Описание системного анализа и построения моделей систем

СОДЕРЖАНИЕ

1.              Описание системного анализа

2.              Понятие модели и построение моделей систем              8

3.              Список использованной литературы              12

1.      ОПИСАНИЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

Системный анализ – это процесс получения ответа на вопрос: «Почему выполняется (не выполняется) генеральная цель системы?».

Понятие «системный анализ» включает в себя два других понятия – «система» и «анализ». Понятие «система» неразрывно связано с понятием «цель системы». Понятие «анализ» означает разбор  по частям и разложение по полочкам (классификация). Следовательно, «системный анализ» - это разбор цели системы на ее подцели и разбор самой системы на ее подсистемы с намерением выяснить, какие системы (подсистемы) и почему могут (не могут) выполнить поставленные перед ними цели (подцели).

Любые системы, в том числе и системы живого организма, работают по принципу: «необходимо и достаточно», который является принципом оптимального управления. Понятие «необходимо» определяет качество цели, а понятие «достаточно» - ее количество. Например, для принятия в кровь 100 мл О2 нужно, чтобы в легкие была доставлена кровь (необходимо) в количестве в 1 мл/мин (достаточно). Если качественные и количественные параметры цели данной системой могут быть выполнены, она достаточна. Если какие-то из этих параметров цели система не может выполнить, она недостаточна.

Почему данная система не может выполнить данную цель? На этот вопрос отвечает системный анализ, потому что он может показать, что такой-то объект «состоит из…для…», т.е., показать, для какой цели сделан данный объект, из каких элементов он состоит и какую роль играет каждый элемент для достижения данной цели.

Органо-морфологический анализ, в отличие от системного, может показать только лишь то, что такой-то объект «состоит из…», т.е., показать из каких элементов состоит данный объект и не может дать ответ на вопрос: почему данный объект не может выполнить цель?

Системный анализ производится не произвольно, а по определенным правилам. Основные правила системного анализа – учет сложности и иерархии целей и систем.

Сложность системы характеризуют и определяют:

      Цель (определяет назначение системы)

      Блок управления (следит за правильностью выполнения действий для достижения цели)

      Иерархия (определяет взаимоотношения между всеми элементами системы без исключения)

      Исполнительные элементы (СФЕ, выполняют действия)

Учитывая это можно достаточно легко и просто понять функционирование систем любой сложности, от атома до человека, понять что нужно, чтобы система могла нормально функционировать (выполнять заданные ей цели) и понять, почему она не может этого сделать если она дефектна. Это, например, дает возможность построить траекторию патогенеза любого заболевания. Без знания траектории патогенеза лечить болезни невозможно.

Системный анализ касается не только каких-то больших систем живого организма, например, систем внешнего дыхания или кровообращения. Ткани органов, различные клетки и их составные части и продукты жизнедеятельности также являются элементами различных систем организма. В силу иерархичности они также являются полноценными системами, хотя и более низкого порядка, и все эти системы попадают в сферу системного анализа.

              Более того, любой объект, не только биологический или даже материальный, также является системой, если только он удовлетворяет определениям системы. Группы математических управлений, логических элементов, социальных структур, отношений между людьми, духовных ценностей, также могут быть системами и там также работают те же принципы функционирования систем и по тем же законам логики. У них всех есть основной отличительный признак системности – наличие цели. И по законам сохранения и причинно-следственных ограничений у них есть свои СФЕ и блоки управления, которые следят за выполнением цели. Если у объекта есть цель, он является системой. А для выполнения этой цели у него должны быть соответствующие элементы исполнения и блок управления с соответствующими анализаторами, ППС и ОСС (исходит из закона сохранения и причинно-следственных ограничений). Не всегда это явно видно, но это всегда есть.

              Системный анализ анализирует системы и их элементы во взаимосвязи. Результатом такого анализа является оценка соответствия результатов действия систем их целям и выявление причин несоотсетствия за счет определения причинно-следственных связей между элементами систем. Основным преимуществом системного анализа является именно то, что только он может выявить причины недостаточности систем.

              Понятие цели является центральным понятием системного анализа. Только стабильность соответствия результата действия системы поставленной цели характеризует свою группу взаимодействующих элементов как систему, придавая ей отличительный признак. Если нет постоянства необходимого результата действия, нет системы.

