для высшихУЧЕБНЫХ ЗАВЕДЕНИЙВолкова, АЛ ДенисовТЕОРИЯ
СИСТЕМ
в.н.волнова, А.А.ДенисовТЕОРИЯ
СИСТЕМРекомендованоМинистерством образования и науки Российской Федерации
в качестве учебного пособия
для студентов высших учебных заведений,
обучающихся по направлению подготовки магистров
«Системный анализ и управление»НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА
КУБАНСКОГО
ГОСУНИВБРСИТЕТАМосква «Высшая школа» 2006
УДК 004
ББК 32.81
В 67Издано при финансовой поддержке
Федерального агентства по печати и массовым коммуникациям
в рамках Федеральной целевой программы «Культура России»Рецензенты:Декан факультета системного анализа и естественных наук, д-р техн. наук,
проф., заслуженный работник высшей школы РФ И.Б. Арефьев (Северо-Запад¬
ный государственный заочный технический университет); д-р экон. наук, проф.А.А. Емельянов (Московский международный институт эконометрики, инфор¬
матики, финансов и права)Волкова В.Н.В 67 Теория систем: Учеб. пособие/В.Н. Волкова, А.А. Дени¬
сов. — М.: Высш. шк., 2006. — 511 с.: ил.
ISBN 5-06-005550-7В учебном пособии рассмотрены классификации систем, закономерности
их функционирования и развития, методы моделирования и анализа. Приведе¬
ны примеры разработки и применения методик и моделей системного анализа
при проектировании и организации функционирования систем управления
предприятиями и организациями, управлении проектами технических комп¬
лексов и моделировании других процессов принятия решений в сложных проб¬
лемных ситуациях.	,Для студентов вузов, обучающихся по направлению «Системный анализ и
управление». Пособие может быть использовано студентами других специально¬
стей, связанных с проектированием сложных технических комплексов, разработ¬
кой информационных систем, принятием решений при управлении техническими,
социально-экономическими объектами и процессами.УДК 004
ББК 32.81ISBN 5-06-005550-7	© ФГУП «Издательство «Высшая школа», 2006Оригинал-макет данного издания является собственностью издательства «Выс¬
шая школа», и его репродуцирование (воспроизведение) любым способом без согласия
издательства запрещается.
ВВЕДЕНИЕРазвитие научного знания и его приложений к практической деятель¬
ности в XVIII - XIX вв. привело к возрастающей дифференциации науч¬
ных и прикладных направлений. Возникло много специальных дисциплин,
которые часто используют сходные формальные методы, но настолько
преломляют их с учетом потребностей конкретных приложений, что спе¬
циалисты, работающие в разных прикладных областях (так называемые
узкие специалисты), перестают понимать друг друга.В конце XIX в. стало резко увеличиваться число комплексных про¬
ектов и проблем, требующих участия специалистов различных областей
знаний. Усложнилось управление экономикой стран. Появилась потреб¬
ность в специалистах широкого профиля, обладающих знаниями не
только в своей области, но и в смежных областях и умеющих эти знания
обобщать, использовать аналогии, формировать комплексные модели.
Понятие системы, ранее употреблявшееся в обыденном смысле, превра¬
тилось в специальную общенаучную категорию, начали появляться
обобщающие научные направления, которые исторически иногда возни¬
кали параллельно на разной прикладной или теоретической основе и
носили различные наименования.Интерес к системным представлениям проявился и как к средству по¬
становки задач с большой неопределенностью. По мере развития науки,
разработки и применения сложных технических комплексов, усложнения
производственных процессов появились задачи, которые не решаются с
помощью традиционных математических методов и в которых все боль¬
шее место стал занимать собственно процесс постановки задачи, возросла
роль эвристических методов, усложнился эксперимент, доказывающий
адекватность формальной математической модели решаемой задаче.Для решения таких задач стали разрабатываться новые разделы мате¬
матики; оформилась в качестве самостоятельной прикладная математика,
приближающая математические методы к практическим задачам; возник¬
ло понятие, а затем и направление принятие решений, которое постановку
задачи признает равноценным этапом процесса ее решения. Однако
средств постановки задачи эти направления не содержат, поскольку на
протяжении многовековой истории развития математики не считали ее
функцией разработку средств постановки задачи.з
Исследование процессов постановки задач, разработки сложных про¬
ектов позволили обратить внимание на особую роль человека, носителя
целостного восприятия, сохранения целостности при расчленении пробле¬
мы, распределении работ, носителя системы ценностей, критериев приня¬
тия решения. Появился термин лицо, принимающее решение (ЛПР). Для
того чтобы организовать процесс проектирования, начали создавать сис¬
темы организации проектирования, управления разработками и т. п.Иными словами, понятие «система» стало широко использоваться в
различных областях знаний, заинтересовало инженеров, и на определен¬
ной стадии развития научного знания теория систем оформилась в са¬
мостоятельную науку.Системные представления стали включать в той или иной форме в
учебный процесс вузов, и в настоящее время междисциплинарные курсы
«Теория систем», «Системный анализ», «Системология» и другие входят
в учебные планы различных специальностей - технических, экономиче¬
ских, гуманитарных.Роль интеграции наук, организации взаимосвязей и взаимодействия
между различными научными направлениями во все времена выполняла
философия - наука наук, которая одновременно являлась и источником
возникновения ряда научных направлений.Так, и в 30-е гг. XX в. философия явилась источником возникновения
обобщающего направления, названного теорией систем. J1. фон Бер-
таланфи, считающийся основоположником этого направления, хотя и
биолог по основной профессии, но первый доклад о своей новой кон¬
цепции сделал на философском семинаре, пользуясь в качестве исход¬
ных понятий терминологией философии.Важный вклад в становление системных представлений внес в нача¬
ле XIX в. (еще до Л. фон Берталанфи) наш соотечественник А.А. Богда¬
нов (Малиновский) \ Однако в силу исторических причин предложенная
им всеобщая организационная наука тектология не нашл& распро¬
странения и практического применения. Ее возрождением в настоящее
время занимаются некоторые школы системных исследований.Проведенные после публикации концепции J1. фон Берталанфи меж¬
дународные симпозиумы, часть трудов которых переведена и издана,
закрепили это направление как самостоятельное; расширили круг спе¬
циалистов, принимавших участие в его развитии, хотя и не всегда поль¬
зовавшихся терминологией J1. фон Берталанфи.1 Здесь и далее см. ссылки на работы называемых ученых, внесших вклад в развитие меж¬
дисциплинарных направлений и теории систем, в [1,12].4
Вклад в развитие и становление этого направления в нашей стране внеслиВ.Н. Садовский, Э.Г. Юдин, И.В. Блауберг, С.П. Никаноров, инициировавшие
перевод ряда первых работ по системным исследованиям.Почти одновременно со становлением теории систем возникло на¬
правление, названное исследованием операций.Это направление возникло в связи с задачами военного характера, по¬
этому, несмотря на довольно широкое распространение в других приклад¬
ных областях (благодаря развитому математическому аппарату, базирую¬
щемуся на методах оптимизации и математической статистики), все же ис¬
ходная терминология этого направления (в частности, понятие «операция»)
часто трудно интерпретируется в практических условиях проектирования
сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении
проблем организации производства и управления предприятиями, научно-
исследовательскими организациями, объектами непромышленной сферы.Применительно к задачам управления в определенный период более
широкое распространение получил термин кибернетика, введенный
М.А. Ампером (от kiber - кормчий, рулевой, управляющий чем-то), при¬
нятый для названия новой «науки об управлении в живых организмах и
машинах» Н. Винером.В нашей стране вначале кибернетику не признавали наукой, а затем
этот термин использовался в период становления работ по автоматизации
управления как обобщающий для названия всех системных направлений.
Наиболее известными отечественными работами в этой области являются
двухтомный учебник «Основы кибернетики» под ред. Л.Т. Кузина, работы
Л.А. Растригина, а для экономических приложений - работы Н.Е. Кобрин-
ского, Е.З. Майминаса и др.В связи с неоднозначной трактовкой термина и употреблением его во
многих работах (особенно зарубежных), связанных с разработкой техниче¬
ских аналогов живых организмов, этот термин в настоящее время исполь¬
зуют в более узйом смысле - как одно из направлений теории систем, зани¬
мающееся процессами управления техническими объектами. Для обобще¬
ния дисциплин, связанных с исследованием и проектированием сложных
систем, используют термин системные исследования, или систем¬
ный подход, который широко применялся в первые годы становления
теории систем в двух смыслах - методологического направления филосо¬
фии, и в прикладном аспекте, как синоним понятия комплексный подход. В
последнем случае многие работы только постулировали необходимость
комплексности, многоаспектного рассмотрения проблемы (что в принципе
уже было полезно), однако не предлагали конкретных методов и методик,
помогающих реализовать такой подход.В нашей стране вначале теорию систем и системный подход активно
развивали философы. Ими были разработаны концептуальные основы, тер¬
минологический аппарат, исследованы закономерности функционирования5
и развития сложных систем, поставлены другие проблемы, связанные с фи¬
лософскими и общенаучными основами системных исследований.Однако философская терминология не всегда легко преломляется к
практической деятельности. Поэтому стали возникать прикладные на¬
правления системных исследований.В 60-е гг. XX в. при постановке и исследовании сложных проблем
проектирования и управления довольно широкое распространение полу¬
чил термин системотехника, предложенный в 1962 г. Ф.Е. Темнико¬
вым (основателем первой в стране кафедры Системотехники в Москов¬
ском энергетическом институте) при переводе книги Г. Гуда и Р. Макола
[29] как эквивалент английского System Engineering (редакции не нравился
буквальный перевод «системная инженерия» или «инженерия систем», что
в принципе более соответствовало содержанию книги и становлению тео¬
рии систем).В связи с неточным переводом термин довольно быстро стал исполь¬
зоваться в основном в приложениях системных методов только к техни¬
ческим направлениям (наиболее известны работы В.В. Дружинина и
Д.Г. Конторова [34 и др.]), а тогда в качестве более общего был введен
термин системология (термин предложен в 1965 г. И.Б. Новиком и
широко использовался В.Т. Куликом и Б.С. Флейшманом).Параллельно с направлениями, явно применявшими термин «система»,
возникали междисциплинарные направления, которые развивались как са¬
мостоятельные, но фактически были ориентированы на системные исследо¬
вания. Наиболее известны из этих направлений, возникших в 70-е гг. XX в.,
ситуационное моделирование} или ситуационное управление (Д.А. Поспелов,
Ю.И. Клыков, Л.С. Загадская-Болотова^и информационный подход к анали¬
зу систем (см. гл. 5); в 80-90-е гг. - концептуальное метамоделирование
(В.В. Нечаев), системология феноменального (Б.Ф. Фомин).С 80-х гт. XX в. активно развивается синергетика - научное направление,
занимающееся исследованием общих закономерностей в процессах'образова¬
ния, устойчивости и разрушения упорядоченных временных и пространствен¬
ных структур в сложных неравновесных системах различной физической при¬
роды (физических, химических, биологических, социальных).Термин синергетика (от греч. synergetikos - совместный, согласованно
действующий) ввел немецкий физик Г. Хакен при исследовании механизмов коо¬
перативных процессов в лазере. Однако еще раньше, в 60-е гг. И. Пригожин
пришел к идеям синергетики (хотя вначале этот термин не использовал) из
анализа химических реакций. Теоретической основой его моделей является
нелинейная термодинамика. Пригожин исследовал диссипативные процес¬
сы, в результате которых из неупорядоченных однородных состояний под6
воздействием флюктуаций могут разрушаться прежние и возникать качест¬
венно новые организации за счет диссипации (рассеяния) энергии, исполь¬
зованной системой, и получения из среды новой энергии.Синергетика развивается как самостоятельное научное направление.
Однако в последнее время наблюдается все большее сближение ее с
теорией систем. В частности, синергетические исследования использу¬
ются в теории систем при пояснении закономерности самоорганизации
(см. § 1.5). В перспективе на основе объединения теории систем и синер¬
гетики, по-видимому, возможно становление теории развивающихся
систем как интегральной концепции современной теории познания.Наиболее конструктивным из направлений системных исследований в
настоящее время считается системный анализ (СА).Этот термин впервые появился в 1948 г. в работах корпорации RAND в
связи с задачами военного управления, и в общем виде определялся как
«логический метод решения сложных проблем» [43, с. 21]; получил распро¬
странение в отечественной литературе после перевода книги С. Оптнера
«Системный анализ деловых и промышленных проблем» [54]; широко ис¬
пользовался в работах Центрального экономико-математического институ¬
та Ю.И. Черняка [46, 75, 76], томской школы системных исследований [9,55 и др.] и введен в учебные планы вузов в конце 1980-х гг.Термин «системный анализ» трактовался в публикациях неоднозначно.В одних работах СА определяли как приложение системных концепций к
функциям управления, связанным с планированием, или даже со стратеги¬
ческим планированием и целевой стадией планирования, подчеркивалось,
что это методология исследования целенаправленных систем. В других -
СА употребляли как синоним термина «анализ систем» или «системное
управление организацией». Трактовали С А (а иногда и продолжают тракто¬
вать) и как развитие методологии исследования операций, и как формали¬
зованный здравый смысл».Во многих работах СА ориентирован на использование математических ме¬
тодов. Например, Н.Н. Моисеев связывает СА с принятием решений с помощью
математических методов, но в то же время считает, что «системный анализ - это
обширная синтетическая дисциплина, включающая в себя целый ряд разделов,
носящих характер самостоятельных научных дисциплин» [48, с. 7].В то же время уже в первых работах по СА подчеркивалось, что СА - это спо¬
соб мышления, способ решения проблемы [54,75,76] и что математический аппа¬
рат вовсе не является неотъемлемой частью системного анализа [39, с. 124].На основе обобщения различных точек зрения в [1, 12] дано сле¬
дующее определение.Системный анализ:1)	применяется в тех случаях, когда задача (проблема) не может быть
сразу представлена с помощью формальных, математических методов, т. е.
имеет место большая начальная неопределенность проблемной ситуации;7
2)	уделяет внимание процессу постановки задачи и использует не только
формальные методы, но и методы качественного анализа;в [1, 12] эти группы методов названы методами формализованного пред¬
ставления систем - МФПС и методами активизации интуиции и опыта
специалистов - МАИС;3)	опирается на основные понятия теории систем и философские
концепции, лежащие в основе исследования общесистемных закономер¬
ностей;4)	помогает организовать процесс коллективного принятия решения,
объединяя специалистов различных областей знаний;5)	требует обязательной разработки методики системного анализа,
определяющей последовательность этапов проведения анализа и методы
их выполнения, объединяющей методы из групп МАИС и МФПС, а со¬
ответственно и специалистов различных областей знаний;6)	исследует процессы целеобразования и разработки средств работы
с целями (в том числе занимается разработкой методик структуризации
целей);7)	в качестве метода использует расчленение большой неопределенно¬
сти на более обозримые, лучше под дающиеся исследованию (что и соответ¬
ствует понятию анализ), при сохранении целостного (<системного) представ¬
ления об объекте исследования и проблемной ситуации (благодаря понятиям
цель и целеобразование).Первые четыре особенности характерны для всех направлений системных
исследований. В определение системного анализа, наряду с этими особенностя¬
ми, включены еще три (5-7), уточняющие отличие СА от других системных на¬
правлений.Независимо от того, применяется термин СА только к формирова¬
нию целей и функций системы, планированию развития организации,
или исследованию системы в целом, включая и цели, и структуру, рабо¬
ты этого направления отличаются от других направлений системных
исследований тем, что в них предлагается методика проведения систем¬
ного исследования, делается попытка предложить подходы к выполне¬
нию этапов методики в конкретных условиях. И второе важное отличие
СА от других направлений системных исследований - работа с целями
(их исследование, формулирование, структуризация или декомпозиция).Некоторые авторы в определении системного анализа подчеркивают,
что это методология исследования целенаправленных систем [76]. При этом
разработка методики и выбор методов и приемов выполнения ее этапов базиру¬
ется на использовании понятий и закономерностей теории систем.8
В 70-е гг. XX в. возникла еще одна потребность в приложении систем¬
ного анализа. По мере развития научно-технического прогресса усложня¬
ются выпускаемые изделия и технология производства промышленной
продукции, расширяются номенклатура и ассортимент, увеличивается
частота сменяемости выпускаемых изделий и технологий, возрастает нау-
коемкость продукции, растут потребности населения. Все это приводит к
усложнению взаимоотношений человека с природой, истощению ресурсов
Чемли, экологическим проблемам. В результате усложняются процессы
управления экономикой, возникает необходимость управления самим на-
учно-техническим прогрессом. На эту проблему впервые в нашей стране в
(>0-е годы обратил внимание академик В.М. Глушков.В развитых капиталистических странах важность управления научно-
техническим прогрессом и трудности, стоящие на пути решения этой про¬
блемы, были осознаны примерно в те же годы.В частности, в США с 50-х гг. XX в. велись интенсивные научные иссле¬
дования по этой проблеме в специальных, так называемых «думающих», бес¬
прибыльных корпорациях (типа известной корпорации RAND). Результатом
этих исследований явилось создание первой методики системного анализа -
ПАТТЕРН (см. гл. 4), основой которой является формирование и анализ «де¬
рева целей», и других методов, широко используемых в США правительст¬
венными органами и крупными промышленными корпорациями для прогно¬
зирования и управления в условиях ускоряющихся темпов НТП.В нашей стране для решения проблемы управления экономикой вначале
Институтом кибернетики Академии наук Украинской ССР были проведены
исследования, объясняющие сложность управления по мере развития циви¬
лизации и возрастание роли информации в процессах управления.Было обосновано, что сложность задач управления экономикой растет
быстрее числа занятых в ней людей и, если продолжить управлять страной
прежними методами, на основе приоритета принципа контроля и переработки
учетно-плановой информации, то в конце 70-х гг. в сфере управления только
материальным производством нужно было бы занять чуть ли не все трудоспо¬
собное население страны.Теоретические исследования о тенденциях роста численности управ¬
ленческого персонала подтверждались и статистикой. Например, в США в
начале XX в. на одного конторского работника приходилось 40 рабочих;1940 - 10; 1958 - 6; а в 1965 г. - всего лишь 1 рабочий (Жимерин Д.Г., Мяс¬
ников В.А. Автоматизированные и автоматические системы управления. М.,
1979). Отечественная статистика аналогично констатировала рост численно¬
сти управленческого персонала до 40% от общей численности работников
предприятия. Аналогичная ситуация наблюдалась и с ростом численности
управленческого персонала регионов.Для решения проблемы управления социально-экономическими объ¬
ектами и научно-техническим прогрессом в целом первоначально9
В.М. Глушковым было предложено использовать автоматизацию управле¬
ния (и в середине 60-х гг. XX в. началась разработка автоматизированных
систем управления - АСУ), но в дальнейшем стало ясно, что необходимы
более радикальные изменения в управлении страной, учет закономерно¬
стей функционирования и развития сложных систем с активными элемен¬
тами, разработка специальных методов их моделирования.В 70-е гг. для повышения эффективности управления в нашей стране
было решено пойти по пути совершенствования программно-целевого
механизма управления.Был подготовлен и принят ряд постановлений и нормативно¬
методических документов, в которых определялся порядок разработки
прогнозов, основных направлений развития, комплексных программ,, пер¬
спективных планов на всех уровнях государственной структуры - от
страны в целом до регионов, объединений и предприятий. Для управле¬
ния НТП при Академии Наук СССР, Совете Министров СССР и Госплане
СССР были созданы специальные комиссии, которые готовили прогнозы
и основные направления экономического и социального развития стра¬
ны (подробнее см. в гл. 7).При реализации этих документов и в работе названных комиссий ис¬
пользовались методы системного анализа, и в частности -закономерности
целеобразования и методики структуризации целей, что поставило систем¬
ный анализ в особое положение среди других научных направлений и спо¬
собствовало его развитию и введению в учебный процесс.В настоящее время в условиях внедрения в экономику рыночных
принципов, предоставления большой самостоятельности предприятиям
и регионам роль методов и моделей системного анализа как наиболее
конструктивного направления системных исследований возрастает, со¬
ответственно возрастает необходимость развития этих методов и при¬
ближения их к практическим потребностям.Междисциплинарные научные направления, возникшие между фи¬
лософией и узко специальными дисциплинами, приведены в табл. 1.Для того, чтобы студенты могли самостоятельно расширить свои
представления о названных системных направлениях, в таблице приве¬
дены также наиболее известные ученые, предложившие или развиваю¬
щие эти направления.Примерно среднее положение среди других междисциплинарных на¬
правлений занимает системный анализ, так как он использует примерно в
одинаковых пропорциях концептуально-методологические представления
(что характерно для философии и теории систем) и формализованные мето¬
ды и модели (что характерно для специальных дисциплин). Теория систем и
системология в большей мере используют философские понятия и качест¬
венные представления. Исследование операций, кибернетика, системотех¬
ника, напротив, имеют более развитый формальный аппарат, но менее раз-10
Таблица 1НаправленияНаиболее известные ученыеФилософия
Тектология
Теория системСистемный подход
СистемологияСистемный анализСистемотехникаИнформационный подход
к анализу систем
Концептуальное метамо¬
делированиеСитуационное моделиро¬
ваниеСинергетикаКибернетикаИсследование операций
Специальные дисциплиныА.А.Богданов (Малиновский)JI. фон Берталанфи, Дж. ван Г иг, М. Месарович,B.Г.	Афанасьев, B.C. Тюхтин, В.Н. Садовский,A.И.	Уёмов, Ю.А. Урманцев и др.И.В. Блауберг, Э.Г. Юдий, С.П. Никаноров, Э.Квейд,C.	Янг и др.И.Б. Новик, В.Т. Кулик, Б.С.Флейшман, Б.Ф.Фомин
и др.С. Оптнер, Д. Клиланд, В. Кинг, Н.Н. Моисеев,Ю.И. Черняк, Е.П. Голубков, Ф.И. Перегудов, В.Н. Са-
гатовский, Ф.П. Тарасенко, В.З. Ямпольский, С.А. Валу¬
ев, В.Н. Волкова, Ю.И. Дегтярев, А.А. Емельянов,B.Н.	Козлов, Д.Н. Колесников и др.Г. Гуд, Р. Макол, Ф.Е. Темников, А. Холл, Г. Чест¬
нат, В.В. Дружинин, Д.С. Конторов, В.И. НиколаевA.А.ДенисовB.В.НечаевД.А. Поспелов, Ю.И. Клыков, Л.С.Болотова (Загад-
ская)И. Пригожин, Г. ХакенН. Винер, У.Р. Эшби, А.И. Берг, Л.П. Крайзмер,
М.Б. Игнатьев, Л.Т.Кузин, Л.А. Растригин, Н.Е. Коб-
ринский, Е.З. Майминас и др.У.Черчмен, Р.Акофф, М.Сасиени, Т.Саати,
Е.С.Вентцель и др.витые средства качественного анализа и постановки сложных задач с боль¬
шой неопределенностью и активными элементами.На технические специальности в большей мере ориентированы системо¬
техника и кибернетика. Однако инженеры в перспективе становятся руково¬
дителями производства, предприятия, и важно, чтобы они получили необхо¬
димые сведения об организационном управлении предприятием, разработке
автоматизированных систем управления объектами разного рода. Для пони¬
мания процессов управления и принятия решений полезны общеметодологи¬
ческие представления и закономерности теории систем. Разработка методик
анализа целей, методов и моделей совершенствования организационной
структуры, управления функционированием социально-экономических объек¬
тов, методов организации сложных экспертиз при принятии решений в раз¬
личных сферах деятельности - основное приложение системного анализа.
Методики и модели прикладных системных исследований базируют¬
ся на основных положениях теории систем. Однако при иллюстрации
возможностей закономерностей и понятий теории систем необходимы
примеры, которые наиболее конструктивно представлены в работах по
системному анализу. Поэтому в структуре данного учебника есть теоре¬
тические и прикладные главы.В первых двух главах учебника изложены основы теории систем, вклю¬
чая терминологию, классификации систем, закономерности их функциони¬
рования и развития, методы моделирования. В отдельные главы вынесены
специальный метод системного анализа - информационный подход (гл. 5) и
метод постепенной формализации моделей принятия решений (гл. 6), раз¬
виваемые авторами учебника. В самостоятельной главе (гл. 7) рассмотрена
проблема целеобразования и структуризации целей как наиболее актуальная
для подготовки специалистов по управлению предприятиями и регионами.(гл. 1-4, 6, 7 написаны В.Н. Волковой, гл. 5 - А.А. Денисовым).В прикладных главах (подготовленных авторами совместно) иллюст¬
рируются возможности и полезность практического применения теории
систем и системного анализа. В гл. 8 рассматриваются: методы и методики
организации сложных экспертиз для оценки нововведений, проведения
маркетинговых исследований; при проектировании изделий сложной тех¬
ники и оборудования, организации технологических процессов производст¬
ва и управления организациями; применение информационного подхода
для выбора конфигурации и управления проектами сложных технических
комплексов. В гл. 9 - проблемы проектирования (адаптации, развития)
систем управления предприятиями, организациями - от анализа факторов,
влияющих на создание и функционирование предприятия до формирования
его организационной структуры и системы нормативно-методического
обеспечения управления деятельностью предприятия и разработки автома¬
тизированных информационных систем.Структура целей дисциплины «Теория систем» приведена на рис. В.1.В основу данной книги положен учебник авторов [1], изданный впер¬
вые в 1997 г. (и дважды переизданный - в 1999 и 2003 г.) в Санкт-
Петербургском государственном политехническом университете, за что
авторы выражают большую благодарность руководству и издательству
Политехнического университета, особенно президенту университета
академику РАН Ю.С. Васильеву и директору издательства Политехни¬
ческого университета А.В. Иванэву.Авторы выражают благодарность рецензентам учебника - д-ру техн.
наук, проф. И.Б. Арефьеву и д-ру экон. наук, проф. А.А. Емельянову, а
также студентам и аспирантам, подготовившим примеры и программные
процедуры, иллюстрирующие возможности методов и методик систем¬
ного анализа, о чем в тексте сделаны соответствующие ссылки.12
1. Ознако¬
мить с
основами
теории
систем и
системного
анализа1.1.	Раскрыл» особенности развивающихся
систем и принципиальную ограниченность их
формализованного описания1.2.	Дать представление о теории систем и
системном анализе и их месте среди дру¬
гих научных направлений1.3.	Ознакомить с основными понятиями,
характеризующими строение и функцио-
нирование систем	1.4.	Дать представление о классификаци¬
ях систем и особенностях систем раз¬
личных классов1.5.	Ознакомить с основными закономер¬
ностями теории систем и закономерностя¬
ми целеобразованияДать представ¬
ление о теории
систем и сис¬
темном анализе,
о полезности их
применения при
моделировании
задач управле¬
ния и проекти¬
рования2. Дать
представле¬
ние о мето¬
дах теории
систем и
методиках
системного
анализа2.1.	Дать представление о необходимости
применения для моделирования систем
различных методов и о классификациях2.2.	Раскрыть особенности и возможности
методов формализованного представления
систем (МФПС)	2.3.	Ознакомить с методами, направленными
на активизацию интуиции и опыта специа¬
листов (МАИС)2.4.	Ознакомить со специальными методами
системного анализа2.5.	Ознакомить с принципами разработки
методик системного анализа3. Развить
стремление и
навыки при¬
менения
системных
предста¬
влений3.1.	Показать роль системных представлений в
решении задач управления и проектирования3.2.	Дать рекомендации по выбору методов
и моделей в конкретных условиях	3.3.	Развить навыки разработки методик
системного анализа3.4.	Развить навыки разработки и использова¬
ния автоматизированных процедур реализа¬
ции методов и методик системного анализаРис. В.1.13
Глава 1. СИСТЕМЫ И ЗАКОНОМЕРНОСТИИХ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯНа протяжении относительно короткой истории становления теории
систем и системного анализа представления о системах и закономерностях
их построения, функционирования и развития неоднократно уточнялись и
переосмысливались. Для того чтобы правильно трактовать и использовать
основные понятия теории систем, необходимо ознакомиться с эволюцией
понятия системы (§ 1.1), а также с разными представлениями о понятиях, с
помощью которых описывают их строение и функционирование (§ 1.2).Учитывая особую значимость понятия структуры в исследовании систем,
виды структур и их особенности рассмотрены в отдельном параграфе (§ 1.3).В § 1.4 охарактеризованы варианты классификаций систем и и класси¬
фикация, используемая авторами.О закономерностях систем можно говорить в разных смыслах: исследо¬
вать статистические, логические, экономические закономерности; изучать за¬
кономерности конкретных процессов в системах различной физической при¬
роды, которые существенно зависят от особенностей объектов, представляе¬
мых в виде систем. Но есть и закономерности иного характера - общесистем¬
ные, характеризующие систему как целое и практически не зависящие от суб¬
страта, качественного наполнения системы. А. Холл называл их макроскопи¬
ческими свойствами системы [74]. Обзор таких закономерностей приведен
в § 1.5. В § 1.6 изложены основные закономерности целеобразования.1.1.	Определение системыРазвитие определения системы. Потребность в использовании по¬
нятия «система» возникала для объектов различной физической природы
с древних времен: еще Аристотель обратил внимание на то, что целое
(т. е. система) несводимо к сумме частей, его образующих.Термин «система» и связанные с ним понятия комплексного, сис¬
темного подхода исследуют и подвергают осмыслению философы,
биологи, психологи, кибернетики, физики, математики, экономисты,
инженеры различных специальностей. Потребность в использовании
этого термина возникает в тех случаях, когда невозможно что-то проде¬
монстрировать, изобразить, представить математическим выражением и
нужно подчеркнуть, что это будет большим, сложным, не полностью
сразу понятным (с неопределенностью), при этом целым, единым.14
Например - Солнечная система, система управления станком, система
организационного управления предприятием (городом, регионом и т. п.),
экономическая система, система кровообращения и т. д.В математике термин «система» используют для отображения совокупно¬
сти математических выражений или правил - система уравнений, система ис¬
числения, система мер и т. п. Казалось бы, в этих случаях можно было бы вос¬
пользоваться терминами «множество» или «совокупность». Однако понятие
системы подчеркивает упорядоченность, целостность, наличие определенных
закономерностей ее построения, функционирования и развития.Существует несколько десятков определений этого понятия (см. обзо¬
ры в [61, 67, 70]). Их анализ показывает, что определение понятия «систе¬
ма» изменялось не только по форме, но и по содержанию. Рассмотрим
основные и принципиальные изменения, которые происходили с опреде¬
лением системы по мере развития теории систем и использования этого
понятия на практике.В первых определениях в той или иной форме говорилось о том, что
система - это элементы (части, компоненты) а/ и связи (отношения)
г/ между ними.Используя теоретико-множественные представления, определения
этого вида можно записать следующим образом:В приведенных формализованных записях определения использованы
различные способы теоретико-множественных представлений: в первых
двух - различные способы задания множеств, взаимоотношения между
множествами элементов и связей не учитываются; в третьем - отражен тот
факт, что система - это не простая совокупность элементов и связей того
или иного вида, а включает только те элементы и связи, которые находят¬
ся в области пересечения (&) друг с другом (рис. 1.1).Так, Л. фон Берталанфи определял систему как «комплекс взаимодействую¬
щих компонентов» [16] или как «совокупность элементов, находящихся в опре¬
деленных отношениях друг с другом и со средой» [17].S = <A,R>, где А - {a,}, R = {rj},defs = < {а,}, {rj} >,(1.1)Рис. 1.115
В Большой Советской Энциклопедии система определяется прямым перево¬
дом с греческого: «сто-сттгщос», - «со-сгав», т. е. «<составленное, соединенное из
частей». (ВСЭ. Изд. 2-е. Т. 39. С. 158)Отметим, что термины «элементы» - «компоненты», «связи» - «отно¬
шения» обычно используют (особенно в переводах определений) как сино¬
нимы. Однако, строго говоря, «компоненты» - понятие более общее, чем
«элементы», может означать совокупность элементов; относительно понятий
«связь» и «отношение» существуют разные точки зрения, что подробнее
рассмотрено в § 1.2.Если известно, что элементы принципиально неоднородны, то это
можно сразу учесть в определении, выделив разные множества элементов.
Например, множества Л ={а,} и В = {Ьк}:S=<A,B,R>.	(1.1, я)defВ определении М. Месаровича [8] выделены множество X вход¬
ных объектов (воздействующих на систему) и множество Y выходных
результатов, а между ними установлено обобщающее отношение пере¬
сечения, что можно отобразить либо как у автора определения:Sc	S с X п Y ,	(1.1,6)либо используя другие обозначения операции пересечения:S с X & Y, S с X * Y .	(1.1, в)Если какой-то вид отношений г{ применим только к элементам раз¬
ных множеств и не используется внутри каждого из них, то это можно
отразить следующим образом:S = <{а,- п *к}> ,	(1.1, г)ajsA r{ € R bke Вгде {а, г/ bk} - элементы новой системы, образованные из элементов
исходных множеств Aw В.Для уточнения элементов и связей в определения включают свойства.
Так, в определении А.Холла [74] свойства (атрибуты) QA дополняют
понятие элемента (предмета):S = < A, Qa, R >.	(1.1, д)defА.И.Уёмов, определяя систему через понятия «вещи», «<свойства»,
«отношения», предложил двойственные определения [70], в одном из16
которых свойства qt характеризуют элементы {вещи) а„ а в другом -
свойства qj характеризуют связи (отношения) гу:S ш [{а,} & {rjiqj)}},1 а,еА r,eR qje QR(1.1, e)5 * {{аШ&Шa,eA q,e QA rjeRВ работах А.И. Уёмова принята другая символика. В целях единообразия
здесь использована обычная теоретико-множественная форма представления
определений, которая несколько сужает трактовку этих определений в фило¬
софской концепции А.И. Уёмова, но облегчает интерпретацию их в практиче¬
ских приложениях. Двойственные определения (1.1, ё) будут использованы
при разработке одной из методик структуризации целей (см. гл. 4).Затем в определениях системы появляется понятие цель. Вначале -
в неявном виде: в определении Ф.Е. Темникова [66, 67] «система - ор¬
ганизованное множество» (в котором цель появляется при раскрытии
понятия организованное); в философском словаре система - «совокуп¬
ность элементов, находящихся в отношениях и связях между собой и
образующих некоторое целостное единство» (Философский словарь.
Изд. 4-е. - М.: Политиздат, 1980. - С. 329).Потом - в виде конечного результата, системообразующего крите¬
рия, функции: определения В.И. Вернадского, У.Р. Гибсона, П.К. Ано¬
хина, М.Г. Гаазе-Рапопорта, а позднее - и с явным упоминанием о цели
(см. ссылки в [1, 12]). Символически эту группу определений предста¬
вим следующим образом:S s < A, R, Z >,	(1.2)defгде Z - цель, совокупность или структура целей.В некоторых определениях уточняются условия целеобразования - среда
SR, интервал времени АТ, т. е. период, в рамках которого будет существовать
система и ее цели, что сделано, например, в определении В.Н. Сагатовского [55,
с. 13-14], которое также положено в основу одной из методик структуризации
целей (гл. 4):система «конечное множество функциональных элементов и отно¬
шений между ними, выделенное из среды в соответствии с определенной целью
в рамках определенного временного интервала»:
Далее в определение системы начинают включать, наряду с элементами,
связями и целями, наблюдателя N9 т. е. лицо, представляющее объект или
процесс в виде системы при их исследовании или принятии решения:S = < Л9 R, Z, N>.	(1.3)defНа необходимость учета взаимодействия между изучаемой системой
и исследователем первоначально указал У.Р. Эшби [82]. Однако первое
определение, в которое в явном виде включен наблюдатель, дал
Ю.И. Черняк: «Система есть отражение в сознании субъекта (;иссле¬
дователя, наблюдателя) свойств объектов и их отношений в решении
задачи исследования, познания» [76, с. 22]:S = < A, Qa, R, Z, N>.	(1.3, я)defВ последующих вариантах этого определения Ю.И. Черняк стал учиты¬
вать и язык наблюдателя LN начиная с этого определение: «Система есть
отображение на языке наблюдателя (исследователя, конструктора) объ¬
ектов, отношений и их свойств в решении задачи исследования, познания»:S =< A, Qa, R, Z, N, LN >	(1.3, б)defВ определениях системы бывает и большее число составляющих, что
связано с необходимостью дифференциации в конкретных условиях
видов элементов, связей и т. д. (см. обзор таких определений в [67]).Сопоставляя эволюцию определения системы (элементы и связи, за¬
тем - цель, затем - наблюдатель) и эволюцию использования категорий
теории познания в исследовательской деятельности, можно обнаружить
сходство: вначале модели (особенно формальные) базировались на учете
только элементов и связей, взаимодействий между ними, затем - стали
уделять внимание цели, поиску методов ее формализованного представ¬
ления (целевая функция, критерий функционирования и т. п.), я начиная
с 60-х гг. XX в. все большее внимание обращают на наблюдателя, лицо,
осуществляющее моделирование или проводящее эксперимент (даже в
физике), т. е. лицо, принимающее решение.С учетом этого и опираясь на более глубокий анализ сущности понятия
системы, приводимый ниже, следует, по-видимому, относиться к этому по¬
нятию как к категории теории познания, теории отражения.В связи с этим интересно обратить внимание на вопрос о материально¬
сти или нематериальности системы, рассматриваемый ниже.Взгляд на определение системы как на средство ее исследования по¬
зволил осознать целесообразность определения, в котором объект не
18
расчленяется на элементы, т.е. разрушается, что делается в вышеприве¬
денных определениях, а представляется как совокупность укрупненных
компонент, принципиально необходимых для существования и функ¬
ционирования исследуемой или создаваемой системы:S = <Z, STR, TECH, COND>,	(1.4)defгде Z= {z} - совокупность или структура целей; STR = {STR^, STRopr,...} -
совокупность структур, реализующих цели (STRnp - производственная,
STRopr - организационная и т. п.); ТЕСН= {meth, means, alg, ... } - сово¬
купность технологий (методы meth, средства means, алгоритмы alg и
т. п.), реализующих систему; COND = {ф^, ф/Л} - условия существования
системы, т. е. факторы, влияющие на ее создание и функционирование
(ц>ех - внешние, (pin - внутренние).Это определение положено в основу методики, базирующейся на кон¬
цепции деятельности (см. гл. 7).Материальна или нематериальна система? В период становления
теории систем довольно часто возникали дискуссии о том, материальны
или нематериальны системы.С одной стороны, стремясь подчеркнуть материальность систем, неко¬
торые исследователи в своих определениях заменяли термин элемент
терминами вещь, объект, предмет', и хотя последние можно трактовать и
как абстрактные объекты или предметы исследования, все же авторы этих
определений явно хотели обратить внимание на овеществленность, мате¬
риальность системы.С другой стороны, в приведенном определении Ю.И. Черняка [76] и
особенно в определении С. Оптнера [54]), систему можно трактовать толь¬
ко как отображение, т. е. как нечто, существующее лишь в сознании ис¬
следователя, конструктора. Любой специалист, понимающий закономер¬
ности теории отражения, должен, казалось бы, возразить: но ведь очевид¬
но, что замысел (идеальное представление системы) потом будет сущест¬
вовать в материальном воплощении, а для задач принятия решений важно
акцентировать внимание на том, что понятие системы может быть средст¬
вом исследования проблемы, решения задачи. Тем не менее упомянутые
определения подвергались в тот период критике со стороны приверженцев
материальности систем, особенно философов.Бессмысленность спора о материальности и нематериальное™ сис¬
темы показал В.Г. Афанасьев (рис. 1.2): «...объективно существующие19
системы — и понятие системы; понятие
системы, используемое как инструмент
познания системы, - и снова реальная
система, знания о которой обогащены
нашими системными представлениями, -
такова диалектика объективного и субъ¬
ективного в системе» (Вопросы филосо¬
фии. 1980. №6. С. 62-78.).В связи с обсуждаемым вопросом об¬
ратим внимание на то, что в Большой Со¬
ветской Энциклопедии, наряду с выше¬
приведенным определением, дается сле¬
дующее: система - «объективное единст¬
во закономерно связанных друг с другом предметов, явлений, а также
знаний о природе и обществе» (БСЭ. Изд. 2-е. Т. 39. С. 158), т. е. подчер¬
кивается, что понятие элемента (а следовательно, и системы) можно
применять как к существующим, материально реализованным предме¬
там, так и к знаниям об этих предметах или о будущих их реализациях.Таким образом, в понятии система (как и любой другой категории
познания) объективное и субъективное составляют диалектическое един¬
ство, и следует говорить не о материальности или нематериальное™
системы, а о подходе к объектам исследования как к системам, о различ¬
ном представлении их на разных стадиях познания или создания.Например, Ю.И. Черняк [76] показывает, что один и тот же объект на
разных этапах его рассмотрения может быть представлен в различных ас¬
пектах, и соответственно предлагает одну и ту же систему представлять на
разных уровнях существования: философском {теоретико-познаватель¬
ном), научно-исследовательском, проектном, инженерном и т. д. - вплоть
до материального воплощения.Иными словами, в термин система на разных стадиях ее рассмотре¬
ния можно вкладывать разные понятия, говорить как бы о существова¬
нии системы в разных формах. М. Месарович [7], например, предлагает
выделять страты рассмотрения системы (см. § 1.2).Аналогичные страты могут существовать не только при создании, но
и при познании объекта, т. е. при отображении реально существующих
объектов в виде абстрактно представляемых в нашем сознании (в моде¬
лях) систем, что затем поможет создать новые объекты или разработатьОбъективно существующие системыРис. 1.220
рекомендации по преобразованию (перестройке, реконструкции) суще¬
ствующих.Методика системного анализа (или модель системного исследования)
может разрабатываться не обязательно с охватом всего процесса познания
или проектирования системы, а для одной из ее страт (что, как правило, и
бывает на практике), и для того, чтобы не возникало терминологических и
иных разногласий между исследователями или разработчиками системы,
нужно прежде всего четко оговорить, о какой именно страте рассмотрения
системы идет речь.Система и среда. На первых этапах системного анализа важно уметь
отделить (<отграничить, как предлагают называть этот первый этап ис¬
следователи систем, чтобы точнее его определить) систему от среды, с
которой взаимодействует система. Иногда даже определения системы,
применяющиеся на начальных этапах исследования, базируются на от¬
делении системы от среды (определения Дж. Миллера, А. Раппопорта,
Л.А. БлюмфельдаЧастным случаем выделения системы из среды является определение ее
через входы и выходы, посредством которых система общается со средой. В
кибернетике и теории систем такое представление системы называют чер¬
ным ящиком. На этой модели базировались первоначальное определение
системы У.Р. Эшби [82], определения Д. Эллиса и Ф. Людвига, Р. Кершнера,Дж. Клира и М. Валяха *.Сложное взаимодействие системы с ее окружением отражено в оп¬
ределении В.Н. Садовского и Э.Г. Юдина, данном ими во вступительной
статье к [35, с. 12]: «...2) она образует особое единство со средой; 3)
как правило, любая исследуемая система представляет собой элемент
системы более высокого порядка; 4) элементы любой исследуемой
системы, в свою очередь, обычно выступают как системы более низко¬
го порядка».Это определение является основой рассматриваемой в § 1.5 законо¬
мерности коммуникативности. Согласуется с этим определением и раз¬
вивает его предлагаемое в одной из методик системного анализа целей
(гл. 7) разделение сложной среды на надсистему, или вышестоящие
системы; нижележащие,или подведомственные} системы; системы ак¬
туальной , или существенной среды.Такому представлению о среде соответствует определение: «...среда
есть совокупность всех объектов, изменение свойств которых влияет‘См. в[1,12]21
на систему, а также тех объектов, чьи свойства меняются в результа¬
те поведения системы» [46].Выделяет систему из среды наблюдатель, который отделяет (отгра¬
ничивает) элементы, включаемые в систему, от остальных, т. е. от среды,
в соответствии с целями исследования (проектирования) или предвари¬
тельного представления о проблемной ситуации.При этом возможно три варианта положения наблюдателя, который:1) может отнести себя к среде и, представив систему как полностью изоли¬
рованную от среды, строить замкнутые модели (в этом случае среда не будет
играть роли при исследовании модели, хотя может влиять на ее формирова¬
ние); 2) включить себя в систему и моделировать ее с учетом своего влияния
и влияния системы на свои представления о ней (ситуация, характерная для
экономических систем); 3) выделить себя и из системы, и из среды, и рас¬
сматривать систему как открытую, постоянно взаимодействующую со сре¬
дой, учитывая этот факт при моделировании (такие модели необходимы для
развивающихся систем). В последнем случае практически невозможно
учесть все объекты, не включенные в систему и отнесенные к среде; их
множество необходимо сузить с учетом цели исследования, точки зрения
наблюдателя (ЛПР) путем анализа взаимодействия системы со средой,
включив этот «механизм» анализа в методику моделирования (что и делает¬
ся в методиках, рассматриваемых в гл. 7).Уточнение или конкретизация определения системы в процессе иссле¬
дования влечет соответствующее уточнение ее взаимодействия со средой и
определения среды. В этой связи важно прогнозировать состояние не толь¬
ко системы, но и среды. В последнем случае следует учитывать неоднород¬
ность среды, наряду с естественно-природной средой существуют искусст¬
венные - техническая среда созданных человеком машин и механизмов,
экономическая, информационная, социальная средаВ процессе исследования граница между системой и средой может де¬
формироваться. Уточняя модель системы, наблюдатель может выделять в
среду некоторые составляющие, которые он первоначально включал в сис¬
тему. И, наоборот, исследуя корреляцию между компонентами системы и
среды, он может посчитать целесообразным составляющие среды, имеющие
сильные связи с элементами системы, включить в систему.Выбор определения системы. Рассматривая различные определе¬
ния системы и их эволюцию и не выделяя ни одно из них в качестве
основного, авторы стремились не только показать сложность краткого
определения таких (обычно интуитивно постигаемых) понятий, как
система, но и помочь студенту, будущему специалисту, осознать тот
факт, что на разных этапах представления объекта в виде системы, в
различных конкретных ситуациях можно пользоваться разными опреде-
22
лениями. Причем по мере уточнения представлений о системе или при
переходе на другую страту ее исследования определение системы не
только может, но и должно уточняться.Более полное определение, включающее и элементы, и связи, и цель,
и наблюдателя, а иногда и его «язык» отображения системы, помогает
поставить задачу, наметить основные этапы методики системного анали¬
за. Так, в организационных системах, если не определить лицо, компе¬
тентное принимать решения, то можно и не достичь цели, ради которой
создается система. Но есть системы, для которых наблюдатель очевиден.
Иногда не нужно даже в явном виде использовать понятие цели.В частности, вариант теории систем Ю.А.Урманцева [63, 1972, с. 128—
152], созданный им для исследования относительно невысоко развитых био¬
логических объектов типа растений, не включает понятие цели как несвой¬
ственное для этого класса объектов, а понятие целесообразности, развития
отражает в форме особого вида отношений - законов композиции.Таким образом, при проведении системного анализа нужно преж¬
де всего отобразить ситуацию с помощью как можно более полного
определения системы, а затем, выделив наиболее существенные ком¬
поненты, влияющие на принятие решения, сформулировать «рабо¬
чее» определение, которое может уточняться, расширяться или су¬
жаться в зависимости от хода анализа.«Рабочее» определение системы помогает исследователю (разработчи¬
ку) начать ее описание. Далее для того, чтобы правильно выбирать необхо¬
димые элементы, связи, их свойства и другие составляющие, входящие в
принятое «рабочее» определение системы, нужно, чтобы лица, формирую¬
щие это первоначальное, вербальное представление системы, в одинаковом
смысле использовали эти понятия.Выбор определения системы отражает принимаемую концепцию и явля¬
ется фактически началом моделирования. Поэтому с самого начала целесо¬
образно представлять определения в символической форме, способствую¬
щей более однозначному пониманию ее всеми участниками разработки или
исследования системы.1.2.	Понятия, характеризующие строение
и функционирование системОбыденная трактовка рассмотренных ниже понятий (элемент, связь
и др.) не всегда совпадает с их значением как специальных терминов
системного описания и анализа объектов. Поэтому кратко рассмотрим23
основные понятия, помогающие уточнять представление о системе.
Понятия, входящие в определение системы, тесно связаны между собой,
и,по мнению J1. фон Берталанфи;не могут быть определены независимо,
а определяются, как правило, одно через другое, уточняя друг друга, и
поэтому принятую здесь последовательность их изложения следует счи¬
тать условной.Элемент. Под элементом принято понимать простейшую, неде¬
лимую часть системы. Однако ответ на вопрос, что является такой ча¬
стью, может быть неоднозначным.Например, в качестве элементов стола можно назвать «ножки, ящики,
крышку и т. д.», а можно - «атомы, молекулы», в зависимости от того, какая
задача стоит перед исследователем.Аналогично в системе управления предприятием элементами можно
считать подразделения аппарата управления, а можно - каждого сотрудника
или каждую операцию, которую он выполняет. С непониманием этой про¬
блемы была связана типичная ошибка при обследовании существующей сис¬
темы управления как первой стадии разработки АСУ: инженеры в соответ¬
ствии со своим подходом обеспечения полноты подвергали анализу все до¬
кументы, вплоть до реквизитов, что существенно затягивало работу, в то
время как для разработки технического задания на создание АСУП такой де¬
тализации не требовалось.Поэтому примем следующее определение: элемент - это предел
членения системы с точки зрения аспекта рассмотрения, решения кон¬
кретной задачи, поставленной цели.Для помощи в выделении элементов при анализе конкретных проблем¬
ных ситуаций можно, как показано в гл. 3, использовать информационный
подход, и в частности, меру информации восприятия J = А/ЛА, где ЛА - ми¬
нимальное количество материального свойства А (квант), с точностью до ко¬
торого исследователя интересует информация об этом свойстве при форми¬
ровании модели. Примеры использования этого способа определения эле¬
ментной базы будут приведены в гл. 5-S-7 (в частности, при моделировании
рыночной ситуации).Систему можно расчленять на элементы различными способами в
зависимости от формулировки задачи, цели и ее уточнения в процессе
проведения системного исследования. При необходимости можно изме¬
нять принцип расчленения, выделять другие элементы и получать с по¬
мощью нового расчленения более адекватное представление об анализи¬
руемом объекте или проблемной ситуации.Определяя элемент, пришлось употребить понятие цель, которое будет
охарактеризовано ниже (понятия, входящие в определение системы, как бы¬24
ло отмечено выше, не могут быть определены независимо друг от друга),
поэтому была сделана попытка не использовать понятие цели, а поставить
рядом с ним понятия аспекта рассмотрения, задачи, хотя точнее использо¬
вать понятие цель.Компоненты и подсистемы. Иногда термин элемент используют в
более широком смысле, даже в тех случаях, когда система не может
быть сразу разделена на составляющие, являющиеся пределом ее члене¬
ния. Однако при многоуровневом расчленении системы лучше исполь¬
зовать другие термины, предусмотренные в теории систем: сложные
системы принято вначале делить на подсистемы или на компоненты.Понятие подсистема подразумевает, что выделяется относительно не¬
зависимая часть системы, обладающая свойствами системы, и в частности
имеющая подцель, на достижение которой ориентирована подсистема, а
также другие свойства - целостности, коммуникативности и т. п., опреде¬
ляемые закономерностями систем, рассматриваемыми в § 1.5.Если же части системы не обладают такими свойствами, а представ¬
ляют собой просто совокупности однородных элементов, то такие части
принято называть компонентами.Расчленяя систему на подсистемы, следует иметь в виду, что так же, как
и при расчленении на элементы, выделение подсистем зависит от цели и
может меняться по мере ее уточнения и развития представлений исследова¬
теля об анализируемом объекте или проблемной ситуации.Связь. Понятие связь входит в любое определение системы и
обеспечивает возникновение и сохранение ее целостных свойств. Это
понятие одновременно характеризует и строение (статику), и функцио¬
нирование (динамику) системы.Связь определяют как ограничение степени свободы элементов.
Действительно, элементы, вступая во взаимодействие (связь) друг с дру¬
гом, утрачивают часть своих свойств, которыми они потенциально обла¬
дали в свободном состоянии.В определениях системы термины связь и отношение обычно исполь¬
зуются как синонимы. Однако существуют разные точки зрения: одни ис¬
следователи считают связь частным случаем отношения', другие - напротив,
отношение рассматривают как частный случай связи»третьи - предлагают
понятие связь применять для описания статики системы, ее структуры, а
понятием отношение характеризовать некоторые действия в процессе функ¬
ционирования (динамики) системы.Не решен (и, видимо, вряд ли может быть решен в общем виде) вопросо	достаточности и полноте сети связей для того, чтобы систему можно было
считать системой. Один из подходов к решению этой проблемы предлагает¬25
ся, например, В.И. Николаевым и В.М. Бруком [50], которые считают, что
для того, чтобы система не распалась на части, необходимо обеспечить пре¬
вышение суммарной силы (мощности) связей между элементами системы,
т. е. внутренних связей W^, над суммарной мощностью связей между эле¬
ментами системы и элементами среды, т. е. внешних связей Wrs:Wrv>Wrs.	(1.5)К сожалению, на практике подобные измерения (особенно в организа¬
ционных системах) трудно реализовать, однако можно оценивать тенденции
изменения этого соотношения с помощью косвенных факторов.Связи можно охарактеризовать направлением, силой, характером
(или видом). По первому признаку связи делят на направленные и нена¬
правленные. По второму - на сильные и слабые (иногда пытается вве¬
сти «шкалу» силы связей для конкретной задачи). По характеру (виду)
различают связи подчинения, порождения (или генетические), равно¬
правные (или безразличные), управления.Связи в конкретных системах могут быть одновременно охарактери¬
зованы несколькими из названных признаков.Важную роль в моделировании систем играет понятие обратной связи.
Обратную связь обычно иллюстрируют схемами, подобными приведенной
на рис. 1.3, где X(t) - закон или алгоритм (программа) управления; -
требуемое значение регулируемого параметра («уставка»); Хг - фактическое
значение регулируемого параметра; АХ- рассогласование между Х^ и X,.
Обратная связь может быть:•	отрицательной - противодействующей тенденциям изменения
выходного параметра, т.е. направленной на сохранение, стабилизацию
требуемого значения параметра (например, стабилизацию выходного
напряжения, или в системах организационного управления - количества
выпускаемой продукции и т. п.);•	положительной - сохраняющей тенденции происходящих в сис¬
теме изменений того или иного выходного параметра (что используется
при разработке генераторов разного рода, при моделировании разви¬
вающихся систем).26Рис. 1.3
Понятие обратной связи, хорошо известное инженерам и обычно иллю¬
стрируемое на примерах технических и электронных устройств, не всегда
легко интерпретируется в системах организационного управления. При
практическом использовании этого понятия часто ограничиваются только
фиксацией рассогласования АХ между требуемым Х^ и фактическим Xt
значением регулируемого параметра, а необходимо учитывать и реализовать
все элементы, не забывая замкнуть контур обратной связи, выработав в бло¬
ке обратной связи соответствующие управляющие воздействия, которые
скорректируют закон управления X(t).Обратная связь является основой саморегулирования, развития сис¬
тем, приспособления их к изменяющимся условиям существования.Многоконтурные модели управления экономическими системами предлага¬
лись, например, в [46, 75, 76]. При разработке моделей функционирования слож¬
ных саморегулирующихся, самоорганизующихся систем в них, как правило, од¬
новременно присутствуют и отрицательные, и положительные обратные связи.На использовании этих понятий базируется, в частности, имитационное динами¬
ческое моделирование [73].Цель. Понятие цель и связанные с ним понятия целесообразности,
целенаправленности лежат в основе развития системы.Изучению этих понятий большое внимание уделяется в философии,
психологии, кибернетике.Процесс целеобразования и соответствующий ему процесс обосно¬
вания целей в организационных системах весьма сложен. На протяжении
всего периода развития философии и теории познания происходило
развитие представлений о цели (с историей развития понятия «цель»
можно познакомиться в [45]).Анализ определений цели и связанных с ней понятий показывает, что
в зависимости от стадии познания объекта, этапа системного анализа, в
понятие «цель» вкладывают различные оттенки (см. рис. 1.4) - от идеаль¬
ных устремлений (цель - «выражение активности сознания» [45]: «чело¬
век и социальные системы вправе формулировать цели, достижение
которых, как им заведомо известно, невозможно, но к которым можно
непрерывно приближаться» [14]) до конкретных целей - конечных ре¬
зультатов, достижимых в пределах некоторого интервала времени [55],ИдеальныеустремленияПобуждение к
деятельностиДостижимостьКонечныйрезультатРис. 1.427
формулируемых иногда даже в терминах конечного продукта деятель¬
ности [56].В некоторых определениях цель как бы трансформируется, принимая
различные оттенки в пределах условной «шкалы» - от идеальных уст¬
ремлений к материальному воплощению, конечному результату дея¬
тельности.Например, в [45], наряду с приведенным выше определением, целью на¬
зывается «то, к чему с тр ем и тс я, чему поклоняется и за что борет¬
ся человек» {«борется» подразумевает достижимость в определенном ин¬
тервале времени); в [28, 59] под целью понимается «модель желаемого бу¬
дущего» (при этом в понятие «модель» можно вкладывать различные оттен¬
ки реализуемости) и, кроме того, вводится понятие, характеризующее разно¬
видность цели {«мечта - это цель, не обеспеченная средствами ее дос¬
тижения» [28]).Противоречие, заключенное в понятии «цель» - необходимость быть
побуждением к действию, «опережающим отражением» (термин вве¬
ден П.К. Анохиным) или «опережающей идеей», и одновременно мате¬
риальным воплощением этой идеи, т. е. быть достижимой, - проявля¬
лось с момента возникновения этого понятия: так, древнеиндийское
«артха» означало одновременно «мотив», «причину», «желание», «цель»
и даже - «способ» [45].В русском языке вообще не было термина «цель». Этот термин заим¬
ствован из немецкого и имеет значение, близкое к понятию «мишень»,
«финиш», «точка попадания». В английском языке есть несколько терми¬
нов, отражающих различные оттенки понятия цели, в пределах рассматри¬
ваемой «шкалы».Purpose (цель-намерение, целеустремленность, воля), object и objective
(цель-направление действия, направление движения), aim (цель-стремление,
прицел, указание), goal (цель-место назначения, задача), target (цель-мишень
для стрельбы, задание, план), end (цель-финиш, конец, окончание, предел).Глубина диалектико-материалистической трактовки понятия цели
раскрывается в теории познания, в которой показывается взаимосвязь
понятий цели, оценки, средства, целостности (и ее «самодвижения»).
Изучение взаимосвязи этих понятий показывает, что в принципе поведе¬
ние одной и той же системы может быть описано и в терминах цели или
целевых функционалов, связывающих цели со средствами их достиже¬
ния (такое представление называют аксиологическим [46]), и без
упоминания понятия цели, в терминах непосредственного влияния одних
элементов или описывающих их параметров на другие, в терминах «про-
28
странства состояний» (или каузально [46]). Поэтому одна и та же си¬
туация в зависимости от склонности и предшествующего опыта иссле¬
дователя может быть представлена тем или иным способом. В большин¬
стве практических ситуаций лучше понять и описать состояние системы
и ее будущее позволяет сочетание этих представлений.Для того чтобы отразить диалектическое противоречие, заключен¬
ное в понятии «цель», в БСЭ дается следующее определение: цель - «за¬
ранее мыслимый результат сознательной деятельности человека, груп¬
пы людей» (БСЭ. Изд. 2-е. - Т. 46. - С. 498).«Заранее мыслимый», но все же «результат», воплощение замысла;
подчеркивается также, что понятие цели связано с человеком, его «созна¬
тельной деятельностью», т. е. с наличием сознания, а для характеристики
целеустремленных, негэнтропийных тенденций на более низких ступенях
развития материи принято использовать другие термины.Диалектико-материалистическое понимание цели очень важно при
организации процессов коллективного принятия решений в системах
управления.В реальных ситуациях необходимо оговаривать, в каком смысле на
данном этапе рассмотрения системы используется понятие «цель», что в
большей степени должно быть отражено в ее формулировке - идеальные
устремления, которые помогут коллективу лиц, принимающих решение,
увидеть перспективы, или реальные возможности, обеспечивающие свое¬
временность завершения очередного этапа на пути к желаемому будущему.Проведенный анализ определений понятия «цель» и графическая интер¬
претация «размытости» философских трактовок цели (рис. 1.4) явились важ¬
ным шагом на пути к практической реализации процессов целеполагания.В дальнейшем в работах В.А. Чабровского, Г.М. Вапнэ, А.М.Гендина
было выработано весьма полезное для практического применения представ¬
ление о двух различных понятиях цели: «цель деятельности» (актуальная,
конкретная цель) и бесконечная по содержанию «цель-стремление» (цель-
идеал, потенциальная цель) [20]; предложена концепция анализа процесса
формулирования и структуризации целей с позиций диалектической логики
и высказана идея о единстве цели, средства (варианта) ее достижения и кри¬
терия оценки.Структура. Система может быть представлена простым перечисле¬
нием элементов или черным ящиком (моделью «вход - выход»). Однако
чаще всего при исследовании объекта такого представления недостаточ¬
но, так как требуется выяснить, что собой представляет объект, что в
нем обеспечивает выполнение поставленной цели, получение требуемых29
результатов. В этих случаях систему отображают путем расчленения на
подсистемы, компоненты, элементы с взаимосвязями, которые могут
носить различный характер, и вводят понятие структуры.Структура (от латинского structure, означающего строение, распо¬
ложение, порядок) отражает «<определенные взаимосвязи, взаиморас¬
положение составных частей системы, ее устройство, строение»
(БСЭ. Изд. 2-е. - Т. 41. - С. 154).При этом в сложных системах структура включает не все элементы и
связи между ними (в предельном случае, когда пытаются применить поня¬
тие структуры к простым, полностью детерминированным объектам, поня¬
тия структуры и системы совпадают), а лишь наиболее существенные ком¬
поненты и связи, которые мало меняются при текущем функционировании
системы и обеспечивают существование системы и ее основных свойств.
Иными словами, структура характеризует организованность системы, устой¬
чивую упорядоченность элементов и связей.Структурные связи обладают относительной независимостью от
элементов и могут выступать как инвариант при переходе от одной сис¬
темы к другой, перенося закономерности, выявленные и отраженные в
структуре одной из них на другие. При этом системы могут иметь раз¬
личную физическую природу.Одна и та же система может быть представлена разными структура¬
ми в зависимости от стадии познания объектов или процессов, от аспек¬
та их рассмотрения, цели создания. При этом по мере развития исследо¬
ваний или в ходе проектирования структура системы может изменяться.Структуры, особенно иерархические, как показано ниже, могут помочь
в раскрытии неопределенности сложных систем. Иными словами, струк¬
турные представления систем являются средством их исследования.В связи с этим полезно выделить определенные виды (классы) структур
и исследовать их, что подробнее рассмотрено в § 1.3.Понятия, характеризующие функционирование и развитие сис¬
темы. Процессы, происходящие в сложных системах, как правило, сразу
не удается представить в виде математических соотношений или хотя бы
алгоритмов. Поэтому для того, чтобы хоть как-то охарактеризовать ста¬
бильную ситуацию или ее изменения, используют специальные терми¬
ны, заимствованные теорией систем из теории автоматического регули¬
рования, биологии, философии.Рассмотрим основные из этих терминов.Состояние. Понятием «состояние» обычно характеризуют мгно¬
венную фотографию, «срез» системы, остановку в ее развитии. Его оп¬30
ределяют либо через входные воздействия и выходные сигналы (резуль¬
таты), либо через макропараметры, макросвойства системы (давление,
скорость, ускорение). Так, говорят о состоянии покоя (стабильные вход¬
ные воздействия и выходные сигналы), равномерного прямолинейного
диижения (стабильная скорость) и т. д.Если рассмотреть элементы а (компоненты, функциональные блоки),
учесть, что «входы» можно разделить на управляющие у и возмущающие х
(неконтролируемые) и что «выходы» (выходные результаты) зависят от а,
у и х, т. е. g = f(a, у, х), то в зависимости от задачи состояние может быть
определено как {а, у}, {а, у, g} или {а, у, х, #}.Поведение. Если система способна переходить из одного состояния
и другое (например, s{ —> s2 —> s3 —> ...), то говорят, что она обладает поведе¬
нием. Этим понятием пользуются, когда неизвестны закономерности (пра-
иила) перехода из одного состояния в другое. Тогда говорят, что система
обладает каким-то поведением и выясняют его характер, алгоритм.С учетом введенных обозначений поведение можно представить как
функцию $(/) = [$(*- 1),Я0> ^(01-Равновесие. Понятие равновесие определяют как способность
системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при
постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго.
Это состояние называют состоянием равновесия.Поясняют это понятие обычно на примерах. Простей¬
ший пример - равновесие шарика на плоскости (рис. 1.5). 	Q	Для экономических, организационных систем это понятие	Рис j 5применимо достаточно условно (см. трактовку и примеры
в [46]).Устойчивость. Под устойчивостью понимают способность сис¬
темы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из
)того состояния выведена под влиянием внешних (или в системах с ак¬
тивными элементами - внутренних) возмущающих воздействий. Эта
способность обычно присуща системам при постоянном у только тогда,
когда отклонения не превышают некоторого предела.Состояние равновесия, в которое система способна возвращаться,
называют устойчивым состоянием равновесия. Возврат в это состояние
может сопровождаться колебательным процессом. Соответственно в
сложных системах возможны неустойчивые состояния равновесия.Это понятие также обычно поясняют на примерах: про- 		стейший пример - устойчивое состояние шарика в ямке до ве-	\q/личины отклонений (под воздействием внешних возмущений),которые не выбрасывают его из ямки (рис. 1.6).	^ис- ^ ^31
Равновесие и устойчивость в экономических системах, несмотря на ка¬
жущуюся аналогию с техническими, - гораздо более сложные понятия, и
ими можно пользоваться в основном как некоторыми аналогиями для пред¬
варительного описания поведения системы.Развитие. Это понятие помогает объяснить сложные термодина¬
мические и информационные процессы в природе и обществе. Иссле¬
дование процесса развития, соотношения развития и устойчивости,
изучение механизмов, лежащих в их основе, - наиболее сложные задачи
теории систем. Ниже будет показано, что целесообразно выделять осо¬
бый класс развивающихся (самоорганизующихся) систем, обладающих
особыми свойствами и требующих использования специальных подхо¬
дов к их моделированию.В развивающихся системах говорят о динамическом
равновесии, и устойчивость можно условно представить
состоянием равновесия как бы «на ступеньке» (рис. 1.7).
Внешнее воздействие может либо вывести систему на бо-
Рис. 1.7	лее высокий уровень, либо «столкнуть» ее на более низ¬кий.Большинство примеров, приводимых в прикладных главах учебника,
будет связано с моделированием процессов в развивающихся системах.1.3.	Виды и формы представления структурСтруктурные представления могут являться средством исследования
систем. Различные виды структур имеют специфические особенности и
могут рассматриваться как самостоятельные понятия теории систем и
системного анализа. Кратко охарактеризуем основные из них (рис. 1.8).Обычно понятие структура связывают с графическим отображением.
Однако это не обязательно. Структура может быть представлена в матрич¬
ной форме, в форме теоретико-множественных описаний, ст помощью язы¬
ка топологии, алгебры и других средств моделирования систем.Сетевая структура или сеть (рис. 1.8, а) представляет собой деком¬
позицию системы во времени.Такие структуры могут отображать порядок действия технической
системы (телефонная, электрическая сеть и т. п.), этапы деятельности
человека (при производстве продукции - сетевой график, при проекти¬
ровании - сетевая модель, при планировании - сетевой план и т. д.).В виде сетевых моделей в последующих главах представлены мето¬
дики системного анализа.32
а)	б)	в)е)	ж)1.2.1.1++1.2+-1.3++2.1++2.2-+ЦелиПодцели1...1.1...1.2...1.3...2...2.1...2.2...Рис. 1.8
Координаци- /\Технологический процесс
При применении сетевых моделей используют определенную терминоло¬
гию: вершина, ребро, путь, критический путь и т. д. Элементы сети могут
быть расположены последовательно и параллельно.Сети бывают разные. Наиболее распространены и удобны для анали¬
за однонаправленные сети. Но могут быть и сети с обратными связями,
циклами.Для анализа сложных сетей существует математический аппарат теории
графов, прикладная теория сетевого планирования и управления, широко
распространенная при представлении процессов организации производства
и управления предприятиями.Иерархические структуры (рис. 1.8, б-д) представляют собой деком¬
позицию системы в пространстве. Все компоненты (вершины, узлы) и свя¬
зи (дуги, соединения узлов) существуют в этих структурах одновременно (не
разнесены во времени). Такие структуры могут иметь не два (как для про¬
стоты показано на рис. 1.8, б и в), а большее число уровней декомпозиции
(структуризации).Структуры типа рис. 1.8, б, в которых каждый элемент нижележаще¬
го уровня подчинен одному узлу (одной вершине) вышестоящего (и это
справедливо для всех уровней иерархии), называют древовидными
структурами, типа «дерева», структурами, на которых выполняется от¬
ношение древесного порядка, иерархическими структурами с «сильны¬
ми» связями.Структуры типа рис. 1.8, в, в которой элемент нижележащего уровня
может быть подчинен двум и более узлам (вершинам) вышестоящего,
называют иерархическими структурами со «слабыми» связями.Иерархическим структурам, приведенным на рис. 1.8, б и в, соответст¬
вуют матричные структуры рис. 1.8, е, ж. Отношения, имеющие вид «сла¬
бых» связей между двумя уровнями на рис. 1.8, в, подобны отношениям в
матрице, образованной из составляющих этих двух уровней на рис. 1.8, ж.Наибольшее распространение имеют древовидные иерархические
структуры, с помощью которых представляют конструкции сложных техни¬
ческих изделий и комплексов, структуры классификаторов и словарей, целей
и функций (см. гл. 6), производственные, организационные структуры пред¬
приятий (см. гл. 9).Иерархии со «слабыми» связями применяют в тех случаях, когда цели
сформулированы слишком близко к идеальным устремлениям и недостаточно
средств для их реализации (см. гл. 4), для представления некоторых видов ор¬
ганизационных структур (см., например, линейно-функциональные структуры в
гл. 9, вертикальные связи в структуре управления государством на рис. 1.16).В общем случае термин иерархия (от rpe4.iepap%ia) шире, он означает «со-
подчиненность, порядок подчинения низших по должности и чину лиц высшим,34
возник как наименование служебной лестницы в религии» (БСЭ. Изд. 2-е. Т. 11.С.	343), широко применяется для характеристики взаимоотношений в аппарате
управления государством, армией и т. д., затем концепция иерархии была распро¬
странена на любой согласованный по подчиненности порядок объектов.Поэтому в принципе в иерархических структурах важно лишь выделе¬
ние уровней соподчиненности, а между уровнями и между компонентами в
пределах уровня, в принципе, могут быть любые взаимоотношения. В соот¬
ветствии с этим существуют структуры, использующие иерархический
принцип, но имеющие специфические особенности, и их целесообразно вы¬
делить особо.Многоуровневые иерархические структуры. В теории систем
М. Месаровича [7] предложены особые классы иерархических структур
типа страт, слоев, эшелонов, отличающиеся различными принципами
ичаимоотношений элементов в пределах уровня и различным правом
имешательства вышестоящего уровня в организацию взаимоотношений
между элементами нижележащего.Учитывая важность этих видов структур для решения проблем
управления предприятиями в современных условиях многоукладной
жономики, проектирования сложных систем, остановимся на их харак¬
теристике несколько подробнее.Страты. При отображении сложных систем основная проблема со¬
стоит в том, чтобы найти компромисс между простотой описания, по¬
зволяющей составить и сохранять целостное представление об иссле¬
дуемом или проектируемом объекте, и детализацией описания, позво¬
ляющей отразить многочисленные особенности конкретного объекта.
()дин из путей решения этой проблемы - задание системы семейством
моделей, каждая из которых описывает поведение системы с точки зре¬
ния соответствующего уровня абстрагирования. Для каждого уровня
существуют характерные особенности, законы и принципы, с помощью
которых описывают поведение системы на этом уровне. Такое представ¬
ление названо Месаровичем [7] стратифицированным, а уровни абстра¬
гирования - стратами.В качестве простейшего примера стра¬
тифицированного описания в [7] приведе¬
но отображение ЭВМ в виде двух страт
(рис. 1.9):нижняя страта - физические операции
(система описывается на языке физических
законов, управляющих работой и взаимодей¬
ствием ее механических и электронных эле¬
ментов);ЭВМВходСтрата 2ВыходWМатематическиеоперации (прог¬раммирование)Вход.Страта 1
Физические
операцииВыхо^Рис. 1.935
верхняя - математические и логические операции (программирование и реализа¬
ция программ, осуществляемые с помощью абстрактных, нефизических понятий, ин¬
формационные потоки, команды языков программирования и т. п.).При этом отмечается, что в принципе может представлять интерес опи¬
сание системы (ЭВМ) и на других уровнях абстрагирования, помимо на¬
званных двух основных. При конструировании некоторых электронных
компонентов может представить интерес страта атомной физики, а при раз¬
работке сложного программного обеспечения систем с разделением времени
- системная страта.Аналогичное представл9ние используется при разработке банков и
баз данных, в которых принято выделять физический уровень хранения
данных, логический, системно-логический уровни.В стратифицированном виде можно представить и проблему моде¬
лирования текста: буквы —> слова —> предложения —> абзацы —> текст.При этом могут быть введены правила преобразования элементов одного
уровня в другой (синтеза или, наоборот, разборки текста), что может быть полез¬
но при создании автоматизированных информационных систем и систем анали-
тико-синтетической обработки текстов, при разработке языков моделирования,
автоматизации проектирования.Примером стратифицированного описания может также служить пред¬
ложенное Ю.И. Черняком в [76] выделение уровней абстрагирования систе¬
мы от философского или теоретико-познавательного описания ее замысла до
материального воплощения (рис. 1.10).Такое представление помогает понять, что одну и ту же систему на раз¬
ных стадиях познания и проектирования можно (и нужно) описывать раз¬
личными выразительными средствами, т. е. как бы на разных «языках»: фи¬
лософском или теоретико-
познавательном - вербальное описа¬
ние замысла, концепции; научно-
исследовательском - в форме моде¬
лей разного рода, помогающих глуб¬
же понять и раскрыть замысел систе¬
мы; проектном -техническое задание
и технический проект, для разработки
и представления которого могут по¬
надобиться математические расчеты,
принципиальные схемы; конструк¬
торском - конструкторские чертежи,
сопровождающая их документация;
технологическом - технологические
карты, стандарты и другая технологи¬
ческая документация; (конструктор¬
ская и технологическая страты могутСистемаСтрата 6: Философское или
теоретико-познавательное
описание замысла системыСтрата 5: Представление
системы на языке выбранной
научной теорииСтрата 4: Проектное
представление системыСтрата 3: Конструкция
(конструкторская документация)Страта 2: Технология
(технологическая документация)Страта 1: Материальное
воплощение системыРис. 1 1036
быть объединены); материальное воплощение, реализация системы - детали,
блоки, собранное изделие или созданная система, принципы функциониро¬
вания которой отражены в соответствующей нормативно-технической и
нормативно-методической документации (инструкциях по эксплуатации, по¬
ложениях и т. п.).Пример использования такого представления при проектировании сис¬
темы управления предприятиями и организациями приведен в гл. 9.Страты могут выделяться по разным принципам.Например, при представлении системы управления предприятием страты мо¬
гут соответствовать сложившимся уровням: управление технологическими процес¬
сами (собственно производственным процессом) и организационное управление
предприятием. Если предприятие входит в объединение, то к этим двум стратам
может быть добавлен уровень управления объединением.Этот же принцип может быть положен в основу выделения страт в струк¬
туре функциональной части АСУ (см. гл. 9).Стратифицированное представление можно использовать и как сред¬
ство последовательного углубления представления о системе, ее детали¬
зации (рис. 1.11): чем ниже опускаемся по иерархии страт, тем более
детальным становится раскрытие системы; чем выше поднимаемся, тем
яснее становится смысл и значение всей системы.Объяснить назначение системы с помощью элементов нижней стра¬
ты в сложных системах практически невозможно.Например, изучение принципов построения и функционирования отдельных
клеток организма, каким бы детальным оно ни было, не позволяет понять построе¬
ние и функционирование органов, которые состоят из этих клеток, а изучение орга¬
нов не позволит полностью понять функционирование всего организма в целом. Но,
с другой стороны, чтобы правильно понять и реализовать общий замысел системы,
сконструировать ее, необходимо реализовать нижележащие страты.Страта i+3БолеедетальноеописаниеСтрата i+2Страта i+1ЛучшеепониманиеСтрата i\Рис. 1.1137
Рис. 1.12Идею детализации системы на каждом
последующем уровне Ф.Е. Темников иллю¬
стрировал так, как показано на рис. 1.12, хотя
термин страты в тот период не ис¬
пользовался.Начинать изучение системы можно с
любой страты (в том числе с находящейся
в середине стрдтифицированного пред¬
ставления). В процессе исследования мо¬
гут добавляться новые страты, изменяться
подход к выделению страт. На каждой
страте может использоваться свое описа¬
ние, своя модель, но система сохраняется
до тех пор, пока не изменяется представ¬
ление на верхней страте - ее концепция,
замысел, который нужно стремиться не
исказить при раскрытии на каждой после¬
дующей страте.Слои. Второй вид многоуровневой
структуризации предложен М. Месаровичем для организации процессов
принятия решений. Для уменьшения неопределенности ситуации выделяют¬
ся уровни сложности принимаемого решения - слои, т. е. определяется со¬
вокупность последовательно решаемых проблем. При этом выделение про¬
блем осуществляется таким образом, чтобы решение вышележащей опреде¬
ляло бы ограничения (допустимую степень упрощения) при моделировании
на нижележащем уровне, т. е. снижало бы неопределенность нижележащей
проблемы, но без утраты замысла решения общей проблемы.Многослойную иерархию можно проиллюстрировать (рис. 1.13):
каждый слой представляет собой блок Diy принимающий решения и вы¬
рабатывающий ограничения Xj для нижележащего (/ - 1)-го блока.В качестве примера рассмотрим многослойную иерархию принятия
решения по управлению каким-либо процессом. В ней можно выделить
[7] три основных аспекта проблемы принятия решения в условиях неоп¬
ределенности, приведенные на рис. 1.14.Нижний слой, самый «близкий» к управляемому процессу, - слой вы¬
бора. Задача этого слоя - выбор способа действий т. Принимающий
решения элемент (блок) получает данные (информацию) об управляемом
процессе и, применяя алгоритм, полученный на верхних слоях, находит38
Многослойная система
принятия решенийА,JL*d2XiD\{m)
Процесс PРис. 1.13Иерархия
принимаемых решенийСамоорганизацияР, G,
стратегия
обученияОбучение и
адаптацияжР, GВыбор	w {«}ПроцессРис. 1.14нужный способ действия, т.е. последовательность управляющих воздей¬
ствий на управляемый процесс. Алгоритм может быть определен непо¬
средственно как функциональное отображение Д дающее решение для
любого набора начальных данных.Для примера предположим, что заданы выходная функция Р и функция
оценки G, а выбор действий {т} основан на применении оценки G к Р. Ис¬
пользуя теоретико-множественные представления,выходную функцию мож¬
но определить как отображение Р: М х U —> У, где М - множество альтерна¬
тивных действий; У - множество возможных результатов на выходе (или «вы¬
ходов»); U - множество неопределенностей, адекватно отражающее отсутст¬
вие знаний о зависимости между действием т и выходом У.Аналогично функция оценки G есть отображение G: М х К—> V, где V -
множество величин, которые могут бьггь связаны с характеристиками качества
работы системы. Если множество U состоит из единственного элемента или
является пустым, т. е. относительно результата на выходе для данного дейст¬
вия т нет неопределенности, выбор может основываться на оптимизации: най¬
ти такое т' в М, чтобы величина v' = G(m\ Р(т'J) была меньше, чем
v = G(m, Р(т)) для любого другого действия те М. Если U- более богатое мно¬
жество, приходится предлагать некоторые другие процедуры для выбора спосо¬
ба решения. Возможно при этом придется ввести и некоторые другие отображе¬
ния, помимо Р и G. Но в общем случае для того, чтобы определить задачу выбора
на первом слое, необходимо уточнить множество неопределенностей U, требуе¬
мые отношения Р, G и т. д. Это осуществляется на верхних слоях.
Вышележащий по отношению к рассматриваемому слою - слой обуче¬
ниями адаптации. Задача этого слоя - конкретизировать множество неоп¬
ределенностей U, с которым имеет дело слой выбора. Множество неопреде¬
ленностей U рассматривается здесь как множество, включающее в себя все
незнание о поведении системы и отражающее все гипотезы о возможных ис¬
точниках и типах таких неопределенностей. U может быть получено с по¬
мощью наблюдений и внешних источников информации. Назначение рас¬
сматриваемого слоя - сузить множество неопределенностей U и таким обра¬
зом упростить модель слоя выбора. В случае стационарности системы и сре¬
ды множество U может быть предельно сужено вплоть до одного элемента,
что соответствует идеальному обучению. Однако в общем случае U может
включать не только существующие, но и предполагаемые системой приня¬
тия решения неопределенности, и в случае необходимости U может быть
полностью изменено, расширено, в том числе за счет изменения ранее при¬
нятой базисной гипотезы.Третий, в данном случае верхний, - слой самоорганизации. На этом слое
выбираются структура, функции и стратегии, используемые на нижележа¬
щих слоях, таким образом, чтобы по возможности приблизиться к отобра¬
жению цели, которая обычно задается в форме вербального описания. Если
цель не достигается, могут быть изменены функции Р и G на первом слое
или стратегия обучения на втором.Многослойные системы принятия решений полезно формировать для
решения задач планирования и управления промышленными предпри¬
ятиями, отраслями, народным хозяйством в целом. При постановке и
решении таких проблем нельзя раз и навсегда определить цели, выбрать
конкретные действия: экономические и технологические условия произ¬
водства непрерывно изменяются. Все это можно отразить в многослой¬
ной модели принятия решений.Примером приложения идеи выделения слоев могут служить многоуров¬
невые экономико-математические модели планирования и управления отрас¬
лями, народным хозяйством, разрабатываемые в нашей стране в 70-80-х гг., а
позднее - и промышленными предприятиями.Эшелоны. Понятие многоэшелонной иерархической структуры
вводится следующим образом [7]: система представляется в виде отно¬
сительно независимых, взаимодействующих между собой подсистем;
при этом некоторые (или все) подсистемы имеют права принятия реше¬
ний, а иерархическое расположение подсистем (многоэшелонная структу¬
ра) определяется тем, что некоторые из них находятся под влиянием или
управляются вышестоящими. Структурные представления такого типа
условно иллюстрируются на рис. 1.8, д и более детально - на рис. 1.15.
