Системний аналіз – це методологія дослідження складних проблем[]

План викладення матеріалу

Розділ 2

ВСТУП ДО ПРОБЛЕМАТИКИ СИСТЕМНОго аналізу. ПРЕДМЕТНА ОБЛАСТЬ СИСТЕМНОГО підходУ. концепція 4–«І»

2.1 Основні поняття системного аналізу.

2.2 Задачі дослідження систем та підходи до їх розв’язання.

2.3 Етапи дослідження систем.

2.4 Системний підхід як ядро системного аналізу. Основні поняття та етапи.

2.5 Види моделей при використанні системного підходу (стор. 43-57).

2.6 Основні принципи та складові концепції 4-«І».

2.1 ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ системного аналізу

Методологія (від грецьк. methodos – шлях дослідження чи пізнання; logos – вчення) – це систематизована сукупність підходів, способів, методів, прийомів та процедур, що застосовуються в процесі наукового пізнання та практичної діяльності для досягнення наперед визначеної мети.

Проблема виникає тоді, коли є розходження між бажаним та дійсним [], тобто це абстрактна категорія, що відображає розуміння людьми мотивів своєї діяльності. Проблеми породжуються та розв'язуються людьми, а тому поняття «проблема» має людські риси сприйняття, що породжує наступні труднощі:

- неясність розуміння проблеми;

- складнощі постановки проблем на віддалену перспективу; складність класифікації проблем і, як наслідок, вибір неадекватних засобів їх розв'язання;

- спотворена оцінка проблем (близькі, але дрібні проблеми затуляють великі, але віддалені);

- неправильна оцінка значимості проблем внаслідок вузькопрофесійної точки зору;

- змішування цілей, які необхідно досягнути, з засобами їх досягнення.

Метою застосування системного аналізу до конкретної проблеми є підвищення ступеня обгрунтованості рішення, що приймається.

Для СА важливими є наступні методологічні принципи:

1. органічна єдність суб'єктивного та об'єктивного;

2. структурність системи, що визначає цілісність та стійкість характеристик системи;

3. динамізм системи;

4. міждисциплінарний характер системних досліджень;

5. органічна єдність формального та неформального при проведенні СА.

Системний аналіз, як науку слід розділити на три основні компоненти:

1) область дослідження;

2) сукупність знань в цій області;

3) методологію накопичення нових знань про цю область та використання цих знань для вирішення задач, які до неї відносяться.

На відміну від довільно широкої системної методології системний аналіз обмежують дві наступні особливості:

1. системні аналітики вивчають лише штучно створені системи, в яких людині належить надзвичайно важлива, а в багатьох випадках і вирішальна роль;
2. головна задача СА – прийняття рішень і управління.

Унікальністю та значимістю системного аналізу, як науки є:

- враховує принципову складність об'єкта, що досліджується;

- бере до уваги розгалужені та стійкі взаємні зв'язки його з оточенням;

- враховує неможливість спостереження ряду властивостей об'єкта та оточуючого середовища;

- реальні явища, їх властивості та зв'язки з оточенням переводяться далі в абстрактні категорії теорії систем;

- грунтуючись на відомих властивостях складних систем дозволяє виявити нові конкретні властивості та взаємні зв'язки конкретного об'єкта дослідження;

- на відміну від інших методів, в яких точно визначені об'єкти, включає як один з важливих етапів визначення об'єкта, його знаходження чи конструювання;

- орієнтується не на розв'язання «правильно сформульованих» задач, а на створення правильної постановки задачі (правильно поставити задачу – це означає на 50% її розв'язати), вибір відповідних методів для її розв'язання;

- основне в СА – знайти шлях, яким можна перетворити складну проблему в простішу, яким чином не лише складну до розв'язання, але й для розуміння, проблему перетворити в послідовність задач, для яких існують методи їх розв'язання;

- СА завжди конкретний – завжди має справу з конкретною проблемою, конкретним об'єктом дослідження, є продуктивним тоді, ко­ли застосовується до розв'язання завдань певного типу.

Це все дозволяє вивчати подібні системи і вирішувати такі задачі в цілому, а не розглядати їх як сукупність незв’язаних предметних підсистем і підзадач.

Системний аналіз застосовується для розв'язання складних проблем, що пов'язані з діяльністю людей.

Людську діяльність умовно можна поділити на дві області:

1. рутинна діяльність, розв'язання регулярних, щоденних завдань;

2. розв'язання нових задач, які виникають вперше.

Окрім того, проблеми розрізняються за ступенем їх структурованості:

- добре структуровані та сформульовані кількісно;

- слабо структуровані, в яких зустрічаються як кількісні, так і якісні оцінки;

- неструктуровані, якісні проблеми.

