Требования к моделям в системном анализе

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ Звягин Л.С.

Финансовой университет при Правительстве РФ

ISSN (печатный вариант): 2073-0071

системный анализ, построение модели, система, модель, system analysis, the construction of the model, the system, the model

Просмотр статьи

⛔️ (обновите страницу, если статья не отобразилась)

Ваш браузер не поддерживает фреймы

Аннотация к статье

Системный анализ в его современном понимании представляет собой комплексную науку, миссия которой заключается в разрешении системных проблем, возникающих в различных сферах человеческой деятельности, путем интегрирования и координирования разрозненных научных знаний и методов в единый технологический процесс комплексного исследования на базе системной идеологии. Главным достоинством системного анализа выступает то, что он исходит из качественного анализа целостных объектов и явлений и раскрытия механизмов интеграции их частей в целое и без построения моделей этой науке не обойтись.

Текст научной статьи

Системный анализ является одним из самых востребованных научных направлений в России, равно как и одним из самых неисследованных. В историческом плане системный анализ является преемником исследования операций — специальной науки, занимающейся рациональными способами организации целенаправленной человеческой деятельности. Его возникновение было реакцией прикладной науки на потребности решения экономических, военно-технических, административно-управленческих и других крупномасштабных проблем, где применение операционных методов оказалось малоэффективным. В настоящее время накоплен достаточный опыт практического применения методологии системного анализа для решения задач различного уровня значимости. Появились важные теоретические и практические результаты, позволяющие уточнить место этой дисциплины в общей структуре научных знаний и, самое главное, переосмыслить ее базовую аксиоматику, определяющую подходы к постановке системных проблем, принципы, методы и процедуры их разрешения. В процессе своего развития системный анализ постепенно перерос рамки метода, «помогающего руководителю выбирать предпочтительный курс действий» в сложных проблемных ситуациях, и в данный период времени представляет собой междисциплинарное научное направление, предмет которого можно определить следующим образом. Исходя из научного определения системный анализ — это метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными исследуемой системы, и который опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, математических, экономических, статистических методов. Определение понятия «Системный анализ», приведенные в книге одного из крупнейших советских специалистов в области применения компьютеров для решения разнообразных сложных задач Н.Н. Моисеева и учебнике для университетов России, написанном деканом факультета кибернетики Обнинского института атомной энергетики проф. А.В. Антоновым, одинаковы «Системный анализ — это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решения в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы[1]». Системный анализ это совокупность понятий, процедур, методов, способов и средств для изучения и последующего решения сложных задач различной физической природы и характера. Объектом системного анализа выступают утилитарные проблемы различного уровня (от государственного до личного), связанные с созданием новых и совершенствованием (модернизацией) существующих социальных, технических, технологических, концептуальных, информационных, экономических и других систем. К числу таких проблем относятся: — формирование социально-экономического курса государства и определение стратегии развития отраслей промышленно-хозяйственного комплекса страны и регионов; — планирование развития систем вооружения в условиях изменения военно-политической обстановки и обоснование тактико-технических требований к вооружению и военной техники; — обоснование способов комплексного разрешения глобальных и региональных противоречий социального, экономического, политического, экологического и другого характера; — технико-экономическое обоснование, проектирование, внедрение и научное сопровождение эксплуатации систем различного функционального назначения; — совершенствование организационно-управленческих структур предприятий, фирм и промышленных объединений в условиях перехода к новым формам хозяйствования; — выбор стратегии и тактики пиаровских и рекламных кампаний по продвижению кандидатов в различные органы власти, а также товаров и услуг на новые рынки; — бизнес-планирование маркетинговых стратегий предприятий и фирм с учетом конкуренции, нестабильности рынков, экономических кризисов и финансовых дефолтов[3]. Без большого преувеличения можно утверждать, что системный анализ должен применяться при решении практически всех сложных проблем, возникающих в любых сферах деятельности. Предметом системного анализа являются: • теоретические исследования общих принципов поиска наилучших решений проблем на основе системного подхода; • конкретные научные исследования отдельных вопросов (определение целей, их ранжирование, декомпозиция систем (решаемых проблем) на составные элементы, определение взаимосвязей между эле-ментами системы, между системой и внешней средой и последовательность их реализации; • интеграция и развитие методов и приемов исследования, разработанных как в рамках системного анализа, так и в других научных направлений. Задачи системного анализа. Поскольку системный анализ направлен на решение слабоструктурированных проблем, то он решает следующие задачи: — определение и упорядочение целей системы и возможных путей их достижения; — моделирование функционирования системы; — выбор критериев для сравнения решений; — декомпозиции системы на составные элементы и определения взаимосвязей между этими элементами; — определение относительной значимости (предпочтительности) отдельных цепей, мероприятий, критериев и моделей. Методы системного анализа классифицируются по следующим признакам: 1. в зависимости от стадии решения конкретной задачи используются методы