Классификация методов системного анализа курсовая

Методы системного анализа

Системный анализ—это методология решения крупных проблем, основанная на концепции систем. Системный анализ может также рассматриваться как методология построения организаций, поскольку организаций могут рассматриваться как то, что реализует методологию решения проблем. Сейчас для реализации многих функций решения проблем созданы весьма совершенные методы

Содержание

Введение 3
Классификация методов и моделей системного анализа 4
Метод сценариев 5
Метод типа мозговой атаки 6
Метод экспертных оценок 7
Методы типа Дельфи 7
Метод дерева целей. 9
Метод решающих матриц 10
Морфологический метод 12
Заключение 17
Список литературы: 17

Работа содержит 1 файл

методы СА.docx

Министерство по образованию
Российской Федерации
Санкт-Петербургский государственный
Инженерно-экономический университет

Реферат на тему:
«Методы системного анализа»
по дисциплине «Системный анализ»

Проверил: доц.Шистеров И.М.
Выполнила: Чесноковская Анастасия
группа 3281

Содержание

Классификация методов и моделей системного анализа 4

Метод сценариев 5

Метод типа мозговой атаки 6

Метод экспертных оценок 7

Методы типа Дельфи 7

Метод дерева целей. 9

Метод решающих матриц 10

Морфологический метод 12

Список литературы: 17

Введение

Постановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести ее вербальное (словесное) описание в формальное. Для простых задач такой переход осуществляется в сознании человека, который не всегда даже может объяснить, как он это сделал. Если полученная формальная модель опирается на фундаментальный закон или подтверждается экспериментально, то этим доказывается ее адекватность отображаемой ситуации, и модель рекомендуется для решения задач соответствующего класса.

По мере усложнения задач получение модели и доказательство ее адекватности затрудняется. Вначале эксперимент становится дорогим (например, при создании сложных производственных комплексов и т.п.), а применительно к экономическим объектам практически нереализуемым. Задача переходит в класс проблем принятия решений, и формирование модели, то есть перевод вербального описания в формальное, становится важной составной частью процесса принятия решения. Иными словами, перевод вербального описания в формальное, осмысление, интерпретация модели и получаемых результатов становятся неотъемлемой частью практически каждого этапа моделирования сложной развивающийся системы. Возникающие вопросы, как формировать такие развивающиеся модели или механизмы, как доказывать их адекватность, являются основным предметом системного анализа.

Классификация методов и моделей системного анализа

Принципиальной особенностью системного анализа является использование методов двух типов – формальных и качественных. Для того чтобы облегчить выбор методов в реальных условиях принятия решения, необходимо разделить методы на группы, охарактеризовать особенности этих групп и дать рекомендации по их использованию при разработке моделей и методик системного анализа.

Для решения проблемы перевода вербального описания в формальное в различных областях знаний стали развиваться специальные приемы и методы. Все эти методы делятся на два класса:

методы формализованного представления систем;
методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов, называемые экспертными методами системного анализа.

Классификация этих методов приведена на рис 1. Такое разделение методов соответствует основной идее системного анализа, состоящей в сочетании в моделях и методиках формальных и неформальных представлений.

Метод сценариев

Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в письменном виде, получили название сценариев. Сценарием называется любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы и предложения по ее решению или по развитию системы независимо от того, в какой форме он представлен.

Как правило, на практике предложения для подготовки подобных документов пишутся экспертами в начале индивидуально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения, но и содержит, как правило, результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами.

Данный метод является средством первичного упорядочения проблемы и средством получения и сбора информации о взаимосвязях этой проблемы с другими и о возможных и вероятных направлениях ее развития. Его следует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.

Сценарии могут использоваться на самых различных этапах системного анализа, когда требуется создать и упорядочить весьма разнородную и неструктурированную информацию. Но главной областью применения этого метода является первый этап системного анализа -анализ проблемы.

Метод типа мозговой атаки

Методы этого типа известны также под названием мозгового штурма, конференций идей, коллективной генерации идей.

Мозговая атака основана на гипотезе, что среди больщлшл числа идей имеется по меньшей мере несколько хороших, полезных для решения проблемы. Обычно при проведении мозговой атаки стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, что бы обеспечить как можно большую свободу мышления участников. Для этого рекомендуется высказать и подхватывать любые идеи, даже если они сначала кажутся сомнительными и абсурдными, не допускать критики, высказать как можно больше идей, стараться создавать как бы цепные реакции идей, оказывать поддержку.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов.

На практике подобием сессий коллективной генерации идей являются разного рода совещания -конструктораты, директораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемые временные комиссии и пр.

Метод экспертных оценок

В этих методах используются формы экспертного опроса, подходы к оценке, методы обработки результатов опроса, методы экспертов и формирования экспертных групп, методики организации экспертных опросов.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируются на том, что неизвестная характеристика исследования явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Методы экспертных оценок помогают обобщить разнородную информацию: использовать соответствующий логико-математический аппарат, систематизировать данные для выбора наилучшего варианта проблемы.

