Сетевые методы в системном анализе

Одним из методов научного анализа и контроля является сетевое планирование, получившее широкую известность под названием систе­мы ПЕРТ (Program Evaluation and Review Technique), что можно перевес­ти как "Техника оценки и контроля производственных программ".

Целями применения сетевых методов планирования и управле­ния являяются разработка оптимального или близкого к нему варианта осуществления программы, обеспечивающего рациональную увязку во времени и пространстве выполняемых работ и наилучшее использо­вание ресурсов, а также эффективное управление процессом реали­зации этой программы. Использование методов сетевого планирова­ния и позволяет:

- четко отобразить объем и структуру решаемой проблемы, вы­явить с любой требуемой степенью детализации работы, образующие единый комплекс процесса разрешения проблемы; определить события, совершение которых необходимо для достижения заданных целей;

- выявить и всесторонне проанализировать взаимосвязь между работами, так как в самой методике построения сетевой модели зало­жено точное отражение всех зависимостей, обусловленных состояни­ем объекта и условиями внешней и внутренней среды;

- разработать обоснованный план действий по созданию системы или решению проблемы, поскольку при составлении сети используют­ся опыт и знание большого коллектива квалифицированных специали­стов и экспертов, принимающих непосредственное участие в ее раз­работке;

- более эффективно использовать ресурсы, так как анализ сете­вой модели и выявление "критических" работ и резервов времени на "некритических" работах позволяют определить пути рационального перераспределения ресурсов и ускорить достижение целей;

- широко использовать современную вычислительную технику, бла­годаря чему появляется возможность более точно учесть влияние тех или иных факторов, проверить эффективность различных вариантов действий и своевременно осуществлять перераспределение ресурсов;

- сконцентрировать внимание органов управления на работах, в первую очередь, определяющих достижение целей, и таким образом заблаговременно выявлять возможные "узкие места" и своевременно принять меры по их устранению;

- быстро обрабатывать большие массивы отчетных данных и обеспечивать руководство своевременной и исчерпывающей инфор­мацией о фактическом состоянии реализации программы, что создает благоприятное условие для принятия обоснованных решений;

- упростить и унифицировать отчетную документацию.

Наиболее эффективными областями применения сетевых мето­дов планирования и управления является управление крупными целе­выми программами, научно-техническими разработками и инвестици­онными проектами, а также сложными комплексами социальных, эко­номических и организационно-технических мероприятий на федераль­ном и региональном уровнях.

Вопрос 28 Количественные методы в системном анализе. Метод экономического анализа

Количественные методы Методы экономического анализа. Анализ развития системы в прошлом; анализ внутренней и внешней среды; оценка современного состояния ресурсов; оценка реализо­ванных и запланированных проектов; оценка целей и отбор средств их реализации, анализ ресурсов; оценка экономической эффективно­сти вариантов достижения целей, диагноз эффективности функцио­нирования существующей системы; оценка эффективной комплекс­ной программы развития. Морфологические методы: Анализ структуры системы; композиция общего критерия из крите­риев подсистемы, оценка факторов, влияющих на цели и средства; оценка процессов; проверка цели на совместимость и полноту. Статистические методы. Прогноз и анализ будущих условий, комплексный анализ взаимодей­ствия факторов будущего развития. Количественные методы используются:

- на завершающих этапах; позволяют получить высокие результаты точности; важное знчение представляют экономический анализ, направленный на исследование экономических процессов, на выявление взаимосвязей направленных на развитие объекта, на выявление фактров, направленных на функционирование объекта.

Область применения: анализ состояния внутренней и внешней среды; анализ эффективности использования ресурсов; анализ реализации инновационных процессов.

Разработка методологии экономического анализа базируется на научно обоснованной классификации его видов, обусловленной по­требностями рыночной экономики и практики управления, а именно на внутренний управленческий и внешний финансовый анализ. Первый ­служит целям информационно - аналитического обеспечения субъек­та управления, второй - является составной частью системы обслужи­вания внешних пользователей, выступающих самостоятельными субъектами экономического анализа по данным, как правило, публич­ной финансовой отчетности.

