Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Общая теория систем и системный анализ
.pdf
71
6. Функциональная (по функциям), компонентная (по виду элементов) и
структурная (по виду отношений между элементами) декомпозиции системы.
Глубина декомпозиции ограничивается. Если при декомпозиции выясняется, что модель начинает описывать внутренний алгоритм функционирования
элемента вместо закона его функционирования в виде «черного ящика», то в
этом случае произошло изменение уровня абстракции. Это означает выход за
пределы цели исследования системы и, следовательно, вызывает прекращение
декомпозиции. В автоматизированных методиках типичной является декомпозиция системы на глубину 5-6 уровней. На такую глубину декомпозируется
обычно одна из подсистем. Функции, которые требуют такого уровня детализации, часто очень важны, и их детальное описание дает ключ к секретам работы
всей системы. Проблема проведения декомпозиции состоит в том, что в сложных системах отсутствует однозначное соответствие между законом функционирования подсистем и алгоритмом, его реализующим. Поэтому осуществляется формирование нескольких вариантов (или одного варианта, если система
отображена в виде иерархической структуры) декомпозиции системы.
На этапе анализа, обеспечивающем формирование детального представления системы, осуществляются:
1. Функционально-структурный анализ существующей системы, позво-
ляющий сформулировать требования к создаваемой системе. Он включает
уточнение состава и законов функционирования элементов, алгоритмов функционирования и взаимовлияний подсистем, разделение управляемых и неуправляемых характеристик, анализ целостности системы, формулирование
требований к создаваемой системе.
2. Морфологический анализ – анализ взаимосвязи компонентов.
3. Генетический анализ – анализ предыстории, причин развития ситуа-
ции имеющихся тенденций, построение прогнозов.
4. Анализ аналогов.
5. Анализ эффективности (по результативности, ресурсоемкости, опера-
тивности). Он включает выбор шкалы измерения, формирование показателей
эффективности, обоснование и формирование критериев эффективности, непосредственно оценивание и анализ полученных оценок.
6. Формирование требований к создаваемой системе, включая выбор
критериев оценки и ограничений.
На этапе синтеза системы осуществляются:
1. Разработка модели требуемой системы (выбор математического ап-
парата, моделирование, оценка модели по критериям адекватности, простоты,
соответствия между точностью и сложностью, баланса погрешностей, многовариантности реализаций, блочности построения).
2. Синтез альтернативных структур системы, снимающей проблему.
3. Синтез параметров системы, снимающей проблему.
72
4. Оценивание вариантов синтезированной системы (обоснование схе-
мы оценивания, реализация модели, проведение эксперимента по оценке, обработка результатов оценивания, анализ результатов, выбор наилучшего варианта).
Оценка степени снятия проблемы проводится при завершении системного анализа. Наиболее сложными в исполнении являются этапы декомпозиции и
анализа. Это связано с высокой степенью неопределенности, которую требуется преодолеть в ходе исследования.
Рассмотрим процесс формирования общего и детального представления
системы, включающий девять основных стадий.
Формирование общего представления системы:
Стадия 1. Выявление главных функций (свойств, целей, предназначения)
системы. Выбор основных предметных понятии, используемых в системе. На
этой стадии речь идет об уяснении основных выходов в системе. Должен быть
определен тип выхода: материальный, энергетический, информационный; они
должны быть отнесены к каким-либо физическим или другим понятиям (выход
производства - продукция (какая?), выход системы управления - командная информация (для чего? в каком виде?), выход автоматизированной информационной системы - сведения (о чем?) и т.д.).
Стадия 2. Выявление основных функций и частей (модулей) в системе.
Понимание единства этих частей в рамках системы. На этой стадии происходит
первое знакомство с внутренним содержанием системы, выявляется, из каких
крупных частей она состоит и какую роль каждая часть играет в системе. Это
стадия получения первичных сведений о структуре и характере основных связей.
Стадия 3. Выявление основных процессов в системе, их роли, условий
осуществления; выявление стадийности, скачков, смен состояний в функционировании; в системах с управлением - выделение основных управляющих
факторов. Здесь исследуется динамика важнейших изменений в системе, ход
событий, вводятся параметры состояния, рассматриваются факторы, влияющие
на эти параметры, обеспечивающие течение процессов, а также условия начала
и конца процессов. Определяется, управляемы ли процессы и способствуют ли
они осуществлению системой своих главных функций. Для управляемых систем уясняются основные управляющие воздействия, их тип, источник и степень
влияния на систему.
