1. Надо четко установить границы совершенствуемой области.

2. Следует сформулировать условия, которые характеризуют необходимое или желаемое положение дел в этой области. Необ­ходимое — когда оно объективно обусловлено, а желаемое — при субъективном подходе.

3. Нужно определить фактическое положение дел в анализи­руемой области и на этой основе выявить недостатки, т. е. соот­ветствие между необходимым (желаемым) и фактическим поло­жением дел. На языке методологии системного анализа такое несоответствие принято называть проблемой.

4. Следует оценить последствия, к которым приводят выяв­ленные недостатки, если их не устранить, или иначе — оценить актуальность выявленных проблем. И если проблемы актуальн то говорят, что они требуют решения.

Для расчета эффективности решения проблем необходи" четыре группы данных: г

• базовый вариант, с которым сравнивается решение пр блемы;

• правила обеспечения сопоставимости (возможности): сра нивать в рамках единой шкалы одноименных показателе соизмеримость затрат и результатов, сравнимость разнь ресурсов, непротиворечивость системы критериев;

• исходные данные для расчета показателей;

• правила преобразования исходной информации в показате ли эффективности.

При методологическом анализе проблем системы реализует ся принцип познания от простого к более сложному описани; системы по следующим этапам.

Первым этапом научного описания и соответственно исхода ным уровнем исследования логистической системы (подсисте-| мы) является параметрическое описание, основанное на эмпири­ческих или статистических данных, характеризующих свойства, признаки, отношения объекта (системы). !

Второй этап состоит в выявлении взаимосвязи свойств, при-; знаков и отношений и называется морфологическим описанием объекта-системы.

Третий этап — переход к функциональному описанию, что связано с построением функциональных зависимостей между параметрами (функционально-параметрическое описание), меж­ду частями (звеньями) или элементами ЛС (это функциональ­но-морфологическое описание) или между параметрами и строе­нием объекта ЛС.

Четвертый, наиболее сложный, этап — выявление целостной картины развития, т. е. описание возможной динамики измене­ний режима работы системы.

Вопросы

1. Определите понятие «система». Назовите основные свойства, отличающие систему от несистемы.

1, Какие категории характеризуют систему с точки зрения ее строения и функ­ционирования? Раскройте каждую из них.

4, Приведите классификацию систем по основным признакам. К каким классам можно отнести социально-экономическую систему?

к. В чем состоит специфика социально-экономической системы как объекта ис­следования?

б. Как вы думаете, каким образом на социально-экономические системы влияют исторические, географические, этнические, духовные, политические и эконо­мические факторы? Приведите примеры.

Л Раскройте сущность системного анализа. В чем преимущества и трудности его использования в практике исследования?

)адание для самостоятельной работы

Выбрать систему для анализа и указать применительно к ней следующее.

1. Цель анализа.

2. Класс системы по различным критериям. Обоснуйте выбор.

3. Структуру системы и подсистем, а также механизм функционирования рас­сматриваемой системы, а именно рассмотреть:

• систему в целом и подсистемы;

• окружающую среду;

• цели и назначение системы в целом, а также цели каждой подсистемы;

• какие ресурсы присутствуют на входе в систему, какие преобразования проис­ходят, что получается на выходе;

• варианты, при использовании которых могут быть достигнуты поставленные цели;

• параметры, критерии или меры эффективности, по которым можно оценить достижение целей.

  4. Укажите другие системы, которые оказывают влияние на выбранную вами систему.

Тема 4

МОДЕЛИРОВАНИЕ В ИССЛЕДОВАНИИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ

4.1. Моделирование: основные понятия, термины

В настоящее время решающую роль в исследовании, разра­ботке, совершенствовании различного рода сложных систем иг­рает моделирование. Суть методов моделирования заключается в том, что реальные объекты исследования заменяются соответст­вующими моделями. Необходимость использования моделей воз­никает, когда получение решений (эксперимент) на реальном объекте дорого, сложно или вообще невозможно.

В основе термина «модель» лежит латинское слово тос1и1из — мера, образец.

Модель — это некий образ объекта, процесса, явления. Лю­бая модель — это попытка связать некоторое конечное число причин и следствий в схему, показать характер зависимости по­следствий от причин.

Моделирование — это процесс исследования реального объ­екта, включающий его анализ, построение и изучение его свойств и перенос полученных результатов на объект.

Моделирование необходимо для исследования систем, их описания, проектирования, оптимизации и организации работы, построения автоматизированных систем.

Время на разработку модели и получение решения с ее по­мощью не должно быть больше времени существования пробле­мы. Меньшая сложность модели по сравнению с реальной си­туацией или объектом достигается тем, что модель описывает только отдельные элементы, связи и функции реального объек-

Которые влияют на принимаемое решение. Сложность моде- ииния заключается в том, чтобы правильно определить нан­ес важные (релевантные) в данном случае факторы и описать влияние.

Существуют следующие функции моделирования: „ I. Описание, м 2, Объяснение.

3. Прогнозирование поведения реальной системы.

