Análise de sistema - trata-se de um conjunto de estudos que visa identificar tendências e fatores gerais de desenvolvimento da organização e desenvolver medidas para melhorar o sistema de gestão e toda a atividade económica produtiva da organização.

A análise do sistema tem o seguinte Características:

É usado para resolver problemas que não podem ser colocados e resolvidos por métodos matemáticos separados, ou seja, problemas com a incerteza da situação de tomada de decisão;

Utiliza não apenas métodos formais, mas também métodos de análise qualitativa, ou seja, métodos que visam ativar o uso da intuição e da experiência de especialistas;

Combina diferentes métodos utilizando uma única metodologia;

Baseia-se na visão científica do mundo, em particular, na lógica dialética;

Permite combinar conhecimentos, julgamento e intuição de especialistas em diversas áreas do conhecimento e obriga-os a uma determinada disciplina de pensamento;

A atenção principal é dada aos objetivos e propósitos.

Áreas de aplicação A análise do sistema pode ser determinada do ponto de vista da natureza das tarefas que estão sendo resolvidas:

Tarefas relacionadas com a transformação e análise de objetivos e funções;

Tarefas de desenvolvimento ou melhoria de estruturas;

Tarefas de design.

Todas estas tarefas são implementadas de diferentes maneiras em diferentes níveis de gestão económica. Assim, é aconselhável destacar as áreas de aplicação da análise de sistemas e de acordo com este princípio: tarefas do público em geral, nível económico nacional; tarefas no nível da indústria; tarefas de natureza regional; tarefas a nível de associações e empresas.

10. Etapas do processo de desenvolvimento e métodos básicos de tomada de decisões gerenciais.

A tomada de decisão é o processo de um rápido curso de ação entre duas ou mais alternativas. Soluçãoé uma escolha consciente de características de comportamento em uma situação específica.

Todas as soluções podem ser divididas em programável E não programável. Assim, estabelecer o montante da remuneração numa organização orçamental é uma decisão programável, que é determinada por atos legislativos e regulamentares em vigor na Federação Russa.

Por grau de urgência destaque:

pesquisar soluções;

instrutivo de crise.

As decisões de pesquisa são tomadas quando há tempo para obter informações adicionais. Soluções intuitivas para crises são usadas quando há um perigo que requer uma resposta imediata.

Distinguem-se os seguintes: abordagens de tomada de decisão:

por grau de centralização;

por grau de individualidade;

por nível de envolvimento dos funcionários.

Uma abordagem centralizada significa que tantas decisões quanto possível devem ser tomadas no nível superior da organização. A abordagem descentralizada incentiva os gestores a delegarem responsabilidades de tomada de decisão aos níveis mais baixos de gestão. Além disso, a decisão pode ser tomada individualmente ou em grupo.

À medida que os processos tecnológicos se tornam mais complexos, cada vez mais decisões são tomadas por um grupo formado por especialistas em diversas áreas do conhecimento científico. O grau de participação dos funcionários na resolução de um problema depende do nível de competência. De referir que a gestão moderna incentiva a participação dos colaboradores na resolução de problemas, por exemplo, através da criação de um sistema de recolha de sugestões para melhorar o funcionamento do empreendimento.

O processo de planejamento da solução pode ser dividido em seis etapas: - definição do problema;

Definir metas; desenvolver soluções alternativas; escolher uma alternativa; implementar uma solução;

avaliação de resultados.

O problema geralmente reside em alguns desvios do curso esperado dos acontecimentos. A seguir, é necessário determinar a dimensão do problema, por exemplo, qual a proporção de produtos rejeitados no volume total. É muito mais difícil determinar as causas do problema, por exemplo, em que área a violação da tecnologia levou ao aparecimento de defeitos. A definição do problema é seguida pelo estabelecimento de metas que servirão de base para decisões futuras, como qual deve ser a taxa de defeitos.

A solução para um problema muitas vezes pode ser alcançada de mais de duas maneiras. Para formar soluções alternativas, é necessário coletar informações de diversas fontes. A quantidade de informação recolhida depende da disponibilidade de fundos e do momento das decisões. Numa empresa, via de regra, a probabilidade de obter resultados superiores a 90% é considerada um bom indicador.

Para selecionar uma das alternativas é necessário considerar a correspondência entre custos e resultados esperados, bem como a viabilidade de implementação da solução na prática e a probabilidade de surgirem novos problemas após a implementação das soluções.

A implementação de uma decisão envolve anunciar uma alternativa, emitir as ordens necessárias, distribuir tarefas, fornecer recursos, monitorar o processo de implementação da decisão e tomar decisões adicionais.

Após implementar uma decisão, o gestor deve avaliar sua eficácia respondendo às perguntas:

O objectivo foi alcançado, foi possível atingir o nível de despesa exigido?

Houve alguma consequência indesejável?

Qual a opinião dos funcionários, gestores e demais categorias de pessoas envolvidas nas atividades da empresa sobre a eficácia da decisão.

11. Abordagem direcionada à gestão. Conceito e classificação de metas.

O princípio fundamental da gestão é escolha certa objetivos, uma vez que o propósito é a principal característica de qualquer atividade humana. A transição para as relações de mercado mostra de forma convincente que a gestão do processo de trabalho e de produção se torna cada vez mais um processo de gestão de pessoas.

Alvo representa uma especificação da missão da organização de uma forma acessível para gerenciar o processo de sua implementação

Requisitos para os objetivos da organização:

Funcionalidade para para que os gestores de vários níveis possam facilmente transformar objetivos comuns definidos em um nível superior em tarefas para níveis inferiores

Estabelecer uma conexão de tempo obrigatória entre metas de longo e curto prazo

A sua revisão periódica, baseada em análises baseadas em critérios específicos, para garantir que as capacidades internas correspondem às condições existentes;

Garantir a necessária concentração de recursos e esforços;

A necessidade de desenvolver um sistema de metas, e não apenas uma meta;

Cobertura de todas as áreas e níveis de atividade.

Qualquer meta será eficaz se tiver as seguintes características:

Específico e mensurável;

Certeza no tempo;

Direcionamento, foco;

Coordenação e consistência com outros objetivos e capacidades de recursos da organização;

Controlabilidade.

Todo o sistema de metas organizacionais deve ser um sistema interconectado. Esta relação é conseguida ligando-os através da construção "árvore de metas". A essência do conceito de “árvore de metas” é que na primeira etapa do estabelecimento de metas em uma organização, é determinado o objetivo principal de suas atividades. Então, uma meta se divide em um sistema de metas para todas as esferas e níveis de gestão e produção. O número de níveis de decomposição (dividindo a meta geral em submetas) depende da escala e complexidade das metas definidas, da estrutura adotada na organização e do grau de hierarquia na estrutura de sua gestão. No topo deste modelo está o objetivo geral (missão) da organização, e a base são as tarefas, que representam a formulação do trabalho que pode ser concluído da maneira exigida e dentro de um prazo predeterminado.

Instruções para melhorar o estabelecimento de metas em uma organização:

Desenvolvimento e especificação de parâmetros de análise econômica na organização; análise da atividade econômica da organização;

Controlo e gestão das alterações nos parâmetros económicos de desenvolvimento da organização;

Disponibilidade de cálculos econômicos de previsão para o desenvolvimento de novos mercados;

Determinar a estratégia económica da organização em relação aos concorrentes, parceiros e consumidores;

Avaliação de ativos fixos, capital de giro, produtividade do trabalho;

Cálculos econômicos das necessidades da população em relação aos bens e serviços oferecidos pela organização;

Determinar uma abordagem estratégica para o cálculo económico do preço base de um produto (serviço);

Estabelecer um sistema eficaz de remuneração do pessoal da organização.

Desempenha um papel importante no processo de definição de metas motivoção. O modelo de formação de um sistema de objetivos organizacionais é construído a partir de um sistema de motivações que são utilizadas nos diferentes níveis de gestão da empresa. A motivação eficaz pode ser realizada com base em um sistema de meios, e não com a ajuda de qualquer um, mesmo que seja um incentivo muito importante. Portanto, no desenvolvimento dos objetivos de uma organização, a correta construção e método de aplicação do sistema de motivação são de grande importância.

Classificação dos objetivos organizacionais.

As metas organizacionais definem os parâmetros da organização. Os objetivos de uma organização são frequentemente definidos como as direções nas quais suas atividades devem ser conduzidas. Os principais objetivos da organização são desenvolvidos por gestores de recursos básicos (gestores profissionais) com base em um sistema de valores. A gestão de topo da organização é um dos recursos-chave, pois o sistema de valores da gestão de topo influencia a estrutura dos objetivos da organização, ao mesmo tempo que se consegue a integração dos valores dos colaboradores e acionistas da empresa.

Você pode selecionar sistema de metas organizacionais:

Sobrevivência em ambiente competitivo;

Prevenção de falências e grandes falências financeiras;

Liderança na luta contra os concorrentes;

Maximizar o “preço” ou criar uma imagem;

Crescimento do potencial económico;

Aumento dos volumes de produção e vendas;

Maximização do lucro;

Minimizar custos;

Lucratividade.

Os objetivos da organização são classificados:

2. período de estabelecimento: estratégico, tático, operacional;

3 prioridades: especialmente prioridade, prioridade, outras;

4mensurabilidade: quantitativa e qualitativa;

5natureza dos interesses: externos e internos;

6repetição: constantemente recorrente e única;

7período de tempo: curto prazo, médio prazo, longo prazo;

8orientação funcional: financeira, inovadora, marketing, produção, administrativa;

9 fases do ciclo de vida: na fase de concepção e criação, na fase de crescimento, na fase de maturidade, no final da fase do ciclo de vida;

11hierarquias: objetivos de toda a organização, objetivos de unidades individuais (projetos), objetivos pessoais do funcionário;

12 escalas: empresarial, intraempresa, grupo, individual.

A diversidade dos objetivos da organização é explicada pelo fato de que o conteúdo dos elementos da organização é multidirecional em muitos parâmetros. Esta circunstância determina a necessidade de múltiplos objetivos, variando em nível de gestão, tarefas de gestão, etc. A classificação dos objetivos permite compreender melhor a versatilidade das atividades das organizações empresariais. Os critérios utilizados para classificação também podem ser aplicados por muitas organizações empresariais. Contudo, as expressões específicas dos objetivos dentro de uma determinada classificação permanecerão diferentes. A classificação dos objetivos organizacionais permite aumentar a eficiência da gestão, selecionando as informações necessárias e definindo métodos para cada objetivo do sistema.

