Чтение онлайн

Системный анализ может рассматривать в принципе любые типы систем и объектов, представляя объект исследования в качестве системы (в этом сущность его метода), в том числе и сложной. Однако оптимизация процесса исследования не есть главная задача системного анализа, первой и главной задачей системного анализа является получение модели предельно адекватной объекту исследования. А уж далее — на последующих этапах исследования — с применением методик системного анализа могут быть спланированы модельные, полунатурные и натурные эксперименты, исследованы поведенческие реакции исследуемой системы (методом задания изменений внешних воздействий), получены искомые модели поведения и перенесены на реальный объект исследования.

В предыдущем подразделе мы указывали, что исследования в области общей теории систем и кибернетики в СССР в первые годы после их зарождения по идеологическим соображениям были запрещены. Однако, по мере роста сложности создаваемых человеком систем, использование методов системного анализа стало объективной необходимостью, что по прошествии времени было признано и идеологическим руководством СССР. Со второй половины 1950-х методология системного анализа получила свое развитие и в советской науке. Характерно, что отечественные ученые быстро наверстали накопившееся в методологической области отставание, что было обусловлено высоким уровнем их теоретической подготовки и спецификой образовательной системы государства. Быстрому развитию и внедрению системного подхода в практику теоретических и прикладных исследований способствовали также сильные традиции междисциплинарных исследований, характерные для русской науки начиная с времен Д.И. Менделеева, В.В. Докучаева, В.И. Вернадского, А.Л.Чижевского и многих других. Уже в 1970-х-80-х годах специалисты в области системных исследований готовятся в большинстве ведущих вузов СССР (таких, как Московский и Ленинградский Государственный университеты, Московский физико-технический институт, Ленинградский политехнический институт и многих других). Выпускники этих вузов — инженеры-системотехники — становятся одной из наиболее востребованных категорий специалистов — это не удивительно, ведь в стране шло повсеместное внедрение электронно-вычислительной техники, автоматизированных систем управления производством (в том числе — и таких сложных, как единая система энергоснабжения страны), то есть — те самые сложные человеко-машинные системы, большие социально-экономические и экологические системы. Ведущие научные коллективы объединяются во Всесоюзный институт системных исследований АН СССР (ВНИИСИ АН СССР), а ныне — Институт системного анализа РАН (ИСА РАН).

В этот период развитие системного анализа фактически привело к формированию иной научной дисциплины — некоего «обогащенного» системного анализа, в котором нашли отражение не только комплекс исходных идей, но и аппарат синтезированный в рамках смежных отраслей науки. В числе научных теорий, пополнивших своими методами методологический арсенал системного анализа, следует упомянуть теорию исследования операций, теорию рефлексивного управления и ряд других. Особенно примечательным в этом отношении является использование в системном анализе теории выбора и принятия решений, включающей в качестве своей основной составной части теорию предпочтений и полезности. Теория выбора и принятия решений прошла большой путь от концепции полезности в античной философии до современных методов многокритериальной оптимизации и оценки эффективности, существенно опирающихся на положения системного анализа, связанные с понятием цели. Следует отдать дань уважения классикам и основателям теории выбора — итальянскому экономисту В. Парето (в начале XX в. сформулировавшего «принцип наименьшего из зол») и выдающемуся математику фон Нейману (в 1930-40-е гг. разработавшему основы теории игр). Большой вклад в развитие системной концепции и системного анализа в их современном виде внесли академики В.Г. Афанасьев, Д.М. Гвишиани, С.В. Емельянов, Н.Н. Моисеев, Г.С. Поспелов и другие советские ученые.

Системный анализ интенсивно заимствует и адаптирует к решению прикладных задач математические методы, разработанные в рамках исследований в области кибернетики, теории массового обслуживания, термодинамики, статистической радиотехники и других научных отраслей (в том числе и общественных наук). Появление вычислительных машин также способствовало реализации методологии системного анализа, ибо подавляющее большинство математических задач, решаемых в рамках исследований системного характера, не имеют аналитических решений и разрешимы только численными методами. Наиболее распространенным классом задач системного анализа являются задачи оптимизационного типа, связанные с определением экстремумов, решением систем линейных и нелинейных дифференциальных уравнений, задачи вариационного исчисления. Особенно часто эти методы используются при построении систем, обеспечивающих рациональное распределение ресурсов между группами взаимосвязанных процессов-потребителей для решения некоторого комплекса задач. При этом использование вычислительной техники позволяет осуществлять не только решение расчетных задач, но и осуществлять синтез имитационных моделей с применением специальных языков моделирования процессов и явлений. Речь идет о развитии особого раздела математики — дискретной математики, адаптированной дискретному характеру систем и наблюдений. Однако однозначной взаимосвязи между методологией системного анализа и конкретным типом математического формализма не существует. Выбор конкретных методов — это отдельный вопрос, решение которого в большей степени связано со спецификой предметной области. Характерно, что системные методы оказываются эффективными и на этапе выбора формальной системы для представления модели и тех численных методов, которые будут использоваться при реализации вычислений.

