Часто достаточно организовать простой перебор формальных типов моделей (фреймов): «черного ящика», состава, структуры, структурной схемы, модель жизненного цикла, модель масштаба и т. д.
Проблема полноты моделей заключается в том, что содержательная модель строится по образцу формальной. Важно отыскать компромисс между полнотой и простотой.
Набор полных моделей (фреймов), по большому счету, только открывает перед исследователем поле возможных вариантов изучения систем и направлен на то, чтобы вызвать определенные ассоциации по поводу исследуемой системы. К числу полных моделей относится и схема К. Маркса любой деятельности человека (рис. 5.1).
Если говорить о ресурсах как о средствах, то формальный перечень типов ресурсов состоит из энергии, материи, времени, информации, кадров и финансов.
При анализе ресурсного обеспечения любой конкретной системы этот перечень не дает возможности пропустить что-либо важное. Главная цель при этом заключается в том, чтобы свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых под-объектов либо объяснить конкретную причину неустранимой сложности.
Рис. 5.1. Общая схема деятельности
Алгоритм декомпозиции как способ упрощения сложного заключается в следующем:
1) определение объекта анализа (все что угодно – любое высказывание, раскрытие смысла которого требует структурирования);
2) определение целевой системы (определить, зачем нужно то, что мы собираемся делать; в качестве целевой выступает система, в интересах которой осуществляется анализ);
3) выбор формальных моделей (набор фреймов и правил перебора);
4) определение модели основания (строится с помощью классификаторов на основании изучения целевой системы);
5) анализ очередного объекта декомпозиции;
6) осуществление процедуры декомпозиции;
7) анализ полученных фрагментов;
8) проверка очередного фрагмента на элементарность;
9) проверка использования всех фреймов;
10) проверка детализированности всех оснований;
11) отчет – окончательный результат в форме графа.
В реализации приведенного алгоритма компромисс достигается с помощью понятий существенного (необходимого), элементарного (достаточного), а также постепенной нарастающей детализацией базовых моделей и итеративности алгоритма декомпозиции.
5.3. Агрегирование и эмерджентность систем
Агрегирование как процедура объединения нескольких элементов в единое целое позволяет получить систему, которую принято в этом случае называть агрегатом. Рассмотрим подробнее агрегаты-операторы и агрегаты-структуры.
Все агрегаты обладают одним и тем же свойством – эмерджетностью (от англ. emergere – появляться, возникать). Эмерджентность – особенность систем, состоящая в том, что свойство системы не сводится к совокупности свойств частей, из которых она состоит, и не выводится из них.
Приведенное определение основано на том, что при объединении частей в целое возникает нечто качественно новое, такое, чего не было и не могло быть без этого объединения. Например, осветительная система помещения, в том числе и учебного, состоящая из проводов, осветительных элементов, переключателей, крепежных элементов и т. д., становится системой и приобретает новое качество (освещать помещение) только тогда, когда перечисленные элементы будут объединены и связаны между собой вполне определенным образом. То есть, несмотря на то что ни один из перечисленных элементов не обладает способностью освещать помещение, вместе они образуют систему освещения.
Кратко эмерджентность системы иногда иллюстрируют простым математическим выражением: 2 + 2 > 4.
В самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Если теперь представить, что отношения будут описаны на разных языках (экономическом, философском, юридическом, техническом и др.), то можно получить несколько агрегатов одного и того же объекта.
Агрегат, состоящий из качественно различных языков описания системы и обладающий тем свойством, что число этих языков минимально, но необходимо для заданной цели, называется конфигуратором.
Обычно, рассматривая кандидатуру на замещение вакантной должности, лицо, принимающее решение, составляет подобный конфигуратор на претендентов. Рассматриваются профессиональные данные (образование, опыт работы и т. д.); анализируются деловые качества (характеристики, продвижение по работе и т. д.); определяется состояние здоровья (возраст, хронические заболевания и т. д.) и др.
В реальной жизни не бывает проблем чисто физических, химических, экономических, социальных или иных. Эти термины отражают не саму проблему, а точку зрения специалиста в какой-либо области знаний.
Агрегаты-операторы. Их можно рассматривать как механизмы уменьшения размерности исследуемой системы. Простейший способ агрегирования состоит в установлении отношения эквивалентности между агрегируемыми элементами, т. е. в образовании классов.
Рассмотрим классификацию на примере учебной группы студентов. Множество студентов (состоящее, скажем, из 20 человек) можно представить в виде двух агрегатов – девочек (15) и мальчиков (5).
Принцип классификации, примененный еще К. Линнеем, лежит в основе морфологического анализа систем.
Агрегаты-структуры. Структура является моделью системы и, следовательно, определяется тройственной совокупностью: объектом, целью и средствами моделирования. Этим объясняется многообразие типов структур.
Проект любой системы должен содержать столько структур, сколько языков включено в его конфигуратор. Описание связей должно осуществляться на всех языках конфигуратора. Если говорить о типах структур, то к ним можно отнести уже известные нам сети, матрицы, древовидные и линейные структуры.
5.4. Система методов анализа
Системный анализ применяется для решения таких проблем, которые не могут быть сформулированы и решены с помощью отдельных формальных методов. В системном анализе используются как формальные методы, так и методы качественного анализа, направленные на активизацию творческого мышления экспертов.
Системный анализ можно рассматривать не только как одно из направлений развития общей теории систем, но и идей кибернетики: он исследует общие закономерности, относящиеся к сложным системам, которые изучаются любой наукой.
