Методологические процедуры системного анализа

2. 2. Структуризация

Второй этап системного анализа. Прежде всего надо локализовать границы проблемы и системы и определить их внешнюю среду, для чего необходимо определить набор всех элементов, в той или иной степени связанных с поставленной на предыдущем этапе задачей, и разделить их на два класса - 1) исследуемую систему и 2) ее внешнюю среду. Такое деление существенно зависит от поставленной задачи -при ее изменении меняются границы проблемы и системы, внешняя среда, а иногда первоначальный набор элементов.

Критерием разделения различных  проблем на классы, как правило, является степень возможной глубины их познания. Исходя из этого в наиболее общем виде все проблемы подразделяются на три класса: «хорошо структурированные» (well-structured), «неструктурированные» (unstructured) и «слабоструктурированные» (ill-structured):

к «хорошо структурированным» относятся такие проблемы, в которых  существенные зависимости ясно выражены и могут быть представлены в числах или символах. Этот класс проблем называют также «количественно выраженными», и для решения проблем этого класса широко используется методология «исследований операций»;

«неструктурированными»  являются проблемы, которые выражены главным образом в качественных признаках и характеристиках  и не поддаются количественному  описанию и числовым оценкам. Исследование этих «качественно выраженных» проблем  поддается только эвристическим  методам анализа. Здесь отсутствует  возможность применения логически  упорядоченных процедур отыскания  решений; >   к классу «слабоструктурированных» относятся проблемы, которые содержат, как качественные, так и количественные элементы. Причем неопределенные, не поддающиеся  количественному анализу зависимости, признаки и характеристики имеют  тенденцию доминировать в этих «смешанных»  проблемах. К этому классу проблем  относится большинство наиболее сложных задач экономического, технического, политического,  военно-стратегического характера. Решение проблем, имеющих «слабоструктурированный характер», и является основной задачей системного анализа.

Для существующих систем обычно определены их границы, и задача структуризации сводится к исследованию соответствия принятых границ поставленной задаче. Дальнейшая структуризация проводится раздельно для внешней среды  и самой системы.

Во внешней среде локализуют в виде подсистем элементы, образующие вертикаль исследуемой системы: вышестоящие, подчиненные ей подсистемы, а также те подсистемы одного с  ней уровня, которые подчиняются  той же подсистеме (n + 1)-го уровня, что  и рассматриваемая. Оставшуюся часть  внешней среды рассматривают  либо в совокупности, либо проводят дальнейшую структуризацию в зависимости  от характера поставленной задачи. В первом случае выделяют во внешней  среде ряд систем по принципу тесноты  и независимости связей с исследуемой.

Структуризация самой  системы заключается в разбиении  ее на подсистемы в соответствии с  поставленной целью исследования. Завершается  этап структуризации определением всех существенных связей между ней и  системами, выделенными во внешней  среде. Тем самым для каждой из выделенных в процессе структуризации систем определяют ее входы и выходы.

2.3. Моделирование

Построение модели, или  моделирование, - третий этап системного анализа, который используют для  изучения и анализа любых сложных  систем, процессов и объектов. Модель - это приближенное, упрощенное представление  процесса или объекта.

Процесс познания состоит  в том, что мы создаем для себя некоторое представление об изучаемом  объекте или явлении, помогающее лучше понять его функционирование и устройство, его характеристики. Такое представление, выраженное в  той или иной форме, будем называть моделью. Чем детальнее и точнее познан объект, чем больше сведений о нем отражено в модели, тем  она ближе к действительности, тем выше степень соответствия модели оригиналу, тем больше модель адекватна  оригиналу (от лат. adaequatus - приравненный, тождественный).

Модели значительно облегчают  понимание системы, позволяют проводить  исследования в абстрактном плане, прогнозировать поведение системы  в интересующих нас условиях, упрощать задачи, анализировать и синтезировать  совершенно различные системы одними методами.

Основная задача и в  то же время преимущество модели - выделение  частных, но наиболее важных факторов реальной системы, которые подлежат изучению в данном конкретном исследовании. Эти факторы должны быть отражены в модели с наибольшей полнотой и  детализацией, их характеристики в  модели должны совпадать с реальными  с точностью, определяемой требованиями данного исследования.

