СИСТЕМНЫЙ анализ. системный анализ. Контрольная работа по дисциплине системный анализ направлениеспециальность 38. 03. 04 Государственное и муниципальное управление
 Скачать 85.39 Kb.
|
 Контрольная работа ПО ДИСЦИПЛИНЕ Системный анализ НАПРАВЛЕНИЕ/СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 38.03.04 Государственное и муниципальное управление Выполнил студент Горбунова Ю. В группа ГМУЗ-101/13а Проверил преподаватель Результат проверки________________ Челябинск, 2020г Поясните что означает «системный архтип» и «системный паттерн»? Приведите примеры. Системный архетип – образец поведения системы или ее части, сформированный положительными и отрицательными обратными связями, который встречается в других системах, независимо от назначения, цели и спецификации [4,с. 114]. Например, с возрастом человек на физиологическом уровне становится более подвержен заболеваниям, поэтому при диагностике всегда учитывается возраст пациента. Паттерн – закономерность в ряде случайных событий, объединение отдельных характеристик, в некий образец, модель поведения системы. Реализуется в последовательности действий, которые успешно производились системой несколько раз с использованием предварительного анализа, а после перешли в автоматическое состояние. Существует несколько видов архетипов: Уравновешивание с задержкой – действует в случае, когда система в процессе работы не учитывает задерживающиеся сигналы со стороны внешней среды, и проявляет реакцию после их поступления [4, с. 119]. Например, органы санитарного контроля длительное время игнорируют ухудшение санитарного состояния детских учреждений, а после публичного скандала активируют все свои силы. Паттерн в этой ситуации – успешное избежание проблем в течение длительного времени: руководство не отдает распоряжений устраивать проверки; население, потребители не жалуются – значит, система работает успешно. Скорее всего, после череды проверок и бюрократических отчетов система постепенно вернется к использованию «спокойного» паттерна. Пределы роста. Усиливающая обратная связь обеспечивает успешную работу системы, а после проявляется уравновешивающая обратная связь и системе приходится затрачивать больше усилий для достижения все меньшего успеха [2,c. 181]. Например, сеть аптек расширяется до определенного состояния, потом ни маркетинговые компании, ни акции не приносят эффекта с той отдачей, которая была прежде. Аптеки использовали удобный для них паттерн – производимые по одной схеме рекламные кампании и маркетинговые решения. Однако, они не учли изменчивость рынка, разработки конкурентов, и наступил момент, когда паттерн перестал действовать. Подмена проблемы. Примененное один раз краткосрочное решение проблемы приносит видимый результат, что стимулирует дальнейшее использование этого решения, а способность принимать кардинальные долгосрочные решения атрофируется. Например, некоторые люди принимают алкоголь или наркотики, чтобы снять стресс, вызванный рабочими перегрузками, вместо того, чтобы кардинально пересмотреть свою трудовую деятельность и снизить нагрузки. В данной ситуации паттерн приносит быстрый, но кратковременный эффект. Опора на помощников. Вмешательство внешней среды в разрешение проблем системы оказывается удобным и разрушает самостоятельную выработку «обходных путей». Клиенты психотерапевта со временем теряют самостоятельность и становятся беспомощными, поскольку привыкли ожидать подсказок врача. Паттерн в данном случае означает, что чужое мнение объективнее, упрощает жизнь. Размывание целей. Система приспособилась использовать краткосрочные симптоматические решения, приносящий эффект одного рода, а другая цель при этом игнорируется. Например, минимальное внимание руководства к утилизации отходов на предприятии ради повышения прибыли. Паттерн – экономия на утилизации приводит к сокращению издержек, что, в свою очередь, помогает в конкурентной борьбе. Эскалация. Ориентирование системы на преимущество перед равнозначным конкурентом, как в случае тендера на производство нового лекарственного препарата, разработанного НИИ. Производители все силы бросают на завоевание проекта (паттерн), а реализация сопряженных целей при этом затормаживается. Деньги к деньгам. При конкуренции за ограниченные ресурсы успех одного порождает неудачу второго, а неудача второго увеличивает успех первого. Две клиники лазерной коррекции зрения в городе конкурируют между собой, причем первая имеет небольшой перевес. Паттерн поведения руководства второй клиники проявляется в потере уверенности в себе и, следовательно количества клиентов, что только увеличивает репутацию первой клиники (здесь уже другой паттерн – успешный, значит лучший). Неработающее решение. Примененное однажды решение, приносящее краткосрочный эффект, вынуждает систему прибегать к этому решению в еще большей мере. Например, экономия поликлиники на плановом ремонте рентгеновского аппарата была выгодна в краткосрочном периоде. Через полгода аппарат оказался неисправен, что вызвало необходимость экономить в еще большей степени на других плановых расходах, ради замены аппарата. Какие качественные и количественные методы создания модели системы используются? Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности – от качественных методов до количественного системного моделирования с применением ЭВМ. Хотя разделение методов на качественные и количественные носит условный характер. В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках. Для постановки задач эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этих этапов за человеком. Количественные методы связаны с анализом вариантов, с их количественными характеристиками корректности, точности и т.п. Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа: этап постановки задачи, разработки вариантов, этап оценки и количественного анализа вариантов.: Кибернетический подход базируется на развитии основных идей классической теории автоматического управления и регулирования и теории адаптивных систем; Информационно-гносеологический подход, основан на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы; Существуют также системно-структурный подход, метод ситуационного моделирования, метод имитационного динамического моделирования, который мы будем рассматривать в следующем семестре. Качественные методы: разбивка на стадии и этапы, блочно-иерархический подход, методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей, методы типа сценариев, методы экспертных оценок, морфологические методы, методы типа дерева целей и другие. При системном анализе систем удобным инструментом является инструментарий качественного анализа систем, получивший название когнитивной структуризации. Когнитология – междисциплинарное научное направление изучающее методы и модели формирования знания, познания, универсальных структурных схем мышления, которое используется в философии, нейропсихологии, психологии, лингвистике, информатике, математике, физике и др. Цель когнитивной структуризации – формирование и уточнение гипотезы о функционировании исследуемой системы, т.е. структурных схем причинно- следственных связей, их количественной оценки. Причинно-следственная связь между системами (подсистемами, элементами) А и В положительна (отрицательна), если увеличение или усиление А ведёт к увеличению или усилению (уменьшению или ослаблению) В. Пример. Когнитивная структурная схема для анализа проблемы энергопотребления может иметь следующий вид: Рис. Пример когнитивной карты. Кроме когнитивных схем могут использоваться когнитивные решетки (шкалы, матрицы), которые позволяют определять стратегии поведения (например, производителя на рынке). Количественные методы описания систем. При создании и эксплуатации сложных систем требуется проводить многочисленные исследования и расчеты, связанные: С оценкой показателей, характеризующих различные свойства систем; С выбором оптимальной структуры системы; С выбором оптимальных значений ее параметров. Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т.е. ее математической модели (ММ). Т.к. ММ сложной системы может быть сколь угодно много, и все они определяются принятым уровнем абстрагированием, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целесообразных для данного случая уровнях абстракции. Одним из высших уровней описания систем является теоретико-множественный. Построение сложных систем на теоретико-множественном уровне вполне уместно и целесообразно. Множества образуются из элементов, обладающих некоторыми свойствами и находящихся в некоторых отношениях между собой и элементами других множеств. АСУ вполне подходят под такое определение. На теоретико-множественном уровне абстракции можно получить только общие сведения о реальных системах, а для более конкретных целей необходимы другие абстрактные модели, которые позволили бы производить более тонкий анализ различных свойств реальных систем. Эти более низкие уровни абстрагирования являются частными случаями по отношению к теоретико-множественному уровню формального описания системы. Назовите этапы базовой системной методологии. Системный анализ предусматривает: разработку системного метода решения проблемы, т.е. логически и процедурно организованную последовательность операций, направленных на выбор предпочтительной альтернативы решения. Системный анализ реализуется практически в несколько этапов, однако в отношении их числа и содержании пока еще нет единства, т.