Логика и методология системного анализа

, Окончание табл. 1.5 Классификационные признаки Классы Характеристика различных классов систем Системы, обладающие свойством адаптации к изменению условий внешней среды, способные изменять структуру при взаимодействии системы со средой, сохраняя при этом свойство целостности; системы способные формировать возможные варианты поведения и выбирать из них наилучшие. Пример: биологические системы, предприятия и их система управления, городские структуры управления и т.п. Самоорганизующиеся Контрольные вопросы 1. Объясните, что такое системность. Как Вы понимаете тезис: «системность – всеобщее свойство материи»? 2. Что такое системный подход, системные исследования и системный анализ? 3. Состав задач системного анализа. 4. Назовите принципы системного анализа. 5. Когда применяются методы системного анализа? 6. Состав общей теории систем. 7. Дайте определение понятия «система». 8. Что такое элемент, подсистема и структура системы? 9. Определите понятие «связь». Что такое обратная связь? 10. Понятие состояния и поведения системы. 11. Дайте определение внешней среды. 12. Что такое модель? Модель черного ящика, модель состав системы и модель структуры системы. 13. Дайте классификацию систем по признакам. 2. ЛОГИКА И МЕТОДОЛОГИЯ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА 2.1. Логические основы системного анализа Логика (греч. logos – речь, мысль, разум) есть наука о законах, формах и приемах правильного построения мысли, т. е. мышления, направленного на познание объективного мира [6]. Основные задачи логики: − выявление условий достижения истинных знаний, − изучение внутренней структуры мыслительного процесса, − выработка логического аппарата и правильного метода познания. Виды логики, обусловленные наличием двух аспектов мышления (содержательного и формального): 20 , − диалектическая логика – наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления; − формальная логика – конструирование и исследование правил преобразования высказываний, сохраняющих их истинностное значение безотносительно к содержанию входящих в эти высказывания понятий. Предмет диалектической логики – мышление. По своему содержанию мышление есть отражение закономерностей реальной действительности. Формы мышления: − понятие – это мысль, которая отображает общие и существенные признаки предметов; − суждение – это такая форма мышления, в которой, сочетая понятия, чтолибо утверждается или отрицается о самых реальных вещах и явлениях; − умозаключение – это форма мышления, посредством которой из одного или нескольких суждений, связанных между собой, с логической необходимостью получается новое суждение. Различают следующие виды мышления: − наглядно-действенное – характеризуется тем, что решение задачи осуществляется с помощью реального, физического преобразования ситуации, опробования свойств объекта; − словесно-логическое – характеризуется использованием понятий, логических конструкций; − наглядно-образное – наиболее полно воссоздает все многообразие различных характеристик предмета. Выделяют следующие типы мышления: − теоретическое – направлено на открытие законов, свойств объекта; − практическое – связано с постановкой целей, выработкой планов и проектов, часто развертывающихся в условиях дефицита времени; − логическое (аналитическое) – связано с анализом действий; − интуитивное – характеризуется быстротой протекания, отсутствием четко выраженных этапов, минимальной осознанностью. Категории логики: проблема; гипотеза; теория. В общем случае под проблемой понимается несоответствие между необходимым (желаемым) и фактическим положением дел. Научной проблемой считают такую, решение которой не содержится в накопленном обществом знании. Проблемы различают по степени их структуризации, т. е.: 1) по ясности, осознанности их постановки; 2) степени детализации и конкретизации представлений об их составляющих и взаимосвязях; 3) соотношению количественных и качественных факторов, отмечаемых в постановке проблемы. В соответствии с этим выделяют три класса проблем: 21 , 1) хорошо структурированные, или количественно сформулированные; 2) слабо структурированные, или смешанные, содержащие количественные и качественные оценки; 3) неструктурированные, или качественные проблемы. Для решения проблем первого класса существует хорошо развитый математический аппарат исследования операций. Для решения проблем второго класса нужны системные методы. Для решения проблем третьего класса применяются эвристические методы. Следовательно, системный анализ и применяется для того, чтобы сначала слабо структурированную проблему превратить в хорошо структурированную, к решению которой можно приложить аппарат исследования операций и теорию оптимизации. Грамотная постановка проблемы предполагает выполнив следующих групп действий (Жариков Е. С., 1973 г.) : 1) формулирование проблемы, состоящее из знания (выдвижения центрального вопроса проблемы), констрадиктации (фиксации того противоречия, которое лежало в основе проблемы), финитизации (предположительного описания ожидаемого результата); 2) построение