- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •§ 1.1. Предварительные замечания
- •§ 1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •§ 1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •§ 1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •§ 1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Заключение
- •Литература
- •Богданов а.А. Всеобщая организационная наука (тектология). В 3 т. М., 1905–1924. Т. 3.
- •Пригожин и., Стенгерс и. Порядок из хаоса. – м.: Прогресс, 1986.
- •Упражнения
- •§ 2.1. Широкое толкование понятия модели
- •§ 2.2. Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •§ 2.3. Способы воплощения моделЕй
- •Insight озарение
- •§ 2.4. Условия реализации свойств моделей
- •§ 2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •§ 2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •§ 2.7. О динамике моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 3.1. Множественность моделей систем
- •§ 3.2. Первое определение системы
- •Inputs входы (системы)
- •§ 3.3. Модель “черного ящика”
- •§ 3.4. Модель состава системы
- •§ 3.5. Модель структуры системы
- •§ 3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •§ 3.7. Динамические модели систем
- •Vertex вершина (графа)
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •§ 4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •§ 4.3. Различные классификации систем
- •Variable переменная
- •§ 4.4. О больших и сложных системах
- •Заключение
- •Литература
- •Месарович м. Теория систем и биология. Точка зрения теоретика.- в сб.: Теория систем и биология – м.: Мир, 1971.
- •Раппопорт а. Математические аспекты абстрактного анализа систем. – в сб.: Исследования по общей теории систем. – м.: Мир, 1969.
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 5.1. Информация как свойство материи
- •§ 5.2. Сигналы в системах
- •Information
- •Interference
- •§ 5.3. Случайный процесс – математическая модель сигналов
- •§ 5.4. Математические модели реализаций случайных процессов
- •§ 5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •§ 5.6. Энтропия
- •Independent независимый
- •§ 5.7. Количество информации
- •Interaction взаимодействие
- •§ 5.8. Об основных результатах теории информации
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 6.1. Эксперимент и модель
- •§ 6.2. Измерительные шкалы
- •Interval
- •§ 6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •§ 6.4. Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •§ 6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 7.1. Многообразие задач выбора
- •§ 7.2. Критериальный язык описания выбора
- •§ 7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •§ 7.4. Язык функций выбора
- •§ 7.5. Групповой выбор
- •Voting голосование
- •§ 7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •§ 7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •§ 7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •§ 7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •§ 7.10. Экспертные методы выбора
- •§ 7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •§ 7.12. Выбор и отбор
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •§ 8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •§ 8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Ignorance незнание, невежество
- •§ 8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •§ 8.5. Виды агрегирования
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •§ 9.1. Что такое системный анализ
- •§ 9.2. Формулирование проблемы
- •§ 9.3. Выявление целей
- •§ 9.4. Формирование критериев
- •Values ценности
- •§ 9.5. Генерирование альтернатив
- •§ 9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •§ 9.7. Претворение в жизнь результатов системных Исследований
- •Implementation внедрение (результатов)
- •§ 9.8. О специфике социальных систем
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
- •Contents
- •Оглавление
COMPROMISE
компромисс
MULTICRITERIALмногокритериальный
CONSTRAINTS,
CONDITIONS ограничения
CORPORATION
оргсистема
Критерии
являются количественными мо-делями
качествен-ных целей. Следовательно,
расхождения критериев и целей неизбежны,
и очень важно заботиться о том, чтобы
переход к работе с выбранными критериями
действительно привел к движению в
направ-лении к заданным целям.
Values ценности
Применительно к формированию критериев данная модель позволяет не только повысить полноту набора критериев, но и структурировать их совокупность, ввести такие различия между ними, которые впоследствии облегчат постановку оптимизационных задач. Суть дела (упрощенно) заключается в том, что характер целей трех данных участников проблемной ситуации различен. Для проблемосодержащей системы это цели достижения (главное – разрешить проблему); цели проблеморазрешающей системы связаны с рациональным расходом ресурсов на разрешение проблемы (главное – экономно разрешить ее), а вмешательство среды в этот процесс носит, как правило, характер пассивный, но обязательный (главное – не предпринимать ничего, что противоречило бы законам природы). Так возникают критерии эффективности, подлежащие оптимизации (нередко противоречивые), а также критерии сохранения, ограничения, требующие соблюдения их постоянства. При постановке оптимизационных задач все эти критерии связываются воедино (формальная техника этого была рассмотрена в § 6.2). Содержательная сторона этого процесса состоит в том, что происходит согласование ресурсов проблеморазрешающей системы с потребностями проблемосодержащей системы при ограничениях, накладываемых средой. При этом может возникнуть необходимость в итерациях, чего не следует избегать в исследованиях сложных систем.
Между целевыми критериями и ограничениями имеется сходство и различие. На последующих этапах, например при решении некоторых типов оптимизационных задач, они могут выступать равноправно (как в уравнениях Эйлера или в терминах теории расплывчатых множеств). Однако на этапах формирования критериев и генерирования альтернатив (последний будет рассмотрен в следующем параграфе) они различаются существенно. Целевой критерий как бы открывает возможности для выдвижения все новых и новых альтернатив в поисках лучшей из них, а ограничение заведомо уменьшает их число, запрещая некоторые из альтернатив. Одними целевыми критериями можно жертвовать ради других, а ограничение исключить нельзя, оно должно жестко соблюдаться. В этом смысле ограничения упрощают, а не усложняют работу системного аналитика.
В практике системного анализа встречаются случаи, когда наложенные ограничения столь сильны, что делают нереальным достижение цели. Тогда системный аналитик должен ставить перед лицом, принимающим решение, вопрос о том, нельзя ли данные ограничения ослабить или снять совсем. Например, слишком жесткие требования на вероятность ложной тревоги приводят к неприемлемо длительным периодам накопления сигнала в радиолокаторе. Как выяснилось, столь жесткое требование вытекало лишь из нежелания “слишком часто” беспокоить зря вышестоящее начальство.
Итак, при формировании критериев ищется компромисс между полнотой (точностью) описания целей и количеством критериев. Кроме общих рекомендаций типа изложенных выше можно использовать и практический опыт исследования конкретных систем. Так, Э. Квейд [9] перечисляет критерии, наиболее часто встречающиеся в анализе сложных технических систем: финансовые (прибыль, стоимость и пр.), объемные (измеряющие количество продукта), технические качества (эффективность функционирования, надежность и т.д.), живучесть (совместимость с уже существующими системами, приспособляемость или гибкость, стойкость против морального старения, безопасность) и ряд других. Такие эмпирические перечни, безусловно, полезны, но их следует рассматривать лишь как основу дальнейшего поиска.
Не следует абсолютизировать критическое отношение к тому, что расхождение между критериями и целями неизбежно. Древняя поговорка гласит: “Можно много пройти в башмаках, которые немного жмут”.
Подведем итог Считая критерии оценки альтернатив количественными моделями качествен-ных целей, мы можем повысить полноту и адекватность создаваемого набора критериев для конкретной задачи. |
Summary Considering the criteria for evaluating alternatives as quantitative models of qualitative purposes enables us to improve the completeness and adequacy of the criteria set for a given problem. |