Перший тип проблем не потребує СА, оскільки існує потужний апарат математичного моделювання та строгі кількісні методи розв'язання. Основною областю застосування методів СА є слабоструктуровані проблеми, а для розв'язання неструктурованих проблем в більшості застосовуються евристичні методи.

Потреба в СА виникає в тому випадку, коли виникають наступні ситуації:

- розв'язується нова проблема, і за допомогою СА вона формулюється, визначається, що і про що потрібно дізнатися, і хто повинен знати;

- розв'язання проблеми передбачає координацію цілей з множиною засобів їх досягнення;

- проблема має розгалужені зв'язки, що викликають віддалені наслідки в різних галузях, і прийняття рішення в таких випадках потребує врахування сукупної ефективності та повних затрат;

- існують варіанти розв'язання проблеми або досягнення взаємнопов'язаного комплексу цілей, які важко порівняти;

- створюються нові складні системи;

- здійснюється вдосконалення, реконструювання виробництва, необхідна реінженерія бізнес-процесів;

- при створенні інформаційних систем та комп'ютеризованих систем керування;

- коли важливі рішення повинні прийматися за наявності невизначеності та ризику та (або) на достатньо віддалену перспективу.

При системному аналізі різних об'єктів, процесів, явищ необхідно пройти наступні етапи системного аналізу:

- Формулювання цілей, їх пріоритетів і проблем дослідження.

- Визначення і уточнення ресурсів дослідження.

- Виділення системи (від довкілля) за допомогою ресурсів.

- Визначення і опис підсистем.

- Визначення і опис цілісності (зв'язків) підсистем і їх елементів.

- Аналіз взаємозв'язків підсистем.

- Побудова структури системи.

- Встановлення функцій системи і її підсистем.

- Узгодження цілей системи з цілями підсистем.

- Аналіз (випробування) цілісності системи.

- Аналіз і оцінка эмерджентности системи.

- Випробування системи (системній моделі), її функціонування.

2.2 задачі дослідження систем та підходи до їх розв’язання

Існує два підходи до дослідження систем або наступні два задачі.

Пряма задача

Дано:

- мета функціонування системи;

- елементи системи і їх властивості;

- елементарні (неподільні) операції, що дозволяють вирішити завдання або виконати функції за допомогою елементів, що беруть участь в них, відповідно до їх властивостей.

Необхідно визначити сукупність і послідовність системних операцій, складових функціонування системи або її структуру і що дозволяють досягати мета системи.

Відзначимо, що для прямого завдання формулювання мети функціонування системи залежить від складу системи, тобто від кількості елементів і їх властивостей. Дуже часто при цьому виникають протиріччя між складом системи і можливістю створити структуру, що дозволяє досягти певну заздалегідь мету. Тому при рішенні прямої задачі доводиться коректувати мету функціонування, яку можна досягти, виходячи із заданого складу системи.

Як правило, пряме завдання вирішується при дослідженні існуючих систем, коли відомий склад і необхідно удосконалювати її структуру так, щоб підвищити, наприклад, ефективність функціонування системи.

Обернена задача

Дано:

- мета функціонування системи;

- сукупність і послідовність системних операцій тих, що виконують функції системи і складових її структуру, що дозволяє досягти мети функціонування системи.

Необхідно визначити:

- елементарні (неделимые) операції, що становлять системні (складені) операції;

- властивості елементів, що дозволяють їм виконувати елементарні операції;

- елементи системи, що мають вибрані властивості.

Зворотне завдання вирішується в основному при створенні нових, до цих пір, не існуючих систем.

Взагалі кажучи, жодна із завдань, ні пряма, ні зворотна, в чистому вигляді практично не використовуються. Наприклад, при рішенні задачі модернізації існуючої системи (пряме завдання), у разі, коли заданий склад елементів по властивостях або кількості не дозволяє знайти ефективний варіант структури системи, вирішується додатково завдання визначення потрібних елементів, тобто зворотне завдання. В той же час, при рішенні задачі створення нової системи (зворотне завдання) дуже часто використовуються як її складові елементи раніше модернізовані і ефективно працюючі системи.

2.3 етапи дослідження систем

Основними етапами дослідження систем є:

- вербальна постановка завдання;

- вибір показника ефективності (цільовій функції);

- математична постановка завдання;

- розробка моделі функціонування системи;

- моделювання функціонування системи – порівняння альтернативних варіантів функціонування системи по вибраній цільовій функції (показнику ефективності);

- ухвалення рішення.

Останній етап дуже важливий. Всі останні етапи існують ради того, аби було прийнято рішення про призначення, склад і структуру системи.