проблемы, представленное операциями стратификации («расщепление» проблемы на подвопросы, без ответов, на которые нельзя получить ответа из основной проблемный вопрос), композиции (группирование и определение последовательности решения подвопросов, составляющих проблему), локализации (ограничение поля изучения в соответствии с потребностями исследования и возможностями исследователя, ограничение известного от неизвестного в области, избранной для изучения), вариантификации (выработки установки на возможность замены любого вопроса проблемы любым другим и поиск альтернатив для всех элементов проблемы); 3) оценка проблемы, характеризующаяся такими действиями специалиста, как кондификация (выявление всех условий, необходимых для решения проблемы, включая методы, средства, приемы и т. п.), инвентаризация (проверка наличных возможностей и предпосылок), когнификация (выяснение степени проблемности, т. е. соотношения известного и неизвестного в той информации, которую требуется использовать для решения проблемы), уподобление (нахождение среди уже решенных проблем аналогичных решаемой), квалификация (отнесение проблемы к определенному типу); 4) обоснование, представляющее собой последовательную реализацию процедур экспозиции (установление целостных, содержательных и генетических связей данной проблемы с другими проблемами), актуализации (приведение доводов в пользу реальности проблемы, ее постановки и решения), компрометации (выдвижение сколь угодно большого числа возражений против проблемы), демонстрации 22 , (объективный синтез результатов, полученных на стадии актуализации и компрометации); 5) обозначение, состоящее из экспликации (разъяснения) понятий, перекодировки (перевод проблемы на иной научный и обыденный языки), интимизации понятий (словесная нюансировка – малозаметный переход – выбор проблемы и подбор понятий, наиболее точно характеризующих смысл проблемы). В зависимости от характера исследования и опыта исследователя возможно изменение последовательности процедур и операций. Некоторые из них могут осуществляться параллельно с другими (например, стратификация (разделение) с вариантификацией (заменой одного вопроса на другой)), некоторые – по мере развертывания всех процедур и операций проблемы (например, экспликация (разъяснение) понятий или уподобление). Все процедуры можно представить в виде сети, которая, будучи наложена на неизвестную (или частично неизвестную) область, позволяет упорядочить наши представления об этой области, ее границах, методах и средствах ее постижения и т. д. Следующая важнейшая категория логики – гипотеза. Гипотеза (от древнегреч. «основание», «предположение») – недоказанное утверждение, предположение или догадка. Научная гипотеза – такое предположительное знание, истинность или ложность которого еще не доказано, но которое выдвигается не произвольно, а при соблюдении ряда требований, к которым относятся следующие: 1. Отсутствие противоречий. Основные положения предлагаемой гипотезы не должны противоречить известным и проверенным фактам (при этом следует учитывать, что бывают и ложные факты, которые сами нуждаются в проверке). 2. Соответствие новой гипотезы надежно установленным теориям. Так, после открытия закона сохранения и превращения энергии все новые предложения о создании «вечного двигателя» более не рассматриваются. 3. Доступность выдвигаемой гипотезы экспериментальной проверке, хотя бы в принципе. 4. Максимальная простота гипотезы. Можно предложить следующие пути формирования гипотез: − формулирование проблемности, противоречивости прежней теории, что уже носит характер гипотезы; − формулирование нового идеального объекта теории (например, квантовая модель Н. Бора была сначала представлена как гипотеза, а затем – как теория); − предположение о существовании каких-то предметов или их свойств, которые могут стать объектом практической деятельности (например, гипотеза о существовании кварков). Третья категория логики – теория. Схема содержания знаний о теории представлена ниже (Зорина Л. Я., 1976 г.): 23 , 1) определение теории как системы знаний, пронизанной совокупностью общих идей; 2) состав и структура оформленной дедуктивной теории; 3) характеристика основных положений теории, требования, предъявляемые к постулатам и ко всей теории в целом; 4) пути проверки теории; 5) границы применимости теории; 6) условия возникновения теорий; 7) отличия дедуктивных теорий от описательных. Теория – совокупность знаний, образующих систему на основе некоторых общих положений. Иначе – это система знаний, пронизанная общими положениями, часто называемыми идеями теории. Природа общих положений может быть различной. В качестве общих положений могут вступать качественные и количественные закономерности. В науке различают дедуктивные и описательные теории. Основные положения дедуктивной теории (постулаты) – это высказывания, которые логически не выводятся из других знаний в рамках этой же теории, а являются обобщением опыта и проверяются опытами (прямыми, а чаще косвенными). В отличие от дедуктивных теорий, в описательных теориях (например, эволюционная теория Дарвина) законы формулируются не в начале теории, а по мере развертывания материала. Под научной теорией понимается особая форма организации знаний, включающая три элемента: научные понятия, основные положения и следствия. Органичным свойством теории является системность входящих в нее знаний. 