Предпосылки возникновения и связь системного анализа с другими науками

Кафедра правовой информатики, информационного права

И естественнонаучных дисциплин

 

 

УТВЕРЖДАЮ

Заведующий кафедрой

к.т.н., доцент

А.В. Мишин

«____» _______ 2018 г.

 

ПЛАН

Лекционного занятия

Дисциплина: «СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ»

Тема 1: «ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ»

 

для студентов 4 курса очной формы обучения

по направлению подготовки (специальности) 40.05.03 – Судебная экспертиза

Профиль (специализация) Криминалистические экспертизы

Разработал:

профессор кафедры

д.т.н., доцент

 

Л.Е. Мистров

 

 

Материалы обсуждены и одобрены

на заседании кафедры ПИИПЕД

Протокол №  

от «»                   2018 г.

 

Воронеж

2018

 

 

План

и методические указания студентам на лекционное занятие

Тема 1: «Введение в системный анализ »

Занятие 1.«Введение в системный анализ»

Цели занятия

1. Дать представление об основах возникновения и развитии системного анализа и его связях с другими науками.

2. Ознакомить с содержанием и взаимосвязями системного анализа и системного подхода при исследовании сложных объектов и явлений.

3. Дать представление об основных понятиях и задачах системного анализа.

Учебно-материальное обеспечение

1. План и методические указания студентам на занятие по данной теме.

2. Персональный компьютер, проектор.

ПЛАН ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ

Учебные вопросы	Время, мин.
Вступительная часть ……………………………………………. 1. Предпосылки возникновения и связь системного анализа с другими науками ……………………………………………..…... 2. Системный подход и системный анализ ……………………… 3. Задачи системного анализа ………….………………………... Заключительная часть……………………………………………	5   30 25 15 5

Литература:

основная:

1. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа:Учебное пособие– Санкт-Петербург, «Издательский дом «Бизнес-пресса», 2000 – 208 с.

2. Антонов А.В. Системный анализ: Учебное пособие для вузов. – М., Высшая школа, 2004. – 454 с.

3. Анфилатов В.С., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учебное пособие. – М., Финансы и статистика, 2002. – 368 с.

дополнительная:

4. Сурмин Ю.П. Теория систем и системный анализ: Учебное пособие. – Киев, МАУП, 2003. – 368 с.

СОДЕРЖАНИЕ ЗАНЯТИЯ И МЕТОДИКА ЕГО ПРОВЕДЕНИЯ

Подготовительная часть. В часы самоподготовки студенты изучают рекомендованную литературу.

Предпосылки возникновения и связь системного анализа с другими науками

«Исследователь ощущает свое невежество тем больше, чем больше он знает...» – это парадоксальное замечание крупнейшего физика Р. Оппенгеймера как нельзя точно характеризует ситуацию в современной науке. Еще недавно исследователь буквально гонялся за фактами, то сегодня он не в силах справиться с их множеством. Аналитические методы, столь эффективные при изучении сложных объектов и явлений, уже не работают. Потребовалась новая, более действенная наука, которая помогла бы разобраться в логических связях между отдельными фактами – такая наука получила название системный анализ.

Системный анализ сравнительно молодая наука (сравнима по возрасту, например, с кибернетикой). Он применяется в любой предметной области, включая в себя как частные, так и общие методы и процедуры исследования. Целью системного анализа является исследование новых связей и отношений объектов и явлений. Ее основной проблемой является исследование связей и отношений таким образом, чтобы изучаемые объекты стали бы более управляемыми, изучаемыми, а "вскрытый" в результате исследования механизм взаимодействия этих объектов – более применимым и к другим объектам и явлениям.