Уровень такой иерархии называют эшелоном.40
Рис. 1.15Основной отличительной особенностью многоэшелонной структуры
является предоставление подсистемам всех уровней определенной сво¬
боды в выборе их собственных решений; причем эти решения могут
быть (но не обязательно) не теми решениями, которые бы выбрал выше¬
стоящий уровень. Предоставление свободы действий в принятии реше¬
ний компонентам всех эшелонов иерархической структуры повышает
эффективность ее функционирования. Подсистемам предоставляется
определенная свобода и в выборе целей. Поэтому многоэшелонные
структуры называют также многоцелевыми.В таких системах могут быть использованы разные способы приня¬
тия решений. Естественно, что при предоставлении прав самостоятель¬
ности в принятии решений подсистемы могут формировать противоре¬
чащие друг другу («конфликтные») цели и решения, что затрудняет
управление, но является в то же время одним из условий повышения
эффективности функционирования системы. Разрешение конфликтов
достигается путем вмешательства вышестоящего эшелона. Управляю¬
щие воздействия для разрешения этих противоречий со стороны выше¬
стоящих уровней иерархии могут быть разной силы.41
Для того чтобы на это обратить внимание, в [7] разделены понятия соб¬
ственно «управления» и «координации». При этом последняя может иметь
разную силу воздействия {«вмешательства») и осуществляется в разной
форме. В связи с этим теорию многоуровневых систем М. Месаровича ино¬
гда называют теорией координации. В этой теории рекомендуется, чтобы в
процессе принятия решений подсистемы не всегда стремились бы отстаи¬
вать свои интересы, доводя дело до конфликтных ситуаций, а вступали бы в
коалиции.В зависимости от принятых принципов {конфликты или коалиции), си¬
лы и форм вмешательства вышестоящих эшелонов в дела нижележащих
процесс принятия решения может происходить по-разному, т.е. по-разному
может быть организована система управления принятием решений, поэтому
многоэшелонные, многоцелевые иерархические структуры называют также
организационной иерархией.Отношения, подобные принятым в эшелонированных структурах, реа¬
лизуются в практике управления в форме так называемых холдинговых
структур, или холдингов. Правила взаимоотношений между фирмами, банка¬
ми, торговыми домами и другими организациями, входящими в холдинг,
оговариваются в соответствующих договорах и других нормативно¬
правовых и нормативно-технических документах.Матричные структуры. В форме матричного представления могут
быть представлены взаимоотношения между уровнями иерархической
структуры. Например, древовидная иерархическая структура, приведенная
на рис. 1.8, б, может быть представлена матричной структурой, приведен¬
ной на рис. 1.8, е, что иногда удобнее на практике при оформлении планов,
поскольку помимо иерархической соподчиненности тематической основы
плана, в нем нужно еще указать исполнителей, сроки выполнения, формы
отчетности и другие сведения, необходимые для контроля выполнения
плана. Разновидности такого вида матричного представления иерархиче¬
ских взаимоотношений используются в толковых словарях, информаци¬
онно-поисковых языках дескрипторного типа, автоматизированных диало¬
говых процедурах анализа целей и функций (см. гл. 7), поскольку при ис¬
пользовании таких диалоговых процедур первоначально не известно ко¬
личество ветвей на каждом уровне иерархии.В виде двумерной матричной структуры (рис. 1.8, ж) могут быть пред¬
ставлены взаимоотношения между уровнями иерархии со «слабыми» связя¬
ми (рис. 1.8, в); при этом помимо наличия связей в матрице может быть
охарактеризована и сила связей либо словами («сильная» - «слабая»), либо
путем введения количественных характеристик силы (значимости, длитель¬
ности и т. п.) связи.Матричные структуры могут быть и многомерными. Но в этих случа¬
ях графическое их представление становится неудобным, и тогда приме-42
и я ют символическое алгебраическое отображение или представление мно¬
гомерной структуры в виде тензора.Кроме того, матричные структуры сложных систем могут быть пред¬
ставлены и в форме, когда одна или даже все оси структуры образованы как
иерархические, что, например, имеет место при представлении организаци¬
онных структур, сочетающих линейный, функциональный и программно¬
целевой принципы управления.Смешанные иерархические структуры с вертикальными и гори¬
зонтальными связями. В реальных системах организационного управ¬
ления (особенно на уровне региона, государства) могут быть использо-
ианы одновременно несколько видов иерархических структур - от дре-
иовидных до многоэшелонных. Такие иерархические структуры можно
назвать смешанными. При этом основой объединения структур могут
служить страты, и поэтому в принципе можно считать их развитием
с I ратифицированного представления.В таких смешанных иерархических структурах могут быть как верти¬
кальные связи разной силы (управление, координация), так и горизонталь¬
ные взаимодействия между элементами (подсистемами) одного уровня.Впервые идея структур такого вида предложена В.М. Глушковым
при разработке общегосударственной автоматизированной системы
управления (ОГАС).В качестве примера приведем модель структуры управления государством
(рис. 1.16). В нашей стране управление всегда осуществлялось с использова¬
нием смешанного принципа территориально-отраслевого управления. В соот¬
ветствии с этим принципом органы территориального и отраслевого управле¬
ния не могут рассматриваться как подчиненные друг другу. Это всегда затруд¬
няло графическое представление структуры управления страной.На рис. 1.16 за основу принято многоуровневое представление: на верх¬
нем уровне расположены общегосударственные (территориальные) и отрас¬
левые органы управления (отраслевые министерства); на среднем - регио¬
нальные органы управления (автономные республики, округа), в числе кото¬
рых могут существовать отраслевые региональные министерства департа¬
менты; на нижнем - предприятия и организации.Для простоты на рисунке не показан еще один уровень управления - об¬
ластей, краев, на которые делятся автономные республики и округа. В этой
структуре существует древовидная иерархическая подчиненность исполни¬
тельных органов управления регионального и общегосударственного уровней.В то же время предприятия и организации имеют, как правило, двойное под¬
чинение - отраслевым министерствам и территориальным (региональным) ор¬
ганам управления, т. е. имеет место иерархия со «слабыми» связями.В свою очередь, между общегосударственными органами управления
при принятии решений по сложным проблемам устанавливаются горизон-43
ПрезидентОбщегосударственные
органы
управленияПредприятия
и организацииРис. 1.16тальные взаимодействия, для согласования решений, взаимного обмена ин¬
формацией и т. д. Аналогичные связи существуют между соответствующими
органами регионального управления. В период предоставления большей са¬
мостоятельности регионам и развития хозяйственной самостоятельности
предприятий горизонтальные связи возникли и на нижних уровнях.Представление структуры организационного управления страной в форме, по¬
добной рис. 1.16, помогает принимать решения о преобладании в разные периоды
развития экономики разных принципов - территориального и отраслевого.Разумеется, на рис. 1.16 иллюстрирован только общий принцип взаимо¬
отношений между различными органами управления страной, а реальная
структура формируется с помощью соответствующих нормативно-правовых
и нормативно-методических документов, в которых регламентируются кон¬
кретные взаимодействия между органами управления.Смешанный характер носит и организационная структура современного
предприятия (холдинга, концерна и т. п.). Оргструктуры, называемые мат¬
ричными, являются фактически тоже смешанными, поскольку они сочетают
матричные и иерархические представления.Структуры с произвольными связями. Этот вид структур обычно
используется на начальном этапе познания объекта, новой проблемы,
когда идет поиск способов установления взаимоотношений между пере¬
числяемыми компонентами, нет ясности в характере связей между эле-
44
ментами и не могут быть определены не только последовательности их
взаимодействия во времени (сетевые модели), но и распределение эле¬
ментов по уровням иерархии.При этом важно обратить внимание на достаточно распространен¬
ную ошибку при применении произвольных структур. В связи с неясно¬
стью взаимодействий между элементами вначале стремятся установить и
представить графически все связи (рис. 1.17,
а). Однако такое представление не добавляет а)	б)ничего нового к представлению элементов
без связей (рис. 1.17, б), поскольку принятие
решений связано всегда с установлением
наиболее существенных связей. Представле¬
ние типа рис. 1.17, а правомерно в тех случа¬
ях, когда хотя бы устанавливается сила свя-	Рис. 1.17
зей, их направленность.Следует отметить, что приведенные на рис. 1.17 представления факти¬
чески являются различными подходами к исследованию проблемы: можно
не имея вначале ни одной связи, искать и оценивать их последовательно, ис¬
пользуя, например, один из методов морфологического моделирования -
метод систематического покрытия поля (см. гл. 2), или другие методы ана¬
лиза пространства состояний путем введения мер близости; а можно дейст¬
вовать по принципу Родена, сформулированному в стихотворной формеH.	Доризо: «Взяли камень, убрали из камня все лишнее, и остались преле¬
стные эти черты» (У сталуи Венеры // В сб.: Избранное. М., 1965).Формируются структуры с произвольными связями путем установле¬
ния возможных отношений между предварительно выделенными элемен¬
тами системы, введения ориентировочных оценок силы связей, и, как пра¬
вило, после предварительного формирования и анализа таких структур
связи упорядочивают и получают иерархические или сетевые структуры.I.4.	Классификации системПримеры классификаций систем. Системы разделяют на классы
по различным признакам, и в зависимости от решаемой задачи можно
выбирать разные принципы классификации.Предпринимались попытки классифицировать системы по г•	виду отображаемого объекта (технические, биологические, эко¬
номические и т. п. системы);•	виду научного направления, используемого для их моделирования
(математические, физические, химические и др.);45
•	взаимодействию со средой (открытые и закрытые);•	величине и сложности.Предлагалось также различать:•	детерминированные и стохастические;•	абстрактные и материальные (существующие в объективной ре¬
альности) и т. д.Классификации всегда относительны. Так, в детерминированной
системе можно найти элементы стохастичности, и, напротив, детерми¬
нированную систему можно считать частным случаем стохастической
(при вероятности равной единице).Аналогично, если принять во внимание диалектику субъективного и
объективного в системе, то станет понятной относительность разделения
систем на абстрактные и объективно существующие: это могут быть
стадии развития одной и той же системы.Действительно, естественные и искусственные объекты, отражаясь в созна¬
нии человека, выступают в роли абстракций, понятий, а абстрактные проекты
создаваемых систем воплощаются в реально существующие объекты, которые
можно ощутить, а при изучении снова отразить в виде абстрактной системы.Однако относительность классификаций не должна останавливать
исследователей. Цель любой классификации - ограничить выбор подхо¬
дов к отображению системы, сопоставить выделенным классам приемы
и методы системного анализа и дать рекомендации по выбору методов
для соответствующего класса систем. При этом система, в принципе,
может быть одновременно охарактеризована несколькими признаками,
т. е. ей может быть найдено место одновременно в разных классифика¬
циях, каждая из которых может оказаться полезной при выборе методов
моделирования.Рассмотрим некоторые из наиболее важных классификаций систем.Открытые и закрытые системы. Понятие открытой системы
ввел J1. фон Берталанфи [16, 17]. Основные отличительные черты откры¬
тых систем - способность обмениваться со средой массой, энергией и
информацией. В отличие от них закрытые или замкнутые системы
предполагаются (разумеется, с точностью до принятой чувствительности
модели) полностью лишенными этой способности, т. е. изолированны¬
ми от среды.Возможны частные случаи: например, не учитываются гравитацион¬
ные и энергетические процессы, а отражается в модели системы только
обмен информацией со средой; тогда говорят об информационно-46
проницаемых или соответственно об информационно-непроницаемых
системах.С моделью открытой системы Берталанфи можно познакомиться в [16,17]. Там же рассмотрены некоторые интересные особенности открытых сис¬
тем. Одна из наиболее важных состоит в следующем. В открытых системах
«проявляются термодинамические закономерности, которые кажутся пара¬
доксальными и противоречат второму началу термодинамики» [17, с. 42].
Напомним, что второй закон термодинамики («второе начало»), сформули¬
рованный для закрытых систем, характеризует систему ростом энтропии,
стремлением к неупорядоченности, разрушению.Проявляется этот закон и в открытых системах (например, старение
биологических систем). Однако в отличие от закрытых в открытых систе¬
мах возможен «ввод энтропии», ее снижение; «подобные системы могут
сохранять свой высокий уровень и даже развиваться в сторону увеличения
порядка сложности» [17, с. 42], т. е. в них проявляется рассматриваемая в
следующем разделе закономерность самоорганизации (хотя Берталанфи
тгот термин еще не использовал). Именно поэтому важно для системы
управления поддерживать хороший обмен информацией со средой.Целенаправленные, целеустремленные системы. Приизучении экономических, организационных объектов важно выделять
класс целенаправленных$шъ\ целеустремленных} систем [75, 76].В этом классе, в свою очередь, можно выделить системы, в которых цели
задаются извне (обычно это имеет место в закрытых системах), и системы, в
которых цели формируются внутри системы (что характерно для откры¬
тых, самоорганизующихся систем).Закономерности целеобразования в самоорганизующихся системах рас¬
сматриваются ниже. Методики, помогающие формировать и анализировать
структуры целей, характеризуются в гл. 7.Классификации систем по сложности. Существует не¬
сколько подходов к разделению систем по сложности.Вначале термины большая система и сложная система использова¬
лись как синонимы.Некоторые исследователи связывали сложность с числом элементов.Например, Г.Н. Поваров 1 в зависимости от числа элементов, входящих
в систему, выделяет четыре класса систем: малые системы (10-103 элемен¬
тов), сложные (104-106 элементов), улътрасложные (107-103° элементов),
суперсистемы (Ю30 -10200 элементов).1	Здесь « далее в обзоре см. ссылки на работы называемых ученых, внесших вклад в развитиеклассификаций и закономерностей систем, в [1,12].47
У.Р. Эшби считал, что система является большой с точки зрения на¬
блюдателя, возможности которого она превосходит в каком-то аспекте,
важном для достижения цели.При этом один и тот же материальный объект в зависимости от цели на¬
блюдателя и средств, имеющихся в его распоряжении, можно отображать или
не отображать большой системой, и, кроме того, физические размеры объекта
не являются критерием отнесения объекта к классу больших систем.Н.П. Бусленко предложил в силу отсутствия четкого определения от¬
несения системы к разряду больших и относительной условности этого
понятия связывать понятие большая система с тем, какую роль играют
при изучении системы комплексные общесистемные вопросы, что, естест¬
венно, зависит от свойств систем и классов решаемых задач.Этой точки зрения придерживаются и авторы первого в нашей стране
учебника по теории больших систем управления [4].Для сфер биологических, экономических, социальных систем иногда
понятие большой системы связывали в большей мере с важными для
таких систем понятиями эмерджентности, открытости, активностью
элементов, в результате чего такая система обладает как бы «свободой
воли», нестабильным и непредсказуемым поведением и другими харак¬
теристиками развивающихся, самоорганизующихся систем.В то же время есть и иные точки зрения: поскольку это разные слова
в естественном языке, то и использовать их нужно как разные понятия.При этом некоторые авторы связывают понятие большая с величиной
системы, количеством элементов (часто относительно однородных), а
понятие сложная - со сложностью отношений, алгоритмов.
Б.С. Флейшман за основу классификации принимает сложность поведе¬
ния системы [71].Существуют и более убедительные обоснования различия понятий боль¬
шая система и сложная система.В частности, Ю.И.Черняк предлагает называть большой системой
«такую, которую невозможно исследовать иначе, как по подсистемам», а
сложной - «такую систему, которая строится для решения многоцелевой,
многоаспектной задачи» [75, с. 22].Поясняя эти понятия на примерах, Ю.И.Черняк подчеркивает, что в
случае большой системы объект может быть описан как бы на одном языке,
т.е. с помощью единого метода моделирования, хотя и по частям,
подсистемам (рис. 1.18, а). А сложная система отражает объект «с разных
сторон в нескольких моделях, каждая из которых имеет свой язык», а для
согласования этих моделей нужен особый метаязык (рис. 1.18, б).48
Понятия большой и сложной системы в [75] связываются с понятием «на¬
блюдателя»: для изучения большой системы необходим один «наблюдатель»
(имеется в виду не число людей, принимающих участие в исследовании или
проектировании системы, а относительная однородность их квалификации:
например инженер или экономист), а для понимания сложной системы -
нужно несколько «наблюдателей», принципиально разной квалификации (на¬
пример, инженер-машиностроитель, программист, специалист по вычисли¬
тельной технике, экономист, а возможно, и юрист, психолог и т.п.).При этом подчеркивается наличие у сложной системы «сложной, со¬
ставной цели» или даже «разных целей» и «одновременно многих структур у
одной системы (например, технологической, административной, коммуни¬
кационной, функциональной и т. д.)» [75, с. 22].В последующем Ю.И. Черняк уточняет эти определения. В частности,
при определении большой системы вводит понятие «априорно выделенных
подсистем» [75, с. 28-29], а при определении сложной - понятие «несрав¬
нимые аспекты характеристики объекта», и включает в определение необ¬
ходимость использования нескольких «языков» и разных моделей [76, с. 32].Одна из наиболее полных и интересных классификаций по уровням
сложности предложена К. Боулдингом [35, с. 106-124]. Выделенные в
ней уровни приведены в табл. 1.1.В классификации К. Боулдинга каждый последующий класс включа¬
ет в себя предыдущий, характеризуется большим проявлением свойств
открытости и стохастичности поведения, более ярко выраженными про¬
явлениями закономерностей иерархичности и историчности (рассматри¬
ваемых в § 1.5), хотя это не всегда отмечается, а также более сложными
«механизмами» функционирования и развития.49
Таблица 1.1Тип системыУровень сложностиПримерыНеживыесистемыСтатические структуры (остовы)Простые динамические структуры с заданным
законом поведения
Кибернетические системы с управляемыми
циклами обратной связиКристаллы
Часовой механизм
ТермостатЖивыесистемыОткрытые системы с самосохраняемой структурой
(первая ступень, на которой возможно разделение
на живое и неживое)Живые организмы с низкой способностью вос¬
принимать информацию
Живые организмы с более развитой способностью
воспринимать информацию, но не обладающие
самосознанием
Системы, характеризующиеся самосознанием,
мышлением и нетривиальным поведением
Социальные системыТрансцендентные системы или системы, лежащие
в настоящий момент вне нашего познанияКлетки,гомеостатРастенияЖивотныеЛюдиСоциальныеорганизацииОценивая классификации с точки зрения их использования при выборе
методов моделирования систем, следует отметить, что такие рекоменда¬
ции (вплоть до выбора математических методов) имеются в них только
для классов относительно низкой сложности (в классификации
К.Боулдинга, например, - для уровня неживых систем), а для более слож¬
ных систем оговаривается, что дать такие рекомендации трудно. Поэтому
далее рассматривается классификация, в которой делается попытка свя¬
зать выбор методов моделирования со всеми классами систем. Основа¬
нием этой классификации - степень организованностиКлассификация систем по степени организован¬
ности. Разделение систем по степени организованности было предло¬
жено одним из авторов учебника в продолжение идеи В.В. Налимова о
разделении систем на хорошо организованные и плохо организованные9
или диффузные. К этим двум классам был добавлен еще класс разви-
вающихся,ши самоорганизующихся^систем [67].В предложенной классификации использованы существовавшие к
тому времени термины, но они были объединены в единую классифика¬
цию и выделенные классы стали рассматриваться как подходы к ото¬
бражению объекта или решаемой задачи и предлагается их характери¬
стика, которая позволяет выбирать класс систем для отображения объек-50
га в зависимости от стадии его познания и возможности получения ин¬
формации о нем.Кратко охарактеризуем эти классы.1.	Представление объекта или процесса принятия решения в виде
хорошо организованной системы возможно в тех случаях, когда
исследователю удается определить все элементы системы и их взаимосвя¬
зи между собой и с целями системы в виде детерминированных (аналити¬
ческих, графических) зависимостей.На представлении этим классом систем основаны большинство мо¬
делей физических процессов и технических систем. Однако для сложных
объектов формирование таких моделей существенно зависит от лица,
принимающего решения.Например, работу сложного механизма приходится отображать в виде
упрощенной схемы или системы уравнений, учитывающих не все, но наибо¬
лее существенные с точки зрения автора модели и назначения механизма
(цели его создания), элементы и связи между ними. Атом может быть пред¬
ставлен в виде планетарной модели, состоящей из ядра и электронов, что
упрощает реальную картину, но достаточно для понимания принципов
взаимодействия элементов этой системы.Строго говоря, простейшие математические соотношения, отобра¬
жающие реальные ситуации, также не являются абсолютно детерминиро¬
ванными, поскольку при суммировании яблок не учитывается, что они не
бывают абсолютно одинаковыми, а килограммы можно измерить только с
некоторой точностью.Иными словами, для отображения сложного объекта в виде хорошо
организованной системы необходимо выделять существенные и не учи¬
тывать компоненты, относительно несущественные для конкретной цели
рассмотрения, а при необходимости более детального описания нужно
уточнить цель, указав с какой степенью глубины нас интересует иссле¬
дуемый объект, и построить новую (отображающую его) систему с уче¬
том уточненной цели.Например, при описании атома можно учесть протоны, нейтроны, мезо¬
ны и другие микрочастицы, не рассматриваемые в планетарной модели сис¬
темы. При исследовании сложного радиоэлектронного устройства после
предварительного его отображения с помощью обобщенной блок-схемы
разрабатывают принципиальную схему, проводят соответствующие расчеты
для определения номиналов элементов, входящих в нее и реализующих не¬
обходимый режим ее функционирования, и т. д.При представлении объекта в виде хорошо организованной системы
чадачи выбора целей и определения средств их достижения (элементов,51
связей) не разделяются. Проблемная ситуация может быть описана в
виде выражений, связывающих цель со средствами (т. е. в виде критерия
функционирования, критерия или показателя эффективности, целевой
функции и т. п.), которые могут быть представлены уравнением, форму¬
лой, системой уравнений или сложных математических моделей, вклю¬
чающих и уравнения, и неравенства и т. п. При этом иногда говорят, что
цель представляется в виде критерия функционирования или эффектив¬
ности, в то время как в подобных выражениях объединены и цель, и
средства.Представление объекта в виде хорошо организованной системы
применяется в тех случаях, когда может быть предложено детерминиро¬
ванное описание и экспериментально показана правомерность его при¬
менения, т. е. экспериментально доказана адекватность модели реально¬
му объекту или процессу. Попытки применить класс хорошо организо¬
ванных систем для представления сложных многокомпонентных объек¬
тов или многокритериальных задач, которые приходится решать при
разработке технических комплексов, совершенствовании управления
предприятиями и организациями и т. д., практически безрезультатны:
это не только требует недопустимо больших затрат времени на форми¬
рование модели, но часто нереализуемо, так как не удается поставить
эксперимент, доказывающий адекватность модели. Поэтому в большин¬
стве случаев при представлении сложных объектов и проблем на на¬
чальных этапах исследования их отображают классами, характеризуе¬
мыми далее.2.	При представлении объекта в виде плохо организованной или диф¬
фузной системы не ставится задача определить все компоненты и их связи
с целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропа¬
раметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследова¬
ния не всего объекта или класса явлений, а путем изучения определенной с
помощью некоторых правил достаточно представительной выборки ком¬
понентов, характеризующих исследуемый объект или процесс. На основе
такого, выборочного, исследования получают характеристики или законо¬
мерности (статистические, экономические и т. п.), и распространяют эти
закономерности на поведение системы в целом.При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при по¬
лучении статистических закономерностей их распространяют на поведе¬
ние системы с какой-то вероятностью, которая оценивается с помощью
специальных приемов, изучаемых математической статистикой.52
В качестве примера применения диффузной системы обычно приводят
отображение газа. При использовании газа для прикладных целей его свой¬
ства не определяют путем точного описания поведения каждой молекулы, а
характеризуют газ макропараметрами - давлением, относительной прони¬
цаемостью, постоянной Больцмана и т. д. Основываясь на этих параметрах,
разрабатывают приборы и устройства, использующие свойства газа, не ис¬
следуя при этом поведения каждой молекулы.Отображение объектов в виде диффузных систем находит широкое
применение при определении пропускной способности систем разного
рода, при определении численности штатов в обслуживающих, например,
ремонтных цехах предприятия и в обслуживающих учреждениях (для
решения подобных задач применяют методы теории массового обслужи-
нания), при исследовании документальных потоков информации и т. д.3.	Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем
позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с боль¬
шой неопределенностью на начальном этапе постановки задачи.Класс самоорганизующихся или развивающихся систем характеризу¬
ется рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным
развивающимся объектам (см. табл. 1.2).Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в системе ак¬
тивных элементов и носят двойственный характер: они являются новы¬
ми свойствами, полезными для существования системы, приспосабли¬
ваемое™ ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызы¬
вают неопределенность, затрудняют управление системой.Таблица 1.2ОсобенностьКраткая характеристика12Нестационарность
(изменчивость, неста¬
бильность) параметров
и стохастичностъ
поведенияЭта особенность легко интерпретируется для любых сис¬
тем с активными элементами (живых организмов, социаль¬
ных организаций и т.п.), обусловливая стохастичность их
поведенияУникальность и не¬
предсказуемость пове¬
дения системы в кон¬
кретных условияхЭти свойства проявляются у системы, благодаря нали¬
чию в ней активных элементов, в результате чего у систе¬
мы как бы проявляется «свобода воли», но в то же время
имеет место и наличие предельных возможностей, опреде¬
ляемых имеющимися ресурсами (элементами, их свойства¬
ми) и характерными для определенного типа систем струк¬
турными связями53
12Способность адап¬
тироваться к изме¬
няющимся условиям
среды и помехамЭто свойство, казалось бы, является весьма полезным.
Однако адаптивность может проявляться не только по
отношению к помехам, но и по отношению к управляю¬
щим воздействиям, что весьма затрудняет управление
системойПринципиальная не-
равновесностьПри исследовании отличий живых* развивающихся объ¬
ектов от неживых биолог Эрвин Бауэр высказал гипотезу о
том, что живое принципиально находится в неустойчивом,
неравновесном состоянии, и более того - использует свою
энергию для поддержания себя в неравновесном состоянии
(которое и является собственно жизнью). Эта гипотеза
находит все большее подтверждение в современных иссле¬
дованиях. При этом возникают проблемы сохранения ус¬
тойчивости системыСпособность проти¬
востоять энтропийным
(разрушающим систему)
тенденциям и проявлять
негэнтропийные тенден¬
цииОбусловлена наличием активных элементов, стимули¬
рующих обмен материальными, энергетическими и инфор¬
мационными продуктами со средой и проявляющих собст¬
венные «инициативы», активное начало. Благодаря этому в
таких системах нарушается закономерность возрастания
энтропии (аналогичная второму закону термодинамики,
действующему в закрытых системах, так называемому «вто¬
рому началу»), и даже наблюдаются негэнтропийные тен¬
денции, т. е. собственно самоорганизация, развитие, в том
числе «(свобода воли»Способность выра¬
батывать варианты
поведения и изменять
свою структуруЭто свойство может обеспечиваться с помощью различных
методов, позволяющих формировать разнообразные модели
вариантов принятия решений, выходить на новый уровень
эквифинальности, сохраняя при этом целостность и основные
свойстваСпособность и стрем¬
ление к целеобразо-
ваниюВ отличие от закрытых (технических) систем, которым
цели задаются извне, в системах с активными элементами
цели формируются внутри системы (впервые эта особен¬
ность применительно к экономическим системам была
сформулирована Ю.И.Черняком [76]); целеобразование -
основа негэнтропийных процессов в социально-экономи¬
ческих системахНеоднозначность ис¬
пользования понятийНапример, «цель» - «средство», «система» - «подсисте¬
ма» и т. п. Эта особенность проявляется при формировании
структур целей, при разработке проектов сложных техни¬
ческих комплексов, автоматизированных систем управле¬
ния и т.п., когда лица, формирующие структуру системы,
назвав какую-то ее часть подсистемой, через некоторое
время начинают говорить о ней, как о системе, не добавляя
приставки «под», или подцели начинают называть средст¬
вами достижения вышестоящих целей. Из-за этого часто
возникают затяжные дискуссии, которые легко разрешают¬
ся с помощью закономерности коммуникативности, свой¬
ства «двуликого Януса» (см. подробнее в § 1.5)54
Перечисленные особенности имеют разнообразные проявления, ко¬
торые иногда можно выделять как самостоятельные особенности.Мы не приводили подробных поясняющих примеров, поскольку каж¬
дый студент может легко обнаружить большинство из названных особенно¬
стей на примере своего собственного поведения или поведения своих дру¬
зей, коллектива, в котором учится.Часть из рассмотренных особенностей характерна для диффузных сис¬
тем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных парамет¬
ров), но большинство из особенностей являются специфическими призна¬
ками, существенно отличающими этот класс систем от других и затруд¬
няющими их моделирование.В то же время при создании и организации управления предпри¬
ятиями часто стремятся отобразить их, используя теорию автоматиче¬
ского регулирования и управления, разрабатывавшуюся для закрытых,
технических систем и существенно искажающую понимание систем с
активными элементами, что способно нанести вред предприятию, сде¬
лать его неживым «механизмом», не способным адаптироваться к среде
и разрабатывать варианты своего развития.Такая ситуация стала, в частности, наблюдаться в нашей стране в
60-70-е гг., когда слишком жесткие директивы стали сдерживать развитие
промышленности.Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве слу¬
чаев являются и положительными и отрицательными, желательными и
нежелательными для создаваемой системы. Их не сразу можно понять и
объяснить, выбрать и создать требуемую степень их проявления. Исследо¬
ванием причин проявления подобных особенностей сложных объектов с
активными элементами занимаются философы, психологи, специалисты
но теории систем, которые для объяснения этих особенностей предлагают
и исследуют закономерности систем. Основные изученные к настоящему
времени закономерности построения, функционирования и развития сис¬
тем, объясняющие эти особенности, будут рассмотрены в следующем па¬
раграфе.Проявление противоречивых особенностей развивающихся систем и
объясняющих их закономерностей в реальных объектах необходимо
изучать, постоянно контролировать, отражать в моделях и искать мето¬
ды и средства, позволяющие регулировать степень их проявления.При этом следует иметь в виду важное отличие развивающихся сис¬
тем с активными элементами от закрытых:55
пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких
систем, уже первые исследователи отмечали, что начиная с некоторого
уровня сложности систему легче изготовить и ввести в действие,
преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью.По мере накопления опыта исследования и преобразования таких
систем это наблюдение подтверждалось и была осознана их основная
особенность - принципиальная ограниченность формализованного опи¬
сания развивающихся, самоорганизующихся систем.Эта особенность, т. е. необходимость сочетания формальных мето¬
дов и методов качественного анализа>и положена в основу большинства
моделей и методик системного анализа.При формировании таких моделей меняется привычное представле¬
ние о моделях, характерное для математического моделирования и при¬
кладной математики. Изменяется представление и о доказательстве
адекватности таких моделей.Основную конструктивную идею моделирования при отображении
объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать
следующим образом.Разрабатывается знаковая система, с помощью которой фиксируют
известные на данный момент компоненты и связи, а затем, путем преоб¬
разования полученного отображения с помощью установленных (приня¬
тых) правил (правил структуризации или декомпозиции; правил компо¬
зиции, поиска мер близости на пространстве состояний), получают но¬
вые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения, зависимости,
которые могут либо послужить основой для принятия решений, либо
подсказать последующие шаги на пути подготовки решения.Таким образом можно накапливать информацию об объекте, фикси¬
руя при этом все новые компоненты и связи (правила взаимодействия
компонент), и, применяя их, получать отображения последовательных
состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более адек¬
ватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта. При
этом информация может поступать от специалистов различных областей
знаний и накапливаться во времени по мере ее возникновения (в процес¬
се познания объекта).Адекватность модели также доказывается как бы последовательно
(по мере ее формирования) путем оценки правильности отражения в
каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для
достижения поставленных целей.56
Иными словами, такое моделирование становится как бы своеобраз¬
ным «механизмом» развития системы. Практическая реализация такого
«механизма» связана с необходимостью разработки языка моделирова¬
ния процесса принятия решения. В основу такого языка (знаковой сис¬
темы) может быть положен один из методов моделирования систем (на¬
пример, теоретико-множественные представления, математическая ло¬
гика, математическая лингвистика, имитационное динамическое моде¬
лирование, информационный подход и т. д.), но по мере развития моде¬
ли методы могут меняться.При моделировании наиболее сложных процессов (например, про¬
цессов целеобразования, совершенствования организационных структур
и т. п.) «механизм» развития (самоорганизации) может быть реализован
и форме соответствующей методики системного анализа (примеры кото¬
рых рассматриваются в прикладных главах учебника).Рассматриваемый класс систем можно разбить на подклассы, выде¬
лив адаптивные, или самоприспосабливающиеся, системы, самообу¬
чающиеся системы, самовосстанавливающиеся, самовоспроизводящиеся
и т. п. классы, в которых в различной степени реализуются рассмотрен¬
ные выше и еще не изученные (например, для самовоспроизводящихся
систем) особенности.При представлении объекта классом самоорганизующихся систем
задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются.
11ри этом задачи определения целей, выбора средств, в свою очередь,
могут быть описаны в виде самоорганизующихся систем, т. е. структура
основных направления, плана, структура функциональной части АСУ
должна развиваться так же (и даже здесь нужно чаще включать «меха¬
низм» развития), как и структура обеспечивающей части АСУ, органи¬
зационная структура предприятия и т. д.Большинство из рассматриваемых в последующих главах примеров
методов, моделей и методик системного анализа основано на представ¬
лении объектов в виде самоорганизующихся систем, хотя не всегда это
будет особо оговариваться.Рассмотренные классы систем удобно использовать как подходы на
начальном этапе моделирования любой задачи. Этим классам поставле¬
ны в соответствие методы формализованного представления систем
(гл. 2), и таким образом, определив класс системы, можно дать ре¬
комендации по выбору метода, который позволит более адекватно ее
отобразить.57
1.5.	Закономерности системЗакономерности функционирования и развития систем (в более
краткой формулировке - закономерности систем) - общесистемные
закономерности, характеризующие принципиальные особенности по¬
строения, функционирования и развития сложных систем.Такие закономерности JI. фон Берталанфи вначале называл системны¬
ми параметрами, а А. Холл [74] - макроскопическими свойствами, и зако¬
номерностями.Закономерности систем можно условно разделить на четыре группы
(рис. 1.19).Рис. 1.19Закономерности взаимодействия части и целого. В процессе изу¬
чения особенностей функционирования и развития сложных открытых
систем с активными элементами был выявлен ряд закономерностей,
помогающих глубже понять диалектику части и целого в системе, чтобы
учитывать их при принятии решений. Рассмотрим основные из этих
закономерностей.58
Целостность. Закономерность целостности {эмерджентностъ)
проявляется в системе в появлении (emerge - появляться) у нее новых
свойств, отсутствующих у элементов. Берталанфи считал эмерджентностъ
основной системной проблемой [17].Проявление этой закономерности легко пояснить на примерах пове¬
дения популяций, социальных систем и даже технических объектов
(свойства станка отличаются от свойств деталей, из которых он собран).Для того чтобы глубже понять закономерность целостности, необ¬
ходимо прежде всего учитывать две ее стороны:1)	свойства системы (целого) Qs не являются простой суммой
свойств составляющих ее элементов (частей) qt:Qs * X qi;	(1.6)i=i2)	свойства системы (целого) зависят от свойств составляющих ее
элементов (частей):&=/(*<)•	(1-7)Кроме двух основных сторон, следует иметь в виду еще одну:3)	объединенные в систему элементы, как правило, утрачивают часть
своих свойств, присущих им вне системы, т. е. система как бы подавляет
ряд свойств элементов; но, с другой стороны, элементы, попав в систему,
могут приобрести новые свойства.Поясним это на примерах. Так, из датчиков, транзисторов, резисторов и
других деталей может быть собрана система управления станком. При этом
система, полученная из деталей-элементов, проявляет новые свойства по
сравнению со свойствами каждого из отдельно взятых элементов, а элемен¬
ты утрачивают при объединении в систему часть своих свойств. Например,
транзистор может использоваться в различных режимах работы в разных
устройствах - радиоприемниках, телевизорах и т. п., а став элементом сис¬
темы автоматического управления станком, он утратил эти возможности и
сохранил только свойство работать в необходимом для этой схемы режиме.
Аналогично производственная система в рабочее время подавляет у своих
элементов-рабочих вокальные, хореографические и некоторые другие спо¬
собности и использует только те свойства, которые нужны для осуществле¬
ния процесса производства. Еще в большей степени подавляет проявление
способностей человека конвейер.Таким образом, первая сторона закономерности целостности харак¬
теризует изменение взаимоотношений системы как целого со средой (по
сравнению с взаимодействием с ней отдельно взятых элементов) и утра¬
ту элементами некоторых свойств, когда они становятся элементами59
системы. Эти изменения бывают настолько разительны, что может пока¬
заться, будто свойства системы вообще не зависят от свойств элементов.
Поэтому необходимо обращать внимание на вторую сторону закономер¬
ности целостности.В самом деле, если транзистор или другой элемент вышел из строя или ес¬
ли поставлен датчик с другой чувствительностью, то либо система управления
станком вообще перестанет существовать и выполнять свои функции, либо, по
крайней мере, изменятся ее характеристики (во втором случае). Аналогично
замена элементов в организационной структуре системы управления предпри¬
ятием может существенно повлиять на качество его функционирования.Свойство целостности связано с целью, для выполнения которой
создается система. При этом, если цель не задана в явном виде, а у ото¬
бражаемого объекта наблюдаются целостные свойства, можно попы¬
таться определить цель или выражение, связывающее цель со средства¬
ми ее достижения (целевую функцию, системообразующий критерий),
путем изучения причин появления закономерности целостности.В приведенном примере целостность определяется конструкцией сис¬
темы управления станком, технологической схемой взаимодействия дета¬
лей и узлов. Но в подобных примерах и цель несложно сформулировать. А
вот в организационных системах не всегда сразу легко понять причину
возникновения целостности и требуется проводить анализ, позволяющий
выявить, что привело к возникновению целостных, системных свойств.Исследованию причин возникновения целостных свойств в теории
систем уделяется большое внимание. Однако в ряде реальных ситуаций
не удается выявить факторы, обусловливающие возникновение целост¬
ности. Тогда системные представления становятся средством исследова¬
ния: благодаря тому, что отображение объекта в виде системы подразу¬
мевает в силу закономерности целостности качественные изменения при
объединении элементов в систему и при переходе от системы к элемен¬
там (и эти изменения происходят на любом уровне расчленения систе¬
мы), можно хотя бы структурой представить объект или процесс, для
изучения которого не может быть сразу сформирована математическая
модель, требующая выявления точных, детерминированных взаимоот¬
ношений между элементами системы.Иными словами, с помощью понятий система и структура можно
отображать проблемные ситуации с неопределенностью, при этом как
бы разделяют «большую» неопределенность на более «мелкие», которые60
ii ряде случаев легче поддаются изучению, что помогает выявить причи¬
ны качественных изменений при формировании целого из частей. Рас¬
членяя систему, можно анализировать причины возникновения целост¬
ности на основе установления причинно-следственных связей различной
природы между частями, частью и целым, выявления причинно-
следственной обусловленности целого средой.Наряду с изучением причин возникновения целостности, можно полу¬
чать полезные для практики результаты путем сравнительной оценки сте¬
пени целостности систем (и их структур) при неизвестных причинах ее
нозникновения. В связи с этим обратимся к закономерности, двойственной
но отношению к закономерности целостности. Ее называют физической
аддитивностью у независимостью, суммат ивност ью, обособленностью.Свойство физической аддитивности проявляется у системы, как бы
распавшейся на независимые элементы; тогда становится справедливым& = £;<?/• (1.8)
/=1В этом крайнем случае и говорить-то о системе нельзя. Но, к сожа¬
лению, на практике существует опасность искусственного разложения
системы на независимые элементы, даже когда при внешнем графиче¬
ском изображении они кажутся элементами системы.Строго говоря, любая развивающаяся система находится, как прави¬
ло, между состоянием абсолютной целостности и абсолютной аддитив¬
ности, и выделяемое состояние системы (ее «срез») можно охарактери¬
зовать степенью проявления одного из этих свойств или тенденций к его
нарастанию или уменьшению.Для оценки этих тенденций А. Холл [35, 74] ввел две сопряженные
закономерности, которые он назвал прогрессирующей факторизацией -
стремлением системы к состоянию со все более независимыми элемен¬
тами, и прогрессирующей систематизацией - стремлением системы к
уменьшению самостоятельности элементов, т. е. к большей целостности
(габл. 1.3).В последнее время появляются попытки введения сравнительных
количественных оценок степени целостности а и коэффициента исполь¬
зования свойств элементов р в целом.Возможность получения таких оценок на основе информационного под¬
хода к анализу систем показана в гл. 5, а их применение для сравнительно¬
го анализа вариантов организационных структур предприятия - в гл. 9.61
Таблица 1.3Закономерности взаимодействия
части и целогоСтепеньцелостностиаКоэффициент
использования
элементов (5пЦелостность Qs * X я,
(эмерджентность) .=,10Прогрессирующая систематизацияа > рПрогрессирующая факторизацияа < рпАддитивность Qs = X q,
(суммативность) /=101Интегративность. Этот термин часто употребляется как синоним
целостности. Однако некоторые исследователи (например, В.Г. Афа¬
насьев [15]) выделяют эту закономерность как самостоятельную, стре¬
мясь подчеркнуть интерес не к внешним факторам проявления целост¬
ности, а к более глубоким причинам, обусловливающим возникновение
этого свойства, к факторам, обеспечивающим сохранение целостности.Интегративными называют системообразующие, системосохраняю¬
щие факторы, в числе которых важную роль играют неоднородность и
противоречивость элементов (исследуемые большинством философов),
с одной стороны, и стремление их вступать в коалиции (на что обратил
внимание А.А. Богданов [18] и исследуют А.А. Малиновский [63] и
М. Месарович [7, 35]), с другой.В связи с этим отметим, что носителями целостного знания о мире яв¬
ляются философские концепции, опираясь на которые можно дополнить за¬
кономерность интегративности рекомендациями, основанными на законо¬
мерностях развития систем, базирующихся на законах диалектики (см. в [5]).
Обратим также внимание на тот факт, что для сложных развивающихся сис¬
тем, в принципе, невозможно разработать полный перечень рекомендаций
по созданию и сохранению целостности и что проблема выбора и сохране¬
ния интегративных факторов должна решаться в конкретных приложениях
на моделях, сочетающих средства качественного и количественного анализа.Закономерности иерархической упорядоченности систем. Этагруппа закономерностей тесно связана с закономерностью целостности, с
расчленением целого на части. Однако характеризует и взаимодействие
системы с ее окружением - со средой (значимой или существенной для
системы), надсистемой, подчиненными системами. Поэтому рассматри¬
ваемые ниже закономерности выделены в самостоятельный подраздел.62
Коммуникативность. Эта закономерность составляет основу оп¬
ределения системы В.Н. Садовским и Э.Г. Юдиным [35], приведенного в
§ 1.1, из которого следует, что система не изолирована от других систем,
она связана множеством коммуникаций со средой, представляющей собой,
в свою очередь, сложное и неоднородное образование, содержащее над-
систему (систему более высокого порядка, задающую требования и огра¬
ничения исследуемой системе), подсистемы (нижележащие, подведомст¬
венные системы) и системы одного уровня с рассматриваемой.Такое сложное единство со средой названо закономерностью ком¬
муникативности, которая в свою очередь легко помогает перейти к ие¬
рархичности как закономерности построения всего мира и любой выде¬
ленной из него системы.Иерархичность. Закономерности иерархичности или иерархиче¬
ской упорядоченности были в числе первых закономерностей теории
систем, которые выделил и исследовал J1. фон. Берталанфи [16, 17]. Он,
в частности, показал связь иерархической упорядоченности мира с явле¬
ниями дифференциации и негэнтропийными тенденциями, т. е. с зако¬
номерностями самоорганизации, развития открытых систем, рассматри¬
ваемыми ниже. На выделении уровней иерархии природы базируются
некоторые классификации систем, и в частности рассмотренная класси¬
фикация К. Боулдинга.На необходимость учитывать не только внешнюю структурную сто¬
рону иерархии, но и функциональные взаимоотношения между уровня¬
ми обратил внимание академик В.А. Энгельгардт (Вопросы философии.
1976. № 7. С. 65-81). На примерах биологических организаций он пока¬
зал, что более высокий иерархический уровень оказывает направляющее
воздействие на нижележащий уровень, подчиненный ему, и это воздей¬
ствие проявляется в том, что подчиненные члены иерархии приобретают
новые свойства, отсутствовавшие у них в изолированном состоянии
(подтверждение положения о влиянии целого на элементы, приведенно¬
го выше), а в результате появления этих свойств формируется новый,
другой «облик целого» (влияние свойств элементов на целое). Возник¬
шее таким образом новое целое приобретает способность осуществлять
новые функции, в чем и состоит цель образования иерархий. Иными
словами, речь идет о закономерности целостности (эмерджентности)
и ее проявлении на каждом уровне иерархии.Эти особенности иерархических структур систем (ил^ как принято
иногда говорить иерархических систем) наблюдаются не только на биоло¬
гическом уровне развития Вселенной, но и в социальных организациях,63
при управлении предприятием, объединением, государством, при пред¬
ставлении замысла проектов сложных технических комплексов и т. п.Исследования иерархической упорядоченности в организационных сис¬
темах с использованием информационного подхода (см. гл. 5) позволили
сделать вывод о том, что между уровнями и элементами иерархических сис¬
тем существуют более сложные взаимосвязи, чем это может быть отражено
в графическом изображении иерархической структуры. В частности, если
даже между элементами одного уровня иерархии нет явных связей («гори¬
зонтальных»), то они все равно взаимосвязаны через вышестоящий уровень.Например, в производственной и организационной структурах предпри¬
ятия от вышестоящего уровня зависит, какой из этих элементов будет выбран
для поощрения (при предпочтении одних исключается поощрение других)
или, напротив, какому из элементов будет поручена непрестижная или невы¬
годная работа (опять-таки это освободит от нее других). Неоднозначно можно
также трактовать связи между уровнями иерархических систем.Таким образом, иерархические представления помогают лучше по¬
нять и исследовать феномен сложности.Выделим основные особенности иерархической упорядоченности с
точки зрения полезности их использования в качестве моделей систем¬
ного анализа.1.	В силу закономерности коммуникативности, которая проявляется не
только между выделенной системой и ее окружением, но и между уров¬
нями иерархии исследуемой системы, каждый уровень иерархической
упорядоченности имеет сложные взаимоотношения с вышестоящим и
нижележащим уровнями. По метафорической формулировке, используе¬
мой Кёстлером, каждый уровень иерархии обладает свойством «двуликого
Януса»: «лик», направленный в сторону нижележащего уровня, имеет
характер автономного целого (системы), а «лик», направленный к узлу
(вершине) вышестоящего уровня, проявляет свойства зависимой части
(элемента вышестоящей системы, каковой является для него составляю¬
щая вышестоящего уровня, которой он подчинен).Эта конкретизация закономерности иерархичности объясняет неодно¬
значность использования в сложных организационных системах понятий «сис¬
тема» и «подсистема», «цель» и «средство» (элемент каждого уровня иерархи¬
ческой структуры целей выступает как цель по отношению к нижележащим и
как «подцель», а начиная с некоторого уровня, и как «средство» по отношению
к вышестоящей цели), что часто наблюдается, как отмечалось выше, в реаль¬
ных условиях и приводит к некорректным терминологическим спорам.2.	Важнейшая особенность иерархической упорядоченности как за¬
кономерности заключается в том, что закономерность целостности (т. е.64
качественные изменения свойств компонентов более высокого уровня по
сравнению с объединяемыми компонентами нижележащего) проявляет¬
ся в ней на каждом уровне иерархии. При этом объединение элементов в
каждом узле иерархической структуры приводит не только к появлению
новых свойств у узла и утрате объединяемыми компонентами свободы
проявления некоторых своих свойств, но и к тому, что каждый подчи¬
ненный член иерархии приобретает новые свойства, отсутствовавшие у
него в изолированном состоянии.Благодаря этой особенности с помощью иерархических представлений
можно исследовать системы и проблемные ситуации с неопределенностью.3.	При использовании иерархических представлений как средства
исследования систем с неопределенностью происходит как бы расчлене¬
ние «большой» неопределенности на более «мелкие», лучше поддаю¬
щиеся исследованию. При этом даже если эти “мелкие неопределенно¬
сти” не удается полностью раскрыть и объяснить, то все же иерархиче¬
ское упорядочение частично снимает общую неопределенность, обес¬
печивает, по крайней мере, управляемый контроль за принятием реше¬
ния, для которого используется иерархическое представление.Однако следует иметь в виду, что в силу закономерности целостно¬
сти одна и та же система может быть представлена разными иерархиче¬
скими структурами. Причем это зависит: а) от цели (разные иерархиче¬
ские структуры могут соответствовать разным формулировкам цели);
б) от предыстории развития лиц, формирующих структуру: при одной и
той же цели, если поручить формирование структуры разным лицам, то
они в зависимости от их предшествующего опыта, квалификации и зна¬
ния объекта могут получить разные структуры, т. е. по-разному раскрыть
неопределенность проблемной ситуации.В связи со сказанным на этапе структуризации системы (или ее цели)
можно (и нужно) ставить задачу выбора варианта структуры для дальнейше¬
го исследования или проектирования системы, для организации управления
технологическим процессом, предприятием, проектом и т. д. Для того что¬
бы помочь в решении подобных задач, разрабатывают методики структури¬
зации, методы оценки и сравнительного анализа структур, примеры которых
будут рассмотрены в последующих главах.Закономерности осуществимости систем. Проблема осуществимо¬
сти систем является наименее исследованной. Рассмотрим некоторые из
закономерностей, помогающие понять эту проблему и учитывать ее при
определении принципов проектирования и организации функциониро¬
вания систем управления.5-333565
Эквифинальность. Эта закономерность характеризует как бы
предельные возможности системы. JI. фон Берталанфи, предложивший
этот термин, определил эквифинальность как «способность в отличие от
состояния равновесия в закрытых системах, полностью детерминиро¬
ванных начальными условиями, ...достигать не зависящего от времени
состояния, которое не зависит от ее начальных условий и определяется
исключительно параметрами системы» ([17], с.42).По Берталанфи можно говорить об уровне развития крокодила, обезь¬
яны и характеризовать их предельными возможностями, предельно воз¬
можным состоянием, к которому может стремиться тот или иной вид, а
соответственно, и стремлением к этому предельному состоянию из любых
начальных условий, даже если индивид появился на свет раньше поло¬
женного времени или провел, подобно Маугли, некоторый начальный пе¬
риод жизни в несвойственной ему среде.Живые организмы по мере эволюции усложняются, и в разные периоды
их жизни можно наблюдать различные состояния эквифинальности. В наи¬
большей мере это проявляется у человека, что является предметом изучения
многих исследователей - биологов, философов, инженеров, которые выде¬
ляют примерно следующие уровни (называемые по-разному): материальный,
эмоциональный, семейно-общественный, социально-общественный, интел¬
лектуальный и т. п.Потребность во введении понятия эквифинальности возникает на¬
чиная с некоторого уровня сложности систем. Берталанфи не получил
ответы на вопросы: какие именно параметры в конкретных условиях
обеспечивают эквифинальность? Как проявляется закономерность экви¬
финальности в сообществах, в организационных системах? Однако за¬
кономерность заставляет задуматься о предельных возможностях созда¬
ваемых предприятий, организационных систем управления отраслями,
регионами, государством.В этой связи особый интерес представляют исследования возможных
уровней существования социально-общественных систем, что важно учи¬
тывать при определении целей системы (см. гл. 7, § 7.1).Закон «необходимого разнообразия». На необходимость учи¬
тывать предельную осуществимость системы при ее создании впервые в
теории систем обратил внимание У.Р.Эшби. Он сформулировал закономер¬
ность, известную под названием закон «необходимого разнообразия» [82].Для задач принятия решений наиболее важным является одно из
следствий этой закономерности, которое можно упрощенно пояснить
на следующем примере.66
Когда исследователь (лицо, принимающее решение, наблюдатель) N
сталкивается с проблемой Д решение которой для него неочевидно, то
имеет место некоторое разнообразие возможных решений Vo. Этому
разнообразию противостоит разнообразие мыслей исследователя (на¬
блюдателя) VN. Задача исследователя заключается в том, чтобы свести
разнообразие VD - VN к минимуму, в идеале (VD- Vu) —> 0.Эшби доказал теорему, на основе которой сформулировал следую¬
щий вывод: «Если VD дано постоянное значение, то VD - VN может быть
уменьшено лишь за счет соответствующего роста VN. ... Говоря более
образно, только разнообразие в N может уменьшить разнообразие, соз¬
даваемое в D; только разнообразие может уничтожить разнообразие».Сказанное означает, что, создавая систему, способную справиться с
решением проблемы, обладающей определенным, известным разнообра¬
зием (сложностью), нужно обеспечить, чтобы система имела еще большее
разнообразие (знания методов решения), чем разнообразие решаемой про¬
блемы, или была способна создать в себе это разнообразие (владела бы
методологией, могла разработать методику, предложить новые методы
решения проблемы).Применительно к системам управления закон «необходимого разно¬
образия» может быть сформулирован следующим образом: разнообразие
управляющей системы {системы управления) должно быть больше
{или по крайней мере равно) разнообразию управляемого объекта Vou:Vsu> Vm.	(1.9)Использование этого закона при разработке и совершенствовании
систем управления предприятиями и организациями помогает увидеть
причины проявляющихся в них недостатков и найти пути повышения
эффективности управления.Например, В.И.Терещенко 1 предложил следующие пути совершен¬
ствования управления при усложнении производственных процессов:•	Увеличение Vsu, что может быть достигнуто путем роста числен¬
ности аппарата управления, повышения его квалификации, механизации и
автоматизации управленческих работ (этот путь был предложен в 60-е гг.
XX в.и исчерпан); уменьшение Vou за счет установления более четких и
определенных правил поведения компонентов системы: унификации,
стандартизации, типизации, введения поточного производства, сокраще¬
ния номенклатуры деталей, узлов, технологической оснастки и т. п.1 См. ссылки в [1, 12].67
Это и пытались делать в 70-е гг. XX в., вплоть до типизации разработ¬
ки сложных технических комплексов, АСУ и оргструктур предприятий, что
входит в противоречие с характеристиками, обеспечивающими существова¬
ние объекта как развивающейся системы, - такими, как уникальность, необ¬
ходимость развития активного начала, негэнтропийных тенденций для реа¬
лизации адаптивности, способности приспосабливаться к изменяющимся
условиям, разрабатывая варианты решения и даже преобразуя при необхо¬
димости структуру и т. д.•	Снижение уровня требований к управлению, т. е. сокращение чис¬
ла постоянно контролируемых и регулируемых параметров управляемой
системы.Такой путь можно реализовать с помощью ограничения контролируе¬
мых параметров, что далеко не всегда желательно с точки зрения качества
выпускаемой продукции и производственной дисциплины, если наряду с
принципом контроля не предусмотрены иные методы управления.•	Самоорганизация объектов управления.Создание саморегулирующихся подразделений: цехов, участков с замкнутым
циклом производства, с относительной самостоятельностью и ограничением вмеша¬
тельства централизованных органов управления предприятием и т. п.К середине 70-х гг. XX в. первые три пути были исчерпаны и ос¬
новное развитие получил четвертый путь на основе более широкой его
трактовки - внедрение хозрасчета, самофинансирования, самооку¬
паемости и т. п. Однако привычка к жесткому контролю и директив¬
ным указаниям не позволила осуществить намеченные реформы: поя¬
вились регламентируемые формы хозрасчета, нормативные докумен¬
ты, сдерживающие развитие самостоятельности предприятий и реали¬
зацию принятых в тот период принципов управления (подробнее о
реформах 70-х гг. XX в. и применении при их реализации закономер¬
ностей теории систем см. в [23]).Закономерность потенциальной эффективности. Разви¬
вая идею В.А. Котельникова о потенциальной помехоустойчивости сис¬
тем, Б.С. Флейшман [71] связал сложность структуры системы со слож¬
ностью ее поведения; предложил количественные выражения предель¬
ных законов надежности, помехоустойчивости, управляемости и других
качеств систем; и показал, что на их основе можно получить количест¬
венные оценки осуществимости систем с точки зрения того или иного
качества - предельные оценки жизнеспособности и потенциальной эф¬
фективности сложных систем.68
Эти оценки исследовались применительно к техническим и экологиче¬
ским системам и пока еще мало используются для производственных сис¬
тем. Потребность в таких оценках на практике ощущается все более остро.
Например, нужно определять, когда исчерпываются потенциальные воз¬
можности существующей организационной структуры и возникает необхо¬
димость в ее преобразовании, когда устаревают и требуют обновления про¬
изводственные комплексы, оборудование и т. п. Возможности применения
закономерности потенциальной эффективности к задаче определения «порога
осуществимости» организационной системы исследовал В.И. Самофалов
(см. гл. 5, § 5.1 в [11]).Использование закономерностей построения, функционирования и раз¬
вития систем помогает уточнить представление об изучаемом или проекти¬
руемом объекте, позволяет разрабатывать рекомендации по совершенство¬
ванию организационных систем, методик системного анализа.Закономерности развития систем. В последнее время все больше на¬
чинает осознаваться необходимость учета при моделировании систем прин¬
ципов их изменения во времени, для понимания которых могут помочь
закономерности рассматриваемой группы.Историчность. Хотя, казалось быэочевидно, что любая система не
может быть неизменной, что она не только возникает, функционирует,
развивается, но и погибает, и каждый легко может привести примеры ста¬
новления, расцвета, упадка (старения) и даже смерти (гибели) биологи¬
ческих и социальных систем, все же для конкретных случаев развития
организационных систем и сложных технических комплексов трудно оп¬
ределить эти периоды. Не всегда руководители организаций и конструкто¬
ры технических систем учитывают, что время является непременной ха¬
рактеристикой системы, что каждая система подчиняется закономерности
историчности и что эта закономерность - такая же объективная, как це¬
лостность, иерархическая упорядоченность и др.Поэтому в практике проектирования и управления на необходимость
учета закономерности историчности начинают обращать все больше
внимания. При этом закономерность историчности можно учитывать не
только пассивно фиксируя старение, но и использовать для предупреж¬
дения «смерти» системы, разрабатывая «механизмы» реконструкции,
реорганизации системы для сохранения ее в новом качестве.В частности, при разработке технических комплексов предусматри¬
вают «жизненные циклы», «очереди» (АСУП 1-й, 2-й очереди и т. д.).
Так, при разработке АСУП рекомендовалось примерно в середине «жиз¬
ненного цикла» разработки предшествующей очереди развития автома¬
тизированной системы начинать концептуальное проектирование и фор-69
’V	nv J 11г 1-я л АСУПРезультатымирование технического задания (ТЗ) на
проектирование последующей очереди
АСУП (что условно показано на рис. 1.20).очередьАСУПЭтапыАналогичная процедура обновления
Комплексной программы (прогноза) и
Основных направлений экономического
и социального развития страны в сере¬
дине каждой пятилетки была предусмот¬
рена в период реформ 70-х гг. XX в.Рис. 1.20При создании сложных техническихкомплексов предлагают корректировать технический проект с учетом
старения идеи, положенной в его основу, уже в процессе проектирования
и создания системы; рекомендуют в процессе проектирования рассмат¬
ривать не только вопросы создания и обеспечения развития системы, но
и вопрос о том, когда и как ее нужно уничтожить (возможно, предусмот¬
рев «механизм» ее уничтожения или самоликвидации), и рекомендуют
при создании технической документации, сопровождающей систему,
включать в нее не только вопросы эксплуатации системы, но и срок
жизни, ликвидацию.В настоящее время при регистрации предприятий требуется, чтобы в
Уставе был предусмотрен этап ликвидации предприятия.Закономерность самоорганизации. В числе основных осо¬
бенностей самоорганизующихся систем с активными элементами в § 1.4
были названы способность противостоять энтропийным тенденциям,
способность адаптироваться к изменяющимся условиям, преобразуя при
необходимости свою структуру и т. п. В основе этих внешне проявляю¬
щихся способностей лежит более глубокая закономерность, базирую¬
щаяся на сочетании в любой реальной развивающейся системе двух про¬
тиворечивых тенденций: с одной стороны, для всех явлений7в том числе
и для развивающихся, открытых систем справедлив второй закон термо¬
динамики («второе начало»), т. е. стремление к возрастанию энтропии;
а с другой стороны, наблюдаются негэнтропийные тенденции, лежащие
в основе эволюции.Дж. ван Г иг называет эту особенность развивающихся систем «дуа¬
лизмом» ([26], т. 2, с. 467).Обе тенденции присущи всем уровням развития материи. Однако на
уровнях неживой природы негэнтропийные тенденции слабы и их редко
удается измерить, а по мере развития материи, особенно начиная с биологи¬
ческого уровня, противодействие «второму началу» становится явно наблю¬70
даемым (что и послужило для Берталанфи основанием для выделения особо¬
го класса открытых систем, обладающих специфическими закономерно¬
стями, и в частности наличием негэнтропийных тенденций, противостоя¬
щих «второму началу»). А у человека и в организационных системах негэн¬
тропийные тенденции не только наблюдаются, но иногда и измеряются (на¬
пример, по соответствующим тестам можно определить природную любо¬
знательность или «школьный потенциал» личности, являющийся основой ее
активности в познавательной и преобразующей деятельности).При моделировании негэнтропийных тенденций в технических сис¬
темах ЯЗ. Цыпкин ввел понятие адаптивности и разработал теорию
адаптивных систем. Первоначально этот термин был перенесен и на
организационные системы. Однако удобнее оказалось для таких систем
ввести термин повышение организованности, порядка и назвать законо¬
мерность проявления негэнтропийных тенденций закономерностью са¬
моорганизации *.Исследованием процессов самоорганизации занимаются различные
научные направления - от химии и биологии до кибернетики и теории
систем. В становление этой закономерности большой вклад внес
А.Г. Ивахненко, разработавший теорию самоорганизации применитель¬
но к техническим системам.Важные результаты в понимании закономерности самоорганизации
получены в исследованиях, которые относят к развивающейся науке,
называемой синергетикой.Термин «синергетика» был введен немецким физиком Г. Хакеном
при проведении исследований кооперативных процессов («синергизм»)
в лазерах и неравновесных фазовых переходов. Этим термином Хакен
предложил назвать междисциплинарное направление для объединения
аналогичных явлений в других физических средах.В этом смысле термин синергетика больше соответствует закономерно¬
сти целостности, понятию синергизма в биологии. В то же время термин
«синергизм» не отражает появления у целого новых свойств, и поэтому в
теории систем принят термин «эмерджентность» (от emerge - появляться).Бельгийский ученый И.Р. Пригожин, также назвавший свою науку о
самоорганизации синергетикой, пришел к своим идеям из анализа спе¬
цифических химических реакций, которые приводят к образованию не¬
стабильной, диссипативной (распадающейся) пространственной струк¬1 Отметим, что этот термин не вполне точно отражает «дуализм» энтропийно-
негэнтропийных тенденций в развивающихся системах. Возможно, в дальнейшем для
этой закономерности будет найдено более точное название.71
туры \ образующейся за счет диссипации (рассеяния) энергии, исполь¬
зованной системой, и способной воспринимать новую энергию из среды,
благодаря чему может изменяться прежняя структура и система может
переходить в новое состояние. Простейшим аналогом подобных струк¬
тур, исследуемых термодинамикой, является эффект Бенара (структура,
возникающая в момент начала кипения).В дальнейшем И.Р. Пригожин и его последователи показали, что та¬
кие явления возникают в нелинейных неравновесных системах под воз¬
действием флюктуаций в состояниях, когда система удалена от точки
термодинамического равновесия. Точки, в которых возможен переход
системы в новое состояние, называют точками бифуркации (раздвоения,
разветвления), поскольку в них возникает выбор (зависящий от случай¬
ных факторов), в какое из новых состояний перейти системе.Синергетика И.Р. Пригожина является основой закономерности са¬
моорганизации. Однако понятия, введенные в ней применительно к хи¬
мическим процессам, пока еще недостаточно хорошо интерпретированы
для социально-экономических систем, и поэтому в теории систем для
объяснения закономерности, лежащей в основе развития системы, пред¬
почтение отдано термину «закономерность самоорганизации»Первоначально, опираясь на Берталанфи, исследователи объясняли
способность системы противостоять энтропийным тенденциям откры¬
тостью системы, т. е. ее взаимодействием со средой.В частности, JI.A. Растригин начинает объяснение этой закономерности в
популярной брошюре так: «Всякая система, изолированная от других систем,
может только разрушаться {энтропийные тенденции - авт.)...» [28, с. 3].Но в дальнейшем появились исследования, опирающиеся на актив¬
ное начало компонентов системы.Поиском «гена» развивающейся информационной системы занимался
Ф.Е. Темников (см. Приложение 2); закономерности системогенетики ис¬
следует А.И. Субетто [65]; в рассматриваемой в гл. 7 модели «пространства
инициирования целей» (В.Н. Сагатовского, Ф.И. Перегудова и др. [9, 55]),
наряду с взаимодействием со сложной средой, учитываются инициативы
собственно системы, обусловленные самодвижением целостности, активно¬
стью элементов системы.В сложных развивающихся системах закономерность самоорганиза¬
ции проявляется в том, что в зависимости от преобладания энтропийных
или негэнтропийных тенденций система любого уровня может либо раз¬1 За исследования по термодинамике диссипативных структур И. Пригожину была
присуждена Нобелевская премия.72
виваться в направлении более высокого уровня эквифинальности и пере¬
ходить на него, либо, напротив, может происходить энтропийный процесс
упадка и перехода системы на более низкий уровень существования.Исследование глубинных причин самоорганизации, самодвижения
целостности показывает, что основой рассматриваемой закономерности
является диалектика части и целого в системе. Оценка степени целост¬
ности помогает найти точку начала снижения эффективности функцио¬
нирования системы, в которой целесообразен переход на новый уровень
эквифинальности.Стремясь понять и лучше отразить в модели процесс развития, ста¬
новления системы, полезно дополнить рассматриваемую группу законо¬
мерностей закономерностями, базирующимися на законах диалектики.Например, в [5] предлагается учитывать при моделировании сложных
развивающихся систем закономерности диалектики, такие как изменчивость,
единство противоположностей, переход количественных изменений в ко¬
ренные качественные. Эти закономерности использованы при разработке
формализованного аппарата информационного анализа систем в гл. 51.6.	Закономерности целеобразованияЗакономерности возникновения и формулирования целей. Обоб¬
щение результатов исследований процессов целеобразования, проводи¬
мых философами, психологами, кибернетиками, и наблюдение процес¬
сов обоснования и структуризации целей в конкретных условиях позво¬
лили сформулировать некоторые общие принципы, закономерности,
которые полезно использовать на практике.Зависимость представления о цели и формулировки
цели от стадии познания объекта (процесса) и от време¬
ни1. Анализ определений понятия «цель» позволяет сделать вывод о
том, что, формулируя цель, нужно стремиться отразить в формулировке
или в способе представления цели основное противоречие: ее активную
роль в познании, в управлении, и в то же время необходимо сделать ее
реалистичной, направить с ее помощью деятельность на получение оп¬
ределенного полезного результата. При этом формулировка цели и пред¬
ставление о цели зависят от стадии познания объекта, и по мере развития
представления о нем цель может переформулироваться.При формулировании и пересмотре цели коллектив, выполняющий эту
работу, должен определить, в каком смысле на данном этапе рассмотрения1	Две первых закономерности сформулированы Л.А.Растригиным [28, 59].73
объекта и развития наших представлений о нем употребляется понятие
«цель», к какой точке условной шкалы «идеальные устремления в будущее -
реальный конечный результат деятельности» (см. рис. 1.4) ближе принимае¬
мая формулировка цели. По мере углубления исследований, познания объек¬
та цель может сдвигаться в одну или другую сторону шкалы и соответствен¬
но должна переформулироваться.Зависимость цели от внешних и внутренних факторов.
При анализе причин возникновения и формулирования целей нужно
учитывать, что на цель влияют как внешние по отношению к системе
факторы (внешние требования, потребности, мотивы, программы), так и
внутренние (потребности, мотивы, программы самой системы и ее эле¬
ментов, исполнителей цели). При этом последние являются такими же
объективно влияющими на процесс целеобразования факторами, как и
внешние (особенно при использовании в системах управления понятия
цели как средства побуждения к действию).Цели могут возникать на основе взаимодействия противоречий или
коалиций как между внешними и внутренними факторами, так и между
внутренними факторами, существующими ранее и вновь возникающими
в находящейся в постоянном самодвижении целостности.Эта закономерность характеризует очень важное отличие «открытых», раз¬
вивающихся систем с активными элементами от технических систем, отображае¬
мых обычно замкнутыми или «закрытыми» моделями. Теория управления по¬
следними оперирует обычно понятием «цель» как внешним по отношению к сис¬
теме, а в «открытых», развивающихся системах цели не задаются извне, а фор¬
мируются внутри системы 1 на основе рассматриваемой закономерности.Возможность (и необходимость) сведения задачи фор¬
мулирования обобщающей (общей, глобальной) цели к
задаче ее структуризации 2. Анализ процессов формулирования
обобщенной (глобальной) цели в сложных системах показывает, что эта
цель первоначально возникает в сознании руководителя или иного лица,
принимающего решение, не как единичное понятие, а как некоторая,
достаточно «размытая» область.Исследования психологов показывают, что цель на любом уровне
управления вначале возникает в виде некоторого «образа» или «области»
цели. В наибольшей степени это проявляется на уровне глобальной цели.
При этом достичь одинакового понимания этой области цели всеми ЛПР,
по-видимому, принципиально невозможно без ее детализации в виде не¬1	Впервые эту мысль высказал Ю.И.Черняк [75,76], и она вначале вызвала резкое непо¬
нимание, но впоследствии была учтена при проведении реформ 70-х гг. XX в.2	Закономерность сформулирована одним из авторов ([1,11, 23] и др.).74
упорядоченного или упорядоченного (в структуре) набора одновременно
возникающих взаимосвязанных подцелей, которые делают ее более кон¬
кретной и понятной для всех участников процесса целеобразования.Сказанное позволяет сделать вывод о том, что задача формулирова¬
ния обобщающей цели в сложных системах не только может, но и долж¬
на сводиться к задаче структуризации или декомпозиции цели. Структу¬
ра цели, коллективно формируемая, помогает достичь одинакового по¬
нимания общей цели всеми ЛПР и исполнителями.Закономерности формирования структур целей. Следующие три
закономерности развивают рассмотренные выше закономерности при¬
менительно к структурам целей.Зависимость способа представления целей от стадии
познания объекта. Цели могут представляться в форме различных
структур, подобных приведенным на рис. 1.8, т. е. с помощью: а) сетевых
графиков (декомпозиция во времени - рис. 1.8, а); б) в виде иерархий раз¬
личного вида (декомпозиция в пространстве) - древовидных (рис. 1.8, б),
со «слабыми связями» (рис. 1.8, в), в форме страт и эшелонов М. Месаро-
вича (рис. 1.8, г и 1.8, д соответственно); в) в матричной (табличной) фор¬
ме (рис. 1.8, е, ж), при этом матричные представления рис. 1.8, е и 1.8, ж
соответствуют иерархическим структурам рис. 1.8, б) и 1.8, в.На начальных этапах моделирования системы, как правило, удобнее
применять декомпозицию в пространстве, и предпочтительнее древо¬
видные иерархические структуры. Возникновение «слабых» иерархий
можно объяснить тем, что цели вышестоящих уровней иерархии сфор¬
мулированы слишком «близко» к идеальным устремлениям в будущее, а
представление исполнителей о целях-задачах и подцелях-функциях не
может обеспечить эти устремления.Представление развернутой последовательности подцелей (функций)
в виде сетевой модели требует хорошего знания объекта, законов его
функционирования, технологии производства и т. п. Иногда сетевая
структура может быть сформирована не сразу, а последующие подцели
могут выдвигаться по мере достижения предыдущих, т. е. пространство
между обобщающей целью и исходным первоначальным пониманием
первой подцели будет заполняться как бы постепенно.Такое представление может быть использовано и как средство управления,
когда руководитель хорошо представляет себе конечную цель и ее декомпози¬
цию во времени, но не уверен, что конечную цель сразу поймут исполнители; то¬75
гда он может выдвигать перед ними подцели постепенно по мере достижения
предыдущей, корректируя их с учетом мнений и возможностей исполнителей \
По-видимому, перспективным представляется развертывание во време¬
ни иерархических структур целей, т. е. сочетание декомпозиции цели в про¬
странстве и во времени.Проявление в структуре целей закономерности цело¬
стности. В иерархической структуре закономерность целостности
(эмерджентности) проявляется на любом уровне иерархии. Применитель¬
но к структуре целей это означает, что, с одной стороны, достижение цели
вышестоящего уровня не может быть полностью обеспечено достижением
подчиненных ей подцелей, хотя и зависит от них, а, с другой стороны,
потребности, программы (как внешние, так и внутренние) нужно исследо¬
вать на каждом уровне структуризации, и получаемые разными ЛПР рас¬
членения подцелей в силу различного раскрытия неопределенности могут
оказаться разными, т. е. разные ЛПР могут предложить разные иерархиче¬
ские структуры целей и функций, даже при использовании одних и тех же
принципов структуризации и методик.Иными словами, эффект целеобразования проявляется на каждом уров¬
не иерархии, но при этом большая неопределенность как бы расчленяется на
более мелкие, соответственно и задача анализа потребностей, мотивов, про¬
грамм, влияющих на формирование обобщенной цели, тоже расчленяется на
подзадачи анализа более частных потребностей, мотивов, программ на каж¬
дом уровне, что становится более реальным, и в результате появляется воз¬
можность согласования мнений ЛПР на каждом шаге структуризации.Закономерности формирования иерархических струк¬
тур целей. Учитывая, что наиболее распространенным способом пред¬
ставления целей в системах организационного управления являются
древовидные иерархические структуры («деревья целей»), рассмотрим
основные рекомендации по их формированию:•	приемы, применяющиеся при формировании древовидных иерархий
целей, можно свести к двум подходам: а) формирование структур «сверху» -
метода структуризации, декомпозиции, целевой или целенаправленньгй
подход; б) формирование структур целей «снизу» - морфологический, лин¬
гвистический, тезаурусный, терминальный подход; на практике обычно эти
подходы сочетаются;•	цели нижележащего уровня иерархии можно рассматривать как
средства для достижения целей вышестоящего уровня, при этом они же
являются целями для уровня нижележащего по отношению к ним (свой-1 Такое «расщепление» цели предложил Л.А. Растригин [28, 59].
76
ство «двуликого Януса»); поэтому в реальных условиях одновременно с
использованием философских понятий «цель», «подцель», удобно раз¬
ным уровням иерархической структуры присваивать различные назва¬
ния, типа «направления», «программы», «задания», «задачи» и т. п.);•	в иерархической структуре по мере перехода с верхнего уровня на
нижний происходит как бы смещение рассмотренной выше (см. рис. 1.4)
«шкалы» от цели-направления (цели-идеала, цели-мечты) к конкретным
целям и функциям, которые на нижних уровнях структуры могут выра¬
жаться в виде ожидаемых результатов конкретной работы с указанием
критериев оценки ее выполнения, в то время как на верхних уровнях ие¬
рархии указание критериев может быть либо выражено в общих требова¬
ниях (например, «повысить эффективность»), либо вообще не приводится
в формулировке цели;•	для того чтобы структура целей была удобной для анализа и орга¬
низации управления, к ней рекомендуется предъявлять некоторые требо¬
вания: расчленение на каждом уровне должно быть соразмерным, а вы¬
деленные части логически независимыми; признаки декомпозиции
(структуризации) в пределах одного уровня должны быть едиными;
число уровней иерархии и число компонентов в каждом узле должно
быть (в силу гипотезы Миллера или числа Колмогорова) К = 7 ± 2.
Эти требования не всегда совместимы, и на практике нужно искать ком¬
промиссы;•	процесс развертывания обобщенной цели в иерархической структуре,
в принципе, может быть бесконечным, однако на практике ситуация иная:
во-первых, в силу гипотезы Миллера число уровней иерархии следует огра¬
ничить до 5-7, а во-вторых, на каком-то уровне возникает потребность из¬
менить «язык» описания подцелей, и для того, чтобы не создавать сложно¬
стей при восприятии структуры, целесообразно считать одним «деревом
цели» ту часть структуры, которая может быть сформирована в терминах
одного «языка» (политического, экономического, инженерного, технологи¬
ческого и т. п.); иными словами, возникает потребность в стратифициро¬
ванном представлении структуры целей.Рассмотренные закономерности необходимо учитывать при разра¬
ботке методик структуризации и структур целей, что иллюстрируется в
последующих главах.77
Г л а в а 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ТЕОРИИ СИСТЕМ
И СИСТЕМНОГО АНАЛИЗАВ поисках методов моделирования сложных систем и проблемных ситуаций
исследователи обращались к различным разделам математики, предлагали новые,
искали приемы и методы постановки задач, организации процесса коллективного
принятия решений по разработке и совершенствованию сложных систем.Для того чтобы облегчить выбор методов в реальных условиях, необхо¬
димо разделить их на группы (классы) и разработать рекомендации по их
использованию при отображении систем различных классов.Поэтому в данной главе дается представление о проблеме принятия
решений (§ 2.1), характеризуются основные подходы к моделированию сис¬
тем (§ 2.2), обосновывается предлагаемая классификация методов (§ 2.3), в
которой в качестве основных классов выделяются методы формализованно¬
го представления систем и методы, направленные на активизацию интуиции
и опыта специалистов (характеризуемые в последующих главах 3 и 4); при¬
водится краткая характеристика специальных методов, сочетающих воз¬
можности качественного и количественного анализа, средства МАИС и
МФПС, один из которых излагается в гл. 3; рассматривается роль теории
систем и системного анализа в выборе методов моделирования (§ 2.4) и
принципы разработки методик системного анализа (§ 2.5).2.1.	Проблема принятия решенийПоскольку необходимость в методах моделирования возникает при
решении каких-либо конкретных задач, то для выбора классификации
методов вначале рассмотрим проблему принятия решения.В любой сфере деятельности человек принимает решения. Однако в
тех случаях, когда решение задачи базируется на законах физики, химии
и других фундаментальных областей знаний или когда задача может
быть поставлена в терминах конкретного класса прикладных задач, для
которого разработан соответствующий математический аппарат, приме¬
нять термин «проблема принятия решения» нет необходимости. По¬
требность в этом термине возникает в тех случаях, когда задача настоль¬
ко усложняется, что для ее постановки и решения не может быть сразу
определен подходящий аппарат формализации, когда процесс постанов¬
ки задачи требует участия специалистов различных областей знаний.
Это приводит к тому, что постановка задачи становится проблемой, для
78
решения которой нужно разрабатывать специальные подходы, приемы,
методы. В таких случаях возникает необходимость определить область
проблемы принятия решения (проблемную ситуацию); выявить факторы,
влияющие на ее решение; подобрать приемы и методы, которые позво¬
ляют сформулировать или поставить задачу таким образом, чтобы реше¬
ние было принято.Поясним процесс принятия решения на упрощенном примере - задаче
по перемещению из одного пункта в другой. Такого рода задачи возникают
при доставке грузов на предприятие, выпускаемой продукции - потребите¬
лю, и, наконец, - повседневно перед каждым человеком при поездке из дома
на работу.В терминах проблемы принятия решения эту задачу можно предста¬
вить следующим образом: задана цель - достичь пункта А (или пере¬
местить груз из В в А) • имеются возможные средства - путь (дорога) и
транспорт (различные транспортные средства передвижения или средст¬
ва доставки грузов); требуется обеспечить реализацию цели.Если нет никаких других оговорок, требований, то задачи нет, по¬
скольку безразлично, какой маршрут и какие транспортные средства вы¬
бирать. Для того чтобы возникла необходимость принимать решение
(возникла задача), нужно ввести критерий (или несколько критериев),
отражающий требования к достижению цели. Аналогично нет задачи и в
тех случаях, когда ЛПР не может задать требования, сформулировать кри¬
терий достижения цели, или неизвестен набор средств достижения цели,
т. е. имеет место задача с неопределенностью. В качестве критерия в рас¬
сматриваемой задаче можно, например, принять требование осуществить
перемещение «за время /*» или «л* такому-то временив».Для решения задачи нужно определить взаимосвязи цели со средства¬
ми ее достижения, что в данной задаче легко сделать путем оценки
средств (дорога оценивается длиной пути L, транс- Bi	\ Апорт - скоростью v транспортного средства; в про¬
стейшем случае - средней скоростью) и установле¬
ния связей этих оценок с критерием. В данном случае
в качестве выражения, связывающего цель со сред¬
ствами, можно использовать закон движения, кото¬
рый в случае равномерного прямолинейного движе¬
ния имеет вид t = L/v, а в общем виде t =J{L, v).Таким образом, для принятия решения нужно по¬
лучить выражение, связывающее цель со средствами
ее достижения с помощью вводимых критериев оцен¬
ки достижимости цели и оценки средств (рис. 2. 1).79Цель : Достичь п. А
Критерий «За время /*»
Средства: Дорога - L
Транспорт- v
Выражение, связывающее
цель со средствами:t = L/vt =AL, V)Рис. 2.1
Если такое выражение получено, то задача решена: варьируя либо v
при L = const, либо L при v = const, либо v и L одновременно, можно
получить варианты решения и выбрать из них наиболее приемлемый.При постановке рассматриваемой задачи могут быть учтены не толь¬
ко обязательные, основные, требования, отражаемые с помощью крите¬
рия, но и дополнительные требования, которые могут выступать в каче¬
стве ограничений (в данной задаче - это могут быть затраты на создание
или приобретение средств транспортировки грузов, наличие денежных
средств у человека, выбирающего вид транспорта^ т. п.).Тогда для решения задачи формируют комплекс соотношений, вклю¬
чающий наряду с основным выражением, связывающим цель со средст¬
вами, соотношения-неравенства, отражающие ограничения.Такая постановка задачи была предложена JI.B. Канторовичем [36] и
является основой теории оптимизации и нового направления в математике -
математического программирования, широко используемого в экономике
для задач планирования. В такой постановке выражение, связывающее цель
со средствами, устремляют к максимуму или минимуму; выражения, отра¬
жающие ограничения, представляют собой, как правило, неравенства (хотя,
в принципе, могут быть и равенствами). Разработан широкий спектр мето¬
дов решения задач математического программирования. По этому направ¬
лению обычно в вузе читают самостоятельные курсы лекций, но кратко его
важные принципиальные особенности будут охарактеризованы далее.Таким образом, для принятия решения необходимо получить выра¬
жение, связывающее цель со средствами ее достижения. Такие выра¬
жения получили в параллельно возникавших прикладных направлениях
различные названия: критерий функционирования, критерий или пока¬
затель эффективности, целевая или критериальная функция, функция
цели и т. п.Если удается получить выражение, связывающее цель со средствами,
то задача практически всегда решается. Эти выражения могут представ¬
лять собой не только простые соотношения, подобные рассмотренному,
но и более сложные, составные критерии (показатели), аддитивного или
мультипликативного вида. Конечно, в этом случае могут возникнуть
вычислительные сложности, при преодолении которых может потребо¬
ваться вновь обратиться к постановке задачи. Однако полученное фор¬
мализованное представление задачи позволяет в дальнейшем применять
и формализованные методы анализа проблемной ситуации.Получить такие выражения легко, если известен закон, позволяющий
связать цель со средствами (в рассмотренном примере - закон движе¬
ния). Если закон неизвестен, то стараются определить закономерности80
Гипотеза
Имитационная модельIгТеория. Концепцият—ГЗакономерность±.Закон±Проблемная ситуацияРис. 2.2на основе статистических исследовании,
или исходя из наиболее часто встречаю¬
щихся на практике экономических или
функциональных зависимостей. Если и это
не удается сделать, то выбирают или разра¬
батывают теорию, в которой содержится
ряд утверждений и правил, позволяющих
сформулировать концепцию и конструиро¬
вать на ее основе процесс принятия реше¬
ния. Если и теории не существует, то вы¬
двигается гипотеза, и на ее основе создают¬
ся имитационные модели, с помощью кото¬
рых исследуются возможные варианты ре¬
шения (рис. 2.2).В общем виде для ситуаций различной сложности модель формиро¬
вания критериальной функции для отображения проблемной ситуации
можно представить, воспользовавшись многоуровневым представлением
типа «слоев» М. Месаровича (см. рис. 2.2).В наиболее общем случае могут учитываться и варьироваться не
только компоненты (средства достижения цели) и критерии (отражаю¬
щие требования и ограничения), но и сами цели, если первоначальная их
формулировка не привела к желаемому результату, т. е. цели неточно
отразили потребности ЛПР.В то же время при постановке задачи в числе критериев могут быть
и принципиально неформализуемые. Например, даже в рассмотренной
простейшей задаче наряду с критерием времени и ограничением по за¬
тратам можно учесть и такие, принципиально неформализуемые крите¬
рии, как безопасность транспортировки грузов для рабочих, удобство
приведения в действие транспортно-распределительных устройств или
их остановки, а также такие критерии, как «комфорт».Например, с учетом последнего критерия можно даже при коротких рас¬
стояниях и небольшом выигрыше во времени выбрать такси вместо общест¬
венного транспорта, если,конечно, позволяют денежные средства; или при
передвижении между населенными пунктами иногда лучше выбрать более
длинную, но асфальтированную дорогу, чем более короткую, но ухабистую.Можно выбирать транспортное средство с учетом вида груза. Например,
в случае скоропортящейся продукции лучше выбрать более дорогостоящий
рефрижератор, чем обычный грузовой автомобиль и т. д.В этих случаях полностью формализованная постановка задачи ока¬
зывается нереализуемой. Возможны и другие реальные ситуации, за-81
трудняющие формализацию критериев или формирование выражения,
связывающего цель со средствами.При решении задач организации современного производства необ¬
ходимо учитывать все большее число факторов различной природы,
являющихся предметом исследования различных областей знаний. В
этих условиях один человек не может принять решение о выборе факто¬
ров, влияющих на достижение цели, не может определить существенные
взаимосвязи между целями и средствами; в формировании и анализе
модели принятия решения должны участвовать коллективы разработчи¬
ков, состоящие из специалистов различных областей знаний, между ко¬
торыми нужно организовать взаимодействие и взаимопонимание; а про¬
блема принятия решений становится проблемой коллективного выбора
целей, критериев, средств и вариантов достижения цели, т. е. проблемой
коллективного принятия решения.Число и сложность подобных проблем, для которых невозможно
сразу получить критерий эффективности в аналитической форме, по
мере развития цивилизации возрастает; возрастает также и цена неверно
принятого решения. Для проблем принятия решения характерно, как
правило, сочетание качественных и количественных методов. Принятие
решений в системах управления промышленностью часто связано с де¬
фицитом времени: лучше принять не самое хорошее решение, но в тре¬
буемый срок, так как в противном случае лучшее решение может уже и
не понадобиться. Поэтому решение часто приходится принимать в усло¬
виях неполной информации (ее неопределенности или даже дефицита), и
нужно обеспечить возможность как можно в более сжатые сроки опре¬
делить наиболее значимые для принятия решений сведения и наиболее
объективные предпочтения, лежащие в основе принятия решения.Для того чтобы помочь в более сжатые сроки поставить задачу,
проанализировать цели, определить возможные средства, отобрать тре¬
буемую информацию (характеризующую условия принятия решения и
влияющую на выбор критериев и ограничений), а в идеале - получить
выражение, связывающее цель со средствами, применяют системные
представления, приемы и методы системного анализа.С помощью системного анализа можно обеспечить взаимодействие и
взаимопонимание между специалистами различных областей знаний, участ¬
вующими в постановке и решении задачи, помочь исследователям организо¬
вать процесс коллективного принятия решения. Для реализации этого процес¬
са нужно выбрать методы системного анализа; а для обеспечения возможности
сравнения методов и разработки рекомендаций по их выбору в конкретных ус¬
ловиях, нужно принять или сформировать классификацию методов.82
2.2.	Подходы к анализу и проектированию системНа протяжении всей истории развития теории систем предлагались и
применялись различные подходы к представлению (отображению), ана¬
лизу и проектированию систем.Традиционный подход, применяющийся в математических исследо¬
ваниях: определить элементы-переменные и связать их соответствую¬
щим соотношением (формулой, уравнением, системой уравнений), ото¬
бражающим принцип взаимодействия элементов.Когда задачи усложнились и такое соотношение не удавалось сразу
найти, то предлагалось формировать «пространство состояний» элементов
и вводить «меры близости» между элементами этого пространства. Такой
подход вначале пытались применить для исследования сложных систем.
