Классификация методов в соответствии с решаемыми задачами

Классификация методов в соответствии с решаемыми задачами. Всю совокупность методов исследования можно раз­бить на три большие группы: 1. МАИС - методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов (творческой деятельности) 2. МПФС - методы формального представления систем 3. комплексные методы - используют элементы и МАИС и МПФС Первая группа — методы, основанные на выявлении и обобщении мнений опытных специалистов-экспертов, ис­пользовании их опыта и нетрадиционных подходов к анализу деятельности организации включают: метод «Мозговой атаки», морфологический анализ метод типа «сценариев», метод экс­пертных оценок (включая SWOT-анализ), метод типа «Дельфи», метод структуризации («дерево целей», графические методы, сетевые модели) морфологические методы. Вторая группа — методы формализованного представ­ления систем управления, основанные на использовании математических, экономико-математических методов и моделей исследования систем управления.

Среди них можно выделить следующие классы: 1.аналитические (включают методы классической ма­тематики — интегральное исчисление, дифференциаль­ное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и другие, методы математиче­ского программирования, теории игр); 2.статистические (включают теоретические разделы математики — математическую статистику, теорию веро­ятностей — и направления прикладной математики, ис­пользующие стохастические представления — теорию массового обслуживания, методы статистических испы­таний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования); 3.теоретико - множественные, логические, лингвистиче­ские, семиотические представления (разделы дискрет­ной математики, составляющие теоретическую основу разработки разного рода языков моделирования, авто­матизации проектирования, информационно-поиско­вых языков); 4.графические (включают теорию графов и разного рода графические представления информации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т.п.). Наибольшее распространение в экономике в настоя­щее время получили математическое программирование и статистические методы.

Правда, для представления ста­тистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использова­лись графические представления (графики, диаграммы и т.п.) и элементы теории функций (например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудо­вания, организации перевозок и т.п.) началось с внедре­ния в экономику методов линейного и других видов математического программирования.

При­влекательность этих методов для решения формализо­ванных задач, какими обычно являются названные выше и другие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняется рядом особенностей, отличаю­щих методы математического программирования от ме­тодов классической математики.

При стремлении более адекватно отобразить про­блемную ситуацию в ряде случаев целесообразно приме­нять статистические методы, с помощью которых на основе выборочного исследования получают статистиче­ские закономерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подход полезен при отображе­нии таких ситуаций, как организация ремонта оборудо­вания, определение степени его износа, настройка и ис­пытание сложных приборов и устройств и т.д. Все более широкое применение находит статистическое имитаци­онное моделирование экономических процессов и си­туаций принятия решений.

В последнее время с развитием средств автоматиза­ции возросло внимание к методам дискретной матема­тики: знание математической логики, математической лингвистики, теории множеств помогает ускорить разра­ботку алгоритмов, языков автоматизации проектирова­ния сложных технических устройств и комплексов, язы­ков моделирования ситуаций принятия решений в орга­низационных системах.

В настоящее время в экономике и организации производства применяются практически все группы методов формализованного представления систем.

К третьей группе относятся комплексированные методы: комбинаторика, ситуационное моделирование, топология, графосемиотика и др. Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов.

Специалист по системному анализу должен пони­мать, что любая классификация условна.

Она лишь сред­ство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей.

Поэтому разраба­тывать классификацию нужно обязательно, но делать это следует с учетом конкретных условий, особенно­стей моделируемых систем (процессов принятия реше­ний) и предпочтений, которым можно предложить вы­брать классификацию. Этапы выбора методов исследования сложных систем : 1.классификация систем и отнесение исследуемой к определенному классу 2.выделение задач в рамках исследуемой системы и отнесение их к определенному классу, выработка управленческих воздействий 3.выделение всех связей между элементами и целями системы в виде детерминированных или аналитических зависимостей (если выделили зависимости, то можно использовать аналитические методы) 4.отображение наиболее значимых элементов и их свойств (более углубленная обработка для выбора целей), т.е. релевантных факторов (наиболее подходящих для решения конкретных задач, достижения конкретных целей) 5.выбор метода, адекватного нашему классу задач, классу систем (поставленной задаче, выбранной системе) и факторам, детерминированным зависимостям Основные закономерности, которые необходимо учитывать при выборе методов : 1.целенаправленность (здесь используются методы структуризации) 2.целостность (эмерджентность) - система неадиативна - не сумма качеств составляющих ее элементов 3.интегративность (любая система развивается, опираясь на свою предысторию, причинно-следственная связь должна быть четко оформлена) 4.коммуникативность (выражается наличием связи между элементами системы : чем плотнее и лучше выражена связь, тем лучше функционирует система) 5.иерархическая упорядоченность, характерная для систем управления.

