Análise de sistema - 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.

A análise do sistema tem o seguinte recursos:

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

Ele usa não apenas métodos formais, mas também métodos de análise qualitativa, ou seja, métodos destinados a ativar o uso da intuição e experiência de especialistas;

Combina diferentes métodos com a ajuda de uma única técnica;

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

Dá a oportunidade de combinar conhecimento, julgamento e intuição de especialistas em vários campos do conhecimento e os obriga a uma certa disciplina de pensamento;

A atenção principal é dada às metas e ao estabelecimento de metas.

Formulários 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;

As tarefas de desenvolver ou melhorar a estrutura;

Tarefas de projeto.

Todas essas tarefas são realizadas de diferentes maneiras em diferentes níveis de gestão econômica. Assim, convém destacar as áreas de aplicação da análise de sistemas e, segundo este princípio: tarefas do público em geral, nível económico nacional; tarefas do nível setorial; tarefas de natureza regional; tarefas do nível de associações, empresas.

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

A tomada de decisão é um processo acelerado de duas ou mais alternativas. Soluçãoé uma escolha consciente de características de comportamento em uma situação particular.

Todas as soluções podem ser divididas em programável e não programável. Portanto, o estabelecimento do valor dos salários em uma organização orçamentária é uma decisão programável, determinada pelos atos legislativos e regulatórios em vigor na Federação Russa.

Por grau de urgência distribuir:

pesquisar soluções;

orientação de crise.

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

Existem os seguintes abordagens de tomada de decisão:

por grau de centralização;

por grau de individualidade;

de acordo com o grau de envolvimento dos funcionários.

A abordagem centralizada pressupõe que o maior número possível de decisões deve ser feito no nível mais alto da organização. A abordagem descentralizada incentiva os gerentes a transferir a responsabilidade de tomada de decisão para o nível mais baixo da 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 do funcionário na solução do problema depende do nível de competência. Cabe destacar que a gestão moderna estimula a participação dos funcionários na resolução de problemas, por exemplo, por meio da criação de um sistema de coleta de premissas sobre a melhoria do trabalho 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 está, via de regra, em alguns desvios do curso esperado dos eventos. Em seguida, você precisa determinar a extensão do problema, por exemplo, qual é 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 do casamento. A definição do problema é seguida pelo estabelecimento de metas, que servirão de base para uma futura decisão, por exemplo, qual deve ser o nível do casamento.

A solução para um problema muitas vezes pode ser fornecida de mais de duas maneiras. Para formar soluções alternativas, é necessário coletar informações de várias fontes. A quantidade de informações coletadas depende da disponibilidade de fundos e do momento da tomada de decisão. Na 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 novos problemas surgirem após a implementação das soluções.

A implementação da decisão envolve o anúncio de uma alternativa, a emissão das ordens necessárias, a distribuição de tarefas, a disponibilização de recursos, o acompanhamento do processo de implementação da decisão, a adoção de decisões adicionais.

Após a implementação da decisão, o gestor deve avaliar sua eficácia respondendo às seguintes perguntas:

A meta foi atingida, foi possível atingir o nível de despesas exigido;

Houve consequências indesejáveis;

Qual é a opinião de funcionários, gerentes, outras categorias de pessoas envolvidas nas atividades da empresa sobre a eficácia da solução.

11. Abordagem alvo na gestão. O conceito e classificação de metas.

O princípio fundamental da gestão é escolha certa objetivos, uma vez que a intencionalidade 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 produção está se tornando cada vez mais um processo de gestão de pessoas.

Alvoé uma especificação da missão da organização em uma forma acessível para gerenciar o processo de sua implementação

Requisitos para os objetivos da organização:

funcionalidade para para que os gerentes em vários níveis possam facilmente transformar as metas gerais estabelecidas em um nível superior em tarefas para níveis inferiores

Estabelecer um vínculo temporal obrigatório entre metas de longo e curto prazo

A sua revisão periódica com base em análises segundo critérios específicos, para que as capacidades internas correspondam às condições existentes;

Assegurar a necessária concentração de recursos e esforços;

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

Cobertura de todas as esferas e níveis de atividade.

Qualquer objetivo será eficaz se tiver o seguinte características:

específico e mensurável;

Certeza no tempo;

Segmentação, direção;

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

Controlabilidade.

Todo o sistema de metas da organização deve ser um sistema interconectado. Tal relação é alcançada ligando-os usando a construção árvore de gols. A essência do conceito de "árvore de metas" é que, no primeiro estágio do estabelecimento de metas na organização, o objetivo principal de sua atividade é determinado. Em seguida, uma meta se decompõe em um sistema de metas para todas as áreas 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 estabelecidas, da estrutura adotada na organização e do grau de hierarquia na construção de sua gestão. No topo desse modelo está o objetivo geral (missão) da organização, e a base são as tarefas, que são a formulação do trabalho que pode ser executado da maneira exigida e dentro de prazos pré-determinados.

Direções para melhorar o estabelecimento de metas na organização:

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

Controle e gestão de mudanças nos parâmetros econômicos de desenvolvimento da organização;

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

Determinação da estratégia econômica 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 nos bens e serviços oferecidos pela organização;

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

Estabelecimento de um sistema eficaz de remuneração do pessoal da organização.

desempenha um papel importante no processo de estabelecimento de metas. motivoção. O modelo de formação do sistema de metas da organização é baseado no sistema de motivações que são utilizados nos diferentes níveis de gestão da empresa. A motivação efetiva pode ser realizada com base em um sistema de meios, e não com a ajuda de qualquer um, mesmo um incentivo muito importante. Portanto, ao desenvolver os objetivos da organização, a correta construção e o método de aplicação do sistema de motivação são de grande importância.

Classificação dos objetivos da organização.

Os objetivos da organização definem os parâmetros da organização. Os objetivos de uma organização são frequentemente definidos como as direções nas quais suas atividades devem ser realizadas. Os principais objetivos da organização são desenvolvidos pelos gestores dos principais recursos (gerentes 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.

Podem ser distinguidos sistema de metas da organização:

Sobrevivência em um ambiente competitivo;

Prevenção de falências e grandes falências financeiras;

Liderança no combate aos concorrentes;

Maximizar o "preço" ou criar uma imagem;

Crescimento do potencial econômico;

Crescimento nos volumes de produção e vendas;

Maximização do lucro;

Minimização de custos;

Lucratividade.

Os objetivos da organização são classificados:

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

3prioridades: prioridade especial, prioridade, outros;

4mensurabilidade: quantitativa e qualitativa;

5natureza dos interesses: externos e internos;

6 repetibilidade: constantemente recorrente e único;

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

8 orientação 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, na fase de conclusão do ciclo de vida;

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

12 escalas: corporativo, intra-empresa, grupo, individual.

A diversidade dos objetivos da organização é explicada pelo fato de que, em termos de conteúdo, os elementos da organização são multidirecionais em muitos parâmetros. Esta circunstância exige um conjunto de objetivos, diferentes em termos de nível de gestão, tarefas de gestão, etc. A classificação de objetivos permite uma compreensão mais profunda da versatilidade das atividades das organizações econômicas. Os critérios usados ​​para classificação também podem ser aplicados por muitas organizações econômicas. No entanto, as expressões específicas de objetivos dentro dessa classificação permanecerão diferentes. A classificação dos objetivos da organização permite aumentar a eficiência da gestão, escolhendo para cada objetivo o sistema de informação necessário e os métodos de definição.

Análise de sistema – esta é a metodologia da teoria dos 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 - desmembramento de um objeto em elementos), mas também métodos de síntese (do grego. síntese - a conexão de elementos em um único todo).

