Системный анализ и теория систем

Системный анализ и теория систем. Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей.

Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы.

Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений": • удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные; • ускорение научно-технической революции техники и технологии.

Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании; • развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.

Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей.

На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля. В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем.

Наиболее общий термин "теория систем" относится к всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются • системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе, • кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации. Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.

Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной.

Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как • постановка задач принятия решения; • описание множества альтернатив; • исследование многокритериальных задач; • методы решения задач оптимизации; • обработка экспертных оценок; • работа с макромоделями системы.

Теория автоматического управления Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью. Экономическая кибернетика Современное управление сложными социально-экономическими и производственными системами в рамках рыночных отношений требует принятия решений, учитывающих влияние большого числа случайных возмущающих факторов, взаимосвязанных динамических процессов, неполноты исходной информации, множественности стратегий развития, многовариантности путей достижения конечных результатов, разнообразия оценок их эффективности.

Все это обусловливает необходимость формирования у современного специалиста в области экономики системных представлений о сфере профессиональной деятельности, глубокого изучения математических методов и вычислительной техники, навыков анализа экономических проблем, постановки задач и оценки последствий альтернативных вариантов принимаемых решений с использованием моделей разных классов и эффективной компьютерной поддержки.

Подобные возможности предоставляет специальность "Экономическая кибернетика". Зарубежным аналогом нашего "экономиста-математика" является "системный аналитик", специализирующийся в сфере экономики. Молекулярная кибернетика Еще в 60-е годы был сформулирован тезис: человечеству необходимо осознавать свою генетическую природу. Но тогда он был постулатом генетиков, а сегодня стал популярен не только среди специалистов очень широкого круга наук, вплоть до археологов, но и вообще среди людей, задумывающихся о происхождении человека, смысле жизни, будущем планеты. Концепция молекулярно-генетических систем управления (МГСУ) возникла в середине 60-х годов как приложение идей и методов кибернетики для описания, анализа и моделирования явлений молекулярно-генетической организации.

К этому времени в теоретической кибернетике были получены крупные результаты, открывшие возможность обосновать и решить эти проблемы.

Дж. фон Нейман разработал основы теории самовоспроизводящихся автоматов, имея ввиду проблемы и прообразы из генетики и молекулярной биологии. К.Шеннон , Л.Бриллюэн и др. прояснили понятие количества информации. А.Ляпунов и С.Яблонский описали центральный объект кибернетики - системы управления, а И.Полетаев уточнил понимание "информации по смыслу", физических особенностей актов управления, принципа лимитирования в сложных системах.

Кибернетика была активной и бурно развивавшейся наукой, приложение которой пытались найти в самых разных областях знания. Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления.

При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.