Основы системного анализа. 1. Понятие Системного анализа
 Скачать 482.81 Kb.
|
|
12. Методы типа сценариев Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в письменном виде, получили название сценария. Первоначально этот метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, упорядоченные во времени. Однако требование временных координат позднее было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы или предложения по ее решению независимо от того, в какой форме он представлен. Сценарий не только предусматривает содержательные рассуждения, которые помогают не упустить детали, обычно не учитываемые при формальном представлении системы (в этом и заключалась первоначально основная роль сценария), но и содержит результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами, которые можно получить на их основе. Группа экспертов, подготавливающих сценарии, пользуется правом получения необходимых справок от организаций, консультаций специалистов. Понятие сценариев расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий не только вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимосвязи, но и предлагаются методики составления сценариев с использованием ЭВМ. На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в некоторых отраслях промышленности. В настоящее время разновидностью сценариев можно считать предложения к комплексным программам развития отраслей народного хозяйства, подготавливаемые организациями или специальными комиссиями. Весьма перспективной представляется разработка специализированных информационно-поисковых систем, накапливающих прогнозную информацию по данной отрасли и по смежным отраслям. Сценарий является предварительной информации, на основе которой проводится дальнейшая работа по прогнозированию или разработке вариантов проекта. Таким образом, сценарий помогает составить представление о проблеме, а затем приступить к более формализованному представлению системы в виде графиков, таблиц для проведения других методов системного анализа. 13. Методы типа дерева целей Идея метода впервые была предложена Черчменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин «дерево целей» подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения общей цели на подцели, а их в свою очередь, на более детальные составляющие (новые подцели, функции и т.д.). Как правило, этот термин используется для структур, имеющих отношение строгого порядка, но метод дерева целей используется иногда и применительно к «слабым» иерархиям, в которых одна и та же вершина нижележащего уровня может быть одновременно подчинена двум или нескольким вершинам вышележащего уровня. Разновидностью методов дерева целей и Дельфи является метод PATTERN (Planing Assistance Technical Evaluation of Relevance Numbers – помощь планированию посредством относительных показателей технической оценки), разработанный для повышения эффективности процессов принятия решений в области долгосрочной научно-технической ориентации крупной промышленной фирмы. Сущность метода PATTERN заключается в следующем. Исходя из сформулированных целей потребителей продукции фирмы на прогнозируемый период осуществляется построение дерева целей. Для каждого уровня дерева целей вводится ряд критериев. С помощью экспертной оценки определяются веса критериев и коэффициенты значимости, характеризующие важность вклада целей в обеспечение критериев. Значимость некоторой цели определяется коэффициентом связи, представляющим сумму произведений всех критериев на соответствующие коэффициенты значимости. Общий коэффициент связи некоторой цели (относительно достижения цели высшего уровня) определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов связи в направлении вершины дерева. 14. Морфологические методы Основная идея морфологических методов заключается в систематическом нахождении всех мыслимых вариантов решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или признаков. В систематизированном виде морфологический подход был разработан и применен впервые швейцарским астрономом Ф. Цвикки и долгое время был известен как метод Цвикки. Цвикки предложил три метода морфологического исследования: 1. Метод систематического покрытия поля (МСПП), основанный на выделении так называемых опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использовании для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления. 2. Метод отрицания и конструирования (МОК), заключающийся в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и компромиссные ограничения, которые есть смысл отрицать, и, следовательно, сформулировав некоторые предложения, полезно заменить их затем на противоположные и использовать при проведении анализа. 3. Метод морфологического ящика (ММЯ), нашедший наиболее широкое распространение. Идея ММЯ состоит в том, чтобы определить все мыслимые параметры, от которых может зависеть решение проблемы, представить их в виде матриц-строк, а затем определить в этой морфологической матрице-ящике все возможные сочетания параметров по одному из каждой строки. Полученные таким образом варианты могут снова подвергаться оценке и анализу в целях выбора наилучшего. Морфологический ящик может быть не обязательно двухмерным. Построение и исследование по методу морфологического ящика проводится в пять этапов: Этап 1. Формулировка поставленной проблемы. Этап 2. Выделение показателей , от которых зависит решение проблемы. По мнению Ф. Цвикки, при наличии точной формулировки проблемы выделение показателей происходит автоматически. Этап 3. Сопоставление показателю