- •Введение
- •1. Возникновение и развитие системных представлений
- •1.1. Предварительные замечания
- •1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •Системность и алгоритмичность
- •1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •Анализ и синтез в познании
- •Эволюция взглядов на системность мышления
- •1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •Вся природа системна
- •Системы как абстракция
- •Свойства любых систем
- •1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Системность как объект исследования
- •Первые шаги кибернетики
- •Тектология богданова
- •Кибернетика винера
- •Попытки построения общей теории систем
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Модели и моделирование
- •2.1. Широкое толкование понятия модели
- •Развитие понятия модели
- •Модель как философская категория
- •2.2. Моделирование - неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •Цель как модель
- •Познавательные и прагматические модели
- •Статические и динамические модели
- •2.3. Способы воплощения моделей
- •Абстрактные модели и роль языков
- •Материальные модели и виды подобия
- •Знаковые модели и сигналы
- •2.4. Условия реализации свойств моделей
- •2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •Конечность моделей
- •Упрощенность моделей
- •Приближенность моделей
- •Адекватность моделей
- •2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •Истинность моделей
- •Сочетание истинного и ложного в модели
- •2.7. О динамике моделей
- •Сложности алгоритмизации моделирования
- •Естественная эволюция моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы модели систем
- •3.1. Множественность моделей систем
- •3.2. Первое определение системы
- •Проблемы и системы
- •Сложности выявления целей
- •3.3. Модель "черного ящика"
- •Компоненты "черного ящика"
- •Сложности построения модели "черного ящика"
- •Множественность входов и выходов
- •3.4. Модель состава системы
- •Компоненты модели состава
- •Сложности построения модели состава
- •3.5. Модель структуры системы
- •Отношения и структуры
- •Свойство и отношение
- •3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •3.7. Динамические модели систем
- •Отображение динамики системы
- •Функционирование и развитие
- •Типы динамических моделей
- •Общая математическая модель динамики
- •Заключение
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Искусственные и естественные системы
- •4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •Структурированность естественных объектов
- •Субъективные и объективные цели
- •4.3. Различные классификации систем
- •Классификация систем по их происхождению
- •Типы переменных системы
- •Типы операторов системы
- •Типы способов управления
- •4.4. О больших и сложных системах
- •Ресурсы управления и качество системы
- •Различение больших и сложных систем
- •Другие подходы к понятию сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Информационные аспекты изучения систем
- •5.1. Информация как свойство материи
- •5.2. Сигналы в системах
- •Понятие сигнала
- •Типы сигналов
- •5.3. Случайный процесс - математическая модель сигналов
- •Непредсказуемость - основное свойство сигналов
- •Классы случайных процессов
- •5.4. Математические модели реализации случайных процессов
- •Моделирование конкретных реализации
- •Некоторые модели ансамбля реализации
- •5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •Частотно-временное представление сигналов
- •Дискретное представление сигналов
- •5.6. Энтропия
- •Понятие неопределенности
- •Энтропия и ее свойства
- •Дифференциальная энтропия
- •Фундаментальное свойство энтропии случайного процесса
- •5.7. Количество информации
- •Количество информации как мера снятой неопределенности
- •Количество информации как мера соответствия случайных объектов
- •Свойства количества информации
- •Единицы измерения энтропии и количества информации
- •Количество информации в индивидуальных событиях
- •5.8. Об основных результатах теории информации
- •Избыточность
- •Скорость передачи и пропускная способность
- •Кодирование в отсутствие шумов
- •Кодирование при наличии шумов
- •Пропускная способность гауссова канала связи
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Роль измерений в создании моделей систем
- •6.1. Эксперимент и модель
- •Классическое представление об эксперименте
- •Современное понятие эксперимента
- •6.2. Измерительные шкалы
- •Шкалы наименований
- •Порядковые шкалы
- •Модифицированные порядковые шкалы
- •Шкалы интервалов
- •Шкалы отношений
- •Шкалы разностей
- •Абсолютная шкала
- •Согласование шкалы с природой наблюдений
- •О других шкалах
- •6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •Понятие расплывчатости
- •Основные понятия теории расплывчатых множеств
- •6.4. Вероятностное описание ситуации. Статистические измерения