Análise de sistema – Esta é uma metodologia da teoria de sistemas, que consiste no estudo de quaisquer objetos representados como sistemas, sua estruturação e posterior análise. Característica principal

a análise de sistemas reside no fato de incluir não apenas métodos de análise (do grego. análise - divisão de um objeto em elementos), mas também métodos de síntese (do grego. síntese - conectando elementos em um único todo).

O principal objetivo da análise de sistemas é detectar e eliminar a incerteza na resolução de um problema complexo, encontrando a melhor solução entre as alternativas existentes.

Um problema em análise de sistemas é uma questão teórica ou prática complexa que requer resolução. No cerne de qualquer problema está a resolução de alguma contradição. Por exemplo, escolher um projeto inovador que atenda aos objetivos estratégicos da empresa e às suas capacidades é um problema específico. Portanto, a busca pelas melhores soluções na escolha de estratégias e táticas inovadoras de atividade inovadora deve ser realizada com base na análise de sistemas. A implementação de projetos e atividades inovadoras está sempre associada a elementos de incerteza que surgem no processo de desenvolvimento não linear dos próprios sistemas e dos sistemas ambientais.

A metodologia de análise de sistemas baseia-se nas operações de comparação quantitativa e seleção de alternativas no processo de tomada de decisão a implementar. Se o requisito relativo aos critérios de qualidade das alternativas for cumprido, então as suas avaliações quantitativas poderão ser obtidas. Para que as avaliações quantitativas permitam a comparação de alternativas, elas devem refletir os critérios de escolha das alternativas envolvidas na comparação (resultado, eficiência, custo, etc.).

Na análise de sistemas, a resolução de problemas é definida como uma atividade que mantém ou melhora as características de um sistema ou cria um novo sistema com qualidades específicas. Técnicas e métodos de análise de sistemas visam desenvolver opções alternativas resolver o problema, identificando o grau de incerteza de cada opção e comparando as opções de acordo com a sua eficácia (critérios). Além disso, os critérios são construídos numa base prioritária. A análise do sistema pode ser representada como um conjunto de lógicas básicas elementos:

• – o objetivo da pesquisa é resolver o problema e obter um resultado;
• – recursos – meios científicos de resolução do problema (métodos);
• – alternativas – opções de solução e necessidade de escolher uma entre várias soluções;
• – critérios – um meio (sinal) para avaliar a solubilidade de um problema;
• – um modelo para a criação de um novo sistema.

Além disso, a formulação do objetivo da análise do sistema desempenha um papel decisivo, pois dá uma imagem espelhada do problema existente, o resultado desejado da sua solução e uma descrição dos recursos com os quais este resultado pode ser alcançado (Fig. 4.2) .

Arroz. 4.2.

O objetivo é especificado e transformado em relação aos executores e às condições. Uma meta de ordem superior sempre contém uma incerteza subjacente que deve ser levada em consideração. Apesar disso, o objetivo deve ser específico e inequívoco. A sua encenação deverá permitir a iniciativa dos intérpretes. “É muito mais importante escolher o objetivo “certo” do que o sistema “certo””, destacou Hall, autor de um livro sobre engenharia de sistemas; “Escolher o objetivo errado significa resolver o problema errado; e escolher o sistema errado significa simplesmente escolher um sistema subótimo.”

Se os recursos disponíveis não garantirem a implementação da meta definida, receberemos resultados não planejados. O objetivo é o resultado desejado. Portanto, recursos apropriados devem ser selecionados para atingir os objetivos. Se os recursos forem limitados, então a meta deve ser ajustada, ou seja, planejar os resultados que podem ser obtidos com um determinado conjunto de recursos. Portanto, a formulação de metas nas atividades de inovação deve ter parâmetros específicos.

Básico tarefas análise de sistema:

• problema de decomposição, ou seja, decomposição do sistema (problema) em subsistemas separados (tarefas);
• a tarefa da análise é determinar as leis e padrões de comportamento do sistema, detectando propriedades e atributos do sistema;
• a tarefa da síntese é criar um novo modelo do sistema, determinando sua estrutura e parâmetros com base no conhecimento e nas informações obtidas na resolução de problemas.

A estrutura geral da análise do sistema é apresentada na Tabela. 4.1.

Tabela 4.1

Principais tarefas e funções da análise do sistema

Estrutura de análise de sistema
decomposição
Definição e decomposição do objetivo geral, função principal	Análise estrutural funcional	Desenvolvimento de um novo modelo de sistema
Isolando o sistema do ambiente	Análise morfológica (análise da relação dos componentes)	Síntese estrutural
Descrição dos fatores de influência	Análise genética (análise de antecedentes, tendências, previsões)	Síntese paramétrica
Descrição das tendências de desenvolvimento, incertezas	Análise de análogos	Avaliação do novo sistema
Descrição como uma "caixa preta"	Análise de desempenho
Decomposição funcional, de componentes e estrutural	Formação de requisitos para o sistema que está sendo criado

No conceito de análise de sistemas, o processo de resolução de qualquer problema complexo é considerado como uma solução para um sistema de problemas inter-relacionados, cada um dos quais é resolvido por seus próprios métodos de assunto, e então é feita uma síntese dessas soluções, avaliada pelo critério (ou critérios) para alcançar a solubilidade de um determinado problema. A estrutura lógica do processo de tomada de decisão no âmbito da análise do sistema é apresentada na Fig. 4.3.

Arroz. 4.3.

Na inovação não pode haver modelos de decisão prontos, pois as condições para a inovação podem mudar, é necessária uma metodologia que permita, numa determinada fase, formar um modelo de solução adequado às condições existentes.

Para tomar decisões “ponderadas” de design, gestão, sociais, económicas e outras, é necessária uma análise ampla e abrangente dos factores que influenciam significativamente o problema a ser resolvido.

A análise do sistema é baseada em muitos princípios que determinam seu conteúdo principal e a diferença de outros tipos de análise. Isto precisa ser conhecido, compreendido e aplicado no processo de implementação de uma análise sistêmica da atividade de inovação.

Estes incluem o seguinte princípios :

• 1) o objetivo final - formular o objetivo do estudo, determinando as principais propriedades do sistema em funcionamento, sua finalidade (estabelecimento de metas), indicadores de qualidade e critérios de avaliação do cumprimento do objetivo;
• 2) medições. A essência deste princípio é a comparabilidade dos parâmetros do sistema com os parâmetros do sistema nível superior, ou seja ambiente externo. A qualidade do funcionamento de qualquer sistema só pode ser julgada em relação aos seus resultados para o supersistema, ou seja, para determinar a eficácia do funcionamento do sistema em estudo, é necessário apresentá-lo como parte de um sistema de nível superior e avaliar seus resultados em relação às metas e objetivos do supersistema ou ambiente;
• 3) equifinalidade - determinação da forma de desenvolvimento sustentável do sistema em relação às condições iniciais e de contorno, ou seja, determinação do seu potencial. O sistema pode atingir o estado final requerido independentemente do tempo e determinado unicamente pelas próprias características do sistema para vários condições iniciais e de várias maneiras;
• 4) unidade – consideração do sistema como um todo e um conjunto de elementos interligados. O princípio está focado em “olhar para dentro” do sistema, em desmembrá-lo, mantendo ideias holísticas sobre o sistema;
• 5) relacionamentos - procedimentos para determinar conexões, tanto dentro do próprio sistema (entre elementos) quanto com o ambiente externo (com outros sistemas). De acordo com este princípio, o sistema em estudo, antes de mais nada, deve ser considerado como parte (elemento, subsistema) de outro sistema, denominado supersistema;
• 6) construção modular – identificando módulos funcionais e descrevendo a totalidade de seus parâmetros de entrada e saída, o que evita detalhes excessivos para criar um modelo abstrato do sistema. A seleção dos módulos do sistema permite considerá-lo como um conjunto de módulos;
• 7) hierarquia - determinação da hierarquia das partes funcionais e estruturais do sistema e sua classificação, o que simplifica o desenvolvimento de um novo sistema e estabelece a ordem de sua consideração (pesquisa);
• 8) funcionalidade – consideração conjunta da estrutura e funções do sistema. Se novas funções forem introduzidas no sistema, deverá ser desenvolvida uma nova estrutura, em vez de incorporar novas funções na estrutura antiga. As funções estão associadas a processos que requerem análise de diversos fluxos (materiais, energia, informação), o que por sua vez afeta o estado dos elementos do sistema e do próprio sistema como um todo. A estrutura sempre limita os fluxos no espaço e no tempo;
• 9) desenvolvimento - determinação dos padrões de seu funcionamento e potencial de desenvolvimento (ou crescimento), adaptação às mudanças, expansão, melhoria, integração de novos módulos com base na unidade dos objetivos de desenvolvimento;
• 10) descentralização - uma combinação de funções de centralização e descentralização no sistema de gestão;
• 11) incerteza - levando em consideração fatores de incerteza e fatores de impacto aleatório, tanto no próprio sistema quanto no ambiente externo. A identificação dos factores de incerteza como factores de risco permite analisá-los e criar um sistema de gestão de riscos.

O princípio do objetivo final serve para determinar a prioridade absoluta do objetivo final (global) no processo de análise do sistema. Este princípio dita o seguinte regras:

• 1) primeiro é necessário formular os objetivos do estudo;
• 2) a análise é realizada com base na finalidade principal do sistema. Isto permite determinar as suas principais propriedades essenciais, indicadores de qualidade e critérios de avaliação;
• 3) no processo de síntese das soluções, quaisquer alterações devem ser avaliadas do ponto de vista do alcance do objetivo final;
• 4) a finalidade de funcionamento de um sistema artificial é definida, via de regra, por um supersistema no qual o sistema em estudo é parte integral.

O processo de implementação da análise do sistema na resolução de qualquer problema pode ser caracterizado como uma sequência de etapas principais (Fig. 4.4).

Arroz. 4.4.

No palco decomposição são realizados:

• 1) determinação e decomposição dos objetivos gerais de resolução do problema, a função principal do sistema como limitação do desenvolvimento no espaço, o estado do sistema ou a área de condições de existência aceitáveis ​​​​(uma árvore de objetivos e um árvore de funções é determinada);
• 2) isolar o sistema do meio ambiente de acordo com o critério de participação de cada elemento do sistema no processo que leva ao resultado desejado a partir da consideração do sistema como parte integrante do supersistema;
• 3) identificação e descrição dos fatores influenciadores;
• 4) descrição das tendências de desenvolvimento e incertezas de vários tipos;
• 5) descrição do sistema como “caixa preta”;
• 6) decomposição do sistema segundo características funcionais, segundo o tipo de elementos nele incluídos, mas características estruturais (com base no tipo de relações entre os elementos).