Системный анализ сформировался в 60-х гг. XX в., когда на основе теории эффективности, теории игр, теории массового обслуживания появилась синтетическая дисциплина – «Исследование операций». Затем она постепенно переросла в системный анализ, который явился синтезом исследования операций и теории управления. Он применяется главным образом в исследовании искусственных социотехнических систем.
Возникающая острая проблема в соответствии с системным подходом должна быть рассмотрена как нечто целое, как система во взаимодействии всех ее компонентов между собой и во взаимодействии целого с внешней средой. Однако материальные системы настолько сложны, что для целей их анализа используются, как правило, модели систем.
В этом смысле системный анализ представляет собой совокупность методов и средств исследования и конструирования сложных объектов, методов обоснования решений при создании и управлении техническими, экономическими и социальными системами.
Применительно к социальным системам системный анализ используется как один из важнейших методов системного управления организацией. Построение данных моделей начинается со сбора информации и анализа разрозненных фактов, позволяющих сделать обобщения и выявить эмпирические закономерности. Далее переходят к определению механизмов, реализующих эти закономерности, поскольку если существует какая-то подтвержденная фактами закономерность, то существуют и механизмы, обеспечивающие проявление этой закономерности.
Споры о том, можно ли считать системный анализ наукой, продолжаются до сих пор. Наибольшие сложности возникают с исследованием систем, в которых присутствуют люди. Подобные системы слабо формализуются в силу многофакторности связей между элементами. Тем не менее общий алгоритм проведения системного анализа заключается в следующем: формулирование проблемы, выявление целей, формирование критериев, генерирование альтернатив и выбор варианта решения для последующей реализации.
Можно сделать заключение о том, что системный анализ – «это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы» [8]. Отсюда следует вывод, что истоки системного анализа и его методические концепции лежат в дисциплинах, ориентированных на проблемы принятия решений, в теории исследования операций и общей теории управления.
Но, несмотря на значительную составляющую системного анализа, ориентированную на формальный инструментарий и точные методы, традиционные приемы анализа, основанные на интуиции человека и его склонности к ассоциациям (и еще многое другое, что лежит вне математики и пока еще не присуще искусственному интеллекту), продолжают активно использоваться в системном анализе.
Главное достижение системного анализа состоит в разработке методов перехода от неформальных задач к формальным, от моделей типа «черного ящика» к моделям типа «белого ящика». Большая часть этих методов имеет неформальный характер, но они достаточно конкретны и пригодны для использования как технология решения проблем.
В системном анализе используются следующие методы:
• строго формализованные (экспериментальные исследования, построения моделей);
• слабо формализованные (экспертные оценки, коллективный выбор);
• в принципе неформализованные операции (формулирование проблем, выявление целей, определение критериев, генерирование альтернатив).
Если рассматривать вопрос алгоритмизации системного анализа, то необходимо отметить, что любой процесс исследования по своей природе алгоритмичен. Алгоритм является планом этого процесса. В то же время очевидно, что для каждой проблемы может потребоваться особый алгоритм анализа.
Классификация, разработанная в свое время Ю. И. Черняком, разделяет методы анализа на четыре основные группы по принципу их применения в системных исследованиях: неформальные, графические, количественные и моделирования. Кроме того, единая система методов системного анализа представлена в учебнике В. Н. Волковой и А. А. Денисова «Основы теории систем и системного анализа» [4].
Аналитические методы позволяют описать ряд свойств многомерной и многосвязной системы, отображаемой в виде одной-единственной точки, совершающей движение в л-мерном пространстве. Это отображение осуществляется с помощью функции f (s) или посредством оператора (функционала) F(S). Также возможно отобразить точками две или более системы или их части и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из них совершает движение и имеет свое поведение в л-мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описываются аналитическими закономерностями и могут быть представлены в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений. Аналитические методы являются основой классической математики и математического программирования. Они применяются лишь в том случае, когда свойства системы могут быть представлены в детерминированных параметрах или в виде зависимостей между ними.
Статистические методы отображают систему с помощью случайных (стохастических) событий, процессов, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. В данном случае система представляется в виде «размытой» точки (области) в л-мерном пространстве, в которую переводится система, с учетом ее свойств, посредством оператора Ф[?х;]. Статистические методы применяются для исследования сложных недетерминированных (саморазвивающихся, самообучающихся) систем, а также в прикладной информатике для создания программ моделирования различных систем.
Теоретико-множественные методы представления систем являются основой построения общей теории систем по М. Месаровичу. Эти методы позволяют описывать систему в универсальных общих понятиях: множество, элемент множества и отношения на множествах. Множества могут задаваться двумя способами: перечислением элементов (а1, а2,...,an) и названий характеристического свойства (имя, отражающее это свойство), например: А, В. При использовании таких методов допускается введение любых отношений между элементами на основе математической логики, которая является формальным языком описания отношений между элементами, относящимися к разным множествам. Теоретико-множественные методы позволяют описывать сложные системы на формальном языке моделирования. Они используются в том случае, когда большая и сложная система не может быть представлена лишь методами одной предметной области, а требует взаимопонимания между специалистами разных наук. Теоретико-множественные методы системного анализа становятся основой развития новых языков программирования и автоматизации проектирования систем, которые применяются в прикладной информатике.
Логические методы являются языком описания систем в понятиях алгебры логики, которая лежит в основе функционирования микроэлементов любого компьютера. Наибольшее распространение логические методы получили под названием Булевой алгебры как бинарного представления о состоянии компьютерных схем. Каждое состояние элемента рассматривается в качестве 1 или 0. Эти методы используются для создания моделей сложных систем, адекватных законам математической логики построения устойчивых структур.
Лингвистические, семиотические методы предназначены для создания специальных языков описания систем в виде понятий тезауруса (множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями и связями).
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40