Системный анализ

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Классификация методов системного анализа

делфи системный управленческий лаплас

Классификация этих методов приведена на рис.10.1. Такое разделение методов соответствует основной идее системного анализа, состоящей в сочетании в моделях и методиках формальных и неформальных представлений.

Рисунок 1.1 Классификация методов системного анализа

В приведенной классификации экспертные методы расположены сверху вниз в порядке возрастания возможностей формализации, а у методов формализованного представления систем сверху вниз. Повышается внимание к содержательному анализу проблемы и появляется все больше средств, для такого анализа. Такое упорядочение методов помогает их сравнивать и выбирать при формировании развивающихся моделей принятия решений или методик системного анализа.

Следует подчеркнуть, что реальные модели часто создаются на основе пересечения выделенных классов методов (или на основе комплексирования. Широко употребляемое при управлении сложными динамическими объектами ситуационное моделирование базируется на выразительных средствах математической логики, математической лингвистики, теории множеств и графов. Имитационное динамическое моделирование использует удобный для человека структурный язык, который помогает выражать реальные взаимосвязи, отображающие в системе замкнутые контуры управления, и аналитические представления (линейные конечно-разностные уравнения), позволяющие реализовать формальное исследование получаемых моделей с помощью ЭВМ.

Модели и методики, возникающие как результат попеременного использования методов из обоих классов, можно выделить в самостоятельную группу методов постепенной формализации задач принятия решений.

2. Основные методы системного анализа

Аналитические и статистические методы.

Эти группы методов получили наибольшее распространение в практике проектирования и управления. Правда, для представления промежуточных и окончательных результатов моделирования широко используются графические представления (графики, диаграммы и т.п.). Однако последние являются вспомогательными; основу же модели, доказательства её адекватности составляют те или иные направления аналитических и статистических представлений.

Аналитическими в рассматриваемой классификации названы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в виде точек (безразмерных в строгих математических доказательствах), совершающих какие-либо перемещения в пространстве или взаимодействующих между собой. Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представлений составляют понятия классической математики (величина, формула, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал, интеграл и т.д.).

На базе аналитических представлений возникли и развиваются математические теории различной сложности - от аппарата классического математического анализа (методов исследования функций, их вида, способов представления, поиска экстремумов функций и т.п.) до таких новых разделов современной математики, как математическое программирование (линейное, нелинейное, динамическое и т.п.), теория игр (матричные игры с чистыми стратегиями, дифференциальные игры и т.п.).

Статистические представления сформировались как самостоятельное научное направление в середине прошлого века(хотя возникли значительно раньше). Основу их составляет отображение явлений и процессов с помощью случайных (стохастических) событий и их поведений, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. Статистические отображения системы в общем случае (по аналогии с аналитическими) можно представить как бы в виде «размытой» точки (размытой области) в n-мерном пространстве, в которую переводит систему (её учитываемые в модели свойства) оператор Ф(Sx). «Размытую» точку следует понимать как некоторую область, характеризующую движение системы (её поведение); при этом границы области заданы с некоторой вероятностью p («размыты») и движение точки описывается некоторой случайной функцией. Закрепляя все параметры этой области, кроме одного, можно получить срез по линии а - b, смысл которого - воздействие данного параметра на поведение системы, что можно описать статистическим распределением по этому параметру.

Для дискретных событий соотношение между возможными значениями случайной величины xi и их вероятностями pi, называют законом распределения и либо записывают в виде ряда, либо представляют в виде зависимостей F(x) или p(х).

Закон распределения является удобной формой статистического отображения системы. Однако получение закона (даже одномерного) или определение изменений этого закона при прохождении через какие-либо устройства или среды представляет собой трудную, часто невыполнимую задачу. Поэтому в ряде случаев пользуются не распределением, а его характеристиками - начальными и центральными моментами.

Наибольшее применение получили:

первый начальный момент - математическое ожидание или среднее значение случайной величины:

- для дискретных величин n

mx =У= xi pi(xi)

i=1

- для непрерывных величин

?

mx =? p(x)dx

-?

второй центральный момент - дисперсия случайной величины:

- для дискретных величин n

у2x = У (xi-mx)2pi(xi)

i=1

- для непрерывных величин

n

у2x= ? (xi-mx)2pi(xi).

i=1

3. Моделирование. Классификация моделей

Классификация видов моделирования может быть проведена по разным основаниям. Один из вариантов классификации приведен на рисунке 12.1

В соответствии с классификационным признаком полноты моделирование делится на: полное, неполное, приближенное.

При полном моделировании модели идентичны объекту во времени и пространстве.

Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется.

В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем. Теория подобия утверждает, что абсолютное подобие возможно лишь при замене одного объекта другим точно таким же. Поэтому при моделировании абсолютное подобие не имеет места. Исследователи стремятся к тому, чтобы модель хорошо отображала только исследуемый аспект системы. Например, для оценки помехоустойчивости дискретных каналов передачи информации функциональная и информационная модели системы могут не разрабатываться. Для достижения цели моделирования вполне достаточна событийная модель, описываемая матрицей условных вероятностей переходов i-го символа алфавита в j-й.