Экономический анализ представляет собой систему методов и приемов, направленных: на исследование экономических процессов в их взаимосвязи, складывающихся под воздействием экономических законов и факторов субъективного порядка; на раскрытие тенденций и пропорций хозяйственного развития с определением неиспользован­ных внутрихозяйственных резервов; на выявление положительных и отрицательных факторов и количественного измерения их действия.

Статистические методы анализа используются для исследова­ния процессов и объектов по результатам массовых экспериментов со случайными величинами и событиями. При их проведении произво­дится обработка некоторой случайной выборки, под которой понима­ются результаты определенного числа последовательных и независи­мых экспериментов со случайной величиной или событием. При этом

выборка должна быть состоятельной (презентабельной), то есть объ­ем обрабатываемой информации должен быть достаточен для полу­чения результатов с требуемой точностью и надежностью.

Наиболее употребляемыми методами статистического анализа являются: регрессивный, корреляционный, дисперсионный, ковариа­ционный анализ, анализ временных рядов, метод главных компонен­тов, факторный анализ.

Регрессивный анализ ставит своей задачей исследование за­висимости одной случайной величины от ряда других случайных и не­случайных величин (регрессия - зависимость математического ожида­ния случайной величины от значений других случайных величин). В практической деятельности регрессивный анализ часто используется для создания так называемой эмпирической модели, когда, обрабаты­вая результаты наблюдений (или характеристики существующих сис­тем) получают регрессивную модель и используют ее для оценки пер­спективных систем или поведения системы при гипотетических усло­виях .

Корреляционный анализ используется для определения сте­пени линейной взаимосвязи между случайными величинами, выра­жающей тенденцию одной величины возрастать или убывать при воз­растании или убывании другой.

Основными задачами корреляционного анализа являются оценка корреляционных характеристик и проверка статистических гипотез о степени связи (значимости) между случайными величинами.

Корреляционной характеристикой является коэффициент корре­ляции, который изменяется от нуля до единицы, и чем больше его значение, тем теснее связь между случайными величинами.

Дисперсионный анализ используется для проверки статистиче­ских гипотез о влиянии на показатели качественных факторов, то есть факторов, не поддающихся количественному измерению. В этом за­ключается его отличие от регрессивного анализа, в котором факторы выступают как параметры, имеющие количественную меру.

Ковариационный анализ используется для создания и изучения вероятностных моделей процессов, в которых присутствовали как ко­личественные, так и качественные факторы, то есть он объединяет регрессионные и дисперсионные факторы, первые из которых служат для проверки гипотез о значимости количественных факторов, а вто­рые - качественных .

Метод временных рядов используется при исследовании слу­чайного дискретного процесса, протекающего на интервале времени. С помощью представления случайного процесса в виде временных рядов можно:

- исследовать динамику этого процесса;

- выделить факторы, существенным образом влияющие на по­казатели, и определить периодичность их максимального воздействия;

- провести интегральный или точечный прогноз показателя на некоторый промежуток времени (точечный прогноз указывает лишь на точку, возле которой может находиться прогнозируемый показатель, интегральный - на интервал нахождения этого показателя с некоторой заданной вероятностью).

Метод главных компонентов используется при рассмотрении некоторого множества случайных значений показателей в целях опре­деления общих для них факторов (компонентов), от которых все они зависят. Результатом анализа является модель главных компонентов, в которой каждый показатель представлен суммой произведений ком­понентов и их нагрузок. Модель главных компонентов показывает, что и в какой степени определяют исследуемые показатели, а также объ­ясняет связи между ними .

Факторный анализ, по своей сути, совпадает с методом глав­ных компонентов, однако позволяет представить показатели через меньшее количество факторов и поэтому используется при исследо­вании сложных систем управления с большим числом показателей и сложными взаимосвязями между ними . Степень взаимосвязи ме­жду фактором и показателем описывается факторной нагрузкой, коли­чественной значение которой равно коэффициенту корреляции между ними. Если фактор связан со всеми показателями, то он называется генеральным, если с некоторой группой, то групповым, и, наконец, ес­ли существует связь только с одним показателем, то фактор называ­ется специфическим.

