остановиться еще на одной из них. Ранее отмечалась большая роль математических методов и процедур при проведении системных исследований. Построение моделей исследуемого объекта, формулирование целей и критериев исследования в большой степени базируются на использовании аналитических методов либо процедур формализации закономерностей развития системы и методов проведения исследований. Однако в системном анализе наряду с формализованными процедурами большое место занимают неформальные, эвристические методы исследования. Этому есть ряд причин. Первая состоит в следующем. При построении моделей систем может иметь место отсутствие или недостаток исходной информации для определения параметров модели. В этом случае проводится экспертный опрос специалистов с целью устранения неопределенности или, по крайней мере, ее уменьшения, т. е. опыт и знания специалистов могут быть использованы для назначения исходных параметров модели.

Еще одна причина применения эвристических методов состоит в следующем. Попытки формализовать процессы, протекающие в исследуемых системах, всегда связаны с формулированием определенных ограничений и упрощений. Здесь важно не перейти ту грань, за которой дальнейшее упрощение приведет к потере сути описываемых явлений. Иными словами, желание приспособить хорошо изученный математи ческий аппарат для описания исследуемых явлений может исказить их суть и привести к неверным решениям. В этой ситуации требуется использовать научную интуицию исследователя, его опыт и умение сформулировать идею решения задачи, т. е. применяется подсознательное, внутреннее обоснование алгоритмов построения модели и методов их исследования, не поддающееся формальному анализу. Эвристические методы поиска решений формируются человеком или группой исследователей в процессе их творческой деятельности. Эвристика — это совокупность знаний, опыта, интеллекта, используемых для получения решений с помощью неформальных правил. Эвристические методы оказываются полезными и даже незаменимыми при исследованиях, имеющих нечисловую природу или отличающихся сложностью, неопределенностью, изменчивостью.

Наверняка при рассмотрении конкретных задач системного анализа можно будет выделить еще какие-то их особенности, но, по мнению автора, отмеченные здесь особенности являются общими для всех задач системных исследований.

1.7. Развитие систем или процессов. Прогнозирование и планирование

В системном анализе имеется большая группа задач, в которых требуется спрогнозировать процессы развития системы и принять решение, в результате которого система в будущем должна попасть в некоторое оптимальное состояние. Например, в экономических системах требуется спланировать ассортимент и объем выпускаемой продукции в некоторый будущий период времени с целью получения максимальной прибыли после ее реализации. При этом необходимо спрогнозировать потребность рынка в продукции соответствующего типа, спрос на данный вид продукции. Как уже было отмечено, потребность рынка определяется многими факторами, например, соотношением цены и качества товара, уровнем доходов населения, модой и т.д. При решении задач такого типа на помощь приходит прогностика — наука о способах и методах разработки прогнозов.

Прогнозомназывается научно обоснованное суждение об ожидаемых состояниях системы, объекта или явления окружающей действительности.

Прогнозирование —это разработка прогнозов, состоящая в организации и проведении специальных исследований перспектив развития исследуемых объектов, систем или явлений. Научное прогнозирование

чаще всего применяется в социально-экономических и научно-технических областях человеческой деятельности. Процесс прогнозирования базируется на изучении объективных тенденций развития объекта исследования. Разработка общей проблемы предсказания должна основываться на изучении реальных закономерностей развития объекта исследования. Содержание и степень достоверности прогноза определяются информацией о поведении объекта исследования, накопленной до того времени, на который составляется прогноз, закономерностями, выявленными при функционировании объекта исследования, а также опытом, знаниями и научной интуицией специалистов, занимающихся данным видом деятельности.

Итак, прогнозирование является необходимым этапом, процессом при проведении перспективного планирования развития систем. Прогнозирование и планирование являются двумя фазами общего процесса управления. Прогнозирование — это генерирование информации о представляющихся возможными будущих состояниях или траекториях развития системы. Планированиеесть процесс принятия управленческих решений на сравнительно длительные сроки. Принятие планового решения отделено от его реализации достаточно продолжительным периодом.

Прогнозирование и планирование — обращенные в будущее виды управленческой деятельности. Рассмотрим соотношение данных видов работ. Во-первых, прогноз помогает найти проблемные ситуации, решение которых может быть предусмотрено при выполнении планирования, тем самым способствуя уточнению процедур, выполняемых на этапе планирования. Во-вторых, прогноз позволяет охарактеризовать множество допустимых траекторий решения, вокруг одной из которых в дальнейшем будет происходить разработка плана. Благодаря процессу прогнозирования появляется возможность зафиксировать ряд ограничений, имеющих существенное значение при выполнении операции планирования. В-третьих, прогноз позволяет предвидеть некоторые косвенные последствия реализации плана, характеристика которых не является составной частью последнего. Тем самым предоставляется возможность оценить вариант планового решения или его отдельные компоненты по весьма разнообразному кругу факторов (технических, экономических, экологических, социальных) с точки зрения реалистичности, устойчивости, эффективности и т.д.

