Системный анализ в сфере сервиса

Закон необходимого разнообразия

По определению У. Эшби, число различных состояний системы или логарифм этого числа по основанию 2 есть разнообразие системы. Система в своем поведении может принимать различные состояния, значения ее параметров могут меняться. Однако, вследствие каких-либо условий, ограничений, внутренних свойств систем и т.п. из всех теоретически мыслимых состояний практически реализуемыми оказываются меньшее число состояний. Такое уменьшение числа возможных состояний есть ограничение разнообразия. Всякий закон природы есть ограничение разнообразия, поскольку из всех мыслимых состояний связываемых им объектов он указывает область реально возможных их состояний, параметров, форм и т.п.

Задача управления есть задача ограничения разнообразия, ибо управление осуществляется с целью приведения системы в некоторое заданное состояние и поддержание этого состояния. У.Эшби сформулировал закон необходимого разнообразия, который утверждает, что ограничение разнообразия в поведении управляемого объекта достигается только за счет увеличения разнообразия органа управления. Или более лаконично: только разнообразие может уничтожить разнообразие. Этот закон имеет фундаментальное значение, в частности, он устанавливает, что эффективное управление в сложных системах не осуществимо с помощью «простых» средств.

Принцип «черного ящика»

«Черный ящик» - система, о внутренней организации поведения которой сведений нет, но существует возможность воздействия на ее входы и воспринимать воздействия ее выходов. Метод «черного ящика» заключается в том, что система изучается не как совокупность взаимодействующих элементов, а как нечто целое (неделимое), взаимодействующее со средой на своих входах и выходах. Метод «черного ящика» применим в различных ситуациях. Во-первых, конструкция системы может не интересовать наблюдателя, которому важно знать только поведение системы. Так, при пользовании телевизором новой марки, при отсутствии конструкции, наблюдатель назначение того или иного регулятора по тому воздействию, которое он оказывает на функционирование телевизора. В этом случае телевизор - «черный ящик»; изменение положения регулятора - входные воздействия; звук, изображение - выходы.

Во-вторых, этот метод используется при недоступности внутренних процессов системы для исследования. Например, изучение деятельности мозга, изучение новых лекарственных средств.

В-третьих, метод «черного ящика» используется при исследовании систем, все элементы и связи которых в принципе доступны, но либо многочисленны и сложны, что приводит к огромным затратам, либо изучение недопустимо по каким-либо соображениям. Примерами могут служить проверка на готовность к эксплуатации АТС, которая проводится путем «прозванивания», а не непосредственной проверкой всех блоков, схем и т.п., и проверка действия секретного прибора, разбирать который в полевых условиях запрещено.

Метод «черного ящика» заключается в следующем:

Предварительное наблюдение взаимодействий системы со средой, установление списка входных и выходных воздействий. Выявление существенных воздействий. Окончательный выбор входов и выходов для исследования с учетом имеющихся средств воздействия на систему и средств наблюдения за ее поведением.

Воздействие на входы системы и регистрация ее выходов. В процессе изучения наблюдатель и «черный ящик» образуют систему с обратной связью. Первичные результаты исследования представляют собой множество пар: «состояние входа; состояние выхода».

Установление зависимости между входом и выходом системы. Установление такой зависимости - однозначной или вероятностной - возможно только в том случае, если система в своем поведении обнаруживает ограничение разнообразия.

По мере исследования системы и все более глубокого проникновения в суть происходящих в ней процессов необходимость в использовании «черного ящика» отпадает. [5, 6, 34]

Принцип моделирования

В основе моделирования лежит метод аналогий. Аналогия - подобие, сходство предметов в каких-либо признаках, отношениях. Убедившись в аналогичности двух объектов, предполагают, что функции, свойства одного объекта присущи и другому объекту, для которых они установлены.

Метод аналогий состоит в том, что изучается один объект - модель, а выводы переносятся на другой - оригинал. Иначе говоря, аналогия - вывод от модели к оригиналу.

Модели создаются самые разные. Графическая модель - объект, геометрически подобный оригиналу (графическая карта). Функциональная - объект, отображающий поведение оригинала (любая действующая модель). Символическая - выражается с помощью абстрактных символов (программа для ЭВМ). Статистическая - описывает взаимодействие между элементами, имеющее случайный характер (схема Бернулли). Описательная (дескриптивная) - словесное описание, сравнительные характеристики (различные определения). Математическая - совокупность уравнений или неравенств, таблицы, матрицы и другие способы математического описания оригинала. Строятся смешанные модели.

Модель как инструмент исследования, позволяет на основе регулирования исходными параметрами, предположениями прогнозировать поведение системы. Модель может быть использована в качестве инструмента для контроля за деятельностью системы, в качестве средства обучения. Кроме того, модель является средством «упрощения» объекта и его изучения, поскольку позволяет исследовать систему с точки зрения ее существенных характеристик, абстрагируясь от побочных влияний среды. Среди методов упрощения можно назвать:

Исключение из рассмотрения ряда переменных: а) исключение несущественных; б) агрегирование;

Изменение природы переменных: а) рассмотрение переменных как констант (например, путем замены случайной величины ее математическим ожиданием); б) рассмотрение дискретных величин как непрерывных, и наоборот;

Изменение характера связи между элементами (например, замена нелинейных зависимостей на линейные);

Изменение ограничений - снятие или введение новых.