2.3.1 Словесна постановка завдання

На цьому етапі робиться опис об'єкту і детальніший опис предмету дослідження. Виділяються проблеми, пов'язані із структурою і складом системи. Формулюються актуальність, мета і завдання дослідження. Визначаються кордони дослідження, тобто граничні значення вхідних і вихідних характеристик системи.

Опис предмету дослідження робиться спочатку словесним (вербальним), а потім графічним (блок-схемами). Словесний опис системи може бути складений в результаті

грунтовного вивчення її процесу функціонування і елементів, що здійснюють його. Структура опису залежить від того, яке завдання дослідження системи необхідно вирішити. Якщо це завдання пряма, то перш за все описуються елементи системи, їх властивості і завдання, які вони можуть вирішувати відповідно до своїх властивостей. Потім описуються елементарні і складені або системні операції і їх цеи. Визначається сукупність і послідовність операцій, які можуть привести до головної мети функціонування системи.

Якщо завдання дослідження системи зворотне, то спочатку описується сукупність і послідовність операцій, які можуть привести до головної мети, а потім властивості елементів, які вони повинні мати для участі в цих операціях. При цьому використовується накопичений досвід і результати спостережень за процесами функціонування реальних аналогічних систем з врахуванням особливостей проектованої системи.

Дуже часто, незалежно від того, яке завдання вирішується пряма або зворотна, для наочності опису сукупність операцій і умов їх виконання (обмежень) зображається у вигляді блок-схеми алгоритму. На етапі побудови такої блок- схеми мають бути визначені характеристики всіх елементарних і складених операцій і їх залежності між собою, враховані всі чинники, що істотно впливають на поведінку досліджуваної системи, перераховані всі вхідні і вихідні характеристики.

По суті формалізована блок-схема повністю підводить підсумок експериментального обстеження системи і в цілому її вивчення. На її основі формується актуальність, мета і завдання дослідження, тобто формулюється словесна постановка завдання.

2.3.2 Вибір показника ефективності, математична постановка завдання

Передбачимо, що перший етап дослідження системи завершений. Визначені проблеми, кордони дослідження, мета і завдання функціонування системи. Тоді можна приступити до вибору показника ефективності функціонування, за значенням якого можна судити про те - досягає система мети чи ні, а якщо досягає, то наскільки.

Таким чином, показник ефективності має бути мірою досягнення мети. Тому під показником ефективності функціонування складної системи розуміється така її числова характеристика, яка оцінює міру пристосованості системи до досягнення поставленої перед нею мети.

У загальному випадку, виконання операцій, складових функціонування системи, супроводиться елементами випадковості, звідси факт досягнення мети, як правило, не може бути точно передбачений, тобто буде випадковим. Тому як показники ефективності приймаються невипадкові характеристики випадкової величини. Зокрема, для оцінки очікуваної ефективності діяльності деякого підприємства можуть бути прийнятий наступні два типи показників ефективності.

Перший - вірогідність події, наприклад виконання замовлення в заданий час.

Другий - математичне чекання (середнє значення), якщо метою є досягнення максимальної продуктивності. Для оцінки великих за об'ємом, складних по фізичному єству процесів виникає необхідність залучення декількох показників. Один з них має бути основним, останні - додатковими. Основною повинен відповідати головній меті функціонування. Додаткові - характеризувати стан елементів, просторово-часові і інші умови або обмеження.

Наприклад, якщо підприємство має мету виконати замовлення, то основним показником ефективності може бути вірогідність його виконання в заданий час. Додатковими показниками можуть стати витрата матеріальних засобів, енергії і тому подібне Якщо при цьому вирішується пряме завдання дослідження систем, то зазвичай основний показник максимізовувався за рахунок відповідної побудови функціонування, а додаткові показники виступають у вигляді обмежень. При рішенні зворотної задачі основний показник фіксується на заданому критичному рівні і стає одним з обмежень, а один з колишніх додаткових показників, наприклад, матеріальні ресурси, мінімізується. У зв'язку з цим, при рішенні зворотної задачі дослідження систем показник міри пристосованості системи до досягнення мети називають цільовою функцією, яка по суті грає ту ж роль, що і показник ефективності.

Якщо складні системні операції, складові в цілому функціонування системи, можуть бути розділені на складові частини, кожна з яких оцінюється незалежно, як рішення приватної задачі, то в цьому випадку застосовуються головний і приватні показники. Приватними показниками оцінюється ефективність вирішення приватних завдань. Головним показником оцінюється кінцевий результат. Для його обчислення, як правило, необхідно заздалегідь обчислити приватні критерії.

