Сущность информационного подхода к анализу систем

Особенностью системного анализа является его ориентация на формализованное представление систем. Однако было бы неправильно говорить, что в СА применяется только формализация, упорядочивающая все элементы объекта исследования, символизирующая процессы, поскольку она не позволяет анализировать развивающиеся системы и противоречивые элементы. Для решения этой проблемы в 1975 году был предложен подход, базирующийся на диалектической, а не формальной, логике. Он предполагал диалектическое обобщение законов функционирования и развития систем различной физической природы и первоначально был ориентирован на отображение и анализ пространственно-распределенных систем. Такой подход, опирающийся на аппарат математической теории поля, был назван теорией информационного поля.

Отталкиваясь от теории материальности всего мира, можно утверждать, что все элементы мира материальны, что между ними существует некое взаимодействие. А вся совокупность элементов материального мира есть материя, которая может быть представлена в разных видах. При этом об­общении у материи остается лишь одно свойство - обладать изме­няющейся структурой, т. е. существовать в пространстве и времени в форме универсального поля - инфор­мационного поля. Это поле создается всей совокупностью окру­жающих нас предметов и явлений, которые выступают либо как источники поля, либо как источники его возмущения.

Взаимодействие в материальном мире может быть весьма разнообразным. Его удобно подразделить на две ос­новные формы: энергетическое (силовое) взаимодействие и все ос­тальные виды взаимодействий, включая биологическое, экологиче­ское и т.д. Перечисленные неэнергетические взаимодействия не имеют объединяющего их названия, но поскольку все они содержат в своих названия слово «логос», их можно назвать логическими. Однако, говоря о логическом взаимодействии материи, будем иметь в виду объективную реальность этого взаимодействия в отличие от субъективной человеческой логики, являющейся лишь отражением объективной реальности мира [5].

Между элементами и явлениями природы можно выявить логические связи, являющиеся объективными. И если в пространстве существуют логические связи, которые обнаруживаются при наличии в нем соответствующих объек­тов, то можно говорить о существовании в нем информационно-логического поля.

Одним из основополагающих определений информационного подхода к анализу систем является адекватность отражения информации. В.Н.Волкова и А.А.Денисов отмечают, что «с позиций материализма сущность природы составляет материя, т. е. данная нам в ощущениях объективная реальность, которая, тем не менее, существует независимо от наших ощущений. Это означает, что наши органы чувств дают нам информацию, являющуюся копией отражаемой материи. Поскольку ощущение является источником информации об окружающем мире, то, говоря современным язы­ком, материальные объекты даны нам в информации. [5] И первый постулат адекватности отражения информации в теории информационного поля определяет, что изменении каких-либо свойств материи (системы) увеличивается количество информации о ней в пропорциональной зависимости.

Система – это категория отражения, форма представления материи доступными для понимания средствами. В этом смысле, природа непрерывна и целостна. А материальные продукты человеческого труда (ЭВМ, приборы и агрегаты, производственно-технические комплексы и т.д.) представляют собой системы деталей и узлов, поскольку являются продуктом человеческого сознания и воплощают в себе способ отражения возможностей объективной реальности средствами субъективной человеческой логики.

Таким образом, система – это дискретная модель непрерывного бытия [5]. Потому как с помощью систем, средств собственного сознания, своей дискретной логики человек может воспроизводить и отражать объекты и явления окружающего мира, каждый из которых можно представлять как единый и непрерывный, как континуальную целостность.

Путем изучения информации о разных системах, их свойствах и элементах, установления взаимосвязей между ними можно уменьшить степень неопределенности наших знаний о системе, понять ее сущность и законы функционирования. Поэтому применение информационного подхода к анализу систем имеет большое значение.

 

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 à 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 (S 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.

 

2.4. Целеобразование и методика анализа структур целей и функций управления

В системном анализе ключевую роль играет целеобразование. Ведь результаты взаимодействия всех элементов системы непосредственно связаны с поставленными целями. Именно в системе целей многие ученые видят условия успешной деятельности всей системы. Установление целей – целеполагание – является одной из важнейших и ответственных функций исследования системы. В этом отношении примечательны слова Сенеки Луция Аннея: «В каждом деле смотри на цель – и откажешься от всего лишнего». Умение правильно ставить цели и определять пути их достижения – основа успешной работы любого современного специалиста.

Наиболее эффективным инструментом целеполагания выступает метод структуризации, более известный как метод «дерева». В процессе развития системного анализа этот метод получил названия метод «дерева» целей. Он позволяет выявить количественные и качественные взаимосвязи и отношения между целями, увязать их разные уровни с конкретными средствами и сроками достижения. Рассмотрим методику установления целей системы, предлагаемую В.М.Мишиным [13].