Вопрос 29 Экспертные методы исследования

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности базируется на том, что неизвестная характеристика объ­екта рассматривается как случайная величина, отражением закономер­ности распределения которой является индивидуальная оценка эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом пред­полагается, что истинное значение исследуемой характеристики нахо­дится внутри диапазона оценок, полученных от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Использование экспертов как источников информации ос­новывается на гипотезе о наличии у специалистов конкретной области представлений о путях разрешения частных или глобальных проблем, априорных оценок значимости различных решений, интуитивных дога­док об альтернативных и возможных вариантах развития.

Экспертные методы исследований, в первую очередь, использу­ются для анализа, диагностики состояния, прогнозирования вариантов развития в следующих условиях:

- наличие объектов, развитие которых полностью или частично не поддается предметному описанию или математической формализации;

- отсутствия достаточно представительной и достоверной стати­стики по характеристикам объекта;

- большой неопределенности внешней среды;

- когда время или средства, выделяемые на исследование, не по­зволяют получить научный результат с применением формальных мо­делей;

- средне- и долгосрочного прогнозирования развития новых объ­ектов или объектов, подверженных инновациям и зависящих от уровня научных знаний;

- отсутствия необходимых технических средств моделирования;

- экстремальных ситуаций.

Проблемы, для решения которых применяются экспертные методы, можно разделить на две группы. К первой относятся пробле­мы, которые хорошо обеспечены информацией, и эксперт рассматри­вается как хранитель большого объема информации, а групповое мне­ние экспертов - близким к истинному. Ко второй группе относятся про­блемы, в отношении которых знаний для уверенности в достоверности результатов экспертизы недостаточно. В этой ситуации мнение еди­ничного эксперта, уделяющего больше внимания исследованию мало­изученной проблемы, может оказаться наиболее значимым. При кол­лективной же экспертизе в результате формальной обработки оно бу­дет утрачено. В связи с этим для проблем второй группы должна при­меняться качественная обработка результатов.

Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсо­лютной частоте, с которой оценка эксперта в конечном итоге подтвер­ждается последующими событиями. Эксперт в дословном переводе с латинского языка означает "опытный". Значительное место в его ком­петентности занимают профессиональный опыт и развитая на его ос­нове интуиция. К эксперту предъявляют следующие требования:

- высокий уровень общей эрудиции;

- оценки эксперта должны быть стабильны во времени;

- наличие дополнительной информации о прогнозируемых при­знаках лишь улучшают оценку эксперта;

- наличие определенного практического и (или) исследователь­ского опыта; он должен быть признанным специалистом в данной об­ласти знаний;

- наличие психологической установки на будущее;

- способность к адекватному отображению тенденций развития исследуемого объекта;

- отсутствие заинтересованности в конечном результате прогноза.

При оценке экспертов необходимо учитывать характер допускае­мых ими ошибок, которые могут быть двух типов. Систематические ошибки имеют место, когда эксперт выдает оценки, которые устойчиво отличаются от истинных в ту или другую сторону. Ошибки данного ти­па связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты. Случайные ошибки изменяются от одной экспертной оценки к другой и характери­зуются величиной дисперсии. Организация работы эксперта включает следующие этапы [20]:

1. Построение графмодели объекта на базе ретроспективного анализа данных прошлого периода.

2. Определение структуры таблиц экспертных оценок или про­граммы интервью на базе граф-модели объекта и целей экспертизы.

3. Определение типа и формы вопросов в таблицах экспертных оценок и интервью.

4. Определение типа шкалы для вопросов в названных таблицах.

5. Учет психологических особенностей экспертизы при опреде­лении последовательности вопросов в таблицах экспертных оценок.

6. Учет верифицирующих вопросов.

7. Разработка логических приемов для последующего синтеза прогнозных оценок в комплексных прогнозах объекта.