анализа, синтеза и оценивания; 2. в зависимости от способа получения и представления информации используются описательные и экспериментальные методы; 3. в зависимости от степени формализации выделяются три группы методов: математические (формальные); эвристические; комбинированные (математико-эвристические). Системный анализ направлен на выработку конкретных рекомендаций или предположений по выбору курса действий, при этом активно использует достижения других научных направлений. Если в период своего становления системный анализ обеспечивал деятельность в основном руководителей высшего ранга, то в последние годы к ним добавились инженеры проектов, технологи производств, научные сотрудники, менеджеры мелких и средних фирм. В общем, все те специалисты, чья деятельность связана с разрешением технических, научных, финансовых и других системных проблем локального или даже личностного уровня. Более того, в последние годы системный анализ все в большей мере привлекает внимание специалистов гуманитарных отраслей знания (социологов, филологов, юристов, политологов, историков, экономистов и др.). Которые справедливо усматривают в системном анализе не только инструментарий для решения различных проблем, но эффективное средство формирования конструктивных мировоззренческих позиций и осуществления результативной межнаучной коммуникации. Развитие системного анализа во многом связано с возможностями применения компьютеров для решения задач анализа и синтеза систем. В тоже время замечу, что системный анализ, как наука находится в стадии развития. К основным процедурам системного анализа можно отнести: • Формулирование целей системы; • Изучение элементов системы, составление структуры системы с анализом взаимосвязи между ее элементами; • Рассмотрение алгоритмов достижения цели; • Построение моделей системы и верификацию этих моделей. Поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей функционирования системы. При этом устанавливается соответствие между целями, возможными путям решения проблемы и потребными для этого ресурсами. Системный анализ характеризуется скорее не специфическим научным аппаратом, а упорядоченным, логически обоснованным походом к исследованию проблем и использует методы их решения, разработаны в других научных направлениях. Системный анализ помогает более эффективно и последовательно использовать знания и интуицию специалистов, привлекаемых к решению проблемы, обеспечивает поиск наиболее реальных, максимально удовлетворяющих требования способов решений. Системный анализ обеспечивает наиболее полную и всестороннюю проверку вариантов действий с учетом количественных и качественных оценок затрат и получаемого эффекта. Помогает лицам принимающим решения прояснить суть решаемых проблем, выявить основные последствия решений и учесть их при выборе действий. Количественные расчеты помогают более строго подойти к оценке возможных решений, учесть дополнительные, неформализуемые факторы и повысить объективность мнений специалистов, участвующих в оценках решений. Системный анализ использует определенные логические элементы. Они формируются в логическую последовательность, обусловленную структурой проблемы и причинно-следственными связями: «цели-ресурсы-пути достижения целей». Системному анализу присуща определенная последовательность его проведения. Он содержит следующие этапы: постановка задачи исследования, формирование области исследования, выбор основы для сравнения, предварительное суждение, подтверждение (экспериментальная проверка), окончательное суждение и реализация принятого решения. 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 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 надежную, 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[2]. 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. С другой стороны, построить аналитическую модель для сложной системы очень трудно. При таком построении требуется принимать существенные упрощающие предположения, которые могут привести к тому, что построенная модель будет неадекватна описываемым процессам или явлениям. В этом смысле имитационные модели имеют преимущества, так как они могут быть построены в самых общих предложениях о функционировании системы. Следовательно, имитационные модели могут быть более адекватны. К недостаткам аналитических моделей относится так же и то, что простая модификация проекта или изменение предположений о функционировании элементов структуры может потребовать коренной перестройки модели, в то время как у имитационной модели потребуется изменить лишь входную информацию. Резюмируя все вышесказанное можно заключить, то что системный анализ в его современном понимании представляет собой научную дисциплину, миссия которой заключается в разрешении системных проблем, возникающих в различных сферах человеческой деятельности, путем интегрирования и координирования разрозненных научных знаний и методов в единый технологический процесс комплексного исследования на базе системной идеологии, а главным достоинством системного анализа выступает то что он исходит из качественного анализа целостных объектов и явлений и раскрытия механизмов интеграции их частей в целое.

Читайте так же:  Нотариус днепропетровск на правде

3.1. Понятие модели и классификация моделей

3.1. Понятие модели и классификация моделей

Решение задач, связанных с исследованием, проектированием, совершенствованием систем (особенно, сложных организационно-экономических или технических) бывает невозможно, трудно или нерационально проводить на самих этих системах.

К подобным задачам относятся, например, разработка и внедрение оптимальных вариантов бизнес-процессов на предприятии. Теоретически, можно сначала попробовать внедрить каждый из возможных вариантов бизнес-процессов и путем простого сравнения по некоторым показателям выбрать наилучший. Однако, практически это приведет к таким затратам времени и сил, после которых не всякое предприятие сможет выжить. Очевидно, что нужна некоторая предварительная оценка, «проигрывание» вариантов бизнес-процессов на каком-то упрощенном представлении самого предприятия и (или) процесса.

