Особенности задач системного анализа

Конечной целью СА является разрешение проблем­ной ситуации, возникшей перед объектом проводимого системного ис­следования (обычно это конкретная организация, коллектив, предприя­тие, отдельный регион, социальная структура и т. п.). СА занимается изучением проблемной ситуации, выяснением ее при­чин, выработкой вариантов ее устранения, принятием решения и орга­низацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего про­блемную ситуацию. При этом следует выделить некоторые особенности в постановке задач СА [1,15]:

· двойственность задачи формализации: объекта исследования и процесса исследования и решения проблемы;

· требование оптималь­ности принимаемых решений;

· постановка задачи и принятие решения в условиях неопределенности;

· роль математических моделей как средства исследования систем;

· использование неформализованных методов и информационного описания системы на всех этапах исследования.

Особенность двойственности задачи формализации: объекта исследования и процесса исследования и решения проблемы. Начальным этапом любого системного исследо­вания является изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. На этом этапе возникают задачи, в корне отличающие методологию системных исследований от методо­логии других дисциплин, а именно, в системном анализе решается дву­единая задача. С одной стороны, необходимо формализовать объект системного исследования, с другой стороны, формализации подлежит процесс исследования системы, процесс постановки и решения пробле­мы.

Требование оптималь­ности принимаемых решений. Важное место в процедурах СА занимает пробле­ма принятия решения. В качестве особенности задач, встающих перед системными аналитиками, необходимо отметить требование оптималь­ности принимаемых решений. В настоящее время приходится решать задачи оптимального управления сложными системами, оптимального проектирования систем, включающих в себя большое количество элементов и подсистем. Необхо­димо в ходе проектирования обеспечить наилучшие показатели по ряду характеристик новых изделий, например, добиться максимального бы­стродействия, минимальных габаритов, стоимости и т. п. при сохране­нии всех остальных требований в заданных пределах. Таким образом, практика предъявляет требования разработки не просто работоспособ­ного изделия, объекта, системы, а создания оптимального проекта. Аналогичные рассуждения справедливы и для других видов деятель­ности. При организации функционирования предприятия формулируют­ся требования по максимизации эффективности его деятельности, на­дежности работы оборудования, оптимизации стратегий обслуживания систем, распределения ресурсов и т.п.

Постановка задачи и принятие решения в условиях неопределенности. В различных областях практической деятельности (технике, эконо­мике, социальных науках, психологии) возникают ситуации, когда тре­буется принимать решения, для которых не удается полностью учесть предопределяющие их условия. Принятие решения в таком случае бу­дет происходить в условиях неопределенности, которая имеет различ­ную природу. Один из простейших видов неопределенности - неопределенность исходной информации, проявляющаяся в различных аспек­тах. В первую очередь, отметим такой аспект, как воздействие на сис­тему неизвестных факторов. Наиболее простой вид такого рода неопреде­ленности - стохастическая неопределенность. Она имеет место в тех случаях, когда неизвестные факторы представляют собой случай­ные величины или случайные функции, статистические характеристи­ки которых могут быть определены на основании анализа прошлого опыта функционирования объекта системных исследований. В этом случае задача аналитика зак­лючается в определении вероятностных характеристик случайных фак­торов и постановке задачи принятия решения в форме статистической оптимизации.

Следующий вид неопределенности - неопределенность целей. Неопределен­ность цели является следствием из многокритериальности задач сис­темного анализа. Необходимо очень тщательно анализировать выдвигаемые критерии и грамотно формулировать цель исследования. Один из воз­можных путей решения данной проблемы - это постановка задачи на условный экстремум, когда ряд критериев переводят в разряд ограни­чений. Также возможно переходить к сложным, комбинированным кри­териям.

