3.3. Классификация систем и инструментов аналитической деятельности

В различных дисциплинах используются многообразные классификации систем. Например, деление систем (в природе и обществе) на простые, сложные и очень сложные, и при этом — на детерминированные и вероятностные (по Ст. Биру); системы с пассивным и активным поведением (по Н.Винеру). Активные системы делятся на нецеленаправленные и целенаправленные, а целенаправленные системы – на системы без обратной связи и системы с обратной связью. Сложные системы рассматриваются как системы с обратной связью и временными задержками (системная динамика Дж. Форрестера).

В таблице 3.2 представлена классификация исследуемых систем, являющихся объектами аналитической деятельности. Классификация произведена по двум категориям: детерминированности- недетерминированности и статичности-динамичности систем.

Такая категоризация систем позволяет прояснить само понимание сложности системы. При всей относительности деления систем (и их моделей) на сложные и не являющиеся таковыми, можно выявить отличительные черты сложных систем и, следовательно, определить какие научные дисциплины и методы требуется изучать и разрабатывать для формирования компетентности в аналитической деятельности.

Для эффективной аналитической деятельности в области недетерминированных динамических систем, как видно из таблицы 3.3, требуется владение такими теоретическими дисциплинами, которые характеризуются не столько изощренным математическим аппаратом, сколько новой методологией в изучении явлений. Таковой методологией становится системная динамика, требующая системного мышления при исследовании сложных систем.

Следовательно, компетентным исследователям требуется овладеть не столько математическими методами, соответствующими указанной области (нелинейное и динамическое программирование Р.Беллмана, стохастические дифференциальные уравнения), сколько умением поставить задачи для математиков, владеющих этими дисциплинами. Дж.Форрестер [21,22,23] , Дж. Стерман [30], П.Сенджа [18] показали эффективность системно-динамических моделей, использующих упрощенный математический аппарат, для исследования поведения сложных систем, прогнозирования их развития при тех или иных воздействиях извне или изнутри.

Таблица 3.2.

Системы (модели)	Статические	Динамические
Детерминированные	Все внешние факторы (параметры воздействий на систему) определены и постоянны. Система поддается математическому моделированию. Сложность определяют: высокая размерность, нелинейность, многокритериальность	Часть внешних параметров или все являются известными функциями от времени. Состояние системы в каждый следующий момент зависит от состояния в предыущий момент. Сложность определяют: высокая размерность, нелинейность, многокритериальность, обратные связи, задержки реакций элементов , дискретность и непрерывность времени
Недетерминированные	Часть внешних параметров или все определены случайными величинами с заданными распределениями. Элементы системы могут быть описаны неточно, с использованием лингвистических переменных. Не определена относительная важность критериев. Недоопределена структура системы.	Непрерывные потоки в системе являются стохастическими с известными распределениями
		Дискрет-ные стохасти- ческие процессы Времен-ные ряды	Сочетание многочисленных стохастических процессов с эмпирическими законами распределения, нелинейная динамика сложных петель обратной связи, необратимость изменений (бифуркации), стохастические временные задержки

Таблица 3.3.

Системы (модели)	Статические	Динамические
Детерминированные	Алгебраические уравнения и системы уравнений; математическое программирование; сетевые модели теории графов; формальная логика и другие дисциплины дискретной математики; дифференциальное и интегральное исчисление; исследование операций.	Дифференциальные уравнения; рекуррентные формулы, разностные схемы; динамическое программирование
Недетерминированные	Теория вероятностей, теория нечетких множеств и нечеткая логика, теория возможностей, метод анализа иерархий и аналитический метод анализа сетей, нейроподобные сети.	Теория массового обслуживания, теория случайных процессов, стохастические дифференциальные уравнения
		Марковс- кие процессы, метод Монте-Карло	Имитационное моделирование, дискретно-событийные модели, модели систем массового обслуживания, нелинейная динамика, теория катастроф, системная динамика

В работе «Системный подход и общесистемные закономерности» академик И.В. Прангишвили так описывает цель системно-динамического исследования: «предпринята попытка получить хоть какие-нибудь убедительные ответы на некоторые жизненно важные вопросы, порождаемые природой, обществом, техникой. Люди ищут ответы на такие фундаментальные вопросы, как причины возникновения в человеческом обществе конфликтов и войн, стихийных бедствий и экологических катастроф, периодического взлета и падения государственной мощи страны, появления и исчезновения государств, различных общественных формаций и др.» [12]. В книге излагаются «когнитивный, гомеостатический и синергетический подходы к решению сложных слабоструктурированных и слабоформализуемых задач различной природы и обсуждаются вопросы переноса знаний из одной области в другую» [12]. В приведенном фрагменте практически дословно воспроизводится поставленная в нашем исследовании задача формирования интеллектуальной компетентности для аналитической деятельности в области сложных динамических систем.

Исследования сложных систем, начиная с уровня управления предприятием [21], управления городом [22], экологическими системами и заканчивая общественно-экономическими системами и мировой динамикой [23], проводимые в разных странах, установили, что общесистемные закономерности являются ограничительными, предупреждающими, свидетельствующими о существовании явлений и событий недостижимых рассматриваемыми системами.

Изучая столь сложные системы, современная наука сталкивается с методологической проблемой. Классическая парадигма научного познания, состоящая в изучении явления через создание его теоретической модели и проверки полученных результатов экспериментом, в современной науке уступает место новой парадигме, которую порождают возможности использования информационного моделирования в качестве нового фундаментального метода научного познания. Современный уровень развития информационных технологий позволяет использовать информационные модели не только для проведения вычислительных экспериментов, с помощью которых можно проверить те или иные научные гипотезы. Современные информационные технологии позволяют строить модели на основе наблюдаемых данных и исследовать поведение и функционирование этих моделей, в результате чего могут быть выявлены эмерджентные свойства моделируемой системы, которые можно было бы выявить только в ходе эксперимента с реальной системой, или вовсе было бы невозможно обнаружить другими методами. Таким образом, информационное моделирование становится сегодня новым методом познания. Современная методология науки предусматривает не только путь познания от теории к физическому эксперименту, но путь от теоретических исследований и физических наблюдений к информационному моделированию, на основе которого делаются заключения. Это принципиально новая ситуация в методологии науки: сначала проводятся наблюдения и измерения системы, затем по их результатам создается имитационная модель, и затем изучается модель системы, что дает новые знания о реальной системе и её поведении, без проведения дорогостоящих, опасных или вовсе невозможных экспериментов.

Метод имитационного моделирования находит все более широкое применение в методологии науки. При этом модели сложных систем должны отражать динамическое взаимодействие системы с внешней средой, обратные связи и временные задержки в реагировании системы и внешней среды, то системную динамику изучаемого явления.