Вопрос 4.3. Классификация и характеристика моделей, используемых для исследования систем
Вопрос 4.1. Классификация методов, применяемых для исследования систем
Методы исследований – это совокупность приемов обработки информации, позволяющих достичь целей исследований.
Все методы могут классифицироваться по следующим признакам:
1. По степени формализации и способу получения исходной информации методы делятся на фактографические (формализованные) и интуитивные (экспертные).
2. По охвату проблемы исследования методы могут быть направлены на исследование определенных сторон проблемы (объекта, явления) или на исследование ее целостных свойств (системные методы).
3. По составу методы бывают сингулярные (отдельные) и комплексные (включают несколько отдельных методов исследований).
4. По характеру подхода к исследованию методы бывают нормативными (отвечающие на вопрос – «как должно быть?» и предполагающие достижение некоторой цели) и дескриптивные (объясняющие наблюдаемые факты и отвечающие на вопрос – «как это происходит?» или «как это может дальше развиваться?»).
5. По направлениям исследований можно выделить методы анализа, диагностики, прогнозирования, синтезa.
Существуют и другие признаки классификации. В настоящее время нет единой классификации методов исследования, хотя существуют различные классификационные схемы.
6. Классифицировать методы исследований также можно в зависимости от их связи с характером проблемы. Подобная классификация приведена на рис. 10. В соответствии с данной схемой, неструктуризованным проблемам соответствуют, прежде всего, экспертные методы исследований, слабоструктуризованным – методы системного анализа (и синтеза), структуризованным – формализованные методы исследований. Каждый из выделенных классов включает соответствующие подклассы методов. Комплексные (комбинированные) представляют собой комбинацию методов, принадлежащих к различным классам. Отметим, что все выделенные классы методов могут быть использованы для исследования систем, поскольку системный анализ часто использует комбинацию различных методов.
Рис. 10. Основные классы методов исследования систем
Вопрос 4.2. Основные методы системного анализа:
1. Предварительное системное описание объекта исследования, которое включает в себя:
1.1. Описание объекта на основе системных характеристик (МСХ);
1.2. Бизнес-модели хозяйственных систем;
2. Декомпозиционные методы системного анализа:
2.1. Построение «дерева целей»;
2.2. Построение организационных структур;
3. Морфологический метод системного анализа:
3.1. Построение «морфологического ящика»;
3.2. Построение морфологических карт;
4. Динамический анализ систем:
4.1. Сценарные методы исследования;
4.2. Методы динамической структуризации;
5. Процедуры синтеза систем:
5.1. Агрегирование;
5.2. Системно-структурный синтез;
5.3. Стратегия системного проектирования.
Основой системного исследования является моделирование – построение модели исследуемой системы, в качестве которой может выступать сложный объект, явление, процесс, проблема.
Модель представляет собой отображение каким-либо способом существенных характеристик, процессов и взаимодействий реальных систем.
Модель – это, прежде всего, инструмент исследования объекта. Кроме этого, модель позволяет на основе регулирования исходных параметров, в соответствии с гипотезами прогнозировать поведение системы. Модель может быть использована также в качестве инструмента для контроля деятельности системы, в качестве средства обучения и т.д.
В основе моделирования лежит метод аналогий. Аналогия – подобие, сходство предметов в каких-либо свойствах, признаках, отношениях. Метод аналогий состоит в том, что изучается один объект – модель, а выводы переносятся на другой – оригинал.
Объектом исследования и моделирования может выступать объект как таковой (его структура) и поведение (функционирование) объекта. В связи с этим выделяются структурныеи функциональные модели.
Структурные модели отражают, например, технико-экономическую организацию экономического объекта, его строение и внутренние параметры (модель межотраслевого баланса, модель управления запасами и т.п.).
Функциональные модели отражают поведение объекта в результате установления зависимостей между исследуемыми управляемыми и управляющими параметрами без привлечения информации о внутренней структуре объекта. К функциональным относятся, например, эконометрические модели.
Существуют общие требования (принципы), которым должна удовлетворять правильно построенная модель:
1. Адекватность. Предусматривает соответствие модели целям исследования по уровню сложности, а также соответствие реальной системе относительно выбранного множества свойств.
2. Соответствие модели решаемой задаче. При решении каждой конкретной задачи нужно иметь свою модель, отражающую те аспекты системы, которые являются наиболее важными в данной задаче.