O principal objetivo da análise de sistemas é detectar e eliminar a incerteza ao resolver um problema complexo com base em encontrar a melhor solução a partir das alternativas existentes.

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

A metodologia de análise do sistema baseia-se nas operações de comparação quantitativa e seleção de alternativas no processo de tomada de decisão a ser implementada. Se o requisito de critérios de qualidade para alternativas for atendido, suas estimativas quantitativas podem ser obtidas. Para que as estimativas 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 as qualidades desejadas. As técnicas e métodos de análise de sistemas visam desenvolver alternativas resolver o problema, identificando a extensão da incerteza para cada opção e comparando as opções de acordo com sua eficácia (critérios). Além disso, os critérios são construídos de forma prioritária. A análise do sistema pode ser representada como um conjunto de princípios lógicos básicos. elementos:

• - o objetivo do estudo é resolver o problema e obter um resultado;
• - recursos - meios científicos de resolução do problema (métodos);
• - alternativas - soluções e a necessidade de escolher uma entre várias soluções;
• - critérios - um meio (sinal) de avaliar a resolubilidade do 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 fornece uma imagem espelhada do problema existente, o resultado desejado de sua solução e uma descrição dos recursos com os quais esse resultado pode ser alcançado (Fig. 4.2) .

Arroz. 4.2.

O objetivo é concretizado e transformado em relação aos performers e condições. Um objetivo de ordem superior sempre contém uma incerteza inicial que precisa ser levada em consideração. Apesar disso, o objetivo deve ser específico e inequívoco. A sua encenação deve permitir a iniciativa dos intérpretes. "É muito mais importante escolher o alvo 'certo' do que o sistema 'certo'", disse Hall, autor de um livro sobre engenharia de sistemas; "Escolher o objetivo errado é resolver o problema errado; e escolher o sistema errado é simplesmente escolher um sistema abaixo do ideal."

Se os recursos disponíveis não puderem garantir o alcance da meta definida, obteremos resultados não planejados. O objetivo é o resultado desejado. Portanto, os recursos apropriados devem ser selecionados para atingir os objetivos. Se os recursos são limitados, é necessário ajustar a meta, ou seja, planejar os resultados que podem ser obtidos com um determinado conjunto de recursos. Portanto, a formulação de metas na atividade de inovação deve ter parâmetros específicos.

Principal 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 de síntese se reduz à criação de um novo modelo do sistema, à determinação de 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 do Sistema
decomposição
Definição e decomposição de um objetivo comum, função principal	Análise estrutural funcional	Desenvolvimento de um novo modelo de sistema
Separando o sistema do ambiente	Análise morfológica (análise da relação dos componentes)	Síntese estrutural
Descrição dos fatores de influência	Análise genética (análise de antecedentes, tendências, previsão)	Síntese paramétrica
Descrição das tendências de desenvolvimento, incertezas	Análise de análogos	Avaliação do novo sistema
Descrição como "caixa preta"	Análise de desempenho
Decomposição funcional, componente 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 essas soluções são sintetizadas, avaliadas pelo critério (ou critérios) para alcançar a solubilidade deste problema. A estrutura lógica do processo de tomada de decisão no âmbito da análise do sistema é mostrada na fig. 4.3.

Arroz. 4.3.

Na atividade inovativa, não podem existir modelos de decisão prontos, pois as condições de implementação das inovações podem mudar, sendo necessária uma metodologia que permita em determinada fase formar um modelo de decisão adequado às condições existentes.

Para tomar decisões "ponderadas" de projeto, gestão, sociais, econômicas e outras, é necessária uma ampla cobertura e uma análise abrangente dos fatores que afetam significativamente o problema que está sendo resolvido.

A análise de sistemas é baseada em um conjunto de princípios que determinam seu conteúdo principal e a diferença de outros tipos de análise. É necessário conhecer, compreender e aplicar isso no processo de implementação de um sistema de análise da atividade de inovação.

Estes incluem os seguintes princípios :

• 1) o objetivo final - a formulação do objetivo do estudo, a definição das principais propriedades do sistema de funcionamento, sua finalidade (estabelecimento de metas), indicadores de qualidade e critérios para avaliação do alcance 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 de 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 meio Ambiente;
• 3) equifinalidade - determinação da forma de desenvolvimento sustentável do sistema em relação às condições iniciais e de contorno, ou seja. determinando seu potencial. O sistema pode atingir o estado final desejado independentemente do tempo e determinado unicamente pelas características do próprio sistema em vários condições iniciais e de várias maneiras;
• 4) unidade - consideração do sistema como um todo e um conjunto de elementos inter-relacionados. O princípio está centrado em "olhar para dentro" do sistema, em desmembrá-lo mantendo ideias integrais sobre o sistema;
• 5) relacionamentos - procedimentos para determinar relacionamentos, tanto dentro do próprio sistema (entre elementos) quanto com o ambiente externo (com outros sistemas). De acordo com esse princípio, o sistema em estudo deve, antes de tudo, ser considerado como parte (elemento, subsistema) de outro sistema, denominado supersistema;
• 6) construção modular - a alocação de módulos funcionais e uma descrição da totalidade de seus parâmetros de entrada e saída, o que evita detalhes excessivos para criar um modelo abstrato de sistema. A alocação de módulos no sistema permite considerá-lo como um conjunto de módulos;
• 7) hierarquias - definindo a 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. No caso de introdução de novas funções no sistema, uma nova estrutura também deve ser desenvolvida, e não incluir novas funções na estrutura antiga. As funções estão associadas a processos que requerem a análise de vários fluxos (material, 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 - determinando os padrões de seu funcionamento e o potencial de desenvolvimento (ou crescimento), adaptação às mudanças, expansão, melhoria, incorporação de novos módulos a partir da unidade de objetivos de desenvolvimento;
• 10) descentralização - combinação das funções de centralização e descentralização no sistema de gestão;
• 11) incertezas - levando em consideração fatores de incerteza e fatores aleatórios de influência, tanto do próprio sistema quanto do ambiente externo. A identificação de fatores de incerteza como fatores de risco permite analisá-los e criar um sistema de gestão de risco.

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

• 1) primeiro, é necessário formular os objetivos do estudo;
• 2) a análise é realizada com base no objetivo principal do sistema. Isso permite determinar suas principais propriedades essenciais, indicadores de qualidade e critérios de avaliação;
• 3) no processo de síntese de soluções, quaisquer mudanças devem ser avaliadas do ponto de vista do alcance do objetivo final;
• 4) a finalidade do 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 de sistemas na solução de qualquer problema pode ser caracterizado como uma sequência de etapas principais (Fig. 4.4).

Arroz. 4.4.

No palco decomposição realizado:

• 1) definição e decomposição dos objetivos gerais da solução do problema, a principal função do sistema como limitação do desenvolvimento no espaço, o estado do sistema ou a área das condições admissíveis de existência (uma árvore de metas e uma árvore de funções são definidas);
• 2) seleção do sistema a partir do ambiente de acordo com o critério de participação de cada elemento do sistema no processo que conduz ao resultado desejado a partir da consideração do sistema como parte integrante do supersistema;
• 3) definição e descrição dos fatores influenciadores;
• 4) descrição das tendências de desenvolvimento e vários tipos de incertezas;
• 5) descrição do sistema como "caixa preta";
• 6) decomposição do sistema segundo uma característica funcional, segundo o tipo de elementos nele incluídos, mas características estruturais (por tipo de relação entre os elementos).

