Теоретические основы системного анализа как методологического ядра аналитики

 

Первое, что следует подчеркнуть — это необычность методологии системного анализа: наряду со специально созданными для него детализированными и строго формализованными процедурами, в его рамках используются и нестрогие методы. При этом предполагается, что решение о выборе таких методов принимается взвешенно, как правило, обусловлено невозможностью однозначного количественного описания систем и объектов, и что для их изучения необходимо прибегать к неформализованным, качественным методам анализа. Именно это имелось в виду В.Н. Садовским, когда он определял системный анализ как «особый тип научно-технического искусства, приводящего в руках опытного мастера к значительным результатам и практически бесполезного при его механическом, нетворческом применении»[52].

В системном анализе могут быть выделены следующие основные направления:

- философское;

- математическое;

- управленческое;

- информационное;

- прикладные аспекты.

Достаточно часто при рассмотрении данного феномена наблюдается размытость методологических и методических подходов, большой разброс идей. За исключением использования слова «система», многие работы в данной области ничем не отличаются от обычных исследований в традиционных областях философии, математики, управления. О едином подходе к системному анализу в рамках учебных изданий также говорить достаточно тяжело. Наше мнение состоит в том, что аналитика является самостоятельной научной дисциплиной, ядром которой является системный анализ, имеющий свою собственную теорию, разработанный специфический формально-логический аппарат и особые методы для решения задач практики.

 

Прежде чем перейти к рассмотрению методологии системного анализа, следует обратиться к классификации систем, являющихся предметом его изучения. Всякая классификация условна, по этой причине мы выделим несколько наиболее существенных для изложения материала классификационных критериев (памятуя о том, что может быть предложено множество других — не менее обоснованных — классификаций). Итак, введем следующие классификационные критерии и классы:

- критерий однородности (однородные или гомогенные системы и неоднородные или гетерогенные);

- критерий разложимости (разложимые[53] на компоненты или, собственно, системы и неразложимые — элементы) — здесь важно понимать, что всякая декомпозиция — это процесс целенаправленный, исследователь может не иметь намерения расщеплять систему далее, а во главу иерархии поставить именно тот элемент, который соответствует цели исследования[54];

- критерий гносеологической сложности, связанный со сложностью процесса познания системы, проявляющийся на этапе исследования (обычные[55], большие, сложные, сверхсложные системы);

- критерий онтологической сложности, связанный с бытийным аспектом системы (структурная сложность, функциональная сложность, кибернетическая сложность, поведенческая сложность и т. д.);

- критерий эргатичности (с участием человека или эргатические системы и без участия человека или техногенные системы);

- критерий непрерывности (системы с непрерывными состояниями и системы с дискретными состояниями);

- критерий количества состояний (дискретные системы с конечным числом состояний и с бесконечным числом состояний);

- критерий детерминированности (системы детерминированные и недетерминированные);

- критерий определяющих закономерностей (социальные, биологические, физические, химические и т. д.).

Как видно из некоторых пунктов классификации, системный подход связан с понятием целесообразности, в том числе — целесообразности и допустимости введения некоторых пределов обобщения и редукции. При изучении систем их сначала выделяют как некое целостное образование из среды, обращая внимание на сохранение существенных для анализа свойств, а позже — выделяют ее существенные компоненты и структуру их взаимодействия, характеризующую интегральные свойства системы. В равной степени опасны и чрезмерное агрегирование элементов системы, и чрезмерная детализация описания системы. В одном случае — теряются существенные свойства, а в другом — исследователь «тонет» в обилии свойств и параметров, не получая при этом ощутимого выигрыша ни в точности, ни в адекватности.

Существует определенный круг задач в области управления, где применение системного анализа наиболее эффективно. К числу таких задач относятся задачи, связанные со стратегическим управлением.