Другим примером может быть проведение экспериментов, позволяющим в масштабах отрасли, региона или государства внедрять новые технологии, варианты организационных структур, варианты взаимодействия предприятий и т.п. В подобных случаях, как правило, для проверки новшеств выбираются некоторые «типичные» предприятия (регионы, города), которые заменяя собой остальные предприятия (регионы, города) выступают в качестве объекта эксперимента.

В этих и других случаях исходная система заменяется некоторой другой материальной или абстрактной системой. Эта вторая система называется моделью. Первую же будем называть «объект моделирования» или «объект-оригинал». Дадим следующее определение.

Модель – это материальная или идеальная система, которая в определенных условиях может заменить объект-оригинал и служит для получения информации об объекте-оригинале и (или) других объектах, с ним связанных.

Уточняя определение, сформулируем следующие важные положения:

— модель – идеальный или материальный объект;

— модель – отображение или воспроизводство объекта-оригинала;

— модель — источник получения информации.

Можно перечислить характерные случаи, в которых требуется модель (как в научно-исследовательской, так и в производственной деятельности):

— когда объект-оригинал есть сложная система, непосредственное изучение которой затруднено, невозможно или экономически невыгодно;

— когда непосредственное эксперементирование с объектом-оригиналом может оказать разрушительное воздействие на него или другие объекты, с ним связанные;

— когда необходимо спрогнозировать возможное состояние или поведение объекта в будущем;

— когда необходимо разработать варианты и выбрать оптимальное решения, связанное с функционированием объекта-оригинала;

— когда объект-оригинал еще не существует в материальном виде, однако уже на этапе проектирования требуется представить информацию об этом объекте, оценить эффективность выбранных методов и средств его разработки;

— когда в практической деятельности необходимо упрощенное представление информации об объекте оригинале с целью информационного обеспечения людей, работающих с ним;

— при обучении работе с моделируемой системой, в играх и т.п.

Термин моделирование означает исследование объектов с помощью их моделей. В более широком смысле слова моделирование понимается как процесс, включающий в себя не только исследование, но и разработку модели (рис.3.1).

Экспериментальное исследование реальных объектов на их моделях называется модельным экспериментом. В модельном эксперименте модель выступает одновременно и средством, и объектом исследования. При этом модель может применяться как для замещения самого объекта, так и быть замещением некоторых внешних условий и (или) систем, связанных с исследуемым объектом в реальном мире.

Чтобы выполнять свои функции, модель должна удовлетворять двум основным требованиям: быть достаточно простой, чтобы в отличие от оригинала ее можно было исследовать, экспериментировать с ней; быть подобной объекту-оригиналу, с необходимой полнотой воспроизводить его свойства.

Эти требования в некоторой степени противоречат друг другу. Действительно, наиболее подобной оригиналу будет модель, которая в точности воспроизводит его состав и структуру. Однако, в этом случае модель не станет упрощением объекта-оригинала. Поэтому подобие должно быть адекватным решаемой задаче. Так, если решается задача разработки оптимального плана выпуска продукции, нет смысла строить макет предприятия в масштабе один к одному. Для таких задач используются специальные математические модели, которые позволяют не только разработать план выпуска, но и определить условия, для которых он будет оптимальным.

Определение возможных видов моделей и границ их применимости позволяет заранее указать на способы и средства, с помощью которых могут быть решены те или иные задачи моделирования. Иначе говоря, для построения простых и адекватных задачам исследования моделей необходимо представлять, какие виды моделей существуют, в каких случаях они используются и какими выразительными возможностями обладают.

По средствам построения моделей они делятся на следующие обобщенные классы, которые показаны на рис.3.2. Материальные (предметные) модели являются моделями, которые воплощены в каких-то материальных объектах, имеющих искусственное или естественное происхождение. Среди них выделяют физические модели, которые представляют собой объекты той же природы, что и объекты-оригиналы. Этот вид моделей широко используется в технике при испытании и эксплуатации каких либо образцов. Например, путем физического моделирования (проведения натурных испытаний) определяются технико-экономические характеристики экспериментального образца (автомобили, станка, ЭВМ, самолета и т.п.) и затем результаты испытаний распространяются на все другие экземпляры данного типа. В экономике широко используются эксперименты на отдельных предприятиях для оценки показателей других предприятий данного класса.

В предметно-математических моделях не ставится задача воспроизвести физическое подобие с объектом-оригиналом. Главным здесь является воспроизведение закономерностей протекания процессов. Таким образом, предметно-математические модели обладают такими характерными чертами:

— они воплощаются в предмете (материальны);

— процессы, протекающие в таких моделях, отличны по природе от процессов в объекте-оригинале;

— процессы в модели и объекте-оригинале подчиняются одним и тем же закономерностям. Практически это означает, что процессы в модели и в объекте-оригинале могут быть описаны с помощью одних и тех же математических зависимостей.

