В настоящее время нет общепринятой классификации методов системных исследований. Часто сходные методы развиваются в рамках разных системных направлений и носят различные названия. Не все они нашли широкое применение при исследовании и проекти-ровании систем управления Однако, имея в виду перспективы распро-странения системных идей, решено охарактеризовать большинство из развиваемых в настоящее время системных концепций, имеющих практическую направленность, и в части III привести примеры, иллю-стрирующие полезность применения того или иного подхода к реше-нию (моделированию) задач управления и проектирования систем и устройств управления.
Исходя из истории развития и распространения системного анализа, подходы расположены примерно в порядке возрастания формализованности - от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально термин системный анализ (раздел 3), до количественного системного моделирования с применением ЭВМ. Разделение методов на качественные и количест-венные носит, конечно, условный характер. Методы, которые мы условно относим к качественным, основное внимание уделяют орга-низации постановки задачи, первому этапу ее формализации, форми-рованию вариантов, выбору подхода к оценке, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках. Методы, которые мы относим к коли-чественным, напротив, большее внимание уделяют анализу вариантов, выдвигают на первый план количественные характеристики с оценкой их корректности, точности, ошибок и т. п., а для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью закрепляя реализацию этого этапа за человеком.
Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить и этап постановки задачи и разработки вариантов, и этап оценки и количественного анализа вариантов, - но делают это с привлечением разных исходных концепций и терминологии, с разной степенью формализованности.
Среди них:
· кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования и принятия решений (раздел 4), который базируется на основных идеях классической теории автома-тического регулирования и управления и теории адаптивных систем;
· информационно-гносеологический подход к моделированию систем (раздел 5), основанный на общности (аналогиях) процессов, протекающих в системах различной физической природы;
· системно-структурный подход (р. 6) ??? как самостоятельный, с учетом его большой распространенности;
· подход, использующий метод ситуационного моделирования (р. 7) и метод имитационного динамического моделирования (р. 8).
Для понимания и применения все перечисленные подходы требуют знания соответствующих разделов математики. Поэтому, приводя примеры, автор считает, что читатель знаком с основами современной математики. С обзорами методов формализованного представления систем, связывающими эти методы с классами систем, можно познакомиться в [3.3, 3.9]
2.1. Качественные методы системного анализа
История системного анализа неразрывно связана с такими понятиями, как мозговая атака (или метод коллективной генерации идей), метод сценариев, "Дельфи"-метод, метод дерева целей и морфологический подход (или метод Цвикки). Эти термины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления мнений опытных специалистов и к обобщению этих мнений. К таким подходам (которые мы условно назвали качественными, хотя при обработке мнений, полученных от специалистов, могут быть использованы и "количественные" оценки) мы вынуждены прибегать, когда не только не можем сразу описать закономерности систем в виде аналити-ческих зависимостей, но и не видим, как применить какой-либо из подходов, рассматриваемых в последующих разделах.
На практике может применяться один из подходов или, чаще, - несколько подходов совместно. Правила и последовательность их примене-ния определяются методикой системного анализа, разрабатываемой для конкретных условий. Но прежде чем изложить принципы разработки такой методики, мы кратко охарактеризуем перечисленные методы. Возникновение их, как правило, связано с конкретными условиями проведения исследований или с именем исследователя, и варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однозначности применения перечисленных вначале терминов. Поэтому принятые ниже названия методов - дань традиции, и, приводя краткий обзор их разновид-ностей, мы так и будем говорить - "методы типа ... ".
Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как "метод систематической тренировки творчес-кого мышления", нацеленный на "открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления" [3.19]. Методы этого типа известны также под названиями мозговой штурм, конференция идей, а в последнее время наибольшее распространение получил термин коллективная генерация идей (КГИ).
