«В. Н. Романов Основы системного анализа УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС Санкт-Петербург Издательство СЗТУ 2011 МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего ...»

СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

В. Н. Романов

Основы системного

анализа

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

Санкт-Петербург

Издательство СЗТУ

2011

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«СЕВЕРО-ЗАПАДНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ЗАОЧНЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ»

Кафедра теории и методов прогнозирования Кафедра системного анализа и управления инновациями В. Н. Романов Основы системного анализа

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

Институт автомобильного транспорта Специальность 190701.65 – организация перевозок и управление на транспорте (автомобильный транспорт) Специализация 190701.65 – 01 – организация перевозок Институт приборостроения и систем обеспечения безопасности Специальности 200501.65 – метрология и метрологическое обеспечение 200503.65 – стандартизация и сертификация Направление подготовки бакалавра 200500.62 – метрология, стандартизация и сертификация Институт управления производственными инновационными программами Специальности 080502.65 – экономика и управление на предприятии (по отраслям) Направление подготовки бакалавра 080500.62 – менеджмент Санкт-Петербург Издательство СЗТУ Утверждено редакционно-издательским советом университета УДК 577.4, 58.589.011.46; 517:(53+57/59) Основы системного анализа: В.Н. Романов / учебно-методический комплекс. – СПб.: Изд-во CЗТУ, 2011. – 298 с.

Учебно-методический комплекс разработан в соответствии с государственными образовательными стандартами высшего профессионального образования.

Учебно-методический комплекс предназначен для студентов специальности 190701.65, изучающих дисциплину «Основы системного анализа», для студентов специальностей 200501.65, 200503.65, изучающих дисциплину «Системный анализ» и студентов специальности 080502.65, изучающих дисциплину «Системный анализ в управлении предприятием».

Дисциплины посвящены изучению методов анализа сложных систем и методов принятия решений в системах.

Учебно-методический комплекс может быть также рекомендован для студентов специальности 200402.65 и других специальностей, изучающих системный анализ и принятие решений.

Рассмотрено на совместном заседании кафедры системного анализа и управления инновациями и кафедры теории и методов прогнозирования 26.02.2010; одобрено методической комиссией института системного анализа, автоматики и управления 18.03.2010.

Рецензенты: кафедра системного анализа и управления инновациями (зав.

кафедрой Е.С. Голик, канд. техн. наук, проф.); кафедра теории и методов прогнозирования (зав. кафедрой И.Б.

Арефьев, д-р техн. наук, проф.);

Г.А. Кондрашкова, д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой автоматизации технологических процессов СПб гос.

университета растительных полимеров.

Составитель В.Н. Романов, д-р техн. наук, проф.

© Романов В.Н., © Северо-Западный государственный заочный технический университет, Дисциплина ЕНР.01 «Основы системного анализа» изучается студентами специальности 190701.65 всех форм обучения в одном семестре. Дисциплина включает в себя разделы: принципы системного подхода; системы и их свойства; системное моделирование, декомпозиция и агрегирование систем;

принятие решений в сложных системах; математические методы анализа систем.

Целью изучения дисциплины является развитие навыков системного мышления у студентов и подготовка их к решению практических задач анализа и синтеза систем.

Задачи изучения дисциплины – изучение и освоение методологии системного подхода, широко применяемого при решении глобальных и специальных проблем.

В результате изучения дисциплины студент должен овладеть основами знаний по дисциплине, формируемыми на нескольких уровнях.

Иметь представление:

- о проблемах системного анализа как научного направления;

- о целях и основных областях его применения.

Знать:

- методологию анализа и синтеза систем;

- классификацию, структурные и динамические свойства систем;

- методы моделирования систем, - математические методы анализа систем;

методы принятия решений в человеко-машинных системах.

Уметь:

- проводить анализ систем;

- решать задачи многокритериальной оптимизации в системах.

Владеть:

- навыками системного подхода к анализу и решению проблем.

Место дисциплины в учебном процессе Дисциплина «Основы системного анализа» базируется на курсах «Математика», «Информатика». Она является теоретической дисциплиной естественно-научного цикла, на которой базируются другие специальные дисциплины, связанные с изучением конкретных систем, в частности, такие дисциплины, как «Основы теории автотранспортных систем», «Системы городского транспорта», «Основы логистики», «Управление персоналом», «Менеджмент», «Маркетинг», «Пассажирские перевозки», «Информационные технологии на транспорте» и другие. Приобретенные студентами знания будут использованы также в курсовом и дипломном проектировании.

Примечание. Для других дисциплин сведения о месте дисциплины в учебном процессе даны в приложениях 1, 2.

Первое издание УМК «Основы системного анализа» было предназначено для студентов специальности 190701.65. Настоящее второе издание имеет целью сделать УМК доступным для студентов других специальностей, а именно, 200501.65 – метрология и метрологическое обеспечение, 200503.65 – стандартизация и сертификация, 080502.65 – экономика и управление на предприятии (по отраслям), экономика и управление на предприятии автомобильного транспорта. Для специальностей 200501.65, 200503. дисциплина называется «Системный анализ», и ее объем составляет 110 часов.

Для специальностей 080502.65 дисциплина носит название «Системный анализ в управлении предприятием» и имеет объем 75 часов. Такое разнообразие названий и объема дисциплин по одному и тому же предмету не имеет глубокого основания и связано с тем, что учебные планы составлялись разными кафедрами и в разное время. Самым простым и логичным была бы унификация названий и объема часов, но решение этого вопроса находится вне возможностей автора. Большая часть материалов УМК для специальности 190701.65 сохраняет значение и для других специальностей. При этом учитывалось, что объем дисциплины для специальности 190701.65 (140 часов) значительно превышает объем аналогичных дисциплин для других специальностей и перекрывает требования, предъявляемые к этим дисциплинам. Поэтому в настоящее издание внесены изменения формального характера, связанные с изменением объема часов. Чтобы не утяжелять структуру УМК и сделать пользование учебными материалами удобным, изменения даны в отдельных приложениях: для специальностей 080502.65 – в Приложении 1, а для специальностей 200501.65, 200503.65 – в Приложении 2.

Одновременно во втором издании расширена тематика и число задач для самостоятельной работы и контроля знаний студентов и добавлены два раздела в конспект лекций: 3.3.1 и 6.2.1. В разделе 3.3.1 рассмотрены модели системной динамики, а раздел 6.2.1 посвящен определению структурной функции системы и оценке надежности и качества функционирования систем.

Эти дополнения внесены в основной текст УМК.

1.2. Содержание дисциплины и виды учебной работы 1.2.1. Объем дисциплины и виды учебной работы В т.ч. аудиторные занятия:

Вид итогового контроля (зачет, экзамен) Зачет 1.2.2. Перечень видов практических занятий и контроля:

- одна контрольная работа (для очно-заочной и заочной форм обучения);

- практические занятия – 34 часа (для очной формы); 20 часов (для очнозаочной формы); 12 часов (для заочной формы);

- тест (общий по дисциплине);

- зачет.

2.1. Рабочая программа (объем курса 140 часов) Связь системных исследований с наукой и практикой. Системный подход и современная научно-техническая революция. Краткое содержание курса.

Раздел 1. Принципы системного подхода (10 часов) Системный анализ как техника изучения и моделирования сложных объектов. Основные идеи системного анализа: приоритет целей и функций, учет влияния внешних систем, сопоставление результатов и ресурсов, учет последствий решения. О терминах системный анализ, общая теория систем, системный подход, системология. Круг задач системного анализа. История развития системного анализа. Вклад Л. Берталанфи, К. Боулдинга, Н. Винера, У. Эшби. Разработка математических основ теории систем в работах М.

Месаровича, М. Арбиба. Работы отечественных ученых по теории систем А. А.

Богданова, И. И. Шмальгаузена, В. Н. Беклемишева и др.

1.2. Причины распространения системного подхода Распространенность систем в окружающем мире. Тенденция усложнения систем. Необходимость изучения сложных систем и управления ими.

Нарушение упорядоченности при управлении различными сферами жизни и деятельности. Появление глобальных проблем, проявляющихся в национальном и мировом масштабе: сокращение ресурсов, стихийные бедствия, нарушение экологии и т.п. Системный подход как методология управления сложными системами. Преимущество системных решений перед частными. Системный подход как сочетание комплексного анализа, системного моделирования и системного управления.

Сравнение двух методологий: улучшение систем и системное проектирование. Аналитический метод и программно-целевой метод. Основные принципы системного подхода к решению задач.

Различные подходы к определению системы: число элементов, способ описания. Характерные признаки системы. Классификация систем: физические и абстрактные системы, естественные и искусственные, живые и неживые, статические и динамические. Дискретные, непрерывные и импульсные системы; ограниченные и неограниченные, закрытые и открытые. Технические, организационно- технические и социальные системы. Общие системы, или системы в целом. Информационно-измерительные системы. Системы в таможенной деятельности. Экономические и транспортные системы как разновидность организационно- технических систем. Классификация систем по С. Биру. Классификация систем по К. Боулдингу. Классификация Дж. Миллера.

Элементы и подсистемы. Входные элементы, ресурсы и затраты. Выходные элементы, результаты и прибыль. Установление границ системы: система в целом, полная система и подсистемы. Окружающая среда. Назначение и функция. Признаки, характеризующие элементы системы. Задачи и цели.

Классификация целей: общественные цели; цели, связанные с результатами работы; цели системы; цели, связанные с характеристиками продукции и услуг;

производственные цели; цели организации и личные цели. Меры эффективности (критерии достижения целей). Компоненты, программы, задания (работы). Руководители, ЛПР и исполнители. Принятие решений в системах. Структура системы. Состояния и потоки. Поведение системы.

Уровень анализа. Деятельность системы. Организация системы.

Алгоритмичность поведения систем. Класс систем, называемых автоматами.

Типы поведения автоматов. Примеры, показывающие, как определение границ системы влияет на принятие решений и выбор критериев эффективности системы, установление целей, определение структуры программы и построение матрицы «программы-элементы», а также на описание управления системой.

Примеры применения системного подхода к изучению систем различной природы: информационно-измерительных, транспортных, экономических, таможенных.