Рис.12.1 Пример классификации видов моделирования

В зависимости от типа носителя и сигнатуры модели различаются следующие виды моделирования: детерминированное и стохастическое, статическое и динамическое, дискретное, непрерывное и дискретно-непрерывное.

Детерминированное моделирование отображает процессы, в которых предполагается отсутствие случайных воздействий.

Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события.

Статическое моделирование служит для описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое -- для исследования объекта во времени. При этом оперируют аналоговыми (непрерывными), дискретными и смешанными моделями.

В зависимости от формы реализации носителя и сигнатуры моделирование классифицируется на мысленное и реальное.

Мысленное моделирование применяется тогда, когда модели не реализуемы в заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания (например, ситуация микромира). При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются наглядные модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Примером таких моделей являются учебные плакаты, рисунки, схемы, диаграммы.

В основу гипотетического моделирования закладывается гипотеза о закономерностях протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта.

Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию или могут предшествовать проведению других видов моделирования. В основе построения мысленных макетов также лежат аналогии, обычно базирующиеся на причинно-следственных связях между явлениями и процессами в объекте.

Символическое моделирование представляет собой искусственный процесс создания логического объекта, который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью определенной системы знаков и символов.

В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора понятий исследуемой предметной области, причем этот набор должен быть фиксированным. Под тезаурусом понимается словарь, отражающий связи между словами или иными элементами данного языка, предназначенный для поиска слов по их смыслу. Математическое моделирование -- это процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью. Основными являются инвариантная, аналитическая, алгоритмическая и схемная (графическая).

При имитационном моделировании воспроизводится алгоритм функционирования системы во времени -- поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания, что позволяет по исходным данным получить сведения о состояниях процесса в определенные моменты времени, дающие возможность оценить характеристики системы. Основным преимуществом имитационного моделирования по сравнению с аналитическим является возможность решения более сложных задач. В имитационном моделировании различают метод статистических испытаний (Монте-Карло) и метод статистического моделирования.

Комбинированное (аналитико-имитационное) моделирование позволяет объединить достоинства аналитического и имитационного моделирования. При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса Функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели. Такой подход дает возможность охватить качественно новые классы систем, которые не могут быть исследованы с использованием аналитического или имитационного моделирования в отдельности.

Информационное (кибернетическое) моделирование связано с исследованием моделей, в которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным процессам. В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию, рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами. Так, например, экспертные системы являются моделями ЛПР.

Структурное моделирование системного анализа базируется на некоторых специфических особенностях структур определенного вида, которые используются как средство исследования систем или служат для разработки на их основе специфических подходов к моделированию с применением других методов формализованного представления систем (теоретико-множественных, лингвистических, кибернетических и т.п.). Развитием структурного моделирования является объектно-ориентированное моделирование.

Структурное моделирование системного анализа включает:

методы сетевого моделирования;

сочетание методов структуризации с лингвистическими;

структурный подход в направлении формализации построения и исследования структур разного типа (иерархических, матричных, произвольных графов) на основе теоретико-множественных представлений и понятия номинальной шкалы теории измерений.

При этом термин «структура модели» может применяться как функциям, так и к элементам системы. Соответствующие структуры называются функциональными и морфологическими. Объектно-ориентированное моделирование объединяет структуры обоих типов в иерархию классов, включающих как элементы, так и функции.

Ситуационное моделирование опирается на модельную теорию мышления, в рамках которой можно описать основные механизмы регулирования процессов принятия решений. В центре модельной теории мышления лежит представление о формировании в структурах мозга информационной модели объекта и внешнего мира.

При реальном моделировании используется возможность исследования характеристик либо на реальном объекте целиком, либо на его части. Такие исследования проводятся как на объектах, работающих в нормальных режимах, так и при организации специальных режимов для оценки интересующих исследователя характеристик (при других значениях переменных и параметров, в другом масштабе времени и т.д.). Реальное моделирование является наиболее адекватным, но его возможности ограничены.

Натурным моделированием называют проведение исследования на реальном объекте с последующей обработкой результатов эксперимента на основе теории подобия. Натурное моделирование подразделяется на научный эксперимент, комплексные испытания и производственный эксперимент.

Другим видом реального моделирования является физическое, отличающееся от натурного тем, что исследование проводится а установках, которые сохраняют природу явлений и обладают физическим подобиемФизическое моделирование может протекать в реальном и модельном (псевдореальном) масштабах времени или рассматриваться без учета времени. В последнем случае изучению подлежат так называемые «замороженные» процессы, фиксируемые в некоторый момент времени.

4. Сущность «дерева целей»

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черчменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин «дерево» подразумевает использование иерархической структуры, получаемой путём расчленения общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые в конкретных приложениях называют подцелями нижележащих уровней, направлениями, проблемами, а начиная с некоторого уровня - функциями. При использовании метода «дерева целей» в качестве средства принятия решений часто применяют термин «дерево

решений». При применении метода для выявления и уточнения функций системы управления говорят о «дереве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации пользуются термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов - «дерево направлений развития (прогнозирования развития)» или прогнозный граф».