Обычно при проведении мозговой атаки или сессий КГИ стара-ются выполнять определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей, для чего реко-мендуется приветствовать любые идеи, даже если они вначале кажут-ся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускать критики, не объявлять ложной и не прекращать обсуждать ни одну идею, высказать как можно больше идей, желательно нетривиальных (с примерами перечня правил можно познакомиться, например, в [3.19, 3.16]).
В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения раз-личают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями и другие виды коллективного обсуждения идей и вариантов принятия решений. В последнее время при организации сессий КГИ стараются ввести правила, которые помогли бы сформировать некоторую систему идей, т. е. предлагается, например, считать наиболее ценными те из них, "которые связаны с ранее высказанными и представляют собой их развитие или обобщение. Рекомендуется создавать как бы "ценные реакции" идей и не разрешается участникам зачитывать списки предложений, которые они подготовили заранее. В то же время, чтобы предварительно нацелить внимание участника на обсуждаемый вопрос, при организации сессий КГИ заранее или перед началом сессии участникам представляется некоторая предварительная информация об обсуждаемой проблеме в письменной или устной форме.
Подобием сессий коллективной генерации идей можно считать разного рода совещания - конструктораты, заседания научных советов по проблемам, заседания специально создаваемых временных комиссий и другие собрания компетентных специалистов. Чтобы повысить их эффективность при обсуждении перспектив развития отрасли, предприятия, фирмы или организации, при предварительном обсуждении вариантов проекта, руководитель перед началом совещания просит собравшихся соблюдать правила, подобные правилам проведения сессий КГИ.
На практике, конечно, достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение правил, которые с точки зрения теоретических и экспери-ментальных исследований должны способствовать максимально плодотворной работе привлеченных к обсуждению специалистов, трудно создать "атмосферу" мозговой атаки, уменьшить влияние должностной структуры организации. Собрать специалистов не на административно узаконенное совещание (конструкторат, совет), а на заседание специальной общественной комиссии, каким бы почетным не считалось участие в ее работе, также удается довольно редко в силу занятости членов комиссии по основной работе. Поэтому желательно применять способы привлечения компетентных специалистов, не требующие обязательного присутствия их на общих собраниях и устного высказывания своих соображений хотя бы на первом этапе системного анализа, при формировании предварительных вариантов.
Методы подготовки и согласования представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в письменном виде, получи-ли название сценарии. Первоначально этот метод предполагал подго-товку текста, содержащего логическую последовательность событий или возможные варианты решения проблемы, развернутые во време-ни. Однако позднее обязательное требование явно выраженных вре-менных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, содержащий анализ рассматриваемой проблемы или пред-ложения по ее решению, по развитию системы, независимо от того, в какой форме он представлен. Как правило, предложения для подготов-ки подобных документов пишутся экспертами вначале индивидуаль-но, а затем формируется согласованный текст. Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения, которые помогают не упустить детали, обычно не учитываемые при фор-мальном представлении системы (в этом собственно и заключалась перво-начально основная роль сценария); но и содержит, как правило, результаты количественного технико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами, которые можно получить на их основе. Группа экспертов, подготавливающих сценарий, пользуется обычно правом получе-ния необходимых справок от предприятий и организаций, необходимых кон-сультаций соответствующих специалистов. В последнее время понятие сценариев все больше расширяется в направлениях как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий не только вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаимозависимости, но и предлагаются методики состав-ления сценариев с использованием ЭВМ [3.1], методики целевого управления