O nível de decomposição é determinado com base no propósito declarado do estudo. A decomposição é realizada na forma de subsistemas, que podem ser uma conexão serial (em cascata) de elementos, uma conexão paralela de elementos e uma conexão de elementos com feedback.

No palco análise Está sendo realizado um estudo detalhado do sistema, que inclui:

• 1) análise funcional-estrutural sistema existente, permitindo formular requisitos para o novo sistema. Inclui esclarecimento da composição e padrões de funcionamento dos elementos, algoritmos de funcionamento e interação de subsistemas (elementos), separação de características controladas e incontroláveis, configuração do espaço de estados, parâmetros de tempo, análise da integridade do sistema, formação de requisitos para o sistema criado;
• 2) análise das relações entre componentes (análise morfológica);
• 3) análise genética (antecedentes, razões da evolução da situação, tendências existentes, elaboração de previsões);
• 4) análise de análogos;
• 5) análise da eficácia dos resultados, utilização de recursos, oportunidade e eficiência. A análise inclui a seleção de escalas de mensuração, formação de indicadores e critérios de desempenho e avaliação de resultados;
• 6) formulação de requisitos do sistema, formulação de critérios de avaliação e limitações.

Durante o processo de análise, vários métodos de resolução de problemas são utilizados.

No palco síntese :

• 1) será criado um modelo do sistema necessário. Isso inclui: um determinado aparato matemático, modelagem, avaliação do modelo quanto à adequação, eficiência, simplicidade, erros, equilíbrio entre complexidade e precisão, diversas opções de implementação, construção sistemática e baseada em blocos;
• 2) é feita uma síntese de estruturas de sistema alternativas para resolver o problema;
• 3) é realizada uma síntese dos diversos parâmetros do sistema para eliminar o problema;
• 4) é feita uma avaliação das opções do sistema sintetizado com justificativa do próprio esquema de avaliação, processamento dos resultados e seleção da solução mais eficaz;
• 5) a avaliação do grau de solução do problema é realizada após a conclusão da análise do sistema.

Quanto aos métodos de análise de sistemas, eles devem ser considerados mais detalhadamente, pois seu número é bastante grande e sugere a possibilidade de sua utilização na resolução de problemas específicos no processo de decomposição de problemas. Lugar especial na análise de sistemas, utiliza-se o método de modelagem, que implementa o princípio da adequação na teoria dos sistemas, ou seja, descrição do sistema como um modelo adequado. Modelo - esta é uma semelhança simplificada de um sistema de objetos complexo no qual suas propriedades características são preservadas.

Na análise de sistemas, o método de modelagem desempenha um papel decisivo, uma vez que qualquer sistema real complexo durante a pesquisa e projeto só pode ser representado por um determinado modelo (conceitual, matemático, estrutural, etc.).

Na análise de sistemas, especial métodos modelagem:

• – modelagem de simulação, baseada em métodos estatísticos e linguagens de programação;
• – modelagem situacional, baseada em métodos de teoria dos conjuntos, teoria dos algoritmos, lógica matemática e apresentação de situações-problema;
• – modelagem da informação, baseada em métodos matemáticos da teoria do campo da informação e das cadeias de informação.

Além disso, métodos de modelagem indutiva e de redução são amplamente utilizados na análise de sistemas.

A modelagem indutiva é realizada com o objetivo de obter informações sobre as especificidades de um sistema-objeto, sua estrutura e elementos, métodos de sua interação a partir da análise de particularidades e trazer essas informações para uma descrição geral. O método indutivo de modelagem de sistemas complexos é utilizado quando é impossível representar adequadamente um modelo da estrutura interna de um objeto. Este método permite criar um modelo generalizado de um sistema de objetos, preservando as especificidades das propriedades organizacionais, conexões e relacionamentos entre os elementos, o que o distingue de outro sistema. Ao construir tal modelo, métodos de lógica e teoria de probabilidade são frequentemente usados, ou seja, tal modelo torna-se lógico ou hipotético. Em seguida, são determinados os parâmetros generalizados da organização estrutural e funcional do sistema e seus padrões são descritos por meio de métodos de lógica analítica e matemática.

A modelagem de redução é utilizada para obter informações sobre as leis e padrões de interação em um sistema de diversos elementos, a fim de preservar toda a formação estrutural.

Com este método de pesquisa, os próprios elementos são substituídos por uma descrição de suas propriedades externas. A utilização do método de modelagem redutora permite resolver problemas de determinação das propriedades dos elementos, das propriedades de sua interação e das propriedades da própria estrutura do sistema, de acordo com os princípios de toda a formação. Este método é usado para encontrar métodos de decomposição de elementos e alteração da estrutura, conferindo ao sistema qualidades totalmente novas. Este método atende aos objetivos de sintetizar as propriedades do sistema com base no estudo do potencial interno de mudança. O resultado prático da utilização do método de síntese na modelagem reducional é um algoritmo matemático para descrever os processos de interação dos elementos em toda a formação.

Os principais métodos de análise de sistemas representam um conjunto de métodos quantitativos e qualitativos que podem ser apresentados em forma de tabela. 4.2. De acordo com a classificação de V. N. Volkova e A. A. Denisov, todos os métodos podem ser divididos em dois tipos principais: métodos de representação formal de sistemas (MFPS) e métodos e métodos de ativação da intuição de especialistas (MAIS).

Tabela 4.2

Métodos de análise de sistema

Vamos considerar o conteúdo do principal métodos de representação formal de sistemas que usam ferramentas matemáticas.

Métodos analíticos incluindo métodos de matemática clássica: cálculo integral e diferencial, busca de extremos de funções, cálculo de variações; programação matemática; métodos de teoria dos jogos, teoria dos algoritmos, teoria do risco, etc. Esses métodos permitem descrever uma série de propriedades de um sistema multidimensional e multiplamente conectado, representado na forma de um único ponto movendo-se em n espaço -dimensional. Este mapeamento é feito usando a função f (é ) ou através de um operador (funcional) F (S ). Também é possível representar dois ou mais sistemas ou suas partes por pontos e considerar a interação desses pontos. Cada um desses pontos se move e tem seu próprio comportamento n espaço -dimensional. Esse comportamento dos pontos no espaço e sua interação são descritos por leis analíticas e podem ser apresentados na forma de grandezas, funções, equações ou sistemas de equações.

A utilização de métodos analíticos só se deve quando todas as propriedades do sistema podem ser representadas na forma de parâmetros determinísticos ou dependências entre eles. Nem sempre é possível obter tais parâmetros no caso de sistemas multicomponentes e multicritérios. Para isso, é necessário primeiro estabelecer o grau de adequação da descrição de tal sistema por meio de métodos analíticos. Isto, por sua vez, requer o uso de modelos abstratos intermediários que podem ser estudados por métodos analíticos, ou o desenvolvimento de métodos sistêmicos de análise completamente novos.

Métodos estatísticos são a base das seguintes teorias: probabilidade, estatística matemática, pesquisa operacional, modelagem de simulação estatística, filas, incluindo o método de Monte Carlo, etc. Os métodos estatísticos permitem exibir um sistema usando eventos aleatórios (estocásticos), processos que são descritos por características probabilísticas (estatísticas) e padrões estatísticos correspondentes. Métodos estatísticos são usados ​​para estudar sistemas complexos não determinísticos (autodesenvolvidos, autogovernados).

Métodos teóricos dos conjuntos, segundo M. Mesarovich, eles servem de base para a criação de uma teoria geral dos sistemas. Usando tais métodos, o sistema pode ser descrito em conceitos universais (conjunto, elemento de conjunto, etc.). Ao descrever, é possível introduzir quaisquer relações entre elementos, guiadas pela lógica matemática, que é utilizada como linguagem descritiva formal de relações entre elementos de diferentes conjuntos. Os métodos da teoria dos conjuntos tornam possível descrever sistemas complexos usando uma linguagem de modelagem formal.

É aconselhável usar tais métodos nos casos em que sistemas complexos não podem ser descritos por métodos de uma área temática. Os métodos de análise de sistemas da teoria dos conjuntos são a base para a criação e desenvolvimento de novas linguagens de programação e a criação de sistemas de design auxiliados por computador.

Métodos Booleanos são uma linguagem para descrever sistemas em termos de álgebra lógica. Os métodos lógicos mais difundidos são chamados de álgebra booleana como uma representação binária do estado dos circuitos elementares do computador. Os métodos lógicos permitem descrever um sistema na forma de estruturas mais simplificadas baseadas nas leis da lógica matemática. Com base em tais métodos, novas teorias de descrição formal de sistemas estão sendo desenvolvidas nas teorias de análise lógica e autômatos. Todos esses métodos ampliam a possibilidade de utilização de análise e síntese de sistemas na ciência da computação aplicada. Esses métodos são utilizados para criar modelos de sistemas complexos adequados às leis da lógica matemática para a construção de estruturas estáveis.

Métodos linguísticos. Com a ajuda deles, são criadas linguagens especiais que descrevem sistemas na forma de conceitos de tesauro. Um tesauro é um conjunto de unidades semânticas de uma determinada língua com um sistema de relações semânticas nele especificado. Tais métodos encontraram sua aplicação na ciência da computação aplicada.

Métodos semióticos baseiam-se nos conceitos: símbolo (sinal), sistema de signos, situação de signo, ou seja, usado para descrever simbolicamente o conteúdo em sistemas de informação.

Os métodos linguísticos e semióticos tornaram-se amplamente utilizados no caso em que, para a primeira etapa da pesquisa, é impossível formalizar a tomada de decisões em situações mal formalizadas e é impossível utilizar métodos analíticos e estatísticos. Esses métodos são a base para o desenvolvimento de linguagens de programação, modelagem e automação do projeto de sistemas de complexidade variada.

Métodos gráficos. Eles são usados ​​​​para exibir objetos como uma imagem do sistema e também permitem exibir estruturas e conexões do sistema de forma generalizada. Os métodos gráficos podem ser volumétricos ou linear-planares. Usado principalmente na forma de gráficos de Gantt, histogramas, gráficos, diagramas e desenhos. Tais métodos e a representação obtida com a sua ajuda permitem representar visualmente uma situação ou processo de tomada de decisão em condições de mudança.