Изучение основ системного анализа базируется на двух основных подходах: формальном и понятийно-содержательном. Формальный подход использует формальный математический аппарат различного уровня строгости и общности (от простых соотношений до операторов, функторов, категорий, алгебр). Понятийно-содержательный подход концентрируется на основных понятиях, идеях, подходах, концепциях, возможностях и на основных методологических принципах, использует "полуформальное" введение в суть рассматриваемых научных подходов и понятий. Многие научные подходы и принципы системного анализа, хотя и более точны, строги на формальном языке изложения, тем не менее, сохраняют свою силу, возможность эффективного использования и на содержательном языке. Кроме того, учитываемый фактор неопределенности в системном анализе ограничивает применимость строгих математических формулировок и выводов. Поэтому при изучении системного анализа придерживаются, в основном, содержательно-понятийного подхода, применяя там, где это является необходимым формальные определения и положения, хотя для его изложения необходима высокая степень формализации.

Слово "система" (организм, строй, союз, целое, составленное из частей) возникло в Древней Греции около 2000 лет назад. Древние ученые (Аристотель, Демокрит, Декарт, Платон и другие) рассматривали сложные тела, процессы и мифы мироздания как составленные из различных систем (например, атомов, метафор). Развитие астрономии (Коперник, Галилей, Ньютон и другие) позволило перейти к гелиоцентрической системе мира, к категориям типа "вещь и свойства", "целое и часть", "субстанция и атрибуты", "сходство и различие" и др. Далее развитие системного анализа происходит под влиянием различных философских воззрений, теорий о структуре познания и возможности предсказания (Бэкон, Гегель, Ламберт, Кант, Фихте и другие). В результате такого развития системный анализ выходит на позиции методологической науки. Естествоиспытатели XIX-XX вв. (Богданов, Берталанфи, Винер, Эшби, Цвикки и другие) не только актуализировали роль модельного мышления и моделей в естествознании, но и сформировали основные системообразующие принципы, принципы системности научного знания, "соединили" теорию открытых систем, философские принципы и достижения естествознания. Современное развитие системный анализ получил под влиянием достижений как классических областей науки (математика, физика, химия, биология, история и др.), так и неклассических областей (синергетика, информатика, теории нелинейной динамики и динамического хаоса, катастроф, нейроматематика, нейроинформатика и др.). Необходимо подчеркнуть влияние техники (с древнейших времен) и технологии (современности) на развитие системного анализа, в частности, на ее прикладную ветвь – системотехнику, на методологию исследования сложных технических систем. Это влияние взаимное: развитие техники и технологии обогащает системный анализ новыми методами, моделями и методиками.

Системный анализ – совокупность понятий, методов, процедур и технологий для изучения, описания, реализации явлений и процессов различной природы и характера, междисциплинарных проблем; это совокупность общих законов, методов, приемов исследования таких систем или методология исследования сложных, часто не вполне определенных проблем теории и практики.

В общем случае различают три ветви науки, изучающей системы:

системологию (общую теорию систем) которая изучает теоретические аспекты и использует теоретические методы (теории информации, вероятностей, игр и др.);

системный анализ (методологию, теорию и практику исследования систем), которая исследует методологические, а часто и практические аспекты и использует практические методы (математическая статистика, исследование операций, программирование и др.);

системотехнику – практику и технологию проектирования и исследования систем.

Общим у всех этих ветвей является системный подход, системный принцип исследования – рассмотрение изучаемой совокупности не как простой суммы составляющих (линейно взаимодействующих объектов), а как совокупности нелинейных и многоуровневых взаимодействующих объектов.

Системный анализ тесно связан с синергетикой – междисциплинарной наукой, исследующей общие идеи, методы и закономерности организации (изменения структуры, ее пространственно-временного усложнения) различных объектов и явлений, инварианты (неизменные сущности) этих явлений. "Синергический" в переводе означает "совместный, согласованно действующий". Это теория исследования возникновения новых качественных свойств, структур на макроскопическом уровне.

Системный анализ тесно связан и с философией. Философия дает общие методы содержательного анализа, а системный анализ – общие методы формального, межпредметного анализа предметных областей, выявления и описания, изучения их системных инвариантов.

