Теория организации: учебное пособие - Юрий Лапыгин

Споры о том, можно ли считать системный анализ наукой, продолжаются до сих пор. Наибольшие сложности возникают с исследованием систем, в которых присутствуют люди. Подобные системы слабо формализуются в силу многофакторности связей между элементами. Тем не менее общий алгоритм проведения системного анализа заключается в следующем: формулирование проблемы, выявление целей, формирование критериев, генерирование альтернатив и выбор варианта решения для последующей реализации.

Можно сделать заключение о том, что системный анализ – «это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы» [8]. Отсюда следует вывод, что истоки системного анализа и его методические концепции лежат в дисциплинах, ориентированных на проблемы принятия решений, в теории исследования операций и общей теории управления.

Но, несмотря на значительную составляющую системного анализа, ориентированную на формальный инструментарий и точные методы, традиционные приемы анализа, основанные на интуиции человека и его склонности к ассоциациям (и еще многое другое, что лежит вне математики и пока еще не присуще искусственному интеллекту), продолжают активно использоваться в системном анализе.

Главное достижение системного анализа состоит в разработке методов перехода от неформальных задач к формальным, от моделей типа «черного ящика» к моделям типа «белого ящика». Большая часть этих методов имеет неформальный характер, но они достаточно конкретны и пригодны для использования как технология решения проблем.

В системном анализе используются следующие методы:

• строго формализованные (экспериментальные исследования, построения моделей);

• слабо формализованные (экспертные оценки, коллективный выбор);

• в принципе неформализованные операции (формулирование проблем, выявление целей, определение критериев, генерирование альтернатив).

Если рассматривать вопрос алгоритмизации системного анализа, то необходимо отметить, что любой процесс исследования по своей природе алгоритмичен. Алгоритм является планом этого процесса. В то же время очевидно, что для каждой проблемы может потребоваться особый алгоритм анализа.

Классификация, разработанная в свое время Ю. И. Черняком, разделяет методы анализа на четыре основные группы по принципу их применения в системных исследованиях: неформальные, графические, количественные и моделирования. Кроме того, единая система методов системного анализа представлена в учебнике В. Н. Волковой и А. А. Денисова «Основы теории систем и системного анализа» [4].

Аналитические методы позволяют описать ряд свойств многомерной и многосвязной системы, отображаемой в виде одной-единственной точки, совершающей движение в л-мерном пространстве. Это отображение осуществляется с помощью функции f (s) или посредством оператора (функционала) F(S). Также возможно отобразить точками две или более системы или их части и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из них совершает движение и имеет свое поведение в л-мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описываются аналитическими закономерностями и могут быть представлены в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений. Аналитические методы являются основой классической математики и математического программирования. Они применяются лишь в том случае, когда свойства системы могут быть представлены в детерминированных параметрах или в виде зависимостей между ними.

Статистические методы отображают 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 л-мерном пространстве, в которую переводится система, с учетом ее свойств, посредством оператора Ф[?х;]. Статистические методы применяются для исследования сложных недетерминированных (саморазвивающихся, самообучающихся) систем, а также в прикладной информатике для создания программ моделирования различных систем.

Теоретико-множественные методы представления систем являются основой построения общей теории систем по М. Месаровичу. Эти методы позволяют описывать систему в универсальных общих понятиях: множество, элемент множества и отношения на множествах. Множества могут задаваться двумя способами: перечислением элементов (а1, а2,...,an) и названий характеристического свойства (имя, отражающее это свойство), например: А, В. При использовании таких методов допускается введение любых отношений между элементами на основе математической логики, которая является формальным языком описания отношений между элементами, относящимися к разным множествам. Теоретико-множественные методы позволяют описывать сложные системы на формальном языке моделирования. Они используются в том случае, когда большая и сложная система не может быть представлена лишь методами одной предметной области, а требует взаимопонимания 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 методы являются 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 компьютерных схем. Каждое состояние элемента рассматривается в качестве 1 или 0. Эти методы используются для создания моделей сложных систем, адекватных законам математической логики построения устойчивых структур.

Лингвистические, семиотические методы предназначены 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.

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.