Остальные, несущественные факторы могут быть либо отражены с меньшей точностью, либо вовсе  отсутствовать в модели. Следует  подчеркнуть, что исключение несущественных факторов является немаловажным преимуществом  модели. Их наличие в реальном объекте  мешает исследователю, затрудняет понимание  основных закономерностей, создает  некоторый «шум», на фоне которого труднее  выявить необходимые закономерности.

Разделение факторов на существенные и несущественные зависит от характера  конкретного исследования. При изменении  направленности исследования меняются требования к моделям и, следовательно, изменяется сама модель. Поэтому каждый реальный процесс или объект может  быть представлен самыми различными моделями, зачастую совершенно непохожими одна на другую. Единственным общим свойством у них может быть лишь то, что они, каждая по-своему, отражают один и тот же объект.

С помощью моделей можно  получить характеристики системы или  отдельных ее частей значительно  проще, быстрее и дешевле, чем  при исследовании реальной системы. Естественно, это влечет за собой  снижение точности, ибо мы получаем фактически не истинные значения характеристик, а лишь их оценки, приближенные значения. Степень точности определяется адекватностью  модели и может быть повышена при  необходимости за счет усложнения модели.

Преимущества модели: возможность  сравнительно простыми средствами изменять ее параметры, вводить некоторые  воздействия с целью изучения реакции системы, которые в реальных условиях получить значительно труднее (например, иногда невозможно изучить  поведение системы в аварийных  ситуациях или других особых условиях).

Чтобы изучить модель и  экспериментировать с ней, она должна быть достаточно простой. Однако чем  проще модель, тем меньше, как  правило, она адекватна оригиналу. Само определение модели указывает  на отсутствие полного совпадения всех характеристик модели и оригинала.

Таким образом, при моделировании  системы мы всегда вынуждены идти на компромисс между простотой модели и обеспечиваемой ею точностью. Модель считают адекватной, если она обеспечивает точность, достаточную для данного  исследования. Адекватность модели обычно проверяют экспериментом, сравнивая  реакцию выходов на определенные значения входов у модели и у реального  объекта. При этом следует помнить, что сама модель, с которой проводится эксперимент, должна соответствовать  принятым условиям моделирования. Другими  словами, модель, используемая в эксперименте, должна быть такой же, с которой  проводятся дальнейшие исследования.

Эксперимент может быть пассивным  и активным.

Пассивный эксперимент заключается  в том, что исследователь наблюдает  за реальным объектом, не вмешиваясь в  его функционирование. На входы модели подают значения параметров, соответствующие  значениям параметров реального  объекта, затем сравнивают значения параметров соответствующих выходов  модели и объекта.

Состояние реального объекта, его входов и выходов может  отличаться от условий, которые хотел  бы иметь исследователь. При пассивном  наблюдении желаемые состояния объекта  могут наступать редко или  вовсе не встретиться за время  наблюдения. Поэтому пассивный эксперимент  осуществляют лишь в тех случаях, когда по каким-либо причинам вмешательство  в функционирование реального объекта  нежелательно, недопустимо или просто невозможно.

Одна из разновидностей пассивного эксперимента, имеющая самостоятельное  значение для проверки адекватности модели, - ретроспективная проверка (ретроспекция - от лат. retro - назад и spectio - смотрю; обращение к прошлому, обзор прошедших событий). Она заключается в том, что из ряда наблюдений реального объекта за прошлые периоды выбирают интересующие исследователя состояния и для них выполняют процедуры, описанные выше. Это позволяет существенно сократить срок проведения экспериментальной проверки.

Активный эксперимент  заключается в непосредственном воздействии исследователя на входы  реального объекта и наблюдении за реакцией последнего. Соответствующие  значения параметров задают на входы  модели, что позволяет сравнивать реакцию ее выходов с реакцией реального объекта. Преимущество активного  эксперимента состоит в том, что, проводя эксперимент, исследователь  имеет возможность проверять  адекватность модели в интересующих его режимах, варьируя их по своему усмотрению. В то же время затраты  на активный эксперимент значительно  больше, и он может привести к  нежелательным потерям в реальной системе.

Естественно, что как активный, так и пассивный эксперименты проводятся не только для проверки адекватности моделей, но и для любых  других целей исследования реальных объектов.