Вопрос 30 Классификация экспертных методов

Совокупность экспертных методов, используемых в системном анализе, можно систематизировать по следующим признакам: степень охвата экспертизой; характер обработки результатов экспертизы;

По степени охвата экспертизой различают:

1. Индивидуальные методы экспертизы, основанные на мнении отдельного эксперта и использовании этого мнения как конечного ре­зультата экспертизы.

2. Коллективную экспертизу, которая предполагает исполь­зование группы экспертов. При коллективной экспертизе специалисты высказывают мнение независимо друг от друга, а конечный результат экспертизы устанавливается путем соответствующей обработки этих мнений.

По характеру обработки результатов экспертизы можно вы­делить экспертные методы:

- без математической обработки, когда мнение эксперта в представленной им форме рассматривается как конечный результат экспертизы;

- с применением математического аппарата, когда конечный результат экспертизы может быть получен только после специальной математической обработки мнений экспертов.

Вопрос 31 Индивидуальные методы экспертных оценок

Практический опыт использования методов системного анализа показал, что предпочтение, где это возможно, следует отдавать бо­лее простым методам. Стремление получить максимально точный результат с помощью сложного метода, в основе которого лежит от­носительно достоверная информация, в большинстве случаев ока­зывается невыполнимой задачей. Повышение точности, как правило, не приводит к желаемым результатам, то есть не достигает постав­ленной цели. В первую очередь это относится к экспертным методам, в основе которых лежат субъективные оценки экспертов. Кроме того, отсутст­вуют объективные данные, позволяющие судить об уровне точности результатов. Поэтому в дальнейшем будут рассмотрены методы экс­пертных оценок, доступные широкому кругу исследователей. К ним относятся: метод анкетирования, метод интервью, аналитические экс­пертные оценки, метод предпочтения, метод рангов, метод попарного сравнения, метод расстановки приоритетов.Метод анкетирования. Его подготовка и проведение включают разработку и заполнение анкет, содержащих набор вопросов по объ­екту прогноза. Структурно набор вопросов в анкете должен быть логи­чески связан с центральной задачей экспертизы. Содержание вопро­сов определяется спецификой объекта прогнозирования, методикой прогнозирования и верификации прогноза.

Система вопросов в анкете должна отвечать следующим требо­ваниям:

- вопросы должны быть сформулированы в общепринятых тер­минах;

- формулировка вопроса должна исключать всякую смысловую неопределенность;

- обеспечивать достижение целей прогноза;

- соответствовать структуре объекта прогнозирования;

- обеспечивать единое и однозначное толкование результатов анкетирования;

- обеспечивать использование конкретного способа верификации результатов прогнозирования.

По форме вопросы анкеты могут быть открытыми и закрытыми, прямыми и косвенными. Открытым называют вопрос, ответ на который не регламентирован; закрытым, в формулировке которого содержатся альтернативные варианты ответов. При ответе на закрытый вопрос эксперт должен остановить свой выбор на одном из вариантов ответа, заданного вопросом. Косвенные вопросы используют, когда требуется замаскировать цель экспертизы или есть основания предполагать возможную неискренность эксперта при ответе на вопрос. Метод интервью предполагает беседу прогнозиста с экспер­том, в ходе которой прогнозист в соответствии с заранее разработан­ной программой ставит перед экспертом вопросы относительно пер­спектив развития прогнозируемого объекта. Успех такой оценки в зна­чительной степени зависит от психологической способности эксперта экспромтом давать заключения по различным, в том числе фунда­ментальным, вопросам.

Преимуществами этого метода являются оперативность и воз­можность уточнять результат экспертизы во время проведения экс­пертизы. Однако есть и существенные недостатки. Прежде всего, требуется относительно высокий уровень компетентности лица, орга­низующего экспертизу. При проведении системного анализа это ус­ловие соблюдается относительно редко. Ограничены источники аргу­ментации эксперта, а, следовательно, возрастает вероятность полу­чения некачественного результата. Недостатком этого метода также является значительное психологическое давление на эксперта.

