3. Примеры методов исследования систем

В настоящее время существует множество различных методов исследования систем, каждые из которых подходят для решения определенных задач, поставленных перед исследованием. Выделяют теоретические, логико-интуитивные и экспертные методы исследования систем [13]. В этом параграфе предлагается рассмотрение наиболее значимых из них.

Теоретические методы исследования основаны на использовании методологий и методических положений различных научных теорий. Одними из таких методов являются метод моделирования (п.2.5), метод линейного программирования и метод Монте-Карло.

Линейное программирование является составной частью теории оптимизации, изучающей методы нахождения условного экстремума функций многих переменных. Наличие компьютерной техники и программного обеспечения создали в настоящее время реальные предпосылки широкого использования метода линейного программирования для целей исследования систем и принятия оптимальных управленческих решений. Данный метод достаточно глубоко проработан и широко проверен на практике при решении различных задач оптимального планирования. При использовании метода линейного программирования для заданной системы определяются критерии оптимизации, целевая функция и ограничения. Например, для выбора рационального типа программного обеспечения для предприятия (Х₁, Х₂) определяются критерии оптимизации (К₁ – минимум затрат на эксплуатацию, К₂ – максимум производительности), целевая функция (Х₁К₁ + Х₂К₂  0), стремящаяся к минимуму общих затрат, а также при необходимости ограничения (затраты не ниже / не выше определенного значения).

Результат реализации программы – рассчитанная величина целевой функции (в данном случае минимума приведенных затрат) и оптимальное количество конкретных типов эксплуатируемого программного обеспечения, которые удовлетворяют требованиям принятой системы ограничений.

Метод Монте-Карло представляет собой расчетный численный способ решения исследовательских задач математического характера на основе моделирования случайных величин и формализованного описания неопределенности. Этот способ на основе статистических данных и различного рода ограничений позволяет сформировать имитационные модели и создать множество сценариев реализации задач исследования, а затем выбрать наиболее вероятный из них. Метод Монте-Карло часто применяют для анализа рисков различных проектов, используя компьютерные пакеты программ. Результатом такого анализа являются рассчитанные вероятности показателей реализации проекта (например, вероятность получения чистого дисконтированного дохода).

Наиболее показательными логико-интуитивными методами являются экспертные методы исследования систем и метод «дерева целей», более подробно рассмотренный в следующем параграфе.

Сущностью экспертных методов заключается в усреднении различными способами мнений (суждений) специалистов-экспертов по рассматриваемым вопросам. При этом усредненная оценка мнений экспертов К в общем виде определяется по формуле

N

К=f (  K_ij) / N.

i=1

где N – количество экспертов, K_ij – оценка, данная j-ым экспертом.

Одним из наиболее распространенных экспертных методов является метод Дельфи. Сущность метода Дельфи состоит в последовательном анкетировании экс­пертов различных областей науки, техники и формировании массива ин­формации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные на строго логическом опыте. Данный метод предполагает использование серии анкет, в каждой из которых содержатся информация и мнения, по­лученные из предыдущей анкеты.

Область применения метода: прогноз развития науки и техники, буду­щих открытий и изобретений, для которых нет достаточной теоретической базы в момент составления прогноза, а также составление картины буду­щего мира, долгосрочного прогнозирования, изучения ряда экономичес­ких и социальных проблем.

Опрос экспертов производится в четыре этапа с промежутками в два месяца. Разумеется, еще до первого этапа должны быть проведены подготовительные мероприятия с экспертами. Приведем пример использования метода Дельфи для формирования научных прогнозов.

Первый этап. Целью первого этапа является составление перечня событий для прогноза в определенной области науки и техники. Первая анкета может быть полностью бесструктурной и допускать любые ответы. Эксперты в письменной форме называют изобретения или научные открытия, которые, по их мнению, должны быть сделаны в последующие 50 лет (можно взять и другой период). При этом требуется доказать, что потребность в данных открытиях ощущается уже в настоящее время, поэтому этому их реализация должна осуществиться в течение 50 лет. После того как прогнозы группы возвратились к организатору, с должен объединить их, идентифицировать и составить перечень, который становится основой второй анкеты.

Второй этап. Экспертам направляют сводный перечень событий и просят оценить даты, когда могут произойти эти события. Эксперты привод соображения, по которым они считают свои оценки правильными, т.е. указать причины того, почему, по их мнению, то или иное событие должно произойти раньше или позже прогнозируемой ими даты.