Каждая система взаимодействует с системами более высокого уровня, с системами одного уровня с данной (параллельными или горизонтальными) и с системами более низкого уровня. Такое взаимодействие осуществляется посредством внешних связей системы, которые подразделяются на входные и выходные параметры (вход и выход). Таким образом, любая система имеет вход - материальные компоненты, информация, энергия и т.д., которые, подвергаясь определенным воздействиям в системе, преобразуются в выход, как результат обработки элементов входа. Вход характеризуется воздействием внешней среды на систему, выход - системы на внешнюю среду. [26]

Под процессором понимается в общем виде все то, что преобразует вход в выход, он представляет собой единство всех параметров: последовательности, оснащения, катализатора и субъекта труда.

Последовательность представляет собой порядок, правила преобразования элементов входа в элементы выхода системы.

Катализатор - множество компонент любой природы, стимулирующих процесс реализации функции системы. Это могут быть материальные, информационные, социологические, юридические факторы, а также факторы, связанные с методами и направлениями процесса принятия решений (формы и методы стимулирования, научная организация труда и т.д.) поскольку катализатор связан прежде всего с субъективным или человеческим фактором системы.

Субъект труда - люди, участвующие в процессе преобразования элементов входа в элементы выхода.

Для каждой из четырех системных характеристик выделяют 4 параметра измерения: физическое, динамическое, контрольное, прогнозируемое.

Физическое измерение - описание физических свойств и экономического назначения элементов. Отражает размер, состав, форму, внешний вид и т.п.; характеризует физическую сторону функционирования (тонны, сутки, рубли).

Динамическое измерение - мера физического измерения по каждой системной характеристике. Обычно динамическое измерение связывается с измерением соответствующих характеристик во времени (интенсивность, удельный вес, темпы и т.п.).

Контрольное измерение - описание точно установленных значений (нормативных, эталонных), с помощью которых можно определить, как система функционирует.

Прогнозируемое измерение описывает состояние каждой системной характеристики в будущем. При этом могут быть использованы различные методы прогнозирования:

метод экспертных оценок;

корреляционный и регрессионный анализ (выявление скрытых факторов);

морфологический анализ (расчленение на части с последующим синтезом);

сетевые методы;

теория принятия решений и др.

Таким образом, любая система может быть описана четырьмя системными характеристиками, каждая из которых имеет четыре измерения.

Матрица системных характеристик может рассматриваться в качестве информационной модели системы, которая позволяет определить уровень и достаточность знаний об объекте исследования. Заполнение столбца, связанного с прогнозом, характеризует тенденции в функционировании системы, а контрольные измерения - уровни эффективности по различным параметрам.

Конструктивное определение характеризует объективно сложившуюся ситуацию в системе и ее потенциальную динамику. Реализация стратегии системного проектирования позволит выбрать оптимальное направление развития системы, наиболее близкое к эталонному. Важнейшим, основополагающим этапом при этом является определение функции системы, которая является системообразующей характеристикой. Это означает, что от выбора будут зависеть все характеристики и параметры системы: ее структура, система связей, информация, управление и, наконец, эффективность ее функционирования. [23]

Таблица. Матрица системных характеристик

Ранее уже рассматривался вопрос о соотношении анализа и синтеза в человеческом познании. Их единство позволяет понять окружающий мир. Это относится ко всем отраслям знаний и, в частности, к получившей название системного анализа. В данной главе будут рассмотрены технические аспекты аналитического и синтетического методов исследования систем, т.е. будет акцентрировано внимание на том, к а к выполняются операции разделения целого на части и объединения частей в целое и почему они выполняются именно так. Иными словами, мы обсудим, в какой степени анализ и синтез на сегодняшний день могут быть алгоритмизированы.

Аналитический метод, изначально, органически присущий человеческому мышлению, в явной форме был осознан, выделен и сформулирован как самостоятельный технический прием познания в XVII в. 'представителями рационализма. Так, Р. Декарт писал:

"Расчлените каждую изучаемую вами задачу на столько частей (...), сколько потребуется, чтобы их было легко решить". [34]

Успех и значение аналитического метода состоит не только и не столько в том, что сложное целое расчленяется на все менее сложные (и в конечном счете простые) части, а в том, что, будучи соединены надлежащим образом, эти части снова образуют единое целое. Этот момент агрегирования частей в целое является конечным этапом анализа, поскольку лишь только после этого мы можем объяснить целое через его части -- в виде структуры целого.