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

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

• 1) análise funcional-estrutural sistema existente, que permite formular requisitos para o novo sistema. Inclui esclarecimento da composição e padrões de funcionamento dos elementos, algoritmos para o funcionamento e interação dos subsistemas (elementos), separação de características controladas e não gerenciadas, definição do espaço de estado, parâmetros de tempo, análise da integridade do sistema, formação de requisitos para o sistema que está sendo criado;
• 2) análise das inter-relações dos componentes (análise morfológica);
• 3) análise genética (pré-história, razões para o desenvolvimento da situação, tendências existentes, fazer previsões);
• 4) análise de análogos;
• 5) análise da eficácia dos resultados, do uso de recursos, tempestividade e eficiência. A análise inclui a escolha de escalas de medição, a formação de indicadores e critérios de desempenho, a avaliação de resultados;
• 6) formulação de requisitos para o sistema, formulação de critérios de avaliação e limitações.

No processo de análise, vários métodos de resolução de problemas são usados.

No palco síntese :

• 1) será criado um modelo do sistema necessário. Isso inclui: um certo aparato matemático, modelagem, avaliação do modelo para adequação, eficiência, simplicidade, erros, equilíbrio entre complexidade e precisão, várias opções de implementação, construção de blocos e sistemas;
• 2) é realizada a síntese de estruturas alternativas do sistema, permitindo a resolução do problema;
• 3) é realizada uma síntese de vários parâmetros do sistema para eliminar o problema;
• 4) as opções do sistema sintetizado são avaliadas com a fundamentação do próprio esquema de avaliação, o processamento dos resultados e a escolha da solução mais eficaz;
• 5) a avaliação do grau de resolução do problema é realizada após a conclusão da análise do sistema.

Quanto aos métodos de análise de sistemas, eles devem ser considerados com mais detalhes, pois seu número é bastante grande e implica na possibilidade de sua utilização na resolução de problemas específicos no processo de decomposição de problemas. Lugar especial na análise de sistemas, ele ocupa um 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-objeto complexo, no qual suas propriedades características são preservadas.

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

Na análise de sistemas, especial métodos simulação:

• – modelagem de simulação baseada em métodos estatísticos e linguagens de programação;
• – modelagem situacional, baseada nos métodos da teoria dos conjuntos, teoria dos algoritmos, lógica matemática e representação 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 de indução e redução são amplamente utilizados na análise de sistemas.

A modelagem por indução é realizada para obter informações sobre as especificidades do sistema-objeto, sua estrutura e elementos, formas de sua interação com base na análise do particular e trazendo essas informações para uma descrição geral. O método indutivo de modelagem de sistemas complexos é utilizado quando é impossível representar adequadamente o modelo da estrutura interna de um objeto. Este método permite criar um modelo generalizado de um sistema-objeto, preservando as especificidades das propriedades organizacionais, relacionamentos e relações entre elementos, o que o distingue de outro sistema. Ao construir tal modelo, os métodos da lógica da teoria das probabilidades são frequentemente usados, ou seja, tal modelo torna-se lógico ou hipotético. Em seguida, os parâmetros generalizados da organização estrutural e funcional do sistema são determinados e suas regularidades são descritas usando os métodos da lógica analítica e matemática.

A modelagem de redução é usada para obter informações sobre as leis e padrões de interação em um sistema de vários 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 por redução permite resolver problemas de determinação das propriedades dos elementos, das propriedades de sua interação e das propriedades da estrutura do próprio sistema, de acordo com os princípios de toda a formação. Este método é usado para procurar métodos para decompor elementos e alterar a estrutura, dando ao sistema como um todo novas qualidades. Esse método atende aos objetivos de sintetizar as propriedades do sistema a partir do estudo do potencial interno de mudança. O resultado prático da utilização do método de síntese na modelagem de redução é um algoritmo matemático para descrever os processos de interação dos elementos em toda a formação.

Os principais métodos de análise de sistemas são 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 para ativar a intuição de especialistas (MAIS).

Tabela 4.2

Métodos de análise do sistema

Considere o conteúdo dos principais métodos de representação formal de sistemas que usam ferramentas matemáticas.

Métodos analíticos, incluindo métodos da matemática clássica: cálculo integral e diferencial, busca de extremos de funções, cálculo de variações; programação matemática; métodos da teoria dos jogos, teoria do algoritmo, teoria do risco, etc. Esses métodos permitem descrever uma série de propriedades de um sistema multidimensional e multiconectado, apresentado como um único ponto movendo-se em n espaço tridimensional. Este mapeamento é feito usando a função f (s ) ou por meio de um operador (funcional) F (S ). Também é possível exibir dois ou mais sistemas ou partes deles com pontos e considerar a interação desses pontos. Cada um desses pontos se move e tem seu próprio comportamento em n espaço tridimensional. Esse comportamento dos pontos no espaço e sua interação são descritos por padrões analíticos e podem ser representados como quantidades, funções, equações ou um sistema de equações.

O uso de métodos analíticos é devido apenas 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 usando métodos analíticos. Isso, por sua vez, requer o uso de modelos intermediários e abstratos que podem ser investigados por métodos analíticos, ou o desenvolvimento de métodos sistêmicos de análise completamente novos.

Métodos estatísticos são a base das seguintes teorias: probabilidades, estatística matemática, pesquisa operacional, simulação estatística, enfileiramento, incluindo o método de Monte Carlo, etc. Os métodos estatísticos permitem exibir o sistema usando eventos aleatórios (estocásticos), processos que são descritos pelo características probabilísticas (estatísticas) correspondentes e regularidades estatísticas. Métodos estatísticos são usados ​​para estudar sistemas complexos não determinísticos (autodesenvolvimento, autogerenciamento).

métodos teóricos dos conjuntos, segundo M. Mesarovich, eles servem de base para a criação de uma teoria geral dos sistemas. Com a ajuda de tais métodos, o sistema pode ser descrito em termos universais (um conjunto, um elemento de um conjunto, etc.). Ao descrever, é possível introduzir qualquer relação entre elementos, guiada pela lógica matemática, que é utilizada como linguagem descritiva formal das relações entre elementos de conjuntos diferentes. Os métodos teóricos dos conjuntos tornam possível descrever sistemas complexos em uma linguagem de modelagem formal.

É conveniente usar tais métodos nos casos em que sistemas complexos não podem ser descritos por métodos de uma área de assunto. Os métodos teóricos dos conjuntos de análise de sistemas são a base para a criação e desenvolvimento de novas linguagens de programação e a criação de sistemas de projeto auxiliados por computador.

Métodos Booleanos são uma linguagem para descrever sistemas em termos de álgebra da lógica. Os métodos lógicos são mais amplamente utilizados sob o nome de álgebra booleana como uma representação binária do estado dos circuitos dos elementos do computador. Os métodos lógicos permitem descrever o 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 nas teorias de análise lógica e autômatos estão sendo desenvolvidas. Todos esses métodos ampliam a possibilidade de utilização de análise e síntese de sistemas em informática aplicada. Esses métodos são usados ​​para criar modelos de sistemas complexos que são adequados às leis da lógica matemática para construir estruturas estáveis.

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

Métodos Semióticos baseiam-se nos conceitos: símbolo (signo), 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 quando é impossível formalizar a tomada de decisão em situações mal formalizadas para a primeira etapa do estudo e os métodos analíticos e estatísticos não podem ser utilizados. Esses métodos são a base para o desenvolvimento de linguagens de programação, modelagem, automação do projeto de sistemas de complexidade variável.

Métodos gráficos. Eles são usados ​​para exibir objetos na forma de uma imagem do sistema e também permitem exibir estruturas e relacionamentos do sistema de forma generalizada. Os métodos gráficos são volumétricos e lineares-planares. Eles são usados ​​principalmente na forma de um gráfico de Gantt, gráficos de barras, gráficos, diagramas e desenhos. Tais métodos e a representação obtida com sua ajuda permitem visualizar a situação ou o processo de tomada de decisão em condições de mudança.

