УЧЕБНИКИ 2 Экономика / Теория систем и системный анализ / Тырсин А.Н. Теория систем и системный анализ. 2002

состояния в другое. Тогда говорят, что система обладает каким-то поведением, и выясняют его закономерности. Поведение можно представить как функцию

st = f (st −1 , yt , xt ),

где y, x – соответственно управляющие и возмущающие (неконтролируемые) входы системы.

Равновесие. Понятие равновесия определяют как способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранить свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость. Способность системы возвращаться в состояние равновесия после того как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий, называют устойчивостью.

Равновесие и устойчивость в экономических и организационных системах – гораздо более сложные понятия, чем в технике, и до недавнего времени ими пользовались только для некоторого предварительного представления о системе. В последнее время появились попытки формализованного отображения этих процессов и в сложных организационных системах, помогающие выявить параметры, влияющие на их протекание и взаимосвязь.

Развитие. Исследованию процесса развития, соотношения процессов развития и устойчивости, изучению механизмов, лежащих в их основе, в теории систем уделяют большое внимание. Понятие развитие помогает объяснить сложные процессы в природе и обществе.

Цель. Применение понятия цель и связанных с ним понятий целенаправленности, целеустремленности, целесообразности сдерживается трудностью их однозначного толкования в конкретных условиях. Это связано с тем, что процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обоснования целей в организационных системах весьма сложен. В практических случаях в зависимости от сложности исследуемых объектов и проблем цель может представляться по-разному.

1.5. Классификация систем

Классификацией называется распределение некоторой совокупности объектов на классы по наиболее существенным признакам. Требования к построению классификации следующие:

-в одной и той же классификации необходимо применять одно и то же основание;

-объем элементов классифицируемой совокупности должен равняться объему элементов всех образованных классов;

-члены классификации (образованные классы) должны взаимно исключать друг друга, то есть должны быть непересекающимися;

21

-подразделение на классы (для многоступенчатых классификаций) должно быть непрерывным, то есть при переходах с одного уровня иерархии на другой необходимо следующим классом для исследования брать ближайший по иерархической структуре системы.

Всоответствии с этими требованиями классификация систем предусматривает деление их на два вида – абстрактные и материальные (рис. 1.7).

Системы

Абстрактные		Материальные

		Описательные				Символические
		(логические)				(математические)
		Дедуктивные				Статические
						математические
						системы
		Индуктивные
						Динамические
						математические
						системы
						Квазистатические
						(квазидинамичес-
						кие) системы

Естественные

Астрокосми-

ческие

Планетарные

Физические

Химические

Искусственные

Организационно

-экономические

Технические

Простые

Сложные

Большие

Рис. 1.7. Классификация систем

Материальные системы являются объектами реального времени. Среди всего многообразия материальных систем существуют естественные и искусственные системы.

Естественные системы представляют собой совокупность объектов природы, а искусственные системы – совокупность социально-экономических или технических объектов.

Естественные системы, в свою очередь, подразделяются на астрокосмические и планетарные, физические и химические.

Искусственные системы могут быть классифицированы по нескольким признакам, главным из которых является роль человека в системе. По этому

22

признаку можно выделить два класса систем: технические и организационноэкономические системы.

В основе функционирования технических систем лежат процессы,

совершаемые машинами, а в основе функционирования организационно-

экономических систем – процессы, совершаемые человеко-машинными комплексами.

Абстрактные системы – это умозрительное представление образов или моделей материальных систем, которые подразделяются на описательные (логические) и символические (математические).

Логические системы есть результат дедуктивного или индуктивного представления материальных систем. Их можно рассматривать как системы понятий и определений (совокупность представлений) о структуре, об основных закономерностях состояний и о динамике материальных систем.

Символические системы представляют собой формализацию логических систем, они подразделяются на три класса:

-статические математические системы или модели, которые можно рассматривать как описание средствами математического аппарата состояния материальных систем (уравнения состояния);

-динамические математические системы или модели, которые можно рассматривать как математическую формализацию процессов материальных (или абстрактных) систем;

-квазистатические (квазидинамические) системы, находящиеся в неустойчивом положении между статикой и динамикой, которые при одних взаимодействиях ведут себя как статические, а при других – как динамические.

Однако в литературе существуют и другие классификации систем. Ю.И.Черняк дает следующее подразделение систем, нашедшее широкое распространение в практике системного анализа.

Большие системы. Большие системы – это системы, не наблюдаемые единовременно с позиции одного наблюдателя либо во времени, либо в пространстве. Схема построения большой системы представлена на рис. 1.8.