Предлагалось обследовать систему, выявить все элементы и связи между
ними. Этот подход называли иногда «,перечислением» системы.При обследовании применялись разные способы: 1) архивный (изу¬
чение документов и архивов предприятия); 2) опросный^ши анкетный
(опрос сотрудников, в том числе с помощью специально разработанных
вопросников - анкет).Однако первые же попытки применить такой подход к исследованию
систем управления предприятиями и организациями показали, что «пере¬
числить» сложную систему практически невозможно. В истории разработки
автоматизированных систем управления был такой случай. Разработчики
написали несколько десятков томов обследования системы, а так и не могли
приступить к созданию АСУ, поскольку не могли гарантировать полноты
описания. Руководитель разработки вынужден был уволиться, и в последст¬
вии стал изучать системный подход и популяризировать его.Учитывая трудности «перечисления» системы с самого начала воз¬
никновения системных теорий, исследователи искали подходы к ее ана¬
лизу и созданию.Приведем основные из них:•	в начальный период развития теории систем развивался бихевио¬
ристский подход, основанный на исследовании поведения (behaviour -
поведение) систем; однако этот подход весьма трудоемок и не всегда
реализуем;•	американский ученый М. Месарович [8, 35] предложил подходы,
которые назвал целенаправленным и терминальным (от терм - элемен¬
тарная частица, интересующая исследователя);•	польский ученый Р. Куликовски [40] предложил называть анало¬
гичные подходы декомпозицией и композицией системы;83
•	швейцарский астроном, венгр по происхождению Ф. Цвикки (см. в
[53]), предложил и развил морфологический подход (см. гл. 4), который
помогает искать полезные объединения элементов путем их комбинаций;•	американская корпорация RAND [43] предложила подход к созда¬
нию сложных программ и проектов, названный «деревом целей» (см. гл. 7);•	в практике проектирования сложных технических комплексов возникли
термины язык моделирования, язык автоматизации проектирования, приме¬
няющиеся дня отображения взаимосвязей между компонентами проекта; при
разработке языков моделирования применяют математическую логику и
математическую лингвистику, в которой есть удобный термин для описания
структуры языка - тезаурус (см. гл. 4), и подход называют иногда лингвисти¬
ческим или тезаурусным;•	при исследовании и формировании структур были предложены
следующие подходы: путем поиска связей между элементами; или, на¬
против, путем устранения лишних связей.В настоящее время на основе обобщения предшествующего опыта
сформировалось два основных подхода к отображению систем, первона¬
чально предложенные для формирования структур целей [1, 11, 67]:а)	«сверху» - методы структуризации или декомпозиции, целевой
или целенаправленный подход;б)	«снизу» - подход, который называют морфологическим (в широком
смысле), лингвистическим, тезаурусным, терминальным, методом «язы¬
ка» системы. С помощью этого подхода реализуют поиск взаимосвязей
(мер близости) между элементами.Подход «снизу» можно реализовать, применяя не только комбинатор¬
ные приемы (морфологический и т. п.), но и бехивиористский подход, вари¬
ант которого при автоматизации моделирования поведения объектов в на¬
стоящее время иногда называют процессным.Подходы «сверху» и «снизу» называют также аксиологическим и кау¬
зальным соответственно [46].Аксиологическое представление системы - отображение системы в
терминах целей и целевых функционалов. Термин используют в тех случаях,
когда необходимо выбрать подход к отображению системы на начальном
этапе моделирования и противопоставить это отображение описанию систе¬
мы в терминах «перечисления» элементов системы и их непосредственного
влияния друг на друга, т.е. каузального представления.Каузальное представление системы - описание системы в терминах влия¬
ния одних переменных на другие, без употребления понятий цели и средств дос¬
тижения целей. Термин происходит от понятия «cause» - причина, т.е. под¬84
разумевает причинно-следственные отношения. При каузальном представле¬
нии будущее состояние системы определяется предыдущими состояниями и
воздействиями среды. Такое представление является развитием отображения
системы в виде «пространства состояний», характерного для большинства ма¬
тематических методов моделирования. Применяют каузальное представление в
случае предварительного описания системы, когда цель сразу не может быть
сформулирована и для отображения системы или проблемной ситуации не
может быть применено аксиологическое представление.На практике обычно эти подходы сочетают.Кроме этих обобщенных подходов, разрабатывают специальные
подходы к моделированию систем: информационный, кибернетиче¬
ский, когнитивный, ситуационный, структурно-лингвистический, под¬
ход, основанный на идее постепенной формализации модели принятия
решения и др.2.3.	Классификации методов моделирования системПостановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести ее
словесное,или вербальное,описание в формальное.В случае относительно простых задач такой переход осуществляется в
сознании человека, который не всегда даже может объяснить, как он это
сделал. Если полученная формальная модель (математическая зависимость
между величинами в виде формулы, уравнения, системы уравнений) опи¬
рается на фундаментальный закон или подтверждается экспериментом, то
этим доказывается ее адекватность отображаемой ситуации, и модель ре¬
комендуется для решения задач соответствующего класса.По мере усложнения задач получение модели и доказательство ее
адекватности усложняется. Вначале эксперимент становится дорого¬
стоящим и опасным (например, при создании сложных технических
комплексов, реализации космических программ и т. д.), а применительно
к экономическим объектам - практически нереализуемым. Тогда зада¬
ча переходит в класс проблем принятия решений, и постановка задачи,
формирование модели, т. е. перевод вербального описания в формаль¬
ное, становится важной составной частью процесса принятия решения.
Причем эту составную часть не всегда можно выделить как отдельный
этап, завершив который, можно обращаться с полученной формальной
моделью так же, как с обычным математическим описанием, строгим и
абсолютно справедливым. Большинство реальных ситуаций проектиро¬
вания сложных технических комплексов и управления экономикой не¬85
обходимо отображать классом самоорганизующихся систем, модели
которых должны постоянно корректироваться и развиваться, При этом
возможно изменение не только модели, но и метода моделирования, что
часто является средством развития представления ЛПР о моделируемой
ситуации.Иными словами, перевод вербального описания в формальное, ос¬
мысление, интерпретация модели и получаемых результатов становятся
неотъемлемой частью практически каждого этапа моделирования слож¬
ной развивающейся системы. Часто для того, чтобы точнее охарактери¬
зовать такой подход к моделированию процессов принятия решений,
говорят о создании как бы «механизма» моделирования, «механизма»
принятия решений (например, «хозяйственный механизм», «механизм
проектирования и развития предприятия» и т. п.).Возникающие вопросы - как формировать такие развивающиеся мо¬
дели или «механизмы»? как доказывать адекватность моделей? - и явля¬
ются основным предметом системного анализа.Доя решения проблемы перевода вербального описания в формальное в
различных областях деятельности стали развиваться специальные приемы и
методы. Так, возникли методы типа «мозговой атаки», «сценариев», экс¬
пертных оценок, «дерева целей» и т. п.В свою очередь, развитие математики шло по пути расширения
средств постановки и решения трудноформализуемых задач. Наряду с
детерминированными, аналитическими методами классической мате¬
матики возникла теория вероятностей и математическая статистика
(как средство доказательства адекватности модели на основе представи¬
тельной выборки и понятия вероятности правомерности использования
модели и результатов моделирования). Для задач с большей степенью
неопределенности инженеры стали привлекать теорию множеств, ма¬
тематическую логику, математическую лингвистику, теорию графов,
что во многом стимулировало развитие этих направлений. Иными сло¬
вами, математика стала постепенно накапливать средства работы с не¬
определенностью, со смыслом, который классическая математика ис¬
ключала из объектов своего рассмотрения.Таким образом, между неформальным, образным мышлением чело¬
века и формальными моделями классической математики сложился как
бы «спектр» методов, которые помогают получать и уточнять (формали¬
зовать) вербальное описание проблемной ситуации, с одной стороны, и
интерпретировать формальные модели, связывать их с реальной дейст¬
вительностью, с другой. Этот спектр условно представлен на рис. 2.3,а.86
Вербальное описание
проблемной ситуацииФормальнаямодель«Мозговая «Сценарий» Эксперт- «Дерево
атака»	ные оценки целей»++4-б)Матема- Теория Статисти- Аналити-
тическая множеств ческие	ческиелогика	методы методыМетоды моделирования
системМетоды, направленные на
активизацию интуиции и опыта
специалистов (МАИС)Методы организации сложных
экспертиз	Специальные методы
Методики постепенной
формализации задачиМетоды формализованного
представления систем
(МФПС)=гЭкспертные оценкиМорфологические методыИмитационное
динамическое
моделированиеСитуационное
моделированиеМетоды структуризации
(типа «дерева целей» и др.)Методы типа «Дельфи»Методы типа «сценариев»ч Структурно-
\ лингвистическое
\ моделирование /Методы типа «мозговой атаки»,
выработки коллективных решенийФилософско-методологические
(диалектическая логика)„ *Постепенная формализация
, * моделей принятия решений^ - .. >^ Информационный подход ^
к моделированию системТКомплексированныеметодыГ рафическиеСемиотическиеГ рафо-семиотическоемоделированиеЛингвистические
(математическая лингвистика)Логические
(математическая логика)Теоретико¬множественныеТопологияСтатистическиеАналитические
(методы оптимизации, ^
классическая математика,
теория поля)	^КомбинаторикаРис. 2.3
Развитие методов моделирования, разумеется, шло не так последова¬
тельно, как показано на рис. 2.3,а. Методы возникали и развивались
параллельно. Существуют различные модификации сходных методов.
Их по-разному объединяли в группы, т. е. исследователи предлагали
разные классификации (в основном - для формальных методов, что бо¬
лее подробно рассмотрено в гл. 3). Постоянно возникают новые методы
моделирования как бы на «пересечении» уже сложившихся групп. Одна¬
ко основную идею - существование «спектра» методов между вербаль¬
ным и формальным представлением проблемной ситуации - этот рису¬
нок иллюстрирует.Первоначально исследователи, развивающие теорию систем, предла¬
гали классификации систем и старались поставить им в соответствие
определенные методы моделирования, позволяющие наилучшим обра¬
зом отразить особенности того или иного класса. Такой подход к выбору
методов моделирования подобен подходу прикладной математики. Од¬
нако в отличие от последней, в основу которой положены классы при¬
кладных задач, системный анализ может один и тот же объект или одну
и ту же проблемную ситуацию (в зависимости от степени неопределен¬
ности и по мере познания) отображать разными классами систем и со¬
ответственно различными моделями, организуя таким образом как бы
процесс постепенной формализации задачи, т. е. «выращивание» ее фор¬
мальной модели. Подход помогает понять, что неверно выбранный ме¬
тод моделирования может привести к неверным результатам, невозмож¬
ности доказательства адекватности модели, увеличению числа итераций
и затягиванию решения проблемы.Существует и другая точка зрения. Если последовательно менять ме¬
тоды приведенного на рис. 2.3, а «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.Такая идея реализовалась, например, при создании программного обеспе¬
чения ЭВМ и автоматизированных информационных систем путем последова¬
тельного перевода описания задачи с естественного языка на язык высокого
уровня (язык управления заданиями, информационно-поисковый язык, язык
моделирования, автоматизации проектирования), а с него - на один из языков
программирования, подходящий для данной задачи (ПЛ/1, ПАСКАЛЬ, ЛИСП,СИ, ПРОЛОГ и т. п.), который, в свою очередь, транслируется в коды ма¬
шинных команд, приводящих в действие аппаратную часть ЭВМ.88
В то же время анализ процессов изобретательской деятельности,
опыта формирования сложных моделей принятия решений показал, что
практика не подчиняется такой логике, т. е. человек поступает иначе:
он попеременно выбирает методы из левой и правой частей «спектра»
(Адамар Ж. Исследование психологии процесса изобретения. М., 1977),
приведенного на рис. 2.3, а.Поэтому удобно как бы «переломить» этот «спектр» методов при¬
мерно в середине, где графические методы смыкаются с методами
структуризации, т. е. разделить методы моделирования систем на два
больших класса: методы формализованного представления систем
(МФПС) и методы, направленные на активизацию использования ин¬
туиции и опыта специалистов (МАИС). Возможные классификации
этих двух групп методов приведены на рис. 2.3, б. Подробнее они рас¬
смотрены в главах 3 и 4.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
методик, выборе методов постепенной формализации отображения и ана¬
лиза проблемной ситуации. Возможные варианты последовательного ис¬
пользования методов из групп МАИС и МФПС в примерах методик, при¬
водимых в последующих главах учебника (соответствующие ссылки будут
даны), показаны на рисунке сплошной и штриховой линиями.Отметим, что на рис. 2.3, б в группе МАИС методы расположены
снизу вверх примерно в порядке возрастания возможностей формализа¬
ции, а в группе МФПС - снизу вверх возрастает внимание к содержа¬
тельному 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 методик системного анализа.Классификации МАИС и особенно МФПС могут быть разными. На
рис. 2.3, б приведена классификация МФПС, предложенная Ф.Е. Темни¬
ковым [19] и подробнее рассматриваемая в гл. 3, в которой приведены и
другие примеры классификаций МФПС.Предлагаемые названия групп методов более предпочтительны,
чем используемые иногда термины - качественные и количественные
методы, поскольку, с одной стороны, методы, отнесенные к группе
МАИС, могут использовать и формализованные представления (при
разработке сценариев могут применяться статистические данные, про¬
водиться некоторые расчеты; с формализацией связаны получение и89
обработка экспертных оценок, методы морфологического моделирова¬
ния); а с другой стороны, в силу теоремы Гёделя о неполноте, в рам¬
ках любой формальной системы, сколь бы полной и непротиворечивой
она не казалась, имеются положения (соотношения, высказывания),
истинность или ложность которых нельзя доказать формальными сред¬
ствами этой системы, а для преодоления неразрешимой проблемы
нужно расширять формальную систему, опираясь на содержательный,
качественный анализ.Результаты Гёделя были получены для арифметики, самого формаль¬
ного направления математики, и позволили предположить, что процесс
логического, в том числе математического,доказательства не сводится к
использованию только дедуктивного метода, что в нем всегда присутст¬
вуют неформальные элементы мышления. В дальнейшем исследования
этой проблемы математиками и логиками показали, что доказательства
вовсе не обладают абсолютной, не зависящей от времени строгостью и
являются только культурно опосредованными средствами убеждения.Иными словами, строгого разделения на формальные и неформальные
методы не существует. Можно говорить только о большей или меньшей
степени формализованности или, напротив, большей или меньшей опоре на
интуицию, «здравый смысл» *.Специалист по системному анализу должен понимать, что любая клас¬
сификация условна. Она лишь средство, помогающее ориентироваться в
огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разрабатывать
классификацию нужно обязательно с учетом конкретных условий, особен¬
ностей моделируемых систем (процессов принятия решений) и предпочте¬
ний ЛПР, которым можно предложить выбрать классификацию.Новые методы моделирования часто создаются на основе сочетания
ранее существовавших классов методов.Так, методы, названные на рис. 2.3 комплексированными (комбинатори¬
ка, топология), начинали развиваться параллельно в рамках линейной алгеб¬
ры, теории множеств, теории графов, а затем оформились в самостоятель¬
ные направления.Существуют также новые методы, базирующиеся на сочетании
средств МАИС и МФПС. Эта группа методов представлена на рис. 2.3, б
в качестве самостоятельной группы методов моделирования, обобщенно
названной специальными методами. Стрелками показано, какие средст¬
ва МАИС и МФПС использованы при создании этих методов.1 Системный анализ иногда определяют как «формализованный здравый смысл» или
«здравый смысл, на службу которому поставлены математические методы» [39] f
90
Наибольшее распространение получили следующие специальные
методы моделирования систем:имитационное динамическое моделирование (System Dynamics
Symulation Modeling);предложено Дж. Форрестером (США) в 50-х гг. XX в. [73], использует
удобный для человека структурный язык, помогающий выражать реальные
взаимосвязи, отображающие в системе замкнутые контуры управления, и
аналитические представления (линейные конечно-разностные уравнения),
позволяющие реализовать формальное исследование полученных моделей
на ЭВМ с использованием специализированного языка DYNAMO; в нашей
стране это направление развивается профессором А.В. Федотовым примени¬
тельно к системам управления вузом и другими социально-экономическими
объектами [72 и др.];ситуационное моделированиемидея предложена Д.А. Поспеловым [57] и реализована Ю.И. Клыковым
и JI.C. Загадской (см. обзор в [67, гл. 7]. Это направление базируется на ото¬
бражении в памяти ЭВМ и анализе проблемных ситуаций с применением спе¬
циализированного языка, разрабатываемого с помощью выразительных
средств теории множеств, математической логики и теории языков;структурно-лингвист ическое моделирован ие;подход возник в 70-е гг. XX в. в инженерной практике и основан на ис¬
пользовании для реализации идей комбинаторики структурных представле¬
ний разного рода, с одной стороны, и средств математической лингвистики,
с другой. В расширенном понимании подхода в качестве языковых (лин¬
гвистических) средств используются и другие методы дискретной математи¬
ки (языки, основанные на теоретико-множественных представлениях, на ис¬
пользовании средств математической логики, семиотики);теория информационного поля и информационных цепей
{информационный подход к моделированию и анализу систем);концепция информационного поля предложена одним из авторов учеб¬
ника [31, 32] и основана на использовании для активизации интуиции ЛПР
законов диалектики, а в качестве средства формализованного отображения -
аппарата математической теории поля и теории цепей. Этот подход, для
краткости названный информационным, поскольку в его основе лежит ото¬
бражение реальных ситуаций с помощью информационных моделей, рас¬
сматривается в гл. 5, а примеры его применения - в гл. 8;подход, базирующийся на идее постепенной формализации моделей
принятия решений путем поочередного использования средств
МАИС и МФПС;этот подход к моделированию самоорганизующихся (развивающихся)
систем был первоначально предложен одним из авторов учебника на базе
концепции структурно-лингвистического моделирования [21], но в после¬91
дующем стал основой практически всех методик системного анализа (под¬
робнее подход и его использование при разработке методик и языков моде¬
лирования рассмотрен в гл. 6).Классификация методов моделирования, подобная рассмотренной,
помогает осознанно выбирать методы моделирования (см. § 2.5) и долж¬
на входить в состав методического обеспечения работ по проектирова¬
нию сложных технических комплексов, управлению предприятиями и
организациями. Она может развиваться, дополняться конкретными ме¬
тодами, т. е. аккумулировать опыт, накапливаемый в процессе проекти¬
рования и управления.2.4.	Понятие о методике системного анализаО разработке методики системного анализа. Методика системного
анализа разрабатывается и применяется в тех случаях, когда у лиц, при¬
нимающих решения, на начальном этапе нет достаточных сведений о
проблемной ситуации, позволяющих выбрать метод ее формализованно¬
го представления, сформировать математическую модель или применить
один из новых подходов к моделированию, сочетающих качественные и
количественные приемы.В таких случаях может помочь представление объекта в виде системы,
организация процесса коллективного принятия решений с привлечением
специалистов различных областей знаний, с использованием разных мето¬
дов формализованного моделирования (МФПС) и методов активизации
ЛПР (МАИС), со сменой методов по мере познания объекта (ситуации).Для того чтобы организовать такой процесс, нужно определить после¬
довательность этапов, рекомендовать методы для их выполнения, преду¬
смотреть при необходимости возврат к предыдущим этапам. Такая после¬
довательность определенным образом выделенных и упорядоченных эта¬
пов и подэтапов с рекомендованными методами и приемами их выполне¬
ния представляет собой структуру методики системного анализа.При оформлении методики в качестве документа сохраняют после¬
довательность этапов, определяемую структурой методики, кратко ха¬
рактеризуют сущность этапа, методы и сроки его выполнения, исполни¬
телей и ЛПР, а при необходимости изменить последовательность вы¬
полнения этапов (в соответствии с включаемыми в структуру методики
этапами выбора дальнейшего пути) в конце характеристики каждого
этапа (подэтапа) оговаривают условия возврата к предшествующим эта¬
пам или переход к выбранному последующему.92
Таким образом, методика системного анализа разрабатывается для
того, чтобы организовать процесс принятия решений в сложных про¬
блемных ситуациях. Она должна ориентировать ЛПР на необходимость
обоснования полноты формирования и исследования модели принятия
решения, адекватно отображающей рассматриваемый объект или про¬
цесс. Как правило, в методике сочетаются методы из групп МАИС и
МФПС, но могут существовать методики, использующие методы только
одной из этих групп. Желательно, чтобы в методике предусматривалась
возможность выбора методов моделирования.Примеры выделения этапов в первых методиках системного анализа
приведены в табл. 2.1.Анализируя эти методики, можно увидеть, что во всех методиках в
той или иной форме представлены следующие этапы:выявления проблем и постановки целей (укрупненные этапы I и II);
разработки вариантов и модели принятия решения (этап III);
этапы оценки альтернатив и поиска решения (этап IV) и его реали¬
зации (этап V);а в некоторых - этап оценки эффективности решений и последствий
их реализации (этап VI) или даже проектирования организации для дос¬
тижения целей (который можно было бы вынести в отдельный укруп¬
ненный этап VII).При этом в методиках этапы по-разному детализированы.В одних методиках основное внимания уделяется разработке и ис¬
следованию альтернатив принятия решений (С. Оптнер [54], Э. Квейд
[38]), в других - этапу обоснования цели и критериев, структуризации
цели (Ю.И. Черняк [76], С. Оптнер [54], С. Янг [84]), в третьих - выбору
решения (С. Оптнер), в четвертых - этапам управления процессом реа¬
лизации уже принятого решения (С. Оптнер, С. Янг), а в наиболее пол¬
ной методике Ю.И. Черняка особо предусмотрен этап проектирования
организации для достижения цели.В реальных условиях выполнение отдельных этапов может занимать
достаточно много времени.Например, этап обследования существующей системы управления пред¬
приятием и формулирования технического задания (как показал процесс соз¬
дания АСУ) может длиться год и более. Аналогично достаточно много време¬
ни требуют и этапы анализа целей и определения альтернатив решения.93
Таблица 2.1Этапы методик системного анализаУкруп¬ненныеэтапыПо С. Оптнеру
(С.П.Никанорову)
	[«]	По Э. Квейду
[38]По С. Янгу
[83]По Е.П. Голубкову
[27]По Ю.И. Черняку
[76]I.II.III.1 .Идентификация
симптомов2.	Определениеактуальностипроблемы3.	Определение
цели4.	Вскрытие
структуры систе¬
мы и ее дефект¬
ных элементов5.	Определение
структуры воз¬
можностей6.	Нахождение
альтернатив1.	Постановка задачи -
определение существа
проблемы, выявление
целей и определение
границ задачи2.	Поиск - сбор необ¬
ходимых сведений,
определение альтерна¬
тивных средств дости¬
жения целей3.	Толкование - по¬
строение модели и ее
использование1.	Определение
целей систем2.Выявление	про¬
блем организации3.	Исследование
проблем и поста¬
новка диагноза4.	Поиск решения
проблемы1.	Постановка задачи2.	Исследование3.	Анализ4.	Предварительное
суждение1.	Анализ проблемы2.	Определение системы3.	Анализ структуры
системы4.	Формирование общей
цели и критерия5.	Декомпозиция цели,
выявление потребности
в ресурсах и процессах6.	Выявление ресурсов и
процессов, композиция
целей7.	Прогноз и анализ
будущих условий
IV.7. Оценка альтер¬натив8. Выбор альтер¬нативы9. СоставлениерешенияV.10. Признаниерешения коллекти¬вом исполнителейи руководителей11. Запуск про¬цесса реализациирешения12. Управлениепроцессом реали¬зации решенияVI.13. Оценка реали¬зации и ее послед¬ствий4.	Рекомендация -
определение предпоч¬
тительной альтернати¬
вы или курса действий5.	Подтверждение -
экспериментальная про¬
верка решения
5.	Оценка всех
альтернатив и вы¬
бор наилучшей из
них6.	Согласование
решений в органи¬
зации7.	Утверждение
решения5.	Подтверждение6.	Окончательное
суждение8.	Подготовка к
вводу9.	Управление
применением ре¬
шения10.	Проверка эффек¬
тивности решения7.	Реализация приня¬
того решения8.	Оценка целей и
средств9.	Отбор вариантов10.	Диагноз существую¬
щей системы11.	Построение ком¬
плексной программы
развития12.	Проектирование
организации для дости¬
жения целей
Поэтому для более четкого выполнения этапов возникает необходи¬
мость большей их детализации, разделения на подэтапы, и более четкого
определения конечных результатов выполнения подэтапов.В частности, в последней из приведенных в табл. 2.1 методикЮ.И. Черняка каждый из 12 этапов разделен на подэтапы, которых в общейсложности - 72. [76].Включать большое число этапов и подэтапов в единую методику,
реализуемую в течение нескольких лет, неудобно. Такая методика ста¬
новится труднообозримой и мало пригодной для практического приме¬
нения, и поэтому часто весь процесс принятия решения делят на под¬
процессы (или подзадачи) и отдельно разрабатывают методику анализа
целей, методику формирования и исследования альтернативных вариан¬
тов принятия решения, методику реализации принятых решений.При разработке системы методик для совершенствования управле¬
ния предприятиями следует отдельно разрабатывать методику совер¬
шенствования (преобразования) организационной структуры предпри¬
ятия (как одного из важнейших средств достижения целей). Можно так¬
же разработать отдельную методику обследования существующей сис¬
темы, однако этот этап чаще удобнее предусмотреть в каждой из мето¬
дик, поскольку полное обследование существующей системы организа¬
ционного управления практически неосуществимо без уточнения целей
обследования на каждом этапе проектирования организации.Обобщая опыт системного анализа, можно рекомендовать при раз¬
работке методики, ориентированной на решений одной из задач всего
процесса принятия решения, вначале выделить два крупных этапа, кото¬
рые отделяют процесс собственно формирования модели от процедуры
ее оценки и анализа, так как эти этапы обычно выполняются с использо¬
ванием разных методов.В обобщенном виде эти этапы можно назвать следующим образом:1.	Формирование первоначального варианта (вариантов) модели
принятия решения (структуры целей, оргструктуры, сетевой или другого
вида модели альтернативных вариантов решения и т. п.).2.	Оценка, анализ первоначального варианта (вариантов) модели
принятия решений (структуры целей, оргструктуры и т.п.) и выбор наи¬
лучшего варианта (или корректировка первоначального варианта, если
он был единственным).Возможные наименования этих этапов применительно к конкретным
задачам - анализа целей, разработки оргструктуры и т. п. - приведены в
табл. 2.2.96
Таблица 2.2Решаемая проблема
(задача)Наименование этапаЭтап 1Этап 2Анализ целей.
Формирование основ¬
ных направлений раз¬
вития предприятия или
организации.Выбор структуры планаФормирование первоначаль¬
ного варианта (вариантов)
структуры целей (направле¬
ний, плана)Оценка, анализ первона¬
чального варианта (вариантов)
структуры целей (плана) и
выбор наилучшего варианта
или корректировка структурыРазработка (совер¬
шенствование) органи¬
зационной структуры
управления предприяти¬
ем (регионом и т. п.)Разработка первоначального
варианта (вариантов) оргстру¬
ктурыОценка первоначального ва¬
рианта (вариантов) оргструк¬
туры и выбор наилучшего (или
корректировка существующего)Организация процесса
принятия решения (для
управленческой или
проектной задачи)Формирование первоначаль¬
ной модели принятия решения
(вариантов решения, путей
реализации управленческого
решения)Анализ модели принятия
решения и выбор наилучшего
варианта (пути) решения
задачиОрганизация процес¬
са реализации решения
(для управленческих
решений)Формирование вариантов про¬
хождения решения в оргструкту¬
ре системы управления (вариан¬
тов организационно-технологиче-
ских процедур подготовки и
реализации решения)Анализ вариантов прохожде¬
ния решения в оргструктуре и
выбор наилучшего варианта
оргтехпроцедуры подготовки и
реализации управленческого
решенияЕсли после выделения подэтапов их число окажется небольшим (на¬
пример, 7-9, что соответствует рекомендациям гипотезы Миллера), то
их можно перенумеровать по порядку, и при оформлении методики рас¬
сматривать как последовательность ее этапов.При большом числе подэтапов целесообразно сохранить первона¬
чально выделенные крупные этапы. Более того, если в методике преду¬
сматривается возможность выбора методов реализации этапов и подэта¬
пов, то подэтапы могут быть еще более детализированы (примеры таких
методик приведены в последующих главах).Первоначально выделенные этапы могут быть разделены на подэта¬
пы. Разделение на подэтапы зависит от задачи и от выбранных методов
реализации этапов.Примеры разделения этапов в методике анализа целей при выборе
различных методов реализации этапов приведены в табл. 2.3.Выделенные два укрупненных этапа методики могут повторяться
поочередно несколько раз, так как решение, принятое на втором этапе,
может помочь уточнить модель, формируемую на первом.Например, помогает уменьшить или расширить область допустимых
решений (как это, например, предусмотрено в методике морфологического
моделирования в гл. 6).977-3335
Таблица 2.3№Разделение на подэтапы с учетом методов их реализациип.п.При выборе подходов в
процессе реализации
методикиПри выборе для реализа¬
ции этапа 1 метода
«сценариев»При выборе для реализации
этапа 1 метода «дерева целей»1.11.21.3Отделение (отграниче¬
ние) системы от среды
путем ее перечисления
(определения элементов)
или путем описания ее
основных свойствВыбор подхода к
представлению (отобра¬
жению) системы (про¬
блемной ситуации)
Формирование перво¬
начального варианта (ва¬
риантов) модели приня¬
тия решений (варианта
структуры целей, орг¬
структуры и т. п., в
зависимости от выбран¬
ного подхода к решению
задачи)Первый этап
Подготовка написа¬
ние) сценарияФормирование сете¬
вой модели, опреде¬
ляющей варианты
решения, содержащие¬
ся в сценарииФормулирование обобщен¬
ной (глобальной) цели
(предварительная формули¬
ровка)Выбор подхода к формиро¬
ванию «дерева целей»Выбор признаков структу¬
ризации (при формировании
структуры целей «сверху»).
Выбор принципов группиро¬
вания функций (при использо¬
вании подхода «снизу»).Объединение результатов,
если использовались оба
подхода2.12.22.32.42.5Выбор подхода к оценке
модели принятая решения
(варианта структуры це¬
лей, оргструктуры и т. п.)Выбор критериев
оценки (требований,
ограничений, их размер¬
ностей)Проведение оценки
(включая выбор подходов
и методов оценивания)Обработка оценок
Анализ полученных ре¬
зультатов оценок и выбор
наилучшего варианта ре¬
шения (структуры целей,
оргструктуры и т. п.)Второй этап
Выбор подхода к
оценке сетевой моде¬
ли (вариантов реше¬
ния)Выбор критериев
оценки сетевой мо¬
делиПроведение оценкиОбработка оценокАнализ полученных
результатов оценок и
выбор наилучшего
пути реализации ре¬
шения (или критиче¬
ского пути)Выбор подхода к оценке
«дерева целей»Формирование экспертных
групп и выбор критериев
оценкиВыбор источников и видов
косвенных количественных
оценокОрганизация экспертных
опросов
Получение косвенных
количественных оценок
Обработка оценок
Анализ результатов обра¬
ботки оценок и корректи¬
ровка «дерева целей» или
выбор лучшего варианта
(если их было несколько)98
Этапы могут повторяться до тех пор, пока решение будет получено.
Для принятия решения о необходимости повторения этапов в методике
также следует предусмотреть соответствующий подэтап.Рассматриваемым двум этапам методики системного анализа можно
поставить в соответствие STEP- и SWOT-анализ, предложенные в теории ме¬
неджмента.STEP-анализ можно рассматривать как одну из методик структуриза¬
ции, рекомендующую определять подцели верхнего уровня на основе анали¬
за социальных (Social), технологических (Tehnological), экономических
(Economical), политических (Political) факторов.SWOT-анализ определяет критерии качественной оценки факторов с
точки зрения сильных (Strengs), слабых (Weakness) сторон; возможностей
(Opportunities) и угроз (Threats).Оценки в SWOT-анализе иногда представляют в виде двумерной матри¬
цы с осями SW и ОТ, что позволяет получить более обобщенные оценки: SO
(«сильные», т.е. большие возможности), ST (сильные угрозы), WO (слабые
возможности). WT (слабые угрозы).Подводя итоги сказанному, можно рекомендовать при разработке
методики системного анализа, прежде всего, определить тип решаемой
задачи (проблемы). Затем, если проблема охватывает несколько облас¬
тей - и выбор целей, и совершенствование оргструктуры, и организацию
процесса принятия и реализации решений, - то выделить в ней эти зада¬
чи, а разработку методики для каждой из них начинать с выделения двух
рассмотренных крупных этапов.Предварительный выбор подходов и методов выполнения этапов
может быть отражен в методике сразу, в формулировках подэтапов (как,
например, в табл. 2.3), но часто желательно предусмотреть в методике
несколько методов выполнения этапов и возможность выбора путей
реализации методики ЛПР в конкретных условиях ее применения.Некоторые подэтапы в методике могут выполняться параллельно, и
тогда методику удобно представлять в виде сетевой модели, т. е. в виде
графических схем с последовательными и параллельными этапами (см.
примеры методик в последующих главах). При таком представлении
методики в ней легко отразить возможность возврата к предыдущим
подэтапам и соответствующие подэтапы выбора дальнейшего пути.На практике иногда трудно разработать и полностью реализовать
методику, в которой все этапы и подэтапы были бы проработаны равно¬
ценно, и поэтому для сокращения затрат времени и труда в методике
могут быть более подробно регламентированы те этапы и подэтапы,
которые в конкретных условиях требуют к себе большего внимания. Для
практической реализации методики следует стремиться автоматизиро¬
вать выполнение ее подэтапов.99
2.5.	Выбор методов моделирования системПрименение классификаций систем для выбора методов их мо¬
делирования. С самого начала классификации систем предлагались для
того, чтобы ограничить выбор подходов к отображению системы, сопос¬
тавить выделенным классам приемы и методы системного анализа и
дать рекомендации по выбору методов для соответствующего класса
систем.Так, классификации систем по виду отображаемого объекта (техниче¬
ские, биологические, экономические и т. п. системы), виду научного направ¬
ления (математические, физические, химические и др.) ориентируют на вы¬
бор методов, используемых для моделирования этих видов систем.Разделение систем на детерминированные и стохастические прямо
указывает на вид используемых методов.Оценивая классификации по степени сложности с точки зрения их
использования при выборе методов моделирования систем, следует от¬
метить, что такие рекомендации (вплоть до выбора математических ме¬
тодов) имеются в них только для классов относительно низкой сложно¬
сти (в классификации К. Боулдинга, например, - для уровня неживых
систем), а для более сложных систем оговаривается, что дать такие ре¬
комендации трудно.Наиболее четкие рекомендации по выбору методов моделирования
можно дать на основе классификации по степени организованности.Представление объекта в виде хорошо организованной сис¬
темы возможно в тех случаях, когда исследователю удается определить
все элементы системы и их взаимосвязи между собой и с целями системы
в виде детерминированных (аналитических, графических) зависимостей.Тогда проблемная ситуация может быть отображена в виде выраже¬
ний, связывающих цель со средствами (т. е. в виде критерия функциони¬
рования, критерия или показателя эффективности, целевой функции и т.
п.), которые могут быть представлены уравнением, формулой, системой
уравнений или сложных математических моделей, включающих и урав¬
нения, и неравенства и др., т.е. аналитическими методами.На представлении этим классом систем основаны большинство мо¬
делей физических процессов и технических систем.Если не удается описать проблемную ситуацию аналитическими вы¬
ражениями, то иногда можно отобразить связи между компонентами
системы в виде графических моделей. Например, в виде сетевых графов,
с помощью которых можно исследовать процессы проектирования, пла¬
нирования, транспортные задачи, и принимать решения о выборе опти¬
мальной структуры изделия, плана, пути перевозки.100
Представление объекта в виде хорошо организованной системы
применяют в тех случаях, когда может быть предложено детерминиро¬
ванное описание и экспериментально показана правомерность его при¬
менения, т. е. экспериментально доказана адекватность модели реально¬
му объекту или процессу.Однако применение класса хорошо организованных систем для
представления сложных технических комплексов, совершенствования
управления предприятиями и организациями и т. д., начиная с некоторо¬
го уровня их сложности, может оказаться невозможным.Во-первых, формирование модели может потребовать недопустимо
больших затрат времени.Например, при решении задачи планирования движения транспорта в
большом городе практически невозможно сформировать аналитическую
модель. А при попытке сформировать графическую модель на основе по¬
строения графа передвижения жителей (даже если учесть только их доставку
из дома на работу) потребуется недопустимо много времени. Пока такая
модель будет сформирована, многие уже успеют поменять места работы,
жительства.Во-вторых, если даже удастся получить аналитическую модель, то
может оказаться невозможным поставить эксперимент, доказывающий
ее адекватность.Например, при проведении исследований по организации космических
полетов эксперимент становится не только дорогостоящим, но и практиче¬
ски нереализуемым. При прогнозировании развития экономики, даже если
удается разработать аналитическую модель и получить рекомендации по из¬
менению принципов управления, то эксперимент необратим.Поэтому в большинстве случаев при исследовании сложных много¬
компонентных объектов или многокритериальных задач на начальных
этапах их отображают классами, характеризуемыми далее.В первую очередь, следует попытаться представить проблемную ситуа¬
цию в виде плохо организованной или диффузной системы.При представлении объекта этим классом систем на основе выбо¬
рочного исследования получают характеристики или закономерности
(статистические, экономические и т. п.) и распространяют эти законо¬
мерности на поведение системы в целом.При этом делаются соответствующие оговорки. Например, при ис¬
пользовании статистических методов полученные закономерности рас¬
пространяют на поведение системы с какой-то вероятностью, которая
оценивается с помощью специальных приемов, изучаемых математиче¬
ской статистикой.101
Такие отображения дают приемлемые результаты при решении задачи
организации работы транспорта в городе можно не исследовать все пути пе¬
редвижения жителей, а провести выборочный опрос пассажиров с помощью
вручения им соответствующих талонов при посадке и сбора их при выходе.И на основе такого опроса делают выводы о необходимости введения или
исключения соответствующих маршрутов, сокращения или увеличения пла¬
новых перерывов в движении транспорта в различные периоды суток и т.п.Аналогично, при решении задач обслуживания читателей в библиотеке,
планирования ремонта оборудования и других задач массового обслужива¬
ния на основе выборочного исследования определяют закономерности, про¬
являющиеся в этих проблемных ситуациях, и распространяют их на весь ход
процессов обслуживания с какой-то вероятностью.Отображение объектов в виде статистических закономерностей на¬
ходит широкое применение при определении пропускной способности
систем разного рода, при определении численности штатов в обслужи¬
вающих, например, ремонтных цехах предприятия и в обслуживаю¬
щих учреждениях (для решения подобных задач развивается теория мас¬
сового обслуживания), при исследовании документальных потоков ин¬
формации и т. д.Аналогично государства пытаются применять экономические зако¬
номерности и гипотезы, используя опыт их проявления в других странах.Однако при определении и использовании закономерностей необхо¬
димо также определять правомерность их применения.При статистических исследованиях необходимо доказать представи¬
тельность (репрезентативность) выборки, на основе которой получают
закономерность, для чего существуют специальные методы математиче¬
ской статистики.Для определения правомерности применения экономических зако¬
номерностей исследуют возможности использования теории рисков.Если не удается доказать репрезентативность выборки, допусти¬
мость риска или для этого необходим слишком большой период време¬
ни, то следует обратиться к представлению объекта или проблемной
ситуации классом систем, названным в рассматриваемой классификации
самоорганизующимися.Отображение объектов в виде самоорганизующихся систем по¬
зволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы с большой
неопределенностью на начальном этапе постановки задачи.Класс самоорган изующ ихся, и л и развивающихся^ систем характеризуется
рядом признаков, особенностей, приближающих их к реальным развиваю¬
щимся объектам. Эти особенности, как правило, обусловлены наличием в
системе активных элементов и носят двойственный характер: они являются
102
новыми свойствами, полезными для существования системы, приспосабли¬
ваемое™ ее к изменяющимся условиям среды, но в то же время вызывают
неопределенность, затрудняют управление системой.Представление объекта этим классом систем основано на постепен¬
ном формировании модели на основе использования методов активиза¬
ции интуиции и опыта лиц, принимающих решение, и методов формали¬
зованного представления систем. Такое моделирование становится как
бы своеобразным «механизмом» развития системы. Практическая реали¬
зация такого «механизма» связана с необходимостью разработки языка
моделирования процесса принятия решения. В основу такого языка (зна¬
ковой системы) может быть положен один из методов моделирования
систем (например, теоретико-множественные представления, математи¬
ческая логика, математическая лингвистика, имитационное динамиче¬
ское моделирование, информационный подход и т. д.), но по мере разви¬
тия модели методы могут меняться.При этом адекватность модели доказывается как бы последовательно
по мере формирования модели, путем оценки правильности отражения
проблемной ситуации на каждом последующем шаге ее отображения.При моделировании наиболее сложных процессов (например, процессов
целеобразования, совершенствования организационных структур и т. п.)
«механизм» развития (самоорганизации) может быть реализован в форме со¬
ответствующей методики системного анализа (примеры которых рассматри¬
ваются в прикладных главах учебника).О выборе подходов и методов при разработке и реализации ме¬
тодики. Различные этапы и подэтапы методики системного анализа
можно выполнять с использованием разных методов и подходов. При
этом методы могут выбираться как из числа формальных, так и из числа
методов, направленных на активизацию интуиции и опыта ЛПР.При выполнении первого из рассмотренных основных этапов мето¬
дики, т. е. при формировании первоначального варианта (вариантов)
модели принятия решения или структуры (сетевой, типа «дерева»), наи¬
более часто используются методы из группы МАИС - «сценарии», «моз¬
говая атака», методы структуризации, морфологический подход. Особую
роль играют древовидные иерархические представления, при формиро¬
вании которых можно применять оба из упомянутых выше подходов -
«сверху» (путем расчленения системы или ее обобщенной цели) и «сни¬
зу» (путем объединения первоначально перечисляемых элементов сис¬
темы в группы различной общности, относящиеся к разным уровням
формируемой иерархической структуры).юз
В ряде случаев (наряду с МАИС) можно использовать и методы фор¬
мализованного представления систем. Для разработки языков моделиро¬
вания (первоначального отображения модели, вариантов принятия ре¬
шения) все более широкое распространение получают теоретико-мно-
жественные, логические, лингвистические представления. Первоначаль¬
ные варианты принятия решений могут быть представлены в виде сете¬
вых моделей и других видов графов. Может применяться и форма по¬
становки задачи в виде модели математического программирования, т. е.
определения целевой функции, ограничений.Иногда эта форма применяется и в тех случаях, когда целевая функция и
ограничения не могут быть сразу представлены в виде аналитических зави¬
симостей или получены противоречивые ограничения. На такой идее, в ча¬
стности, базировались первые методики системного анализа С. Оптнера
[40], Э. Квейда [34].Можно предусмотреть использование нескольких методов формирова¬
ния первоначального варианта модели принятия решения, нескольких мето¬
дик структуризации целей. В процессе формирования модели методы могут
меняться, в выборе МФПС могут помогать методы из группы МАИС.Спектр подходов и методов, которые применяются для реализации
второго этапа, еще более широк. При этом практически ни одна методи¬
ка не обходится без использования экспертных оценок, различных прие¬
мов их получения и методов обработки - от традиционного усреднения
полученных от экспертов оценок до методов организации сложных экс¬
пертиз и оптимизационных моделей, использующих экспертные оценки
в качестве исходной основы. Некоторые примеры методов организации
сложных экспертиз в задачах планирования и управления приведены в
последующих главах.При затруднении в проведении экспертных процедур возможно приме¬
нение косвенных количественных оценок (идея которых предложена в од¬
ной из методик системного анализа, рассматриваемой в гл. 4), базирующих¬
ся на использовании в качестве источника оценок различного рода деловых
документов (включая директивные) и источников научно-технической ин¬
формации, отражающих опыт компетентных специалистов.Для организации сложных экспертиз, особенно при анализе факто¬
ров на первом этапе методики, можно применять метод решающих мат¬
риц Г.С.Поспелова (охарактеризованный в гл. 4) и подход, основанный
на использовании различного рода оценок степени целесоответствия, в
том числе с использованием информационных оценок (см. гл. 8).При формировании и анализе вариантов структур разного рода может
возникнуть необходимость их оценивания с точки зрения формы представ¬104
ления, от которой (как будет показано на примерах сравнительной оценки
иерархических структур с использованием информационного подхода в гла¬
вах 3 и 5) зависит целостность системы, характеризующая степень централи¬
зации управления.Выбор методов формирования и оценки моделей в методике систем¬
ного анализа зависит от степени неопределенности проблемной ситуа¬
ции, для исследования или управления которой разрабатывается мето¬
дика. Поэтому при разработке методики целесообразно вначале обосно¬
вать, каким классом систем может быть отображена проблемная ситуа¬
ция, и на этой основе решать вопрос о выборе методов моделирования.Например, можно использовать рекомендации о соответствии с класса¬
ми систем и МФПС (см. § 2.1).При этом если проблемную ситуацию удалось отобразить с помощью
класса хорошо организованных систем и применить методы поиска экстрему¬
мов функций или методы математического программирования, то процесс ис¬
следования проблемы (решения задачи) будет описываться в терминах этих
формализованных методов, и о методике системного анализа в этих случаях
нет необходимости говорить, хотя целесообразно представлять алгоритм фор¬
мирования и анализа таких моделей в графической форме, что будет способст¬
вовать итеративной корректировке моделей и интерпретации результатов мо¬
делирования. Аналогично, если удается применить для моделирования задачи
один из новых подходов, объединяющих средства МАИС и МФПС (напри¬
мер, имитационное динамическое моделирование, ситуационное моделирова¬
ние и т. п.), то обычно говорят о методике ИДМ, или о методике ситуационно¬
го моделирования, и т.д. (а не о методике системного анализа).В методике системного анализа, как отмечалось выше, может быть
предусмотрено использование нескольких методов. В этих случаях ме¬
тоды должны быть охарактеризованы в приложениях к методике и пре¬
дусмотрены подэтапы выбора методов с учетом конкретных условий и
предпочтений ЛПР.Для более полной реализации методики разрабатываются средства авто¬
матизации. Для ряда этапов - в виде специализированных диалоговых проце¬
дур (например, автоматизированной диалоговой процедуры анализа целей и
функций, рассматриваемой в гл. 7), или прикладных программ, реализующих
разработанные с помощью методики алгоритмы (например, алгоритм форми¬
рования и анализа морфологической модели планирования в гл. 8).В последующих главах кратко охарактеризованы методы формализо¬
ванного представления систем (гл. 3); методы, направленные на активиза¬
цию интуиции и опыта специалистов (гл. 4).
Г л а в а 3. МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗОВАННОГО
ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СИСТЕМВ поисках методов моделирования сложных систем и проблемных си¬
туаций исследователи обращались к различным разделам математики, пред¬
лагали новые, искали приемы и методы постановки задач, организации про¬
цесса коллективного принятия решений по разработке и совершенствованию
сложных систем.В гл. 2 приведена классификация методов моделирования систем, в ко¬
торой в качестве основных классов выделяются методы формализованного
представления систем и методы, направленные на активизацию интуиции и
опыта специалистов.В данной главе обосновывается классификация методов формализован¬
ного представления систем (§ 3.1.) и приводится краткая характеристика
аналитических и статистических методов (§ 3.2); методов дискретной мате¬
матики (§ 3.3): теоретико-множественных, логических, лингвистических и
семиотических, графических.3.1.	Классификации методов формализованного
представления системМатематика непрерывно развивается. Возникают новые области и
математические теории, отмирают или вливаются в другие устареваю¬
щие разделы. Исследованием структуры (или, как принято говорить,
архитектуры) математики занимаются многие ученые.Несмотря на то что в практике моделирования широко используют
теорию множеств, математическую логику, математическую лингвисти¬
ку и другие направления современной математики, до сих пор еще не все
ученые-математики склонны включать в число математических некото¬
рые из этих направлений. Благодаря работам французских ученых тео¬
рию множеств и математическую логику стали признавать разделами
математики, а математическую лингвистику и семиотику часто еще не
относят к ней. Поэтому, чтобы не обсуждать различные точки зрения
(которые постепенно изменяются, развиваются), вместо термина «мате¬
матические методы» удобнее применять предложенный в [19] термин
«методы формализованного представления систем».В большинстве первоначально применявшихся при исследовании
систем классификаций выделяли детерминированные и вероятностные
106
(статистические) методы или классы моделей, которые сформирова¬
лись в конце прошлого столетия.Затем появились классификации, в которых в самостоятельные клас¬
сы выделились теоретико-множественные представления, графы,
математическая логика и некоторые новые разделы математики.
Например, в классификации современного математического аппарата
инженера обычно выделяют: множества, матрицы, графы, логику,
вероятности.В одной из первых классификаций, предложенных специально для
целей системных исследований украинским академиком А.И. Кухтенко
[41], наряду с выделением таких уровней математического абстрагиро¬
вания, как общеалгебраический, теоретико-множественный, логико¬
лингвистический, предлагается рассматривать информационный и эври¬
стический уровни изучения сложных систем.Существуют и другие классификации.В данном учебнике принята и кратко характеризуется классификация
Ф.Е. Темникова, предложенная в [19], в которой выделены следующие
обобщенные группы (классы) методов (табл. 3.1): аналитические (мето¬
ды классической математики, включая интегро-дифференциальное ис¬
числение, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисле¬
ние и т. п.; методы математического программирования; первые работы
по теории игр и т. п.); статистические (включающие и теоретические
разделы математики - теорию вероятностей, математическую статисти¬
ку, и направления прикладной математики, использующие стохастиче¬
ские представления - теорию массового обслуживания, методы стати¬
стических испытаний (основанные на методе Монте-Карло), выдвиже¬
ния и проверки статистических гипотез А. Вальда и другие методы ста¬
тистического имитационного моделирования); теоретико-множествен¬
ные, логические, лингвистические, семиотические представления (мето¬
ды дискретной математики), составляющие теоретическую основу
разработки языков моделирования, автоматизации проектирования, ин-
формационно-поисковых языков; графические (включающие теорию
графов и разного рода графические представления информации типа
диаграмм, гистограмм и других графиков).Разумеется, в табл. 3.1 приведены лишь укрупненные группы-
направления, конкретные методы которых только в начальный период
развития характеризуются рассмотренными особенностями. Эти направ¬
ления непрерывно развиваются, и в их рамках появляются методы с
расширенными возможностями по сравнению с исходными.107
108Таблица 3.1Название класса методов и
символически» образОсновная терминология и примеры теорий, возникших и разви¬
вающихся на базе соответствующего класса методовСферы и возможности примененияАналитическиеметоды< Оч> [&] yi /Аналитическими здесь названы методы, которые
ряд свойств многомерной, многосвязной системы ото¬
бражают в «-мерном пространстве в виде одной-един-
ственной точки (безразмерной в строгих математиче¬
ских доказательствах), совершающей какие-либо пере¬
мещения в пространстве (или обладающую каким-то
поведением). Это отображение осуществляется посред¬
ством оператора (функции, функционала) Ф[5Х]. Можно
также две (или более) системы или их части отобразить
течками и рассматривать взаимодействие этих точек.
Поведение точек, их взаимодействие описываются
строгими соотношениями, имеющими силу закона.Основу понятийного (терминологического) аппа¬
рата этих представлений составляют понятия класси¬
ческой математики {величина, формула, функция,
уравнение, система уравнений, логарифм, дифферен¬
циал, интеграл и т. д.).На базе аналитических представлений возникли и
развиваются математические теории различной слож¬
ности - от аппарата классического математического
анализа (методов исследования функций, их вида,
способов представления, поиска экстремумов функ¬
ций и т.п.) до таких новых разделов современной
математики, как математическое программирование
(линейное, нелинейное, динамическое и т. п.), теория
игр (матричные игры с чистыми стратегиями, диффе¬
ренциальные игры и т. п.)Применяются в тех случаях, когда свойства сис¬
темы можно отобразить с помощью детерминирован¬
ных величин или зависимостей, т. е. когда знания о
процессах и событиях в некотором интервале времени
позволяют полностью определить поведение их вне
этого интервала. Эти методы используются при ре¬
шении задач движения и устойчивости, оптимального
размещения, распределения работ и ресурсов, выбора
наилучшего пути, оптимальной стратегии поведения, в
том числе в конфликтных ситуациях и т. п.Математические теории, развивающиеся на базе
аналитических представлений, направления стали осно¬
вой многих прикладных теорий, в том числе теории
автоматического управления, теории оптимальных
решений и т. д.При практическом применении аналитических
представлений для отображения сложных систем
следует иметь в виду, что они требуют установления
всех детерминированных связей между учитываемы¬
ми компонентами и целями системы в виде аналити¬
ческих зависимостей.Для сложных многокомпонентных, многокрите¬
риальных систём получить требуемые аналитические
зависимости крайне трудно. Более того, даже если
это и удается, то практически невозможно доказать
правомерность применения таких выражений, т. е.
адекватность модели рассматриваемой задаче
109СтатистическиеметодыФ[&]Статистическим называют отображение системы с
помощью случайных (стохастических) событий, про¬
цессов, которые описываются вероятностными харак¬
теристиками и статистическими закономерностями.Статистические отображения системы можно
представить (см. символический образ) как бы в виде
«размытой» точки (размытой области) в л-мерном
пространстве, в которую переводит систему (ее учи¬
тываемые в модели свойства) оператор Ф[&]. «Раз¬
мытую» точку следует понимать как некоторую об¬
ласть, характеризующую движение системы (ее пове¬
дение); при этом границы области заданы с некоторой
вероятностью р (под вероятностью события понима¬
ется р(А) = т/п, где т - число появлений события А, п -
общее число опытов; если при п -> ао {mln) -> const.),
т. е. как бы «размыты», и движение точки описывается
некоторой случайной функцией.Закрепляя все параметры этой области, кроме одного,
можно получить срез по линии а - Ь, смысл которого -
воздействие данного параметра на поведение системы, что
можно описать статистическим распределением по этому
параметру. Аналогично можно получить двумерную, трех¬
мерную и т. д. картины статистического распределения.На базе статистических представлений развива¬
ется ряд математических теорий: математическая
статистика; теория статистических испытаний,
основой которой является метод Монте-Карло, а
развитием - теория статистического имитационно¬
го моделирования; теория выдвижения и проверки
статистических гипотез, базирующаяся на общей
теории статистических решающих функций
А. Вальда (частным случаем этой теории, важным для
теории систем, является байесовский подход к иссле-На базе статистических представлений возникли и
развиваются прикладные направления: статистическая
радиотехника, статистическая теория распознавания
образов, экономическая статистика, теория массового
обслуживания; а также развившиеся из направлений,
возникших на базе аналитических представлений, -
стохастическое программирование, новые разделы
теории игр и т. п.Расширение возможностей отображения сложных
систем и процессов по сравнению с аналитическими
методами можно объяснить тем, что при применении
статистических представлений процесс постановки
задачи как бы частично заменяется статистическими
исследованиями, позволяющими, не выявляя все детер¬
минированные связи между изучаемыми объектами
(событиями) или учитываемыми компонентами сложной
системы, на основе выборочного исследования (исследо¬
вания репрезентативной выборки) получать статистиче¬
ские закономерности и распространять их на поведение
системы в целом с какой-то вероятностью.Однако не всегда может быть получены статистиче¬
ские закономерности, определена репрезентативная
выборка, доказана правомерность применения статисти¬
ческих закономерностей. Если же не удается доказать
репрезентативность выборки или для этого требуется
недопустимо большое время, то применение статистиче¬
ских методов может привести к неверным результатам.В таких случаях целесообразно обратиться к мето¬
дам, объединяемым под общим названием - методы
дискретной математики, которые помогают разраба¬
тывать языки моделирования, модели и методики посте¬
пенной формализации процесса принятия решения.
Продолжение таб. 3.1Название класса методов и
символический образОсновная терминология и примеры теорий, возникших и разви¬
вающихся на базе соответствующего класса методовСферы и возможности применениядованию передачи информации в процессах общения,
обучения и др. ситуациях); теория потенциальной
помехоустойчивости и теории решающих функций;
обобщение последних двух направлений - теория
статистических решенийСтатистические и теоретико-множественные мето¬
ды инициировали возникновение теории нечетких или
«размытых» множеств Л. Заде, которая явилась нача¬
лом развития нового направления - нечетких формали¬
заций и т. д.Теоретико¬множественныепредставленияТеоретико-множественные представления бази¬
руются на понятиях множество, элементы множест¬
ва, отношения на множествах, континуум.Множества могут задаваться следующими спо¬
собами: 1) перечислением (iинтенсионально): {а,} , где
i = 1...Л, или <дь а2, ... , а„ ... , <**>, где а, е А;
2) путем указания некоторого характеристического
свойства А (:экстенсионально).В основе теоретико-множественных преобразова¬
ний лежит переход от одного способа задания множе¬
ства к другому.В множестве могут быть выделены подмноже¬
ства. Из двух или нескольких множеств можно
сформировать путем установления отношений между
элементами этих множеств новое множество, обла¬
дающее принципиально новыми свойствами и, как
правило, новое качество приобретают и элементы.Теоретико-множественные представления допус¬
кают введение любых произвольных отношений. При
конкретизации отношений и правил их использования
можно получить одну из алгебр логики, один из фор¬
мальных языков математической лингвистики, создать
язык моделирования сложной системы, который затем,
получив соответствующее название, может развиваться
как самостоятельное научное направление.Между теоретико-множественными описаниями
разных систем или их частей можно устанавливатьБлагодаря возможности введения любых отноше¬
ний теоретико-множественные представления исполь¬
зуются как обобщающий язык при сопоставлении
различных направлений математики и других дисцип¬
лин, явились основой для возникновения новых науч¬
ных направлений или развития существующих.В частности, теоретико-множественные представ¬
ления получили широкое распространение для уточне¬
ния ряда математических направлений (первой теори¬
ей, для которой на основе этих представлений были
получены важные новые результаты, была теория
чисел); сыграли большую роль в становлении комби¬
наторики, топологии, в разработке теории «размы¬
тых» множеств Л.Заде; на их основе стали создавать¬
ся первые информационно-поисковые языки, языки
автоматизации моделирования; на теоретико¬
множественных представлениях базируется вариант
математической теории систем М. Месаровича.Система может быть представлена совокупно¬
стью множеств или подмножеств разнородных ком¬
понентов с произвольно вводимыми элементами и
отношениями.Однако свобода введения произвольных отношений
приводит к тому, что в формализованном с их помощью
описании проблемной ситуации довольно быстро могут
обнаружиться неразрешимые противоречия - парадоксы,
апории или антиномии, что не позволяет оперировать с
соответствия: гомоморфизма, изоморфизма, авто¬
морфизма, отношения рефлексивности, симметрич¬
ности, транзитивности, заимствованные теорией
множеств из других разделов математикиполучаемыми теоретико-множественными моделями
таким же образом, как с классическими математическими
(аналитическими, статистическими) соотношениями,
гарантируя достоверность получаемых результатовЛогические методы,
или математическая
логика
?Ф KJ W
O'4!Логические представления переводят реальную
систему и отношения в ней на язык одной из алгебр
логики (двузначной, многозначной), основанной на
применении алгебраических методов для выражений
законов алгебры логики. Наибольшее распростране¬
ние получила бинарная алгебра логики Буля (булева
алгебра).Базовыми понятиями алгебры логики являются:
высказывание, предикат, логические функции (опера¬
ции), кванторы, логический базис, логические законы
или теоремы (законы алгебры логики), применяя кото¬
рые можно преобразовать систему из одного описания
в другие с целью ее совершенствования. Например,
получить более простую структуру (схему), содержа¬
щую меньшее число состояний, элементов, но осущест¬
вляющую требуемые функции.Теоремы доказываются и используются в рамках
формального логического базиса, определяемого
совокупностью специальных правил.Логические методы представления систем отно¬
сятся к детерминистским, хотя возможно их расши¬
рение в сторону вероятностных оценок.На базе математической логики созданы и разви¬
ваются теории логического анализа и логического
синтеза, теория автоматов. На основе логических
представлений первоначально начинали развиваться
некоторые разделы теории формальных языков.Применяются при исследовании новых структур и
систем разнообразной природы (технических объектов,
текстов и др.), в которых характер взаимоотношений
между элементами еще не настолько ясен, чтобы было
возможно их представление аналитическими методами,
а статистические исследования либо затруднены, либо
не привели к выявлению устойчивых статистических
закономерностей.В то же время следует иметь в виду, что с помо¬
щью логических алгоритмов можно описывать не
любые отношения, а только те, которые предусмотрены
законами алгебры логики и удовлетворяют требовани¬
ям логического базиса.Логические представления широко применяются
при исследовании и разработке автоматов разного
рода, автоматических систем контроля, при реше¬
нии задач распознавания образов. На их основе раз¬
вивается самостоятельный раздел теории формаль¬
ных языков - языки моделирования проблемных
ситуаций и текстов.В то же время смысловыражающие возможности
логических методов ограничены базисом и не всегда
позволяют адекватно отобразить реальную проблем¬
ную ситуацию. Поэтому стали предприниматься
попытки создания вначале тернарной логики, а затем
и многозначных логик, вплоть до непрерывной.Однако попытки создания многозначных логик на
практике пока не находят широкого применения из-за
Окончание табл. 3.1Название класса методов и
символический образОсновная терминология и примеры теорий, возникших и разви¬
вающихся на базе соответствующего класса методовСферы и возможности примененияВ силу ограниченности смысловыражающих воз¬
можностей бинарной алгебры логики в последнее время
имеются попытки создания многозначных (тернарной
и т. п.) алгебр логики с соответствующими логически¬
ми базисами и теоремамисложности обоснования логического базиса и доказа¬
тельства формальных теорем-законов многозначной
алгебры логики, без чего невозможно формально при¬
менять логические законы и алгоритмы и получать
достоверные результатыЛингвистические и
семиотические
представления,
или математическая
лингвистика
и семиотикаС *}чад -V4 /'TG>Основными понятиями, на которых базируются
лингвистические представления, являются понятия:
тезаурус Т, грамматика G, семантика, прагматика.Термин тезаурус (от греч. 0Г|5(хиро£, thesauros -
сокровищница, богатство, клад, запас и т. п.) в
общем случае характеризует «совокупность научных
знаний о явлениях и законах внешнего мира и духов¬
ной деятельности людей, накопленную всем челове¬
ческим обществом».В математической лингвистике и семиотике тер¬
мин тезаурус используется в более узком смысле, для
характеристики конкретного языка, его многоуровне¬
вой структуры. Для этих целей удобно пользоваться
одним из принятых в лингвистике определений тезау¬
руса как «множества смысловыражающих элемен¬
тов языка с заданными смысловыми отношениями»,
которое дал Ю.А. Шрейдер.Для системных приложений интересно сочетание
математической лингвистики и семиотики, которая
возникла как наука о знаках, знаковых системах.Однако, некоторые школы, развивающие семио¬
тические представления, равноправно пользуются в
семиотике понятиями математической лингвистики,
такими, как тезаурус, грамматика, семантика и т. п.
Такие представления иногда называют лингвистиче¬
ской семиотикой или лингвосемиотикой.Для практических приложений модели лингвистиче¬
ских и семиотических представлений можно рассматри¬
вать как один класс методов формализованного представ¬
ления систем.Лингвистические и семиотические представления
возникли и развиваются в связи с потребностями
анализа текстов и языков. Однако во второй половине
XX в. эти представления стали широко применяться
для отображения и анализа процессов в сложных сис¬
темах в тех случаях, когда не удается применить сразу
аналитические, статистические представления или
методы формальной логики.В частности, лингвистические и семиотические
представления являются удобным аппаратом (осо¬
бенно в сочетании с графическими) для первого этапа
постановки и формализации задач принятия решений
в ситуациях с большой начальной неопределенно¬
стью, чем и был вызван интерес к этим методам со
стороны инженеров и специалистов, занимающихся
исследованием и разработкой сложных систем. На их
основе разрабатывают языки моделирования и авто¬
матизации проектирования.При применении этих методов следует иметь в ви¬
ду, что при усложнении языка моделирования, при
применении правил произвольной грамматики или
семиотики трудно гарантировать достоверность получаемых
С теоретической точки зрения границу между лин¬
гвистическими и семиотическими представлениями при
разработке языков моделирования можно определить
характером правил грамматики: если правила не охва¬
тываются классификацией формальных грамматик Н.
Хомского, то модель относят к семиотической и приме¬
няют произвольные правила взаимоотношений между
знаками, отображающими компоненты модели, допус¬
тимые семиотикойрезультатов, возникают проблемы алгоритмической
разрешимости, парадоксов, которые частично могут быть
преодолены с помощью содержательного контроля и
корректировки языка на каждом шаге его расширения в
диалоговом режиме моделирования. При этом разработчик
языка моделирования не всегда может формально объяс¬
нить его возможности, происходит как бы «выращивание»
языка, у которого появляются новые свойства, повышаю¬
щие его смысловыражающие возможности.ГрафическиепредставленияК графическим представлениям здесь отнесены
любые графики (диаграммы, гистограммы, графики
Ганта, т.е. «время-операция» в прямоугольных коор¬
динатах и т.д.) и возникшие на основе графических
отображений теории: теорию графов, теорию сете¬
вого планирования и управления и т. п., т. е. все, что
позволяет наглядно представить процессы, происхо¬
дящие в системах, и облегчить таким образом их
анализ для человека (лица, принимающего решения).Графики Ганта выполнялись с ручным, а в после¬
дующем и с автоматическим управлением. В после¬
дующем на этой основе возникли представления сово¬
купности дискретных операций в дискретном времени
как множества событий, упорядоченных в двух измере¬
ниях - сетевые структуры.Есть и возникшие на основе графических пред¬
ставлений методы, которые позволяют ставить и
решать вопросы оптимизации процессов организации,
управления, проектирования и являются математиче¬
скими методами в традиционном смысле - геомет¬
рия, теория графов.Понятие графа в математическом смысле перво¬
начально было введено J1. ЭйлеромГрафические представления являются удобным
средством исследования структур и процессов в слож¬
ных системах, средством организации взаимодействия
человека и технических устройств (в том числе ЭВМ).На основе сетевых структур возникли приклад¬
ные теории: PERT (Program Evaluation and Review
Technique - Методика оценки и контроля программ),
теория сетевого планирования и управления (СПУ).Первоначально СПУ широко применялись не
только в управлении производственными процессами
(где достаточно несложно построить сетевой график),
но и в системах организационного управления.Однако применение СПУ ограничивается ее недостатка¬
ми: 1) теория первоначально была ориентирована на анализ
только одного класса графов - направленных (не имеющих
обратных связей, т.е. циклов, петель); и 2) доля «ручного» труда
ЛПР при разработке сетевого графика составляет по оценкам
специалистов, до 95% общих затрат времени на анализ ситуа¬
ции и процессов с использованием СПУ.Поэтому разрабатываются методы статистиче¬
ского сетевого моделирования с использованием
вероятностных оценок и ненаправленных графов,
подходы к автоматизации формирования графов
Кроме того, в математике постоянно возникают новые направления
как бы «на пересечении» методов, отнесенных к приведенным укруп¬
ненным группам. В частности, на пересечении аналитических и теорети¬
ко-множественных представлений возникла и развивается алгебра групп;
параллельно в рамках алгебры групп и теории множеств начала разви¬
ваться комбинаторика; теоретико-множественные и графические пред¬
ставления стали основой возникновения топологии; статистические и
теоретико-множественные методы инициировали возникновение теории
«размытых» множеств Л.Заде, которая, в свою очередь, явилась началом
развития нового направления - нечетких формализаций и т. д.Отметим, что понятия исходных направлений не всегда сохраняются в
неизменном виде; в частности, в теории Заде дается иная трактовка понятия
вероятности по сравнению со статистической.Практически невозможно создать единую классификацию, которая
включала бы все разделы современной математики. В то же время при¬
веденные направления помогают понять особенности конкретных мето¬
дов, использующие средства того или иного направления или их сочета¬
ния, помогают выбирать методы для конкретных приложений.Прикладные классификации МФПС. Для удобства выбора мето¬
дов решения реальных практических задач на базе математических на¬
правлений развиваются прикладные и предлагаются их классификации.Так, существуют различные классификации экономико-математи-
ческих методов, обобщение которых приведено в табл. 3.2. Эта класси¬
фикация включает прикладные направления, базирующиеся в основном
на использовании аналитических и статистических представлений.Однако некоторые из них (модели объемного и календарного плани¬
рования, потоковые модели) используют графические методы (сетевое
моделирование), а иногда для предварительного описания задачи - тео-
ретико-множественные представления.Когда начали широко развиваться автоматизированные системы
сбора, хранения и поиска информации разного рода, появилась потреб¬
ность в разработке классификаций методов работы с информационными
массивами. Одна из таких классификаций приведена в нижней части
табл. 3.2. Эти классификации, напротив, базируются на использовании
методов дискретной математики, и в основном графических и теоретико¬
множественных представлений с элементами математической логики.Классификации, ориентированные на прикладные направления,
можно сопоставить с классификациями математических методов (см.
табл. 3.2).114
Таблица 3.2ПикладныеКлассификации методов формализованногоклассификациипредставления системметодовАнали¬Стати¬Теоретико¬Логиче¬Линг¬Гра¬моделированиятическиестиче¬множе¬скиевисти¬фиче¬скиественныеческиескиеЭкономико¬математическиеметодыПроизводственные++функцииБалансные модели+Модели объемного+планированияМодели календарного+++планирования(упорядо¬чения во времени, распи¬сания)Потоковые (транспорт¬++ные) моделиМодели распределения+и назначенияМодели управления++запасамиМодели износа и заме¬++ны оборудованияМодели массового+обслуживанияСостязательные модели++Методы работы смассивами информацииМетоды организации+++массивовМетоды обработки++массивов (сортировки,упорядочения, разме¬щения)+++Методы поиска инфор¬мацииПолучаемая двумерная классификация удобна тем, что в нее можно
«входить» через прикладные направления («слева») и через математиче¬
ские («сверху»), что помогает при организации взаимодействия проекти¬
ровщиков и управленческих работников, использующих прикладные
классификации, со специалистами-математиками, которые помогут по¬115
яснить принципиальные теоретические возможности выбираемых мате¬
матических методов.При выборе метода моделирования для постановки принципиально
новых задач с большой начальной неопределенностью удобно связать
классификацию методов формализованного представления с классифи¬
кацией систем. В частности, приведенную в таблице классификацию
методов формализованного представления систем можно связать с клас¬
сификацией систем по степени организованности: если предваритель¬
ный анализ проблемной ситуации показывает, что она может быть пред¬
ставлена в виде хорошо организованных систем, то можно выбирать
методы моделирования из классов аналитических и графических мето¬
дов; если специалисты по теории систем и системному анализу реко¬
мендуют представить ситуацию в виде плохо организованных или диф¬
фузных систем, то следует обратиться прежде всего к статистическому
моделированию, а если не удастся доказать адекватность ее применения,
то - искать закономерности в специальных методах (например, в эконо¬
мике, социологии и т. п.); при представлении ситуации классом самоор¬
ганизующихся систем следует применять методы дискретной математи¬
ки, разрабатывая на их основе языки моделирования и автоматизации
проектирования и, как правило, формировать модель, сочетая методы из
групп МАИС и МФПС.Следует оговорить, что любая классификация методов всегда может
быть подвергнута критике. Однако, понимая условность классифика¬
ции, ее все же нужно создавать. Желательно, чтобы такую классифи¬
кацию формировал коллектив, разрабатывающий и применяющий мо¬
дель или методику системного анализа, что позволит в более сжатые
сроки выбрать методы моделирования для выполнения того или иного
этапа методики системного анализа.Все методы современной математики не может глубоко знать ни один
специалист, однако при выборе метода важно понимать особенности того
или иного направления и возможности его использования, а на его реали¬
зацию пригласить соответствующих специалистов. Конечно, выбор зави¬
сит от предшествующего опыта разработчиков и управленческих работни¬
ков. Однако необходимо понимать, что ошибки в выборе методов модели¬
рования на начальных этапах постановки задачи могут существенно по¬
влиять на дальнейший ход работ, затянуть их или привести в тупик, когда
решение вообще не будет получено.Поэтому кратко охарактеризуем выделенные группы методов, обращая
внимание на следующие особенности: основной понятийный, терминоло-
116
гический аппарат методов соответствующего класса; направления {тео¬
ретические и прикладные), которые возникли и развиваются на базе пред¬
ставлений соответствующего класса; преимущества и недостатки мето¬
дов, области {сферы) их применения и ограничения с точки зрения моде¬
лирования сложных процессов и проблем.3.2.	Аналитические и статистические методыЭти группы методов получили наибольшее распространение в прак¬
тике проектирования и управления. Правда, для представления проме¬
жуточных и окончательных результатов моделирования широко исполь¬
зуются графические представления (графики, диаграммы и т. п.). Одна¬
ко последние являются вспомогательными; основу же модели, доказа¬
тельства ее адекватности составляют те или иные направления аналити¬
ческих и статистических представлений. Поэтому, несмотря на то что по
основным направлениям этих двух классов методов в вузах читают са¬
мостоятельные курсы лекций, мы все же кратко охарактеризуем их осо¬
бенности, достоинства и недостатки с точки зрения возможности ис¬
пользования при моделировании систем.Аналитическими методами в рассматриваемой классификации на¬
званы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в
виде точек (безразмерных в строгих математических доказательствах),
совершающих какие-либо перемещения в пространстве или взаимодей¬
ствующих между собой.В табл. 3.1 эта особенность аналитических представлений условно иллюст¬
рируется символическим образом, преобразования сложной системы посредством
оператора Ф[5у в точку, обладающую каким-то поведением,, описываемым стро¬
гими соотношениями, нередко имеющими силу закона.Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представ¬
лений составляют понятия классической математики {величина, форму¬
ла, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал,
интеграл и т. д.).Аналитические представления имеют многовековую историю разви¬
тия, и для них характерно не только стремление к строгости терминоло¬
гии, но и к закреплению за некоторыми специальными величинами оп¬
ределенных букв (например, удвоенное отношение площади круга к
площади вписанного в него квадрата - п « 3,14; основание натурального
логарифма - е « 2,7 и т. д.).117
На базе аналитических представлений возникли и развиваются мате¬
матические теории различной сложности - от аппарата классического
математического анализа до новых разделов современной математики,
(математическое программирование, теория игр и т. п.). Эти теоретиче¬
ские направления стали основой многих прикладных, в том числе теории
автоматического управления, теории оптимальных решений и т. д.При моделировании систем применяется широкий спектр символи¬
ческих представлений, использующих «язык» классической математики.
Однако далеко не всегда эти символические представления адекватно
отражают реальные сложные процессы, и их в этих случаях, вообще
говоря, нельзя считать строгими математическими моделями.Большинство из направлений математики не содержит средств по¬
становки задачи и доказательства адекватности модели. Последняя дока¬
зывается экспериментом, который по мере усложнения проблем стано¬
вится также все более сложным, дорогостоящим, не всегда бесспорен и
реализуем.В то же время в состав этого класса методов входит относительно но¬
вое направление математики - математическое программирование, кото¬
рое содержит средства постановки задачи и расширяет возможности дока¬
зательства адекватности моделей.Идея этого направления была предложена в 1939 г. инженером, а
впоследствии за работы в этой области лауреатом государственной и
нобелевской премий JI.B. Канторовичем [36] для решения экономиче¬
ских задач. Эта идея не сразу была воспринята экономистами, но после
признания ее за рубежом (независимо ее предложили и развивали
Т. Купманс и Дж. Данциг, которые признали приоритет JT.B. Канторови¬
ча) получила широкое применение в экономике, развивалась рядом оте¬
чественных ученых, в том числе В.В. Новожиловым, С.А. Соколицы-
ным, Б.И. Кузиным, В.Н. Юрьевым [6, 64 и др.], и в настоящее время
экономику невозможно представить без экономико-математических
методов, основанных на математическом программировании.Привлекательность методов математического программирования для
решения слабоформализованных задач (каковыми, как правило, являют¬
ся задачи планирования, распределения работ и ресурсов, загрузки обо¬
рудования и другие задачи управления современным предприятием на
начальном этапе их постановки) объясняется рядом особенностей, отли¬
чающих эти методы от методов классической математики.Для пояснения этих особенностей рассмотрим упрощенный пример.Предположим, что в трех цехах (Ц1, Ц2, ЦЗ) изготавливается два видаизделий И1 и И2. Известна загрузка каждого цеха at (оцениваемая в данном118
случае в процентах) при изготовлении каждого из изделий и прибыль (или
цена, объем реализуемой продукции в рублях) с{ от реализации изделий.
Требуется определить, сколько изделий каждого вида следует производить
при возможно более полной загрузке цехов, чтобы получить за рассматри¬
ваемый плановый период максимальную прибыль или максимальный объем
реализуемой продукции.Такую ситуацию удобно отобразить в виде таблицы (табл. 3.3), которая
подсказывает характерную для задач математического программирования
форму представления задачи, т. е. целевую функцию (в данном случае опре¬
деляющую максимизацию прибыли или объема реализуемой продукции)пF= Z Ci Xj = 240 Xj + 320 x2 -> max ,	(3.1)/=/Таблица.ЪЗИзделияЦех (участок)ЦенаизделиящЦ2ЦЗИ15%1,6%2,9%240 руб.И24%6,4%5,8%320 руб.Максимальнаязагрузка100%100%100%и ряд ограничений (в данном случае диктуемых возможностями цехов, т. е.
их предельной 100%-ной загрузкой)5 Х\ + 4jc2 < 100,1,6 + 6,4 х2 ^ 100,	(3.2)2,9*1 + 5,8*2 ^ ЮО.В данном случае ограничения однородны и их можно записать короче:S a,j < Bj .1=1В общем случае может быть не¬
сколько групп подобных ограничений
(например, по имеющимся материалам
разного вида, себестоимости, заработной
плате рабочих и т. п.).Графическое решение задачи
приведено на рис. 3.1.Ограничения определяют область
допустимых решений, а наклон пря¬
мой, отображающий целевую функ¬
цию, определяет точку последнего ее
пересечения с областью допустимых
решений, которая и является наилуч¬
шим решением задачи (оптимумом).В данном случае хх =9, х2 = 13.(3.2, а)
В случае большего числа разнородных ограничений графическая интер¬
претация задачи затруднена, поэтому используются специальные методы
(например, симплекс-метод), пакеты прикладных программ, их реализую¬
щие. В зависимости от вида целевой функции и принципов организации ре¬
шения выделяют направления математического программирования: линей-
ное (при линейном характере целевой функции), нелинейное (целевая функ¬
ция нелинейна); целочисленное (ограничение на характер переменных), ди¬
намическое и т. п. [12, 30, 36, 46, 51 и др.]. Эти направления имеют специ¬
фические особенности и методы решения. Но основная суть постановки за¬
дачи сохраняется.Анализ хода постановки и решения задачи позволяет выявить основные
особенности математического программирования:•	введение понятий целевая функция и ограничения и ориентация на
их формирование являются фактически некоторыми средствами поста¬
новки задачи; причем эти средства можно использовать, даже если не
удается сформировать систему непротиворечивых ограничений, или за¬
писать целевую функцию в формальном виде, поскольку возможно в
процессе проведения исследования уточнить представление о проблем¬
ной ситуации и, таким образом, поставить задачу хотя бы в первом при¬
ближении;•	при использовании методов математического программирования
появляется возможность объединения в единой модели разнородных
критериев (разных размерностей, предельных значений), что очень важ¬
но при отображении реальных проектных и производственных ситуаций;•	модель математического программирования допускает (и даже
ориентирует на это) выход на границу области определения переменных
(в то время, как методы классической математики требуют введения
строгих начальных и граничных условий, значений которых не может
принимать переменная в процессе анализа модели);•	изучение методов решения задач математического программиро¬
вания позволяет получить представление о пошаговом приближении к
решению, т. е. о пошаговом алгоритме получения результата модели¬
рования;•	графическая интерпретация задачи дает наглядное представление
об области допустимых решений (которая на рис. 3.1 заштрихована), что
помогает в практических ситуациях даже в тех случаях, когда не удается
получить формальное отображение целевой функции и строго решить
задачу математического программирования.Благодаря рассмотренным особенностям методы математического
программирования можно кратко охарактеризовать как имеющие в отли¬120
чие от классической математики некоторые средства постановки задачи. В
частности, термин целевая функция часто используется даже в тех случаях,
когда очевидна невозможность формального установления детерминиро¬
ванных взаимосвязей между компонентами и целями системы. Помогает в
постановке задачи и понятие области допустимых решений. Этим объяс¬
няется популярность рассматриваемого направления; однако получаемые в
таких случаях модели уже не относятся к моделям математического про¬
граммирования и аналитическим методам.Резюмируя, еще раз обратим внимание на то, что аналитические ме¬
тоды применяют в тех случаях, когда свойства системы можно отобра¬
зить с помощью детерминированных величин или зависимостей, т. е.
когда знания о процессах и событиях в некотором интервале времени
позволяют полностью определить их поведение вне этого интервала.
Эти методы используются при решении задач движения и устойчивости,
оптимального размещения, распределения работ и ресурсов, выбора
наилучшего пути, оптимальной стратегии поведения, в том числе в кон¬
фликтных ситуациях и т. п.В то же время при практическом применении аналитических пред¬
ставлений для отображения сложных систем следует иметь в виду, что
они требуют установления всех детерминированных связей между учи¬
тываемыми компонентами и целями системы в виде аналитических за¬
висимостей. Для сложных многокомпонентных, многокритериальных
систем получить требуемые аналитические зависимости крайне трудно.
Более того, даже если это и удается, то практически невозможно дока¬
зать правомерность применения таких выражений, т. е. адекватность
модели рассматриваемой задаче. В таких ситуациях следует обратиться
к другим методам моделирования.Статистические представления сформировались как самостоятель¬
ное научное направление в середине прошлого века (хотя возникли значи¬
тельно раньше). Основу их составляет отображение явлений и процессов с
помощью случайных (стохастических) событий и их поведений, которые
описываются соответствующими вероятностными (статистическими)
характеристиками и статистическими закономерностями.Термин «стохастические» уточняет понятие «случайный», которое в
обыденном смысле принято связывать с отсутствием причин появления собы¬
тий, с появлением не только повторяющихся и подчиняющихся каким-то зако¬
номерностям, но и единичных событий; процессы же, отображаемые статисти¬
ческими закономерностями, должны быть жестко связаны с заранее заданны¬
ми, определенными причинами, а «случайность» означает, что они могут поя¬
виться или не появиться при наличии заданного комплекса причин.121
Статистические отображения системы в общем случае (по аналогии с
аналитическими) представлены в табл. 3.1. символическим образом, как
бы в виде «размытой» точки (размытой области) в «-мерном пространстве,
в которую переводит учитываемые в модели свойства системы оператор
Ф[5Х]. Границы области заданы с некоторой вероятностью р («размыты»),
и движение точки описывается некоторой случайной функцией.Напомним, что под вероятностью события понимается р(А)= т/п (где т -
число появлений события А, п - общее число опытов), если при п —> «>
(т/п) —» const.Закрепляя все параметры этой области, кроме одного, получим срез по
линии а -Ь, смысл которого - воздействие данного параметра на поведе¬
ние системы, которое можно описать статистическим распределением по
этому параметру, одномерной статистической закономерностью. Анало¬
гично можно получить двумерную, трехмерную и т. д. картины стати¬
стического распределения.Статистические закономерности можно представить в виде дискрет¬
ных случайных величин и их вероятностей или в виде непрерывных за¬
висимостей распределения событий, процессов.Для дискретных событий соотношение между возможными значе¬
ниями случайной величины xt и их вероятностями pt называют законом
распределения и либо записывают в виде ряда (табл. 3.4), либо пред¬
ставляют в виде зависимостей F(x) (рис. 3.2, а) или р{х) (рис. 3.2, в).Таблица 3.4XХх*2XiхпР(х)ЛР2Pi-РпПри ЭТОМFix) = I p{xi).	• (3.3)xi< хДля непрерывных случайных величин (процессов) закон распределе¬
ния представляют (соответственно дискретным законам) либо в виде
функции распределения {интегральный закон распределения - рис. 3.2, б),
либо в виде плотности вероятностей {дифференциальный закон рас¬
пределения - рис. 3.2, г). В этом случаер(х) = dF{x)/dx и AF(x) = р{х)Ах,где р{х) - вероятность попадания случайных событий в интервал от х до
х+Ах.122
Рис. 3.2Закон распределения является удобной формой статистического ото¬
бражения системы.Однако получение закона (даже одномерного) или определение изменений
этого закона при прохождении через какие-либо устройства или среды представ¬
ляет собой трудную, часто невыполнимую задачу. Поэтому в ряде случаев поль¬
зуются не распределением, а его характеристиками - начальными и централь¬
ными моментами.Наибольшее применение получили:•	1-й начальный момент - математическое ожидание^т среднее
значение случайной величины:птх = 'Ех, р,{х,) - для дискретных величин,(3.4)00тх = J р(х) cbc - для непрерывных величин;-00•	2-й центральный момент - дисперсия случайной величины:2 п 2сгх =^(х/ -мх) Pi(Xi) - для дискретных величин,(3.5)00(Jx = I (х - тх)2р(х) dx - для непрерывных величин.123
Для полной группы несовместных событий имеют место условия
нормирования:функции распределенияВ монографиях и учебниках применяют тот или иной вид зависимо¬
стей, приведенных на рис. 3.2, более подходящий для соответствующих
приложений.тическое отклонение сх.Связь между системами в общем случае характеризуется ковариаци-
ей - моментом связи; для двумерного распределения обозначаемых
cov^,^), или тху9 или М[(х - тх)(у - ту)].Можно использовать ковариацию нормированных отклонений - ко¬
эффициент корреляциигде х' = (х- тх)/<тх, у9 = (у - ту)/ау - нормированные отклонения; <гх,
ау - среднеквадратические отклонения.Практическое применение получили в основном одномерные рас¬
пределения, что связано со сложностью получения статистических зако¬
номерностей и доказательства адекватности их применения для кон¬
кретных приложений, которое базируется на понятии выборки.Под выборкой понимается часть изучаемой совокупности явлений,
на основе исследования которой получают статистические закономерно¬
сти, присущие всей совокупности и распространяемые на нее с какой-то
вероятностью.Для того чтобы полученные при исследовании выборки закономерно¬
сти можно было распространить на всю совокупность, выборка должна быть
представительной (репрезентативной), т. е. обладать определенными каче¬
ственными и количественными характеристиками. Качественные характери¬
стики связаны с содержательным аспектом выборки, т. е. с определением,
являются ли элементы, входящие в нее, элементами исследуемой совокупно¬124пX а<х<) = 1i-1(3.6, а)и плотности вероятности00(3.6, б)На практике иногда используется не дисперсия о*2, а среднее квадра-г = соМ(x-mx)(y-my)М,(3.7)
сти, правильно ли отобраны эти элементы с точки зрения цели исследования
(с этой точки зрения выборка может быть случайной, направленной или
смешанной). Количественные характеристики представительности выборки
связаны с определением объема выборки, достаточного для того, чтобы на
основе ее исследования можно было делать выводы о совокупности в целом;
уменьшение объема выборки можно получить на основе эргодического
свойства, т. е. путем увеличения длительности статистических испытаний (в
большинстве практических случаев вопрос о количественных характеристи¬
ках выборки является предметом специального исследования).На базе статистических представлений развивается ряд математиче¬
ских теорий, которые можно разделить на четыре основные группы:•	математическая статистика, объединяющая различные методы
статистического анализа (регрессионный, дисперсионный, корреляцион¬
ный, факторный и т. п.);•	теория статистических испытаний:основой этой теории является метод Монте-Карло; развитием - теория
статистического имитационного моделирования',•	теория выдвижения и проверки статистических гипотез:возникла для оценки процессов передачи сигналов на расстоянии; ба¬
зируется на общей теории статистических решающих функций А. Вальда;
важным частным случаем теории является байесовский подход к исследова¬
нию процессов передачи информации, процессов общения, обучения и др.