- •Понятие случайной неопределенности
- •О природе случайности
- •Статистические измерения
- •6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Классификационные модели
- •Числовые модели
- •Особенности протоколов наблюдений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Выбор (принятие решений)
- •7.1. Многообразие задач выбора
- •Выбор как реализация цели
- •Множественность задач выбора
- •7.2. Критериальный язык описания выбора
- •Выбор как максимизация критерия
- •Сведение многокритериальной задачи к однокритериальной
- •Условная максимизация
- •Варианты оптимизации при разноважных критериях
- •Выбор между упорядочениями
- •Поиск альтернативы с заданными свойствами
- •Нахождение паретовского множества
- •7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Способы задания бинарных отношений
- •Отношения эквивалентности, порядка и доминирования
- •Об оцифровке порядковых шкал
- •7.4. Язык функций выбора
- •Функции выбора как математический объект
- •Ограничения на функции выбора
- •7.5. Групповой выбор
- •Описание группового выбора
- •Различные правила голосования
- •Парадоксы голосования
- •7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •Задание неопределенности с помощью матрицы
- •Критерии сравнивания альтернатив при неопределенности исходов
- •Общее представление о теории игр
- •7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •Статистические решения как выбор
- •Общая схема принятия статистических решений
- •Понятие об основных направлениях математической статистики
- •Правила "статистической техники безопасности"
- •7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •Многокритериальный выбор в расплывчатой ситуации
- •Некритериальные задачи расплывчатого выбора
- •7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •Достоинства оптимизационного подхода
- •Ограниченность оптимизационного подхода
- •7.10. Экспертные методы выбора
- •Факторы, влияющие на работу эксперта
- •Методы обработки мнений экспертов
- •Метод "делфи"
- •7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •Пакеты прикладных программ для выбора
- •Базы знаний, экспертные системы
- •Системы поддержки решений
- •7.12. Выбор и отбор
- •Повторный выбор
- •Основные идеи теории элитных групп
- •Процедура "претендент- рекомендатель"
- •Процедуры "прополка" и "снятие урожая"
- •Процедура "делегирование"
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Декомпозиция и агрегирование как процедуры системного анализа
- •8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •Сочетание анализа и синтеза в системном исследовании
- •Особенности синтетических методов
- •8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •Содержательная модель как основание декомпозиции
- •Связь между формальной и содержательной моделями
- •Проблема полноты моделей
- •8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Компромиссы между полнотой и простотой
- •Типы сложности
- •Алгоритм декомпозиции
- •8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •Эмерджентность как результат агрегирования
- •8.5. Виды агрегирования
- •Конфигуратор
- •Агрегаты-операторы
- •Классификация как агрегирование
- •Функция нескольких переменных как агрегат
- •Статистики как агрегаты
- •Агрегаты-структуры
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •9. О неформализуемых этапах системного анализа
- •9.1. Что такое системный анализ
- •Разнородные знания и системный анализ
- •Системный анализ как прикладная диалектика
- •9.2. Формулирование проблемы
- •Превращение проблемы в проблематику
- •Методы построения проблематики
- •9.3. Выявление целей
- •Опасность подмены целей средствами
- •Влияние ценностей на цели
- •Множественность целей
- •Опасность смешения целей
- •Изменение целей со временем
- •9.4. Формирование критериев
- •Критерии как модель целей
- •Причины многокритериальности реальных задач
- •Критерии и ограничения
- •9.5. Генерирование альтернатив
- •Способы увеличения числа альтернатив
- •Создание благоприятных условий
- •Способы сокращения числа альтернатив
- •Мозговой штурм
- •Синектика
- •Разработка сценариев
- •Морфологический анализ
- •Деловые игры
- •9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •Трудности алгоритмизации системного анализа
- •Компоненты системных исследований
- •9.7. Претворение в жизнь результатов системных исследований
- •Внедрение результатов системного анализа в практику
- •Необходимость методологии внедрения
- •Рост и развитие
- •Условие добровольности участия в анализе
- •Роль отношений между участниками анализа
- •Проблемы и способы их решения
- •Роль этики в системном анализе
- •9.8. О специфике социальных систем
- •Несводимость социальных законов к биологическим и физическим
- •Существуют ли исторические закономерности?