У загальному випадку основні, додаткові, головні або приватні показники ефективності (цільові функції) мають бути критичними (чутливими) до структури системи, властивостей і кількості її елементів. Лише тоді їх можна використовувати для оцінки міри досягнення мети різних альтернативних варіантів функціонування системи і лише тоді можуть бути отримані правильні для ухвалення рішень рекомендації. Після вибору показника ефективності (цільовій функції), що є фактично математичною мірою мети дослідження системи, записаної, як правило, у вигляді функціонала від характеристик системи, формулюється математична постановка завдання.

Математична постановка завдання відповідає словесній постановці і є сукупністю математичних виразів показника ефективності (цільовій функції), а також обмежень області досліджень (значень вихідних характеристик системи) початкових і граничних значень вхідних характеристик системи і часу.

Математична постановка завдання обов'язково передує розробці моделей функціонування досліджуваної системи третього рівня ієрархії, особливо математичних моделей.

2.3.3 Моделі і їх роль при дослідженні систем

Кінцевою метою дослідження складних систем є підвищення ефективності існуючих систем або створення нових ефективних систем. При цьому дослідження можна виконати двома способами:

- шляхом обробки даних натурного експерименту, що проводиться над системою;

- шляхом обробки даних експерименту, що проводиться над моделлю системи.

Вивчення існуючих систем за допомогою натурного експерименту в принципі допустимо, але в більшості випадків не доцільно із-за величезних витрат. Тому метод дослідження систем за допомогою проведення експерименту на їх моделях став основним, хоча можливо і поєднання – експеримент з елементом системи і з моделлю системи в цілому.

Взагалі кажучи, вся історія розвитку природних наук – це історія створення і вдосконалення тих або інших моделей. Тут можна назвати геоцентричну і геліоцентричну моделі сонячної системи, запропоновані Птоломєєм і Коперником, моделі будови речовини, послідовно сменявшие один одного в хімії, різні моделі атома і його ядра (планетарна, краплинна і квантова), математичні моделі, що описують взаємодії тіл, Ньютона і Ейнштейна і багато інших.

Що стосується теперішнього часу, то можна привести величезну кількість прикладів використання моделей різних природних явищ і систем з метою їх вивчення.

Накопичений великий досвід по створенню всіляких видів моделей різної міри складності. Визначення моделі коротко можна сформулювати таким чином.

Модель - це природний або штучний об'єкт, що знаходиться відповідно до явища, що вивчається, або какой- або його стороною. Іншими словами, модель (лат. modulus) - це об'єкт, замінюючий оригінала і що забезпечує відтворення деяких його властивостей [1]. Різноманітність моделей, вживаних в різних галузях науки і техніки, надзвичайно велика. Їх можна класифікувати по різних ознаках. З точки зору складності і міри деталізації можна запропонувати наступну ієрархію моделей. На першому рівні ієрархії знаходяться найбільш прості моделі - вербальні.

Другий рівень ієрархії має на увазі введення формалізованої структури і передбачає завдання моделей за допомогою структурних, функціональних і принципових схем. До цього рівня відносяться, наприклад, інформаційні моделі, склад, що відображають, і структуру інформаційних систем.

Моделі цих двох рівнів можуть входити до складу першого етапу дослідження систем - етапу постановки завдання. На третьому рівні ієрархії розташовуються геометричні, фізичні і математичні моделі, які забезпечують найбільший рівень деталізації.

Геометричні моделі відображають зовнішні, наочні сторони системи і використовуються в основному для демонстраційних цілей. Прикладами можуть служити макети архітектурних споруд, кораблів і тому подібне Ці моделі можуть виступати як експонати виставок. Фізичні моделі якнайповніше відображають властивості системи - окрім зовнішньої схожості модель має однакову фізичну природу з системою. Фізичні моделі знаходять широке вживання при дослідженні систем. Наприклад, широко використовуються макети електростанцій, що діють, захисних споруд, залізниць і тому подібне Фізичні моделі знаходять вживання в тих випадках, коли виробляється багатократне протягом довгого часу дослідження систем.

Математичні моделі реальних систем є сукупністю співвідношень (наприклад, формул, рівнянь, нерівностей, логічних умов і т. д.) що визначають характеристики функціонування системи, вхідних змінних, початкових умов і часу.

Математичні моделі позбавлені зовнішньої схожості з системою, але відображають глибокі її властивості, що стосуються реакції на зовнішні дії. Головним достоїнством математичних моделей є їх універсальність, пов'язана з тим, що різні процеси і явища описуються одними і тими ж математичними рівняннями або алгоритмами.

Математичні моделі можна розділити на:

- аналітичні, у тому числі імовірнісні;

- статистичні;

- імітаційні, які включають аналітичні і статистичні елементи (блоки).