Alekseeva M.B. Abordagem de sistema e análise de sistema em economia.

Alekseeva M. B., Balan S. N. Fundamentos da teoria de sistemas e análise de sistemas.

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Introdução

1. Análise do sistema

Conclusão

Bibliografia

Introdução

Do ponto de vista prático, a análise do sistema é técnica universal resolução de problemas complexos de natureza arbitrária, onde o conceito de “problema” é definido como “uma atitude negativa subjetiva do sujeito em relação à realidade”. A dificuldade em diagnosticar o problema se deve em parte ao fato de o sujeito poder não possuir conhecimentos especiais e, portanto, não ser capaz de interpretar adequadamente os resultados do estudo realizado pelo analista de sistemas.

Com o tempo, a análise de sistemas tornou-se um curso inter e interdisciplinar, generalizando a metodologia para estudar sistemas técnicos e sociais complexos.

Com o crescimento populacional no planeta, a aceleração do progresso científico e tecnológico, a ameaça da fome, do desemprego e de diversos desastres ambientais, o uso da análise de sistemas torna-se cada vez mais importante.

Autores ocidentais (J. van Gig, R. Ashby, R. Ackoff, F. Emery, S. Beer) são principalmente inclinados à análise de sistemas aplicados, seu uso para a análise e projeto de organizações. Os clássicos da análise de sistemas soviéticos (A.I. Uemov, M.V. Blauberg, EG Yudin, Yu.A. Urmantsev, etc.) prestam mais atenção à teoria da análise de sistemas como uma estrutura para aumentar conhecimento científico, definição das categorias filosóficas “sistema”, “elemento”, “parte”, “todo”, etc.

A análise de sistemas requer mais pesquisas sobre as características e padrões dos sistemas auto-organizados; desenvolvimento de uma abordagem informacional baseada na lógica dialética; uma abordagem baseada na formalização gradual de modelos de tomada de decisão baseados numa combinação de métodos e técnicas formais; formação da teoria da síntese estrutural de sistemas; desenvolver métodos para organizar exames complexos.

O tema da “análise de sistemas” está bastante desenvolvido: muitos cientistas, pesquisadores e filósofos estudaram o conceito de sistematicidade. Porém, nota-se que há um número insuficiente de teorias completas e explícitas para estudar o tema de sua aplicação na gestão.

O objeto de estudo do trabalho é a análise de sistemas, e o tema é o estudo e análise da evolução da análise de sistemas na teoria e na prática.

O objetivo do trabalho é identificar as principais etapas de desenvolvimento e formação da análise de sistemas.

Este objetivo requer a solução das seguintes tarefas principais:

Estude a história do desenvolvimento e mudanças na análise de sistemas;

Considere a metodologia de análise de sistema;

Estudar e analisar as possibilidades de implementação da análise de sistemas.

1. Análise do sistema

1.1 Definições de análise de sistemas

A análise de sistemas como disciplina se formou a partir da necessidade de pesquisar e projetar sistemas complexos, gerenciá-los em condições de informações incompletas, recursos limitados e falta de tempo.

A análise de sistemas é um desenvolvimento adicional de uma série de disciplinas, como pesquisa operacional, teoria de controle ideal, teoria da tomada de decisão, análise especializada, teoria da organização da operação de sistemas, etc. Para resolver com sucesso os problemas atribuídos, a análise do sistema utiliza todo o conjunto de procedimentos formais e informais. As disciplinas teóricas listadas são a base e a base metodológica da análise de sistemas. Assim, a análise de sistemas é um curso interdisciplinar que generaliza a metodologia de estudo de sistemas técnicos, naturais e sociais complexos. A ampla disseminação de ideias e métodos de análise de sistemas e, o mais importante, sua aplicação bem-sucedida na prática só se tornou possível com a introdução e uso generalizado de computadores. Ackoff, R. Sobre sistemas orientados a objetivos / R. Ackoff, F. Emery. - M.: Rádio Soviética, 2008. - 272 p. É o uso de computadores como ferramenta de solução tarefas complexas permitiu passar da construção de modelos teóricos de sistemas à sua ampla aplicação prática. A este respeito, N.N. Moiseev escreve que a análise de sistemas é um conjunto de métodos baseados no uso de computadores e focados no estudo de sistemas complexos - técnicos, econômicos, ambientais, etc. O problema central a análise do sistema é um problema de tomada de decisão.

Em relação aos problemas de pesquisa, projeto e controle de sistemas complexos, o problema da tomada de decisão está associado à escolha de uma determinada alternativa sob condições de vários tipos de incerteza. A incerteza se deve à natureza multicritério dos problemas de otimização, à incerteza dos objetivos de desenvolvimento do sistema, à ambigüidade dos cenários de desenvolvimento do sistema, à falta de informações a priori sobre o sistema, à influência de fatores aleatórios durante o desenvolvimento dinâmico do sistema, e outras condições. Dadas estas circunstâncias, a análise de sistemas pode ser definida como uma disciplina que lida com problemas de tomada de decisão em condições onde a escolha de uma alternativa requer a análise de informações complexas de diversas naturezas físicas. Volkova, V.N. Análise de sistemas e sua aplicação em sistemas de controle automatizados / V.N. Volkova, A.A. Denisov. - L.: LPI, 2008. - 83 p.

A análise de sistemas é uma disciplina sintética. Nele podem ser distinguidas três direções principais. Essas três direções correspondem a três etapas sempre presentes no estudo de sistemas complexos:

1) construção de uma maquete do objeto em estudo;

2) enunciado do problema de pesquisa;

3) solução do problema matemático dado.

Vamos considerar esses estágios.

A construção de um modelo (formalização do sistema, processo ou fenômeno em estudo) é uma descrição do processo na linguagem da matemática. Ao construir um modelo, é realizada uma descrição matemática dos fenômenos e processos que ocorrem no sistema.

Dado que o conhecimento é sempre relativo, uma descrição em qualquer língua reflecte apenas alguns aspectos dos processos em curso e nunca é absolutamente completa. Por outro lado, deve-se destacar que na construção de um modelo é necessário estar atento principalmente aos aspectos do processo em estudo que interessam ao pesquisador. Ao construir um modelo de sistema, é profundamente equivocado querer refletir todos os aspectos da existência do sistema. Ao realizar uma análise de sistema, via de regra, está-se interessado no comportamento dinâmico do sistema, e ao descrever a dinâmica do ponto de vista da pesquisa que está sendo realizada, existem parâmetros e interações primordiais, e existem parâmetros que são insignificantes neste estudo. Assim, a qualidade do modelo é determinada pela conformidade da descrição completa com os requisitos do estudo, pela correspondência dos resultados obtidos com o modelo ao curso do processo ou fenômeno observado. A construção de um modelo matemático é a base de toda análise de sistema, etapa central da pesquisa ou projeto de qualquer sistema. O resultado de toda a análise do sistema depende da qualidade do modelo. Bertalanffy L. Antecedentes. Teoria geral dos sistemas: uma revisão crítica / Bertalanffy L. Fon // Estudos em teoria geral dos sistemas. - M.: Progresso, 2009. - P. 23 - 82.

Declaração do problema de pesquisa

Nesta fase, o objetivo da análise é formulado. O objetivo do estudo é considerado um fator externo ao sistema. Assim, o objetivo torna-se um objeto independente de estudo. A meta deve ser formalizada. A tarefa da análise de sistema é realizar a análise necessária de incertezas, limitações e, em última análise, formular algum problema de otimização

Analisando os requisitos do sistema, ou seja, os objetivos que o pesquisador pretende alcançar e as incertezas que estão inevitavelmente presentes, o pesquisador deve formular o objetivo da análise na linguagem da matemática. A linguagem de otimização acaba sendo natural e conveniente aqui, mas não a única possível.

Solução do problema matemático declarado

Somente esta terceira etapa de análise pode ser atribuída à etapa que utiliza métodos matemáticos em toda a sua extensão. Porém, sem o conhecimento da matemática e das capacidades de seu aparato, a implementação bem-sucedida das duas primeiras etapas é impossível, pois tanto na construção de um modelo de sistema quanto na formulação das metas e objetivos de análise, os métodos de formalização devem ser amplamente utilizados. Entretanto, notamos que é no estágio final da análise do sistema que métodos matemáticos sutis podem ser necessários. Mas deve-se ter em mente que os problemas de análise de sistemas podem ter uma série de características que levam à necessidade de utilizar abordagens heurísticas juntamente com procedimentos formais. As razões para recorrer a métodos heurísticos estão principalmente relacionadas com a falta de informação a priori sobre os processos que ocorrem no sistema analisado. Além disso, estas razões incluem a grande dimensão do vetor x e a complexidade da estrutura do conjunto G. Neste caso, as dificuldades decorrentes da necessidade de utilização de procedimentos informais de análise são muitas vezes decisivas. A solução bem-sucedida de problemas de análise de sistemas requer o uso de raciocínio informal em cada etapa do estudo. Diante disso, verificar a qualidade da solução e sua conformidade com o objetivo original do estudo torna-se o problema teórico mais importante.

1.2 Características das tarefas de análise de sistema

A análise do sistema está agora na vanguarda pesquisa científica. Pretende fornecer um aparato científico para a análise e estudo de sistemas complexos. O papel principal da análise de sistemas se deve ao fato de que o desenvolvimento da ciência levou à formulação de tarefas que a análise de sistemas foi projetada para resolver. A peculiaridade do estágio atual é que a análise de sistemas, ainda não tendo tido tempo de se transformar em uma disciplina científica plena, é forçada a existir e se desenvolver em condições em que a sociedade começa a sentir a necessidade de aplicar métodos e resultados insuficientemente desenvolvidos e testados. e não pode adiar a decisão relativa às suas tarefas para amanhã. Esta é a fonte tanto da força como da fraqueza da análise sistémica: força - porque sente constantemente o impacto das necessidades da prática, é forçada a expandir continuamente o leque de objectos de investigação e não tem a oportunidade de abstrair do necessidades reais da sociedade; fraquezas - porque muitas vezes o uso de métodos de pesquisa sistêmica “brutos” e insuficientemente desenvolvidos leva à adoção de decisões precipitadas e ao abandono de dificuldades reais. Claro, D. Sistemalogia / D. Claro. - M.: Rádio e comunicação, 2009. - 262 p.