3. Упрощение при сохранении существенных свойств системы. Модель должна быть в некоторых отношениях проще прототипа - в этом смысл моделирования. Этот принцип может быть назван принципом абстрагирования от второстепенных деталей.
4. Соответствие между требуемой точностью результатов моделирования и сложностью модели. Модели по своей природе всегда носят приближенный характер. Степень этого приближения должна, с одной стороны, отразить все наиболее существенные свойства. С другой стороны, модель не должна быть настолько сложной, чтобы нахождение решения оказалось слишком затруднительным. Компромисс между этими двумя требованиями достигается нередко путем проб и ошибок. Практическими рекомендациями по уменьшению сложности моделей являются:
• изменение числа переменных, достигаемое либо исключением несущественных переменных, либо их объединением. Процесс преобразования модели в модель с меньшим числом переменных и ограничений называют агрегированием.
• изменение природы переменных параметров. Переменные параметры рассматриваются в качестве постоянных, дискретные – в качестве непрерывных и т.д.
• изменение функциональной зависимости между переменными. Нелинейная зависимость заменяется обычно линейной, дискретная функция распределения вероятностей – непрерывной;
• изменение ограничений (добавление, исключение или модификация). При снятии ограничений получается оптимистичное решение, при введении – пессимистичное;
• ограничение точности модели. Точность результатов модели не может быть выше точности исходных данных.
5. Баланс погрешностей различных видов. В соответствии с принципом баланса необходимо добиваться, например, баланса систематической погрешности моделирования за счет отклонения модели от оригинала и погрешности исходных данных, точности отдельных элементов модели, систематической погрешности моделирования и случайной погрешности при интерпретации и осреднении результатов.
6. Многовариантность реализации элементов модели. Разнообразие реализации одного и того же элемента, отличающихся по точности (а, следовательно, и по сложности), обеспечивает регулирование соотношения «точность/сложность».
7. Блочное (модульное) строение. При блочном строении облегчается разработка сложных моделей и появляется возможность использования накопленного опыта и готовых блоков с минимальными связями между ними.
Модели классифицируются по разным признакам.
I. Типы моделей систем:
1. Модель взаимодействия со средой типа «черного ящика» отражает лишь входные и выходные связи системы со средой, но не ее внутреннюю структуру. В некоторых случаях достаточно содержательного вербального описания входов и выходов (их перечисления). В других требуется количественное описание некоторых или всех входов и выходов, т.е. задания множеств Х и Y. Основной проблемой построения данной модели является множественность входов и выходов системы, так как решение вопроса о том, сколько и какие именно входы и выходы включать в модель, зачастую является сложной задачей.
2. Модель состава системы. Данная модель является, безусловно, значительно более полной по сравнению с моделью «черного ящика». Модель состава системы описывает, из каких подсистем и элементов она состоит.
3. Модель структуры системы. Эту модель мы получаем в том случае, если устанавливаем определенные отношения – связи между элементами системы. Таким образом, модель структуры включает состав элементов и связей между ними, но не рассматривает взаимодействия системы со средой.
4. Дополняя модель структуры элементами и связями системы с окружающей средой, мы получаем собственно модель системы, которая является ее наиболее полным представлением.
II. Следующий шаг в исследовании систем состоит в том, чтобы понять и описать, как система функционирует во времени. При этом разрабатываемые модели должны отражать поведение систем и их внешней среды, описывать происходящие в них процессы, изменения, последовательность операций, причинно-следственные связи. Модели, отображающие процессы, происходящие в системах и их внешней среде, являются динамическими моделями. Динамические модели систем могут быть разделены на те же типы, что и статические модели.
Чтобы получить модель реальной системы, нужно решить, какие аспекты системы включать как элементы модели избранного типа, а какие - нет, считая их несущественными. Поэтому процесс построения содержательных моделей конкретных систем является процессом интеллектуальным, творческим.
III. По целям построения можно выделить модели нормативные и дескриптивные.
1) Дескриптивные (описательные) модели отвечают на вопрос: как это происходит? или как это может развиваться? т.е. они только объясняют наблюдаемые факты и дают пассивный прогноз (например, производственные функции).
2) Нормативные модели отвечают на вопрос: как это должно быть? Они нацелены в основном на достижение каких-то определенных состояний изучаемой хозяйственной системы, и главное внимание в них уделяется именно изучению оптимальных состояний системы. Основная цель их состоит не столько в отражении действительности, сколько в определении рационального способа поведения. Является ли модель дескриптивной или нормативной, зависит от целей исследования.