ситуациях в организационных системах;•	теория потенциальной помехоустойчивости:обобщает последние два направления теория статистических решений, в
рамках которой, в свою очередь, возник ряд интересных и полезных для прак¬
тики направлений; начала теории положены работами В.А. Котельникова, про¬
водимыми независимо от теории решающих функций;Перечисленные направления в большинстве своем носят теоретико¬
прикладной характер и возникали из потребностей практики. На их ос¬
нове развивается ряд прикладных научных направлений: экономическая
статистика, теория массового обслуживания, статистическая ра¬
диотехника, статистическая теория распознавания образов, стохас¬
тическое программирование, новые разделы теории игр и т. п.Расширение возможностей отображения сложных систем и процес¬
сов по сравнению с аналитическими методами можно объяснить тем, что
при применении статистических представлений процесс постановки
задачи как бы частично заменяется статистическими исследованиями,
позволяющими, не выявляя все детерминированные связи между изу¬
чаемыми объектами (событиями) или учитываемыми компонентами125
сложной системы, на основе выборочного исследования (исследования
репрезентативной выборки) получать статистические закономерности и
распространять их на поведение системы в целом.В то же время не всегда может быть определена репрезентативная
выборка, доказана правомерность применения полученных на ее основе
статистических закономерностей. Если не удается доказать репрезента¬
тивность выборки или для этого требуется недопустимо большое время,
то применение статистических методов может привести к неверным
результатам. В таких случаях целесообразно обратиться к методам, объ¬
единяемым под общим названием - методы дискретной математики,
которые помогают разрабатывать языки моделирования, модели и мето¬
дики постепенной формализации процесса принятия решения.3.3.	Методы дискретной математикиПонятие о методах дискретной математики. Характеризуемые в
данном параграфе методы возникали как самостоятельные направления
и первоначально развивались параллельно и независимо друг от друга.
Но обобщающий аппарат теоретико-множественных представлений ока¬
зался настолько удобным средством пояснения основных понятий, а
часто и доказательства теорем в математической логике, математической
лингвистике и даже в теории графов, что постепенно все эти методы
стали объединять в единую область - дискретную математику.Необходимость в использовании методов дискретной математики
возникает, когда алгоритм, который всегда в конечном итоге желатель¬
но получить для обеспечения повторяемости процесса принятия реше¬
ния, не удается сразу представить с помощью аналитических или стати¬
стических методов. В этих случаях теоретико-множественные, логи¬
ческие, лингвистические или графические методы помогают зафиксиро¬
вать в алгоритме опыт или эвристики ЛПР.В принципе для отражения в алгоритме эвристик допустимы любые
неформальные отображения. Однако такие эвристические алгоритмы
широкого класса - от ГСН-алгоритмов (ГСН - «грубая сила и невежест¬
во») до «хитрых», «жадных» и т. п. алгоритмов (название их соответст¬
вует виду эвристики, определяющей способ борьбы с перебором при
моделировании решения) - часто оказываются далеко неэффективными,
а в ряде случаев не существует алгоритма, который позволил бы полу¬
чить решение не только с наименьшей трудоемкостью, но и вообще в
обозримые сроки. И здесь большую помощь в предварительной оценке
126
реализуемости алгоритма, во введении некоторых формальных правил
преобразования, позволяющих применить ЭВМ и ускорить получение
решения, могут оказать методы дискретной математики.Практики и инженеры не любят изучать процессы получения фор¬
мул и методов, теоремы и тем более их доказательства. А книги по дис¬
кретной математике написаны, как правило, с использованием специфи¬
ческих символов и приемов, отличных от классической математики,
которые используются в школе и в традиционных курсах высшей мате¬
матики для вузов. В специальных монографиях и даже в учебниках по
теории множеств, математической логике и математической лингвисти¬
ке обычно вводятся символика и правила преобразования и довольно
длительное время рассматриваются возможности этих правил, доказы¬
ваются соответствующие теоремы без иллюстрации практической по¬
требности в них. В то же время при утилитарном подходе к математике
знание доказательств ничего не добавляет к знанию результата: важно
знать, что и зачем применять.Поэтому для прикладных целей удобны справочные материалы, яв¬
ляющиеся «выжимками» из обширной литературы по дискретной мате¬
матике, что представлено в форме таблиц 3.5 - 3.7. В таблицах собраны
основные отношения теории множеств, функции и теоремы математиче¬
ской логики и т. д. В ряде случаев такие таблицы могут помочь в выборе
метода моделирования и в более глубоком ознакомлении с соответст¬
вующим направлением дискретной математики.Кроме того, в области управления, проектирования сложных техни¬
ческих и производственных комплексов все чаще главной проблемой
становится создание принципиально новых, нетривиальных моделей, не
по аналогии. В таких случаях математика нужна уже не для выбора гото¬
вого метода расчета, а как средство мышления, формирования понятий.Такое владение математикой, в том числе и дискретной, требует бо¬
лее глубокого понимания сути методов, умения оценить, какой из них
лучше подходит для формирования модели в конкретной ситуации.Излагаемые сведения следует рассматривать лишь как введение в слож¬
ный мир дискретной математики, которое имеет целью облегчить изучение
специальной литературы. Некоторые понятия даны несколько подробнее
только для того, чтобы были поняты прикладные примеры в последующих
главах, позволяющие проиллюстрировать возможность представления одной
и той же задачи несколькими методами и помочь понять проблему выбора
методов моделирования сложных систем и проблемных ситуаций с началь¬
ной неопределенностью.127
Изложенное поможет также несколько углубить сравнительный анализ
МФПС, приведенный в табл. 3.1, которую следует перечитать после ознаком¬
ления с материалом данного раздела, а лучше - и с обращением к рекомендуе¬
мой литературе.Теоретико-множественные представления. Теоретико-множест-
венные представления базируются на понятиях множество, элементы
множества, отношения на множествах.Понятие множество относится к числу интуитивно постигаемых
понятий, которым трудно дать определение. Это понятие содержательно
эквивалентно понятиям «совокупность», «собрание», «ансамбль», «кол¬
лекция», «семейство», «класс» и другим обобщающим понятиям.Один из основоположников теории множеств1 Георг Кантор опреде¬
лял множество как «многое, мыслимое нами как единое».Множества могут задаваться следующими способами:1)	списком, перечислением (интенсиональным путем); на¬
пример,{aj , где /= 1...л,	(3.8, а)или<ау,д2,... ,ah... ,ап>,	(3.8, б)где я, е А , е - знак вхождения элементов в множество;2)	путем указания некоторого характеристического свойства А
(экстенсионально). Например, «множество натуральных чи¬
сел», «множество рабочих данного завода», «множество планет Сол¬
нечной системы», «множество А» и т. д.В основе теоретико-множественных преобразований лежит принцип пе¬
рехода от одного способа задания множества к другому:А = <аи а2,... , ah ... , ап>,	(3.9)или<аи а2,... , ... , ап> А.	(3.9, а)Переход от интенсионального способа задания множества к экстенсио¬
нальному называют принципом свертывания.В множестве могут быть выделены подмножества. Вхождение элемен¬
тов в любое множество или подмножество описывается знаком принадле¬
жит - е, а вхождение подмножества в множество записывается В с: А.1 Независимо от Г. Кантора математическую теорию бесконечных множеств создал
чешский ученый Бернард Больцано, основной труд которого был опубликован много лет
спустя после его смерти.128
Это означает, что все элементы подмножества В являются одновре¬
менно элементами множества^ (рис. 3.3):Ъ\ е В Ъ\ е АВажным понятием является понятие пустого множества - множе¬
ства, в котором в данный момент нет ни одного элемента: D =0.При использовании теоретико-множественных представлений в соот¬
ветствии с концепцией Кантора можно вводить любые отногиенш. При
уточнении этих отношений применительно к множествам удобно пользо¬
ваться наглядными диаграммами Эйлера-Венна, примеры которых для
операции объединения (и), пересечения (& или дополнения (отрица¬
ния, обозначаемого знаком «-» над именем множества либо знаком «-■»
перед именем множества или его элемента) приведены в табл. 3.5.Теории, развивавшиеся на базе теоретико-множественных представ¬
лений, первоначально использовали отношения, подобные функциям
алгебры логики, и в первую очередь - бинарной алгебры логики Буля
(основные функции которой приводятся далее в табл. 3.6).В большинстве работ теоретико-множественные представления излагаются на
примере теории чисел, для развития которой достаточно основных элементарных
отношений e,£,c,<Z,q u, n,-i.По мере приложения теоретико-множественных представлений к более
сложным проблемам отношения начинают заимствоваться из математиче¬
ской лингвистики (которую теория множеств, в свою очередь, помогает
развивать), а при отображении особо сложных проблемных ситуаций с не¬
определенностью формируемую или исследуемую систему отображают
множествами с отношениями произвольного типа (так, например, при при¬
менении теоретико-множественных представлений в ситуационном модели¬
ровании используются отношения «быть над», «быть под», «находиться ря¬
дом» и т. п., которые допустимо обозначать в разрабатываемом на этой ос¬
нове языке моделирования произвольными символами, удобными для ЛПР).Особого внимания заслуживает преобразование множеств путем ус¬
тановления взаимоотношений между элементами разных исходных
множеств.Из двух или нескольких множеств можно сформировать путем уста¬
новления отношений между элементами этих множеств новое множество.
Это новое множество, как правило, следует рассматривать как множест¬
во, состоящее из принципиально новых элементов.9-3335	129Ъп G В Ьпе АРис. 3.3
Таблица 3.5НаименованиеДиаграммаОбозначениеМножество А•АДополнение С
множества АЩШишшщЫШШт,тС А А —л АМножество ВЩ)ВДополнение С
множества ВЩЯШ в ши||СВ в вМножество А
Множество В
и их дополнения СG0СА СВА, В, СА, СВОбъединение А и ВщшAkjB С(САг\СВ)
САпСВПересечение А и В<ж>AnB C(CAkjCB)
CAkjCBПересечение множества Л
и дополнения множества В@0СА СВАпСВДополнение объединения
множества А
и дополнения
множества ВсаОШ СВC(AuCB)130
Продолжение табл. 3.5НаименованиеДиаграммаОбозначениеДополнение объединения
множеств А и ВС (АиВ)
САпСВДополнение пересечений
множеств АиВС(АпВ)САиСВДополнение пересечения
множеств А
и дополнения множества
ВС(АпВ)САиСВОбъединение
множества Л и
дополнения
множества В8 ) 1С(АглВ)CAkjCBДополнение
множеств А и В и их
дополнений СА и СВС(АпВ)
САиСВНапример, объединяя элементы из множества «конденсаторы С» и
множества «катушки индуктивности L», получим новое множество «коле¬
бательные контуры КК» (если, конечно, введенное отношение между ис¬
ходными элементами отображает необходимые действия по объединению
соответствующих выводов конденсаторов и катушек индуктивности). Ана¬
логично можно отобразить процесс бракосочетания: из множеств «женихи
У» и «невесты G» в ЗАГСе путем соответствующей операции (процедуры
регистрации брака) формируется множество «Семьи С», элементы которого
сх = < yt rk gj >, где yt е Y, gj e G, rke Rh, RB - множество взаимоотноше¬
ний между людьми, имеющих принципиально новый смысл для общества.При этом важно отметить, что не только установление какого-либо
вида специальных отношений, как в этих приведенных примерах, но и
формирование элементов нового множества путем простого «помещения
рядом» элементов исходных множеств позволяет получать эффект появ¬
ления нового смысла, что обеспечивается доосмыслением взаимоотно¬
шений человеком на основе его предшествующего опыта. Это важно при
моделировании ситуаций с большой исходной неопределенностью, ко¬
гда неизвестен характер взаимоотношений между элементами разных131
групп (подмножеств), выявленных для отображения системы, проблем¬
ной ситуации. Этот эффект будет использован в последующих главах
при моделировании процесса структуризации целей (гл. 7), морфологи¬
ческом моделировании (гл. 8).При использовании таких преобразований необходимо предварительно
оценивать перебор. При получении нового множества из элементов двух,
трех или более исходных подмножеств с математической точки зрения име¬
ет место операция размещения с повторениями, при использовании которой
число получаемых компонентовК = к} * к2 *... *кп ,	(ЗЛО)где к], к2,... , кп - количества элементов в Мь М2,... Мп подмножествах, что
дает существенно меньший перебор, чем формирование сочетаний \Между теоретико-множественными описаниями разных систем или
их частей можно устанавливать соответствия. Для характеристики сход¬
ства множеств (подмножеств) можно использовать понятия гомомор¬
физма, изоморфизма, автоморфизма, отношения рефлексивности, сим¬
метричности, транзитивности, заимствованные теорией множеств из
других разделов математики.Для отображения систем важными понятиями являются понятия орди¬
нарного и экстраординарного множеств. Если множество сформировано из
геометрических фигур - например, треугольников, - и принято условие, что
формирование нового множества осуществляется в той же плоскости, то по¬
лученное новое множество будет также плоской геометрической фигурой, а,
возможно,даже и треугольником. Такие множества относят к классу ор¬
динарных. Аналогично можно посмотреть на множество колебательных
контуров, которые так же, как конденсаторы и катушки индуктивности, яв¬
ляются элементами радиотехнических устройств.Однако, учитывая принципиально новые свойства колебательного кон¬
тура, можно эту же ситуацию трактовать как формирование экстраорди¬
нарного множества с принципиально новыми свойствами элементов. При
формировании экстраординарного множества в примере с семьей изменяют¬
ся не только свойства множества, но и суть и даже наименования'исходных
элементов («жених» - «муж», «невеста» - «жена»).Важным понятием для освоения и использования теоретико¬
множественных представлений является понятие континуума (от латин¬
ского continuum - непрерывный) - связного обобщающего множества
(т. е. как бы единого непрерывного пространства), в рамках которого
осуществляются операции над множествами (их изъятие, добавление
новых, объединение, пересечение и т. п.).1 Число сочетаний Спт = п\/т\(п-т).132
В простейших случаях континуум может быть задан границей, которая
не изымается даже в случае, если исключаемое множество (подмножество)
вплотную смыкается с этой границей (в примерах, приведенных в табл. 3.5,
роль континуума играет прямоугольник). Роль континуума может играть
пустое множество, значительно больших потенциальных размеров, чем вхо¬
дящие в него подмножества. Но в более общем случае (особенно при ото¬
бражении открытой системы, в которую могут постоянно включаться новые
подмножества с непредсказуемыми границами) континуум формируется как
внешняя граница всех пересекающихся или другим образом взаимодейст¬
вующих подмножеств, с помощью которых отображается система.Понятно, что в случае моделирования развивающихся систем контину¬
ум постоянно видоизменяется, и его изменения, в том числе сохранение
связности, нужно постоянно уточнять.Благодаря тому, что в соответствии с первоначальной концепцией
Кантора при применении теории множеств допустимо введение любых
произвольных отношений, теоретико-множественные представления стали
использоваться как обобщающий язык при сопоставлении различных на¬
правлений математики и других дисциплин, явились основой для возник¬
новения новых научных направлений или развития существующих.В частности, первой теорией, для которой на основе теоретико-мно¬
жественных представлений были получены новые результаты, была теория
чисел. Теоретико-множественные представления сыграли большую роль в
становлении комбинаторики, топологии, в разработке теории «размытых»
множеств', на их основе стали создаваться первые информационно-поиско¬
вые языки, языки автоматизации моделирования. На теоретико-множест-
венных представлениях базируется вариант математической теории сис¬
тем М. Месаровича [8].Использование теоретико-множественных представлений при моде¬
лировании систем позволяет организовать взаимодействие и взаимопо¬
нимание между специалистами различных областей знаний. С их помо¬
щью можно записать различные определения системы (что сделано в гл. 1)
и выбрать из них то, которое в наибольшей степени отражает концепцию
исследователей, проектировщиков.Конкретная система при первоначальном описании может быть ото¬
бражена теоретико-множественной формулой, включающей наборы
различных элементов (например, А, В, С), отношений между ними (R),
которые могут быть также разделены на подмножества (R\, R2, R3 и т. д.),
свойств элементов Qa, Qb, Qc и свойств отношений Qr; могут быть учте¬
ны множества входных воздействий X и выходных результатов Y:S = <А, В, С, R, Qa, Qb, Qc, Qr,X, Y>.	(3.11)133
Затем, по мере накопления сведений о системе, теоретико-множест¬
венная формула (3.11) может измениться и отразить взаимоотношения
между группами множеств:5=<{дс|-}Л1{ау}/г2{6к/Л3{^}>,	(3.12)а в дальнейшем описание может уточняться: могут быть введены под¬
множества и отношения между ними и их элементами; деление на под¬
множества может быть повторено неоднократно, и таким образом с по¬
мощью теоретико-множественных представлений возможно отображе¬
ние многоуровневой структуры; отношения могут быть уточнены в виде
набора правил преобразования множеств или подмножеств.Как было сказано ранее, при использовании теоретико-множест¬
венных представлений в принципе можно вводить любые отношения.
Однако при произвольных отношениях в формализованном с их помощью
описании проблемной ситуации довольно быстро могут обнаружиться
неразрешимые противоречия - парадоксы, апории или антиномии, что не
позволяет оперировать с получаемыми теоретико-множественными моде¬
лями таким же образом, как с классическими математическими соотноше¬
ниями, и доверять достоверности получаемых результатов.В качестве примеров парадоксов приводят обычно: парадокс лжеца
(нельзя дать положительного ответа на вопрос «Ты лжешь?»); парадокс
парикмахера, которому отдано распоряжение «брить всех мужчин в пол¬
ку, которые не бреются сами».Действительно, если попытаться формально записать ситуацию парадокса
парикмахера, то возникает неразрешимое противоречие: парикмахер X при¬
надлежит множеству одновременно мужчин Мь которые не бреются сами и
которых по распоряжению он обязан брить, и множеству тех мужчин М2, ко¬
торые бреются сами и которых согласно распоряжению он брить не должен,
и эти множества Мх и М2 не пересекаются и не входят друг в друга, т. е. долж¬
но иметь место: X е Мъ X е М2, Л/3 = M\\J М2 = 0 , что невозможно.Примеры парадоксов легко можно найти во многих высказываниях нефор¬
мализованного текста: например, «Ты должен сам любить меня» (если «должен»,
то «не сам»; если «сам» - то «не должен», а любит без принуждения).На этом свойстве текстов основаны некоторые психологические тесты.Эта принципиальная особенность текстов не позволяет однозначно отразить
с их помощью проблемные ситуации и требует перевода текстов в формали¬
зованные описания с использованием специализированных знаковых систем,
языков, в которых по возможности устранены парадоксы. Для разработки
таких языков могут быть использованы теоретико-множественные представ¬
ления, которые позволяют выявлять и устранять парадоксы, ограничивая
при этом свободу выбора отношений, т.е., строго говоря, огрубляя качест¬
венное описание, уменьшая его полноту. Однако такие ограничения при
применении теоретико-множественных представлений можно делать осоз¬
нанно, фиксировать и пересматривать при необходимости.134
Математическая логика. Базовыми понятиями математической ло¬
гики являются высказывание, предикат, логические функции (операции),
кванторы, логический базис, логические законы (законы алгебры логики).Под высказыванием в алгебре логики понимается повествовательное
предложение (суждение), которое характеризуется определенным значе¬
нием истинности.В простейших случаях используется два значения истинности: «ис¬
тинно» - «ложно», «да» - «нет», «1» - «О». Такая алгебра логики, в ко¬
торой переменная может принимать только два значения истинности,
называется бинарной алгеброй логики Буля (по имени ее создателя).Предикат - выражение, грамматически имеющее форму высказыва¬
ния, но содержащее переменные некоторых подмножеств, на которых
они определены.При замене переменных элементами соответствующего подмноже¬
ства предикат обращается в высказывание. Обычно переменная стоит в
предикативной части предложения, лежащего в основе высказывания
(например, «быть Х-м карандашом», где X может принимать значения
«красным», «синим» и т. д.), но в принципе это не обязательно (и воз¬
можны предикаты «Х - река», где X- «Волга», «Днепр» и т.д.).Частным случаем предиката является пропозиционная функция -функция одной или нескольких переменных, принимающих значения вмножестве, состоящем из двух элементов «1» - «О».Применение переменных высказываний служит для выражения общ¬
ности и позволяет формулировать законы алгебры логики для любых
высказываний данного вида.Из одного или нескольких высказываний или предикатов можно об¬
разовать новые высказывания или предикаты. Объединение простых
высказываний в сложные производится без учета смысла этих выска¬
зываний (предикатов) на основе определенных логических правил (опе¬
раций, функций).Число простейших логических функций в конкретной алгебре логи¬
ки зависит от количества значений истинности п:'У пN = 2 .Для двузначной булевой алгебры логики N определяется числом
возможных двоичных наборов (гг = 2): N = 16 . При п = 3 можно образо¬
вать N = 256 логических функций.Функции бинарной алгебры логики приведены в табл. 3.6, в которой
собраны формы записи и наименования функций, встречающиеся в раз¬
личных литературных источниках.135
136УсловныеназваниялогическихфункцийОсновные
встреча¬
ющиеся в
литературе
названия
логической
функции
(операции,
фактора)Двоичная
форма записи
связи воз¬
действия с
результатомСпособы
алгебраиче¬
ской записи
логического
отношения
аргументов с
функциейПервое логическое воздействие. Первое логическое переменное.
Первый логический аргументо о — *-С)ЛогическиефункцииВторое логическое воздействие. Второе логическое переменное.
Второй логический элементо — о •—Лю¬боелож¬ноТождественный нуль Тождественно ложноо о о о**1IIIоЛогические операции (функции,Лю¬боеИЛИН-ноТождественная единица.Тождественно истинно		•ifКакаУтверждение первого аргумента (переменного воздействия). Повторение первого
аргумента. Доминация первого переменногоо о —IIОКакЪУтверждение второго аргумента (переменного, воздействия). Повторение второго
аргумента (переменного). Доминация второго переменногоО ‘ о •—*>tiо-и/илиилихотябыДизъюнкция. Логическая сумма. Объединение. Простая (неразделительная) дизъ¬
юнкция. Сборка. Абстрагирование. Комбинация. Автономия КонстелляцияО — И- —о а ®+ < С Чи
<» ои иИКонъюнкция. Логическое произведение. Перечисление. Совпадение. Соединенное
суждение. Частное утвердительное суждение.о о о —а О Q Q о ?х • > Э 11о о о ^ оЭквивалентность. Равнозначность. Материальная эквивалентность.
Взаимность. Солидарность. Комплементарность. Интердепенденция— о о —Cj Cl fc Cl ^и % * hi 11
ЕслитотолькоИмпликация. Следование. Материальная импликация. Общеутвердительное суждение. Селекция.
Спецификация. Детерминация. Обратная антиимпликация— — о —с» о о ^О Офакторы, отношения)Не или
Ни ниФункция Вэбба. Операция Пирса.Отрицание дизъюнкции. Обратная дизъюнкция. Антидизъюнкция.
Обратная логическая сумма. Гетерофазис. Недизъюнкция. Отрицание комбинации, автономии и т.д.Антиконстелляция— о о о§■/ Cl? 1!о ОНе и
Или неФункция Шеффера. Операция Шеффера. Штрих Шеффера. Отрицание конъюнкции.
Обратная конъюнкция. Неконъюнкция. Обратное логическое произведение. Обратное совпадение.
Альтернативное отрицание.Несовместимость. Общеотрицательное суждение— — — о•*]о й а а с оw *|£i>pi4О ^ о о о '=»•Не как
Или
илиОтрицание равнозначности. Функция разноименности. Функция сложения по модулю. Неравнознач¬
ность. Строгая дизъюнкция.Исключающая дизъюнкцияЛ^азделительная дизъюнкция.
Отрицание взаимозависимостиО ‘ ©С» Ci с> с» -
^ 0 III и- IIСЭ- О- ОИлинеОбратная импликация. Обратное следование.Обратная селекция. Обратная спецификация.
Обратная детерминация— о — —Ь «Ч ^асClОтрицание первого аргумента. Инвертация первого аргумента (переменного).
Дополнение к первому переменному. Профазис— — о о> 1 ^
S о 4 о i 7,асооОтрицание второго аргумента. Инвертация второго аргумента (переменного).
Дополнение к второму переменному. Обратный антифазис— о — о^ А- «з i- йНо неОтрицание материальной импликации. Материальная антиимпликация. Антисовпадение.
Разделительное суждение. Отрицание селекции. Антиселекция. Антиспецификация. Ангидетерминация0 0 — 0*1:° ft о “1 U U ьНе ноОтрицание обратной импликации. Обратная антиимпликация (неимпликация).
Обратное разделительное суждение. Обратное антисовпадение0 — 00Q О ft19-9.u>Таблица 3.6
Кроме логических функций, в логике предикатов имеются еще опе¬
рации квантификации - кванторы. Это специальные операции, которые
служат для выражения общности суждений и связанных с ними понятий
(табл. 3.7) и позволяют на формальном языке исчисления предикатов
говорить не об одном объекте, а о целом классе объектов.В этой связи существуют понятия дизъюнктивно-нормальной и
конъюнктивно-нормальной формы, всегда удовлетворяющие требовани¬
ям базиса.В условиях выполнения требований к базису в алгебре логики дока¬
зывают теоремы, демонстрирующие свойства операций над высказыва¬
ниями. Применяя эти теоремы, формально можно получить правильный
результат, не вникая в смысл проводимых исследований. Примеры этих
теорем или логических законов приведены в табл. 3.8.Полную систему логических функций называют логическим базисом.
Для того чтобы система функций представляла собой базис, она должна
обладать определенными свойствами.В частности, чтобы система функций была полной, необходимо и доста¬
точно, чтобы она содержала хотя бы одну функцию: не сохраняющую кон¬
станту единица, не сохраняющую константу ноль, нелинейную, немоно¬
тонную, несамодвойственную.Полный логический базис содержит избыточное число функций. Та¬
кая система функций может остаться базисом при удалении из нее некото¬
рых функций. Удаление функций можно производить до тех пор, пока
система не станет такой, что удалении из нее хотя бы одной из функций, ее
образующих, будет приводить к невыполнению перечисленных требова¬
ний к базису. Такую систему называют минимальным базисомМинимальными базисами бинарной алгебры логики являются бази¬
сы, включающие только две функции {-», u} {—i, п}. Функция отрица¬
ния не сохраняет константы ноль и единицу и не является монотонной,
функции дизъюнкции и и конъюнкции п обеспечивают нелинейность
и не являются самодвойственными (в силу приведенных в табл. 3.8 тео¬
рем де-Моргана).Из элементарных функций алгебры логики формируют последова¬
тельности действий, отображающие процессы в системе от входа до
выхода, т. е. логические алгоритмы.На рис. 3.4 и 3.5 проиллюстрирована разная запись одного и того
же алгоритма (соответствие обозначений рис. 3.4 и 3.5 приведено на
рис. 3. 6).138
Таблица 3.7ОбозначенияНазванияСмысл(V а) b
(3 а)Ь(Е! а) ЪКвантор общности
Квантор существованияКвантор единственностиДля любого а будет ЪЕсть хотя бы одно а такое, что
будет ЪЕсть только одно а такое, что
будет ЬТаблица 3.8Название свойства (закона), формулировкиСимволическая записьЗамкнутостьМножество R содержит дизъюнкцию и конъюнкцию всех
входящих в него элементовflUfc € R
anb е RКоммутативность
Изменение последовательности элементов не изменяет
значения дизъюнкции и конъюнкцииa u b = Ъ и а
an b = b паА ссоциативность
Группировка внутри конъюнкции и дизъюнкции не меняет
их значений(a nb) пс = а п(Ь п с)
(а и b)yj с = аи (Ь и с)Дистрибутивность
Прибавление элемента к произведению равносильно прибавле¬
нию этого элемента к сомножителям; умножение суммы на
элемент равносильно умножению слагаемых на этот элемента и (Ьп с)= (аи Ь)п (аи с)
а п (Ь<а с)= (an b) и (ап с)Идемпотентность (закон технологии)Повторение элемента (прибавление или умножение) не
изменяет истинности элементаа и а = а
а п а = аСовместимостьли Ъ = b в том и только в
том случае, если апЪ = ЬДополнительностьДля каждого элемента а множества R существует дополне¬
ние ->а или R-аЧастный случайAU -7 а = R -iR = 0
а п ->а = 0 -л 0 = RЗаконы поглощения (абсорбции)Дизъюнкция произведения и одного из ее членов эквива¬
лентна этому члену. Конъюнкция суммы и одного из ее
членов эквивалентна этому членуau(anb)= а
а п (а и b)= аЗаконы двойственности (,теоремы А. де-Моргана)
Дополнение к пересечению а и Ъ эквивалентно объедине¬
нию их дополнений.Дополнение к объединению элементов (множеств) равно
пересечению их дополненийanb = а и Ъ
a u b = а п bИнволюция (закон удвоенного отрицания)вш/"“SYЗаконы противоположности
Если элемент а эквивалентен дополнению элемента b, то
элемент b эквивалентен дополнению элемента аа = Ь => Ь = аМножество содержит элементы R = 1 и 0 = 0 такие, что
для всякого элементаАи0 = а аиЛ = R
a nR = R ап0 = аУмножение одного из элементов на дополнение второго
элемента не меняет дизъюнкции элементовa - (~,b) = a + b
an(-i Ь) = аи b139
*1	Х2 Хз	Х4XI Х2У\У2У1У2Рис. 3.4Рис. 3.5Этот же алгоритм может быть записан следующим образом:
У\ =^l/{[(^1^2)^2]^3};У2 = *4 U{[(x,nX2)UX2]UX3}.(3.13)Существует много форм записи логических алгоритмов: в виде
функций алгебры логики (3.13), в форме таблиц или матриц, «машин
Тьюринга», логических схем по А.А. Ляпунову, с помощью рекурсивных
функций, на языке нормальных алгоритмов А.А. Маркова, в виде про¬
грамм для вычислительных машин на одном из языков программирования,
в форме диаграмм Насси-Шнайдермана.Логические алгоритмы можно преобразовывать с использованием
логических законов. Пример применения одного из законов (теоремы А.
де-Моргана) приведен на рис. 3.7.На базе логических представлений возникли и развиваются теории
логического анализа и логического синтеза. Эти теории основаны на
применении средств алгебры логики к задачам анализа и синтеза струк-НЕan b±ь_±_И/ИЛИa^J bНЕ-ИIalbНЕ-ИЛИIа и ЪРис. 3.6140
тур исследуемых систем, а также к
задачам принятия решений в слож¬
ных проблемных ситуациях, возни¬
кающих в системах или при взаи¬
модействии систем.Задача логического анализа со¬
стоит в описании поведения систе¬
мы с известной структурой набором
системно-логических уравнений
(функций алгебры логики - ФАЛ) и
исследования полученного логиче¬
ского выражения с целью его минимизации, т. е. выяснения, нельзя ли
получить более простую структуру (схему), содержащую меньшее число
элементов (состояний), но осуществляющую требуемые преобразования.
Такие задачи возникают, например, при создании автоматических сис¬
тем контроля неисправностей, систем автоматического резервирования,
обеспечения надежности и т. д.Задача логического синтеза заключается в том, чтобы по известному
поведению системы определить ее структуру (в случаях, если она неиз¬
вестна или не полностью известна), т. е. сопоставить системе некоторый
«Iавтомат» - «черный ящик» с известными входными и выходными
воздействиями.Таким образом, при логическом анализе задача сводится к минимизации
ФАЛ, т. е. к оптимизации в некотором смысле логического алгоритма. Зада¬
ча логического синтеза сложнее, она обычно решается путем последова¬
тельных приближений, и на промежуточных этапах здесь также может быть
полезна минимизация ФАЛ.Минимизация осуществляется путем применения законов алгебры
логики, приведенных в табл. 3.8. Наиболее известными методами ми¬
нимизации ФАЛ являются: метод минимизирующих карт или таблиц
(конъюнктивных или дизъюнктивных, импликатных); метод неопреде¬
ленных коэффициентов; геометрические методы, метод Блека-Порецкого.При возрастании числа переменных для минимизации ФАЛ применяют
ЭВМ. При этом логический алгоритм нужно перевести на один из языков
программирования или при логическом анализе сложных ситуаций разраба¬
тывают промежуточные языки проектирования или моделирования процес¬
сов управления (например, язык БИТ Э.Ф. Скороходько, логический язык
. представления алгоритмов синтеза ЛЯПАС А.Д. Закревского и др.).141
Специфические особенности задачи логического синтеза при описа¬
нии системы логическим автоматом вызвали возникновение и развитие
самостоятельной научной дисциплины - теории автоматов.Логические методы представления систем возникли как детерминист¬
ские, но в дальнейшем стали предприниматься попытки их расширения всторону вероятностных оценок.Логические представления сыграли большую роль в развитии теоре¬
тической основы алгоритмизации и программирования. В частности, они
лежат в основе теории алгорифмов (в дальнейшем - алгоритмов)
А.А. Маркова.Логические представления применяют в случаях исследований но¬
вых структур систем разной природы (технических объектов, текстов и
др.), в которых характер взаимодействия между элементами еще не на¬
столько ясен, чтобы возможно было их представление аналитическими
методами, а статистические исследования либо затруднены, либо не
привели к выявлению устойчивых закономерностей.В то же время следует иметь в виду, что с помощью логических ал¬
горитмов можно описывать не любые отношения, а лишь те, которые
предусмотрены законами алгебры логики.В настоящее время логические представления широко применяются
при исследовании и разработке автоматов разного рода, автоматических
систем контроля, при решении задач распознавания образов. На их ос¬
нове развивается самостоятельный раздел теории формальных языков
моделирования проблемных ситуаций и текстов.В то же время смысловыражающие возможности логических мето¬
дов ограничены базисом и не всегда позволяют адекватно отобразить
реальную проблемную ситуацию. Поэтому стали предприниматься по¬
пытки создания вначале тернарной логики, а затем - и логик, в которых
переменная может принимать не только крайние значения «истинно» -
«ложно», но и какие-либо из промежуточных - многозначных логик,
вплоть до непрерывной.Однако отметим, что даже для тернарной логики так и не удалось
создать непротиворечивый логический базис, и он обратился к созданию
информационных языков моделирования на основе лингвистических
представлений.Неудачные попытки создания многозначных логик объяснимы, если
учесть, что вся математика, в том числе математическая логика для того,
чтобы соответствовать принципам строго формальной дедуктивной сис¬
темы (с учетом, конечно, теоремы Гёделя), базируется на законе исклю-142
ценного третьего (т. е. на предположении, что всякое событие, положе¬
ние может быть истинным или ложным, третьего не дано).Реальная же действительность не подчиняется этому закону, и по¬
этому для ее моделирования необходимо либо создание подходов, осно¬
ванных на формализации диалектической логики (специальное направ¬
ление информационного моделирования, развивающееся на этой основе,
рассматривается в гл. 5), либо использование лингвистических и семио¬
тических представлений, которые свободны от требования выполнения
закона исключенного третьего, что и является иногда основанием для
того, чтобы не включать эти направления в математику.Лингвистические, семиотические представления. Математиче¬
ская лингвистика и семиотика - самые «молодые» методы формализо¬
ванного отображения систем. Включение их в разряд математических
нельзя считать общепризнанным.Некоторые исследователи (например, Ю.А. Шрейдер [82]) считают, что
лингвистика в силу специфических особенностей, позволяющих моделировать
развивающиеся системы и процессы (что обеспечивается отсутствием закона
исключенного третьего), не является математикой в сложившемся понимании
этого термина. В то же время французская школа математиков считает матема¬
тическую лингвистику разделом современной математики.Математическая лингвистика возникла во второй половине XX в.
как средство формализованного изучения естественных языков и внача¬
ле развивалась как алгебраическая лингвистика. Первые полезные ре¬
зультаты алгебраической лингвистики связаны со структуралистским
(дескриптивным) подходом. Однако в силу отсутствия в тот период кон¬
цепции развития языка эти работы привели к еще большему тупику в
попытках построения универсальной грамматики, и был период, когда
структурализм считался неперспективным направлением развития науки
о языке и даже был гоним.Активное возрождение математической лингвистики началось в
50-60-е гг. XX в. и связано в значительной степени с потребностями при¬
кладных технических дисциплин, усложнившиеся задачи которых пере¬
стали удовлетворять методы классической математики, а в ряде случаев -
и формальной математической логики.В период уменьшения интереса к математической лингвистике появи¬
лось статистическое направление, которое называют статистической лин¬
гвистикой или лингвистической статистикой.Семиотика возникла как наука о знаках, знаковых системах. Однако
некоторые школы, развивающие семиотические представления, настоль¬
ко равноправно пользуются в семиотике понятиями математической143
лингвистики, такими, как тезаурус, грамматика, семантика и т. п. (харак¬
теризуемыми далее), не выделяя при этом в отдельное направление лин-
гвосемиотику, что часто трудно определить, к какой области относится
модель - математической лингвистике или семиотике.В то же время именно в лингвосемиотике достигнуты наиболее кон¬
структивные результаты, которые могут быть полезны при исследовании
систем различной физической природы, а другие применения семиотики
как науки о знаках носят в большей мере характер методологического
средства для пояснения результатов, которые ранее были получены в
геометрии, алгебре и других разделах математики.В данном учебнике для целей приложения математической лингвис¬
тики и семиотики к системным исследованиям эти направления рассмат¬
риваются совместно, но фактически речь пойдет о лингвосемиотике.Основными понятиями, на которых базируются лингвистические
представления, являются понятия: тезаурус, грамматика, семантика,
прагматика.Термин тезаурус (от греч. 0r|5aupo<^, thesauros - сокровищница, бо¬
гатство, клад, запас и т. п.) в общем случае характеризует совокупность
научных знаний о явлениях и законах внешнего мира и духовной дея¬
тельности людей, накопленную всем человеческим обществом. Этот
термин был введен в современную литературу по языкознанию и ин¬
форматике в 1956 г. Кембриджской группой по изучению языков. В то
же время термин существовал раньше: в эпоху Возрождения тезауруса¬
ми называли энциклопедии.В математической лингвистике и семиотике термин тезаурус исполь¬
зуется в более узком смысле, для характеристики конкретного языка,
его многоуровневой структуры. Для этих целей удобно пользоваться
одним из принятых в лингвистике определений тезауруса как «множе¬
ства смысловыражающих элементов языка с заданными *смысловыми
отношениями» [82].Это определение позволяет представить структуру языка в виде
уровней (страт) множеств (например, слов, словосочетаний, предложе¬
ний, абзацев и т. п.), смысловыражающие элементы каждого из которых
формируются из смысловыражающих элементов предшествующих
структурных уровней (см. рис. 3.8).Правила (Gl, G2) формирования смысловыражающих элементов
второго и третьего уровней в тезаурус не входят, в тезаурусе определяет¬
ся только вид и наименование уровня, характер и вид смысловыражаю¬
щих элементов.144
БуквыСловаложе-нияРис. 3.8Иногда вместо термина смысловыражающие элементы использует¬
ся термин синтаксические единицы тезауруса. На взгляд авторов, это
менее удачный термин, так как при формировании элементов нового
множества смысловыражающих элементов каждого последующего уровня
(при образовании слов из букв, фраз и предложений из слов) у элементов
вновь образованного множества появляется новый смысл, т. е. как бы про¬
является закономерность целостности, и это хорошо отражает термин
«смысловыражающий элемент».В таком толковании понятие тезауруса можно конструктивно исполь¬
зовать при создании искусственных языков - языков моделирования, ав¬
томатизации проектирования, информационно-поисковых языков. Оно
позволяет охарактеризовать язык с точки зрения уровней обобщения, вве¬
сти правила их использования при индексировании информации.Можно говорить о глубине тезауруса того или иного языка, характе¬
ризуемой числом уровней, о видах уровней обобщения, и, пользуясь
этими понятиями, сравнивать языки, выбирать более подходящий для
рассматриваемой задачи или, охарактеризовав структуру языка, органи¬
зовать процесс его разработки.145
Под грамматикой (которую иногда называют синтактикощ син¬
таксисом, что сужает понятие грамматики, исключая из него морфоло¬
гию) понимаются правила, с помощью которых формируются смысло¬
выражающие элементы языка (на рис. 3.8 два вида правил - G1 и G2,
которые иногда называют грамматиками 1-го и 2-го рода). Пользуясь
этими правилами, можно «порождать» (формировать) грамматически
(синтаксически) правильные конструкции или распознавать их грамма¬
тическую правильность.Термин грамматика употребляется в лингвистике и как укороченная
замена термина «формальная грамматика», который имеет иной смысл
и будет охарактеризован далее.Под семантикой понимается содержание, значение, смысл форми¬
руемых или распознаваемых конструкций языка; под прагматикой -
полезность для данной цели, задачи.В естественном языке различить понятия, с помощью которых ха¬
рактеризуются термины семантика и прагматика, трудно; обычно по¬
яснить различие можно лишь при парном сопоставлении терминов:<семантика> :: = <содержание> | <смысл> | <значение>;
<прагматика> : : = <смысл> | <значение> | <полезность>.Поэтому принято рассматривать эти понятия на примерах. Поясним раз¬
личие между семантически и прагматически правильными конструкциями
языка на следующих легко запоминающихся примерах.Традиционно для пояснения синтаксической правильности и семантиче¬
ской бессмыслицы используется предложенный J1.B. Щербой пример «Гло-
кая куздра тщето борзданула бокра и курдычет бокрёнка» (в котором просто
нет ни одного слова естественного языка, имеющего смысл). Но примеры
можно найти и в естественной речи.Предложение «Муха лукаво всплеснула зубами» синтаксически правиль¬
ное, но не имеет смысла в естественном русском языке в обиходном, ши¬
роком употреблении, т. е. является с точки зрения пользователей русским язы¬
ком семантически неправильным (исключим пока гипотетическую ситуацию
сказки, в которой муха может быть наделена указанными свойствами).Другое предложение «Маленькая девочка собирает цветы на лугу» -
синтаксически и семантически правильное. Однако для директора завода
(если это луг, а не заводской газон, и - учтем личный фактор - если эта де¬
вочка не его дочь) это предложение не несет никакой информации, т. е.
прагматически (с точки зрения целей руководителя) является неправильным.
Другое дело, если «Иванов (который в данный момент должен находиться на
рабочем месте) собирает цветы на лугу». Тогда это предложение было бы и
прагматически правильным.Возвратимся теперь к примеру с мухой. Приведенное предложение, се¬
мантически неправильное, может в гипотетической ситуации сказки ока-146
заться прагматически правильным, что важно иметь в виду при применениилингвистических представлений.При создании и использовании искусственных языков применяют
такие понятия структурной лингвистики, как порождающая и распо¬
знающая грамматика.Под порождающей грамматикой понимается совокупность правил,
с помощью которых обеспечивается возможность формирования (поро¬
ждения) из первичных элементов (словаря) синтаксически правильных
конструкций. Под распознающей грамматикой - правила, с помощью
которых обеспечивается возможность распознавания синтаксической
правильности предложений, фраз или других фрагментов языка.Все рассмотренные понятия в равной мере используются как в мате¬
матической лингвистике, так и в лингвистической семиотике. Некото¬
рую условную границу между ними можно провести, лишь введя поня¬
тие классы формальных грамматик (как теорий математической лин¬
гвистики).На базе лингвистических представлений развивается теория фор¬
мальных грамматик Н. Хомского. Классы формальных грамматик Н.
Хомского считаются основой теории формальных языков.Формальный язык определяют как множество (конечное или беско¬
нечное) предложений (или «цепочек»), каждое из которых имеет конеч¬
ную длину и построено с помощью некоторых операций (правил) из
конечного множества элементов (символов), составляющих алфавит
языка.Формальную грамматику определяют в виде четверки множеств:G = < Vr, VN, R, А >,	(3.14)где VT - множество основных или терминальных символов; - множество
вспомогательных или нетерминальных символов; R - множество правил
вывода, или продукций, которые могут иметь вид:а -» Р,	(3.15)где	р е (Ku VN\т. е. Р - цепочка конечной длины из терминальных и нетерминальных
символов множеств VT и VN,a	€Le(VTuVN)V^yruVN)9	(3.16)т. е. а является цепочкой из терминальных и нетерминальных символов,
содержащей по крайней мере один нетерминальный символ из VN; А -
множество аксиом (в грамматиках комбинаторного типа, к которым147
относятся грамматики Н.Хомского, А состоит из одного начального сим¬
вола S', причем S a VN).Учитывая, что в литературе по формальным грамматикам, как правило,
не стремятся к содержательной интерпретации получаемых выводов, а
рассматривают лишь формальную сторону процессов порождения и
распознавания принадлежности цепочек к соответствующему классу
грамматик, приведем содержательный пример порождающей грамматики.Предположим, дано:VT = <в\, в2, п,л>VN = <S,P>Порождающая грамматика Распознающая грамматикаR= \S^SP	(1)	SP-+S	(Г)S^>exS	(2)	e}S-+S	(2')S^>e2S	(3)	e2S^S	(31) (3.17)S->n	(4)	n-*S	(4')Р-+л	(5)	л^Р	(51)Применяя правила R левой части (3.17) в приведенной последователь¬
ности, получим:S =>S Р => в\ S Р => в\ в2 S Р => в\ в2 п Р => в\ в2 п л
(1) (2) (3)	(4)	(5)Это - формальная сторона процесса порождения. Для того, чтобы полу¬
чить интерпретируемое выражение, нужно расшифровать терминальные
символы, включенные в VN, где в\ - ВСЕ, в2 -ВОЗРАСТЫ, п - ПОКОРНЫ,
л - ЛЮБВИ.Тогда полученное предложение«в, в2 п л» - «ВСЕ ВОЗРАСТЫ ПОКОРНЫ ЛЮБВИ».Если изменить последовательность применения правил, то будут полу¬
чаться другие предложения. Например, если применить правила в последо¬
вательности (1) => (3) => (2) => (4) => (5), то получится «ВОЗРАСТЫ ВСЕ
ПОКОРНЫ ЛЮБВИ». Если применить не все правила: например, (1) =>(2)(4) (5), то получим «ВСЕ ПОКОРНЫ ЛЮБВИ».Если же попытаться получить предложение, как у А.С.Пушкина -
«Любви все возрасты покорны», то, как бы мы не меняли последователь¬
ность правил, получить эту фразу не удается. Нужно изменить первое
правило: вместо S^SP включить в R правило S —> PS.Из примера видно, что вид порождаемых цепочек (предложений) за¬
висит от вида правил (исчисления) и от последовательности их примене¬
ния (алгоритма).С помощью приведенного примера легко также продемонстрировать
тесную связь понятия «грамматически правильный» с языком (грамма¬
тикой).148
Распознающая грамматика для рас¬
сматриваемого примера будет содержать
как бы «перевернутые» правила - правая
часть (3.17), которые должны применяться
в обратной последовательности. Пример
представления анализа правильности пред¬
ложения с помощью правил распознающей
грамматики приведен на рис. 3.9.При распознавании правильности
предложения если не оговаривать, что
предложение (цепочка) грамматически
правильно с точки зрения правил данного
формального языка, то можно, пользуясь
формальной грамматикой в первоначальном виде, получить вывод, что при¬
веденная фраза Пушкина грамматически неправильна с точки зрения правил
грамматики (3.17).Действительно, с точки зрения правил грамматики для построения де¬
лового текста, которым соответствуют правила (3.17), другие поэтические
строки часто получали бы формальную оценку «грамматически неправиль¬
но». И, напротив, если построить грамматику на основе анализа пушкинско¬
го стиля, то в деловом тексте получились бы предложения типа «Я решение
свое принял правильное» (подобно фразе «Я памятник себе воздвиг неруко¬
творный»).Сказанное позволяет легко представить полезность определения
формальной грамматики при создании языка моделирования соответст¬
вующего литературного или музыкального произведения - пародий,
подражательств или, как иногда принято говорить, произведений соот¬
ветствующего стиля или класса.Например, известны работы Р.Х. Зарипова по моделированию музы¬
кальных произведений в стиле, или в классе, массовых советских песен, мо¬
делирование процесса сочинения стихотворных произведений и т. п.Подобным же образом можно моделировать порождение деловых
писем или других документов, имеющих, как правило, не только форма¬
лизованный стиль, но и формальную структуру.Аналогично можно создавать языки моделирования структур, языки
автоматизации проектирования сложных устройств и систем определен¬
ного вида (класса).Основу подобных работ составляют идеи, которые можно пояснить
с помощью классов грамматик, впервые предложенных Н. Хомским.Разделение грамматик на классы определяется видом правил вывода
R. В зависимости от них можно выделить четыре основных, наиболее час¬
то рассматриваемых класса грамматик (в полной теории формальных
грамматик с правилами типа подстановки есть и промежуточные классы):149Все возрасты покорны любви
+ * + +в\ вг	п	лSРис. 3.9
1-й	класс. На правила вывода накладывается только одно требование,
чтобы в левой части правила вывода было всегда меньше символов, чем в
правой, т. е. чтобы правила были неукорачивающими, не уменьшали число
символов в выводимых цепочках. Этот класс грамматик обычно так и назы¬
вают неукорачивающгши (НУ-грамматиками). Иногда их также называют
грамматиками типа ноль (нулевого типа) или алгоритмическими.2-й	класс. На правила вывода, помимо требований неукорачиваемости,
накладывается ограничение, чтобы на каждом шаге изменялся только один
символ в контексте, т. е. чтобы Z1 В Z2 —>Z1 W Z2, где В - один нетерми¬
нальный символ, W - непустая цепочка символов, т. е. W Ф 0. Грамматику
такого вида называют контекстной, контекстно-связанной или иногда
применяют термин - грамматика непосредственных составляющих (НС-
грамматики).3-й	класс. Если, кроме неукорачиваемости требуется, чтобы правила
имели вид В —» Р (т. е. а всегда состоит из одного вспомогательного симво¬
ла), то грамматику такого типа называют бесконтекстной или контекстно-
свободной (КС-грамматика).4-й	класс. Если на правила вывода накладывается по сравнению с треть¬
им классом еще одно ограничение, требующее, чтобы в правилах вывода
нетерминальный символ всегда стоял справа или слева, т. е. с одной сторо¬
ны, то грамматику называют автоматной (А-грамматикой). Если нетерми¬
нальный символ стоит слева, т. е. правила имеют вид А —> аВ или А —> а,
где (А, В) е VN, а е VT, автоматная грамматика является праволинейной;
если нетерминальный символ стоит справа - то автоматную грамматику на¬
зывают леволинейной.В теории формальных грамматик показано, что имеет место сле¬
дующее соотношение:А с КС с НС с НУ.	(3.18)Иногда доказывают, что имеет место строгое вхождение:Ad КС с НС а НУ.При исследовании разных классов формальных грамматик получе¬
ны результаты, которые позволяют сделать вывод, что по мере умень¬
шения числа ограничений, накладываемых на правила вывода, т. е. по
мере продвижения в (3.18) слева направо, в языке увеличивается воз¬
можность отображения смысла (повышается смысловыражающая спо¬
собность языка, т. е. возможность выражения с помощью формальных
правил семантических особенностей проблемной ситуации): говорят, что
формальная система становится более богатой. Однако при этом в языке
растет число алгоритмически неразрешимых проблем, т. е. увеличивает¬
ся число положений, истинность или ложность которых не может быть
доказана в рамках формальной системы языка.150
Здесь мы сталкиваемся фактически с проблемой Гёделя, которая в
теории формальных языков обсуждается обычно в терминах этой тео¬
рии. А именно: вводится понятие «операция определена (или не опреде¬
лена) на множестве языков данного класса»; и считают, что операция
определена на множестве языков данного класса, если после применения
ее к языкам, входящим в это множество, получается язык, принадле¬
жащий множеству языков этого класса.Например, если Я} с КС и Я2а КС и если (Я, иЯ2) а КС, то операция
объединения и определена на классе /ГС-языков.Характеризуя с помощью введенного понятия классы языков, отме¬
чают, что в последовательности (3.18) по мере продвижения слева на¬
право увеличивается число операций, которые не определены на множе¬
стве языков данного класса.Здесь, правда, следует оговорить, что дело обстоит не так прямолиней¬
но. Точнее было бы сказать, что для большого числа операций нет доказа¬
тельств, что они определены на классах НС-языков и НУ-языков, т. е. эти
доказательства становятся сложнее или вообще (в силу теоремы Гёделя) не¬
реализуемы средствами теории формальных грамматик.Приведенное упрощенное представление проблемы помогает обра¬
тить внимание тех, кто будет заниматься разработкой языков програм¬
мирования или программных систем, языков моделирования, автомати¬
зации проектирования, на необходимость учета следующей закономер¬
ности: чем большими смысловыражающими возможностями обладает
знаковая система, тем в большей мере растет в ней число алгоритми¬
чески неразрешимых проблем (т. е. тем менее доказательны в ней фор¬
мальные процедуры).При выходе в класс произвольных грамматик, в котором не выполняется
даже условие неукорачиваемости, доказать допустимость тех или иных фор¬
мальных преобразований средствами математической лингвистики практи¬
чески невозможно, и поэтому в поисках новых средств исследователи обра¬
тились к семиотическим представлениям. Здесь можно провести как бы
формальную границу между лингвистикой и семиотикой.Семиотические представления пользуются другими по сравнению с
математической лингвистикой средствами исследования семантических
возможностей языков. В частности, понятием треугольника Фреге [80,
81 и др.], согласно которому любой знак имеет форму, синтаксис (озна¬
чаемое знака) и семантику (смысл, значение).Такая исходная терминология позволяет отойти от представлений
формальных грамматик Н. Хомского, имеющих отношения типа под¬
становки, и конструировать грамматику, используя более широкий
спектр отношений.151
В частности, на границе лингвистики и семиотики возникли языки
синтагматического типа, т. е. языки, использующие правила типа {at г\
bj}, называемые синтагмой, где я, е А\ bj е В - взаимодействующие
множества (подклассы) исходных понятий языка; е R - множество
отношений, которые могут иметь произвольный вид. Однако такая сво¬
бода, как уже отмечалось выше, приводит к увеличению числа антино¬
мий в языке.Например, для информационно-поискового языка это означает ухудше¬
ние его качеств (в частности - релевантности, т. е. соответствия выдачи за¬
просу пользователя) в силу того, что при реализации поискового алгоритма
могут возникнуть замкнутые циклы, обусловленные противоречивыми пра¬
вилами грамматики языка.Поэтому используемые отношения все же пытаются конкретизиро¬
вать.В частности, Ю.А.Шрейдер [80, 81] исследовал возможности ис¬
пользования отношений эквивалентности, толерантности и строгого
порядка, определяемых на основе свойств рефлексивности, симметрич¬
ности и транзитивности (табл. 3.9).Таблица 3.9ОтношениеСвойствоРефлексивностьСимметричностьТранзитивностьЭквивалентность+++Толерантность++-Строгий порядок--+Для пояснения возможностей, появляющихся при таком подходе к
созданию языка, проиллюстрируем применение отношения толерант¬
ности. Как видно из табл. 3.9, по определению толерантность - осо¬
бый вид сходства, при котором сопоставляемые элементы языка нахо¬
дятся в отношении, обладающем рефлексивностью и симметричностью,
но не обладающем транзитивностью. Это означает, что, например, если
при сопоставлении слов ввести допустимую ошибку в один символ, то
отношение сходства между первым и вторым словами могут быть при¬
знаны (с точностью до допустимой ошибки) рефлексивным и симмет¬
ричным; аналогично - между вторым и третьим; но первое и третье сло¬
ва уже могут отличаться не одним, а двумя символами, и сходство меж¬
ду ними можно вообще не обнаружить, т. е. не будет выполнено отно¬
шение транзитивности.Для пояснения толерантности Шрейдер Ю.А. [80] приводит образный
пример, как в результате применения такого отношения можно получить из
«мухи» «слона» (т. е. из слова «муха» получить слово «слон»), а также ил¬152
люстрирует понятие транзитивности с помощью гравюры голландского ху¬
дожника М.К. Эсхера «Небо и вода» (на которой едва различимые преобра¬
зования на каждом шаге сверху вниз постепенно превращают контуры
птиц в контуры рыб).Возникновение подобных ситуаций важно учитывать при разработ¬
ке языков для формального кодирования передачи текстов и восстанов¬
ления их в месте приема.С помощью отношения толерантности можно отобразить некоторые
отношения между словами естественного языка.Например:	рам-а т стол	(3.19)стол т книг-у,
где т - операция установления сходства.Приведенные соотношения (3.19) означают, что в синтагме «рама т
стол» имеет место отношение сходства с точностью до рефлексии и
симметрии, в синтагме «стол т книгу» - то же, а между элементами
синтагмы «рам-а» - «книг-у» сходства нет в силу невыполнения по оп¬
ределению для рассматриваемого отношения свойства транзитивности.Попытаемся интерпретировать формальную запись (3.19). Содержа¬
тельный анализ этих соотношений позволяет понять, что в них отражено
сходство по падежу: слова мужского рода {«стол») могут употребляться в
русском языке в одинаковой форме в именительном (первая строка) и
винительном (вторая строка) падежах, в то время, как слова женского рода
имеют в этих падежах разную форму, что и обусловило нетранзитивность.Аналогично можно отобразить сходство по роду, так как в русском язы¬
ке могут использоваться одни и те же имена для женщин и мужчин, что в
тексте без дополнительных пояснений или учета формы глагола может ока¬
заться нераспознаваемым. Можно также отразить понятие места в предло¬
жении или места предложения в абзаце и т. п.Таким образом, вводя в язык отношение толерантности (например,
путем формирования классов толерантности) можно отразить в языке
взаимоотношения между словами и высказываниями более полно и точ¬
но, чем это позволяют делать отношения математической логики или
грамматик Н. Хомского. Такие языки необходимы при расшифровке
древних рукописей, при автоматизации процесса перевода с одного язы¬
ка на другой.Однако, следует иметь в виду, что создание подобных языков - весьма
сложный и трудоемкий процесс, и поэтому в практике информационного
поиска или разработки языков моделирования в тех случаях, когда есть воз¬
можность отразить особенности моделируемой ситуации иным способом,
рассматриваемый подход не применяют.153
В частности, при разработке некоторых информационно-поисковых
языков было предложено вводить при индексировании текста понятия «ука¬
затели роли», «указатели связи», которые легче интерпретируются при руч¬
ном индексировании, чем понятие толерантности. В то же время при авто¬
матизации индексирования может возникнуть необходимость в использова¬
нии отношений, приведенных в табл. 3.9, поскольку они, обладая большими
по сравнению с лингвистическими представлениями смысловыражающими
возможностями, все же базируются на определенной формальной основе,
которая может позволить сделать язык более алгоритмизируемым.Графические методы. Понятие графа первоначально было введено
Л. Эйлером. Графические представления позволяют наглядно отобра¬
жать структуры сложных систем и процессов, происходящих в них. С
этой точки зрения их можно рассматривать как промежуточные между
МФПС и МАИС.Действительно, такие средства, как графики, диаграммы, гистограм¬
мы, древовидные структуры, можно отнести к средствам активизации
интуиции специалистов.Классификация применяемых графиков по признакам и видам при¬
ведена в табл. 3.10.Таблица 3.10Группы по признакамВиды1. Г рафики, выражающие струк¬
туры и связи (оргаграммы)Классификационные схемы
Схемы организационных структур
Оргасхемы табличного и другого типов
Схемы прохождения информации в документах
Схемы рабочих процессов (оперограммы)2. Графики, выражающие распо¬
ложения предметов и явлений во
времени (хронограммы) и в про¬
странстве (топограммы)Контрольно-планировочные графики
Гармонограммы и т.п.Маршрутные графикиПланы расположения предметов и рабочих мест и т.п.3. Графики, выражающие коли¬
чественные отношенияГрафики сравнения величин, простые и групповые
Г истограммыГ рафики, выражающие структурные сравнения
Графики изменения и распределения величин4. Г рафики расчетного характераНомограммы
Шкалограммы и т.п.В то же время, есть и возникшие на основе графических представле¬
ний методы, которые позволяют ставить и решать вопросы оптимизации
процессов организации, управления, проектирования, и являются мате¬
матическими методами в традиционном смысле. Таковы, в частности,
геометрия, теория графов (основные понятия теории графов приведены
в табл. 3.11, которая поможет начать самостоятельное ее изучение).154
Таблица 3.11ПонятиеОпределение или определяющий
признакИзображениеГраф (Г)Множестваэлементов хо, х\,... х„ и
отношений го, ггт
между нимиИсточник(исток) ^			СтокВершена Дуга (ребро)Граф конечный
по*Конечное множество эле¬
ментов"^v-Хо ХпГ раф конечный
по гКонечное множество отно¬
шений2о.УГ раф ненаправ¬
ленный (неори¬
ентированный)Элементы неупорядочены.
Направление отношений не
определеноХ^ ^ ^Г раф направлен¬
ный (ориентиро¬
ванный)Элементы упорядочены.
Направление отношений
определеноX<fГ раф симметри¬
ческийДвусторонние отношенияГ раф асиммет¬
рическийОдносторонние отношенияХо°Г раф несвязныйОбособленные частих/ ^ ^Г раф сильно
связныйЛюбые два элемента соеди¬
нены хотя бы одним путемГ раф полныйЛюбая пара элементов
соединена непосредственно
хотя бы одним отношениемМультиграфМного отношений между
некоторыми элементамиХо °Х„Цикл (для ребер)
Контур (для дуг)Замкнутые последователь¬
ности элементов и отноше¬
ний155
Продолжение табл. 3.11ПонятиеОпределение или определяющий
признакИзображениеПетляКонтур единичной длины,
связывающий точку х саму с
собой.о	*0 пЦепь (для ребер)
Путь (для дуг)Последовательность элемен¬
тов и отношенийх/^ ^Х„ПрадеревоОдин источникИсточник„б' 	►с 	►и "►о„*0 ХпДеревоНе менее двух вершин<5 КК7\СетьСетевой графикСоединение элементов, удо¬
влетворяющее требованиям к
направленным графам (нали¬
чие источника, стока и отсут¬
ствие циклов)ИсточникСтруктура сис¬
темыЛюбое соединение элементовОсобую роль в моделировании процессов в сложных системах проек¬
тирования и управления играют представления операций во времени. Ста¬
рейшими из таких представлений являются графики Ганта («время-
операция» в прямоугольных координатах), которые первоначально приме¬
нялись при планировании, контроле и управлении производством.Графики Ганта выполнялись в форме чертежей, ленточных диаграмм с руч¬
ным, а в последующем и с автоматическим управлением. В последнем случае
графики представляли собой бесконечные ленты, одна половина которых была
окрашена в черный цвет (черный участок соответствовал продолжительности
операции).Дальнейшим шагом было разделение лент на отрезки времени, ото¬
бражающие дискретные операции, что позволяло оперировать с дис¬
кретной информацией. В последующем на этой основе возникли пред¬
ставления совокупности дискретных операций в дискретном времени
как множества событий, упорядоченных в двух измерениях - сетевые
структуры.156
В результате на этой основе возникли прикладные теории - PERT1,
сетевого планирования и управления (СПУ), а позднее и ряд методов
статистического сетевого моделирования с использованием вероятно¬
стных оценок графов.Первоначально СПУ широко применялись не только в управлении
производственными процессами (где достаточно несложно построить
сетевой график), но и в системах организационного управления.Однако в последнем случае важно понимать основные недостатки
СПУ.Во-первых, эта теория первоначально была ориентирована на анализ
только одного класса графов - направленных (не имеющих обратных связей,
т.е. циклов, петель; такие требования содержались в руководящих материа¬
лах по формированию сетевых планов предприятий), и это явилось одной из
причин того, что впоследствии при применении сетевых методов для ото¬
бражения ситуаций, не подчиняющихся этим ограничениям, был использо¬
ван термин сетевое моделирование, снимающий требование однонаправ¬
ленности графа.Во-вторых, (что наиболее существенно) - при формировании сете¬
вых планов необходимо участие высококвалифицированных специа¬
листов, хорошо знающих процессы в системе (эту работу нельзя пору¬
чить техническим работникам, которые полезны лишь при оформлении
сетевых графиков и обработке результатов оценки). При этом по резуль¬
татам исследования оказалось, что доля «ручного» труда ЛПР при разра¬
ботке сетевого графика составляет по оценкам специалистов до 95%
общих затрат времени на анализ ситуаций и процессов с использованием
сетевого моделирования.Для снижения доли «ручного» труда полезно сочетать графические
представления с лингвистическими и семиотическими, разрабатывая
языки автоматизации формирования сетевой модели. На основе такого
сочетания методов возникли новые направления моделирования - струк¬
турно-лингвистическое, графо-семиотическое и т.п.Примеры разработки методик и языков моделирования, использую¬
щих подобные представления, приведены в гл. 6, 8, 9.1 Program Evaluation and Review Technique - Методика оценки и контроля программ.157
Глава 4. МЕТОДЫ АКТИВИЗАЦИИ ИНТУИЦИИ
И ОПЫТА СПЕЦИАЛИСТОВВ гл. 2 приведена классификация методов моделирования систем, в ко¬
торой в качестве одного из основных классов выделены методы, направлен¬
ные на активизацию интуиции и опыта специалистов. В данной главе приво¬
дится краткая характеристика методов этой группы.Рассматриваемые методы возникали и развивались как самостоятельные
и для обобщения в теории систем вначале их называли качественными [67]
(оговаривая условность этого названия, поскольку при обработке получае¬
мых результатов могут использоваться и количественные представления)
или экспертными, поскольку они представляют собой подходы в той или
иной форме активизирующие выявление и обобщение мнений опытных спе¬
циалистов - экспертов (в широком смысле термин «эксперт» в переводе с
латинского означает «опытный»).Однако есть и особый класс методов, связанных с непосредственным оп¬
росом экспертов, который называют методом экспертных оценок (§ 4.4.). По¬
этому был принят термин, вынесенный в название главы. Этот термин, хотя и
несколько громоздкий, в большей мере, чем другие, отражает суть методов, к
которым прибегают специалисты в тех случаях, когда не могут сразу описать
рассматриваемую проблемную ситуацию аналитическими зависимостями или
выбрать тот или иной из рассмотренных выше методов формализованного
представления для формирования модели принятия решения.Возникновение характеризуемых ниже подходов и методов, как прави¬
ло, связано с конкретными условиями проведения исследований или даже с
именами их авторов. Однако варианты последующего применения методов
настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однозначности ис¬
пользования их первоначальных названий, поэтому в некоторых подзаго¬
ловках подчеркивается, что выделяемый подкласс объединяет методы типа
мозговой атаки, сценариев и т. д.4.1.	Методы выработки коллективных решенийМетоды типа «мозговой атаки» или коллективной генерации
идей. Концепция мозговой атаки или мозгового штурма получила ши¬
рокое распространение с начала 50-х годов XX в. как «метод системати¬
ческой тренировки творческого мышления», направленный на «откры¬
тие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуи¬
тивного мышления» [84, с. 164].158
Мозговая атака (МА) основана на гипотезе, что среди большого чис¬
ла идей есть по меньшей мере несколько хороших, полезных для реше¬
ния проблемы, которые нужно выявить. Методы этого типа известны
также под названием коллективной генерации идей (КГИ), конференций
идей, метода обмена мнениями.Обычно при проведении мозговой атаки или сессии КГИ стараются
выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы
обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и
высказывания ими новых идей. Для этого рекомендуется сформулиро¬
вать проблему в основных терминах, выделив центральный пункт обсу¬
ждения, высказывать и подхватывать любые идеи, даже если они внача¬
ле кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценки идей
проводятся позднее), не допускать критики, не объявлять ложной и не
прекращать обсуждать ни одну идею, высказывать как можно больше
идей (желательно нетривиальных), стараться создавать как бы цепные
реакции идей, оказывать поддержку и поощрения, необходимые для
того, чтобы освободить участников от скованности, и т.п.В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения раз¬
личают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа
комиссий, судов (в последнем случае создается две группы: одна группа
вносит как можно больше предложений, а вторая старается максимально
их раскритиковать). Мозговую атаку можно проводить в форме деловой
игры, с применением тренировочной методики «стимулирования наблю¬
дения», в соответствии с которой группа формирует представление о
проблемной ситуации, а эксперту предлагается найти наиболее логичные
способы решения проблемы.На практике подобием сессий КГИ являются совещательные органы
разного рода - конструктораты, директораты, заседания ученых и науч¬
ных советов, специально создаваемые временные комиссии, комитеты,
«мозговые тресты», не опирающиеся на постоянный персонал, и т. п.В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выпол¬
нение требуемых правил, создать атмосферу мозговой атаки: на конст-
рукторатах, директоратах, заседаниях советов мешает влияние должно¬
стной структуры организации; собрать специалистов на межведомствен¬
ные комиссии трудно. Поэтому желательно применять способы опроса
компетентных специалистов, не требующие обязательного их присутст¬
вия и устного высказывания своих мнений в конкретном месте и в кон¬
кретное время, рассматриваемые далее.159
Методы мозговой атаки применялись при разработке и реализации про¬
грамм долгосрочных научных исследований НАТО, в военном прогнозирова¬
нии. Однако уже в 60-е годы XX в. из первостепенного метода источника идей
и поиска кратчайшего пути решения проблемы МА превратилась во вспомога¬
тельное средство в методиках, использующих и другие методы анализа, и в
настоящее время эти методы обычно используются в качестве одного из эле¬
ментов методик системного анализа в форме проведения обсуждений предло¬
жений или промежуточных результатов анализа, полученных с применением
различных методов, на коллективных совещаниях типа мозговой атаки.Методы типа «сценариев». Методы подготовки и согласования
представлений о проблеме или анализируемом объекте, изложенные в
письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот
метод предполагал подготовку текста, содержащего логическую после¬
довательность событий или возможные варианты решения проблемы,
развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование вре¬
менных координат было снято, и сценарием стали называть любой до¬
кумент, содержащий анализ рассматриваемой проблемы и предложения
по ее решению или по развитию системы, независимо от того, в какой
форме он представлен.Как правило, на практике предложения для подготовки подобных
документов пишутся экспертами вначале индивидуально, а затем фор¬
мируется согласованный текст.Сценарий предусматривает не только содержательные рассуждения,
помогающие не упустить детали, которые невозможно учесть в фор¬
мальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сцена¬
рия), но и содержит, как правило, результаты количественного технико¬
экономического или статистического анализа с предварительными вы¬
водами. Группа экспертов, подготавливающая сценарий, пользуется
обычно правом получения необходимых сведений от предприятий и
организаций, необходимых консультаций.На практике по типу сценариев разрабатывались прогнозы в отраслях
промышленности. Разновидностью сценариев можно считать комплексные
программы научно-технического прогресса и его социально-экономических
последствий, которые разрабатывались в период реформ 70-х гг. XX в. спе¬
циальными комиссиями при АН СССР, Госплане СССР и Госкомитете по
науке и технике при Совете Министров СССР на последующие 20 лет.Роль специалистов по системному анализу при подготовке сценария - по¬
мочь привлекаемым ведущим специалистам соответствующих областей зна¬
ний выявить общие закономерности развития системы; проанализировать
внешние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формулирование
160
целей; провести анализ высказываний ведущих специалистов в периодической
печати, научных публикациях и других источниках научно-технической ин¬
формации; создать вспомогательные информационные фонды, способствую¬
щие решению соответствующей проблемы.В последнее время понятие сценария расширяется в направлении как
областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в
сценарий вводятся количественные параметры и устанавливаются их взаи¬
мозависимости, предлагаются методики подготовки сценария с использова¬
нием ЭВМ, методики целевого управления подготовкой сценария.Сценарий позволяет создать предварительное представление о про¬
блеме (системе) в ситуациях, которые не удается сразу отобразить фор¬
мальной моделью. Однако сценарий - это все же текст со всеми выте¬
кающими последствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), обуслов¬
ливающими возможность неоднозначного его толкования. Поэтому его
следует рассматривать как основу для разработки более формализован¬
ного представления о будущей системе или решаемой проблеме.Методы групповых дискуссий, или дискуссионные методы. Эта
разновидность методов выработки коллективных решений применяется
при принятия управленческих решений.Методы групповых дискуссий являются средством приобщения руко¬
водителей к выработке коллективного стиля руководства, повышают мо¬
тивацию и вовлеченность участников в решение обсуждаемых проблем.
Ситуация групповой дискуссии стимулирует ассоциативное мышление.
Этому благоприятствует эмоциональная атмосфера интеллектуального
соперничества, складывающегося в ходе дискуссии.Краткая характеристика основных методов групповых дискуссий при¬
ведена в табл. 4.1 VТаблица 4.1МетодКраткая характеристикаМетод анализаконкретныхситуаций(АКС)Разработан в
20-х гг. XX в. в
Гарвардской
школе бизнеса.Проходит в несколько этапов:1.	Введение в изучаемую ситуацию и стоящую за ней проблему.2.	Постановка задачи - разбиение на группы, получение описания
ситуации, время работы и т.д.3.	Групповая работа над поиском вариантов решения.4.	Групповая дискуссия, проводимая в форме поочередного выступле¬
ния членов группы с обоснованием предлагаемого варианта решения и
последующей общей дискуссии с обсуждением точек зрения и реше¬
ний, оценкой результатов анализа и выбора наилучшего решения в
данной ситуации1 Таблица составлена по материалам, представленным в [12].II 3335161
МетодКраткая характеристикаБалинтовасессияМетод основан на принципе изложения своей проблемы другим и
коллективном ее обсуждении. Главная цель - помочь человеку глубже
вникнуть в эту проблему.Сессия балинтовой группы проводится следующим образом:1.	Каждый из участников в порядке очереди докладывает свою проблему.2.	Выбирается проблема для обсуждения.3.	Поочередно задаются вопросы.4.	Вносятся предложения, рекомендации.5.	Делаются обобщения и выводыМетод «635»Этот метод объединяет идеи мозговой атаки и сценариевПроводится в форме двух основных этапов:1.	Каждый из шести членов группы записывает основные идеи для
решения поставленной проблемы. Для этой цели, а также в целях пре¬
дупреждения пространственного описания идей разработан бланк.2.	Основные идеи (6x3 = 18) по очереди поступают к членам коллекти¬
ва, каждый из которых дополняет их еще тремя мыслями, касающимися
решения поставленной проблемы. После прохождения всех этих шести
участков бланк содержит 108 идей.Условием применения метода является то, что обмен информации
между членами группы разрешается только в письменном виде, что
способствует большей обоснованности и четкости идей, чем устные
высказыванияМетод «мета¬
план»Соединяет в себе преимущества метода мозговой атаки, а также по¬
ложительные черты визуального наблюденияШаги реализации метода:1.	Дается поручение группе выявить проблему, составить карту по¬
терь. Члены группы, отвечая на вопросы: «В чем состоят потери?»,
«Что собой представляют мобилизуемые резервы?», заполняют разно¬
цветные карточки.Карточки с ответами поступают на обобщенное табло, размер кото¬
рого составляет примерно 1,6x4 м. На нем свободно размещаются 6-7
карточек каждого из 15 человек группы, т.е. всего 100-120 ответов, что
обеспечивает хороший их обзор.2.Карточки	с ответами систематизируются в «банк» информации.Метод «за -
против»При подготовке метода голосования группа определяет варианты
решения проблемы и представляет их в схематичном виде так, чтобы
основные характеристики могли наблюдаться всеми членами группы
одновременно. Из множества вариантов выбираются необходимые
варианты на заседании жюри путем балльной оценки вариантов каж¬
дым членом жюри. К каждому обсуждаемому варианту необходимо
прикрепить по два представителя концепции «за» (т. е. «защитников»,
положительно характеризующих вариант) и столько же представителей
концепции «против» (т. е. отвергающих вариант)162
МетодКраткая характеристикаМетод Дель-
бекаВключает следующие этапы:•	определение проблемы;•	выявление факторов, способствующих и препятствующих дости¬
жению цели, взаимосвязи между ними; при этом члены экспертной
группы предлагают факторы в письменном виде;•	разработка вариантов решения проблемы, выбор наилучшего варианта.Метод ролейМетод ролей может быть использован:•	для сбора данных, доказывающих правильность выбранной концепции;•	для предварительного ознакомления с контраргументами, которые
могут возникнуть в процессе утверждения конкретного варианта реше¬
ния проблемы и которые необходимо опровергнуть;•	для использования перечисленных выше данных и аргументов в
целях совершенствования избранной концепции.БлочныеметодыВариантами данных методов являются метод блока дискуссий и ме¬
тод блока вопросов.Первый из них реализуется в форме дискуссии между 2-6 участниками
перед аудиторией из 20-25 человек (которые должны быть активизиро¬
ваны в результате споров) об определенной проблеме. Причем не выдви¬
гается в качестве обязательного условия однозначное определение про¬
блемы. Выступающие выражают свои мнения в сжатой форме и быстро;
дополняются предложения. Впоследствии подключается в дискуссию и
вся аудитория.Второй - методически похож на первый. Опрашиваемые обсуждают
поставленный вопрос в присутствии группы, определяют список, очеред¬
ность возможных ответов. По завершении дискуссии группа оценивает
важность (реальность, актуальность) заданных вопросов и поступивших
ответов при помощи матрицы предпочтений.Дискуссия с
разделением
интеллекту¬
альных функ¬
цийЭта форма выработки и принятия управленческих решений преду¬
сматривает разделение функций по генерации, развитию, обсуждению,
критике и конкретной разработке идей между различными группами
участников.Группа «генераторов» проводит мозговой штурм, стараясь выдви¬
нуть максимальное количество идей по решению данной проблемы.Группа «эрудитов» развивает выдвинутые идеи в духе новейших
достижений науки и техники.Группа «экспертов» подвергает предложенные идеи критическому
анализу, может отвергнуть некоторые идеи или вернуть их на доработ¬
ку «эрудитам» и «генераторам».В задачу «рабочей группы» входит окончательная редакция выдви¬
нутых предложений, выработка плана мероприятий по их реализации.163
4.2.	Методы структуризацииСтруктурные представления разного рода позволяют разделить
сложную проблему с большой неопределенностью на более мелкие,
лучше под дающиеся исследованию, что само по себе можно рассматри¬
вать как некоторый метод исследования, именуемый иногда системно¬
структурным. Виды структур, получаемые путем расчленения системы
во времени (сетевые структуры) или в пространстве (иерархические
структуры разного рода, матричные структуры), были рассмотрены в
гл. 1 (рис. 1.8). Методы структуризации являются основой любой мето¬
дики системного анализа, любого сложного алгоритма организации про¬
ектирования или принятия управленческого решения.В особую группу методов структуризации можно выделить методы
типа «дерева целей».Методы типа дерева целей». Идея метода дерева целей впервые была
предложена У. Черчменом в связи с проблемами принятия решений в про¬
мышленности [77]. Термин «дерево» подразумевает использование иерархи¬
ческой структуры, получаемой путем расчленения общей цели на подцели, а
их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые в конкретных
приложениях называют подцелями нижележащих уровней, направлениями,
проблемами, а начиная с некоторого уровня - функциями.Как правило, термин «дерево целей» используется для иерархиче¬
ских структур, имеющих отношение строго древовидного порядка, но
иногда применяется и в случае «слабых» иерархий. Поэтому более пра¬
вильным является термин В.М. Глушкова «прогнозный граф», однако в
силу истории возникновения метода более распространен исходный
термин «дерево целей».При использовании метода «дерева целей» в качестве средства при¬
нятия решений часто применяют термин «дерево решений», При приме¬
нении метода для выявления и уточнения функций системы управления
говорят о «дереве целей и функций» [9, 55 и др.]. При структуризации
тематики научно-исследовательской организации пользуются термином
«дерево проблемы», а при разработке прогнозов - «дерево направлений
развития (прогнозирования развития)» или «прогнозный граф».Метод «дерева целей» ориентирован на получение полной и относи¬
тельно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т. е. такой
структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало из¬
менялась бы при неизбежных изменениях, происходящих в любой раз¬
вивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов164
структуры следует учитывать закономерности целеобразования и ис¬
пользовать принципы и методики формирования иерархических струк¬
тур целей и функций, которые в силу их особой значимости для модели¬
рования системных объектов рассматриваются более подробно в от¬
дельной главе (гл. 7).STEP и SWOT-анализ - модели для анализа факторов социальных
(Social), технологических (Tehnological), экономических (Economical),
политических (Political) с точки зрения сильных (Strengs) и слабых
(Weakness) сторон; возможностей (Opportunities) и угроз (Threats).В теории систем STEP- и SWOT-анализ соответствует двум этапам ме¬
тодики системного анализа (см. § 2.4) - этапу формирования структуры це¬
лей и функций (на основе выделения социальных, технологических, эконо¬
мических и политических составляющих, определяемых аббревиатурой
STEP) и этапу оценки составляющих этой структуры с точки зрения силь¬
ных, слабых сторон, возможностей и угроз (SWOT-анализ).Методы портфельного анализа. Обеспечивают возможность неко¬
торого логического структурирования и наглядность отображения про¬
блем, относительную простоту представления результатов при использо¬
вании качественных критериев анализа.Основаны на построении двумерных матриц, по одной оси которых
фиксируются значения внутренних факторов (оценка конкурентоспособ¬
ности подразделений организации), по другой - внешних (оценка перспек¬
тив развития рынка). С помощью этих матриц могут сравниваться друг с
другом по ряду критериев темпы продаж, конкурентная позиция, стадия
жизненного цикла, доля рынка, привлекательность и т.п.Наиболее известной и универсальной является матрица Ансоффа со
значениями осей, приведенными в табл. 4.2.Таблица 4.2ПродуктыОсвоенныеНовыеРынкиОсвоенныеСовершенствование деятельности
(обработка рынка)Развитие продуктаНовыеРазвитие рынкаДиверсификацияДальнейшим этапом развития портфельного анализа явились работы
Брюса Хендерсона, основателя Бостонской консалтинговой группы
(БКГ). Осями первой матрицы БКГ были рост рынка/доля рынка, модель
Портера, учитывающая факторы, наиболее значимые для конкурентной
позиции предприятия.165
В последующем на идеях матриц БКГ предложены трехмерные мат¬
рицы [6], оси которой образуют комплексные показатели: привлекатель¬
ность рынка, конкурентная позиция предприятия, конкурентоспособ¬
ность товара.4.3.	Методы экспертных оценокЭкспертными оценками называют группу методов, используемых
для оценивания сложных систем на качественном уровне. Термин «экс¬
перт» происходит от латинского слова expert, означающий «опытный».При использовании экспертных оценок обычно предполагается, что
мнение группы экспертов надежнее, чем мнение отдельного эксперта. В
некоторых теоретических исследованиях отмечается, что это предполо¬
жение не является очевидным, но одновременно утверждается, что при
соблюдении определенных требований в большинстве случаев группо¬
вые оценки надежнее индивидуальных. Поэтому важно при организации
экспертных опросов вводить определенные правила и использовать со¬
ответствующие методы получения и обработки экспертных оценок.Алгоритм организации экспертных опросов приведен на рис. 4.1.Изучению особенностей и возможностей
применения экспертных оценок посвящено
много работ. В них рассматриваются:•	проблемы формирования эксперт¬
ных групп, включая требования к экспер¬
там, размеры группы, вопросы тренировки
экспертов, оценки их компетентности;•	формы экспертного опроса (разного
рода анкетирования, интервью, смешанные
формы опроса) и методики организации опро¬
са (в том числе методики анкетирования, моз¬
говая атака, деловые игры и т. п.);•	подходы к оцениванию (ранжиро¬
вание, нормирование, различные виды упо¬
рядочения, в том числе методы предпочте¬
ний, парных сравнений и др.);•	методы обработки экспертных оце¬
нок;•	способы определения согласованно¬
сти мнений экспертов, достоверности экс¬166Рис. 4.1
пертных оценок (в том числе статистические методы оценки дисперсии,
вероятности для заданного диапазона изменений оценок, ранговой корре¬
ляции Кендалла, Спирмена, коэффициента конкордации и т. п.) и методы
повышения согласованности оценок путем соответствующих способов
обработки результатов экспертного опроса.С обзором форм и методов получения и обработки экспертных оце¬
нок можно познакомиться, например, в [10, 13, 42 и др.].В частности, Б.Г. Литвак [421] на основе обобщения и исследования
видов шкал измерений и отношений рассматривает особенности мер близо¬
сти разного рода (на неметризованных и векторных отношениях, структур¬
ные, Евклидовы); характеризует принципы и методы, основанные на выборе
различных способов упорядочения и отношений предпочтения (в том числе
методы ранжирования и гиперупорядочения, методы парных сравнений
Черчмена-Акоффа, Терстоуна, метод «смешанной альтернативы» Нейма-
на-Моргенштерна, принцип отбрасывания альтернатив Эрроу, алгоритмы
отыскания медианы Кемени, метризованные ранжирования, алгоритмы вы¬
бора по принципу Парето, методы определения предпочтений на множест¬
вах многомерных альтернатив и т. п.).К наиболее употребительным процедурам экспертных измерений относят
[10, 42]: ранжирование, парное сравнивание, множественные сравнения,
непосредственная оценка, последовательное сравнение, методы Терсто¬
уна, Черчмена-Акоффа, метод фон Неймана-Моргенштерна;Целесообразность применения того или иного метода определяется харак¬
тером анализируемой проблемы, используемой информации.Если оправданы лишь качественные оценки объектов по тем или иным
качественным признакам, то используются методы ранжирования, парного и
множественного сравнения. Если характер анализируемой информации
таков, что целесообразно получить численные оценки объектов, то мож¬
но использовать тот или иной метод, начиная от непосредственных чис¬
ленных оценок и кончая более тонкими методами Терстоуна и фон Ней¬
мана-Моргенштерна.Характеристика методов дана в интерпретации, принятой в учебном по¬
собии под редакцией А.А. Емельянова [10].При описании каждого из перечисленных методов будем предполагать,
что имеется конечное число измеряемых или оцениваемых альтернатив
(объектов) А = {аь ..., ап} и сформулированы один или несколько признаков
сравнения, по которым осуществляется сравнение свойств объектов. Следо¬
вательно, методы измерения будут различаться лишь процедурой сравнения
объектов. Эта процедура включает построение отношений между объектами
эмпирической системы, выбор преобразования (р и определение типа шкал
измерений. Рассмотрим все эти вопросы для каждого метода измерения.167
Ранжирование. Метод представляет собой процедуру упорядочения
объектов, выполняемую экспертом. На основе знаний и опыта эксперт
располагает объекты в порядке предпочтения, руководствуясь одним или
несколькими выбранными показателями (критериями) сравнения. В за¬
висимости от вида отношений между объектами возможны различные
варианты упорядочения объектов.Предположим вначале, что среди объектов нет одинаковых по срав¬
ниваемым показателям, т. е. нет эквивалентных объектов. В этом случае
между ними существует только отношение строгого порядка. В резуль¬
тате сравнения всех объектов по отношению строгого порядка составля¬
ется упорядоченная последовательность а\ > > ••• > где объект с
первым номером является наиболее предпочтительным из всех, объект
со вторым номером менее предпочтителен, чем первый, но предпочти¬
тельнее всех остальных объектов и т. д.Полученная система объектов с отношением строгого порядка при
условии сравнимости всех объектов по этому отношению образует пол¬
ный строгий порядок. Для этого отношения доказано существование
числовой системы, элементами которой являются действительные числа,
связанные между собой отношением неравенства «>».Это означает, что упорядочению объектов соответствует упорядоче¬
ние чисел > ... > дгдг, где xt= ср (а/). Возможна и обратная последова¬
тельность х1 < ... < xN, в которой наиболее предпочтительному объекту
приписывается наименьшее число, и по мере убывания предпочтения
объектам приписываются большие числа.Соответствие перечисленных последовательностей, т. е. их гомо¬
морфизм, можно осуществить, выбирая любые числовые представления.
