Методология системного анализа и исследования операций
Общие сведения
Методология системного анализа представляет собой комплексную научную дисциплину, объединяющую методы, методики и концептуальные подходы для изучения сложных объектов. В строгом понимании методология трактуется как общая наука о методах, в то время как метод представляет собой конкретный познавательный или практический приём, а методика — совокупность таких приёмов, направленных на достижение определённой цели. Системный анализ формируется на стыке нескольких фундаментальных направлений: системной теории (выступающей в роли базовой концепции), системного подхода (формирующего мировоззрение и обобщённый объяснительный принцип, при котором объект рассматривается исключительно как система) и системных методов, выполняющих познавательную функцию.
Конечной целью любой системной деятельности и системного анализа, в особенности применительно к экономическим системам, является выработка и обоснование решений. В основе этой дисциплины лежат классические логические операции, известные еще со времен античной философии: анализ, подразумевающий разделение целого объекта на составные части для детального изучения его структуры, и синтез, заключающийся в построении единого целого из разрозненных компонентов для понимания механизмов их совместного функционирования.
Методология и этапы системного анализа
Последовательность проведения системного анализа не является жестко фиксированной и может варьироваться в зависимости от выбранной научной школы и специфики исследуемой проблемы. Тем не менее, любой системный анализ включает в себя такие универсальные этапы, как постановка цели, выявление проблемы, формализованное описание системы, установление критериев эффективности, декомпозиция и композиция структуры, а также поиск оптимального решения.
В научной литературе представлены различные подходы к алгоритмизации данного процесса. В рамках концепции С. Л. Оптнера процесс инициируется определением признаков (симптомов) проблемы, после чего формулируется сама проблема и ставится цель. Затем исследователь переходит к вскрытию структуры системы, поиску альтернатив, запуску процесса реализации выбранного решения и последующему управлению этим процессом с обязательной оценкой результатов. Альтернативный подход, предложенный Ю. И. Черняком, предполагает иную логику: начальным этапом выступает выявление проблемы, за которым сразу следует анализ структуры системы. Только после понимания структуры формулируется общая цель, выявляются доступные ресурсы, составляется прогноз, отбираются варианты и строится итоговая программа развития. Также существуют более сжатые методики, требующие последовательной постановки целей, определения границ системы и выявления сути ее целостности.
Для экономических и информационных систем применяется специализированная многоступенчатая методология, включающая девять ключевых шагов. На первом этапе строго определяются границы рассматриваемой экономической системы (например, является ли объектом исследования конкретная бригада, цех или предприятие в целом). На втором этапе выявляются надсистемы, в которые входит исследуемый объект. В качестве энциклопедического примера можно привести предприятие сферы услуг (парикмахерскую), которое интегрировано в общую систему обслуживания населения и взаимодействует с подсистемами конкурентов, поставщиков оборудования и маркетинговой средой. Третий этап посвящен анализу развития этих надсистем, включая изучение динамики потребительского поведения и демографических факторов. На четвертом этапе определяется конкретная роль исследуемой системы внутри выявленных надсистем.
Пятый этап подразумевает внутреннюю декомпозицию: разделение самой системы на структурные части, такие как производственный персонал и административно-управленческий аппарат. Шестой этап заключается в определении функций каждого выделенного компонента. На седьмом этапе выявляются интегрирующие факторы, обеспечивающие целостность системы. Главным интегрирующим фактором выступает целенаправленная человеческая деятельность, при этом первичной целью для экономических систем традиционно является извлечение прибыли (хотя некоммерческие или бюджетные организации могут преследовать иные интегрирующие цели). Восьмой этап описывает коммуникации объекта с внешней средой. Завершающий, девятый этап требует рассмотрения функционирующей системы в динамике и историческом развитии.
Свойства систем и исследование операций
Неотъемлемой составной частью системного анализа является исследование операций — устоявшаяся научная дисциплина, под которой понимается применение математических и количественных методов для строгого обоснования принимаемых решений. Операция в данном контексте определяется как любое целенаправленное действие, осуществляемое субъектом для достижения заданного результата.
Математическая модель исследования операций базируется на процессе выбора оптимальной стратегии из множества допустимых вариантов. Задача исследователя сводится к максимизации функции эффективности в условиях воздействия множества неопределенных факторов. Наглядным примером служит деятельность независимого специалиста (фрилансера), который имеет доступ к бесконечно большому рынку заказов с различными параметрами сложности и оплаты. Выступая в роли субъекта операции, специалист должен выбрать такую стратегию поведения, которая позволит максимизировать его критерий эффективности — итоговую прибыль.
Сложность исследования операций заключается в постоянном конфликте между стремлением к эффективности и объективной неопределенностью внешней среды (например, непредсказуемым поведением клиентов или нестабильностью сроков). Функция результата зависит как от контролируемых стратегий, применяемых субъектом, так и от неконтролируемых факторов, носящих случайный характер. Для решения этой проблемы в теории игр и исследовании операций широко применяется максиминный критерий. Суть данного принципа заключается в разработке стратегии, ориентированной на наименее благоприятное стечение обстоятельств. Оптимальной признается та стратегия, которая обеспечивает максимальное значение целевой функции при наихудшем поведении неопределенных факторов. Логика этого подхода базируется на том, что при благоприятном развитии событий система и так получит ожидаемую или повышенную выгоду, поэтому математическое планирование должно гарантировать выживаемость и максимальную отдачу именно в кризисных условиях.
Применение и критерии оптимальности
Процедура исследования операций включает три обязательных этапа: построение математической или концептуальной модели, выбор строгого критерия оптимальности и непосредственное нахождение оптимального решения. Моделирование является универсальным инструментом познания, применимым в любых сферах. В медицинской практике постановка диагноза (например, выявление туберкулеза) представляет собой классический акт моделирования, при котором сложнейшие физиологические процессы редуцируются до формализованного описания (диагноза). На основе этой модели устанавливается критерий оптимальности: ставится ли цель полностью устранить патологию или лишь временно подавить симптомы для повышения комфорта пациента. В зависимости от выбранного критерия генерируется итоговое решение о методах лечения.
Ключевым требованием к системному анализу и исследованию операций является абсолютная объективность. Построение адекватной модели требует полного отказа от субъективных, традиционных, стереотипных или религиозных предубеждений, которые могут исказить результаты анализа. Любое управленческое или экономическое решение должно быть исключительно научно обоснованным.
Для верификации эффективности разрабатываемых мероприятий аналитик обязан сформулировать конкретные, измеримые критерии успеха, выраженные в точных количественных показателях (объем ожидаемой прибыли, количество привлеченных ресурсов, жесткие временные рамки). Конечная цель специалиста по системному анализу — предоставить лицу, принимающему решение (ЛПР), математически безупречное обоснование. Оптимально выстроенная модель должна неопровержимо доказывать, что предложенный вариант действий является единственно верным и наиболее эффективным, гарантируя достижение поставленных целей независимо от субъективных желаний или личных мнений руководства.
См. также
Методы моделирования систем Методы построения нечетких моделей Смотреть видео