Более привлекательными являются аналитические экспер­тные оценки, когда эксперт в течение определенного времени вы­полняет самостоятельно аналитическую работу и в письменной форме представляет оценку состояния и путей развития системы или реше­ния проблемы. Этот метод позволяет эксперту использовать всю дос­тупную информацию об объекте прогноза и исключает психологиче­ское давление на него.

Вопрос 33 Коллективная экспертиза

Методы индивидуальных экспертных оценок, даже с их математи­ческой обработкой, не позволяют избежать субъективизма. Для преодо­ления этого недостатка, прибегают ж. проведению коллективной экспер­тизы, как правило, в тех случаях, эксперт рассматривается как хра­нитель большого объема информации или нужно получить долговре­менные значения тех или иных показ-ателей, значимости функции и т. д.

Методы коллективных экспертных оценок основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о параметрах и перспективах развития объектов.

В настоящее время существует большее число модификаций метода коллективных экспертных оценок. Наиболее популярными являются методы: круглого стола, Дельфи, программного прогнози­рования, эвристического прогнозирования и другие.

По методу круглого стола специальная комиссия, входящая в состав этого круглого стола, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений и выработки единого мнения. Этот метод имеет недостаток, заключающийся в том, что эксперты в своих сужде­ниях изначально ориентированы и руководствуются в основном логи­кой компромисса, что увеличивает риск получения искаженных резуль­татов прогноза.

Средством повышения объективности экспертных опросов с ис­пользованием количественных оценок является метод "Дельфи", предложенный О. Хелмером и его коллегами. Повышение объектив­ности результатов достигается за счет использования обратной связи, ознакомления экспертов с результатами предшествующего тура опро­са и учета этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

Суть метода заключается в том, что разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но преду­сматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. С целью снижения влия­ния таких негативных факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства, рекомендуется экспертам обосновывать свою точку зрения. Однако следует отметить, что это не всегда дает желае­мый результат, а иногда может даже усиливать эффект приспособ­ляемости.

Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о прогнозах развития объекта производится, исходя из следующих принципов:

1) вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;

2) опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;

3) все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;

4) эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;

5) статистическая обработка ответов производится по­следовательно от тура к туру с целью получения обобщающих харак­теристик.

Таким образом, с помощью метода Дельфи выявляется преоб­ладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обста­новке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им, вместе с тем, периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. При использовании метода Дельфи учитывают следующие требования [19]:

1. Группы экспертов должны быть стабильными, и численность их должна удерживаться в благоразумных рамках.

2. Время между турами опросов должно быть не более месяца.

3. Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы.

4. Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всем участникам возможность ознакомиться с причиной той или иной оцен­ки, а также для критики этих причин.

5. Должен проводиться систематический отбор экспертов.

6. Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рас­сматриваемым проблемам.

7. Нужна формула согласованности оценок, основанная на данных самооценок.

8. Следует установить влияние различных видов передачи ин­формации экспертам по каналам обратной связи.

9. Необходимо установить влияние общественного мнения на экс­пертные оценки и на сходимость этих оценок.

Методом эвристического прогнозирования называют метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объ­екта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или произ­водства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Элементами этого метода являются сбор и обработка суждений экс­пертов.

Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирова­ния, а также в связи с использованием экспертами специфических при­емов, приводящих к правдоподобным умозаключениям.

Назначение метода эвристического прогнозирования - выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки, техники, рынка на основе систематизированной обра­ботки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов.

