Решение системного анализа. объединяет разные методы с помощью единой методики; опирается на научное мировоззрение

Системный анализ - научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между элементами исследуемых сложных систем - технических, экономических и т.д. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов. Проводится с использованием современных средств вычислительной техники. Результатом системных исследований является, как правило, выбор вполне определенной альтернативы: плана развития, технической системы, региона, коммерческой структуры и т.д. Поэтому истоки системного анализа, его методические концепции лежат в тех дисциплинах, которые занимаются проблемами принятия решений: теории операций и общей теории управления и системном подходе.

Целью системного анализа является упорядочение последовательности действий при решении крупных проблем, основываясь на системном подходе. В системном анализе решение проблемы определяется как деятельность, которая сохраняет или улучшает характеристики системы. Приемы и методы системного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому варианту и сопоставление вариантов по их эффективности.

Системный анализ базируется на ряде общих принципов, среди которых:

    принцип дедуктивной последовательности - последовательного рассмотрения системы по этапам: от окружения и связей с целым до связей частей целого (см. этапы системного анализа подробнее ниже);

    принцип интегрированного рассмотрения - каждая система должна быть неразъемна как целое даже при рассмотрении лишь отдельных подсистем системы;

    принцип согласования ресурсов и целей рассмотрения, актуализации системы;

    принцип бесконфликтности - отсутствия конфликтов между частями целого, приводящих к конфликту целей целого и части.

2. Применение системного анализа

Область применения методов системного анализа весьма широка. Существует классификация, согласно которой все проблемы, к решению которых можно применить методы системного анализа, подразделяются на три класса:

    хорошо структурированные (well-structured), или количественно сформулированные проблемы, в которых существенные зависимости выяснены очень хорошо;

    неструктурированные (unstructured), или качественно выраженные проблемы, содержащие лишь описание важнейших ресурсов, признаков и характеристик, количественные зависимости между которыми совершенно неизвестны;

    слабо структурированные (ill-structured), или смешанные проблемы, которые содержат как качественные элементы, так и малоизвестные, неопределенные стороны, которые имеют тенденцию доминировать.

Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели (например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр и др.) и применении методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

Привлечение методов системного анализа для решения указанных проблем необходимо, прежде всего, потому, что в процессе принятия решений приходится осуществлять выбор в условиях неопределённости, которая обусловлена наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. В этом случае все процедуры и методы направлены именно на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределённости по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности. Специалисты только готовят или рекомендуют варианты решения, принятие же решения остаётся в компетенции соответствующего должностного лица (или органа).

Для решения слабо структурированных и неструктурированных проблем используются системы поддержки принятия решений.

Технология решения таких сложных задач может быть описана следующей процедурой:

    формулировка проблемной ситуации;

    определение целей;

    определение критериев достижения целей;

    построение моделей для обоснования решений;

    поиск оптимального (допустимого) варианта решения;

    согласование решения;

    подготовка решения к реализации;

    утверждение решения;

    управление ходом реализации решения;

    проверка эффективности решения.

Центральной процедурой в системном анализе является построение обобщённой модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнительных затрат ресурсов по каждому из вариантов, степени чувствительности модели к различным внешним воздействиям.

Исследования опираются на ряд прикладных математических дисциплин и методов, широко используемых в современной технической и экономической деятельности, связанной с управлением. К ним относятся:

    методы анализа и синтеза систем теории управления,

    метод экспертных оценок,

    метод критического пути,

    теория очередей и т. п.

Техническая основа системного анализа - современные вычислительные мощности и созданные на их основе информационные системы.

Методологические средства, применяемые при решении проблем с помощью системного анализа, определяются в зависимости от того, преследуется ли единственная цель или некоторая совокупность целей, принимает ли решение одно лицо или несколько и т. д. Когда имеется одна достаточно четко выраженная цель, степень достижения которой можно оценить на основе одного критерия, используются методы математического программирования. Если степень достижения цели должна оцениваться на основе нескольких критериев, применяют аппарат теории полезности, с помощью которого проводится упорядочение критериев и определение важности каждого из них. Когда развитие событий определяется взаимодействием нескольких лиц или систем, из которых каждая преследует свои цели и принимает свои решения, используются методы теории игр.

