- •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
-
Связь между формальной и содержательной моделями
Однако основанием для декомпозиции может служить только конкретная, содержательная модель рассматриваемой системы. Выбор формальной модели лишь подсказывает, какого типа должна быть модель-основание; формальную модель следует наполнить содержанием, чтобы она стала основанием для декомпозиции. Это позволяет несколько прояснить вопрос о полноте анализа, который всегда возникает в явной или неявной форме.
Полнота декомпозиции обеспечивается полнотой модели-основания, а это означает, что прежде всего следует позаботиться о полноте формальной модели. Благодаря формальности, абстрактности такой модели часто удается добиться ее абсолютной полноты.
Пример 3. Схема входов организационной системы на рис. 8.2 является полной: к ней нечего добавить (перечислено все, что воздействует на систему), а изъятие любого элемента лишит ее полноты.
Пример 4. Формальный перечень типов ресурсов состоит из энергии, материи, времени, информации (для социальных систем добавляются кадры и финансы). При анализе ресурсного обеспечения любой конкретной системы этот перечень не дает пропустить что-то важное.
Пример 5. К числу полных формальных моделей относится марк-сова схема любой деятельности человека, которая в "Капитале" применялась для анализа процесса труда (рис. 8.3). В схеме выделены: субъект деятельности; объект, на который направлена деятельность; средства, используемые в процессе деятельности; окружающая среда; все возможные связи между ними.
Пример 6. Если в качестве модели жизненного цикла принять формулировку "все имеет начало, середину и конец", то такая модель является формально полной. Конечно, эта модель, настолько обща, что оказывается мало полезной во многих конкретных случаях. Так, при рассмотрении жизненного цикла проблем (см. табл. 8.1) приходится использовать более детальные модели.
Итак, полнота формальной модели должна быть предметом особого внимания. Поэтому одна из важных задач информационного обеспечения системного анализа и состоит в накоплении наборов полных формальных моделей (в искусственном интеллекте такие модели носят название фреймов).
-
Проблема полноты моделей
Полнота формальной модели является необходимым, но не достаточным условием для полноты декомпозиции. В конечном счете все зависит от полноты содержательной модели, которая строится "по образу" формальной модели, но не тождественна ей. Фрейм лишь привлекает внимание эксперта к необходимости рассмотреть, что именно в реальной системе соответствует каждому из составляющих фрейм элементов, а также решить, какие из этих элементов должны быть включены в содержательную модель. Это очень ответственный момент (ведь то, что не попадет в модель-основание, не появится в дальнейшем анализе) и очень трудный (заранее не всегда "очевидно", что данная компонента должна войти в основание).
Для иллюстрации вернемся к примеру 1. Фреймовая модель входов оргсистемы (см. рис. 8.2) рекомендует, в частности, определить конкретно, что именно понимается под "существенной средой", т.е. взаимодействие с какими реальными системами не своего ведомства должно войти в основание. Судя по результату анализа, его авторы учитывали только взаимодействие морского флота с флотами других государств. Для каких-то целей этого достаточно, но ясно также, что в других случаях может потребоваться учет взаимодействий с сухопутным транспортом (железнодорожным и автомобильным в отдельности), речным и воздушным флотами. Если возникнет вопрос о ресурсах, то потребуется учет связей с ведомствами, производящими топливо и энергию, продукты питания, всевозможную технику, услуги и т.д. Таким образом, вопрос достаточной степени детализации содержательных моделей в отличие от фреймовых всегда остается открытым. Чтобы сохранить полноту и возможность расширения содержательной модели, можно рекомендовать осуществлять логическое замыкание перечня ее элементов компонентой "все остальное". Эта компонента, как правило, окажется "молчащей", поскольку к ней отнесено все, что кажется несущественным, но ее присутствие будет постоянно напоминать эксперту, что, возможно, он не учел что-то важное.
С проблемой степени детализации модели-основания связан и вопрос удобства - понятие трудно формализуемое, но вполне ощутимое. Поясним это на конкретном примере. Для целей анализа проблем преподавания необходима модель педагогического процесса. В качестве фрейма для нее можно взять модель деятельности вообще (рис. 8.3), придав соответствующую интерпретацию входящим в нее элементам. С помощью такой модели педагогического процесса удалось упорядочить и сопоставить ряд современных направлений в методической работе высшей школы [2]. Однако для анализа организационных аспектов учебного процесса в вузе более удобной оказалась модель, в которой из фреймового элемента "средства" выделены в отдельно учитываемый элемент не только информационное средство "изучаемый предмет" но и "технические средства обучения" (рис, 8.4). Например, можно усмотреть связь "граней пирамиды" на рис, 8,4 с такими организационными аспектами учебного процесса, как аудиторные практические занятия, самостоятельная работа студентов, методическая работа преподавателей, лекционное преподавание. Это лишний раз иллюстрирует целевую предназначенность моделей (см. § 2.2): изменение цели моделирования требует изменения модели.
Подведем итог: Основанием для декомпозиции является содержательная модель проблеморазрешающей системы, Это означает, что в разделяемом целом мы должны найти часть, соответствующую каждому из элементов модели-основания. Ориентиром для построения содержательной модели (т.е. основания декомпозиции) служат формальные модели известных типов (см. гл. 3). Предметом особого внимания является полнота модели, и существует несколько приемов, помогающих добиться полноты в формальных моделях и повысить полноту содержательных моделей.