Конспект лекций по дисциплине методы исследован�

Власов М. П.

конспект лекций по дисциплине
МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ В МЕНЕДЖМЕНТЕ

ТЕМА 8 Формализация экономических систем

Содержание

стр.

1. Методологические аспекты системного анализа …………………………... 2

2.Классы систем ………………………………………………………………… 4

3.Основные свойства систем ………………………………………………….. 11

4.Целевая модель системы управления ………….…………………………… 18

Литература ……………………………………………………………………... 27


Санкт-Петербург 2010

^ 1. Методологические аспекты системного анализа

В начале 1960-х гг. в литературе по системным исследованиям появился термин «system analysis» для обозначения возникшей техники анализа и проектирования сложных систем, развивающей, прежде все­го, методы исследования операций и информационные технологии. На русский язык термин «system analysis» был переведен не как «анализ систем», а как «системный анализ». Системный анализ отечествен­ные ученые рассматривают как научный инструментарий, реализую­щий идеи и принципы системного подхода и основанный на синтезе идей, принципов и методов общей теории систем и кибернетики, те­ории исследования операций, теории организации и управления [60; 62; 89]. В перечисленных дисциплинах и в системном подходе зало­жены истоки методологии системного анализа. По определению академика Н. Моисеева, системный анализ — это обширная синте­тическая дисциплина, занимающаяся проблемами принятия реше­ний в условиях, когда выбор альтернативы требует анализа сложной и развитой системы моделей и информации различной физической природы [62].

Системный анализ, с одной стороны, располагает детализирован­ными формальными методами и процедурами, заимствованными из математических дисциплин и созданными специально для него (на­пример, теорией исследования операций), а с другой — эвристически­ми методами, основанными на активном использовании логических процедур, а также знаний, интуиции и опыта специалистов. Систем­ный анализ не ограничивается изучением только внутренней среды системы, он выходит за ее границы и полностью следует общесистемным принципам и принципам системного подхода.

Методология системного анализа настраивает исследователя на системный охват изучаемого объекта (проблемы) и системное пред­ставление об объекте, что достигается построением модели изучаемо­го объекта, а также на поиск управления объектом (или системой) для достижения оптимального значения показателей эффективности. Си­стемное исследование основывается на взаимоувязанной последова­тельности действий, состоящих в следующем.

1. Построение дескриптивной модели объекта путем придания ему статуса системы и определения ее границ, формулирование общей цели и совокупности правил (алгоритма) поведения системы.

2. Изучение основных свойств, определяющих взаимодействие системы с внешней средой и характеризующих результат деятельности системы, и обоснование гипотезы о классе исследуемой системы.

3. Разработка концептуальной модели системы, ориентированной на выделение именно тех свойств, которые представляют собой предмет ис­следования, и обоснование уровня абстрактного описания системы.

4. Разработка целевой модели системы, состоящей из модулей связ­ки «цель — критерий — ограничения — показатель» и определяющей набор критериев, который позволит наиболее полно оценить дости­жение поставленной цели.

5. Замена исследуемой системы абстрактной (математической, имитационной) моделью, отображающей все внутренние и внешние факторы и связи, действующие в реальной ситуации и оказывающие влияние на принятие решений.

6. Разработка информационной модели системы и баз данных; ус­тановление информационной взаимосвязанности задач.

7. Разработка исходных альтернатив поведения системы или изме­нение факторов и связей, действующих в реальной ситуации, с исполь­зованием эвристических методов.

8. Нахождение оптимального варианта функционирования систе­мы с широким использованием математического и имитационного (статистического) моделирования.

9. Оценка и обоснование параметров функционирования системы.

Системный анализ предполагает использование современных вычис­лительных и информационных технологий, баз данных и баз знаний, систем автоматизированного проектирования (САПР), экспертных си­стем. Методология системного анализа служит основой параметриче­ских и операционных исследований систем управления.

^ 2. Классы систем

Существенный аспект раскрытия системы как объекта исследова­ния заключается в выделении различных типов и классов систем. В литературе существует несколько общих классификаций систем, име­ющих некоторые отличия, которые не рассматриваются в данном кур­се. Наша задача — вписать организацию как систему в эти классифи­кации. Безусловно, любая социально-экономическая система является искусственной [61] и одновременно материальной [107], место действие которой — хозяйственно-экономическая среда. К искусственным сле­дует отнести и абстрактную систему, отображающую модель матери­альной (естественной и искусственной) системы и являющуюся про­дуктом человеческого мышления.

Исследование материальной системы всегда предполагает изучение ее модели. К настоящему времени сложилась развернутая классифи­кация абстрактных систем, разделяющая их на классы по признакам, определяющим аппарат их исследования. Класс — это совокупность объектов, удовлетворяющих какому-либо разделительному признаку. Каждый класс создает определенный формальный образ системы, по­этому классификация систем служит методологической основой для построения моделей систем или их формализованных объектов, обла­дающих необходимой степенью подобия исходной системе, отвеча­ющей целям исследований.

