Методологические принципы системного анализа

2)Методологические принципы системного анализа

Целью анализа системы  управления является:

• детальное изучение системы управления для более эффективного использования и принятия решения по ее дальнейшему совершенствованию или замене;
• исследование альтернативных вариантов вновь создаваемой системы управления с целью выбора наилучшего варианта.¹

Опыт исследования объектов различного состава, содержания и области  применения (общественных, физических, технических, эрратических, биологических, мыслительных конструкций и т.д.) позволяет сформулировать три основных принципа системного подхода, которые можно положить в основу исследования сложных систем управления:

принцип физичности;

принцип моделируемости;

принцип целенаправленности.²

Игнатьева А.В. и Максимцов  М.М. выделяют такие принципы системного анализа:

целостность;

иерархичность строения;

структуризация;

множественность.³

Н.Д. Дроздов полагает, что принципами системного анализа  являются:

1) Принцип единства: совместное  рассмотрение системы как единого  целого и как совокупности частей (элементов).

2) Принцип связности:  рассмотрение любой части системы  совместно с её связями с  другими частями и с окружающей  средой.

3) Принцип развития: учёт  изменяемости системы, её способности  к развитию, замене частей, накапливанию информации, при этом учитывается и динамика внешней среды, изменение взаимодействия системы с внешней средой.

Следующие принципы системного подхода определяют рациональный, целенаправленный подход к рассмотрению структуры  и функционирования системы.

4) Принцип функциональности: совместное рассмотрение структуры системы и функций с приоритетом функций над структурой — изменение функций влечет изменение структуры.

5) Принцип децентрализации:  сочетание децентрализации и  централизации.

6) Принцип модульного построения: выделение модулей и рассмотрение системы как совокупности модулей.

7) Принцип иерархии. Иерархия  свойственна всем сложным системам.

8) Принцип свертки информации: информация  свертывается, укрупняется при движении  по ступеням иерархии снизу  вверх.

9) Принцип неопределенности.

10) Принцип организованности: решения,  выводы, действия должны соответствовать  степени детализации системы,  ее определенности, организованности.⁴

Указанный список мнений исследователей по поводу принципов  системного анализа можно было бы продолжить, поскольку в литературе эти принципы разнятся практически у всех исследователей.

                 5) СВОЙСТВА СИСТЕМ.

Целостность системы означает, что каждый элемент системы вносит вклад в реализацию целевой функции системы.

Целостность и эмерджентность — интегративные свойства системы.

Наличие интегративных свойств  является одной из важнейших черт системы. Целостность проявляется  в том, что система обладает собственной  закономерностью функциональности, собственной целью.

Организованность — сложное свойство систем, заключающиеся в наличие структуры и функционирования (поведения). Непременной принадлежностью систем является их компоненты, именно те структурные образования, из которых состоит целое и без чего оно не возможно.

Функциональность — это проявление определенных свойств (функций) при взаимодействии с внешней средой. Здесь же определяется цель (назначение системы) как желаемый конечный результат.

Структурность — это упорядоченность системы, определенный набор и расположение элементов со связями между ними. Между функцией и структурой системы существует взаимосвязь, как между философскими категориями содержанием и формой. Изменение содержания (функций) влечет за собой изменение формы (структуры), но и наоборот.

Важным свойством системы является наличие поведения — действия, изменений, функционирования и т.д.

                6)Классификация систем:

1. Классификация по происхождению. 
В зависимости от происхождения системы делятся на естественные и искусственные (создаваемые, антропогенные). 
Естественные системы - это системы, объективно существующие в действительности. в живой и неживой природе и обществе. 
Эти системы возникли в природе без участия человека.  
Примеры: атом, молекула, клетка, организм, популяция, общество, вселенная и т.п.  
Искусственные системы — это системы, созданные человеком.  
Примеры: 
1. Холодильник, самолет, предприятие, фирма, город, государство, партия, общественная организация и т. п. 
2. Одной из первых искусственных систем можно считать систему торговли. 
Кроме того, можно говорить о третьем классе систем — смешанных системах, куда относятся эргономические (машина — человек-оператор), автоматизированные, биотехнические, организационные и другие системы. 
 