Аналитический метод имеет колоссальное значение в науке и на практике. Разложение функций в ряды, дифференциальное и интегральное исчисление, разбиение неоднородных областей на однородные с последующим "сшиванием" решений -- в математике, анализаторы спектров, всевозможные фильтры, исследования атомов и элементарных частиц

AGGREGATION ................................ агрегатирование

DECOMPOSITION ........................... декомпозиция

COMPLETENESS .............................. полнота

PROBLEM-CONTAINING SYSTEM . проблемосодержащая система

PROBLEM-SOLVING SYSTEM ..... проблеморазрешающая система

Формализация описания любой системы или процесса есть способ их упрощения. То же относится к самому системному анализу и к каждой из используемых в нем операций. К числу наиболее употребительных операций системного анализа относятся: разделение целого на части и объединение частей в целое. Их алгоритмизация -- актуальная задача.

Фактом фундаментальной важности является то, что декомпозиция выполняется по содержательной модели проблеморазрешающей системы. Поэтому качество анализа прямо связано с полнотой используемой модели.

1.5.1 Сочетание анализа и синтеза в системном исследовании

Многие философы и естествоиспытатели обращали внимание на то, что роль синтеза не сводится только к "сборке деталей", полученных при анализе. Среди специалистов по системному анализу особенно настойчиво выделяет эту мысль Р. Акофф. Он подчеркивает значение целостности системы; эта целостность нарушается при анализе, при расчленении системы утрачиваются не только существенные свойства самой системы ("разобранный автомобиль не поедет, расчлененный организм не способен жить"), но исчезают и существенные свойства ее частей, оказавшихся отделенными от нее ("оторванный руль не рулит, отделенный глаз не видит"). Поэтому, отмечает Р. Акофф, результатом анализа является лишь вскрытие структуры, знание о том, как система работает ("ноу-хау"), но не понимание того, почему и зачем она это делает. "Синтетическое мышление требует объяснить поведение системы. Оно существенно отличается от анализа: на первом шаге анализа вещь, подлежащая объяснению, разделяется на части; в синтетическом мышлении она должна рассматриваться как часть большею целого. На втором шаге анализа объясняются содержимые части; в синтетическом мышлении объясняется содержащее нашу вещь целое. На последнем шаге анализа знание о частях агрегируется в знание о целом; в синтетическом мышлении понимание содержащего целого дезагрегаруется для объяснения частей. Это достигается путем вскрытия их ролей или функций в целом. Синтетическое мышление открывает не структуру, а функцию; оно открывает, почему система работает так, а не то, как она делает это". [26]

Таким образом, не только аналитический метод невозможен без синтеза (на этом этапе части агрегируются в структуру), но и синтетический метод невозможен без анализа (необходима дезагрегация целого для объяснения функций частей). Анализ и синтез дополняют, но не заменяют друг друга. Системное мышление совмещает оба указанных метода.

Такое положение приводит к некоторой "терминологической напряженности", имеющейся в преподавании системных знаний и в общении между специалистами. Акофф предлагает преодолеть противоречивость в названиях "аналитического метода", содержащего синтетическую стадию установления структуры, и "синтетического метода", включающего анализ функций частей, употребляя обобщающие термины "редукционизм" для первого и "экспансионизм" для второго. Существуют и более радикальные терминологические предложения: "сам термин "системный анализ" несостоятелен, поскольку слово "анализ" противоречит понятию целостности, содержащемуся в термине "система". Так как в настоящее время все еще преобладает аналитический (редукционистский) подход в исследованиях, то имеет смысл привести дополнительные аргументы, привлекающие внимание к синтетическим (экспансионистским) методам.

Особенности синтетических методов :

Во-первых, аналитический метод приводит к достижению наивысших результатов, если целое удается разделить на независимые друг от друга части, поскольку в этом случае их отдельное рассмотрение позволяет составить правильное представление об их вкладе в общий эффект (как в случае функциональные ортогональных рядов, интегрального исчисления, мозаики, накопления денег и пр.). Однако случаи, когда система является "суммой" своих частей, не правило, а редчайшее исключение. Правилом же является то, что вклад данной части в общесистемный эффект зависит от вкладов других частей. Поэтому, например, если заставить каждую часть функционировать наилучшим образом, то в целом эффект не будет наивысшим. Можно сказать, что, отобрав лучшие в мире карбюратор, двигатель, фары, колеса и т.д., мы не только не получим самого лучшего автомобиля, но вообще не сможем собрать машину, так как детали машин разных марок не подойдут друг к другу. Итак, при анализе "неаддитивных" систем следует делать акцент на рассмотрение не отдельных частей, а их взаимодействия. Это существенно более трудная задача. Примером является управление "неаддитивной" системой, которое окажется более эффективным. если управлять не действиями ее частей отдельно, а взаимодействиями между ними.