Общие свойства, определяющие тип системы. Структурные свойства:

иерархическая упорядоченность, централизация, вертикальная целостность и горизонтальная обособленность. Динамические свойства: систематизация, изоляция, рост, стабильность, адаптивность, инерционность и т.п. Свойства, характеризующие описание и управление системой: неполнота (нечеткость) информации, многоцелевой (многокритериальный) характер описания, неоднозначность оценок оптимальности, многовариантный характер управления. Свойства организационно-технических систем. Инерционность систем. Двойственность свойств сложных систем. Оценка свойств систем.

Многоаспектность понятия сложности: структурная сложность, динамическая сложность, вычислительная сложность. Основные принципы оценки сложности системы: описательная (дескриптивная) сложность, неполнота информации о системе, предел Бреммерманна. Классификация задач по сложности. Понятие машины Тьюринга. Детерминированная машина Тьюринга. Временная функция сложности. Полиномиальные алгоритмы (класс Р). Экспоненциальные алгоритмы (класс Е). Задачи, не попадающие ни в класс Р, ни в класс Е. Недетерминированные полиномиальные задачи (класс NР).

Недетерминированная машина Тьюринга. NР-полные задачи.

Раздел 3. Системное моделирование (32 часа) Проблема анализа. Алгоритм анализа. Проблема синтеза. Алгоритм синтеза. Проблема оценки внешней среды и алгоритм ее решения. Проблема «черного ящика» и методы ее решения.

3.2. Задачи распределения ресурсов в системах Некоторые задачи исследования операций: задача планирования производства, транспортная задача, задача составления расписаний, задача обеспечения потребностей. Решение задачи сетевого планирования. Методы ранжирования систем.

Принципы отбора, используемые при моделировании на разных уровнях организации систем. Физические и критериальные ограничения. Механизмы поддержания равновесия в системах: энтропийный, гомеостатический, морфогенетический. Роль обратной связи и информации для поддержания стабильности систем. Моделирование поведения биологических систем.

Управляемые системы рефлексивного типа. Моделирование поведения организационно-технических и социальных систем. Кибернетические системы.

Модели без управления. Оптимизационные системы. Модели для анализа конфликтных ситуаций. Взаимосвязь модели структуры, модели программы и модели поведения. Отношение изоморфизма как основа определения понятия модели. Методы описания поведения систем: структурно-параметрические, функционально-операторные, информационные, целевого управления. Модели системной динамики.

Раздел 4. Декомпозиция и агрегирование систем (24 часа) Декомпозиция при решении задач, связанных с системами: генерирование и отбор вариантов решений. Построение дерева целей (дерева решений).

Определение размеров дерева «вширь». Критерии сравнения элементов одного уровня: существенность, независимость и однородность. Определение размеров дерева «вглубь». Критерии затрат и эффективности. Алгоритм декомпозиции.

Применение морфологического анализа при построении декомпозиционного дерева. Типы критериев принятия решений в организационно-технических системах. Виды оценок, используемых при определении значений критериев.

Использование декомпозиции при проведении экспертиз (метод дерева целей).

Основные этапы процесса проектирования систем. Этап формирования стратегии, или предварительного планирования. Этап оценивания. Этап реализации. Основные задачи, решаемые на каждом этапе. Нравственные проблемы проектирования.

4.3. Информационный аспект изучения систем Роль информации при решении системных проблем. Тип информационной среды: определенность, риск, неопределенность, нечеткость. Количество информации как мера организованности системы и мера уменьшения разнообразия. Влияние информации на живучесть систем. Факторы, которые необходимо учитывать, проводя изменения в сложных системах. Оптимальное дозирование управляющих воздействий. Гомеокинетическое плато системы.

Закон необходимого разнообразия У. Эшби.

Раздел 5. Принятие решений в сложных системах (36 часов) 5.1. Классификация задач принятия решений Основные понятия, характеризующие процесс принятия решений:

альтернатива, последствие, система предпочтений, решение. Подходы к принятию решений: классический и поведенческий. Структура процесса принятия решений. Формализация задачи принятия решений. Классификация задач принятия решений в зависимости от различных факторов: типа исхода, метода описания информации, метода поиска решения, числа критериев, типа оценки решения, области применения. Меры информации, применяемые при различных типах исходов.

Процесс построения модели. Типы моделей принятия решений. Одно - и многоцелевые модели. Одноцелевые модели «прибыль - издержки» и эффективность - затраты». Процедуры сравнения многомерных вариантов.

Метод анализа иерархий. Метод Кли. Метод функции полезности. Метрическое и неметрическое шкалирование. Методы неметрического шкалирования: метод анализа размерностей, метод Черчмена-Акоффа. Примеры применения моделей к решению задач в экономических, транспортных и таможенных системах.

5.3. Методы решения многокритериальных задач выбора Способы сведения многокритериальной задачи к однокритериальной:

построение общего критерия, выделение главного критерия, использование пороговых критериев, введение меры расстояния в критериальном пространстве. Схемы агрегирования (свертки) частных критериев: аддитивная и мультипликативная свертки, свертка по наихудшему критерию (максминная), свертка по наилучшему критерию. Построение множество Парето. Принцип Парето. Эффективные решения. Принятие решений в системах с учетом воздействия окружающей среды. Стратегия наихудшей реакции окружающей среды (метод гарантированного результата). Стратегия равновесия Нэша.

Компромиссные решения. Устойчивые решения. Взаимосвязь равновесных и эффективных решений. Описание задачи принятия решений на основе функций выбора. Примеры функций выбора: выбор по Парето, локально-экстремальный выбор, оптимальный выбор. Понятие бинарного отношения. Свойства бинарных отношений: транзитивность, рефлексивность (антирефлексивность), симметричность (антисимметричность), цикличность. Понятие об интерактивных человеко-машинных методах принятия решений.

Метод полного перебора. Метод имплицитного (неявного) перебора.

Эвристический метод поиска решения. Методы поиска по состояниям. Методы поиска по задачам. Методы, основанные на логическом выводе. Применение градиентных методов для оптимизации системы транспортных перевозок.

Применение генетических алгоритмов в задачах синтеза.

Раздел 6. Математические методы анализа систем (14 часов) 6.1. Математическое описание систем и их свойств Математическое описание системы на языке теории множеств. Система как множество с отношениями. Описание системы на языке состояний.

Аксиоматический подход к понятию сложности.

Методы изучения структуры системы: топологический анализ, понятие покрытия (разбиения) и иерархии. Упрощение системы: построение разрешающих форм в системе с отношениями. Определение структурной функции системы. Оценка надежности и качества систем.

6.3. Применение теории нечетких множеств для решения задачи Понятие нечеткого множества и его применение для описания систем.

Основные операции на нечетком множестве. Функциональный подход при решении задачи многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности. Нечеткая классификация. Нечеткая логика.

Направления самостоятельной работы по углублению знаний в области системного анализа и его применению к решению научных и практических задач.

для студентов очной формы обучения специальности 190701. п/п Принципы системного методологии системного подхода моделирование теории систем агрегирование систем изучения систем решений в сложных принятия решений методы анализа систем.

Заключение систем и их свойств структуры систем нечетких множеств для решения задачи оптимального выбора для студентов очно – заочной формы обучения специальности 190701. п/п Принципы системного методологии системного подхода моделирование теории систем агрегирование систем изучения систем решений в сложных принятия решений методы анализа систем.

Заключение систем и их свойств структуры систем нечетких множеств для решения задачи оптимального выбора для студентов заочной формы обучения специальности 190701. п/п Принципы системного методологии системного подхода моделирование теории систем агрегирование систем изучения систем решений в сложных принятия решений методы анализа систем.

Заключение систем и их свойств структуры систем нечетких множеств для решения задачи оптимального выбора Примечание. Тематический план для специальности 080502.65 дан в приложении 1, а для специальностей 200501.65 и 200503.65 – в приложении 2.

2.3. Структурно-логическая схема дисциплины Примечание. Нумерация разделов и подразделов соответствует рабочей программе:

1. Принципы системного подхода (1.1.Обзор развития системной методологии; 1.2. Причины распространения системного подхода; 1.3.

Системная парадигма);

2. Системы и их свойства (2.1. Определение системы; 2.2. Понятия, характеризующие системы; 2.3. Свойства систем; 2.4. Сложность систем);

3. Системное моделирование (3.1. Основные проблемы теории систем; 3.2.

Задачи распределения ресурсов в системах; 3.3. Моделирование поведения систем);

4. Декомпозиция и агрегирование систем (4.1. Декомпозиция систем; 4.2.

Проектирование систем; 4.3. Информационный аспект изучения систем);

5. Принятие решений в сложных системах (5.1. Классификация задач принятия решений; 5.2. Модели принятия решений; 5.3. Методы решения многокритериальных задач выбора; 5.4. Методы поиска решения);

6. Математические методы анализа систем (6.1. Математическое описание систем и их свойств; 6.2. Методы изучения структуры систем; 6.3.

Применение теории нечетких множеств для решения задачи оптимального выбора).

2.4. Временной график изучения дисциплины при использовании дистанционных образовательных технологий 2.5.1.1. Практические занятия (очная форма обучения) 2.5.1.2. Практические занятия (очно-заочная форма обучения) п/п раздела 12 Тема 6.2 12. Математические методы анализа структуры систем 4 2.5.1.3. Практические занятия (заочная форма обучения) п/п раздела 12 Тема 6.2 12. Математические методы анализа структуры систем 2 Лабораторные занятия не предусмотрены.

2.6. Балльно-рейтинговая система оценки знаний При использовании балльно-рейтинговой системы оценки в режиме дистанционного обучения следует разделять обязательные и вспомогательные элементы. К обязательным относятся элементы, необходимые для сдачи зачета (экзамена). К вспомогательным относятся дополнительные элементы, помогающие правильно (адекватно) оценить знания студентов и выявить наиболее способных из них. Необходимыми элементами для данной дисциплины являются выполнение и защита контрольной работы (раздел 4.1.2) и выполнение итогового теста (раздел 4.4.1). Эти элементы выведены за рамки общей рейтинговой системы и оцениваются отдельно, так как их вес является преобладающим. В частности, для успешной защиты контрольной работы должны быть правильно решены все входящие в нее задачи. Шкала оценок для нее является пятибалльной и состоит из следующих градаций: правильное решение всех четырех задач – 5 пунктов (очков, баллов) – высокий рейтинг;

имеются недочеты в решении одной из задач, например не приведены формулы, решение не полное и т.д. – 4 пункта – довольно высокий рейтинг;

недочеты в решении двух задач – 3 пункта – средний рейтинг; одна из задач не решена или решена не верно – 2 пункта – низкий рейтинг; две задачи не решены или решены не верно – 1 пункт – очень низкий рейтинг.

