Системный анализ

 Всякий анализ проводится для чего-то. Именно эта цель анализа и определяет, какую систему следует рассматривать. Например, анализируя цель «выяснить этиологию и патогенез ишемической болезни сердца», в качестве исследуемой системы можно взять сердечно-сосудистую систему. А можно выбрать конкретный кардиологический институт. В первом случае декомпозиция будет порождать перечень подчиненных подцелей научного, во втором – организационного характера. Можно также рассматривать и такую процедуру анализа, когда перед каждым очередным актом декомпозиции заново ставится вопрос не только о том, по какой модели проводить декомпозицию, но и о том, не следует ли взять модель иной системы, нежели ранее. 
 
Однако чаще всего в практике системного анализа в качестве глобального объекта декомпозиции берется нечто, относящееся к проблемосодержащей системе и к исследуемой проблеме, а в качестве оснований декомпозиции берутся модели проблеморазрешающей системы. Полнота декомпозиции обеспечивается полнотой модели-основания, а это означает, что прежде всего следует позаботиться о полноте формальной модели. Полнота формальной модели является необходимым, но не достаточным условием для полноты декомпозиции. В конечном счете все зависит от полноты содержательной модели, которая строится «по образу» формальной модели, но не тождественна ей. 
 
Начнем с обсуждения требований к древовидной структуре, которая получится как итог работы по всему алгоритму. С количественной стороны эти требования сводятся к двум противоречивым принципам: полноты (проблема должна быть рассмотрена максимально всесторонне и подробно) и простоты (все дерево должно быть максимально компактным – «вширь» и «вглубь»). Эти принципы относятся к количественным характеристикам (размерам) дерева. Компромиссы между ними вытекают из качественного требования – главной цели: свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых подобъектов либо (если это не удается) выяснить конкретную причину неустранимой сложности. 
 
Принцип простоты требует сокращать размеры дерева. Размеры «вширь» определяются числом элементов модели, служащей основанием декомпозиции. Поэтому принцип простоты вынуждает брать как можно более компактные модели-основания. Наоборот, принцип полноты заставляет брать как можно более развитые, подробные модели. Компромисс достигается с помощью понятия существенности : в модель-основание включаются только компоненты, существенные по отношению к цели анализа. Перейдем теперь к вопросу о размерах дерева «вглубь», т. е. о числе «этажей» дерева, числе уровней декомпозиции. Желательно, чтобы оно было небольшим (принцип простоты), но принцип полноты требует, чтобы в случае необходимости можно было продолжать декомпозицию как угодно долго до принятия решения о ее прекращении по данной ветви (разные ветви иногда могут иметь различную длину). Такое решение принимается в нескольких случаях. Первый, к которому мы обычно стремимся, наступает, когда декомпозиция привела к получению результата (подцели, подфункции, подзадачи и т. п.), не требующего дальнейшего разложения, то есть результата простого, понятного, реализуемого, обеспеченного, заведомо выполнимого. Будем называть его элементарным. Для некоторых задач (например, математических, технических и т. п.) понятие элементарности может быть конкретизировано до формального признака. В других задачах анализа оно неизбежно остается неформальным и проверка фрагментов декомпозиции на элементарность поручается экспертам. 
 
Алгоритм декомпозиции. Ниже приводится алгоритм декомпозиции в виде блок-схемы (рис.1). Результатом его работы является дерево, конечные фрагменты которого либо элементарные фрагменты, либо фрагменты, признанные экспертом сложными, но не поддающимися дальнейшему разложению.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.2. Агрегирование.

Агрегирование. Как и в случае декомпозиции, техника агрегирования основана на использовании определенных моделей исследуемой или проектируемой системы. Именно избранные нами модели жестко определяют, какие части должны войти в состав системы и как должны быть связаны между собой. Разные условия и цели агрегирования приводят к необходимости использовать разные модели, что в свою очередь определяет как тип окончательного агрегата, так и технику его построения. 
 
В самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Благодаря значительной свободе выбора в том, что именно рассматривается в качестве элемента, как образуется множество элементов и какие отношения устанавливаются (выявляются или навязываются) на этом множестве, получается весьма обширное количественно и разнообразное качественно множество задач агрегирования. Отметим здесь лишь основные агрегаты, типичные для системного анализа: конфигуратор, агрегаты-операторы и агрегаты-структуры. Понятие конфигуратора было рассмотрено ранее. Остановимся на остальных понятиях.

Агрегаты-операторы. Одна из наиболее частых ситуаций, требующих агрегирования, состоит в том, что совокупность данных, с которыми приходится иметь дело, слишком многочисленна, плохо обозрима. С этими данными трудно «работать». Именно интересы работы с многочисленной совокупностью данных приводят к необходимости агрегирования. В данном случае на первый план выступает такая особенность агрегирования, как уменьшение размерности: агрегат объединяет части в нечто целое, единое, отдельное. 
 
Простейший способ агрегирования состоит в установлении отношения эквивалентности между агрегируемыми элементами, то есть образования классов. Это позволяет говорить не только о классе в целом, но и о каждом элементе в отдельности.

Можно рассматривать различные  задачи, связанные с классификацией и ее использованием. Классификация  является очень важным и многофункциональным, многосторонним явлением в человеческой практике вообще и в системном  анализе в частности. С практической точки зрения одной из важнейших  является проблема определения, к какому классу относится данный конкретный элемент. Если признак принадлежности к классу является непосредственно  наблюдаемым, то особых трудностей классификаций нет. 
 
Сложности классификации резко возрастают, если признак классификации не наблюдается непосредственно, а сам является агрегатом косвенных признаков. Типичным примером является диагностика заболевания по результатам анамнеза: диагноз болезни (ее название есть имя класса) представляет собой агрегат большой совокупности ее симптомов и характеристик  состояния  организма. 
Агрегирование в классы является эффективной, но далеко не тривиальной процедурой. Если представлять класс как результат действия агрегата-оператора, то такой оператор имеет вид «ЕСЛИ <условия на агрегируемые признаки>, ТО <имя класса>». Иногда класс непосредственно задается совокупностью признаков, а в ряде случаев, наоборот, требуется доопределить оператор, выявив экспериментально, при каких условиях на признаки объект будет принадлежать заданному классу. 
 
Статистики как агрегаты. Важный пример агрегирования данных дает статистический анализ. Среди различных агрегатов особое место занимают достаточные статистики, то есть такие агрегаты, которые извлекают всю полезную информацию об интересующем нас параметре из совокупности наблюдений. Однако при агрегировании обычно потери информации неизбежны, и достаточные статистики не являются в этом отношении исключением. В таких условиях становятся важными оптимальные статистики, то есть позволяющие свести неизбежные в этих условиях потери к минимуму в некотором заданном смысле. Наглядный пример статистического агрегирования представляет собой факторный анализ, в котором несколько переменных сводятся в один фактор. Именно потому, что при рассмотрении реальных данных самым важным является построение модели-агрегата при отсутствии информации, необходимой для теоретического синтеза статистики. К. Тьюки предложил назвать эту область «анализом данных», оставляя за математической статистикой задачи алгоритмического синтеза и теоретического анализа статистики. 
 
Агрегаты-структуры. Важной (а на этапе синтеза – важнейшей) формой агрегирования является образование структур. Как и любой вид агрегата, структура является моделью системы и, следовательно, определяется тройственной совокупностью: объекта, цели и средств (в том числе среды) моделирования. Этим и объясняется многообразие типов структур (сети, матрицы, деревья и т. д.), возникающих при выявлении, описании структур. 
 