5. Метод экспертных оценок

Изучению особенностей и возможностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются:

1) проблемы формирования экспертных групп, включая требования к экспертам, размеры группы, вопросы тренировки

экспертов, оценки их компетентности;

2) формы экспертного опроса (разного рода анкетирования, интервью, смешанные формы опроса) и методики организации опроса (в том числе методики анкетирования, мозговая атака, деловые игры и т.п.);

3) подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения, в том числе методы предпочтений, попарных сравнений и др.);

4) методы обработки экспертных оценок;

5) способы определения согласованности мнений экспертов, достоверности экспертных оценок (в том числе статистические методы оценки дисперсии, оценки вероятности для заданного диапазона изменений оценок, оценки ранговой корреляции Кендалла, Спирмена, коэффициента конкордации и т.п.) и методы повышения согласованности оценок путём соответствующих способов обработки результатов экспертного опроса.

6. Метод Дельфи

Метод «Дельфи» или метод «дельфийского оракула» первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при проведении заседаний и повышению объективности результатов. Однако почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при сравнительном анализе составляющих «деревьев целей» и при разработке «сценариев». Основные средства повышения объективности результатов при применении метода «Дельфи» - использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учёт этих результатов при оценке значимости мнений экспертов. В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», эта идея используется в разной степени. Так, в упрощённом виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается

программа последовательных индивидуальных опросов с использованием методов анкетирования, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами.

7. Метод мозгового штурма

Концепция мозговой атаки или мозгового штурма получила широкое распространение с начала 1950-х гг. как «метод систематической тренировки творческого мышления», направленный на «открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления».

Мозговая атака основана на гипотезе, что среди большого числа идей имеется по меньшей мере несколько хороших, полезных для решения проблемы, которые нужно выявить. Методы этого типа известны также под названием коллективной генерации идей, конференций идей, метода обмена мнениями. В зависимости от принятых правил и жёсткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (в последнем случае создаются две группы: одна группа вносит как можно больше предложений, а вторая старается максимально их раскритиковать). Мозговую атаку можно проводить в форме деловой игры, с применением тренировочной методики «стимулирования наблюдения», в соответствии с которой группа формирует представление о проблемной ситуации, а эксперту предлагается найти наиболее логичные способы решения проблемы.



8. Методики системного анализа

Методика системного анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у лиц, принимающих решения, на начальном этапе нет достаточных сведений о системе или проблемной ситуации, позволяющих выбрать метод формализованного представления, сформировать математическую модель или применить один из новых подходов к моделированию, сочетающих качественные и количественные методы. В таких случаях могут помочь представление объекта в виде системы, организация процесса коллективного принятия решений с привлечением специалистов различных областей знаний, с использованием разных методов формализованного представления систем и методов активизации интуиции и опыта специалистов, со сменой методов по мере познания объекта (ситуации). Чтобы организовать такой процесс, нужно определить последовательность этапов, рекомендовать методы их выполнения, предусмотреть при необходимости возврат к предыдущим этапам. Такая последовательность определенным образом выделенных и упорядоченных этапов и подэтапов с рекомендованными методами и приемами их выполнения представляет собой структуру методики.

Таким образом, методика системного анализа разрабатывается для того, чтобы организовать процесс принятия решений в сложных проблемных ситуациях. Она должна ориентировать лицо принимающее решение (ЛПР) на необходимость обоснования полноты формирования и исследования модели принятия решения, адекватно отображающей рассматриваемый объект или процесс. В методике следует предусмотреть возможность выбора методов моделирования, охарактеризовав их. При оформлении методики в качестве документа в нем отражается последовательность этапов, определяемая структурой методики, кратко характеризуются сущность этапа, методы и сроки его выполнение, исполнители и ЛПР, а при необходимости изменить последовательность выполнения этапов (в соответствии с включаемыми в структуру методики этапами выбора дальнейшего пути), в конце характеристики этапа (подэтапа) оговариваются условия возврата к предшествующим этапам или переход к выбранному последующему.

9. Сетевые методы в системном анализе

Сетевые методы - прикладное направление, возникшее в развитие теории графов и получившее широкое распространение в 60-е гг. XX в. Этим термином объединяют прикладные теории - PERT (Program Evaluation and Review Technique - Методика оценки и контроля программ и СПУ сетевого планирования и управления). В 60-70-е гг. XX в. теория сетевого планирования и управления широко применялась в нашей стране. Однако позднее к этой теории стали относиться сдержаннее, что объясняется рядом недостатков СПУ. Во-первых, СПУ первоначально была ориентирована на анализ только одного класса графов - направленных (не имеющих обратных связей, т.е. циклов, петель; такие требования содержались в руководящих материалах по формированию сетевых планов предприятий).

И во-вторых, что наиболее существенно и неустранимо, при формировании сетевых планов необходимо участие высококвалифицированных специалистов, хорошо знающих процессы в системе (эту работу нельзя поручить техническим работникам, которые полезны лишь при оформлении сетевых графиков и обработке результатов оценки). При этом по результатам исследования оказалось, что доля «ручного» труда ЛПР при разработке сетевого графика составляет, по оценкам специалистов, до 95% от общих затрат времени на анализ ситуаций и процессов.