Рис. 3.2. Обобщенная классификация моделей по средствам построения

Среди предметно-математических можно выделить такие виды моделей как:

— компьютерная (машинная) модель, в которой основой для моделирования процессов являются математические выражения, описывающие зависимости между их параметрами. Эти модели есть, по существу, компьютерными реализациями знаковых математических моделей (см. ниже);

— полунатурная модель, в которой наряду с ЭВМ используются отдельные блоки реальных систем, функционирующие под управлением людей или самой ЭВМ;

— модель–аналог, когда одна реальная система используется для моделирования другой системы, отличной по своей природе от первой.

В классе идеальных моделей выделяют мысленные (существующие в виде мысленных образов) и знаковые модели. Последние объединяет в себе довольно разнообразные модели, отличающиеся прежде всего по степени формализации действительности. Можно выделить следующие основные виды знаковых моделей:

— описательные модели (алгоритмы, программы, тексто-графические описания и т.п.);

— схематические модели (различные блок-схемы, диаграммы и т.п.);

— графоаналитические модели (построенные с помощью инструментариев различных сетей, графов);

— математические (говорят еще — логико-математические) модели.

Приведенная классификация является достаточно условной и, по-видимому, неполной. Важно отметить, что в процессе решения прикладных задач могут использоваться последовательно или даже одновременно разные модели. Так, моделирование с целью оптимизации организационной структуры и технологий бизнеса на предприятии выполняется, как правило, с использованием большого числа различных моделей. На первом этапе формируется примерный мысленный образ и описательная модель целевой системы. Для лаконичного структурированного отображения самого предприятия и процессов, в нем протекающих, используются различные варианты структурных схем и диаграмм (например, диаграммы потоков данных – DFD, диаграммы процессов в методологии IDEF0 и др., более подробно см. в [11]). Для количественного выражения и оптимизации критериев качества бизнес-процессов могут быть применены математические оптимизационные модели, для исследования которых, в свою очередь, применяются программно-аппаратные средства ЭВМ, т.е. предметно-математические модели. В общем случае, сначала строится комплекс знаковых моделей, которые в совокупности отображают текущее положение дел на предприятии. Потом строятся модели, которые отображают целевое состояние предприятии (организационную структуру, бизнес-процессы и функции, роли и обязанности управленческого персонала и др.). В практике реинжиниринга первый комплекс в совокупности называется информационной моделью «как есть» (as-is); второй – моделью «как должно быть» (to-be).

Предметно-математические и логико-математические модели образуют основу математического моделирования в широком смысле. По существу предметно-математические модели служат средством технической реализации моделей математических и, следовательно, предполагают существование последних. Рассмотрим математическом моделирование более подробно.

Принципы системного подхода в моделировании систем

Рубрика: Экономика и управление

Дата публикации: 05.05.2014 2014-05-05

Статья просмотрена: 1822 раза

Библиографическое описание:

Звягин Л. С. Принципы системного подхода в моделировании систем // Молодой ученый. — 2014. — №6. — С. 419-421. — URL https://moluch.ru/archive/65/10781/ (дата обращения: 18.12.2018).

На сегодняшний день при анализе сложных систем мы все больше и больше используется системный подход (или системный анализ). До этого большей популярностью пользовался классический (индуктивный подход), в котором систему рассматривали путем перехода от частного к общему, а синтез как слияние компонентов, разрабатываемых отдельно. В отличие от этого, системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды. В настоящее время этот подход является более эффективным.

Ключевые слова: системный анализ, моделирование, сложные системы, экономика, методы.

Today in the analysis of complex systems we increasingly use a systematic approach (or system analysis). Before that were more popular classic (inductive approach), in which the system is considered by transition from the particular to the General, and synthesis as a merger of components developed separately. In contrast, systematic approach provides a consistent transition from the General to the particular, when considering lies the goal, and the analyzed object is allocated from the environment. This approach is more effective.

Keywords: system analysis, modeling, complex systems, Economics, methods.

На сегодняшний день при анализе сложных систем мы все больше и больше используем системный подход (или системный анализ). До этого большей популярностью пользовался классический (индуктивный подход), в котором систему рассматривали путем перехода от частного к общему, а синтез как слияние компонентов, разрабатываемых отдельно. В отличие от этого системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит цель, причем исследуемый объект выделяется из окружающей среды. Этот подход является более эффективным.

Для того чтобы начать освещать тему: «Принципы системного анализа в моделировании систем», сначала следует разобраться с терминами, звучащими в названии — ответить на вопросы: «Что такое системный анализ? Что такое моделирование систем?».