Для специальностей и форм обучения, для которых контрольная работа не предусмотрена, основным обязательным элементом является итоговый тест. Он состоит из 101 вопроса, из которых 33 теоретических и 68 практических в виде задач. К теоретическим вопросам относятся вопросы №№ 1 – 27, 29 – 31, 34, 49, 50, а к практическим – все остальные.

Выполнение итогового теста оговаривается несколькими условиями. Для получения зачета студент должен правильно ответить на 16 теоретических и пять практических вопросов. Обязательным для теоретических вопросов теста является правильный ответ хотя бы на 2 вопроса из №№ 1–3, 29; хотя бы на вопроса из №№ 4–6, хотя бы на 3 вопроса из №№ 6–11; хотя бы на 2 вопроса из №№ 12–15, хотя бы на 2 вопроса из №№ 16 –19, хотя бы на 2 вопроса из №№ – 22, хотя бы на 2 вопроса из №№ 27, 30, 31, 34, хотя бы на 1 вопрос из №№ 49, 50. Обязательным для практических вопросов является решение хотя бы одной задачи из №№ 28, 51, 52, 56, 67 – 74; хотя бы одной задачи из №№ 32, 33, 53 – 55, 75 – 77, 82 – 86; хотя бы двух задач из №№ 35 – 48, 57 – 66, 78 – 81, 87.

хотя бы одной задачи из №№ 88 – 101.

Для оценки итогового теста используются раздельные шкалы для теоретической и практической частей. Для теоретических вопросов шкала состоит из следующих градаций: 26 и более правильных ответов – 5 пунктов (очков, баллов) – высокий рейтинг; 21 – 25 правильных ответов – 4 пункта – довольно высокий рейтинг; 16 – 19 правильных ответов – 3 пункта – средний рейтинг; 12 – 14 правильных ответов – 2 пункта – низкий рейтинг; менее правильных ответов – 1 пункт – очень низкий рейтинг. Для практических вопросов шкала состоит из следующих градаций: 12 и более правильно решенных задач (не менее трех каждого типа) – 5 пунктов – высокий рейтинг; – 11 разнотипных задач (не менее двух каждого типа) – 4 пункта – довольно высокий рейтинг; 5 – 7 разнотипных задач – 3 пункта – средний рейтинг; 3 – разнотипные задачи – 2 пункта – низкий рейтинг; менее 3 разнотипных задач – 1 пункт – очень низкий рейтинг.

Суммарный рейтинг для обязательных элементов может рассчитываться разными методами (среднее из оценок, минимум из оценок и т.д.). В нашем случае целесообразно использовать оценку по минимуму. Например, если студент имеет по контрольной работе «высокий рейтинг», по теоретической части итогового теста – «высокий рейтинг», по практической части итогового теста – «средний рейтинг», то суммарный рейтинг студента является средним.

Следовательно, при таком подходе, если студент что-то не знает или знает плохо, то он не может иметь высокий рейтинг.

Вспомогательными элементами для данной дисциплины являются текущий контроль (раздел 4.3.1.) и решение задач на практических занятиях (раздел 3.5.1.). Эти элементы оцениваются по общей (совместной) шкале. Все вопросы имеют оценку 1 балл (очко, пункт), все задачи имеют оценку 3 балла.

Первый текущий контроль включает ответы на вопросы №№ 1 – 101, приведенные в разделе 4.3.1. Эти вопросы относятся к общим сведениям о системах и тематике анализа систем. При правильном ответе на 2/3 вопросов из 101 (67 – 70 вопросов) студент получает бонус в виде оценки 3 (пункта, очка, балла), что соответствует среднему рейтингу. При ответе на 3/4 вопросов (75 – 77 вопросов) – бонус в виде оценки 4, что соответствует довольно высокому рейтингу. При ответе на 4/5 вопросов (80 и более вопросов) – бонус в виде оценки 5, что соответствует высокому рейтингу. При числе ответов 65 и менее бонус не присуждается.

Второй текущий контроль состоит из ответов на вопросы 102 – 156, которые относятся к тематике принятия решений в системах и применения математических методов к изучению систем. Оценка проводится аналогично и имеет независимый статус. При правильном ответе на 2/3 вопросов из 55 (36 – 38 вопросов) – бонус 3, что соответствует среднему рейтингу. При ответе на 3/ вопросов (41 – 43 вопросов) – бонус 4 (довольно высокий рейтинг). При ответе на 4/5 вопросов (44 и более вопросов) – бонус 5 (высокий рейтинг). При числе ответов 34 и менее бонус не присуждается.

Решение задач на практических занятиях оценивается так же. Общее число задач составляет 52 (раздел 3.5.1.), причем в 28 из них предусмотрено варьирование условий задачи в зависимости от последней и предпоследней цифры шифра студента. При решении 2/3 задач от общего числа задач (34 – задач) присваивается бонус 3, что соответствует среднему рейтингу. При решении 3/4 задач от общего числа задач (38 – 39 задач) присваивается бонус 4, что соответствует довольно высокому рейтингу. При решении 4/5 задач от общего числа задач (41 задача и более) присваивается бонус 5, что соответствует высокому рейтингу.

Суммарный бонус (рейтинг) может рассчитываться как среднее арифметическое, среднее геометрическое, среднее гармоническое или как минимальное значение из бонусов за два промежуточных контроля и решение задач на практических занятиях. Для данной дисциплины выбрана оценка по среднему арифметическому, так как здесь не нужен «жесткий» контроль.

Например, если студент имеет бонус 3 за первый текущий контроль, бонус 4 – за второй контроль и бонус 4 за практические занятия, то суммарный бонус составляет (3+4+4)/34, что соответствует довольно высокому суммарному рейтингу.

Бонус за вспомогательные элементы может учитываться преподавателем при итоговой сдаче зачета. Например, студент, имеющий бонус 5 по всем вспомогательным элементам, может быть освобожден от выполнения итогового теста по дисциплине и получить «зачет» по результатам защиты контрольной работы или непосредственно, если контрольная работа не предусмотрена.

Студент, имеющий бонус 5 по теории, может быть освобожден от итогового теста в части теоретических вопросов. Студент, имеющий бонус 5 по практическим занятиям, может освобождаться от практических вопросов итогового теста. Окончательное решение остается за преподавателем и зависит от общего числа часов аудиторных занятий.

Бонус за вспомогательные элементы может также использоваться для рекомендаций по выбору специализации, например, при наличии конкурса, при отборе для участия в олимпиадах и т.п.

При использовании стобалльной шкалы для обязательных элементов число баллов за контрольную работу принимается равным 50, за итоговый тест – 40, за практические занятия – 10. Для получения зачета необходимо набрать не менее 40 баллов за контрольную работу и не менее 34 баллов за практические занятия и итоговый тест. Если контрольная работа не предусмотрена в учебном плане, то итоговый тест оценивается в 90 баллов, практические занятия – в 10.

В этом случае для получения зачета необходимо набрать не менее 67 баллов.

3. Информационные ресурсы дисциплины Основной:

1. Романов, В.Н. Техника анализа сложных систем / В.Н. Романов. – СПб.: Издво СЗТУ, 2007 (2011 – 2-е издание).

2. Основы системного анализа: учеб.-метод. комплекс / сост.: В.Н. Романов.

СПб.: Изд-во СЗТУ, 2008.

Дополнительный:

3. Романов, В.Н. Системный анализ / В.Н. Романов. СПб.: Изд-во СЗТУ, 2005.

4. Айзерман, М.А. Выбор вариантов. Основы теории / М.А. Айзерман, Ф.Т.

Алескеров. М.: Наука, 1990.

5. Винер, Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Н.

Винер. М.: Наука, 1989.

6. Глушков, В.М. Моделирование развивающихся систем / В.М. Глушков, В.В.

Иванов, В.М. Яненко. М.: Наука, 1983.

7. Клир, Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Дж.

Клир. М.: Радио и связь, 1990.

8. Месарович, М. Общая теория систем. Математические основы / М.

Месарович, И. Такахара. М.: Мир, 1976.

9. Мушик, Э. Методы принятия технических решений / Э. Мушик, П. Мюллер.

М.: Мир, 1990.

10. Подиновский, В.В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач / В.В. Подиновский, В.Д. Ногин. М.: Наука, 1982.

11. Романов, В.Н. Основы системного анализа: учебное пособие / В.Н. Романов.

СПб.: Изд-во СЗПИ, 1996.

12. Романов, В.Н. Системный анализ для инженеров / В.Н. Романов. СПб.:

Изд-во Спб. государственный университет, 1998.

13. Романов, В.Н. Интеллектуальные средства измерений / В.Н. Романов, B.C.

Соболев, Э.И. Цветков. М.: Татьянин день, 1994.

14. Романов, В.Н. Нечеткие системы / В.Н. Романов. СПб.: Изд-во «ЛЕМА», 2009.

Средства обеспечения освоения дисциплины (ресурсы Internet) 15. http://www.vadim-romanov.ucoz.ru (личный сайт автора) 16. http://www.elib. nwpi.ru 17. http://www.gpntb.ru/ 18. http://www.stup.ac.ru/ 19. http://www.uw.edu.pl Современный мир предстает перед нами сложной системой. С углублением знаний о нем приходит понимание, что все в этом мире взаимосвязано. Опыт учит, что непродуманные решения и произвольные действия даже в малой его части, доступной для нашего восприятия, могут привести к непредсказуемым, необратимым, а нередко катастрофическим результатам в гораздо большем масштабе. Поэтому важно иметь надежный инструмент, позволяющий действовать осмысленно и не наделать глупостей и ошибок, цена которых подчас бывает слишком высока. Таким инструментом является методология системного анализа или, как принято говорить, системного подхода, сфера действия которого в настоящее время весьма разнообразна и постоянно расширяется от разработки современных языков программирования, постановки научных исследований и теоретических обобщений до проектирования технических объектов и управления общественными институтами. Системный анализ традиционно применяется в экономике (планирование, управление), политике (разработка стратегических решений), технических науках (изобретательство), финансовой сфере (брокерская деятельность). Методы системного анализа применяются в таких казалось бы далеких от математики областях, как сценическая деятельность (постановка спектакля, разработка сценария, анализ роли), юриспруденция (разработка и толкование законов, защита в суде, раскрытие преступлений), языкознание (анализ и расшифровка текстов), история (анализ и интерпретация событий). Системный подход это прежде всего правильная организация мышления, заключающаяся в умении воспринимать окружающий мир и его проблемы не через узко- избирательный фильтр сиюминутных выгод и устремлений, а через многогранную призму всесторонней оценки последствий решений для всех, кого они затрагивают, позволяющую видеть проблему в целом во всей ее сложности и полноте.