Единственным ограничением является монотонность преобразования.
Следовательно, допустимое преобразование при переходе от одного
числового представления к другому должно обладать свойством моно¬
тонности. Таким свойством допустимого преобразования обладает шка¬
ла порядков, поэтому ранжирование объектов есть измерение в порядко¬
вой шкале.В практике ранжирования чаще всего применяется числовое пред¬
ставление последовательности в виде натуральных чисел:*i = <p(ai)= 1, х2 = <р(а2) = 2,... ,xN=(p(aN) = N,т.е. используется числовая последовательность. Числа XUX2,...,XN в этом
случае называются рангами и обычно обозначаются буквами rur2,...,rN.168
Применение строгих численных отношений «больше» (>), «меньше»
(<) или «равно» (=) не всегда позволяет установить порядок между объек¬
тами. Поэтому наряду с ними используются отношения для определения
большей или меньшей степени какого-то качественного признака (отно¬
шения частичного порядка, например - полезности) используются отно¬
шения типа «более предпочтительно» (>-), «менее предпочтительно» (^),
«равноценно» («) или «безразлично» (~). Упорядочение объектов при этом
может иметь следующий вид:а2уa**a**cis^ав^ an-iKап'Такое упорядочение образует нестрогий линейный порядок.Для отношения нестрогого линейного порядка доказано существова¬
ние числовой системы с отношениями неравенства и равенства между
числами, описывающими свойства объектов. Любые две числовые сис¬
темы для нестрогого линейного порядка связаны между собой монотон¬
ным преобразованием. Следовательно, ранжирование при условии нали¬
чия эквивалентных объектов представляет собой измерение также в по¬
рядковой шкале.В практике ранжирования объектов, между которыми допускаются
отношения как строгого порядка, так и эквивалентности, числовое пред¬
ставление выбирается следующим образом. Наиболее предпочтительно¬
му объекту присваивается ранг, равный единице, второму по предпочти¬
тельности - ранг, равный двум, и т. д. Для эквивалентных объектов
удобно с точки зрения технологии последующей обработки экспертных
оценок назначать одинаковые ранги, равные среднеарифметическому
значению рангов, присваиваемых одинаковым объектам. Такие ранги
называют связанными. Для приведенного примера упорядочения на ос¬
нове нестрогого линейного порядка при N= 10 ранги объектов аз, щ, а$
будут равными г3 =г± =г5 = (3+4+5)/3 = 4.В этом же примере ранги объектов ад, аю также одинаковы и равны
среднеарифметическому г9 = г10 = (9+10)/2 = 9,5. Связанные ранги могут
оказаться дробными числами. Удобство использования связанных рангов
в том, что сумма рангов N объектов равна сумме натуральных чисел от
единицы до N. При этом любые комбинации связанных рангов не изменя¬
ют эту сумму. Данное обстоятельство существенно упрощает обработку
результатов ранжирования при групповой экспертной оценке.При групповом ранжировании каждый 5-й эксперт присваивает каждо¬
му /-му объекту ранг riS. В результате проведения экспертизы получается
матрица рангов 11 riS || размерности Nxk, где к - число экспертов; N - число
объектов; 5=1, ... , к; /= 1,..., N.169
Результаты группового экспертного ранжирования удобно представить
в виде табл. 4.3.Аналогичный вид имеет таблица, если
ранжирование объектов осуществляется
одним экспертом по нескольким показате¬
лям сравнения. При этом в таблице вместо
экспертов в соответствующих графах
указываются показатели.Ранги объектов определяют
только порядок их расположения по
показателям сравнения. Ранги как
числа не дают возможности сделать вывод о том, на сколько или во сколько
раз предпочтительнее один объект по сравнению с другим. Если, например,
ранг объекта равен трем, то отсюда не следует делать вывод о том, что этот
объект в три раза более предпочтителен, чем объект, имеющий ранг, равный
единице.Достоинство ранжирования как метода экспертного измерения -
простота осуществления процедур, не требующая трудоемкого обучения
экспертов. Недостатком является практическая невозможность упорядо¬
чения большого числа объектов. Как показывает опыт, при числе объек¬
тов, большем 10-15, эксперты затрудняются в построении ранжировки.Это объясняется тем, что в процессе ранжирования эксперт должен ус¬
тановить взаимосвязь между всеми объектами, рассматривая их как единую
совокупность. При увеличении числа объектов количество связей между ни¬
ми растет пропорционально квадрату числа объектов. Сохранение в памяти
и анализ большой совокупности взаимосвязей между объектами ограничи¬
ваются психологическими возможностями человека. Психология утвержда¬
ет, что оперативная память человека позволяет оперировать в среднем не
более чем 7 ± 2 объектами одновременно. Поэтому при ранжировании
большого числа объектов эксперты могут допускать существенные ошибки.Парные (попарные) сравнения. Этот метод представляет собой
процедуру установления предпочтения объектов при сравнении возмож¬
ных пар. В отличие от ранжирования парное сравнение объектов являет¬
ся более простой задачей для эксперта, но более громоздкой с точки
зрения организации экспертизы. При сравнении пары объектов возмож¬
но либо отношение строгого порядка, либо отношение эквивалентности.
Отсюда следует, что парное сравнение так же, как и ранжирование, есть
измерение в порядковой шкале.В результате сравнения пары объектов а(, ^ эксперт упорядочивает ее,
высказывая либо at >- aJ9 либо aj > ah либо а,-« . Выбор числового пред¬
ставления ф (ai) можно произвести так: если щ > aj9 то ср (я,) > (р (о,); если
предпочтение в паре обратное, то знак неравенства заменяется на обрат¬
ный, т.е. ф (я,) < ф (aj ). Наконец, если объекты эквивалентны, то естест¬
венно считать, что ф (а!) = ф (а7 ).ОбъектыэхЭ2Эка\г иГ\2Г\ка 2Г2\г22г2капГп\Гп 2Гпк170
В практике парного сравнения используются следующие числовые
представления:1,	если cij >- cij ; или а у,
О, если я, -< а у /, j = 1, N,(4.1)(4.2)2,	если dj >- cij;Ху = < 1, если dj ~ a j;О, если cij >- dj, /, j = 1, N.Результаты сравнения всех пар объектов удобно представлять в виде
матрицы. Пусть, например, есть пять объектов tfi, #2, #з, <4 as и прове¬
дено парное сравнение этих объектов по предпочтительности. Результа¬
ты сравнения представлены в виде а\ >- а2, а\ > я3, а\ >- а4, а\ < а5, а2 У аз,
&2 У ^4? &2	аъ -< а^, #4 -< а$.Используя числовое представление (4.1), составим матрицу измерения ре¬
зультатов парных сравнений (табл. 4.4).В табл. 4.4 на диагонали всегда будут расположены единицы, поскольку
объект эквивалентен себе.В качестве примера в табл. 4.5 приведены результаты измерения пяти объ¬
ектов с использованием представления (4.2), соответствующие табл. 4.4.Таблица 4.4Таблица 4.5а\а2а4Я5А,11110А201110А300110а400110Л511111<*\агаза4а5а\12220аг01220аз00110а400110*522221Вместо представления (4.2) часто используют эквивалентное ему пред¬
ставление+ 1, если а, >- а у
0, если а; ~ а у
-1, если а{ >- cij, i,j = 1 ,N,(4.3)которое получается из (4.2) заменой 2на+1, 1 на0и0на-1.Если сравнение пар объектов производится отдельно по различным по¬
казателям или сравнение осуществляет группа экспертов, то по каждому по¬
казателю или эксперту составляется своя таблица результатов парных срав¬
нений. Сравнение во всех возможных парах не дает полного упорядочения
объектов, поэтому возникает задача ранжирования объектов по результатам
их парного сравнения.171
Однако, как показывает опыт, эксперт далеко не всегда последователен в
своих предпочтениях. В результате использования метода парных сравнений
эксперт может указать, что объект ах предпочтительнее объекта а2, а2 предпоч¬
тительнее объекта а3 и в то же время а3 предпочтительнее объекта avВ случае разбиения объекта на классы эксперт может к одному классу от¬
нести пары Я] и а2, а2 и я3, но в то же время объекты а{ и а3 отнести к различ¬
ным классам. Такая непоследовательность эксперта может объясняться раз¬
личными причинами: сложностью задачи, неочевидностью предпочтительно¬
сти объектов или разбиения их на классы (в противном случае, когда все оче¬
видно, проведение экспертизы необязательно), недостаточной компетентно¬
стью эксперта, недостаточно четкой постановкой задачи, многокритериально-
стью рассматриваемых объектов и т. д.Непоследовательность эксперта приводит к тому, что в результате пар¬
ных сравнений при определении сравнительной предпочтительности объек¬
тов мы не получаем ранжирования и даже отношений частичного порядка -
не выполнено свойство транзитивности.Если целью экспертизы при определении сравнительной предпочтитель¬
ности объектов является получение ранжирования или частичного упорядоче¬
ния, необходима их дополнительная идентификация. В этих случаях имеет
смысл в качестве результирующего отношения выбирать отношение заданного
типа, ближайшее к полученному в эксперименте.Метод парных сравнений введен в практику системного анализа иерархий
Т. Саати, и поэтому иногда особо выделяют метод парных сравнений в моди¬
фикации Саати.Множественные сравнения. Отличаются от парных тем, что экспер¬
там последовательно предъявляют не пары, а тройки, четверки, ... , п-ки
(n<N) объектов. Эксперт их упорядочивает по важности или разбивает на
классы в зависимости от целей экспертизы. Множественные сравнения
занимают промежуточное положение между парными сравнениями и
ранжированием.С одной стороны, они позволяют использовать больший, чем при парных
сравнениях, объем информации для определения экспертного суждения в ре¬
зультате одновременного соотнесения объекта не с одним, а с большим числом
объектов. С другой - при ранжировании объектов их может оказаться слиш¬
ком много, что затрудняет работу эксперта и сказывается на качестве результа¬
тов экспертизы. В этом случае множественные сравнения позволяют умень¬
шить до разумных пределов объем поступающей к эксперту информации.Непосредственная оценка. Метод заключается в присваивании объ¬
ектам числовых значений в шкале интервалов. Эксперту необходимо
поставить в соответствие каждому объекту точку на определенном от¬
резке числовой оси. При этом необходимо, чтобы эквивалентным объек¬
там приписывались одинаковые числа.На рис. 4.2 в качестве примера приведено такое представление для
пяти объектов на отрезок числовой оси [0,1].172
ОцениваемыеобъектыШкалаотношений-1,0-0,90,80,70,60,50,40,3-0,1-0,0Рис. 4.2. Пример сравнения пяти объектов по шкалеПоскольку за начало отсчета выбрана нулевая точка, то в данном
примере измерение произведено в шкале отношений. Эксперт соединяет
каждый объект линией с точкой числовой оси и получает следующие
числовые представления объектов (см. рис. 4.2):Измерения в шкале интервалов могут быть достаточно точными при
полной информированности экспертов о свойствах объектов. Эти условия на
практике встречаются редко, поэтому для измерения применяют балльную
оценку. При этом вместо непрерывного отрезка числовой оси рассматрива¬
ют участки, которым приписываются баллы.Эксперт, приписывая объекту балл, тем самым измеряет его с точно¬
стью до определенного отрезка числовой оси. Применяются 5-, 10- и 100-
балльные шкалы.Метод Черчмена-Акоффа (последовательное сравнение). Этот
метод относится к числу наиболее популярных при оценке альтернатив.
В нем предполагается последовательная корректировка оценок, указан¬
ных экспертами. Основные предположения, на которых основан метод,
состоят в следующем:•	каждой альтернативе я, (/ = 1, N) ставится в соответствие действи¬
тельное неотрицательное число ф (я,-);•	если альтернатива а, предпочтительнее альтернативы ар то
ф(а/) > ф(яу) 5 если же альтернативы я, и яу равноценны, то ф(а/) = ф(aj) ?<p(ai) = 0,28; <р(а2) = <р(а5) = 0,75; <р(а3) = 0,2; ф(а4) = 0,5.173
•	если ф(aij) и ф (aj) - оценки альтернатив at и aj9 то ф(^) + ф (aj)
соответствует совместному осуществлению альтернатив а, и я,. Наиболее
сильным является последнее предположение об аддитивности оценок
альтернатив.Согласно методу Черчмена-Акоффа альтернативы аъ а2, ... , aN ранжиру¬
ют по предпочтительности. Пусть для удобства изложения альтернатива ах
наиболее предпочтительна, за ней следует а2 и т. д. Эксперт указывает предва¬
рительные численные оценки ф(^) для каждой из альтернатив. Иногда наибо¬
лее предпочтительной альтернативе приписывается оценка 1, остальные оцен¬
ки располагаются между 0 и 1 в соответствии с их предпочтительностью.
Затем эксперт производит сравнение альтернативы ах и суммы альтернатив
а2у..., aN. Если ах предпочтительнее, то эксперт корректирует оценки так, чтобыNф(а,)> ХфО,)-
;=2В противном случае должно выполняться неравенствоNФ(«1) < £ф(а,).1=2Если альтернатива я, оказывается менее предпочтительной, то для уточ¬
нения оценок она сравнивается по предпочтению с суммой альтернатив
а2, а3,..., aN_/ и т. д. После того как альтернатива ах оказывается предпоч¬
тительней суммы альтернатив а2,..., ак (к > 2), она исключается из рассмот¬
рения, а вместо оценки альтернативы ах рассматривается и корректируется
оценка альтернативы а2. Процесс продолжается до тех пор, пока откоррек¬
тированными не окажутся оценки всех альтернатив.При достаточно большом N применение метода Черчмена-Акоффа стано¬
вится слишком трудоемким. В этом случае целесообразно разбить альтернати¬
вы на группы, а одну из альтернатив, например максимальную, включить во
все группы. Это позволяет получить численные оценки всех альтернатив с по¬
мощью оценивания внутри каждой группы.Метод Черчмена-Акоффа является одним из самых эффективных. Его
можно успешно использовать при измерениях в шкале отношений. В этом
случае определяется наиболее предпочтительная альтернатива аця Ей при¬
сваивается максимальная оценка. Для всех остальных альтернатив эксперт
указывает, во сколько раз они менее предпочтительны, чем ац.Для корректировки численных оценок альтернатив можно использовать
как стандартную процедуру метода Черчмена-Акоффа, так и парное сравнение
предпочтительности альтернатив. Если численные оценки альтернатив не сов¬
падают с представлением эксперта об их предпочтительности, производится
корректировка174
Метод фон Неймана-Моргенштерна. Ззаключается в получении
численных оценок альтернатив с помощью так называемых вероятност¬
ных смесей. В основе метода лежит предположение, согласно которому
эксперт для любой альтернативы aj9 менее предпочтительной, чем но
более предпочтительной, чем я/, может указать число ар (0 <р < 1) такое,
что альтернатива aj эквивалентна смешанной альтернативе (вероятност¬
ной смеси) [pan(}-p)ai\ - Смешанная альтернатива состоит в том, что аль¬
тернатива я, выбирается с вероятностью р, а альтернатива а\ - с вероятно¬
стью 1 -р. Очевидно, что если р достаточно близко к 1, то альтернатива
менее предпочтительна, чем смешанная альтернатива [ра^(У-р)аЛ •В литературе помимо упомянутого выше предположения рассматрива¬
ется система предположений (аксиом) о свойствах смешанных и несмешан¬
ных альтернатив. К числу таких предположений относятся предположение о
связности и транзитивности отношения предпочтительности альтернатив,
предположение о том, что смешанная альтернатива [рсц,{\ - р)а{\ предпочти¬
тельнее, чем [р аh( 1 - p')ai], если р>р', и др.Если указанная система предпочтений выполнена, то для каждой из на¬
бора основных альтернатив аг, а2, ... , aN определяются числа xh х2, ... , xN,
характеризующие численную оценку смешанных альтернатив.Численная оценка смешанной альтернативы \рх аьр2а2,...4>n<*n\ равна*\Р\ +х2р2 + • • • + *nPn-Смешанная альтернатива \р\ аь р2а2, ... , рман] предпочтительнее сме¬
шанной альтернатива \р\аир2а2, ..., p'N aN\ если*\Р\ +*2р2 + ».+xNpN >*1/Л + х2р'2 + ...+xNp'N.Таким образом, устанавливается существование функции полезности
Х\Р\ + ... + xN pN,значение которой характеризует степень предпочтительности любой смешан¬
ной альтернативы, в частности и несмешанной. Более предпочтительна та
смешанная альтернатива, для которой значение функции полезности больше.Рассмотренные методы экспертных оценок обладают различными
качествами, но приводят в общем случае к близким результатам. Прак¬
тика применения этих методов показала, что наиболее эффективно ком¬
плексное применение различных методов для решения одной и той же
задачи. Сравнительный анализ результатов повышает обоснованность
делаемых выводов. При этом следует учитывать, что методом, требую¬
щим минимальных затрат, является ранжирование, а наиболее трудоем¬
ким - метод последовательного сравнения (Черчмена-Акоффа). Метод
парного сравнения без дополнительной обработки не дает полного упо¬
рядочения объектов.175
Метод согласования оценок (consensus technique). Обычно приме¬
няется при обработке индивидуальных экспертных оценок. Метод имеет
много вариантов, различающихся способами, при помощи которых из
индивидуальных оценок получается обобщенная.При этом используются также различные методы согласования оценок:1)	простейшие, основанные на получении средней вероятности1 пр = -Ърг
и 1=1где п - число участвующих экспертов, или средневзвешенного значения
вероятности	Р„=(рл)ф>где ki - веса, приписываемые оценке каждого эксперта;2)	специальные методы оценки измерения и повышения коэффициен¬
тов согласованности (или коэффициентов непротиворечивости) мнений
экспертов;3)	методы, основанные на отборе экспертной группы с высоким ко¬
эффициентом согласованности мнений (например, предложенный
В.В. Черняевым метод, основанный на преобразовании первых трех
рангов дискретной шкалы в непрерывную и нормирования этой новой
шкалы, отражающей мнения отобранных экспертов).Наиболее часто при обработке материалов коллективной экспертной
оценки используются методы теории ранговой корреляции. Для количест¬
венной оценки степени согласованности мнений экспертов применяется
коэффициент конкордации W, который позволяет оценить, насколько со¬
гласованы между собой ряды предпочтительности, построенные каждым
экспертом. Его значение находится в пределах О <W<1. W= 0, означает
полную противоположность, a W = 1 - полное совпадение ранжировок.
Практически достоверность считается хорошей, если W = 0*7-0,8.Небольшое значение коэффициента конкордации, свидетельствующее о
слабой согласованности мнений экспертов, является следствием следующих
причин: в рассматриваемой совокупности экспертов действительно отсутству¬
ет общность мнений; внутри рассматриваемой совокупности экспертов суще¬
ствуют группы с высокой согласованностью мнений, однако обобщенные мне¬
ния таких групп противоположныДля наглядности представления о степени согласованности мнений двух
любых экспертов А и В служит коэффициент парной ранговой корреляции р,
он принимает значения -1 < р< +1. Значение р= +1 соответствует полному
совпадению оценок в рангах двух экспертов (полная согласованность мнений
двух экспертов), а р = -1 - двум взаимно противоположным ранжировкам
важности свойств (мнение одного эксперта противоположно мнению другого).176
В качестве одного из методов повышения согласованности экспертных
оценок применяют метод «<дельфийского оракула»>х\ш «Дельфи»-метод.
Тип используемых процедур экспертизы зависит от задачи оценивания.
При проведении социологических измерений, которые можно рас¬
сматривать как разновидность экспертных оценок (особенно в случае
организации выборочного социологического исследования), используют
обычно качественные шкалы разного рода, которым ставятся в соответ¬
ствие количественные оценки степени значимости («очень важно»,
«важно», «скорее важно, чем нет» и т. д.) или оценивается введенный в
вопросе качественный признак (в форме «полностью согласен», «согла¬
сен», «не согласен», «категорически не согласен» или «да», «скорее да,
чем нет», «скорее нет, чем да», «нет» и т. д.).При этом могут применяться соответствующие методы обработки ре¬
зультатов. Например, при использовании шкалы Лайкерта, в которой зада¬
ваемые группе лиц вопросы должны оцениваться по пятибалльной шкале (5 -
«полностью согласен», 4 - «согласен», 3 - «нейтрален», 2 - «не согласен», 1 -
«полностью не согласен») при обработке рекомендуется применять метод
суммарных оценок. Шкалограммный анализ Гуттмана сводится к построе¬
нию шкал порядкового уровня измерения, представляющих собой одноме¬
стные шкалы, формируемые на основе первоначально используемой иерар-
хизированной шкалы путем исключения вопросов или факторов, посторон¬
них по отношению к измеряемой характеристике. При применении метода
«семантического» дифференциала (СД), разработанного Ч. Осгудом,для из¬
мерения смысла понятий и слов и дифференциации эмоциональной стороны
значения оцениваемого понятия в качестве промежуточных методов обра¬
ботки применяются графические, помогающие определить профиль распре¬
деления установок.Выбор подходов и методов зависит от конкретных задач и условий
проведения экспертизы. Однако существуют некоторые общие пробле¬
мы, которые необходимо понимать при проведении любых экспертных
опросов. Кратко охарактеризуем их.Возможность использования экспертных оценок, обоснование их
объективности обычно базируется на том, что неизвестная характери¬
стика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отраже¬
нием закона распределения которой является индивидуальная оценка
специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного
события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой
характеристики находится внутри диапазона экспертных оценок р, е Р
(где Р = <рир2,... 9 рь ... ,рп> - репрезентативная выборка), получаемых
от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является
достоверным.177
Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположе¬
ние подвергается сомнению.Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых
применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу отно¬
сятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией
и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя»,
считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое
мнение экспертов - близким к истинному. Ко второму классу относятся
проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедли¬
вости названных предположений недостаточно, экспертов нельзя рас¬
сматривать как «хороших измерителей», и необходимо осторожно под¬
ходить к обработке результатов экспертного опроса, поскольку в этом
случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания, чем
другие, уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может
оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет
утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном следует
применять качественную обработку результатов. Использование методов
усреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае
может привести к существенным ошибкам.Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, со¬
вершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к пер¬
вому классу. При этом для повышения объективности результатов целесо¬
образно при обработке оценок выявлять противоречивые и «редкие» мнения
и подвергать их более тщательному анализу.Другая особенность, которую нужно иметь в виду при применении
экспертных оценок, заключается в следующем: даже в случае решения
проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что
экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, при¬
сущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты,
которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при примене¬
нии характеризуемой ниже Дельфи-процедуры и методов повышения
согласованности мнений экспертов даже могут усиливаться).Для более популярного пояснения этой особенности, приняв, что одной
из разновидностей экспертного опроса является голосование, приведем мне¬
ние одного из героев Ги де Мопассана (Полн. собр. соч. М.: 1958. Т. 1. - С.
259^-260): «Вы, вероятно, согласитесь со мной, что гениальные люди встре¬
чаются редко, не правда ли? Но будем щедры и допустим, что во Франции
их имеется человек пять. Прибавим, с такой же щедростью, двести высоко¬
талантливых людей, тысячу других, тоже талантливых, каждый в своей об¬
ласти и десять тысяч человек, так или иначе выдающихся. Вот вам генераль¬
ный штаб в одиннадцать тысяч двести пять умов. За ним идет армия посред-178
ственностей, за которой следует вся масса дурачья. А так как посредствен¬
ности и дураки всегда составляют огромное большинство, то немыслимо
представить, что они могли бы избрать разумное правительство». И далее,
эмоционально усиливая свою точку зрения, Мопассан дает такие оценки си¬
туации: «... единственная сила, поддающаяся нашему измерению, - это
именно та, с которой меньше всего следовало бы считаться: бессмысленная
сила большинства. ... Невежественное большинство всегда будет превалиро¬
вать над гением, над наукой, над всеми накопленными знаниями...» и пред¬
лагает вводить корректировки в систему голосования, основанную на введе¬
нии своего рода «коэффициентов компетентности» экспертов.Один из способов устранения недостатков, связанных с рассматри¬
ваемой особенностью, - при применении экспертных опросов для при¬
нятия решений в организационных системах обращать особое внимание
на формирование экспертной группы и на методы обработки результатов
опроса, особо выделяя и учитывая редкие и противоречивые мнения; а
на получаемые усредненные оценки смотреть как на некоторую «обще¬
ственную точку зрения», зависящую от уровня научно-технических зна¬
ний общества относительно предмета исследования или принятия реше¬
ния, которая может меняться по мере развития системы и наших пред¬
ставлений о ней. Такой способ получения информации о сложной про¬
блеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, дол¬
жен стать своего рода «механизмом» в сложной системе, т. е. необходи¬
мо создавать регулярную систему работы с экспертами.Есть и еще одна особенность, на которую обратил внимание А.М. Ген¬
дин, назвав ее «эффектом Эдипа». Она заключается в том, что эксперт-
лидер при организации экспертного опроса в форме Дельфи-процедуры с
устным обсуждением результатов оценки между турами опроса может
постепенно «увести» группу экспертов в желаемом направлении.Следует обратить также внимание на то, что использование классиче¬
ского частотного подхода к оценке вероятности при проведении экспертных
опросов бывает затруднено, а иногда и невозможно (из-за невозможности
доказать представительность выборки). Поэтому в настоящее время ведутся
исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на
теории размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке
как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели
(последнее направление развивается на основе информационного подхода,
излагаемого в следующей главе).Рассмотренные особенности экспертных оценок приводят к необхо¬
димости разработки методов организации сложных экспертиз, которые
помогают, расчленяя большую неопределенность на части, вводя критерии
оценки и применяя различные формы опроса, получать более объективные
и достоверные оценки.179
4.4. Методы организации сложных экспертизРассмотренные недостатки экспертных оценок привели к необходимо¬
сти создания методов, повышающих объективность получения оценок.К таким методам относятся: рассматриваемые методы экспертных
оценок значимости составляющих иерархических структур, предложенные
в методике ПАТТЕРН (см. гл. 7); метод решающих матриц Г.С. Поспело¬
ва и его модификации (гл. 6); информационные оценки степени влияния
нововведений на реализацию целей (гл. 8). Повышение объективности
оценок в этих методах достигается путем расчленения большой первона¬
чальной неопределенности проблемы, предлагаемой эксперту ддя оценки,
на более мелкие, лучше поддающиеся осмыслению.К методам, ориентированным на повышение объективности оценок,
можно отнести и методы типа «Дельфи».Методы типа «Дельфи». Метод «Дельфи», или метод «дельфийского
оракула», первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами
[84] как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая
способствовала бы снижению влияния психологических факторов при
проведении заседаний и повышению объективности результатов. Однако
почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения
объективности экспертных опросов с использованием количественных
оценок при сравнительном анализе составляющих «деревьев целей» и
при разработке «сценариев». Основные средства повышения объектив¬
ности результатов при применении метода «Дельфи» - использование
обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествую¬
щего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мне¬
ний экспертов.В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», эта
идея используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организу¬
ется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более
сложном варианте разрабатывается программа последовательных инди¬
видуальных опросов с использованием методов анкетирования, исклю¬
чающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознаком¬
ление их с мнениями друг друга между турами.В развитых вариантах Дельфи-процедура представляет собой програм¬
му последовательных индивидуальных опросов с использованием методов
анкетирования. Вопросники от тура к туру уточняются. Экспертам присваи¬
ваются весовые коэффициенты значимости их мнений (коэффициенты ком¬
петентности), вычисляемые на основе предшествующих опросов, также180
уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных ре¬
зультатов опроса. Для снижения таких факторов, как внушение или приспо¬
собляемость к мнению большинства, иногда требуется, чтобы эксперты
обосновывали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому
результату, а напротив, может усилить эффект приспособляемости или рас¬
сматриваемый ниже эффект Эдипа.В силу трудоемкости обработки результатов и значительных вре¬
менных затрат первоначально предусматриваемые методики «Дельфи»
не всегда удается реализовать на практике.В последнее время процедура «Дельфи» в той или иной форме обычно
сопутствует любым другим методам моделирования систем - методу «дере¬
ва целей», морфологическому, сетевому и т. п. В частности, весьма перспек¬
тивная идея развития методов экспертных оценок, предложенная
В.М.Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный много¬
ступенчатый опрос с «разверткой» проблемы во времени, что становится
вполне реализуемым при использовании ЭВМ.Для повышения результативности опросов и активизации экспертов
иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: экспер¬
ту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место конструктора,
которому реально поручено выполнение проекта, или на место работника
аппарата управления, руководителя соответствующего подразделения сис¬
темы организационного управления и т. д.Метод усложненной экспертной процедуры, предложенный в
методике ПАТТЕРН [43]. Эта методика подробнее рассматривается в
гл. 7. В ней выделяются три группы критериев оценки:•	относительной важности;•	взаимной полезности;•	состояния и сроков разработки («состояние - срок»).Эти группы критериев применялись для оценки составляющих «де¬
рева целей» и оценки реализации проектов, реализующих цели. Но в
последующем разрабатывались и применялись модификации этих видов
критериев. Поэтому кратко рассмотрим суть этих групп критериев.Оценка относительной важности с учетом нескольких критери¬
ев и их весовых коэффициентов. Оценка относительной важности ана¬
лизируемых компонент осуществляется методом нормирования. Исполь¬
зуется нескольких критериев (коэффициентов) относительной важности
и учитываются их весовые коэффициенты.Составляется матрица соответствия элементов, подчиненных узлу, и
критериев, принятых при их оценке (табл. 4.6).В таблице приняты следующие обозначения: кх - наименование кри¬
терия; qx - вес критерия; sjx - относительный вес оцениваемого элемен¬181
та (по соответствующему критерию); Гу - коэффициент относительной
важности j-го элемента /-го уровня.Таблица 4.6Кри¬терийВескритерияЭлементы уровняАВСJNк\Ч\SalSblSc\Sj\Sn\кгЙ2SalSb2Sc2SfiSn2h<7зSa3Sb3Sc3Sjb.Sn3кхЯхSaxSbxSexSjxSnxкщ(JmSamSbmScmSjmSnmПаПьricr4rinПри заполнении таблицы в автоматизированной процедуре преду¬
смотрена проверка выполнения двух нормализующих логических ус¬
ловий для достижения однородности результатов: нормирование весо¬
вых коэффициентов критериевтъчх = 1Jt=lи оценок относительной важности оцениваемых компонент по каждому
критериюпIS =1.JXУ=1Результирующие оценки относительной важности у-го элемента /-го
уровня подсчитываются следующим образом:тr,j = I <7* *sjx-	(4.4)j=iПосле окончания обработки оценок - производится проверка пра¬
вильности полученных результирующих оценокпХг =1.Уi=aПри такой процедуре объективность оценок повышается за счет:182
•	расчленения большой неопределенности по критериям;•	возможности выделения сфер компетентности экспертов для от¬
вета по разным критериям;•	учета коэффициентов значимости критериев.Для реализации рассмотренных расчетов разрабатывают автоматизиро¬
ванные процедурыВ случае многоуровневой структуры рассмотренная процедура по¬
вторяется на каждом уровне для каждого узла иерархической структуры.В этом случае процедуру оценки начинают с верхнего уровня иерар¬
хической структуры, далее перемещаются на следующий сверху уро¬
вень, где проводится последовательно оценка по каждому из узлов, за¬
тем - на третий сверху с последовательной оценкой по каждому из уз¬
лов и т. д. Для получения оценки относительной важности элемента са¬
мого нижнего или любого элемента промежуточных уровней иерархиче¬
ской структуры необходимо умножить оценку элемента г у интересующе¬
го уровня на аналогичные оценки всех элементов-узлов, находящихся
между этим элементом и вершиной иерархии.При разработке автоматизированной процедуры обработки экспертнойоценки это также должно быть предусмотрено.В реальных условиях процедура оценки организуется, как правило, в
форме двух-трех туров. После проведения каждого тура эксперты знако¬
мятся с результатами оценок коллег. Тем экспертам, мнения которых
существенно отличаются от других, может быть предоставлена возмож¬
ность обоснования своей точки зрения. Такая процедура может повысить
объективность оценок, побудить некоторых экспертов пересмотреть
свои оценки.При организации процедуры оценки можно использовать несколько
экспертов, вводя их коэффициенты компетентности, уточняемые на ка¬
ждом туре опроса с учетом их близости к усредненным оценкам. Обра¬
ботка результатов оценки может осуществляться с использованием про¬
цедуры, аналогичной приведенной, только в матрице вместо критериев
будут помещаться эксперты и их коэффициенты компетентности.Последовательность обработки результатов оценок при учете и весо¬
вых коэффициентов критериев, и коэффициентов компетентности экс¬
пертов может быть любая: можно вначале обрабатывать оценки в после¬
довательности, изложенной выше, а можно - на втором туре вначале
учесть коэффициенты компетентности экспертов и обработку вести по183
каждому критерию последовательно, а затем - объединить оценки по
разным критериям.При большом различии коэффициентов компетентности экспертов для
обработки оценок используются более сложные алгоритмы с учетом со¬
гласованности мнений экспертов, а на их основе следует либо исключать
мнения экспертов, имеющих низкую согласованность мнений с другими,
либо обращать на эти мнения особое внимание, как на редкие.При этом к названным мерам, позволяющим повысить объективность
оценок, добавляется еще возможность выделения сфер компетентности
экспертов по уровням и узлам иерархической структуры.Процедуры, учитывающие весовые коэффициенты критериев и ко¬
эффициенты компетентности экспертов, позволяют получить более объ¬
ективные оценки по сравнению с простым усреднением мнений экспер¬
тов. Однако, при этом сохраняется один из основных недостатков экс¬
пертных оценок - невелируя узкосубъективные мнения, усреднение уси¬
ливает коллективно-субъективные мнения.Поэтому, наряду с выявлением противоречивых и редких мнений
(мнений экспертов с низким коэффициентом согласованности с други¬
ми), полезно использовать (как, например, рекомендовано в обобщенной
методике в гл. 7, § 7.4) косвенные количественные оценки и графиче¬
ские представления, позволяющие сопоставлять эти оценки и оценки
экспертов. При этом целесообразно учитывать не суммарные Гу, а про¬
межуточные оценки qx ♦ sjx по каждому критерию.Результаты могут выводиться на дисплей или принтер либо в виде гис¬
тограмм, типа приведенных на рис. 7.19, либо оценки разных экспертов и
косвенные количественные оценки могут сопоставляться в одной плоскости,
что удобнее для выявления противоречивых оценок.Оценка взаимной полезности. В соответствии с идеей методики
ПАТТЕРН взаимная полезность представляет собой увеличение научно-
технического потенциала для создания одной подсистемы за счет зна¬
ний, накапливаемых при разработке другой подсистемы (или нескольких
подсистем).Полный перебор всех компонентов соответствующего уровня «дере¬
ва целей» весьма трудоемок. Поэтому в различных вариантах примене¬
ния методики ПАТТЕРН для решения конкретных проблем предлага¬
лись различные варианты сокращения полного перебора сопоставляе¬
мых компонентов (например, предлагалось определять коэффициент
взаимной полезности относительно двух стоящих справа и слева подсис¬
тем, компонентов).184
В приложениях системы оценок в различных разработках в нашей
стране оценка взаимной полезности иногда трактовалась как оценка
взаимосвязанности без определения числового коэффициента взаимо¬
связанности.Например, при разработке автоматизированных систем управления вы¬
бор состава подсистем осуществлялся с учетом их взаимосвязанности, и в
состав структуры функциональной части АСУ на планируемый период
включались подсистемы, получившие более низкие оценки относительной
важности, если они были связаны с подсистемами, получившими высокие
оценки относительной важности, а разработка подсистем, не связанных с
наиболее значимыми, переносилась на последующий плановый период.Оценка состояния и сроков разработки {«состояние - срок»). Ко¬
эффициент «состояние - срок» был введен для оценки состояния разра¬
ботки и возможных сроков ее завершения.Эти оценки были введены для оценки возможностей реализации раз¬
работок с учетом цикла разработки нового изделия: теоретические ис¬
следования - поисковая разработка - перспективная разработка - техни¬
ческое проектирование - производственная готовность (или изготовле¬
ние опытного образца).Цикл научные исследования - производственная готовность приведен в
терминах методики ПАТТЕРН. Его можно уточнять с учетом конкретных
проектов и программ.Коэффициент «состояние - срок»» определялся на основе таблиц ти¬
па табл. 4.7 и графиков, построенных на их основе типа приведенного на
рис. 4.3, на котором по оси абсцисс расположены этапы цикла изготов¬
ления нового изделия, а по оси ординат - относительное распределение
сил (ресурсов) разработчиков для завершения работ в заданный срок.Таблица 4.7Этапы разработкиСостояниеСрок в годахПроизводственная готовность1Техническое проектирование2Перспективная разработка2Поисковая разработкаX3Теоретические исследованияВ качестве ресурсов можно рассматривать финансовые, материаль¬
ные, кадровые и т.п. экономические ресурсы, необходимые для выпол¬
нения соответствующих этапов разработки.185
Кривая на рис. 4.3. построена как функция зависимости ресурсов (на¬
пример, расходов) от типа разработок на соответствующем этапе. Полная
площадь под кривой характеризует суммарные затраты ресурса, для кото¬
рого построена кривая, заштрихованная площадь - расходы, необходимые
для завершения разработки.Коэффициент «состояние - срок» количественно определяется сле¬
дующим образом:хГ,I __0_я 5(4.5)]/(*)<&огде J/W - полный расход ресурса, необходимый для разработки;оX\т - расходы, необходимые для завершения разработки.оХарактер кривой зависит от конкретных проектов и в значительной сте¬
пени - от субъективных оценок экспертов. Но, тем не менее, польза от по¬
строения такого графика очевидна. Появляется возможность определить не186
только состояние разработки с точки зрения сроков, но и потребность в кад¬
рах для соответствующих этапов, относительный объем финансовых и иных
экономических ресурсов.Кривые такого рода могут быть построены по каждому виду ресур¬
сов, и на их основе можно принимать решения о распределении ресурсов
по этапам разработки изделия.В нашей стране рассматриваемый критерий обычно трактовался как
оценка эффективности использования экономических ресурсов.Метод решающих матриц. В качестве второго метода организации
сложных экспертиз можно использовать метод решающих матриц, идея
которого была предложена Г.С. Поспеловым [43, 56] как средство стра¬
тифицированного представления проблемы с большой неопределенно¬
стью на подпроблемы и пошагового получения оценок.Например, при создании сложных производственных комплексов, реа¬
лизации крупных проектов и организации решения других аналогичных
проблем нужно определить влияние на проектируемый объект фундамен¬
тальных научно-исследовательских работ, чтобы запланировать эти работы,
предусмотреть их финансирование и распределить средства между ними.Получить от экспертов объективные и достоверные оценки влияния
фундаментальных НИР на проектирование сложного объекта практиче¬
ски невозможно.Для того, чтобы облегчить экспертам эту задачу, можно вначале
спросить их, какие направления (области) исследований могут быть по¬
лезны для создания комплекса (или какие подпроблемы нужно решить
для реализации всей проблемы) и попросить определить относительные
веса этих направлений (подпроблем) аь ... , апа. Затем - составить план
опытно-конструкторских работ для получения необходимых результа¬
тов по названным направлениям и оценить их
вклад Ь\9 ... , ЬпЬ. Далее нужно определить
перечень прикладных научных исследований и
их относительные веса g\, ... , gng. И, нако¬
нец, - оценки влияния фундаментальных НИР
на прикладные d\,..., dn(j.Таким образом, область работы экспертов
представляется в виде нескольких уровней: на¬
правления (подпроблемы) -> ОКР -> приклад¬
ные НИР -> фундаментальные НИР (рис. 4.4).Относительные веса по всем уровням
должны быть нормированы. В методе решаю¬187ПроблемаПодпро- аи CL2 ,... , ajt , ат
блемы I \PiiX I PtisОКР Ъ1, Ь2,... ,ЬпЬl/XJ'/lПриклад- gi, g2y... , gk,... , gng"" MX*./11Фундамен¬
тальные d\, diy... , dy, ... , dnct
НИРРис. 4.4
щих матриц для удобство опроса экспертов относительные веса опреде¬
ляются не в долях единицы, а в процентах, и нормируются по отноше¬
нию к 100:паZ а = 100.j7 = 1Непосредственно экспертами оцениваются только веса направлений
(подпроблем), остальные относительные веса вычисляются. Эксперты
оценивают вклад каждой альтернативы (ОКР, НИР) в реализацию эле¬
ментов более высокого уровня, непосредственно предшествующего
уровню данной альтернативы. Так, вклад ОКР в реализацию направле¬
ния (подпроблемы) оценивается некоторой величиной р0.Естественно, для каждой ОКР относительные веса также нормированы:nbi/V=i°°-/=1Таким образом, каждая строка решающей матрицы характеризует отно¬
сительный вклад /-й ОКР в реализацию каждой из j-x подпроблем.Оценив предварительно ... , апа и используя решающую матрицу
II ptj II, можно получить относительные веса ОКР:паъ= I pIJaj .	(4.6)7=1Аналогично, зная 6, и оценив I рн I, можно получить относительные
веса прикладных НИРnb8к = 'LPklbi,/=1контролируя условия нормированияng	ngЪРь = 100 и zgk =100,к=1 к=\а затем - и фундаментальных НИР dy.В результате при использовании метода решающих матриц оценка от¬
носительной важности сложной альтернативы сводится к последователь¬
ности оценок более частных альтернатив, что обеспечивает их большую
достоверность при прочих равных условиях.188
Иными словами, большая неопределенность, имевшая место в нача¬
ле решения задачи, как бы разделена на более «мелкие», лучше поддаю¬
щиеся оценке, в соответствии с одной из основных идей системного
анализа.При применении метода решающих матриц в особо сложных ситуациях
целесообразно создавать и накапливать базы данных о возможных фунда¬
ментальных, прикладных НИР и ОКР, проводимых в стране и за рубежом
по проблемам, аналогичным или смежным с рассматриваемой, и анализиро¬
вать их влияние друг на друга в соответствии с методом решающих матриц.Метод решающих матриц применялся для реализации крупных до¬
рогостоящих проектов (космос, оборона, фундаментальные научные
исследования и т. п.), при создании, реконструкции, конверсии пред¬
приятий или научно-исследовательских организаций, инвестируемых
государством, т. е. в ситуациях, для которых повышаются требования к
тщательности анализа факторов, влияющих на принятие решений.Используя метод решающих матриц и сформировав многоуровневую
структуру факторов, влияющих на создание и функционирование пред¬
приятий (организаций), можно провести более тщательный анализ вкла¬
да конкретных факторов нижнего уровня этой структуры (многие из
которых могут быть количественно оценены с помощью детерминиро¬
ванных или вероятностных характеристик) на процесс проектирования и
функционирования предприятия. Другие возможные приложения метода
решающих матриц приводятся в гл. 8.Еще более объективный анализ можно получить с помощью подхода
к организации сложных экспертиз, базирующегося на использовании
методов структуризации, косвенных количественных и информацион¬
ных оценок степени целесоответствия исследуемых компонентов (фак¬
торов, средств автоматизации и т. п.), т. е. их влияние на реализацию
целей предприятия.Структуризация целей, факторов, проблем помогает уточнить пред¬
ставление о них, распределить их по уровням иерархии и оценивать после¬
довательно влияние составляющих нижележащих уровней на вышележащие,
что способствует повышению объективности и достоверности анализа.Информационный подход обеспечивает более удобную обработку оценок,
возможность сочетать вероятностные оценки с количественными детермини¬
рованными характеристиками, что также способствует повышению объектив¬
ности и достоверности оценок и, кроме того, позволяет на основе изменения
измеряемых детерминированных параметров получать динамику изменения
степени влияния подцелей, факторов, средств на реализацию целей предпри¬
ятия (организации). Подход изложен в гл. 5, а примеры его применения, вклю¬
чая сравнительный анализ с методом решающих матриц, - в гл. 8.189
Реализация методов организации сложных экспертиз - достаточно
трудоемкая задача, которую можно облегчить с помощью автоматизации
получения и обработки оценок в диалоговом режиме.Процедуры должны предоставлять пользователю возможность ввода
количества оцениваемых составляющих и критериев оценки (для первого из
рассмотренных методов), количество уровней, составляющих и оценок для
каждого из них (для метода решающих матриц); соответствующих характе¬
ристик АА, у и т. д. (при использовании информационного подхода).4.5. Морфологические методыТермином морфология в биологии и языкознании определяется уче¬
ние о внутренней структуре исследуемых систем (организмов, языков)
или сама внутренняя структура этих систем.Идея морфологического способа мышления восходит к Аристотелю
и Платону, к известной средневековой модели Р. Луллия (с историей
развития морфологического подхода можно познакомиться в [53]). Од¬
нако в систематизированном виде методы морфологического анализа
сложных проблем были разработаны швейцарским астрономом (венгром
по происхождению) Ф. Цвикки, и долгое время морфологический под¬
ход к исследованию и проектированию сложных систем был известен
под названием метода Цвикки [53].Основная идея морфологического подхода - систематически находить
наибольшее число, а в пределе все возможные варианты решения постав¬
ленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основ¬
ных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или
их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части
разными способами и рассматриваться в различных аспектах.Отправными точками системного исследования Ф. Цвикки считает:1)	равный интерес ко всем объектам морфологического моделирования;2)	ликвидацию всех оценок и ограничений до тех пор, пока не будет полу¬
чена полная структура исследуемой области; 3) максимально точную фор¬
мулировку поставленной проблемы.Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных
способов (методов) морфологического моделирования: метод система¬
тического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования
(МОК), метод морфологического ящика (ММЯ), метод экстремальных
ситуаций (МЭС), метод сопоставления совершенного с дефектным190
(МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили
три первых метода.Метод систематического покрытия поля предполагает, что суще¬
ствует некоторое число «опорных пунктов» знания в любой исследуемой
области. Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпи¬
рические факты, известные на данный момент компоненты сложной
системы, открытые законы, в соответствии с которыми протекают раз¬
личные процессы и т. п. Исходя из ограниченного числа опорных пунк¬
тов знания и достаточного числа принципов мышления (в том числе
различных мер близости), с помощью МСПП ищут возможные варианты
решения поставленной проблемы.Метод отрицания и конструирования основывается на соображени¬
ях, которые Ф. Цвикки сформулировал следующим образом: «На пути
конструктивного прогресса лежат догмы и компромиссные или диктатор¬
ские ограничения. Следовательно, есть смысл их отрицать. Однако одно¬
го этого недостаточно. То, что получается из отрицания, необходимо кон¬
структивно переработать» [53]. В соответствии с этим МОК реализуется с
помощью трех этапов: 1) формирование ряда высказываний (положений,
утверждений, аксиом и т. п.), соответствующих современному уровню
развития исследуемой области знаний; 2) замена одного, нескольких или
всех сформулированных высказываний на противоположные; 3) построе¬
ние всевозможных следствий, вытекающих из такого отрицаниями провер¬
ка непротиворечивости вновь полученных и оставшихся неизменными
высказываний.МОК может быть реализован в форме одного из методов мозговой
атаки - метода «судов».Метод морфологического ящика основан на формировании и ана¬
лизе морфологической таблицы - морфологического ящика (МЯ). По¬
строение и исследование морфологического ящика по Цвикки проводит¬
ся в пять этапов:1)	формулировка поставленной проблемы;2)	определение параметров (классификационных признаков) Р„, от
которых зависит решение проблемы (процедура анализа может быть
итеративной с изменением набора Рп по мере уточнения представлений
об исследуемом объекте или процессе принятия решений);3)	деление параметров Рп на их значения pnkl (формирование класси¬
фикаторов по выбранным признакам Рп) и представление их в виде мат-
риц-строк:191
(4.7)набор значений (по одному из каждой строки) различных параметров
представляет собой возможный вариант решения моделируемой задачи:
например, вариант < р\\ р22, ... , рп2>', общее число вариантов, содер¬
жащихся в МЯ, R = к\ х к2 х ... х hi х ... х кт9, где kt (/ = 1, 2,..., т) - чис¬
ло значений /-го параметра;4)	оценка всех имеющихся в МЯ вариантов;5)	выбор наилучшего варианта решения задачи (у Цвикки - опти¬
мального решения, что, строго говоря, неверно).С математической точки зрения идея морфологического перебора базиру¬
ется на получении размещений с повторениями из А: по л, число которых в общем
случае подсчитывается, как показано в п. 3, а в частном случае при одинаковом
числе значений каждого из параметров (т. е. при к\= Jc2 =.. = к, =... = к„,= к) оп¬
ределяется с помощью известной теоремы комбинаторикиRkn = ^,	(4.8)где п - число строк МЯ; к - число элементов в каждой строке.Для сокращения перебора этапы 3 и 4 могут быть совмещены, и явно
неприемлемые варианты можно сразу исключить из рассмотрения в п. 5.Следует отметить, что, строго говоря, речь об оптимизации идти не мо¬
жет. Идею поиска наилучшего варианта (вариантов) решения лучше квалифи¬
цировать как постепенно ограничиваемый перебор, который с самого начала
сокращается благодаря формированию МЯ (число размещений с повторения¬
ми меньше числа сочетаний, и по мере увеличения объемов МЯ разрыв увели¬
чивается и ограничение перебора сказывается в большей степени), затем об¬
ласть выбора решения ограничивается в результате исключения явно неприем¬
лемых вариантов, а дальнейшее ограничение области возможных решений
можно организовать путем введения и учета количественных, а затем (при
прочих равных условия) и качественных критериев, подобно тому, как это
предлагается в примерах применения ММЯ в планировании при позаказной
системе производства в гл. 6Возможны следующие пути выбора решений из МЯ (рис. 4.5): приме¬
нение одного критерия, полностью исключающего все варианты решений,
кроме одного (рис. 4.5, а); последовательное применение нескольких кри¬
териев А, В, С, постепенно исключающих все варианты, кроме одного
(рис. 4.5, б); расчленение проблемы на подпроблемы (или задачи на подза¬
дачи) и последовательное применение нескольких критериев для выбора192
А Впо одному варианту решения по каждой из подпроблем (подзадач), кото¬
рые вместе взятые и составляют искомое решение (рис. 4.5, в).В последнем случае может быть получено не одно решение, состав¬
ленное из решений подпроблем, а несколько таких решений, и тогда для
уменьшения этих вариантов дальнейшее сужение области допустимых
решений может осуществляться путем введения дополнительных крите¬
риев (как правило, качественных), как это делается, например, в гл. 6.Следует также оговорить, что решения по подпроблемам, из которых
формируется общий вариант решения, могут быть взаимозависимыми, что
также иллюстрируется в примерах в гл. 6 (в частности, при размещении по
линиям сборки один и тот же заказ не может в соответствующем плановом
периоде помещаться на разные взаимозаменяемые линии сборки).13-3335193
Ф. Цвикки и его последователи разрабатывали и исследовали МЯ
различного вида.Например, известен вариант МЯ, в котором значения одного и того же
параметра откладывались и по горизонтальной, и по вертикальной осям
двумерной матрицы-«ящика», и варианты решений получались на пересече¬
нии различных значений параметров, т. е. как элементы этой матрицы.МЯ могут быть также не только двумерными. Трехмерные МЯ и МЯ
большей размерности находят, например, применение при разработке
прогнозов и при макропроектировании вариантов новой техники.Однако при формировании и анализе многомерных МЯ, особенно при
анализе проблем организационного управления, возникают существенные
трудности в их представлении лицам, принимающим решения, в интерпре¬
тации результатов. Поэтому удобнее, используя идею морфологического
подхода, разрабатывать языки моделирования (автоматизации моделирова¬
ния, автоматизации проектирования и т. п.), которые применяются для «по¬
рождения» возможных ситуаций в системе, возможных вариантов решения,
и часто как вспомогательное средство формирования нижних уровней ие¬
рархической структуры целей и функций или организационных структур
систем управления. В этом случае термин «морфологический подход» при¬
меняется в более широком смысле.Предложенные Ф. Цвикки методы нашли широкое применение как
средство активизации изобретательской деятельности. А при моделиро¬
вании задач автоматизации проектирования, задач планирования, на¬
пример, распределения заказов по плановым периодам, размещения их
по производствам, линиям сборки и т. п., удобным средством оказался
ММЯ, который охарактеризуем несколько подробнее.Обратим внимание на тот факт, что при формировании морфологиче¬
ской таблицы (морфологического ящика) другие методы морфологического
моделирования могут использоваться как вспомогательные.В практике объемно-календарного планирования оказалось удобным
как бы перевернуть двумерный МЯ и комбинировать не элементы строк,
а элементы столбцов (такие таблицы привычнее для работников плано¬
вых отделов).Расширению практического применения ММЯ существенно способ¬
ствует автоматизация морфологического моделирования. При этом важ¬
но автоматизировать не только получение вариантов решения, т. е. соб¬
ственно перебор, но и получение оценок этих вариантов, и даже форми¬
рование МЯ. Примеры алгоритмов автоматизации морфологического
моделирования приведены в гл. 6.194
Глава 5. ИНФОРМАЦИОННЫЙ ПОДХОД
К АНАЛИЗУ СИСТЕМСпецифика системного анализа, как отмечалось в гл. 1, состоит в том,
что он, с одной стороны, должен основываться на методах качественного
анализа (опираться на научное мировоззрение), а с другой стороны, - ис¬
пользовать методы формализованного представления систем. При этом по
сравнению с другими видами качественного анализа (например, философ¬
ским) системный анализ отличается стремлением к формализации или хотя
бы символизации логических процедур исследования систем. Применение
для этого традиционных формальных логик бесперспективно, поскольку они
в силу метафизичности и наличия закона исключенного третьего не рассчи¬
таны на анализ противоречивых элементов и развивающихся систем. Отра¬
зить взаимоотношения элементов во всем их многообразии способна только
диалектическая логика, которая,чтобы стать средством системного анализа,
нуждается в символизации.С учетом сказанного в 1975 г. [31] был предложен подход, базирую¬
щийся на диалектическом обобщении законов функционирования и разви¬
тия систем различной физической природы. Подход первоначально был
ориентирован на отображение и анализ пространственно-распределенных
систем, опирался на аппарат математической теории поля и был назван тео¬
рией информационного поля (§ 5.1); а в дальнейшем на основе этой теории
был получен вариант информационного описания объектов с сосредоточен¬
ными параметрами (т. е. с выделением дискретных элементов), что часто бо¬
лее удобно для исследования реальных объектов и процессов (§ 5.2).5.1.	Теория информационного поляМатериальное единство мира. Чтобы подготовить читателя к
идее информационного поля, необходимо обратиться к азам диалекти¬
ческого материализма, ибо эта идея, как будет видно из дальнейшего,
есть не что иное,как математизированная диалектика.Всеобщая взаимосвязь и взаимозависимость всех явлений матери¬
ального мира - факт не оспариваемый ни материалистами, ни идеали¬
стами. Материалистическое мировоззрение выводит единство мира из
его материальности, т. е. из него самого, не апеллируя ни к каким
внешним влияниям. Между тем, механизм всеобщей взаимосвязи и
взаимозависимости явлений материального мира, обеспечивающий дей¬
ствие одних и тех же законов природы во все моменты времени и в
любой точке пространства, может быть двояким.
Это либо основанное на дальнодействии непосредственное влияние
разделенных в пространстве и во времени объектов материального мира
через «пустоту», от чего физика была вынуждена в конце концов отка¬
заться применительно к объяснению физического взаимодействия; либо
основанное на близкодействии взаимодействие объектов посредством
заполняющего пространство между ними поля той или иной природы,
которое выступает в форме структуры материи и среды между взаимо¬
действующими объектами.Было бы естественным объяснить механизм всеобщей взаимосвязи
явлений действием этих полей, однако, к сожалению, ни электромагнит¬
ное, ни гравитационное физические поля, ни оба они вместе не в состоя¬
нии объяснить связь явлений во всем их многообразии. Хотя уже уда¬
лось доказать, что все физические поля сводятся к электрическому.Но физика не демонстрирует и того, что все тела состоят из одной и
той же материи, хотя и значительно приблизилась к этому, показав, что в
основе всего лежит ограниченный набор элементарных частиц. Это под
силу только философии, которая, опираясь на универсальную материю,
утверждает общность происхождения объектов природы. Следователь¬
но, и механизм всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости явлений
может объяснить лишь философия путем обобщения физических полей
до такой же степени универсальности, какой обладают материя и ее
структура. При этом обобщении у материи остается лишь одно свойство -
обладать изменяющейся структурой, т. е. существовать в пространстве и
времени в форме универсального поля, которое мы будем именовать
информационным полем. Это поле создается всей совокупностью окру¬
жающих нас предметов и явлений, которые выступают либо как источ¬
ники поля, либо как источники его возмущения.Как известно, взаимодействие в материальном мире может быть весь¬
ма разнообразным, однако его удобно подразделить на две основные фор¬
мы: энергетическое (силовое) взаимодействие и все остальные виды взаи¬
модействий, включая биологическое, экологическое и т. д. Перечисленные
неэнергетические взаимодействия не имеют объединяющего их названия,
но поскольку все они содержат в своих названиях слово «логос», для крат¬
кости в дальнейшем будем называть такого рода взаимодействие логиче¬
ским, противопоставляя его энергетическому взаимодействию. Однако,
говоря о логическом взаимодействии материи, будем иметь в виду объек¬
тивную реальность этого взаимодействия в отличие от субъективной чело¬
веческой логики. Что же касается последней, то она есть лишь отражение
в нашем сознании объективной диалектики природы.196
При этом логические связи, действующие между отдельными объек¬
тами и явлениями природы, носят объективный характер и могут
существовать (но не проявляться) и в отсутствие тех или иных объектов.Можно считать, например, что хищник создает вокруг себя опасность
вне зависимости от того, есть ли вблизи него объекты его вожделений, а
осиновая роща является благоприятным местом для подосиновиков вне за¬
висимости от наличия в ней грибов. Конечно, обнаружить опасность, исхо¬
дящую от хищника по отношению к животному, служащему для него пи¬
щей, можно лишь при наличии этого животного, а судить о благоприятности
осиновой рощи для роста подосиновиков мы можем лишь по скоплению
грибов, однако их отсутствие вовсе не свидетельствует об обратном.Таким образом, если в пространстве существуют логические связи,
обнаруживающиеся при наличии в нем соответствующих объектов, то
можно говорить о существовании в нем информационно-логического поля.В физике под полем понимается материальная среда, в которой протекают
процессы взаимодействия выделенных объектов, и служащая проводником
этого взаимодействия. Поскольку, однако, физика реальные процессы природы
расчленяет на элементарные составляющие (электрические, механические, те¬
пловые и т. п.), рассматривая их вне целостной системы, то в каждом случае
речь идет соответственно об электромагнитном, гравитационном или тепловом
полях. При этом отбрасываются все свойства среды, не имеющие прямого от¬
ношения к рассматриваемому процессу. В результате, например, электромаг¬
нитное поле считается не имеющим отношения к гравитационному или тепло¬
вому, хотя в действительности они представляют собой различные аспекты
одной и той же среды.Потому с информационной точки зрения все физические поля выпол¬
няют единственную функцию передачи информации от одного выделенного
объекта к другому и представляют единое информационное поле, которое
проявляется в форме того или иного физического поля лишь в зависимости
от используемых исследователем измерительных средств.Конечно, передача информации всегда сопровождается передачей энер¬
гии в материальной среде. Однако, эта последняя в общем случае выполняет
второстепенную, служебную функцию, в чем легко убедиться на примере
передачи радиокоманд. В этом случае энергия электромагнитного поля ис¬
пользуется только для передачи информации от центра управления к месту
исполнения команды, само же исполнение обеспечивается энергией авто¬
номных источников на местах. Точно так же бумага газет и журналов может,
разумеется, быть использована и для отопления или оклейки стен помеще¬
ния, однако, их издание преследует иные, чисто информационные цели.Нечто подобное происходит и в физических процессах, которые обычно
используют не только информацию, но и всю энергию ее носителя, посколь¬
ку не имеют иных источников энергии. Так, хотя поведение заряда в элек¬
тромагнитном поле полностью определяется передаваемой полем информа¬
цией, само это поведение может реализоваться лишь постольку, поскольку
поле обладает энергией для этого.
Если не интересоваться этой служебной энергетической функцией
поля, как мы не интересуемся энергетическими свойствами газетной
бумаги, то у поля остается только одна главная - информационная
функция, изучением которой мы и займемся.Поскольку информации не бывает вне ее материальных носителей, то
под полем будем понимать структуру материи, окружающей объект, яв¬
ляющийся источником поля, которая {структура) сложилась под воздей¬
ствием структуры самого объекта.Исходя из того, что информация - философская категория, мы не мо¬
жем при построении теории информационного поля пользоваться специ¬
ально физическими постулатами вроде принципа наименьшего действия
или принципа относительности, которые сами нуждаются в информацион¬
ной интерпретации. Вместо них воспользуемся, во-первых, фундамен¬
тальным принципом материализма об адекватности отражения; во-
вторых, принципом объективной логики, согласно которому естественные
процессы текут в направлении снижения потенциала материи; и в-третьих,
принципом конечности скорости распространения информации.Естественно, что при такой общности в основе языка моделирования
должны лежать общенаучные категории, относящиеся как к бытию (матери¬
альные свойства, причинно-следственная связь и т. п.), так и к сознанию (ин¬
формация, содержание, логическая связь), а в качестве методологической ос¬
новы моделирования должен выступать объединяющий обе группы категорий
общий подход.Адекватность отражения. Чувственная информация. С позиций ма¬
териализма сущность природы составляет материя, т. е. данная нам в ощу¬
щениях объективная реальность, которая тем не менее существует незави¬
симо от наших ощущений. Это означает, что наши органы чувств дают нам
информацию, являющуюся копией отражаемой материи. Поскольку ощуще¬
ние является источников информации об окружающем мире, то, говоря
современным языком, материальные объекты даны нам в информации.Как всякая копия, информация содержит все существенные для нас черты
оригинала, отличаясь от него лишь физической природой носителей. Однако
это отличие копии от оригинала существует лишь для физики, химии или иных
специальных наук, на философском же уровне между вещью для нас и вещью
в себе в теории диалектического материализма нет решительно никакого раз¬
личия, если, конечно, отражение было адекватным объекту изучения.Тем не менее, поскольку в общем случае отражение не полностью
адекватно отражаемому объекту, имеет смысл говорить об информации
для нас как результате отражения и об информации в себе, как атрибуте
самой материи.198
Поскольку материя существует в пространстве, она тем самым все¬
гда имеет структуру. Именно структура как распределение материи в
пространстве характеризуется количественно и является информацией в
себе. Воспроизведение же структуры материи на качественно иных но¬
сителях или в нашем сознании есть информация для нас.Между этими информациями нет никакого качественного различия,
но есть различие количественное, ибо информация в себе Jc в общем
случае больше информации для нас JH:JH = Rk(Jc) Jc = M,	(5.1)или в линейном приближении:Л =RkJc= Rk М9	(5.1, а)где М - измеряемое материальное свойство (масса, цвет, заряд и т. п.),
создающее Jc; JH - чувственная информация (информация для нас) или
информация восприятия, которую в дальнейшем для краткости будем
использовать без индекса; Rk - относительная информационная прони¬
цаемость среды.Если Rk = 1, значит, в данных условиях происходит полное отражение
структуры материи (объекта). Если же Rk = 0, значит, в данных условиях
чувственное отражение невозможно, ввиду непроницаемого барьера между
нами и объектом отражения, либо из-за повреждения соответствующих ор¬
ганов чувств (измерителей информации).Таким образом, соотношение (5.1) реализуют первый из принятых
выше постулатов - об адекватности отражения материи, в соответст¬
вии с которым информация есть функция материи, которая по меньшей
мере для ограниченных приращений носит характер пропорциональной
зависимости.При всем том природа, а стало быть, и материя не ограничены ни про¬
странством, ни временем, и общие количества материи и информации объ¬
ективно бесконечны. Роль же субъективного фактора в отражении сводится
только к выделению из общего количества объективно реальной материи
той ее доли, которая представляет для нас интерес на фоне определенной
цели. Таким образом, субъективно лишь выделение полезной нам информа¬
ции из общей массы реальной информации.Информация может быть как положительной, так и отрицатель¬
ной. Поскольку же она выступает как мера количества материи, то и
последняя должна иметь разные знаки.Действительно, из физики известно, что существуют частицы и анти¬
частицы, материя и антиматерия. При объединении материи и антиматерии
и, соответственно, при объединении положительной и отрицательной ин-199
формаций происходит кажущееся уничтожение материи и информации. На
самом же деле антиподы не исчезают, а просто образуют диалектически
единое целое, в котором составляющие его части утратили свою самостоя¬
тельность (знаки), так что целое не проявляет себя ни как материя, ни как
антиматерия, но только как информационное поле (пространство - время).
Последнее же отражает то новое качество, которое присуще лишь целому и
которым не обладают его части. Эти качественно новые свойства позволяют
полю служить посредником при взаимодействии материальных образований,
проводником этого взаимодействия, какова бы ни была его природа.Назовем аксиому (5.1) законом чувственного отражения и рассмот¬
рим другие его формы.Теорема Гаусса. Принимая приведенную выше точку зрения, неиз¬
бежно приходим к выводу, что объекты и явления природы не только
содержат определенную информацию, но и непрерывно испускают ее в
окружающее пространство вне зависимости от того, есть ли в окрестно¬
сти объекты, способные это поле воспринимать.Поскольку чувственное отражение протекает во времени и в про¬
странстве, то информация J представляет собой сумму потоков инфор¬
мации от отдельных частей материального объекта или от совокупности
материальных объектов, формирующих информационное поле вокруг
воспринимающего его измерителя.Если говорить об отражении материального объекта или поля некой
произвольной замкнутой вокруг него поверхностью, то полная инфор¬
мация составится из суммы потоков информации, приходящихся на еди¬
ницу dS площади этой поверхности, т. е. из О = dJ/dS/(dS)2.В таком случае должна иметь место теорема Гаусса, являющаяся мате¬
матическим выражением философского положения о познаваемости мира:где О - вектор интенсивности потока существования (отражения); инте¬
грал берется по замкнутой поверхности S, охватывающей изучаемое
явление или объект.Соотношение (5.2) означает, что всякая информация в себе создает
поле существования, суммарный поток которого адекватен этой инфор¬
мации, т. е. материи, служащей источником поля. Иными словами, из
теоремы Гаусса в форме (5.2) следует, что источник поля информации J
принципиально полностью идентифицируем по реакции тех или иных
пробных материальных объектов на излучаемое им поле существования
без непосредственного контакта с самим источником.(5.2)200
С учетом (5.1) теорему Гаусса можно представить в форме:J„= § RkОdS = (j* Ои<Ж,	(5.3)S	Sгде Он =RkO - вектор интенсивности отражения.В отличие от (5.2), обозначающего объективно реальные процессы,
независимые ни от нас, ни от окружающей среды, соотношение (5.3)
описывает процесс чувственного отражения, хоть и столь же реальный,
но зависящий как от проницаемости среды, так и от состояния наших
органов чувств, включая их приборные технические дополнения.Интенсивность отражения Он численно соответствует той доле ин¬
формации для нас, т. е. доступной нам информации, которая с нашей
точки зрения приходится на единицу поверхности пробного тела. Ины¬
ми словами, интенсивность отражения - это доступная нам доля интен¬
сивности потока существования, которая так же, как информация для
нас является доступной нам долей информации в себе, посколькуLl = 9jl = R'.	(5.4)Jo ОсВ локальной форме, т. е. применительно не к поверхности, а к каждой
точке пространства, закон чувственного отражения (5.2) принимает вид
(теорема Гаусса в дифференциальной форме):div О = р,	(5.5)где р = dJ/dV = dMZdV; V - объем пространства, занятого информацией
(или отражаемой материей).В частности, если распределение материальных свойств сферически
симметрично, то на любой сферической поверхности, охватывающей М,
О = const и из (5.2) следуетМ=0 J dS = OS = 4w20,т. е.	О = М/4пг2,	(5.5, а)где г - расстояние от центра симметрии до данной точки пространства.Это значит, что плотность О информации, которую можно собрать
об объекте в той или иной точке пространства, обратно пропорциональ¬
на квадрату расстояния от этой точки до объекта.Отметим, что мы ограничиваемся пока линейной моделью, поскольку она,
с одной стороны, всегда справедлива в малом, т. е. в большинстве практически
важных случаев, а с другой стороны, она гораздо лучше, нежели нелинейные201
модели, позволяет выявить основные закономерности исследуемого явления.
В этом случае учет реальных нелинейностей выступает как уточнение (нередко
несущественное) уже изученной в основных своих проявлениях реальности.До сих пор речь шла об определении чувственной информации, ко¬
торая в исследованных материальных полях передается в том же качест¬
ве, в каком проявляет себя материя (в электрическом поле - информа¬
ция о заряде содержится в форме заряда, а в каждой точке гравитаци¬
онного поля содержится информация о массе, являющейся источником,
в форме массы). Эта информация - продукт чувственного отражения,
восприятия, без какого-либо участия специальных пробных материаль¬
ных тел. Наличие же пробной материи в той или иной точке поля вызы¬
вает некую логическую реакцию на соответствующий поток чувственной
информации, подобно тому, как сигнал светофора вызывает логиче¬
скую реакцию водителей транспорта. Поэтому обратимся к рассмотре¬
нию логического отражения.Логическая информация и логическая связь. Доступность ин¬
формации подразумевает и субъективный ее отбор, так как мы не вос¬
принимаем не только ту информацию, которая нас не достигает, но и ту,
которая не представляет для нас интереса, хотя в принципе и доступна.Поскольку в статике материальные свойства чувственно адекватно
отражаются окружающей средой, должно иметь место и логическое от¬
ражение, аналогичное чувственному.Разумеется, говоря о логике материального объекта, мы имеем в виду
объективную логику природы, логику причинно-следственных связей ис¬
точника и приемника информации.Тогда закон логического отражения, олицетворяющий адекватность
отражения в отсутствие априорного знания, можно записать следующим
образом:Е = OR(Q),или, в линейном приближенииЕ= RO,(5.6)гдеR = RkR0,(5.7)Е= JI/M,(5.8)Е - вектор интенсивности логики (напряженности поля логики); Л -
вектор логики; R0 - безразмерная константа, характеризующая логиче¬
скую реакцию (поведение) отражающего объекта на поток О чувственной
информации об отражаемом объекте. В общем случае Ro зависит от О.202
Закон логического отражения - это вторая аксиома излагаемой тео¬
рии универсального моделирования (отражения). Из (5.6) следует, что
хотя материальные объекты различной природы в принципе получают
одинаковый поток информации об отражаемом материальном свойстве,
но их реакция на этот поток различна в зависимости от величины R0>
характеризующей природу соответствующего объекта.По этой причине, при прочих равных условиях различные объекты по-
разному реагируют на один и тот же поток отражения.С учетом (5.2), (5.5) и (5.7) закону логического отражения можно
придать также формы:J=M=j EdS/R,	(5.9)и	div Е = Rp.	(5.9, а)В форме (5.9 а) теорема Гаусса относится уже не к области внутри по¬
верхности, охватывающей ту или иную материю, а соответственно, и от¬
ражающую ее информацию, а к каждой точке пространства, где есть опре¬
деленная плотность материи (и информации). В случае, когда информация
в данной точке отсутствует,div Е = 0.В случае точечного объекта, находящегося в изотропной среде, ин¬
тегрируя по сфере радиусом г, т. е. при Е/R= const из (5.9),получим:ЕRJ
4 яг2(5.10)где г - расстояние от объекта до изучаемой точки пространства.В случае двух точечных объектов в изотропной среде из (5.10) с уче¬
том (5.8) получаем для логической связи закон, подобный законам Нью¬
тона и Кулона в силовых полях:jl = R^rb-r; Л=Л^4-;
лг	4 лгили	(5.11).М\М2 _ пМ\М2ягг	4 яг2Закон (5.11) отражает логику взаимодействия точечных материальных
объектов Мь М2 и позволяет экспериментально убедиться в справедливо¬
сти концепции информостатического поля, поскольку применительно к203
физическим полям он обращается в законы Кулона или Ньютона, под¬
тверждаемые экспериментально.Действительно, если проквантовать законы Кулона F=q\q2/4nerz (где е -
диэлектрическая проницаемость; qu q2 - взаимодействующие заряды) и
Ньютона F = g т]т2/г1 (где g - гравитационная постоянная; т\т2 - взаимо¬
действующие массы) условными квантами заряда Aq и массы Ат, то матери¬
альные свойства объектов заряд q/Aq и масса т/Ат станут безразмерными, и
их можно переобозначить через М Тогда домножив числители и знаменате¬
ли этих законов на квадраты соответствующих «квантов», получим соответ¬
ственно F=M\M2 А^Мтсг2 и F=Mx M2Am2g/r2. Если обозначить через R А q/г и
4Аm2g, имеющие одинаковую размерность Дж-м, то получим соотношение
(5.11), что и доказывает правомерность использования этого выражения как
обобщающего закона.Существуют исследования, подтверждающие, что этот закон справедлив
в полях различной физической природы (см. приложение 1).Смысл. Информационный потенциал. Любое распределение ин¬
формации на фоне наложенных на нее логических связей должно обла¬
дать определенным содержанием. При анализе тех или иных ситуаций
мы нередко говорим о том, что они имеют больший или меньший смысл
с точки зрения определенных целей. Тем самым мы признаем измери¬
мость содержания, смысла ситуации, хотя и не имели до сих пор способа
для соответствующих измерений.Концепция информационного поля позволяет найти количественную
оценку содержания, смысла на основе прослеживания путей реализации
логических связей. При этом «содержание» выступает как «смысл» взаимо¬
действия неживых объектов в соответствии с «целями» законов природы.Рассмотрим конкретный пример. При охоте лисы на пасущегося на од¬
ном месте и не замечающего ее кролика кажется вполне очевидным, что пе¬
ремещение лисы по окружности с центром в месте расположения кролика
при одинаковых со всех сторон условиях обзора и т. п. является бессмыс¬
ленным. Очевидный смысл имеет лишь приближение лисы к кролику, при¬
чем при оговоренных выше условиях безразлично, с какой стороны и по ка¬
кому маршруту. Напротив, удаление лисы от кролика явно уменьшает смы¬
словой запас ситуации тем в большей степени, чем больше удаление. Разу¬
меется, высказанные соображения справедливы лишь на фоне охотничьей
логики голодной лисы. Для сытой лисы любые перемещения относительно
кролика одинаково бессмысленны.Итак, с учетом того, что направление максимального приращения
смысла противоположно направлению информационного поля, созда¬
ваемого кроликом, запишем:Л = -grad С,	(5.12)204
где С - смысл (содержание) ситуации; JI - вектор лисьей логики.
Интегрируя (5.12), получим также:ДС=-|л<Л%	(5.13)/где / - путь интегрирования, г - радиус-вектор.Поскольку, как выше было отмечено, АС не зависит от формы пути
интегрирования, а зависит лишь от положения исходной а и конечной Ъ
точки пути, то (5.13) можно переписать в формеъАС= - |лл-,	(5.14)аВзаимный смысл (содержание) системы двух точечных источников,
обусловленный только их логической связью, получится при интегриро¬
вании (5.11) в форме:1\ hС = R-— ,	(5.15)4 лгесли а - оо, Ъ = г.Потенциал поля. Поскольку смысл ситуации не зависит от формы
пути, то поле существования (и соответствующее ему информостатиче-
ское поле) является потенциальным, и вместо векторной величины -
напряженности поля - можно характеризовать его в каждой точке ска¬
лярной функцией - потенциалом Н поля, который есть содержание,
приходящееся на единицу информации (материи).Разделив обе части соотношения (5.14) на J, получим с учетом (5.8)ьНа- Нь = =-\Edr,	(5.16)агде На и Нь — потенциалы информационного поля в точках а и Ь.В дифференциальной форме вместо (5.16) имеет местоE = -gradtf.	(5.17)Соотношение (5.17) соответствует второму из сформулированных
выше постулатов, положенных в основу излагаемой теории, согласно
которому естественные процессы текут в направлении максимального
снижения потенциала.Если, как это принято, положить потенциал бесконечно удаленной
точки а равным нулю, то из (5.16) следует205
Hb = -^Edr,	(5.18)bПри этом информационный потенциал точечного источника инфор¬
мации получится делением на У (.5.15):Н = —.	(5.19)4 жПоскольку потенциал поля системы точечных источников, очевидно,
равен сумме потенциалов каждого из источников, то для системы то¬
чечных источников имеем:я=Ет^-	(5-20)—	4 тагкк-\В случае непрерывного распределения информации с плотностью р
из (5.20) следуетН = №-dV,	(5.21)•ЧлгVгде интегрирование ведется по всему объему, в котором распределена
информация.Уравнения (5.9,а) и (5.17) в совокупности приводят к уравнению Пу¬
ассона применительно к информационному полюAH=-Rp,	(5.22)где в случае декартовой системы координат&~ ск2 + $>2 + dz2'Уравнение Пуассона позволяет определить потенциал поля по за¬
данному распределению информации (материи) в нем, причем частное
решение его должно совпадать с (5.21).В интегральной форме (5.22) обретет видМ = пН,	(5.23)где п - информационная емкость хранилища.Из (5.8) следует JI = ЕМ, а отсюда с учетом (5.12) и (5.17) следуетС = МН,	(5.24)илиС = IH.	(5.24, а)206
Содержание (смысл) и плотность логических связей поля суще¬
ствования. С учетом взаимосвязи и взаимозависимости всех явлений
материального мира по аналогии с описанием энергии электрического
поля можно записать выражение для полного содержания поля сущест¬
вования, включая как собственное содержание информаций, так и вза¬
имное их содержание:С=- J рHdV + - | vHdS = — J E2dV, (5.25)V	S	Vгде a - поверхностная плотность материи (информации).Соответственно объемную плотность содержания информационно¬
го поля запишем в видеЕ2 ОЕ RO2 ..
с =	=	=	.	(5.26)2R 2 2Выражение (5.26) описывает содержание единицы объема поля су¬
ществования, в том числе и в отсутствие внутри него какой-либо пред¬
ставляющей интерес материи, кроме носителей информационного поля.Аналогично можно говорить и об объемной плотности вектора логи¬
ческих связей полял = р Е.	(5.27)Рассмотрим полное содержание систем двух носителей информаций
J\ и J2. Каждый из носителей создает поле напряженностью Ei и Е2.
Результирующее поле:Е = Et+ Е2	(5.28)Полное содержание поля согласно (5.25) равно:С=— \ EtdV=	(5.29)V= 2* / еЫу* Tr I E>dv+ -к i2EA‘IKV	VЗдесь Ci =— J E\dV и C2=— J E2dV - собственное содер-V	Vжание Jx и J2; а C12 =— | 2EiE2 dV - взаимное содержание взаимо-vдействующих носителей информации.207
При этомС = С\ + С2 +С12.(5.29, а)Как сущность, так и ее градиент Е, могут иметь любой знак. Следо¬
вательно, если собственное содержание всегда положительно, то взаим¬
ное содержание С12 может иметь любой знак. Вместе с тем, поскольку
(Ei - Е2)2 >0, т. е. Е\ + Е22 > 2EiE2, то в соотношении (5.29, а) С\ + С2>
С\2. Иными словами, при всех обстоятельствах содержание системы
совокупности (в данном случае - двух) носителей информации неотри¬
цательно. Этот результат можно еще уточнить.Действительно, для рассматриваемой системы двух источников ин¬
формации:С = 1\Н\ + 12Н2;Н\ = Н\\ + #12, Н2 = Н2\ + Н22 ,где С - содержание материального носителя информации; Ни и Н22 -
собственная суть информаций; НХ2 и Н2\ - взаимная суть информаций.В этом случае:С = 1\ Ни + /2 Н22 + 1\ Я12 + 12 Ни .	(5.30)Первые два слагаемых (5.30) есть согласно (5.29) собственное содер¬
жание 1\ и /2; последующие слагаемые выражают взаимное содержание,
которое может иметь любой знак. Это значит, что если система носителей
информации представляет собой единое целое, т. е. если эти носители (и
информации) взаимосвязаны, то содержание системы отлично от собст¬
венного содержания ее составляющих на величину 1\НХ2 + 12Н2Ъ причем с
учетом закона сохранения, согласно которому ни информация, ни содер¬
жание не могут взяться ниоткуда, изменение содержания системы по срав¬
нению с содержанием ее частей можно объяснить только существованием
поля, собственное содержание которого привлекается к образованию сис¬
темы, увеличивая или уменьшая суммарное содержание частей.При этом, если содержание системы меньше содержания суммы ее
частей, что обычно бывает, то система представляет устойчивое образо¬
вание, так как для ее разрушения необходим запас содержания (смысла),
равный доле, недостающей системе до суммы частей. Напротив, в случае
противоречивых элементов (информаций о них), когда содержание сис¬
темы больше содержания частей, система неустойчива и готова распа¬
сться на составляющие с выделением в пространство (в поле) избыточ¬
ного содержания.208
Эти важные выводы, получаемые из рассмотренной аналогии, подтвер¬
ждаются практикой образования сложных систем, объясняемой в гл. 1 с
помощью закономерности целостности. Обратим внимание на тот факт, что
полученные выше выводы дополняют представление о закономерности це¬
лостности, поскольку некоторые исследователи первоначально считали, что
свойства системы всегда превышают сумму свойств ее элементов, что в силу
рассмотренного характерно только для неустойчивых, распадающихся сис¬
тем, а для устойчивых, напротив, - у простой совокупности систем суммар¬
ных свойств может быть больше, чем у системы, а основное отличие в том,
что у системы появляются принципиально новые свойства, т. е. имеет место
качественное изменение свойств системы по сравнению со свойствами ее
элементов, что и позволяет уточнить рассматриваемый подход.Как уже отмечалось, уравнение Пуассона позволяет определить по¬
тенциал любой точки пространства по заданному распределению носи¬
телей информации в этом пространстве и информационной проницаемо¬
сти каждой его точки. Это, в свою очередь, позволяет посредством (5.17)
и соотношений (5.26), (5.27) определить объемную плотность смысла
(содержания) каждой точки и объемную плотность вектора логических
связей в каждой точке, т. е. получить полное смысловое и логическое
описание стационарной ситуации.Однако, пользуясь соотношением (5.27), мы опишем только логику
взаимоотношений объектов между собой и «пустым» пространством, но
не логику поведения среды в пространстве между носителями информа¬
ции. Здесь речь идет о такой среде, которая составлена из скопления носи¬
телей, пассивно участвующих в формировании той или иной ситуации.