Методы типа Дельфи

Метод Дельфи или метод дельфийского оракула первоначально был предложен американским исследователем О.Хелмером как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при проведении заседаний и повышения объективности результатов. Однако почти одновременно Дельфи-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке деревьев цели и при разработке сценариев.

Метод Дельфи был разработан для решения сложных стратегических проблем с целью:

получить более широкие источники информации о будущем;
предельно устранить субъективный фактор в суждениях и оценках будущего;
стимулировать способы мышления специалистов путем создания специальной информационной системы с обратными связями;
устранить помехи в обмене информацией между специалистами, давление авторитета и другие формы давления;
обеспечить повышение достоверности прогнозов путем специальных процедур количественной оценки мнений экспертов и их машинной обработки.

В отличие от метода сценариев, метод Дельфи предполагает предварительное ознакомление привлекаемых экспертов с ситуацией с помощью какой-либо модели, например, эконометрической модели развития экономики или неформального описания процесса в виде сценария.

Специалистам предлагается оценить структуру модели в целом и дать предложения о включении в нее неучтенных связей. Результаты каждого этапа этого опроса и их систематизация доводятся вновь до сведения всех экспертов, что позволяет им далее корректировать свои суждения на основе вновь полученной информации. И так далее.

Основными средствами повышения объективности результатов при применении метода Дельфи являются:

использование обратной связи;
ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса;
учет результатов предшествующего опроса при оценке значимости мнений экспертов;
наличие итераций.

В системном анализе метод Дельфи используется на следующих его этапах:

на этапе VI для оценки современного состояния тех факторов, которые не поддаются непосредственной количественной оценке (например, оценка современных социальных факторов, влияющих на формирование целей);

на этапе VII в качестве одного из важнейших методов получения и обработки прогнозной информации;
на этапе VIII для оценки целей и средств.

Метод Дельфи представляется самым надежным средством получения данных, особенно относительно информации о будущем

Метод дерева целей.

В анализе логистических систем основной формой модели, подлежащей совершенствованию и насыщению данными с помощью экспертных оценок, является дерево целей. Экспертам по логистике предлагается оценить структуру логистической модели в целом и дать предложения о включении в нее неучтенных связей. При этом используется анкетный метод. Результаты каждого опроса доводятся до сведения всех экспертов по логистике, что позволяет им далее корректировать свои суждения на основе вновь полученной информации.

Дерево целей представляет собой связной граф, вершины которого интерпретируются как цели логистической системы, а ребра или дуги — как связи между ними. Это основной инструмент увязки целей верхнего уровня логистической организации с конкретными средствами их достижения на нижнем операционном уровне.

В программно-целевом планировании (когда цели плана увязываются с ресурсами с помощью программ) дерево целей выступает как схема, показывающая разделение общих целей логистического плана на подцели различных уровней.

Представление целей начинается с верхнего уровня логистической организации, дальше они последовательно разукрупняются. Основным правилом разукрупнения целей является полнота: каждая цель верхнего уровня должна быть представлена в виде подцелей следующего уровня исчерпывающим образом, т. е. так, чтобы объединение подцелей полностью определяло исходную цель.

Метод решающих матриц

Метод решающих матриц был предложен Г.С.Поспеловым как средство повышения достоверности экспертной оценки путем разделения проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошагового получения оценок.

Например, при создании сложных производственных комплексов, автоматизированных систем управления и других сложных объектов нужно определить влияние на проектируемый объект фундаментальных научно-исследовательских работ (НИР), чтобы запланировать эти работы, предусмотреть их финансирование и распределить средства между ними.

Таким образом, область работы экспертов можно представить в виде нескольких уровней: направления — ОКР — прикладные НИР — фундаментальные НИР

Относительные веса по всем уровням должны быть нормированы. В методе решающих матриц для удобства опроса экспертов относительные веса определяются не в долях единицы, а в процентах; они нормируются вначале по отношению к 100:

характеризует относительный вклад i-й ОКР в реализацию каждого из направлений (подцелей)

можно получить относительные веса ОКР:

В результате при использовании метода решающих матриц оценка относительной важности сложной альтернативы сводится к последовательности оценок более частных альтернатив, которые эксперт способен осуществить. Таким образом, большая неопределенность, имевшая место в начале решения задачи, разделяется на более мелкие, лучше поддающиеся исследованию и оценке.

Источник

Классификация методов системного анализа

В учебной литературе существует разнообразные подходы к классификации методов системного анализа. Такое разнообразие объясняется наличием многообразия целей использования методов системного анализа. Чаще всего классификация имеет научно-предметную направленность. Например, методы, используемые в технике, экономике, психологии, лингвистике и т.п. Тем не менее, считаем, что классификация сделанная в работе Ю.И. Черняка наиболее универсально разделяет методы на четыре основные группы по принципу их применения в системных исследованиях: неформальные, графические, количественные и моделирования.