Эти недостатки явились одной из причин того, что впоследствии теория СПУ сохранилась только для планирования однонаправленных производственных процессов типа конвейерных и т.п. Однако привлекательность применения графических методов привела к тому, что для отображения различных ситуаций, не подчиняющихся ограничениям однонаправленности графа, был предложен термин сетевое моделирование (см.), снимающий требование однонаправленности. Позднее возник ряд методов статистического сетевого моделирования с использованием вероятностных оценок графов.

Для снижения доли «ручного» труда полезно сочетать графические представления с лингвистическими и семиотическими, разрабатывая языки автоматизации формирования сетевой модели. На основе такого сочетания методов возникли новые направления - структурно-лингвистическое моделирование, графо-семиотическое моделирование и т.п.

10. Метод Паттерн

Метод Паттерн (PATTERN - Planning Assistance Through Technical Evaluation from Relevance Number -помощь планированию посредством относительных показателей технической оценки) - первая методика системного анализа, в которой были определены порядок, методы формирования и оценки приоритетов элементов структур целей (названных в методике «деревом целей»).

Считается, что инициатором создания методики является Ч. Дэвис, вице-президент фирмы «Хониуэлл» корпорации РЭНД (RAND), одной из так называемых «думающих», бесприбыльных корпораций, занимающихся разработкой военных доктрин, рекомендаций для выбора проектов новых систем вооружения, исследованием военного и научного потенциала «противника», рынков сбыта оружия и другими аналогичными проблемами анализа и прогнозирования развития военного потенциала США.

Назначением, конечной целью создания системы Паттерн были подготовка и реализация планов обеспечения военного превосходства США над всем миром. Перед разработчиками методики Паттерн была поставлена задача - связать воедино военные и научные планы правительства США. Первые сообщения о методике Паттерн появились в 1963 г. Принципиальная структура методики Паттерн приведена на рис.20 1. В качестве основы для формирования и оценки «дерева целей» разрабатывались «сценарий» (нормативный прогноз) и прогноз развития науки и техники (изыскательский прогноз).

Рис. 20. 1 Структура методики Паттерн

Пример одного из вариантов «дерева целей», построенных при выполнении одного из проектов Паттерн, дан на рис.20.2.

Национальные цели Число элементов

Практика использования системы Паттерн продемонстрировала возможность проводить анализ сложных проблемных ситуаций, распределять по важности огромное количество данных в любой области деятельности, исследовать взаимное соотношение постоянных и переменных факторов, на которых основываются и на которые влияют принимаемые ими решения.

Глубина прогнозирования в системе Паттерн составляла 10-15 лет, что соответствовало жизненному циклу становления и старения техники.

Главное достоинство методики Паттерн состоит в том, что в ней предложена идея структуризации целей и определены классы критериев: оценки (коэффициенты) относительной важности, взаимной полезности, состояния и сроков разработки («состояние- срок»). Эти классы критериев в различных модификациях используются в ряде других методик и до сих пор являются основой при определении системы оценок составляющих структур целей. Что касается собственно формирования структуры целей, то из опубликованных материалов известно, что в различных модификациях методики разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия.

Опыт работы с методикой выявил и ряд других проблем: во-первых, недостаточна одноразовая разработка сценария, необходим динамический постоянно изменяющийся сценарий; во-вторых, по мере перехода от политических задач верхнего уровня структуры целей к научным, а затем к техническим проблемам профиль специалистов должен изменяться; в-третьих, крайне сложной оказалась проблема оценки по критерию «взаимной полезности» элементов «дерева целей» и достаточно сложной и трудоемкой - оценка относительной важности, требующая постоянного пересмотра оценок по мере корректировки «дерева», что в дальнейшем потребовало поиска новых способов оценки.



11. Морфологический метод в системном анализе

Термином морфология в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуемых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. В систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были разработаны астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и проектированию сложных систем был известен под названием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода - систематически находить наибольшее число, а в пределе - все возможные варианты решения проблемы или реализации системы комбинированием основных (выделенных) системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способами и рассматриваться в различных аспектах. Отправными точками системного исследования Ф. Цвикки считает:

1) равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования;

2) ликвидацию всех оценок и ограничений до тех пор, пока не будет получена полная структура исследуемой области;

3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений Ф. Цвикки предложил ряд отдельных способов (методов) морфологического моделирования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод морфологического ящика (ММЯ), метод экстремальных ситуаций (МЭС), метод сопоставления совершенного с дефектным (МССД), метод обобщения

(МО). Наибольшую известность получили три первых метода. Метод систематического покрытия поля предполагает, что существует некоторое число «опорных пунктов» знания в любой исследуемой области. Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, известные на данный момент компоненты сложной системы, открытые законы, в соответствии с которыми протекают различные процессы, и т.п.

12. Классификация управленческих решений

По источнику появления решения делятся на две группы: инициативные и по предписанию.