После того как прогнозы и оценки дат, сделанные членами группы вернулись к организатору, последний должен подготовить статистическую сводку мнений, упоминая аргументы и доводы в пользу того, что рассматриваемое событие произойдет раньше или позже средней оценки.

Затем аналитики проводят статистическую обработку полученных о нок: уточняют перечень событий и анализируют характеристики ряда, рассчитывают медианы, моды, квартили и децили.

Под медианой понимается такое значение прогнозируемого признака (к примеру, времени реализации некоторого события), которым обладает центральный член ряда, составленного в порядке возрастания значения признака. Под модой понимается наиболее часто встречающееся в ранжированном ряду значение прогнозируемого признака. Квартилем называется значение прогнозируемого признака, которым обладают члены ряда под номером, представляющим 1/4 всего ряда (нижний квартиль) и 3/4 всего ряда (верхний квартиль). Аналогично определяются децили.

Каждому эксперту сообщаются значения этих характеристик. Экспер­тов, чьи оценки оказались в крайних квартилях, просят их мотивировать, т.е. обосновать причины расхождения с групповым мнением. Эксперты могут приводить любые аргументы или возражения, такие же, какие они приво­дят во время дискуссии. Разница заключается лишь в том, что эти аргумен­ты анонимны. Они могут пересмотреть свои мнения и при желании испра­вить оценки.

С полученными обоснованиями знакомят остальных экспертов, не указывая при этом, чьи они. Такая процедура позволяет всем экспертам принять в расчет обстоятельства, которые они могли случайно пропустить или которыми пренебрегли во время первого и второго этапа.

Третий этап. Третья анкета состоит из перечня событий, групповой медианы дат наступления события, верхнего и нижнего квартилей для каж­дого события, а также сводных данных (аргументов) о причинах более ранних или поздних оценок. Участники экспертизы вновь рассматривают аргументы и формулируют новые оценки по каждому событию. Если их новая оценка не попала в интервалы между квартилями, полученными на втором этапе опроса, то их просят обосновать свою точку зрения.

После того как пересмотренные оценки и новые аргументы возврати­лись к организатору, он опять должен суммировать оценки группы, рас­считав новые медианы и новые квартили, суммировать аргументы, пред­ставленные с обеих сторон, и подготовить на этой основе новые прогнозы.

Четвертый этап. Участникам экспертизы вновь передают перечень со­бытий, статистическое описание оценок группы и аргументы обеих сторон.

Эксперты должны принять во внимание аргументы и их критику и составить новый прогноз. Организатор рассчитывает медианы и квартили дат для каждого собы­тия. На этом заканчивается работа экспертов. [10]

Процедуры, используемые в методе Дельфи, характеризуются тремя основными чертами: анонимностью, регулируемой обратной связью и груп­повым ответом.

Следующую группу представляют комплексно-комбинаторные методы, в т.ч. методы системного анализа и синтеза, а также методы факторного и корреляционного анализа.

Системный анализ можно представить как совокупность методологических средств, позволяющих изучать объект исследования в виде системы и на основе результатов аналитической работы принимать решения, в том числе по совершенствованию работы системы и управления этой системой [13]. Системный анализ предполагает четкое вычленение системы управления и определение ее границ, входов и выходов, тем самым обеспечивается исследование совокупности отдельных функциональных элементов, из которых построена система. Их состав и число должны быть достаточно необходимыми для создания механизма функционирования этой системы. Предварительно исследовательские работы нацелены на определение назначения и функции каждого элемента. При этом анализу сначала подвергаются возможности каждого элемента в отдельности, а затем и в их ассоциативной совокупности обеспечивать реализацию своего назначения и выполнения функций системы.

Методы системного анализа и синтеза – эффективный инструментарий исследования систем различного рода, их составляющих подсистем и элементов. Обеспечивающими средствами системного анализа выступают современные достижения микроэлектроники и информационные системы.

Факторный анализ является частью многомерного статистического анализа, а корреляционный метод относится к экономико-математическим методам исследования. Подробнее методы факторного и корреляционного анализа рассматриваются в главе 6.

Стоит отметить, что комплексно-комбинаторные методы представляют важнейшую методологическую базу для исследования систем.