Поскольку проблема наблюдаемости в системном анализе доставляет аналитикам массу неприятностей, постольку в рамках системного анализа было разработано множество методов компенсации неполноты или избыточности информации, разнообразие которых может быть сведено к перечню из четырех базовых методов. К их числу могут быть отнесены такие методы, как морфологический анализ (структурный или топологический анализ), метод аналогий, методы экспертных оценок, методы моделирования. Каждый из методов может использоваться на различных этапах исследования проблемной ситуации и характеризуется как различным начальным уровнем неопределенности, приемлемым для выбора того или иного метода, так и уровнем неопределенности, получаемым после применения этих методов.
Морфологический анализ (структурный или топологический анализ) предполагает систематизированное изучение объекта с целью выявления его структуры и основных закономерностей развития. Есть одна неприятная особенность термина "морфологический анализ" - он неоднозначен: в разных случаях и разных научных дисциплинах он определен настолько различными способами, что удивляешься, как ученым удается понимать друг друга. Именно поэтому потребовалось в скобках добавить еще два уточняющих слова, чтобы акцентировать внимание на наиболее существенной особенности именно этого метода.
Особенность морфологического (структурного, топологического) анализа заключена в том, что он исходит из постулата единства формы и содержания. Предполагается, что если система выглядит как нечто известное снаружи и ведет себя аналогичным образом, то внутреннее ее строение и состояние ее элементов подобно известному или наоборот - если известно строение, то может быть предсказано поведение и внешний вид. При этом структура системы устанавливается на основе изучения и описания комплекса наблюдаемых каналов обмена массой, энергией и/или информацией, связывающих отдельные элементы и компоненты системы. Сочетание, взаимное расположение элементов и каналов (их топология или пространственная структура) и информация, передаваемая в них, формируют некий "облик" системы, представление о ее внутренней организации - то есть - морфологию. На этом этапе наблюдение, описание и классификация морфологии системы являются методом познания ее структуры и функциональной среды. Морфология системы позволяет исследователям отнести ее к конкретному типу или состоянию.
Большинство наук в своем развитии начинали именно с этого способа познания действительности. Достаточно вспомнить комичного энтомолога, кузена Бенедикта из книги Ж. Верна "Пятнадцатилетний капитан" - этот эксцентричный ученый занимался именно морфологическим анализом, пересчитывая лапки африканским жукам. Применительно к предмету научных изысканий кузена Бенедикта это занятие носило название "систематизация по К. Линнею".
По существу, на основе морфологии прогнозируются непосредственно не наблюдаемые в данное время явления. Структурный (морфологический) метод является основой целого ряда приложений, где разделение системы на элементы по тем или иным причинам невозможно или нежелательно (например, в медицине, где по внешним проявлениям делаются выводы о состоянии организма в целом и отдельных его органов). Для получения положительного эффекта от применения структурного (морфологического) метода крайне важно установить состав системы, связи и функции элементов системы и их реакции на те или иные воздействия. Это дает возможность, располагая схемой причинно-следственных связей, предсказывать поведение системы в целом в ответ на те или иные воздействия. Недостатком морфологического (структурного) анализа является его ориентация на статическое описание систем.
Метод аналогий основан на установлении систем-аналогов, кибернетическая модель которых известна. Отправным пунктом всех суждений о поведении системы в этом случае служит предположение, что поведение изучаемой системы будет подобно поведению системы, рассматриваемой в качестве аналога. Метод аналогий широко применяется в естественных и общественных науках, военном деле. Следует заметить, что подобие может рассматриваться не только между исследуемой системой и системой-аналогом, но и рассматривается и вариант самоподобия, или автокорреляции, когда предшествующее поведение системы рассматривается в качестве эталона. Здесь широко распространены методы математической экстраполяции, корреляционного анализа и иные. Однако сфера применения метода ограничена теми приложениями, где возможно существование аналогов или прецедентов. Заметим, что система, прошедшая стадию кризиса, не всегда может быть рассмотрена в качестве полного аналога, так как уже адаптировалась к ряду возмущающих воздействий, то есть, обладает новыми свойствами.
Метод экспертных оценок основан на анализе мнений и выводов различных экспертов о прошлом, настоящем или будущем состоянии изучаемого объекта. Важной проблемой являются способы организации экспертиз и согласования мнений специалистов. В настоящее время сформулирован целый ряд методик, направленных на усовершенствование различных аспектов этого метода - начиная от методик организации опроса, заканчивая методиками обработки результатов, однако основным недостатком этого метода остается высокий субъективизм оценок.
Моделирование является важнейшим методом и инструментом системного анализа. Этот метод обладает массой достоинств и характеризуется множеством различных подходов к моделированию. С точки зрения наиболее общей классификации модели целесообразно подразделять на статические и динамические - прочие же параметры классификации, как правило, диктуются спецификой моделируемых систем. Основополагающим понятием здесь является понятие модели. Приведем ряд определений, раскрывающих сущность этого понятия.