Начнем с последнего. Моделирование — это методология научной и практической деятельности людей, основанная на построении, исследовании и использовании моделей. Моделирование необходимо для того, чтобы решать задачи изучения и исследования объектов и систем, предсказывая то, как они будут функционировать.

Читайте так же:  Пример представления прокурора об устранении нарушений закона

Системный анализ — это научный метод познания, который представляет собой последовательно определенных действий, необходимых для установления структурных связей между переменными и элементами выбранной нами системы [1]. Специфика системного анализа заключается в том, что он ориентируется на раскрытие целостности объекта и ее механизмов, выявляет различные типы связей сложного объекта и сводит их в единую теоретическую картину.

На самом деле, можно привести много определений системного подхода, но в рамках выбранной мною темы наиболее подходящим будет то, которое позволит оценить познавательную сущность данного подхода при таком методе исследования систем, как моделирование. Для этого нам нужно выделить систему S и внешнюю среду Е из объективно существующей реальности и описать системы исходя из общесистемных позиций.

Системой S мы назовем целенаправленное множество взаимосвязанных элементов любой природы. Внешней же средой Е называется множество элементов любой природы существующих за пределами системы, которые оказывают влияние на систему или находятся под ее воздействием. Стоит отметить, что если мы говорим о соотношении между самим объектом S и внешней средой Е, то они рассматриваются, исходя от цели исследования.

Системный анализ получил распространение в системотехнике из-за необходимости исследования больших реальных систем с минимальными издержками виде принятия ошибочных частных решений. Также нужно было рассматривать сложные стохастические связи в системе и воздействия на систему внешней среды Е.

Так как объекты моделирования в наши дни становятся все более сложными, появилась необходимость наблюдения их с более высокого уровня. В данном случае разработчик рассматривает систему S виде некоторой подсистемы какой-то метасистемы (иначе говоря, системы более высокого ранга) связи с чем, он вынужден перейти на позиции нового системного подхода, позволяющего ему построить не только исследуемую систему, которая решает изначально постановленные задачи, но и создавать систему, являющуюся составной частью метасистемы [3].

Таким образом, все зависит от уровня, на котором находится наблюдатель: мы можем иметь разный объект исследования, и данный объект может по-разному взаимодействовать с внешней средой.

Системный подход означает, что любая система S представляет собой интегрированное целое даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Таким образом, в основе системного подхода лежит рассмотрение системы как интегрированного целого, и стоит заметить, что данное рассмотрение при разработке начинается с самого важного, а именно формулировки цели функционирования.

Поэтому первым шагом при применении системного анализа к моделированию систем является постановка цели моделирования. Разумеется, мы не можем полностью смоделировать реально функционирующую систему, поэтому создается не система-оригинал, а система-модель (вторая система) под поставленную проблему. Цель должна формулироваться качественно, включать в себя как можно больше информации, чтобы длительное время отображать объективные возможности данной системы моделирования. Заметим, что при количественной формулировке цели мы имеем целевую функцию, точно показывающую наиболее важные факторы, которые могут повлиять на достижение цели.

Касательно вопросов моделирования цель возникает из задач, которые ставит перед собой моделирование данной конкретной системы. Это позволяет выбрать критерии и оценить, какие элементы будут входить в создаваемую нами модель М.

Другой важной составляющей является определение структуры системы — совокупности связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие. Изучение структуры системы может происходить извне (с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними) или же изнутри (анализ отдельных свойств, изучение функций системы). Поэтому существует несколько подходов к исследованию структуры системы с ее свойствами, к которым, прежде всего, стоит отнести структурный подход и функциональный подход [5].

Если мы говорим о структурном подходе, его суть заключается в том, что выявляется состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы, которая рассматривается на разных уровнях.

Функциональный подход является менее общим, потому что в данном случае мы рассматриваем отдельные функции (алгоритмы поведения системы) и оцениваем их (насколько они эффективны для достижения цели системы). Функция отображает свойство, которое в свою очередь воссоздает взаимодействие системы S с внешней средой Е. Получается, что свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов и подсистем системы, либо системы S в целом.

Если же мы имеем некий эталон сравнения, то можем ввести также количественныеикачественные характеристики систем. При количественной характеристике мы вводим числа, которые выражают отношения между данной характеристикой и эталоном. Качественные же характеристики системы могут быть найдены разными способами, например, с помощью метода экспертных оценок.

При моделировании важно максимально обеспечить эффективность модели (эффективность определяется как некоторая разность между показателями, которые были получены в итоге использования модели в добавок к тем затратам, что были вложены в ее создание и разработку).