Такая классификация соответствует логике самого системного исследования – от описания идеи (гипотезы) до ее реализации различными формализованными способами, включая разработку математических и имитационных моделей.

В учебнике «Основы теории систем и системного анализа» авторов В.Н. Волковой и А.А. Денисова вводится термин «методы формализованного представления систем» (МФПС), которые позволяет представить единую систему методов системного анализа.

Аналитические методы,которые позволяют описать ряд свойств многомерной и многосвязной системы отображаемой в виде одной единственной точки, совершающей движение в n-мерном пространстве. Это отображение осуществляется с помощью функции f(s) или посредством оператора (функционала) F(S). Также возможно отобразить точками две или более систем или их части и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из этих точек совершает движение и имеет свое поведение в n-мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описывается аналитическими закономерностями, и может быть представлено в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений. Аналитические методы являются основой классической математики (методы интегрального и дифференциального исчисления, поиска экстремума функции, вариационного исчисления и многие другие) и математического программирования (методы теории алгоритмом, теории игр и т.п.) Аналитические методы применяются лишь в том случае, когда свойства системы могут быть представлены в детерминированных параметрах или зависимостей между ними. Для сложных многокомпонентных, многокритериальных систем получение таких аналитических зависимостей не всегда возможно, поэтому требуется предварительное установление степени адекватности описания такой системы аналитическими методами. Поэтому, в данном случае необходимо создавать промежуточные, абстрактные модели, которые в определенной степени могут быть исследованы аналитическими методами или разрабатывать новые методы системного анализа.

Статистические методы позволяют отобразить систему с помощью случайных (стохастических) событий, процессов, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. В данном случае система представляется в виде «размытой» точки (области) в n-мерном пространстве, в которую переводится система, с учетом ее свойств, посредством оператора .

Статистические методы являются основой следующих теорий: вероятности, математической статистики, исследования операций, статистического имитационного моделирования. Применяются статистические методы для исследования сложных недетерминированных (саморазвивающихся, самообучающихся) систем. Статистические методы применяются в прикладной информатике для создания программ моделирования различных систем. Это — прежде всего методы теорий: распознавания образов, стохастического программирования, массового обслуживания и статистического анализа.

Теоретико-множественные методыпредставления систем являются основой построения общей теории систем по М. Месаровичу. Методы, которые позволяют описывать систему в универсальных общих понятиях «множество», «элемент множества» и «отношения на множествах». Множества могут задаваться двумя способами: перечислением элементов ( , . ) и названия характеристического свойства (имя, отражающее это свойство) – например А,В. При использовании таких методов допускается введение любых отношений между элементами, на основе математической логики. Математическая логика является формальным языком описания отношений между элементами, относящими к разным множествам. Теоретико-множественные методы позволяют описывать сложные системы в формальном языке моделирования. Эти методы используются в том случае, когда большая и сложная система не может быть представлена лишь методами одной предметной области, а требует взаимопонимание между специалистами разных наук. Теоретико-множественные методы системного анализа становятся основой развития новых языков программирования и автоматизации проектирования систем, которые применяются в прикладной информатике.

Логические методыявляются языком описания систем в понятиях алгебры логики, которая лежит в основе функционирования микроэлементов любого компьютера. Наибольшее распространение логические методы получили под названием Булевой алгебры, как бинарного представления о состоянии элементарных схем ЭВМ. Основными понятиями алгебры логики являются такие как: высказывания, предикат, логические операции (функции сочетания, логического сложения, вычитания, умножения, отрицания и т.п.). Логические методы позволяют описывать систему в виде более простых структур на основе законов математической логики. Каждое состояние элемента рассматривается в качестве 1 или 0.На базе таких методов развиваются новые теории формального описания систем в теориях логического анализа, теории автоматов. Все эти методы расширяют возможность применения системного анализа и синтеза в прикладной информатике. Эти методы используются для создания моделей сложных систем, адекватных законом математической логики построения устойчивых структур.

Лингвистические, семиотические методыпредназначены для создания специальных языков описания систем в виде понятий тезауруса (множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями и связями). Лингвистические методы используются в прикладной информатике для формального представления правил (грамматики) соединения понятий в содержание смысловых выражений. Семиотика базируется на понятиях символ (знак), знаковая система, знаковая ситуация, т.е. для символического описания содержания в вычислительной технике. В прикладной информатике выделяются такие области работы в знаковой системе, как:

— прагматика – это оценка и сравнение различных языков программирования, программ и систем по критериям полезности, выгодности и эффективности их использования;

— семантика как составная часть науки об языке (лингвистика), изучающая вопросы соотношения между элементами языка и их смысловым значением, определяет смысловые конструкции языка программирования;

— синтактика раздел семиотики, изучающей внутреннюю знаковую структуру сочетания знаков и законы образования и преобразования организованных текстов;

— синтаксис грамматические правила расстановки знаков в тексте.