В связи со сказанным развитие навыков системного мышления у студентов приобретает особую значимость, являясь необходимым условием успешной работы по избранной специальности. Говоря о важности системного анализа для подготовки инженеров, следует иметь в виду три аспекта.

Системный анализ как учебная дисциплина является основой для последующих специальных курсов, посвященных изучению систем различной природы: измерительных, промышленных, транспортных, экономических, социальных и т.п. Системный анализ как научное направление тесно связан с такими научными областями, как теория информации, теория управления, теория принятия решений, проблемы искусственного интеллекта и т.п.

Наконец, системный анализ, системный подход - это еще и жизненная философия, владение которой позволяет успешно решать проблемы повседневной жизни, находить нестандартные решения, придерживаясь "золотой середины" и избегая крайностей. Назовем условно человека, владеющего системным подходом, "умным", а не владеющего – "глупым".

Умный, столкнувшись со сложной проблемой, изучает факты, оценивает возможности и принимает обоснованные решения. Глупый теряется, начинает метаться и совершать необдуманные действия, поэтому не в состоянии решить проблему.

Настоящий конспект лекций состоит из шести разделов.

В разделе 1 рассмотрены методологические вопросы системного анализа, используемые им принципы и идеи, специфические задачи, решаемые в рамках этой дисциплины для систем разного уровня.

В разделе 2 приводятся общие сведения о системах и их свойствах, подробно рассматривается схема системного анализа, используемая при поиске решения проблем, связанных с системами.

В разделе 3 обсуждаются основные проблемы теории систем: анализ, синтез, оценка окружающей среды, проблема "черного ящика", а также рассмотрены некоторые задачи исследования операций, характерные для оптимизации функционирования систем. Обсуждаются методы моделирования структуры и поведения систем.

В разделе 4 рассмотрена задача декомпозиции систем, применяемая при анализе проблемы и построении исходного множества решений. Изложена схема процесса проектирования систем. Особое внимание уделено роли информации при описании систем и решении проблем в системах.

В разделе 5 излагаются вопросы теории принятия решений в системах.

Подробно рассмотрены методы и модели принятия решений в различной информационной среде: метод свертки, метод главного критерия, метод пороговых критериев, метод расстояния, метод Парето. Обсуждаются стратегии принятия решений при воздействии окружающей среды: метод наихудшей реакции среды и метод равновесия.

В разделе 6 рассмотрены математические методы, применяемые для описания систем и анализа их структуры, отраженные лишь в специальной литературе. Здесь же изложен материал, связанный с построением структурной функции систем и оценкой их надежности и качества функционирования.

Отдельный параграф посвящен принятию решений в условиях неопределенности с использованием формализма нечетких множеств, а также проблеме нечеткой классификации. Более традиционные математические методы излагаются в разделах 3 и 5.

1.1. Обзор развития системной методологии Системный анализ в современном понимании — это синтез идей и принципов общей теории систем, кибернетики с возможностями современной вычислительной техники, и имеет своим предметом изучение и моделирование объектов сложной природы (систем). Истоки системного анализа восходят к трудам греческих философов Пифагора и Платона. Само слово "анализ" греческого происхождения и состоит из двух слов: ("ана") – вверх, и ("лио") – разделяю, что означает выявление первоосновы, сущности явлений окружающего мира. В настоящее время в литературе для обозначения этой дисциплины используется несколько терминов: системный анализ, общая теория систем, системный подход, системология. Между ними часто ставится знак тождества, что не вполне оправдано. Термин "системный анализ" является не совсем корректным переводом появившегося в 60-х годах в США термина "system analysis" для обозначения техники анализа сложных систем. Наряду с этим термином большое распространение получил термин "общая теория систем" (ОТС), возникновение которого связано с именем известного биолога Л. Берталанфи. Этот ученый в 50-х гг. в Канаде организовал центр общесистемных исследований и опубликовал большое число работ, в которых пытался найти то общее, что присуще любым достаточно сложным структурам произвольной природы (техническим, биологическим, социальным) Общество было организовано в 1954 г. со следующими целями:

- изучение эквивалентности законов, концепций, моделей в различных областях и оказание помощи в перенесении их из одной области в другую;

- поощрение разработки адекватных теоретических моделей в областях, их не имеющих;

- минимизация дублирования теоретических усилий в разных областях;

- содействие единству науки за счет совершенствования общения между специалистами.

Одними из первых сторонников этих исследований были А.Раппопорт и К.Боулдинг. К.Боулдинг рассматривал ОТС как уровень теоретического построения моделей, лежащий где-то между конструкциями математики и конкретными теориями специальных дисциплин.

В России проблемами теории систем (теорией организации) занимались А.А. Богданов, И.И. Шмальгаузен, В.Н. Беклемишев и др. Значительный вклад в развитие теории систем внесли работы В.И. Вернадского о биосфере и месте в ней человека, о переходе биосферы в ноосферу.

Аналогичные подходы, рассматривающие информационные процессы в системах, такие, как связь и управление, были сформулированы в 40-50-х гг. и получили название "кибернетика". Наибольшее влияние в этом направлении оказали классические работы Н.Винера ("Кибернетика") и У.Росс Эшби ("Введение в кибернетику"). Кибернетика, которую Н.Винер определил как исследование "связи и управления в животном и машине", основывается на понимании того, что связанные с информацией проблемы можно изучать независимо от конкретной интерпретации. Этот подход был поддержан работами К. Шеннона по математическому исследованию понятия информации, в результате появилась математическая теория информации.

Позднее, примерно в 60-х гг., были сформулированы математические основы теории систем М.Месаровичем, исходя из предположения, что любую систему можно представить в виде отношения, определенного на семействе множеств. Обзор этой теории можно найти в книге Месаровича и Такахары.

Другие математические теории систем явились результатом объединения теорий систем, описываемых дифференциальными уравнениями и конечными автоматами в единую математическую теорию. Наиболее плодотворными в этом направлении оказались работы А.Уаймора и М.Арбиба. Таким образом, три области науки – общесистемные исследования, кибернетика и математические теории систем – это важнейшие компоненты науки о системах.

Из других терминов, имеющих сходное содержание, получили распространение: "системный подход" и "системология". Первый из них отражает наметившуюся в современном мире тенденцию изучения явлений во всей полноте и взаимосвязи с другими явлениями, т.е. на основе наиболее общих принципов теории систем. Второй применяется для обозначения системной методологии при анализе и синтезе систем, а также для обозначения науки о системах.

Чтобы лучше уяснить методологию системного анализа рассмотрим основные идеи, которые он использует.

Идея 1. При изучении сложного объекта главное внимание уделяется внешним связям объекта с другими системами, а не его детальной внутренней структуре, хотя последнее не исключается Поясним это примером. Пусть на фирме возникла какая-то проблема, например уменьшился объем продаж, снизилась прибыль и т.п. Обычный путь решения проблемы состоит в поиске ее причин внутри фирмы: выполнение технологических предписаний, нарушение дисциплины, неправильное руководство и т.п. Но может оказаться, что причины неудачи лежат вне фирмы. Системный подход предусматривает расширение исходной системы (фирмы). В данном случае оно очевидно – рассмотреть рынок, т.е. включить в рассмотрение потребителей, фирмы – конкуренты, и т. п. Возможно, что этого окажется не достаточно и потребуется новое расширение системы, например рассмотрение всей экономической системы, так как причинами неудачи могут быть нестабильность финансовой ситуации, неправильная налоговая политика государства и т.п. В этих условиях поиск причин неудачи внутри фирмы либо вообще не даст удовлетворительного решения, либо приведет к частному (паллиативному) решению, которое придется постоянно пересматривать и корректировать до бесконечности.

Идея 2. При изучении сложного объекта приоритет отдается его целям и функциям, из которых выводится структура (но не наоборот), т.е.

системный анализ – это подход функциональный.

Прокомментируем эту идею. В жизни часто приходится сталкиваться с обратной ситуацией: есть структура, она наделяется какой-то функцией, при этом ожидаемые результаты трудно прогнозировать. Когда речь идет о технических системах, назначение которых заранее известно, такой подход не приводит к серьезным просчетам. Но когда мы имеем дело со сложными системами такими, как человек или организация людей, то традиционный подход может привести к значительным ошибкам. Дело в том, что назначение таких систем нам изначально точно не известно, и эта неопределенность создает дополнительные трудности в управлении ими. Системный анализ предлагает другой подход: есть цель (функция), какая нужна структура, чтобы достичь ее наилучшим образом. Такой подход позволяет вырабатывать оптимальные решения, исключая параллелизм и дублирование функций (мы не затрагиваем здесь социальные аспекты, проблему занятости, и т.п.; системный подход позволяет учесть также и эти ограничения).

Идея 3. При решении проблем, связанных с системами, следует сопоставлять необходимое и возможное, желаемое и достижимое, эффект и имеющиеся для этого ресурсы. Иными словами следует всегда учитывать, какую "цену" придется заплатить за получение требуемого результата.

Прокомментируем эту идею. Мы все ставим различные цели и многого хотим, однако, если мы не оцениваем предварительно имеющиеся в наличии ресурсы: физические, интеллектуальные, материальные, энергетические, информационные финансовые, временные и т.п., то мы не сможем реализовать наши желания и цели. Забвение этого приводит (что часто наблюдается в жизни) к неосуществимым проектам, многочисленным долгосрочным программам, которые не дают реальных результатов, не говоря уже о моральных последствиях такого прожектерства.

Идея 4. При принятии решения в системах следует учитывать последствия решения для всех систем, которые оно затрагивает.