С помощью базы системного подхода можно определить некоторую последовательность разработки моделей, которая состоит из двух основных стадий проектирования: макропроектирования и микропроектирования

Если говорить о стадии макропроектирования, то на основе данных о реальной системе S и внешней среде Е мы получаем модель внешней среды, выделяем ресурсы, учитываем ограничения, что возникают при построении модели системы. Затем выбирается модель системы вместе с критериями, которые позволяют оценить адекватность модели М реальной системы S. После того как мы построили модель системы и модель внешней среды, на основе критерия эффективности функционирования системы в процессе моделирования выбирается оптимальная стратегия управления, которая дает возможность реализовать модели по воспроизведению отдельных сторон функционирования реальной системы S.

В случае со стадией микропроектирования стоит отметить, что она в значительной степени зависит от конкретного типа выбранной модели. Если мы говорим об имитационной модели, то здесь нам необходимо обеспечить создание информационного, технического, математического и программного обеспечении системы моделирования. Для этого мы устанавливаем основные характеристики созданной модели, оцениваем время, необходимое для работы с ней и затраты ресурсов, которые нужны для получения заданного качества, соответствующего модели процесса функционирования системы S.

В любом случае, какого бы типа не была используемая нами модель М, при ее построении мы должны руководствоваться рядом принципов системного подхода [2].

Во-первых, необходимо соблюдать пропорционально-последовательное продвижение по этапам и направлениям создания модели. Иначе говоря, сначала мы определяем цель, ставим задачи, указываем объект моделирования, а уже после строим саму систему. В основе данной системы должны лежать исходные данные (Д), которые мы получаем из анализа внешней среды, а также тех ограничений, которые накладываются на систему либо сверху, либо исходя из возможностей реализации. На основе цели функционирования мы формулируем требования к модели S. Далее на базе этих требований мы ориентировочно формируем некоторые подсистемы (П), элементы (Э) и затем осуществляем наиболее сложный этап синтеза — выбор (В) составляющих системы с помощью специальных критериев выбора (КВ) [4].

Второй принцип системного анализа, который должен соблюдаться при моделировании систем, заключается в согласовании информационных, ресурсных, надежностных и других характеристик. В противном случае система не будет носить целостный характер, что противоречит постановленным задачам.

Стоит отдельно сказать пару слов о том, что в процессе исследования информационных характеристик мы определяем сущность и качество информации, которая используется для выработки управленческих решений. Помимо этого, мы также проверяем достаточность информации для выработки управленческих решений, и кроме этого определяем суммарные объемы поступающей и исходящей информации в единицу времени в целом по системе и отдельно по основным элементам. Также выявляется объем информации, постоянно хранящейся в системе; единичные объемы передаваемой информации; способы передачи или доставки информации; основные направления информационных потоков.

Третий принцип — это правильное соотношение отдельных уровней иерархии в системе моделирования, потому что крайне важно сохранять структуру при моделировании системы.

Последний принцип заключается в том, что отдельный обособленные стадии построения модели также должны носить целостный характер. Это обуславливается тем, что модель М должна отвечать заданной цели ее создания, следовательно, отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи.

Таким образом, целью анализа систем при моделировании является следующее: во-первых, это детальное изучение системы, необходимое для того, что бы она использовалась наиболее эффективно или же были приняты решения по ее модификации или замене; во-вторых, это исследование альтернативных вариантов создаваемой системы с целью выбора оптимального варианта.

Если мы говорим о задачах, то они таковы: первое — это определение объекта анализа; второе — структурирование системы; третье — установление особенностей функционирования системы; четвертое — изучение информационных характеристик; пятое — нахождение количественных и качественных показателей системы; шестое — оценка того, насколько эффективно система работает; седьмое — обобщение результатов анализа и их оформление.

В заключении хочется отметить, что построение модели является той системной задачей, в ходе решения которой синтезируют решения на базе значительного числа исходных данных, на основе предложений больших коллективов специалистов. В подобных условиях невозможно обойтись без использования системного подхода, ведь именно он позволяет нам не только создать модель реально существующего объекта, но также и на базе данной модели выявить необходимое количество управляющей информации в реальной системе. Помимо этого, системный анализ позволяет нам оценить показатели функционирования моделируемой системы и тем самым на базе моделирования выявить наиболее эффективный вариант построения, а также выгодный режим функционирования реальной системы S. Поэтому системный подход представляет собой наиболее важную часть методологии исследования систем и их моделирования.

1. Анфилатов В. С. и др. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие. — М.: Финансы и статистика, 2009. — 386 с.

2. Дроздов Н. Д. Основы системного анализа. — М.: Новый мир, 2000.

3. Игнатьева А. В., Максимцев М. М. Исследования систем управления. — М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.- 157 с.

4. Коротков Э. М. Исследование систем управления. — М.: ДеКА, 2000.- 336 с.

5. Советов Б. Я., Яковлев С. А. Моделирование систем (2-е изд.). — М.: Высшая школа, 1998. — 343 с.