В России основные работы по данному направлению осуществляются в ряде институтов Российской Академии Наук (Институте системного анализа, Институте проблем управления и других), МГУ им. М.В. Ломоносова, Российской академии государственной службы при Президенте РФ и ряде других учреждений. За последние годы были проведены представительные научные форумы в рамках деятельности Международного комитета по общим системах — общественной организации, которая провела в 1996-99 годах ряд научно-практических конференций «Анализ систем на пороге XXI века», материалы которых были опубликованы и способствуют утверждению системного анализа как основы для современного научного мышления. В основании рассматриваемого в последние годы представления о системах лежат не только структура и материальные элементы, а процесс, определяющий ее сущность и задающий ее целостность. В одних случаях это будет процесс функционирования, в других — процесс развития, в третьих — их единство[56] — то есть динамическое единство элементов и отношений.

Современная ситуация характеризуется тем, что назрела необходимость освещения основных разделов системного анализа с единых методологических позиций и, главное, доступно для специалистов среднего уровня. В настоящее время теория системного анализа усложнилась настолько, что основная масса управленцев и технической интеллигенции оказалась не в состоянии оперировать ее категориями и методами. Порой не предпринимается никаких усилий, направленных на повышение эффективности деятельности в различных сферах из-за боязни «высоких теорий», приводящей к полному отказу от опоры на теорию вообще. Нередко руководство предпочитает метод проб и ошибок и иные эмпирические подходы.

Зачастую реальные процессы формирования, развития и согласования ключевых понятий аналитики в ходе решения конкретных прикладных проблем далеки от привычных теоретических идеализаций, так многие методологические положения аналитики были сформулированы в ходе объяснения причин затруднений в практической деятельности и в процессе генерации новых подходов для их преодоления.

Примером использования такого подхода может служить коллективная работа сотрудников Института проблем управления РАН во главе с И.В. Прангишвили[57]. В ней предложен ряд подходов, методов, частных технологий, рекомендуемых для использования в индивидуальных и коллективных творческих процессах решения научно-прикладных задач и анализа сложных проблемных ситуаций. В их работе доказывается, что схемы и общие понятия, которые воплощают в себе научные знания и опыт, в процессе мышления могут использоваться и для целенаправленного порождения новых знаний, и для улучшения качества имеющихся. В ходе деятельности этого коллектива сформировался схемный подход к решению творческих задач в области научной деятельности и практики проектирования и испытаний программных средств и систем. В основе схемного подхода лежат, с одной стороны — научные знания и опыт решения задач, а с другой — психологические механизмы схемно-понятийного мышления, выполняющие функции представления знаний, оценки их качества и переноса знаний на новые задачи. На основе схемного подхода разработаны и проверены в научно-прикладной деятельности систематические методы решения творческих задач в области информатики, управления, начиная от задач практического проектирования и вплоть до разработки теоретических моделей, специализированных теорий, методов, формализованных языков.

 

Мощный толчок к развитию системный анализ получил в ходе решения прикладных задач стратегического управления. Например, так было в США при решении проблем управления на уровне корпораций, на государственном уровне — тогда были реализованы системы ПАТТЕРН[58], МИРАЖ-75 и другие. Примерами организационных решений, связанных с применением методологии системного анализа и стимулировавших его развитие, могут служить внедрение в США системы ППБ (система Планирования, Программирования и разработки Бюджета)[59], принятие руководством Японии закона о технополисах, введение элементов государственного регулирования технологической структуры экономики во Франции и другие.

Аналитическая деятельность всегда связана с выбором — так или иначе, итогом ее является некоторое решение, принимаемое как итог анализа некоторого набора данных. В рамках системного анализа существует специальный раздел, касающийся вопросов приятия решений в условиях так называемого уникального выбора. Ситуация уникального выбора характеризуется тремя необходимыми элементами: существованием проблемы, требующей разрешения; наличием человека или коллективного органа, принимающего решение и набором альтернатив, из которых осуществляется выбор. В ситуациях, характеризующихся одинаковым или сходным набором альтернатив, лицо, принимающее решение, начинает использовать повторяющиеся управленческие решения — происходит закрепление стереотипа. В этом случае можно говорить о том, что руководитель пренебрегает ситуацией выбора, выбор для него перестает существовать. Однако, очевидно, что абсолютная повторяемость ситуации возможна лишь в техногенных системах, реальные же системы существенно сложнее — для них характерна уникальность набора альтернатив, характеризующихся:

- многокритериальностью выбора (анализ ситуации несводим к операции получения одной универсальной оценки);

- неполнотой знаний о системе (в частности — о полноте перечня показателей качества и альтернатив);

- несопоставимостью отдельных показателей качества (проблема согласования размерности);

- наличием субъективизма в оценках качества и другие.