Во-вторых, идеалом, конечной целью аналитического метода является установление причинно-следственных отношений между рассматриваемыми явлениями. Нечто считается познанным, полностью понятым лишь в том случае, если известна его причина (совокупность условий, необходимых и достаточных для реализации следствия). Однако это далеко не всегда достижимо. Даже в тех случаях, когда имеет место причинно-следственное описание (т.е. когда условия, входящие в причину, действительно перечислимы), все остальное должно быть исключено. Для причинно-следственного отношения не существует понятия окружающей среды, так как для следствия ничего, кроме причины, не требуется. Примером служит закон свободного падения тел, справедливый, если отсутствуют все другие силы, кроме силы тяготения. Однако когда мы имеем дело со сложными системами, исключить "ненужные", "неинтересные" взаимодействия бывает невозможно не только практически, но и абстрактно (при необходимости сохранить адекватность модели). Имеется два способа описать такую ситуацию. Один состоит в отображении "беспричинной" компоненты поведения системы либо "объективной случайностью", либо "субъективной неопределенностью" (происходящей от незнания), либо их сочетанием. Другой вытекает из синтетического, экспансионистского метода и состоит в признании того, что отношение "причина -- следствие" является не единственно возможным и приемлемым описанием (объяснением) взаимодействия. Более адекватной моделью взаимодействия оказывается отношение "продуцент -- продукт", характеризуемое тем, что продуцент является необходимым, но не достаточным условием для осуществления продукта. Например, желудь является для дуба продуцентом, а не причиной, поскольку кроме желудя для произрастания дуба необходимы почва, влага, воздух, свет, тепло, сила тяготения и т.д. Таким образом, для получения продукта необходимы и другие условия, которые и образуют окружающую среду. Причинное, свободное от среды объяснение является предельным случаем продуцентного, идеалом, к которому можно приближаться, но достичь которого можно не всегда и не всегда необходимо.

Как бы то ни было, и при аналитическом, и при синтетическом подходе наступает момент, когда необходимо разложить целое на части либо объединить части в целое. Будем называть эти операции соответственно декомпозицией и агрегированием. Далее рассмотрим технические аспекты выполнения этих операций. [9], [19]

Подведя итог, можно сформулировать, что анализ и синтез являются неэлементарными действиями, которые содержат более простые операции декомпозиции и агрегирования. Эти операции, в свою очередь, можно алгоритмизировать, что и сделано в данном параграфе далее.

1.5.2 Модели систем как основания декомпозиции

Основной операцией анализа является разделение целого на части. Задача 1 распадается на подзадачи, система -- на подсистемы, цели -- на подцели 5 и т.д. При необходимости этот процесс повторяется, что приводит к 1 иерархическим древовидным структурам. Обычно (если задача не носит 1 чисто учебного характера) объект анализа сложен, слабо структирирован, плохо формализован, поэтому операцию декомпозиции выполняет эксперт. Если поручить анализ одного и того же объекта разным экспертам, то полученные древовидные списки будут различаться. Качество построенных экспертами деревьев зависит как от их компетентности в данной области знаний, так и от применяемой методики декомпозиции.

Обычно эксперт легко разделяет целое на части, но испытывает затруднения, если требуется доказательство полноты и безызбыточности предлагаемого набора частей. Стремясь перейти от чисто эвристического, интуитивного подхода к более осознанному, алгоритмическому выполнению декомпозиции, мы должны объяснить, почему эксперт разделяет целое именно так, а не иначе, и именно на данное, а не на большее или меньшее, число частей. Объяснение состоит в том, что основанием всякой декомпозиции является модель рассматриваемой системы .

Остановимся на этом важном соображении подробнее. Операция декомпозиции представляется теперь как сопоставление объекта анализа с некоторой моделью, как выделение в нем того, что соответствует элементам взятой модели. Поэтому на вопрос, сколько частей должно получиться в результате декомпозиции, можно дать следующий ответ: столько, сколько элементов содержит модель, взятая в качестве основания. Вопрос о полноте декомпозиции -- это вопрос завершенности модели.

Пример 1 . В начале 70-х годов проводились работы по системному анализу целей развития морского флота. Первый уровень дерева целей выглядел в виде схемы, содержащей такие элементы, как : обеспечение перевозки грузов и пассажиров; повысить экономическую эффективность морского транспорта; обеспечить конкурентоспособность морского транспорта; обеспечить требования внешнеэкономического сотрудничества.

Декомпозиция проведена по модели входов организационной системы (см.рис.8), которая включает входы: от "нижестоящих" систем (здесь клиентуры - подцель 7); от "вышестоящих" систем (здесь народного хозяйства в целом - подцель 2); от "существенной среды" (в данном случае от флотов капиталистических государств - подцель 3 и социалистических государств - подцель 4). Очевидно, что такая декомпозиция неполна, поскольку отсутствует подцель, связанная с собственными интересами морского флота. Это, по-видимому, не столько ошибка экспертов-аналитиков , сколько результат преобладавшего тогда "остаточного" подхода к проблемам быта, присущего тогдашнему стилю руководства. Через 15 лет пришлось говорить о том, что неучет компоненты соцкультбыта создал серьезные проблемы в работе флота в целом .

Рис.