Лингвистические и семиотические методы стали широко применяться в том, случае, когда для первого этапа исследования невозможно формализовать принятие решений в плохо формализуемых ситуациях и нельзя использовать аналитические и статистические методы. Эти методы являются основой развития языков программирования, моделирования, автоматизации проектирования систем разной сложности.

Графические методыпозволяют наглядно отображать объект в виде образа системы, ее структуры и связей в обобщенном виде. Графические методы могут быть линейно-плоскостными и объемными. Наиболее употребляемые методы изображения системы в виде графики Ганта, диаграмм, гистограмм, рисунков и структурных схем. Графические представления наиболее наглядно позволяют описать ситуацию или процесс для принятия решения в динамично меняющихся условиях. Такие методы применяются для структурно-функционального анализа сложных систем и происходящих в них процессах, особенно при моделировании информационно-управляющих систем. В таких системах необходимо учитывать взаимодействие человека и структурных организаций, технических устройств. Графические методы широко применяются на практике для получения управляющих решений на основе сетевого планирования.

В системном исследовании, как правило, используются все типы методов. На каждом этапе исследования автор выбирает те или иные методы, которые при наилучшем сочетании позволяют создать аргументированную и доказательную платформу исследования. Поэтому применение тех или иных методов системного анализа является делом научного творчества и основой для новых научных открытий.

Источник

Классификация методов и моделей системного анализа

Проблема принятия решений возникает тогда, когда задача настолько усложняется, что для ее постановки решения не может быть сразу определен подходящий формальный аппарат, а сама постановка задачи требует участия специалистов в разных сферах знания. Для решения проблемы в первую очередь необходимо определить область проблемы принятия решений. Во-вторых, следует выявить факторы, влияющие на ее решение. В-третьих, необходимо подобрать приемы и методы, позволяющие сформировать или поставить задачу так, чтобы решение было принято.

Для принятия решения необходимо получать выражение, связывающее цель со средствами ее достижения (функция цели). Если некоторое выражение удалось построить, то задача практически всегда будет решена. Такие выражения могут быть простыми соотношениями, могут записываться в виде составных критериев эффективности, в аддитивной или мультипликативной форме. Необходимым условием построения выражения является выявление закона, связывающего цель со средствами.

Если теоретических представлений не имеется, для решения задачи разрабатывают новую теорию, содержащую утверждения и правила для конструирования процедур принятия решений. В более слабом варианте может выдвигаться гипотеза, служащая основой для модели, по которой изучаются варианты решения. Проблема в решении экономических задач усугубляется тем, что требуется учитывать большое число фактов различной природы и в поиске решении принимает участие большое число специалистов, а это затягивает поиск эффективного решения. Поэтому часто требуется поиск не лучшего решения, а решения, принятого вовремя.

Для того чтобы в сжатые сроки поставить задачу, проанализировать цели, определить возможные средства, отобрать информацию характеризующую условия задачи, влияющие на критерии и ограничения, используют методы и приемы системного анализа.

Постановка любой задачи состоит в переводе ее вербального представления в формальное. По мере усложнения задачи построение модели и доказательство ее адекватности усложняется. Вначале ставится множество экспериментов, а поскольку для многих объектов исследования этот вариант практически нереализуем, то задача переходит в проблему принятия решений. Формирование модели становится важной составной частью процедуры принятия решения. С моделью не всегда можно обращаться как с описанием, поскольку реальную проблему необходимо отображать в виде развивающихся или саморазвивающихся систем, поэтому модель должна постоянно корректироваться. Для перевода вербального описания в формальное используют специальные приемы и методы – мозговая атака, методы дерева и целей, метод сценариев, метод экспертных оценок и другие. В математике для решения трудно формализуемых задач появились специальные средства: теория вероятностей, статистика, теория графов. На начальном этапе исследования исходной системы по ее классификации подбирают подходящие методы моделирования. Но в системном анализе одну и ту же проблему можно отображать разными классами систем, поэтому можно организовать процесс постепенной формализации задач. Такой подход уменьшает число итераций за счет раннего обнаружения неправильного моделирования, обеспечивает доказательство свойства адекватности. Кроме постепенной формализации возможен другой подход.

Если последовательно менять методы (мозговая атака, сценарий, экспертные оценки, дерева целей и т. д.), то можно постепенно ограничивая полноту описания проблемы и сохраняя наиболее существенные компоненты и связи, перейти к формальной модели. Эта идея наиболее явно реализуется при создании программного обеспечения для ЭВМ. На практике человек действует иначе: он попеременно выбирает методы из левой и правой частей списка. Все методы СА можно разделить на две группы: 1) методы формализованного представления систем (МФПС); 2) методы направленные на активизацию и использование интуиции специалистов (МАИС). Такое деление основывается на идее СА о сочетании в методиках формальных и неформальных представлений.