Обсудим эту идею. На практике часто наблюдается иная картина; кажется, что нет ничего легче, как принять решение на любом уровне, при этом рассуждают так: а зачем считаться с интересами других, если мне этого не хочется? Однако при реализации такого решения системы, интересы которых не учтены, начинают сопротивляться этому решению, и последнее не выполняется, причем последствия оказываются плачевными для того, кто принял решение. Системный подход предусматривает учет различных интересов и привлечение других систем к выработке решения, что позволяет получить наилучшее решение для большой системы и одновременно наилучшие возможные решения для составляющих систем. Плодотворность такого подхода можно подтвердить следующим фактом. В Японии, где системный подход получил широкое распространение, как и в других развитых странах, при принятии решения 90% времени тратится на его согласование со всеми, кого оно затрагивает, и 10% на его реализацию.

Обсудим задачи, решаемые системным анализом. Среди задач, возникающих в связи с проектированием систем, важное место занимает проблема сочетания структурных и функциональных аспектов. Один из трудных вопросов относится к проблемам проектирования иерархической организации. Любые более или менее сложные системы организованы по иерархическому принципу. Это связано с тем, что централизованные обработка информации и принятие решений часто невозможны из-за большого объема информации, задержек и искажений. Чтобы показать преимущества иерархической организации сложных систем, можно привести следующий пример: "Два мастера собирают конструкцию из 1000 деталей, каждый своим методом. Первый – последовательно, при этом если он не собрал конструкцию полностью и сделал перерыв, то она распадается и он должен начинать сначала. Второй делит конструкцию на 10 частей, а каждую из них еще на 10, поэтому он теряет при сборке только ту часть, над которой работает. Пусть вероятность прерывания работы для них р. Тогда вероятность успешно завершить работу для первого мастера равна (1- р)1000, а для второго (1 - р)10.

При р = 0,01 в среднем первый должен затратить в 20 000 раз больше времени, чем второй».

Этот пример иллюстрирует основное свойство иерархической системы, несмотря на ошибки в локальных пунктах принятия решений, такая система в целом может функционировать нормально.

Если речь идет о проектировании технических систем, то задача системного исследования состоит в разработке функциональной схемы, которая может быть реализована заведомо не единственным способом, и в определении частных целей.

В системах, в состав которых входят люди (например, производственные системы, социальные системы, народное хозяйство и т.п.), функционирование зависит от управления, осуществляемого людьми. Возникают дополнительные трудности, связанные с учетом собственных целей и интересов людей, для чего необходимо спроектировать специальный механизм. Поэтому теория иерархических многоуровневых систем является одной из важнейших частей системного анализа. Таким образом, системный анализ – это дисциплина, развивающая методы проектирования сложных систем.

1.2. Причины распространения системного подхода Основная причина широкого распространения системного подхода – это наличие систем в окружающем мире. В какой бы сфере мы ни были заняты, нам приходится иметь дело с системами. Мы используем в обиходе, подчас не замечая, такие названия, как информационные системы, вычислительные системы, технические, транспортные, промышленные, экономические, социальные системы и т.п. Жизнь можно рассматривать как функционирование сложных систем, в которые человек пытается внести некоторый порядок посредством сознательной деятельности. Одни системы были созданы человеком, другие возникли независимо от него. Некоторые системы (например, семья) легко поддаются управлению, другие же, такие, как политика или промышленность, охватывают всю страну и со временем все более усложняются, создавая большие трудности при управлении. Одни системы являются частной собственностью, другие принадлежат всему обществу. Даже при поверхностном рассмотрении можно установить общую характеристику систем – сложность. Последняя во многом обусловлена многообразной и многогранной деятельностью человека в этих системах. Сам человек является сложным системным объектом, а как член общества он взаимодействует с им же созданными сложными организациями. Он сталкивается с нарушениями упорядоченности при управлении различными сферами жизни и деятельности.

Например, сокращение ресурсов, стихийные бедствия, нарушения экологии происходят в национальном и мировом масштабах. Ясно, что решение глобальных проблем нужно искать на путях широкого, целостного подхода, вместо того, чтобы вязнуть в трясине мелких решений, охватывающих лишь часть проблемы без учета взаимосвязи с другими системами. Системный подход это методология управления системами, обеспечивающая такой широкий охват. При системном подходе решения должны быть приемлемы для всех систем, для всех, заинтересованных в проблеме, благодаря тому, что общесистемное решение учитывает все особенности. Системные проблемы требуют системных решений, т.е. мы стремимся найти такие решения проблем более крупных систем, которые не только удовлетворяют целям подсистем, но и обеспечивают сохранение глобальной системы. Старые методы уже не пригодны для решения таких проблем. Системный подход дает такую возможность, так как он представляет собой и образ мышления, и методологию изменения. В прикладном аспекте системный подход это сочетание системного анализа, системного моделирования и системного управления.

Любые системы взаимодействуют с окружающей средой, т.е. с другими системами. Технические системы – с людьми, живые существа – с природной средой (средой обитания) и другими живыми существами. Социальные системы (человек и его организации) – с другими социальными системами. Как видим, центральной фигурой является человек (и его организации), активно взаимодействующий со всеми другими системами. Осознание человеком своей объединяющей роли в этом мире и составляет основу системного подхода.

Поэтому проблема человека является в настоящее время центральной проблемой современного общества. Каждая система стремится поддержать равновесие со средой и действует так, чтобы уменьшить неопределенность в системе, сохранить себя как целое. Такое сохранение и происходит за счет взаимодействия с окружающей средой. Система «объект-среда» является замкнутой. Если связь прерывается система превращается из односвязной в двух- и более связную, ее целостность нарушается, и она сильнее подвержена разрушению. Системы «человек-среда» изучаются экологией. Трудность их изучения обусловлена неполнотой (неточностью) наших знаний о законах функционирования таких систем и невозможностью их детального исследования. Мы не можем изолировать или расчленить такую систему, как мы это делаем в научном исследовании. Поэтому единственным способом (инструментом) исследования является системный подход, применение его принципов. С другой стороны, мы вынуждены упрощать, чтобы достичь понимания, уменьшить затраты и т.п., т.е. моделировать ситуацию с целью ее формализованного описания для решения некоторой проблемы.

Наиболее частое заблуждение при решении системных проблем кроется в магической силе моделей. Существует уверенность, что достаточно формализовать задачу, и тогда решение будет получено. Однако это не так.

Приведем пример. Возьмем такую извечную российскую «малую» проблему как низкое качество дорог. Если мы попытаемся выяснить причины этой проблемы, то получим разные ответы от разных участников. Так дорожные строители назовут нехватку техники, материалов, недостаточное финансирование, неблагоприятные условия эксплуатации; потребители (пешеходы и автомобилисты) – низкое качество работ, невнимание чиновников к этой проблеме, нецелевое использование выделяемых средств; чиновники – отсутствие финансирования, недостаток производственных мощностей и т.п.

Действительные же причины состоят в отсутствии четкой цели, зашоренности мышления и неумении (или нежелании) учитывать интересы других участников. Понимание проблемы возможно только на пути совместной выработки решения и достижения приемлемых договоренностей (честность участников под сомнение не ставится). Здесь скрыто присутствует и еще один фактор – мышление человека, интересы различных групп, привычки, как говорят, сложившиеся стереотипы поведения. Они могут быть учтены и сглажены только при использовании системного подхода.

Более сложные (глобальные) проблемы, перечисленные выше, также имеют в своей основе неправильное (несистемное) мышление, привычку действовать, игнорируя интересы других участников проблемы. А это создает преграду на пути их решения.

Системный подход важен и еще в одном отношении, которое ускользает при невнимательном поверхностном взгляде. Он дает критерии для оценки решений и действий. Такие критерии появляются из условий и ограничений со стороны других («внешних») систем. Если мы замкнуты на себя, на ту узкую систему, интересы которой представляем, то такие критерии отсутствуют или их выбор весьма ограничен (субъективен), наше решение оказывается «хромающим» на одну, две и т.д. ног (в зависимости от числа систем-участников, интересы которых не приняты во внимание).

Рассмотрим в качестве примера проблему проектирования и строительства дорог. Ее участниками являются: органы государственной и исполнительной власти (заказчики), исполнители (строительные фирмы-подрядчики), экономическая система (поставщики, субподрядчики, фирмы-конкуренты, банки и кредитные организации), технологическая система (методы строительства, оборудование), потребители (автомобилисты, пешеходы), социальная система (население поселков, городов, регионов, где пролегает дорога), природная среда, система обеспечения и обслуживания (службы эксплуатации). Каждая из перечисленных систем определяет условия и ограничения, необходимые для правильного решения проблемы. Заказчики определяют ограничения по предельным затратам, срокам строительства, статусу дороги, пропускной способности, территории прокладки, географический район и т.п. Исполнители определяют ограничения по финансовым и трудовым затратам, условиям строительства (проживание, питание, удобства), оборудованию и методам строительства. Экономическая система определяет ограничения по рентабельности, эффективности, затратам, ценообразованию, прибыли. Технологическая система определяет ограничения на уровень техники строительства, технологическое оборудование, методы защиты территории. Социальная система определяет ограничения по защите территории населенных пунктов, вблизи которых пройдет дорога (пешеходные дорожки, переходы, восстановление земельных угодий, защита от загрязнения, удобство проезда), следует также учитывать улучшение снабжения, поставок продукции, оживление торговли, повышение занятости населения. Природная среда определяет ограничения по физическим и экологическим факторам, маршруту пролегания дорог. Система обеспечения и обслуживания определяет ограничения на условия эксплуатации дороги, ее поддержание в нормальном состоянии. Наконец, потребители определяют ограничения по функциональным характеристикам дороги (пропускная способность, рядность, интенсивность движения, наличие развязок, указателей, удобство маршрута, средняя скорость движения и т.п.), инфраструктуре (зоны отдыха, станции технического обслуживания, автозаправочные станции и т.п.), стоимости проезда.

Условия и ограничения, определяемые внешними системами в приведенном примере, должны быть учтены для получения разумного решения, что возможно только на пути системного подхода. Несистемный подход не только не решает исходную проблему, но и создает новые. Возвращаясь к нашему примеру, мы часто наблюдаем, что положен асфальт, но «забыли» про коммуникации; есть проезжая часть, но нет пешеходных дорожек; материалы, пригодные в средней полосе, используются в северных районах; есть основная дорога, но нет рокады и удобных развязок; дорога построена так, что загрязняет сельскохозяйственные угодья, отсутствует удобная инфраструктура дорог и т.д.