Одной из проблемных задач системного анализа является задача стратегического управления, цель которой состоит в выборе стратегии развития анализируемой системы, а также модификация общей структуры управления в соответствии с проблемами, вытекающими из не обходимости адекватного разрешения объективных структурных противоречий между интересами различных звеньев системы. Стратегическое управление направлено на разрешение противоречий между различными звеньями системы. Задача прогнозирования состоит в разработке стратегий развития системы и количественной оценке возможностей реализации каждой из них.

Таким образом, первая фаза прогнозирования — выявление или формирование возможных вариантов развития прогнозируемого процесса или явления. На втором этапе производится оценка вероятности реализации отдельных вариантов развития с тем, чтобы на основании соответствующих вероятностных характеристик получить количественные оценки реализуемости возможных траекторий развития прогнозируемых процессов. Процедура вероятностной оценки реализуемости некоторой траектории развития характерна для технических систем. При составлении социально-экономических прогнозов результат прогнозирования сложно описать количественно с помощью вероятностных оценок. Поэтому результат оформляется в виде списка возможных вариантов развития исследуемых процессов. Этот список является перечнем вариантов, каждому из которых сопутствует его содержательное описание — основной результат прогноза. Хотя следует оговориться, что и для систем подобного типа можно организовать сбор статистической информации, на основании которой в дальнейшем построить модель развития системы согласно той или иной траектории. Однако при построении данных моделей возникает сложность, состоящая в необходимости учета поведения индивидуумов и коллективов людей, которые являются неотъемлемой частью систем подобного типа.

Важную роль в процедурах прогнозирования приобретает анализ -он должен определить возможные траектории развития системы, приводящие к заданному конечному состоянию. На первом этапе средствами планирования определяется конечная, желаемая цель развития системы, затем намечаются мероприятия, последовательность которых могла бы в случае их успешной реализации обеспечить достижение этой цели. Такая плановая процедура в той или иной степени сама может использовать результаты ранее выполненных прогностических исследований. Когда проект плана подготовлен, он используется в качестве исходной информации для последующего прогноза- как основа сценария развития системы. Цель данной прогностической процедуры состоит в анализе и характеристике разнообразных последствий реализации разработанного проекта плана. Последующий анализ результатов прогноза позволяет оценить реалистичность и качество проекта плана.

Известны три группы методов прогнозирования, предлагаемых для практического применения, — это методы экстраполяции, методы экспертных оценок и логического моделирования. Методы экстраполяции основаны на аппроксимации результатов, полученных при анализе развития исследуемых процессов, описании полученных данных с помощью математических моделей и дальнейшем расчете моделей для будущих моментов времени. Данные методы позволяют осуществлять поиск приемлемых оценок состояний системы в будущем, однако их применение обоснованно только для описания процессов эволюционного развития. Хотя хорошо известно, что процессы развития систем включают в себя как периоды эволюционного изменения, так и скачкообразные переходы от одних состояний к другим. Скачкообразные переходы обусловлены открытиями новых физических принципов, реализацией оригинальных технических решений, осуществлением крупных проектов. Это обстоятельство должно учитываться при проведении исследований, для чего используются различного рода приемы, позволяющие выделить ожидаемые скачки на общем фоне изменений, интересующих исследователя. Рекомендуемым методом прогнозирования скачкообразных изменений развития систем может быть метод экспертных оценок. При этом в качестве экспертов должны выступать высококвалифицированные в данной области знаний специалисты. Необходимая для формирования прогноза информация обобщается путем обработки мнений экспертов. В результате разрабатывается сценарий развития системы, а также возможные его варианты, учитывающие наличие скачков, предсказание которых особенно ценно для системных аналитиков.

Приведем примеры наличия скачкообразных переходов в развитии систем. Рассмотрим историю развития транспорта. Вплоть до конца девятнадцатого века основным средством передвижения был гужевой транспорт. Развитие промышленности и связанная с данным процессом урбанизация привели к необходимости развития транспортного хозяйства больших городов. В этот период времени данная проблема развивается эволюционно, за счет увеличения количества ямщиков с соответствующими средствами управления. Прогнозируется ситуация, согласно которой дальнейшее эволюционное развитие приведет к загрязнению городов продуктами жизнедеятельности лошадей. Но, как известно, данному прогнозу не суждено было сбыться, так как в начале Двадцатого века начинается развитие автомобильного транспорта, который решил указанную проблему. В данном случае имеет место типичный скачок в развитии транспортных средств как одной из систем городского хозяйства.