Итак, объект декомпозиции должен сопоставляться с каждым элементом модели-основания. Однако и сама модель-основание может с разной степенью детализации отображать исследуемый объект. Например, в системном анализе часто приходится использовать модель типа "жизненный цикл", позволяющую декомпозировать анализируемый период времени на последовательные этапы от его возникновения до окончания. С помощью такой декомпозиции шахматную партию можно разбить на дебют, миттельшпиль и эндшпиль; в жизни человека принято различать молодость, зрелость и старость, но можно выделять и более мелкие этапы, например детство, отрочество и юность. Такое же разнообразие может иметь место и при декомпозиции жизненного цикла любой проблемы. Разбиение на этапы дает представление о последовательности действий, начиная с обнаружения проблемы и кончая ее ликвидацией (иногда такую последовательность рассматривают как "алгоритм системного анализа").

Пример . В табл. 1 приведены примеры декомпозиции жизненного цикла проблем, разработанные крупными специалистами по системному анализу - С.Л. Оптнером, С.Янгом , Н.П. Федоренко, С.П. Никаноровым, Ю.И. Черняком . В качестве упражнения рекомендуем обсудить различия приводимых декомпозиций. При этом следует иметь в виду, что каждый из авторов впоследствии проводит дальнейшее разбиение каждого этапа (т.е. выполняет декомпозицию следующих уровней). Приводимые декомпозиции являются наглядным примером различий, возникающих на эвристических этапах системного анализа.

Установив, что декомпозиция осуществляется с помощью некоторой модели, сквозь которую мы как бы рассматриваем расчленяемое целое, далее следует ответить на естественно возникающие вопросы: 1) модели какой системы следует брать в качестве оснований декомпозиций? 2) какие именно модели надо брать?

Выше уже упоминалось, что основанием декомпозиции служит модель "рассматриваемой системы", но какую именно систему следует под этим понимать? Всякий анализ проводится для чего-то, и именно эта цель анализа и определяет, какую систему следует рассматривать. Система, с которой связан объект анализа, и система, по моделям которой проводится декомпозиция, не обязательно совпадают, и хотя они имеют определенное отношение друг к другу, это отношение может быть любым: одна из них может быть подсистемой или надсистемой для другой, они могут быть и разными, но как-то связанными системами. [14], [19], [34]

Например, анализируя цель "выяснить этиологию и патогенез ишемической болезни сердца", в качестве исследуемой системы можно взять сердечно-сосудистую систему, а можно выбрать конкретный кардиологический институт. В первом случае декомпозиция будет порождать перечень подчиненных подцелей научного, во втором -- организационного характера.

Отметим также, что иногда в качестве оснований декомпозиции полезно не только перебирать разные модели целевой системы, но и брать сначала модели надсистемы, затем самой системы и, наконец, подсистем. Например, при системном анализе функций Министерства образования РФ декомпозиция глобальной цели высшего образования страны сначала проводилась по моделям вузовской системы в целом, а в конце -- по моделям функционирования министерского аппарата. Можно также рассматривать и такую процедуру анализа, когда перед каждым очередным актом декомпозиции заново ставится вопрос не только о том, по какой модели проводить декомпозицию, но и о том, не следует ли взять модель иной системы, нежели ранее.

Таблица 1. Этапы ликвидации проблем

Однако чаще всего в практике системного анализа в качестве глобального объекта декомпозиции берется нечто, относящееся к проблемосодержащей системе и к исследуемой проблеме, а в качестве оснований декомпозиции берутся модели проблеморазрешающей системы.

Перейдем теперь к рассмотрению вопроса о том, какие модели брать за основания декомпозиции. Прежде всего напомним, что при всем практически необозримом многообразии моделей формальных типов моделей немного: это модели "черного ящика", состава, структуры, конструкции (структурной схемы) -- каждая в статическом или динамическом варианте. Это позволяет организовать нужный перебор типов моделей, полный или сокращенный, в зависимости от необходимости.

Связь между формальной и содержательной моделями :

Основанием для декомпозиции может служить только конкретная, содержательная модель рассматриваемой системы. Выбор формальной модели лишь подсказывает, какого типа должна быть модель-основание; формальную модель следует наполнить содержанием, чтобы она стала основанием для декомпозиции. Это позволяет несколько прояснить вопрос о полноте анализа, который всегда возникает в явной или неявной форме.

Полнота декомпозиции обеспечивается полнотой модели-основания, а это означает, что прежде всего следует позаботиться о полноте формальной модели. Благодаря формальности, абстрактности такой модели часто удается добиться ее абсолютной полноты.

Рис.8. Общая схема деятельности

Пример А. Схема входов организационной системы на рис.7 является полной: к ней нечего добавить (перечислено все, что воздействует на систему), а изъятие любого элемента лишит ее полноты.

Пример В. Формальный перечень типов ресурсов состоит из энергии. материи, времени, информации (для социальных систем добавляются кадры и финансы). При анализе ресурсного обеспечения любой конкретной системы этот перечень не дает пропустить что-то важное.

Пример С. К числу полных формальных моделей относится марксо-ва схема любой деятельности человека, которая в "Капитале" применялась для анализа процесса труда (рис.8.) В схеме выделены: субъект деятельности; объект, на который направлена деятельность; средства. используемые в процессе деятельности; окружающая среда; все возможные связи между ними.