              Цель определяет как элементарный состав систем, так и взаимодействие ее элементов, которые управляются блоком управления. Взаимодействие только исполнительных элементов (СФЕ) не дает возможность получения стабильного результата действия, соответствующего цели, заданной для системы. Добавление в систему блока управления, нестроенного не заданную цель, дает возможность получения стабильногоо (постоянно повторяющегося) результата действия системы, соответствующего заданной цели.

              Целью может быть удержание шара, молекул, насекомых, групп зверей или предметов в ловушке, сохранение какой-либо определенной формы, или наоборот, предохранение от сохранения какой-либо формы, перемещение масс чего-либо, например, крови, защита государства (содержание армии), экономия воды (система капельного орошения полей), сохранение курса валют и пр.

              Цель любого организма – выжить в условиях внешней среды в любых условиях. Результатом его действий должно быть выживание. Однако ресурсы организма не бесонечные, поэтому он не может выживать в любых условиях, а только в определенных, ограниченных его ресурсами. В силу ограниченности ресурсов каждый живой организм выбирает определенные условия (свою экологическую нишу, «место под солнцем») и приспосабливает свои ресурсы именно к данным условиям. Поэтому есть одноклеточные и многоклеточные организмы, фотосинтезирующие, травоядные и потоядные, живущие в воде и на суше, с хвостами и без оных, с рогами, шипами, ластами и когтями, и многое другое – все то, что составляет земную биосферу и заполняет в ней каждую «нишу». Полярные животные не могут нормально устроиться в теплом климате, но прекрасно выживают в ужасающем холоде. Глубоководные рыбы не могу плавать у поверхности моря, потому чтовынутреннее давление может их разорвать, но отлично себя чувствуют на больших грубинах, чего не могут делать пелагические рыбы поверхностных слоев моря. Лесные жители не могут нормально существовать в степи, а степные в лесу. Короче, нет животного, одинаково приспособленного к любому виду пищи и любым условиям обитания. Каждый вид животных выбирает только те условия, которые подходят к его ресурсам, или наоборот, каждый организм вырабатывает те ресурсы (самоорганизуется), которые позволяют ему выживать в данных условиях.

              Чтобы выжить организм должен делать различные действия – искать пишу, убегать от хищников, предохраняться от перегрева и от переохлаждения, и т.д. Если данному организму не удалось выжить (его съели, он высох без воды, замерз, был раздавлен и т.д.), это значит что у него не было достаточно качественных и количественных ресурсов СФЕ или ума против воздействий внешней среды и эта система не достигла цели, не выжила.

Для достижения цели (выживания), организм должен делать ряд действий, но любое действие требует потребления энергии. Поэтому, одна из подцелей – энергоснабжение организма. А для этого необходимо доставлять к тканям кислород и убирать из них углекислый газ (подцель – обмен метаболических газов), а для этого необходимо обеспечить контакт окружающего воздуха с кровью, а для этого нужно вентилировать легкие и перфузировать через них кровь, а для этого нужно…, и т.д., и т.п. На лицо иерархия целей.

Если у больного хронической неспецифической бронхо-пневмонией разрушено 2/3 легких и, несмотря на то, что он дышит чистым кислородом, в данный момент насыщение артериальной крови кислородом даже в покое снижено и равно около 90% и этот больной с трудом существует, это значит, что у него есть система внешнего газообмена (легкие) для условия покоя и при условии дыхания чистым кислородом, но нет этой системы для выполнения нагрузки, поэтому нагрузку он уже не в состоянии выполнить.

2. ПОНЯТИЕ МОДЕЛИ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМ

Моделью называют некий объект, который в определенных условиях может заменять оригинал, воспроизводя интересующие свойства и характеристики оригинала. Модели бывают материальные и абстрактные. Разновидностью абстрактных моделей является математические модели. Они будут объектом дальнейшего рассмотрения.

              Построение математической модели системы есть процесс формализации определенных сторон существования, жизнедеятельности системы, ее поведения с точки зрения конкретной решаемой задачи. Различают статические и динамические модели. Статистическая модель отражает конкретное состояние объекта. Примером статической модели является структурная схема системы. Динамическая модель описывает процесс изменения состояний системы. При решении задач системного анализа цели исследования заключаются в изучении характеристик системы, прогнозировании путей развития системы,  сравнении вариантов развития и т.п., т.е. интересуются, в основном, вопросами динамического поведения систем. Следовательно, можно сказать, что динамические модели находят более широкое применение, чем статические.