его значений и сведение этих значений в таблицу, которую Цвикки и называет морфологическим ящиком. Набор значений различных показателей (по одному значению из каждой строки) представляет собой возможный вариант решения данной проблемы (например вариант ). Такие наборы называются вариантами решения или просто вариантами. Общее число вариантов, содержащихся в морфологической таблице, равно где – число значений i – го показателя. Этап 4. Оценка всех имеющихся в морфологической таблице (ящике) вариантов. Этап 5. Выбор из морфологической таблицы наиболее желательного варианта решения проблемы. Морфологические ящики Цвикки нашли широкое применение для анализа и разработки прогноза в технике. Для организационных систем и систем управления такой ящик, который в данном случае является многомерным, практически невозможно построить. Поэтому, используя идею морфологического подхода для моделирования организационных систем, разрабатывают языки моделирования или языки проектирования, которые применяют для порождения возможных ситуаций в системе, возможных вариантов решения и часто как вспомогательное средство формирования нижних уровней иерархической структуры при моделировании структуры целей и моделировании организационных структур. Примерами таких языков являются системно-структурные языки (язык функции и видов структуры, номинально-структурный язык), язык ситуационного управления, языки структурно-лингвистического моделирования. 15. Основные этапы и методы системного анализа Системный анализ (СА) предусматривает разработку системного метода решения проблемы, т.е. логически и процедурно организованную последовательность операций, направленных на выбор предпочтительной альтернативы решения. СА реализуется практически в несколько этапов, однако в отношении их числа и содержании пока еще нет единства, т.к. имеется большое разнообразие прикладных проблем. Можно выделить три основных этапа системного анализа: · построение модели исследуемого объекта; · постановка задачи исследования; · решение поставленной математической задачи. В научный инструментарий СА входят следующие методы: · метод сценариев (пытаются дать описание системы); · метод дерева целей (есть конечная цель, она разбивается на подцели, подцели на проблемы и т.д., т.е. декомпозиция до задач, которые мы можем решить); · метод морфологического анализа (для изобретений); · методы экспертных оценок; · вероятностно-статистические методы (теория массового обслуживания, теория игр и т.д.); · кибернетические методы (объект в виде черного ящика); · методы исследования операций; · методы векторной оптимизации; · методы имитационного моделирования; · сетевые методы; · матричные методы; · методы экономического анализа и др. В процессе СА на разных его уровнях применяются различные методы, в которых эвристика сочетается с формализмом. СА выполняет роль методологического каркаса, объединяющего все необходимые методы, исследовательские приемы, мероприятия и ресурсы для решения проблем. Для анализа систем применяются методы двух типов – качественные методы и формальные методы. К первому типу методов анализа сложных систем относятся методы активного применения опыта и интуиции специалистов: Методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей; Метод типа сценариев; Метод экспертных оценок; Метод типа Дельфи; Морфологические методы; Метод дерева целей и т.п. Ко второму типу относятся: аналитические, статистические, теоретико-множественные, логические графические и т.п. Качественные методы используются на начальных этапах моделирования, если реальная система не может быть выражена в количественных характеристиках, отсутствует описание закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. В результате такого моделирования разрабатывается концептуальная модель системы. Количественные методы используются на последующих этапах моделирования для количественного анализа вариантов системы. Между этими крайними методами имеются и такие, с помощью которых стремятся охватить все этапы моделирования от постановки задачи до оценки вариантов, но для представления задачи оценивания привлекают разные исходные концепции и терминологию с разной степенью формализации. К ним относят: · Кибернетический подход к разработке систем управления, проектирования и принятия решений (который исходит из теории автоматического управления применительно к организационным системам); · Информационно-гносеологический подход к моделированию систем, основанный на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы; · Структурный и объектно-ориентированные подходы системного анализа; · Метод ситуационного моделирования; · Метод имитационного динамического моделирования. Такие методы позволяют разрабатывать как концептуальные, так и строго формализованные модели, обеспечивающие требуемое качество оценки систем. Во всех методах смысл задачи оценивания состоит в сопоставлении рассматриваемой системе (альтернативе) вектора из критериального пространства, координаты точек которого рассматриваются как оценки по соответствующим критериям. Простейшей формой задачи оценивания является обычная задача измерения, когда оценивание есть сравнение с эталоном, а решение задачи находится путем подсчета числа эталонных единиц в измеряемом объекте. Более сложные задачи оценивания разделяются на задачи: парного сравнения, ранжирования, классификации, численной оценки. Задача парного сравнения заключается в выявлении лучшего из двух имеющихся объектов. Задача ранжирования – в упорядочении объектов, образующих систему, по убыванию (возрастанию) значения некоторого признака. Задача классификации – в отнесении заданного элемента к одному из подмножеств. Задача численной оценки – в сопоставлении системе одного или нескольких чисел. 