Стадия 4. Выявление основных элементов «несистемы», с которыми свя-
зана изучаемая система. Выявление характера этих связей. На этой стадии решается ряд отдельных проблем. Исследуются основные внешние воздействия
на систему (входы). Определяются их тип (вещественные, энергетические, информационные), степень влияния на систему, основные характеристики. Фиксируются границы того, что считается системой, определяются элементы «не-
73
системы», на которые направлены основные выходные воздействия. Данная
стадия позволяет лучше уяснить главные функции системы, ее зависимость и
уязвимость или относительную независимость во внешней среде.
Стадия 5. Выявление неопределенностей и случайностей в ситуации их
определяющего влияния на систему (для стохастических систем).
Стадия 6. Выявление разветвленной структуры, иерархии, формирование
представлений о системе как о совокупности модулей, связанных входамивыходами.
Данной стадией заканчивается формирование общих представлений о
системе. Для более детального изучения объекта, необходимо пойти дальше по
спиралеобразному пути углубленного исследования системы.
Формирование детального представления системы:
Стадия 7. Выявление всех элементов и связей, важных для целей рас-
смотрения. Их отнесение к структуре иерархии в системе. Ранжирование элементов и связей по их значимости.
Стадии 6 и 7 тесно связаны друг с другом, поэтому их обсуждение полезно провести вместе. Стадия 6 – это предел познания «внутрь» достаточно
сложной системы для лица, оперирующего ею целиком. Более углубленные
знания о системе (стадия 7) будет иметь уже только специалист, отвечающий за
ее отдельные части.
При углубленной детализации важно выделять именно существенные для
рассмотрения элементы (модули) и связи, отбрасывая все то, что не представляет интереса для целей исследования. Познание системы предполагает не всегда только отделение существенного от несущественного, но также уделение
дополнительного внимания более существенному.
Стадия 8. Учет изменений и неопределенностей в системе. Здесь исследуются медленное, обычно нежелательное изменение свойств системы, которое
принято называть «старением», а также возможность замены отдельных частей
(модулей) на новые, позволяющие не только противостоять старению, но и повысить качество системы по сравнению с первоначальным состоянием. Такое
совершенствование искусственной системы принято называть развитием. К нему также относят улучшение характеристик модулей, подключение новых модулей, накопление информации для лучшего ее использования, а иногда и перестройку структуры, иерархии связей.
Стадия 9. Исследование функций и процессов в системе в целях управления ими. Введение управления и процедур принятия решения. Управляющие
воздействия как системы управления. Для целенаправленных и других систем с
управлением данная стадия имеет большое значение. Основные управляющие
факторы были уяснены при рассмотрении стадии 3, но там это носило характер
общей информации о системе. Для эффективного введения управлений или
изучения их воздействий на функции системы и процессы в ней необходимо
74
глубокое знание системы. Именно поэтому анализ управлений проводится по-
Основополагающие понятия системного
анализа:
система, подсистема, элемент, внешняя
среда, структура, цель и т.д.
Методы и модели
принятия
решений:
Мозговой
штурм
Метод Дельфи
Метод
экспертных
оценок
Выбор
оптимальных
альтернатив
Методы
исследования
операций
Системная
последова-
тельность
принятия
решений
Модель структуры
системы
Базовые модели системного анализа
Модель «черного
ящика»
Модель состава
системы
Метод
декомпозиции
Прикладные методы и модели
системного анализа
Модель дерева
целей
Метод
формирования
задач управления
Иерархическая
содержательная
модель
Проектирование
человеко-машинных
систем
Прикладные
технологии,
использующие
системный анализ
IDEF0
ARIS
Реинжиниринг
бизнес-
процессов
RAD-
технология
сле всестороннего рассмотрения системы.
На данной стадии выясняется, где, когда и как система управления воздействует на основную систему, насколько это эффективно, приемлемо и удобно реализуемо. При введении управлений в системе должны быть исследованы
варианты перевода входов и постоянных параметров в управляемые, определены допустимые пределы управления и способы их реализации.