При синтезе мы создаем, определяем, навязываем структуру будущей проектируемой системе. Если это не абстрактная, а реальная система, то в ней вполне реально (то есть независимо от нашего желания) возникнут, установятся и начнут «работать» не только те связи, которые мы спроектировали, но и множество других, не предусмотренных нами, вытекающих из самой природы сведенных в одну систему элементов. Поэтому при проектировании системы важно задать ее структуру во всех существенных отношениях, так как в остальных отношениях структуры сложатся сами стихийным образом (конечно, не совсем зависимо от установленных и поддерживаемых проектных структур). Совокупность всех существенных отношений определяется конфигуратором системы. Отсюда вытекает, что проект любой системы должен содержать разработку стольких структур, сколько языков включено в ее конфигуратор. Например, проект организационной системы должен содержать структуры распределения власти, распределения ответственности и распределения информации. Подчеркнем, что хотя эти структуры могут весьма сильно отличаться топологически (например, структура подчиненности иерархична, а функционирование организовано по матричной структуре), они лишь с разных сторон описывают одну и ту же систему. Следовательно, не могут  быть не связанными между собой. 
 
В современных системных науках все возрастающее внимание уделяется одному из специфических видов структур так называемым семантическим сетям. В настоящее время исследование таких сетей с разных позиций ведется во многих научных коллективах, поскольку логико-лингвистические модели (иное название семантических сетей) оказались в центре всех событий, происходящих в искусственном интеллекте и его приложениях. Такое положение вызвано тем, что указанные модели отображают структуру человеческих знаний, выражаемых на естественном языке, причем это отображение может быть осуществлено средствами ЭВМ.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

                                     Заключение.

Принцип системности можно  воспринимать в качестве философского принципа, выполняющего как мировоззренческие, так и методологические функции.

Принцип системности предполагает представление об объекте любой  природы как о совокупности элементов, находящихся в определенном взаимодействии между собой и с окружающим миром, а также понимание системной  природы знаний.

Принцип системности —  это и проявление имеющего исторические традиции системообразующего начала, стремления представить знания в  виде некоторой непротиворечивой системы.

Непосредственно из принципа системности вытекает системный  подход, являющейся общей методологией системных исследований, которая  может быть, в свою очередь, представлена в виде набора методологических подходов (принципов) к исследованию системы.

Сущность системного подхода  сводится к следующему:

формулированию целей  и выяснению их иерархии до начала какой-либо деятельности, связанной  с управлением и, в частности, с принятием решений;

получению максимального  эффекта в смысле достижения поставленных целей при минимальных затратах путем сравнительного анализа альтернативных путей и методов достижения целей  и осуществления соответствующего их выбора;

количественной оценке (квантификации) целей, методов и средств их достижения, основанной не на частных критериях, а на широкой и всесторонней оценке всех возможных и планируемых  результатов деятельности.

Общие положения системного подхода представляются (конкретизируются) в виде перечня принципов (подходов), применяемых при исследовании систем.

По поводу принципов системного анализа мнения исследователей существенно  разнятся. Однако как общеметодологический принцип в любом случае выступает  принцип системности.

Этапы системного анализа  укрупненно можно представить следующим  образом: постановки задачи; структуризации системы и ее проблем; построения и исследования модели с последующей  выработкой рекомендаций по совершенствованию  системы.

 

                           Список литературы.

1.  Анфилатов В.С. и др. Системный анализ в управлении. М., 2002.

2.  Архипова Н.И. и др. Исследование систем управления. М., 2002.

3.  Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике. М., 2007.

4.  Дроздов Н.Д. Основы системного анализа. М., 2000.

5.  Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления. М., 2002.

6.  Мухин В.И. Исследование систем управления. М., 2002.

7.  Мыльник В.В., Волочиенко В.А., Титаренко Б.П. Системы управления. М., 2002.

8.  Попов В.Н. Системный анализ в менеджменте. М., 2007.

9.  Тимченко Т.Н. Системный анализ в управлении. М., 2007.