Consideremos as principais tarefas que os esforços dos especialistas visam resolver e que requerem maior desenvolvimento. Primeiramente, cabe destacar as tarefas de estudar o sistema de interações dos objetos analisados ​​com o meio ambiente. A solução para este problema envolve:

Traçar uma fronteira entre o sistema em estudo e o ambiente, que predetermine a profundidade máxima de influência das interações em consideração, às quais a consideração se limita;

Determinar os reais recursos dessa interação;

Consideração das interações do sistema em estudo com um sistema de nível superior.

O próximo tipo de tarefa está relacionado com a construção de alternativas a esta interação, alternativas ao desenvolvimento do sistema no tempo e no espaço. Uma direção importante no desenvolvimento de métodos de análise de sistemas está associada às tentativas de criar novas oportunidades para a construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias incomuns e estruturas ocultas. Por outras palavras, estamos aqui a falar do desenvolvimento de métodos e meios de fortalecer as capacidades indutivas do pensamento humano, em contraste com as suas capacidades dedutivas, o desenvolvimento de meios lógicos formais visa, de facto, fortalecê-las. A pesquisa nessa direção começou apenas recentemente e ainda não existe um aparato conceitual unificado. No entanto, também aqui podem ser identificadas várias áreas importantes - como o desenvolvimento de um aparato formal de lógica indutiva, métodos análise morfológica e outros métodos estruturais e sintáticos para construir novas alternativas, métodos de sintética e organização da interação do grupo na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos paradigmas básicos do pensamento de busca.

Os problemas do terceiro tipo envolvem a construção de uma variedade de modelos de simulação que descrevem a influência de uma determinada interação no comportamento do objeto de estudo. Observemos que na pesquisa de sistemas o objetivo não é criar algum tipo de supermodelo. Estamos falando do desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus problemas específicos.

Mesmo depois de tais modelos de simulação terem sido criados e estudados, a questão de combinar vários aspectos do comportamento do sistema em um esquema unificado permanece em aberto. No entanto, pode e deve ser resolvido não pela construção de um supermodelo, mas pela análise das reações ao comportamento observado de outros objetos em interação, ou seja, estudando o comportamento de objetos analógicos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise de sistemas.

Tal estudo fornece a base para uma compreensão significativa das situações de interação e da estrutura de relacionamentos que determinam o lugar do sistema em estudo na estrutura do supersistema do qual é componente.

Os problemas do quarto tipo estão associados à construção de modelos de tomada de decisão. Qualquer pesquisa de sistemas está associada ao estudo de diversas alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é selecionar e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisão, é necessário levar em consideração a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e identificar objetivos globais e secundários.

A área mais desenvolvida e ao mesmo tempo mais específica da criatividade científica está associada ao desenvolvimento da teoria da tomada de decisão e à formação de estruturas, programas e planos-alvo. Não há falta de trabalho ou de pesquisadores trabalhando ativamente aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão ao nível de invenções não confirmadas e discrepâncias na compreensão tanto da essência dos problemas em questão como dos meios de os resolver. A pesquisa nesta área inclui: Volkova, V.N. Análise de sistemas e sua aplicação em sistemas de controle automatizados / V.N. Volkova, A.A. Denisov. - L.: LPI, 2008. - 83 p.

a) construir uma teoria de avaliação de desempenho decisões tomadas ou planos e programas formados;

b) resolver o problema da multicritério na avaliação de alternativas de decisão ou planeamento;

c) investigação do problema da incerteza, especialmente associada não a factores de natureza estatística, mas à incerteza dos julgamentos de peritos e à incerteza criada deliberadamente associada a ideias simplificadoras sobre o comportamento do sistema;

d) desenvolvimento do problema de agregação de preferências individuais em decisões que afetam os interesses de diversas partes que influenciam o comportamento do sistema;

e) estudar características específicas critérios de desempenho socioeconómico;

f) criar métodos para verificar a consistência lógica das estruturas e planos-alvo e estabelecer o equilíbrio necessário entre a predeterminação do programa de ação e sua prontidão para reestruturação quando chegam novas informações, tanto sobre eventos externos quanto sobre mudanças de ideias sobre a implementação deste programa .

Esta última direcção exige uma nova consciência das funções reais das estruturas, planos, programas-alvo e a definição daqueles que devem desempenhar, bem como das ligações entre eles.

As tarefas consideradas de análise do sistema não cobrem a lista completa de tarefas. Listados aqui estão aqueles que apresentam maior dificuldade em resolvê-los. Deve-se notar que todos os problemas de pesquisa de sistemas estão intimamente interligados e não podem ser isolados e resolvidos separadamente, tanto em termos de tempo quanto de composição dos executores. Além disso, para resolver todos esses problemas, o pesquisador deve ter uma visão ampla e possuir um rico arsenal de métodos e meios de pesquisa científica. Anfilatov, V.S. Análise de sistemas em gestão: livro didático. subsídio / V.S. Anfilatov e outros; editado por A.A. Emelyanova. - M.: Finanças e Estatística, 2008. - 368 p.

O objetivo final da análise do sistema é resolver a situação problemática que surgiu diante do objeto do estudo sistêmico que está sendo realizado (geralmente é uma organização específica, equipe, empresa, região separada, estrutura social, etc.). A análise do sistema trata do estudo de uma situação problemática, descobrindo suas causas, desenvolvendo opções para eliminá-la, tomando decisões e organizando o funcionamento posterior do sistema para resolver a situação problemática. A etapa inicial de qualquer pesquisa de sistema é o estudo do objeto de análise do sistema realizado com sua posterior formalização. Nesta fase surgem problemas que distinguem fundamentalmente a metodologia da investigação de sistemas da metodologia de outras disciplinas, nomeadamente, na análise de sistemas resolve-se um problema duplo. Por um lado, é necessário formalizar o objeto de pesquisa sistêmica, por outro lado, o processo de estudo do sistema, o processo de formulação e resolução do problema, está sujeito à formalização. Vamos dar um exemplo da teoria do design de sistemas. A teoria moderna do projeto de sistemas complexos auxiliado por computador pode ser considerada uma das partes da pesquisa de sistemas. Segundo ele, o problema de projetar sistemas complexos tem dois aspectos. Em primeiro lugar, é necessária uma descrição formalizada do objeto de design. Além disso, nesta fase, são resolvidos os problemas de uma descrição formalizada tanto da componente estática do sistema (principalmente a sua organização estrutural está sujeita a formalização) como do seu comportamento no tempo (aspectos dinâmicos que reflectem o seu funcionamento). Em segundo lugar, é necessário formalizar o processo de design. Os componentes do processo de projeto são métodos para formar diversas soluções de projeto, métodos para sua análise de engenharia e métodos para tomar decisões sobre a escolha das melhores opções para implementação do sistema.

Nos vários campos da atividade prática (tecnologia, economia, ciências sociais, psicologia), surgem situações em que é necessário tomar decisões para as quais não é possível ter plenamente em conta as condições que as predeterminam.

A tomada de decisão, neste caso, ocorrerá em condições de incerteza, que tem uma natureza diferente.

Um dos tipos mais simples de incerteza é a incerteza da informação inicial, manifestada em vários aspectos. Em primeiro lugar, notamos um aspecto como o impacto de fatores desconhecidos no sistema.

A incerteza devido a fatores desconhecidos também pode ser de diferentes tipos. O tipo mais simples desse tipo de incerteza é a incerteza estocástica. Ocorre nos casos em que os fatores desconhecidos são variáveis ​​​​aleatórias ou funções aleatórias, cujas características estatísticas podem ser determinadas com base na análise da experiência passada no funcionamento do objeto de pesquisa sistêmica.

O próximo tipo de incerteza é a incerteza dos objetivos. A formulação de uma meta na resolução de problemas de análise de sistemas é um dos procedimentos-chave, pois a meta é o objeto que determina a formulação do problema de pesquisa de sistemas. A incerteza do objetivo é consequência da natureza multicritério dos problemas de análise de sistemas.

Atribuir uma meta, escolher um critério e formalizar uma meta quase sempre representa um problema difícil. Tarefas com muitos critérios são típicas de grandes projetos técnicos, comerciais e econômicos.

E por último, deve-se destacar este tipo de incerteza como a incerteza associada à influência subsequente dos resultados da decisão sobre a situação problema. O facto é que uma decisão tomada neste momento e implementada num determinado sistema tem como objectivo afectar o funcionamento do sistema. Na verdade é por isso que é adotado, pois segundo a ideia dos analistas de sistemas esta decisão deve resolver a situação problemática. Porém, como a decisão é tomada para um sistema complexo, o desenvolvimento do sistema ao longo do tempo pode ter muitas estratégias. E, claro, na fase de tomada de decisão e tomada de ações de controle, os analistas podem não ter uma visão completa da evolução da situação. Anfilatov, V.S. Análise de sistemas em gestão: livro didático. subsídio / V.S. Anfilatov e outros; editado por A.A. Emelyanova. - M.: Finanças e Estatística, 2008. - 368 p.

sistema de análise técnico natural social

2. O conceito de “problema” na análise de sistemas

Do ponto de vista prático, a análise de sistemas é uma técnica universal para resolver problemas complexos de natureza arbitrária. O conceito-chave neste caso é o conceito de “problema”, que pode ser definido como “a atitude negativa subjetiva do sujeito em relação à realidade”. Nesse sentido, a etapa de identificação e diagnóstico de problemas em sistemas complexos é a mais importante, pois determina as metas e objetivos da análise do sistema, bem como os métodos e algoritmos que serão utilizados no futuro para apoiar a tomada de decisão. Ao mesmo tempo, esta etapa é a mais complexa e menos formalizada.

Uma análise de trabalhos em língua russa sobre análise de sistemas permite-nos identificar as duas maiores direções nesta área, que podem ser condicionalmente chamadas de abordagens racionais e objetivo-subjetivas.

A primeira direção (abordagem racional) considera a análise de sistemas como um conjunto de métodos, incluindo métodos baseados no uso de computadores, voltados para o estudo de sistemas complexos. Com esta abordagem, a maior atenção é dada aos métodos formais para a construção de modelos de sistemas e aos métodos matemáticos para o estudo do sistema. Os conceitos de “assunto” e “problema” não são considerados como tais, mas o conceito de sistemas e problemas “padrão” é frequentemente encontrado (sistema de gestão - problema de gestão, sistema financeiro - problemas financeiros, etc.).

Com esta abordagem, o “problema” é definido como a discrepância entre o real e o desejado, ou seja, a discrepância entre o sistema realmente observado e o modelo “ideal” do sistema. É importante notar que neste caso o sistema é definido apenas como aquela parte da realidade objetiva que precisa ser comparada com o modelo de referência.