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

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

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Introdução

1. Análise do sistema

Conclusão

Bibliografia

Introdução

A análise de sistemas do ponto de vista prático é metodologia universal resolver problemas complexos de natureza arbitrária, onde o conceito de "problema" é definido como "a atitude subjetiva negativa do sujeito em relação à realidade". A dificuldade em diagnosticar um problema se deve em parte ao fato de que o sujeito pode não ter conhecimentos especiais e, portanto, não ser capaz de interpretar adequadamente os resultados de um estudo realizado por um analista de sistemas.

A análise de sistemas acabou se tornando um curso inter e transdisciplinar, resumindo a metodologia para estudar sistemas técnicos e sociais complexos.

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

Os autores ocidentais (J. van Gig, R. Ashby, R. Ackoff, F. Emery, S. Beer) são mais inclinados à análise de sistemas aplicada, sua aplicação à análise e ao projeto de organizações. Os clássicos da análise de sistemas soviéticos (A.I. Uyomov, M.V. Blauberg, E.G. Yudin, Yu.A. Urmantsev, etc.) conhecimento científico, a definição das categorias filosóficas "sistema", "elemento", "parte", "todo", etc.

A análise de sistemas requer um estudo mais aprofundado das características e padrões de 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 na combinação de métodos e técnicas formais; formação da teoria da síntese sistêmico-estrutural; desenvolvimento de métodos para organizar exames complexos.

O desenvolvimento do tema "análise de sistemas" é bastante grande: muitos cientistas, pesquisadores e filósofos se envolveram no conceito de sistêmico. No entanto, pode-se notar que há um número insuficiente de teorias completas e explícitas para estudar o tema de sua aplicação na gestão.

O objeto do trabalho de pesquisa é a análise de sistemas, e o assunto 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 no desenvolvimento e formação da análise de sistemas.

Este objetivo requer a solução das seguintes tarefas principais:

Estudar a história de desenvolvimento e mudança de análise de sistemas;

Considere a metodologia de análise de sistemas;

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 foi formada como resultado da necessidade de explorar e projetar sistemas complexos, gerenciá-los em condições de informações incompletas, recursos limitados e pressão de tempo.

A análise de sistemas é um desenvolvimento adicional de várias disciplinas, como pesquisa operacional, teoria de controle ótimo, teoria da decisão, análise de especialistas, teoria de gerenciamento de sistemas, etc. Para resolver com sucesso o conjunto de tarefas, a análise do sistema usa todo o conjunto de procedimentos formais e informais. As disciplinas teóricas elencadas são a base e a base metodológica da análise de sistemas. Assim, a análise de sistemas é um curso interdisciplinar que generaliza a metodologia para estudar 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, tornou-se possível apenas com a introdução e uso generalizado de computadores. Akoff, R. Em Sistemas Intencionais / R. Akoff, F. Emery. - M.: Rádio soviética, 2008. - 272 p. É o uso de computadores como ferramenta para resolver Tarefas desafiantes tornou possível passar da construção de modelos teóricos de sistemas para sua ampla aplicação prática. Nesse sentido, 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. Problema central análise de sistemas é um problema de decisão.

Em relação aos problemas de pesquisa, projeto e gerenciamento de sistemas complexos, o problema de tomada de decisão está associado à escolha de determinada alternativa sob condições de vários tipos de incerteza. A incerteza é devido aos multicritérios dos problemas de otimização, a incerteza dos objetivos do desenvolvimento do sistema, a ambiguidade dos cenários de desenvolvimento do sistema, a falta de informações a priori sobre o sistema, o impacto de fatores aleatórios durante o desenvolvimento dinâmico do sistema e outras condições. Diante dessas circunstâncias, a análise de sistemas pode ser definida como uma disciplina que trata de problemas de tomada de decisão em condições em que a escolha de uma alternativa requer a análise de informações complexas de natureza física variada. 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. Pode ser dividido em três direções principais. Essas três direções correspondem a três etapas que estão sempre presentes no estudo de sistemas complexos:

1) construção de uma maquete do objeto em estudo;

2) definição do problema de pesquisa;

3) solução do problema matemático dos conjuntos.

Vamos considerar essas etapas.

Construir 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.

Como o conhecimento é sempre relativo, a descrição em qualquer linguagem reflete apenas alguns aspectos dos processos em andamento e nunca é completamente completa. Por outro lado, deve-se notar que, ao construir um modelo, é necessário focar naqueles aspectos do processo em estudo que são de interesse do pesquisador. É profundamente errôneo querer refletir todos os aspectos da existência do sistema ao construir um modelo de sistema. Ao realizar uma análise de sistema, via de regra, eles estão interessados ​​no comportamento dinâmico do sistema, e ao descrever a dinâmica do ponto de vista do estudo, existem parâmetros e interações primordiais, e existem parâmetros que não são essenciais. neste estudo. Assim, a qualidade do modelo é determinada pela correspondência da descrição completa com os requisitos que se aplicam ao estudo, a correspondência dos resultados obtidos com a ajuda do modelo ao curso do processo ou fenômeno observado. A construção de um modelo matemático é a base de toda análise de sistemas, a etapa central de pesquisa ou projeto de qualquer sistema. O resultado de toda a análise do sistema depende da qualidade do modelo. Bertalanfi L. Fon. Teoria Geral dos Sistemas: Uma Revisão Crítica / Bertalanfi L. Fon // Estudos em Teoria Geral dos Sistemas. - M.: Progresso, 2009. - S. 23 - 82.

Enunciado do problema de pesquisa

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

Ao analisar 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 da análise pode ser devidamente atribuída à etapa que faz pleno uso dos métodos matemáticos. Embora sem o conhecimento da matemática e das capacidades de seu aparato, a implementação bem-sucedida das duas primeiras etapas é impossível, pois os métodos de formalização devem ser amplamente utilizados tanto na construção de um modelo de sistema quanto na formulação das metas e objetivos da análise. No entanto, 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 usar abordagens heurísticas juntamente com procedimentos formais. As razões para recorrer a métodos heurísticos estão principalmente relacionadas à falta de informações a priori sobre os processos que ocorrem no sistema analisado. Além disso, tais razões incluem a grande dimensão do vetor x e a complexidade da estrutura do conjunto G. Nesse caso, as dificuldades decorrentes da necessidade de utilizar 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, sua conformidade com o objetivo original do estudo torna-se o problema teórico mais importante.

1.2 Características das tarefas de análise do sistema

A análise do sistema está agora na vanguarda pesquisa científica. Destina-se a 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 das tarefas que a análise de sistemas foi projetada para resolver. A peculiaridade do estágio atual é que a análise de sistemas, ainda não tendo conseguido se transformar em uma disciplina científica de pleno direito, é forçada a existir e se desenvolver em condições em que a sociedade começa a sentir a necessidade de aplicar métodos e resultados ainda insuficientemente desenvolvidos e testados e não é capaz de adiar as decisões relacionadas às suas tarefas para amanhã. Esta é a fonte tanto da força quanto da fraqueza da análise de sistemas: força - porque sente constantemente o impacto da necessidade de prática, é forçada a expandir continuamente a gama de objetos de estudo e não tem a capacidade de abstrair do real necessidades da sociedade; fraquezas - porque muitas vezes o uso de métodos "brutos", insuficientemente desenvolvidos de pesquisa sistemática, leva à adoção de decisões precipitadas, à negligência de dificuldades reais. Claro, D. Systemology / D. Clear. - M.: Rádio e comunicação, 2009. - 262 p.