2. Классификация по объективности существования. 
Все системы можно разбить на две большие группы: реальные (материальные или физические) и абстрактные (символические) системы. 
Реальные системы состоят из изделий, оборудования, машин и вообще из естественных и искусственных объектов. 
Абстрактные системы, по сути, являются моделями реальных объектов - это языки, системы счисления, идеи, планы, гипотезы и понятия, алгоритмы и компьютерные программы, математические модели, системы наук. 
Иногда выделяют идеальные или концептуальные системы - системы, которые выражают принципиальную идею или образцовую действительность - образцовый вариант имеющейся пли проектируемой системы. 
Также можно выделить виртуальные системы - не существующие в действительности модельные или мыслительные представления реальных объектов, явлений, процессов (могут быть как идеальными, так и реальными системами).

    7)Классификация систем: Классификация систем по однородности и разнообразию структурных элементов. 
Системы бывают гомогенные, или однородные, и гетерогенные, или разнородные, а также смешанного типа. 
В гомогенных системах структурные элементы системы однородны, т. е. обладают одинаковыми свойствами. В связи с этим в гомогенных системах элементы взаимозаменяемы. 
Пример. Гомогенная компьютерная система в организации состоит из однотипных компьютеров с установленными на них одинаковыми операционными системами и прикладными программами. Это позволяет заменить вышедший из строя компьютер любым другим без дополнительной настройки и переучивания конечного пользователя. 
Понятие «гомогенная система» широко используется при описании свойств газов, жидкостей или популяций организмов. 
Гетерогенные системы состоят из разнородных элементов, не обладающих свойством взаимозаменяемости. 
Примеры.  
1. Гетерогенная сеть - информационная сеть, в которой работают протоколы сетевого уровня различных фирм-производителей. Гетерогенная вычислительная сеть состоит из фрагментов разной топологии и разнотипных технических средств. 
2. Если университет в обычном понимании является гомогенным образованием, т. е. реализует подготовку по высшему и послевузовскому образованию (которые близки как по учебным программам, так и по методам их преподавания), то университетский комплекс представляется собой гетерогенную систему, в которой проводится подготовка по программам начального, среднего, высшего послевузовского образования.

Классификация систем по степени  организованности. 
12.1 Степень организованности системы. 
Организованность или упорядоченность организованности системы R оценивается по формуле  
R=1-Э_{реал/Эмакс}, 
где Эреал - реальное или текущее значение энтропии,  
Эмакс - максимально возможная энтропия или неопределенность по структуре и функциям системы. 
Если система полностью детерминированная и организованная то Э_реал = 0 и R = 1. Снижение энтропии системы до нулевого значения означает полную «заорганизованность» системы и приводит к вырождению системы. Если система полностью дезорганизованная, то  
R=0 и Э_реал=Э_макс. 
Качественная классификация систем по степени организованности была предложена В. В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных, или диффузных систем. Позднее к этим классам был добавлен еще класс самоорганизующихся систем. Важно подчеркнуть, что наименование класса системы не является ее оценкой. В первую очередь, это можно рассматривать как подходы к отображению объекта или решаемой задачи, которые могут выбираться и зависимости от стадии познания объекта и возможности получения информации о нем. 

                 8)Классификация систем: Классификация по размерности. 
Системы подразделяются на одномерные и многомерные. 
Система, имеющая один вход и один выход, называется одномерной. Если входов или выходов больше одного - многомерной. 
Нужно понимать условность одномерности системы — в реальности любой объект имеет бесчисленное число входов и выходов.