Несмотря на то, что диапазон применяемых в системном анализе методов моделирования и решения проблем непрерывно расширяется, он по своему характеру не тождествен научному исследованию: он не связан с задачами получения научного знания в собственном смысле, но представляет собой лишь применение методов науки к решению практических проблем управления и преследует цель рационализации процесса принятия решений, не исключая из этого процесса неизбежных в нём субъективных моментов.

Сиcтeмный aнaлиз - этo кoмплeкc иccлeдoвaний, нaпpaвлeнныx нa выявлeниe oбщиx тeндeнций и фaктopoв paзвития opгaнизaции и выpaбoткy мepoпpиятий пo coвepшeнcтвoвaнию cиcтeмы yпpaвлeния и вceй пpoизвoдcтвeннo-xoзяйcтвeннoй дeятeльнocти opгaнизaции.

Сиcтeмный aнaлиз имeeт cлeдyющиe ocoбeннocти:

Пpимeняeтcя для peшeния тaкиx пpoблeм, кoтopыe нe мoгyт быть пocтaвлeны и peшeны oтдeльными мeтoдaми мaтeмaтики, т.e. пpoблeм c нeoпpeдeлeннocтью cитyaции пpинятия peшeния;

Иcпoльзyeт нe тoлькo фopмaльныe мeтoды, нo и мeтoды кaчecтвeннoгo aнaлизa, т.e. мeтoды, нaпpaвлeнныe нa aктивизaцию иcпoльзoвaния интyиции и oпытa cпeциaлиcтoв;

Oбъeдиняeт paзныe мeтoды c пoмoщью eдинoй мeтoдики;

Oпиpaeтcя нa нayчнoe миpoвoззpeниe, в чacтнocти, нa диaлeктичecкyю лoгикy;

Дaeт вoзмoжнocть oбъeдинить знaния, cyждeния и интyицию cпeциaлиcтoв paзличныx oблacтeй знaний и oбязывaeт иx к oпpeдeлeннoй диcциплинe мышлeния;

Ocнoвнoe внимaниe yдeляeт цeлям и цeлeoбpaзoвaнию.

Облacти пpимeнeния cиcтeмнoгo aнaлизa мoжнo oпpeдeлить c тoчки зpeния xapaктepa peшaeмыx зaдaч:

Зaдaчи, cвязaнныe c пpeoбpaзoвaниeм и aнaлизoм цeлeй и фyнкций;

Зaдaчи paзpaбoтки или coвepшeнcтвoвaния cтpyктyp;

Зaдaчи пpoeктиpoвaния.

Вce эти зaдaчи пo-paзнoмy peaлизyютcя нa paзличныx ypoвняx yпpaвлeния экoнoмикoй. Пoэтoмy цeлecooбpaзнo выдeлить oблacти пpимeнeния cиcтeмнoгo aнaлизa и пo этoмy пpинципy: зaдaчи oбщeгocyдapcтвeннoгo, нapoднoxoзяйcтвeннoгo ypoвня; зaдaчи oтpacлeвoгo ypoвня; зaдaчи peгиoнaльнoгo xapaктepa; зaдaчи ypoвня oбъeдинeний, пpeдпpиятий.

10. Этапы процесса разработки и основные методы принятия управленческих решений.

Принятие решений представляет собой процесс быстрого курса действий из двух и более альтернатив. Решение – это сознательный выбор характеристик поведения в конкретной ситуации.

Все решения можно разделить на программируемые и непрограммируемые . Так установление величины оплата труда в бюджетной организации представляет собой программируемое решение, которое определяется законодательными и нормативными актами, действующими в Рссийской Федерации.

По степени срочности выделяют:

исследовательские решения;

кризисно-инструктивные .