Методы моделирования сложных систем

МАИС	МФПС
1) Мозговая атака	1) Аналитические
2) Метод сценариев	2) Статистические
3) Метод экспертных оценок	3) теоретико – множественные
4) Метод Дельфи	4) Лингвистические
5) Методы структуризации типа дерева целей	5) Графические
6) Морфологический подход
7) Метод решающих матриц
8) Метод анализа иерархий

На основе аналитических и теоретико-множественных методов возникают комбинаторные. Теоретико-множественные, логические, лингвистические и графические методы лежат в основе ситуационного моделирования. Теоретико-множественные и графические методы служат основой для топологических подходов. На основе семиотического и графического представления используют графо-семиотические представления.

К методам постепенной формализации задач относят структурное и имитационное моделирование. В группе МАИС методы перечислены в порядке возрастания возможностей формализации, а в МФПС – по возрастанию внимания к содержательному анализу проблемы. Следует заметить, что реальные модели часто создаются на основе пересечения выделенных классов моделей.

Имитационное динамическое моделирование использует удобный структурный язык, отображающий замкнутые контуры управления и аналитическое представление в виде конечных разностей. Структурно-лингвистическое моделирование использует структурное представление разного рода и средства математической лингвистики. Средства активизации интуиции ЛПР и математические методы поддерживают информационный подход к анализу системы.

МФПС

Для системных исследований применяют следующие классы методов:

1) аналитические, включающие дифференциальное исчисление, методы поиска экстремума функции, вариационное исчисление, математическое программирование, теория игр.

2) статистические методы включают математическую статистику, теорию вероятностей, теорию массового обслуживания, методы статистических испытаний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез, методы имитационного моделирования.

Классификация по математическим основаниям иногда дополняется учетом уровня математического абстрагирования. При этом выделяют: теоретико-множественные, логико-лингвистические уровни. В экономике наибольшее распространение получили методы математического программирования и статистические методы. Для анализа статистических данных широко используются графическое представление, интенсивно развивается теория производственных функций. Более или менее массовое применение математики в экономике для постановки задач управления, принятия решений разного рода, началось с использования линейного программирования и других методов, входящих в математическое программирование. Привлекательность этих подходов для решения слабо формализованных задач, названных или им подобных, объясняется некоторыми особенностями, отличающими математическое программирование от классической математики. Эти особенности весьма эффективны на начальном этапе постановки задачи. Например, требование выбрать целевую функцию и определить ограничения, по сути, является некоторым средством постановки задачи. Поэтому даже если не удается сформировать систему непротиворечивых требований или записать целевую функцию, то ориентация на формирование целевой функции и ограничений все равно помогает уточнить представления о проблемной ситуации и сформировать постановку задачи хотя бы в одном приближении. Это позволяет начать поиск средств для дальнейшей формализации задачи и ее решения. На этом этапе постановки задачи появляется возможность объединения в общей формальной модели разнородных критериев.

Модель математического программирования ориентируется на вывод решения на границы области определения переменных, а это обеспечивает относительную независимость начальных условий.

Для повышения адекватности отображения реальной проблемной ситуации в ряде случаев целесообразно применять статистические методы. В этом подходе на основе исследования выборочных данных выявляются статистические закономерности и распространяются на поведение системы в целом. Такая методика эффективна при анализе ситуаций организации ремонта оборудования, расчета степени износа, при настройке и испытании сложных приборов и устройств. Все большее применение находит статистическое имитационное моделирование экономических процессов и ситуации принятия решений.

В связи с развитием средств автоматизации увеличивается использование методов дискретной математики, математической логики и лингвистики, теории множеств для разработки алгоритмов, языков моделирования. Для практического использования указанные направления дорабатываются до прикладных вариантов. Используя классификацию МФПС, можно построить отображение в классификацию экономико-математических моделей. Как видно из схемы связей: в экономике и организации производства применяются все виды МФПС.

Для выбора МФПС классификацию методов можно поставить в соответствие классам систем (например, по степени организованности). При моделировании классов хорошо организованных систем, в которых существует возможность определения всех детерминированных связей между компонентами системы лучше применить аналитические методы. Если возникает затруднение при формировании аналитической модели или в процессе анализа потоковой задачи, помогает графические представления, использующие специфические методы формирования, оценки и выбора решений на основе сетевого моделирования. Классу плохо организованных систем в данной классификации МФПС соответствуют статистические методы, а аналитическое и графическое представление используется для вспомогательной задачи.

Для моделирования самоорганизующихся развивающихся систем необходимо использовать теоретико-множественные, логические, лингвистические представления и их модификации и комбинации. По мере уточнения проблемы в классе развивающихся систем в модели может осуществляться переход к более формальным методам –аналитическим и статистическим, а для развивающихся систем недостаточно знаний только МФПС. На этапе постановки задачи, предварительного анализа ситуации принятия решения и даже в выборе МФПС, на разных этапах работы над проблемой могут помочь методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов.

МАИС

Понятия мозговая атака, сценарий, дерево целей, морфологического ящика неразрывно связаны с историей развития СА. Названные термины характеризуют определенный подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов или экспертов. Поэтому такие методы еще называют экспертными методами. Но существует особый класс методов, связанный с непосредственным опросом экспертов (метод экспертных оценок).