При побудові аналітичних моделей для опису досліджуваних процесів використовуються такі аналітичні методи, як математичний аналіз, теорія вірогідності, математичне програмування, теорія масового обслуговування, алгебра - логіки і так далі

Для розробки статистичних моделей можуть застосовуватися методи прикладної статистики.

Імітаційні моделі займають особливе місце серед інших математичних моделей. Вони набули широкого поширення з розвитком обчислювальної техніки і інформаційних технологій. Як вже вказувалося вище, побудові математичної моделі передує вербальна модель (змістовний опис) і формалізована схема функціонування досліджуваної системи. В результаті побудови формалізованої схеми має бути дано точне математичне формулювання завдання дослідження з вказівкою остаточного переліку шуканих величин і уточненої сукупності всіх вихідних даних, характеристик елементарних операцій і початкових умов.

Подальше перетворення формалізованої схеми в математичну модель відбувається строго відповідно до математичної постановки завдання математичними методами без припливу додаткової інформації про процес. При цьому необхідно всі співвідношення записати в аналітичній формі, виразити логічні умови у вигляді системи нерівностей.

Треба відмітити, що в разі імітаційної моделі формалізована схема використовується не для побудови аналітичної моделі, а для розробки моделюючого алгоритму.

У загальному випадку математична модель не ідентична формалізованій схемі із-за використання в моделях наближених залежностей. Ця обставина в деяких випадках може грати помітну роль з точки зору збігу результатів досліджень з дослідними даними.

У зв'язку з цим необхідно відзначити, що одній з центральних проблем дослідження системи на її моделі є проблема адекватності моделі і досліджуваного об'єкту. Будь-яка модель є спрощенням реальної ситуації. Хороша модель враховує істотні риси процесу, що вивчається, і, що не менше важливий, ігнорує неістотні. У зв'язку з цим виникає питання про оцінку адекватності моделі, її близькість до оригінала. Є два підходи до вирішення цієї проблеми порівняння поведінки об'єкту і моделі і порівняння їх структури.

Згідно першому підходу об'єкт і модель вважаються близькими, якщо з достатньою мірою точності збігається їх поведінка, тобто близькі реакції на однакові вхідні дії. Такий підхід зазвичай застосовують для систем з невідомою внутрішньою структурою.

Згідно другому підходу об'єкт і модель вважаються близькими, якщо збігаються їх структури. Звичайний цей збіг реалізується при побудові імітаційних моделей. Як правило, перший підхід оцінки адекватності може використовуватися при рішенні прямої задачі, а другого при рішенні зворотного завдання дослідження систем.

2.3.4. Моделювання функціонування систем

У широкому, філософському розумінні, моделювання можна визначити таким чином. Моделювання - це метод опосередкованого пізнання, при якому об'єкт, що вивчається, знаходиться відповідно до іншого об'єкту, здатного в тому або іншому сенсі заміщати об'єкт, що вивчається, на деяких стадіях його процесу функціонування [1].

Іншими словами моделювання - це представлення об'єкту моделлю для здобуття інформації про цей об'єкт шляхом проведення експериментів з його моделлю. Зупинимося коротко на наступних методах використання математичних моделей або моделювання:

- Аналітичні дослідження процесів.

- Дослідження процесів за допомогою чисельних методів (із застосуванням ЕОМ).

- Дослідження процесів на ЕОМ безперервної дії аналогових або моделюючих машинах.

- Моделювання процесів на цифрових ЕОМ.

Як правило, математична модель в своєму первинному вигляді не може бути використана для аналітичного дослідження процесу (шукані величини знаходяться в неявному вигляді). Необхідно перетворити математичну модель в таку систему стосунків відносно шуканих величин, яка допускає здобуття результату аналітичними методами, наприклад в системі явних формул для шуканих величин, або приведення рівнянь до вигляду, для якого методи рішення відомі.

Аналітичне дослідження є якнайповнішим рішенням задачі моделювання, проте скористатися їм не завжди удається, оскільки перетворення математичної моделі в систему рівнянь, що допускає ефективне рішення, є дуже важким завданням, а для складних систем ці труднощі часто виявляються непереборними, не дивлячись на спрощення моделі для здобуття хоч би наближеного рішення. У тих випадках, коли не удається перетворити математичну модель у відповідну систему рівнянь, а спрощення моделі наводить до недопустимо грубих результатів, від аналітичного дослідження або моделювання відмовляються. Ширшу сферу вживання математичної моделі має дослідження процесів за допомогою чисельних методів і ЕОМ.

Вміст робіт при чисельному дослідженні процесів залишається в основному такими ж, як і при використанні аналітичних методів. Різниця в тому, що після перетворення математичної моделі в систему рівнянь, останні вирішуються чисельними методами. Клас рівнянь, які можуть бути вирішені приблизно чисельними методами, значно ширше, ніж клас рівнянь, доступних аналітичному дослідженню.

