Развитие методологии имитационных исследований сложных экономических систем, страница 7

Иногда по истечении времени даже бывает очень сложно точносформулировать, для чего в основном построена и выполнению каких главных задачслужит эта система. При этом даже может существовать множественное дублированиеодних и тех же функций. Например, когда компания, первоначально созданная какторговая, в процессе своего роста начинает частично производить товары, оказывать26транспортные услуги по их доставке, открывает сеть розничной торговли и т.д. Наверное,такая диверсификация направлений деятельности и функций системы хороша дляснижения экономических рисков, устойчивости бизнеса и его развития. Но при этом резковозрастает сложность управления такой системой, а также остро встает необходимостьприменения научных методов и подходов для анализа эффективности таких систем.Очень важно иметь возможность точно и четко сформулировать основную цель ифункции сложной системы перед началом ее анализа и синтеза.

Казалось бы, очень простосформулировать цель и функции системы, но на практике сделать это оказывается сложнои даже очень сложно. Проблема в определении этого множества состоит в том, что любаяцель и задача не всегда краткая математическая запись (целевая функция), чаще всего этонекоторое текстовое предложение, лексическая категория, которая очень сложна вформализации и дальнейшей автоматизации ее обработки. Лексические категориидостаточно субъективны, т.е.

зависят от того, кто, как и для чего сформулировал цель.Одна и та же цель может быть сформулирована с помощью сильно отличающихся посодержанию и лексике предложений. Поэтому в большинстве исследований этапформулирования целей и функций выполняется вручную.Системныйанализ–одинизнемногихподходов,которыйпредлагаетисследователям ряд теоретически обоснованных методик целеуказания ([19, 20]) припроектировании, модернизации и эксплуатации систем. Например, такие как:•Методика для многоуровневых систем;•Методика двойственного определения системы;•Методика, основанная на концепции деятельности;•Методика, базирующаяся на концепции системы, учитывающей среду ицелеполагание;•методика структуризации целей системы, стремящейся к идеалу.С точки зрения автоматизации формулирования цели и функций системы, чащеiвсего в этих методиках предлагается разбить множество Ц на ряд подмножеств ((ц1 ), ...j(ц2 ),… ). Их принято называть классификаторами функций.Упрощенно формулирование цели и задач, при использовании классификаторов,можно представить следующим образом.

На каждом уровне (i, j, …) выбирается одначасть предложения (фраза) из составляющей цель или функцию лексической формы(предложение). Каждая фраза в классификаторе имеет некоторое мнемоническоеобозначение. Например, на одном уровне – ОП (основное производство), ВП27(вспомогательное производство), СП (сборочное производство).

На другом уровне – ПП(план производства), ПС (пропускная способность системы). На третьем – MinЭти обозначения уникальны для всего множества(минимум), Max (максимум).классификаторов и, поэтому, могут быть обработаны автоматически, и при этомпоследовательным выбором необходимого элемента на каждом уровне может бытьсформирована вполне понятная цель. Например, Max пропускной способности основногопроизводства.Совокупность этих классификаторов может представлять собой и определеннуюиерархию – на верхнем уровне более общие задачи, ниже по иерархии (во времени и впространстве) – более детализированные задачи.Например, на первом уровнеклассификатор – «Задачи производства», на втором «Задачи производственных цехов».

Наследующем уровне классификаторы – «Задачи участков, отделов, линий» и т.д.Приведенные примеры относятся к достаточно давним разработкам приформализации процессов управления в АСУ. Используя современные достижения припостроении лексических анализаторов, баз знаний, теории распознавания образов,машинной графики и ряда других методов, можно построить удобную, наглядную,достаточно полную программную подсистему формализации целей и задач системы вконкретной предметной области.Выбор цели или задач состоит в исполнении определенного алгоритма принавигации исследователя по иерархии этих классификаторов.Чем точнее удастся провести классификацию целей и задач, тем более глубоко ицеленаправленно можно провести анализ системы и достичь ее более эффективнойработы.Хотелось бы отметить важность точности задания множества целей и функций нарезультатахпоследующегоанализа,правильностиегорекомендацийидажедостоверности и качестве количественных показателей исследования.

Следует отметить,что задание множества целей и функций определяющим образом влияет на следующийшаг исследователя. Дело в том, что дальнейшее описание, детализация и исследованиесистемы всегда опирается на сформулированные цели и задачи.1.1.2. Состав системы, связи и ее структураИсключительно важно правильно и наиболее полно описать, из каких частейсостоит система и как они связаны друг с другом.

Рассмотрим последовательно метод28«черного ящика», способы описания состава системы, средства формализации структуры,построение связей между элементами и описание влияния «наблюдателя» на управлениесистемой.Черный ящик. Обычно начинают описание структуры системы с представления еев самом общем, укрупненном виде – черного ящика, как показано на рисунке 1.2. Вчерном ящике «спрятана» вся структура системы (подсистемы), не рассматриваютсядетали ее функционирования, а подробно описываются внешняя, по отношению ксистеме, структура объектов и связей, а именно:• Все динамические объекты, входящие в систему (подсистему).