Исследовательские решения принимаются при наличии времени на получение дополнительной информации. Кризисно-интуитивные решения применяются при наличии опасности, требующей немедленной реакции.

Выделяют следующие подходы к принятию решений :

по степени централизации ;

по степени индивидуальности ;

по степени вовлеченности работников .

Централизованный подход предполагает, что как можно больше решений должно приниматься на высшем уровне организации. Децентрализованный подход поощряет менеджеров передавать ответственность по принятию решений на нижний уровень управления. Кроме того, решение может приниматься индивидуально или группой.

По мере усложнения технологических процессов все больше решений принимается группой, состоящей из специалистов в различных областях научных знаний. Степень участия работника в решении проблемы зависит от уровня компетентности. Необходимо отметить, что современный менеджмент поощряет участие работников в решении проблем, например, через создание системы по сбору предположений об улучшении работы предприятия.

Процесс планирования решения может быть разбит на шесть этапов:-определение проблемы;

Постановка целей;азработка альтернативных решений;выбор альтернативы;осуществление решения;

оценка результатов.

Проблема заключается, как правило, в некоторых отклонениях от ожидаемого хода событий. Далее необходимо определить масштабы проблемы, например, какова доля забракованных изделий в общем объеме. Намного сложнее определить причины проблемы, например, на каком участке нарушение технологии привело к появлению брака. За определением проблемы следует постановка целей, которая будет служить основой для будущего решения, например, каким должен быть уровень брака.

Решение проблемы зачастую может быть обеспечено более чем двумя способами. Для формирования альтернативных решений необходим сбор информации из многих источников. Количество собираемой информации зависит от наличия финансовых средств и сроков принятия решений. На предприятии, как правило, вероятность достижения результатов более 90% считается хорошим показателем.

Для выбора одной из альтернатив необходимо рассмотреть соответствие между затратами и предполагаемыми результатами, а также возможность осуществления решения на практике и вероятность появления новых проблем после воплощения решений.

Осуществление решения предполагает объявление альтернативы, выдачу необходимых распоряжений, распределение заданий, обеспечение ресурсами, наблюдение за процессом осуществления решения, принятие дополнительных решений.

После осуществления решения менеджер должен оценить его эффективность, ответив на вопросы:

Была ли достигнута цель;алось ли добиться требуемого уровня расходов;

Не возникли ли нежелательные последствия;

Каково мнение работников, руководителей, других категорий, причастных к деятельности предприятия лиц об эффективности решения.

11. Целевой подход в управлении. Понятие и классификация целей.

Основополагающим принципом менеджмента является правильный выбор цели, поскольку целенаправленность – главная особенность любой человеческой деятельности. Переход к рыночным отношениям убедительно показывает, что управление процессом труда и производства все больше становится процессом управления людьми.

Цель представляет собой конкретизацию миссии органи­зации в форме, доступной для управления процессом их реализации

Требования, предъявляемые к целям организации:

Функциональность, для того чтобы руководители различных уровней могли легко трансформиро­вать общие цели, которые ставятся на более вы­соком уровне, в задачи для нижестоящих уровней

Установление обязательной временной связи между долговременными и краткосрочными целями

Их периодический пересмотр на основе анализа по специальным критериям, для того чтобы внутренние возможности соответствовали имеющимся условиям;

Обеспечение необходимой концентрации ресурсов и усилий;

Необходимость разрабатывать систему целей, а не только одну цель;

Охват всех сфер и уровней деятельности.

Любая цель будет эффективна в том случае, если она будет обладать следующими характеристиками:

Конкретностью и измеримостью;

Определенностью во времени;

Адресностью, направленностью;

Соласованностью и непротиворечивостью с другими целями и ресурсными возможностями организации;

Контролируемостью.