Для решения таких проблем часто прибегают к методикам оценки рисков, что позволяет согласовать размерность показателей рисков, перейдя к вероятностным оценкам. При этом риск интерпретируется не только как цена ошибки, но и как вероятность того, что цель не будет достигнута или что неучтенными при совершении выбора осталось некоторое число вариантов. Однако не каждый специалист по управлению в состоянии самостоятельно исчислить риски или располагает временем для этого — для этой работы чаще всего и привлекаются консультанты и эксперты. Задачей таких специалистов является структуризация проблем, квалифицированная оценка пространства альтернатив — то есть информационное обеспечение процесса принятия решения конкретным руководителем. Здесь работает принцип разделения ответственности, значение которого трудно переоценить.

Существует целый ряд подходов к сравнению альтернатив. При этом проблема выбора конкретного метода нередко сама заслуживает проведения отдельного исследования. К числу наиболее мощных подходов обычно относят следующие:

1. Метод стоимость-эффективность, разработанный и впервые примененный в США при оценке военно-политических и военно-технических проблем. При его использовании требуется дать экономическую и политическую оценку различных вариантов того или иного военно-технического проекта, а затем рекомендовать наилучший на основе анализа, включающего в себя как моделирование на ЭВМ, так и учет субъективных суждений экспертов. Анализ осуществляется для нескольких вариантов: 1) максимальная эффективность при заданной стоимости; 2) минимальная стоимость при заданной эффективности; 3) максимальное отношение эффективности к стоимости. Этот метод объединяет методологию исследования операций и экспертных оценок. Однако по мере снижения доли объективных оценок, получаемых в ходе моделирования, данный метод дает резкое ухудшение качества решений.

2. Методы многокритериальной оценки альтернатив, связанные с нахождением значения некоторой функции полезности (количественной оценки полезности каждой из рассматриваемых альтернатив). Выделяются следующие группы методов:

- аксиоматические методы, когда определяются некие правила количественной оценки полезности при наличии ряда требований к ним, именуемых аксиомами (соответствие сформулированных правил аксиомам позволяет математически обосновать существование функции полезности и ее свойства, в том числе — непрерывность);

- прямые методы, когда общая полезность задается как функция от оценок по отдельным видам критериев (например, задается численная оценка веса каждого критерия, после чего определяется сумма взвешенных оценок, являющаяся показателем полезности);

- методы компенсации, когда для альтернатив, характеризующихся различными наборами оценок, устанавливаются некоторые правила компенсации, позволяющие отказаться от рассмотрения скомпенсированных оценок, то есть снизить размерность задачи;

- методы порогов несравнимости, когда задаются некие правила сравнения пар альтернатив, благодаря чему пространство альтернатив структурируется, приобретает упорядоченный вид, что упрощает процесс выбора.

- человеко-машинные методы применяются при принятии решений при наличии соответствующей количественной модели поведения управляемого объекта или процесса.

В общем случае выбор методов не является произвольным и зависит от специфики системы, целей управления, а также допустимой вероятности ошибочного решения. При этом следует учитывать ряд важнейших особенностей систем, определяющих то, каким образом система реагирует на различные изменения.

 

Важно учитывать, что смена состояний системы сопровождается не только обязательными изменениями ее интегральных показателей, но иногда приводит и к структурным изменениям. При этом система может сохранить ряд своих наиболее важных характеристик, останется целостной и сохранит свое место в иерархии систем. Смена состояний, сопровождающаяся структурными изменениями, получила название кризиса. Кризис не ведет к разрушению системы, но ведет к ее существенной перестройке или перенастройке на новые условия существования. Для большинства систем кризис есть механизм обновления, адаптации к экстренным условиям — таковы экономические кризисы, сопровождающиеся структурной перестройкой экономики. Более глубокие изменения системы получили называние катастрофы. Катастрофа — это изменение, навязанное системе извне. Адаптация здесь существует лишь как механизм сохранения системы с потерей части существенных свойств. Еще более радикальные изменения системы называются катаклизмом. Катаклизм — это, по существу, фаза разрушения системы.