Они впоследствиипередвигаются внутри черного ящика (в процессе функционирования системы вовремени), производя при этом некоторые действия. Но мы не видим этихпередвижений, а наблюдаем только результат (на выходе);• Входные (экзогенные) исходные данные, необходимые для функционированиясистемы;• Выходные (эндогенные) данные, определяющие показатели функционированиясистемы.Динамическиперемещаемые объектыρ(t)...СЛОЖНАЯСИСТЕМАПоказателифункционированиямодели......X(t)ВарьируемыепараметрыY(t)...Неизменяемые вэкспериментах параметрыα(t) и β(t)Источник: составлено авторомРисунок 1.2 – Представление системы в виде черного ящика.Все входные данные будем разделять на три группы:•Множество варьируемых исследователем в экспериментах исходных данныхх=(хi).

Например, количество обслуживающих устройств, время обслуживания ит.д.;29•Множество динамически перемещающихся и входящих в систему объектовρ=(ρj).Например, поток клиентов, заявок, сигналов и т.д.;•Множество неизменяемых в экспериментах (детерминированных и вероятностных)исходных данныхα=(αk)иβ=(βl).Например, объемы хранилищ, параметрывероятностных законов времени поступления динамических объектов в систему ит.д.Впрочем, границы между множествами (хi), (αk), (βl) достаточно условны изависят от цели исследования, наличия данных и квалификации исследователя. Например,в одних экспериментах параметры производительности оборудования могут являтьсяварьируемыми, а в других будут неизменными.В качестве выходных данных будем рассматривать множество базисных иинтегральных показателей работы системыY=(ym).Например, коэффициент загрузки,параметры очередей, пропускная способность, прибыль, объем отгруженной продукции ит.д.В итоге разработка модели черного ящика состоит в определении перечня всехвнешних, по отношению к системе, данных – множеств: (хi), (ρj), (αk), (βl) и заданиисписка всех интересующих исследователя базисных показателей функционированиясистемы (ym).

По возможности определяются границы вариации данных, функциональнаязависимостьхарактеристикисходныхданныхотвремени,допустимыедляфункционирования системы границы изменения показателей. На основе базисныхпоказателей функционирования, таких как коэффициенты загрузки, длины очередей,число обслуженных заявок и др., формулируются сложные интегральные показатели,более понятные и подходящие для анализа конкретной системы.

Например, количество истепень нарушений регламента обслуживания, уровень отклонений от производственнойпрограммы и т.д.Формально черный ящик можно описать в следующим образом, формула (1.4):Y(t) = F(X(t), ρ(t), α(t), β(t))(1.4)Отмечая несомненную пользу от построения модели черного ящика, необходимосказать, что такой модели для понимания структуры системы модели недостаточно. Этообязательный, но всего лишь первый шаг в определении структуры системы.

Далее нужноописать все входящие в систему элементы, разбивая ее на части и определяя причинно-30следственные связи. Можно даже сказать, что реально использовать черный ящик вописании структуры системы необходимо лишь тогда, когда невозможно далее описатьочередной входящий в систему элемент. Представление последнего неделимого в системеэлемента в виде черного ящика определяет уровень детализации всей системы.Далее необходима детализация состава и структуры системы, описания способов изаконов взаимодействия ее элементов.

Уровень детализации системы зависит отпоставленных задач исследования, наличия исходных данных, знаний о системеисследователя, возможностей информационных технологий и целого ряда других причин.Составсистемы. С высокой степенью точности, структура любой сложнойсистемы S может быть представлена как составной объект А (подмножество S), частиjкоторого можно рассматривать как совокупность подсистем первого уровня (а1 ), второгоjуровня (а2j) и других, более низших уровней (аi ).

Все они закономерно объединены вединое целое в соответствии с определенными принципами или связаны между собойзаданными отношениями. Количество этих подсистем конечно. Каждая оконечная, сточки зрения иерархии, подсистема может состоять из некоторой совокупностинеделимых элементов, своеобразных атомов. Будем в дальнейшем обозначать их кактиповые элементарные блоки (ТЭБ) [61]. Таким образом, формально состав сложнойjсистемы будем описывать как А=(аi ), где индексы могут изменяться в диапазонах i=1,nи j=1,mi. Состав сложной системы показан на рисунке 1.3.ТЭБ1m1......Подсистема 1ТЭБnmn...Подсистема nТЭБn1ТЭБ11СистемаИсточник: составлено авторомРисунок 1.3 – Состав системыj1Каждый ТЭБij имеет некоторое множество (размерностью k) свойств Zi =(z1 ,z12,…, znmi), где i=1,n и j=1,mi.

Свойства подсистем формируются на основе свойстввходящих в подсистему элементов. Например, гараж автопарка складывается из31автомобилей, входящих в ее состав, а провозная способность автопарка складывается изсуммарной провозной способности всех автомобилей. В целом система имеет множествосвойств, подмножествами которого являются множества свойств составляющих ееэлементов.Формально состав системы и свойства ее элементов можно описать в виде кортежаиз двух множеств, формула (1.5):Sсостав=(A,Z)= ((ТЭБij),(z11, z12,…, znmi)), где i=1,n и j=1,mi(1.5)Структура системы. После определения состава системы необходимо понять иописать ее структуру.

Структура – это совокупность элементов системы и множествосвязей между ними.С точки зрения структуры сложная система – это некая иерархия. Количествоуровней (r) разбиения системы на подсистемы, количество этих подсистем (n), а такжесостав и количество неделимых элементов (m) при ее формальном описании произвольнои конечно. Они могут служить одним из критериев сложности системы. Графическиструктуру сложной системы в самом общем виде можно представить в виде структуры,приведенной на рисунке 1.4.ОБОЗНАЧЕНИЯСТРУКТУРА СИСТЕМЫАjа2...а1...1а1j......2а1а1а2ТЭБаi.....