«Дерево» состоит из целей нескольких уровней: генеральная цель, цели 1-го уровня (главные), цели 2-го уровня, цели 3-го уровня и так до необходимого уровня декомпозиции. Достижение генеральной цели предполагает реализацию главных целей, а реализация каждой из главных целей – достижение соответственно своих конкретных целей 2-го уровня и т.д.

Сфера применения метода «дерева» целей: решение задач в области управления (структуризация и проектирование систем управления и процессов, происходящих в них), прогнозирование в экономике, науке и технике, разработке сложных программ, технических комплексов и информационных систем.

Под определением «дерево» целей будем понимать следующее. «Дерево» целей – это граф, т.е. схема, показывающая деление общих целей на подцели до необходимого уровня декомпозиции и выражающая соподчинение и взаимосвязи элементов.

«Дерево» целей представляет собой структурированную по иерархическому принципу совокупность генеральной цели и ее подчиненных подцелей 1-го, 2-го и последующих уровней - «вершины» цели, соединенных между собой связями - ребрами, ветвями «дерева» целей (рис.2.1.). Подобное «дерево» целей позволяет описать количественные и качественные параметры, сроки достижения определенных результатов и провести анализ иерархически распределенных взаимосвязанных и взаимообусловленных целей системы. Количественные параметры, характеризующие подцели и связи между ними, определяются коэффициентом относительной важности (КОВ) и коэффициентом взаимной полезности (КВП).

 

 

 

Рис. 2.1. «Дерево» целей простое (нециклическое)

 

Построение «дерева» целей основано на применении следующих правил:

1) декомпозиция каждой цели на подцели на том или ином иерархическом уровне проводится по одному избранному классификационному признаку;

2) каждая цель расчленяется не менее чем на две цели;

3) каждая цель должна быть субординационная к другим;

4) любая цель каждого иерархического уровня должна относиться только к отдельному элементу (подсистеме), т.е. должна быть адресной;

5) для каждой цели на любом уровне иерархии должно быть предусмотрено ресурсное обеспечение;

6) количество целей на каждом уровне декомпозиции должно быть достаточным для достижения вышележащей цели;

7) «дерево» целей не должно содержать изолированных вершин, т.е. не должно быть целей, не связанных с другими целями;

8) декомпозиция целей проводится до того иерархического уровня, который позволяет определить ответственного исполнителя и состав мероприятий по достижения вышестоящей цели и, в конечном итоге, главной цели (особенно для систем управления);

9) при наличии на иерархическом уровне структуризации более трех-четырех целей следует предусматривать построение «дерева» целей циклического вида, в которых «ветви» взаимно переплетаются и сращиваются.

Формулировка целей должна, как правило:

1) начинаться с глагола в повелительном наклонении в неопределенной форме, определять сущность необходимости реализации конкретного действия;

2) определять желаемый конечный результат в количественном и качественном выражениях и обеспечивать возможность измерения количественных показателей, что необходимо для контроля достижения цели;

3) по возможности указывать на источники и объемы выделяемых ресурсов, а также раскрывать то, что необходимо выполнить.

Пример формулирования цели для хозяйственной деятельности предприятия: уменьшить в текущем году, по сравнению с предшествующим годом, за счет повышения производительности труда затраты на управленческий персонал на 15%.

Специалистам технического профиля также следует особое внимание уделять целеполаганию при разработке программных продуктов, средств автоматизации и т.д. «Неполное понимание целей является важнейшей проблемой в любом техническом проекте – именно по этой причине удача обычно сопутствует тем, кто начинает со скромных масштабов, а в дальнейшем наращивает их, опираясь на полученный опыт» (Б.Гейтс).

Выделяют четыре классификационных признака декомпозиции, применяемые при построении «дерева» целей:

1) параметрический (понятийный, аспектный), согласно которому главная цель разбивается на ряд понятийных признаков (например, цель «повысить уровень качества труда персонала» можно расчленить на подцели – «повысить уровень профессионализма персонала», «повысить уровень исполнительности персонала», «сократить число опозданий на работу»);

2) объектный – состав подцелей на одном из уровней следует комплектовать по видам деятельности (например, по видам продукции, услуг);

3) технологический – цель разбивается на отдельные стадии, этапы, работы (например, по стадиям жизненного цикла изделия или программного продукта);

4) временной – служит для расчленения цели на подцели, используя промежутки времени (например, годы, кварталы, месяцы).

Порядок построения дерева «целей»:

1) определение генеральной цели;

2) составление банка (общего перечня) целей, обеспечивающих достижение генеральной цели;

3) оценка каждой цели банка и их отбор для построения «дерева» целей (например, на основе экспертных оценок);

4) определение соподчиненности целей (например, с использованием матриц входимости);

5) построение исходного «дерева» целей;

6) определение коэффициентов относительной важности и взаимной полезности целей;

7) построение окончательного варианта «дерева» целей для каждого из уровней.

Несомненно, применение метода «дерева» целей является эффективным инструментом программно-целевого планирования как в экономических, так и в технических системах.