Следует отметить и еще одно преимущество системного подхода. Он позволяет определить правильную процедуру обсуждения и выработки решения. Часто мы наблюдаем при решении проблемы бесконечные споры по любому поводу, тогда как в действительности предмета спора нет. Мнения разных участников проблемы не противоречат, а дополняют друг друга, раскрывая проблему с разных сторон. Системный подход, как философия мышления, приучает уважать мнение собеседника, понимать мотивы (причины) его точки зрения, рассматривать свое мнение лишь как возможный элемент в общей системе мировоззрений. Ведь наше собственное мнение нередко основано на заблуждении, укоренившемся стереотипе, случайно услышанном или прочитанном и плохо понятом мнении других, и его подача как «истины в последней инстанции» выглядит довольно смешно. «Включение» рассуждения на основе системного подхода помогает преодолеть эти трудности.

В заключение отметим, что системный подход – это не догма, не слепое подражание шаблону, а умение делать обобщения, рассуждать и действовать в конкретных обстоятельствах. Системный подход подразумевает всегда несколько возможностей: принятие данного проекта, принятие альтернативного проекта, отказ от проекта данного типа и переключение на другие проблемы.

Системный подход в настоящее время является «безальтернативным» методом решения «сложных» проблем современного общества. Эпитет «сложных» взят нами в кавычки, так как зачастую усложнение является искусственным и обусловлено недостаточным пониманием проблемы. «Мешающими»

факторами для применения системного подхода являются незнание и лень, привычка принимать односторонние решения без подготовительной работы, обдумывания и обсуждения.

При решении проблем, связанных с системами, различают два подхода:

улучшение систем и проектирование систем. Улучшение означает преобразование или изменение, которое приближает систему к стандартным, или нормальным, условиям работы. При этом предполагается, что система уже создана и порядок работы ее установлен. Процесс системного проектирования также включает преобразование и изменение, но отличается от улучшения в целях, масштабах, методологии и результатах. Системное проектирование это творческий процесс, который ставит под сомнение предпосылки, лежащие в основе старых форм; оно требует нового подхода, чтобы получить новые решения. Методы, используемые для улучшения систем, базируются на аналитическом методе, и их называют аналитической парадигмой. Методы, применяемые для проектирования систем, имеют основой теорию систем, и их называют системной парадигмой. Сравнение двух методологий дано в табл. 1.

Улучшение системы процесс, обеспечивающий работу системы согласно ожиданиям (проект системы определен и установлен). В процессе улучшения решаются следующие проблемы:

- система не соответствует поставленным целям;

- система не обеспечивает прогнозирование результатов;

- система не работает так, как первоначально предполагалось.

Процесс улучшения систем характеризуется следующими шагами:

1) определяется задача и устанавливаются система и составляющие ее подсистемы;

2) путем наблюдения определяются реальные состояния, условия работы или поведение систем;

3) реальные и ожидаемые условия работы систем сравниваются, чтобы определить степень отклонения (это предполагает наличие стандарта или спецификации);

4) в рамках подсистем строятся гипотезы относительно причин этого отклонения;

5) из известных фактов методом дедукции делаются выводы, большая проблема разбивается на подпроблемы путем редукции.

Эти шаги являются результатом применения аналитического метода (подхода). Улучшение системы осуществляется путем интроспекции, т.е. мы идем внутрь от системы к ее элементам и исходим из того, что решение проблемы лежит в границах самой системы, т.е. все отклонения вызваны дефектами в элементах системы, и их можно объяснить специфическими причинами. Функции, назначение, структура и взаимодействие с другими системами при этом под сомнение не ставятся. Метод улучшения систем предоставляет ограниченные возможности. При таком подходе предпочтительными решениями проблем в сложных системах являются решения, "лежащие на поверхности".

Метод улучшения систем основан на поиске решения проблемы внутри системы без учета ее взаимосвязей с другими. Улучшение работы не является длительным, особенно, если система сложная, так как основано на постоянных стандартах. Часто метод базируется на ошибочных предпосылках и целях, не учитывает побочные эффекты, "внешние" (косвенные) издержки.

Проектирование систем отличается от улучшения систем исходными посылками и используемыми методами. Методологией системного проектирования является системный подход, основанный на следующих положениях:

1) проблема определяется с учетом взаимосвязи с большими (супер) системами, в которые входит рассматриваемая система и с которыми она связана общностью целей;

2) цели системы обычно определяются не в рамках подсистем, а их следует рассматривать в связи с более крупными системами или системой в целом;

3) существующие проекты следует оценивать величиной вмененных издержек или степенью отклонения системы от оптимального проекта;

4) оптимальный проект обычно нельзя получить путем внесения небольших изменений в существующие принятые формы. Он основан на планировании, оценке и принятии таких решений, которые предполагают новые и положительные изменения для системы в целом;

5) системный подход и системная парадигма основаны на таких методах рассуждений, как индукция и синтез, которые отличаются от методов дедукции, анализа и редукции, используемых при улучшении систем;

6) планирование представляет собой процесс, в котором планировщик берет на себя роль лидера, а не ведомого. Планировщик должен предлагать решения, которые смягчают или даже устраняют, а не усиливают нежелательные воздействия и тенденции предыдущих проектов систем.

улучшение систем и проектирование систем Параметры сравнения Улучшение систем Проектирование систем Условия работы системы Проект принят (выбран) Проект под вопросом Объекты исследования Субстанция, содержание, Структура и процесс, метод Метод рассуждений Результат Улучшение существующей Оптимизация системы Основной акцент Объяснение прежних Прогнозирование будущих Роль планировщика Ведомый: следует Лидер: оказывает влияние на Таким образом, основное отличие двух методологий состоит в том, что метод улучшения приводит к частным, ограниченным, краткосрочным решениям, так как не учитывает возмущающее воздействие внешних систем (окружения), в результате конфликт системы с окружением возрастает.

Метод системного проектирования, наоборот, позволяет получить оптимальные, долгосрочные решения, так как учитывает влияние внешних систем, в результате достигается гармония системы с окружением.

Парадигма (греч. paradeigma) – пример, образец, главный принцип – совокупность методологических предпосылок, определяющих выбор проблем и являющихся моделью, образцом для решения задач.

Дедукция (лат. deductio - выведение) – способ рассуждения (вывод) от общего к частному.

Редукция (лат. reductio – отодвигание назад, возвращение) – метод приведения сложного к более простому, целого к части, восстановление начального состояния объекта по конечному.

Индукция (лат. inductio - наведение) - метод рассуждения (вывод) от частного к общему, от частей к целому.

Синтез (греч. synthesis - соединение) – метод (процесс) объединения частей в единое целое.

1. Что является предметом системного анализа?

2. Каковы основные идеи системного подхода?

3. Какие задачи решает системный анализ?

4. Что означает термин «системный анализ»?

5. Из каких научных направлений сложился системный анализ?

6. Чем отличаются термины «системный подход», «системный анализ», «системология»?

7. Каковы основные причины распространения системного подхода?

8. Объясните, почему сложные системы организованы иерархически?

9. Какие ученые внесли наибольший вклад в развитие системного анализа?

10. В чем основное преимущество методологии системного проектирования по сравнению с методом улучшения систем?

11. Что такое системная парадигма?

12. На чем основан метод улучшения систем?

13. Чем отличается метод улучшения систем от системного проектирования?

14. Какие принципы обеспечивают плодотворность применения системного подхода в различных областях?

Система совокупность (множество) элементов, между которыми имеются связи (отношения, взаимодействие). Таким образом, под системой понимается не любая совокупность, а упорядоченная. Если собрать вместе (объединить) одно- или разнородные элементы (понятия, предметы, людей), то это не будет системой, а лишь более или менее случайным смешением. Считать ту или иную совокупность элементов системой или нет, зависит также во многом от целей исследования и точности анализа, определяемой возможностью наблюдать (описывать) систему. Например, для проектировщика или испытателя автомобиль – система, а для пассажира – средство передвижения (вид транспорта). Имеется много определений понятия "система". Основная трудность состоит в том, что для полного определения этого понятия необходимо указать формальные признаки, позволяющие отличить систему от "не-системы". В качестве таких признаков наиболее часто используют число взаимосвязанных элементов, способ описания поведения системы, отсутствие формальной математической модели функционирования и т. п. Эти признаки порождают множественность классификации систем. Так, по числу элементов различают малые системы (10 103), сложные (104 – 107), ультрасложные ( 1020) и суперсистемы (1020 10200). По способу описания можно выделить детерминированные системы (поведение которых описывается однозначной функцией), статистические (поведение которых описывается в терминах распределения вероятностей) и нечеткие (поведение которых описывается нечеткими словесными высказываниями типа "достаточно высокий", "большой", "значительный" и т.п.).

Говоря о системе, будем выделять три основных признака:

1) признак иерархичности (вложения): система это совокупность элементов, которые сами могут рассматриваться как системы, а исходная система часть более общей системы, т.е. система рассматривается как часть иерархии систем. Например, автомобиль может рассматриваться как часть автомобильного предприятия или часть транспортных средств города и т.д.

2) признак функциональной целостности: для системы характерно наличие интегративных свойств, которые присущи системе, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности или их сумме («целое больше суммы частей»). Например, перевозить может автомобиль, измерять прибор, но не их отдельные части или сумма частей.

3) признак существенности: для системы характерно наличие существенных связей между элементами (скопление разрозненных частей не является системой).

Все три признака тесно связаны друг с другом, и наличие одного из них влечет за собой наличие двух остальных. Систему можно уподобить слаженному оркестру, в котором каждый участник (часть системы) действует в согласии с остальными для достижения общей цели.

Таким образом, понятие системы является многогранным и зависит от цели, которая ставится исследователем, и от тех отношений, которые при этом возникают у изучаемого объекта с другими системами. Приведем несколько примеров. Автомобиль может рассматриваться как часть системы диагностирования, если целью является определение неисправностей и причин отказов. Он же является частью автотранспортного предприятия, если целью является составление плана перевозок грузов (пассажиров) или частью транспортной системы города (региона), если целью является изучение транспортных потоков, оптимизация маршрутов движения, строительство новых дорог, загрязнение среды и т.п.

Сложные системы обладают большим числом связей с другими системами.