Метод мозговой атаки

Метод коллективной генерации идей. В процессе проведения мозговой атаки стараются следовать определенным правилам, которые сводятся к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мнения участников мозговой атаки и высказывание ими новых идей. Для этого рекомендуется приветствовать любые идей, даже сомнительные и абсурдные. Не допускается критика. Приветствуется инициатива при генерации как можно большего числа идей, создаются условия для возникновения идей. Критика и обсуждение поводятся позднее.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, методы обмена мнениями, методы типа комиссий и судов (в этой форме одна группа вводит как можно больше предложений, а другая стремится как можно больше закрыть). Иногда мозговую атаку проводят в форме игры.

Она предназначена для генерирования альтернатив на основе ассоциативного мышления, поиска аналогий поставленной задачи. Это самый тяжелый метод, так как требует подготовки экспертов для работы в команде.

Методы типа сценариев

Представляют собой методы подготовки и согласования представлений о проблеме или исследуемом объекте в письменном виде. Вначале в этом методе требовался учет логичности событий или возможных вариантов решения проблемы, развернутых во времени. Позднее это требование было снято, и сценариями стали называть любой документ, анализирующий проблему или представляющий варианты развития системы. Согласованный текст документа учитывает предложения экспертов. Сценарии предусматривают формирование содержательных рассуждений, учитывающих детали, невозможные в формальной модели. В настоящее время сценарии широко применяют для решения сложных задач.

Методы экспертных оценок

Особенности применения характеризуются формой экспертного опроса, разными видами анкетирования, интервью, ранжирования, нормирования, различными видами упорядочивания, методами обработки результатов, требованиями к экспертам, вопросами тренировки экспертов, оценками их компетентности. Возможность использования экспертных оценок базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка эксперта о достоверности и значимости события. Предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находятся внутри диапазона оценок экспертов, а обобщенное коллективное мнение является достоверным. Следует иметь в виду, что это справедливо для проблем, хорошо обеспеченных информацией. Тогда эксперты – это хороший измеритель. В противном случае необходимо осторожно относиться к отбрасыванию единичного мнения.

Методы типа Дельфи

Метод Дельфи был предложен О. Хелмером как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствует снижению влияния психологических факторов при повторении заседаний и повышению объективности результатов. В тоже время Дельфи-процедуры стали применять для повышения объективности экспертных вопросов с использованием количественных оценок при построении дерева целей и разработки сценариев.

Средство повышения объективности результатов – использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опросов, учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов. В конкретных методиках эти средства используются в разной степени. В упрощенном виде организуется построение итеративных циклов мозговой атаки, в более сложных применяются программы индивидуальных опросов с помощью анкет, исключающие контакты между экспертами, не предусматривающие информирование о мнении других.

Методы типа дерева целей

Дерево целей используют для анализа иерархических структур, имеющих отношение к структурам строго древовидного порядка. Сам метод может применяться и в случае сложных иерархий, тогда дерево называется прогнозным графом. При использовании метода дерева целей в качестве средства принятия решений, часто вводят термин «дерево решений». Если дерево применяют для выявления и уточнения функций управления, то говорят о дереве целей и функций. Метод дерева целей ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем и направлений, которая на протяжении некоторого периода времени мало изменяется. Для достижения этого результата при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования, использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций.

Метод морфологического ящика

Данный метод более удобен для планирования распределения заказов. Другие методы могут при этом использоваться как вспомогательные при формировании морфологического ящика или морфологической таблицы. Идея морфологического ящика состоит в определении всех возможных параметров решения проблемы и представлении их в виде векторов-строк и затем в выборе в этом морфологическом ящике всех возможных сочетаний параметров, по одному из каждой строки. Из полученных вариантов выбирается наилучший. В этом методе выделяют следующие этапы:

точная формулировка поставленной проблемы;

определение параметров или признаков, влияющих на решение проблемы p_i (может быть реализовано в виде итеративной процедуры);

выделение для параметров pi их значений pik и представление информации в виде векторов-строк [p₁ 1 , …, p₁ k ]

На этом шаге формируется классификатор по каждому признаку. Набор значений параметров взятый по одному из каждой строки образует возможный вариант задачи.

Общее число вариантов в морфологическом ящике R=k1*k2*…*kn

Оценка всех вариантов в МЯ;

Выбор наилучшего варианта.

Для сокращения перебора третий и четвертый этапы могут быть совмещены и явно неприемлемые комбинации исключаются на пятом этапе.

В этой методике постепенно ограничивается перебор, которые вначале сокращается благодаря методике формирования морфологического ящика, поскольку число размещений с повторениями меньше числа сочетаний, затем ящик сокращается путем отбрасывания неприемлемых вариантов, и дальнейшие ограничения формируются с помощью количественных и качественных критериев. Теоретически морфологический ящик может иметь более двух измерений, но такое представление является сложным для ЛПР.