подготовкой сценария [3.6]. На практике по типу сценариев разрабатывались, например, вначале прогнозы в некоторых отраслях промышленности. В настоящее время разно-видностью сценариев можно считать предложения к комплексным програм-мам развития отраслей или (групп отраслей народного хозяйства, подготав-ливаемые организациями и специальными комиссиями. Существенную помощь в подготовке таких документов могут оказать ведущим специалис-там (как правило, очень занятым административной работой) специалисты по системному анализу, которые могут, опираясь на знание общих закономерно-стей развития систем, предварительно проанализировать внешние и внутрен-ние факторы, влияющие на развитие, определить источники этих факторов, целенаправленно проанализировать высказывания ведущих специалистов в научных публикациях, периодической печати и других источниках научной информации. Весьма перспективной представляется разработка специализи-рованных информационно поисковых систем как документальных, так и фактографического типа, накапливающих прогнозную информацию не только непосредственно по данной отрасли, но и по смежным отраслям, развитие которых может повлиять на развитие данной отрасли, на принятие решений по выбору наилучшего варианта (например, систем типа "Радар" [3.17]). Сценарий является предварительной информацией, на основе которой проводится дальнейшая работа по прогнозированию развития отрасли или по разработке вариантов проекта. Он может быть пред-варительно подвергнут анализу, чтобы исключить из дальнейшего рассмотрения то, что в учитываемом периоде находится на достаточ-ном уровне развития, если речь идет о прогнозе, или, напротив, то, что не может быть обеспечено в планируемом периоде, если речь идет о проекте. В дальнейшем такой текст становится основой для разработ-ки более формализованного представления о будущей системе. И хотя этот текст обладает меньшей неоднозначностью, все же - это текст со всеми вытекающими из этого последствиями, связанными с воз-можностью неоднозначного понимания его разными специалистами в зависимости от их подготовки. Поэтому поручить проводить на его основе дальнейшую формализацию представления системы другим, менее квалифицированным специалистам, которые его не разрабаты-вали, как правило, не удается. Таким образом, практически сценарий помогает предварительно составить представление о проблеме, а за-тем приступить к более формализованному представлению системы в виде графов, таблиц для проведения экспертного опроса и других методов системного анализа.
Изучению возможностей и особенностей применения методов экспертных оценок посвящено много работ, в том числе имеется ряд обзоров (например, [3.2, 3.7, 3.8, 3.15] и др.). Возможность использо-вания экспертных оценок, обоснование их объективности базируется на предположении, что индивидуальная экспертная оценка отражает опыт и знания специалиста-эксперта об объективной действительно-сти (термин эксперт происходит от латинского слова expert, означаю-щего опытный). Неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется при этом обычно как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. Когда такие оценки получены от группы экспертов, пред-полагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок и что обобщенное коллективное мнение является достоверным. Однако, как отмечается в [3.2], использование классического частотного подхода к оценке вероятности при проведении экспертной оценки бывает затруднительным, а иногда и просто невозможным, так как исчисление вероятностей основано на законе больших чисел, выполнение которого предполагает массовый характер исследуемых явлений и наличие большого числа подтверждений в прошлом. В связи с этим имеется ряд работ, посвященных исследованию харак-тера вероятности экспертных оценок (как степени подтверждения гипотезы [3.2], на основе понятия размытых множеств [3.15]). При использовании экспертных оценок обычно предполагается,, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного экс-перта. В некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предположение не является очевидным. Но одновременно со ссылкой на экспериментальные исследования утверждается, что при соблюде-нии определенных требований в большинстве случаев групповые оценки надежнее индивидуальных. К числу этих требований относит-ся [3.2]: а) распределение оценок, полученных от экспертов, должно быть "гладким"; б) две групповые