Consideremos as principais tarefas, que os esforços dos especialistas visam resolver e que precisam de mais desenvolvimento. Em primeiro lugar, cabe destacar as tarefas de estudar o sistema de interações dos objetos analisados ​​com o ambiente. A solução para este problema envolve:

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

Determinar os recursos reais dessa interação;

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

Tarefas do seguinte tipo estão associadas ao desenho de alternativas para esta interação, alternativas para o 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 possibilidades de construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias inusitadas e estruturas ocultas. Em outras palavras, estamos falando aqui do desenvolvimento de métodos e meios de fortalecimento das capacidades indutivas do pensamento humano, em contraste com suas capacidades dedutivas, que, de fato, visam o desenvolvimento de meios lógicos formais. As pesquisas nessa direção começaram apenas muito recentemente, e ainda não há um aparato conceitual único nelas. No entanto, várias áreas importantes podem ser destacadas aqui, como o desenvolvimento de um aparato formal de lógica indutiva, métodos análise morfológica e outros métodos sintático-estruturais para a construção de novas alternativas, métodos de síntese e organização da interação grupal na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos principais paradigmas do pensamento de busca.

As tarefas do terceiro tipo consistem em construir um conjunto de modelos de simulação que descrevem a influência de uma ou outra interação no comportamento do objeto de estudo. Deve-se notar que os estudos de sistemas não perseguem o objetivo de criar algum tipo de supermodelo. Estamos falando do desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus próprios problemas específicos.

Mesmo após a criação e estudo de tais modelos de simulação, a questão de trazer vários aspectos do comportamento do sistema em um único esquema permanece em aberto. No entanto, pode e deve ser resolvido não construindo um supermodelo, mas analisando as reações ao comportamento observado de outros objetos em interação, ou seja, estudando o comportamento de objetos - análogos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise do sistema.

Tal estudo fornece uma 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 um componente.

As tarefas do quarto tipo estão associadas à construção de modelos de tomada de decisão. Qualquer estudo de sistema está ligado ao estudo de várias alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é escolher e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisão, é necessário levar em conta a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e destacar 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 de destino. Não há falta de trabalho e pesquisadores trabalhando ativamente aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão no nível de invenções não confirmadas e discrepâncias na compreensão tanto da essência das tarefas quanto dos meios para resolvê-las. 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) solucionar o problema de multicritérios na avaliação de alternativas de decisão ou planejamento;

c) estudo do problema da incerteza, especialmente associada não a fatores estatísticos, mas à incerteza dos julgamentos de especialistas e à incerteza deliberadamente criada associada à simplificação de ideias sobre o comportamento do sistema;

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

e) estudar características específicas critérios de desempenho socioeconômico;

f) criação de 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 novas informações chegam, tanto sobre eventos externos quanto sobre mudanças de ideias sobre a implementação deste programa .

Esta última direção exige uma nova consciência das reais funções das estruturas, planos, programas alvo e a definição daqueles que devem desempenhar, bem como as 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 todas as tarefas da pesquisa sistêmica estão intimamente interligadas entre si, não podem ser isoladas e resolvidas separadamente, tanto no tempo quanto na composição dos performers. 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; ed. A.A. Emelyanov. - M.: Finanças e estatísticas, 2008. - 368 p.

O objetivo final da análise do sistema é resolver a situação do problema que surgiu antes do objeto da pesquisa do sistema em andamento (geralmente esta é uma organização específica, equipe, empresa, região separada, estrutura social etc.). A análise de sistemas lida com o estudo de uma situação-problema, descobrindo suas causas, desenvolvendo opções para sua eliminação, tomando uma decisão e organizando o funcionamento posterior do sistema que resolve a situação-problema. A etapa inicial de qualquer pesquisa de sistema é o estudo do objeto da análise do sistema em andamento, seguido de sua formalização. Nesta fase, surgem tarefas que distinguem fundamentalmente a metodologia de pesquisa de sistemas da metodologia de outras disciplinas, ou seja, uma tarefa dupla é resolvida na análise de sistemas. Por um lado, é necessário formalizar o objeto de pesquisa do sistema, por outro lado, o processo de estudo do sistema, o processo de formulação e solução do problema, está sujeito à formalização. Vamos dar um exemplo da teoria do projeto de sistemas. A teoria moderna de projeto assistido por computador de sistemas complexos pode ser considerada como uma das partes da pesquisa de sistemas. Segundo ela, o problema de projetar sistemas complexos tem dois aspectos. Primeiro, é necessário realizar uma descrição formalizada do objeto de design. Além disso, nesta fase, resolvem-se as tarefas 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 refletem o seu funcionamento). Em segundo lugar, é necessário formalizar o processo de design. Os componentes do processo de projeto são os métodos de formação de várias soluções de projeto, métodos de análise de engenharia e métodos de tomada de decisão para escolher as melhores opções para implementar o sistema.

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

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, que se manifesta em vários aspectos. Em primeiro lugar, notamos um aspecto como o impacto no sistema de fatores desconhecidos.

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

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

A atribuição de uma meta, a escolha de um critério, a formalização de uma meta são quase sempre um problema difícil. Tarefas com muitos critérios são típicas de grandes projetos técnicos, econômicos e econômicos.

E, finalmente, deve-se notar tal tipo de incerteza como a incerteza associada à influência posterior dos resultados da decisão sobre a situação-problema. O fato é que a decisão que está sendo tomada no momento e implementada em algum sistema visa afetar o funcionamento do sistema. Na verdade, para isso é aceito, pois, de acordo com a ideia dos analistas de sistemas esta decisão deve resolver o problema. No entanto, como a decisão é feita para um sistema complexo, o desenvolvimento do sistema no tempo pode ter muitas estratégias. E, claro, na fase de tomar uma decisão e tomar uma ação de controle, os analistas podem não ter uma visão completa do desenvolvimento da situação. Anfilatov, V. S. Análise de sistemas em gestão: livro didático. subsídio / V.S. Anfilatov e outros; ed. A.A. Emelyanov. - M.: Finanças e estatísticas, 2008. - 368 p.

sistema de análise técnico natural social

2. O conceito de "problema" na análise de sistemas

A análise de sistemas do ponto de vista prático 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 subjetiva negativa do sujeito em relação à realidade”. Nesse sentido, a etapa de identificação e diagnóstico de um problema em sistemas complexos é a mais importante, pois determina as metas e objetivos da realização de uma análise do sistema, bem como métodos e algoritmos que serão utilizados no futuro com suporte à decisão. Ao mesmo tempo, esta etapa é a mais complexa e menos formalizada.

Uma análise dos trabalhos em língua russa sobre análise de sistemas nos permite destacar as duas maiores áreas dessa área, que podem ser chamadas condicionalmente 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 ao estudo de sistemas complexos. Com esta abordagem, a maior atenção é dada aos métodos formais para construir modelos de sistemas e métodos matemáticos para estudar o sistema. Os conceitos de "assunto" e "problema" como tal não são considerados, mas o conceito de sistemas e problemas "típicos" é frequentemente encontrado (sistema de gestão - problema de gestão, sistema financeiro - problemas financeiros, etc.).

Com esta abordagem, um “problema” é definido como uma discrepância entre o real e o desejado, ou seja, uma 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 deve ser comparada com o modelo de referência.

Se nos basearmos no conceito de “problema”, podemos concluir que, com uma abordagem racional, um problema surge apenas para um analista de sistemas que possui um determinado modelo formal de algum sistema, encontra esse sistema e encontra uma discrepância entre o modelo e o 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.