Классификация систем по сложности. 
Существует ряд подходов к разделению систем по сложности, и, к сожалению, нет единого определения этому понятию, нет и четкой границы, отделяющей простые системы от сложных. Разными авторами предлагались различные классификации сложных систем. 
Например, признаком простой системы считают сравнительно небольшой объем информации, требуемый для ее успешного управления. Системы, в которых не хватает информации для эффек-тивного управления, считают сложными. 
Г.Н. Поваров оценивает сложность систем в зависимости от числа элементов, входящих в систему: 
o малые системы (10-10³ элементов); 
o сложные (10⁴-10⁶);  
o ультрасложные (10⁷-10³⁰ элементов); 
o суперсистемы (10³⁰-10²⁰⁰ элементов). 
В частности, Ю.И. Черняк сложной называет систему, которая строится для решения многоцелевой, многоаспектной задачи и отражает объект с разных сторон в нескольких моделях. Каждая из моделей имеет свой язык, а для согласования этих моделей нужен особый метаязык. При этом подчеркивалось наличие у такой системы сложной, составной цели или даже разных целей и притом одновременно многих структур (например, технологической, административной, коммуникационной, функциональной и т. д.). 
B.C. Флейшман за основу классификации принимает сложность поведения системы. 
Одна из интересных классификаций по уровням сложности предложена К. Боулдингом (таблица 1). В этой классификации каждый последующий класс включает в себя предыдущий. 
Условно можно выделить два вида сложности: структурную и функциональную. 
Структурная сложность. Ст. Вир предлагает делить системы на простые, сложные и очень сложные. 
Простые - это наименее сложные системы. 
Сложные - это системы, отличающиеся разветвленной структурой и большим разнообразием, внутренних связей. 
 
Таблица 1. Классификация систем по уровню сложности К. Боулдинга.

          9) Основные понятия теории принятия решений.  
Основные понятия теории принятия решений 
 
Данная теория опирается на модель рационального выбора, возникшую в микроэкономике. Согласно ей, процесс принятия любого решения проходит следующие стадии:

1. Определение проблемы, подлежащей решению. Выделяются основные составляющие части проблемы, и описывается их отношение друг к другу.

2. Сбор фактов. Факты должны собираться как можно более объективно и беспристрастно.

3. Определение множества возможных решений. Опираясь на полученные данные, следует описать все способы, которыми можно решить данную проблему.

4. Анализ возможных решений. Используя математический аппарат, сравниваются вероятные достоинства и недостатки каждого из возможных решений.

5. Выбор лучшей стратегии. Все варианты выстраиваются от наиболее до наименее предпочтительного, и выбирается наилучший.

Решение считается рациональным, если оно увеличивает благосостояние того, кто его принял, в большей степени, чем любой другой возможный вариант. Под "благосостоянием" здесь подразумевается все, что имеет ценность, например, чувство удовлетворения или радость от достижения цели. Однако чаще всего оно связывается с получением доходов и измеряется в денежных единицах.

Решения принимаются  или в условиях определенности, или  в условиях неопределенности. Условия  определенности подразумевают, что  все последствия любого варианта действия известны заранее, и поэтому  не составляет труда сказать, какое решение оптимально. Условия неопределенности, напротив, характеризуются тем, что в них нельзя с абсолютной уверенностью предсказывать последствия своих поступков. Следовательно, оказавшись в них, принимающий решение человек вынужден учитывать вероятности событий и идти на риск.

Вероятность - это оценка шансов того, что данное событие  произойдет. Ее можно оценить, как  правило, лишь приблизительно на основании  изучения какого-то числа примеров того, как в прошлом складывалась похожая ситуация. Часто шансы в пользу того, что определенные события произойдут, вычисляются с помощью экспертного опроса.

Риск - это вероятность  неблагоприятного развития событий. Чем  выше риск, связанный с данным вариантом  решения, тем больше шансов того, что  оно обернется нежелательными последствиями. С другой стороны, каждый знает, что обычно именно самые рискованные предприятия сулят и самые большие прибыли в случае успеха.

Выбор одного из вариантов  действия зависит от того, насколько  принимающий решение склонен к риску, и того, какова для него или нее субъективная полезность каждого исхода. Субъективная полезность - это значение, которое данный человек придает определенному аспекту возможных исходов. Если каждый из возможных результатов имеет свои плюсы и минусы, то выбор конкретного человека зависит от того, насколько для него важны те свойства, по которым эти результаты различаются между собой. Если один руководитель предпочитает аккуратных, но безынициативных подчиненных, а другой - творческих, но небрежных, то это объясняется тем, что для первого субъективная полезность аккуратности выше оригинальности и самостоятельности, а для второго - наоборот.