Модель - это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе. Данным определением указывается на иерархичную организацию процесса познания. Во-первых, модель сама выступает в качестве системы, что является предпосылкой для дальнейшего развертывания системного подхода к моделированию, а во-вторых, модель - есть средство получения информации о некоторой системе (прототипе модели).
Модель - это некоторая промежуточная вспомогательная система (естественная или искусственная, материальная или абстрактная), обладающая следующими основными свойствами:
- пребывает в объективном соответствии с познаваемым (изучаемым) объектом (системой);
- замещает в определенном отношении данный объект (систему);
- дает при этом информацию о данном объекте, получаемую на основе исследования данной модели и соответствующих правил перехода модель - объект (прототип).
Применение в качестве инструмента познания методов, основанных на применении моделей, стал одним из важнейших этапов в развитии науки, и означал переход от сугубо эмпирических к эмпирико-абстрактным научным методам. Однако общая теория моделирования все еще пребывает в стадии формирования. Как было указано ранее, функцией моделирования является идеальное или материальное замещение изучаемого оригинала. В настоящее время существует масса различных методов моделирования, более подробному рассмотрению которых внимание будет уделено ниже.
2. Методы формализации предметной области и моделирование
Для успешного проведения системных исследований очень важно установить тип (класс) системы, с которой предполагается осуществлять те или иные манипуляции. Дело в том, что от типа системы зависит то, является ли допустимым тот или иной метод ее моделирования, какое подмножество управляющих воздействий пригодно для исследования поведения системы с целью построения кибернетической модели и т. д. Ранее мы указывали на то, что специфика системы в первую очередь определяется ее интегральными характеристиками, проявляющимися у системы как целостного объекта, рассматриваемого в качестве компонента системы более высокого уровня. Рядом исследований подтверждено, что в этом отношении наиболее показательны ее структурные свойства, то есть ее компонентный состав и архитектура (топология) связей.
Ранее нами была приведена достаточно общая классификация систем, имевшая следующий вид:
- системы гомогенные и гетерогенные;
- системы, разложимые и неразложимые на элементы;
- системы, сложные с гносеологической точки зрения;
- системы, сложные с онтологической точки зрения;
- системы эргатические и техногенные;
- системы с непрерывными и дискретными состояниями (с конечным и бесконечным количеством состояний);
- системы детерминированные и недетерминированные;
- системы социальные, биологические, физические, химические и т. п.
Недостатком этой классификации является то, что в ней мы оперировали термином "сложная система", так и не дав его четкого определения. Где же проходит раздел между сложными и "несложными" системами? - Различные исследователи дают на этот вопрос сильно разнящиеся ответы… Но все же, мы попытаемся уловить общее в этих определениях.
2.1 Понятие сложной системы
Первым и наиболее распространенным определением понятия "сложная система" является. определение, которого никто не давал. В большинстве случаев специалисты пользуются понятием "сложная система", попросту не определяя его - апеллируя к здравому смыслу и житейскому опыту. К сожалению, из этого умолчания рождается масса недоразумений и конфликтов, как среди "системщиков", так и среди тех, кто пытается использовать теорию систем для решения практических задач.
Другой подход демонстрируют специалисты в области общей теории систем, определяющие сложные системы, как системы, в которых в качестве хотя бы одного из компонентов выступает человек. Соответственно, в этот разряд попадают все системы, в которых реализуется функция целеполагания.
Специалисты в области системной инженерии или системотехники используют иной критерий сложности. Для них сложными системами являются такие системы, в качестве хотя бы одного из компонентов которых выступает система. При этом к системам, выступающим в роли элементов системы высшего уровня предъявляется требование неоднородности - без этого система не может считаться сложной. В противном случае система является либо обычной (система, как таковая), либо может быть отнесена к классу больших систем (но не сложных). Этот подход более характерен для технических приложений системного анализа.
Специалисты в области биологии, медицины и иных наук, связанных с изучением живых организмов, склонны рассматривать в качестве сложной системы любую организованную живую материю или совокупность взаимосвязанных организмов. Такой критерий сложности также является оправданным.
Некоторые исследователи склонны считать сложными системы, для описания которых требуется использовать многомодельные методы исследований и многокритериальные методы оценивания эффективности.
Собственно, это замаскированная попытка определить сложность по образцу первых двух из числа уже приведенных определений.
Еще одна группа исследователей в качестве критерия сложности использует наличие системной динамики (невозможность описать систему с помощью статической модели - по существу переход к тому же многомодельному исследованию).
К числу свойств сложных систем, которые могут рассматриваться в качестве "показателя сложности" могут быть отнесен целый ряд свойств, из которого наиболее весомыми являются следующие:
- свойство эмерджентности;
- свойство отставания управления от специализации;
- свойства способности к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству, средопреобразованию.
- Эмерджентность - это новоприобретенное свойство системы, возникновение которого не может рассматриваться как итог примитивного суммирования показателей ее элементов, а является результатом возникновения системных связей и адаптивного перераспределения функций между элементами. Одним из альтернативных названий свойства эмерджентности является название "свойство организованной сложности". Характеристики всякой системы занимают одно из "промежуточных положений" в пространстве от примитивной физической аддитивности (аналог векторной суммы) до абсолютной целостности (эмерджентности).