Obviamente, existem sistemas cuja organização e comportamento são estritamente regulamentados e reconhecidos por todos os sujeitos - são, por exemplo, as leis legais. A discrepância entre o modelo (lei) e a realidade neste caso é um problema (ofensa) que precisa ser resolvido. No entanto, não há regulamentações rígidas para a maioria dos sistemas artificiais, 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 determinado sujeito tem sua própria ideia de qual sistema ele faz parte, 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 destacar um sistema de controle do ambiente, mas usar algum modelo de interação com o mundo que seja compreensível e conveniente apenas para ele. 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 envolve um impacto de melhoria - quando pelo menos um participante do problema melhorar e ninguém piorar.

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

Como se sabe, para um problema sistêmico não existe um modelo que estabeleça exaustivamente relações de causa e efeito entre seus componentes, portanto, a abordagem de otimização parece pouco construtiva: “... , absolutamente a melhor opção para resolver problemas de qualquer natureza ... a busca por uma opção realisticamente alcançável (compromisso) para resolver o problema, quando o desejado pode ser sacrificado em prol do possível, e os limites do possível podem ser significativamente expandido devido ao desejo de alcançar o desejado. Isso pressupõe o uso de critérios de preferência situacional, ou seja, critérios que não são configurações iniciais, mas são desenvolvidos no decorrer do estudo ... ”.

Outra direção da análise de sistemas - uma abordagem objetivo-subjetiva, baseada nos trabalhos de Ackoff, coloca o conceito de sujeito e o problema à frente da análise de sistemas. De fato, nesta abordagem, incluímos o sujeito na definição do sistema existente e ideal, ou seja, por um lado, a análise do sistema procede dos interesses das pessoas - introduz um componente subjetivo do problema, por outro lado, explora fatos e padrões objetivamente observáveis.

Vamos voltar à definição de "problema". Disso, em particular, segue-se que quando observamos o comportamento irracional (no sentido geralmente aceito) do 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", mas em certas situações é impossível excluir a possibilidade da existência de um componente objetivo do problema.

A análise de sistemas tem em seu arsenal as seguintes possibilidades para solucionar o problema do assunto:

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

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

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

Obviamente, o segundo método não resolve o problema, mas apenas elimina sua influência sobre o assunto, o que significa que o componente objetivo do problema permanece. 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 o sujeito pode não ter uma “atitude negativa em relação à realidade”: Diretor, S. Introdução à Teoria dos Sistemas / S. Diretor, D. Rohrar. - M.: Mir, 2009. - 286 p.

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

* altera a avaliação das relações com o 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 natureza, pois acredita que as pessoas que o denunciam denigrem suas atividades ou perseguem seus próprios interesses egoístas, e talvez porque simplesmente não amem pessoalmente essas pessoas.

Deve ser lembrado que, na ausência de uma atitude negativa do sujeito, o componente objetivo do problema permanece e continua a influenciar o sujeito em um grau ou outro, ou o problema pode piorar significativamente no futuro.

Como a identificação de um problema requer uma análise de atitude subjetiva, esta etapa pertence às etapas não formalizáveis ​​de uma análise de sistema.

Nenhum algoritmo ou técnica eficaz foi proposto até agora, na maioria das vezes os autores de trabalhos sobre análise de sistemas confiam na experiência e intuição do analista e oferecem a ele 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 estudo experimental de sistemas e sua modelagem. Com a ampla introdução das modernas tecnologias da informação nas organizações (comercial, científica, médica, etc.), quase todos os aspectos de suas atividades são registrados e armazenados em bancos de dados que já hoje possuem volumes muito grandes. As informações em tais bancos de dados contêm uma descrição detalhada tanto dos próprios sistemas quanto da história de seu desenvolvimento e vida (dos sistemas). Podemos dizer que hoje, ao analisar a maioria dos sistemas artificiais, é mais provável que um analista encontre uma desvantagem métodos eficazes pesquisa de sistemas do que com a falta de informações sobre o sistema.

No entanto, a atitude subjetiva deve ser formulada pelo sujeito, e ele pode não ter conhecimentos especiais e, portanto, não é capaz de interpretar adequadamente os resultados da pesquisa realizada pelo analista. Portanto, o conhecimento sobre o sistema e os modelos preditivos, que o analista eventualmente receberá, devem ser apresentados de forma explícita e interpretável (possivelmente em linguagem natural). Tal representação pode ser chamada de conhecimento sobre o sistema em estudo.

Infelizmente, atualmente não existem métodos eficazes para obter conhecimento sobre o sistema. Maior interesse representam modelos e algoritmos de Data Mining (análise inteligente de dados), que são usados ​​em aplicações privadas para extrair conhecimento de dados "brutos". Vale ressaltar que Data Mining é uma evolução da teoria de gerenciamento de banco de dados e análise de dados online (OLAP), baseada na ideia de uma representação conceitual multidimensional.

Mas nos últimos anos, devido ao crescente problema da “sobrecarga de informação”, mais e mais pesquisadores estão usando e aprimorando métodos de mineração de dados para resolver problemas de extração de conhecimento.

A utilização generalizada de métodos de extração de conhecimento é muito difícil, o que, por um lado, se deve à insuficiente eficácia da maioria das abordagens conhecidas, que se baseiam em métodos matemáticos e estatísticos bastante formais, e, por outro, à a dificuldade de usar métodos eficazes de tecnologias intelectuais que não possuem uma descrição formal suficiente e exigem atrair especialistas caros. Este último pode ser superado usando uma abordagem promissora para construir 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 intelectuais avançadas, aumentar significativamente a eficiência de resolução do problema de extração de conhecimento que será apresentado ao sujeito na fase de identificação do problema em análise de sistemas. Em segundo lugar, eliminar a necessidade de um especialista em configuração e o uso de tecnologias inteligentes, já que estas serão geradas e configuradas automaticamente. Bertalanfi L. Fon. História e status da teoria geral dos sistemas / Bertalanfi L. Fon // System Research: Yearbook. - M.: Nauka, 2010. - C. 20 - 37.

Conclusão

A formação da análise de sistemas está associada a meados do século XX, mas na verdade começou a ser usada muito antes. É na economia que seu uso é associado ao nome do teórico do capitalismo K. Marx.

Hoje, esse método pode ser chamado de universal - a análise do sistema é usada na gestão de qualquer organização. É difícil não superestimar seu valor nas atividades de gestão. O gerenciamento do ponto de vista de uma abordagem sistêmica 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 levar em conta a diferença nas características socioculturais das pessoas que trabalham na empresa e as tradições culturais da sociedade em que a organização atua. Os gerentes podem alinhar mais facilmente seu trabalho específico com o da organização como um todo se entenderem o sistema e seu papel nele.

As desvantagens da análise de sistemas incluem o fato de que consistência significa certeza, consistência, integridade e, em Vida real não é observado. Mas esses princípios se aplicam a qualquer teoria, e isso não os torna vagos ou inconsistentes. Em teoria, cada pesquisador deve encontrar os princípios básicos e ajustá-los dependendo da situação. Dentro da estrutura do sistema, pode-se destacar também os problemas de copiar uma estratégia ou mesmo 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. Em sua base, as tarefas de controle foram desenvolvidas em várias direções.

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resumo, adicionado em 15/04/2010


O conceito de gerenciamento de sistemas organizacionais e econômicos complexos em logística. Uma abordagem sistemática para o projeto do sistema logístico de uma empresa industrial. Melhorar os parâmetros de controle de sistemas organizacionais e econômicos complexos.