Se nos basearmos no conceito de “problema”, podemos concluir que com uma abordagem racional, surge um problema apenas para um analista de sistemas que possui um determinado modelo formal de um determinado sistema, encontra esse sistema e descobre uma discrepância entre o modelo e o sistema real, o que causa sua “atitude negativa” em relação à realidade”. Volkova, V.N. Análise de sistemas e sua aplicação em sistemas de controle automatizados / V.N. Volkova, A.A. Denisov. - L.: LPI, 2008. - 83 p.

É óbvio que existem sistemas cuja organização e comportamento são estritamente regulados e reconhecidos por todos os sujeitos - são, por exemplo, as leis jurídicas. A discrepância entre o modelo (lei) e a realidade neste caso é um problema (infração) que precisa ser resolvido. No entanto, para a maioria dos sistemas artificiais não existem regulamentações estritas, e os sujeitos têm seus próprios objetivos pessoais em relação a tais sistemas, que raramente coincidem com os objetivos de outros sujeitos. Além disso, um sujeito específico tem sua própria ideia de qual sistema ele faz parte e com quais sistemas ele interage. Os conceitos com os quais o sujeito opera podem diferir radicalmente dos “racionais” geralmente aceitos. Por exemplo, um sujeito pode não isolar de forma alguma um sistema de controle do meio ambiente, mas usar um certo modelo compreensível e conveniente de interação com o mundo. Acontece que a imposição de modelos geralmente aceitos (mesmo que racionais) pode levar ao surgimento de uma “atitude negativa” no sujeito e, portanto, ao surgimento de novos problemas, o que contradiz fundamentalmente a própria essência da análise de sistemas, que assume um efeito de melhoria - quando pelo menos um participante do problema vai melhorar e ninguém vai piorar.

Muitas vezes, a formulação do problema de análise de sistemas numa abordagem racional é expressa em termos de um problema de otimização, ou seja, a situação problema é idealizada a um nível que permite a utilização de modelos matemáticos e critérios quantitativos para determinar o melhor melhor opção Resolução do problema.

Como se sabe, para um problema de sistema não existe um modelo que estabeleça exaustivamente as relações de causa e efeito entre seus componentes, portanto a abordagem de otimização parece não totalmente construtiva: “... a teoria da análise de sistemas é baseada na ausência de uma opção ideal e absolutamente melhor para resolver problemas de qualquer natureza... uma abordagem iterativa é proposta na busca por uma solução realisticamente alcançável (compromisso) para o problema, quando o desejado pode ser sacrificado em prol do possível, e os limites do possível pode ser significativamente ampliado devido ao desejo de alcançar o desejado. Isto pressupõe o uso de critérios situacionais de preferência, ou seja, critérios que não são configurações iniciais, mas são desenvolvidos durante o curso do estudo...”

Outra direção da análise de sistemas é a abordagem objetivo-subjetiva, baseada no trabalho de Ackoff, que coloca o conceito de sujeito e problema na vanguarda da análise de sistemas. Essencialmente, nesta abordagem incluímos o assunto na definição do sistema existente e ideal, ou seja, por um lado, a análise do sistema parte dos interesses das pessoas - introduz o componente subjetivo do problema, por outro lado, examina fatos e padrões objetivamente observáveis.

Voltemos à definição de “problema”. Disto, em particular, segue-se que quando observamos o comportamento irracional (no sentido geralmente aceito) de um sujeito, e o sujeito não tem uma atitude negativa em relação ao que está acontecendo, então não há problema que precise ser resolvido. Este fato embora não contrarie o conceito de “problema”, em determinadas situações é impossível excluir a possibilidade da existência de uma componente objetiva do problema.

A análise de sistemas tem em seu arsenal as seguintes capacidades para resolver o problema do sujeito:

* intervir na realidade objetiva e, eliminada a parte objetiva do problema, mudar a atitude subjetiva negativa do sujeito,

* mudar a atitude subjetiva do sujeito sem interferir na realidade,

* intervir simultaneamente na realidade objetiva e mudar a atitude subjetiva do sujeito.

Obviamente, o segundo método não resolve o problema, apenas elimina sua influência sobre o sujeito, o que significa que permanece o componente objetivo do problema. A situação oposta também é verdadeira, quando o componente objetivo do problema já se manifestou, mas a atitude subjetiva ainda não foi formada ou, por uma série de razões, ainda não se tornou negativa.

Aqui estão várias razões pelas quais um sujeito pode não ter uma “atitude negativa em relação à realidade”: Diretor, S. Introdução à teoria de sistemas / S. Diretor, D. Rorar. - M.: Mundo, 2009. - 286 p.

* possui informações incompletas sobre o sistema ou não o utiliza completamente;

* altera a avaliação das relações com o meio ambiente no nível mental;

* interrompe a relação com o meio ambiente, o que gerou uma “atitude negativa”;

* não acredita em informações sobre a existência de problemas e sua essência, pois acredita que as pessoas que denunciam o facto estão a denegrir as suas actividades ou a perseguir os seus próprios interesses egoístas, e talvez porque simplesmente não gosta pessoalmente dessas pessoas.

Deve-se lembrar que na ausência de uma atitude negativa do sujeito, o componente objetivo do problema permanece e, de uma forma ou de outra, continua a influenciar o sujeito, ou o problema pode piorar significativamente no futuro.

Como a identificação de um problema requer a análise de uma atitude subjetiva, esta etapa refere-se às etapas não formalizadas da análise do sistema.

Nenhum algoritmo ou técnica eficaz foi proposto até o momento, na maioria das vezes os autores de trabalhos sobre análise de sistemas contam com a experiência e intuição do analista e oferecem-lhe total liberdade de ação.

Um analista de sistemas deve ter um conjunto suficiente de ferramentas para descrever e analisar aquela parte da realidade objetiva com a qual o sujeito interage ou pode interagir. As ferramentas podem incluir métodos para investigação experimental de sistemas e sua modelagem. Com a introdução generalizada das modernas tecnologias de informação nas organizações (comerciais, científicas, médicas, etc.), quase todos os aspectos das suas atividades são registados e armazenados em bases de dados, que hoje possuem volumes muito grandes. As informações contidas em tais bancos de dados contêm uma descrição detalhada dos próprios sistemas e da história de seu desenvolvimento e vida (dos sistemas). Pode-se dizer que hoje, ao analisar a maioria dos sistemas artificiais, é mais provável que o analista encontre uma desvantagem métodos eficazes pesquisa de sistemas, e não com falta de informações sobre o sistema.

Porém, é o sujeito quem deve formular a atitude subjetiva, podendo não possuir conhecimentos especiais e, portanto, não ser capaz de interpretar adequadamente os resultados da pesquisa realizada pelo analista. Portanto, o conhecimento sobre o sistema e os modelos preditivos que o analista acabará por receber deve ser apresentado de uma forma explícita que possa ser interpretada (possivelmente em linguagem natural). Essa representação pode ser chamada de conhecimento sobre o sistema em estudo.

Infelizmente, nenhum método eficaz para obter conhecimento sobre o sistema foi proposto até o momento. Mais interesse apresentam modelos e algoritmos de Data Mining, que em aplicações privadas são utilizados para extrair conhecimento de dados “brutos”. Vale ressaltar que Data Mining é uma evolução da teoria de gerenciamento de banco de dados e análise operacional de dados (OLAP), baseada na utilização da ideia de uma representação conceitual multidimensional.

Mas nos últimos anos, devido ao crescente problema de “sobrecarga de informação”, cada vez mais investigadores estão a utilizar e a melhorar métodos de Data Mining para resolver problemas de extracção de conhecimento.

A utilização generalizada de métodos de extração de conhecimento é muito difícil, o que, por um lado, está associado à eficiência insuficiente da maioria das abordagens conhecidas que se baseiam em métodos matemáticos e estatísticos bastante formais e, por outro lado, à dificuldade de utilização de métodos eficazes. de tecnologias inteligentes que não possuem uma descrição formal suficiente e exigem a atração de especialistas caros. Este último pode ser superado utilizando uma abordagem promissora para a construção de um sistema eficaz de análise de dados e extração de conhecimento sobre o sistema, baseado na geração e configuração automatizadas de tecnologias de informação inteligentes. Esta abordagem permitirá, em primeiro lugar, através da utilização de tecnologias inteligentes avançadas, aumentar significativamente a eficiência na resolução do problema de extração de conhecimento que será apresentado ao sujeito na fase de identificação do problema durante a análise do sistema. Em segundo lugar, elimine a necessidade de um especialista em configuração e a utilização de tecnologias inteligentes, uma vez que estas serão geradas e configuradas automaticamente. Bertalanffy L. Antecedentes. História e status da teoria geral dos sistemas / Bertalanffy L. Fon // System Research: Yearbook. - M.: Nauka, 2010. - pp.

Conclusão

O surgimento da análise de sistemas está associado a meados do século XX, mas na verdade começou a ser utilizada muito antes. É na economia que seu uso está associado ao nome do teórico do capitalismo K. Marx.

Hoje esse método pode ser chamado de universal - a análise de sistemas é usada na gestão de qualquer organização. É difícil não superestimar sua importância nas atividades de gestão. A gestão na posição de uma abordagem sistemática é a implementação de um conjunto de influências sobre um objeto para atingir um determinado objetivo, com base em informações sobre o comportamento do objeto e o estado do ambiente externo. A análise do sistema permite-nos ter em conta as diferenças nas características socioculturais das pessoas que trabalham na empresa e na tradição cultural da sociedade em que a organização opera. Os gestores podem alinhar mais facilmente o seu trabalho específico com o trabalho da organização como um todo se compreenderem o sistema e o seu papel nele.

As desvantagens da análise de sistema incluem o fato de que sistematicidade significa certeza, consistência, integridade e, em geral, Vida real isso não é observado. Mas estes princípios aplicam-se a qualquer teoria, e isso não os torna vagos ou contraditórios. Em teoria, cada pesquisador deveria encontrar os princípios básicos e ajustá-los dependendo da situação. No quadro sistêmico também podem ser destacados os problemas de cópia de uma estratégia ou mesmo de uma técnica para sua formação, que pode funcionar em uma empresa e ser completamente inútil em outra.

A análise do sistema foi aprimorada no processo de desenvolvimento e o escopo de sua aplicação também mudou. Com base nisso, os problemas de controle foram desenvolvidos em diversas direções.