Свойство двуликого Януса : каждый элемент системы является целью и средством (если рассматривать иерархическую систему). Каждая системы является элементом более широкой системы. 6.потенциальная эффективность Флейшмана (эффективность системы зависит от эффективности ее отдельных элементов; нельзя построить эффективную систему из неэффективных элементов) - нет хорошей экономики без квалифицированных кадров, капитала и т.д. 7.принцип рекурсивности (определение необходимой связи между экономическими явлениями и объектами, при которой ясно, где причина, а где следствие) 8.принцип разнообразия - это предмет и содержание современной теории управления (уменьшение разнообразия, неопределенности - процесс управления) 2. Методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов Развитие системного анализа неразрывно связано с такими понятиями, как "мозговая атака", "сценарии", "дерево целей", морфологические методы и т.п. Перечисленные термины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов-экспертов (термин "эксперт" в переводе с латинского означает "опытный"). Иногда все эти методы называют "экспертными". Возникновение перечисленных терминов, как прави­ло, связано с конкретными условиями проведения ис­следований, или даже с именем автора подхода.

Однако варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однознач­ности использования приведенных терминов. Дадим краткий обзор экспертных методов.

Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как «метод системати­ческой тренировки творческого мышления», направлен­ный на «открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления». Ме­тоды этого типа известны также под названиями мозго­вого штурма, конференций идей, коллективной генерации идей (КГЦ). Обычно при проведении мозговой атаки, или сессий КГИ, стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и выска­зывания ими новых идей; для этого рекомендуется при­ветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждение ни одной идеи. Требуется высказывать как можно боль­ше идей, стараться созда­вать как бы цепные реакции идей. На практике подобием сессий КГИ являются разного рода совещания — конструктораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемых временных комиссий.

В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать «атмосферу мозговой атаки», на конструкторатах и советах мешает влияние должностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межведомственные ко­миссии. Поэтому желательно применять способы привле­чения компетентных специалистов, не требующие обяза­тельного их присутствия в конкретном месте и в конкрет­ное время и устною высказывания своих мнений.

Методы типа «сценариев». Методы подготовки и со­гласования представлений о проблеме или анализируе­мом объекте, изложенных в письменном виде, получили название сценариев.

Первоначально этот метод предпо­лагал подготовку текста, содержащего логическую после­довательность событий или возможные варианты реше­ния проблемы, развернутые во времени.

Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, со­держащий анализ рассматриваемой проблемы и предло­жения по ее решению или по развитию системы, неза­висимо от того, в какой форме он представлен.

Как пра­вило, на практике предложения для подготовки подоб­ных документов пишутся экспертами вначале индивиду­ально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержатель­ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко­торые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного тех­нико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами.

Группа экспертов, подго­тавливающая сценарий, пользуется обычно правом по­лучения необходимых справок от предприятий и органи­заций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прог­нозы в отраслях промышленности.

Разновидностью сце­нариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогресса и его социально-экономических Последствий, Роль специалистов по системному анализу при подго­товке сценария — помочь привлекаемым ведущим спе­циалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности системы; проанализировать внеш­ние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факто­ров; проанализировать высказывания ведущих специали­стов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации; соз­дать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответ­ствующей проблемы.

В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и уста­навливаются их взаимозависимости, предлагаются мето­дики подготовки сценария с использованием ЭВМ (ма­шинных сценариев), методики целевого управления подготовкой сценария.

Сценарий позволяет создать предварительное пред­ставление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это текст со всеми вытекающими по­следствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), свя­занными с возможностью неоднозначного его толкова­ния разными специалистами.

Поэтому такой текст сле­дует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме. Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвя­щено много работ. В них рассматриваются формы экс­пертного опроса (разные виды анкетирования, интер­вью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормиро­вание, различные виды упорядочения и т.д.), методы об­работки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компе­тентности экспертов, достоверности их мнений), мето­дики организации экспертных опросов.

Выбор форм и методов проведения экспертных опро­сов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. за­висит от конкретной задачи и условий проведения экс­пертизы.

Однако существуют некоторые общие пробле­мы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее. Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явле­ния трактуется как случайная величина, отражением за­кона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значи­мости того или иного события.

При этом предполагает­ся, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от груп­пы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным. Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К пер­вому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов — близким к истинному.

Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости на­званных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходи­мо осторожно подходить к обработке результатов экс­пертизы, поскольку в этом случае мнение одного (еди­ничного) эксперта, больше внимания уделяющего иссле­дованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено.

В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам. Задачи коллективного принятия решений по форми­рованию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу.