Чтобы проиллюстрировать последнее утверждение, обратимся к опыту проектирования и создания сложных программных и программно-технических комплексов, связанных с моделированием систем и процессов. Здесь на первом этапе работают аналитики, изучающие объект моделирования и разрабатывающие по результатам исследований его модель. Модель может содержать описания закономерностей поведения элементов и подсистем моделируемой системы в ответ на возмущающие и управляющие воздействия, состав атрибутов модельных объектов и топологию связей и т. д. Программисты же разрабатывают программы, реализующие предложенную модель, в том числе — осуществляют выбор конкретных алгоритмических решений и приемов дискретной математики в интересах создания программной реализации модели.

Здесь может быть проведена аналогия с управленческой деятельностью. Например, группа аналитиков разработала модель ситуации, выявила наиболее вероятные варианты ее развития, разработала совокупность методов управления ситуацией и оценила величину рисков для каждой из рассмотренных стратегий поведения. Руководитель же, на основе субъективных критериев предпочтения, определяемых его моделью мира и иерархией целей, выбирает или конструирует конкретные сценарии действий и определяет конкретные параметры для дальнейшей работы подчиненных. К числу прочих важнейших задач системного анализа следует выделить задачу экспертизы и оценивания проектно-технических и организационно-управленческих решений.

Как видно из приведенных рассуждений, системный анализ может претендовать на роль стержневой методологической системы для аналитики как комплексной научной дисциплины, поскольку располагает:

— наиболее развитым формальным аппаратом для описания систем различного происхождения;

— мощным арсеналом методов исследования систем;

— совокупностью методов анализа разнородных данных и компенсации неполноты знаний.

Это позволяет решать задачи анализа сложных междисциплинарных проблем в условиях высокой неопределенности знаний об исследуемых системах, планировать деятельность, направленную на компенсацию неполноты данных. То есть, системный анализ по своему потенциалу наиболее близок к роли интегрирующей научной дисциплины, обеспечивающей высокую эффективность применения различных научных методов в интересах решения управленческих задач.

В рамках системного анализа разработано множество методик аналитической деятельности, позволяющих сочетать логико-интуитивные подходы со строгими научными методами, в равной степенью эффективности использовать субъективные экспертные оценки и объективные результаты статистических наблюдений, гармонично сочетать динамические и статические модели при ведении многомодельных исследований.

Для того, чтобы убедиться в этом, рассмотрим те этапы, из которых состоит системное исследование, и сопоставим их с этапами управленческой деятельности. Итак, рассмотрим этапы системного исследования.

1. Определение целей исследуемого процесса, операции и, собственно, исследования. Целевой подход занимает центральное место как в системном анализе, так и в управленческой деятельности. Целевой анализ начинается с формулировки глобальной цели. В дальнейшем она конкретизируется за счет указания подчиненных ей главных целей. В сложных задачах системного анализа, решение которых зависит от многих взаимосвязанных элементов, целесообразным является дальнейшее развертывание главных целей в многоуровневое дерево целей и задач. Как видим, налицо явная ориентация системного анализа на формализацию и приданию явной формы системе целей, что позволяет на раннем этапе выявить внутреннюю противоречивость глобальной цели, что очень важно для выявления формальной предпосылок достижимости цели.

2. Анализ ограничений, связанных с ресурсами и условиями реализации решения, направленного на достижение поставленных целей управления. Задачи системного анализа решаются в условиях различного рода ограничений, накладываемых обстановкой, в которой должно быть реализовано принимаемое решение. Важнейшими видами ограничений являются ресурсные ограничения, в том числе — в сфере финансового, материально-технического, методологического и организационного обеспечения, а также ограничений фундаментального характера, связанных с наличием принципиальной возможности реализации решения (отсутствием противоречий с фундаментальными принципами организации природы и общества). Целесообразно также рассматривать класс субъективных ограничений, обусловленных постановкой задачи и характером предпочтений аналитика (например, когда поле исследований сознательно ограничивается определенными рамками).

3. Анализ пространства альтернатив. Пространство альтернатив — это совокупность вариантов достижения поставленных целей и условий их реализации. Наличие максимально полной информации о возможных вариантах достижения цели позволяет принимать решение не только на основе интуитивных методов, но и с учетом всех возможных вариантов достижения целей и рисков, связанных с запуском тех или иных стратегий.

4. Выбор критериев эффективности. Наличие строгих, сопоставимых критериев, свидетельствующих об успешности решения поставленных задач, позволяет объективировать процесс выбора предпочтительной стратегии. В качестве критерия эффективности как правило выбирается некоторое значение или диапазон значений параметра, позволяющего судить о том, что успешное решение задачи получено с приемлемым уровнем затрат некоторого ресурса или группы ресурсов.