Проте математичні моделі складних процесів, дуже важко перетворити у відповідну систему рівнянь, яку можна вирішувати чисельними методами. При моделюванні процесів за допомогою аналогових ЕОМ математичну модель не обов'язково перетворювати в спеціальну систему рівнянь відносно шуканих величин. Для оцінки шуканих величин в аналогових машинах використовується інформація, циркулююча в моделі. Математична модель дає можливість вибрати процесс- аналог відповідної природи і встановити значення відповідні коефіцієнтам подібності. Недоліком аналогового моделювання є та обставина, що аналогові обчислювальні машини не можуть бути універсальними. Вони будуються для вирішення лише певного класу завдань (наприклад, вирішення лінійних диференціальних рівнянь). На жаль, у багатьох випадках аналітичне, чисельне або аналогове моделювання взагалі неможливо використовувати для дослідження випадкових процесів.

Найбільш універсальним методом моделювання є моделювання за допомогою цифрових ЕОМ. Для цього необхідно перетворити математичну модель в спеціальний моделюючий алгоритм або розрахунковий алгоритм, який потім описується алгоритмічною мовою.

Особливо слід зазначити що реалізовується цифровими ЕОМ імітаційне моделювання, при якому математична модель імітує майже повністю реальний процес. Воно застосовується в основному для дослідження складних систем, для яких, як правило, невідомі закономірності взаємодії різних операцій складових функціонування системи, і дії на неї випадкових різних чинників.

2.4. системний підхід як ядро системного аналізу. ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ ТА ЕТАПИ

Системний аналіз – це методологія дослідження складних об’єктів як систем. Така методологія є ефективним засобом вирішення складних, не досить чітко сформульованих проблем. У задачах системного аналізу будь-який об'єкт розглядається не як неподільне ціле, а як система взаємозв'язаних складових частин (елементів), їх властивостей та якостей. Системний аналіз можна звести до уточнення складної проблеми, її структурованості щодо сукупності задач, які розв'язуються шляхом деталізації цілей, побудови методів досягнення цих цілей за допомогою економіко-математичних та інших методів.

Основою (ядром) системного аналізу є системний підхід. Системний підхід – це методологія розв’язання складних проблем, де важливе значення має кількісна оцінка різних властивостей, характеристик і чинників, тобто побудова математичних моделей. Технічною основою реалізації системного аналізу є комп'ютерна техніка та інформаційні системи.

Системний підхід слід розглядати в структурі категорій: <наука > - <виробництво>, <теорія> - <практика>, <суб’єкт> - <об’єкт>, <цілі> - <засоби>, <причини> - <наслідки>, <система> - <модель>, <процес> - <метод>, <ефективність> - <якість>, <аналіз> - <синтез>, <організація> - <технологія>, <задача> - <ціле>.

Суть системного підходу, який є методологією вирішення складних проблем, реалізується в три великих етапи:

• систематизація (цілей задач, моделей, методів і т.д.) – проведення класифікації та упорядкування підзадач (декомпозиції - композиції);

• формалізація – використання формалізованого поняття «система» (<вхід>- <перетворення> - <вихід>) і проведення математичних і комп'ютерних експериментів;

• цілеорієнтація – застосування методології цілеорієнтування системи (<цілі>↔<засоби>), що деталізується в більш конкретну структуру: (<цілі> ↔ <задачі моделі> ↔ <методи алгоритми> ↔ <завдання технічні засоби>).

Для опису системи повинні бути точно визначені категорії і поняття, що дозволяють уявити її формальними засобами. З одного боку, система являє собою відособлену частину середовища, що може бути розглянута як окремий об'єкт, що виконує визначені функції. З іншого боку, система є сукупністю елементів і зв'язків між ними.

Слід зазначити, що елементи системи в ряді випадків можуть бути розчленовані на більш “дрібні” елементи і т.д. Внутрішній розподіл системи на елементи і зв'язки дозволяє спростити процес створення або дослідження системи.

При створенні (дослідженні) системи відповідно до системного підходу необхідно використовувати поняття “цілеорієнтованість”, що розуміє проходження визначеної цілі протягом усього процесу створення або дослідження.

Реалізація даної методології дозволяє модельовані процеси представити у вигляді деякої сукупності моделей (див. гл. 2 кн. 1):

• «частина-ціле», тобто машинобудівна модель (морфологічна структура), що відбиває властивості будови системи – машини, пристрою, агрегату, виробу і т.д.(цільова категорія);

• функціонування – модель функціональної динаміки, що відбиває властивості функціонування як процесу досягнення цілей (стійкість, оптимальність, надійність і т.д.);

• витрати ресурсів – модель ресурсної динаміки (процесів використання - експлуатації);

• розвитку (адаптації, пристосування, самоорганізації, функціонування (у великому) з використанням усіх видів змін, спрямованих на підтримку працездатності (значень величин, параметрів структури, функції, мети і т.д.)).

