Системный анализ

Методики и процедуры, реализующие системный подход к познанию и исследованию реального мира, называют системным анализом, [2].

Методология системного анализа включает

1. определения используемых понятий,

2. принципы системного подхода, а также

3. постановку и общую характеристику основных проблем организации системных исследований.

Кроме того, в сферу системного анализа часто включают реализацию соответствующих методов и опыт их применения в различных областях знания и практики.

В методологии системного анализа используется математический аппарат общей теории систем, качественные и количественные методы из области математической логики, теории принятия решений, теории эффективности, теории информации, структурной лингвистики, теории нечетких множеств, методов искусственного интеллекта. Существенной частью этой методологии являются также принципы и методы моделирования систем. Существуют четыре трактовки понятия «системный анализ».

Первая, самая общая, трактовка рассматривает системный анализ как любой анализ любых систем (иногда добавляется, что анализ на основе системной методологии) без каких-либо дополнительных ограничений на область его применения и используемые методы.

Согласно второй трактовке системный анализ — это конкретный метод познания систем (противоположность их синтезу).

Третья трактовка рассматривает системный анализ в контексте управления экономическими системами ‑ как один из конкретных методов выбора лучшего управленческого решения возникшей проблемы в деятельности экономической системы, отождествляя его, например, с анализом по критерию «стоимость — эффективность». В этой трактовке системный анализ — это, скорее, «анализ систем», так как акцент делается на объекте изучения (системе), а не на системности рассмотрения (учете всех важнейших факторов и взаимосвязей, влияющих на решение проблемы, использование определенной логики поиска лучшего решения и т.д.)

Согласно четвертой трактовке системный анализ — это вполне конкретное теоретико-прикладное направление исследований, основанное на системной методологии и характеризующееся определенными принципами, методами и областью применения. Он включает в свой состав методы как анализа, так и синтеза систем. Эта трактовка наиболее адекватно отражает направления системного анализа и совокупность используемых им методов для целенаправленных (в том числе – экономических) систем.

Независимо от того, применяется ли системный анализ только к задачам управления экономическими системами или к исследованию системы в целом, включая цели, организационную структуру и процессы принятия текущих решений, он предлагает методикупроведения системного исследования, организацию процесса принятия решения, делает попытку предложить подходы к выполнению этапов методики в конкретных условиях. При этом выбор методов и приемов выполнения всех этапов системного анализа базируется на использовании понятий и закономерностей общей теории систем.

Итак, если придерживаться экономического контекста, системный анализ — это совокупность определенных научных методов и практических приемов решения разнообразных проблем, возникающих во всех сферах целенаправленной деятельности общества, на основе системного подхода и представления объекта исследования в виде системы. Характерным для системного анализа является то, что поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей деятельности системы, при функционировании которой возникла данная проблема. При этом устанавливается соответствие между этими целями, возможными путями решения возникшей проблемы и необходимыми для этого ресурсами.

Целью применения системного анализа к конкретной проблеме управления организационными системами является повышение степени обоснованности принимаемого решения, расширение множества вариантов, среди которых производится выбор, с одновременным указанием способов отбрасывания тех из них, которые заведомо уступают другим.

Применение системного анализа при исследовании и создании автоматизированных систем управления дает возможность выделить перечень и указать целесообразную последовательность выполнения взаимосвязанных задач, позволяющих не упустить из рассмотрения важные стороны и связи изучаемой системы. Поэтому, системный анализ иногда определяют как методику улучшающего вмешательства в проблемную ситуацию.

1.3. Понятия «модель» и «моделирование»

Особое место в методологии системного анализа социально-экономических систем занимают методы моделирования. Во-первых, потому, что любая система (реальная или идеальная) представляется в сознании её наблюдателя или исследователя в форме модели определённого типа ‑ формализованной или неформализованной. Во-вторых, в большинстве ситуаций по разным причинам (сложность, громоздкость, недоступность и т. д.) наблюдатель/исследователь вынужден рассматривать не всю систему, а лишь те ее части и параметры, которые ему доступны или существенны для целей исследования. Такое сокращённое представление (описание) системы, абстрагированное (отвлечённое) от многих её деталей, принято называть её моделью.

Моде́ ль (фр. modè le, от лат. modulus — мера, образец) ‑ это объект (или система, если объект сложный, обдающий сложной внутренней структурой), в достаточной степени повторяющий свойства моделируемого объекта (прототипа), существенные для целей конкретного моделирования, и опускающий несущественные свойства, в которых он может отличаться от прототипа.

Главным свойством модели является её адекватность (максимальное соответствие) прототипу. Если модель не обладает этим свойством, то процесс их описания, исследования и синтеза теряют всякий смысл, так как приводят к неверным результатам.

Модели́ рование – это процесс создания, изучения и использования моделей реально существующих или идеальных объектов или систем с целью их описания, исследования, прогнозирования поведения и синтеза.

В теории систем и системном анализе моделирование определяется как методика [1] системного анализ и синтеза, особенно актуальная для больших и сложных динамических систем, которые трудно, а иногда и просто невозможно анализировать и синтезировать иными методами.