Вся система целей организации должна представлять собой взаимосвязанную систему. Такая взаимосвязь достигается путем их увязывания при помощи постро­ения «дерева целей». Сущность понятия «дерева целей» со стоит в том, что на первом этапе целеполагания в организа­ции определяется главная цель ее деятельности. Затем одна цель распадается на систему целей для всех сфер и уровней управления и производства. Количество уровней декомпозиции (деления общей цели на подцели) зависит от масштабов и сложности поставленных целей, принятой в организации структуры, степени иерархичности построения ее менедж­мента. В самом верху этой модели находится общая цель (мис­сия) организации, а фундаментом служат задачи, которые представляют собой формулировку работ, которые могут быть выполнены требуемым образом и в заранее установлен­ные сроки.

Направления совершенствования целеполагания в организации:

Азработка и спецификация параметров экономи­ческого анализа в организации; анализ экономиче­ской деятельности организации;

Контроль и управление изменением экономических параметров развития организации;

Наличие прогнозных экономических расчетов освое­ния новых рынков;

Определение экономической стратегии организации по отношению к конкурентам, партнерам и потребителям;

Оценка основных фондов, оборотных средств, про­изводительности труда;

Экономические расчеты потребности населения в предлагаемых организацией товарах, услугах;

Определение стратегического подхода к экономиче­скому расчету базовой цены на товар (услугу);

Установление эффективной системы оплаты труда персонала организации.

Важную роль в процессе целеполагания играет мотива­ ция. Модель формирования системы целей организации стро­ится на базе системы мотиваций, которые используются на разных уровнях управления фирмой. Эффективное мотиви­рование может проводиться на основе системы средств, а не с помощью какого-то одного, даже очень важного стимула. Поэтому при разработке целей организации большое значе­ние имеют правильное построение и способ применения си­стемы мотивирования.

Классификация целей организации.

Цели организации задают параметры организации. Цели организации часто определяют как направления, по которым должна вестись ее деятельность. Основ­ные цели организации вырабатываются распорядителями ос­новных ресурсов (профессиональными управляющими) на основе системы ценностей. Высшее руководство организа­ции является одним из ключевых ресурсов, поэтому система ценностей высшего руководства влияет на структуру целей организации, при этом достигается интеграция ценностей служащих компании и владельцев акций.

Можно выделить систему целей организации:

Выживание в условиях конкурентной борьбы;

Предупреждение банкротства и крупных финан­совых неудач;

Лидерство в борьбе с конкурентами;

Максимизация «цены» или создание имиджа;

Рост экономического потенциала;

Рост объемов производства и реализации;

Максимизация прибыли;

Минимизация расходов;

Рентабельность.

Цели организации классифицируются:

2.периоду установления: стратегические, тактические, оперативные;

3приоритетности: особо приоритетные, приоритетные, прочие;

4измеримости: количественные и качественные;

5характеру интересов: внешние и внутренние;

6повторяемости: постоянно повторяющиеся и разовые;

7временному периоду: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные;

8функциональной направленности: финансовые, инно­вационные, маркетинговые, производственные, администра­тивные;

9стадиям жизненного цикла: на стадии проектирования и создания, на стадии роста, на стадии зрелости, на стадии завершения жизненного цикла;

11иерархии: цели всей организации, цели отдельных подразделений (проектов), личные цели работника;

12масштабам: общефирменные, внутрифирменные, групповые, индивидуальные.

Разнообразие целей организации объясняется тем, что по содержанию элементы организации разнонаправлены по множеству параметров. Это обстоятельство обусловливает необходимость множества целей, различных по уровню управления, задачам управления и т.д. Классифи­кация целей позволяет глубже осознать многогранность дея­тельности хозяйственных организаций. Используемые для классификации критерии могут быть также применены мно­гими хозяйственными организациями. Однако конкретные выражения целей в рамках данной классификации будут ос­таваться различными. Классификация целей организации по­зволяет повысить эффективность управления путем выбора для каждой цели системы необходимой информации и мето­дов постановки.