Так, толпа людей не только создает трудности ориентировки и перемеще¬
ния в ней детектива и ускользающего от него, преступника, что само собой
учитывается значением Д* в уравнении Пуассона, но еще может принимать
активное участие в задержании преступника, либо в его укрывательстве.Это означает, что среда может не только влиять на величину вектора
логических связей, но изменять и саму логику поведения взаимодейст¬
вующих в ней носителей информации.Из (5.8) для плотности смысла имеемс = рЕ,	(5.31)где р - объемная плотность заряда.Рассматривая вариацию смысла ситуации при виртуальном переме¬
щении находящихся в поле носителей, можно получить для объемной
плотности вектора логических связей среды следующее выражение:лс = 0,5 [ О drad R - grad (О-^-£k) 1,	(5.32)apeгде рс - плотность среды.209
Соотношения (5.26) и (5.32) описывают полную логику ситуации в
форме л„ = л + лс. Нетрудно заключить, что первое слагаемое в (5.32) свя¬
зано с изменением информационной проницаемости среды под воздейст¬
вии поля, а второе слагаемое - с изменением плотности среды под воздей¬
ствием поля. На фоне примера с детективом и преступником первое сла¬
гаемое в (5.32) соответствует созданию толпой искусственных препятст¬
вий детективу, либо преступнику путем сознательной дезориентации, под¬
ножками и задержками, а второе слагаемое соответствует уплотнению
толпы вокруг того или другого из действующих лиц, вызванному, напри¬
мер, любопытством. Ясно, что такого рода вклад среды в логику ситуации
возможен в том случае, если среда образована животными, растениями,
вирусами и т. п., либо носителями, находящимися в силовом взаимодей¬
ствии с силовым полем. Если информационная проницаемость среды ли¬
нейно зависит от плотности среды, то из (5.32) следует:где U - избыточность, равная 1 - /?*, из чего можно заключить, что для
однородных полей лс = 0 и имеет место только соотношение (5.27).Если же нас интересует только равнодействующая логики, связы¬
вающая какую-либо область пространства, то можно интегрировать по
всему объему этой области плотность логических связей (5.27) и (5.32)
или интегрировать по всей наружной поверхности области тензор Тс
поверхностной логики:л с = grad Е2,(5.33)vsгдеЕхОх ЕхОу ЕхОг
Тс = ЕуОх ЕуОу EyOz +
EzOx EzOy EzOz(5.34)ОО+ 0,50&{R- А^-)dfk00о&{R- А—)дрь210
Первое слагаемое тензора (5.34) соответствует логике носителей ин¬
формации типа (5.27), а второе слагаемое - логике среды (5.32); причем
тензор (5.34) симметричен в изотропных средах, но теряет симметрию
своих компонент относительно главной диагонали, если носители ин¬
формации связаны различной логикой в зависимости от направления,
что соответствует анизотропным средам, т. е. отношениям между источ¬
никами информации типа «начальник - подчиненный».Компоненты тензора связаны с объемной логикой следующими со¬
отношениями:дГххдГхудГггЛх =ч	н	;Зс&дГехдГууdTyzЛу =		н	;УЗс&dTzxдГхудГпл2 =■ +	+	ЗсдуdzПоле движения материи. Информационный ток. Любые процес¬
сы, доступные нашему наблюдению, сопровождаются обменом инфор¬
мацией между участвующими в них системами и окружающей средой.
Да и само наблюдение за этими процессами подразумевает восприятие
субъектом соответствующих потоков информации. Очевидно, что одни
потоки за ограниченный отрезок времени приносят много информации,
другие - мало. Удобной для сопоставления информационных потоков
мерой служит информационный ток /, который естественно определить
как информацию, приносимую потоком в каждую секунду времени:/ = dJ/dt.	(5.36)Можно также ввести вектор плотности информационного тока j, ко¬
торый определим как ток, протекающий через единицу площади попе¬
речного сечения информационного потока:j = dl/dS.	(5.37)Рассмотрим подробнее, из чего же слагается информационный ток,
т. е. как обеспечивается перенос информации.Довольно легко прийти к выводу, что один из самых распространен¬
ных способов передачи информации - это перенос ее вместе с самими
носителями информации. Здесь, однако, можно рассмотреть два вида
информационных токов, различающихся источниками энергии, расхо¬
дуемой на перенос носителей.211
Так, распространение запахов, несущих сведения о пище, опасности
и т. п. осуществляется за счет тепловой диффузии молекул в воздухе, а
также за счет энергии потоков воздуха, которые не зависят от адресата
или корреспондента. При этом направление передачи сообщений не
всегда согласуется с вектором логических связей информационного
поля, подобно тому, как в электрических полях ток переноса (конвек¬
ции) не всегда согласуется с вектором напряженности поля и может течь
даже навстречу полю. Это дает основание именовать в дальнейшем та¬
кого рода информационные токи токами переноса.Согласно определению, вектор плотности информационного тока
переноса jn = р v, где v - скорость переноса информации.Помимо информационных токов переноса можно выявить также то¬
ки, возникающие под управляющим воздействием информационного
поля и согласных с ним.Примером могут служить такие ситуации, когда люди и животные, чув¬
ственно воспринимая информационное поле, следуют его управляющим
воздействиям, используя для перемещений свою внутреннюю биологиче¬
скую энергию. Эти биологические носители информации, способные пере¬
мещаться в информационном поле, подобны свободным зарядам в электри¬
ческом поле, образующим там ток проводимости.Назовем этот, всегда согласованный с информационным полем ток
информации, который образован носителями, способными чувственно
воспринимать поле и обладающими запасом энергии для перемещений,
чувственным током.Подобно тому, как свободные заряды в электрическом поле, харак¬
теризуются подвижностью, биологическим объектам в информационном
поле так же свойственна подвижность 6, которую можно рассматривать
как скорость движения, приходящуюся на единицу напряженности ин¬
формационного поля:Ъ=^	(5.38)и имеющую размерность м2/с • бит.Например, подвижность лошади больше подвижности овцы, так как при
одинаковой опасности Е со стороны стаи волков лошади развивают значи¬
тельно большую скорость, чем овцы.Формально вектор плотности чувственного тока j4 описывается
так же, как и информационный ток переноса jn, с той лишь разницей, что
вместо скорости переноса должна фигурировать скорость собственного
движения, определяемая из (5.38):j4 = р ЙЕ.	(5.39)212
Соотношение (5.39) является, по существу, дифференциальной фор¬
мой информационного закона Ома, в которой р Ъ = у - удельная инфор¬
мационная проводимость.Соответственно в интегральной форме:причем информационное сопротивление т = 1/yS имеет размерность вре¬
мени и может измеряться непосредственно как минимальное время пе¬
редачи одного носителя информации по каналу длиной / и сечением S.На первый взгляд может показаться, что рассмотренными процесса¬
ми исчерпываются все способы передачи сообщений. Между тем,
хорошо известно, что люди и животные часто действуют, руководствуясь
не полученными сведениями, а интуитивно. Интуиция играет важнейшую
роль в биологических системах, снабжая их сведениями в тех случаях,
когда эти сведения невозможно получить посредством переноса носителей
информации.Можно сказать, что интуиция есть акт непосредственного восприятия
информационно-логического поля специализированной нервной тканью.
Применительно к человеку это подразумевает обладание шестым чувством,
органом которого является, вероятно, мозг.Итак, в мозг каким-то образом без видимых носителей проникает
информация. Следовательно, должен существовать соответствующий
информационный ток, который назовем током интуиции.Поскольку этот ток передается без носителей информации, напраши¬
вается аналогия с током смещения в электрическом поле, который также
течет сквозь пространство, не содержащее носителей заряда. В таком
случае по аналогии с током смещения для вектора плотности тока ин¬
туиции j„ примем описаниеВыражение (5.41) может быть получено формально. Ведь согласно
(5.36) интеграл по произвольно замкнутой поверхности должен быть
равен сумме токов носителей информации сквозь эту поверхность, т. е.
информации, проникающей сквозь нее за одну секунду и изменяющей
общее количество информации внутри замкнутой поверхности:Н = 1т,(5.40)(5.42)S213
Это уравнение непрерывности, имеющее в дифференциальной форме вид:div j° = - ~т~.	(5.43)otгде j0 = j4 + jn.Однако согласно теореме Гаусса (5.5)div j0 =—div О = div	(5.44)dt dtоткуда следуетdO	/Су|С\Jo = - —	(5.45)dtИз (5.45) следует, что токам переноса и чувственному, направленным
внутрь замкнутой поверхности, соответствует ток интуиции, направлен¬
ный изнутри наружу, так что полный ток равен нулю:div j = 0 ,	(5.46)где j=j4 + jn + j„.Можно заметить, что в неживой природе носители информации пе¬
редаются лишь током переноса, в животном мире - преимущественно
чувственным током, а для растений характерно в слабой форме то и
другое. Поэтому неживая природа формально аналогична диэлектрику в
электротехнике, живая природа - проводнику, а растительный мир -
полупроводнику.Отметим также, что повидимому все виды токов существуют на любом
уровне развития материи, но измерять их на низших уровнях не удается, а
возрастание чувственного тока (который в явном виде начинает прояв¬
ляться с уровня растений) лежит в основе негэнтропийных тенденций разви¬
тия природы.Логические связи движущихся носителей информации. Как следует
из предыдущего раздела, логические связи между статическими информа¬
циями носят довольно однообразный характер. Они выражаются лишь в
том, что те или иные носители информации либо сопутствуют друг другу,
либо избегают друг друга, что определяет величину R в законе (5.12).Естественно, что взаимодействуют между собой и движущиеся носи¬
тели информации, причем их взаимодействие гораздо более разнообраз¬
но, нежели в случае статических информаций.Рассмотрим несколько примеров.214
Хорошо известно, что люди и животные, имеющие одинаковые про¬
странственные цели, тяготеют друг к другу, объединяясь в группы, и стаи
при движении в одном направлении. Напротив, движения во встречных на¬
правлениях всегда разделяются по высоте, по разным сторонам улиц и дорог
и т. д. Этот пример «тяготения» и антагонизма согласных и встречных ин¬
формационных токов и наводит на мысль о существовании разновидности
информационно-логического поля, подобной магнитному полю токов в
электротехнике.Поскольку эта разновидность поля связана с фиксацией целей дви¬
жения, назовем ее целевым полем.Формальная аналогия между силовым взаимодействием электриче¬
ских токов и логическим взаимодействием информационных токов осо¬
бенно ярко проявляется в случаях, когда взаимодействующие токи текут
под углом друг к другу.Так, на нерегулируемом пе^крестке трамвайных линий выехавший пер¬
вым и занявший перекресток своим трамваем вожатый, уже не обращает
никакого внимания на подъезжающий справа и слева под прямым углом к
его трамваю транспорт, в то время, как вожатый, ведущий трамвай в попе¬
речном направлении и подъезжающий к уже занятому первым трамваем пе¬
рекрестку, должен отреагировать торможением.Эта ситуация в точности соответствует взаимодействию аналогичным
образом расположенных элементов электрических токов, когда сила дей¬
ствует лишь на элемент, продолжение которого упирается в другой эле¬
мент, и не действует на последний.Легко, однако, натолкнуться на примеры, когда имеет место логиче¬
ское взаимодействие, внешне схожее с рассмотренным, но при отсутствии
видимого движения носителей информации.Так, люди объединяются в политические партии или клубы, а животные
в стада и стаи и в тех случаях, когда это не связано с механическим переме¬
щением в пространстве, т. е. когда объединяющая их цель может быть дос¬
тигнута путем неких структурных изменений системы.Эти случаи формально сводятся к аналогии с взаимодействием цир¬
кулирующей информации по замкнутым контурам внутри мозга (едино-
или инакомыслящие), т. е. в конечном итоге речь опять идет о взаимо¬
действии информационных токов, которые, хотя и недоступны прямому
наблюдению, создают тем не менее целевые поля, вступающие в обыч¬
ные логические взаимодействия. Это позволяет заключить, что излагае¬
мая теория может оказаться эффективным средством описания и анализа
общественных процессов и социальных явлений.215
Пока же отметим, что логика движения транспорта на улице и перекрест¬
ках как будто специально существует для иллюстрации правильности концеп¬
ции целевого поля и удобства соответствующего математического аппарата.Итак, по аналогии с магнитным полем определим вектор логической
связи между двумя линейными элементами dl\ и dl2 информационных
токов Г и Г в формеГГЛ,2 = -	3- № х <yii х Г12)],	(5.47)Атгпгде х - знак векторного произведения.Поскольку, как отмечалось, в целевом поле не соблюдается принцип
взаимности, т. е. Лц * - Л21, то (5.47) описывает лишь влияние первого
элемента на второй. Для встречного влияния справедливо соотношениеЛ21= ■ 1 з [<Л\ х (Д2 х r2i)],	(5.48)4 тггхпричем r2i = - Г12, а - характеристическая константа, имеющая размер¬
ность ускорения, которую мы в дальнейшем будем называть целевой
проницаемостью.Соответственно вектор напряженности целевого поля (или поля
движения) Д, имеющий размерность бит-с/м2, равенДп =-Дг(Л,хг12).	(5.49)4лаг12Таким образом, вместо (5.48) с учетом (5.49) имеемЛ12 = Г'(сЛ2 х Д12), или Л =I(dl х Д).	(5.50)Если перейти от элементов тока к токам конечной длины, то (5.50) при¬
дется интегрировать по длине. В частности, для замкнутых контуров токаЛ =1 (ЛхД).	(5.51)/Необычная последовательность сомножителей под интегралом свя¬
зана с тем, что векторное произведение не безразлично к этой последо¬
вательности, так как отсчет направления поворота для определения век¬
тора Л ведется от первого сомножителя ко второму. Если элемент тока
создается движением одного носителя информации, т. е. Idl = J\, то вме¬
сто (5.50) имеемЛ = /(v х Д).	(5.52)216
Нужно иметь в виду, что понятия «линейные элементы тока» и «ли¬
нейные токи», которыми мы оперировали выше, имеют смысл для ре¬
альных токов только в том случае, если размеры их сечений достаточно
малы по сравнению с расстояниями между элементами. Так, соотноше¬
ния (5.49) ч- (5.51) при г -> 0 устремляют к бесконечности значения соот¬
ветствующих величин, т.е. теряют смысл.Однако, переходя в этих формулах к дифференциалам и учитывая, что
по определению плотности тока dl = jdS, получим<Д= —Ц-(Лхг)=	(dxr)=-^y (jxr); (5.53)4лиг12	4лагп	4 яагпdJl =dl(dl хЦ)= ids (dlx Д).Из второго уравнения (5.53) следует выражение для объемной плот¬
ности логических связей в поле движенияdJlл =	j хД.	(5.54)dVИнтегрируя первое уравнение (5.53) по объему, занятому током, по¬
лучим выражение для Д, справедливое во всех случаях,Д-г-Я^-	<5 55>Ала J гvВернемся к соотношению (5.52). Оно характеризует только логику
движения носителя информации j в поле движения (логику инерции).
Между тем, ничто не мешает носителю информации находиться также в
логической связи информационного типа с полем существования Е, соз¬
даваемым, например, другими неподвижными носителями. В таком слу¬
чае для вектора логической связи должно быть справедливо соотноше¬
ние, подобное соотношению для силы Лоренца в электротехнике:dJl = J(Exvx Д).	(5.56)Последнее полностью описывает сколь угодно сложные логические
связи одиночного носителя информации в произвольной ситуации, где v -
скорость движения исследуемого носителя информации относительно
условно неподвижных носителей, причем все носители создают в месте
нахождения исследуемого носителя поле существования напряженно¬
стью Е; Д - напряженность поля движения в той же точке, создаваемого217
только движением других носителей относительно носителей, принятых
за неподвижные. Эта несколько громоздкая тирада должна продемонст¬
рировать относительность понятий «поле существования» и «поле дви¬
жения» и навести на мысль о том, что реально существует лишь единое
информационное поле, а его разновидности проявляют себя только в
зависимости от произвольного выбора системы координат.Действительно, ввиду относительности движения всегда можно считать,
что не исследуемый носитель информации движется относительно других но¬
сителей, а, напротив, те движутся относительно него, и в этом случае речь мо¬
жет идти о взаимодействии исследуемого носителя с соответственным образом
пересчитанным статическим полем, хотя JI должен остаться тем же самым.
Уравнение (5.56) хорошо описывает, например, логику поведения одиночного
самолета J = 1 (или компактной группы самолетов J> 1) в пределах простран¬
ства, занятого самолетами противника. При этом Е находится посредством
(5.8, а); Д находится посредством (5.55); v - вектор скорости исследуемого
самолета; j = р vnp - количество самолетов противника, пролетающих сквозь
единицу площади в единицу времени в каждой точке пространства; - век¬
тор скорости самолетов противника в каждой точке.В заключение отметим, что по аналогии с формулами магнитного
поля вместо (5.55) можно использовать дифференциальное соотношениеa rot Д = j .	(5.55, а)Последнее может быть переписано также в формеrot И = j ,	(5.57)где И = яД, бит/м • с - вектор индукции (интуиции), который нужно интер¬
претировать как плотность потока интуиции, создаваемого тем или иным
явлением вне зависимости от логических связей с окружающей средой.Это, если можно так выразиться, интуиция в себе, недоступная непо¬
средственному восприятию. Напротив, напряженность поля движения (це¬
левого поля) есть проявление знания через логические связи с окружающим
миром, т.е. интуиция для нас.Из (5.57) с учетом (5.46) также следует:div И = 0,	(5.58)что означает замкнутость потока интуиции, не имеющего источников.Здесь речь идет об индукции в математическом и логическом смысле, т.е.
о мере справедливости перенесения закономерностей данной точки на окрест¬
ное пространство, или об аналогиях в различных частях пространства.218
Положив Д = rot А, придем к понятию векторного потенциала А, ко¬
торый с помощью (5.58) позволяет в этом случае получить уравнение
ПуассонаДА = -— ,	(5.59)ат.е. АЛ = ~ —, A4v=- A4Z = - — •
а	а	аЛогическое взаимодействие линейных токов с контурами и
замкнутых контуров между собой. Из соотношения (5.48) следует, что
логическое взаимодействие элементов линейных информационных то¬
ков обратно пропорционально целевой проницаемости среды. Вполне
естественно, что условия взаимодействия токов могут быть как благо¬
приятными, так и неблагоприятными.Например, перемещение военнослужащих освободительной армии на
освобожденной территории с дружественным населением в принципе воз¬
можно в индивидуальном порядке, т. е. поодиночке. Напротив, перемещение
военнослужащих оккупационной армии в условиях развитого движения со¬
противления на оккупированной территории возможно лишь более или ме¬
нее значительными группами. Если в первом случае вектор логической
связи между движущимися носителями информации приближается к нулю,
то во втором случае логическая связь весьма ощутима.Представляется целесообразным ввести в рассмотрение логическую
связь между токами в абстрактной «нейтральной» среде, которая соот¬
ветствует логической связи «по идее» в теории. Такая связь должна
характеризоваться исходной (абсолютной) информационной проницае¬
мостью а0. Помещение взаимодействующих токов в реальную среду изме¬
нит модуль Л в ак раз, где ак - относительная целевая проницаемость: так
что а = а0 ак. При этом ак - величина безразмерная и равная отноше¬
нию модуля Л в нейтральной среде (теоретическое значение Л) к моду¬
лю его в реальных условиях.Наконец, если логически посредством поля движения взаимодейст¬
вуют между собой внешне неподвижные объекты, или, что то же самое,
замкнутые контуры информационных токов, то такое взаимодействие
должно быть пропорционально целевой проницаемости среды.Действительно, выразив ток через создаваемое им поле с помощью
(5.49), получаем согласно (5.50) линейную зависимость Л от а.Из приведенных замечаний следует, во-первых, что для токов ин¬
формации, носители которой не могут приспосабливаться к изменениям,219
вызванным ухудшением внешних условий (возрастание я), ослабляются
логические связи.Во-вторых, если логически взаимодействуют неизменный ток инфор¬
мации и объект, наделенный способностью к адаптации, т.е. изменяющий
свои внутренние информационные токи при изменении условий (напри¬
мер, интенсифицируя свою умственную деятельность), то это взаимодей¬
ствие, естественно, не зависит от внешних условий, по крайней мере в
известных пределах.И, в-третьих, при логическом взаимодействии адаптирующихся объ¬
ектов (например, людей) ухудшение условий, вызывая обоюдную интен¬
сификацию токов информации, приводит даже к усилению логического
взаимодействия.Этот вывод качественно хорошо соответствует житейской практике, ко¬
торая подтверждает, что именно в условиях кризисов и материальных не¬
взгод возрастает стремление людей к объединению по классовому признаку
(в профсоюзы и предпринимательские патронаты) и наблюдается сущест¬
венный рост классового самосознания. С другой стороны, в таких условиях
можно отметить соответствующее обострение классовых антагонизмов ме¬
жду людьми, социальное мышление которых противоположно, что в грубом
приближении соответствует встречной циркуляции в их нервных системах
одинаковой по существу информации.Напротив, периоды относительного материального благополучия (слу¬
чай уменьшения а) характеризуются снижением политической активности и
ростом индивидуализма, создающими подчас иллюзию «классового мира».Если придерживаться представления о том, что целевое поле каждого
индивидуума подобно магнитному полю создается циркуляцией информа¬
ционных токов внутри его нервных комплексов (в мозге), то многие явле¬
ния общественной жизни качественно хорошо описываются как результат
взаимодействия индивидуальных целевых полей.Помимо вышеприведенных примеров сошлемся в этой связи еще на та¬
кой феномен, как диктат общественного мнения, когда некое согласованное
целенаправленное поле множества индивидуумов (коллектива) диктует в из¬
вестной степени образ мыслей каждому из них, требуя очевидно ориентации
индивидуальных контуров информационного тока в согласии с суммарным
целевым полем, что аналогично ориентации контуров электрического тока
в магнитном поле.Такой подход в принципе допускает внушение определенного образа мыс¬
лей, а следовательно, и действий одним человеком другому без непосредствен¬
ного их общения путем только умственных усилий при обязательном условии,
что они уже располагают одинаковой, но циркулирующей вначале по взаимно
несогласованным контурам информацией. В этом случае акт внушения эквива¬
лентен согласованию контуров, причем внушающий должен обладать большой
стойкостью к внешнему целевому полю (сильной волей), а внушаемый, на¬
против, должен быть расположен к действию поля.220
Отметим еще раз, что информационное поле не располагает запасом
энергии для всякого рода механических эволюций и что поэтому все
описываемые явления реализуются за счет собственной биологической
энергии каждого индивидуума и по собственной воле.Это значит, что, например, классовая солидарность или внушение
определенного образа мыслей не могут быть навязаны индивидууму без
его согласия или без воздействия внешних обстоятельств вроде эконо¬
мического принуждения.Определим теперь смысл или содержание поля движения, восполь¬
зовавшись аналогией его с энергией магнитного поля и не повторяя со¬
ответствующих выкладок, известных из курса теоретических основ элек¬
тротехники. Согласно этой аналогииС=^| ИДс/VVили в дифференциальной формеИД аД2 И2
с =	^— = ——.	(5.60)Отсюда для объемной плотности логики поля движения имеем с уче¬
том (5.12)Ил — — grad с = - аД grad Д-	grad Я,	(5.61)апричем (5.61) не зависит от направления векторов напряженности и ин¬
дукции.Выражения (5.60) и (5.61) отражают концепцию поля движения, со¬
гласно которой поле пронизывает все пространство независимо от нали¬
чия в нем информационных потоков.Между тем, содержание инерционного взаимодействия токов может
быть описано и непосредственно, исходя из принципа дальнодействия:с Г амиi =J J 4 тг(5.62)4 тгV\ V 2Су 4 паггде С12 - взаимное содержание инерционного взаимодействия разных
токов; С - собственное содержание тока; V\ и V2 - объемы, занятые221
токами 11 и /2; dV и dV' элементы объема, занятого током /; г - расстоя¬
ние между элементами объема;L] 2 =иthhd^dV2V\ V 2г(5.63)Коэффициенты пропорциональности L\2hLb (5.62), зависящие только
от формы и расположения токопроводов, а также от целевой проницаемо¬
сти среды и не зависящие от самих токов, которые уже известны нам, на¬
зовем соответственно взаимной и собственной ригидностями. Эти коэф¬
фициенты имеют размерность квадрата времени и характеризуют степень
инерционной логической связи между системами или отдельными элемен¬
тами внутри каждой системы вне зависимости от циркулирующей в них
информации. Применительно к человеку они характеризуют способность
к индуктивному познанию (Le) и самовнушению (Z), а применительно к
коллективам людей Ьв - степень взаимопонимания.Для линейных замкнутых контуров информационных потоков спра¬
ведлива также формула/I /2Теперь с учетом (5.52) вектор логической связи информационных
токов можно записать следующим образом:а вектор логической связи элементов одного и того же тока - в формеОтметим, что выражение для взаимных и собственных ригидностей
должны совпадать с соответствующими выражениями для индуктивно¬
стей в электротехнике, если в последних произвести замену |ы = 1/а.Все соотношения, полученные для логических связей информацион¬
ных токов, не учитывают логическое взаимодействие со средой, которое
может быть весьма значительным. По аналогии с полем существования
вектор плотности логических связей поля движения с токами среды
можно описать в форме(5.64)Л = -I\I2 grad ЬЛ9(5.65)JI--I2 gradL.(5.66)
dRлс = 0,5 [Д2 grad а - grad( Д2 — рс)],др(5.67)причем первое слагаемое соответствует изменению целевой проницаемо¬
сти среды под воздействием поля движения, а второе - изменению плот¬
ности среды под воздействием поля движения.Если целевая проницаемость пропорциональна плотности среды, т. е.
числу носителей ее токов в единице объема, то (5.67) можно привести к видулс = 0,5яо(1 - ak) grad Д ,(5.68)из чего можно заключить, что плотность логики среды отлична от нуля
только в неоднородных полях.Итак, в общем случае плотность логики поля определяется суммой со¬
отношений (5.54) и (5.68). При этом равнодействующих логических связей
конечной области пространства вычисляется как интеграл по всему объе¬
му области от объемной плотности логики, либо как интеграл по всей
поверхности области тензора Гд поверхностной логики поля движения:Л = J л dV= ^ ТдйВ,гдеТд =dRn-'v.+ 0,5НЛ нду НЛ
НЛ НЛ нл
нл нл адд2dR
а-р—д1а-рdR
др,(5.69)Первый тензор (5.69) описывает логику взаимодействия токов, а
второй - логику токов среды. Тензор (5.69) симметричен, т. е. его ком¬
поненты, симметричные относительно главной диагонали, равны друг223
другу, если среда изотропна. В случае анизотропной среды симметрия
тензора не сохраняется, а его компоненты изменяются в соответствии с
зависящими от направления значениями относительной целевой про¬
ницаемости согласно (5.57).Тензор (5.69) позволяет описывать логику сколь угодно сложного
поведения носителей тока в стационарных условиях.Система уравнений информационного поля. Распространение ин¬
формационных волн. Подводя итог всему сказанному, выпишем полную
систему уравнений информационного поля:(5.70)^ эдdiv J = prot И = jrot E = F	dtdOЫIIОИ = а Дj - Л E + pv +dt2сНуД = ОПервый столбец полной системы описывает поле отражения, т.е. по¬
ле в отсутствие информационных токов и какой-либо эволюции. Второй
столбец характеризует стационарное целевое поле неподвижных посто¬
янных информационных токов. Вся совокупность уравнений (5.70) в
линейном приближении описывает любого рода пространственно-
временные эволюции информационных систем. Подобно тому, как в
стационарных полях отражения, в полях движения путем введения ска¬
лярного и векторного потенциалов мы переходили к уравнениям Пуас¬
сона, перейдем в системе (5.70) к уравнению Даламбера, приняв условиеЛоренца div А = - —:Ra dtH=-R р; А = ,(5.71)где оператор Даламбера = А	г-; j0 - плотность тока переноса иRatчувственного.В отсутствие носителей информации и упомянутых токов (5.71) пе¬
реходит в волновые уравнения:АН =1 д1Н
Ra dt2АА =1 д2Л
Ra dt2(5.72)224
Частное решение первого из этих уравнений в сферических коорди¬
натах, как известно, например, из курса теоретических основ электро¬
техники имеет вид:В случае точечного носителя информации из (5.73), следует:т--)Н=	v=jRa.	(5.74)4 ягУравнения (5.73) и (5.74) можно истолковать так: если где-либо то¬
чечная информация внезапно аннигилирует, то поле в точке, отстоящей
от этого места на расстояние г, исчезает не в тот же миг, а с запаздыва¬
нием на r/v (v - скорость распространения поля в данной среде). При
этом предельная скорость распространения информационного поля в
пустотеv0 = л/Rodo,	(5.75)что дает возможность определить R0 через а0, и наоборот, когда констан¬
та v0 станет известной.Соотношение (5.75) является отражением третьего из приведенных в
начале изложения теории постулатов о конечности скорости распро¬
странения информации.Посредством (5.69) в линейном приближении хорошо описывается
ряд пространственных ситуаций, включая пример с воздушным боем,
что позволяет решать рассмотренные ранее задачи в условиях непре¬
рывных изменений расположения (строя), самолетов противника.По аналогии с вектором Пойнтинга в электротехнике введем вектор
удельной смысловой мощности и потока содержания, численно равный
содержанию, передаваемому в единицу времени через единицу поверх¬
ности, неперпендикулярной к направлению распространения волны:n = Е х И,чему соответствует объемная плотность содержания(5'76)v 2R 2а 2 2где И15-3335225
Из (5.76) следует, что в информационной волне одновременно суще¬
ствуют как поле отражения, так и поле движения. Следовательно, при
прохождении такой волны сквозь нервную ткань в последней поочеред¬
но происходят вначале процессы познания (отражения) окружающей
действительности, а затем процессы планирования целенаправленного ее
изменения. После этого вновь идет процесс анализа (познания) планов и
составления усовершенствованных планов и т. д., что соответствует на¬
блюдаемой житейской практике и диалектическому принципу развития
по спирали.Например, в прежние годы Париж, считавшийся законодателем мо¬
ды, индуктивно распространял ее на весь мир в виде сферической волны
потока содержания, характеризовавшегося вектором и удельной смы¬
словой мощностью. Распространяясь относительно медленно в соот¬
ветствии с существовавшими в то время средствами передачи относя¬
щейся к моде информации, такая волна вызывала согласно (5.73) запаз¬
дывающий потенциал, т. е. создавала вероятность внедрения моды в том
или ином районе тем меньшую и тем позже, чем дальше был этот район
от Парижа как точечного источника информации. Причем пока волна
достигала отдаленных мест, в Париже уже возникла новая мода, отри¬
цавшая первую, и начинала распространяться следующая волна и т. д. В
результате можно было констатировать непрерывный волновой процесс
колебания моды в разных точках планеты с запаздыванием по фазе и с
уменьшением амплитуды по мере удаления от столицы мод.С ростом технических возможностей передачи соответствующей
информации скорость распространения волны моды все возрастает и в
наше время реальна ситуация, когда творцы моды посредством телеви¬
дения смогут распространять ее со скоростью света. Поскольку быстрее
передать информацию вряд ли возможно, мы и предположили, что ско¬
рость света является предельной скоростью распространения поля. Од¬
нако в принципе это не обязательно.По сути дела, в последней смене полей существования и движения, в
их взаимосвязи и взаимоотрицании проявляется диалектический закон
отрицания отрицания. Вообще же система уравнений (5.70) исчерпы¬
вающе описывает все так называемые «законы» формальной и диалекти¬
ческой логики, т. е. эта система и есть сама линейная диалектическая
логика, формализованная на единой информационной основе. При этом,
поскольку мы употребляем термин «логическая связь» просто как со¬
кращение для совокупности биологических, экологических, СОЦИОЛОГИ¬226
ческих и т. п. связей, система (5.70) линейно описывает всю совокуп¬
ность законов природы.Что же касается традиционной логики как совокупности законов
мышления, то она согласно излагаемой теории лишь более или менее аде¬
кватно отражает законы природы, причем степень ее адекватности изме¬
ряется только относительной информационной проницаемостью Rk - в
случае поля существования; относительной целевой проницаемостью я* -
в случае поля движения и относительной скоростью распространения ин¬
формационного поля v* = v/vG = yjRkdk - в самом общем случае.Речь при этом идет лишь о принципиальной адекватности законов
мышления законам бытия в философском смысле слова, т.е. о том, что
бытие определяет сознание, что нисколько не исключает ошибочных
суждений при Rk и язначительно отличающихся от единицы, когда
логика мышления может приводить к фантастическим выводам. Из ска¬
занного должно следовать, что в теории информационного поля относи¬
тельная скорость его распространения, определяемая относительными
проницаемостями Rk и я*, выступает как формальный критерий истины.При Rk = я* = Vk = 1 умозаключение абсолютно истинно, при 0 < v* < 1
истинность его составляет менее 100%, а при v* = 0 умозаключение аб¬
солютно ложно.Например, сравнивая (5.11) с законом Кулона F = = — (где F -4 лег ексила взаимодействия точечных зарядов q\ и q2, е* £0 = е - диэлектриче¬
ская проницаемость среды), нетрудно получить F0/F = JI0/JI, если
только е* = 1/Rk; это значит, что закон Кулона абсолютно справедлив.
Напротив, сравнивая (5.11) с законом НьютонаF = g —(где g = 6,664 • 10"11 м2/кг • с2),
гполучаем F0/FRk = Л0/Л9 т. е. закон Ньютона, вообще говоря, неверен и
становится справедливым только после введения поправки Rучитываю¬
щей условия притяжения. Именно это и делает теория относительности,
ибо закон тяготения А. Эйнштейна как раз содержит поправку Rk = flvk),
учитывающую условия (относительную скорость), в которых взаимодей¬
ствуют массы.Чтобы исключить недоразумения, подчеркнем, что значения Rk, ак и vk
измеряются только в процессе практики (как было со смещением перигелия
Меркурия по закону Ньютона), которая посредством этих параметров вы¬
ступает как критерий истины.227
Система (5.70), в целом эквивалентная уравнению Даламбера ШН= -
Rp, как видно из последнего, позволяет по заданному в определенный
момент распределению в пространстве произвольно эволюционирующей
информации предсказать вероятность связанных с этой информацией
событий в любой точке пространства не только в данный, но и в любой
последующий момент времени, т. е. содержит в себе пространственно-
временной прогноз ситуации. Это значит, что в пространственно-
временных координатах информационное уравнение Даламбера вполне
пригодно и даже незаменимо при прогнозировании, например, погоды
или ситуации в воздушном пространстве сильно загруженного аэропорта
или, наконец, для шахматной игры, если, конечно, прибегнуть к тензор¬
ному анализу, учитывающему анизотропию шахматной логики, имею¬
щей решающее значение.Между тем, соответствующей заменой координат в уравнении Да¬
ламбера можно перейти к пространству любого числа и любой природы
параметров, что позволяет прогнозировать с его помощью ситуации
любого рода, включая социально-экономические и общественно-
политические, при наличии, разумеется, соответствующей информации,
которая пока далеко не всегда исчерпывающая.Таким образом, предсказывая вероятность того или иного события,
теория информационного поля выступает как модальная логика модально¬
го поля, описывающего диалектику возможности и действительности;
причем тензор этой логики представляет собой сумму тензоров (5.34) и(5.69). Чтобы не записывать громоздкую таблицу компонент этого тензора,
воспользуемся общепринятым заданием тензора в форме обобщенной
компоненты:Т,к = ЕРк + H,Dk + 0,5рШ\а	)=0(R ~^~Р~)].dptc	дрсс1, при i = k	угде р = < —-	, причем индексы ;ио декартовой системе коор-у0,при i* кдинат могут пробегать значения х, у, z или хи х2, *з- В последнем случае
плотность логики информационного поля принимает вид:Л =£§,	(5.77)w &причем (5.77) отличается от (5.69) только формой записи.228
Информационно-логическое поле в общем случае является полем
целостного материального объекта, которое не сводится к простой сум¬
ме полей отдельных материальных свойств, составляющих объект.
Иными словами, оно не сводится к сумме гравитационного, электромаг¬
нитного, теплового и других физических полей, но представляет собой
синтетическое целостное образование, обладающее свойствами, отлич¬
ными от свойств образовавших его физических полей. В силу этого оно
способно вызывать ощущения (чувство прекрасного, удовольствие,
страх, комфорт, экстаз), которые порождаются свойством целостности
материального объекта, не подверженным контролю методами физики,
рассчитанными на выявление лишь элементарных составляющих цело¬
стности вне связи их между собой.В частности, на этой основе могут получить объяснение эффекты,
связанные с биополем как целостным синтезом физических полей, не
сводимым к ним и обладающим присущими только ему свойствами.Для практических приложений большой интерес представляет переход
от описания информационного поля в виде моделей с распределенными
параметрами к отображению его моделями с сосредоточенными параметра¬
ми, т. е. в виде информационных цепей.Если материя сосредоточена в каком-то объекте, то интегрируя
(5.22) по объему объекта, получим (5.23):Hc=MZn=J/n,где п - емкость тела, характеризующая его геометрию и проницаемость
окружающей среды.В стационарной передаче информации вдоль канала связи, интегри¬
руя (5.39) по объему, получим (5.40):Як = /т,где т - информационное сопротивление канала.Наконец, в динамике для сосредоточенных объектов из (5.73) получимЯд = L dl/dt,	(5.78)где L - ригидность, характеризующая геометрию тела и его инерцион¬
ные свойства.В общем случае имеют место все три процесса в совокупности, так чтоЯ = ЯС + ЯК + ЯД,229
и уравнение информационной цепи с емкостью п, информационным
сопротивлением х и ригидностью L имеет вид:Н = М/п + 1т + L dl/dt,	(5.79)Или с учетом M=J, приведем его к более привычной форме J:Н = J/n + xdJ/dt + L d2J/d t2,	(5.80)Информационные цепи позволяют описывать многие реальные про¬
цессы и получать результаты, полезные для проектирования и управления.Однако, поскольку теория информационного поля была получена пу¬
тем распространения соотношений математической теорий поля и более
привычной для инженеров теории электромагнитного поля, на информа¬
ционные процессы, то, несмотря на то, что построение теории опиралось
на сформулированные постулаты, для реализации которых выбирались
математические формы, критики стали обвинять автора излагаемого
подхода, т. е. в распространении закономерностей, справедливых для
физических явлений и процессов, на социальные, экономические и т. п.Поэтому, во-первых, при изложении теории приводились примеры,
которые могут служить основанием возможности ее приложения для
полей любой физической природы, а, во-вторых, автор в последующем
вывел дискретный вариант теории, основанный на приложении законо¬
мерностей, базирующихся на диалектической логике. Этот вариант,
названный теорией информационных цепей, излагается в следующем
параграфе, а примеры его применения приведены в гл. 8.Выше речь шла о диффузных системах какого-то одного (любого)
качества, так или иначе распределенного в пространстве с объемной
плотностью р, к которым относятся, например, системы народонаселе¬
ния, природных ресурсов, массового обслуживания, образования, здра¬
воохранения и т.п.Между тем, совокупность таких «элементарных» систем образуют син¬
тетическую многокачественную систему, систему однокачественных сис¬
тем, в которой элементарные однокачественные выступают в роли элемен¬
тов многокачественной системы.В такой роли выступают, например, системы административного управле¬
ния страной и регионами, в сферу ведения которых попадает и образование, и
здравоохранение, и обслуживание и т.д.230
По внешности формальный аппарат исследования синтетических сис¬
тем почти не отличается от аппарата элементарных систем, однако в нихР\\-> Р\п—	PixiPiii—iPin
Р =Рп\’Рп2’—’Рппгде ркк- собственная (элементарная) плотность распределения населе¬
ния, ресурсов и т.д., а ры- взаимные плотности, т.е. плотности взаимо¬
действия соответствующих объектов.Аналогичное содержание приобретают и все остальные характери¬
стики системы, становясь системами элементарных характеристик. При¬
чем, если собственные составляющие этих характеристик всегда физи¬
чески реальны, то взаимные компоненты могут быть и не оформлены в
виде тех или иных органов взаимодействия, которое тем не менее, воз¬
никает де факто, подобно тому, как уровень соцобеспечения ощутимо
сказывается на работе здравоохранения,5.2.	Дискретные информационные моделиСистема как дискретная модель непрерывного бытия. Хотя сис¬
темные исследования привлекли особое внимание специалистов различ¬
ных областей знаний лишь во второй половине XX в., нельзя сказать,
что системность была открыта в эти годы. Дело в том, что теория систем
взялась изучать древнюю, как мир, проблему взаимодействия части и
целого, диалектику этого взаимодействия, которую не обходила внима¬
нием ни одна философская концепция.Это обстоятельство породило даже некоторую конкуренцию на ниве
системологии между профессиональными философами и представителями
специальных наук. Первые (по крайней мере, некоторые из них) были
склонны отрицать системологию как самостоятельную науку, поскольку-
де она занимается философской проблемой (философия во все времена
играла роль науки наук, обеспечивая их интеграцию и сохранение целост¬
ности), либо отлучать ее от философии, поскольку системология прибегает
к использованию математического аппарата, якобы чуждого философии.
И, напротив, некоторые системологи стали претендовать на то, что теория
систем является неким философским откровением и даже способна заме¬
нить собой традиционные философские системы.231
Признавая, что математизация придает системологии особый статус,
нельзя игнорировать во-первых тот факт, что системология занимается
не какой-то общенаучной, а философской проблемой, изучая структуру
отражения материи в нашем сознании, и, во-вторых, эта особенность, по-
видимому, преходяща, поскольку раньше или позже и другие разделы
философии будут вооружены математикой с целью придания им дейст¬
венности и привязки к конкретной социальной практике.Как следует из гл. 1, понятие системы применительно к нашим знани¬
ям о мире в целом или об отдельных аспектах бытия подразумевает некую
совокупность частей, элементов, дисциплин, наук, точек зрения и т. д.,
отражающих отдельные стороны бытия, но взаимосвязанных и взаимодей¬
ствующих таким образом, что в результате они имитируют целостность,
присущую объективной реальности, которую они отражают.Таким образом, система - это категория отражения, форма представ¬
ления материи доступными пониманию средствами. Что касается самой
реальности, природы, то она континуальна, непрерывна и целостна, т. е.
не содержит каких бы то ни было априорно заданных частей, которые
мы выделяем в ней по собственному произволу для удобства изучения
или представления, и которые никогда не встречаются в природе в отры¬
ве друг от друга.Так, разглядывая птицу в небе, мы произвольно сосредоточиваем на
ней свое внимание, абстрагируясь от того обстоятельства, что птица невоз¬
можна вне воздушного пространства и составляет с ним неразрывное целое,
а голова птицы, крылья, лапы, хвост не существуют сами по себе и даже
границы перехода друг в друга установить невозможно. Да ведь птица и не
«собирается» из этих частей, весь ее организм как был един в зародышевой
яйцеклетке, так и остался един в своем развитии до взрослой особи. Однако
особенности человеческой логики, которая не только дискретна, но часто
бинарна, не позволяют понять континуальное целое, не разбив его на части
и не установив те или иные логические (функциональные) отношения между
ними, что и приводит к выделению тех или иных органов птицы и изучению
их функций.Особое место занимают материальные продукты человеческого тру¬
да - машины, приборы, технические комплексы, которые собираются из
деталей, узлов и т. д., изготовленных отдельно и какое-то время сущест¬
вующих вне связи друг с другом. Эти машины представляют собой сис¬
темы деталей и узлов, поскольку являются продуктом нашего сознания и
воплощают в себе способ нашего отражения возможностей объективной
реальности в осуществлении тех или иных функций, т. е. воплощают
нашу же дискретную логику.232
Таким образом, материальные продукты сознательной человеческой
деятельности, с одной стороны, - системы, если иметь в виду созна¬
тельно воплощенную в них логику функционирования, но, с другой сто¬
роны, они континуальная целостность, если рассматривать их онтоло¬
гически вне связи с представлениями их создателей.Итак, система - это способ воспроизведения и отражения контину¬
альной целостности средствами нашего сознания, нашей логики. Други¬
ми словами, система - это дискретная модель непрерывного бытия.Как и всякая модель, система может быть: физической моделью, ко¬
гда она чувственно (по данным наших органов чувств и измерительных
средств) подобна моделируемому объекту; либо логической (в том числе
математической) моделью, когда ее логика подобна логике моделируе¬
мого объекта; либо, наконец, имитационной (прагматической) моделью,
когда только ее целостное поведение (выход) аналогично моделируемо¬
му объекта.Имитационные системы являются обычно частными моделями, не
претендующими на адекватность исходному объекту во всех отношени¬
ях. Физические и логические модели, напротив, претендуют на адекват¬
ность отражения исходного объекта как в целом, так и в деталях, и даже
приписывают свою системную структуру моделируемому объекту, что
является распространенным заблуждением.В то же время необходимо еще раз подчеркнуть, что если мы выделяем
в организме те или иные органы, то только ради удобства изучения соответ¬
ствующих функций, заведомо упрощая истинное положение дел. И, строго
говоря, любая модель является имитационной, поскольку принципиально
отражает не абсолютно все элементы объекта, представляемого в виде сис¬
темы, а лишь те, которые помогут понять изучаемые особенности, в против¬
ном случае модель стала бы необозримой по размерности.Иными словами, система - это еще и диалектический синтез взаимно
исключающих друг друга требований точности и обозримости, а задачей
прикладной системологии и системного анализа является выработка
средств достижения компромисса между «проклятием размерности» и
высокой точностью системного моделирования актуальных задач практи¬
ческой деятельности человека.С учетом вышесказанного изложим основные понятия информационно¬
го подхода применительно к системам с дискретно выделяемыми элемента¬
ми, которые выводятся из символического представления законов диалекти¬
ки и диалектической логики.233
Основные понятия дискретных информационных моделей. Вгносеологии для отображения всех способов получения информации
принят обобщающий термин «отражение», а для обозначения всех пер¬
вичных источников информации, образующих существующую вне нас
объективную реальность, принят обобщающий термин «материя». Та¬
ким образом, вместо перечисления всевозможных источников информа¬
ции и способов ее добывания из них можно просто говорить об отра¬
жении материального мира (материи) в нашем сознании, которое все¬
гда происходит с помощью наших органов чувств, т. е. зрения, слуха,
обоняния, осязания, вкуса (или технических дополнений - измеритель¬
ных приборов, увеличивающих разрешающую способность органов
чувств и доступных источников информации).Согласно формуле познания «От живого созерцания к абстрактному
мышлению, и от него - к практике» (В.И.Ленин. Философские тетради /
Полн. собр. соч. - Т. 29. - С. 153.) можно выделить три этапа отраже¬
ния действительности: два пассивных - чувственное и логическое от¬
ражение, и один активный - этап прагматического отражения.Соответственно продуктами этих этапов являются чувственная, ло¬
гическая и прагматическая информация.Чувственная информация J вводится как мера отраженной в нашем
сознании элементной базы системы в формеJ = А/АА ,	(5.81)где А - общее количество каких-либо знаков, воспринимаемых измери¬
тельными приборами или нашими органами чувств, АЛ - «квант», с точ¬
ностью до которого нас интересует воспринимаемая информация, или
разрешающая способность прибора.Здесь необходимо пояснить принципиальное различие между А и J.
Если А всегда принято выражать числом, которое является классическим
математическим объектом и в силу этого удовлетворяет закону тождест¬
ва А =А, то об информации этого сказать нельзя.Действительно, во-первых, J существенно зависит от разрешающей спо¬
собности выбранного измерительного прибора и определяется значимостью
для нас измеряемой величины, т. е. целью измерений (хотя измеряемая ве¬
личина от цели измерений не зависит). Так, наличие или отсутствие личного
автомобиля у конкретного гражданина фиксируется с точностью до АА = 1
автомобиль, поскольку это обстоятельство для автолюбителя является весь¬
ма существенным. Напротив, сводные данные по производству автомобилей
в стране приводятся с точностью до АА = 10 ООО автомобилей, поскольку
меньшее число автомобилей для страны в целом несущественно. Стало234
быть, если в большой стране производится 5 автомобилей в год, то инфор¬
мация о том, что пятеро ее граждан ежегодно становятся автомобилистами,
составляет 5 бит, в то время как государственная статистика скорее всего
констатирует, что автомобильная промышленность в стране отсутствует.Таким образом, в прагматическом аспекте информация всегда несет
и себе весьма значительный элемент субъективности и различна для
разных людей при одном и том же А. Во-вторых, даже при фиксирован¬
ном АА информация, строго говоря, не является числом, поскольку в
пределах более или менее ограниченных АА она может иметь любое
значение.Так, если вольтметр с разрешающей способностью в 1 В показывает 200 В,
то истинное значение напряжения скорее всего лежит либо в диапазоне от
200 до 201 В, либо в диапазоне от 199 до 200 В; причем в общем случае оба
диапазона равновероятны, так что можно ввести логарифмическую меру
единицы информации AJ = - log2 р = log2 0,5 = 1 бит, где р - вероятность
наличия или отсутствия минимального значения информации.Таким образом, с учетом соотношения (5.81) показания вольтметра
дают нам J = 200 + 1 бит информации, откуда следует, что информация не
число, а величина, размытая в пределах 1 бита. Это значит, что в семантиче¬
ском аспекте информация всегда есть J. Но в то же время, и в том же отно¬
шении она не есть J, т. е. не удовлетворяет логическому закону тождества и
несет в себе, хотя и объективную, но относительную истину, в то время как
число всегда несет в себе абсолютную истину. Так, показания вольтметра
есть 200 В, когда стрелка остановилась на этом делении шкалы, но в то же
время не 200 В, так как показания прибора всегда приближенны.С другой стороны, два или несколько одинаковых измерительных при¬
бора при измерении одной и той же величины в рамках их разрешающей
способности могут дать различную информацию, но с одинаковой досто¬
верностью. Это значит, что информация не удовлетворяет логическому за¬
кону исключенного третьего, не допускающему существование нескольких
противоречивых, но одинаково истинных величин, но зато удовлетворяет
диалектическому закону единства и борьбы противоположностей.Итак, информация - это понятие, не поддающееся анализу средства¬
ми формальной логики и требующее применения к нему диалектиче¬
ской логики, которая обеспечивает возможность анализа не только аб¬
солютно, но и относительно истинных высказываний. С этой точки зре¬
ния J аналогична высказываниям естественного языка, которые всегда
носят размытый и относительно истинный характер. Однако, ввиду ду¬
альной природы J (число и не число) информация в отличие от вербаль¬
ных форм поддается некоторым (не всем) математическим операциям.235
Логическая информация (сущность) Я в отличие от J, всегда относя¬
щейся к конкретным объектам, или свойствам, характеризует целый класс
однородных в определенном отношении объектов или свойств, являясь
семантическим синтезом законов логики, правил функционирования сис¬
темы и ее элементов, образующих функционал ее существования.Согласно основному закону классической логики Аристотеля собствен¬
ная сущность (суть) системы обратна объему понятия п о ней, т. е.Я = JM 1 .	(5.82)Объем понятия зависит от аспекта рассмотрения системы (элемента)
и обычно предполагает родовую их принадлежность.Например, объемом понятия «производственное предприятие» явля¬
ется общее количество вообще всех производственных предприятий в
городе (области, стране), а объем понятия «это производственное пред¬
приятие» равен единице.Если речь идет о собственной сущности 100 рабочих предприятия, гдептрудится 3000 рабочих, то согласно соотношению (5.82) У = ХЛ» где Л ~k= 1информация о каждом рабочем; п = 3000, Я = Jcp, где Jcp - информация о
среднем рабочем.Если система характеризуется множеством своих состояний, подобно
рабочей неделе, которая состоит из понедельника, вторника, среды и т. д.,
то это множество и составляет объем понятия «неделя», который равен п =7, а сущность трех дней недели Я = 3/7.Отметим, что как вербальная форма основного закона логики, так и
символическая форма (5.82), являются размытыми, поскольку под обрат¬
ной зависимостью подразумеваются различные конкретные формы, а со¬
отношение (5.82), хотя и имеет форму обратной пропорциональности, но в
силу размытости J также означает определенный диапазон конкретных
зависимостей. Вообще же количественные значения Я и J в статике совпа¬
дают, (так как п = 1), однако в отличие от J, сущность понятия Я не может
быть объектом непосредственно чувственного восприятия, а является ре¬
зультатом логического осмысления, что отражается в трактовке п.В частности, п можно рассматривать и как объем (емкость) памяти, за¬
нятой сведениями об отражаемом понятии, поскольку понятие формируется
на основе сведений, содержащихся в нашей памяти (или в памяти ЭВМ).’Способ опосредования (усреднения) J может быть и иным (см. табл. 5.1).236
Обратим также внимание на тот факт, что рассматриваемый закон в ос¬
нове своей непрерывен (в силу обратной пропорциональности п) и его дей¬
ствие должно распространяться на непрерывную (многозначную) логику.Далее, конструируя сущность понятия Я, учтем в его символическом
представлении последовательно требования, предъявляемые законами
диалектики применительно к суждению.Первым в числе этих законов применим закон всеобщей взаимосвязи
и взаимозависимости явлений. Чтобы учесть требования этого закона,
следует дополнить соотношение (5.82) составляющими, отражающими
взаимодействие исходного понятия с другими понятиями, входящими в
систему, введя соответствующие обозначения для того, чтобы отличить
эти составляющие друг от друга. ТогдаНП1 ~ J\/rtiu --iJ/ftij) •••)>	(5.82, а)где Hni - системная суть понятия; первый индекс при символах означает
номер понятия, учитываемого при отображении системы, а второй - номер
понятия, с которым взаимодействует данное, так что щ означает собствен¬
ный объем i-го понятия, а щ - взаимный объем /-го иу-го понятий.Полученное соотношение (5.82, а) соответствует обычному правилу
формальной логики, согласно которому в любом определении Hnj долж¬
ны присутствовать, во-первых, его родовая принадлежность а, во-
вторых, видовые отличия J2, /3 и т. д.Следующим учтем требование, вытекающее из закона изменчивости
(«все течет; все изменяется»). Поскольку, как показано выше, информа¬
ция отражает относительную истину, она может изменяться в процессе
познания и практики. Чтобы описать процесс становления понятия, вве¬
дем символ (оператор) d/dt, где числитель означает частичное измене¬
ние, а знаменатель указывает, что это изменение происходит во времени,
так что, например, dJ/dt означает изменение информации во времени.
При этом накопление или убывание информации можно отразить знака¬
ми «+» и «-» соответственно.Отметим, что поскольку всякое изменение отрицает стабильность, т. е.
ранее неизменное, то закон изменчивости с равным основанием мог бы быть
назван законом отрицания; причем символ d/dt есть синоним частичного
отрицания и соответствует словесному «в какой-то мере не»).С учетом рассматриваемого закона сущность Нх процесса изменения
(эволюции) понятия должна быть обратно пропорциональна уже не объ¬
ему понятия п, а изменению этого объема понятия dn/dt - Цт, так чтоЯт = т dJ/dt.	(5.83)237
В дальнейшем т именуется информационным сопротивлением и ха¬
рактеризует как бы задержку при восприятии новой информации в про¬
цессе становления и эволюции понятия.Здесь также можно учесть закон всеобщей взаимосвязи и взаимоза¬
висимости и преобразовать соотношение (5.83) к видуЯя = Дтц dJ/dt, t,i dJ\/dt, т/2 dJ2/dt:)...,xlj dJ/dt,...), (5.83, а)где Hzi - системная суть эволюции /-го понятия; т/; - собственное ин¬
формационное сопротивление; т,у - взаимное информационное сопро¬
тивление /-го иу-го понятий.Перейдем теперь к требованиям, вытекающим из закона отрицания
отрицания. Поскольку уже отмечалось, что закон изменчивости является
по своей сути законом отрицания, то закон отрицания отрицания следует
трактовать как двукратное применение закона изменчивости, т. е. как
применение закона изменчивости к самому закону изменчивости. С фор¬
мально-символической точки зрения это означает применение оператора
d/dt к самому оператору d/dt, т. е. d(d/dt)/dt или d /dt2, так что, напри¬
мер, d2J/dt2 означает изменение эволюции информации во времени.Сущность HL изменения эволюции понятия должна быть в этом слу¬
чае обратно пропорциональна изменению эволюции объема понятия
d2/dt2 = 1/Z, так чтоHL= L d2J/dt2,	(5.84)где L будем именовать ригидностью (негибкостью) понятия, сопротив¬
ляемостью изменению.С учетом закона всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости явле¬
ний соотношение (5.84) следует переписать в форме, аналогичной соот¬
ношениям (5.82,а) и (5.83,а\ т. е.Ни =/(Li, d2J/dt2, Lit ctJ\/dt2, La d2J2/dt2,...,L,j d2J/dt2(5.84, a)где HLi - системная суть изменения эволюции понятия; Ltl - собственная
ригидность данного понятия; LtJ - взаимная ригидность /-го и у’-го понятий.Закон отрицания мог бы быть применен еще раз, т. е. к закону отрица¬
ния отрицания, что привело бы к закону отрицания отрицания отрицания,
символически отображаемому d3J/dt3. Можно было бы говорить и о даль¬
нейшем применении закона отрицания. Однако, повидимому, диалектика не
напрасно не содержит законов тройного и более отрицаний, поскольку это
было бы слишком громоздко и обременительно для мышления. Наше мыш¬
ление действует экономно, и все явления, выходящие за рамки закона отри¬
цания, разбивает на транзитивные формы HL] = L\d2J/dt2, HI2 = L2 d2J/dt2
и т. д., которые в совокупности передают сколь угодно сложные процессы.238
Следующий закон диалектики, требования которого нужно учесть, -
это закон единства противоположностей. Противоположностями в
нашем случае являются момент относительной стабильности понятия,
соотношение (5.82, а) - тезис, момент относительной изменчивости
(5.83, а) - антитезис, опосредованные отрицанием отрицания (5.84,а),
которые в соответствии с применяемым законом следует рассматривать
в неразрывном единствеtf = tf„utfTutfL.	(5.85)а в частном случае, если возможна линейная аппроксимацияH = Hn + HT + HL.	(5.86)В более общем случае с учетом закона всеобщей взаимосвязи и
взаимозависимости Нп, #х и HL определяются согласно соотношениям
(5.82, а), (5.83, а) и (5.84, а), и тогдаHi = f[Ji 1пц, Тц dJt Idt, Ln d2Jt Idt2,«Л/и//, г,/ dJ\!dt, Ьц d2J\ Idt2,	(5.86, a)Ji/я/2> ^i2 dJ2 Idt, Lj2 d2 J2 Idt2,...,Jj Iny, Ту dJj Idt, Ly d2Jj Idt2,...).Это значит, что истинная суть Н объективной реальности слагается в
каждый момент времени из сформировавшегося к этому моменту содер¬
жимого памяти Нп (отраженной сути); из той логической информации #т,
которая пребывает в процессе передачи органов чувств к памяти; и из той
логической информации #L, усвоению которой препятствуют привычки и
предрассудки. Понятно, что две последние составляющие преходящи,
поэтому в конце концов (при т = оо) они исчезают, оставляя в памяти адек¬
ватное логическое отражение объективной реальности Н = Нп.Но при всей универсальности формы (5.85) она не конструктивна,
поскольку не указан способ ее построения из имеющихся информаций.
Однако размытость (5.85), символизирующая не функцию, а размытую
область, в которую укладываются многие функции, позволяет аппрокси¬
мировать ее участками размытых линейных зависимостей в формеН = J\M\ + Ti dJ\/dt + L\ d2J\/dt2 +J2/n2 + x2 dJi/dt + L2 d2J2/dt2 + ...+	(5.87)Ji/tii + x, dJi/dt + Lj dt~ + ...Соотношение (5.87), хотя столь же размыто, как и выражение (5.86),
имеет стандартную для всех приложений форму, все компоненты кото-239
рой могут быть рассчитаны с учетом реальных условий, определяющих
константы nhTj и Z,,.С учетом закона всеобщей взаимосвязи и взаимозависимости полу¬
чим систему соотношенийН\ =	ти dJ\/dt, d1J\/dt2, J2/n\2, ^12 dJ2/dt, L\2 cf J2/dt2H2 =f{J\/n2\, x2\ dJ\/dt, />2i d2J\/dt2, J2/n22, T22 dJ2/dt, Z22 cf J2/dt2Hi = JiJ/nu, xu dJ/dt, La £ J/dt2, J/ny9 Xy dJ/dt, LtJ d2 J/dt2,...), (5.88)Нщ ~ j[J\/ftm\9 Tml dJ\/dt, i/я! d J\/dt , J*/Vim'll ^m2 dJ2/dt, Lm2 d J2/dt ,..., Jm^mm 9 ^mm dJn/dt9 Lmm d Jm/dt ,...),или в случае линейной аппроксимации и некоторых перестановок со¬
ставляющих, что удобнее для ряда приложений, получим//i =J\/ri\\+J2/n\2+...+T\\dJ\/dt+T\2dJ2/dt+L\\d2 J\/dt2+L\2d2 J2/dt2+,...9H2 —J\/n2\^~J2/ft22Jf... +T2\dJ\/dt+x22dJ2/dt+L2\d2J\/dt2+L22d2 J2/dt2+9...,(5.89)Ht = Ji/nn+J/riij+... + TadJi/dt + TijdJ/dt+Lad2 J/dt2 +LtJd2 J/dt2+,...,Hm — J\/vim\^~Jm/Wmm Tm\dJ\/dt+ Tm2dJ2/dt+... + Гт/И dJm/dt+
+LmXd2Jx/dt2+Lm2d2J2/dt2+...+Lmm Sjjdt2Система размытых относительно истинных (диалектических) сужде¬
ний типа (5.89) позволяет сделать символическое размытое умозаклю¬
чение путем решения этой системы по правилам, отличающимся от ма¬
тематических в той мере, в какой диалектическая логика отличается от
классической, т.е. в меру влияния законов тождества и исключенного
третьего. Отсутствие этих законов классической логики, т. е. фактиче¬
ская замена их законом единства противоположностей, приводит к то¬
му, что, с одной стороны, в отличие от математики суждения типа (5.87)
всегда совместны, ибо, размывая область их существования, всегда
можно их частично совместить, а, с другой стороны, линейные комбина¬
ции этих суждений не являются тавтологиями, ибо в силу размытости не
вполне сводятся друг к другу.В частных случаях (что определяется на этапе обоснования модели кон¬
кретной проблемной ситуации) соотношение (5.87) может рассматриваться
как обычное дифференциальное уравнение, а система уравнений (5.89) мо¬
жет решаться в соответствии с принятой в математике процедурой преобра¬
зования и решения дифференциальных уравнений, учитывающей логиче¬
ский закон достаточного основания (в соответствии с которым число суж-240
дений должно быть не меньше числа объектов, о которых должно быть
получено умозаключение), логические законы противоречия (требующий
непротиворечивости, совместимости суждений) и тождества (требующий
изображать синонимы одним и тем же символом).Названные логические законы полезно учитывать и в более общих
ситуациях применения соотношений (5.89). При этом следует иметь в
виду, что отмеченные отличия диалектической логики от классической
являются глубоко принципиальными и приводят к неоднозначности,
множественности умозаключений на основе одной и той же системы
суждений. Это позволяет, в частности, поставить вопрос о выборе среди
них наилучшего управленческого или проектного решения, т. е. сфор¬
мулировать задачу оптимизации, которая в этой постановке сводится к
поиску такого решения системы соотношений типа (5.89), в котором
выбранная в качестве критерия оптимальности некая комбинация из До¬
была бы минимальной. Это означает, по существу, поиск наименее раз¬
мытого решения системы из всех возможных.Наконец, последний закон диалектики, подлежащий учету, - закон пе¬
рехода количественных изменений в коренные качественные - требует
понимания того, что характеристические константы п, г и L являются
константами лишь в ограниченном диапазоне эволюционных изменений
понятия. В общем же случае, т. е. при больших изменениях, эти кон¬
станты могут не сохранять своих значений, что приведет к радикальному
(революционному) изменению сути понятия, нарушив плавный эволю¬
ционный ход развития. С формальной точки зрения это означает, что в
общем случае л, т и L являются функциями Я, У, dJ/dt, d2J/dt2.Отметим, что хотя параметры п9 г и L названы выше соответственно
емкостью (объемом памяти), информационным сопротивлением и ри¬
гидностью понятия, но поскольку последнее формируется в сознании
одного человека (или в перспективе - в памяти конкретной системы
восприятия и хранения информации с использованием ЭВМ), то эти
параметры, по существу, характеризуют память, пропускную способ¬
ность и ригидность психики конкретного человека (или автоматизиро¬
ванной информационной системы) и могут быть измерены эксперимен¬
тально, что следует периодически повторять с учетом последнего из
рассмотренных законов.Если периодически уточнять и I, то выражение (5.87) будет со¬
хранять неограниченную универсальность при описании любых явле¬
ний; причем, описывая сложное явление поэлементно, оно сохраняет
целостность, присущую соотношению (5.86).241
Логическую информацию Я можно определить не только через па¬
раметры синтезирующей ее системы (человека, автоматизированной
информационной системы). Если учесть, что, как было отмечено ранее,
Я характеризует не единичный объект, а класс однородных в определен¬
ном смысле объектов или свойств, то Я можно определить через плот¬
ность вероятности Д./,) того, что / имеет значение У,H=jf(J,)dJ,	(5.90)В частном случае вместо плотности вероятности можно охарактеризо¬
вать класс однородных объектов просто вероятностью qt и представить Jt
в логарифмической форме; тогда получимЯ = - £ q, log р, •	(5.90, а)/=1Значения qt и pt могут быть не равны, но возможны ситуации, когда
qt = pi, что имеет место в формуле ШеннонаН = - jr р, log р,	(5.90, б)/=1Прагматическая (целевая) информация Нц описывается моделью,
аналогичной (5.86), только под J понимается информация о средствах
достижения цели, а под п - количество бит информации о средствах на
бит информации о цели (результате).Прагматическая информация НЦ9 так же, как и рассмотренная выше
семантическая Я, может иметь и статистическую трактовку, т. е. Нц мо¬
жет определяться аналогично (5.90, а\ только в этом случае для практи¬
ческих приложений часто удобнее заменить вероятность недостижения
цели pi на сопряженную (1 -р/)tf4=-i>,iog(i-/v)	(5-9i>/=1где р^ - вероятность достижения цели; qt - вероятность того, что оценивае¬
мая компонента будет использована для достижения цели.Таким образом, из вышесказанного следует, что J и Я могут изме¬
ряться различными способами - детерминированно и с помощью веро¬
ятностных характеристик.При детерминированном измерении можно принять различную фор¬
му усреднения (опосредования), для чего вводится параметр у, который
может выбирать постановщик задачи. Тогда(5.92)242
где Jt - результаты измерения At согласно (5.81); п - объем понятия, т. е.
число, охватываемых понятием объектов; у - параметр логики усредне¬
ния, при различных значениях которого получаются различные выраже¬
ния для определения Я, приведенные в табл. 5.1 (в таблице знак П -
знак произведения).Поскольку в некоторых приложениях могут быть использованы одно¬
временно обе формы представления информационных характеристик - и
детерминированная, и вероятностная, а также - переход от одной формы к
другой (см. примеры в гл. 8), то удобно пользоваться сопоставительной
таблицей 5.1, в которой приведены основные способы измерения J и Я.Следует оговорить особенности вероятностных характеристик, ис¬
пользуемых в излагаемом подходе. В частном случае pt может быть ста¬
тистической вероятностью, определяемой на основе репрезентативной
выборки, подчиняющейся той или иной статистической закономерности.
Однако в общем случае вероятность достижения цели /?,' и вероятность
использования оцениваемой компоненты (свойства) при принятии реше¬
ния q{ могут иметь более широкую трактовку и использоваться не в стро¬
гом смысле с точки зрения теории вероятностей, справедливой для сто¬
хастических, повторяющихся явлений, а характеризовать единичные
явления, события, появление которых нельзя предсказать на основе
представительной выборки. Иными словами, /?, и qt - это вероятности,
более близкие по смыслу вероятностям теории размытых множеств Заде.Добавим также, что по аналогии с предшествующими исследова¬
ниями Хартли, Шеннона, Харкевича, в качестве единицы измерения
информации принята единица, основанная на двоичном логарифме,
дающая в качестве минимальной единицы информации величину 1 бит.Это удобно и по следующим соображениям. Для того чтобы (5.81) дава¬
ло информацию в битах, необходимо понимать, что априорная принадлеж¬
ность каждого деления шкалы измерительного прибора измеряемой величи¬
не составляет 0,5. Тогда, поскольку шкала представляет последовательное
соединение делений, совместная вероятность того, что J из них принадле¬
жат измеряемой величине с учетом (5.81) составляет р = 2 "7, откуда получа¬
ется J-- log2 р, которая вместе с тем является решением уравнения±\оёге + р = 0.	(5.93)aJВ то же время, в принципе могут быть приняты и иные меры сжатия
информационной шкалы - восьмеричные логарифмы - байты (уже нашед¬
шие применение для оценки объемов информации в вычислительной техни¬
ке) или даже, не применяющиеся пока - десятичные логарифмы (единицу
можно назвать, например, «дек»), натуральные логарифмы («непер») и т. п.243
Таблица 5.1S'—Г (чувсИнформация восприятия Логическая информациям^
ггвенная информация, jf С ]Я (информационный потенциала
элементная база) \. сущность) >/Детермини¬рованныйспособизмеренияJi = А/АА),где Aj — значение из¬
меряемой величины;
Д/4, — «квант», с точ¬
ностью до которого
ЛПР интересует вос¬
принимаемая инфор¬
мация (единица изме¬
рения, разрешающая
способность прибора)" •где J, — результа¬
ты измерения А{,
п -объем поня¬
тия об охваты¬
ваемых измере¬
нием объектах;
у — параметр
усредненияПри у= 1 получим сред¬
нее арифметическоеп 1При у=0 получим сред¬
нее геометрическое-fa.
При Y=_ 1 - среднее
гармоническое" 1/=1 JiВероят¬ностныйспособизмере¬нияУ, = - log2 Pi,где Pi — вероят¬
ность события.В случае использо¬
вания информации
для достижения
цели pi называют
вероятностью не¬
достижения цели
или степенью не-
целесоответствияН = \f{Jt)dJ, =>H = Y,q,Ji = -£?< >og р>’i=\ »=1где <7/ - вероятность использования
элемента информации.H = -±Pi\ogPi.При qi = piПри равновероятном выборе элемента
п 1 1Pi = \/п и Н - — log — = log л./=1 п пДля прагматической информацииНЧ = log(l-p/)./=1где - вероятность достижения цели,
степень целесоответствия1М
Сложность (содержание, смысл) С определяется пересечением (ло¬
гическим произведением, а в частных случаях - декартовым произведе¬
нием) J и НС = J гл Н или C=JxH.	(5.94)Соотношение (5.94) введено выше при изложении теории информацион¬
ного поля, а для дискретного варианта может быть пояснено следующим обра¬
зом: Н характеризует содержание (суть) только единицы чувственной инфор¬
мации, а для того, чтобы охарактеризовать сложность всей информации, нуж¬
но, естественно, умножить Н на количество чувственной информации J.Для случая прагматической информации сложность Сц (смысл ин¬
формации для достижения поставленной цели) должна определяться с
учетом прагматической чувственной информации, влияющей на дости¬
жение цели, и прагматической сути Нц (5.91).В физических системах С соответствует энергии. Для систем органи¬
зационного управления интерпретация этого понятия зависит от кон¬
кретных условий его применения. В широком смысле С характеризует
сложность разного рода.В частности, в зависимости от того, применительно к характеристике
всей системы или ее элементов используется С, можно говорить о сис¬
темной, собственной и взаимной сложности.Слагаемые J/пц, XadJ/dt, Lad2J/dt2 каждого уравнения в соотноше¬
нии (5.89) описывают собственную суть Н0 соответствующего элемента
вне связи с остальными элементами системы, а остальные слагаемые
описывают его взаимную суть Яв, т. е. суть взаимодействия данного эле¬
мента со всеми остальными, так что системная сутьНС=Н0 + НЪ.	(5.95)Если учесть чувственную информацию J9 то получим соотношение,
определяющее взаимосвязь системной Сс, собственной С0 и взаимной Св
сложности системыСс = С о + С„.	(5.96)Собственная сложность Сс представляет собой суммарную слож¬
ность (содержание) элементов системы вне связи их между собой (в слу¬
чае прагматической информации - суммарную сложность элементов,
влияющих на достижение цели). Системная сложность С0 представля¬
ет содержание системы как целого (например, сложность ее использова¬
ния). Наконец, взаимная сложность Св характеризует степень взаимосвя¬
зи элементов в системе (т. е. сложность ее устройства, схемы, структуры).245
Понятия системной Сс, собственной С0 и взаимной Св сложности по¬
зволяют более глубоко осознать диалектику взаимодействия системы и ее
частей, Учитывая важность этой проблемы, она вынесена в самостоятельный
подраздел (см. более подробно ниже).Для отображения сложных проблемных ситуаций могут быть полу¬
чены соотношения, аналогичные (5.88) и (5.89), но учитывающие теку¬
щую Ji для каждого из соотношений, описывающих динамику становле¬
ния понятий, включенных в описание проблемной ситуации:С, =AJ\2/nn, х„ Jx'dJx/dt, Ln J\"d2J\/dt2,J\J2/nn, Xj2 Ji'dJ2/dt, Ln Ji"d2J2/dt2,...),C2 =f{J\J2/n2X, x21 J2'dJ]/dt, L2\ J”d2J\/dt2,J2/n22, x22 J2'dJ2/dt, L22 J2"d2J2/dt2,...),(5.97)C, =f[J, 2/n„, X/j J.'dJ/dt, L„ J,"d2J,/dt2,JiJj/riij, Xjj Ji'dJ/dt, Ltj Jj'd2Jj/dt2,...),Cm ~	^ml J\ dJm/dt, Lml J\ d Jm/dt ,2 2JlJm^m2'> ^m2 ^2 dJm/dt, Lm2 J2 d Jm/dtJm /ftmm j ^mmJmdJJdt, Lmm Jm" d Jm/dt ,...).или в случае линейной аппроксимации и некоторых перестановок со-
ставляющихС] = J2/ti\\ + J\J2/n\i +... + T\\J\dJ\/dt + Г]2 J\ dJj/dt ++ Ln J\"d2J\/dt2 + L12J\"d2J2/dt2
C2 = J2J\/n2\ + J2 2/yi22 +...+ t2\J2 dJ\/dt + T22J2dJ2/dt ++ L2\ j2"£j\/dt2 + L22J2"d2J2/dt2(5.98)Cj = J2/riij + JjJjMij +...+ Тц J/dJj/dt + t, j J,'dJj/dt ++ L„J,"d2J,/dt2 + Lij J" d2J/dt2• • •2Cm —	^т^2^т2 “K..+ Jm /^mm^ml «Ли dJ\dt + Tm2 Jm dJ2/dt + ..."1" Tmm «Ли dJm/dt ++ Lm,Jm”d2J\/dt2 + Lm2Jm'd2J2/dt2 +...+ Lmm cfjjdt2 .Соотношения (5.97) и (5.98) Ji и J" отражают динамику изменения Jt при
становлении понятий о материальных свойствах или объектах /-го вида.246
Для характеристики полезной производительности (информацион¬
ной мощности) N можно ввести выражение, аналогичное мощности
энергетических системN = dC/dt = НdJ/dt.	(5.99)Изложенное выше представляет удобную и универсальную основу
для формализованной оценки ряда закономерностей систем, сравнитель¬
ного анализа структур и других моделей сложных проблемных ситуаций.
Примеры применения информационного подхода для исследования про¬
цессов управления и проектирования приведены в последующих главах.
В то же время исследования закономерностей систем имеют принципи¬
альное значение для развития теории систем, и поэтому рассмотрим
применение изложенного подхода для исследования одной из наиболее
принципиальных проблем этой теории - проблемы взаимодействия час¬
ти и целого.5.3.	Диалектика части и целогоИсследование закономерностей целостности и иерархической
упорядоченности. В гл. 1 были рассмотрены закономерности, характери¬
зующие сложное взаимодействие системы и ее частей, - закономерность
целостности (эммерджентности) и связанные с ней закономерности (адди¬
тивности, прогрессирующей систематизации, прогрессирующей фактори¬
зации), закономерность иерархической упорядоченности, в которой зако¬
номерность целостности проявляется на каждом уровне иерархии.Основная суть закономерности целостности качественно заключает¬
ся в отличии свойств системы от свойств ее элементов, с одной стороны,
и в изменении свойств элементов, включенных в систему, с другой. По¬
пытаемся исследовать эту проблему, используя рассматриваемый ин¬
формационный подход.Прежде всего, обратим внимание на зависимость представления об объ¬
екте от информации восприятия (5.81), и в частности, от принимаемого при
вычленении элементов «кванта» АА. Чем больше мы квантуем объективную
непрерывную реальность, т. е. чем более мелкие элементы выделяем в сис¬
теме, тем согласно (5.81) большую информацию мы о ней получаем.По этой причине человечество все больше и больше дробит свою науку
на узкоспециальные области знаний, увеличивая информацию до такой сте¬
пени, что похоже уже не в силах переварить ее.247
Однако увеличивает ли рост числа элементов точность системного мо¬
делирования бытия? С одной стороны, вроде бы увеличивает, поскольку
воссоздает все более тонкую структуру. Но, с другой стороны... Уместно
вспомнить, что в исходном континуальном объекте все было связано со
всем, стало быть, разделив ее на две части, мы должны учесть одну связь
между ними, а разделив на три части, учесть уже три связи и т. д. В общем
случае представления системы из т0 элементов мы должны учесть число
связей, равное числу сочетаний из т0 по 2, т. е. ть = 0,5 т0(т0 -1), причем
это число растет гораздо быстрее, чем т0.Для учета этих связей, например, между науками, нам потребовалось бы ог¬
ромное число "стыковочных” наук типа физической химии, биоэлекгроники,
электрогидравлики и т. д. Между тем, углубляя знания в пределах своей науки,
специалисты мало склонны изучать взаимосвязи наук. Во всяком случае число
реально развивающихся «стыковочных» наук гораздо меньше числа «основных»
наук, хотя для полноты исследования действительности должно быть наоборот.В результате теряется целостность знания о природе, и оно становится тем пре¬
вратнее, чем больше создается узкоспециализированных наук.Если оценить относительную точность системы знаний как отно¬
шение числа имеющихся наук к числу возможных наук, включая «сты¬
ковочные», то в идеале она должна бы составлять 50 = 1, а в действи¬
тельности, поскольку «стыковочные» науки почти отсутствуют, то5	= т0/(т0 + ть) = 2/(т0 +1), т. е. значительно меньше единицы и про¬
должает убывать.Конечно, часть межнаучных связей может оказаться не столь сущест¬
венной и ею можно пренебречь, но все же остается еще очень много неве¬
домого на стыке наук, а главное, некому выделить противоречия в данных
отдельных наук, без чего невозможен синтез целостности.По этой причине, достигнув изумительных результатов в узкоспе¬
циализированных областях природоведения, мы все еще мало знаем о
природе как целом, а грандиозные свершения в сфере преобразования
природы, которые строго соответствуют рекомендациям специальных
наук, нередко приводят к неожиданным и даже опасным последствиям
для природы в целом.С этой точки зрения древние, не успев еще расчленить свои знания о
природе на отдельные науки, чувствовали природу как целое, пожалуй, не
хуже нас, а энциклопедисты и натурфилософы понимали необходимость
целостного воссоединения всего знания в одном человеке или в одной
науке. Этому учит и теория систем, первейшей заповедью которой являет¬
ся утверждение о том, что сумма свойств частей не есть свойство целого,
т. е. что простая сумма знаний, добытых всеми науками о природе, не есть
248
знание о природе как целом. Таким обобщающим знанием должно быть
мировоззрение, которое, хотя и формируется на базе специальных знаний,
но не является простой их суммой, а представляет продукт сложного син¬
теза, диалектическое единство наук, где центральное место занимает фи¬
лософия - носительница целостного знания о мире. Однако для успешного
выполнения этих своих функций в наше время ей необходимо сближение
с натурфилософией в языке и символике.Необходимо также отметить, что искусство всегда успешнее справля¬
лось с передачей целостности природы, нежели наука. Деятели искусства
прекрасно отдают себе отчет в том, что, помимо овладения соответствую¬
щей техникой, достаточной для ремесленника, художник должен иметь еще
талант претворять систему технических приемов в целостное впечатление,
которое одно только и является целью искусства.Сказанное позволяет дополнительно обосновать необходимость
включения в число характеристик системного анализа обязательной
ориентации на мировоззренческие представления и использования при
моделировании сложных развивающихся объектов не только методов
формализованного представления систем, но и методов, позволяющих
использовать интуицию и опыт специалистов, которые и являются носи¬
телями целостного восприятия, отражаемого в системе ценностных ори¬
ентаций и в системе предпочтений, если часть ценностных ориентаций
удается формализовать.Далее, исследование соотношения (5.95), символически отображающего
закономерность целостности, позволяет обратить внимание на тот факт, что
суммарная собственная сложность элементов в устойчивых системах боль¬
ше, чем системная, т. е. С0 > Сс. Большим, нежели Сс, может быть и Св.Например, сложность телевизора Сс для пользователя меньше сложно¬
сти его конструкции Св и суммарной сложности С0 (возможностей) элемен¬
тов, из которых собран телевизор. Так что иногда бытующее выражение
«целое больше своих частей» не следует понимать буквально. Количествен¬
но содержание целого может быть меньше, но качественно его свойства
принципиально новы по сравнению со свойствами его элементов.Ранее проводимые качественные исследования закономерности цело¬
стности (эмерджентности) всегда уделяли большое внимание изучению
причин изменения свойств системы по сравнению со свойствами состав¬
ляющих ее элементов. Соотношение (5.95) позволяет указать на взаимное
содержание Св как на непосредственный носитель целостности.Системы можно сравнивать между собой по всем видам сложности.
Можно говорить о различной сложности системы в целом. Можно срав¬
нивать суммарные возможности элементов разных систем,, сопоставлять
как бы общую сложность конструкций, оценивая Св.249
Разумеется, эти оценки нужно рассматривать как относительные.
Взятые сами по себе, они ни о чем не говорят. Иными словами, оценки
Сс, С0, Св и другие информационные оценки применимы лишь для срав¬
нительного анализа систем, их элементов, структур, конструкций и т. п.Следует оговорить, что оценки Сс, С0, Св могут интерпретироваться по-
разному, т. е. применяться для оценки как бы по различным критериям.Например, Св можно рассматривать как сложность конструкции, схемы
(для технических систем), сложность структуры (для организационных), а
можно с помощью Св оценивать степень взаимосвязанности элементов, ко¬
торую для технических (а иногда и для организационных) систем можно ин¬
терпретировать как характеристику устойчивости системы, а для црганиза-
ционных - как меру целостности, т. е. как количественную оценку для срав¬
нения степени проявления в системе закономерности целостности.При различной сложности элементных баз сравнительный анализ с
использованием оценок Св может дать неверный результат, поскольку Св
простой схемы (структуры) с большим числом элементов может оказать¬
ся таким же, как у сложной схемы (структуры) с малым числом элемен¬
тов, но с сильными и сложными связями между ними. Поэтому удобнее
пользоваться относительными характеристиками, приведенными к еди¬
нице сложности элементной базы.Разделив члены выражения (5.96) на С0 получим две важные сопря¬
женные оценки:а = - Св/С0 ;	(5.100)р = Сс/С0 ;	(5.101)причем Р = 1 - а.Первая из них (5.100) характеризует степень целостности, связности,
взаимозависимости элементов системы; для организационных систем а
может быть интерпретирована как характеристика устойчивости, управ¬
ляемости, степени централизации управления.Вторая (5.101) - самостоятельность, автономность частей в целом, степень
использования возможностей элементов. Для организационных систем Р
удобно называть коэффициентом использования элементов в системе.Знак минус в выражении (5.100) введен для того, чтобы а было
положительным, поскольку Св в устойчивых системах, для которых
характерно С0 > Сс, формально имеет отрицательный знак. Связанное
(остающееся как бы внутри системы) содержание Св характеризует
работу системы на себя, а не на выполнение стоящей перед ней цели
(чем и объясняется отрицательный знак Св).250
Последнее важно учитывать при формировании структур систем.