Например, вуз может рассматриваться на разных срезах. Как часть системы образования, если речь идет о путях повышения уровня знаний и культуры людей, определении форм обучения, наиболее приемлемых для общества, разработке программ обучения. Как часть экономической системы при рассмотрении проблемы подготовки квалифицированных кадров для промышленности и оплаты их труда, финансирования целевой подготовки кадров. Как часть социальной системы, если рассматриваются проблемы развития общества в целом. Как часть политической системы, если рассматриваются проблемы обеспечения национальной безопасности, выделения ассигнований на развитие образования и перспектив развития системы образования.

Любая система может использоваться для достижения различных целей, при этом ее роль меняется. Возвращаясь к примеру с автомобилем, в первом случае автомобиль – это входной элемент системы диагностирования, во втором – составная часть транспортного потока, в третьем – часть экосистемы. Точно так же вуз в первом случае – составная часть системы образования, во втором – ресурс экономической системы, в третьем – необходимый элемент общества, обладающий преобразовательными возможностями. Существует еще одна тонкость, на которую часто не обращают внимания. Определение конкретной системы должно быть таким, чтобы оно позволяло оценить (измерить) ее результаты (выходы), т.е. должно быть конструктивным. Это зависит от отношений определяемой системы с другими внешними системами.

Изучение взаимосвязей (отношений) системы с другими системами позволяет установить критерии, по которым следует оценивать результаты работы (выходы) системы. Так, изучение взаимосвязей автомобиля с потребителями определяет функциональные и эргономические критерии (вместимость, скорость, мощность двигателя, удобство управления, комфорт, дизайн, безопасность и т.п.); с технологической системой – «моральный износ», ресурс; с системой обеспечения и обслуживания – ремонтопригодность, взаимозаменяемость элементов; с природной средой – проходимость, «экологическую чистоту»; с социальной – влияние на здоровье людей, степень «дискомфорта», уровень шума и выхлопов и т.п.

Еще более сложной оказывается задача установления критериев оценки результатов для вуза. В больших системах наблюдается тенденция подмены всего множества критериев количественными критериями, зачастую характеризующими только затраты. Например, работу вуза оценивают по количеству изданной учебной и методической литературы, числу дипломников и аспирантов и т.д. При этом игнорируются (часто по незнанию и лени) такие критерии, как навык самостоятельного мышления выпускника, связность (системность) полученных знаний, степень интеллектуального развития, широта кругозора и эрудиция и т.п. Изучение связей вуза с другими системами позволяет сформировать достаточно полный список критериев, позволяющий объективно оценить результаты. Например, отношение вуза со студентами (потребителями) оценивается такими критериями, как стоимость обучения, необходимые для этого усилия, рейтинг вуза, престижность, время обучения, сложность обучения, возможность получить работу по специальности и т.п.

Экономическая система дает критерии: уровень затрат, требования к перечню специальностей и качеству подготовки, дотации, субсидии на целевую подготовку специалистов. Система образования: оплата труда преподавателей, формальные требования соответствия (статус) вуза, поддержка бесплатного образования. Социальная система дает широкий спектр критериев качества подготовки выпускников как членов общества.

Для полной идентификации системы необходимо, кроме целей, определить ее структуру и поведение. Характерной особенностью любой достаточно сложной системы является структурная избыточность. Для технических систем, например автомобиля, она реализуется в виде резервирования отдельных элементов системы. Для больших систем, например вуза, характерна определенная «критическая» размерность. Если размерность снижается до критического уровня, то это может сказаться на способности системы выполнять свои функции и даже создать угрозу существованию системы. Для вуза, например, структурная избыточность проявляется в наличии спектра кафедр, лабораторий, учебных классов, которые хотя и используются «время от времени», тем не менее способствуют устойчивости работы системы, что и смягчает последствия снижения размерности. Если число этих элементов вуза резко сократить, то система не сможет функционировать нормально. То же самое наблюдается и для системы образования: если резко сократить число вузов, снизить государственную поддержку бесплатного образования, то система образования не сможет выполнять свою основную функцию.

Говоря о поведении системы, следует иметь в виду, что для любой системы характерна функциональная стабильность (адаптивность). Она обеспечивается наличием циклов обратной связи между элементами системы, а также между самой системой и внешними системами. Для технических систем (например, автомобиля) внутренние циклы предусмотрены в функциональной схеме.

Внешние циклы, например, с водителем, с окружающей средой позволяют сохранять назначение (главную функцию) автомобиля при изменении внешних условий. В полной мере это относится к большим системам, например вузу.

Внутренние циклы обратной связи существуют между преподавателями и студентами, между кафедрами, между преподавателями и руководством вуза.

Внешние циклы с экономической системой, системой образования, социальной системой и т.п. позволяют сохранять назначение вуза. Если циклы обратной связи нарушаются, то система превращается из односвязной в многосвязную, теряет целостность и способность выполнять свою функцию в полном объеме, хотя «по инерции» еще может продолжать функционировать.

Второй механизм, обеспечивающий функциональную стабильность, состоит в возможности диверсификации, расширения функций, поля деятельности.

Например, для автомобиля он проявляется в виде возможности сохранять главную функцию (назначение) при различных условиях эксплуатации, в различной физической среде. Эту возможность обеспечивает структурная избыточность системы. Для вуза механизм диверсификации проявляется в возможности выполнения дополнительных образовательных программ, подготовки специалистов различного уровня и назначения при изменяющихся требованиях внешних систем. И здесь также необходима структурная избыточность системы («запас по размерности»).

Системы можно классифицировать по разным признакам. В соответствии с типом используемых в них величин системы делятся на физические и абстрактные (концептуальные). К физическим относятся системы, у которых величины измеримы, т.е. все реально существующие системы. Элементами абстрактных систем могут быть понятия, уравнения, переменные, числа и т п.

Примером понятийной (концептуальной) системы является язык как средство общения. К абстрактным системам относятся также язык программирования, система чисел, система уравнений и т.п. Элементами системы могут быть объекты: так, в автомобиле или стиральной машине объектами служат отдельные части. Такие системы называются техническими: станок, компьютер, магнитофон и т.п. Элементами системы могут быть субъекты, например игроки в хоккейной команде, сотрудники в лаборатории. Такие системы называются социальными: учебная группа, партия, профсоюз, институт и т.п. Наконец, система может состоять из понятий, объектов и субъектов, как в системе "человек-машина", включающей все три вида элементов. Эти системы представляют наибольший интерес с точки зрения практической деятельности и называются организационно-техническими, человеко-машинными или большими техническими системами, например фирма, транспортная система, энергетическая система и т.п. Их особенностью является наличие в их составе сложной управляющей подсистемы. Таким образом, система может состоять из других систем, которые называются ее подсистемами. В большинстве случаев приходится иметь дело с большими, высокоорганизованными системами, которые включают в себя другие системы.

Такие системы будем называть общими системами или системами в целом.

Оперировать такими системами нелегко, так как мы не знаем, до какого предела осуществлять декомпозицию системы, т.е. разбивать ее на подсистемы, или до какого предела продолжать "построение" большой системы. В зависимости от типа элементов системы можно разделить на естественные и искусственные (созданные людьми), живые и неживые. Примерами естественных живых систем являются дерево, животное, человек. К естественным неживым системам относятся, например, планетарные (звездные) системы (Солнечная система, Галактика), горная система, система минералов, водная система и т.п. Примерами искусственных живых систем являются системы, полученные селекцией (искусственные сорта растений), методом генной инженерии (новые виды живых организмов), а также социальные системы. К искусственным неживым относятся технические системы. Системы, свойства которых не меняются со временем, называются статическими, в противном случае – динамическими. Динамическими являются системы с изменяющейся организацией, развивающиеся системы. К статическим относится большинство технических систем, так как их назначение (функция) не меняется со временем. К динамическим относятся социальные и организационно-технические системы. С точки зрения наблюдаемых величин, используемых для описания системы, и их распределения во времени различают дискретные, непрерывные и импульсные системы. К дискретным системам относятся системы, величины в которых имеют конечное число различных дискретных значений и могут быть определены лишь в дискретные моменты времени. В этом случае отношения между величинами можно задать с помощью выражений (уравнений) алгебры логики, вообще говоря, многозначной. Дискретными являются, например, технические системы. К непрерывным системам относятся системы, в которых величины и время рассматриваются как непрерывные переменные. При этом отношения между величинами выражаются дифференциальными уравнениями. Примерами непрерывных систем являются процессы, происходящие в живой и неживой природе: круговорот воды, фотосинтез у растений, ассимиляция и диссимиляция у животных и человека, сама жизнь и т.п. В импульсных системах величины рассматриваются как непрерывные переменные, но их значения известны лишь в дискретные моменты времени. Импульсные системы получаются при моделировании непрерывных систем. В этом случае из-за ограниченной точности измерений мы фактически имеем дело с первым случаем. Допущение о непрерывности вводится, чтобы проще выразить отношения между переменными (эти проблемы рассматриваются в теории интерполяции). При замене непрерывных переменных дискретными значениями важную роль играет теорема Уиттекера (1915г.), известная в отечественной литературе как теорема Котельникова: любая непрерывная функция времени, имеющая частотный спектр с верхним пределом f max допускает точную замену конечным числом ее значений, записанных в интервалах времени t 1/(2 f max ).

Системы с конечным числом величин, элементов и связей между ними называются ограниченными. Если одно из этих множеств бесконечно, то неограниченными. Физические системы ограничены, абстрактные могут быть неограниченными. С точки зрения взаимодействия между системой и окружающей средой различают закрытые и открытые системы (см. ниже).

При изучении поведения систем часто пользуются понятиями алгоритм, алгоритмичность. Под алгоритмом при этом понимается конечная последовательность общепринятых предписаний, формальное исполнение которых (т. е. не требующее изобретательности) позволяет за конечное время получить решение некоторой задачи или класса задач. Поэтому с точки зрения моделирования поведения систем, важную роль играет класс систем, называемых автоматами1. К ним относятся системы, в которых входные и выходные величины заданы заранее и поведение которых выступает как зависимость выходных величин от входных. Множество значений входных величин в данный момент времени называется стимулом, а выходных реакцией. Основным признаком автомата является действие по заданному алгоритму, так что результат может быть определен заранее по известным входным воздействиям. К классу автоматов можно отнести все технические системы (станок, автомобиль и т.п.). К живым системам это понятие Слово «автомат» происходит от греческого «» - сам собою движущийся, сам собой случающийся, сам собой.

