Основные идеи системного анализа

В настоящее время существует много научных проблем в области рационального природопользования. Казалось бы, что их можно решить стандартным путем, используя имеющиеся методы математического анализа. Однако, не все так просто. Именно в этой области эффективно применение методов системного анализа.

Основная идея системного подхода заключается в получении четкой картины сети и иерархии подсистем, которые образуют единое целое. Серьезная потребность в системном анализе появилась в начале 50-х годов прошлого столетия, когда проблемы, вставшие перед человечеством, приобрели новый характер – они стали большими и комплексными, содержащие много неопределенностей. Появились спутники, решаемые проблемы стали комплексными и значительно более сложными. Ранее независимые проблемы, которые решались отдельно, оказались взаимосвязанными. Сложные проблемы требовали больших материальных средств на их разрешение. Поэтому появилась потребность в методах, которые давали бы возможность анализировать сложные системы, описываемые большим количеством переменных, как единое целое с учетом возможных неопределенностей, существующих в системе. Получившаяся методология стала называться «системным анализом». Основой методологии является идея количественного сравнения возможных альтернатив с целью отбора наилучшей (в каком-то определенном заранее заданном смысле) для данной системы альтернативы.

На сегодняшний день – системный анализ – это синтетическая дисциплина, объединяющая большое количество научных разделов. В результате проведенного анализа появляется формализованное описание рассматриваемой ситуации. Применение ЭВМ позволяет проанализировать возможные варианты решения. Системный анализ позволяет лицу, принимающему решение (ЛПР), выбрать оптимальный вариант развития системы.

Системный анализ – это продолжение развития методов научного анализа. Напомним, что в основе научного анализа лежат: определенность, четкая формулировка поставленной задачи и существующие в задаче ограничения.

Однако при рассмотрении функционирования сложных систем становится ясно, что понимание структуры рассматриваемых систем всегда неполно и относительно. Очень часто либо невозможно установить все реально существующие связи в системе, либо требуются большие финансовые или временные затраты для понимания этих связей. При этом в системе всегда существует неопределенность. Неопределенность бывает разного типа. Выделяют неопределенность в исходных данных и неопределенность принимаемых решений. Проблема заключается в том, чтобы описать неопределенность количественным способом, так как необходимым требованием системного анализа является численная оценка всех переменных системы.

При изучении экологических проблем возникает целый ряд задач, связанных с количественной оценкой параметров, традиционно оцениваемых лишь качественным образом (например, количественная оценка эстетической стороны горных территорий). Поэтому в системном анализе с одной стороны требуется найти разумные способы учета неопределенностей, всегда существующих в системе, с другой стороны - научиться количественно оценивать качественные показатели. Системный анализ соединяет в себе сочетание качественных и количественных методов. По сути дела, системный анализ является научным методом или методологией, которая включает в себя следующие два основных действия:

1) исследование и сравнение альтернативных вариантов, которые приводят к поставленной цели,

2) учет и анализ неопределенностей, существующих в системе.

Главным рабочим инструментом системного анализа является математическая модель. При составлении математической модели проводится анализ неопределенностей и делается все возможное для уменьшения их влияния. На этапе построения модели все качественные переменные должны перейти в разряд количественных. Так как основной целью построения модели является установление количественных взаимосвязей между компонентами системы, то, в первую очередь, проводится анализ информации, которая может быть использована для определения количественных зависимостей между компонентами модели. Информация может быть получена тремя путями:

1) прямое экспериментирование,

2) из литературных источников,

3) путем опроса мнения экспертов.

Введенные математические зависимости между входными и выходными величинами должны быть проверены. В системном анализе выделяют 2 процедуры: верификацию (verification) и подтверждение (validation). Первая процедура выясняет, насколько общее поведение модели является разумным. Вторая процедура включает проверку основных гипотез модели. Проверка осуществляется на уже имеющемся статистическом материале. С этой целью уже имеющийся статистический материал разбивают на 2 части. Одна часть используется для получения коэффициентов математической модели, другая часть - для проверки расчетных прогнозных вариантов.

Любая модель строится на основе введения определенных гипотез, что является искусством, развивающимся с опытом, приходящим со временем. Анализ расчетных модельных данных и сравнение их с имеющимся статистическим материалом позволяет делать вывод о качестве вводимых гипотез. Другая проблема связана с нейтрализацией неопределенностей, всегда существующих в системе. Применение статистических методов позволяет исключить из рассмотрения те неопределенности, которые описываются репрезентативным статистическим ансамблем. Оставшуюся неопределенность можно уменьшить путем сбора дополнительных данных. Двигаясь в этом направлении, предварительно следует провести анализ чувствительности выходных данных к различным значениям переменных, зависящих от анализируемой неопределенности. Если происходит незначительное изменение выходных величин при изменении параметров, которые включают неопределенность, то не требуется проведения дополнительных измерений для компенсации неопределенности. Если же выходные величины чувствительны к изменениям параметров, включающих неопределенность, то требуются дополнительные измерения и введение дополнительных гипотез. Ибо при описании большинства реальных процессов должен выполняться знаменитый принцип «корректности» французского математика Адамара, суть которого состоит в том, что модели реальных физических процессов в своем большинстве должны быть таковы, что малые изменения в начальных и граничных условиях не должны приводить к большим последствиям. (Особый случай влияния малых воздействий на устойчивость систем, относящийся к теории «катастроф», будет рассмотрен особо в третьей части книги).

Итак, системный анализ – это синтетическая дисциплина, разрабатывающая способы исследования разнообразных сложных систем или ситуаций при нечетко поставленных целях (критериях). При системном анализе используется математический аппарат теории игр, теории исследования операций и методы неформального анализа, такие как метод экспертиз, метод опроса, эвристические методы.

Существенной частью исследования систем является выбор способа описания изменений в системе и формализация такого описания. Сложность описания определяется сочетанием разнотипных факторов, характеризующих систему, например, сочетание физических, экологических, экономических, социальных и других факторов.

Методы системного анализа представляют собой способы выбора одного варианта решения из множества возможных решений. Считается, что по сравнению с ранее использованными методами они обладают большей точностью и более обоснованы. Системный подход включает следующие этапы:

1. отыскание всех возможных вариантов решения,

2. определение последствий использования каждого из возможных вариантов решения,

3. использование объективных критериев для выбора предпочтительного решения.

Системный анализ позволяет ЛПР выбрать последовательность действий путем общего изучения цели, нахождения вариантов решения и сравнения этих вариантов друг с другом и с выбранным критерием.

Перечислим некоторые положения, которые желательно учитывать при проведении системного анализа:

1. процесс принятия решения должен осуществляться таким образом, чтобы используемые способы выбора решения можно было оценить, улучшить или заменить на другие,

2. критерии оценки, используемые в процессе принятия решения, должны быть четко сформулированы,

3. усилия, затраченные на нахождение связей между причиной и следствием, могут быть в дальнейшем оправданы лучшим пониманием проблемы.