Однако при разработке прогнозов и перспективных пла­нов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвер­гать их более тщательному анализу. Одной из разновидностей экс­пертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа. Методы типа «Делъфи». Основные средства повышения объективности результатов при применении "Дельфи"-метода - использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру "Дельфи", это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами.

Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а напротив, может усилить эффект приспособляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики "Дельфи" не всегда удается реализовать на практике. В последнее время процедура "Дельфи" в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем - морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с "разверткой" проблемы во времени, что становится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активи­зации экспертов иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается прово­дить самооценку, ставя себя на место конструктора, ко­торому реально поручено выполнять проект, или на ме­сто работника аппарата управления, руководителя соот­ветствующего уровня системы организационного управ­ления и т.д. Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование ие­рархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть под­целями нижележащих уровней или, начиная с некото­рого уровня, — функциями.

Как правило, термин «дере­во целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» ие­рархий. Поэтому в последнее время все большее распро­странение получает предложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может представ­ляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями. При использовании метода «дерево целей» в качест­ве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применении «дерева» для выяв­ления и уточнения функций управления говорят о «де­реве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее поль­зоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов —- термином «дерево направлений разви­тия (или прогнозирования развития)» или упомянутым выше термином «прогнозный граф». Метод «дерева целей» ориентирован на получение пол­ной и относительно устойчивой структуры целей, проб­лем, направлений, т.е. такой структуры, которая на про­тяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе.

Для достижения этого при по­строении вариантов структуры следует учитывать зако­номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур це­лей и функций.

Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуе­мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем.

Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к извест­ной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были раз­работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и про­ектированию сложных систем был известен под назва­нием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода - систематически находить наибольшее число, а в пределе - все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способами и рассматриваться в различных аспектах. Отправными точками морфологического исследования считается: 1) равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования; 2) ликвидацию всех ограничений и оценок до тех пор, пока не будет получена полная структура исследуемой области; 3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений, есть ряд отдельных способов (методов) морфологического моделирования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод морфологического ящика (ММЯ), метод экстремальных ситуаций (МЭС); метод сопоставления совершенного с дефектным (МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили три первых метода. МСПП предполагает, что существует некоторое число так называемых "опорных пунктов" знания в любой исследуемой области.

Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми протекают различные процессы, и т.д. Исходя из ограниченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологическим методом покрытия поля ищут все возможные решения поставленной проблемы. Наиболее эффективными методами овладения новыми знаниями, методами хозяйствования и управления, являются деловые игры. Деловые игры - метод имитации, выработан для принятия управленческих решений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера.

Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение сложных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства общения, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков.

Деловые игры выступают как средства анализа систем управления и подготовки специалистов. Разработку деловой игры необходимо начинать с четкой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формировании) схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложностей построения модели исследуемой ситуации заключается в том, что стремление к наиболее полному отражению исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения построенной модели.

В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов.

Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели проектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упрошены до такой степени, что необходимое решение можно было бы найти непосредственно без глубокого анализа протекающих процессов, так как в этом случае результаты, полученные при анализе хозяйственной деятельности, будут носить поверхностный характер.

Формирование правил игры должно включать в себя описание методов оценки степени достижения целей игры. Если деловая игра моделирует системы, в которых цели могут формироваться только качественно, либо при количественном выражении трудно указать в явном виде связь степени достижения цели с истинными возможностями подсистем, то при построении игры особое внимание следует уделить разработке методов степени оценки достижения цели. Опыт разработки и проведения деловых игр показывает, что деловую игру целесообразно представить как описание некоторой последовательности разделов.

Как правило, описание игры включает девять разделов: 1.Общая характеристика 2.Описание ситуации 3.Цель игры 4.Задача центра 5.Задача участников игры 6.Формальная модель 7.Анализ формальной модели 8.Руководство для участников игры 9.Результаты проведения игры Раздел 6 включается в описание игры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.

Раздел 7 может отсутствовать, если известными математическими средствами провести анализ модели или невозможно или слишком громоздко. Может отсутствовать и раздел 9, если нет опыта проведения деловой игры. Каждая деловая игра состоит из нескольких партий. Одна партия большинства деловых игр состоит из трех этапов. o I этап - сбор информации, т.е. сообщение элементами в вышестоящий орган (центр) запрашиваемой информации; o II этап - обработка полученной информации и выработка соответствующих решений; o III этап - реализация полученных решений, подсчет значений целевых функций.

Количество партий, как правило, не ограничивается заранее, хотя возможны варианты, когда количество партий фиксировано. По завершении игры проводится подведение итогов, анализ игры. 3.