Для того чтобы получить необходимые знания о большом объекте, наблюдатель последовательно рассматривает его по частям, строя его подсистемы. Далее он перемещается на более высокую ступень, на следующий уровень иерархии и, рассматривая подсистемы уже в качестве объектов, строит для них единую систему. Если совокупность подсистем оказывается снова слишком большой, чтобы можно было построить из них общую систему, то процедура повторяется, и наблюдатель переходит на следующий уровень иерархии и т.д.

Каждая из подсистем одного уровня описывается одним и тем же языком, а при переходе на следующий уровень наблюдатель использует уже метаязык, представляющий собой расширение языка первого уровня за счет средств описания свойств самого этого языка.

23

N Метанаблюдатель

Sб	Большая система

n1		n2		n3		n4	Наблюдатели

S1

S2

S3

S4

Подсистемы

Объект

Рис. 1.8. Построение большой системы

Если исследователь идет от наблюдения реального объекта, то большая система создается путем композиции – составления ее из малых подсистем, описываемых одним языком.

Операция, противоположная композиции, есть декомпозиция большой системы, то есть разбиение ее на подсистемы. Она осуществляется для того, чтобы извлечь новую ценную информацию из знания системы в целом, которая не может быть получена другим путем. Важным понятийным инструментом системного анализа является иерархия подсистем в большой системе. В иерархии экономических систем можно, например, выделить уровни: народное хозяйство, отрасль, подотрасль, предприятие, цех, бригада. Рассмотрение систем в иерархии дает возможность выявить новые их свойства.

Величина большой системы может быть измерена по разным критериям: по числу подсистем; по числу ступеней иерархии подсистем.

Сложные системы. Сложные системы – это системы, которые нельзя скомпоновать из некоторых подсистем. Это равноценно тому, что:

-наблюдатель последовательно меняет свою позицию по отношению к объекту и наблюдает его с разных сторон;

-разные наблюдатели исследуют объект с разных сторон.

24

Пример 1.5. Решается задача выбора конкретного материала для промышленного изготовления ветрового стекла автомобиля. Задачу нельзя решить без того, чтобы не рассмотреть этот объект в самых разных аспектах и на разных языках: прозрачность и коэффициент преломления – язык оптики; прочность и упругость

– язык физики; наличие станков и инструментов для изготовления – язык технологии; стоимость и рентабельность – язык экономики и т.д.

Каждый из наблюдателей отбирает подмножество прозрачных материалов, удовлетворяющих его требованиям и критериям. В области пересечения подмножеств, отобранных всеми наблюдателями, метанаблюдатель отбирает единственный материал, работая в метаязыке, объединяющем понятия всех языков низшего уровня и описывающем их свойства и отношения.

Принципиальная трудность решения задачи состоит в том, что подмножества, отобранные наблюдателями первого уровня, могут вообще не пересекаться. В таком случае метанаблюдателю придется потребовать снизить некоторым из наблюдателей свои требования и расширить подмножества потенциальных решений. В другом случае область пересечения может оказаться слишком большой, так что метанаблюдатель будет испытывать затруднения в выборе конкретного элемента. В первом случае встает вопрос: кому из наблюдателей первого уровня приказать снизить свои требования (оптику, физику, технологу, экономисту). Во втором случае – чьими требованиями и в какой степени руководствоваться в отборе конечного решения? Очевидно, что здесь не может существовать никаких строгих объективных правил отбора, а приходится прибегать к чисто человеческим процедурам социологического типа – опросу общественного мнения, выявлению мнений авторитетных экспертов в различных областях и приданию им количественных оценок. Подобные процедуры получения субъективных оценок представляют собой композицию сложной системы из комплекса моделей.

Противоположным случаем является декомпозиция сложной системы, когда критерий системы известен, но решение задачи достигается в результате решения каждой из подсистем своей собственной задачи в собственном языке. В этом случае приходится осуществлять декомпозицию критерия системы в критерии составляющих ее подсистем с одновременным переводом его в различные языки подсистем.

С измерением сложности систем дело обстоит так же, как и с измерением их величины. Системы можно соизмерять по степени сложности, используя разные аспекты самого этого понятия: путем соизмерения числа моделей сложной системы; путем сопоставления числа языков, используемых в системе; путем соизмерения числа объединений и дополнений метаязыка.