Модели значительно облегчают понимание системы, позво­ляют проводить исследования в абстрактном плане, прогнозиро- Мть поведение системы в интересующих нас условиях, упрощать 1АД1ЧИ, анализировать и синтезировать совершенно различные $ИСтемы одними методами. Важнейшим качеством модели явля­йся то, что она дает упрощенный образ, отражающий не все двойства прототипа, а только те, которые существенны для целей данного исследования.

Все виды моделей можно разделить на два основных класса:

1. Предметные, материальные или физические — построение Модели объекта одинаковой с ним природы.

Основными недостатками такого моделирования являются:

• ограниченные возможности построения;

• сложность построения;

• не всегда соответствие требованию традуктивности. Тра- дуктивность — возможность переноса результатов расчета на оригинал с высокой степенью точности. То есть перенос результатов моделирования на реальный объект не всегда корректен.

  2. Знаковые или информационные. Такие модели представляют исследуемые объекты в виде словесных описаний, рисунков, чер­тежей, форм, схем и т. д. Знаковая модель предоставляет боль­шие возможности для анализа и коррекции при необходимости. В процессе построения модели изучаются различные подходы к анализу реального объекта, возможности его формализации и математической идеализации, выбор пути построения модели, определение степени пригодности модели и ее соответствие объ­екту, т. е. адекватности.

Использование методов моделирования позволяет значи­тельно сократить как время на реализацию системы управления, так и материальные затраты, а также повысить эффективность капитальных вложений создания, эксплуатации, модернизации системы.

При моделировании сложных систем (социально-экономйв ских систем и других, систем управления), характеризующие выполняемыми процессами (функциями, структурой и поведИ нием во времени), применяются адекватные модели, которые пЯ зволяют учесть эти аспекты. Я

1. Функциональная модель, которая отражает совокупное* выполнения системных функций, характеризует морфология системы, т. е. состав функциональных подсистем и элементов. ■

2. Информационная модель, которая отражает отношение мЛ жду элементами системы в виде структур данных их состава я взаимосвязи. Щ

3. Поведенческая модель или событийная, которая описывая информационные процессы, т. е. динамику функционирования системы, состояния системы, происходящие события, переход ЙЯ одного события в другое, условия перехода, последовательное!'! событий. 1

В экономике и управлении описанные выше модели приме-1 няются также достаточно часто и имеют свою специфику. В ис-] следовании процессов управления социально-экономическими системами используются математические методы моделирования,: в том числе исследование операций, экономико-математическое моделирование, модели линейного программирования, управле­ния запасами, сетевое планирование и т. п.

При создании модели социально-экономической системы учитывают следующее.

1. Объекты и элементы системы и отношения, их связыва­ющие.

2. Направление и характер потоков информации, которыми обмениваются эти объекты.

3. Вид и характер носителей информации.

4. Операции, которые производятся над информационными потоками, порождая, поглощая и изменяя их.

Анализ информационных потоков позволяет выявить не только зоны перекатов, т. е. критические с точки зрения инфор­мации узлы, но и тихие заводи. То есть зона, в которой образо­вался переизбыток персонала при малой востребованности пере­рабатываемой информации.

На основании такого анализа формулируются рекомендации по активизации и модернизации работы системы в целом, опти­мизации документооборота, загрузки сотрудников, техническому перевооружению.

Характеристики и требования, предъявляемые 1 Моделям

Применяя моделирование, исследователь заменяет реальный Объект его копией, что автоматически приводит к искажениям ре­ального объекта или ситуации. Уровень информационного разно­образия модели значительно ниже, чем у реального объекта. Для Повышения информативности модели и эффективности исследо- |ания необходимо соблюсти ряд требований к построению модели.

1. Простота построения — это упрощение при сохранении су­щественных свойств системы. Чем сложнее исследуемая система, Тем более упрощенным должно быть ее описание, которое умыш­ленно утрирует типичные и игнорирует несущественные свойства. Проще составить ряд математических зависимостей и аналитиче­ских структур, чем строить сложную систему с использованием технических средств вычислительной техники и значительных за­трат материальных и человеческих ресурсов, при неизвестных ре­зультатах функционирования системы с точки зрения как ее эко­номической эффективности, так и оптимальности управления.

2. Адекватность модели и соответствие решаемой задаче. Термин «адекватность» (происходит от лат. адаедиашв — приравненный, равный) означает верное воспроизведение в модели связей и от­ношений объективного мира. Этим термином характеризуют ка­чество созданной модели. То есть накапливаемая в системах управления информация представляет собой модель некой облас­ти реального мира и должна ей соответствовать (быть адекватной).

На практике найти истинно адекватную модель практически невозможно, поэтому адекватной считают модель, которая отра­жает реальность с точностью, достаточной для целей данного ис­следования. Также должен соблюдаться баланс соответствия ме­жду требуемой точностью результата и сложностью модели.

В соответствии с принципом баланса необходимо также до­биваться баланса погрешностей различных видов. Причинами возникновения погрешностей могут быть:

• старение информации;

• наличие неверных сведений;

• неполнота информации;

• молчание системы, т. е. это отказ системы из-за особенно­стей применяемых алгоритмов расчета и поиска при фак­тическом наличии необходимой информации;

4 - 2659

• шум информационной системы, т. е. искажение результ Той работы системы из-за особенностей расчета алгоритм расчета и поиска.