Вопрос 34 Моделирование в системном анализе

Моделирование широко применяется в практике при выполнении всех этапов системного анализа. Это дает возможность получить об­ширную информацию о различных сторонах функционирования сис­темы в целом и ее отдельных элементов, исследовать устойчивость поведения системы под воздействием внешних и внутренних возму­щений, исследовать зависимость конечных результатов работы сис­темы от ее характеристик и найти оптимальный вариант. Моделирование систем - это метод, с помощью которого, варь­ируя в эксперименте потоки материалов или предметов через опера­ции или процессы, можно определить влияние изменений различных переменных в системе. Моделирование представляет собой средство опытной проверки идей и представлений в условиях, которые невоз­можно было бы создать для реального эксперимента, учитывая свя­занные с этим затраты, время и риск. Это метод накопления опыта и обучения, результатом которого может быть разработка новой и луч­шей системы, оценка нескольких альтернативных систем или нахож­дение лучшего способа функционирования заданной системы. Моде­лирование по существу своему является заменой практического опы­та, который иначе был бы слишком дорог, продолжителен и рискован. Цели моделирования систем заключаются в том, чтобы расши­рить понимание систем и их сущность, оценить новые идеи и понятия, выразить количественно, как можно большее число факторов и зави­симостей, дать возможность исследователям сосредоточить внимание на задачах, не поддающихся формализации, которые связаны с рис­ком, и обучить персонал выполнению новой операции.

Достижение целей моделирования создает следующие преиму­щества:

1. Система лучше понимается теми, кто принимает участие в обеспечении действенности и эффективности ее функционирования.

2. Результатом моделирования систем является более быстрое одобрение предполагаемых изменений, поскольку руководители -практики имеют реальную возможность участвовать в эксперимен­тальной проверке идей.

3. Модели могут стимулировать разработку идей, которые иначе остались бы незамеченными.

4. Моделирование способствует комплексному анализу. Имити­рующая модель не позволяет оставить хотя бы один вопрос без выяс­нения и ответа. В результате моделирования систем рушатся личные и организационные барьеры, которые в крупных организациях, склон­ны плодится как "священные коровы". Моделирование систем способ­ствует углублению анализа.

5. Для описания переменных факторов с помощью моделирова­ния не нужно знать значений их средних, медиан и мод. Можно ис­пользовать весь диапазон значений.

Вместе с тем следует постоянно помнить о сложностях модели­рования систем. Наиболее часто встречающаяся проблема - неспо­собность, как разработчиков, так и пользователей в полной мере представлять себе, что во всякой системе, особенно социально-экономической, содержится много предположений и очень мало де­терминированных связей. Поэтому ценность модели зависит от каче­ства отработанных в ней предположений.

Необходимо помнить, что моделирование систем представляет собой орудие исследования, и никто не может заранее предсказать, какими методами выразить лучшее понимание системы. Суждение от­носительно целесообразности усилий, направленных на создание мо­дели системы, должно основываться на рассматриваемой системе и ясном представлении, что в некоторых случаях эти усилия могут дать лишь незначительный результат.

Процесс моделирования обязательно включает и построение аб­стракций и умозаключения по аналогии и конструирование новых сис­тем. Основная особенность моделирования в том, что это метод опо­средованного познания с помощью объектов заменителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследо­ватель ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.

Первый этап моделирования - построение модели. Он пред­полагает наличие некоторых знаний об объекте - оригинале. На этом этапе важен вопрос о необходимой и достаточной мере сходства ори­гинала и модели. При разработке модели должны соблюдаться следующие прин­ципы:

1. Принцип компромисса между ожидаемой точностью резуль­татов моделирования и сложностью модели.

2. Принцип баланса, точности требует соразмерности систе­матической погрешности моделирования и случайной погрешности в задании параметров описания. Этот принцип устанавливает требова­ние соответствия между точностью исходных данных и точностью мо­дели, между точностью отдельных элементов модели, между система­тической погрешностью модели и случайной погрешностью при интер­претации и усреднении результатов.

3. Принцип разнообразия элементов модели, в соответствии с которым количество элементов должно быть достаточным для прове­дения конкретных исследований

4. Принцип наглядности модели трактует, что при прочих рав­ных условиях модель, которая привычна, удобна, построена на обще­принятых терминах, обеспечивает, как правило, более значительные результаты, чем менее удобная и наглядная.