применимо с оговорками, так как эти системы характеризуются способностью варьировать поведение при воздействии окружающей среды, способностью накопления полезных признаков и изменчивостью, а также способностью к обучению. Интеллектуальные системы, прежде всего человек и его организации, не относятся к классу автоматов. Хотя человек и может вести себя как автомат в некоторых ситуациях, но, в целом, ему присуща способность к рассуждению, и его поведение определяется не только (или не столько) входными воздействиями, а главным образом, системой ценностей и целями, к которым он стремится. Различают несколько типов поведения автоматов:

1. Детерминированное поведение: реакция в данный момент однозначно определяется стимулом в данный момент, а в некоторых случаях и прошлыми стимулами и реакциями. Детерминированное поведение называется комбинаторным, если реакция в данный момент зависит лишь от стимула в данный момент, и последовательным, если существуют реакции, зависящие от прошлых значений некоторых величин.

2.Случайное поведение: реакция статистически зависит от действующего в данный момент стимула и от прошлых стимулов и реакций. Случайное поведение является простым, если реакция в данный момент зависит от стимула в данный момент, и сложным, если существуют реакции, зависящие от прошлых значений величин.

3.Нечеткое поведение: зависимость реакции от стимула выражается в форме нечетких высказываний. Например, "если изменение стимула существенное, то реакция значительная". По аналогии со случайным поведением различают простое и сложное нечеткое поведение.

Таким образом, общая классификация систем должна учитывать многие аспекты и малонаглядна. Поэтому понятно стремление построить классификацию, которая позволяла бы описать все системы (или большую их часть), на основе нескольких общих признаков. Наиболее известные классификационные схемы принадлежат С.Биру и К.Боулдингу. Первая классификация (по С.Биру) учитывает два основных аспекта системы:

сложность и способ описания. Вторая классификация (по К.Боулдингу) построена с учетом сложности организации систем.

Еще одна классификация, претендующая на определенную степень общности, принадлежит Дж. Миллеру. Автор выделяет семь уровней иерархически связанных живых систем, различающихся сложностью структуры и поведения: клетка, орган, организм, группа, организация, общество, межнациональная система. Миллер сделал попытку определить общие подсистемы (элементы), важные для протекания жизненных процессов в системах. Он выделяет три класса подсистем:

1. Подсистемы, перерабатывающие как материально-энергетическую субстанцию, так и информацию.

1.1. Повторитель; 1.2. Ограничитель.

2. Подсистемы, перерабатывающие лишь материально-энергетическую субстанцию:

2.1. Поглотитель; 2.2. Распределитель; 2.3. Преобразователь; 2.4. Генератор;

2.5. Накопитель вещества и энергии; 2.6. Эжектор;

2.7. Двигатель; 2.8. Вспомогательные и резервирующие подсистемы.

3. Подсистемы, перерабатывающие только информацию:

3.1. Входной преобразователь; 3.2. Внутренний преобразователь; 3.3. Канал и сеть; 3.4. Дешифратор; 3.5. Распознаватель; 3.6. Память; 3.7. Блок принятия решений; 3.8. Кодирующее устройство; 3.9. Выходной преобразователь.

Как видно, приведенная классификация задает элементы конструктора, используя которые можно синтезировать системы разной сложности.

Элементы являются составными частями каждой системы. Они могут быть в свою очередь, системами, тогда они называются подсистемами. Элементы систем могут быть естественными и искусственными, живыми и неживыми.

Большинство систем включают и те, и другие элементы. Элементы, поступающие в систему, называются входными, а выходящие из нее – выходными.

Процесс преобразования. В организованных системах идет процесс преобразования, в ходе которого элементы изменяют свое состояние. В процессе преобразования входные элементы трансформируются в выходные. В организованной системе полезность (ценность) входных элементов при этом увеличивается. Если же в процессе преобразования полезность элементов уменьшается, то затраты в системе увеличиваются, а ее эффективность уменьшается.

Входные элементы (входы), ресурсы и затраты. Входными называются элементы, поступающие в систему, для которых система предназначена, например, для измерительного прибора – измеряемая величина; для компьютера – исходная информация о задаче; для автомобиля – объект перевозки (груз, пассажир) и т.п. Различия между входами и ресурсами незначительны и зависят лишь от точки зрения и условий. В системном анализе они определяются с позиций назначения системы. Входные элементы, как правило, преобразуются в системе, а ресурсы расходуются (используются). В общем случае ресурсы подразделяются на материальные (например, топливо в автомобиле), энергетические, информационные, финансовые (деньги), временные, физические (усилия). Например, студенты, входящие в систему образования, являются входными элементами, а преподаватели - один из ресурсов, используемых в процессе преобразования. В рамках большой системы (общество) студенты, получившие образование, преобразуются в ресурсы, когда становятся активными членами общества. Вообще, личный состав (преподаватели, обслуживающий и административный персонал), капитал (который включает землю, оборудование, помещения, снабжение), талант, квалификация, информация могут рассматриваться как входные элементы или как ресурсы, используемые в системе образования. Определяя входные элементы и ресурсы систем, важно указать, контролируются ли они проектировщиком системы, т.е. следует ли их рассматривать как часть системы или как часть окружающей среды. При оценке эффективности системы входные элементы и ресурсы обычно относят к затратам. Затраты – это количественная оценка расхода ресурсов в принятых единицах, например для автомобиля – это оценка расхода топлива, денег, времени, усилий на перевозку.

Выходные элементы (выходы), результаты и прибыль. Выходными называются элементы, выходящие из системы и представляющие собой, как правило, результат процесса преобразования в системе. Например, для измерительного прибора выход – результат измерения, для компьютера – результат решения задачи (информация о решении), для автомобиля – объект перевозки (груз, пассажир), доставленный в пункт назначения. Под результатами понимаются положительные последствия (политические, социальные, экономические и т.п.) функционирования системы. В частности, для технических систем они могут оцениваться как экономия денег, времени, усилий, положительные эмоции и т.п. Например, для автомобиля – это сам факт перевозки, а также экономия на перевозку и за счет перевозки для систем верхнего уровня. Отрицательные последствия принято относить к затратам. Например, автомобиль загрязняет среду – это тоже последствие, но отрицательное, которое относят к затратам, как дополнительный расход денег, времени, усилий на предотвращение загрязнения либо на восстановление среды. При оценке эффективности системы выходы и результаты обычно относят к прибыли. Прибыль – это количественная оценка результатов в принятых единицах (аналогично затратам), например, для автомобиля – это оценка экономии денег, времени и усилий за счет перевозки для систем верхнего уровня.

Окружающая среда. Установление границ совершенно необходимо, когда мы изучаем системы. Установление границ определяет, какие системы можно считать находящимися под контролем лица, принимающего решения (ЛПР), а какие остаются вне его влияния. Однако, как бы ни устанавливались границы системы, нельзя игнорировать ее взаимодействие со средой, так как принятые решения в этом случае могут оказаться бессмысленными. Окружающая среда — совокупность систем, изменение свойств которых влияет на рассматриваемую систему, а также систем, свойства которых меняются под воздействием рассматриваемой системы. Системы, у которых взаимодействие с окружающей средой полностью отсутствует, называются абсолютно закрытыми. Примерами таких систем являются абстрактные (модельные) системы, используемые в математике и физике. Системы, у которых это взаимодействие мало (т.е. рассматривается как малый параметр) – относительно закрытыми. Примером таких систем является большинство технических систем. Системы, у которых взаимодействие с окружающей средой существенно, называются открытыми. К ним относятся социальные и организационно-технические системы. Открытые системы (или их части), которые подвергаются изучению, называются объектами, при этом система рассматривается как объект, погруженный в окружающую среду.

Назначение и функция. Назначение – это функция, для выполнения которой система пригодна в наибольшей степени. Неживые системы не имеют явного назначения. Они получают специфическое назначение или наделяются функцией, когда вступают во взаимоотношения с другими подсистемами в рамках большой системы. Таким образом, связи подсистем между собой и с системой в целом очень важны при изучении систем. Для технических систем назначение очевидно, так как они создаются для выполнения определенной функции, например, измерительный прибор – для измерения, компьютер – для обработки информации, автомобиль – для перевозки и т.п. Однако, когда мы переходим к более сложным системам – социальным, организационнотехническим, ясность утрачивается. Даже назначение одного человека нам не известно, тем более это относится к объединениям людей, что создает неопределенность при проектировании таких систем.

Признаки. Системы, подсистемы и их элементы обладают признаками (атрибутами, свойствами, характеристиками). Признаки могут быть "количественными" или "качественными". В зависимости от такого деления определяется и подход к их измерению. "Качественные" признаки труднее измерить чем "количественные". Термин "признак " иногда используют как синоним "мера эффективности", хотя признак и его меру следует различать.

Чем сложнее система, тем труднее измерить ее свойства точными числами. Для социальных и организационно-технических систем используются интервальные, балльные или словесные (нечеткие) оценки.

Задачи и цели. При проектировании систем первостепенное значение имеет определение их задач и целей. По мере того, как мы отходим от абстрактных рассуждений, установление назначения системы становится более четким и рабочим. Формулирование конкретной цели является очень важным при решении задачи. Цель – это назначение системы с учетом условий и ограничений задачи. Большинство систем являются многоцелевыми, так как для любой системы можно составить несколько наборов ограничений.

Определение цели позволяет сформировать исходное множество допустимых систем (решений) для достижения этой цели, при этом функция выбора уточняется.

Поясним сказанное примером. Пусть требуется перевести груз, выбрав для этого наиболее пригодный автомобиль. Пока мы находимся на уровне назначения – что-то куда-то перевезти, функция выбора имеет вид прямоугольника, т.е. подходят все автомобили (полная неопределенность выбора). Сформулируем набор ограничений:

а) тип груза: твердые строительные материалы;

б) масса груза: 1 1,5 тн;

в) расстояние: 60 80 км;

г) время перевозки: 1 1,5 час;

д) местность: город и ближайшие окрестности;

е) сохранность груза: потери не более 0,1% и т.д.

Предполагается также выполнение условий: наличие парка автомобилей, наличие инфраструктуры (дорог, терминалов и т.п.). Набор ограничений задает конкретную цель и сужает множество решений, т.е. систем, пригодных для ее достижения. Функция выбора теперь становится одномодальной с выраженным максимумом, вблизи которого и следует выбирать допустимые решения, т.е. в нашем примере – марки автомобилей.