COMPROMISE компромисс

MULTICRITERIALмногокритериальный

CONSTRAINTS, CONDITIONS ограничения

CORPORATION оргсистема

Values ценности

Критерии являются количественными мо-делями качествен-ных целей. Следовательно, расхождения критериев и целей неизбежны, и очень важно заботиться о том, чтобы переход к работе с выбранными критериями действительно привел к движению в направ-лении к заданным целям.

Эта модель фактически уже была использована в алгоритме декомпозиции (см. гл. 8). Там “объект анализа” и выражал интересы проблемосодержащей системы, а в качестве “целевой” выступала именно проблеморазрешающая система. Было отмечено, что иногда (но на самом деле редко) обе эти системы могут оказаться совмещенными. Окружающая среда отображалась лишь в виде входов и выходов целевой системы.

Применительно к формированию критериев данная модель позволяет не только повысить полноту набора критериев, но и структурировать их совокупность, ввести такие различия между ними, которые впоследствии облегчат постановку оптимизационных задач. Суть дела (упрощенно) заключается в том, что характер целей трех данных участников проблемной ситуации различен. Для проблемосодержащей системы это цели достижения (главное – разрешить проблему); цели проблеморазрешающей системы связаны с рациональным расходом ресурсов на разрешение проблемы (главное – экономно разрешить ее), а вмешательство среды в этот процесс носит, как правило, характер пассивный, но обязательный (главное – не предпринимать ничего, что противоречило бы законам природы). Так возникают критерии эффективности, подлежащие оптимизации (нередко противоречивые), а также критерии сохранения, ограничения, требующие соблюдения их постоянства. При постановке оптимизационных задач все эти критерии связываются воедино (формальная техника этого была рассмотрена в § 6.2). Содержательная сторона этого процесса состоит в том, что происходит согласование ресурсов проблеморазрешающей системы с потребностями проблемосодержащей системы при ограничениях, накладываемых средой. При этом может возникнуть необходимость в итерациях, чего не следует избегать в исследованиях сложных систем.

Между целевыми критериями и ограничениями имеется сходство и различие. На последующих этапах, например при решении некоторых типов оптимизационных задач, они могут выступать равноправно (как в уравнениях Эйлера или в терминах теории расплывчатых множеств). Однако на этапах формирования критериев и генерирования альтернатив (последний будет рассмотрен в следующем параграфе) они различаются существенно. Целевой критерий как бы открывает возможности для выдвижения все новых и новых альтернатив в поисках лучшей из них, а ограничение заведомо уменьшает их число, запрещая некоторые из альтернатив. Одними целевыми критериями можно жертвовать ради других, а ограничение исключить нельзя, оно должно жестко соблюдаться. В этом смысле ограничения упрощают, а не усложняют работу системного аналитика.

В практике системного анализа встречаются случаи, когда наложенные ограничения столь сильны, что делают нереальным достижение цели. Тогда системный аналитик должен ставить перед лицом, принимающим решение, вопрос о том, нельзя ли данные ограничения ослабить или снять совсем. Например, слишком жесткие требования на вероятность ложной тревоги приводят к неприемлемо длительным периодам накопления сигнала в радиолокаторе. Как выяснилось, столь жесткое требование вытекало лишь из нежелания “слишком часто” беспокоить зря вышестоящее начальство.

Итак, при формировании критериев ищется компромисс между полнотой (точностью) описания целей и количеством критериев. Кроме общих рекомендаций типа изложенных выше можно использовать и практический опыт исследования конкретных систем. Так, Э. Квейд [9] перечисляет критерии, наиболее часто встречающиеся в анализе сложных технических систем: финансовые (прибыль, стоимость и пр.), объемные (измеряющие количество продукта), технические качества (эффективность функционирования, надежность и т.д.), живучесть (совместимость с уже существующими системами, приспособляемость или гибкость, стойкость против морального старения, безопасность) и ряд других. Такие эмпирические перечни, безусловно, полезны, но их следует рассматривать лишь как основу дальнейшего поиска.

Не следует абсолютизировать критическое отношение к тому, что расхождение между критериями и целями неизбежно. Древняя поговорка гласит: “Можно много пройти в башмаках, которые немного жмут”.

Подведем итог Считая критерии оценки альтернатив количественными моделями качествен-ных целей, мы можем повысить полноту и адекватность создаваемого набора критериев для конкретной задачи.

Summary Considering the criteria for evaluating alternatives as quantitative models of qualitative purposes enables us to improve the completeness and adequacy of the criteria set for a given problem.