Инициативные решения принимаются, как правило, отдельным лицом или группой лиц, занимающих достаточно высокое, главенствующее положение в организации. Это не значит, что с инициативными решениями не могут выступать руководители среднего и низшего звена, но принимаемые ими решения чаще являются конкретизацией решений, принятых на высшем уровне. Решения по предписанию (во исполнение) принимаются в основном в развитие и дополнение инициативных решений с учетом тех целей и задач, которые стоят перед данным подразделением.

По степени воздействия на объект различаются оперативные, тактические и стратегические решения, рассмотрим их сравнительную характеристику приведенную в таблице 20.1.

Табл. 22.1.

Признак решения	Тип решения
	Оперативное	Тактическое	Стратегическое
Сфера действия	Низовые звенья, участки, рабочие места	Подразделения или подсистемы управляемого объекта	Управляемый объект в целом (предприятие, организация и т. д.)
Степень сложности решаемой проблемы	Невысокая (несколько факторов учитываемых сравнительно легко)	Умеренная	Повышенная (большое количество переменных критериев)
Степень структурированности проблемы	Проблемы хорошо изучены, четко структурированы, логически осмыслены	Умеренно структурирована, известно, что надо делать на каждом этапе, может меняться последовательность этапов и их содержание	Неструктурированная, уникальная проблема (каждая проблема новая, не похожа на другие)
Горизонт решения	Дни, недели, декада, месяц	Недели, месяцы, год	Годы, десятки лет, срок жизни поколения
Периодичность решения	В реальном масштабе времени	Регулярная	Нерегулярная
Характер результатов решения	Запрограммированный	Желаемый	Ожидаемый
Уровень руководства, принимающего решения	Низший уровень	Все уровни	Высший уровень и другие в случае необходимости
Входная информация	Календарные планы, графики заявки, сводки	Планы, сводки, отчеты, прочие управленческие документы	Научно-техническая и экономическая информация, плановые и отчетные сводные документы
Обработка информации	Информационно-вычислительные операции, составление отчетов, сводок, регулирование по отклонениям	Информационно-вычислительные операции, оптимизация, вариантное планирование, моделирование	Анализ, сопоставление и экспертная оценка информации, моделирование
Доля интеллектуальной, творческой деятельности	Незначительная	Умеренная	Высокая
Выходная информация	Отчеты, сводки, графики, оперативные решения	Планы, сводки, отчеты, текущие решения	Цели, директивы, экономическая, социальная и организационная политика, перспективные планы, программы развития
Источники информации	Преимущественно внутренние	Внутренние и внешние	Внешние
Предметная область	Точно определенная, узкая	Функциональная	Очень широкая, расплывчатая, многофункциональная, междисциплинарная
Направленность информации	Прошлая, текущая	Недалекое будущее	Будущая
Частота использования информации	Высокая	Средняя	Низкая
Точность информации	Большая	Средняя	Небольшая

В зависимости от порядка принятия решения могут быть индивидуальными, коллективными или коллегиальными. Индивидуальная (единоличная) форма характеризуется тем, что руководитель единолично принимает решение и несет за него персональную ответственность, при этом в процессе подготовки решения он может выслушивать мнения подчиненных, консультироваться со специалистами и экспертами.

Единоличное принятие решения значительно повышает ответственность руководителя за результаты, процесс принятия решения, как правило, ускоряется, и определение источника успеха или неудачи в данном случае упрощается.

Коллективная форма принятия решения означает, что решение принимается членами определенной группы, связанными между собой формальными или неформальными отношениями. Решение принимается либо голосованием, либо на основе консенсуса. Для принятия решения может потребоваться простое или квалифицированное большинство голосов в зависимости от регламента, установленного для данной процедуры.

Коллективный порядок позволяет в окончательном решении учесть мнения многих членов группы, и в этом смысле групповое решение представляется более объективным, нежели индивидуальное.

Коллегиальная форма принятия решения состоит в том, что решения принимаются группой специалистов, уполномоченных для этого коллективом.

По продолжительности периода действия выделяют долгосрочные, среднесрочные и краткосрочные решения. Долгосрочные решения имеют прогнозный характер, что обусловлено видением будущего исходя из потребностей и условий настоящего. Краткосрочные решения принимаются без предварительной подготовки.

По степени регламентации решения делятся на директивные (нормативные), ориентирующие и рекомендующие.

По способу принятия различают выборочные и систематические решения.

По широте охвата выделяют общие и специальные решения. Общие решения касаются одинаковых проблем относящихся к различным подразделениям организации.

Специальные решения относятся к проблемам присущим только одному подразделению.

В зависимости от системы оценки эффективности различают однокритериальные и многокритериальные решения.

Однокритериальные решения, как следует из их названия, позволяют оценивать альтернативы на основе одного «главного» показателя, степень важности которого может вытекать из объективных условий или определяться субъективно лицом, принимающим решение (прибыль, доля рынка, первое место на товарной выставке и т.п.).

Многокритериальные решения требуют для оценки системы показателей, что создает дополнительные трудности, так как необходимо выбрать показатели и оценить их влияние на конечный результат. Как правило, к многокритериальным решениям относятся стратегические решения (выбор поставщика, покупателя, определение оптимума реализации по критериям цены и объема и т.п.).