оценки, данные двумя одинаковы-ми подгруппами, выбранными случайным образом, должны быть близки. Имеется также точка зрения [3.7], согласно которой всё множе-ство проблем, решаемых методами экспертных оценок, условно мож-но разделить на два класса. К первому относятся такие, в отношении которых имеется достаточное обеспечение информацией. При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принци-па "хорошего измерителя", т. е. а) эксперт - хранилище большого объема информации, качественный источник информации; б) груп-повое мнение экспертов близко к истинному решению. Если эти гипотезы верны, то для обработки индивидуальных экспертных оценок можно использовать формальные приемы. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости указанных гипотез недоста-точно. В этом случае экспертов уже нельзя рассматривать как "хоро-ших измерителей" и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы. В связи с этим для задач второго класса в основном должна применяться качественная обработка. Использо-вание методов осреднения, справедливых для "хороших измери-телей", в данном случае может привести к большим ошибкам [3.7]. В литературе в основном рассматриваются вопросы экспертного оценивания для решения задач первого класса. Но и в этой ситуации не следует забывать об одной особенности экспертных оценок: они несут в себе как узкосубъективные черты, присущие каждому экспер-ту, так и коллективно-субъективные, присущие коллегии экспертов. И если первые устраняются в процессе обработки индивидуальных экспертных оценок, то вторые не исчезают, какие бы способы обра-ботки не применялись, т. е. экспертная оценка всегда есть не истинное значение оцениваемого параметра, а некоторая "общественная точка зрения" на этот параметр, зависящая от уровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования. Если проводить аналогию эксперта с измерительным прибором (что делается довольно часто), то прибор можно характеризовать случайными ошибками измерения, а эксперта - систематическими. Все это заставляет рассматривать методы экспертных оценок как некий способ получения дополнительной информации о некоторой проблеме, характеризующейся высокой степенью неопределенности. При этом необходимо создать регулярную систему работы с экспер-тами, т. е. , для реализации методов экспертных оценок важную роль играет тщательная подготовка их проведения. При организации экспертизы можно выделить следующие основные этапы: формирование цели экспертизы и разработка процедуры опроса; формирование группы экспертов; опрос, анализ и обработка информации. Иногда разделяют этап опроса и этап анализа и обработки. Это не .всегда верно, так как опрос и обработку его результатов иногда надо представлять как единое целое. Некоторые исследователи выделяют в качестве самосто-ятельного этап формирования группы специалистов-аналитиков. Содержание всех этапов несколько изменяется, в зависимости от реальных условий и целей исследования ([3.2, 3.7]), но в основном оно должно удовлетворять следующим условиям: 1. Чёткая формулировка целей. При этом наиважнейшая задача состоит в установлении признака, по которому производится оценивание, и условий использования оценок. 2. Привлечение в группу экспертов специалистов из разных областей знаний, чтобы в оценке нашло отражение множество аспектов проблемы и различные подходы к ее решению. При этом необходимо определить объем экспертной группы, провести тренировку и обучение экспертов, оценить качество экспертов, в особенности их компетентность (вводятся коэффици-енты компетентности, достоверности мнения эксперта), обеспечить соответ-ствие целей экспертизы и целей экспертов. 3. Выбор наиболее подходящих методов опроса и обработки его результатов. Существует большое количество методов сбора и обработки экспертных оценок, а также различные подходы к классификации эксперт-ных методов. Что касается методов согласования и анализа индивидуальных экспертных оценок, то можно разделять методы, направленные на получение групповой оценки, и методы, направленные на выявление наиболее полного спектра возможных подходов к решению проблемы. При согласовании (обобщении) индивидуальных экспертных оценок до некоторого времени предполагалось, что индивидуальные оценки независи-мы и аддитивны, что на самом деле далеко не очевидно. В последние годы математический аппарат экспертных оценок использует идею репрезента-тивной теории измерений [3.15].