Пример D. Если в качестве модели жизненного цикла принять формулировку "все имеет начало, середину и конец", то такая модель является формально полной. Конечно, эта модель настолько обща, что оказывается мало полезной во многих конкретных случаях. Tак, при рассмотрении жизненного цикла проблем (см. табл.1) приходится использовать более детальные модели.

Итак, полнота формальной модели должна быть предметом особого внимания. Поэтому одна из важных задач информационного обеспечения системного анализа и состоит в накоплении наборов полных формальных моделей (в искусственном интеллекте такие модели носят название фреймов).

Полнота формальной модели является необходимым, но не достаточным условием для полноты декомпозиции. В конечном счете все зависит от полноты содержательной модели, которая строится "по образу" формальной модели, но не тождественна ей. Фрейм лишь привлекает внимание эксперта к необходимости рассмотреть, что именно в реальной системе соответствует каждому из составляющих фрейм элементов, а также решить, какие из этих элементов должны быть включены в содержательную модель. Это очень ответственный момент (ведь то, что не попадет в модель-основание, не появится в дальнейшем анализе) и очень трудный (заранее не всегда "очевидно", что данная компонента должна войти в основание).

Для иллюстрации вернемся к примеру 1. Фреймовая модель входов оргсистемы (см. рис.7) рекомендует, в частности, определить конкретно, что именно понимается под "существенной средой", т.е. взаимодействие с какими реальными системами не своего ведомства должно войти в основание. Судя по результату анализа, его авторы учитывали только взаимодействие морского флота с флотами других государств. Для каких-то целей этого достаточно, но ясно также, что в других случаях может потребоваться учет взаимодействий с сухопутным транспортом (железнодорожным и автомобильным в отдельности), речным и воздушным флотами. Если возникнет вопрос о ресурсах, то потребуется учет связей с ведомствами, производящими топливо и энергию, продукты питания, всевозможную технику, услуги и т.д. Таким образом, вопрос достаточной степени детализации содержательных моделей в отличие от фреймовых всегда остается открытым. Чтобы сохранить полноту и возможность расширения содержательной модели, можно рекомендовать осуществлять логическое замыкание перечня ее элементов компонентой "все остальное". Эта компонента, как правило, окажется "молчащей", поскольку к ней отнесено все, что кажется несущественным, но ее присутствие будет постоянно напоминать эксперту, что, возможно, он не учел что-то важное.

С проблемой степени детализации модели-основания связан и вопрос удобства -- понятие трудно формализуемое, но вполне ощутимое. Поясним это на конкретном примере. Для целей анализа проблем преподавания необходима модель педагогического процесса. В качестве фрейма для нее можно взять модель деятельности вообще (рис.8), придав соответствующую интерпретацию входящим в нее элементам. С помощью такой модели педагогического процесса, в частности, можно упорядочить и сопоставить ряд современных направлений в методической работе вышей школы. Однако для анализа организационных аспектов учебного процесса в вузе более удобной оказалась модель, в которой из фреймового элемента "средства" выделены в отдельно учитываемый элемент не только информационное средство "изучаемый предмет", но и "технические средства обучения" (рис. 9).

Рис.9. Схема компонент учебного процесса

Например. можно усмотреть связь "граней пирамиды" на рис.9 с такими организационными аспектами учебного процесса, как аудиторные практические занятия, самостоятельная работа студентов, методическая работа преподавателей, лекционное преподавание. Это лишний раз иллюстрирует целевую предназначенность моделей, т.к. изменение цели моделирования требует изменения модели.

1.5.3 Алгоритмизация процесса декомпозиции

В предыдущем параграфе были рассмотрены некоторые аспекты того, каким образом эксперт осуществляет единичный акт разложения целого на части. Теперь можно дать дальнейшие рекомендации по осуществлению всего многоступенчатого процесса декомпозиции, от начальной декомпозиции первого уровня до последнего, завершающего данный этап анализа уровня .

Начнем с обсуждения требований к древовидной структуре, которая получится как итог работы по всему алгоритму. С количественной стороны эти требования сводятся к двум противоречивым принципам: полноты (проблема должна быть рассмотрена максимально всесторонне и подробно) и простоты (все дерево должно быть максимально компактным -- "вширь" и "вглубь"). Эти принципы относятся к количественным характеристикам (размерам) дерева. Компромиссы между ними вытекают из качественного требования -- главной цели: свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых подобъектов либо (если это не удается) выяснить конкретную причину неустранимой сложности.