16. Основные понятия и этапы моделирования систем Моделирование является неотъемлемым этапом синтеза систем. Процесс познания любой системы неразрывно связан с ее моделированием, т.е. с приближенным представлением системы или в нашем сознании, или в форме математических формул, знаков, графических изображений, или в виде других материальных систем. Моделирование предполагает наличие трех систем: 1) моделируемой системы (объект исследования); 2) моделирующей системы (сам исследователь); 3) непосредственно самой модели. Моделирующая система, как правило, включает человека-исследователя, познающего объект исследования и создающего в соответствии с этим его модели. Моделью системы (объекта, процесса, явления) называется другая материальная или абстрактная система (объект, процесс, явление), конструируемая исследователем и имеющая сходство с моделируемой системой (объектом, процессом, явлением) по некоторым свойствам, существенным для поставленной цели исследования, и служащая средством познания моделируемой системы (объекта, процесса, явления). Исходя из приведенного определения можно дать формулировку понятия «математическая модель». Математической моделью системы называется совокупность математических соотношений, описывающих исследуемые закономерности, присущие моделируемой системе, определяемые целью исследования и служащая средством познания моделируемой системы. Используются и другие определения модели, но в любом случае подчеркивается, что изучается не сама система-оригинал, а некоторая другая естественная или искусственная система, обладающая следующими свойствами: · модель соответствует исследуемой системе; · модель способна замещать исследуемую систему в некоторых интересующих исследователя отношениях; · модель обеспечивает получение информации о моделируемой системе. Каждая система может иметь значительное число моделей, вид которых определяется целями исследования, а также требуемой глубиной и точностью познания моделируемой системы. Моделирование – это теоретическое или практическое исследование систем путем построения и изучения их моделей с целью определения или уточнения характеристик и рациональных способов построения вновь конструируемых или совершенствуемых систем. Процесс моделирования, как правило, включает следующие этапы: · осмысление вновь создаваемой или совершенствуемой системы с целью получения некоторых знаний о ней; · описание системы, ее структурных и функциональных элементов, их свойств и состояний, а также связей, отношений, взаимодействий между элементами системы на естественном языке; · описание системы и вышеперечисленных характеристик с помощью математических соотношений, специальных символов и знаков с целью обеспечения более компактного, глубокого и эффективного исследования системы; · конструирование естественных или искусственных материальных систем, аналогичных моделируемой системе по изучаемым свойствам. Данные этапы взаимосвязаны и образуют циклическую последовательность, приводящую в итоге к познанию системы на достаточном для исследователя уровне. Словесному описанию всегда предшествует осмысливание системы в человеческом сознании. После словесного описания при необходимости следует этап формализации системы с помощью специальных знаков и математических символов. Затем на основании исследования полученных словесных описаний и математических зависимостей вновь повторяется этап отражения системы в человеческом сознании, но глубже и более конкретно. После этого математические зависимости при необходимости корректируются и т.д. Этап создания материальных систем, аналогичных по свойствам исследуемой, может следовать сразу же после первого этапа, когда исследователь создает системы без их предварительного описания в виде слов и знаков. На этом этапе также могут выполняться исследования, которые приводят к уточнению мысленных, описательных и знаковых представлений о системе. Причем по отношению к моделям исследователь является экспериментатором, только эксперимент проводится не с объектом, а с моделью. 17. Подходы к построению моделей системы Процессы моделирования, создания моделей не имеют формализованного алгоритма их проведения. Исследование любой, достаточно сложной, системы имеет свои особенности, требует творческого, индивидуального подхода. Тем не менее существует большой опыт построения разнообразных моделей, который позволяет сформулировать основные принципы и подходы, определяющие требования, которым должна удовлетворять удачно построенная модель. Суть и назначение некоторых из этих принципов изложим ниже. 1. Адекватность (тождественность) модели. Этот принцип определяет требование соответствия модели системе-оригиналу по совокупности исследуемых свойств, по уровню их сложности и организации. Естественно говорить не просто об адекватности модели, а о большей или меньшей адекватности. Адекватность следует рассматривать только по определенным признакам – свойствам, принятым в данном исследовании. 2. Соответствие модели решаемой задаче. Этот принцип подчеркивает целесообразность конструирования специализированных моделей для решения конкретной задачи. Разработка универсальной модели для решения многих разнообразных задач в большинстве случаев оказывается трудновыполнимой, а сама модель оказывается практически непригодной. 3. |