Єство методу системного підходу досить просте: всі елементи системи і всі операції в ній повинні розглядатися лише як одне ціле, лише в сукупності, лише у взаємозв'язку один з одним.

Плачевний досвід спроб вирішення системних питань з ігноруванням цього принципу, спроб використання "містечкового" підходу вистачає добре вивчений. Локальні рішення, облік недостатнього числа чинників, локальна оптимізація — на рівні окремих елементів, майже завжди наводили до неефективного в цілому, а інколи і небезпечному по наслідках, результаті.

До основних принципів системного підходу можна віднести:

- перший принцип - це вимога розглядати сукупність елементів системи як одне ціле або, жорсткіше, — заборона на розгляд системи як простого об'єднання елементів;

- другий принцип полягає у визнанні того, що властивості системи не просто сума властивостей її елементів. Тим самим постулируется можливість того, що система володіє особливими властивостями, яких може і не бути в окремих елементів;

- третім принципом може вважатися максимум функції системи. Теоретично доведено, що завжди існує функція цінності системи — у вигляді залежності її ефективності (майже завжди це економічний показник) від умов побудови і функціонування. Крім того, ця функція обмежена, а значить можна і потрібно шукати її максимум;

- четвертий принцип забороняє розглядати дану систему у відриві від її довкілля — як автономну, відособлену. Це означає обов'язковість обліку зовнішніх зв'язків або, в загальнішому вигляді, вимога розглядати аналізовану систему як частину підсистему) деякої загальнішої системи;

- п'ятий принцип - можливість (а інколи і необхідність) ділення даної системи на частини, підсистеми. Якщо останні виявляються недостатньо прості для аналізу, з ними поступають точно також. Але в процесі такого ділення не можна порушувати попередні принципи;

- шостий принцип - система повинна розглядатися на всіх етапах життєвого циклу: походження, розвиток, руйнування (загибель).

2.5. ВИДИ МОДЕЛЕЙ ПРИ ВИКОРИСТАННІ СИСТЕМНОГО ПІДХОДУ (стор. 43-57)

Види моделей, які використовуються при системному підході:

Машинобудівна модель (модель будови) – морфологічна структура об’єкта, або модель будови. Об’єкт виступає в системному проектуванні як цільова категорія.

Моделі функціональної динаміки (модель функціонування). В класі складних систем виділено системи з багатьма рівнями і складним характером взаємодії підсистем, що мають дискретну природу функціонування типу мереж, складні системи, які зображено моделями з імовірнісними характеристиками, дискретно-неперервні системи та ін.

Математичні моделі динамічних операцій. Для моделювання процесів функціонування ОНТ достатньо використання апарату диференціальної, структурної та сіткової динаміки, що припускає коректне математичне "вкладення" цих моделей в ієрархічну структуру. Застосовується закладання диференціальної динаміки в структуру, що засновано на аксіоматиці ієрархічного об’єднання двох фундаментальних моделей: динамічної диференціальної системи і логічного автомату.

Модель циклу експлуатації.

2.6. Основні принципи та складові концепції 4-«І»

“Чотири І”: інформатизація, інтеграція, індивідуалізація та інтелектуалізація.

Концепція “Чотирьох І” – складноструктурована в просторі станів (виробництво - застосування – розвиток) концепція, - головний задум для систематичного освітлення діяльності, пов'язаної зі створенням, застосуванням і розвитком ЗОТ.

Розвиток виробництва, інтереси суспільства в цілому диктують необхідність удосконалювання інформаційного обміну і технології інформаційного обслуговування. Очевидною стає роль інформації як діючої сили, що робить істотний вплив на прискорення всіх процесів, що відбуваються в суспільстві.

Таким чином, одна з концептуальних ідей може бути сформульована в такий спосіб: застосування ЗОТ для удосконалення обслуговування потреб у всіх сферах людської діяльності.

Інформатизація як складова концепції “чотири І”, у питаннях застосування ЗОТ відбиває нову якість і споживчі властивості. У концепції інформатизації, що має складну структуру, можна виділити деякі рівні: моделювання; обмін інформацією з метою прийняття рішень; інформаційне обслуговування та ін.

Кожний із цих рівнів характеризується своїми класифікаційними ознаками: рівень моделювання - появою нових вимог і нових послуг, формуванням умов безупинного зниження експлуатаційних витрат; рівень обміну інформацією - показниками, що ставляться до інформації: повнота, точність, істотність, своєчасність, промовистість; потім - показниками, що характеризують інформацію як товар (масовість, доступність, тиражування, економічність). Характерно, що інформація при використанні не зменшується, а збільшується.