Поэтому приведем упрощенный пример сравнительного анализа иерар¬
хических структур (рис. 5.1), которые могут отображать либо схемы
коммутаций верхнего узла технической системы с элементами нижнего
уровня, либо варианты организационной структуры системы управления,
включающие разное число заместителей директора (второй сверху уро¬
вень иерархии) и подчиненных им управленческих подразделений.Предположим, что целью всех этих структур является выбор из
восьми элементов нижнего уровня структур. При наличии элемента,
способного осуществлять выбор из восьми, задача решается с помо¬
щью этого элемента, приведенного на рис. 5.1, а. Если же такого эле¬
мента не существует, то задачу можно решить с помощью элементов,
обладающих меньшими способностями - ключей, с переключениями
для выбора из четырех или из двух положений, или помощников, рас¬
пределяющих между собой ответственность за выбор исполнителей
решения (варианты структур приведены на рис. 5.1, б-д).В изображении иерархических структур способ вычленения элемен¬
тов не определен, и их «читать» можно неодинаково.Так, элементами можно считать каждую ветвь иерархической структуры
(каждое положение ключа или каждое структурное подразделение), полагая,
что ветвь имеет два возможных состояния («участвует» - «не участвует» в
принятии решения по выбору), т. е. АЛ = 1 ветвь, а минимальная единица ин¬
формации J = 1 бит. А можно разделить структуру на элементы с учетом того,
что основной функциональный элемент, осуществляющий выбор, - узел, и то¬
гда элементами будут наборы узлов для структур рис. 5.1, б-д и тогда АА = 1
узел (или ключ), а каждый элемент также будет оцениваться минимальным
значением J = 1 бит, но с разными «способностями», которые оцениваются
числом ветвей, подчиненных узлу (или состояний ключа), отражаемых в оцен¬
ке Я. Тогда при равновероятном выборе для узлов с двумя состояниями
Я= log2 2 = 1 бит, для узлов с четырьмя состояниями Я= log2 4 = 2 бита и т. д.Сравнительные оценки вариантов структур, предназначенных для
достижения одной и той же цели - выбор из восьми состояний нижнего
уровня иерархии - приведены на рис. 5.1. При расчете Сс система рас¬
сматривается как один элемент, т. е. Jc принимается равной единице.Сопоставляя структуры с использованием приведенных на рис. 5.1
оценок, можно сделать, например, следующие выводы. Если выбирается
оргструктура предприятия, то оценку ос можно трактовать как устойчи¬
вость системы, степень сохранения ее целостности, а оценку Р - как
коэффициент использования возможностей элементов, их свободу.251
Сс (бит)Со (бит)Св (бит)
а = - CJC0
Р= CJC0С/ = 1 log 8 = 3
С06 = 7 log 2 = 7С,6 =-4
а6 = 4/7
р ^ = 3/7Сс‘ = 1 log 8 = 3С0* = 1 log 2 +2 log 4 = 5С =-2а" = 2/5Р 6 = 3/5С/ = 1 log 8 = 3 С/ = 1 log 8 = 3
С0д = 2 log 2 +С0г =1 log4 +4 log 2 = 6С/ =-3of = 1/2Р6= 1/21 log 6 = 4,7
Свд =-1,7
ад = 0,64' б _0,36Рис. 5.1
Иными словами, увеличение (3 можно трактовать как децентрализа¬
цию управления, а а - как степень централизации.Тогда при стремлении к демократизации, децентрализации управле¬
ния, к более эффективному использованию возможностей сотрудников
или структурных подразделений, предоставлению им большей самостоя¬
тельности следует выбрать структуру, приведенную на рис. 5.1, в. А при
стремлении сохранить целостность предприятия, усилить централизо¬
ванное управление следует отдать предпочтение структурам, приведен¬
ным на рис. 5.1, б, а из двухуровневых структур - рис. 5.1, г.Выбранный вариант структуры будет содействовать или, напротив, пре¬
пятствовать проведению в жизнь принятых принципов управления, т. е. как
бы не стремился руководитель предоставить больше самостоятельности
структурным подразделениям и сотрудникам структуры рис. 5.1, б и г будут
препятствовать проведению этой политики.Исследования структур с различным числом уровней иерархии по¬
казало, что по мере увеличения числа уровней степень целостности су¬
щественно возрастает: в двухуровневых структурах а колеблется вокруг
значения 0,5, а в структурах с числом уровней 5-6 и более а приближа¬
ется к 0,9, т. е. существенно возрастает связанное, остающееся как бы
внутри системы Св, характеризующее работу системы как бы на себя.
Последнее важно учитывать при формировании структур систем.Чем более сложной и многоуровневой становится организационная струк¬
тура предприятия, тем в большей мере она будет работать «сама на себя».
Аналогичная ситуация была замечена при создании банков данных: при стрем¬
лении к универсальности БД и усложнении его системно-логической структу¬
ры и СУБД типовые БД, создаваемые в АСУП для отображения информации о
производственных системах (типа СИОД, БАНК и т. п.) становились неэффек¬
тивными, в них требовалось все больше ресурсов для поддержания собствен¬
ных СУБД, т. е. БД начинал в большей мере работать «сам на себя».Возрастает степень целостности а и при увеличении числа состав¬
ляющих второго сверху уровня иерархической структуры.Например, в организационных структурах при увеличении числа замес¬
тителей директора, что также подтверждается практикой.Наименьшая централизация характерна для наиболее неравномерной
структуры (рис. 5.1, д). Однако у подобных структур, когда одной из
вершин подчинено существенно большее число составляющих, чем дру¬
гой, есть существенный недостаток: малая разница в оценках Я, которые
в данном случае удобно трактовать как потенциал, значимость, характе¬
ризующие влияние соответствующей вершины на принятие решений.Так, в варианте структуры рис. 5.1, г крайне малое различие потенциа¬
лов системы в целом (Нс = 3 бита) и вершины, которой подчинено шесть со¬253
ставляющих (Н2 = 2,7 бита), приводит к тому, что помощник, возглавляю¬
щий последнюю вершину, начинает вести себя практически независимо от
руководителя системы в целом. Этот недостаток довольно часто проявлялся
на практике, но его пытались объяснить квалификацией и авторитетом соот¬
ветствующих руководителей, в то время как информационный анализ струк¬
тур показывает, что это характеристика структуры, а не частного лица.Обратим внимание на тот факт, что пример сравнительного анализа
рассмотренных вариантов иерархического представления одной и той же
системы (предназначенной для решения задачи выбора из восьми эле¬
ментов нижнего уровня) иллюстрирует возможность нахождения систе¬
мы между двумя крайними состояниями - абсолютной целостностью
(рис. 5.1, а) и аддитивностью, расчленением системы на независимые
части, что возможно осуществить различными способами, и соответст¬
венно в зависимости от способа выделения частей одна и та же система
может характеризоваться различной целостностью.Можно, например, расположить варианты иерархического представле¬
ния системы в порядке возрастания или убывания степени целостности, т. е.
появляется возможность оценки предложенных А. Холлом закономерностей
прогрессирующей систематизации и прогрессирующей факторизации.Эта особенность системного анализа сложных объектов путем пред¬
ставления их различными элементами принципиально отличает методоло¬
гию системного исследования от методов формализованного представле¬
ния, используемых для исследования и проектирования технических сис¬
тем, собираемых из вполне конкретных деталей и узлов. При этом легко
видеть, что в случае модификации деталей и комплектующих, например,
при сборке автомобилей, получаются различные модели автомобилей,
качественно отличающиеся друг от друга, т. е. и в этом примитивном из¬
менении элементов получается качественно иная целостность. В случае же
сложных систем с неопределенностью, когда объект не имеет свои части
готовыми, данными, а мы образуем их в процессе исследования, анализ
диалектики части и целого с использованием информационного подхода
приобретает особо важное значение, помогает понять, что расчленяя сис¬
тему по-разному, мы фактически получаем качественно различные вари¬
анты представления целостности, что и объясняет возможность использо¬
вания иерархических представлений как средства исследования сложных
систем с начальной неопределенностью.В связи с этим необходимо напомнить, что иерархические представ¬
ления систем могут быть не только древовидными. В этом случае расчет
информационных оценок будет иным.В случае иерархических структур со «слабыми» связями элементы,
подчиняющиеся двум или более узлам вышележащего уровня, можно
254
как бы «расщепить», подчинив их части разным вышележащим узлам;
тогда можно проводить расчеты аналогично рассмотренным.При этом целесообразно относительно оценить «расщепляемые» состав¬
ляющие, что в случае оценки, например, организационных структур линейно¬
функционального типа можно оценить численностью управленческого персо¬
нала, занимающегося выполнением частей «расщепленной» функции.В случае, если такие оценки не удается получить, либо реальные про¬
цессы необходимо представлять иерархическими структурами типа
«страт» или «эшелонов», либо большое число и разнообразие связей меж¬
ду компонентами системы приводит к «проклятию размерности», следует
использовать полевое описание системы в пространстве ее структуры.Тогда, обозначив через N «мощность» объекта управления, имея в
виду его способность производить любого рода продукцию, включая
информационную, в соответствии со своим назначением, и через /? плот¬
ность N в каждой точке соответствующего пространства V/r, потребуем,
чтобы с учетом ограничений на пропускную способность системы
управления потенциал Я в каждой точке был максимален:где г - число инстанций между данной точкой и каждой остальной в
пространстве управления; R - доля общего числа функций объекта, уча¬
ствующих во взаимодействии с каждой точкой. Это обеспечивает мак¬
симальную управляемость и связность (целостность) системы, и тем
самым и выбор наилучшего варианта структуры системы управления. С
примерами такой оценки произвольных структур разного вида можно
познакомиться в [1, 5,11,12, 32].Наряду с рассмотренными оценками, характеризующими структур¬
ные особенности систем, взаимоотношения частей и целого, часто быва¬
ет полезно оценить систему и ее структуру с точки зрения затрат труда
на принятие решения в процессе функционирования системы. В частно¬
сти, большинство управленческих решений связано с выбором исполни¬
теля или адресата из числа сотрудников, подчиненных той или иной
вершине оргструктуры.Так, определяя, до сведения каких из подразделений или отдельных со¬
трудников нужно довести соответствующую директивную или отчетную
информацию, ЛПР затрачивает труд на прочтение хотя бы заголовков рас¬
пределяемых документов, на сопоставление их с наименованиями подчи¬
ненных подразделений (или с темами, выполняемыми подчиненными ему
сотрудниками), т. е. на переработку определенной информации (которую
можно оценить в буквах, словах, абзацах).(5.102)255
Таким образом, реальные затраты управленческого труда, т. е. фак¬
тический смысл (сложность) задачи Сф, превосходят ее структурный
смысл во столько раз, во сколько ее фактически перерабатываемая для
принятия решения информация Уф превосходит структурную Jjсф=Х W’	(5Л03)/=1где Я, - сущность (потенциал) /-го элемента структуры; Уф - Информа¬
ция, перерабатываемая тем же элементом, которая определяется с уче¬
том числа состояний элемента (т. е. числа подчиненных ему составляю¬
щих) и числа выполняемых заданий.Суммарная оценка затрат труда на принятие решений (выбор) при
прохождении по структуре сверху вниз важна не только при анализе
оргструктур, но и при определении структур баз данных, алгоритмов
поиска информации в них.Для оценки систем можно использовать характеристику полезной
производительности (информационной мощности) N (5.99).Можно также ввести коэффициент полезного действия г\ структуры,
определяя его с учетом полных возможностей структуры С^ и исполь¬
зуемых ее возможностей С с точки зрения конкретной цели:т| = С/Съ .	(5.104)Дело в том, что с помощью приведенных на рис. 5.1 иерархических
структур можно осуществлять выбор не только из элементов самого
нижнего уровня иерархии, но и из элементов любого другого уровня
(например, в структуре рис. 5.1, б - выбор из элементов второго снизу
уровня, или из элементов второго сверху); тогда Q; будет больше оце¬
нок, приведенных на рис. 5.1, и можно определять К. П. Д. г| соответ¬
ствующей структуры.Еще раз оговорим, что оценки Сс, С0, Св и другие информационные
оценки применимы лишь для сравнительного анализа систем, их эле¬
ментов, структур, конструкций и т. п. При этом необходимо следить за
тем, чтобы условия сравнения, принимаемые единицы измерения J и Н
(логарифмические, безразмерные), критерии сравнения, для оценки по
которым используются Сс, С0, Св, были одинаковыми.Следует также отметить, что оценки Я, С, а, Р зависят не только от
вариантов структуры системы, но и от индивидуальных особенностей
руководителя, принятых им принципов «вмешательства» в дела нижеле¬
жащих уровней управления.256
Если директор распределяет задания только между своими заместителями,
не вникая в то, имеют ли они в своем подчинении подразделения, способные
выполнить эти задания, то его вклад в принятие управленческих решений сле¬
дует оценивать исходя не из восьми элементов нижнего уровня, а из числа
подчиненных ему непосредственно заместителей (тогда его Н в вариантах б ив
рис. 5.1 будет одинаковым log 2=1 бит, а в варианте г - log 4 = 2 бит). Соот¬
ветственно изменятся и оценки С, а, р.От выбранного подхода к управлению зависит также относительный
вклад верхнего узла в затраты труда на принятие решений (на «один
проход» по структуре сверху вниз), который можно использовать как
еще одну характеристику для сравнительной оценки структур.Так, при влиянии только на непосредственных подчиненных вклад руково¬
дителя (директора, президента компании и т. п.) во всех вариантах будет меньше
по сравнению с первоначальным подходом к оценке структуры, при котором
предполагалось, что директор хорошо знает возможности всех контролируемых
им подразделений (или даже подчиненных, т. е. возможности элементов самого
нижнего уровня структур) и использует эти знания при принятии решений.Особенности моделей диалектической логики. Как отмечалось вы¬
ше, проблему системного моделирования объектов и ситуаций с неопре¬
деленностью с точки зрения информационного подхода можно предста¬
вить в форме дискретной модели непрерывного бытия, отражающей диа¬
лектический синтез взаимно исключающих друг друга требований точно¬
сти и обозримости, а задачей прикладной системологии и системного ана¬
лиза является выработка средств достижения такого компромисса между
«проклятием размерности» и высокой точностью системного моделиро¬
вания актуальных задач практической деятельности человека.Для понимания сути такого моделирования и возможностей инфор¬
мационных моделей обратим внимание прежде всего, на принципиаль¬
ное различие в подходе к числу в математике и в повседневной практи¬
ческой деятельности. Если для математиков число 3 означает 3 абсо¬
лютно и безусловно одинаковые единицы, принципиально неразличи¬
мые между собой, то в практической деятельности любого рода мы
пользуемся именованными числами, которым придаем совершенно иное
значение и смысл.Так, три человека в силу неустранимой индивидуальности заведомо и
принципиально не идентичны друг другу, три яблока также не абсолютно
одинаковы, а каждый из трех килограммов сахара представляет собой 1 кг с
точностью до погрешности взвешивания.Математическое число представляет собой высшую, предельную
степень абстракции количества, которой не соответствует никакое ре¬
альное, т. е. измеряемое, ощущаемое количество. Действительно, числа17-3335257
в математике всегда задаются с абсолютной точностью, никогда не дос¬
тижимой в реальной действительности, и тем самым обретают статус
абсолютной истины, к которой только и применим логический закон
исключенного третьего, т. е. выражаемое математическим числом коли¬
чество либо истинно, либо ложно, а третьего быть не может.Между тем в реальной действительности приходится иметь дело
только с относительными, хотя и объективными, истинами, в частности,
таковы именованные числа, всегда получаемые с конечной точностью. В
силу этой относительности, приближенности, именованные числа не удов¬
летворяют закону исключенного третьего, поскольку двукратное измере¬
ние одного и того же количества из-за погрешности измерительного при¬
бора обычно приводит к двум различным результатам, выражаемым раз¬
личными именованными числами, но имеющими статус одинаковой (не
абсолютной!) истинности, с точностью до погрешности ± Ах (т. е. резуль¬
тат измерения именованного числа х ± Ах), что и учтено в информацион¬
ной оценке ./согласно (5.81).Иными словами, именованные числа - это вовсе и не числа в мате¬
матическом смысле, а диапазоны возможных значений тех или иных
количеств, или в терминологии Заде - размытые числа, в лучшем случае
соответствующие среднему значению многократных измерений. Именно
поэтому в ряде приложений важно использовать оба способа (детерми¬
нированный и вероятностный) измерения J и Я.Размытость делает именованное число диалектическим объектом,
способным развиваться, уточняться по мере совершенствования спосо¬
бов измерения и выражающим единство противоположностей, сущест¬
вующих в одно и то же время и в одном и том же отношении.Так, 3 кг сахара - это и 3, поскольку приблизительно соответствует ис¬
тине, и не 3, поскольку в какой-то мере (с точностью до погрешности взве¬
шивания) ей не соответствует.Свойство размытости придает именованным числам сходство с по¬
нятиями, выражаемыми словами живой речи, поскольку они также все¬
гда размыты.Так, понятие «рост человека» размыто по всему диапазону возможных
значений длины человеческого тела от лилипутов до гигантов и вполне мо¬
жет быть выражено именованным числом 170 ± 100, где 170 см - средний
рост человека, размытый в диапазоне от 70 до 270 см.Что же касается математических чисел, то это метафизические объ¬
екты формальной (математической) логики, не способные совершенст¬258
воваться, уточняться в силу своего абсолютно истинного статуса, содер¬
жание которого не может быть выражено словами (если не считать сло¬
весного наименования числа, тождественного цифровой записи и
имеющего всегда единственное абсолютно точное значение).Важно также обратить внимание на тот факт, что в своем наименова¬
нии именованное число несет признак качества, что роднит его с понятия¬
ми гуманитарных наук и философии, но в отличие от них дополнительно
сужает объем соответствующего понятия до рамок ошибки измерения.Действительно, 3 кг означают не только массу вообще, но возможные ее
значения в диапазоне 3 + б, где б - ошибка весов, так что огромный объем
понятия «масса» сужается до величины п0 = 26/А, где А - минимально разли¬
чимое ее значение, причем в частном случае А = 26, п0= 1. Таким образом,
синтез частных наук идет в направлении формирования именованных чисел,
выражающих противоречивое единство, компромисс всеобщности и точности.На чувственном уровне противопоставление этих категорий весьма
относительно и условно, преобладает их целостное, системное восприятие
и взаимный переход друг в друга. Однако стоит нам абстрагироваться от
конкретной реальности, как сразу же возникают два противоположных
направления движения, одно из которых в конце концов ведет к филосо¬
фии, а другое - к математике, как предельно абстрактным наукам.Первое из направлений - путь последовательных и безграничных
обобщений, ведущих через понятия частных наук к всеобщим философ¬
ским категориям. Характерная особенность этого направления - последо¬
вательное возрастание размытости понятий, охватывающих по мере
обобщений все больший и больший объем реальных явлений и ведущее к
категории материи, охватывающей весь безграничный объем данной в
ощущениях объективной реальности и в силу этого бесконечно размытой
во всех свойствах, кроме свойства существовать и отражаться, поскольку
последнее присуще всей реальности.Поскольку размытость эквивалентна погрешности задания именован¬
ного числа, философские выводы, имеющие сравнительно большую раз¬
мытость (погрешность), применимы лишь в среднем с учетом принципа
конкретности истины. Более того, размытость философских операций
делает бессмысленными какие бы то ни было логические операции над
ними, поскольку их результат будет также размытым, приближенным.Так, ввиду относительности всех парных категорий вроде формы и со¬
держания, покоя и движения и т. д., к ним бессмысленно применять логиче¬
ский закон исключенного третьего, ибо форма всегда содержательна в
большей или меньшей степени, а содержание не существует без той или
иной формы, не говоря уже о том, что движение и покой полностью обрати¬
мы и зависят от точки зрения наблюдателя. Однако именно из-за размытости259
на всю реальность философия говорит на языке этой реальности и является
наукой обо всем сущем.Иное дело противоположное направление абстрагирования, ведущее
по пути последовательного уточнения, по пути уменьшения размытости
именованных чисел. При этом реальность все больше вытесняется за
рамки размытости и в пределе оказывается полностью вне математиче¬
ского числа, воплощающего абсолютную точность. Действительно, ре¬
альные качества существуют лишь в рамках объективной размытости,
конечной точности задания.Именно поэтому абстрагирование путем бесконечного уточнения при¬
водит к полному вытеснению из числа каких бы то ни было реальных ка¬
честв и делает математику, оперирующую числами, строго говоря, наукой
ни о чем. Действительно, с математической точки зрения объем понятия п0
числа, например 3, равен нулю, поскольку ошибка 8 = 0.Но, с другой стороны, абсолютная точность объектов математики
позволяет применить к ним ряд столь же абсолютно точных правил
преобразования, сохраняющих абсолютную точность результата. Сово¬
купность таких правил сводится к формальной логике, ощутимо облег¬
чающей рутинные операции, а главное, легко реализуемой посредством
кибернетической техники, что, на первый взгляд, делает математику в
прикладном плане более актуальной, чем философия.Так оно и было, пока математизации подвергалась и автоматизирова¬
лась сравнительно простая, но трудоемкая рутинная деятельность в проек¬
тировании или управлении предприятиями и организациями. Однако
практика потребовала формализации и автоматизации все более сложной
творческой деятельности, связанной с принятием решений в условиях
неопределенности, размытости и даже противоречивости исходных дан¬
ных, да еще на основе противоречащих друг другу критериев.Специалисты-математики знают, что такого рода задачи вообще не
поддаются строгому математическому анализу из-за принципиальной
неприменимости к ним логического закона исключенного третьего. В
этих размытых условиях именно философский анализ, диалектическая
логика могут дать универсальный аппарат творческой деятельности,
приемлемой для кибернетической техники. Для реализации такого под¬
хода можно было бы, во-первых, создать специальные логические ма¬
шины, оперирующие именованными числами на основе диалектической
логики, и, во-вторых, все гуманитарные науки (и философия) должны бы
научиться говорить на языке именованных чисел, приемлемых и для
обычных ЭВМ, что представляется вполне реальным ввиду близкого
родства между словом и именованным числом.260
Об актуальности синтеза диалектико-материалистической методоло¬
гии, т. е. философского содержания и математической формы, свиде¬
тельствует и проблема достоверности новых научных результатов. Хотя
п качестве критерия истины должна выступать практика, подтверждаю¬
щая или опровергающая соответствующие новации, но, не говоря уж об
относительности критерия практики, последняя в большинстве случаев
требует больших затрат времени и нередко огромных средств для по¬
становки экспериментов, что заставляет искать пути априорного по от¬
ношению к практике теоретического установления истины. Обычно это
делается посредством формально-логического анализа, а то и просто
сопоставлением математических соотношений, вытекающих из новой
теории, с соотношениями, характерными для господствующей парадиг¬
мы. В случае расхождения результатов в соответствии с законом исклю¬
ченного третьего делается вывод либо о неполноценности господствую¬
щей парадигмы, либо об ошибочности новой теории.Это нередко приводит к отрицанию, неприятию или даже «запрету»
нового, как было с кибернетикой, генетикой, голографией, автоволновыми
химическими реакциями, что наносит прямой хозяйственный ущерб.Между тем осознание размытости, относительной истинности гос¬
подствующей парадигмы и ее формального аппарата могло бы в рамках
закона единства противоположностей, если не примирить, то по мень¬
шей мере оградить последнее от запретительства в ожидании широкой
практической апробации.С этой точки зрения крайне необходимо подчинение формального ап¬
парата всякой теории отмеченному К. Марксом в послесловии ко второму
изданию «Капитала» требованию диалектики: «В позитивное понимание су¬
ществующего она включает в то же время понимание ее отрицания, его не¬
обходимой гибели, каждую осуществленную форму рассматривает в движе¬
нии, следовательно, также и с ее преходящей стороны, ибо она ни перед чем
не преклоняется и по существу своему критична и революционна».Иными словами, в отличие от классической логики, где дизъюнкция
А и «неА» есть логическая константа, именуемая абсолютной истиной, в
диалектической логике дизъюнкция противоположностей есть относи¬
тельная истина, являющаяся переменным параметром непрерывного
процесса познания, движущей силой которого выступает борьба, а не
отрицание противоположностей.Итак, философия и математика являют собой итоги, апогей прямо
противоположных путей абстрагирования, что, на первый взгляд, делает
их объекты далеко отстоящими друг от друга и несовместимыми.
Именно в предельной якобы оторванности математики от реальности с261
точки зрения философии и в предельной якобы неточности философии с
точки зрения математики и лежат корни затруднений на пути математи¬
зации гуманитарного знания.В то же время эти альтернативные пути абстрагирования противопо¬
ложны только в начале, а в конце движения дают нечто весьма схожее,
если не одно и то же. Действительно, как качество, так и количество
имеют общую цель: сужение объема понятия «объективная реальность»
до объема понятия той или иной специальной науки. Но если качество
делает это сужение путем отбрасывания всех свойств, кроме одного,
интересующего данную науку, то количество еще более сужает объем
понятия уже в рамках этого свойства путем отбрасывания всех его воз¬
можных значений, кроме одного или нескольких, представляющих кон¬
кретный интерес в данное время и в данном отношении. В результате
появляется именованное число, отражающее объективную реальность,
как качественно, так и количественно.И поскольку количественная данность в реальных условиях всегда
размыта в рамках разрешающей способности используемых измеритель¬
ных средств, то математизация любой науки неизбежно идет по пути
фактического отказа от математических чисел (что далеко не всегда
осознается с полной ясностью) и размывания математических правил
обращения с ними.Те математики-прикладники, которые начинают это осознавать, до¬
биваются наиболее адекватных результатов в решении актуальных
проблем, которые с точки зрения чистой математики сформулированы
некорректно.Разумеется, когда речь идет о материи, т. е. о беспредельно размытой
категории, ее количественная данность тоже беспредельно размыта и в
принципе могла бы быть выражена только беспредельно размытым име¬
нованным числом, если бы не беспредельная размытость самой размер¬
ности материи, делающая неприменимым к ней размерные величины.Однако для другой универсальной категории, продукта отражения
материи - информации - характерна как размытость, так и безразмер-
ность, и ее количество зависит от разрешающей способности (точности)
наших органов чувств и дополняющих их измерительных приборов.Преимущество информации по сравнению с просто именованным
числом состоит в том, что она непосредственно зависит от точности
измерения. Если, имея именованное число 3 кг, ничего нельзя сказать о
точности измерения, то количество информации согласно (5.81) прямо
зависит от точности задания АА {кг, г, мг, м, дм, см и т.д.) и поэтому
может быть различным, зависит от конкретных целей моделирования.262
Вообще, если материя не исчезает и не возникает, но лишь перехо¬
дит из одной формы в другую, что фиксируется законом сохранения
материи, то информации об одной и той же форме материи можно полу¬
чить сколь угодно. Именно это ее свойство позволяет нам делиться ин¬
формацией с другими людьми, самим ее не лишаясь. При этом количе¬
ство информации все время растет, но так называемая безызбыточная
информация, которая содержится в первоисточнике, остается одной и
той же, и именно только она и адекватна отражаемой материи в количе¬
ственном отношении.Информация - диалектический объект не только в силу размытости,
но и в силу способности эволюционировать, например, увеличивать свое
количество по мере совершенствования измерительных приборов, слу¬
жащих средством ее получения. По этой причине к ней применимы за¬
коны классической и формальной логики за исключением законов тож¬
дества и исключенного третьего, а талсже вытекающих из них следствий.
Вместо них к информации применимы законы единства противополож¬
ностей и отрицания отрицания, что и позволяет в рассматриваемых ин¬
формационных моделях символически учесть как развитие, так и мета¬
физически несовместимые противоположные требования.В этих условиях вполне уместно говорить о символической диалек¬
тической логике как универсальном орудии решения реальных при¬
кладных задач, носящих неопределенный (размытый) характер, что де¬
лает этот синтез философской размытости и некоторых логико¬
математических закономерностей, дополненных законами диалектики,
куда более актуальным и эффективным, нежели метафизические стро¬
гости чистой математики.Замена математического числа информацией (размытым числом), т. е.
замена абсолютной истины относительной, позволяет использовать сим¬
волическую запись любых суждений в форме символических уравнений
(или неравенств) типа (5.89), (5.98), к которой применимы почти все
правила математических преобразований за вычетом тех, что следуют из
закона исключенного третьего, заменяемого в этих соотношениях зако¬
ном единства противоположностей.При формировании таких систем уравнений возникает вопрос,
сколько же информации можно получить об объекте, если располагать
идеально точным прибором? На первый взгляд согласно (5.81) можно
получить бесконечно много информации, поскольку идеальный прибор
должен иметь погрешность АА = 0, однако следует учесть, что любое
материальное свойство существует как таковое лишь в рамках конечной
точности, или размытости, нечеткости.263
Здесь важно отметить, что реальные объекты нередко имеют устано¬
вившуюся в процессе эволюции АА. Так, вид в биологии существует лишь с
точностью до особи, живое существует с точностью до клетки, вещество в
химии - с точностью до молекулы, действие в физике - до планковского
кванта действия. И никакое уточнение здесь принципиально, без потери ка¬
чества невозможно, хотя, например, молекула может быть разложена на
атомы, но последние не являются веществом с химической точки зрения. Не
говоря уже о расчленении особи или клетки. Аналогично результаты творче¬
ской деятельности человека, например, музыкальное или живописное произ¬
ведение, физически могут быть разложены на отдельные звуки или мазки, но
отдельный звук - не музыка, а отдельный мазок - не живопись.Таким образом, можно сделать вьюод, что количество информации, по¬
тенциально содержащееся в материальном объекте, всегда конечно, по¬
скольку соответствующее материальное свойство всегда реализуется в рам¬
ках конечной точности или минимального диапазона существования АВ.
Эту информацию мы будем именовать потенциальной и вычислять как
А!АВ в отличие от актуальной информации А!АА, снимаемой с реальных
приборов. Понятно, что безызбыточная часть потенциальной информа¬
ции тем самым численно равна измеряемой материи, точнее конкретного
материального свойства Мк = А/АВ. Отметим, что отношение АВ/АА и
представляет собой информационную проницаемость Л*, фигурирую¬
щую в соотношении (5.1).В то же время обратим внимание на тот факт, что если для объектов
естественной природы, в том числе биологических, АА формируется в
процессе эволюции, то определить это минимально значимое количество
информации, т. е. элемент системы, для искусственных систем типа
предприятия, государства, при анализе конкретных проблемных ситуа¬
ций с неопределенностью не всегда просто. Именно поэтому в конкрет¬
ных условиях моделирования прежде всего нужно определять АЛ,- для
всех учитываемых в модели объектов или материальных свойств, отра¬
жая в этой оценке мнения наиболее компетентных экспертов (что будет
проиллюстрировано в гл. 8 на конкретных примерах, и в частности, на
примере моделирования рыночной ситуации).Обратимся теперь к диалектике отражения. Как уже отмечалось, в ос¬
нове диалектики лежит отрицание и двойное отрицание (отрицание отри¬
цания). Отрицание проявляет себя двояко: как внешнее отрицание, т. е.
отрицание А посредством «неА» (о чем уже говорилось) и как самоотрица¬
ние, т. е. отрицание А изменениями, происходящими с самим А. Внешнее
отрицание есть вместе с тем отрицание в пространстве, ибо А и «неА» все¬
гда разобщены территориально, что помимо прочего и позволяет судить о
них, как о разных вещах; самоотрицание же есть всегда отрицание во вре-
264
мени, отрицание будущим А его же настоящего и настоящим А его же
прошлого, происходящее в каждой точке пространства, занятого А. Как
внешнее отрицание, так и самоотрицание есть следствие соответственно
взаимоотрицания А и «неА» и самоотражения А. С учетом диалектики от¬
ражения и самоотражения мы и рассмотрим процесс становления чувст¬
венной информации, воспользовавшись для наглядности структурно¬
символической схемой, приведенной на рис. 5.2.На этой схеме стрелки изображают направления потоков информации в
процессе отражения, а в квадратиках изображены информационные прони¬
цаемости, символизирующие способность органов чувств к отражению ма¬
терии, а также изменений, происходящих с информацией.Символ S ради сокращения записи обозначает диалектический опе¬
ратор d/dt, в котором d соответствует процессу отрицания, выраженному
в естественном языке словом «не». Например, dA есть то же самое, что и
«неА». Весь же оператор d/dt содержит в знаменателе еще указание на
то, что отрицание происходит во времени, т. е. речь идет о самоотраже-
нии, которое противопоставляет А в момент времени t ему же самому, но
в иной момент, т. е. не в / или dt.Итак, материя Мк воздействует на органы чувств и с учетом реальной
информационной проницаемости Rk среды должна была бы отразиться
ими как Jk = RkMk, чему, однако, препятствуют процессы самоотражения
органов чувств. Действительно, по мере отражения будут возникать при¬
ращения А/ информации, которые являются новообразованиями, чуждыми
предшествующей информации и отрицающими ее, поскольку эти прира¬
щения являются «неА» по отношению к принятой за А информации в
предшествующий промежуток времени. Это обстоятельство на структур¬
ной схеме символизируют A\J и А>/, которые вычитаются из потенциаль¬
ной информации J0 (знак указан в скобках), хотя и порождаются ею же.
При этом приращение A\J представляет приращение информации за ха¬
рактерный промежуток т времени t9 так что накопление не Jk за время т
дает AjJ, т. е. AiJ = т dJ/dt.Вместе с тем, поскольку отражение и
отрицание идут в общем случае с непо¬
стоянным темпом, то А^/само подверже¬
но приращениям A2J от одного проме¬
жутка времени т к другому, а эти при¬
ращения являются не А по отношению к
AiJ и отрицают их. В результате A\J
представляет приращение A\J за харак¬265МкRk(-)А iJ(-)АtSРис. 5.2
терный промежуток времени т1, так что накопление «неА\J» за время т'
дает A2J, т. е. A2J = т1 dA\J/dt. Поскольку же A\J само является «неА»
по отношению к Jk, то A2J является уже «неА», т. е. отрицанием от¬
рицания Jk, что символизируется d/dt(dJk/dt) = d2Jk/dt2, так что
A2J = т'х d2Jk/dt2 = L d2Jk/dt2, где L = т'т.Пользуясь терминологией теории автоматического управления, мож¬
но сказать, что процесс самоотражения образует два контура отрицатель¬
ной обратной связи: один - по скорости (обозначен цифрой 1), другой по
ускорению процесса (обозначен цифрой 2), которые замедляют процесс
отражения, уменьшая в каждый момент времени актуальную информацию
Jk по сравнению с потенциальной информацией J0<, так чтсиJk — Rk(J0 — A\J — A2J) — Rk(J0 — x dJk/dt — Ld2 Jk/dt2).В результате с учетом J0 = Мк имеемМк = Jk/Rk+ X dJk/dt + L d2Jk/dt2.	(5.105)Это соотношение гносеологически символизирует процесс становле¬
ния информации (знания) как совокупности внешнего отражения мате¬
рии (первое слагаемое) и самоотражения (второе и третье слагаемые),
причем последние символизируют соответственно отрицание и отрица¬
ние отрицания информации.Диалектико-логическое соотношение (5.105) символизирует синтеззнания как единство противоположностей, тезиса Jk/Rk и антитезиса2 2тdJk/dt, опосредованных переходным членом Ld Jk/dt .Наконец, математически - это дифференциальное уравнение второго
порядка, связывающее информацию и материю и позволяющее опериро¬
вать количествами того и другого. Последнее стало возможным, посколь¬
ку ,описав вначале чисто символически посредством структурной схемы
процессы отражения, мы указали способ измерения в каждых конкретных
условиях, скрывающихся за символами Мк и Jk материи и информации.Тем не менее (5.105) может использоваться и для чисто качественно¬
го, содержательного описания диалектики отражения, поскольку в соот¬
ветствии с вышеизложенным эта символика может интерпретироваться
и в естественном языке; материя в каждый момент t отражения выступа¬
ет как совокупность потенциально усвоенной информации (Ji/Rk\ его
накопившегося за г отрицания dJ при отрицании dt постоянства времени
и накопившегося за L отрицания отрицания при тех же условиях.В этом изречении материя вполне может быть заменена потенци¬
альной информацией У0, или, что то же самое, абсолютной истиной, имея
266
н виду, что актуальная информация Jk является относительной истиной.
Однако это качественное описание не позволяет исследовать всякого
рода тонкие эффекты, нюансы, доступные лишь строгому количествен¬
ному анализу.На основе решения уравнений типа (5.105), описывающих соответ¬
ствующие проблемные ситуации принятия решений, могут быть получе¬
ны варианты процессов принятия решений для различных значений• _ т [й~
~2\l’примеры которых приведены на рис. 5.3. Решение (5.105) по¬зволяет исследовать характер процесса становления знания в зависимо¬
сти от соотношения параметров т и L органов чувств. При этом
если RicT2 > 4Z,, то процесс носит постепенный плавный характер (кри¬
вая 5>1 на рис. 5.3), а если Rkт2 < 4L, то процесс носит колебательныйхарактер (кривая 5 = 1 на рис. 5.3) с частотой со = ^4L/Rk — Г2 I2L,которая имеет максимальное значение aw=(^LRk)-1 при условии, что т = 0.С другой стороны, эта точность описания может оказаться иллюзией,
если мы заранее не изучим влияние информации J и ее производных на
параметры органов чувств, поскольку согласно диалектическому закону
перехода количественных изменений в качественные следствием такого
влияния может быть качественное изменение систем отражения, не под¬
дающееся линейному описанию (5.105) ввиду непостоянства параметров
R/c, т и L. Тщательное изучение органов чувств (человека или системы
восприятия информации предприятия) позволяет задать эти параметры
как функции информации и ее производных, что превратит (5.105) в
нелинейное уравнение, однако в этом случае его решения уже не будут
сводиться к изображенным на рис. 5.3 кривым, да и сами решения не
всегда могут быть получены аналитически. Таким образом, наиболее
эффективен при изучении процессов отра¬
жения синтез диалектики и математики, при
котором всегда справедливая качественная
трактовка (5.105), обладающая достоинством
всеобщности, сопровождается количествен¬
ным уточнением нюансов посредством ма¬
тематического решения (5.105) для конкрет¬
ных, особенных условий отражения.В свете сказанного становится необхо¬
димым проследить пути формирования на	Рис. 5.3267
/основе единого продукта чувственного
отражения столь различных категорий,
как количество и качество.торой шкалой истинности суждений, по¬
мещенных на оси ординат (рис. 5.4). По
оси абсцисс откладывается время. Мате-Попробуем пояснить графически раз¬
личие между бинарной и диалектической
логикой. Допустим, мы располагаем неко-оРис. 5.4матическая логика признает только два состояния по шкале истинности
для любого суждения - либо истинно - обозначаемое единицей, либо
ложно, обозначаемое нулем. В отличие от нее диалектическая логика
использует всю шкалу между 0 и 1, причем допускает сколь угодно ма¬
лые шаги по этой шкале.В частности, относительно истинное суждение диалектической логики
может в своем развитии последовательно проходить, например, состоянияа,	Ь, с, каждое из которых не истина и не ложь в смысле бинарной логики.
Если исходным является суждение я, то согласно закону изменчивости
(отрицания) через некоторое время оно разовьется в суждение 6, а затем
согласно закону отрицания отрицания в с, как показано на рис. 5.4.В бинарной логике, если начальным было состояние 0, но удалось
доказать, что на самом деле 1, то отрицание нуля в какой-то момент при¬
ведет к скачкообразному переходу в состояние 1 (прерывистая линия на
рис. 5.4). Но если потом доказано, что 1 быть не может, то отрицание
отрицания нуля вновь приведет к скачку в 0 и т. д. без конца, если
суждение парадоксально.Это и происходит, например, в парадоксе лжеца: нельзя дать поло¬
жительного ответа на вопрос «Ты лжешь?», ибо если ответ «То, что я
говорю - ложь» правда, то отвечающий солгал, а если это ложь, то отве¬
чающий произнес истину.Диалектическая логика не может оказаться в такой ситуации, посколь¬
ку для нее все истины относительны: «То, что я говорю, - в какой-то мере
ложь». Это означает, что если я сказал в какой-то мере правду, то это спра¬
ведливо; если же я в какой-то мере покривил душой, то это не менее спра¬
ведливо.Процесс становления логической информации Н может быть пояс¬
нен аналогично рассмотренному процессу становления чувственной
информации J.268
Как отмечалось, логическая информация Я есть в общем случае
взвешенное среднее чувственных информаций Jk об однородных в опре¬
деленном отношении объектах (5.92). Наиболее простой и естественной
является линейная логика, соответствующая параметру усреднения у = 1
и приводящая к среднему арифметическомуff = fJ~Jk=J/n0 = fjqkJk,	(5.106)/ = 1 П / = 1где qk - вероятность встретить Jk среди всех п0 объектов; N - число раЗ-flличных информаций (объектов); J — ^Jk •к=1Хотя (5.106) представляет собой математическую формулу для рас¬
чета логической информации исходя из чувственных информаций, она в
то же время символизирует основной закон классической логики, со¬
гласно которому сущность Я понятия обратно пропорциональна его
объему п0. Действительно, поскольку объем понятия есть число охваты¬
ваемых им понятий, то чем с более общим понятием мы имеем дело, тем
меньшей информацией Я мы располагаем о каждом из них.Так, если любую конкретную вещь (п0= 1) разносторонне охарактеризовать не
составляет труда, то о материи (п0 = °°), являющейся статистически средней вещью
среди всех вещей, можно сказать лишь, что она объективно реальна, т. е. существу¬
ет. В последнем случае согласно (5.106), поскольку суммарная информация о су¬
ществовании всех вещей составляет J = njk при п0 —> где Jk - информация о
факте существования одной вещи, Н= nQJJ п0- Jk. Любое же другое свойство
конкретной вещи, не присущее всем вообще вещам, при делении на п0 = °о неми¬
нуемо исчезнет и для него применительно к материи Н- 0.Применяя согласно (5.106) процедуру усреднения к (5.105), нетрудно
получитьПоМ = ]Гм/Ио =Н0 = H/Rk + хdH/dt + L d2H/dt2, (5.107)/=1где Як, т и L - средние значения соответствующих параметров конкретных
органов чувств; Н0 - среднее значение конкретной истины J0 (потенциаль¬
ной чувственной информации), имеющей статус всеобщей истины (потен¬
циальной логической информации), т. е. универсальной в рамках всего объ¬
ема понятия закономерности.Если Мк обозначает хотя и конкретное (данное непосредственно в
ощущениях, чувственно), но любое материальное свойство, присущее хотя
бы одному из объектов, охватываемых объемом п0 понятия, то М обозна-269
чает само понятие материального свойства, т. е. некоторую абстракцию,
математическое ожидание конкретного свойства у объекта. Иными сло¬
вами, если Мк та самая объективная реальность, которая дана нам в ощу¬
щениях, то М- философская категория для обозначения этой реальности,
которая (категория) отнюдь не дана нам в ощущениях, а есть продукт ло¬
гической переработки (усреднения) чувственных данных.Впрочем, диалектика общего М и особенного Мк проявляется и в
том, что они взаимно переходят друг в друга, например, когда измере¬
ния ведутся по принципу «да - нет» или «годен - не годен». В этом слу¬
чае AAt = Ah все Jk равны единице, а их среднее значение Н = Jk, так что
М = Мк, поскольку понятие о всех объектах из объема п0 сводится к конста¬
тации наличия у них общего свойства Jk вне зависимости от его количества.С точки зрения учения об истине Н0 как раз и есть истина бытия (аб¬
солютная истина), которая согласно (5.107) даже с поправкой Л* на несо¬
вершенство органов чувств отнюдь не сводится к доступной нам в дан¬
ных условиях сущности Я, являющейся относительной истиной, но тре¬
бует согласно диалектике отражения также учета, во-первых, направле¬
ния и величины т dH/dt, эволюции Н и, во-вторых, прогноза дальнейше¬
го развития Ld2H/dt2, понятия.Структурная иллюстрация диалектики логического отражения при¬
ведена на рис. 5.5, который аналогичен рис. 5.2 и поэтому не нуждается
в дополнительных комментариях, если не считать того, что при чувст¬
венном отражении Rk, т, f характеризовали свойства органов чувств, а
Rk, т и т" здесь характеризуют интеллектуальные свойства субъекта.Кроме того, согласно (5.106) в процессе логического отражения в не¬
явном виде участвует память субъекта, поскольку объем п понятия есть
по сути число объектов, о которых помнит субъект в процессе формиро¬
вания понятия о нем.Процесс становления понятия, описываемый решением (5.107) как
математического уравнения, аналогичен по своему характеру получениючувственной информации (см. рис. 5.3), и
поэтому не будем на этом задерживаться.
Здесь уместно отметить, что понятия не
обязательно формируются на базе чувст¬
венной информации. Основой более об¬
щего понятия Я могут быть понятия Нк
менее общие, подвергаемые усреднению в
соответствии с тем же (5.106), где вместо
Jk подставляются Нк, а в качестве п0 ис¬Рис. 5.5270
пользуется общее число этих исходных понятий.Подчеркнем, что в общем случае шенноновская энтропийная мера
(5.90, б) не имеет никакого отношения к (5.92) и может быть сведена к
(5.92) только когда, во-первых, имеет место линейная (у = 1) логика
(5.104); во-вторых, распределение показаний приборов подчиняется за¬
кону Пуассона (тогда J = - log2 р)\ и в-третьих, qk = рк. Выполнение всех
трех условий можно встретить не столь часто, как может показаться,
поэтому огульное использование (5.90, б) вне теории связи нередко при¬
водит к неверному результату. В частности, например, в процессе грави¬
тационного взаимодействия имеет место нелинейное (геометрическое
Y = 0) усреднение чувственных информаций, и (5.90, б) там неприменимо.Процесс формирования понятий сопровождается еще процессом ус¬
тановления всякого рода связей (например, причинно-следственных)
между ними, поэтому помимо логики (5.92) усреднения должна быть
еще логика связей типаС=АН),	(5.108)где С - содержание Я с точки зрения некоторого другого, связанного с ним
понятия. Соотношение (5.108) означает, что из Я посредством / следует С.Например, уравнение у = а\х + а2х + аъ путем квантования пере¬
менных посредством (5.81) приводится к видуtflAx аг Дх
C =	+i=tf+ Со,Ау	Аугде С = у/Ау, Я = х/Ах, С0 = а/Ау.Этот результат соответствует квадратичной логике связи между по¬
нятиями С и Я. В простейшем случае линейной логикиС = ЯЯ+С0,	(5.109)где Я - содержание единицы Я, которое мы будем именовать потенциа¬
лом понятия Я с точки зрения понятия С, а С0 определяется значением С
при Н- 0.Разумеется, можно оценивать содержание не только понятий, но и
материи (материальных свойств), поэтому в частном случае вместо Я в
(5.108) и (5.109) может быть М. Например, поскольку понятие С трех¬
значного числа включает троекратное использование понятия Я цифры,
то С = 1/3Я, а Я= 1/3, ибо на единицу Я приходится 1/3 С. Точно так же
если энергия W = ид конденсатора определяется произведением его271
напряжения и и q, то, квантуя согласно (5.81) энергию и заряд, полу¬
чим С = Ш, где С = W/AW, J = q/Aq, П = uAq/AW. Здесь энергия опре¬
деляет содержание его (заряда) единицы. Поскольку потенциал есть
также логическая информация о цене J с точки зрения С, то, как всякая
логическая информация, согласно (5.10,6) она может быть выражена
через объем понятия ri и свою чувственную информацию JП = J’/ri,
откуда согласно (5.108) С = J'J/n'.Если же нас интересует содержание информации J относительно са¬
мой себя, то из (5.109) имеем С = J2/rt, где n = ri и J = J\ Так, квантуя
энергию и заряд в формуле для энергии конденсатора W- q /Ся, где Сч -
емкость последнего, получим n = Cq AW/Aq.Оценка прагматической информации, т. е. смысла с точки зрения
цели, полезности для ее достижения, может быть получена с использо¬
ванием тех же соотношений, что и оценка содержания, логической ин¬
формации. Вместе с тем в некоторых случаях и содержание можно рас¬
сматривать как частный случай смысла на фоне познания природы без
попыток утилизации знания. Иными словами, содержание имеет смысл
познания, а смысл есть содержание применения, использования знания,
т. е. содержания практики. В процессе познания содержание все время
растет за счет увеличения точности приборов, способов получения ин¬
формации, а смысл изменяется произвольным образом в зависимости от
наших потребностей, которые определяют АА, причем чем больше по¬
требности, тем меньше АА, и наоборот.Рассматривая примеры расчета содержания и смысла, мы имели в
виду, что сами понятия уже сформировались и потому логика их взаи¬
модействия носит стационарный характер. В действительности же пред¬
ставляют интерес содержание и смысл не столько понятий и ощущений
J, сколько отражаемых ими объектов. Становление содержания и смысла
в процессе отражения можно получить, подставив (5.109) в (5.107):М = C/TIRk + х dC/ndt + Ld2C/Ildt2,	(5.110)которое протекает аналогично становлению понятия (см. рис. 5.3) при
тех же условиях, причем это соотношение также трактуется и количест¬
венно и качественно, т. е. в соответствии с диалектической логикой. В
последнем случае оно означает, что содержание материи в любой мо¬
мент времени определяется, во-первых, наличным (усвоенным) содер¬
жанием С; во-вторых, его отрицанием в процессе отрицания времени
xdC/dt и, в-третьих, его отрицанием отрицания Ld2C/dt2. Более того,272
только с учетом всех этих компонент материя тождественна своему
содержанию и только через них и выступает как философская категория.Учитывая особую роль цели в теории систем и системного анализа,
рассмотрим логику процесса ее достижения. Поскольку всякая вещь
обретает смысл лишь на фоне целенаправленной деятельности, сама
цель деятельности определяется через С как его предельное значение.
Иными словами, если определить цель как отраженный экстремум
функционала нашего существования, то в роли этого функционала как
раз и выступает смысл. С учетом (5.108) это означает, что цель как экс¬
тремальное значение С требует экстремальных значений Я и Я.В частности, например, как можно больше промышленной продукции Я
наиболее высокого качества Я.С этой точки зрения деятельность, практика представляют собой
процесс активного, принудительного отражения целей человека, обще¬
ства в живой и неживой природе, среде обитания. Поэтому материаль¬
ные продукты человеческой деятельности, как и всякие продукты отра¬
жения, также несут информацию о целях своего творца.Однако по мере достижения цели смысл и потенциал средств ее дос¬
тижения все время падает, так что целенаправленная деятельность под¬
чиняется логике максимально возможного уменьшения потенциалаЛ = - grad С = - grad ПМ= ЕМ,	(5.111)где Л - вектор логики движения в пространстве цели; Е = Л/М - напря¬
женность поля этой логики.Конечно, природа не обладает свободой воли, не ставит перед собой це¬
лей, однако она следует совершенно определенной объективной логике,
которая совпадает с (5.109). Действительно, квантуя выражения для элек¬
трической и механической сил, получимEeqAqAWe	amArnAfVmе —	а А Т1/	^	— д А ттт	9AqAWe	AmAWmгде Ее - напряженность электрического поля; а - ускорение, AW - квант
энергии, получим с учетом (5.81) Л = ЕМЗдесь в первом случае Л = FJAWe, Е = EeAq/AWe, а во втором
случае Л = FJAWm, Е = a AmlAWm, причем Е= - grad Я, поскольку
Ее= - grad и и а = - grad Яот, где и и Пт - потенциалы соответственно
электрического и гравитационного полей.273
Таким образом, наша субъективная логика и объективная логика приро¬
ды аналогичны, хотя природа не выбирает объектов для приложения своей
логики, а мы делаем это по своему желанию.Все же абсолютное противопоставление бинарной и диалектической ло¬
гики было бы неверно, поскольку при дроблении объектов исследования
эти виды логики могут переходить друг в друга.Диалектика - это логика целостности, а бинарная логика - логика час¬
тей, к которым можно свести систему при достаточно глубоком дроблении
объектов. Это значит, что главной причиной системных представлений яв¬
ляется стремление обойти сложную диалектику целого путем перехода к
бинарной логике его частей. Но диалектическое суждение не есть сумма
бинарно-логических суждений, так что структуризация может привести к
потере целостности.Для ее сохранения и используются различные усреднения воспри¬
нимаемой информации, отображаемые в соответствии с (5.92) в Я, и
важным этапом при формировании моделей является выбор параметра
усреднения у. Полученные в соответствии с выбранным у значения Я, в
свою очередь, отражаются в оценке сложности системы С. В результате
из одинаковых элементов в различном сочетании можно получить раз¬
ную целостность и, напротив, одинаковые целостности могут быть по¬
лучены из разных элементов.Диалектическая логика - это. прежде всего логика человеческого
мышления на вербальном уровне, т.е. в формах человеческой речи. Хотя
возможна ее формулировка и на образно-интуитивном (бессловесном)
уровне. Главная особенность диалектической логики состоит в том, что
она является логикой относительной истины в отличие от примитивной
классической аристотелевской (бинарной математической) логики, яв¬
ляющейся логикой абсолютной истины. При всем том классическая логи¬
ка является частным предельным случаем логики диалектической, когда
из всех степеней истины рассматриваются только два крайних ее состоя¬
ния: абсолютная истина и абсолютная ложь, которые абсолютно противо¬
поставляются друг другу. В этой логике истина никогда не может быть
ложью, а ложь - истиной, что и дает основание для главного закона клас¬
сической логики - Закона исключенного третьего: «Из двух противореча¬
щих суждений одно истинно, другое ложно, а третьего быть не может».Классическая логика - это логика чисел, а диалектика - логика слов
и выражаемых ими понятий.Рассмотренные модели позволяют уточнить перечень законов диа¬
лектической логики.274
Первый закон диалектической логики - «основной закона логики»,
справедлив как для классической логики, так и для диалектики.Согласно этому закону сущность Н понятия обратна его объему п
(5.81).Здесь под объемом понятия подразумевается общее число однород¬
ных объектов или явлений, информация Jo которых легла в основу по¬
нятия. При этом чем больше объектов, тем меньше в расчете на один из
них следов информаций Jk, присущих только одному или немногим
объектам. И в результате согласно (5.81) при п —» оо от них ничего не
остается (как это случилось с понятием материи).Напротив, при п = О, т.е. в случае идеального (несуществующего)
объекта, сущность информации о нем бесконечна, однако она ни о чем.Поэтому философия, понятия которой охватывают все сущее, вправе
судить обо всем, однако такие суждения с неизбежностью безадресны,
неконкретны. Напротив, математика идеальных чисел абсолютно кон¬
кретна в своих заключениях, которые при этом, строго говоря, не имеют
отношения к реальным объектам.Зато при w = l, т.е. применительно к единственному объекту, поня¬
тие совпадает с полной информацией J о нем, сохраняя все индивиду¬
альное богатство красок и оттенков.Практическая польза от знания этого закона для системного анализа
состоит в том, что нельзя механически переносить выводы, полученные
на основе понятия одного объема, на понятие иного объема.Из всего этого вытекает и еще одна формулировка основного закона
логики: «Истина всегда конкретна». Это значит, что на статус истины в
полной мере может претендовать только информация Jk о конкретномобъекте, т. е. при /2 = 1. Любая другая информация заведомо носит размы¬
тый, относительный статус.Помимо того, чем больше объем понятия, тем больше конкретной
информации AJ = (1 — 1 / п)Ык исчезает в процессе усреднения.Второй закон диалектики - закон развития: «Все течет и все изменя¬
ется». Это сугубо диалектический закон, поскольку в классической логи¬
ке всегда А есть Л и 1 есть 1.Это значит, что становление истины идет непрерывно и никогда не
заканчивается, во-первых, потому, что изменяется реальность, а, во-
вторых, совершенствуется само знание, так что никто не может претен¬
довать на знание истины в последней инстанции.275
Главное требование этого закона состоит в необходимости учета не
только сиюминутного среза изучаемого явления, но и инерции его раз¬
вития. Другими словами, сущность явления слагается не только из сущ¬
ности состояния объекта, но и из сущности его движения, причем по¬
следняя может значительно превосходить первую.Третий закон диалектики - закон отрицания отрицания. Пусть J естьтезис, Aj J есть антитезис, т.е. отрицание У, а А2Уесть анти- анти- тезис,отрицание отрицания J. Другими словами, если J есть А, то AXJ есть«неА», а А2Уесть те неА», т.е. определенный, хотя и неполный в отли¬
чие от классической логики возврат к А.Это и есть знаменитое развитие по спирали, чреватое циклическими
возвратами к изначальным формам, но с иным уже содержанием.Четвертый диалектический закон единства и борьбы противополож¬
ностей требует избегать абсолютизации как момента борьбы, так и момен¬
та солидарности противоположностей, которые и возникают-то вследствие
субъективного расчленения единого целого ради облегчения познания
противоречивых частей его.Пятый диалектический закон перехода количественных изменений в
качественные акцентирует внимание на необходимости избегать абсолюти¬
зации тенденций развития, выявленных в начале процесса, ибо в дальней¬
шем они могут измениться вплоть до своей противоположности, причем
именно вследствие развития. Формально этот закон требует учета нелиней¬
ности многих процессов, зависимости характерных показателей от его хода.Из этого закона следует также, что сумма свойств частей не есть свой¬
ство целого, а отрицание целого не обязательно означает отрицание час¬
тей, ибо может относиться к отрицанию лишь того нового свойства, кото¬
рое возникло вследствие синтеза частей.Шестой диалектический закон всеобщей взаимосвязи и взаимозави¬
симости явлений требует учета всех факторов, определяющих исследуе¬
мый процесс, а не только тех, что кажутся доминирующими.Система этих шести законов является полной и замкнутой, т.е. само¬
достаточной для описания любых явлений. Тем не менее, комбинируя эти
законы, можно сформировать и ряд других законов, которые удобны в
конкретных обстоятельствах. Однако эти новообразования являются из¬
быточными и вторичными по отношению к вышеизложенному.Тем не менее в важных частных случаях законов перехода количест¬
венных изменений в качественные и отрицания отрицания получаются так
называемые законы Кирхгофа, важные в прикладном отношении. Первый276
закон Кирхгофа получается из первого из этих законов в том частном слу¬
чае, когда суммирование частей не рождает новое качество. Отсюда сле¬
дует, что в этом случае отрицание целого есть отрицание частей, и наобо¬
рот. Второй закон Кирхгофа получается из закона двойного отрицания,
когда логическая спираль оказывается замкнутой, т.е. когда цепь суждений
приводит к исходному тезису. Второй закон Кирхгофа как раз и констати¬
рует: «Хождение по логическому кругу бессмысленно».Законы диалектики имеют аналоги в классической логике, за исключе¬
нием закона единства и борьбы противоположностей с его следствиями, ибо
он прямо противопоставляется закону исключенного третьего. Следствием
этого закона в классической логике является закон тождества: «Всякое суж¬
дение тождественно самому себе при любых условиях». Следствием же
закона единства и борьбы противоположностей диалектики является проти¬
воположное заключение: «Всякое суждение не тождественно самому себе в
силу своей неоднозначности».Практически это значит, что ввиду размытости, неоднозначности
вербальных форм (суждений) диалектика умудряется делать умозаклю¬
чения даже, если исходные суждения противоречат друг другу. Анало¬
гичная картина возникает, когда имеются два тождественных суждения,
что в классике равнозначно одному суждению.Остальные законы классической логики и диалектики различаются
тем, что в первом случае любые деформации исходных суждений могут
быть только скачкообразными (либо истина, либо ложь), а во втором
случае все переходы плавные и непрерывные с бесконечным множест¬
вом состояний между истиной и ложью. Поэтому классическая логика
бинарна, двузначна, а диалектика бесконечнозначна.Диалектическая логика незаменима при принятии решения в услови¬
ях противоположных требований к нему.Рассмотрим теперь целостную модель проблемной ситуации, в которой
отображено несколько материальных свойств или объектов с учетом их
взаимного влияния друг на друга. Такие ситуации могут быть описаны соот¬
ношениями типа (5.88) или (5.97), а в случае линейной аппроксимации -(5.89)	или (5.98).На основе соотношений типа (5.89), (5.98) можно ставить оптимизаци¬
онные задачи, преобразуя любое из входящих в них символических урав¬
нений в целевую функцию, а остальные - в ограничения-неравенства.Соотношения такого рода позволяют исследовать устойчивость про¬
блемной ситуации или системы, описываемыми этими соотношениями,
что можно делать, используя, например, критерии устойчивости дина¬277
мических систем типа Рауса-Гурвица, Найквиста, Михайлова, согласно
которым, как известно, об устойчивости можно судить на основе опре¬
делителя системы соотношений типа (5.89), (5.98); или критерии В.М.
Попова, В.А. Якубовича, квадратичный, круговой и др. критерии при
выборе других усреднений, обращающих соотношения (5.88) и (5.97) в
нелинейные системы дифференциальных уравнений.В отличие от теории автоматического управления, где рассматри¬
ваемые соотношения, как правило, полностью определены, при описа¬
нии реальных ситуаций в соотношениях (5.88), (5.97) или получаемых на
их основе (5.89) и (5.98) могут быть известны не все параметры, либо
отображаемые суждения могут быть противоречивыми, что требует раз¬
работки специальных методов решения таких уравнений (например,
один из методов получения интервальных решений не полностью опре¬
деленных уравнений предложен А.В. Бобрищевым, см. ссылки в [1, 12]),
или разработки специальных подходов или методик исследования рас¬
сматриваемых символических отображений с использованием методов
из групп МАИС и МФПС.Результаты решения систем уравнений (5.89) или (5.98) Moiyr иметь
такой же характер, как решения отдельных уравнений, типа приведенных
на рис. 5.3. Особый интерес представляют ситуации, для которых решения
имеют вид типа кривой 8 < 1, поскольку в зависимости от соотношения
параметров п, т и L решения могут носить не затухающий характер, а
амплитуда колебаний может возрастать. Такой характер решения свиде¬
тельствует, с одной стороны, о неустойчивости системы, но, с другой -
такие ситуации могут служить основой развития, что свидетельствует о
наличии негэнтропийных тенденций в системе, источники которых нужно
выявлять, исследовать и управлять ими для создания ситуаций управляе¬
мого, устойчивого развития системы.С учетом рассмотренного информационный подход к анализу систем
имеет широкий спектр приложений, позволяет получать оценки струк¬
тур, свертку разнородных критериев при решении многокритериальных
задач, разрабатывать методы организации сложных экспертиз, оценивать
переходные процессы принятия решений, тенденции развития систем
различной физической природы и т. д. С примерами приложений подхо¬
да можно познакомиться в [1, 3,11-13, 31 и др.] и в гл. 8, 9.278
Глава 6. ПОСТЕПЕННАЯ ФОРМАЛИЗАЦИЯ
МОДЕЛЕЙ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙВ гл. 2 была приведена классификация методов моделирования систем,
в которой в качестве одного из специальных методов системного анализа
назван подход, основанный на идее постепенной формализации модели ре¬
шения задачи (анализа проблемной ситуации) путем попеременного исполь¬
зования методов, направленных на активизацию использования интуиции и
опыта специалистов, и методов формализованного представления систем.В данной главе приводится краткая характеристика возникновения и
развития этого подхода.6.1.	Понятие о постепенной формализации моделей
принятия решенийИз истории возникновения подхода. Идея подхода, основанного на
постепенной формализации модели принятия решений, имеет свою ис¬
торию, связанную с идеей «гена» Ф.Е. Темникова (см. Приложение 2).Под влиянием этой идеи в последующем одним из авторов учебника
был предложен подход, основанный на постепенной формализации моделей
принятия решений, развитие которого также имеет свою историю...В 1972 г. для пояснения идеи постепенной формализации был про¬
веден «эксперимент» с пятиклассницей. Аленка нашла в разделе голово¬
ломок одного из популярных журналов задачу, которую невозможно
было решить известными ей методами математики. Формулировалась
задача следующим образом.Известно: в столовую вошла группа посетителей, которые
вначале сели за несколько столов по 6 и по 1 человек;
а затем разместились поровну, по 11 человек, заняв z столов.
Требовалось определить: сколько посетителей вошло в столовую,
если их было больше 100 и меньше 150.Формально ситуация, предлагаемая в головоломке, описывается
уравнением с числом неизвестных больше, чем число уравнений6х + Пу = llz	(6.1)и ограничением	100 < llz < 150.279
Уравнение (6.1) имеет 3 неизвестных, т.е. число неизвестных больше,
чем число уравнений. Следовательно, к нему не применимы обычные ме¬
тоды решения алгебраических уравнений. Попытки применить искусст¬
венные приемы также не позволяют получить все варианты решения,
даже если учесть ограничение. Да эти приемы и не могла знать пятикласс¬
ница. Остается - перебор или случайный подбор, на который и рассчитана
головоломка.Чтобы ускорить такой перебор, его можно попытаться несколько на¬
править с помощью подсказок, обеспечивающих постепенную помощь в
получении результата.«Аленка, - сказали мы вначале, - А ты попытайся применить то,
что знаешь. Таблицу умножения, например».Снять ограничение «10», обычно задаваемое формой таблицы умножения,
помогло то, что в правой части уравнения (6.1) z сразу умножается на 11.Под членами уравнения быстро стали появляться столбцы произведений(рис. 6.1).6x1=67x1 = 711x1 = 116x2 = 12.7 х 2 = 1411 х 2 = 226 х 3 = 18 \7 х 3 = 2111 х 3 = 336 x4 = 24 \7 х 4 = 2811 х 4 = 446x5 = 30\ \7 х 5 = 3511 х 5 = 556 х 6 = 36 \ 'v 41 х 6 = 42 \11 х 6 = 666 х 7 = 42 \/ 7 х 7 = 49 \11 х 7 = 776x8 = 48чх8 = 56И х 8 = 886x9 = 54 -Ч\\у 7 х 9 = 6311x9 = 996 х 10 = 60N& 7 х 10 = 70\>11 х 10 = 1106 х 11=66—
6 х 12 = 72
6x13 = 78 /-А^7хЦ=77^
7 х 12 = 84 —>
У 7 х 13 = 91'V,/>11 х 11 = 121
4^Al х 12= 132
^11 х 13 = 1436 х 14 = 84 /Ьх 14 = 98''11 х 14= 1546х 15 = 90'*7 х 15 = 105
Рис. 6.111 х 15 = 165Подождав немного (примерно до умножения на 15), мы применили
следующую подсказку:«не увлекайся перечислением элементов».В данном случае, приняв за элементы 6jc, ly, llz, мы предложили
школьнице остановиться и подумать, что можно сделать с полученными
столбцами произведений дальше, т. е. предложили возвратиться к форму¬
лировке задачи.280
Еще одна подсказка для ограничения перебора содержится в условии
задачи, в ограничении 100 < llz < 150. Следовательно, нужно рассмат¬
ривать только этот диапазон сумм.Однако перебор при этом (в приводимом примере - эго число размещений с по¬
вторениями) в случае 15 произведений под тремя столбцами составит 153 = 3375 (!).Далее школьница уже сама предложила прием, которым часто поль¬
зовалась в школе: не вычислять полностью суммы, а проверять вначале
суммы последних цифр слагаемых на совпадение с последней цифрой
составляющих правой части уравнения.После этого в считанные минуты она получила три решения, соеди¬
ненные в приведенной совокупности произведений стрелками:1)х	= 8, у= 12, z = 12;2)х	= 9, у = 8, z= 10;3)х=	11, у= 11, z = 13.В ответе к головоломке был только третий вариант решения, который
можно получить, применив специальный прием:уравнение с тремя неизвестными типа тх + пу = kz решается для лю¬
бых х, у и z в случае, если сумма коэффициентов при переменных слагаемых
равна коэффициенту при z, т.е. т + п = к.Тогда, приняв z равным сумме коэффициентов при х и у (т.е. z = т+п) и
поменяв местами к и z, получим уравнение, справедливое при значениях х=у = к,
т. е. в данном случае 11 (что соответствует третьему варианту решения).Можно получить больше решений, если суммировать слагаемые, которые
ближе к началу и нижнему пределу, и расширить область допустимых решений
(например, еще три решения, приведенные пунктирной линией).При этом, правда, следует иметь в виду, что при расширении области
допустимых решений возрастает перебор вариантов (увеличение числа раз¬
мещений с повторениями). Не нужно число столбцов произведений расши¬
рять до большого числа слагаемых. Область допустимых решений следует
увеличивать постепенно, пока не будет получено последнее возможное ре¬
шение. В приведенном примере произведения в первом и втором столбцах
не должны выходить за рамки принятых ограничений, т.е. 150. Поэтому
вполне достаточно добавить еще три-четыре строки.Для ускорения нахождения вариантов решения можно разработать ав¬
томатизированную процедуру, которую в настоящее время может написать
практически каждый школьник \Приведенный пример демонстрирует полезность привлечения нефор¬
мального, интуитивного мышления при решении задач, которые не могут
быть сразу решены формальными, математическими методами, и пра¬
вильность гипотезы Ж. Адамара (см. ссылки в [12]) о необходимости пере¬
ключения этих видов мышления (что условно можно представить рис. 6.2),1 Такую диалоговую процедуру средствами языка ТУРБО-ПАСКАЛЬ 7.0 в 1996 г. ученик 8-го
класса Алеша Леонов написал за полчаса.281
Активизация интуитивного мышления
(подсказки человеку)Формальные методы
(экран дисплея)Формулировка задачи:«В столовую вошла группа посетителей,
которые вначале сели за несколько
столов по 6 и по 7 человек;
а затем разместились поровну,
по 11 человек, заняв z столов;
Определить, сколько посетителей
вошло в столовую, если их было
больше 100 и меньше 150 »Не решается!?«А ты попытайся применить
то, что знаешь.Таблицу умножения, например »Много!?«Не увлекайся перечислением!
Вспомни о формулировке задачи
и об ограничениях »вх +
6x1=6
6x2=12
6x3 = 18
6 х 4 = 24
6 х 5 = 30
6 х 6 = 36
6 х 7 = 421у =
7x1=7
7x2=14
7 х 3 = 21
7 х 4 = 28
7 х 5 = 35
7 х 6 = 42
7 х 7 = 49Uz\
11 х 1 = 11
11 х 2 = 22
11 х 3 = 33
11 х 4 = 44
11 х 5 = 55
11 х 6 = 66
11 х 7 = 77Сократить бы перебор еще!
«Проверяй вначале суммы
последних цифр слагаемых
на совпадение с последней6x 13 = 78 7 x 13 = 91 11 x 13 = 143100 < llz < 1506x8 = 68	7x8 = 56 11 x8 = 886x9 = 54	7x9 = 63 11 x9 = 996 х 10 = 60	7 х 10 = 70 11 х 10 = 1106x 11 = 66	7x 11 =77 11 x 11 = 1216 x 12 = 72	7x 12 = 84 11 x 12= 1326 x 13 = 78	7x 13 = 91 11 x 13 = 143282Рис. 6.2
которая и положена в основу метода постепенной формализации про-
цесса решения задачи, т.е. в основу искусства формализации, как мы
тогда назвали этот подход.Рассмотренный пример представляет собой процедуру постепенной фор¬
мализации модели для решения уравнений с числом неизвестных больше, чем
число уравнений.На основе этого примера и ряда других был разработан обобщенный
подход к постепенной формализации моделей принятия решений, излагае¬
мый в § 6.2.Основные положения подхода, базирующегося на постепенной
формализации моделей принятия решений. Подход базируется на
идее постепенной формализации модели постановки и решения задач
(анализа проблемных ситуаций) путем поочередного использования
средств из класса методов активизации использования интуиции и опыта
специалистов (МАИС) и класса методов формализованного представле¬
ния систем (МФПС).Этот подход возник как реализация подхода к моделированию само¬
организующихся (развивающихся) систем с большой начальной неопре¬
деленностью, рассмотренного в § 1.4.В общем виде идея подхода формулируется следующим образом:1)	разрабатывается (выбирается) знаковая система, с помощью которой
фиксируют известные на данный момент компоненты и связи между ними;2)	затем путем преобразования полученного отображения с помощью
установленных (принятых) правил (правил структуризации или декомпо¬
зиции; правил композиции, поиска мер близости на пространстве состоя¬
ний) получают новые, неизвестные ранее компоненты, взаимоотношения,
зависимости, которые могут либо послужить основой для принятия реше¬
ний, либо подсказать последующие шаги на пути подготовки решения;3)	полученные новые компоненты включаются в исходное множест¬
во, и процедура повторяется.При этом возможно несколько итераций и методы отображения мо¬
дели могут меняться по мере развития у лиц, принимающих решения,
представлений об объекте и проблемной ситуации в направлении все
большей формализации модели принятия решений.В процессе реализации этой идеи можно накапливать информацию
об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи (правила
взаимодействия компонент) и применяя их, постепенно создавать все283
более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объ¬
екта. При этом информация может поступать от специалистов различ¬
ных областей знаний и накапливаться во времени по мере ее возникно¬
вения в процессе познания объекта или проблемной ситуации.Адекватность модели при таком подходе доказывается последователь¬
но, по мере ее формирования, путем оценки правильности отражения на
каждом последующем шаге компонентов и связей, необходимых для дос¬
тижения поставленных целей.Такое моделирование становится своеобразным «механизмом» раз¬
вития представлений о задаче (проблемной ситуации), практическая
реализация которого может быть различной:•	в форме естественного языка, помогающего уточнять описания
задачи и обосновывать выбор методов моделирования;•	в форме теоретико-множественной записи постановки задачи с
последующим уточнением выбора методов ее решения;•	в форме разработки специального языка моделирования, в осно¬
ву которого может быть положен один из методов дискретной матема¬
тики (например, математическая логика, математическая лингвистика);•	с использованием одного из специальных методов моделирова¬
ния систем (структурно-лингвистического, морфологического модели¬
рования, информационного подхода и т. д.), по мере развития модели
методы могут меняться в направлении возрастания формализации.Излагаемый подход к постепенной формализации модели принятия
решения представляет собой своего рода методику системного анализа,
которая сочетает интуицию и опыт ЛПР (с помощью применения отно¬
сительно методов из класса МАИС), и формальные, знаковые представ¬
ления, позволяющие привлекать достижения математических теорий и
моделей (из класса МФПС) и применять ЭВМ.Принципиальной особенностью модели постепенной формализации яв¬
ляется то, что она ориентирована на развитие представлений исследователяоб	объекте или процессе принятия решения, на постепенное «выращивание»
решения задачи. Поэтому, как правило, предусматривается не одноразовый
выбор методов моделирования, а смена методов по мере развития у лиц,
принимающих решения, представлений об объекте и проблемной ситуации
в направлении все большей формализации модели принятия решений.Первоначально подход был предложен на базе концепции струк¬
турно-лингвистического моделирования, но в последующем стал разви¬
ваться как самостоятельное направление.284
Можно рекомендовать некоторые основные этапы реализации под¬
хода, которые полезно учитывать при разработке конкретной методики.
Основные из них приведены на рис. 6.3.В зависимости от конкретной задачи этапы могут чередоваться, при¬
меняться параллельно, что отражается структурой конкретной методики
моделирования.Рассмотрим основные этапы реализации подхода более подробно.1.	Разрабатывается или выбирается знаковая система - исходный язык моде¬
лирования, с помощью которого осуществляется первоначальное отграничение
системы от среды, «перечисление» системыМожет использоваться естественный язык, средства теоретико-множе-
ственных, логических, лингвистических и других методов дискретной ма¬
тематики■; или язык одного из специальных методов моделирования систем
(имитационное динамическое моделирование, язык ситуационного модели¬
рования, морфологический подход и т.п.); по мере развития процесса посте¬
пенной формализации язык моделирования может изменяться.Рис. 6.3285
Разрабатывают (выбирают) язык моделирования лица, принимающие
решение (ЛПР). При этом могут использоваться методы из группы МАИС,
т.е. методы типа мозговой атаки (МА) или коллективной генерации идей
(КГИ), на основе которых осуществляется выбор направления дискретной
математики в качестве метода для разработки языка моделирования.2.	Выбирается подход к моделированию и вводятся правила преобразо¬
вания, применяемые при формировании и анализе модели:правила структуризации или декомпозиции (подход «сверху»); при этом
могут выбираться приемы, принципы и признаки структуризации, использо¬
ваться методики структуризации, рассматриваемые в гл. 7;правила композиции, поиска мер близости на пространстве состояний
элементов (подход «снизу»), т.е. правила морфологического перебора, или
правила из теории множеств, математической логики, математической лин¬
гвистики, а в случае конструкторских разработок - и из теории графов.В зависимости от конкретной задачи подходы в последующем могут че¬
редоваться, применяться параллельно, что отражается структурой методики
моделирования.3.	С помощью языка моделирования фиксируются элементы и связи
(правила взаимоотношений) между ними.При выполнении этого этапа могут применяться правила отбора компонен¬
тов, введенные на основе теории множеств, т.е. правила вхождения в множество
путем установления соответствия между названием множества и названием эле¬
ментов. Однако такой подход требует введения подобных правил в язык моде¬
лирования. Например, введения и использования парадигматических отношений,
формирования деревьев дескрипторов.Поэтому на практике чаще применяются методы из группы МАИС, типа
МА или КГИ. При этом не ставится задача полного «перечисления» системы, а
фиксируются элементы, известные на данный момент, в результате чего форми¬
руется исходное множество элементов. В числе исходных элементов могут быть
однородные, которые затем могут объединяться в группы (компоненты), или, на¬
против, в числе элементов могут быть понятия более общие, чем другие, тогда их
следует расчленить на более детальные, сравнимые с остальными.В числе правил могут быть простейшие, типа «помещения рядом» (конкате¬
нации, сцепления), или более сложные - типа «помещение над», «помещение
под», «условное следование за» и т.д. Могут использоваться правила не только
из методов дискретной математики, но и полученные на основе аналитиче¬
ских зависимостей, отображающих законы функционирования проектируе¬
мых устройств, или технологические процессы их сборки.Если система сложная, с многоаспектными элементами, то не следует
стремиться включить в исходное множество все элементы и связи, нужно
учитывать правило «не увлекайся перечислением».286
4.	Преобразование сформированного отображения с помощью введен¬
ных (принятых) правил и получение на этой основе новых, неизвестных
ранее компонентов, взаимоотношений, зависимостей, структур.При использовании языка моделирования, базирующегося на теоретико¬
множественных представлениях, на основе известной теоремы теории мно¬
жеств: при применении правила «помещение рядом» элементов из разных
множеств у компонентов нового множества («пар» при помещении рядом эле¬
ментов из двух множеств, «троек» - при трех исходных множествах и т.д.) по¬
является новый смысл. Для обеспечения этого процесса перебора могут ис¬
пользоваться автоматизированные диалоговые процедуры, формирующие но¬
вые компоненты, которые отбирает или исключает ЛПР в диалоговом режиме.Полученные новые компоненты могут либо послужить основой для
принятия решений, либо подсказать последующие шаги на пути подго¬
товки решения.5.	Включение полученных новых компонентов в первоначальное описа¬
ние и повторение процедуры преобразования с использованием ранее вве¬
денных или новых правил.Решение о включении компонентов принимается исследователем, т.е.
используются его интуиция и опыт. При этом для принятия решения могут
применяться методы из группы МАИС (например, методы типа МА, КГИ,
или выявления мнений единичных экспертов).Рассмотренную процедуру следует повторять до тех пор, пока не бу¬
дет найдено удовлетворительное решение.В процессе моделирования следует помнить о двух полюсах мышле¬
ния и рекомендации Ж. Адамара: при возникновении затруднения в про¬
цессе формирования модели следует использовать переключение образ¬
ного и формального мышления.На каждом этапе могут быть использованы методы из классов МАИС и
МФПС, и исследователю предоставляется право с учетом особенностей конкретной
решаемой задачи выбирать способ формирования исходного множества элементов
и связей, способ формирования новых компонент из исходных элементов и т.п.При выборе дальнейшего пути уточнения модели необходимо не забы¬
вать возвращаться к системным представлениям и к цели исследования.В процессе постепенной формализации можно накапливать информа¬
цию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты, связи, правила
взаимодействия компонент, и, применяя их, получать отображения после¬
довательных состояний модели принятия решений, постепенно создавая
все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого
объекта. Информация может поступать от специалистов различных облас¬
тей знаний и накапливаться во времени по мере ее возникновения.287
Таким образом, процесс постепенной формализации может стать
обоснованием формальной модели с постепенным доказательством ее
адекватности на каждом витке моделирования. Моделирование становится
как бы «механизмом» развития системы, «выращивания» решения задачи.
По мере развития модели методы могут меняться. На определенном этапе
можно ввести количественные оценки, и в результате в ряде случаев мо¬
жет быть получена формальная модель. При этом реализуется идея ото¬
бражения проблемной ситуации в виде развивающейся модели и ход
решения направляется с помощью некоторых рекомендаций типа «ис¬
пользуй то, что знаешь», те увлекайся перечислением», те забывай
возвращаться к формулировке задачи» и т. п.Получив подсказки, ЛПР легко усваивают идею постепенной форма¬
лизации и начинают сами предлагать приемы сокращения перебора и
«выращивания» решения задачи.Пример реализации подхода для моделирования производственных си¬
туаций приведен в § 6.4. Аналогично можно представить модель постепен¬
ной формализации и в форме морфологического моделирования (см. § 6.5).Еще более интересные результаты получены при использовании идеи
постепенной формализации путем целенаправленной смены методов из
групп МАИС и МФПС в процессе постановки и решения задачи. Напри¬
мер, такая модель была разработана в 1973 г. [21] (см. § 6.3).Идея постепенной формализации задачи может быть реализована в
форме языка автоматизации моделирования. Такие языки могут разра¬
батываться для систем автоматизации проектирования сложных техни¬
ческих изделий и комплексов; моделирования последовательности про¬
хождения документов (организационно-технологических процедур) при
подготовке и реализации управленческих решений, при разработке про¬
изводственных и организационных структур предприятий, выборе струк¬
туры обеспечивающей части (04) автоматизированной информационной
системы. Некоторые примеры приведены в гл. 9.6.2.	Постепенная формализация в задачах моделирования
процессов прохождения информации
в системах управленияДля того чтобы пояснить развитие модели постепенной формализа¬
ции, рассмотрим конкретный пример моделирования автоматизирован¬
ной информационной системы (АИС) сбора и первичной обработки ин¬
формации как первой очереди ОАСУ, для которой впервые был приме¬
нен рассматриваемый подход.288
Задача первоначально была поставлена Всесоюзным научно-иссле-
довательским и проектным институтом отраслевых автоматизированных
систем управления (ВНИПИОАСУ) как задача диспетчеризации при
сборе информации от предприятий из разных городов в период принятой
в то время квартальной отчетности перед отраслевым министерством.
При этом предварительно заказчиком рассматривалось два основных
варианта: 1) создание единого Главного информационно-вычислитель¬
ного центра (ГИВЦ) отрасли и организация централизованного сбора от
всех предприятий посредством установленных на них периферийных
средств сбора информации (Al, А2,..., А к); 2) наряду с ГИВЦ и перифе¬
рийными средствами сбора на предприятиях создать региональные ин¬
формационно-вычислительные центры (ИВЦ), обозначенные на рис. 6.4
ИВЦ1, ИВЦ2,..., ИВЦл, которые будут расположены в городах.Необходимо было выбрать вариант и определить вычислительную
мощность ГИВЦ и региональных ИВЦ (в случае выбора второго вариан¬
та), типы ЭВМ для них, типы периферийных средств регистрации ин¬
формации, объемы информационных массивов в ГИВЦ и ИВЦ, формы
документов Д1, Д2, ... , Дт сбора и передачи информации между пунк¬
тами, принятыми в соответствующем варианте. При этом в случае выбо¬
ра первого варианта возникали проблемы диспетчеризации приема-
передачи информации от достаточно многочисленных пунктов первич¬
ного сбора информации на предприятиях.Аналогично может быть поставлена задача для объединения, предпри¬
ятия которых расположены в разных городах, или для предприятия, крупные
производства которых расположены в разных корпусах.Для ответа на требуемые вопросы и выбора структуры сбора и пер¬
вичной обработки информации необходимо исследовать информацион¬
ные потоки. Можно было бы попытаться получить статистические ха¬
рактеристики потоков и принять ориентировочные решения о выборе
технических средств, структуре информационных массивов и т.д. Од¬
нако получить требуемые статистические характеристики сложно, а для
вновь разрабатываемых информационных систем невозможно.Для решения этой задачи автором данной главы [21, 25] была пред¬
ложена методика постепенной формализации задачи моделирования
процессов прохождения информации в системе управления на основе
смены методов по мере развития модели. Эта методика иллюстрируется
на примере, приведенном на рис. 6.3, на котором показаны последователь¬
ные переходы от методов работы с ЛПР (из группы МАИС) к методам форма¬
лизованного представления и обратно.19-3335	289
290Структурные представления
е)МАИСМФПС I ГИВЦТеоретико-множественные представленияСтруктурно-лингвисти¬
ческие представленияРис. 6.4
В рассматриваемом примере учитываются только функции сбора, предвари¬
тельной обработки информации и формирования первичных информационных
массивов и предполагается, что первоначально ничего неизвестно, кроме назна¬
чения системы.Формирование модели, отображающей возможные варианты прохо¬
ждения информации в АИС, можно осуществить путем выполнения сле¬
дующих этапов (рис. 6.4):1.	Отграничение системы от среды («перечисление» элементов системы).