4.2 Классификация моделей и методов системного анализа
Все понятия, методы, модели и технологии можно объединить в несколько укрупненных блоков с многоуровневой структурой (рис. 4.3). Базисный уровень составляют основополагающие понятия системного анализа: система, подсистема, элемент, окружающая среда, проблема, цель, функция, структура,
внешние условия системы. К базовым понятиям относятся и основные свойства
систем - свойства иерархичности, эмерджентности, динамичности, целенаправленности.
пользует одну из базовых моделей или их некоторую комбинацию. Высокий
уровень абстрактности этих моделей позволяет использовать их для любых типов систем, причем для описания различных аспектов систем, таких как цели,
Рис. 4.3. Классификация модели и методов системного анализа
Следующий уровень составляют базовые модели системного анализа.
Практически любая методика системного анализа в качестве основы ис-
75
задачи, функции, структуры. Конкретные методики, используя базовые модели,
наполняют их более конкретным содержанием, накладывая определенные ограничения на синтаксис и семантику моделей.
К базовым моделям относятся модель черного ящика, модель состава
системы и модель структуры. Эти виды моделей широко используются для
формирования моделей организаций. Например, модель черного ящика используется для описания взаимодействия организации с окружающей средой. Модель состава используются для отображения состава функций организации, целей, задач, персонала и т.д. Модель структуры используется для отображения
структуры подчиненности в организации, коммуникационных взаимодействий
и т.д. Указанные виды моделей систем используются чаще всего в статическом
варианте, однако они могут использоваться и в динамическом варианте. Например, динамическая модель черного ящика может быть использована для
отображения динамики изменения некоторых основных параметров, характеризующих состояние организации. Динамический вариант модели структуры используется, например, при формировании сетевого графика выполнения программы развития организации. Для построения этих моделей применяется метод декомпозиции.
Следующий уровень компонент системного анализа составляют прикладные методологии системного анализа, центральным моментом которых является модель сложной системы. Примерами таких методологий могут служить модель дерева целей, модель задач управления, метод построения иерархических
содержательных моделей сложных систем и т.д.
В отдельный блок системного анализа включены модели и методы принятия решений. В самом общем виде последовательность принятия решений
включает этапы выявления проблемной ситуации, целевыявления, формирования критериев выбора решений, выработки (генерации) решений, согласования
и выбора решений, реализации решений и оценки результатов. Данная последовательность применима для создания самых различных сложных систем. К
этому уровню будем относить и методы принятия решений. Как правило, эти
методы не привязаны к объекту проектирования, в них делается акцент на способы организации группового или индивидуального поиска решений. К методам поиска решений относятся, в частности, методы активизации мышления
(мозговой штурм, синектика), методы генерации вариантов (морфологический
анализ, метод Дельфи), а также методы выбора (например, метод экспертных
оценок), модели выбора оптимальных альтернатив, модели исследования операций.
Следующий уровень компонент системного анализа составляют технологии проектирования, использующие системный анализ. К ним относятся технологии, ориентированные на конкретный вид систем, например: CASEтехнологии проектирования программных информационных систем, техноло-
76
гии автоматизированного проектирования технических систем различного назначения, технологии реинжиниринга бизнес-процессов. Отличительной особенностью технологий является наличие регламентирующей процедуры проектирования, предусматривающей выполнение определенных этапов, для каждого из которых определены стандартизированные методики и стандартный набор документации. Как правило, на некоторых этапах предусматривается формирование различного рода моделей.
Практически любая технология явно или неявно использует системный
подход. Так, в основе регламентирующих процедур проектирования, как правило, лежит системная последовательность принятия решений. Методики проектирования зачастую базируются на различных методологиях системного анализа и общих процедурах принятия решений.
4.3 Базовые модели системного анализа
4.3.1 Модель «черного ящика»
Первым наиболее простым и абстрактным уровнем описания системы является модель «черного ящика». Модель «черного ящика» - это модель системы, представляющая собой «черный ящик» с известными выходными и входными параметрами и неизвестным внутренним устройством. Исследуя параметры с помощью такой модели, можно получить представление о внутреннем
устройстве изучаемого объекта.