Така частина показників характеризує якість інформаційного обслуговування: більш висока точність і повнота інформації; своєчасність її одержання; відповідність інформації аналізованому питанню (істотність і релевантність); промовистість; активність сприйняття; спонукання до цілеспрямованих дій.

Інформація необхідна для прийняття тих або інших рішень; вона трансформується в результаті аналізу й узагальнення в знання. Прийняттю рішень передують етапи аналізу, оцінки ситуацій, прогнозу, моделювання й оптимізації. Всі ці процедури в даний час у достатньому ступені формалізовані. Тому такою концептуальною ідеєю в інформатизації повинна бути ідея підвищення якості алгоритмічного обслуговування, що характеризується такими показниками: багатофакторність урахування; глибина аналізу; точність прогнозу; упорядкованість цілепокладання; розставлення ближніх і дальніх цілей; моделювання і наступна оптимізація.

Звичайно, критерій якості інформатизації згодом може змінитися, у зв'язку з чим одні показники зникнуть, а інші з'являться, але сама концепція безумовно буде зберігатися тривалий час.

Інтелектуалізація – це складова концепції “чотирьох І”. Розуміючи під інтелектуалізацією ЗОТ такі їх властивості, як спроможності до класифікації об'єктів, розпізнаванню образів і ситуацій, логічному висновку, накопиченню, збереженню і видачі знань, до спілкування з користувачем на природній мові, стає зрозуміло, чому ЗОТ спеціалісти вважають універсальними технічними засобами посилення інтелектуальних спроможностей людини.

Керівна ідея або головний задум (концепція) у застосуванні ЗОТ тезовано сформульована в такий спосіб: “використання ЗОТ максимально ефективно там, де для прийняття рішень необхідні інтелект і знання”.

Інтеграція - одна з складових концепції “чотири І”. Вона виникла з аналізу стану і перспектив розвитку народного господарства. Тенденція розвитку така: як значні, так і дрібні господарські утворення для свого ефективного існування потребують посилення взаємодії, узгодженості, динамічності і гнучкості. Інтеграція у виробництві й у сфері міжнародного поділу праці різко посилює горизонтальні зв'язки, що збільшує сінергічний ефект. Володіючи практично необмеженими можливостями для накопичення і збереження інформації, швидкодією при переробці інформації, ЗОТ властиві також багато інтеграційних властивостей.

Саме за рахунок цих можливостей ЗОТ була сформульована ідея інтеграції в застосуванні їх як синтезу більш поглибленого, інтеграційного розгляду виробничих і інформаційних процесів, прагнення створювати багаторівневі комплексні системи автоматизації, вимоги розширення властивостей.

Індивідуалізація - завершальна складова концепції “чотирьох І”. Аналіз тенденцій розвитку суспільства показує, що усе більше значення додається людському чиннику, урахуванню індивідуальних особливостей користувачів, прагнення до функціональної і особистої орієнтації, прагнення до самообслуговування.

Індивідуалізація виявляється також у підтримці прагнення споживача використовувати потенційні можливості ЗОТ для самостійної організації свого робочого місця і відпрацьовування технології відповідно до своїх уявлень про зручності й інформаційний сервіс (концепція “зроби сам”). Особливо ця тенденція виявляється в осіб, зайнятих індивідуальною діяльністю. Те ж можна сказати і про персоніфікований сервіс, тобто про сервіс, орієнтований на індивідуальні вимоги користувача.

Питання для самоконтролю

1. Дати визначення понять системного аналізу, системи, проблеми, мети, завдання тощо.

2. Розкрійте поняття системного аналізу.

3. Що таке проблема?

4. Що таке вимога до системи?

5. Які основні етапи вирішення проблеми можуть бути?

6. Що є вимоги при рішенні завдання внесення структури в слабоструктурований процес?

7. Що є пряме і зворотне завдання дослідження систем?

8. Які етапи дослідження систем?

9. Що таке словесна постановка завдання?

10. Що розуміється під показником ефективності функціонування системи і цільової функції?

11. Що є основними і додаткові, головними і приватні показники ефективності?

12. У чому суть математичної постановки завдання?

13. Дайте визначення моделі і моделюванню функціонування системи.

14. Яка класифікація моделей?

15. Яка роль моделей при дослідженні систем?

16. Що таке аналітична модель і методи використовувані при її побудові?

17. Що таке імітаційна модель і етапи її побудови?

18. Які Ви знаєте основні методи моделювання?

Дата добавления: 2014-01-04