Понятие сложности является одним из основополагающих в системном анализе. Системный анализ есть стратегия исследования, которая принимает сложность как существенное, неотъемлемое свойство объектов и показывает, как можно извлечь ценную информацию, подходя к ней с позиции сложных систем. По мнению американского исследователя Рассела Аккофа, простота не задается в

25

начале исследования, но если ее вообще можно найти, то она находится в результате исследования.

Процесс построения сложной системы показан на рис. 1.9.

Метанаблюдатель

N

	Сложная система
Sс	Наблюдатели
	n1, n2, n3
	n3

n2

	Простые системы
S3	S1, S2, S3
S2

n1

S1

Объект

Рис.1.9. Построение сложной системы

Итак, сложная система – это система, построенная для решения

многоцелевой задачи; система, отражающая разные несравнимые аспекты характеристики объекта; система, для описания которой необходимо использование нескольких языков; система, включающая взаимосвязанный комплекс разных моделей.

Очевидно, что большие и сложные системы – это фактически два способа разложения задачи на ее составляющие или, соответственно, построения различным способом модели системы. Этот способ получил такое широкое распространение, что понятия «цель» и «критерий» в некоторых областях техники и исследования операций стали считать синонимами.

26

Также выше на примере больших и сложных систем были рассмотрены процедуры системного анализа – композиция и декомпозиция.

Динамические системы. Динамические системы – это постоянно изменяющиеся системы. Всякое изменение, происходящее в динамической системе, называется процессом. Его иногда определяют как преобразование входа в выход системы.

Если у системы может быть только одно поведение, то ее называют

детерминированной системой.

Вероятностная система – система, поведение которой может быть предсказано с определенной степенью вероятности на основе изучения ее прошлого поведения.

Управляющие системы – это системы, с помощью которых исследуются процессы управления в технических, биологических и социальных системах. Центральным понятием здесь является информация – средство воздействия на систему. Управляющая система позволяет предельно упростить трудно понимаемые процессы управления в целях решения задач исследования проектирования.

Целенаправленные системы. Целенаправленные системы – это системы,

обладающие целенаправленностью, то есть управлением системы и приведением к определенному поведению или состоянию, компенсируя внешние возмущения. Достижение цели в большинстве случаев имеет вероятностный характер.

27

Глава 2. Логика и методология системного анализа

В настоящее время все более утверждается концепция, что получение значительного результата исследования во многом определяется подходом к постановке проблемы и определению общих путей решения. Это приводит к своеобразной переоценке ценностей. Если совсем еще недавно познание измерялось почти исключительно по совокупности его конечных результатов, то сейчас все большее значение начинает приобретать научная обоснованность начальных этапов исследования, определяемых во многом применяемыми методами. Такое изменение объясняется огромной технической оснащенностью современного познания, при которой решение точно поставленной задачи (сколь бы сложной она ни была) обычно не создает больших трудностей.

Таким образом, построение логики и методологии науки, в частности, системного анализа, является в настоящее время первоочередной задачей.

2.1. Логические основы системного анализа

Логика (греч. logos – речь, мысль, разум) – наука о законах, формах и приемах правильного построения мышления, направленного на познание объективного мира. Основные задачи логики – выявление условий достижения истинных знаний, изучение внутренней структуры мыслительного процесса, выработка логического аппарата и правильного метода познания. Логическая форма обусловлена наиболее общими, чаще всего встречающимися свойствами, простейшими связями и отношениями реального мира. Поэтому она закономерно выражает устойчивые черты всякого правильного мышления.

Различают следующие виды мышления:

-наглядно-действенное – первая ступень мышления; характеризуется тем, что решение задачи осуществляется с помощью реального, физического преобразования ситуации, опробования свойств объекта;

-словесно-логическое – характеризуется использованием понятий, логических конструкций;

-наглядно-образное – воссоздает все многообразие реальных характеристик предмета.

Выделяют следующие типы мышления:

-теоретическое – направлено на открытие законов, свойств объекта;

-практическое – связано с постановкой целей, выработкой планов и проектов;

-логическое (аналитическое) – связано с анализом действий;

-интуитивное – характеризуется быстротой протекания, отсутствием четко

выраженных этапов, минимальной осознанностью.

Различные виды и типы мышления, междисциплинарность, универсальность исследований мышления требует выделения в системном анализе его логических основ. Основная задача логики системного анализа – открытие путей движения к достижению новых системных результатов, а не экономических, технических или каких-либо других.

28

Важнейшей категорией логики является проблема. В общем случае под проблемой понимают несоответствие между желаемым и фактическим положением дел. Никакие усилия не приведут к успеху, правильному решению, если направление поиска выбрано ошибочно. Использование системного анализа может помочь устранить это узкое место, поскольку одним из основных его назначений является правильная и четкая постановка проблемы. Правильная формулировка проблемы – залог повышения эффективности общественного и частного производства.