к. в науке существует большое разнообразие прикладных проблем. Приведем таблицу, которая иллюстрирует основные закономерности системного анализа трех различных научных школ. (Слайд 17) В процессе системного анализа на разных его уровнях применяются различные методы. Системный анализ выполняет роль методологического каркаса, объединяющего все необходимые методы, исследовательские приемы, мероприятия и ресурсы для решения проблем. По существу системный анализ организует наши знания об объекте таким образом, чтобы помочь выбрать нужную стратегию или предсказать результаты одной или нескольких стратегий, которые представляются целесообразными тем, кто должен принимать решения. В наиболее благоприятных случаях стратегия, найденная с помощью системного анализа, оказывается «наилучшей» в некотором определенном смысле. Рассмотрим методологию системного анализа на примере теории английского ученого Дж.Джефферса. Для решения практических задач он предлагает выделять семь этапов, которые отражены на Слайде 18. 1 этап «Выбор проблемы». Осознание того, что существует некая проблема, которую можно исследовать с помощью системного анализа, достаточно важная для детального изучения, не всегда оказывается тривиальным шагом. Само понимание того, что необходим действительно системный анализ проблемы, столь же важно, как и выбор правильного метода исследования. С одной стороны, можно взяться за решение проблемы, не поддающейся системному анализу, а с другой – выбрать проблему, которая не требует для своего решения всей мощи системного анализа, и изучать которую данным методом было бы неэкономично. Такая двойственность первого этапа делает его критическим для успеха или неудачи всего исследования. Вообще подход к решению реальных проблем действительно требует большой интуиции, практического опыта, воображения и того, что называется «чутьем». Эти качества особенно важны, когда сама проблема, как это часто случается, изучена довольно слабо. 2 этап «Постановка задачи и ограничение ее сложности». Коль существование проблемы осознано, требуется упростить задачу настолько, чтобы она, скорее всего, имела аналитическое решение, сохраняя в то же время все те элементы, которые делают проблему достаточно интересной для практического изучения. Здесь мы вновь имеем дело с критическим этапом любого системного исследования. Вывод о том, стоит ли рассматривать тот или иной аспект данной проблемы, а также результаты сопоставления значимости конкретного аспекта для аналитического отражения ситуации с его ролью в усложнении задачи, которое вполне может сделать ее неразрешимой, часто зависит от накопленного опыта в применении системного анализа. Именно на этом этапе можно внести наиболее весомый вклад в решение проблемы. Успех или неудача всего исследования во многом зависят от тонкого равновесия между упрощением и усложнением – равновесия, при котором сохранены все связи с исходной проблемой, достаточные для того, чтобы аналитическое решение поддавалось интерпретации. Ни один заманчивый проект оказывался, в конце концов, неосуществленным из-за того, что принятый уровень сложности затруднял последующее моделирование, не позволяя получить решение. И, напротив, в результате многих системных исследований, выполненных в самых разных областях экологии, были получены тривиальные решения задач, которые на самом деле составляли лишь подмножества исходных проблем. 3 этап «Установление иерархии целей и задач». После постановки задачи и ограничения степени ее сложности можно приступать к установлению целей и задач исследования. Обычно эти цели и задачи образуют некую иерархию, причем основные задачи последовательно подразделяются на ряд второстепенных. В такой иерархии необходимо определить приоритеты различных стадий и соотнести их с теми усилиями, которые необходимо приложить для достижения поставленных целей. Таким образом, в сложном исследовании можно присвоить сравнительно малый приоритет тем целям и задачам, которые хотя и важны с точки зрения получения научной информации, довольно слабо влияют на вид решений, принимаемых относительно воздействий на систему и управления ею. В иной ситуации, когда данная задача составляет часть программы какого-то фундаментального исследования, исследователь заведомо ограничен определенными формами управления и концентрирует максимум усилий на задачах, которые непосредственно связаны с самими процессами. Во всяком случае, для плодотворного применения системного анализа очень важно, чтобы приоритеты, присвоенные различным задачам, были четко определены. 