Организация может быть представлена как система: простая или сложная, закрытая или открытая, рефлекторная или рефлексивная, де­терминированная или вероятностная, статическая или динамическая, дискретная или непрерывная (рис. 2.1).



Рис. 2.1.Классы систем

Отнесение той или иной реальной системы к разряду сложных или простых зависит от позиции исследователя и связано в основном с тем, насколько существенную роль играют при изучении системы комп­лексные, общесистемные вопросы. Например, простой системой на первом этапе исследования можно представить любую реальную си­стему и отобразить ее в виде простейшей модели «вход — выход». Понятие «вход» — это множество ресурсов: технических, матермальных, человеческих, энергетических, информационных. Поня­тие «выход» — это продукция или оказанная услуга.

^ Простая система не обладает достаточным разнообразием, чтобы справиться с разнообразием внешней среды. Она характеризуется прозрачностью и предсказуемостью, с одной стороны, и единообразным поведением — с другой. Таким образом, простая система не только может делать ошибки, но и не способна правильно работать. Успешно справиться с разнообразием управляемой системы может только такая управляющая система, которая сама обладает достаточным разнооб­разием. Простые системы вступают в противоречие с законом необхо­димого разнообразия и быстродействия.

К определению «сложная система» следует подойти с позиции раскры­тия сути термина «сложность». Он имеет двоякий смысл: с одной стороны, сложность можно понимать как сложность устройства (complication), что характеризует наличие в системе большого числа элементов и различного характера связей между ними; с другой — речь идет о сложности внешних проявлений системы (complexity) безотносительно к внутреннему устройству. Хотя эти две сложности во многом взаимосвязаны, они не эк­вивалентны. Сложность системы управления предполагает как наличие большого числа взаимосвязанных элементов, так и проявление систе­мой свойств, отсутствующих у составляющих ее частей и образующихся как результат системного эффекта.

В зависимости от характера взаимодействия системы с внешней средой системы разделяются на открытые и закрытые. ^ Открытая сис­тема характеризуется тем, что сама определяет свои цели во взаимной связи с внешней средой. По этому признаку все социально-экономи­ческие системы относятся к открытым. Понятие «открытая система» в определенной степени условно, так как система открыта настолько, насколько это позволяют сформированные границы, отделяющие ее от внешней среды. Исследование открытых систем затруднено их вы­сокой размерностью. Закрытая система — это система, цели и функ­ции которой не изменяются с изменениями во внешней среде, так как процесс их создания нацелен на предотвращение воздействия среды на систему. Применительно к системам управления существует поня­тие «замкнутая система», под которой понимается система, реализу­ющая принцип обратной связи в управлении или прин­цип управления по отклонениям.

Рефлекторная и рефлексивная системы представляют отно­сительно новый класс систем. К рефлекторным Н. Моисеев относит системы, однозначно реагирующие на изменение собственного состоя­ния и условий существования, т.е. на действие внешней среды [61]. Изу­чение рефлекторных систем сводится к задачам оптимизации и не тре­бует для своего анализа введения специальных гипотез их поведения. Все технические системы относятся к числу рефлекторных. Открытые системы с иерархической структурой в принципе не могут быть рефлек­торными, в отличие от ее отдельных функциональных подсистем.

Функционирование рефлексивных систем слабо поддается формализации. Здесь для выбора модели требуется выработка специальной гипотезы поведения системы: детерминированная она или вероятнос­тная, статическая или динамическая и т.д. Класс рефлексивных сис­тем использует сложные правила принятия решений, допускающие многозначность. С принятием гипотезы поведения системы упроща­ется ее модель, но достигается решение поставленной задачи с опреде­ленной степенью достоверности. Системы управления организация­ми относятся к классу рефлексивных систем.

При организации систем управления, как советует В.Д. Могилевский в работе [60], наиболее рационально придавать им и рефлекторные и рефлексивные свойства. Первые эффективны при работе сис­тем в стандартных ситуациях, на которые система программируется заранее. Особенно это относится к рутинным процессам управленче­ской деятельности. Достоинство рефлекторной системы заключается в ее управляемости: система реагирует заданным образом на определен­ный круг воздействий. Подключение особых процедур принятия реше­ний требуется при усложнении ситуации до нетривиальной. Создание систем управления, оснащенных базами знаний и экспертными сис­темами, направлено на приближение к рефлексивному управлению сложными системами, способному производить оптимальный выбор направления и способа действия в той или иной бизнес-ситуации.

Несмотря на то что понятия «рефлекторная система» и «рефлексив­ная система» сформулированы еще в 1950—1960-х гг., теория рефлек­сивных систем в приложении к менеджменту пока находится в стадии становления. Кратко рассмотрим основные положения ее развития, из­ложенные Дж. Соросом в книге «Алхимия финансов» [91]. Под реф­лексивностью понимается определенная взаимосвязь между мыш­лением и ситуацией, которая представляется парой рекурсивных функций:

y = f(x) — когнитивная функция;

— воздействующая функция.