- •"Мягкая" методология в системном анализе
- •Согласие при разногласиях
- •Учитывать будущее
- •Неожиданность как следствие сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
-
8.2. Модели систем как основания декомпозиции
Основной операцией анализа является разделение целого на части. Задача распадается на подзадачи, система на подсистемы, цели - на подцели и т.д. При необходимости этот процесс повторяется, что приводит к иерархическим древовидным структурам. Обычно (если задача не носит чисто учебного характера) объект анализа сложен, слабо структурирован, плохо формализован, поэтому операцию декомпозиции выполняет эксперт. Если поручить анализ одного и того же объекта разным экспертам, то полученные древовидные списки будут различаться. Качество построенных экспертами деревьев зависит как от их компетентности в данной области знаний, так и от применяемой методики декомпозиции.
Обычно эксперт легко разделяет целое на части, но испытывает затруднения, если требуется доказательство полноты и безызбыточности предлагаемого набора частей. Стремясь перейти от чисто эвристического, интуитивного подхода к более осознанному, алгоритмическому выполнению декомпозиции, мы должны объяснить, почему эксперт разделяет целое именно так, а не иначе, и именно на данное, а не на большее или меньшее число частей. Объяснение состоит в том, что основанием всякой декомпозиции является модель рассматриваемой системы [13].
-
Содержательная модель как основание декомпозиции
Остановимся на этом важном соображении подробнее. Операция декомпозиции представляется теперь как сопоставление объекта анализа с некоторой моделью, как выделение в нем того, что соответствует элементам взятой модели. Поэтому на вопрос, сколько частей должно получиться в результате декомпозиции, можно дать следующий ответ; столько, сколько элементов содержит модель, взятая в качестве основания. Вопрос о полноте декомпозиции - это вопрос завершенности модели.
Объект декомпозиции должен сопоставляться с каждым элементом модели-основания. Однако и сама медаль-основание может с разной степенью детализации отображать исследуемый объект. Например, в системном анализе часто приходится использовать модель типа "жизненный цикл", позволяющую декомпозировать анализируемый период времени на последовательные этапы от его возникновения до окончания. С помощью такой декомпозиции шахматную партию можно разбить на дебют, миттельшпиль и эндшпиль; в жизни человека принято различать молодость, зрелость и старость, но можно выделять и более мелкие этапы, например детство, отрочество и юность. Такое же разнообразие может иметь место и при декомпозиции жизненного цикла любой проблемы. Разбиение на этапы дает представление о последовательности действий, начиная с обнаружения проблемы и кончая ее ликвидацией (иногда такую последовательность рассматривают как "алгоритм системного анализа"; насколько это справедливо, мы обсудим в следующей главе).
Пример. В табл. 8.1 приведены декомпозиции жизненного цикла проблем, разработанные крупными специалистами по системному анализу-С.Л. Оптнером [10], С.Янгом [22], Н.П. Федоренко [19], С.П. Ни-каноровым [10, вступительная статья], Ю.И. Черняком [20]. В качестве упражнения рекомендуем обсудить различия приводимых декомпозиций. При этом следует иметь в виду, что каждый из авторов впоследствии проводит дальнейшее разбиение каждого этапа (т.е. выполняет декомпозицию следующих уровней). Приводимые декомпозиции являются наглядным примером различий, возникающих на эвристических этапах системного анализа.
Установив, что декомпозиция осуществляется с помощью некоторой модели, сквозь которую мы как бы рассматриваем расчленяемое целое, далее следует ответить на естественно возникающие вопросы: 1) модели какой системы следует брать в качестве оснований декомпозиций? 2) какие именно модели надо брать?