Принцип простоты требует сокращать размеры дерева. Известно, что размеры "горизонтальные" определяются числом элементов модели, служащей основанием декомпозиции. Поэтому принцип простоты вынуждает брать как можно более компактные модели-основания. Наоборот, принцип полноты заставляет брать как можно более развитые, подробные модели. Компромисс достигается с помощью понятия существенности: в модель-основание включаются только компоненты, существенные по отношению к цели анализа (релевантные). Как видим, это понятие неформальное, поэтому решение вопроса о том, что же является в данной модели существенным, а что - нет, возлагается на эксперта. Чтобы облегчить работу эксперта, в алгоритме должны быть предусмотрены возможности внесения (в случае необходимости) поправок и дополнений в модель-основание. Одна из таких возможностей заключается в дополнении элементов, которые эксперт счел существенными, еще одним элементом "все остальное"; он может не использоваться экспертом для декомпозиции, но будет постоянно пробуждать у эксперта сомнение в полноте предложенной им модели. Другая возможность состоит в разукрупнении, разбиении отдельных элементов модели-основания в случае необходимости, которая может возникнуть на последующих стадиях анализа. Позже мы вернемся к этому моменту.

Перейдем теперь к вопросу о размерах дерева "по вертикали", т.е. о числе "этажей" дерева, числе уровней декомпозиции. Конечно, желательно. чтобы оно было небольшим (принцип простоты), но принцип полноты требует, чтобы в случае необходимости можно было продолжать декомпозицию как угодно долго до принятия решения о ее прекращении по данной ветви (разные ветви иногда могут иметь различную длину). Такое решение принимается в нескольких случаях. Первый, к которому мы обычно стремимся, наступает, когда композиция привела к получению результата (подцели, подфункции, подзадачи и т.п.), не требующего дальнейшего разложения, т.е. результата простого, понятного, реализуемого, обеспеченного, заведомо выполнимого; будем называть его элементарным. Для некоторых задач (например, математических, технических и т.п.) понятие элементарности может быть конкретизировано до формального признака, в других задачах анализа оно неизбежно остается неформальным и проверка фрагментов декомпозиции на элементарность поручается экспертам.

Неэлементарный фрагмент подлежит дальнейшей декомпозиции по другой (не использовавшейся ранее) модели-основанию. Очевидно, что эффективность работы эксперта, размеры получающегося дерева и в конечном счете качество анализа в определенной мере зависят от последовательности, в которой эксперт использует имеющиеся модели. Например, алгоритм декомпозиции, встроенный в компьютерную диалоговую систему, должен, ради удобства эксперта, допускать предъявление моделей в том порядке, который определит сам эксперт. Вместе с тем должен быть предусмотрен и режим совета эксперту, рекомендующий определенный порядок взятия оснований, упрощающий дело.

Если эксперт перебрал все фреймы, но не достиг элементарности на какой-то ветви дерева, то прежде всего выдвигается предположение, что дальнейшая декомпозиция может все-таки довести анализ до получения элементарных фрагментов и следует дать эксперту возможность продолжить декомпозицию. Такая возможность состоит во введении новых элементов в модель-основание и продолжении декомпозиции по ним. Поскольку новые существенные элементы могут быть получены только расщеплением уже имеющихся, в алгоритме декомпозиции должна быть заложена возможность возврата к использованным ранее основаниям. При этом нет необходимости рассматривать заново все элементы модели, так как обрабатываемый фрагмент находится на ветви, соответствующей только одному элементу каждого основания. Тогда следует рассмотреть возможность расщепления именно этого элемента (например, при рассмотрении системы "вуз" вход "абитуриенты" можно разделить на абитуриентов со стажем и без него, выход "научная информация" - на выходы "монографии", "статьи", "отчеты по НИР", "заявки на изобретения" и т.п.). На этой же стадии можно рекомендовать эксперту решить, не настала ли пора выделить из "всего остального" и включить в число существенных еще один элемент. Пройдя таким образом всю предысторию не элементарного фрагмента, мы получаем новые основания для его декомпозиции, а значит, и возможность продолжить анализ, надеясь достичь элементарности по всем ветвям.

Итак, указанная итеративность алгоритма декомпозиции придает ему вариабельность, возможность пользоваться моделями различной детальности на разных ветвях, углублять детализацию сколько угодно (если это потребуется).