В задачах календарного планирования удобно перевернуть морфологический ящик и комбинировать не элементы строк, а столбцов.

Метод отрицания и конструирования

Здесь выделяют три этапа:

формирование ряда высказываний положений, утверждений, аксиом соответствующих современному уровню знаний;

замена одного, нескольких или всех высказываний на противоположные;

построение всех возможных следствий, вытекающих из полученного и проверка непротиворечивости вновь образованных и оставшихся неизменными высказываний.

Этот метод может быть реализован в одном из вариантов мозговой атаки в форме судов.

Метод решающих матриц

Этот метод был предложен Г.С. Поспеловым для повышения достоверности экспертных оценок при разрешении проблемы с большой неопределенностью на подпроблемы и пошаговое получение оценок.

Методика оказывается эффективной, например, для оценки влияния фундаментальных НИР на реальную задачу, чтобы можно было запланировать эти работы.

Получение объективных и достоверных оценок влияния фундаментальных НИР на проектирование сложных комплексов, практически невозможно. Для облегчения вначале можно спросить экспертов, какие направление исследований могут быть полезны для создания комплекса и каковы их относительные веса: a1, , an.

Затем составляется план опытно – конструкторских работ по тем направлениям, для получения нужных результатов оценивается вклад: b1, …, bn. Затем определяется программа прикладных НИИ и относительные веса НИР: g1, …, gn. На основе этих данных удается получить оценку влияния фундаментальных НИР на прикладные, тогда можно построить цепочку ОКР® прикладные НИР® фундаментальные НИР. Относительные веса всех уровней нормируются и используются в процентном соотношении, причем, только вклад направления в реализацию общей цели проекта оценивается экспертами непосредственно, а остальные веса вычисляются. Эксперты оценивают вклад каждой альтернативы в реализацию альтернатив предшествующего уровня.

Источник

Методы и методика системного анализа

Целостность — это не абсолютная характеристика, она может выражаться в определенной мере. Системный подход предполагает установление этой меры. Этим он отличается от подходов аспектного, многоаспектного, комплексного, репродукционистского, концептуального, в рамках которых целостность выступает не как реальное и объективное свойство, а, следовательно, и характеристика объекта, а как некоторое условие его изучения.

Содержимое работы — 1 файл

ису л6_Методы и методика системного анализа.doc

Методы и методика системного анализа

1. Принципы системного анализа

Системный подход в исследовании управления можно представить в совокупности принципов, которым необходимо следовать и которые отражают как содержание, так и особенность системного подхода.

Он заключается в выделении объекта исследования целостным образованием, т. е. отграничении его от других явлений, от среды. Это можно сделать только посредством определения и оценки отличительных свойств явления и сравнения этих свойств со свойствами его элементов. При этом объект исследования не обязательно должен носить название системы. Например, система управления, система работы с персоналом и т.д. Это может быть механизм, процесс, решение, цель, проблема, ситуация и пр. Напомним, что системный подход — это установка на изучение, это комплекс принципов и методов исследования.

Принцип совместимости элементов целого

Целое только тогда может существовать в качестве целого, когда совместимы между собой составляющие его элементы. Именно их совместимость и определяет возможность и наличие связей, их существование или функционирование в рамках целого. Системный подход требует оценить с этих позиций все элементы целого. При этом совместимость следует понимать не просто как свойство элемента как такового, а его свойство в соответствии с положением и функциональным статусом в этом целом, его отношение к системообразующим элементам.

Системообразущим элементом для социально- экономической системы является человек. Его отношения с другими людьми по самым различным поводам (техника, технология, информация, социальная принадлежность, психология, стоимость, деньги и т. д.) и характеризуют и связи в социально-экономической системе и ее целостность. Управление, так же как и производство, общество, фирма и т. д., т. е. некая общность людей, объединенных одной из их потребностей, является социально-экономической системой. В исследовании этой системы можно использовать как аспектный, так и системный подход.

Принцип функционально-структурного строения целого

Этот принцип заключается в том, что при исследовании систем управления необходимо анализировать и определять функциональное строение системы, т. е. видеть не только элементы и их связи, но и функциональное содержание каждого из элементов. В двух идентичных системах с одинаковым набором элементов и их одинаковым строением может быть различным содержание функционирования этих элементов и их связи по определенным функциям. Это часто и оказывает влияние на эффективность управления. Например, в системе управления могут быть неразвитыми функции социального регулирования, функции прогнозирования и планирования, функции связей с общественностью.

Особым фактором использования этого принципа является фактор развитости функций и степень их обособления, которая в определенной мере характеризует профессионализм ее реализации.

Исследование функционального содержания системы управления обязательно должно включать и определение дисфункций, которые характеризуют наличие таких функций, которые не соответствуют функциям целого и тем самым могут нарушить устойчивость системы управления, необходимую стабильность ее функционирования. Дисфункции — это как бы лишние функции, иногда устаревшие, потерявшие свою актуальность, но в силу инерции еще существующие. Их необходимо выявлять при исследовании.