Системный анализ предоставляет к использованию в различных науках, системные методы и процедуры: абстрагирование и конкретизация; анализ и синтез, индукция и дедукция; формализация и конкретизация; композиция и декомпозиция; линеаризация и выделение нелинейных составляющих; структурирование и реструктурирование; макетирование; реинжиниринг; алгоритмизация; моделирование и эксперимент; программное управление и регулирование; распознавание и идентификация; кластеризация и классификация; экспертное оценивание и тестирование; верификация и другие методы и процедуры.

В сути системного анализа лежит стремление к единству и синтезу знания. Исследование этого стремления, выявление особенностей этого процесса – одна из основных ее задач. В современной науке и технике из-за их необычайной дифференцированности и насыщения информацией проблема концептуального синтеза (обоснования исследований объектов и явлений) приобретает особенно важное значение. Философский анализ природы научного знания предполагает рассмотрение его структуры, которое позволяет выявить пути и способы единства и синтеза знаний, ведущие к формированию новых понятий, к концептуальному синтезу. Понятие единства знания предполагает определенное его расчленение, его структуру. Синтез знания, понятный как процесс рождения нового, возникает на основе определенных типов объединения или взаимодействия его структурных форм. Среди многообразия форм объединения знания, ведущих к синтезу, выделяют три различных типа или три типа единства научного знания.

Первый тип объединения состоит в том, что в процессе дифференциации знания возникают научные дисциплины, подобные кибернетике, семиотике, общей теории систем, содержание которых связано с выявлением общего в самых различных областях исследования. На этом пути происходит своеобразная интеграция знания, компенсирующая до некоторой степени многообразие и отграничение друг от друга различных научных дисциплин, т.е. синтезируется новое знание.

Детально анализируя такую интеграцию выделяют второй тип единства научного знания. Эта тенденция заключается в методологическом продолжении одной специальной науки, т.е. в перенесении ее теории на другие области исследования.

Третий тип стремления к единству научного знания связан с фундаментальными понятиями, которые первоначально возникают в сфере естественного языка и включаются затем в систему философских категорий. Такого рода понятия путем соответствующих уточнений приобретают смысл исходных понятий научных теорий.

Существуют различные подходы к системному исследованию объектов, поскольку они логически неоднородны, характеризуются различными концептуальными моделями, математическими средствами, исходными позициями и т.д.

«Классическая» теория систем – использует классическую математику и имеет цели: установить принципы, применимые к системам вообще или к их определенным подклассам (например, к закрытым и открытым системам); разработать средства для их исследования и описания и применить эти средства к конкретным случаям. Учитывая достаточную общность получаемых результатов некоторые формальные системные свойства относятся к любой сущности, которая является системой (к открытым системам, иерархическим системам и т.д.), даже если ее особая природа, части, отношения и т.д., не известны или не исследованы.

Использование вычислительных машин и моделирование. Системы дифференциальных уравнений, применяемые для моделирования или спецификации систем, требуют много времени для решения, даже если они линейны и содержат немного переменных; нелинейные системы уравнений разрешимы только в некоторых частных случаях. По этой причине с использованием вычислительных машин открылся новый подход к системным исследованиям за счет получения доступа в такие области, где в настоящее время отсутствует соответствующая математическая теория и нет удовлетворительных способов решения.

Теория ячеек – изучает системы, составленные из подъединиц с определенными граничными условиями, причем между этими подъединицами имеют место процессы переноса. Такие ячеечные системы могут иметь, например, «цепную» или «сосковую» структуру (цепь ячеек или центральную ячейку, сообщающуюся с рядом периферийных ячеек). Понятно, что при наличии в системе трех и более ячеек математические трудности становятся чрезвычайно большими. В этом случае анализ возможен лишь благодаря использованию преобразований Лапласа и аппарата теорий сетей и графов.

Теория множеств – на ее основе общие формальные свойства систем и формальные свойства закрытых и открытых систем могут быть аксиоматизированы в языке теории множеств. По математическому изяществу подход выгодно отличается от более грубых и специализированных формулировок «классической» теории систем. Связи аксиоматизированной теории систем с реальной проблематикой системных исследований пока выявлены весьма слабо.