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ

1 Звягин Л.С. Кандидат экономических наук, старший преподаватель, кафедра системного анализа и моделирования экономических процессов Финансового университета при Правительстве РФ СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ И ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛЕЙ Аннотация Системный анализ в его современном понимании представляет собой комплексную науку, миссия которой заключается в разрешении системных проблем, возникающих в различных сферах человеческой деятельности, путем интегрирования и координирования разрозненных научных знаний и методов в единый технологический процесс комплексного исследования на базе системной идеологии. Главным достоинством системного анализа выступает то, что он исходит из качественного анализа целостных объектов и явлений и раскрытия механизмов интеграции их частей в целое и без построения моделей этой науке не обойтись. Ключевые слова: системный анализ, построение модели, система, модель. Keywords: system analysis, the construction of the model, the system, the model. Системный анализ является одним из самых востребованных научных направлений в России, равно как и одним из самых неисследованных. В историческом плане системный анализ является преемником исследования операций специальной науки, занимающейся рациональными способами организации целенаправленной человеческой деятельности. Его возникновение было реакцией прикладной науки на потребности решения экономических, военно-технических, административно-управленческих и других крупномасштабных проблем, где применение операционных методов оказалось малоэффективным. В настоящее время накоплен достаточный опыт практического применения методологии системного анализа для решения задач различного уровня значимости. Появились важные теоретические и практические результаты, позволяющие уточнить место этой дисциплины в общей структуре научных знаний и, самое главное, переосмыслить ее базовую аксиоматику, определяющую подходы к постановке системных проблем, принципы, методы и процедуры их разрешения. В процессе своего развития системный анализ постепенно перерос рамки метода, «помогающего руководителю выбирать предпочтительный курс действий» в сложных проблемных ситуациях, и в данный период времени представляет собой междисциплинарное научное направление, предмет которого можно определить следующим образом. Исходя из научного определения системный анализ — это метод познания, представляющий собой последовательность действий по установлению структурных связей между переменными исследуемой системы, и который опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, математических, экономических, статистических методов. Определение понятия «Системный анализ», приведенные в книге одного из крупнейших советских специалистов в области применения компьютеров для решения разнообразных сложных задач Н.Н. Моисеева и учебнике для университетов России, написанном деканом факультета кибернетики Обнинского института атомной энергетики проф. А.В. Антоновым, одинаковы «Системный анализ это дисциплина, занимающаяся проблемами принятия решения в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы[1]». Системный анализ это совокупность понятий, процедур, методов, способов и средств для изучения и последующего решения сложных задач различной физической природы и характера. Объектом системного анализа выступают утилитарные проблемы различного уровня (от Звягин Л.С., 2014 г.

Читайте так же:  Венский союзный договор 1726

2 государственного до личного), связанные с созданием новых и совершенствованием (модернизацией) существующих социальных, технических, технологических, концептуальных, информационных, экономических и других систем. К числу таких проблем относятся: — формирование социально-экономического курса государства и определение стратегии развития отраслей промышленно-хозяйственного комплекса страны и регионов; — планирование развития систем вооружения в условиях изменения военно-политической обстановки и обоснование тактико-технических требований к вооружению и военной техники; — обоснование способов комплексного разрешения глобальных и региональных противоречий социального, экономического, политического, экологического и другого характера; — технико-экономическое обоснование, проектирование, внедрение и научное сопровождение эксплуатации систем различного функционального назначения; — совершенствование организационно-управленческих структур предприятий, фирм и промышленных объединений в условиях перехода к новым формам хозяйствования; — выбор стратегии и тактики пиаровских и рекламных кампаний по продвижению кандидатов в различные органы власти, а также товаров и услуг на новые рынки; — бизнес-планирование маркетинговых стратегий предприятий и фирм с учетом конкуренции, нестабильности рынков, экономических кризисов и финансовых дефолтов[3]. Без большого преувеличения можно утверждать, что системный анализ должен применяться при решении практически всех сложных проблем, возникающих в любых сферах деятельности. Предметом системного анализа являются: теоретические исследования общих принципов поиска наилучших решений проблем на основе системного подхода; конкретные научные исследования отдельных вопросов (определение целей, их ранжирование, декомпозиция систем (решаемых проблем) на составные элементы, определение взаимосвязей между эле-ментами системы, между системой и внешней средой и последовательность их реализации; интеграция и развитие методов и приемов исследования, разработанных как в рамках системного анализа, так и в других научных направлений. Задачи системного анализа. Поскольку системный анализ направлен на решение слабоструктурированных проблем, то он решает следующие задачи: определение и упорядочение целей системы и возможных путей их достижения; моделирование функционирования системы; выбор критериев для сравнения решений; декомпозиции системы на составные элементы и определения взаимосвязей между этими элементами; определение относительной значимости (предпочтительности) отдельных цепей, мероприятий, критериев и моделей. Методы системного анализа классифицируются по следующим признакам: 1. в зависимости от стадии решения конкретной задачи используются методы анализа, синтеза и оценивания; 2. в зависимости от способа получения и представления информации используются описательные и экспериментальные методы; 3. в зависимости от степени формализации выделяются три группы методов: математические (формальные); эвристические; комбинированные (математико-эвристические). Системный анализ направлен на выработку конкретных рекомендаций или предположений по выбору курса действий, при этом активно использует достижения других научных направлений. Если в период своего становления системный анализ обеспечивал деятельность в основном руководителей высшего ранга, то в последние годы к ним добавились инженеры проектов, технологи производств, научные сотрудники, менеджеры мелких и средних фирм. В