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
  1. Общая ориентация в проблеме (эскизная постановка проблемы)
  2. Выбор соответствующих критериев
  3. Формирование альтернативных решений
  4. Выделение существенных факторов внешней среды
  5. Построение модели и ее проверка
  6. Оценка и прогноз параметров модели
  7. Получение информации на основе модели
  8. Подготовка к выбору решения
  9. Реализация и контроль
  1. Выбор проблемы
  2. Постановка задачи и ограничение степени ее сложности
  3. Установление иерархии, целей и задач
  4. Выбор путей решения задачи
  5. Моделирование
  6. Оценка возможных стратегий
  7. Внедрение результатов
  1. Выделение проблемы
  2. Описание
  3. Установление критериев
  4. Идеализация (предельное упрощение, попытка построения модели)
  5. Декомпозиция (разбивка по частям, нахождения решений по частям)
  6. Композиция («склеивание» частей вместе)
  7. 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

Методы системного анализа

Системный анализ - научный метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными или элементами исследуемой системы. Опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов.

Для решения хорошо структурированных количественно выражаемых проблем используется известная методология исследования операций, которая состоит в построении адекватной математической модели (например, задачи линейного, нелинейного, динамического программирования, задачи теории массового обслуживания, теории игр и др.) и применении методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системах следующие системные методы и процедуры:

· абстрагирование и конкретизация

· анализ и синтез, индукция и дедукция

· формализация и конкретизация

· композиция и декомпозиция

· линеаризация и выделение нелинейных составляющих

· структурирование и реструктурирование

· макетирование

· реинжиниринг

· алгоритмизация

· моделирование и эксперимент

· программное управление и регулирование

· распознавание и идентификация

· кластеризация и классификация

· экспертное оценивание и тестирование

· верификация

и другие методы и процедуры.

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 идёт 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 синтактики 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 идёт 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. путём исследования поведения объектов – аналогов и перенесения результатов этих исследований на объект системного анализа. Такое исследование даёт основание для содержательного понимания ситуаций взаимодействия и структуры взаимосвязей, определяющих место исследуемой системы в структуре суперсистемы, компонентом которой она является.

Задачи четвёртого 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 её 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 неподтверждённого 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 неопределённости, особенно связанной не с факторами статистического характера, а с неопределённостью экспертных суждений и преднамеренно создаваемой неопределённостью, 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 предопределённостью программы действий и её 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.



АНАЛИТИЧЕСКИЕ И СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ. Эти группы методов получили наибольшее распространение в практике проектирования и управления. Правда, для представления промежуточных и окончательных результатов моделирования широко используются графические представления (графики, диаграммы и т.п.). Однако последние являются вспомогательными; основу же модели, доказательства её адекватности составляют те или иные направления аналитических и статистических представлений. Поэтому, несмотря на то что по основным направлениям этих двух классов методов в вузах читаются самостоятельные курсы лекций, мы всё же кратко охарактеризуем их особенности, достоинства и недостатки с точки зрения возможности использования при моделировании систем.

Аналитическими в рассматриваемой классификации названы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в виде точек (безразмерных в строгих математических доказательствах), совершающих какие-либо перемещения в пространстве или взаимодействующих между собой. Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представлений составляют понятия классической математики (величина, формула, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал, интеграл и т.д.).

Аналитические представления имеют многовековую историю развития, и для них характерно не только стремление к строгости терминологии, но и к закреплению за некоторыми специальными величинами определённых букв (например, удвоенное отношение площади круга к площади вписанного в него квадрата p » 3,14; основание натурального логарифма – е » 2,7 и т.д.).

На базе аналитических представлений возникли и развиваются математические теории различной сложности – от аппарата классического математического анализа (методов исследования функций, их вида, способов представления, поиска экстремумов функций и т.п.) до таких новых разделов современной математики, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое и т.п.), теория игр (матричные игры с чистыми стратегиями, дифференциальные игры и т.п.).

Эти теоретические направления стали основой многих прикладных, в том числе теории автоматического управления, теории оптимальных решений и т.д.

При моделировании систем применяется широкий спектр символических представлений, использующих «язык» классической математики. Однако далеко не всегда эти символические представления адекватно отражают реальные сложные процессы, и их в этих случаях, вообще говоря, нельзя считать строгими математическими моделями.