IV. С точки зрения аппарата моделирования можно выделить следующие модели:
1) Мысленные (абстрактные) модели, которые делятся на:
· Наглядные модели (в том числе, графические, схематические модели, макеты), символические (логические, информационные);
· Описательные (вербальные);
· Аналоговые;
· Математические (аналитические, статистические, имитационные, комбинированные, структурные и др.).
2) Реальные модели, к которым относят:
· Физические модели
· Экспериментальные модели.
V. Исследования многих социально-экономических (сложных) систем базируются на экономико-математических моделях.Экономико-математическое моделирование – средство перевода экономических проблем на язык математики на основе формализации. Экономико-математические модели, как и всякие другие модели, выражают некоторые существенные свойства и отношения оригинала, т.е. изучаемого круга экономических явлений. Исследование систем уравнений и других математических структур, которые служат в качестве модели, дает возможность раскрыть реальные количественные отношения, присущие этим явлениям.
Если параметры экономико-математической модели определяются на основе статистической информации с использованием методов статистической обработки данных, то модель называется экономико-статистической. Она описывает стохастические связи и закономерности, возникающие под действием множества причин и следствий в массовых повторяющихся явлениях.
Распространенным методом исследования сложных систем является имитационное моделирование. Имитационная модель представляет собой экономико-математическую модель изучаемой системы, предназначенную для ее исследования в процессе машинной имитации. Процесс имитации представляет собой экспериментальный метод изучения (модельный эксперимент), когда при различных задаваемых значениях вводимых данных ведется наблюдение за изменениями изучаемых характеристик и проводится анализ полученных результатов. Важно, что имитационная модель позволяет использовать всю располагаемую информацию вне зависимости от ее формы представления (словесное описание, графические зависимости, блок-схемы, математические модели отдельных блоков и др.) и степени формализации. Имитационные модели получили большое распространение потому, что не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Они позволяют творчески, гибко использовать всю имеющуюся информацию об объекте исследования. Имитационная модель строится по образцу и в соответствии со структурой объекта исследования.
Комбинированные модели. Развитие науки и вычислительных возможностей привели к появлению все большего количества междисциплинарных «комбинированных» методов моделирования и управления. Одними из наиболее перспективных методов являются интеллектуальные методы исследований (методы искусственного интеллекта). Они объединяют формальные модели, вычислительные процедуры и экспертные оценки, предусматривая процессы адаптации моделей к динамике реальных систем. Одним из направлений интеллектуального моделирования являются экспертные системы, которые накапливают эвристические знания и манипулируют ими, пытаясь имитировать поведение эксперта.
Для предварительного системного описания хозяйственных объектов, помимо МСХ, также могут использоваться разнообразные графические модели, например, бизнес - модели (рис. 11). На рис. 11 приведена схема, так называемой, полной бизнес-модели организации. Она имеет скорее концептуальное, чем прикладное значение, так как построить подобную схему для реального объекта вряд ли возможно.
Бизнес – модель организации может быть представлена и в другом виде,например, в форме графической схемы, включающей элементы (бизнес-единицы) и функциональные связи между ними (бизнес-процессы) (рис. 12).
Бизнес-единицы и бизнес-процессы подразделяются на внутренние и внешние.
Внутренние бизнес-единицы— участники организации. Внутренние бизнес-единицы целесообразно разбить на ряд основных блоков: собственники, участники, акционеры; производственный блок; коммерческий блок; финансовый блок; сервисный блок.
Внешние бизнес-единицы — полностью независимые от организации юридические и физические лица, с которыми она взаимодействует. К внешним бизнес-единицам относятся: организации-поставщики, организации-покупатели, финансовые организации, некоммерческие организации, органы государственной власти.
К бизнес-процессам относят различные товарные, денежные, материальные, информационные потоки между соответствующими бизнес-единицами (на рис. 12 обозначены цифрами).
В зависимости от особенностей объекта, проблемы, целей исследования, а также других факторов возможны и иные способы предварительного описания. Далее необходима постепенная детализация системы. Для этого используются процедуры декомпозиции.
Рис. 11. Полная бизнес-модель организации
Рис 12. Бизнес-модель организации с внешними бизнес-процессами
проблемы проблемы ванные проблемы
I. Экспертные II. Методы III. Формали-
индивидуаль- аналитические
ные оценки - статистические
логические
коллективные IV. Комплексные
экспертные (комбинированные) методы информационные