И, наконец, следует отметить нео­пределенность, связанную с последующим влиянием результатов при­нятого решения на проблемную ситуацию. Дело в том, что решение, принимаемое в настоящий момент и реализуемое в некоторой системе, призвано повлиять на функционирование системы. Собственно для того оно и принимается, так как по идее системных аналитиков данное ре­шение должно разрешить проблемную ситуацию. Однако поскольку решение принимается для сложной системы, то развитие системы во времени может иметь множество стратегий. И, конечно же, на этапе формирования решения и принятия управляющего воздействия анали­тики могут не представлять себе полной картины развития ситуации. При принятии решения существуют различные рекомендации прогно­зирования развития системы во времени. Один из таких подходов реко­мендует прогнозировать некоторую «среднюю» динамику развития системы и принимать решения исходя из такой стратегии. Другой под­ход рекомендует при принятии решения исходить из возможности реа­лизации самой неблагоприятной ситуации.

Роль математических моделей как средства исследования систем. В качестве следующей особенности СА отметим роль моделей как средства изучения систем, являющихся объектом системных исследований. Любые методы СА опираются на математическое описание тех или иных фактов, явлений, процессов. Употребляя слово «модель», всегда имеют в виду некоторое описание, отражающее именно те особенности изучаемого процесса, которые и интересуют исследователя. Точность, качество описания определяются, прежде всего, соответствием модели тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов наблюдаемому ходу процесса. Если при разработке модели используется язык математики, говорят о математических моделях. Построение математической модели является ос­новой всего СА. От качества модели зависит успешность всего последующего анализа.

Построение моделей - процедура всегда неформальная, она очень сильно зависит от исследователя, его опыта, научной интуиции, всегда опирается на определенный экспериментальный материал. Модель должна достаточно адекватно отражать описываемое явление и, кроме того, быть удобной для использования. Поэтому определенные тре­бования предъявляются к степени детализации модели. Форма пред­ставления модели должна определяться целями исследования.

Использование неформализованных методов исследования. В СА наряду с формализованными процедурами большое место занимают неформальные, эвристические методы ис­следования. Так при построении моделей может иметь место отсутствие или недо­статок исходной информации для определения параметров модели. В этом случае проводится экспертный опрос специалистов с целью уст­ранения неопределенности или, по крайней мере, ее уменьшения. Кроме этого, попытки формализовать процессы, протекающие в исследу­емых системах, всегда связаны с формулированием определенных ог­раничений и упрощений. Здесь важно не перейти ту грань, за которой дальнейшее упрощение приведет к потере сути описываемых явлений. Иными словами, желание приспособить хорошо изученный математический аппарат для описания исследуемых явлений может исказить их суть и привести к неверным решениям. В этой ситуации требуется ис­пользовать научную интуицию исследователя, его опыт и умение сфор­мулировать идею решения задачи, т. е. применяется подсознательное, внутреннее обоснование алгоритмов построения модели и методов их исследования, не поддающееся формальному анализу. Эвристические методы поиска решений формируются человеком или группой иссле­дователей в процессе их творческой деятельности. Они оказываются полезными и даже незаменимыми при исследованиях, имеющих нечисловую природу или отличающихся сложностью, неопре­деленностью, изменчивостью.

Использование информационного описания системы на всех этапах системного исследования опирается на совокупность моделей, отражающих различные абстракции описания системы, разнообразные аспекты ее поведения, этапы (итерации) ее эволюции в процессе функционирования. Каждая из моделей имеет уникальные свойства, отсутствующие у других, и поэтому в различной степени соответствует реальной системе. Аналитик лишь выбирает модели, необходимые ему для решения конкретной задачи. Решение задачи анализа путем информационного моделирования подразумевает определение того, обладает ли модель, представляющая систему, заданными свойствами.То есть в процессе анализа по модели системы строится ее эквивалент, интерпретирующий исследуемое свойство системы.

Методики описания обычно относят к одному из двух видов - структурному или объектному. Правильнее было бы говорить о структурном и объектном наборах моделей, так как существуют методики построения одних и тех же моделей с несовместимыми синтаксическими правилами.