Большинство из направлений математики не содержат средств постановки задачи и доказательства адекватности модели. Последняя доказывается экспериментом, который по мере усложнения проблем становится также всё более сложным, дорогостоящим, не всегда бесспорен и реализуем.

В то же время в состав этого класса методов входит относительно новое направление математики математическое программирование, которое содержит средства постановки задачи и расширяет возможности доказательства адекватности моделей.

Статистические представления сформировались как самостоятельное научное направление в середине прошлого века (хотя возникли значительно раньше). Основу их составляет отображение явлений и процессов с помощью случайных (стохастических) событий и их поведений, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. Статистические отображения системы в общем случае (по аналогии с аналитическими) можно представить как бы в виде «размытой» точки (размытой области) в n-мерном пространстве, в которую переводит систему (её учитываемые в модели свойства) оператор Ф. «Размытую» точку следует понимать как некоторую область, характеризующую движение системы (её поведение); при этом границы области заданы с некоторой вероятностью p («размыты») и движение точки описывается некоторой случайной функцией.

Закрепляя все параметры этой области, кроме одного, можно получить срез по линии а – b, смысл которого – воздействие данного параметра на поведение системы, что можно описать статистическим распределением по этому параметру. Аналогично можно получить двумерную, трёхмерную и т.д. картины статистического распределения. Статистические закономерности можно представить в виде дискретных случайных величин и их вероятностей, или в виде непрерывных зависимостей распределения событий, процессов.

Для дискретных событий соотношение между возможными значениями случайной величины xi и их вероятностями pi, называют законом распределения.

Метод "мозговой атаки"

Группа исследователей (экспертов) разрабатывает способы решения поставленной задачи, при этом любой способ (любая мысль, высказанная вслух) включается в число рассматриваемых, чем больше идей - тем лучше. На предварительном этапе качество предложенных способов не учитывается, то есть предметом поиска является создание возможно большего количества вариантов решения задачи. Но для достижения успеха должны соблюдаться следующие условия:

· наличие вдохновителя идей;

· группа экспертов не превышает 5-6 человек;

· потенциал исследователей соизмерим;

· обстановка спокойная;

· соблюдены равные права, может быть предложено любое решение, критика идей не допускается;

· продолжительность работы не более 1 часа.

После того, как прекращается "поток идей", эксперты осуществляют критический отбор предложений, учитывая ограничения организационного и экономического характера. Отбор лучшей идеи может осуществляться по нескольким критериям.

Данный метод наиболее продуктивен на этапе разработки решения по реализации поставленной цели, при раскрытии механизма функционирования системы, при выборе критерия решения проблемы.

Метод "концентрации внимания на целях поставленной проблемы"

Этот метод состоит в том, что отбирается один из объектов (элементов, понятий), ассоциируемых с решаемой проблемой. При этом известно, что принятый к рассмотрению объект связан непосредственно с конечными целями этой проблемы. Затем исследуется связь между этим объектом и каким-либо другим, выбранным наугад. Далее отбирается третий элемент, точно также наугад, и исследуется его связь с первыми двумя и так далее. Таким образом создается некая цепь связанных между собой объектов, элементов или понятий. Если цепь обрывается, то процесс возобновляется, создается вторая цепочка и так далее. Таким образом происходит исследование системы.

Метод "входы-выходы системы"

Исследуемая система рассматривается обязательно совместно с окружающей средой. При этом особое внимание обращается на ограничения, которые накладывает внешняя среда на систему, а также ограничения, свойственные самой системе.

На первом этапе изучения системы рассматриваются возможные выходы системы и оцениваются результаты ее функционирования по изменениям окружающей среды. Затем исследуются возможные входы системы и их параметры, позволяющие системе функционировать в рамках принятых ограничений. И, в конце концов, на третьем этапе выбирают приемлемые входы, не нарушающие ограничения системы и не приводящие ее в рассогласование с целями окружающей среды.