ANÁLISE DE SISTEMA- um conjunto de métodos e ferramentas usados ​​no estudo e projeto de objetos complexos e supercomplexos, principalmente métodos para desenvolver, tomar e justificar decisões no projeto, criação e gestão de projetos sociais, econômicos, homem-máquina e técnicos. sistemas . Na literatura, o conceito de análise de sistemas às vezes é identificado com o conceito Abordagem de sistemas , 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 hl.o. ao estudo de sistemas artificiais (que surgem com a participação do homem), 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, em primeiro lugar, porque no processo de tomada de decisão é preciso fazer escolhas em condições de incerteza, o que está associado à presença de fatores que não podem ser rigorosamente quantificados. Os procedimentos e métodos de análise de sistemas visam propor soluções alternativas para o problema, identificar o grau de incerteza para cada uma das opções e comparar as opções de acordo com determinados critérios de desempenho. De acordo com os princípios da análise de sistemas, um ou outro problema complexo que surge diante da 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 o gerenciamento desse sistema, é necessário determinar seu objetivo, os objetivos de seus subsistemas individuais e as muitas alternativas para atingir esses objetivos, que são comparados de acordo com certos critérios de eficiência e, como resultado, o mais método de gestão apropriado para uma determinada situação é selecionado. O procedimento central na análise de sistemas é a construção de um modelo generalizado (ou modelos) que reflita todos os fatores e relações da situação real que possam surgir no processo de implementação da solução. O modelo resultante é investigado a fim de descobrir a proximidade do resultado da aplicação de uma ou outra das opções alternativas de ação à desejada, o custo comparativo dos recursos para cada uma das opções, o grau de sensibilidade do modelo para várias influências externas indesejáveis. A análise de sistemas é baseada em uma série de disciplinas matemáticas aplicadas e métodos amplamente utilizados nas atividades modernas de gerenciamento. A base técnica da análise de sistemas são computadores modernos e sistemas de informação. A análise de sistemas usa amplamente métodos de dinâmica de sistemas, teoria dos jogos, programação heurística, modelagem de simulação, controle direcionado ao programa, etc. Uma característica importante da análise de sistemas é a unidade dos meios e métodos de pesquisa formalizados e não formalizados usados ​​nela.

Literatura:

1. Gvishiani D. M. Organização e gestão. M., 1972;

2. Cleland D.,Rei V. Análise do sistema e gerenciamento de metas. M., 1974;

3. Nappelbaum E.L. Análise de sistemas como programa de pesquisa - 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 do sistema e análise do sistema. - 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. Consistência. Atividade. M., 1997.

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

V.N. Sadovsky

Métodos de análise do sistema

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

Para resolver problemas quantificáveis ​​bem estruturados, utiliza-se a conhecida metodologia de pesquisa operacional, que consiste em construir um modelo matemático adequado (por exemplo, problemas lineares, não lineares, de programação dinâmica, problemas de teoria das filas, teoria dos jogos, etc.) e aplicar métodos para encontrar as ações direcionadas da estratégia de controle ideal.

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

abstração e especificação

análise e síntese, indução e dedução

Formalização e concretização

composição e decomposição

Linearização e seleção de componentes não lineares

Estruturação e reestruturação

· prototipagem

reengenharia

algoritmo

simulação e experimento

controle e regulação de software

Reconhecimento e identificação

agrupamento e classificação

avaliação e testes de especialistas

verificação

e outros métodos e procedimentos.

Cabe destacar as tarefas de estudar o sistema de interações dos objetos analisados ​​com o ambiente. A solução para este problema envolve:

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

a influência das interações em consideração, às quais a consideração é limitada;

- determinação dos recursos reais dessa interação;

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

Tarefas do seguinte tipo estão associadas ao desenho de alternativas para esta interação, alternativas para o 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 possibilidades de construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias inusitadas e estruturas ocultas. Em outras palavras, o discurso aqui sobre o desenvolvimento de métodos e meios fortalecendo as possibilidades indutivas do pensamento humano, em contraste com suas possibilidades dedutivas, para as quais, de fato, o desenvolvimento de meios lógicos formais visa fortalecer. As pesquisas nessa direção começaram apenas muito recentemente, e ainda não há um aparato conceitual único nelas. No entanto, várias áreas importantes podem ser distinguidas aqui, como o desenvolvimento o aparato formal da lógica indutiva, métodos de análise morfológica e outros métodos estruturais e sintáticos para construção de novas alternativas, métodos sintáticos e organização da interação grupal na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos principais paradigmas do pensamento de busca.

As tarefas do terceiro tipo consistem em construir um conjunto modelos de simulação descrevendo a influência de uma ou outra interação no comportamento do objeto de estudo. Deve-se notar que os estudos de sistemas não perseguem o objetivo de criar algum tipo de supermodelo. Estamos falando do desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus próprios problemas específicos.

Mesmo após a criação e estudo de tais modelos de simulação, a questão de trazer vários aspectos do comportamento do sistema em um único esquema permanece em aberto. No entanto, pode e deve ser resolvido não construindo um supermodelo, mas analisando as reações ao comportamento observado de outros objetos em interação, ou seja, estudando o comportamento de objetos - análogos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise do sistema. Tal estudo fornece uma 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 um componente.

Tarefas do quarto tipo estão associadas ao design modelos de tomada de decisão. Qualquer estudo de sistema está ligado ao estudo de várias alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é escolher e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisão, é necessário levar em conta a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e destacar 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 de destino. Não há falta de trabalho e pesquisadores trabalhando ativamente aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão no nível de invenções não confirmadas e discrepâncias na compreensão tanto da essência das tarefas quanto dos meios para resolvê-las. A investigação nesta área inclui:

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

b) solucionar o problema de multicritérios na avaliação de alternativas de decisão ou planejamento;

c) estudo do problema da incerteza, especialmente associada não a fatores estatísticos, mas à incerteza dos julgamentos de especialistas e à incerteza deliberadamente criada associada à simplificação de ideias sobre o comportamento do sistema;

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

e) estudo das especificidades dos critérios socioeconómicos de eficiência;

f) criação de 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 um novo chegar

informações sobre eventos externos e mudanças de ideias sobre a execução deste programa.

Esta última direção exige uma nova consciência das reais funções das estruturas, planos, programas alvo e a definição daqueles que devem desempenhar, bem como as 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 todas as tarefas da pesquisa sistêmica estão intimamente interligadas entre si, não podem ser isoladas e resolvidas separadamente, tanto no tempo quanto na composição dos performers. 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 amplamente utilizados na prática de projeto e gerenciamento. É verdade que as representações gráficas (gráficos, diagramas, etc.) são amplamente utilizadas para apresentar resultados intermediários e finais da modelagem. No entanto, estes últimos são auxiliares; a base do modelo, as provas de sua adequação, são aquelas ou outras direções de representações analíticas e estatísticas. Portanto, apesar de nas principais áreas dessas duas classes de métodos, as universidades lerem cursos independentes palestras, no entanto, caracterizamos brevemente suas características, vantagens e desvantagens do ponto de vista da possibilidade de usá-los na modelagem de sistemas.

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

As representações analíticas têm uma longa história de desenvolvimento e são caracterizadas não apenas pelo desejo de rigor da terminologia, mas também pela atribuição de certas letras a algumas quantidades especiais (por exemplo, dobrando a razão da área de um círculo para o área de um quadrado nele inscrito p» 3,14; a base do logaritmo natural – e» 2,7, etc.).

Com base em representações analíticas, teorias matemáticas de complexidade variável surgiram e estão se desenvolvendo - desde o aparato da análise matemática clássica (métodos de estudo de funções, seu tipo, métodos de representação, busca de extremos de funções, etc.) seções da matemática moderna como programação matemática (linear, não linear, dinâmica, etc.), teoria dos jogos (jogos matriciais com estratégias puras, jogos diferenciais, etc.).

Esses direções teóricas tornou-se a base de muitas teorias aplicadas, incluindo a teoria do controle automático, a teoria das soluções ótimas, etc.