Функционирование сложных систем связано с процессами развития систем, в том числе - с процессами развития специализации элементов и совершенствования координации их деятельности. Еще одним интересным свойством сложных систем является свойство отставания управления от специализации в сложных системах. В связи с этим был сформулирован закон необходимого разнообразия (закон Эшби), гласящий, что для того, чтобы некоторая система могла управлять другой системой, она должна обладать сложностью не меньшей, чем сложность управляемой системы.
Объединение в одну группу таких свойств, как способность к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству и преобразованию среды функционирования не случайно, поскольку они имеют общий корень - сложные системы способны создавать внутри себя информационную модель себя и окружающей среды.
Существуют различные критерии оценки сложности, в том числе - в кибернетике, социологии, политологии - везде, где исследователь, сталкиваясь с проблемой размерности, ищет выход в построении некоторым образом организованной совокупности абстрактных объектов, рассмотрение которых в качестве единого целого обеспечивает возможность "изолированного" решения задач, относящихся к некоторому уровню в общей иерархии задач исследования.
Таким образом, мы вышли на некоторую общую закономерность: понятие сложной системы связано с иерархическим устройством самой системы и/или моделей, используемых для ее описания. Небольшой комментарий по поводу употребления "и/или" - в ряде случаев прием "иерархизации" используется исключительно на модельном уровне - такой подход может быть выражением специфики мышления и способа организации целей субъекта исследований. В этом случае сложность - не есть атрибут системы, а лишь выражение способа ее рассмотрения, принципа упорядочения целей исследований или результат проявления действия ограничений на допустимую для исследователя и его инструментария размерность задач.
Таким образом, мы можем перейти к этапу формулирования своего, специфического, определения сложной системы. Авторы считают, что сложная система - это система, для рассмотрения которой в контексте конкретной проблемной ситуации необходимо использовать прием иерархического упорядочивания ее элементов в интересах понижения размерности решаемых задач.
А поскольку системный анализ имеет в качестве предмета исследований сложные системы, можно утверждать, что системный анализ может рассматриваться в качестве средства понижения размерности задач, структурирования целей. Системный анализ - это инструмент, позволяющий исследователю преодолеть ограничения на допустимую размерность задач, ядром которого является функция целеполагания исследователя. В зависимости от целей анализа один и тот же объект исследования может рассматриваться либо как некая неделимая сущность, либо как системное единство его частей.
Несомненно, что главной задачей системного анализа является получение модели, предельно адекватной объекту исследования. А уже на втором этапе, методом задания изменений внешних воздействий добиваются достижения необходимого отклика в поведении модели системы и транспонируют (переносят) его на объект исследования. При этом могут достигаться различные, подчас противоположные цели, и они могут быть как структурированными, так и абсолютно не связанными друг с другом.
2.2 Моделирование как метод познания
Коль скоро мы рассматриваем системный анализ в качестве инструмента, а вернее комплекта инструментов научных исследований и решения прикладных задач управленческой деятельности, то прежде, чем этим комплектом воспользоваться, следует хотя бы поверхностно ознакомиться с описью комплекта. Что же входит в его состав?
Следует разделить все инструменты на две группы:
- неформальные методы;
- формальные методы.
Каждая из этих групп может быть подвергнута дальнейшему дроблению, однако на этом этапе мы не будем углубляться в дебри классификации, а остановимся на ее верхнем уровне.
Неформальные методы системного анализа преимущественно концентрируются на решении задач организации аналитической деятельности. Здесь широко используются методики, широко привлекающие знания, накопленные в отрасли гуманитарных наук (как наук о человеке, включая психологию и ее технические приложения, такие как инженерная психология). Важную роль здесь играет, например, когнитивная психология (раздел психологии, изучающий специфику познавательной деятельности человека). Здесь рассматриваются вопросы оптимального представления знаний, организации интеллектуального труда (от регламента рабочих сессий аналитиков до подбора состава рабочих групп, порядка проведения "мозговых штурмов").
По мере развития средств вычислительной техники эта отрасль системного анализа получила в свое распоряжение мощные средства хранения и представления знаний, работающие, в том числе и в псевдо-трехмерном режиме отображения, средства телекоммуникационного обеспечения аналитической деятельности и иные инструменты, способствующие интенсификации интеллектуального труда. Некоторые авторы называют эту группу методов системного анализа методами, направленными на активизацию использования интуиции и опыта специалистов.
Характерно, что, несмотря на свое название, неформальные методы отнюдь не бедны формальными процедурами. Здесь используются достаточно сложные статистические, теоретико-множественные и логические процедуры, обеспечивающие возможность перехода от многообразия субъективных оценок экспертов к взвешенным и аргументированным решениям, вырабатываемым на основе их анализа. Формальные средства, используемые на этапе обработки результатов рабочих сессий не менее сложны и изощренны, чем те, которые используются в других отраслях науки.
К числу неформальных методов относят:
- методы мозгового штурма;