Данный способ наиболее эффективен на этапах познания механизма функционирования системы и принятия решений.

Метод сценариев

Особенность метода состоит в том, что группа высококвалифицированных специалистов в описательной форме представляет возможный ход событий в той или иной системе - начиная от сложившейся ситуации и заканчивая некоторой результирующей ситуацией. При этом соблюдаются искусственно воздвигаемые, но возникающие в реальной жизни ограничения на вход и выход системы (по сырью, энергетическим ресурсам, финансам и так далее).

Основная идея данного метода - выявление связей различных элементов системы, которые проявляются при том или ином событии или ограничении. Результатом такого исследования является совокупность сценариев - возможных направлений решения проблемы, из которых путем сопоставления по какому-либо критерию можно было бы выбрать наиболее приемлемые.

Морфологический метод

Данный метод предусматривает поиск всех возможных решений проблемы путем исчерпывающей переписи этих решений. Например, Ф.Р.Матвеев выделяет шесть этапов претворения в жизнь этого метода:

· формулировка и определение ограничений проблемы;

· поиск возможных параметров решений и возможных вариаций этих параметров;

· нахождение всех возможных комбинаций этих параметров в получаемых решениях;

· сравнение решений с точки зрения преследуемых целей;

· выбор решений;

· углубленное изучение отобранных решений.

Методы моделирования

Модель представляет собой некоторую систему, созданную с целью представления в упрощенной и понятной форме сложной реальности, другими словами - модель представляет собой имитацию этой реальности.

Проблемы, решаемые при помощи моделей, многочисленны и разнообразны. Важнейшие из них:

· с помощью моделей исследователи пытаются лучше понять протекание сложного процесса;

· с помощью моделей осуществляют экспериментирование в том случае, когда это невозможно на реальном объекте;

· с помощью моделей оценивают возможность осуществления различных альтернативных решений.

Кроме того модели обладают такими ценными свойствами как:

· воспроизводимостью независимыми экспериментаторами;

· изменчивостью и возможностью совершенствования путем введения в модель новых данных или модификаций связей внутри модели.

Среди основных типов моделей следует отметить символические и математические модели.

Символические модели - схемы, диаграммы, графики, блок-схемы и так далее.

Математические модели - абстрактные построения, которые в математической форме описывают связи, отношения между элементами системы.

При построении моделей необходимо соблюдать следующие условия:

· иметь достаточно большой объем информации о поведении системы;

· стилизация механизмов функционирования системы должна происходить в таких пределах, чтобы имелась возможность достаточно точно отразить число и природу отношений и связей существующих в системе;

· использование методов автоматической обработки информации, особенно когда количество данных велико или природа взаимоотношений между элементами системы весьма сложна.

Вместе с тем математические модели имеют некоторые недостатки:

· стремление отразить изучаемый процесс в форме условий приводит к модели, которая может быть понятна только ее разработчику;

· с другой стороны, упрощение ведет к ограничению числа факторов, включенных в модель; следовательно, появляется неточность в отражении действительности;

· автор, создав модель, "забывает", что не учитывает действие многочисленных, может быть малозначительных факторов. Но совместное воздействие этих факторов на систему бывает таково, что конечные результаты не могут быть достигнуты на данной модели.

С целью нивелирования указанных недостатков модель необходимо проверить:

· насколько она правдоподобно и удовлетворительно отражает реальный процесс;

· вызывает ли изменение параметров соответствующее изменение результатов.

Сложные системы, в силу наличия множества дискретно функционирующих подсистем, как правило не могут быть адекватно описаны с помощью только математических моделей, поэтому широкое распространение получило имитационное моделирование. Имитационные модели получили большое распространение по двум причинам: во-первых, данные модели позволяют использовать всю располагаемую информацию (графическую, словесную, математические модели…) и, во-вторых, потому, что эти модели не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Таким образом имитационные модели позволяют творчески использовать всю имеющеюся информацию об объекте исследования.