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resumo, adicionado em 15/04/2010


O conceito de gestão de sistemas organizacionais e econômicos complexos em logística. Uma abordagem sistemática para o projeto de um sistema logístico para uma empresa industrial. Melhorar os parâmetros de controlo de sistemas organizacionais e económicos complexos.

ANÁLISE DE SISTEMA– um conjunto de métodos e ferramentas utilizados na investigação e concepção de objectos complexos e altamente complexos, principalmente métodos para desenvolver, tomar e justificar decisões na concepção, criação e gestão de bens sociais, económicos, humanos-máquinas e técnicos sistemas . Na literatura, o conceito de análise de sistemas é por vezes identificado com o conceito abordagem sistemática , mas tal interpretação generalizada da análise de sistemas dificilmente se justifica. A análise de sistemas surgiu na década de 1960. como resultado do desenvolvimento da pesquisa operacional e da engenharia de sistemas. A base teórica e metodológica da análise de sistemas é Abordagem de sistemas E teoria geral dos sistemas . A análise do sistema é aplicada g.o. ao estudo de sistemas artificiais (surgidos com a participação humana), e em tais sistemas um papel importante pertence à atividade humana. A utilização de métodos de análise de sistemas para resolver problemas de pesquisa e gestão é necessária principalmente porque no processo de tomada de decisão é necessário fazer escolhas em condições de incerteza, que está associada à presença de fatores que não podem ser estritamente quantificados. Os procedimentos e métodos de análise de sistemas visam apresentar opções alternativas para a resolução de um problema, identificando o grau de incerteza de cada opção e comparando as opções de acordo com determinados critérios de desempenho. De acordo com os princípios da análise de sistemas, este ou aquele problema complexo que se coloca à sociedade (principalmente o problema da gestão) deve ser considerado como um todo, como um sistema na interação de todos os seus componentes. Para tomar uma decisão sobre a gestão deste sistema, é necessário determinar o seu objetivo, os objetivos dos seus subsistemas individuais e muitas alternativas para atingir esses objetivos, que são comparadas de acordo com determinados critérios de eficiência e, como resultado, o método de controle mais adequado. para uma determinada situação é selecionado. O procedimento central na análise de sistemas é a construção de um modelo (ou modelos) generalizado que reflita todos os fatores e relações da situação real que podem surgir no processo de implementação de uma decisão. O modelo resultante é examinado para determinar a proximidade do resultado da aplicação de uma ou outra das opções alternativas à desejada, os custos comparativos dos recursos para cada opção e o grau de sensibilidade do modelo a diversas influências externas indesejáveis. A análise do sistema é baseada em uma série de disciplinas e métodos matemáticos aplicados amplamente utilizados nas atividades de gestão modernas. A base técnica da análise de sistemas são computadores e sistemas de informação modernos. Na análise de sistemas, métodos de dinâmica de sistemas, teoria dos jogos, programação heurística, modelagem de simulação, controle de programa-alvo, etc. Uma característica importante da análise de sistemas é a unidade das ferramentas e métodos de pesquisa formalizados e informais nela utilizados.

Literatura:

1. Gvishiani DM. Organização e gestão. Moscou, 1972;

2. Clelândia D.,Rei W. Análise do sistema e gerenciamento de metas. Moscou, 1974;

3. Nappelbaum E.L. A análise de sistemas como programa de investigação científica – estrutura e conceitos-chave. – No livro: Pesquisa de Sistemas. Problemas metodológicos. Anuário 1979. M., 1980;

4. Larichev O.I. Problemas metodológicos aplicação prática análise de sistema. - Lá; Blauberg I.V.,Mirsky E.M.,Sadovsky V.N. Abordagem de sistemas e análise de sistemas. – No livro: Pesquisa de Sistemas. Problemas metodológicos. Anuário 1982. M., 1982;

5. Blauberg I.V. O problema da integridade e uma abordagem sistemática. M., 1997;

6. Yudin E.G. Metodologia da ciência. Sistematicidade. Atividade. M., 1997.

7. Veja também aceso. ao art. Sistema , Abordagem de sistemas.

V. N. Sadovsky

Métodos de análise de sistema

Análise de sistema- um método científico de cognição, que é uma sequência de ações para estabelecer conexões estruturais entre variáveis ​​ou elementos do sistema em estudo. É baseado em um complexo de métodos científicos gerais, experimentais, científicos naturais, estatísticos e matemáticos.

Para resolver problemas quantitativos bem estruturados, utiliza-se a conhecida metodologia de pesquisa operacional, que consiste na construção de um modelo matemático adequado (por exemplo, problemas de programação linear, não linear, dinâmica, problemas de teoria das filas, teoria dos jogos, etc. ) e aplicando métodos para encontrar as ações intencionais da estratégia de controle ideal.

A análise de sistemas fornece os seguintes métodos e procedimentos de sistema para uso em diversas ciências e sistemas:

abstração e concretização

· análise e síntese, indução e dedução

· formalização e especificação

· composição e decomposição

· linearização e seleção de componentes não lineares

· estruturação e reestruturação

· prototipagem

· reengenharia

· algoritmização

· modelagem e experimento

· controle e regulação de software

· reconhecimento e identificação

agrupamento e classificação

· avaliação e testes de especialistas

· verificação

e outros métodos e procedimentos.

Ressaltam-se as tarefas de estudar o sistema de interações dos objetos analisados ​​​​com o meio ambiente. A solução para este problema envolve:

– traçar a fronteira entre o sistema em estudo e o ambiente, que determina a profundidade máxima

a influência das interações em consideração, às quais a consideração se limita;

– identificação de recursos reais para tal interação;

– consideração das interações do sistema em estudo com um sistema de nível superior.

O próximo tipo de tarefa está relacionado com a construção de alternativas a esta interação, alternativas ao desenvolvimento do sistema no tempo e no espaço. Uma direção importante no desenvolvimento de métodos de análise de sistemas está associada às tentativas de criar novas oportunidades para a construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias incomuns e estruturas ocultas. Em outras palavras, o discurso aqui trata-se de desenvolver métodos e ferramentas fortalecer as capacidades indutivas do pensamento humano, em contraste com as suas capacidades dedutivas, para fortalecer as quais, de fato, visa o desenvolvimento de meios lógicos formais. A pesquisa nessa direção começou apenas recentemente e ainda não existe um aparato conceitual unificado. Contudo, também aqui podem ser identificadas várias áreas importantes - como o desenvolvimento o aparato formal da lógica indutiva, métodos de análise morfológica e outros métodos estruturais e sintáticos para a construção de novas alternativas, métodos de sintática e organização da interação grupal na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos paradigmas básicos do pensamento de busca.

Problemas do terceiro tipo envolvem a construção de um conjunto modelos de simulação, descrevendo a influência de uma determinada interação no comportamento do objeto de estudo. Observemos que na pesquisa de sistemas o objetivo não é criar algum tipo de supermodelo. Estamos falando do desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus problemas específicos.

Mesmo depois de tais modelos de simulação terem sido criados e estudados, a questão de combinar vários aspectos do comportamento do sistema em um esquema unificado permanece em aberto. No entanto, pode e deve ser resolvido não pela construção de um supermodelo, mas pela análise das reações ao comportamento observado de outros objetos em interação, ou seja, estudando o comportamento de objetos analógicos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise de sistemas. Tal estudo fornece a base para uma compreensão significativa das situações de interação e da estrutura de relacionamentos que determinam o lugar do sistema em estudo na estrutura do supersistema do qual é componente.

Problemas do quarto tipo estão relacionados ao design modelos de tomada de decisão. Qualquer pesquisa de sistemas está associada ao estudo de diversas alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é selecionar e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisão, é necessário levar em consideração a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e identificar objetivos globais e secundários.

A área mais desenvolvida e ao mesmo tempo mais específica da criatividade científica está associada ao desenvolvimento da teoria da tomada de decisão e à formação de estruturas, programas e planos-alvo. Não há falta de trabalho ou de pesquisadores trabalhando ativamente aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão ao nível de invenções não confirmadas e discrepâncias na compreensão tanto da essência dos problemas em questão como dos meios de os resolver. A pesquisa nesta área inclui:

a) construir uma teoria para avaliar a eficácia das decisões tomadas ou dos planos e programas elaborados;

b) resolver o problema da multicritério na avaliação de alternativas de decisão ou planeamento;

c) investigação do problema da incerteza, especialmente associada não a factores de natureza estatística, mas à incerteza dos julgamentos de peritos e à incerteza criada deliberadamente associada a ideias simplificadoras sobre o comportamento do sistema;

d) desenvolvimento do problema de agregação de preferências individuais em decisões que afetam os interesses de diversas partes que influenciam o comportamento do sistema;

e) estudo das especificidades dos critérios de desempenho socioeconómico;

f) criar métodos para verificar a consistência lógica das estruturas e planos-alvo e estabelecer o equilíbrio necessário entre a predeterminação do programa de acção e a sua prontidão para reestruturação quando chegar um novo

informações tanto sobre eventos externos quanto sobre mudanças de ideias sobre a implementação deste programa.

Esta última direcção exige uma nova consciência das funções reais das estruturas, planos, programas-alvo e a definição daqueles que devem desempenhar, bem como das ligações entre eles.

As tarefas consideradas de análise do sistema não cobrem a lista completa de tarefas. Listados aqui estão aqueles que apresentam maior dificuldade em resolvê-los. Deve-se notar que todos os problemas de pesquisa de sistemas estão intimamente interligados e não podem ser isolados e resolvidos separadamente, tanto em termos de tempo quanto de composição dos executores. Além disso, para resolver todos esses problemas, o pesquisador deve ter uma visão ampla e possuir um rico arsenal de métodos e meios de pesquisa científica.

MÉTODOS ANALÍTICOS E ESTATÍSTICOS. Esses grupos de métodos são mais difundidos na prática de design e gerenciamento. É verdade que representações gráficas (gráficos, diagramas, etc.) são amplamente utilizadas para apresentar resultados de modelagem intermediários e finais. Contudo, estes últimos são auxiliares; a base do modelo, a evidência da sua adequação, consiste em determinadas áreas de conceitos analíticos e estatísticos. Portanto, apesar de nas principais áreas dessas duas classes de métodos nas universidades eles lerem cursos independentes Nas aulas teóricas, iremos, no entanto, caracterizar brevemente as suas características, vantagens e desvantagens do ponto de vista da possibilidade de utilização na modelação de sistemas.