2.2. Методология познания Под методологией системного исследования понимается совокупность системных методов и средств, направленных на решение сложных и комплексных проблем. Если системный метод представляет собой общий подход к решению какой-либо сложной проблемы объекта с учетом его целостности, способ достижения цели, определенным образом упорядоченную деятельность, то системным средством называется совокупность принципов и понятий. Метод – это путь познания, опирающийся на некоторую совокупность ранее полученных общих знаний. Поскольку метод связан с предварительными знаниями, методология делится на две части: учение об исходных основах (принципах) познания и учение о способах и приемах исследования, опирающихся на эти основы. В учении об исходных основах познания анализируются и оцениваются те философские представления и взгляды, на которые исследователь опирается в процессе познания. Следовательно, эта часть методологии непосредственно связана с философией, с мировоззрением. 24 , В учении о способах и приемах исследования рассматриваются общие стороны частных методов познания, составляющих общую методику исследования. Методология научного познания изучает методы научного исследования. К ним относятся: − во-первых, исходные основы и принципы научного исследования; − во-вторых, приемы и способы эмпирического и теоретического исследования в науке, опирающиеся на эти принципы. Значение методологии научного познания состоит в том, что она позволяет: 1) выяснить подлинную философскую основу научного познания; 2) систематизировать весь объем научных знаний, что даст возможность эффективнее использовать все имеющиеся знания; 3) создать условия для разработки новой, еще более эффективной методики для дальнейших исследований во всех областях знаний. Главная задача методологии научного познания в данный период – создание современного синтеза всех накопленных научных знаний. Выделяют три вида методологии: − методологию как науку о всеобщем методе исследования; − методологию как науку об общенаучных методах исследования; − методологию как науку о частных, специальных методах познания. 2.3. Классификация методов и моделей системного анализа Арсенал методов системного анализа весьма велик, и каждый из методов имеет свои достоинства и недостатки, а также область применения как по отношению к типу объекта, так и по отношению к этапу его исследования [5]. Постановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести ее словесное, вербальное описание в формальное (с помощью математических зависимостей между величинами в виде формул, уравнений, систем уравнений). Между неформальным, образным мышлением человека и формальными моделями классической математики сложился «спектр» (рис. 2.1) методов, которые помогают получать и уточнять (формализовать) вербальное описание проблемной ситуации, с одной стороны, и интерпретировать формальные модели, связывать их с реальной действительностью, с другой. Вербальное описание проблемной ситуации Формальная модель … «Мозговая атака» «Сценарий» Экспертные оценки Дерево целей Математическая логика Теория множеств Статистические методы Аналитические методы Рис. 2.1. «Спектр» методов Если последовательно менять методы приведенного на рисунке «спектра» (не обязательно используя все), то можно постепенно, ограничивая полноту описания проблемной ситуации (что неизбежно при формализации), но сохраняя наиболее существенные с точки зрения цели (структуры целей) компоненты и связи между ними, перейти к формальной модели. 25 , Таким образом, можно разделить методы моделирования систем на два больших класса: методы формализованного представления систем (МФПС) и методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов (МАИС). Возможная классификация этих двух групп методов приведена на рисунке 2.2. Методы моделирования систем Методы, направленные на активизацию интуиции и опыта специалистов (МАИС) Методы организации сложных экспертиз Специальные методы Методики постепенной формализации задачи Имитационное динамическое моделирование Методы формализованного представления систем (МФПС) Комплексированные методы Графические Экспертные оценки Семиотические Графосемиотическое моделирование Лингвистические (мат. лингвистика) Морфологические методы Топология Логические (мат. логика) Методы структуризации (типа «дерева целей» и др.) Методы типа «Дельфи» Теоретикомножественные Структурнолингвистическое моделирование Статистические Методы типа «сценариев» Комбинаторика Аналитические Методы типа «мозговой атаки» или коллективной генерации идей Ситуационное моделирование Рис. 2.2. Классификация методов моделирования систем Такое разделение методов находится в соответствии с основной идеей системного анализа, которая состоит в сочетании в моделях и методиках формальных и неформальных представлений, что помогает в