Подчеркнём особую роль моделирования для разработки таких сложных систем как Автоматизированные Системы Управления предприятиями и организациями АСУ[П] или, в западной терминологии, – Корпоративные Информационные Системы (КИС). Современный подход к разработке таких систем базируется на их объектных или процессных моделях, которые затем воплощаются в реальные системы и технологии.

С одной стороны, моделирование является инструментом исследователя, учёного, основная задача которых ‑ познание и объяснение окружающего мира, т.е. существующих систем. С другой ‑ это инструмент творческой инженерной деятельности имеющей целью создание новых искусственных систем (технических, информационных и др.).

Исследование систем можно проводить с помощью, так называемых, натурных экспериментовс самими системами. Однако, с ростом сложности системы возможности натурного эксперимента резко падают. Он становится дорогим, трудоемким, длительным по времени, в слабой степени вариативным. Тогда предпочтительнее становится работа не с самой системой, а с её моделью. В ряде же случаев мы вообще не имеем возможности наблюдать систему в интересующем нас состоянии. Например, разбор аварии на техническом объекте приходится вести по ее формальному (протокольному) описанию. Специалист по электронной технике будет изучать большинство типов ЭВМ по литературе, и только часть из них опробует на практике. Мы уже не говорим об экспериментах над природными или космическими системами, системами ядерных вооружений, проведение которых либо практически невозможно, либо смертельно опасно. В таких случаях для исследовательских экспериментов остаётся доступной лишь компьютерная (программная) модель системы и компьютеризованные методы её анализа и исследования.

Подчеркнём ещё раз, что рассмотрение вместо самой системы (явления, процесса, объекта) ее модели практически всегда несет идею упрощения, абстракции ‑ отбрасывание ненужных для целей моделирования деталей. Мы огрубляем представления о реальном мире, так как оперировать категорией модели экономичнее, чем действительностью. Но вопрос выделения и формальной фиксации тех особенностей, которые существенны для целей рассмотрения, весьма непрост. Известно большое количество удачных моделей, составляющих предмет гордости человеческой мысли, ‑ от конечной элементной модели в прикладных задачах математической физики до модели генетического кода. Однако велико количество процессов и явлений, для которых на настоящий момент нет удовлетворительного описания. Правда, в области техники положение с моделированием можно считать удовлетворительным, но и здесь имеются «узкие» места, связанные с плохо определяемыми параметрами, коэффициентами, а также слишком грубыми описаниями.

Процесс моделирования включает три элемента: субъект (исследователь), объект исследования, и модель, определяющую (отражающую) отношения познающего субъекта и познаваемого объекта.

Различают три этапа (стадии) процесса моделирования:

· первый (основной) — построение модели;

· второй — пробная работа с ней;

· третью — корректировка и изменение знаний о прототипе (оригинале) по результатам пробной работы с моделью.

Наиболее сложной и ответственной является первая стадия. Зачастую это в сильной степени неформализованный процесс, длительный путь проб и ошибок в поиске основной идеи. Построение принципиально новой модели носит характер открытия. Первый этап построения модели предполагает наличие определённых знаний об объекте-оригинале. Вопрос о необходимой и достаточной мере сходства оригинала и модели (адекватности) требует конкретного анализа. Очевидно, модель утрачивает свой смысл как в случае полного тождества с оригиналом (тогда она перестает быть моделью), так и в случае чрезмерного во всех существенных отношениях отличия от оригинала. Таким образом, изучение одних сторон моделируемого объекта осуществляется ценой отказа от исследования других сторон. Поэтому любая модель замещает оригинал лишь в строго ограниченном смысле. Из этого следует, что для одного прототипного (оригинального) объекта может быть построено несколько «специализированных» моделей, концентрирующих внимание на определенных сторонах исследуемого объекта или же характеризующих объект с разной степенью детализации.

На втором этапе модель выступает как самостоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение ряда экспериментов над моделью, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и анализируются и систематизируются данные о ее «поведении». Это так называемое имитационное моделирование. Конечным результатом этого этапа является множество (совокупность) знаний как о модели (если она адекватна), так и самой моделируемой системе.

На третьем этапе осуществляется перенос знаний с модели на оригинал — формирование множества знаний. Одновременно происходит переход с «языка» модели на «язык» оригинала. Процесс переноса знаний проводится по определенным правилам. Знания о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта-оригинала, которые не нашли отражения или были изменены при построении модели. На этом этапе проводится практическая проверка получаемых с помощью моделей знаний и их использование для построения обобщающей теории исследуемого объекта (или системы), его преобразования или управления им.

Моделирование ‑ процесс циклический. Это означает, что за первым трехэтапным циклом может последовать второй, третий и т. д. При этом знания об исследуемом объекте расширяются и уточняются, а исходная модель постепенно совершенствуется. Недостатки, обнаруженные после первого цикла моделирования, обусловленные малым знанием объекта или ошибками в построении модели, можно исправить в последующих циклах.

Достаточно сложным является и вопрос о том, кто должен создавать модель: Специалисту в данной практической области часто не хватает математических знаний, сведений о моделировании вообще, для сложных задач — знания системного анализа. Прикладному математику трудно хорошо ориентироваться в предметной области. Поэтому так важна их совместная работа над моделью, которая будет иметь смысл лишь при полном понимании друг друга.