Другой пример касается развития топливно-энергетической отрасли. Рост промышленности и повышение уровня технического вооружения бытовой сферы приводит к необходимости обеспечения увеличивающихся потребностей в энергетических ресурсах. Прогнозы, построенные на основе моделей эволюционного развития, показывают, что в рамках применяемых технологий с определенного момента времени необходимо все больше и больше вводить в действие новые энергетические мощности, причем, все большая часть ресурсов используется на удовлетворение потребностей самой отрасли, т. е. отрасль начинает работать сама на себя. Следовательно, налицо конфликтная ситуация, которая может быть разрешена путем кардинальных изменений технологии производства и потребления энергетических ресурсов. Именно в это время появляются энергосберегающие технологии, внедряются новые технологические процессы в промышленности, осуществляется миниатюризация средств управления, связи, радиотехнических аппаратов и т.п. Таким образом, скачкообразные процессы развития систем или явлений в большей степени и способны разрешать конфликтные ситуации, возникающие в системных исследованиях. Поэтому при формировании прогнозов необходимо привлекать специалистов-аналитиков высокой квалификации для решения возникающих проблем; кроме того, необходимо анализировать и перерабатывать большое количество информации, публикуемой в периодических изданиях, с целью предугадать возможность появления новых технологий в рассматриваемой области знаний.

Важную роль при составлении прогноза играет умение своевременно распознать приближающийся скачок и снизить тем самым риск принятия ошибочных решений, замедляющих реализацию развития систем по оптимальным траекториям. Формальных правил для реализации такого вида деятельности не существует, и способность распознавания, предугадывания появления новых технологий, путей развития той или иной системы относится к высшим формам эвристической деятельности. Системные аналитики, как правило, располагают обширной информацией, накопленной в различных областях знаний. Проблема состоит в том, чтобы конкретизировать накопленные знания и опыт и применить их к конкретной сфере деятельности, отразить перспективы развития вполне конкретной системы.

Рассмотрим, наконец, последнюю группу методов прогнозирования-методы логического моделирования. Данные методы предполагают построение моделей, в которых проводятся аналогии между различными по своей природе явлениями, анализируются взаимосвязи отдельных процессов, обобщаются данные о процессах различной физической природы, к которым применимы понятия теории подобия. Это по-

зволяет предсказывать нестандартные ситуации в той или иной области деятельности, находить наилучшие решения, учитывать реальные перспективы совершенствования анализируемых систем на основе их подобия другим, более хорошо изученным, процессам.

В заключение необходимо отметить важные проблемы, с которыми сталкивается методология прогнозирования, а именно, оценку точности прогноза и сравнение существующих методов прогнозирования. Проблема состоит не только в разнообразии стратегий развития системы в будущем, но и в уникальности каждой из них. Лишь элементарные события, такие как отказы объектов, появление очередей в системах массового обслуживания, могут рассматриваться как потоки, имеющие средние характеристики (интенсивность потока, математическое ожидание времени пребывания в очереди и т. п.). Сложные события подвержены влиянию большого количества внешних и внутренних факторов и даже при повторениях отличаются от своих аналогов траекторией развития. Все это сказывается на конечных результатах исследований и затрудняет сравнительный анализ методов прогнозирования. С целью анализа точности прогноза необходимо проводить исследования прогностических моделей на чувствительность, оценивать неопределенность моделей, их значимость. Несмотря на ограниченную точность прогнозов и сравнительно небольшой выбор методов исследований прогнозирование является важным средством формирования информации о стратегиях развития исследуемой системы.

1.8. Типовые постановки задач системного анализа

Во второй половине XX в. при решении практических задач стали находить широкое применение математические методы. Они стали использоваться при перспективном и текущем планировании научно-исследовательских работ, проектировании различных объектов, управлении технологическими и производственными процессами, прогнозировании развития социальных и производственных систем, оптимизации маршрутов перевозки грузов. Особенно часто к математическим методам прибегают при решении задач оптимизации функционирования производственных систем, при распределении материальных и трудовых ресурсов и страховых запасов, при выборе местоположения предприятий, исследовании и оценке безопасности функционирования объектов повышенного риска. Постановки перечисленных задач носят оптимизационный характер, где в качестве критериев эффективности применяются различные целевые функции. Как уже было отмечено, особенностью постановок задач системного анализа является то обстоятельство, что наряду со строгим математическим аппаратом применяются эвристические методы, основанные на интуиции исследователя, его опыте в решении задач подобного типа. Рассмотрим некоторые постановки задач, являющиеся типовыми задачами системных исследований.


mylektsii.ru - Мои Лекции - 2015-2019 год. (0.02 сек.)Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав Пожаловаться на материал