              Следующий вопрос, на котором следует остановиться при обсуждении подходов к построению математической модели, - это целевое предназначение модели. Перед тем как приступать к созданию математической модели необходимо уяснить существо решаемой задачи, для которой создается данная модель. Ошибочным будет разработка модели системы, описывающая все стороны, все аспекты существования и развития системы. Такая модель будет излишне громоздка и скорее всего не пригодна для проведения каких-либо серьезных исследований. Модель всегда должна быть конкретной, нацеленной на решение поставленной задачи. Для оценки характеристик надежности системы необходимо строить модель надежностную, для решения задач прогнозирования развития производственных процессов – производственную модель, для решения экономических задач – экономическую модель. Если перед системными аналитиками ставится задача исследования ряда аспектов, то целесообразнее создавать несколько моделей, а не пытаться разрабатывать одну всеобъемлющую модель. Правда, в этом случае необходимо, чтобы разные модели, отражающие различные аспекты существования и развития системы, были взаимосвязаны по входным и выходным параметрам и характеристикам системы. Такая взаимосвязь достигается путем проведения итеративных расчетов на моделях, т.е. осуществляется последовательный расчет моделей. Те параметры, которые известны до проведения расчетов, задаются в качестве входных  в каждой из моделей, где их присутствие необходимо. Недостающие параметры получают расчетным путем и последовательно включают в модели от первой к последующим по мере проведения расчетов. На начальном этапе эти параметры заменяют оценками, принадлежащими области определения параметра. По мере получения результатов модели должны уточняться и процесс расчетов по уточненным моделям должен повторяться. В этом заключается итеративность процесса. Расчеты прекращаются, когда исследователь отмечает сходимость процессов уточнения параметров.

              Выделяют два класса моделей:

      Аналитические;

      Имитационные.

В аналитических моделях поведение сложной системы записывается в виде некоторых функциональных соотношений или логических условий. Наиболее полное исследование удается провести в том случае, когда получены явные зависимости, связывающие искомые величины с параметрами сложной системы и начальными условиями ее изучения. Однако это удается выполнить только для сравнительно простых систем. Для сложных систем исследователю приходится идти на упрощение реальных явлений, дающее возможность описать их поведение и представить взаимодействие между компонентами сложной системы. Это позволяет изучить хотя бы некоторые общие свойства сложной системы, например, оценить устойчивость системы, характеристики надежности и т.п. Для построения математических моделей имеется мощный математический аппарат (функциональный анализ, исследование операций, теория вероятностей, математическая статистика, теория массового обслуживания и т.д.). Наличие математического аппарата и относительная быстрота и легкость получения информации о поведении сложной системы способствовало повсеместному и успешному распространению аналитических моделей при анализе характеристик сложных систем.

              Когда явления в сложной системе настолько сложны и многообразны, что аналитическая модель становится слишком грубым приближением к действительности, системный аналитик вынужден использовать имитационное моделирование. В имитационной модели поведение компонентов сложной системы описывается набором алгоритмов, которые затем реализуют ситуации, возникающие в реальной системе. Моделирующие алгоритмы позволяют по исходным данным, содержащим сведения о начальном состоянии сложной системы, и фактическим значениям параметров системы отобразить реальные явления в системе и получить сведения о возможном поведении сложной системы для данной конкретной ситуации. На основании этой информации аналитик может принять соответствующие решения. Отмечается, что предсказательные возможности имитационного моделирования значительно меньше, чем у аналитических моделей.

              Вопрос о том, какой модели следует отдать предпочтение при проведении исследований характеристик системы, не является очевидным. Аналитическая модель имеет некоторые преимущества по сравнению с имитационной моделью. Во-первых,

аналитическая модель дает решение поставленной задачи в законченной форме. Во-вторых, применение аналитической модели обеспечивает глубину анализа. С помощью аналитических моделей можно проводить исследование характеристик в некоторой области определения параметров, в которой модель адекватна описываемым явлениям или процессам. Применение аналитических моделей позволяет получить решение в виду функциональной зависимости исследуемых характеристик от параметров модели. Имитационная модель за один цикл ее применения производит расчет характеристик в одной точке. Для получения функциональной зависимости выходной характеристики от параметров модели необходимо провести многократные расчеты на имитационной модели.