История развития системного анализа, показывает, что методи-ки, реализующие его принципы в конкретных условиях, направлены на то, чтобы формализовать процесс исследования системы, процесс постановки и решения, проблемы. Если проблему удается отобразить с помощью класса хорошо организованных систем и применить методы линейного програм-мирования или теории игр, то процесс исследования проблемы опи-сывается в терминах этих формализованных методов представления систем и о методике системного анализа обычно нет необходимости говорить особо. Аналогично, если удается отобразить процессы в системе с помощью таких сравнительно хорошо формализованных методов моделирования, как рассматриваемые ниже методы ситуаци-онного и имитационного моделирования, то обычно говорят о методи-ке ситуационного или имитационного моделирования системы, а не о методике системного анализа. Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда на начальном этапе у исследователя (группы иссле-дователей) нет достаточных сведений о системе, которые позволили бы выбрать адекватный метод формализованного представления сис-темы. В этих случаях выбор подхода к представлению системы прихо-дится осуществлять коллективно, а иногда и менять в процессе иссле-дования. Методика системного анализа должна помочь организовать процесс коллективного выбора не только самого решения, но и мето-дов его подготовки, методов отображения системы и в этом помогают качественные методы системного анализа, рассмотренные выше. Примеры методик системного анализа [3.5, 3.10, 3.13, 3.14,. 3.17, 3.18] показывают, что число и содержание этапов, выделяемых в этих методиках, определяются выбираемыми в конкретных условиях методами. Общим для всех методик является формирование вариан-тов представления системы (процесса решения задачи) и выбор наи-лучшего варианта. Для удобства дальнейшего пояснения процесса разработки методики системного анализа можно считать это первым и вторым этапами. Положив в основу методики системного анализа эти два этапа, их затем можно разделить на подэтапы. Например, этап 1 можно разделить следующим образом: 1.1. Отделение (или отграниче-ние) системы от среды; 1.2. Выбор подхода к представлению системы; 1.3. Формирование вариантов (или одного варианта - что часто дела--ют, если система отображена в виде иерархической структуры) пред-ставления системы. Этап 2 можно представить следующими подэта-пами: 2.1. Выбор подхода к оценке вариантов; 2.2. Выбор критериев оценки и ограничений; 2.3. Проведение оценки; 2.4. Обработка результатов оценки; 2.5. Анализ полученных результатов и выбор наилучшего варианта (или корректировка варианта, если он был один). Понятно, что эти подэтапы можно не группировать в этапы 1 и 2, а считать последовательностью этапов конкретной методики. Число и формулировка подэтапов уточняются, если выбран подход к выпол-нению этапа. Например, если для выполнения этапа 1 выбран метод сценария, то подэтап 1.1 можно так и назвать "Написание (или подготовка) сценария" (который и определит отделение системы от среды). При выполнении подэтапа 1.2 подготовленный сценарий может определить варианты системы или даже варианты структуры системы в виде временной последовательности, а следовательно, и способ представления системы в виде сетевой модели, тогда подэтап 1.3 можно так и назвать "Формирование сетевой модели" (которая и определит варианты, подлежащие оценке на этапе 2). Если выбран способ представления системы в виде иерархической структуры, то подэтапы первого этапа могут формулироваться так: 1.2. Выбор подхода к формированию структуры; 1.3. Выбор принципов постро-ения структуры (например, признаков структуризации, если выбран метод дерева целей, или принципов проведения морфологического анализа, или принципов разработки языка моделирования и т.д.); 1.4. Формирование варианта (если удаётся - вариантов) структуры. Иногда, если в методике принято сочетание подходов, то отдельно можно выделить и этап формирования дерева целей, и этап проведения морфологического анализа, а затем провести оценку вариантов, полученных разными способами. В настоящее время трудно привести примеры методик, в которых все этапы и подэтапы были бы проработаны равноценно. По-видимому, для сокращения трудоёмкости и времени на проведение системного анализа при разработке конкретной методики нужно определить, какие этапы требуют большего внимания. Например, в зарубежных методиках (ПАТТЕРН, ПРОФИЛЕ, ППБ и др. [3.10, 3.19]), предназначенных, как правило, для анализа относительно хорошо структурированных военно-технических проблем, обычно более детально проработаны методы проведения второго этапа - этапа оценки и анализа структуры. С методиками, в которых основное внимание уделяется первому этапу, можно познакомиться в [3.13, 3.14, 3.17]. Следует отметить, что принятый обычно за основу при проведении второго этапа метод экспертных оценок не всегда удается реализовать на практике (например, в области