13. Структура процесса принятия решений

Под технологией принятия решений следует понимать состав и последовательность процедур, приводящих к решению проблем организации, в комплексе с методами разработки и оптимизации альтернатив.

Процесс принятия решений -- это циклическая последовательность действий субъекта управления, направленных на разрешение проблем организации и заключающихся в анализе ситуации, генерации альтернатив, принятии решения и организации его выполнения.

Наиболее целостное и наглядное представление о процессе принятия решений дает схема, отражающая его основные стадии и порядок их следования, (рис.23.1).

Рис.23. 1. Состав и последовательность процедур процесса принятия управленческих решений

Следует, однако, отметить, что схема эта является идеализированной моделью, так как реальные процессы принятия решений, вследствие разнообразия организаций, ситуаций и проблем, требующих решения, как правило, от нее отличаются, т.е. фактически структура ППУР во многом определяется ситуацией и решаемой проблемой.

14. Предмет системного анализа

Системный анализ как дисциплина сформировался в результате возникновения необходимости исследовать и проектировать сложные, управлять ими в условиях неполноты информации, ограниченности ресурсов и дефицита времени.

Системный анализ является дальнейшим развитием целого ряда дисциплин, таких как исследование операций, теория оптимального управления, теория принятия решений, экспертный анализ, теория организации эксплуатации систем и т.д. Для успешного решения поставленных задач системный анализ использует всю совокупность формальных и неформальных процедур. Перечисленные теоретические дисциплины являются базой и методологической основой системного анализа. Таким образом, системный анализ - междисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных технических, природных и социальных систем. Широкое распространение идей и методов системного анализа, а главное - успешное их применение на практике стало возможным только с внедрением и повсеместным использованием ЭВМ. Именно применение ЭВМ как инструмента решения сложных задач позволило перейти от построения теоретических моделей систем к широкому их практическому применению. Системный анализ - это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных систем - технических, экономических, экологических и т.д. Центральной проблемой системного анализа является проблема принятия решения. Применительно к задачам исследования, проектирования и управления сложными системами проблема принятия решения связана с выбором определённой альтернативы в условиях различного рода неопределённости. Неопределённость обусловлена многокритериальностью задач оптимизации, неопределённостью целей развития систем, неоднозначностью сценариев развития системы, недостаточностью априорной информации о системе, воздействием случайных факторов в ходе динамического развития системы и прочими условиями. Учитывая данные обстоятельства, системный анализ можно определить как дисциплину, занимающуюся проблемами принятия решений в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной информации различной физической природы.

Главным содержанием дисциплины «Системный анализ» являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых неформальные процедуры представления здравого смысла и способы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем формальный математический аппарат.

Системный анализ является дисциплиной синтетической. В нём можно выделить три главных направления. Эти три направления соответствуют трём этапам, которые всегда присутствуют в исследовании сложных систем:

1) построение модели исследуемого объекта;

2) постановка задачи исследования;

3) решение поставленной математической задачи.

15. Конструктивное определение системы

Существует два принципиально разных подхода к определению системы: дескриптивный и конструктивный. Дескриптивный подход основывается на признании того, что системность свойственна действительности, что окружающий мир, Вселенная представляют собой некоторую совокупность систем, всеобщую систему систем, что каждая система принципиально познаваема, что внутри системы существует неслучайная связь между ее элементами, структурой и функциями, которые эта система выполняет.

В конструктивном подходе по заданной функции конструируется соответствующая системе структура. При этом используется не просто функциональный, но и функционально-целевой подход, потому что система должна соответствовать некоторым целям конструирования. Выделение и построение системы осуществляется так:

- ставится цель, которую должна обеспечивать система;

- определяется функция, обеспечивающая достижение этой цели;

- подыскивается или создается структура, обеспечивающая выполнение функции.

Цель представляет собой состояние, к которому направлена тенденция движения объекта. В неживой природе существуют объективные цели, а в живой дополнительно -- субъективные цели. Образно говоря, объективная цель -- это мишень для поражения, а субъективная цель -- желание стрелка поразить ее. Цель обычно возникает из проблемной ситуации, которая не может быть разрешена наличными средствами. И система выступает средством разрешения проблемы.

16. Типы структур социально-экономических систем

Социально-экономическая структура - это, прежде всего, совокупная рабочая сила общества, люди с их физическими и умственными способностями, уровнем образования и квалификации, их жизненным и производственным опытом. Важнейшей частью социально-экономической структуры являются отношения собственности на средства производства и потребления, социальная инфраструктура, хозяйственное законодательство, традиции и обычаи. Господствующий тип собственности определяет специфику экономической структуры. К социально-экономической структуре относятся также институты права, различное законодательство, определяющее правила экономической деятельности. Экономические системы различаются также в зависимости от типа социально-экономической структуры. Главная характеристика этой структуры в экономической системе - это господствующая форма собственности на средства производства. В зависимости от этого в истории выделяются такие экономические системы, как первобытный коммунизм, рабовладение, феодализм, капитализм, социализм. В этих экономических системах господствующей формой собственности является, соответственно, коллективная, частная рабовладельческая, частная феодальная, частная капиталистическая, общественная.