Принцип развития

Любая система управления, которая является объектом исследования, находится на определенном уровне и этапе развития. Все ее характеристики определяются особенностями уровня и этапа развития. И это нельзя не учитывать в проведении исследования. Как это можно учесть? Очевидно, посредством сравнительного анализа прошлого ее состояния, настоящего и возможного будущего. Конечно, здесь возникают трудности информационного характера, а именно: наличие, достаточность и ценность информации. Но эти трудности могут быть уменьшены при систематическом исследовании системы управления, позволяющем накапливать необходимую информацию, определять тенденции развития и экстраполировать их на будущее.

Принцип лабилизации функций

Оценивая развитие системы управления, нельзя исключать возможность изменения ее общих функций, приобретения ею новых функций целостности, при относительной стабильности внутренних, т. е. их состава и структуры. Такое явление характеризует понятие лабильности функций системы управления. В реальной действительности нередко приходится наблюдать лабильность функций управления. Она имеет определенные пределы, но во многих случаях может отражать как положительные, так и отрицательные явления. Конечно, это должно быть в поле зрения исследователя.

Принцип полифункциональности

В системе управления могут быть функции полифункционального назначения. Это функции, соединенные по определенному признаку, для получения какого-либо специального эффекта. Его можно иначе назвать принципом функциональной совместимости. Но совместимость функций определяется не только ее содержанием, как нередко принято считать, но и целями управления и совместимостью исполнителей. Ведь функция — это не просто вид деятельности, но и человек, который реализует эту функцию. Часто функции, казалось бы, несовместимые по своему содержанию, оказываются совместимыми в деятельности определенного специалиста. И наоборот. При исследовании полифункциональности нельзя забывать о человеческом факторе управления.

Принцип итеративности

Любое исследование является процессом, предполагающим определенную последовательность операций, использования методов, оценки результатов предварительных, промежуточных и конечных. Это характеризует итерационное строение процесса исследования. Его успех зависит от того, как мы выберем эти итерации, как будем их комбинировать.

Принцип вероятностных оценок

В исследовании не всегда существует возможность достаточно точно проследить и оценить все причинно-следственные связи, иначе говоря, представить объект исследования в детерминированном виде. Многие связи и отношения имеют объективно вероятностный характер, многие явления можно оценить лишь вероятностно, если учитывать современный уровень, современные возможности изучения явлений социально-экономического и социально-психологического плана. Поэтому исследование управления должно быть ориентировано на вероятностные оценки. Это означает широкое использование методов статистического анализа, методик расчета вероятности, нормативных оценок, гибкого моделирования и пр.

Принцип вариантности

Этот принцип вытекает из принципа вероятности. Сочетание вероятностей дает различные варианты отражения и понимания действительности. Каждый из таких вариантов может и должен быть в фокусе внимания исследования. Любое исследование может быть ориентировано либо на получение единственного результата, либо на определение возможных вариантов отражения реального положения дел с последующим анализом этих вариантов. Вариантность исследования проявляется в разработке не единственной, а нескольких рабочих гипотез или разнообразных концепций на первом этапе исследования. Вариантность может проявляться и в выборе аспектов и методов исследования, различных способов, скажем моделирования явлений.

Но эти принципы системности только тогда могут быть полезны и эффективны, могут отражать действительно системный подход, когда они сами будут учитываться и использоваться системно, т. е. во взаимозависимости и в связи друг с другом. Возможен такой парадокс: принципы системного подхода не дают системности в исследовании, потому что используются без учета их связи, субординации, комплексности. Принципы системности надо использовать тоже системно.

2. Классификация методов системного анализа

В любой сфере деятельности человек принимает решение. Если решение очевидно или есть соответствующий математический аппарат ее решения – проблемы принятия решения нет. Если же подходящего аппарата формализации нет – возникает проблема.

В этом случае необходимо:

определить область проблемы принятия решения (проблемную ситуацию);
выявить факторы, влияющие на ее решение;
подобрать приемы и методы, которые позволят сформулировать задачу таким образом, чтобы решение было принято.

Пример: задача перемещения из одного пункта в другой.

Цель – достичь пункт А из пункта Б (или перевезти груз).

Средства – дорога и транспортное средство.

Критерий – время движения t от пункта Б к пункту А.

Ограничения – наличие денежных средств у человека, выбирающего транспорта.

Маршрут можно оценить длиной пути L, транспорт – скоростью V. Тогда выражение, описывающее связь цели со средствами достижения можно представить в виде t = L / V (для равномерного движения) или, в общем виде, t = f (L, V). Тогда варьируя V и L можно найти решение задачи.

Значит, для принятия решения необходимо получить выражение, связывающее цель со средствами ее достижения. Такое выражение называют: функцией цели, критерий или показатель эффективности, целевая или критериальная функция.

Источник