разработке 26 , методик, выборе методов постепенной формализации отображения проблемной ситуации. На рисунке в группе МАИС методы расположены сверху вниз примерно в порядке возрастания возможностей формализации, а в группе МФПС – сверху вниз возрастает внимание к содержательному анализу проблемы и появляется все больше средств для такого анализа. Такое упорядочение помогает сравнивать методы и выбирать их при формировании развивающихся моделей принятия решений, при разработке системного анализа. Новые методы моделирования часто создаются на основе сочетания ранее существовавших классов методов. Так, методы, названные на рисунке комплексированными (комбинаторика, топология) начали развиваться параллельно в рамках линейной алгебры, теории множеств, теории графов, а затем оформились в самостоятельные направления. Существуют также новые методы, базирующиеся на сочетании средств МАИС и МФПС (специальные методы). Наибольшее распространение получили следующие специальные методы моделирования систем: − имитационное динамическое моделирование (System Dynamic Symulation Modeling). Предложено Дж. Форрестером (США) в 50-х гг. XX в., является мощным инструментом исследования поведения реальных систем [4]. Методы имитационного моделирования позволяют собрать необходимую информацию о поведении системы путем создания ее компьютеризованной модели. Эта информация используется для проектирования систем. Имитационное моделирование не решает оптимизационных задач, а скорее представляет собой технику оценки значений функциональных характеристик моделируемой системы. Методы имитационного моделирования находят широкое применение в задачах, возникающих в процессе создания систем массового обслуживания, систем связи; в экономических и коммерческих задачах, включая оценки поведения потребителя, определение цен, экономическое прогнозирование деятельности фирм; в социальных и социально-психометрических задачах; в задачах анализа военных стратегий и тактик; − ситуационное моделирование [5]. Идея предложена Д.А. Поспеловым, развита и реализована на практике Ю.И. Клыковым и Л.С. Загадской (Болотовой). Это направление базируется на отображении в памяти ЭВМ и анализе проблемных ситуаций с применением специализированного языка, разрабатываемого с помощью средств теории множеств, математической логики и теории языков; − структурно-лингвистическое моделирование. Подход возник в 70-е гг. XX в. в инженерной практике и основан на использовании для реализации идей комбинаторики структурных представлений разного рода, с одной стороны, и средств математической лингвистики, с другой. В расширенном понимании подхода в качестве языковых (лингвистических) средств используются и другие методы дискретной математики, языки, основанные 27 , на теоретико-множественных представлениях, на использовании средств математической логики, математической лингвистики, семиотики; − теория информационного поля и информационный подход к моделированию и анализу систем. Концепция информационного поля предложена А.А. Денисовым и основана на использовании для активизации интуиции ЛПР законов диалектики, а в качестве средств формализованного отображения – аппарата математической теории поля и теории цепей. В основе этого подхода лежит отображение реальных ситуаций с помощью информационных моделей; − метод постепенной формализации задач и проблемных ситуаций с неопределенностью путем поочередного использования средств МАИС и МФПС. Этот поход к моделированию самоорганизующихся (развивающихся) систем был первоначально предложен В.Н. Волковой на базе концепции структурно-лингвистического моделирования, но в последующем стал основой практически всех методик системного анализа. Контрольные вопросы 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. Что такое логика? Назовите основные задачи и виды логики. Какие существуют формы и виды мышления? Что понимается под проблемой? Какие выделяют классы проблем? Назовите этапы постановки проблемы. Дайте определение научной гипотезы. Что понимают под научной теорией? Главная задача методологии системного анализа. Какие есть классы методов моделирования систем? Какие специальные методы моделирования систем получили наибольшее распространение? 10. Где применяются методы имитационного динамического моделирования? 3. ОСНОВЫ ОЦЕНКИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ В общем случае оценка сложных систем может проводиться для разных целей. Во-первых для оптимизации – выбора наилучшего алгоритма из нескольких, реализующих один закон функционирования системы. Во-вторых, для идентификации – определения системы, качество которой наиболее соответствует реальному объекту в заданных условиях. В-третьих, для принятия решений по управлению системой. 3.1. Основные типы шкал измерения В основе оценки лежит процесс сопоставления значений качественных и количественных характеристик исследуемой системы значениям соответствующих шкал. Исследование характеристик привело к выводу о том, что все возможные шкалы принадлежат к одному из нескольких типов, определяемых перечнем допустимых операций на этих шкалах (табл. 3.1) [10]. 28