Виды структур системы

Одна и та же система может быть представлена разными структурами в зависимости от стадии познания объектов или процессов, от аспекта их рассмотрения, цели создания. При этом по мере развития исследований или в ходе проектирования структура системы может изменяться. Структуры могут быть представлены в матричной форме, в форме теоретико-множественных описаний, с помощью языка топологии, алгебры и других средств моделирования систем.

Иерархические структуры могут помочь в раскрытии неопределённости сложных систем. Структурные представления систем могут являться средством их исследования. В связи с этим полезно выделить и исследовать определённые виды (классы) структур.

Сетевая структура, или сеть, представляет собой декомпозицию системы во времени. Такие структуры могут отображать порядок действия технической системы (телефонная сеть, электрическая сеть и т.п.), этапы деятельности человека (при производстве продукции - сетевой график, при проектировании - сетевая модель, при планировании - сетевой план и т.д.). В виде сетевых моделей представляются методички системного анализа.

Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве. Все компоненты (вершины, узлы) и связи (дуги, соединения узлов) существуют в этих структурах одновременно (не разнесены во времени). Такие структуры могут иметь не два, а большее число уровней декомпозиции (структуризации). Структуры, в которых каждый элемент нижележащего уровня подчинён одному узлу (одной вершине) вышестоящего (и это справедливо для всех уровней иерархии), называют древовидными структурами, структурами типа «дерева», на которых выполняется отношение древесного порядка, иерархическими структурами с «сильными» связями. Структуры , в, в которых элемент нижележащего уровня может быть подчинён двум и более узлам (вершинам) вышестоящего, называют иерархическими структурами со «слабыми» связями.

Матричные структуры. Иерархическим структурам соответствуют матричные структуры. Отношения, имеющие вид «слабых» связей между двумя уровнями, подобны отношениям в матрице, образованной из составляющих этих двух уровней.

Многоуровневые иерархические структуры, отличающиеся различными принципами взаимоотношений элементов в пределах уровня и различным правом вмешательства вышестоящего уровня в организацию взаимоотношений между элементами нижележащего, называются: «страты», «слои», «эшелоны».

Смешанные иерархические структуры бывают с вертикальными и горизонтальными связями.

Структуры с произвольными связями могут иметь любую форму, объединять принципы разных видов структур и нарушать их.

17. Понятие риска и неопределенности в принятии решения

В момент принятия управленческого решения значителен элемент неопределенности.

Неопределенность - это неполнота или недостоверность информации об условиях реализации решения, наличие фактора случайности или противодействия. Таким образом, принятие решения в условиях неопределенности означает выбор варианта решения, когда одно или несколько действий имеют своим следствием множество частных исходов, но их вероятности совершенно не известны или не имеют смысла.

Источниками неопределенности ожидаемых условий в развитии предприятия могут служить поведение конкурентов, персонала организации, технические и технологические процессы и изменения конъюнктурного характера. При этом условия могут подразделяться на социально-политические, административно-законодательные, производственные, коммерческие, финансовые. Таким образом, условиями, создающими неопределенность, являются воздействия факторов внешней к внутренней среды организации. Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. Это должно иметь место, когда требующие учета факторы настолько новы и сложны, что насчет них невозможно получить достаточно релевантной информации. В итоге вероятность определенного последствия невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. Неопределенность характерна для некоторых решений, которые приходится принимать в быстро меняющихся обстоятельствах.

Сталкиваясь с неопределенностью, можно использовать две основные возможности. Во-первых, попытаться получить дополнительную релевантную информацию и еще раз проанализировать проблему. Этим часто удается уменьшить новизну и сложность проблемы. Руководитель сочетает эту дополнительную информацию и анализ с накопленным опытом, способностью к суждению или интуицией, чтобы придать ряду результатов субъективную или предполагаемую вероятность.Вторая возможность - действовать в точном соответствии с прошлым опытом, суждениями или интуицией и сделать предположение о вероятности событий. Временные и информационные ограничения имеют важнейшее значение при принятии управленческих решений.

Риск - это возможная опасность потерь, вытекающая из специфики тех или иных явлений природы и видов деятельности человеческого общества. Это историческая и экономическая категория. Таким образом, принятие решений в условиях риска означает выбор варианта решения в условиях, когда каждое действие приводит к одному из множества возможных частных исходов, причем каждый исход имеет вычисляемую или экспертно определяемую вероятность появления. Как историческая категория риск представляет собой осознанную человеком возможную опасность. Это свидетельствует о том, что риск исторически связан со всем ходом общественного развития. Как экономическая категория риск представляет собой событие, которое может произойти или не произойти. В случае совершения такого события возможны три экономических результата:

-отрицательный (проигрыш, ущерб, убыток);

-нулевой;

-положительный (выигрыш, выгода, прибыль).

В ситуации риска можно, используя теорию вероятности, рассчитать вероятность того или иного изменения среды, в ситуации неопределенности значения вероятности получить нельзя.