Оценка риска - это  форма принятия решений, основывающаяся на перечисленных базовых понятиях. Тот, кто разрабатывает меры по контролю за загрязнением окружающей среды или нормы, обеспечивающие безопасность труда, должен определять, насколько шансы нанесения вреда природе или человеку снижаются вследствие введения определенных запретов. Если достигнутый выигрыш в безопасности невелик, а экономические потери значительны, то такой запрет чаще всего не принимается.

Математическое выражение  предпочтительности данного варианта решения называется его "ожидаемой  ценностью". Она вычисляется путем  перемножения субъективных полезностей всех возможных исходов на вероятность этих исходов и сложением результатов этих вычислений. Сравнивая ожидаемые ценности всех вариантов действия, можно выбрать предпочтительный - или наиболее выигрышный, или наименее проигрышный.

       31) Мысленные и вербальные модели  

Мысленные модели формируются  в воображении человека в результате раздумий, умозаключений, иногда в виде некоторого образа. Примером мысленной  модели является модель поведения при  переходе через дорогу. Человек анализирует  ситуацию на дороге (какой сигнал подает светофор, как далеко находятся машины, с какой скоростью они движутся и т. п.) и вырабатывает модель поведения. Если ситуация смоделирована правильно, то переход будет безопасным, если нет, то может произойти дорожно-транспортное происшествие. Такие модели сопутствуют любой сознательной деятельности человека. Собираясь делать покупки, человек мысленно представляет, что и сколько можно купить на имеющуюся у него сумму. Ожидая транспорт на остановке, прикидывает, как быстрее добраться до нужного места.

К моделям такого типа можно отнести и идею, возникшую  у изобретателя, и музыкальную  тему, промелькнувшую в мыслях у  композитора, и рифму, родившуюся в  голове поэта. Во всех приведенных примерах модели предшествовали созданию объекта (нового устройства, музыкального произведения, стихотворения), являлись одним из этапов творческого процесса. Подобные модели могут возникнуть у зрителя, слушателя, читателя как реакция на уже существующие объекты (музыку, картину, поэму). Мысленная модель может быть выражена в разговорной форме. В этом случае она часто называется вербальной (от лат. verbalis — устный). Вербальную модель человек использует для передачи своих мыслей другим.

      32)примеры) Ярким примером образно-знаковой модели является географическая карта. Цвет и форма материков, океанов, гор, изображенных на карте, сразу подключает образное мышление. По цвету на карте можно сразу оценить рельеф. Например, с голубым цветом у человека ассоциируется вода, с зеленым — цветущий луг, равнина. Карта изобилует условными обозначениями. Зная этот язык, человек может получить достоверную информацию об интересующем его объекте. Информационная модель в этом случае будет результатом осмысления сведений, полученных при помощи органов чувств и информации, закодированной в виде условных изображений.

Еще один пример такой модели — фотография. Фотоаппарат  позволяет получить изображение  оригинала. Обычно фотография дает нам  довольно точное представление о  внешнем облике человека. Существуют некоторые признаки (высота лба, посадка глаз, форма подбородка), по которым специалисты могут определить характер человека, его склонность к тем или иным поступкам. Этот специальный язык формируется из сведений, накопленных в области физиогномики и собственного опыта. Задавшись разными целями, по одной и той же фотографии можно получить различные информационные модели. Они будут результатом обработки образной информации, полученной при разглядывании фотографии, и информации, сложившейся на основе знания специального профессионального языка.

¹ Мухин В.И. Исследование систем управления. М., 2002. С. 66.

² Мухин В.И. Исследование систем управления. М., 2002.. С. 137.

³ Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. М., 2002. С. 30.

⁴ Дроздов Н.Д. Основы системного анализа. М., 2000. С. 15-53.