Выделяют три класса проблем:

-хорошо структурированные (количественно сформированные);

-слабо структурированные (смешанные), содержащие количественные и качественные оценки;

-неструктурированные (качественные).

Для решения проблем первого класса успешно применяется математический аппарат исследования операций. При решении проблем второго класса нужны системные методы. Для решения проблем третьего класса применяются эвристические методы. Следовательно, системный анализ применяется для того, чтобы сначала слабо структурированную проблему превратить в хорошо структурированную, к решению которой затем можно применить аппарат исследования операций и теорию оптимизации.

Каковы же пути правильной постановки проблем? Их много. Рассмотрим один из них, который можно считать научно обоснованным.

Сначала получают ответ на вопрос, существует ли проблема? Далее, следует ее точная формулировка и анализ ее структуры. Затем рассматриваются развития проблемы (в прошлом и будущем), внешние связи данной проблемы с другими проблемами и ставится вопрос о принципиальной разрешимости проблемы.

Рассмотрим некоторые аспекты этого метода.

Известно, что любая задача по совершенствованию деятельности в любой области включает решение ряда вопросов.

Во-первых, надо четко установить границы совершенствуемой области, что исключает тенденцию «объять необъятное».

Во-вторых, следует сформулировать условия, которые характеризуют необходимое или желаемое положение дел в этой области. Необходимым его называют тогда, когда оно объективно обусловлено, а желаемым – при субъективном подходе.

В-третьих, нужно определить фактическое положение дел в анализируемой области и на этой основе выявить недостатки, то есть несоответствие между необходимым (желаемым) и фактическим положением дел.

В-четвертых, следует оценить последствия, к которым приводят выявленные недостатки, если их не устранить, или иначе – оценить актуальность выявленных проблем. И если проблемы актуальны, считаем, что они требуют решения.

Чтобы построить такое решение, надо проанализировать причины, порождающие выявленные недостатки, а также определить средства устранения этих причин и затем установить пути реализации выбранных средств.

29

Научной проблемой считают такую проблему, решение которой не содержится в накопленном обществом знании.

Можно выделить три уровня постановки проблем.

Первый уровень – состоит в том, что после определения основного вопроса о дальнейшем развертывании проблемы мало заботятся. Это низшая интуитивная форма постановки проблемы.

Второй уровень – постановка проблемы в соответствии с описанными правилами, но без полного осознания их смысла и необходимости соблюдения. При этом не обязательно, чтобы все операции были полностью реализованы одним специалистом. Главное, чтобы каждая из них была так или иначе представлена в какой-нибудь из действительных проблем науки. Это и явилось основанием для составления процедурного поиска.

Третий уровень – сознательное использование всех процедур и входящих в него операций.

Важным для организации науки является вопрос о мнимых проблемах. Ими считают проблемно-подобные структуры, не являющиеся проблемами, которые либо ошибочно принимаются за проблемы, либо выдаются за таковые. В зависимости от характера возникновения все мнимые проблемы делят на два класса.

1.Экстранаучные мнимые проблемы, причины которых находятся вне науки. В основе их возникновения – мировоззренческие, методологические, идеологические и прочие заблуждения.

2.Интранаучные проблемы, причины которых лежат в самом познании, в его достижениях и трудностях. К ним относятся:

-«уже не проблемы», то есть решенные, но ошибочно принимаемые за нерешенные;

-«еще не проблемы», которые возникают как следствие отрыва нашего мышления от реальных возможностей настолько, что ни в настоящее время, ни

вобозримом будущем нет возможности решить данные проблемы;

-«никогда не проблемы», то есть такие проблемно-подобные структуры, для которых вообще не существует решения (например, создание вечного двигателя), постановка которых противоречит фундаментальным принципам науки.

Одной из причин появления ложных проблем является отсутствие у

исследователя, специалиста системного мышления.

Можно отметить следующие способы обращения с проблемой:

-не решать проблему, игнорировать ее;

-решать частично, сделать что-нибудь с приемлемым результатом;

-решать проблему полностью и получить наилучший результат;

-устранить, растворить проблему, переделать либо саму систему, либо ее окружение.

Вторая важнейшая категория логики – гипотеза. Это важнейшая форма развития научного мышления, научного знания. Выдвижение научных гипотез – это всегда определенный скачок в развитии научного мышления. Имеются следующие пути формирования гипотез:

30