На практике часто бывает достаточно иметь только часть информации об
объекте. Например, когда мы не знаем текущего цифрового значения точного
времени (проблема – незнание точного времени, цель – не опоздать куда-либо),
то достаточно посмотреть на часы, не задумываясь при этом об их внутреннем
устройстве и источнике поступления энергии для их работы. В приведенном
примере назначение часов (цель их существования) – показывать точное время
в произвольный момент и тем самым воздействовать на внешнюю по отношению к ним среду.
В этом случае предполагается, что выделенная система связана со средой
через совокупность входов и выходов (рис. 4.4). Входы модели описывают ресурсы и ограничения, а выходы – результаты деятельности системы. При этом
предполагается, что содержимое системы неизвестно (или не представляет интереса для внешней среды), но этого достаточно для решения возникшей проблемы. Например, при употреблении таблетки нурофена не обязательно знать
состав самой таблетки и представлять механизм воздействия ее компонентов на
организм, а важно то, что при этом проходит головная боль.
77
в
ы
х
о
д
ы
в
х
о
д
ы
система
Рис 4.4 Модель «черного ящика»
Понятие «черный ящик» было предложено У.Р. Эшби. В кибернетике оно
позволяет изучать поведение систем, т.е. их реакций на разнообразные внешние
воздействия, и в то же время абстрагироваться от их внутреннего устройства.
Таким образом, система изучается не как совокупность взаимосвязанных элементов, а как нечто целое, взаимодействующее со средой на своих входах и выходах.
Модель «черного ящика» применима в различных ситуациях. Такая модель, несмотря на ее внешнюю простоту и отсутствие сведений о внутренней
структуре, оказывается часто полезной и достаточной для практического использования. Например, для анализа работоспособности телевизора необходимо проверить входы (шнур электропитания, антенну, ручки управления и настройки) и выходы (экран кинескопа и выходные динамики). Системное описание какого-либо производственного процесса необходимо начинать с анализа
его информационных и материальных входов и выходов - планируемых и результирующих показателей деятельности, качества ресурсов и конечных продуктов и т.д.
Следует отметить, что существует множество систем, внутреннее устройство которых невозможно либо нецелесообразно описывать, и в этом случае
модель «черного ящика» является единственным вариантом их исследования.
Например, мы не знаем, как устроен организм человека, в то же время необходимо знать влияние, оказываемое на него лекарственными препаратами и т.д.
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 времени и средств при непосредственном изучении, либо такое изучение недопустимо по каким-либо соображениям.
Модель в этом случае отражает два важных и существенных ее свойства:
целостность и обособленность от среды.
Исследование с помощью метода «черного ящика» заключается в том,
что осуществляется предварительное наблюдение за взаимодействием системы
с внешней средой и установление списка входных и выходных воздействий,
среди которых выделяются существенные воздействия. Затем осуществляется
выбор входов и выходов для исследования с учетом имеющихся средств воз-
78
действия на систему и средств наблюдения за ее поведением. На следующем
ВУЗ как черный
ящик
Абитуриенты
Преподаватели
Материальная база
Квалифицированные
специалисты
Наукоемкие
технологии
этапе производятся воздействие на входы системы и регистрация ее выходов. В
процессе изучения наблюдатель и «черный ящик» образуют систему с обратной
связью, а первичные результаты исследования – множество пар состояний входа и выхода, анализ которых позволяет установить между ними причинноследственную связь.
Пример модели «черного ящика» рассмотрен на примере ВУЗа (рис. 4.5).
Рис. 4.5 Отношения ВУЗа с окружающей средой
В настоящее время известны два вида «черных ящиков». К первому виду
относят любой «черный ящик», который может рассматриваться как автомат,
называемый конечным или бесконечным. Поведение таких «черных ящиков»
известно. Ко второму виду относятся такие «черные ящики», поведение которых может быть наблюдаемо только в эксперименте. В таком случае в явной
или неявной форме высказывается гипотеза о предсказуемости поведения
«черного ящика» в вероятностном смысле. Без предварительной гипотезы невозможно любое обобщение или, как говорят, невозможно сделать индуктивное
заключение на основе экспериментов с «черным ящиком».