Из определения модели следует, что она является некоторым  представлением объекта, его описанием. Поэтому различные модели отличаются друг от друга используемым для такого описания языком (начиная с естественного  до высокоформализованного языка математических абстракций). Выбор языка определяет вид модели. При выборе языка учитывают требования к адекватности модели, обеспечиваемой ею точности результатов, а также удобство последующего ее анализа с помощью соответствующего аппарата.

2.4. Исследование модели

Завершающим этапом системного анализа является исследование модели. Основное назначение этого этапа - выяснение  поведения моделируемого объекта  или процесса в различных условиях, при разных состояниях внешней среды  и самого объекта. Для этого варьируют  параметры модели, характеризующие  состояние объекта, и задают на ее входах различные значения параметров, соответствующие воздействиям внешней  среды.

Полученные результаты позволяют  прогнозировать поведение исследуемого объекта в соответствующих условиях, а сами результаты анализируют на соответствие предполагаемой траектории функционирования системы управления принятым целям и критериям. На основе анализа видоизменяют либо параметры  модели, либо управляющие воздействия, либо и то и другое и повторяют  исследование, пока не будут получены удовлетворительные результаты.

Такой метод «проб и  ошибок» применяют тогда, когда  не найден способ оптимизации состояния  системы и выбора управляющих  воздействий.

Системный анализ это исследование, цель которого - помочь руководителю, принимающему решение, в выборе курса действий путем систематического изучения его  действительных целей, количественного  сравнения (там, где возможно) затрат, эффективности и риска, которые  связаны с каждой из альтернатив  политики или стратегии достижения целей, а также путем формулирования дополнительных альтернатив, если рассматриваемые  недостаточны.[13]

Заключение

Принцип системности предполагает представление об объекте любой  природы как о совокупности элементов, находящихся в определенном взаимодействии между собой и с окружающим миром, а также понимание системной  природы знаний.

Непосредственно из принципа системности вытекает системный анализ, являющейся общей методологией системных исследований, которая может быть, в свою очередь, представлена в виде набора методологических подходов (принципов) к исследованию системы.

Сущность системного анализа сводится к следующему:

• формулированию целей и выяснению их иерархии до начала какой-либо деятельности, связанной с управлением и, в частности, с принятием решений;
• получению максимального эффекта в смысле достижения поставленных целей при минимальных затратах путем сравнительного анализа альтернативных путей и методов достижения целей и осуществления соответствующего их выбора;
• количественной оценке (квантификации) целей, методов и средств их достижения, основанной не на частных критериях, а на широкой и всесторонней оценке всех возможных и планируемых результатов деятельности.

Общие положения системного анализа представляются (конкретизируются) в виде перечня принципов, применяемых при исследовании систем.

По поводу принципов системного анализа мнения исследователей существенно  разнятся. Однако как общеметодологический принцип в любом случае выступает  принцип системности.

Этапы системного анализа  укрупненно можно представить следующим  образом: постановки задачи; структуризации системы и ее проблем; построения и исследования модели с последующей  выработкой рекомендаций по совершенствованию  системы.

Список литературы

1. Анфилатов В.С. и др. Системный анализ в управлении. М., 2002.
2. Архипова Н.И. и др. Исследование систем управления. М., 2002.
3. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике. М., 2007.
4. Дроздов Н.Д. Основы системного анализа. М., 2000.
5. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. М., 2002.
6. Казиев В.М. Введение в анализ, синтез и моделирование систем. Конспект лекций. М.: ИУИТ, 2003.
7. Лапыгин Ю.Н. Теория организаций. Учебное пособие. М., 2006.
8. Мухин В.И. Исследование систем управления. М., 2002.
9. Мыльник В.В., Волочиенко В.А., Титаренко Б.П. Системы управления. М., 2002.
10. Попов В.Н. Системный анализ в менеджменте. М., 2007.
11. Светлов Н.М. Теория систем и системный анализ. УМК. М., 2011.
12. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник/Под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. М.: Высш. шк., 2004.
13. Тимченко Т.Н. Системный анализ в управлении. М., 2007.
14. Хасьянов А.Ф. Системный анализ. Конспект Лекций. М., 2005.
15. Черняховская Л.Р. Методология систем и принятие решений. Краткий конспект лекций. Уфа: УГАТУ, 2007.