Analítico A classificação em consideração nomeia métodos que exibem objetos e processos reais na forma de pontos (adimensionais em provas matemáticas estritas) que realizam quaisquer movimentos no espaço ou interagem entre si. A base do aparato conceitual (terminológico) dessas representações são os conceitos da matemática clássica (quantidade, fórmula, função, equação, sistema de equações, logaritmo, diferencial, integral, etc.).

Os conceitos analíticos têm uma longa história de desenvolvimento e são caracterizados não apenas pelo desejo de rigor na terminologia, mas também pela atribuição de certas letras a algumas quantidades especiais (por exemplo, a dupla razão entre a área de um círculo e o área do quadrado inscrito nele p » 3,14; a base do logaritmo natural – e » 2,7, etc.).

Com base em conceitos analíticos, surgiram e estão sendo desenvolvidas teorias matemáticas de complexidade variada - desde o aparato de análise matemática clássica (métodos de estudo de funções, sua forma, métodos de representação, busca de extremos de funções, etc.) até esses novos seções da matemática moderna como programação matemática (linear, não linear, dinâmica, etc.), teoria dos jogos (jogos matriciais com estratégias puras, jogos diferenciais, etc.).

Esses orientações teóricas tornou-se a base para muitas aplicações, incluindo a teoria do controle automático, a teoria das soluções ótimas, etc.

Ao modelar sistemas, é utilizada uma ampla gama de representações simbólicas, utilizando a “linguagem” da matemática clássica. No entanto, estas representações simbólicas nem sempre refletem adequadamente processos reais complexos e, nestes casos, de um modo geral, não podem ser consideradas modelos matemáticos estritos.

A maioria das áreas da matemática não contém meios de definir o problema e provar a adequação do modelo. Esta última é comprovada pela experiência, que, à medida que os problemas se tornam mais complexos, também se tornam mais complexos, caros e nem sempre indiscutíveis e viáveis.

Ao mesmo tempo, esta classe de métodos inclui um ramo relativamente novo da matemática - a programação matemática, que contém meios de formulação de problemas e amplia as possibilidades de comprovação da adequação dos modelos.

Estatística ideias formadas como independentes direção científica em meados do século passado (embora tenham surgido muito antes). Eles são baseados na exibição de fenômenos e processos usando eventos aleatórios (estocásticos) e seus comportamentos, que são descritos por características probabilísticas (estatísticas) e padrões estatísticos correspondentes. Os mapeamentos estatísticos de um sistema no caso geral (por analogia com os analíticos) podem ser representados como um ponto “borrado” (área borrada) no espaço n-dimensional, no qual o operador F transforma o sistema (suas propriedades levadas em consideração em o modelo) O ponto “borrado” deve ser entendido como uma determinada área que caracteriza o movimento do sistema (seu comportamento); neste caso, os limites da região são especificados com uma certa probabilidade p (“turva”) e o movimento do ponto é descrito por alguma função aleatória.

Ao fixar todos os parâmetros desta área, exceto um, é possível obter uma fatia ao longo da linha a – b, cujo significado é o impacto deste parâmetro no comportamento do sistema, que pode ser descrito por uma estatística distribuição sobre este parâmetro. Da mesma forma, você pode obter imagens bidimensionais, tridimensionais, etc. imagens de distribuição estatística. Os padrões estatísticos podem ser apresentados na forma de variáveis ​​aleatórias discretas e suas probabilidades, ou na forma de dependências contínuas na distribuição de eventos e processos.

Para eventos discretos, a relação entre os valores possíveis da variável aleatória xi e suas probabilidades pi é chamada de lei de distribuição.

Método de brainstorming

Um grupo de pesquisadores (especialistas) desenvolve formas de resolver um determinado problema, e qualquer método (qualquer pensamento expresso em voz alta) está incluído no número de considerações; quanto mais ideias, melhor. Na fase preliminar, a qualidade dos métodos propostos não é levada em consideração, ou seja, o tema da busca é a criação de possíveis mais opções para resolver o problema. Mas para alcançar o sucesso, as seguintes condições devem ser atendidas:

· presença de um inspirador de ideias;

· o grupo de peritos não excede 5-6 pessoas;

· o potencial dos investigadores é proporcional;

· o ambiente é calmo;

· a igualdade de direitos é respeitada, qualquer solução pode ser proposta, não é permitida a crítica de ideias;

· duração do trabalho não superior a 1 hora.

Após a interrupção do “fluxo de ideias”, os especialistas selecionam criticamente as propostas, tendo em conta as restrições organizacionais e económicas. A seleção da melhor ideia pode ser feita de acordo com diversos critérios.

Este método é mais produtivo na fase de desenvolvimento de uma solução para atingir um objetivo definido, na revelação do mecanismo de funcionamento do sistema e na escolha de um critério para resolução de um problema.

O método de “focar nos objetivos do problema em questão”

Este método consiste em selecionar um dos objetos (elementos, conceitos) associados ao problema a ser resolvido. Além disso, sabe-se que o objeto aceito para consideração está diretamente relacionado aos objetivos finais deste problema. Em seguida, examina-se a conexão entre esse objeto e algum outro escolhido aleatoriamente. Em seguida, seleciona-se o terceiro elemento, também de forma aleatória, e examina-se sua ligação com os dois primeiros, e assim sucessivamente. Desta forma, cria-se uma certa cadeia de objetos, elementos ou conceitos interligados. Se a cadeia for interrompida, o processo será retomado, uma segunda cadeia será criada e assim por diante. É assim que o sistema é explorado.

Método de entrada-saída do sistema

O sistema em estudo deve ser considerado em conjunto com o seu ambiente. Neste caso, é dada especial atenção às restrições que o ambiente externo impõe ao sistema, bem como às restrições inerentes ao próprio sistema.

Na primeira fase de estudo do sistema, são consideradas as possíveis saídas do sistema e avaliados os resultados do seu funcionamento com base nas alterações ambientais. Em seguida, são examinadas as possíveis entradas do sistema e seus parâmetros, permitindo que o sistema funcione dentro das restrições aceitas. E, por fim, na terceira etapa, são selecionados insumos aceitáveis ​​que não violem as restrições do sistema e não o levem a discordar dos objetivos do meio ambiente.

Este método mais eficaz nas fases de compreensão do mecanismo de funcionamento do sistema e de tomada de decisão.

Método de script

A peculiaridade do método é que um grupo de especialistas altamente qualificados apresenta de forma descritiva o possível curso dos acontecimentos em um determinado sistema - partindo da situação atual e terminando com alguma situação resultante. Ao mesmo tempo, erguidos artificialmente, mas surgindo na vida real, são observadas restrições nas entradas e saídas do sistema (em matérias-primas, recursos energéticos, finanças, etc.).

A ideia principal deste método é identificar conexões entre vários elementos do sistema que aparecem durante um determinado evento ou limitação. O resultado de tal estudo é um conjunto de cenários - possíveis direções para a solução do problema, a partir dos quais, por comparação segundo algum critério, poderiam ser selecionados os mais aceitáveis.

Método morfológico

Este método envolve a busca de todos soluções possíveis problemas através de um censo exaustivo dessas soluções. Por exemplo, F.R. Matveev identifica seis etapas na implementação deste método:

· formulação e definição das limitações do problema;

· busca de possíveis parâmetros de soluções e possíveis variações destes parâmetros;

· encontrar todas as combinações possíveis destes parâmetros nas soluções resultantes;

· comparação de soluções do ponto de vista dos objetivos perseguidos;

· escolha de soluções;

· estudo aprofundado das soluções selecionadas.

Métodos de modelagem

Um modelo é um sistema criado com o propósito de representar uma realidade complexa de forma simplificada e compreensível; em outras palavras, um modelo é uma imitação dessa realidade.

Os problemas resolvidos através de modelos são numerosos e variados. O mais importante deles:

· com a ajuda de modelos, os investigadores tentam compreender melhor o curso de um processo complexo;

· através de modelos, a experimentação é realizada nos casos em que isso não é possível em um objeto real;

· através de modelos, avaliar a possibilidade de implementação de diversas soluções alternativas.

Além disso, os modelos possuem propriedades valiosas como:

· reprodutibilidade por experimentadores independentes;

· variabilidade e possibilidade de melhoria através da introdução de novos dados no modelo ou da modificação de relações dentro do modelo.

Dentre os principais tipos de modelos, destacam-se os modelos simbólicos e matemáticos.

Modelos simbólicos – diagramas, diagramas, gráficos, fluxogramas e assim por diante.

Modelos matemáticos são construções abstratas que descrevem de forma matemática as conexões e relações entre os elementos do sistema.

Ao construir modelos, as seguintes condições devem ser atendidas:

· possuir uma quantidade suficientemente grande de informações sobre o comportamento do sistema;

· a estilização dos mecanismos de funcionamento do sistema deve ocorrer dentro de limites que seja possível refletir com suficiente precisão o número e a natureza das relações e conexões existentes no sistema;

· a utilização de métodos automáticos de processamento de informação, especialmente quando a quantidade de dados é grande ou a natureza das relações entre os elementos do sistema é muito complexa.

No entanto, os modelos matemáticos têm algumas desvantagens:

· o desejo de refletir o processo em estudo na forma de condições leva a um modelo que só pode ser compreendido pelo seu desenvolvedor;

· por outro lado, a simplificação leva à limitação do número de factores incluídos no modelo; consequentemente, há uma imprecisão na reflexão da realidade;

· o autor, tendo criado o modelo, “esquece” que não leva em conta a ação de numerosos fatores, talvez insignificantes. Mas o impacto combinado destes factores no sistema é tal que os resultados finais não podem ser alcançados utilizando este modelo.

Para nivelar essas deficiências, o modelo deve ser verificado:

· quão plausível e satisfatória reflecte o processo real;

· se a alteração dos parâmetros provoca uma alteração correspondente nos resultados.

Sistemas complexos, devido à presença de muitos subsistemas que funcionam discretamente, como regra, não podem ser descritos adequadamente usando apenas modelos matemáticos, de modo que a modelagem de simulação se generalizou. Os modelos de simulação tornaram-se difundidos por duas razões: em primeiro lugar, estes modelos permitem a utilização de toda a informação disponível (modelos gráficos, verbais, matemáticos...) e, em segundo lugar, porque estes modelos não impõem restrições estritas aos dados de origem utilizados. Assim, os modelos de simulação permitem o uso criativo de todas as informações disponíveis sobre o objeto de estudo.