Майков В.П. - Введение в системный анализ (1094471), страница 15

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 15)

Шкала отношений. Этот класс шкал обладает следующей особенностью: отношение двух наблюдаемых значений измеряемой величины не зависит от того, в какой из таких шкал произведены измерения. Величины, измеряемые в шкале отношений, имеют естественный абсолютный нуль.

Измерения в шкале отношений являются «полноправными» числами, с ними можно выполнять любые арифметические действия: сложение, вычитание, умножение, деление.

Примерами величин, природа которых соответствует шкале отношений, являются длина, вес, электрическое сопротивление, деньги. Заметим, что измерение температуры отнесли к более слабой шкале – шкале интервалов. Это касалось только температурных шкал с относительным нулем. Что касается термодинамической температуры, имеющей абсолютный нуль, то ее следует отнести к шкале отношений. Отношение двух наблюдаемых температур не изменится, если от шкалы в градусах Кельвина перейти к абсолютной энергетической шкале температур. Для этого достаточно умножить температуру на коэффициент, равный постоянной Больцмана.

Абсолютная шкала. Такая шкала имеет и абсолютный нуль, и абсолютную единицу. Если предыдущие шкалы были единственные только с точностью до какого-то преобразования, то эта шкала просто единственна, уникальна. Именно такими качествами обладает числовая ось, которую и называют абсолютной шкалой. Важной особенностью абсолютной шкалы является безразмерность величин. Эта особенность позволяет производить над показаниями абсолютной шкалы такие операции, которые недопустимы для показаний других шкал, – употреблять эти показания в качестве показателя степени и аргумента логарифма.

Числовая ось используется как измерительная шкала в явной форме при счете предметов, а как вспомогательное средство присутствует во всех остальных шкалах.

Уже давно замечено, что многие безразмерные числовые отношения, обнаруживаемые в природе, выделяются своей фундаментальностью. К хорошо известным примерам (безразмерные критерии теории подобия [10 ], некоторые соотношения квантовой механики и др.) добавим новые, недавно полученные в рамках нелокальной термодинамики. Было обнаружено, что безразмерное число е – основание натурального логарифма, есть отношение величины поляризованного электрического заряда макроячейки к заряду слабого взаимодействия [7,с.68]. В природе, как указывает термодинамика, это соотношение выполняется для всего физически возможного диапазона температур: от практического нуля до термодинамически максимальной, так называемой, планковской температуры 10³² К. Кстати, с этой температурой, принадлежащей предельному вакуумному состоянию среды (физической сингулярности), связано множество фундаментальных отношений, равных абсолютной единице. Так объем окружения, который в обычных условиях на несколько десятков порядков превышает размер макроячейки, для этого состояния точно равен объему макроячейки. То же касается таких виртуальных величин, как масса макроячейки и масса одного гравитона. Смотри также свойства параметров порядка ( п.6.1).

7. О НЕФОРМАЛИЗОВАННЫХ ЭТАПАХ

СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА

7.1. Декомпозиция жизненного цикла проблемы. Системный анализ возник в ответ на требования практики, столкнувшейся с необходимостью решать сложные и очень сложные задачи. В этот класс попадают плохо формализованные и неформализованные задачи. На этой основе возникает множество дискуссий «о степени научности» системного анализа особенно, когда речь идет о применении методов системного анализа к проблемам, связанным с социотехническими и социальными системами. «При решении таких проблем существенными оказываются не только вопросы построения и использования моделей, не только эвристические поиски решения слабо структурированных, не полностью формализуемых задач, но и чисто психологические аспекты человеческих взаимоотношений, что еще более «удаляет» системный анализ от «чистых наук» типа физики и математики» [1].

В системном анализе акцентируется внимание на формулировках задач, которые чаще всего вербальные, т.е словесные, и требуют неформальных знаний и методов. Известный системный аналитик Митрофф разделяет знания на два основных типа – формализованные (академические) и неформализованные (житейские), а также рассматривает всего два уровня развитости (высокие и низкие) для каждого из этих типов знаний ( см. табл.7.1).

Обсуждая особенности работы системных аналитиков, Митроф пишет: «… мы не имеем ни глубоких «житейских» знаний изнутри об организации, которую мы изучаем, ни очень хороших формальных теорий, которые при их приложении к организации объяснили бы что - нибудь, кроме очевидного.

Далее, традиционно научные круги делают упор на ячейки IV. Они ценят формальные теории выше знаний практика, даже если и соглашаются когда-либо, что практики вообще способны обладать чем-то, что называется «знанием». Предполагается, что практики, конечно, должны предпочитать ячейку II другим ячейкам.