Иначе говоря, сложные системы в восприятии аналитика ведут себя дискретно — иначе анализ становится невозможным (такова специфика аналитической деятельности — процедуры анализа состояния системы лишены смысла, если отсутствуют критерии различения состояний). Сложным системам присущи некие квазистационарные состояния, когда их реакции на изменения окружающей среды (управляющие воздействия) просты, однообразны. При моделировании поведения сложной системы, находящейся в квазистационарном состоянии, ее можно описать довольно простыми моделями. Однако граничные режимы (так называемые точки бифуркации, когда система пребывает в состоянии неустойчивого равновесия) и сами переходные процессы, как правило, чрезвычайно трудно описать адекватно. Вернее, само состояние, соответствующее точке бифуркации, описано может быть достаточно точно, однако определение перечня и величин воздействий, достаточных для перехода системы в некоторое заданное состояние, представляет собой сложную задачу — здесь должен осуществляться учет действия случайных факторов и процессов, зарождающихся как в самой системе, так и действующих на нее извне.

Следует заметить, что информационно-аналитическая работа — это работа, в первую очередь, связанная с решением задачи компенсации неполноты или избыточности данных о состоянии и процессах протекающих в системе и вне ее. Как нельзя более точно для описания проблем этого типа здесь подходит термин «наблюдаемость». Этим термином описывается ситуация наблюдателя (аналитика), в которой ему требуется, пребывая вне непосредственного контакта с фрагментом реальности, образующим систему, установить ее предыдущее, текущее или последующее состояние по доступным данным. Понятиенаблюдаемости можно трактовать как возможность получать информацию о поведении системы и на ее основе предвидеть ее поведение в будущем.

Здесь уместна аналогия с пацаненком, вознамерившимся поживиться яблоками из чужого сада. Проблема наблюдаемости предстает перед ним во всей своей красе, когда он, пробираясь вдоль высокого щелеватого забора из досок, пытается определить: не ждет ли его за забором какая-нибудь каверза — вот кабы щели пошире, да досочки поуже (реденький штакетник был бы куда приятнее)…

Поскольку проблема наблюдаемости в системном анализе доставляет аналитикам массу неприятностей, постольку в рамках системного анализа было разработано множество методов компенсации неполноты или избыточности информации, разнообразие которых может быть сведено к перечню из четырех базовых методов. К их числу могут быть отнесены такие методы, как морфологический анализ (структурный или топологический анализ), метод аналогий, методы экспертных оценок, методы моделирования. Каждый из методов может использоваться на различных этапах исследования проблемной ситуации и характеризуется как различным начальным уровнем неопределенности, приемлемым для выбора того или иного метода, так и уровнем неопределенности, получаемым после применения этих методов.

 

Морфологический анализ(структурный или топологический анализ) предполагает систематизированное изучение объекта с целью выявления его структуры и основных закономерностей развития. Есть одна неприятная особенность термина «морфологический анализ» — он неоднозначен: в разных случаях и разных научных дисциплинах он определен настолько различными способами, что удивляешься, как ученым удается понимать друг друга. Именно поэтому потребовалось в скобках добавить еще два уточняющих слова, чтобы акцентировать внимание на наиболее существенной особенности именно этого метода.

Особенность морфологического (структурного, топологического) анализа заключена в том, что он исходит из постулата единства формы и содержания. Предполагается, что если система выглядит как нечто известное снаружи и ведет себя аналогичным образом, то внутреннее ее строение и состояние ее элементов подобно известному или наоборот — если известно строение, то может быть предсказано поведение и внешний вид. При этом структура системы устанавливается на основе изучения и описания комплекса наблюдаемых каналов обмена массой, энергией и/или информацией, связывающих отдельные элементы и компоненты системы. Сочетание, взаимное расположение элементов и каналов (их топология или пространственная структура) и информация, передаваемая в них, формируют некий «облик» системы, представление о ее внутренней организации — то есть — морфологию. На этом этапе наблюдение, описание и классификация морфологии системы являются методом познания ее структуры и функциональной среды. Морфология системы позволяет исследователям отнести ее к конкретному типу или состоянию.