5. Принцип блочного представления модели. Для его реали­зации следует соблюдать следующие правила:

- обмен информацией между блоками должен быть минималь­ным;

- блок модели, мало влияющей на интерпретацию результатов моделирования, является несущественным и подлежащим удалению;

- блок модели, осуществляющий взаимодействие с исследуемой частью системы, можно заменить множеством упрощенных эквивален­тов, не зависящих от исследуемой части, при этом моделирование проводится в нескольких вариантах по каждому упрощенному эквива­ленту;

- при упрощении блока, воздействующего на исследуемую часть системы, следует рассмотреть возможность прямого упрощения замк­нутого контура без разрыва обратной связи. Для этого блок заменяют вероятным эквивалентом с оценкой его статистических характеристик, полученных путем автономного исследования упрощенного блока;

- замена блока воздействиями, наихудшими по отношению к ис­следуемой части системы

Второй этап моделирования - изучение модели. Здесь мо­дель выступает как состоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели.

Третий этап моделирования - перенос знаний с модели на оригинал. Этот процесс проводится по определенным правилам. Зна­ния о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта - оригинала, которые не нашли отражения или были измене­ны при построении модели.

Четвертый этап моделирования -практическая проверка по­лученных с помощью модели знаний и их использование при построении обобщенной теории объекта, его преобразования или управления им. В итоге происходит возвращение к проблематике реального объекта.

Моделирование представляет собой циклический процесс. Это оз­начает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать вто­рой, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяют­ся, а исходная модель постепенно совершенствуются. Недостатки, об­наруженные после первого цикла моделирования, обусловленные ма­лым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно испра­вить в последующих циклах. Таким образом, в методологии моделиро­вания заложены большие возможности саморазвития.

Вопрос 35 Понятие и классификация моделей

Моделирование построено на использовании разнообразных мо­делей, что обусловливает необходимость определения ее понятия и классификацию моделей, применяемых в системном анализе.

Модель - это такой материальный или мысленно представляе­мый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

По своей природе модели делятся на физические, символиче­ские и смешанные.

Физические модели воплощены в каких-либо материальных объ­ектах, имеющих естественное или искусственное происхождение (ото­бранные в природе или созданные человеком для целей исследова­ния), и подразделяются на модели подобия и аналоговые. Первые ха­рактеризуются масштабными изменениями, выбираемыми в соответст­вии с критериями подобия, вторые - основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных системах. Примером анало­говой модели является экономический эксперимент, когда результаты экспериментирования на одном или нескольких предприятиях перено­сятся на совокупность объектов близкой экономической природы.

Символические модели характеризуются тем, что параметры ре­ального объекта и отношения между ними представлены символами: семантическими (словами), математическими, логическими. Класс символических моделей весьма широк. Наряду со словесными описа­ниями функционирования объектов - сценариями - сюда также отно­сятся схематические модели: графики и блок-схемы, логические блок-схемы (например, алгоритмы программ) и таблицы решений, номо­граммы, а также математические описания - математические модели.

Смешанные модели применяются тогда, когда часть элементов и процессов не удается описать символами, и они моделируются физи­чески. К ним относятся также человеко-машинные модели, в которых имеется программа, реализующая на ЭВМ некоторую математическую модель, плюс человек, принимающий решение за счет обмена инфор­мацией с ней.

По целевому назначению различают модели структуры, функ­ционирования и стоимостные (модели расхода ресурсов).

Модели структуры отображают связи между компонентами объекта и внешней средой и подразделяются на:

- канонические модели, характеризующие взаимодействие объ­екта с окружением через входы и выходы:

- модели внутренней структуры, характеризующие состав компо­нентов объекта и связи между ними;

- модели иерархической структуры (дерево системы), в которых объект расчленяется на элементы более низкого уровня, действия ко­торых подчинены интересам целого.

Модели структуры обычно представлены в виде блок-схем, реже графов и матриц связей.

Модели функционирования включают широкий спектр симво­лических моделей:

- модели жизненного цикла системы, описывающие процессы существования систем от зарождения замысла их создания до пре­кращения функционирования;

- модели операций, выполняемых объектами и представляющих описание взаимосвязанной совокупности процессов функционирова­ния отдельных элементов объекта при реализации тех или иных функ­ций объектов;

- информационные модели, отображающие во взаимосвязи ис­точники и потребителей информации, виды информации, характер ее преобразования, а также временные и количественные характеристики данных;

- процедурные модели, о