3. Удобство использования модели. Для удобства построения использования модели должна быть реализована многоварйант; ность реализаций элементов моделей. Это позволяет также ре., лировать соотношение точности и сложности. Наряду с этим н обходимо применять принцип блочного строения. Выделени блоков производится с учетом разделения модели по этапам режимам функционирования системы. Результатом применен подобных подходов является облегчение внесения изменений! как на стадии проектирования системы управления, так и в про­цессе ее функционирования. Это свойство называется гибкостью модели.

Моделирование наиболее эффективно тогда, когда исследуе-² мая проблема достаточно хорошо структурирована, когда доста­точно информации для ее оценки, когда отработана методология работы с моделями.

Наиболее известными трудностями использования моделей в исследовании социально-экономических систем являются сле­дующие: очень высокая стоимость, недостоверная исходная ин­формация об объекте, чрезмерное упрощение характеристик, ошибки в методологии моделирования.

4.3. Этапы и уровни моделирования

Реализация любого проекта моделирования социально-эко­номической системы должна включать этапы:

1. Исследование предметной области и содержательное опи­сание моделируемого объекта.

2. Анализ и формализация операций.

3. Разработка структуры баз данных и алгоритмов обработки информации.

4. Программирование, выпуск сопроводительной документа­ции и апробация системы.

5. Проверка адекватности и корректировка модели при необ­ходимости.

6. Внедрение и оптимизация.

7. Эксплуатационная поддержка.

• . Снизь методик и инструментов проекта моделирования соци- цдыю-жономической системы реализуется на трех уровнях — Шишсптуальном, логическом, физическом.

Рассмотрим каждый из них.

Концептуальный уровень объединяет первые два этапа моде­лирования, в рамках которых формируется концептуальная мо­дель. То есть на данном уровне происходит разработка абстракт- Ной модели, определяющей структуру моделируемой системы, двойства ее элементов и причинно-следственные связи, прису­щие системе и существенные для достижения цели моделирова­ния. Концептуальная модель включает:

1. Модели объектов с перечнями их атрибутов.

2. Модели потоков данных.

3. Модели функций и операций, совершаемых над объектами и потоками.

Эти группы моделей служат основой для разработки структур бнз данных и алгоритмов обработки информации, составляющих логический уровень моделирования и 3-й этап.

Таким образом, второй уровень •— логический — необходим для уточнения основных выводов, следующих из концептуальной модели. Логическая модель помогает детально рассмотреть аспек­ты функционирования социально-экономической системы: орга­низационный, элементный, функциональный, динамический и др.

На основе моделей логического уровня реализуется физиче­ский уровень моделирования, предполагающий формирование фи­зической модели, отвечающей всем вышепредъявленным требо­ваниям к моделям. Физический уровень включает 4-й и 5-й эта­пы моделирования.

6-й и 7-й этапы включают внедрения, сопровождения ком­плекса математического и программного обеспечейия, а также настройку с учетом особенности системы, обучения и консуль­таций персонала.

Существует пять основных видов и последовательностей ра­бот при построении логической и физической моделей':

1. Проведение функционального и информационного обсле­дования целевой деятельности:

1) определение оргштатной и топологической структур ор­ганизации;

2. определение перечня целевых задач (функций) орган! зоции; >1

3. анализ распределения функций по подразделениям сотрудникам;

4. формирование альбома форм входных и выходных доку ментов, используемых организацией.

   2. Разработка структурной функциональной модели деятел ности организации:

      1. определение информационных потоков между основны ми процессами деятельности, связей между процессами внешними объектами;

      2. оценка объемов и интенсивности информационных по­токов;

      3. разработка иерархии диаграмм потоков данных, обра­зующих структурную функциональную модель деятельно­сти организации;

      4. анализ и оптимизация структурной функциональной модели.

   3. Разработка информационной модели организации:

      1. определение сущностей модели и их атрибутов;

      2. проведение атрибутного анализа и оптимизация сущно­стей;

      3. идентификация отношений между сущностями и опре­деление типов отношений;

      4. разрешение неспецифических отношений;

      5. анализ и оптимизация информационной модели.

   4. Разработка событийной модели организации:

      1. идентификация перечня состояний модели и определе­ние возможностей переходов между состояниями;

      2. определение условий, активизирующих переходы, и действий, влияющих на дальнейшее поведение;

      3. анализ и оптимизация событийной модели.

   5. Разработка ситуационной модели организации:

      1. составление перечня автоматизированных рабочих мест организации и способов взаимодействия между ними;

      2. разработка требований к техническим средствам;

      3. разработка требований к программным средствам;

      4. разработка предложений по средствам взаимодействия подразделений;

      5. разработка предложений по этапам и срокам автомати­зации.

Классификация видов и методов моделирования

Существует несколько подходов к классификации видов и ме- Цщов моделирования систем управления. Можно выделить основ­ные формы классификации по следующим основаниям (рис. 2)':