Выше уже упоминалось, что основанием декомпозиции служит модель "рассматриваемой системы", но какую именно систему следует под этим понимать? Всякий анализ проводится для чего-то, и именно эта цель анализа и определяет, какую систему следует рассматривать. Система, с которой связан объект анализа, и система, по моделям которой проводится декомпозиция, не обязательно совпадают, и хотя они имеют определенное отношение друг к другу, это отношение может быть любым: одна из них может быть подсистемой или надсистемой для другой, они могут быть и разными, но как-то связанными системами.
Таблица 8.1. Этапы ликвидации проблем
По С.Л. Оптнеру |
По С. Янгу |
По. Н.П. Федо-ренко |
По С.П. Никанорову |
По. Ю.И. Черняку |
1. Идентификация симптомов |
1 .Определение цели организации |
1. Формулирование проблемы |
1. Обнаружение проблемы |
1.Анализ проблемы |
2.Определение актуальности проблемы |
2. Выявление проблемы |
2.Определение целей |
2.Оценка актуальности проблемы |
2.Определение системы |
3.Определение целей |
3. Диагноз |
3. Сбор информации |
3. Анализ ограничений проблемы |
3.Анализ структуры системы |
4. Определение структуры системы и ее дефектов |
4. Поиск решения |
4. Разработка максимального количества альтернатив |
4.0пределение критериев |
4.Формулирование обшей цели и критерия |
5.Определение возможностей |
5.Оценка и выбор альтернативы |
5.Отбор альтернатив |
5. Анализ существующей системы |
5.Декомпозиция цели, выявление потребности в ресурсах, композиция целей |
6. Нахождение альтернатив |
6.Согласование решения |
6. Построение модели в виде уравнений, про грамм или сценария |
6. Поиск возможностей(альтернатив). |
6. Выявление ресурсов, композиция целей |
7.Оценка альтернатив |
7.Утверждение решения |
7.Оценка затрат |
7. Выбор альтернативы |
7. Прогноз и анализ будущих условий |
8. Выработка решения |
8. Подготовка к вводу в действие |
8. Испытание чувствительности решения (параметрическое исследование) |
8.Обеспечение признания |
8.Оценка целей и средств |
9. Признание решения |
9. У правление применением решения |
|
9. Принятие решения (принятие формальной ответственности) |
9.Отбор вариантов |
10.Запуск процесса решения |
10. Проверка эффективности |
|
|
10.Диагноз существующей системы |
11. Управление процессом реализации решения |
|
|
|
11. Построение комплексной программы развития |
12.Оценка реализации и ее последствий |
|
|
|
12. Проектирование организации для достижения целей |
Например, анализируя цель "выяснить этиологию и патогенез ишемической болезни сердца", в качестве исследуемой системы можно взять сердечно-сосудистую систему, а можно выбрать конкретный кардиологический институт. В первом случае декомпозиция будет порождать перечень подчиненных подцелей научного, во втором -организационного характера.
Отметим также, что иногда в качестве оснований декомпозиции полезно не только перебирать разные модели целевой системы, но и брать сначала модели надсистемы, затем самой системы и, наконец, подсистем. Например, при системном анализе функций Минвуза РСФСР декомпозиция глобальной цели высшего образования страны сначала проводилась по моделям вузовской системы в целом, а в конце - по моделям функционирования министерского аппарата. Можно также рассматривать и такую процедуру анализа, когда перед каждым очередным актом декомпозиции заново ставится вопрос не только о том, по какой модели проводить декомпозицию, но и о том, не следует ли взять модель иной системы, нежели ранее.
Однако чаще всего в практике системного анализа в качестве глобального объекта декомпозиции берется нечто, относящееся к проблемосодержащей системе и к исследуемой проблеме, а в качестве оснований декомпозиции берутся модели проблеморазрешающей системы.
Перейдем теперь к рассмотрению вопроса о том, какие модели брать за основания декомпозиции. Прежде всего напомним, что при всем практически необозримом многообразии моделей формальных типов моделей немного: это модели "черного ящика", состава, структуры, конструкции (структурной схемы) - каждая в статическом или динамическом варианте (см. гл. 3). Это позволяет организовать нужный перебор типов моделей, полный или сокращенный, в зависимости от необходимости,