Такая модель, несмотря на внешнюю простоту и на отсутствие сведений
о внутреннем строении системы, часто оказывается очень полезной. Отметим,
однако, что построение модели «черного ящика» не является тривиальной задачей, так как на вопрос о том, сколько и какие именно входы и выходы следует
включать в модель, ответ не прост и не всегда однозначен.
Построение модели основывается на выборе из бесконечного множества
связей системы со средой их конечного множества, адекватно отражающего цели исследования. Очевидно, что такие модели не надо сводить к моносистеме
(т.е. системе с одним входом и выходом), а для обоснования необходимого и
достаточного количества параметров множеств входов и выходов широко использовать методы математической статистики, привлекать опытных экспертов. При построении модели системы в виде «черного ящика» существует
опасность неполноты перечня входов и выходов, вследствие чего важные из
них могут быть сочтены несущественными либо быть неизвестны.
Трудности построения модели черного ящика возникают из-за того, что
модель всегда содержит конечный список связей, тогда как их число у реальной
79
системы не ограничено. Возможны четыре типа ошибок при построении моде-
подсистема
элементы
система
ли черного ящика.
Ошибка первого рода происходит, когда ЛПР расценивает связь как су-
щественную и принимает решение о включении ее в модель, тогда как на самом
деле по отношению к поставленной цели она несущественна и могла бы быть
неучитываемой. Это приводит к появлению в модели «лишних» элементов, по
сути ненужных.
Ошибка второго рода, наоборот, совершается ЛПР, когда он принимает
решение, что данная связь несущественна и не заслуживает быть включенной в
модель, тогда как на самом деле без нее цель исследования не может быть достигнута в полной мере.
Ошибкой третьего рода принято считать последствия незнания. Для того
чтобы оценивать существенность некоторой связи, надо знать, что она вообще
есть. Но от того, что ЛПР не подозревает о существовании некой связи, она не
перестает существовать и проявляться в реальной действительности.
Ошибка четвертого рода может возникнуть при неверном отнесении из-
вестной и признанной существенной связи к числу входов или выходов.
4.3.2 Модель состава системы
При рассмотрении любой системы, прежде всего, обнаруживается, что ее
целостность и обособленность выступают как внешние свойства. Вместе с тем
внутренняя структура системы также является многообразной, неоднородной и
состоит из множества функциональных элементов. При детальном рассмотрении система может быть разбита на части: неделимые (элементы) и состоящие
более чем из одного элемента (подсистемы). В результате описания этих подсистем и элементов получается модель состава системы (рис. 4.6).
Рис. 4.6. Модель состава системы
На рис. 4.7 приведен фрагмент модели состава системы «вуз», в которой
овалами обозначены элементы системы, а прямоугольниками – ее подсистемы.
80
Разумеется, это далеко не полная модель состава вуза и, более того, уже на этом
Система «ВУЗ»
Ректорат
Проректор 1 Проректор N Ученый секретарь
Подсистема
Институт
Кафедра 1 Кафедра N
Подсистема
Кафедра
(общевузовская)
ППС
Подсистема
Профессора
Доценты
Ассистенты
Научно-
исследовательская
часть
Подсистема
НИИ
Отдел
Лаборатория
Студенчество
Подсистема
Курс 1
Курс 5
Группа 1
Группа N
Поток 1
Поток M
этапе ее построения можно выделить несколько уровней в составе рассматриваемых подсистем. Например, ректорат – подсистема 1-го уровня, институты и
научно-исследовательская часть – подсистемы 2-го уровня, профессорскопреподавательский состав и студенчество – подсистемы 3-го уровня.
Рис. 4.7. Модель состава системы «ВУЗ»
Построение модели состава системы только на первый взгляд кажется
простым делом. Если дать разным экспертам задание определить состав одной
и той же системы, то результаты их работы будут различаться, иногда довольно
значительно. Причина такого исхода состоит не только в том, что у них могут
быть разные знания о системе. Главная трудность в построении модели состава
системы заключается в том, что границы разбиения модели состава системы на
подсистемы и элементы определяются целями системы и являются относительными, условными. Таким образом, построение модели состава в силу многообразия природы и форм элементов – сложный процесс, что объясняется тремя
факторами:
1) неоднозначностью понятия «элементарность»: то, что с одной точки
зрения является элементом, с другой оказывается подсистемой, подлежащей
дальнейшему разбиению;
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]