Остается еще одна ячейка – I. Думаю, что именно тут должны быть сосредоточены наши усилия. Именно тут мы должны работать. Я не верю, что мы можем создать нечто близкое к прикладной социальной науке, если оно не будет основано на обоих типах знаний и на уважительном отношении к ним обоим» [1, c.310].

Сказанное подчеркивает, что системный анализ должен объединять в себе теорию и практику, здравый смысл и абстрактную формализацию.

Табл. 7.1

Если выделить главное, то следует сказать, что в основе технологии системного анализа применительно к плохо формализованным и неформализованным задачам лежит тот же принцип единства синтеза и анализа, что приводит к расчленению сложной проблемы на отдельные этапы. В качестве примера приведем типичную декомпозицию проблемы:

1. Формулирование проблемы.

2. Определение целей.

3. Сбор информации.

4. Поиск решения.

5. Отбор альтернатив.

6. Построение модели в виде уравнений, программ или сценария.

7. Оценка затрат.

8. Испытание чувствительности решения (параметрическое исследование).

Далее рассмотрим особенности некоторых этапов.

7.2. Формулирование проблемы и определение целей. Хотя необходимость в системном аналитике для решения проблемы появляется тогда, когда проблема уже возникла, тем не менее, практика системного анализа показывает, что первоначальные формулировки заказчиков анализа могут приниматься только за начальное приближение. Это относится не только к случаям, когда заказчик обозначает лишь сферу своих интересов. ( «Как улучшить экологическую обстановку в регионе?», «Какой из предложенных проектов принять за основу?», « Какой должна быть модель следующего поколения изделия?» и т.д.) Можно привести пример первоначально совершенно конкретно сформулированной проблемы: «Где построить новую больницу?». При анализе оказалось, что ее можно было заменить более рациональной задачей – « Как повысить эффективность медицинских учреждений»[1].

Проблемосодержащая система (так называется система, где возникает проблема ) не является изолированной, а входит как часть в более общую систему, окружение. Сама же система состоит из подчиненных ей частей. В процессе решения проблемы необходимо учитывать также и то, как это скажется на тех, кого коснулись планируемые изменения. По терминологии системного анализа эти обстоятельства переводят понятие проблемы в проблематику.

Таким образом, системное исследование всякой проблемы начинается с ее расширения «вширь» и «вглубь» до проблематики. Строя проблематику, системный аналитик дает развернутую картину того, к т о из заинтересованных лиц и в ч е м заинтересован, к а к и е изменения и
п о ч е м у они хотят внести. Считается, что собственная позиция аналитика должна быть при этом нейтральной.

Содержание того, ч т о необходимо сделать чтобы снять проблему, определяет цели, а к а к это сделать определяют все последующие действия, предусмотренные жизненным циклом проблемы. “Главная трудность выявления цели связана с тем фактом, что цели являются как бы антиподом проблемы. Формулируя проблему, мы говорим в явной форме, что нам не нравится. Сделать это сравнительно просто, поскольку то, чего мы не хотим, существует. Говоря же о целях, мы пытаемся сформулировать, что же мы хотим. Мы как бы указываем направление, в котором следует “уходить” от существующей и не устраивающей нас ситуации. Трудность в том и состоит, что возможных направлений много, а выбрать нужно только одно, действительно правильное, а не кажущееся таким” [1].

На этом этапе исследования внимание системного аналитика обращается на возможность подмены целей средствами их достижения, см. подробнее в [1].

7.3. Генерирование и отбор альтернатив. Критериальный выбор альтернативных решений, рассмотренный в разд.5, предполагает н а л и ч и е альтернатив, диктуемых математической моделью системы. В общем же случае генерирование альтернатив, т.е. разработка идей о возможных способах достижения цели является глубоко творческим процессом. Обычно это результат коллективного опыта теоретиков и методистов по системному решению творческих задач. Этот опыт достаточно широко изложен в литературе [30]. Применительно к процессу генерирования альтернатив наиболее часто описываются следующие выработанные практикой правила, или эвристики.

Традиционные способы. К ним относятся: поиск альтернатив в патентной литературе и журналах, привлечение экспертов, увеличение числа альтернатив за счет их комбинирования, анкетные опросы и т.п. Практика решения творческих задач и приемов системного анализа выработала также специальные методы, которые далее кратко перечисляются.