Ao modelar sistemas, uma ampla gama de representações simbólicas é usada, usando a "linguagem" da matemática clássica. No entanto, essas representações simbólicas nem sempre refletem adequadamente processos reais complexos e, nesses casos, de modo geral, não podem ser considerados modelos matemáticos rigorosos.

A maioria das áreas da matemática não contém os meios de definir o problema e provar a adequação do modelo. Este último é comprovado pela experiência, que, à medida que os problemas se tornam mais complexos, também se tornam cada vez mais complexos, caros, nem sempre indiscutíveis e realizáveis.

Ao mesmo tempo, essa classe de métodos inclui uma área relativamente nova da matemática - programação matemática, que contém os meios de definição do problema e amplia as possibilidades de provar a adequação dos modelos.

Estatística representações formadas como uma entidade independente 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 seu comportamento, que são descritos pelas características probabilísticas (estatísticas) e padrões estatísticos correspondentes. Os mapeamentos estatísticos do sistema no caso geral (por analogia com os analíticos) podem ser representados como se na forma de um ponto “embaçado” (área difusa) no espaço n-dimensional, no qual o sistema (suas propriedades levadas em consideração no modelo) é transferido pelo operador F. Ponto “desfocado” deve ser entendido como uma determinada área que caracteriza o movimento do sistema (seu comportamento); neste caso, os limites da região são dados com uma certa probabilidade p (“borrada”) e o movimento do ponto é descrito por alguma função aleatória.

Fixando todos os parâmetros desta área, exceto um, você pode obter um corte ao longo da linha a - b, cujo significado é o impacto desse parâmetro no comportamento do sistema, que pode ser descrito por uma distribuição estatística para este parâmetro. Da mesma forma, você pode obter bidimensional, tridimensional, etc. padrões de distribuição estatística. As regularidades estatísticas podem ser representadas como variáveis ​​aleatórias discretas e suas probabilidades, ou como dependências contínuas da distribuição de eventos e processos.

Para eventos discretos, a relação entre os valores possíveis de uma 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 o problema, enquanto qualquer método (qualquer pensamento expresso em voz alta) é incluído no número de considerados, quanto mais ideias, melhor. Na fase preliminar, a qualidade dos métodos propostos não é levada em consideração, ou seja, o assunto da pesquisa é a criação de um possível mais opções de resolução de problemas. Mas, para ter sucesso, as seguintes condições devem ser atendidas:

a presença de um inspirador de ideias;

· um grupo de especialistas não excede 5-6 pessoas;

· o potencial dos pesquisadores é comensurável;

o ambiente é calmo;

direitos iguais são observados, qualquer solução pode ser proposta, a crítica de ideias não é permitida;

· Duração do trabalho não superior a 1 hora.

Após a interrupção do "fluxo de ideias", os especialistas realizam uma seleção crítica das propostas, levando em consideração as limitações organizacionais e econômicas. A seleção da melhor ideia pode ser realizada de acordo com vários critérios.

Este método é mais produtivo na fase de desenvolvimento de uma solução para a implementação do objetivo, ao revelar o mecanismo de funcionamento do sistema, ao escolher um critério para a resolução do problema.

O método de "concentração de atenção nos objetivos do problema"

Este método consiste em selecionar um dos objetos (elementos, conceitos) associados ao problema a ser resolvido. Ao mesmo tempo, sabe-se que o objeto aceito para consideração está diretamente relacionado aos objetivos finais deste problema. Em seguida, examina-se a conexão entre este objeto e algum outro, escolhido ao acaso. Em seguida, o terceiro elemento é selecionado, igualmente aleatoriamente, e sua relação com os dois primeiros é examinada, e assim por diante. Assim, uma certa cadeia de objetos, elementos ou conceitos interligados é criada. Se a cadeia quebrar, o processo será retomado, uma segunda cadeia será criada e assim por diante. É assim que o sistema é explorado.

Método "entradas-saídas do sistema"

O sistema em estudo é necessariamente considerado em conjunto com o meio ambiente. Ao mesmo tempo, atenção especial é dada às restrições que o ambiente externo impõe ao sistema, bem como às restrições inerentes ao próprio sistema.

Na primeira etapa do estudo do sistema, são consideradas as possíveis saídas do sistema e os resultados de seu funcionamento são avaliados de acordo com as mudanças no ambiente. Em seguida, são investigadas as possíveis entradas do sistema e seus parâmetros, que permitem que o sistema funcione dentro dos limites das restrições aceitas. E, finalmente, na terceira etapa, são escolhidos insumos aceitáveis ​​que não violem as limitações do sistema e não o coloquem em conflito com os objetivos do ambiente.

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

Método de cenário

A peculiaridade do método é que um grupo de especialistas altamente qualificados de forma descritiva representa o possível curso de eventos em um determinado sistema - começando com a situação atual e terminando com alguma situação resultante. Ao mesmo tempo, erguido artificialmente, mas surgindo na vida real, são observadas restrições à entrada e saída do sistema (em matérias-primas, recursos energéticos, finanças e assim por diante).

A ideia principal deste método é identificar as conexões de vários elementos do sistema que se manifestam em um determinado evento ou restrição. O resultado de tal estudo é um conjunto de cenários - direções possíveis para a solução do problema, a partir das quais, comparando de acordo com algum critério, poderiam ser escolhidas as mais aceitáveis.

Método morfológico

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

a formulação e definição das restrições do problema;

pesquisar possíveis parâmetros de decisão e possíveis variações desses parâmetros;

Encontrar todas as combinações possíveis desses parâmetros nas soluções resultantes;

Comparação de decisões em função dos objetivos perseguidos;

Escolha de soluções

· estudo aprofundado das soluções selecionadas.

Métodos de modelagem

Um modelo é um sistema criado com o objetivo de apresentar uma realidade complexa de forma simplificada e compreensível, ou seja, um modelo é uma imitação dessa realidade.

Os problemas resolvidos pelos modelos são muitos e variados. O mais importante deles:

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

· com a ajuda de modelos, a experimentação é realizada no caso em que isso não é possível em um objeto real;

· com a ajuda de modelos, avalia-se a possibilidade de implementação de várias soluções alternativas.

Além disso, os modelos têm propriedades valiosas como:

reprodutibilidade por experimentadores independentes;

· variabilidade e possibilidade de melhoria introduzindo novos dados no modelo ou modificando as relações dentro do modelo.

Entre 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, relações entre os elementos do sistema.

Ao construir modelos, as seguintes condições devem ser observadas:

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

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

O uso de métodos automáticos de processamento de informações, principalmente quando a quantidade de dados é grande ou a natureza da relação 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 por seu desenvolvedor;

Por outro lado, a simplificação leva a uma limitação do número de fatores incluídos no modelo; consequentemente, há uma imprecisão na reflexão da realidade;

· o autor, tendo criado um modelo, "esquece" que não leva em conta a ação de inúmeros fatores, talvez insignificantes. Mas o efeito combinado desses fatores no sistema é tal que os resultados finais não podem ser alcançados neste modelo.

Para nivelar essas deficiências, o modelo deve ser verificado:

Quão realista e satisfatoriamente reflete o processo real?

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

Sistemas complexos, devido à presença de muitos subsistemas que funcionam discretamente, via de regra, não podem ser adequadamente descritos usando apenas modelos matemáticos, de modo que a modelagem de simulação se tornou muito difundida. Os modelos de simulação têm se difundido por dois motivos: primeiro, esses modelos permitem o uso de todas as informações disponíveis (modelos gráficos, verbais, matemáticos...) e, segundo, porque esses modelos não impõem restrições estritas aos dados de entrada utilizados. Assim, os modelos de simulação permitem o uso criativo de todas as informações disponíveis sobre o objeto de estudo.