4 этап «Выбор путей решения задач». На данном этапе исследователь может обычно выбрать несколько путей решения проблемы. Как правило, опытному специалисту по системному анализу сразу видны семейства возможных решений конкретных задач. В общем случае он будет искать наиболее общее аналитическое решение, поскольку это позволит максимально использовать результаты исследования аналогичных задач и соответствующий математический аппарат. Каждая конкретная задача обычно может быть решена более чем одним способом. И вновь выбор семейства, в рамках которого следует искать аналитическое решение, зависит от опыта специалиста по системному анализу. Неопытный исследователь может затратить много времени и средств в попытках применить решение из какого-либо семейства, не сознавая, что это решение получено при допущениях, несправедливых для того частного случая, с которым он имеет дело. Аналитик же часто разрабатывает несколько альтернативных решений и только позже останавливается на том из них, которое лучше подходит для его задачи. 5 этап «Моделирование». После того, как проанализированы подходящие альтернативы, можно приступать к важному этапу – моделированию сложных динамических взаимосвязей между различными аспектами проблемы. При этом следует помнить, что моделируемым процессам, а также механизмам обратной связи присуща внутренняя неопределенность, а это может значительно усложнить как понимание системы, так и ее управляемость. Кроме того, в самом процессе моделирования нужно учитывать сложный ряд правил, которые необходимо будет соблюдать при выработке решения о подходящей стратегии. На этом этапе математику очень легко увлечься изяществом модели, и в результате будут утрачены все точки соприкосновения между реальными процессами принятия решений и математическим аппаратом. Кроме того, при разработке модели в нее часто включаются непроверенные гипотезы, а оптимальное число подсистем предопределить достаточно сложно. Можно предположить, что более сложная модель полнее учитывает сложности реальной системы, но хотя это предположение интуитивно вполне кажется корректным, необходимо принять во внимание дополнительные факторы. Рассмотрим, например, гипотезу о том, что более сложная модель дает и более высокую точность с точки зрения неопределенности, присущей модельным прогнозам. Вообще говоря, систематическое смещение, возникающее при разложении системы на несколько подсистем, связано со сложностью модели обратной зависимостью, но налицо и соответствующее возрастание неопределенности из-за ошибок измерения отдельных параметров модели. Те новые параметры, которые вводятся в модель, должны определяться количественно в полевых и лабораторных экспериментах, и в их оценках всегда есть некоторые ошибки. Пройдя через имитацию, эти ошибки измерений вносят свой вклад в неопределенность полученных прогнозов. По всем этим причинам в любой модели выгодно уменьшать число включенных в рассмотрение подсистем. 6 этап «Оценка возможных стратегий». Как только моделирование доведено до стадии, на которой модель можно использовать, начинается этап оценки потенциальных стратегий, полученных из модели. Если окажется, что основные допущения некорректны, возможно, придется вернуться к этапу моделирования, но часто удается улучшить модель, незначительно модифицировав исходный вариант. Обычно необходимо также исследовать «чувствительность» модели к тем аспектам проблемы, которые были исключены из формального анализа на втором этапе, т.е. когда ставилась задача и ограничивалась степень ее сложности. 7 этап «Внедрение результатов». Заключительный этап системного анализа представляет собой применение на практике результатов, которые были получены на предыдущих этапах. Если исследование проводилось по вышеописанной схеме, то шаги, которые необходимо для этого предпринять, будут достаточно очевидны. Тем не менее, системный анализ нельзя считать завершенным, пока исследование не дойдет до стадии практического применения, и именно в этом отношении многие выполненные работы оказывались невыполненными. В то же время как раз на последнем этапе может выявиться неполнота тех или иных стадий или необходимость их пересмотра, в результате чего понадобится еще раз пройти какие-то из уже завершенных этапов. Таким образом, цель многоэтапного системного анализа состоит в том, чтобы помочь выбрать правильную стратегию при решении практических задач. Структура этого анализа направлена на то, чтобы сосредоточить главные усилия на сложных и, как правило, крупномасштабных проблемах, не поддающихся решению более простыми методами исследования, например наблюдением и прямым экспериментированием. РЕЗЮМЕ 1. Основной вклад системного анализа в решение различных проблем обусловлен тем, что он позволяет выявить те факторы и взаимосвязи, которые впоследствии могут оказаться весьма существенными, что он дает возможность так изменять методику наблюдений и эксперимент, чтобы включить эти факторы в рассмотрение, и освещает слабые места гипотез и допущений. 