Алгоритмичность

СИСТЕМНОСТЬ, СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ

Свойство системности является всеобщим свойством ма-терии. Современные научные данные и современные систем-ные представления позволяют говорить о мире как о беско-нечной иерархической системе систем.

Отметим очевидные и обязательные признаки систем-ности:

Структурированность системы;

Взаимосвязанность составляющих ее частей;

Подчиненность организации всей системы опреде-ленной цели;

алгоритмичность.

По отношению к любой деятельности эти признаки оче-видны, всякое осознанное действие преследует определен-ную цель. Во всяком действии достаточно просто увидеть его составные части, при этом легко убедиться, что эти состав-ные части должны функционировать не в произвольном по-рядке, а в определенной последовательности – алгоритмич-ности. Таким образом, алгоритмичность – это определен-ная, подчиненная цели взаимосвязанность составных частей.

СА как дисциплина сформировался в результате возник-новения необходимости исследовать и проектировать слож-ные системы, управлять ими в условиях неполноты информа-ции, ограниченности ресурсов и дефицита времени.

СА является дальнейшим развитием целого ряда дисцип-лин, таких как исследование операций, теория оптимального управления, теория принятия решений, экспертный анализ, теория организации эксплуатации систем и т.д. Таким обра-зом, системный анализ – междисциплинарный курс, обобщающий методологию исследования сложных тех-нических, природных и социальных систем.

Центральной проблемой системного анализа является проблема принятия решения. Применительно к задачам ис-следования, проектирования и управления сложными систе-мами проблема принятия решения связана с выбором оп-ределенной альтернативы в условиях различного рода неопределенности.

Неопределенность обусловлена многокритериальностью задач оптимизации.

А также неопределенностью целей развития систем, неод-нозначностью сценариев развития системы, недостаточ-ностью априорной информации о системе, воздействием слу-чайных факторов в ходе динамического развития системы и прочими условиями. Учитывая данные обстоятельства, СА можно определить как дисциплину, занимающуюся проб-лемами принятия решений в условиях, когда выбор аль-тернативы требует анализа сложной информации раз-личной физической природы.

Главным содержанием дисциплины СА являются сложные проблемы принятия решений, при изучении которых нефор-мальные процедуры, представления здравого смысла и спо-собы описания ситуаций играют не меньшую роль, чем фор-мальный математический аппарат.

В СА выделяют три этапа исследования сложных систем:

1) постановка задачи исследования;

2) построение модели исследуемого объекта;

3) решение поставленной математической задачи.

Рассмотрим данные этапы подробнее.

Постановка задачи исследования. На данном этапе фор-мулируется цель анализа. Цель исследования предполагает-ся внешним фактором по отношению к системе. Таким обра-зом, цель становится самостоятельным объектом исследова-ния. Цель должна быть формализована. Задача СА состоит в проведении необходимого анализа неопределенностей, огра-ничений и формулировании, некоторой оптимизационной за-дачи:

¦(x)®max, xÌG

Здесь x - элемент некоторого нормированного пространст-ва G, определяемого природой модели,

GÌE, где E - множество, которое может иметь сколь угодно сложную природу, определяемую структурой модели и осо-бенностями исследуемой системы. Таким образом, задача системного анализа на этом этапе трактуется как некоторая оптимизационная проблема. Анализируя требования к систе-ме, т.е. цели, которые предполагает достигнуть исследова-тель, и те неопределенности, которые при этом неизбежно присутствуют, исследователь должен сформулировать цель анализа на языке математики.

Для описания системы создается ее модель. Модель – это отражение структуры системы, ее элементов и взаи-мосвязей, направленное на отображение определенной группы свойств. Построение модели есть описание процес-са на определенном языке, часто на языке математики. Создание модели системы позволяет предсказывать ее пове-дение в определенном диапазоне условий.

Качество модели определяется соответствием выполненного описания тем требованиям, которые предъявляются к иссле-дованию, соответствием получаемых с помощью модели ре-зультатов ходу наблюдаемого процесса или явления. Постро-ение математической модели есть основа всего системного анализа, центральный этап исследования или проектирова-ния любой системы. От качества модели зависит результат всего СА.

Решение поставленной математической задачи. На завер-шающем этапе СА могут потребоваться математические ме-тоды. Но следует иметь в виду, что задачи СА могут иметь ряд особенностей, которые приводят к необходимости приме-нения наряду с формальными процедурами эвристических подходов.

Причины, по которым обращаются к эвристическим методам, в первую очередь связаны с недостатком априор-ной информации о процессах, происходящих в анализируе-мой системе. Также к таковым причинам можно отнести большую размерность вектора x и сложность структуры множества G.