^ Когнитивная функция (функция обдумывания) — это усилие по пониманию ситуации, воздействующая функция (функция участия) — воздействие умозаключения на ситуацию. В том случае, когда обе функ­ции работают одновременно, они интерферируют друг с другом. Вме­сто детерминированного результата мы имеем взаимодействие, в ко­тором как ситуация, так и взгляды участников являются зависимыми переменными, и первичное изменение ускоряет наступление дальней­ших изменений, как в самой ситуации, так и во взглядах участников. В этой связи имеем:

.

.

Указанные функции ведут не к равновесию, а к никогда не заканчивающемуся процессу изменений. Этот процесс коренным образом отличается от процессов, изучаемых естественными науками, где одна совокупность факторов следует за другой без существенного вмеша­тельства со стороны. В том случае, когда в ситуации действуют мысля­щие участники, последовательность событий перекрестным образом, наподобие шнурка от ботинок, соединяет факты с их восприятием, а восприятие — с фактами. В этой связи концепция рефлексивности предполагает «шнуровочную» теорию изменения предпочтений собы­тий. Предпочтения делают состояние равновесия недостижимым. Здесь целью процесса принятия решений выступает не равновесие, а некая движущаяся мишень.

^ Детерминированная система — это система, поведение, движение и развитие которой полностью обусловлены и не подвержены случайно­стям. И, как следствие: система детерминированна, если, зная ее со­стояние в некоторый момент времени t0 и значения выходных пара­метров в интервале {t0,, ts}, можно точно определить ее состояние в момент ts. Детерминированная система характеризуется определенностью и однозначностью результатов ее функционирования при задан­ных исходных данных. Модель системы называют детерминистиче­ской, если каждой реализации ее входного сигнала соответствует одна реализация выходного сигнала.

^ Вероятностная система — система, процессы которой характеризуются вектором случайных величин. Любая реальная организация функционирует в условиях действия большого количества случайных факторов, поэтому предсказание поведения сложной системы должно происходить в рамках вероятностных категорий. Модель вероятност­ной системы называется стохастической, если каждой реализации ее входного сигнала соответствует вполне определенное распределение ее выходного сигнала.

Для изучения процесса функционирования сложной системы с уче­том случайных факторов необходимо иметь достаточно четкое пред­ставление об источниках случайных воздействий и весьма надежные данные об их количественных характеристиках. В связи с этим любо­му расчету или теоретическому анализу, связанному с исследованием сложной системы, предшествует экспериментальное накопление ста­тистического материала, характеризующего поведение отдельных эле­ментов и системы в целом в реальных условиях.

Динамика и статика — два понятия, используемые в теории систем и обозначающие различные подходы к их классификации и исследо­ванию. Система в зависимости от характера поведения или движения может быть статической или динамической. Статическая система — эта система, параметры которой остаются неизменными во времени. Статика системы — это ее структура, которая остается неизменной в те­чение продолжительного периода времени. Часто, особенно в теории ис­следования операций, для достижения результата при исследовании сложных систем принимается гипотеза, что система квазистатическая, и благодаря этому ее функционирование можно описать аналитичес­кой моделью.

Для действующей системы характерна множественность состояний, что служит отражением ее динамизма и альтернативности развития. В этой связи широкий спектр систем относится к динамическим сис­темам. Система, характеризующаяся множеством состояний на временной оси, называется динамической.

Дискретность означает прерывность и противопоставляется непрерывности. Дискретная система — это система, изменение состояний ко­торой происходит через определенные промежутки времени. Система не­прерывна, если ее состояние удается оценить на любой точке траектории.

Примем — функция, отражающая эффективность деятель­ности системы в момент t. Для непрерывной системы суммарный эф­фект функционирования системы за период [0, ] определяется в виде интеграла:

.

Примером непрерывной системы служит ее представление в виде движения материальных или информационных потоков.

Для дискретной системы суммарный эффект функционирования системы определяется как сумма эффектов по дискретным состояни­ям функционирования системы:

, (2.2.1)

В общем случае непрерывные системы описываются дифференциальными уравнениями, дискретные системы — дифференциально-раз­ностными и линейными уравнениями.

Следует отметить, что система, как правило, обладает нескольки­ми классификационными признаками. Например, простая система — детерминированная и статическая, что означает: информация предска­зуема и не изменяется по интервалам времени. По этим признакам и выбирается математическая модель функционирования системы. Для систем существует множество вариантов сочетания приемов формали­зации системы.

Набором классов систем можно составить образ сис­темы и обосновать выбор математической модели ее функционирова­ния. Например, характеристика сложной системы через условное обо­значение ее классов будет иметь вид

С : {СЛ - ОТ - PC - В - ДМ - ДС}.

В заключение следует сделать акцент на том, что классы систем полностью соотносятся с классами математических моделей.