- •Н.Д. Дроздов основы системного анализа
- •Тверь, 2000 г.
- •Оглавление
- •Предисловие
- •1. Системный анализ. Определение, связь с другими научными дисциплинами
- •2. Методология системного анализа
- •2.1. Принцип системности
- •2.2. Система. Основные определения
- •2.3. Системный подход — основа методологии системного анализа.
- •2.4. Основные закономерности организации материального мира
- •А. Основы организации неживой природы
- •Б. Биологический уровень организации материи
- •В. Особенности эволюции общественных систем (особенности антропогенеза)
- •2.5. Системный анализ в исследовании социальных и экономических процессов
- •3. Моделирование. Основные понятия
- •3.1. Определение понятия «модель»
- •3.2. Классификация моделей
- •1) В зависимости от особенностей возникновения модели могут быть разделены на три группы:
- •2) В зависимости от способа описания свойств моделируемого объекта различают модели вербальные, изобразительные, аналоговые, символические.
- •3) В зависимости от способа отображения объекта различают модели аналитические и имитационные.
- •4) По отношению к управлению модели разделяются на описательные — не содержащие управлений и конструктивные.
- •6) По отношению к предметной области (по) модели делятся на независимые от по, настраиваемые на по, ориентированные на по.
- •3.3. Общие требования к моделям.
- •1) Требование адекватности модели моделируемой системе относительно совокупности характеристик, обеспечивающих достижение поставленной цели исследования.
- •3) Требование замкнутости модели.
- •6) Требование удобства.
- •3.4. Структура моделей
- •3.5. Этапы моделирования
- •3.6. Значение и содержание этапа «Постановка задачи»
- •3.7. Формализация задачи
- •3.8. Некоторые проблемы, возникающие при исследовании
- •3.8.1. Интерполяция, экстраполяция, прогнозирование.
- •3.8.2. Линейность и нелинейность
- •3.8.3. Дискретность и непрерывность
- •3.8.4. Детерминированность и случайность
- •3.9. Планирование эксперимента
- •3.10. Проверка модели
- •3.11. Анализ результатов и внедрение рекомендаций
- •3.12. Использование эвм в моделях
- •3.13. Измерительные шкалы
- •4. Субъективные проблемы исследований
- •2) Ошибки в определении цели
- •3) Пренебрежение аналитическими (дедуктивными) построениями.
- •5) Произвольная трактовка статистических данных.
- •6) Пренебрежение научным подходом к процессу принятия решения
- •5. Выбор
- •5.1 Основные положения
- •5.2 Формализация задачи принятия решения
- •5.2.1 Постановка задачи
- •5.2.2. Декомпозиция задачи принятия решения и оценка свойств альтернатив
- •5.2.3.Композиция оценок свойств и сравнение альтернатив.
- •5.3 Пример модели принятия решения в условиях неопределенности
- •5.4. Примеры решения оптимизационной задачи методом динамического программирования
- •Литература
Предисловие
Отвечая на вопрос: «Почему наше время называется эпохой НТР», Е.С. Вентцель пишет:
«Отличие того периода, который мы называем «научно-технической революцией», от всех предшествующих не в мощи и совершенстве техники, не в могуществе науки, а в перемещении акцентов. В наше время на передний план выходит не задача создания новых и новых образцов техники, а проблема разумного управления. Управления не только машинами, но и людьми, огромными человеко-машинными системами. Дело в том, что техника и технология сейчас меняются настолько быстро, что не успевают сформироваться опытные люди, умеющие разумно управлять этой техникой, приводить ее в действие. Когда-то умение это приобреталось исподволь, обучение шло «методом проб и ошибок», приобретенные навыки закреплялись, передавались от отца к сыну, от учителя к ученику. Теперь традиции просто не успевают образоваться: на протяжении одной человеческой жизни окружающая среда, требования и навыки успевают смениться не один раз. Человечество приобрело огромные возможности и встало перед лицом огромных опасностей. Старый как мир, испытанный способ «проб и ошибок» в наши дни не пригоден — слишком мало времени остается для «проб» и слишком катастрофическими могут оказаться «ошибки». НТР — эпоха ответственейших решений, которые должны приниматься не интуитивно, а на научной основе. И не случайно именно наше время отмечено бурным ростом математических методов во всех областях. Вместо того чтобы «пробовать и ошибаться» на реальных объектах, люди предпочитают делать это на математических моделях».
Проблема управления сложными системами, проблема принятия решения и составляет основное содержание системного анализа. Для того чтобы успешно справиться с этой проблемой, нужно изучить объект управления — систему, а также определить цель управления — выяснить необходимое (целесообразное) состояние системы, т.е. состояние, к которому она должна стремиться.
Каждая система имеет свои особенности, организацию, цели. Однако всем системам, вне зависимости от их физической природы, присущи определенные общие закономерности, отношения между элементами, общие законы управления. Представляется возможным для изучения систем любой природы, при поиске лучших управлений ими использовать общие подходы, специальные методики, типовые модели структур систем и принятия решений.
Математические методы поиска оптимальных управлений широко используются в технических системах. Актуальным сегодня является развитие подобных методов в социально-экономических системах. Задачи изучения этих систем, обоснования оптимальных управлений ими намного сложнее, чем в системах технических. Многие задачи просто не решаются на уровне математической строгости, приходится прибегать к рациональным рассуждениям, разрабатывать зачастую новые подходы.
Необходимость внедрения системного подхода, методов системного анализа для изучения сложных систем и выработки решений, определяющих их развитие (будущее), обычно не вызывает возражений. Тем не менее, на практике уровень обоснования принимаемых, в том числе судьбоносных решений очень часто явно не высок.
Утверждение, что люди предпочитают сегодня не ставить опыты на реальных системах и избегать катастрофических ошибок, остается в какой то степени благим пожеланием. Причин этому много, в том числе отсутствие необходимых профессиональных знаний у руководителей (управленцев) — лиц, ответственных за выработку решений. Большинство управленцев все еще не владеют в должной степени методами математического моделирования при обосновании лучшего, оптимального в каком либо смысле или рационального решения. Необоснованность принимаемых решений характерна также для управленческих структур, построенных на основе «коллективной ответственности», т.е. где персональная ответственность отсутствует.
В настоящем учебном пособии изложены основы системного анализа. Пособие написано на основе лекций, прочитанных в 1995-96 годах на Тверском заочном отделении Северо-западной академии государственной службы. В пособии рассмотрены методология системного анализа; различные аспекты математического моделирования — основного инструментария системного анализа; примеры подхода к решению задачи выбора (решения). Предполагается, что при наличии учебного пособия окажется возможным увеличить число часов классных занятий для обсуждения примеров применения системного анализа в конкретных задачах.