Теория графов – многие системные проблемы относятся к структурным и топологическим свойствам систем, а не к их количественным отношениям. В этом случае используется несколько различных подходов. В теории графов, особенно в теории ориентированных графов, изучаются реляционные структуры, представляемые в топологическом пространстве. В математическом смысле она связана с матричной алгеброй, но своими моделями – с тем разделом теории ячеек, в котором рассматриваются системы, содержащие частично «проницаемые» подсистемы, а вследствие этого – с теорией открытых систем.

Теория сетей – связана с теориями множеств, графов, ячеек и т.д. Она применяется к анализу таких систем, как вычислительные сети.

Кибернетика – в ее основе, т.е. теории систем управления, лежит связь (передача информации) между системой и средой и внутри системы, а также управление (обратная связь) функциями системы относительно среды. Кибернетические модели допускают широкое применение, но их нельзя отождествлять с теорией систем вообще. В фундаментальных науках кибернетические модели позволяют описывать формальную структуру механизмов регуляции, например, при помощи блок-схем и графов потоков. Использование моделей позволяет установить структуру регуляции системы даже в том случае, когда реальные механизмы остаются неизвестными и система представляет собой «черный ящик», определяемый только его входом и выходом. Таким образом, одна и та же кибернетическая схема может применяться к гидравлическим, электрическим, физиологическим и другим системам.

Теория информации – по К. Шеннону, математическое выражение для понятия информации изоморфно выражению для негэнтропии в термодинамике. Считается, что понятие информации можно использовать в качестве меры организации. Главной проблемой остается выяснение отношения между информацией и организацией, между теорией информации и термодинамикой.

Теория автоматов – это так называемая теория абстрактных автоматов, имеющих вход, выход, иногда способных действовать методом проб и ошибок и обучаться. Общей моделью теории автоматов является машина Тьюринга, которая представляет собой абстрактную машину, способную печатать (или стирать) на ленте конечной длины цифры 1 и 0. Любой сколь угодно сложный процесс может моделироваться машиной Тьюринга, если этот процесс можно выразить конечным числом операций. В свою очередь, то, что возможно логически (т.е. в алгоритмическом символизме), может также быть сконструировано – в принципе, но не всегда практически – автоматом (т.е. алгоритмической машиной).

Теория игр – в ней рассматривается поведение «рациональных» игроков, пытающихся достичь максимальных выигрышей и минимальных потерь за счет применения соответствующих стратегий в игре с соперником (или природой). Следовательно, теория игр рассматривает способы взаимодействия систем.

Теория принятия решений – эта математическая теория изучает условия выбора между альтернативными возможностями.

Теория очередей – рассматривает оптимизацию обслуживания при массовых запросах.

Несмотря на неоднородность и явную неполноту проведенного рассмотрения, отсутствие достаточной четкости в различении моделей (например, моделей открытой системы, цепи обратной связи) и математических формализмов (например, формализмов теорий множеств, графов, игр), такое перечисление позволяет выявить, что существует целый ряд подходов к исследованию систем, а некоторые из них обладают мощными математическими методами. Проведение системных исследований приводит к прогрессу в анализе проблем, которые ранее не изучались, считались выходящими за пределы науки или чисто философскими.

Итак, системный анализ выступает в двух смыслах. В широком – как основополагающая, фундаментальная наука, охватывающая всю совокупность проблем, связанных с исследованием и конструированием систем. В теоретическую часть включаются 12 ранее приведенных направлений. В узком смысле – системный анализ, наука, стремящаяся вывести из общего определения системы как комплекса взаимодействующих элементов понятия, относящиеся к организованным целым (взаимодействие, сумма, централизация, финальность и т.д.), и применяющая их к анализу конкретных объектов и явлений. Прикладная область системного анализа включает: 1) системотехнику; 2) исследование операций; 3) общую теорию систем.

Системные исследования – вся совокупность научных и технических проблем, которые при всей их специфике и разнообразии сходны в понимании и рассмотрении исследуемых ими объектов как систем, т.е. множества взаимосвязанных элементов, выступающих в виде единого целого.