2. Как научный метод системный анализ с его акцентом на проверку гипотез через эксперименты и строгие выборочные процедуры создает мощные инструменты познания физического мира и объединяет эти инструменты в систему гибкого, но строгого исследования сложных явлений. 3. Системное рассмотрение объекта предполагает: определение и исследование системного качества; выявление образующей систему совокупности элементов; установление связей между этими элементами; исследование свойств окружающей систему среды, важных для функционирования системы, на макро- и микроуровне; выявление отношений, связывающих систему со средой. 4. В основу алгоритма системного анализа заложено построение обобщенной модели, отображающей все факторы и взаимосвязи проблемной ситуации, которые могут проявиться в процессе решения. Процедура системного анализа заключается в проверке последствий каждого из возможных альтернативных решений для выбора оптимального по какому-либо критерию или их совокупности. Какие основные составляющие «системного мышления» Вы можете назвать? Задачей системного мышления является составить такую модель мира, которая позволит наиболее точно расставлять ориентиры в нем. Основы системного мышления лучше всего начинать закладывать в детстве. Основными свойствами системного мышления являются: Видение цельности, наполненности множественными связями; Понимание необходимости искажений модели реальности для упрощения восприятия, способность переключиться с одной модели на другую; Умение видеть обратную связь (т.е. при воздействии на одно из звеньев системы, происходят изменения, результаты которых всегда можно увидеть, однако часто эти результаты могут быть достаточно отсрочены во времени, что затрудняет их диагностику); Готовность к постоянным изменениям своих убеждений; Умение видеть реальность на разных уровнях, под различной степенью увеличения, умение переключиться с одной системы координат на другую, умение обратить внимание как на целую систему, так и на ее части; Самостоятельность создания своих ментальных моделей мира, с помощью которых мы создаем собственные причинно – следственные связи Какие 4 основных требования предъявляются к модели системы? Итак, общие требования к моделям следующие. 1. Модель должна быть актуальной. Это значит, что модель должна быть нацелена на важные для лиц, принимающих решения, проблемы. 2. Модель должна быть результативной. Это значит, что полученные результаты моделирования могут найти успешное применение. Данное требование может быть реализовано только в случае правильной формулировки требуемого результата. 3. Модель должна быть достоверной. Это значит, что результаты моделирования не вызовут сомнения. Данное требование тесно связано с понятием адекватности, т.е. если модель неадекватна, то она не может давать достоверных результатов. 4. Модель должна быть экономичной. Это значит, что эффект от использования результатов моделирования превышает расходы ресурсов на ее создание и исследование. Эти требования (обычно их называют внешними) выполнимы при условии обладания моделью внутренними свойствами. Модель должна быть: 1) существенной, т.е. позволяющей вскрыть сущность поведения системы, вскрыть неочевидные, нетривиальные детали; 2) мощной, т.е. позволяющей получить широкий набор существенных сведений; 3) простой в изучении и использовании, легко рассчитываемой на компьютере; 4) открытой, т.е. позволяющей ее модификацию. В заключение сделаем несколько замечаний. Трудно ограничить область применения математического моделирования. При изучении и создании промышленных и военных систем практически всегда можно определить цели, ограничения и предусмотреть, чтобы конструкция или процесс подчинялись естественным, техническим и (или) экономическим законам. Круг аналогий, которые можно использовать в качестве моделей, также практически неограничен. Следовательно, надо постоянно расширять свое образование в конкретной области, но в первую очередь — в математике. В последние десятилетия появились проблемы с неясными и противоречивыми целями, диктуемыми политическими и социальными факторами. Математическое моделирование в этой области пока еще проблематично. Что это за проблемы? Это защита от загрязнения окружающей среды, предсказания извержений вулканов, землетрясений, цунами; рост городов; руководство боевыми действиями и ряд других. Но тем не менее «процесс пошел», прогресс не остановим, и проблемы моделирования таких сверхсложных систем постоянно находят свое разрешение. Здесь следует отметить лидирующую роль отечественных ученых, и в первую очередь академика Н. Н. Моисеева, его учеников и последователей. |