3 общем, все те специалисты, чья деятельность связана с разрешением технических, научных, финансовых и других системных проблем локального или даже личностного уровня. Более того, в последние годы системный анализ все в большей мере привлекает внимание специалистов гуманитарных отраслей знания (социологов, филологов, юристов, политологов, историков, экономистов и др.). Которые справедливо усматривают в системном анализе не только инструментарий для решения различных проблем, но эффективное средство формирования конструктивных мировоззренческих позиций и осуществления результативной межнаучной коммуникации. Развитие системного анализа во многом связано с возможностями применения компьютеров для решения задач анализа и синтеза систем. В тоже время замечу, что системный анализ, как наука находится в стадии развития. К основным процедурам системного анализа можно отнести: Формулирование целей системы; Изучение элементов системы, составление структуры системы с анализом взаимосвязи между ее элементами; Рассмотрение алгоритмов достижения цели; Построение моделей системы и верификацию этих моделей. Поиск лучшего решения проблемы начинается с определения и упорядочения целей функционирования системы. При этом устанавливается соответствие между целями, возможными путям решения проблемы и потребными для этого ресурсами. Системный анализ характеризуется скорее не специфическим научным аппаратом, а упорядоченным, логически обоснованным походом к исследованию проблем и использует методы их решения, разработаны в других научных направлениях. Системный анализ помогает более эффективно и последовательно использовать знания и интуицию специалистов, привлекаемых к решению проблемы, обеспечивает поиск наиболее реальных, максимально удовлетворяющих требования способов решений. Системный анализ обеспечивает наиболее полную и всестороннюю проверку вариантов действий с учетом количественных и качественных оценок затрат и получаемого эффекта. Помогает лицам принимающим решения прояснить суть решаемых проблем, выявить основные последствия решений и учесть их при выборе действий. Количественные расчеты помогают более строго подойти к оценке возможных решений, учесть дополнительные, неформализуемые факторы и повысить объективность мнений специалистов, участвующих в оценках решений. Системный анализ использует определенные логические элементы. Они формируются в логическую последовательность, обусловленную структурой проблемы и причинноследственными связями: «цели ресурсы пути достижения целей». Системному анализу присуща определенная последовательность его проведения. Он содержит следующие этапы: постановка задачи исследования, формирование области исследования, выбор основы для сравнения, предварительное суждение, подтверждение (экспериментальная проверка), окончательное суждение и реализация принятого решения. 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.

4 Следующий вопрос, на котором следует остановиться при обсуждении подходов к построению 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 надежную, 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[2]. 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. С другой стороны, построить аналитическую модель для сложной системы очень трудно. При таком построении требуется принимать существенные упрощающие предположения, которые могут привести к тому, что построенная модель будет неадекватна описываемым процессам или явлениям. В этом смысле имитационные модели имеют преимущества, так как они могут быть построены в самых общих предложениях о функционировании системы. Следовательно, имитационные модели могут быть более адекватны. К недостаткам аналитических моделей относится так же и то, что простая модификация проекта или изменение предположений о функционировании элементов структуры может потребовать коренной перестройки модели, в то время как у имитационной модели потребуется изменить лишь входную информацию. Резюмируя все вышесказанное можно заключить, то что системный анализ в его современном понимании представляет собой научную дисциплину, миссия которой заключается в разрешении системных проблем, возникающих в различных сферах человеческой деятельности, путем интегрирования и координирования разрозненных научных знаний и методов в единый технологический процесс комплексного исследования на базе системной

5 идеологии, а главным достоинством системного анализа выступает то что он исходит из качественного анализа целостных объектов и явлений и раскрытия механизмов интеграции их частей в целое. Литература 1. Антонов А. В. Системный анализ [Текст]/ А.В. Антонов. М.: Высшая школа, с. 2. Теоретические основы системного анализа / изд. 2-е, исправленное и переработанное / Новосельцев В.И., Тарасов Б.В.; под ред. В.И. Новосельцева // М: Майор, с.: 3. Качала В. В. Основы теории систем и системного анализа [Текст] / В. В. Качала. М., с.

Sociologs.ru 2019 Все права защищены