Большинство наук в своем развитии начинали именно с этого способа познания действительности. Достаточно вспомнить комичного энтомолога, кузена Бенедикта из книги Ж. Верна «Пятнадцатилетний капитан» — этот эксцентричный ученый занимался именно морфологическим анализом, пересчитывая лапки африканским жукам. Применительно к предмету научных изысканий кузена Бенедикта это занятие носило название «систематизация по К. Линнею».

 

По существу, на основе морфологии прогнозируются непосредственно не наблюдаемые в данное время явления. Структурный (морфологический) метод является основой целого ряда приложений, где разделение системы на элементы по тем или иным причинам невозможно или нежелательно (например, в медицине, где по внешним проявлениям делаются выводы о состоянии организма в целом и отдельных его органов). Для получения положительного эффекта от применения структурного (морфологического) метода крайне важно установить состав системы, связи и функции элементов системы и их реакции на те или иные воздействия. Это дает возможность, располагая схемой причинно-следственных связей, предсказывать поведение системы в целом в ответ на те или иные воздействия. Недостатком морфологического (структурного) анализа является его ориентация на статическое описание систем.

Метод аналогий основан на установлении систем-аналогов, кибернетическая модель которых известна. Отправным пунктом всех суждений о поведении системы в этом случае служит предположение, что поведение изучаемой системы будет подобно поведению системы, рассматриваемой в качестве аналога. Метод аналогий широко применяется в естественных и общественных науках, военном деле. Следует заметить, что подобие может рассматриваться не только между исследуемой системой и системой-аналогом, но и рассматривается и вариант самоподобия, или автокорреляции, когда предшествующее поведение системы рассматривается в качестве эталона. Здесь широко распространены методы математическойэкстраполяции, корреляционногоанализа и иные. Однако сфера применения метода ограничена теми приложениями, где возможно существование аналогов или прецедентов. Заметим, что система, прошедшая стадию кризиса, не всегда может быть рассмотрена в качестве полного аналога, так как уже адаптировалась к ряду возмущающих воздействий, то есть, обладает новыми свойствами.

 

Метод экспертных оценок основан на анализе мнений и выводов различных экспертов о прошлом, настоящем или будущем состоянии изучаемого объекта. Важной проблемой являются способы организации экспертиз и согласования мнений специалистов. В настоящее время сформулирован целый ряд методик, направленных на усовершенствование различных аспектов этого метода — начиная от методик организации опроса, заканчивая методиками обработки результатов, однако основным недостатком этого метода остается высокий субъективизм оценок.

 

Моделирование является важнейшим методом и инструментом системного анализа. Этот метод обладает массой достоинств и характеризуется множеством различных подходов к моделированию. С точки зрения наиболее общей классификации модели целесообразно подразделять на статические и динамические — прочие же параметры классификации, как правило, диктуются спецификой моделируемых систем. Основополагающим понятием здесь является понятие модели. Приведем ряд определений, раскрывающих сущность этого понятия.

Модель — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе [60]. Данным определением указывается на иерархичную организацию процесса познания. Во-первых, модель сама выступает в качестве системы, что является предпосылкой для дальнейшего развертывания системного подхода к моделированию, а во-вторых, модель — есть средство получения информации о некоторой системе (прототипе модели).

Модель — это некоторая промежуточная вспомогательная система (естественная или искусственная, материальная или абстрактная), обладающая следующими основными свойствами:

- пребывает в объективном соответствии с познаваемым (изучаемым) объектом (системой);

- замещает в определенном отношении данный объект (систему);

- дает при этом информацию о данном объекте, получаемую на основе исследования данной модели и соответствую­щих правил перехода модель — объект (прототип)[61].

Применение в качестве инструмента познания методов, основанных на применении моделей, стал одним из важнейших этапов в развитии науки, и означал переход от сугубо эмпирических к эмпирико-абстрактным научным методам. Однако общая теория моделирования все еще пребывает в стадии формирования. Как было указано ранее, функцией моделирования является идеальное или материальное замещение изучаемого оригинала. В настоящее время существует масса различных методов моделирования, более подробному рассмотрению которых внимание будет уделено ниже.