Метод мозгового штурма. Техника мозгового штурма такова. Собирается группа лиц для генерирования альтернатив; главный принцип отбора – разнообразие профессий, квалификации, опыта. Группе сообщается, что приветствуются любые идеи, возникающие как индивидуально, так и по ассоциации при выслушивании предложений других участников, в том числе и тех, кто лишь частично улучшают чужие идеи. Каждую идею рекомендуется записывать на отдельной карточке. Категорически запрещается любая критика - это важнейшее условие мозгового штурма. Считается, что сама возможность критики тормозит воображение. Каждый по очереди высказывает свою идею, остальные слушают и записывают на карточки новые мысли, возникшие по ассоциации. Затем все карточки собираются и анализируются обычно другой группой экспертов. Практика показывает, что общий результат такой группы больше, чем общее число идей, выдвинутых той же группой, но работающих в одиночку. Среди полученных результатов могут содержаться неосуществимые и просто глупые идеи, но необходимо иметь в виду, что “компетентную критику легче получить, чем компетентное творчество”[1,c.329].

Синектика. В противоположность мозговому штурму здесь целью является не количество альтернатив, а генерирование небольшого числа идей, решающих данную проблему, делая акцент на ассоциативное мышление, поиск аналогий поставленной задаче.

Суть синектики можно кратко изложить следующим образом. Формируется группа из 5-7 человек, отобранных по признакам гибкости мышления, практического опыта, психологической совместимости. Выработав определенные навыки совместной работы, группа ведет систематическое направленное обсуждение любых аналогий с нужной проблемой. Многочисленные примеры решения технических задач приведены в [31]. Известен случай синектического решения экономического характера: «разработать новый вид продукции с годовым потенциалом продаж 300 млн. долларов» или “как распределить государственные средства в области градостроительства”.В США функционирует специальная фирма «Синектикс инкорпорейтид». «Группа обученных синекторов, работающих полный рабочий день, способна в течение года найти приемлемые решения примерно четырех небольших и двух крупных проблем» [31, с.250].

Разработка сценариев. При исследовании социотехнических и социальных систем искомое решение должно прогнозировать будущее течение событий. В таких случаях альтернативными являются различные воображаемые, но правдоподобные последовательности состояний системы (см. в п.3.7. Прагматические модели). Такие описания называются сценариями. Сценарии-альтернативы, как логически обоснованные модели, представляют ценность для лиц, принимающих решения. Это развернутый план действий на возможные ситуации в будущем. Известно широкое привлечение групп системных аналитиков при подготовке правительственных решений. «Важными этапами создания сценариев являются: составление перечня факторов, влияющих на ход событий со специальным выделением лиц, которые контролируют эти факторы прямо или косвенно; выделение аспектов борьбы с такими факторами, как некомпетентность, халатность и недисциплинированность, бюрократизм и волокита; учет наличных ресурсов и т.д.» [1,с.332].

Морфологический анализ. Метод заключается в выделении всех независимых переменных разрабатываемой системы, перечислении возможных значений этих переменных и генерировании альтернатив простым перебором всех возможных сочетаний этих значений [32].

Суть морфологического анализа иллюстрируется далее на упрощенном примере разработки ректификационной системы для разделения многокомпонентной смеси (табл. 7.2). Эта таблица порождает 2 х 6 х 2 х 2 х 3 = 144 потенциально возможных систем. Количество вариантов можно увеличить, вводя дополнительные независимые переменные, например, комбинируя простые и сложные колонны или рассматривая колонны с двумя вводами питания. Выбор осуществляется с использованием различных ограничений, которые диктуются конкретной задачей.

Табл.7.2

Пример таблицы морфологического анализа

Деловые игры. Такое наименование получило имитационное моделирование реальных ситуаций, в процессе которого участники игры ведут себя так, будто они в реальности выполняют порученную им роль. Примерами являются маневры военных, административные игры, работа на тренажерах различных операторов технических систем (летчиков, диспетчеров электростанций, операторов химико-технологических систем и т.д.). Обычно деловые игры применяются для обучения, но их можно использовать и как экспериментальный метод для генерирования альтернатив в плохо формализованных ситуациях. Важную роль в деловых играх кроме участников играют специальные группы, управляющие моделью, регистрирующие ход игры и обобщающие ее результаты.

7.4. Фреймовые модели. Полнота процедуры декомпозиции жизненного цикла проблемы связана с полнотой исходной модели. Поэтому одна из задач информационного обеспечения системного анализа состоит в накоплении наборов п о л н ы х формальных моделей - фреймов. Фреймы - своеобразные «рамочные» модели-заготовки, помогающие эксперту ориентироваться в проблеме. Приведем несколько примеров фреймовых моделей. На рис.7.1 представлена фреймовая модель входов организационной системы.

Характеристики

Список файлов книги