образования, медицины и других проблем, связанных с человеком). Поэтому перспективным представляется сочетание экспертных оценок с количественными. Например, в [3.4] предлагается использовать некоторые косвенные количественные оценки, получаемые на основе анализа директивных документов, научной информации и фактографической информации, о состоянии системы. В принципе за основу при разработке методики системного анализа можно взять этапы проведения любого научного исследова-ния [3.5] или этапы исследования и разработки, принятые в теории автоматического управления (р. 4.). Однако специфической особен-ностью любой методики системного анализа является то, что она должна опираться на понятие системы и использовать закономерности построения, функционирования и развития систем. Рассмотрим разработку методики с учетом закономерностей систем. При практическом применении методик системного анализа обнаруживает-ся, что часто после выполнения того или иного этапа (подэтапа) возникает необходимость возвратиться к предыдущему или к еще более раннему этапу, а иногда и повторить процедуру системного анализа полностью. Это - про-явление закономерности саморегулирования, самоорганизации, которую, при разработке методики, можно учитывать сознательно, ввести правила, опре-деляющие, в каких случаях необходим возврат к предыдущим этапам. Если при этом еще учесть закономерность целостности, то следует не только не опасаться, когда на практике возникает потребность изменить метод прове-дения предшествующего этапа, что, в свою очередь, (приводит к необходи-мости изменения названия или числа этапов, но и считать это одним из полезных инструментов системного анализа. Напомним, что закономерность целостности требует учитывать, что части системы не заданы заранее, а образуются в процессе исследования, а следовательно, изменение состава частей - как бы новый взгляд на систему - может позволить получить новые полезные сведения, более глубоко провести системный анализ. На практике, необходимость принятия решения в ограниченные сроки не позволяет провести анализ всех возможных разбиений системы на части, т. е. в данном случае - провести несколько циклов анализа, меняя состав и: содержание этапов. Это делают лишь в тех случаях, когда не удается полу-чить необходимую согласованность мнений на том или ином этапе систем-ного анализа или после полного цикла его проведения, и возврат к предшест-вующим этапам, пересмотр числа этапов может помочь в формировании единого коллективного мнения. Изучение закономерностей систем, представление о системе как о едином целом с условно выделяемыми в процессе ее исследования или познания частями помогает понять еще одно интересное явление, которое можно наблюдать на начальных стадиях системного анализа. Например, если вначале в качестве метода системноого анализа, в качестве способа (пред-ставления системы выбран; метод сценария, то этап разработки вариантов и этап оценки и анализа вариантов в сценарном описании системы как бы слиты. При применении метода мозговой атаки с помощью правил ее проведения стараются исключить присутствие оценок, "раскрепостить" мышление с тем, чтобы получить все возможные варианты без ценностных ограничений исследователей. Однако практически в высказываемых суждениях всегда проявляется отношение субъекта, его система ценностей, т. е. как бы присутствуют элементы этапа 2. Долгое время казалось, что этап разработки вариантов и этап оценки № анализа вариантов полностью удается отделить друг от друга при примене-нии структурного подхода. Однако исследования иерархических структур (р. 6) показывают, что в древовидной иерархической структуре всегда отражены предпочтения ее автора, а если структуру формировал коллектив лиц, прини-мающих решение, то предпочтения, пока неявно выраженные и не до конца осознанные и согласованные, этого коллектива. Последнее делает метод иерархических структур важным средством исследования систем и (позво-ляет использовать эти интересные особенности иерархических структур не только как средство представленля системы на первом этапе системного анализа, но и как средство объективизации экспертных оценок на втором этапе системного анализа [3.4]. Закономерности целостности, самодвижения и развития системы как целого можно также учитывать при разработке методик проведения отдель-ных этапов системного анализа. Например, при разработке методики струк-туризации целей, определении признаков декомпозиции (необходимо учиты-вать закономерности целеобразования в сложных системах, кратко рассмо-тренные выше, и в частности, влияние внешних и внутренних факторов. В некоторых методиках вводится классификация этих факторов. Например, в [3.14] источники внешних факторов разделяются на надсистему, подсистемы и актуальную среду. Аналогично при разработке системы оценок на втором этапе системного анализа можно ввести классификацию источников оценок с учетом внешних и внутренних факторов, влияющих на образование целей
|
|