Несмотря на возможности, предоставляемые сменой моделей и итеративностью, может наступить момент, когда эксперт признает, что его компетентности недостаточно для дальнейшего анализа данного фрагмента и что следует обратиться к эксперту другой квалификации (например, построение новых содержательных моделей требует знаний по иной специальности). По существу, сложность такого типа есть сложность из-за неинформированности ("невежества"), которую можно преодолеть с помощью информации, рассредоточенной по разным экспертам и источникам. Однако случай, когда декомпозиция заканчивается элементарными фрагментами на всех ветвях дерева, является простейшим. Не имеет значения, один или несколько экспертов довели анализ до конца, а важно, что это оказалось возможным, и, следовательно, первоначальная сложность была вызвана не столько недостатком информации, сколько большой размерностью проблемы. В действительно сложных случаях получение вполне завершенной декомпозиции должно не только радовать, но и настораживать: не связана ли реальная сложность с пропущенной ветвью дерева, сочтенной экспертами несущественной? Опасность неполноты анализа следует иметь в виду всегда (примеры последних лет -- проблема поворота северных рек, проблемы Байкала и Ладожского озера и т.д.). Один из приемов (не дающий полной гарантии, но иногда полезный) --предлагать экспертам выявлять не только доводы в пользу рассматриваемого проекта, но и сопровождать его обязательным указанием возможных отрицательных последствий. В частности, в классификатор выходов (конечных продуктов) любой системы помимо полезных продуктов обязательно должны быть включены отходы. Невозможность доведения декомпозиции до получения элементарного фрагмента, которая либо эвристически констатируется экспертом на ранних стадиях анализа, либо обнаруживается в виде "затягивания" анализа по данной ветви, является не отрицательным, а также положительным результатом. Хотя при этом сложность не ликвидируется полностью, но ее сфера сужается, обнаруживается и локализуется истинная причина этой сложности. Знание о том, что именно мы не знаем, быть может, не менее важно, чем само позитивное знание. Правда, вокруг таких результатов часто возникает атмосфера неприятия. Даже физики, говоря "отрицательный результат - тоже результат", чаще желают просто утешить коллегу-неудачника, а сам отрицательный результат стараются обходить стороной. Так было в начале века с "ультрафиолетовой катастрофой" до возникновения квантовой механики, похожая ситуация сейчас сложилась с объяснением природы шаровой молнии. Однако если в науке сложность из-за непонимания расценивается как временно неустранимое и терпимое явление, то в управлении (т.е. в деловых, административных, политических вопросах) она часто воспринимается как неприемлемый вариант, ведущий к недопустимой отсрочке решения. Не потому ли именно в управлении нередко прибегают к интуитивным и волевым решениям? И не из за отрицательного ли (в целом) опыта таких решений в последнее время наблюдается быстрое сближение образа мышления управленцев и ученых, повышение роли научных методов в управлении?. Итак, если рассматривать анализ как способ преодоления сложности, то полное сведение сложного к простому возможно лишь в случае сложности из-за неинформированности; в случае сложности из-за непонимания анализ не ликвидирует сложность, но локализует ее, позволяет определить, каких именно сведений нам не хватает. Поэтому (с некоторой натяжкой) можно сказать, что метод декомпозиции не дает новых знаний, а лишь "вытягивает" знания из экспертов, структурирует и организует их, обнажая возможную нехватку знаний в виде "дыр" в этой структуре. Дело в том, что в действительности не только обнаружение , нехватки конкретных знаний все-таки является новым знанием (раньше нам было неизвестно, что именно мы не знали), но и по-иному скомбинированные фрагменты старых знаний также обладают новыми качествами. Сам алгоритм декомпозиции, описанный в данном параграфе, представлен в виде блок-схемы (рис.10). К тому, что было уже сказано об изображаемых блоками операциях алгоритма, добавим следующее.

Блок 1. Объектом анализа может стать все. что угодно, - любое высказывание, раскрытие смысла которого требует его структурирования. На определение объекта анализа иногда затрачиваются весьма значительные усилия. Когда речь идет о действительно сложной проблеме. ее сложность проявляется и в том, что сразу трудно правильно сформулировать объект анализа. Даже в таком основательно регламентированном документами случае, как работа министерства, формулировка глобальной цели возглавляемой им отрасли требует неоднократного уточнения и согласования, прежде чем она станет объектом анализа (более подробно о сложностях определения цели мы будем говорить в следующей главе). Это относится не только к формулировкам цели, но и к определению любого высказывания, подлежащего анализу. От правильности выбора объекта анализа зависит, действительно ли мы будем делать то, что нужно.

Блок 2. Этот блок определяет, зачем нужно то, что мы будем делать. В качестве целевой системы выступает система, в интересах которой осуществляется весь анализ. Снова подчеркнем, что более формального определения целевой системы дать нельзя, что многое зависит от конкретных условий. Например, опыт построения деревьев целей для Минморфлота и Минвуза показал, что, хотя результаты анализа будет использовать министерство, целевой системой для верхних уровней дерева должна быть отрасль в целом и лишь на нижних уровнях потребовались модели самого министерства.

Блок 3. Этот блок содержит набор фреймовых моделей и рекомендуемые правила их перебора либо обращение к эксперту с просьбой самому определить очередной фрейм.

Блок 4. Содержательная модель, по которой будет произведена декомпозиция, строится экспертом на основании изучения целевой системы. Хорошим подспорьем ему могут служить различные классификаторы, построенные в различных областях знаний, а также собранные в справочниках и специальных энциклопедиях.

Блоки 5--10 были достаточно пояснены ранее.

Блок 11. Окончательный результат анализа оформляется в виде дерева, конечными фрагментами ветвей которого являются либо элементарные фрагменты, либо фрагменты, признанные экспертом сложными, но не поддающимися дальнейшему разложению. Причины такой сложности могут состоять либо в ограниченности знаний данного эксперта или данной группы экспертов (сложность из-за неинформированности) , либо в том, что нужные знания существуют, но еще не объединены в объясняющие модели (сложность из-за непонимания), либо в принципиальном отсутствии нужных знаний (сложность из-за незнания). Блок-схема, изображенная на рис. 10, является, конечно, слишком укрупненной; она предназначена для разъяснения лишь основных идей алгоритма декомпозиции.