18. Понятие информации. Количественная оценка информации

С позиций материализма сущность природы составляет материя, т.е. данная нам в ощущениях объективная реальность, которая тем не менее существует независимо от наших ощущений. Это означает, что наши органы чувств дают нам информацию, являющуюся копией отражаемой материи. Поскольку ощущение является источником информации об окружающем мире, то материальные объекты даны нам в информации. Тем не менее, поскольку в общем случае отражение не полностью адекватно отражаемому объекту, имеет смысл говорить об информации для нас как результате отражения и об информации в себе, как атрибуте самой материи. Поскольку материя существует в пространстве, она тем самым всегда имеет структуру. Именно структура как распределение материи в пространстве характеризуется количественно и является информацией в себе. Воспроизведение же структуры материи на качественно иных носителях или в нашем сознании есть информация для нас. Между этими информациями нет никакого качественного различия, но есть различие количественное, ибо информация в себе Jс в общем случае больше информации для нас Jн:

Jн = Rk ( Jc) Jc = Rk (M)M,

или в линейном приближении

Jн = Rk Jc = Rk M,

где М - измеряемое материальное свойство (масса, цвет, заряд и т.п.), создающее Jс;

Jн - чувственная информация (информация для нас) или информация восприятия, которую в дальнейшем для краткости будем использовать без индекса;

Rk - относительная информационная проницаемость среды.

Таким образом, соотношение (33.1) реализует первый из принятых выше постулатов - об адекватности отражения материи, в соответствии с которым информация есть функция материи, которая по меньшей мере для ограниченных приращенийносит характер пропорциональной зависимости. Информация может быть как положительной, так и отрицательной. Поскольку же она выступает как мера количества материи, то и последняя должна иметь разные знаки.

19. Критерии Вальда и Сэвиджа при принятии решения в условиях неопределенности

Критерии основаны на анализе матрицы возможных состояний окружающей среды и альтернатив решений.

Матрица, приведенная в таблице 1, содержит: Аj - альтернативы, т.е. варианты действий, один из которых необходимо выбрать; Si - возможные варианты состояний окружающей среды; aij - элемент матрицы, обозначающий значение стоимости капитала, принимаемое альтернативой j при состоянии окружающей среды i.

Таблица 1 - Матрица решений

Альтернатива	S (состояние среды)
А	S1	S2	…	Si	…	Sm
А1	a11	a12	…	a1i	…	a1m
	…	…	…	…	…	…
Аj	aj1	aj2	…	aji	…	ajm
Аn	an1	an2	…	ajn	…	anm

Для выбора оптимальной стратегии в ситуации неопределённости используются различные правила и критерии, приведенные ниже.

Правило максимин (критерий Ваальда). В соответствии с этим правилом из альтернатив aj выбирают ту, которая при самом неблагоприятном состоянии внешней среды, имеет наибольшее значение показателя. С этой целью в каждой строчке матрицы фиксируют альтернативы с минимальным значением показателя и из отмеченных минимальных выбирают максимальное. Альтернативе а* с максимальным значением из всех минимальных даётся приоритет.

Принимающий решение в этом случае минимально готов к риску, предполагая максимум негативного развития состояния внешней среды и учитывая наименее благоприятное развитие для каждой альтернативы.

По критерию Ваальда лица, принимающие решения, выбирают стратегию, гарантирующую максимальное значение наихудшего выигрыша (критерия максимина).

Правило максимакс. В соответствии с этим правилом выбирается альтернатива с наивысшим достижимым значением оцениваемого показателя. При этом лицо, принимающее решение (ЛПР) не учитывает риска от неблагоприятного изменения окружающей среды. Альтернатива находится по формуле:

(а* = {аjmaxj maxi Пij}) (1)

Используя это правило, определяют максимальное значение для каждой строки и выбирают наибольшее из них.

Большой недостаток правил максимакса и максимина - использование только одного варианта развития ситуации для каждой альтернативы при принятии решения.

Правило минимакс (критерий Севиджа). В отличие от максимина, минимакс ориентирован на минимизацию не столько потерь, сколько сожалений по поводу упущенной прибыли. Правило допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Критерий Севиджа рассчитывается по формуле:

(min max П = mini [maxj (maxi Xij - Xij)]) (2),

где mini, maxj - поиск максимума перебором соответствующих столбцов и строк.

Расчёт минимакса состоит их четырёх этапов:

1. Находится лучший результат каждой графы в отдельности, то есть максимум Xij (реакции рынка).

2. Определяется отклонение от лучшего результата каждой отдельной графы, то есть maxi Xij - Xij. Полученные результаты образуют матрицу отклонений (сожалений), так как её элементы - это недополученная прибыль от неудачно принятых решений, допущенных из-за ошибочной оценки возможности реакции рынка.

3. Для каждой сточки сожалений находим максимальное значение.

4. Выбираем решение, при котором максимальное сожаление будет меньше других.

20. Критерии Лапласа и Гурвица при принятии решения в условиях неопределенности

Правило Гурвица. В соответствии с этим правилом правила максимакс и максимин сочетаются связыванием максимума минимальных значений альтернатив. Это правило называют ещё правилом оптимизма - пессимизма. Оптимальную альтернативу можно рассчитать по формуле:

...