Задачу «перечисления» можно представить на языке теоретико¬
множественных методов как переход от названия характеристического
свойства, отраженного в названии формируемой системы (в данном случае
ОАСУ для конкретной отрасли), к перечислению элементов, которые от¬
вечают этому свойству и могут быть включены в множество.На рис. 6.4 перечислено для примера небольшое число исходных элементов:
ГИВЦ, ИВЦ1, ИВЦ2, ..., Al, А2,... - пункты сбора и обработки информации;Д1, Д2,... - формы сбора и представления информации (документы, масси¬
вы); ЭВМ, ТТ (телетайп), Т (телефон) и т. д. Понятно, что в реальных условиях
конкретных видов подобных элементов существенно больше, и они будут назва¬
ны более конкретно - не ЭВМ, а тип ЭВМ; аналогично - тип ТТ, регистраторов
производства (РП), наименование или код документов и массивов и т. д.«Перечисление» может выполняться с применением метода «мозговой
атаки», а в реальных условиях - методов типа комиссий, семинаров и других
форм выработки коллективных решений (см. § 4.1), в результате чего опреде¬
ляется некоторый перечень элементов будущей системы.2.	Объединение элементов в группы.Сложную реальную развивающуюся систему невозможно «перечис¬
лить» полностью. Следует, набрав некоторое множество элементов, по¬
пытаться объединить их в группы, найти меры сходства, «близости» и
предложить способ их объединения.Если в качестве метода формализованного отображения совокупности эле¬
ментов выбраны теоретико-множественные представления, то этот подэтап мож¬
но трактовать как образование из элементов исходного множества некоторых
подмножеств путем перехода от перечисления сходных по какому-то признаку
элементов к названию характеристического свойства этого подмножества.В результате в приводимом примере могут быть образованы подмножест¬
ва элементов, которые вначале были названы: «форма реализации информации
(ФРИ)», «технические средства (ТС)», «вид информационной службы» (ВИС)»,
«исполнители, операторы (О) и т. д. (см. рис. 6.4, в), а в последующем - соот¬
ветствующими видами обеспечения: информационное, техническое, организа¬
ционное обеспечение - ИО, ТО, ОргО соответственно (см. рис. 9.25).291
3.	Формирование из элементов подмножеств новых множеств, со¬
стоящих из «пар», «троек», «п-ок» элементов исходных подмножеств.В рассматриваемом примере, объединяя элементы подмножеств
ФИС, ФРИ, ТС и т.д. в «пары» и «тройки», получим новые компоненты.Например: Д1_ЭВМ, Д1_ТГ, Д2_ЭВМ и т.п.; ЭВМ_ГИВЦ, ЭВМ_ИВЦ1,
ЭВМА1, ТГ_ГИВЦ, ТТИВЦ1, ТТА1 и т. п.; Д1ЭВМГИВЦ, Д1_ТГ_А1 и т. д.Интерпретация получаемых компонентов затруднена, и ввести какое-либо
формальное правило сравнения элементов новых множеств, которое помогло бы
принять решение о выборе наилучших вариантов, не удается.В таких случаях, согласно рассматриваемому подходу, нужно возвра¬
титься к системно-структурным представлениям и попытаться поискать
дальнейший путь развития модели.4.	Содержательный анализ полученных результатов и поиск новых
путей развития модели.Для проведения содержательного анализа следует возвратиться к
системным представлениям и использовать один из методов группы
МАИС - структуризацию (в данном случае в форме иерархической
структуры - рис. 6.4, д).Такое представление более удобно для лиц, принимающих решение (ру¬
ководителей работ по созданию ОАСУ), чем теоретико-множественные
представления, и помогает им вначале распределить работу между соответ¬
ствующими специалистами, а затем найти дальнейший путь развития модели
на основе содержательного анализа сути полученных «пар» и «троек» с точ¬
ки зрения формулировки решаемой задачи.Поскольку любая задача представляет собой последовательность дейст¬
вий (функций) по сбору, хранению и первичной обработке информации, то
становится очевидной необходимость внесения в модель нового подмноже¬
ства «Функции-операции (Ф)», добавление элементов которого к прежним
«парам» и «тройкам» позволяет получить новое их осмысление. Для просто¬
ты на рис. 6.4 показаны только принципиально отличающиеся друг от друга
функции - связи С, хранения М (от «memory» - «память») и обработки К (от
«компьютер»), т.е. «ген» информационной системы (см. Приложение 2).После их добавления получаются комбинации, которые ЛПР могут не
только сравнивать, но и оценивать. Например, комбинации типа С_Д1_ТТ,
С_Д1_Т отличаются друг от друга скоростью передачи информации, которую
в конкретных условиях можно измерить или вычислить.5.	Разработка языка моделирования.После того как найдено недостающее подмножество, в принципе
можно было бы продолжить дальнейшее формирование модели, пользуясь
теоретико-множественными представлениями. Однако, когда осознана292
необходимость формирования последовательностей функций-операций,
конкретизированных путем дополнения их видами обеспечения - конкре¬
тизированных функций (КФ), то целесообразнее выбрать лингвистические
или данной модели семиотические представления, которые удобнее для
разработки языка моделирования последовательностей КФ.Для пояснения принципов разработки языка моделирования приве¬
дем более детализированное представление этапов (рис. 6.5).а)б)тт т293
Принципы разработки языка моделирования можно представить
следующим образом:•	разработка тезауруса языка моделирования;•	разработка грамматики (или нескольких грамматик, что зависит
от числа уровней модели и различия правил).В рассматриваемом примере использовано сочетание лингвистических,
семиотических и графических представлений и разработан язык графо¬
семиотического моделирования, который в первоначальных вариантах ис¬
пользования рассматриваемого подхода иногда носил и другие названия -
структурно-лингвистического, сигнатурного (знакового) моделирования.Структура тезауруса языка моделирования, приведенная на рис. 6.5, г,
включает три уровня:•	уровень первичных терминов (или слов), которые представлены в ви¬
де списков, состоящих из элементов {е,} подмножеств Ф, ФРИ, ТС, ВИС;•	уровень фраз {^}, который в этом конкретном языке можно назвать
уровнем конкретизированных функций (КФ), так как абстрактные функции
С, М, К, объединяясь с элементами подмножеств ФРИ, ТС, ВИС, конкретизи¬
руются применительно к моделируемому процессу;•	уровень предложений {/?*}, отображающий варианты прохождения ин¬
формации в исследуемой системе.Грамматика языка включает правила двух видов:•	преобразования элементов {е*} первого уровня тезауруса в компо¬
ненты {fj} второго уровня, которые имеют характер правил типа «помеще¬
ния рядом» (конкатенации, сцепления) Rf;•	преобразования компонентов {/J} в предложения {рк} - правила типа
«условного следования за» Rn\ правила этого вида исключают из рассмотре¬
ния недопустимые варианты следования информации: например, после
функции С1^Ц2_А1-ИВЦ1_ТТ (передача документа Д2 из А1 в ИВЦ1 с по¬
мощью ТТ) не может следовать функция Ml Л2_ГИВЦ_МН, так как в ре¬
зультате выполнения предшествующей функции документ Д2 в ГИВЦ не
поступил (здесь МН - машинный носитель).В результате проведенных преобразований структура рис. 6.5, в, ото¬
бражающая состав обеспечивающей части ОАСУ, преобразуется в струк¬
туру рис. 6.5, д, отображающую пути следования информации .Словарь первичных терминов языка графо-семиотического модели¬
рования, количество уровней в нем и правила грамматики определяются
результатами предшествующего развития модели.Таким образом с помощью языка моделирования разрабатывается мно¬
гоуровневая модель.294
В нашем примере двухуровневая, если считать уровень исходных множеств
нулевым (рис. 6.5, ж). Осмысление этой модели (на уровне МАИС) приводит к
преобразованию структуры, которая первоначально формировалась как струк¬
тура-состав, в которой были представлены виды обеспечения ОАСУ и их дета¬
лизация (рис. 6.5, г и е), в структуру функционирования, отображающую вариан¬
ты структуры информационных потоков (рис. 6.5, д).6.	Оценка и анализ вариантов информационных потоков.После формирования вариантов следования информации необходимо
их оценить. Для этого могут быть приняты также разные варианты - от
содержательной оценки путей сбора и первичной обработки информации
(нижний уровень рис. 6.5, ж) до поиска алгоритмов последовательного
преобразования оценок компонентов предшествующих уровней модели в
оценки компонентов последующих уровней, что осуществляется путем
анализа сформированной графо-семиотической модели.Варианты оценки модели иллюстрируются рис. 6.6.а)Lw= {*»,}КритерииW'={wm'}W" = {w„ "} Требования ЛПРРис. 6.6295
В рассматриваемом примере можно проводить оценку тремя способами:а)	на уровне вариантов прохождения информации {рк}, что иногда мо¬
гут сделать компетентные специалисты путем коллективного обсуждения
предложенных им вариантов (если число этих вариантов не очень велико -
не более 7 ± 2);б)	на уровне конкретизированных функций (КФ) {£} с последующим
преобразованием этих оценок W'{fj} в оценки вариантов W"{pk}\в)	на уровне элементов {е,} с последующим преобразованием оценок
W{et} в оценки W'{fj}, а их - в оценки W"{pk}.При втором способе можно выделить на модели «сферы компетентности» и
поручить оценку КФ по сферам соответствующим специалистам; оценки КФ в
большинстве случаев также получают экспертно, однако в некоторых случаях
они могут быть измерены; этот способ подобен оценке сетевой модели, и при оп¬
ределении алгоритма преобразования оценок (рп можно использовать опыт сете¬
вого моделирования (для большинства критериев оценки алгоритм преобразова¬
ния - суммирование, а для критерия надежности передачи или хранения инфор¬
мации, оцениваемых с помощью вероятностей, алгоритм более сложный).При третьем способе алгоритмы преобразования могут быть найдены
путем анализа различных КФ с точки зрения влияния на их оценку по тому или
иному критерию элементов соответствующего вида. Например, оценка КФ пе¬
редачи информации по критерию времени t может быть получена на основе
выяснения, что в структуре КФ влияет на оценку по t. Если используются тех¬
нические средства связи, то, зная принципы передачи информации с . их помо¬
щью, можно определить vTC и зависимости t = гд /vTC, где гд - объем переда¬
ваемой информации (например, измеряемых в числе знаков), т.е. оценка эле¬
ментов, принадлежащих подмножеству ФРИ; vTC - скорость передачи инфор¬
мации с помощью соответствующего технического средства, т.е. оценка эле¬
мента, принадлежащего подмножеству ТС. Таким образом, в данном примере
на оценки КФ «С...» влияют элементы подмножеств ФРИ и ТС, и следует пре¬
дусмотреть их оценку в исходных списках элементов. Аналогично можно оп¬
ределить, какие из элементов влияют на оценки КФ по стоимости, надежности,
срокам внедрения и другим учитываемым критериям оценки.Выбор способа оценки модели зависит от вида графо-семиотической
модели, а алгоритмы преобразования оценок cpi и фп определяются на
основе анализа этой модели. Выбор критериев оценки зависит от вы¬
бранного способа оценки модели.Например, при первых двух способах оценки (на уровне {/?,} и на уровне
{могут быть приняты такие оценки, как оперативность (время), достовер¬
ность (вероятность сбоя при передаче информации, ошибок при ее обработке и
т. п.), трудоемкость, затраты на внедрение, эксплуатационные расходы, сроки
внедрения и т. д., а при оценке модели на уровне элементов {^} - оценки типа296
Гд, vTC и т. п., на основе которых могут быть вычислены оценки КФ, или оцен¬
ки трудоемкости, скорости заполнения форм или ввода информации и т. п.Способ оценки модели на уровне вариантов {рк} - экспертный; на уров¬
не {fi} для экспертного оценивания могут быть выделены сферы компетент¬
ности и привлечены соответствующие специалисты, знающие особенности
конкретных технических средств и т.п.; и кроме того, наряду с экспертным
оцениванием могут быть проведены эксперименты по той или иной КФ.Оценки элементов {^}, необходимые для вычисления оценок соответст¬
вующих КФ, могут быть в большинстве случаев получены из справочной
литературы или измерены.Рассматриваемую многоуровневую модель в обобщенном виде мож¬
но представить в виде аналитических зависимостей.Например, для варианта оценок, приведенного на рис. 6.6, а:Wn\pJn) = optWn{pjn), PjnePn, Pg^Si;W\Pj^) = 9"W"-\pjn_x)}, p„_tePnA PnA с5,;(6.2)Wk(pJi) = <pk{Wl‘-\pk_l)}, pJk<=Pt, Pk cS„ pk_x Л-, cS;;W1 (pfl) = <p'{W(en)}, Pjl eP„ /> с S,, e,eE, E<zS,.Для варианта, приведенного на рис. 6.6, в:W*(pJm) = opt W(pJm), pJm e	сS,;pl = lК-,’ Р^ерш-1Л,'‘	(6.3)рн = UPh.,' РлеРь’ pbcSn Ph., e/>*-1> pk-iЛ-.= 1ph =IM> Ph e/,i’ pi c5/> e>&E> E^sr297
Знаком (J обозначено любое взаимодействие компонент «условноеследование за», сложное взаимодействие или просто «помещение ря¬
дом»; W"(pjn) функционал, связывающий критерии оценки выбираемого
решения с компонентами pJn, которые зависят от компонентов предыду¬
щего уровня pjn-\\ в общем случае pjk зависят от компонентов pjk_\\
Е, Р], ... , Рк„ Рп-1, Рп - множества смысловыражающих элементов
(тезаурус) задачи; W(e,\ W\ej,),	№(pJn) - критериальные отобра¬жения элементов (компонентов) структурных уровней тезауруса языка
моделирования; ф1, ф*, ф'7 - алгоритмы преобразования критериальных
отображений одного структурного уровня в другой; SL - совокупность
компонентов всех уровней.В результате получается система алгоритмов, обеспечивающая воз¬
можность автоматизации и соответственно повторяемость процесса
формирования и анализа модели при изменении наборов первичных
элементов и их оценок.Эта система алгоритмов обеспечивает взаимосвязь между компонентами
и целями системы (при моделировании потоков информации по отдельным
задачам - между компонентами и требованиями этой задачи), т. е. в резуль¬
тате получается формальная, аналитическая модель, только представленная
не в виде привычных для такого рода моделей формул или уравнений, а в
виде алгоритмов в памяти ЭВМ.Однако получить такую сложную систему алгоритмов, позволяю¬
щую формализованно отобразить конкретную ситуацию и выбрать луч¬
шее решение, практически невозможно без организации направленной
постепенной формализации процесса принятия решения.Таким образом, на основе рассматриваемого подхода можно поставить
задачу последовательного формирования с помощью графо-семиотического
языка моделирования вариантов прохождения информации и выбора из них
наилучшего путем постепенного ограничения области допустимых решений:
вначале исключить все рк, которые не удовлетворяют граничным значениям
учитываемых критериев, затем предложить рассмотреть оставшиеся вариан¬
ты ЛПР, которые могут позволить либо сразу выбрать из них наиболее
предпочтительный, либо ввести весовые коэффициенты критериев, либо
исследовать область допустимых решений по Парето.Можно также добавить новые критерии качественного характера, не
включенные в первоначально выбранный перечень критериев из-за невозмож¬
ности их количественной оценки.298
Адекватность моделей доказывается последовательно (по мере фор¬
мирования обобщенной модели) путем оценки правильности отражения
в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для
достижения поставленной цели и решения реализующих ее задач.После того как для какого-то класса задач пройдены все этапы по¬
степенной формализации и найдены основы языка моделирования, мож¬
но применять не всю методику, а сразу начинать с подэтапа рис. 6.4, ж.
Однако в случае когда нужно поставить задачу для принципиально ново¬
го объекта или процесса, полезно при обосновании модели выполнять
все подэтапы постепенной формализации задачи, что позволит обосно¬
вать адекватность модели и принципы разработки языка автоматизации
моделирования и алгоритма оценки модели.При этом, проходя этапы постепенной формализации, полезно учитывать
рекомендации типа «используй то, что знаешь», «не увлекайся перечислени¬
ем», «не забывай возвращаться к системным представлениям», «помни о
цели», «не бойся менять методы» и т. п. (что иллюстрируется рис. 6.4).Для пояснения полезности метода постепенной формализации при¬
ведем результат, полученный при решении рассмотренной задачи. После
моделирования вариантов прохождения информации и оценки вариан¬
тов с использованием алгоритма, приведенного на рис. 6.6, в, был полу¬
чен неожиданный результат: вариант структуры информационной сети
для сбора и предварительной обработки информации с размещением в
территориальных центрах вычислительных машин и аналогичный вари¬
ант с телетайпами по времени на сбор информации отличаются всего на
0,5 часа (8,5 и 9 часов!), а при этом второй вариант существенно (на по¬
рядок) дешевле.Напомним, что речь идет о 70-х гг., когда еще не было персональных
ЭВМ, а большие ЭВМ (в тот период типа Минск-32, Минск-22) были весьма
дорогостоящими.К тому времени во ВНИПИ ОАСУ, который был заказчиком задачи,
уже была начата разработка технического проекта с первым вариантом
(гораздо более дорогостоящим по сравнению со вторым), поскольку на
основе «здравого смысла» само собой предполагалось, что этот проект
позволит чуть ли на порядок быстрее собирать информацию в период
квартальной или годовой отчетности.Неожиданный результат, разрушающий представления «здравого смы¬
ла», был получен благодаря разработке методики автоматизации моделиро¬299
вания, позволившей распределить работу между исполнителями: разработ¬
кой моделей занимался студент Р. Купер, который наполовину был амери¬
канцем и мыслил нетрадиционно (он не стал исключать из средств предва¬
рительной обработки информации телетайп!), а обрабатывала результаты
оценки модели студентка J1. Яснова, которая провела добросовестный бес¬
пристрастный анализ, не вникая в содержательный смысл вариантов, чтобы
это не влияло на результаты.После дополнительного анализа информационных потоков
по наиболее объемным задачам «вручную» выяснилось, что при¬
веденный неожиданный результат был получен потому, что ин¬
формация от предприятий, расположенных в одном городе, «вто¬
рую казалось бы можно было укрупнить, обработав на террито¬
риальном ВЦ, нужна для принятия решений разным главным
управлениям (так называемым Главкам) отраслевого министер¬
ства, и поэтому обобщать эту информацию не только на уровне
города, но даже и на уровне предприятия нельзя, а для ускорения
передачи этой информации вполне достаточно ее предваритель¬
ного накопления в телетайпе, который в режиме считывания ра¬
ботает быстрее, чем в режиме набивки.Во ВНИПИ ОАСУ, конечно же, проект не стали переделывать, но в по¬
следующем стали разрабатывать вместо телетайпов регистраторы информациио	состоянии производства с предварительным накоплением информации.
Главным же результатом был тот факт, что разработанная и примененная ме¬
тодика системного обследования информационных потоков и принятия пред-
проектного решения по выбору структуры системы сбора и первичной обра¬
ботки информации помогла получить нетривиальный вариант решения.Для удобства применения рассмотренного подхода на практике приве¬
денную последовательность действий (методику) принято представлять в
виде блок-схемы (пример методики приведен на рис. 6.7).Разрабатывая методику для практического использования, наименова¬
ния этапов можно изменять с учетом конкретных условий ее применения. На
рис. 6.6 приведены наименования подходов и методов, применявшихся при
решении задачи для ВНИПИ ОАСУ.Аналогично рассмотренной задаче можно поставить задачи формиро¬
вания структуры обеспечивающей части автоматизированной системы,
моделирования организационно-технологических процедур (ОТП) подго¬
товки и реализации управленческих решений на действующем предпри¬
ятии (см. гл. 9).300
Этап 3. Применение целевого подхода
(подхода «сверху»)
Содержательный анализ3.1.Формирование
структуры
групп элементов
системы3.2ДетализациякомпонентовструктурыЭтап 1Формули¬ровказадачиОЭтап 4.Содержательный анализ
полученных результатов
и поиск новых путей
развития модели
(например, добавление
новых подмножеств)Этап 2. Применение теоретико-множественных
представлений2.1.2.2.23«Перечисление»-►ФормированиеФормированиеэлементовтеоретико-4-новых множествсистемымножествен¬из подмножеств(Обследование)ной модели(«пар»,« л-ок»)Этап 5.Применение структурно-линг-
вистического моделирования5.1.5.2.Разработ¬Формированиека языкаструктурно¬моделиро¬лингвистиче¬ванияской моделиЭтап 6.Оценка и анализ
вариантов
информационных
потоков6.16.2.► ВыборОценкакритериеви анализоценкимоделей6.3.Формирование и иссле¬
дование аналитиче¬
ских и/или статисти¬
ческих моделейРис. 6.7U)о
6.3. Модели постепенной формализации принятия решенийпри организации технологических процессов производстваВо многих практических ситуациях планирования и управления тех¬
нологическими процессами сразу не удается найти подходящий метод
формализованного представления, который позволяет решить задачу,
или же, предложив формальную модель, не удается доказать ее адекват¬
ность отображаемой ситуации. В этих случаях можно попытаться полу¬
чить модель и доказать соответствие ее реальной действительности пу¬
тем организации процесса постепенной формализации принятия реше¬
ния, т. е. на основе пошагового уточнения постановки задачи обосновы¬
вать адекватность модели, и в результате - получать ответы на постав¬
ленные в задаче вопросы.Необходимость в таком подходе может возникнуть, в тех случаях, когда
после описания ситуации принятия решения в виде системы алгебраических
уравнений решение не может быть получено математическим путем. На¬
пример, если число неизвестных больше, чем число уравнений. Такая зада¬
ча была рассмотрена при пояснении идеи постепенной формализации на
примере элементарного эксперимента. Но такие ситуации возможны и в
реальных условиях организации производства.Так, в случае принятия решения о замене двух (или более) видов
монтажных столов, оборудованных для выполнения соответствующих
работ (например, один вид - для сборки, другой - для пайки и т. п.)
на более универсальные рабочие места которых позволяют выполнять
несколько - два и более типов операций. Или, - в случае выбора обо¬
рудования для участка: например, можно оборудовать участок станка¬
ми или автоматическими линиями двух, трех или более типов, а можно
оборудовать участок универсальными, переналаживаемыми станками с
ЧПУ или гибкими, перестраиваемыми автоматическими линиями, ко¬
торые способны выполнять все требуемые операции, необходимые на
этом участке.При условии, что известны средние производительности станков
(линий) всех видов (с учетом переналадки универсальных) и ориентиро¬
вочные объемы выпускаемой участком продукции, можно описать рав¬
ноценные друг другу ситуации уравнениями типатх + пу - kzтх + пу + lq = kz	(6.4)и т. п.с ограничением	Q\<kz< Qi,302
где х, у, q, z - число станков (линий) различных видов; т, п, /, к - значе¬
ния их производительности (которые предполагаются известными); Q\,
Q2 - нижняя и верхняя границы объемов выпуска продукции.В системе уравнений (6.4) число неизвестных больше, чем число
уравнений, и следовательно математически решить их не представля¬
ется возможным. Поэтому можно попытаться применить подход,
изложенный в § 6.2, и, сформировав таблицу из столбцов тх, пу, lq и
Az, организовать процедуру постепенного ограничения и расширения
области допустимых решений при изменении х,у, q,z.С помощью такой процедуры (которую несложно реализовать с
использованием ЭВМ) можно решать практические вопросы типа:•	какой из вариантов оборудования потребует меньшего числа
станков или линий (и соответственно меньше производственных
площадей),•	целесообразно ли заменять имеющееся оборудование, способ¬
ное раздельно выполнять необходимые операции, на универсальное,
переналаживаемое с учетом объемов выпускаемой продукции (Q\ и
Q2) и других характеристик конкретного производства (трудоемко¬
сти, частоты обновления продукции и т.п.), которые можно отразить
в коэффициентах уравнений.На основе исследования уравнений типа (6.4) можно получить и не¬
которые общие рекомендации.Например, если средняя производительность универсального обору¬
дования к намного выше производительностей тип специализирован¬
ного оборудования, то практически все варианты решения будут полу¬
чаться в пользу универсального оборудования. Однако легко проверить,
что не только при к < т и к < п, но и при сравнимых производительно¬
стях результат может получиться и обратный, в зависимости от объемов
выпускаемой продукции.В рассматриваемом примере использована идея отображения про¬
блемной ситуации в виде развивающейся системы, лежащая в основе
постепенной формализации задач, и ход решения направлялся с помо¬
щью некоторых рекомендаций.Идею постепенной формализации можно представить и с исполь¬
зованием одного из методов морфологического моделирования
Ф. Цвики - метода морфологического ящика (см. § 6.4).303
6.4. Модели постепенной формализации принятияплановых решений на основе морфологического подхода 1Особенности объемно-календарного планирования при поза¬
казной системе производства. При принятии плановых решений, таких
как распределение годовой производственной программы предприятия
по плановым периодам (кварталам, месяцам), производственным участ¬
кам, автоматическим линиям, рабочим местам, при оперативной коррек¬
тировке планов, перестройке производства в условиях гибкой автомати¬
зированной технологии и при решении других подобных задач необхо¬
димо разрабатывать возможные варианты решения и выбирать из них
лучший с точки зрения определения критериев и ограничений.Моделирование таких задач существенно усложняется при позаказной
системе планирования, особенно в условиях разнотипного производства,
которое характеризуется рядом особенностей, затрудняющих применение
при решении этих задач методов математического программирования.В частности следующих:•	задачу распределения производственной программы по плановым пе¬
риодам или производствам не всегда можно или целесообразно сводить к
наиболее исследованной задаче линейного программирования из-за нели¬
нейности или дробно-линейного характера зависимостей переменных, а
также их целочисленности; учет же этих факторов существенно усложняет
постановку и решение задачи или делает ее решение невозможным в реаль¬
ных производственных условиях из-за большой размерности;•	модели математического программирования не позволяют (или позво¬
ляют с большим трудом) учесть многие важные производственно¬
экономические факторы, влияющие на распределение производственной про¬
граммы, такие, например, как необходимость выпуска изделий партиями или
отдельными заказами, которые нецелесообразно дробить по отдельным плано¬
вым периодам, целесообразность концентрации изготовления однотипных и
конструктивно-однородных изделий в одних или смежных плановых периодах,
непрерывность изготовления изделий с длительностью производственного
цикла больше планового периода, приоритет отдельных заказчиков в получе¬
нии продукции, обеспечение заданного ассортимента и необходимой ком¬
плектности выпускаемой продукции (эту особенность пытаются иногда осла¬
бить введением развернутой системы ограничений с учетом нелинейности
производственно-экономических связей, что приводит к существенному ус¬
ложнению модели, нежелательному в практических условиях ее применения);•	при позаказной системе планирования даже однотипного производства воз¬
никают трудности при определении переменной модели математического програм-1 Приводимые в этом параграфе примеры получены в результате работы, которая про¬
водилась совместно с д-ром экон. наук, профессором СПбГПУ В.А. Дуболазовым с при¬
влечением студентов.304
мирования, если учесть упомянутое выше требование отсутствия дробления заказов
по плановым периодам или участкам производства (что может получиться при вы¬
боре в качестве переменной программирования отдельного изделия); в условиях же
не однотипного производства, когда изделия существенно отличаются друг от друга
трудоемкостью изготовления, объемами реализуемой продукции и другими показа¬
телями, определить переменную модели математического программирования мож¬
но только путем введения каких-либо условных, сравнимых заказов или партий, что
весьма затрудняет интерпретацию результатов моделирования;•	в реальной действительности приходится сталкиваться не только со
сложностью разработки моделей, но и с трудностью установления (особенно
на начальном этапе постановки задачи) показателей оптимальности и огра¬
ничений, которые в условиях конкретного предприятия имеют наибольшее
значение; в ряде случаев появляется необходимость их уточнения или поис¬
ка в процессе решения задачи, что затруднено или невозможно в моделях
математического программирования.Одним из путей преодоления этих трудностей является поиск эври¬
стических процедур и формирование на их основе имитационных моде¬
лей, с помощью которых можно учесть многие из рассмотренных факто¬
ров, влияющих на принятие плановых решений. По этому пути вначале
шла практика планирования. Однако такой подход связан со значитель¬
ными затратами времени и требует достаточно высокой квалификации и
опыта работников аппарата планирования.Поиск подхода к моделированию задач принятия плановых решений
в рассмотренных условиях заставил обратиться к системному анализу,
который, занимая промежуточное положение между формальными и
эвристическими моделями, помогает быстрее разрабатывать человеко-
машинные процедуры принятия решений и при этом учитывать больше,
чем позволяют формальные модели, реальных факторов производства.В частности, такие процедуры были разработаны на основе метода мор¬
фологического ящика, рассмотренного в § 4.6 гл. 4.Приведем вначале упрощенный пример, поясняющий суть подхода, а
затем - пример, приближенный к реальным условиям разнотипного произ¬
водства с позаказной системой планирования.Морфологическое моделирование задач планирования при по¬
заказной системе производства однотипной продукции. Предполо¬
жим, что цех получает задание на производство продукции не в штуках,
а в виде заказов, включающих изделия, одинаковые по трудоемкости
изготовления, но имеющие определенные отличительные особенности
(например, различную окраску, комплектацию и т. п.). Так может плани¬
роваться производство приборов разного рода, специального оборудова¬
ния, автомобилей для экспорта, специализированных интегральных эле¬
ментов электронных устройств и т. д.305
Для простоты допустим, что речь пойдет о сборочном цехе и о про¬
изводстве достаточно крупных изделий, объемы заказов которых исчис¬
ляются в штуках, десятках или сотнях штук.Пусть требуется выполнить следующие заказы: Z1 = 10, Z2= 20, ZJ = 30,
Z4 = 40, Z5 = 50, Z6 = 60 (объемы заказов даны в условных единицах; это
могут быть либо изделия большого размера, либо объемы в тысячах штук и
т. п.). Для их выполнения в цехе имеются три взаимозаменяемые сборочные
линии, по которым заказы нужно распределить по возможности более рав¬
номерно, но в то же время не дробить их на части, так как это усложняет
ведение документации и учет поставок продукции заказчику.Эта задача может быть отнесена к классу задач загрузки оборудова¬
ния. При постановке ее с применением математического программиро¬
вания целевая функция может, например, иметь следующий вид:F = 2(Ф7 - 2 a^j) —> min,	(6.5)j ‘где Ф7 - общий фонд времени работы j-ro вида оборудования (в данном
случае линий сборки) в плановом периоде; х,- - количество изготавли¬
ваемых изделий z-го вида; а,у - трудоемкость изготовления одного изде¬
лия z-ro вида на j- м виде оборудования.Таким образом, даже если не выполнять одно из требований - не делить
заказы на изделия, то и в этом случае задача не может бьгть представлена в
форме наиболее исследованной и имеющей стандартное программное обес¬
печение задачи линейного программирования, разность в выражении (6.3)
может менять знак (возможна либо недогрузка, либо перегрузка оборудова¬
ния), т. е. целевая функция немонотонна и ее минимизация не имеет смысла.Разумеется, существуют подходы к решению задач в такой постановке. Однако
применяемые приемы затрудняют понимание моделей и интерпретацию результа¬
тов на практике. Имеются эвристические алгоритмы решения этой задачи. Напри¬
мер (рис. 6.8), задаваясь Ф, и х,- и зная (из норматив¬
но-справочной информации) ац, вычисляют факти¬
ческую трудоемкость изготовления всех изделий 7},
коэффициенты загрузки оборудования h, его пропу¬
скной способности Г|, перегрузку и недогрузку
оборудования +Ах, и -Ах,, по значениям которых
судят о необходимости изменения Процедура по¬
вторяется до тех пор, пока получаются приемлемые
значения +Ах, и -Ах,.В таком эвристическом алгоритме можно
учесть больше факторов производственного
процесса: например, коэффициенты сменности,
износа и переналадки оборудования и т. п.Ввод jCji, Ф/, ajjTj=l-i Oj/Xih = Ti /Ф,ТГФ//7}
хф/ = Xj hДефицит
-Ax, =Xj — X0jРезерв
+ AXj =
X0i - XjВывод r|, h, -AXj, +AxjРис. 6.8306
Однако и этот алгоритм не позволяет выполнить одно из требований, содер¬
жащихся в условиях данной задачи, - не дробить заказы. Эго требование можно
выполнить, поставив задачу целочисленного программирования с булевыми пе¬
ременными. Однако такая постановка в еще большей мере усложнит практиче¬
ское использование модели.Можно предложить и другие эвристические алгоритмы: расположить
заказы в порядке возрастания и соединять крайние; или просуммировать
объемы заказов и разделить на число линий сборки, а затем пытаться подоб¬
рать усредненный объем. Однако во-первых, при большом числе заказов эти
алгоритмы также нереализуемы, а во-вторых, если в приводимом примере
первый заказ имеет объем не 10, а 20, то сумма не делится на 3 без дробле¬
ния не только заказов, но и изделий.Рассмотрим возможность применения для решения этой задачи метода
морфологического ящика, рассмотренного в гл. 4 \Сформируем из заказов морфологическую матрицу - МЯ (табл. 6.1).Таблица б. 1о)	б)LАВЛ1Z1 =20Z4 = 40Л2Z2 = 20Z5 = 50лзZ3 = 30Z6 = 60Щ)ZA{I)OZA(I)ZB(J)OZB{J)Л1Z120Z440Л2Z220Z550ЛЗZ330Z660АL(I)ZA( I)ZB(J)SВариант решения123Л11460___Л11570++_Л11680__+Л22460+--Л22570__+Л22680-+__ЛЗ3470_+ДЗ3580__-+ЛЗ3690+--В практике объемно-календарного планирования оказалось удобным
как бы перевернуть двумерный МЯ и комбинировать не элементы строк,
а элементы столбцов (такие таблицы привычнее для работников плано¬
вых отделов), т.е. формировать МЯ не из векторов-строк, как в исходном
варианте Ф. Цвикки, а из векторов-столбцов, что похоже на привычные
для работников плановых отделов таблицы планов загрузки произ¬
водств, кварталов и т. п.1 Впервые задача была исследована и программно реализована студентками И.Н. Фаен-
сон в 1982 г. (на примере распределения заказов по кварталам) и Г.И. Корсуновой в 1983
г. (на примере распределения заданий на выполнение проектов по проектным группам).307
При формировании столбцов можно предложить какой-либо прин¬
цип объединения заказов в группы.Например, в первом варианте применения этого метода при формирова¬
нии МЯ для распределения заказов по кварталам было предложено объединить
заказы в группы с учетом заказчиков и приоритетности выполнения их зака¬
зов; были выделены следующие группы: экспортные заказы, заказы для других
отраслей и внутриотраслевые заказы.В рассматриваемой задаче заказы вначале объединим подряд в
2 группы: А = <Z1, Z2, Z3> и В = <Z4, Z5, Z6> (табл. 6.1, а). Если прием¬
лемое решение не будет получено, то МЯ можно переформировать, объ¬
единив заказы по другому.На основе полученной матрицы-«ящика» можно, комбинируя элементы
столбцов (по одному из каждого столбца), образовать возможные размеще¬
ния заказов по линиям сборки (обозначенным в МЯ L = <L1, L2, L3>), из
которых далее нужно сформировать требуемое решение или варианты
решения по принципу, приведенному на рис. 4.5 (см. гл. 4), т. е. решение
должно состоять из трех размещений, отражающих загрузку всех трех
линий сборки; при этом один и тот же заказ нельзя планировать для вы¬
полнения более, чем на одной линии, и все заказы должны быть выпол¬
нены и войти в решение. Идея исключения заказов выбранных вариан¬
тов иллюстрируется табл. 6.1, в.Для автоматизации перебора вариантов размещений с повторениями нужно,
естественно, образовать разные массивы для символьной и числовой информа¬
ции, т. е. отделить массив наименований заказов ZA и ZB (символьную информа¬
цию), которые нужно хранить и представ¬
лять ЛПР в реальном виде, и объемы зака¬
зов OZA и OZB, и связать массивы ZA -
OZA и ZB - OZB общими переменными
(табл. 6.1, б). Для сокращения перебора
можно также связать общей переменной с
массивом L один из массивов заказов.Принципиальный алгоритм получения
размещений с повторениями приведен на
рис. 6.9, а. Пользуясь этим алгоритмом,
можно получить область допустимых
решений, т. е. возможных размещений
заказов по линиям.Если эта область получается очень
большой, то в алгоритм можно ввести огра¬
ничения по суммарному объему S заказов,
выполняемых на одной линии SMIN иа)Ввод U ZA , ZB, OZA, OZB, NДля / от 1 до N с шагом 1Для Jot 1до N с шагом 1S= OZA{I) + OZB(J)Вывод Щ)у ZA(f), ZB{J), SжВвод U ZA, ZB, OZA, OZB, NВвод SMIN, SMAXДля / от 1 до N с шагом 1Для J от 1 до N с шагом 1S = OZA(I) + OZB(J)Вывод L(I), „
ZA(I)t ZB(J)t SРис. 6.9308
SMAX (рис. 6.9, б), варьируя которые можно расширять и сужать область
допустимых решений.Далее применяют алгоритмы для осуществления исключения вы¬
бранных вариантов на каждом очередном шаге (рис. 6.10, в и г). Перво¬
начально эти алгоритмы были названы алгоритмами «вычеркивания».На практике крайне редко бывают ситуации, когда удается получить
абсолютно одинаковую загрузку линий (или станков, кварталов и т. п.).
Поэтому задача ставится как задача минимизации перегрузки или не¬
догрузки оборудования (плановых периодов). При этом, как видно из табл.6.1,	в, можно получить несколько вариантов решения, которые с точки
зрения первоначального количественного критерия (количества изделий)
равноценны.Для уточнения решения можно ввести дополнительные критерии - тру¬
доемкость, объем реализуемой продукции или прибыль от ее реализации и
т. п.,, с помощью которых ограничивать область допустимых решений, ана¬
логично рассмотренному.Кроме того, возможно далее ввести качественные критерии. Напри¬
мер, из двух равноценных вариантов с перегрузкой одной из линий,
можно выбрать вариант с перегрузкой линии, на которой производятся
хорошо отработанные конструкции изделия, и, напротив, недогрузить
линию, на которой производят вновь осваиваемое изделие.Аналогично при решении задачи загрузки плановых периодов можно
выбрать вариант, в котором недогружен летний квартал, на который прихо¬
дится наибольшее число отпусков; или учесть критерий пожелания приори¬
тетного заказчика - выполнить его заказ пораньше.Таким образом, применяя морфологический подход, получаем чело¬
веко-машинную процедуру принятия решений, которая позволяет в ин¬
терактивном режиме выбирать варианты решения, последовательно
уточнять критерии, а при необходимости - возвратиться и переформи¬
ровать МЯ (рис. 6.10).Отметим, что с помощью морфологического подхода фактически по¬
лучена методика постепенного ограничения области допустимых реше¬
ний. Иными словами, этот подход явился методом активизации, который
помогает лицу, принимающему решение (ЛПР) в постановке задачи и
организации поиска ее решения, т. е. в постепенной формализации модели
принятия решений.С математической точки зрения рассмотренная процедура не является
процедурой оптимизации. Ее можно квалифицировать как постепенно
ограничиваемый перебор.309
Человек
(Выбор на дисплее)LI Z1 Z4 60
LI Z1 Z5 70
LI Z1 Z6 80
L2 Z2 Z4 60
L2 Z2 Z5 70
L2 Z2 Z6 80
L3 Z3 Z4 70
L3 Z3 Z5 80
L3 Z3 Z6 9060, SMAX =100
ВыборВвод SM1N --L\ Z1	Z5 70L\ Z\	Z6 80
L2 Z2 Z5 70L2 Z2	Z6 80L3 Z3	Z4 70L3 Z3	Z5 80L3 Z3	Z6 90Ввод A1 =Z1, B\ =Z6Вывод:ВыборL2 Z2 Z5 70 +L3 Z3 Z4 70 <*=
Z,3 Z3 Z6 90Ввод: Л1 =Z1, 51 =Z6
Л2 = Z2, B2 = Z5Вывод:L1Z1Z6о00L2Z2Z570L3Z3Z470д)*)£LЭВМ(Алгоритм)Ввод U ZA , Z£, OZ4, OZ£, ТУДля 1 от 1 до N с шагом 1Для J от 1 до N с шагом 1S= OZA(D + OZBjJ)Вывод L(/), ZA(I), ZB{J), SВвод L, ZA, Z£, OZ4, OZfl, 7VВвод /17,Для I от 1 до N с шагом 1Для J от 1 до ТУ с шагом 1S = OZA(I) + OZB(J)ZB(J)*£L^^ДаНетВывод ЦТ),Z4(/), Z^CASВвод L, ZA, ZB, OZA, OZfl, ЛГВвод Л/, 5/, Л2, В2Для / от 1 до ТУ с шагом 1S - OZA (I) +OZB(J)ДаZA(l) ;
^\Z£(.7):
ДаВыводmZA(I),Z£(A 5.Л(7)*Л1, ZZ
М2HerНетРис. 6.10310
В реальных условиях принципы постановки задачи и разработки алго¬
ритмов сохраняются, но конкретизируются с учетом особенностей задач и
условий производства. Особая необходимость в использовании морфоло¬
гического подхода возникает в условиях разнотипного производства.Планирование загрузки оборудования в условиях позаказного
производства разнотипной продукции.1 Предположим, что при рас¬
пределении годовой производственной программы разнотипного произ¬
водства по кварталам нужно учесть следующие производственно¬
экономические факторы: наличие изделий с длительностью производст¬
венных циклов, превышающих плановый период (квартал); незавершен¬
ное производство на начало и конец года (переходящие заказы или пар¬
тии изделий); сроки и количество изделий, в том числе заказами и пар¬
тиями; возможность варьирования размерами партий изделий; концен¬
трацию выпуска одноименных и конструктивно однородных изделий в
одном или смежных плановых периодах (в качестве показателей конст¬
руктивной однородности можно ввести коэффициент конструктивной
преемственности изделий) и т. п.Основным критерием, как и в предыдущей задаче, будем считать
требование равномерной загрузки оборудования (по разным производст¬
вам или в разных плановых периодах, в нашем случае - кварталах), ко¬
торую формально можно выразить в виде допустимых отклонений от
среднеквартальной загрузки, уменьшая которую можно сузить область
допустимых решений, а увеличивая - расширить ее.Ограничение перебора возможных вариантов размещения заказов или
партий изделий по плановым периодам определяется прежде всего принци¬
пами формирования МЯ. В частности, в рассматриваемой задаче координа¬
ты МЯ определяются следующим образом: число строк в МЯ равно числу
плановых периодов (т. е. четырем кварталам), число столбцов зависит от
количества заказов и партий и от конкретных производственно¬
экономических условий производства.Принципы формирования МЯ приведены в табл. 6.2.Например, для учета производственно-экономических факторов, рассмот¬
ренных в начале постановки задачи, в МЯ можно выделить следующие
столбцы:1)	специальные заказы С3;, сроки выпуска которых жестко заданы и
привязаны к соответствующему кварталу (в МЯ это отражается общим ин¬
дексом у кварталов и заказов, т. е. общей переменной);1 Пример подготовлен студенткой СПбГТУ И.В. Корнеевой в 1996 г.311
Таблица 6.2К/1.Регламентированная часть
ГППЗII.Кснструк-тивнооднородныеизделияIII.РаспределяемыезаказыIV.Прочие заказы и партии
изделий12345678сз,ДВ/КО/РЗ,Р35уПЗА/ПЗБ/ОСЗ/од,ов,ОКО/ОРЗ;ОР35;ОПЗА/ОПЗБ/К]>IIД'1 = 5§IIfflKOi =3P3i = 10РУ51=4П3ц=5ПЗ 31 =4К2С2 =25Д'2 = 5В2=250011йР32 = 2Р3,52=4ГО12=15ПЗ 32 =4К3Ез =2-В3=250КОз =2чзыIIP3's3=4rBta=10П3'41 —2К4С4 =25-В4=250-00IIГООн-Щг=20ПЗ42 =22)	заказы Д, изделия которых имеют длительность производственного
цикла больше квартала;3)	заказы одинакового объема В,;4)	заказы и партии конструктивно однородных (с изделиями заказов СЗ,)
изделий КО,, которые целесообразно изготавливать в том же квартале, что и
специальные заказы С3„ имеющие конструктивную однородность с ними
(что и отражено общим индексом /);5)	изделия серийного и массового выпуска Р„ распределяемые равно¬
мерно (пропорционально числу рабочих дней; %) распределяемые зака¬
зы и партии изделий Р37, сроки которых жестко не заданы;6)	распределяемый заказ Р35у, изделия которого имеют длитель¬
ность произвол ственного цикла три квартала и в связи с этим разделены
на три условных заказа РЗ'5Ь Р3'52, РЗ'5з (для сокращения перебора эти
заказы связаны общим индексом с заказами группы РЗу, но могли бы
иметь и независимый индекс);7)	и 8) - прочие заказы и партии изделий ПЗА, и ПЗБ/, количество
изделий в которых может меняться (что отражается в модели путем пе¬
реформирования МЯ).Например, в приведенном МЯ заказ ПЗ1 разделен на партии, содер¬
жащие 5 и 15 изделий; заказ П32 - на партии 10 и 20 изделий; изделия
заказа ПЗБ имеют производственный цикл 2 квартала, и заказы ПЗз и
П34 разделены на партии, состоящие из четырех и двух изделий.312
Столбцы 7 и 8 в общем случае могут быть не связаны индексом (пере¬
менной). При этом при выборе вариантов решения нужно учитывать, что
ПЗ'32 выполняется после ПЗ'31 (т. е. в следующем квартале), а П3'42 после
П3'41 (чтобы это не учитывать в алгоритме выбора решения, нужно столбец
8 в МЯ связать с кварталами общей переменной).Кроме того, в МЯ, приведенном в качестве примера в табл. 6.2 учте¬
но, что А] - заказ, переходящий с предыдущего года, поэтому он поме¬
щен в первую строку (первый квартал) и в первый столбец заказов, свя¬
занный общим индексом со столбцом кварталов; заказ Е3 обязательно
должен быть выпущен в третьем квартале, заказ С выпускается двумя
партиями по 25 штук во втором (С2) и четвертом (С4) кварталах (они
тоже помещены в первый столбец, связанный переменной с кварталами);
заказ Д, с длительностью цикла два квартала должен быть завершен во
втором квартале (для этого Д/ разделен на части Д'] и Д'2, которые по¬
мещены в первый и второй кварталы, также путем образования столбца,
связанного общей переменной со столбцом кварталов). Оценка каждого
заказа обозначена индексом этого заказа с буквой «О» перед ним.В целом правила формирования МЯ определяются конкретными
производственно-экономическими условиями и эвристическими прави¬
лами, которыми руководствуются работники плановых органов пред¬
приятия. Эти правила полезно сформулировать, создать автоматизиро¬
ванную диалоговую процедуру формирования МЯ в виде экспертной
системы, постепенно накапливающей новые правила, возникающие в
реальных условиях производства, и на основе этого опыта совершенст¬
вовать и ускорять процессы планирования.Обратим внимание, что в приведенном примере число размещений
заказов и партий по кварталам R = 44 = 256, а если бы не было столбцов,
связанных переменными, то область допустимых решений была бы су¬
щественно больше.Дальнейшее сокращение числа вариантов размещений достигается за
счет критериев, ограничивающих область принятия решений путем по¬
следовательного их введения. Прежде всего (как и в рассмотренном вы¬
ше упрощенном примере) следует учесть критерий равномерной загруз¬
ки (или минимальной перегрузки или недогрузки кварталов).При этом следует иметь в виду, что если в случае однотипного про¬
изводства можно было в качестве исходного критерия использовать ко¬
личество изделий, то при разнотипном производстве необходимо сразу в
качестве критерия выбирать трудоемкость.313
В реальных условиях не всегда удается определить усредненную
трудоемкость для всего технологического цикла сложного изделия и
тогда общая оценка трудоемкости может быть заменена несколькими
оценками трудоемкости изготовления изделия на разных производствах
или с использованием разных видов оборудования. В последнем случае
можно первоначально разделить общую задачу планирования на ряд
подзадач загрузки отдельных участков или видов оборудования (напри¬
мер, сборка, окраска, регулировка и т. д.), получить для этих участков
варианты равномерной загрузки, а затем сформировать сетевые модели
вариантов технологического цикла изделия.В качестве дополнительных критериев можно использовать ограни¬
чение по фондам материально-технического снабжения, т. е. учесть
предварительно составленный план получения предприятием соответст¬
вующих материалов, покупных полуфабрикатов, комплектующих изде¬
лий и т. п., и повлиять на изменение этого плана. В числе дополнитель¬
ных критериев могут быть также объем реализуемой продукции, себе¬
стоимость, прибыль, расход заработной платы, а также качественные
критерии, рассмотренные выше.Расширению практического применения ММ Я существенно способ¬
ствует автоматизация морфологического моделирования. При этом важ¬
но автоматизировать не только получение вариантов решения, т. е. соб¬
ственно перебор, но и получение оценок этих вариантов, и даже форми¬
рование МЯ.В приведенных примерах применения морфологического моделиро¬
вания принятие решения проводится в интерактивном режиме, т. е. ис¬
пользуется человеко-машинная процедура. При этом в примере с разно¬
типной продукцией в диалоговом режиме проводится не только анализ,
но и формирование МЯ.Такая процедура, базирующаяся на идее постепенной формализации
модели принятия решений путем переключения методов формализован¬
ной обработки МЯ и активизации использования опыта человека, обеспе¬
чивает последовательное ограничение области допустимых решений на
основе участия в формировании и анализе модели принятия решений
человека (ЛПР), который уточняет заполнение МЯ и критерии выбора
решения.314
Глава 7. ЦЕЛИ: ФОРМУЛИРОВАНИЕ,
СТРУКТУРИЗАЦИЯ, АНАЛИЗОдной из принципиальных особенностей системного анализа, отли¬
чающей его от других направлений системных исследований, является раз¬
работка и использование средств для формирования и анализа целей и
функций систем управления. Основные сведения о понятии цели, неодно¬
значности его использования, о закономерностях целеобразования, играю¬
щих важную роль при формировании и анализе структур целей, были рас¬
смотрены в гл. 1.В данной главе охарактеризована роль целей в управлении развиваю¬
щимися системами и полезность использования закономерности эквифи¬
нальности при формулировании цели (§ 7.1); приведены методики структу¬
ризации целей и функций, разработанные различными исследователями.
Вначале методики формирования и исследования структур целей («деревьев
целей») базировались на сборе и обобщении опыта специалистов, накапли¬
вающих этот опыт на конкретных примерах (§ 7.2). Однако в этом случае
невозможно доказать полноту получаемых структур. Поэтому стали разра¬
батываться методики, основанные на применении философских концепций
представления системы, гарантирующих полноту структуризации с точки
зрения принятой концепции. Примеры и сравнительный анализ таких ме¬
тодик приводятся § 7.3. В § 7.4 изложена обобщенная методика структури¬
зации целей, помогающая при разработке методик анализа целей для кон¬
кретных предприятий, организаций, регионов с учетом их особенностей и
периода развития. В § 7.5 рассматриваются проблемы анализа целей в мно¬
гоуровневых системах. В § 7.6 - принципы автоматизации процесса форми¬
рования структур целей и оценки значимости их составляющих.7.1.	Проблемы формулирования цели при управлении
развивающимися системамиРоль целей в управлении развивающимися системами с актив¬
ными элементами. Особенности биологических и социально-экономи¬
ческих объектов по сравнению с техническими, как было показано в гл. 1,
привели к возникновению в 20-е гг. XX в. теории организационных систем
(тектологии А.А. Богданова [18]), а в 30-е годы общей теории систем
(Л. фон Берталанфи [1.6,17]).На протяжении значительного периода развития теории систем и ее
прикладных направлений - системотехники, системологии, системного
анализа - основой исследования и моделирования широкого класса сис¬
тем являлась парадигма открытой системы Берталанфи.В развитие этой концепции, как было показано в гл. 1, большой вклад вне¬
сли В.Г. Афанасьев [15], B.C. Тюхтин [69] проводившие углубленные и раз¬
носторонние исследования закономерности целостности; Р. Акофф и Ф. Эмери
[141], М.Г. Макаров [45], Ю.И. Черняк [75, 76], J1.A. Растригин [28, 59, 60],В.Н. Сагатовский [55] и др., исследования которых помогли осознать и ис¬
пользовать для организации управления понятие цели как побуждения, а не
принуждения, к деятельности, позволили сформулировать рассмотренные в гл.1 закономерности целеобразования с учетом взаимодействия внешних и внут¬
ренних факторов и явились основой для разработки методик структуризации
целей и функций систем организационного управления.В то же время постепенно парадигма открытой системы, которая по¬
могала хорошо отображать сущность биологических объектов (в том
числе биологического уровня эквифинальности человека), стала допол¬
няться все большим вниманием исследователей не к внешним факторам
среды, влияющей на существование и функционирование системы, а к
внутренним активным началам, которые приводят к проявлению у со¬
циально-экономических объектов таких свойств, как нестационарность
параметров и нестабильность поведения, непредсказуемость и уникаль¬
ность, способность адаптироваться к изменяющимся условиям (причем
не только к помехам, но и к управляющим воздействиям), способность
изменять свою структуру и вырабатывать варианты поведения, способ¬
ность и стремление к целеобразованию и другие, рассмотренные в гл. 1.Большинство из этих свойств является следствием наличия в системе актив¬
ных элементов, которые и обусловливают способность системы противостоять
энтропийным, разрушающим, тенденциям и создавать негэнтропийные.На то, что в сложных системах проявляются не только закономерности
(энергетические, информационные), подобные второму закону термодина¬
мики («второму началу»), но и противодействующие им, обратил внимание
еще Берталанфи. Затем синергетика И. Пригожина [58] «дуализм» Дж. ван
Г ига [26] помогли более глубоко осознать принципиальное наличие в разви¬
вающихся системах одновременно двух закономерностей - стремление к
увеличению энтропии (переходу на более низкий уровень эквифинальности)
и проявление негэнтропийных тенденций (лежащих в основе законов эво¬
люции систем, перехода их на более высокий уровень эквифинальности), ко¬
торые обусловливают сложные диалектические взаимоотношения между
уровнями иерархической упорядоченности систем.Первоначально, опираясь на Берталанфи, исследователи объясняли
способность системы противостоять энтропийным тенденциям открыто¬
стью системы, ее взаимодействием со средой. Но затем появились кон¬
цепции, опирающиеся на активное начало компонентов системы. Такие
316
концепции управления социально-экономическими объектами базиру¬
ются не только на традиционно рекомендуемых методах принуждения (в
том числе методах принуждения к труду в той или иной форме, методах,
оправдывающих эксплуатацию, насилие и т.п. средства), а рекомендуют,
используя активность элементов, опираться на целеобразование, органи¬
зацию процессов коллективного формирования целей-побуждений к
действию, способствующих повышению эффективности деятельности
активных элементов.Для реализации роли цели в системах организационного управления
необходимо обеспечить полноту определения целей и функций предпри¬
ятия, организации, региона и т. д. на соответствующем этапе их разви¬
тия, провести оценку функций с точки зрения их значимости, трудоемко¬
сти, частоты выполнения и т. п. и сформировать структуру целей и
функций для выбранного уровня системы управления или исследуемого
вида деятельности.В результате такого анализа руководители организации или отдельных
ее подразделений могут получить рекомендации о необходимости усиления
внимания к тем или иным видам деятельности, участкам производства,
функциям управления, о целесообразности перераспределения финансовых,
материальных, кадровых и иных ресурсов. Полученная структура целей и
функций является основой для разработки или корректировки организаци¬
онной структуры предприятия, системы управления регионом и т. д.Основные этапы развития целевого управления. Проблемы целепола-
гания долгое время были предметом исследования философов, психологов,
кибернетиков. Но, начиная с 60-70-х г г. XX в. эти проблемы становятся объ¬
ектом серьезного исследования в экономике и теории управления.Осознание роли цели и целеустремленности в системах управления
привело к созданию в зарубежных странах так называемых «думающих»
фирм и корпораций типа RAND, занимающихся разработкой прогнозов
развития, формированием и анализом структур целей («деревьев целей»)
вначале в области управления военным потенциалом (для чего была
разработана методика ПАТТЕРН [43], характеризуемая в § 7.2). Затем
обратились к изучению целеустремленных систем, стремящихся к идеа¬
лу [14]. Развитием этих исследований явился ряд работ по прогнозиро¬
ванию и перспективному планированию на различных фирмах и на об¬
щегосударственном уровне в США (см. § 7.2).Справедливости ради следует отметить, что в истории нашей страны
имеется также определенный практический опыт целевого управления, в
том числе использующий результаты теоретических исследований.317
Целевое управление и планирование в нашей стране использовалось
с 1918 г. (план ГОЭЛРО).Однако в дальнейшем идея перспективного планирования превратилась в
планирование «от достигнутого», в разработку жестких директив на очеред¬
ную пятилетку, без прогнозирования структурных сдвигов в организации
управления промышленностью и народным хозяйством в целом.В середине 60-х гг. XX в., была предложена концепция программно¬
целевого планирования и управления, следствием чего явилось включение
категории «цель» в систему экономических и управленческих понятий и
решений на самых высших уровнях руководства страной и экономикой.В 1970-е гг. исследования отечественных ученых развили концепцию
роли цели в управлении как побуждения к деятельности, помогли осоз¬
нать необходимость замены жесткого планирования, осуществляемого в
форме разработки директив на пятилетку, разработкой комплексного
прогноза (впоследствии названного Комплексной программой развития
научно-технического прогресса и его социально-экономических послед¬
ствий) на 20 лет и Основных направлений экономического и социально¬
го развития страны на 10-15 лет.Была осознана также полезность привлечения к процессам прогно¬
зирования и перспективного планирования (т. е. к процессам целеобра-
зования) широкой научной общественности - такой термин был введен в
тот период для обобщенного названия компетентных специалистов, ко¬
торых стали привлекать к разработке прогнозов и основных направле¬
ний развития страны, создавая соответствующие комиссии при Акаде¬
мии наук СССР, Госплане СССР и Государственном Комитете по науке
и технике Совета Министров СССР.Это решение частично обеспечивало условия для реализации второй за-,
кономерности целеобразования - учета внутренних потребностей мотивов,
программ посредством представителей различных слоев населения, вклю¬
чаемых в состав комиссий.Такие комиссии формировались на общественных началах из наиболее
компетентных представителей научной общественности из разных органи¬
заций (научно-исследовательских институтов, предприятий, вузов) разных
республик и областей страны. Они разрабатывали прогнозы и предложе¬
ния к «Основным направлениям экономического и социального разви¬
тия...» по отраслям, группам отраслей и межотраслевым проблемам.При разработке и представлении этих документов использовались
методики структуризации целей, что реализует теоретические исследо¬
вания закономерностей целеобразования и структуризации целей.318
Учитывая территориальную разобщенность членов комиссий, их ра¬
бота в основном осуществлялась в форме сбора письменных обоснован¬
ных предложений (типа «сценариев») от членов комиссий, периодиче¬
ских совместных обсуждений их точек зрения на заседаниях комиссий и
подготовки обобщенных документов (Предложений к Комплексной про¬
грамме экономического и социального развития страны), которые затем
передавались в Совет Министров СССР и ЦК КПСС для разработки
Основных направлений на очередные 10 лет и пятилетних планов.В результате к работам этого масштаба привлекалось не только пра¬
вительство и ЦК КПСС, но и значительное число наиболее активных и
компетентных членов общества - ученых из академий наук, научно-
исследовательских институтов и вузов, руководителей, научных сотруд¬
ников предприятий и учреждений и т. п.Кроме того, проект Основных направлений экономического и соци¬
ального развития страны на очередные 10-15 лет широко публиковался
в периодической печати, и любой гражданин имел право внести свои
корректировки и новые предложения (а партийным организациям такая
работа предписывалась как обязательная с обсуждением на партийных
собраниях), что также способствовало реализации второй закономерно¬
сти целеобразования.Аналогичную работу предписывалось проводить не только на уровне
страны, но и на уровне регионов, отраслей, научно-производственных
объединений, которые к тому времени стали создаваться для совершен¬
ствования планирования и управления промышленностью (двухступен¬
чатое управление отраслью). Это опять-таки соответствовало теоретиче¬
ским рекомендациям о необходимости расчленения большой неопреде¬
ленности на более обозримые, что способствует повышению объектив¬
ности принимаемых управленческих решений.Теоретически были созданы условия для участия в прогнозировании и целе-
образовании всех желающих. Однако, к сожалению, на практике привыкшие к
директивам коллективы промышленных предприятий и других организаций
редко пользовались предоставляемыми правами, да и обработка полученных
предложений с использованием традиционных методов «голосования», т. е. при¬
нятия решений по большинству однотипных предложений, не позволяли вынести
«редкие» (как правило, содержащие радикальные перспективные предложения) и
противоречивые мнения не только на страницы печати, но и для обсуждения на
уровень общегосударственных органов управления страной.Таким образом, «механизм» целевого управления, система прогнози¬
рования были созданы, но нуждались в дальнейшем совершенствовании,
разъяснении их роли в управлении обществом, создании соответствую¬319
щих методов и методик прогнозирования, структуризации и анализа
целей, оценки предложений.На какой-то период реформы 70-х гг. XX в., часто кратко именуемые
косыгинскими (поскольку их инициатором в правительстве был А.Н. Ко¬
сыгин), позволили повысить эффективность народного хозяйства.В то же время во многих случаях программно-целевое планирование
вновь свелось к разработке целевых программ и планов небольшими
коллективами аппарата управления и принуждению к выполнению этих
программ и планов коллективов работников, которым была отведена
пассивная роль в целеобразовании и для которых эти целевые докумен¬
ты оставались требованиями, диктуемыми свыше, принуждением, а не
побуждением к действию.Кроме того, даже в тех случаях, когда с помощью программно-целевых
методов управления руководители, понимающие кризис прежних форм и
методов управления, пытались активизировать работников, повысить их за¬
интересованность в результатах своего труда (и тем самым производитель¬
ность труда), они наталкивались на пассивность подавляющего большинства
сотрудников, привыкших к директивному планированию.Попытки повысить активность работников предприятий и организаций
с помощью внедрения методов хозрасчета и самофинансирования в услови¬
ях прежней командно-административной системы управления привели к
стандартизации и этих новых форм управления (директивно определяемые
формы хозрасчета), не позволили в полной мере реализовать самоорганиза¬
цию и самоуправление на уровне предприятий и организаций.Переход к новым экономическим отношениям, ориентированным на
активизацию граждан и стимулирование их труда с помощью возврата
права частной собственности и внедрения рыночных механизмов регули¬
рования товарообмена между производителями и владельцами товаров,
активизировал определенную часть населения, потребовал введения новых
форм управления. Перестройка была ориентирована на большие возмож¬
ности для реализации принципов самоуправления на всех уровнях - ре¬
гиональном, городском, районном, предприятий и организаций.В этих условиях роль целеобразования, организации процессов пер¬
спективного планирования на всех уровнях управления существенно
возрастает и повышается потребность в изучении, разработке и исполь¬
зовании методов и методик организации этого процесса.Помощь в организации процессов формирования целей могут ока¬
зать закономерности систем и закономерности целеобразования, мето¬
дики структуризации целей и автоматизированные диалоговые процеду¬
ры, рассматриваемые в данной главе.320
Прежде всего, руководители предприятий и организаций сталкива¬
ются с проблемой формулирования общей (глобальной) цели, которую,
как правило, вначале стремятся сформулировать в виде «цели-идеала».Третья из рассмотренных в § 1.5 гл. 1 закономерностей целеобразования
предупреждает, что эту цель практически невозможно сформулировать сразу
конкретно, а можно фактически определить только область цели, проблем¬
ной ситуации, для уточнения которой - свести задачу формулирования
обобщенной цели к задаче ее структуризации.В то же время определить эту область все равно нужно и достаточно
сложно, поэтому рассмотрим вначале проблему формулирования обобщен¬
ной «цели-идеала», характеризующей область структуризации цели.Использование закономерности эквифинальности при формули¬
ровании цели. Формулирование «цели-идеала» связано с системой
ценностей личности, общества, форм существования сообщества - горо¬
да, региона, страны и т. п.Система ценностей определяет желаемое будущее, предельный уро¬
вень развития личности или сообщества. В теории систем этот предель¬
ный уровень, как было отмечено в гл. 1, характеризуется закономерностью
эквифинальности. Потребность во введении этого понятия возникает,
начиная с некоторого уровня сложности систем. В то же время живые
организмы по мере эволюции усложняются, и в разные периоды их жизни
можно наблюдать различные состояния эквифинальности. В наибольшей
мере это проявляется у человека, что является предметом изучения многих
исследователей - биологов, философов, инженеров.В качестве примера можно рассмотреть следующие основные уровни
(которые исследователи называют по разному):•	материальный уровень, который определяется врожденными потреб¬
ностями и программами человека (самосохранение, т. е. поесть, поспать,
одеться, иметь материальные блага разного рода);•	эмоциональный (доступные развлечения, эстетическое восприятие мира,
потребность в проявлении и реализация чувств восхищения, любви и т. п.);•	семейно-общественный (реализация программы продолжения рода,
создания условий для воспитания потомства, ассоциирующихся традицион¬
но с семьей, семейно-общественным укладом жизни);•	социально-общественный, определяемый соответствующими прави¬
лами сообщества того или иного типа, закрепляемыми в законодательстве,
этических нормах, традициях и т. п. (история изучает развитие представ¬
лений об этом уровне в различных общественных формациях);•	интеллектуальный, для которого характерна специфическая система
ценностей, ориентированная главным образом на развитие творческих спо¬
собностей личности (примером может служить атмосфера академгородков в
начальный период их развития).21-3335321
Разумеется, у сформировавшейся личности присутствуют все уровни.
Возможно, каждый последующий вид включает необходимость достижения
предыдущих. Однако имеются и иные точки зрения: у интеллектуально разви¬
той личности могут быть не решены не только семейные проблемы, но и ма¬
териальные (по представлениям тех, у кого этот названный первым уровень
является приоритетным). И уж, по крайней мере, в различные периоды жизни
индивида рассмотренные ценности занимают различное место в их жизни,
приоритеты различны у разных народов и изменяются по мере развития чело¬
века и цивилизации.Так, например, «американская мечта» начального периода развития ка¬
питализма в Америке - свой дом, сад (первый из названных уровней). Меч-
та-идеал молодых людей 60-х гг. XX в., отраженная в одной из популярных
песен того периода, - «А я еду за туманом, за мечтами и за запахом тайги...»
(эмоциональный уровень). Продолжая примеры, можно было бы вспомнить
христианские заповеди (ориентированные на уровень культуры и этики),
моральный кодекс строителя коммунизма и т. д.Для нас более интересным является социально-общественный уро¬
вень развития социума и его образований - города, региона, государства.Здесь прежде всего можно опереться на исследования В.И. Вернадского
и его последователей. В этих трудах нет упоминания об эквифинальности
по Берталанфи, но они могут помочь ответить на вопросы, нерешенные ав¬
тором этой закономерности. Мировоззрение Вернадского связано с пред¬
ставлением о сфере разума - ноосфере (термин был предложен французским
исследователем П. Тейяром де Шарденом на семинаре Э. Леруа) как уровне
развития сообщества людей, отличном от геосферы и биосферы, существо¬
вавших до появления человека. Развивая его учение, некоторые философы
предлагают понятия пневмосферы (духовной сферы), этасферы (сферы
этики), сферы нравственности.В настоящее время в исследованиях философов формулируются ха¬
рактеристики существующего и перспективного уровней существования
человечества - антропоцентризма и антропокосмизма (термин введен
в 1944 г. биологом Н.Г. Холодным).В упрощенном изложении антропоцентризм является следствием приня¬
того человечеством принципа - «человек - царь природы». В развитии этот
принцип - «человек - царь зверей», и далее - вообще каждый должен стре¬
миться к вершине «пирамиды» («каждый солдат должен стремиться стать ге¬
нералом» - модель римского легиона по И.В. Бестужеву-Ладе). Отсюда - эго¬
центризм, человек - центр мироздания, повелитель, ресурсы природы - на
службу человеку, между людьми, сообществами и природой - противоречия,
конфликтные ситуации, их крайние проявления - мировые войны, тоталита¬
ризм, разрушение ресурсов Земли, экологические проблемы; и как результат -
угроза гибели человечества (прогнозы Римского клуба) и необходимость поис¬
ка путей выхода из сложившегося многоаспектного кризиса322
Антропокосмизм представляется по Сагатовскому обществом, идеал
которого - не подчинение мира самоутверждающемуся человеку, а состоя¬
ние ноосферы, где человек сознательно стремится к гармонизации негэнтро-
пийных тенденций общества и природы. Личность и народ, принявшие та¬
кое мировоззрение, не абсолютизируют свои права и свободы, а стремятся
к сотворчеству с другими людьми и народами, стремятся найти компромис¬
сы, найти свою социальную нишу, аналогично экологическим нишам, сло¬
жившимся в природе.Конечно, проблема согласования локальных и глобальных критериев
трудно разрешима даже в формализованных моделях (например, извест¬
на проблема согласования критериев по Парето). Однако в сложных
системах при принятии решений используются не только формальные
модели: системный анализ, в частности, рекомендуется сочетание фор¬
мальных и неформальных моделей, использование методов активизации
интуиции и опыта специалистов - лиц, принимающих решения - носи¬
телей системы ценностей, которые могут и должны разрешить противо¬
речия с учетом здравого смысла, необходимости сохранения человечест¬
ва, региона, страны, Земли. И именно в этом большую роль играют рас¬
сматриваемые исследования и необходимость их использования при
определении «цели-идеала».Применительно к обществу профессор Санкт-Петербургского государ¬
ственного технического университета В.А.Жуков предлагает выделять более
детализированные уровни развития человека и сообщества:•	ситуативное пространство смыслов, в котором каждый индивид (или
социальная группа, народ, регион, страна) рассматривает другого (другую
общность) инструментально, т. е. как средство для достижения своих целей;•	социальное пространство, в котором личность стремится ставить со¬
циально значимые цели (достижение власти, должности, богатства и т. п.), а
цели сообщества могут признаваться выше индивидуальных и возможно да¬
же подавление локальных подцелей ради достижения общей цели (такую
модель системы или общины, стремящейся к идеалу, предлагают, в частно¬
сти, Р. Акофф и Ф. Эмери [7 1]);•	пространство культуры, в котором другой человек (другое сообщество)
рассматривается как партнер по воспроизводству культуры и ее развитию;
каждый начинает считаться с правом на существование другого и строить мо¬
дели своего поведения с учетом этого факта; отношения между людьми (со¬
обществами) решаются не большинством голосов, а взаимным дополнением,
во взаимных добровольных уступках, на основе диалога, отвергающего оце¬
ночное отношение к партнеру и допускающего право на ошибку;•	пространство «вечных смыслов», в котором другой человек, народ,
страна воспринимаются как неповторимое, самобытное творение, самоцен¬
ность; для этого пространства характерно не только признание права на су-323
шествование других, но и интерес к другому, к его системе ценностей, и да¬
же потребность в их заимствовании, объединении в совместных моделях.Классический капитализм, регламентируемый первой американской
конституцией, основанной на философии Т. Гоббса (которому принад¬
лежит высказывание «человек человеку волк»), на индивидуализме, кон¬
куренции, соответствует первому из названных пространств.Мечтая об общине, стремящейся к идеалу, Р. Акофф и Ф. Эмери [14]
предложили принципы, соответствующие социальному пространству,
формулируя на их основе рассмотренную выше систему ценностей.В большинстве работ цели региона формулируются либо только с
учетом развития экономики (на материальном уровне), либо с ориента¬
цией на человека ставятся задачи обеспечения условий жизнедеятельно¬
сти населения (что раскрывается, опять-таки, в большинстве случаев в
рамках экономических проблем и социального обеспечения).Однако появляются работы, в которых при формулировании целей
управления регионом, наряду с задачей «улучшение качества жизни мест¬
ного сообщества» ставится задача - «увеличение его вклада в развитие
страны», т. е. более общей системы, от состояния которой в силу законо¬
мерности целостности зависят качество жизни и развитие региона.В заключение еще раз констатируем необходимость учета при фор¬
мулировании целей управления городом, регионом, страной закономер¬
ности эквифинальности и возможных ее проявлений в форме уровней
или пространств типа рассмотренных.При этом обратим внимание на сложность реализации желаемого
уровня (пространства) на практике, поскольку в силу второй из рассмот¬
ренных в гл. 1 закономерностей целеобразования формулирование и
реализация целей зависят от внутренних факторов, т. е. от уровня разви¬
тия населения, проживающего в регионе. Поэтому в задачи управления,
особенно местного самоуправления, должна входить, как одна из наибо¬
лее важных, задача целеобразования - формулирования «цели-идеала», во
имя которой нужно повышать производительность труда, увеличивать
благосостояние и т. д. И здесь нет готовых рецептов. Важна системность
мышления, умение анализировать конкретные ситуации.Руководителям необходима культура и предостережения от использова¬
ния готовых формальных моделей или удобных аналогий; необходимо пони¬
мать, что спектр ценностных ориентаций лежит между первоначальной «аме¬
риканской мечтой», ориентированной на право частной собственности каждо¬324
го человека на дом и сад, до мечты Н.Г. Холодного о том, что при переходе к
мировоззрению антропокосмизма весь мир человека становится его домом,При формулировании «цели-идеала» руководителям необходимо не осуж¬
дение ценностей других народов и не слепое заимствование их, а учет мента¬
литета, ценностных ориентаций своего народа, жителей своего региона.Для реализации стремления руководителя к объективному выбору
«цели-идеала» полезно учитывать рассмотренные выше закономерности
целеобразования. В частности, - закономерность зависимости цели не
только от требований надсистемы и других внешних факторов, но и от
внутренних факторов. А для этого нужно «измерять» уровень подготов¬
ленности населения к введению тех или иных нововведений путем со¬
циологических опросов, и в качестве одного из приемов, помогающего в
целеобразовании, - учитывать рекомендацию о «расщеплении» цели,
приведенную в разделе 1.5 и в [28,59].Для уточнения формулировки обобщенной цели-идеала и ее детали¬
зации необходимо применять методики структуризации, анализировать
варианты структур целей и функций, выбирать из них наиболее значи¬
мые для конкретного периода развития системы, что и рассматривается
в последующих разделах.7.2.	Первые методики системного анализа целейМетодика ПАТТЕРН. Первой методикой системного анализа, в ко¬
торой были определены порядок, методы формирования и оценки при¬
оритетов элементов структур целей (названных в методике «деревьями
целей»), была методика ПАТТЕРН (PATTERN)1 [43]. Считается, что
инициатором ее создания является Ч. Дэвис, вице-президент фирмы
«Хониуэлл» корпорации РЭНД (RAND), одной из так называемых «ду¬
мающих», бесприбыльных корпораций, занимающихся разработкой
военных доктрин, рекомендаций для выбора проектов новых систем
оружия, исследованием военного и научного потенциала «противника»,
рынков сбыта оружия и т. п. проблемами анализа и прогнозирования
развития военного потенциала США.Назначением, конечной целью создания системы ПАТТЕРН была
подготовка и реализация планов обеспечения военного превосходства1 Англ. pattern - а) шаблон; б) прицел; аббревиатуру PATTERN - Planning Assis-tance
Through Technical Evaluation from Relevans Number (помощь планированию посредством
относительных показателей технической оценки).325
США над всем миром. Перед разработчиками методики ПАТТЕРН была
поставлена задача - связать воедино военные и научные планы прави¬
тельства США.Первые сообщения о методике ПАТТЕРН появились в конце 1963 г.
Но в последующем, поскольку этой инициативой фирмы «Хониуэлл»
заинтересовалось министерство обороны США, публикации в откры¬
той печати были ограничены, а в дальнейшем, после того как сенатор
Г. Хемфри выступил в 1964 г. в Конгрессе США с предложением соз¬
дать на базе идеи ПАТТЕРН Бюро помощи президенту в подготовке
решений научно-информационными методами (PASSIM1), открытые
публикации о развитии методики практически отсутствуют.Принципиальная структура методики
ПАТТЕРН приведена на рис. 7.1. В качестве
основы для формирования и оценки «дерева
целей» разрабатывались «сценарий» (норма¬
тивный прогноз) и прогноз развития науки и
техники (изыскательский прогноз).Из первых публикаций известно (см.
обзор этих публикаций в [7.15]) следую¬
щее: руководителем первой разработки
ПАТТЕРН был С. Зигфорд, в группу раз¬
работчиков входило 15 высококвалифи¬
цированных специалистов, обладающих
правом консультироваться с любым ра¬
ботником фирмы и имеющих доступ к
любым документам; разработчикам сис¬
темы предоставлялась возможность кон¬
сультироваться с сотнями тысяч специа¬
листов и десятками фирм (в частности,
при практической реализации первого
варианта методики разработчики имели
право консультироваться с 17000 спе¬
циалистами); первоначальная модель
ПАТТЕРН потребовала обработки более
160 промежуточных решений; в числе
основных исполнителей проекта -
НАСА, Министерство обороны США и
десятки других организаций, оказываю¬
щих влияние на управление страной.Пример варианта «дерева целей», по¬
строенного при выполнении одного из
проектов ПАТТЕРН, приведен на рис. 7.2.Рис. 7.1Количество
Национальные цели элементовНаправленияммгтI ПТ1деятельностиЗаданияIПрограммы4265Рис. 7.21 PASSIM - President Advisory Staff on Scientific Information Management.
326
Разным уровням «дерева» давались различные названия. Судя по ко¬
личеству элементов, между уровнями «Задания» и «Программы» суще¬
ствовали не строго древовидные, а «слабые» связи.Практика использования системы ПАТТЕРН показала, что она позволяет
проводить анализ сложных проблемных ситуаций, распределять по важности
огромное количество данных в любой области деятельности, исследовать вза¬
имное соотношение постоянных и переменных факторов, на которых осно¬
вываются и на которые влияют принимаемые ими решения.Система ПАТТЕРН явилась важным инструментом анализа труднорешаемых
проблем с большой неопределенностью, прогнозирования и планирования их
выполнения. Основные идеи методики применялись в различных областях - на¬
учные исследования, проектирование и создание систем различной сложности в
научно-исследовательских организациях и на предприятиях, расширение рынков
сбыта военно-космической продукции и т. д. Методика ПАТТЕРН обеспечивала
возможность прогнозирования на срок 10-15 лет, что соответствовало «жизнен¬
ному циклу» становления и старения техники.В нашей стране работы подобного рода начались с исследования
опыта США.В частности, при реализации системы МВО-Прогноз1 в Министерстве
электротехнической промышленности СССР конечное «дерево целей», отра¬
жающее цель развития, основные направления деятельности министерства, об¬
ласти его научных и практических интересов (и так далее, вниз по уровням
«дерева») напоминало «дерево целей» системы ПАТТЕРН, но техника работы с
оценками относительной важности несколько отличалась.В исторической хронологии следует указать работы специалистов ле¬
нинградской школы прогнозирования 1971-1973 гг. (В.А. Чабровского,
Г.М. Вапнэ), которые внесли важный вклад в трактовку понятия цели.В частности, введено важное для практического применения представле¬
ние о двух различных понятиях цели: «цель деятельности» (актуальная, кон¬
кретная цель) и бесконечная «цель-стремление», «цель-идеал», потенциаль¬
ная цель и высказана идея о единстве цели, средства (варианта) ее достиже¬
ния и критерия оценки (см. подробнее в [12, 20]).Главное достоинство методики ПАТТЕРН состоит в том, что в ней оп¬
ределены классы критериев оценки относительной важности, взаимной
полезности, состояния и сроков разработки («состояние —срок»).Эти классы критериев в различных модификациях используются в ряде
других методик и до сих пор являются основой при определении системы
оценок составляющих структур целей.Что касается собственно формирования структуры целей, то из опубли¬
кованных материалов известно, что в различных модификациях методики
разным уровням иерархии предлагается присваивать разные названия (см.,1 Метод взвешенных оценок - Прогноз.327
например, один из вариантов «дерева целей» ПАТТЕРН на рис. 7.2). Логика
же формирования структуры, как отмечали сами авторы, не отрабатывалась.Не уделялось внимания разработке принципов и приемов структуризации
ни в последующих вариантах методики - ПАТТЕРН-МО, НАСА-ПАТТЕРН,
ни в других зарубежных методиках - ПРОФИЛЕ, ППБ и т. п. [43,84].Ощущая этот недостаток, отечественные ученые с самого начала
применения системного анализа основное внимание уделяли разработке
принципов и приемов формирования первоначального варианта струк¬
туры целей («дерева целей»), составляющие которого подлежат затем
оценке и анализу.Первыми* работами, в которых предложены не только принципы
формирования «дерева целей», но и признаки структуризации были ра¬
боты Ю.И. Черняка (1973 г. и позднее) [75, 76 и др.].В частности, им предложены■	концепция об одинаковой удаленности цели (рис. 7.3) по пространствен¬
ной и временной шкале; на рис. 7.4 приведен пример использования этого прин¬
ципа при формировании структуры целей и функций Отраслевой автоматизиро¬
ванной системы управления морским транспортом - ОАСУ «Морфлот» [76]);ПространствоОтдаленнаясредаБлижайшаясредаИсследуемаясистемаТекущий Ближайшая Отдаленная Время
период перспектива перспективаРис. 7.3Рис. 7.4328
Рис. 7.5	Рис. 7.6■	принцип выделения составляющих на верхнем уровне структуры «дере¬
ва» для решения новых, неисследованных проблем («что нужно УЗНАТЬ», «что
нужно СОЗДАТЬ», «что нужно ОРГАНИЗОВАТЬ» - рис. 7.5);■	принцип «пирамидки»(рис. 7.6), помогающий понять, что выделяемые
ветви «дерева целей» характеризуют объем «области цели» (опыт показал,
что раскрыть «область цели» помогает последовательное перемещение по
граням «пирамидки» с возвратом на новом витке к уже структурированным
ветвям с учетом нового видения проблемы) и ряд других приемов и призна¬
ков (см. в [75, 76]), нашедших широкое применение в практике формирова¬
ния структур целей при разработке отраслевых АСУ.Далее одной из первых методик, ориентированных специально на
структуризацию функций систем организационного управления, была
методика С.А. Валуева [11]. В ее основу положены принципы (рис. 7.7)
анализа характеристик организационной системы определение функций,
раскрывающих содержание процесса управления, и впервые было пред¬
ложено учитывать этапы цикла принятия решения (от его подготовки до
реализации, оценки и контроля).Содержание процесса управленияРис. 7.7329
Из первых методик следует также упомянуть методики Е.П. Голубкова
[27], которые ориентированы на структуризацию не только целей и функ¬
ций, но и на анализ системы в целом.Много внимания совершенствованию методов обработки результатов
экспертной оценки составляющих структур целей (т.е. второму из выде¬
ленных в § 2.4 гл. 2 этапов системного анализа) уделялось в работах по
прогнозированию.В конце этого периода разработки принципов и приемов структури¬
зации в разных работах использовались различные признаки структури¬
зации. При этом уделялось внимание не только определению признаков
структуризации для разных уровней системы управления, но и источни¬
ков информации, необходимых для формирования структуры. На рис.7.8
приведены признаки структуризации, рекомендуемые для разных уров¬
ней системы и указаны источники информации, которые могут исполь¬
зоваться при формировании разных уровней «дерева целей».Уровни
«дерева» ЦФПризнакиструктуризацииИсточники научно-
технической информацииОсновные элементы систе¬
мы - ПД, СД, К (рис. 7.14).
«Часть - целое», «вид - род»,
«причина - следствие».Структура предложения
естественного языка:
кто, что, где, с помощью
чего, когда и т. д.Концепция системы:-	концепция Ю.И.Черняка;-	концепция А.И.Уёмова;-	концепция, учитывающая
взаимодействие системы
со средой В.Н.Сагатов-
ского.; и др.Сферы деятельности.Структура деятельности.Уровни иерархии существу¬
ющей системы управленияЦикл управления. И т. д.
Конструкция. ТехнологияВиды конечного продукта.
Предметы деятельности.
Виды деятельности.«Жизненный цикл».Законы и законодательные
акты.Директивные материалы
центральных и отраслевых
органов управления.Руководящие документы
вышестоящих организаций.Информационные матери¬
алы по обмену опытом.Материалы социологиче¬
ских опросов. И т. д.Научно-технические отче-
ты (Отчеты по НИОКР).Патенты и авторские сви¬
детельства.Отчеты об экспериментах
Растры. Кадастры.
Классификаторы.
Фактографическая инфор¬
мация о новой технике и
технологииМатериалы конференций,
совещаний и т. п.Монографии, статьи и т. п.
Статьи и др. публикацииРис. 7.8330
Полученные в ранних методиках принципы и признаки структуриза¬
ции предложены их авторами на основе накопленного опыта формирова¬
ния структур целей. Это находится в соответствии с основными принци¬
пами системного анализа - использование интуиции и опыта специали¬
стов, частичная формализация этого опыта в виде принципов и приемов
и использование полученных принципов, приемов и признаков структу¬
ризации для активизации, в свою очередь, интуиции и опыта других
специалистов, которые формируют структуру целей и функций в
новых условиях, для решения новых проблем.Однако такой подход не гарантирует полноты анализа. Поэтому в
дальнейшем в поисках принципов, обеспечивающих полноту структуры
целей, исследователи обратились к философскому обоснованию концеп¬
ции системы, к разработке на этой основе моделей системы, позволяю¬
щих отразить эту концепцию и гарантировать полноту структуризации,
по крайней мере, в рамках принятой концепции и моделей, ее отобра¬
жающих. Охарактеризуем эти методики несколько подробнее и прове¬
дем их сравнительный анализ.7.3.	Методики, базирующиеся на философских
концепциях системыМетодика, базирующаяся на двойственном определении системы.Как было показано в гл. 1, А.И. Уёмов, определяя систему через понятия
«вещи», «свойства», «отношения», предложил двойственное определение
[70], в одном из которых свойства qt характеризуют элементы а„ а в дру¬
гом - свойства qj характеризуют связи (отношения) /}(!.!, ё):В работах Б.Д. Кошарского (см. ссылки в [12]) было показано, что этим
определениям соответствуют два способа представления системы управления:
процедурное - как множества объектов А, на котором реали¬
зуются заранее определенные отношения R с фиксированными свойст¬
вами Qr; при этом если системообразующее отношение определено во
времени, то это представление соответствует структуризации системы по
циклу управления: планирование, организация, регулирование, учет и
т. п. (набор функций цикла управления изменяется по мере развития
экономики и зависит от конкретных условий);331
факторное - как множества объектов А, обладающих заранее
определенными свойствами QA с фиксированными между ними отноше¬
ниями R; при этом могут быть выделены такие составляющие, как ос¬
новное и вспомогательное производство, основные и оборотные фонды,
трудовые ресурсы, материально-техническое обеспечение и другие объ¬
екты управления на предприятии (набор их также определяется кон¬
кретными условиями).Б.Д. Кошарский показал, что каждый из этих способов представле¬
ния системы в отдельности дает неполное описание системы управле¬
ния, а для выявления системных особенностей конкретного предприятия
необходимо один способ описания дополнить другим, двойственным
ему, т.е. только совместное использование процедурного и факторного
представлений системы позволяет обеспечить конкретизацию и полноту
анализа целей и задач организационного управления.Отметим, что это утверждение о полноте справедливо лишь в рамках
принятой концепции системы.Такое требование на практике реализуется либо путем параллельного
формирования двойственных вариантов структуры (рис. 7.9) с использованием
взаимно обратной последовательности признаков структуризации, либо путем
формирования и анализа матрицы «цикл управления-объект управления»
(табл. 7.1), после оценки которой формируются двойственные структуры и
осуществляется выбор из них наилучшей.На рис. 7.10 приведен пример вариантов таких обратных друг другу
структур, соответствующих анализу составляющих матрицы (табл. 7.1).В этом примере использовались классификаторы, рекомендованные
обычно в справочниках разработчика АСУ, чтобы получить реальную си¬
туацию, имевшую место при разработке типовой структуры функциональ¬
ной части (ФЧ) АСУП, которая в течение ряда лет была основой разработки
структур ФЧ многих АСУ предприятий.332Рис. 7.9
Таблица 7.1Объект
управления (ОбУ)Цикл управления (ЦУ)
Временной признакПроизвод¬Прог¬Перспекти¬Орга¬ТекущееОперати¬Учетственныйнозиро¬вное плани¬низа¬планиро¬вное уп¬КонтрольпризнакваниерованиецияваниеравлениеАнализПРППОРГТПОУУКАНаучно-иссле¬------довательская
работа (НИР)
Производство++++++основной продук¬
ции (ОП)
Вспомогательно¬++обслуживающее
производство (ВП)
Транспорт (T)Материально----+++техническое снаб¬
жение МТС)
Трудовые ресурсы+(кадры - К)Сбыт продукции___+_+(СбП)Финансы (Ф)------Полученные структуры анализируют.Легко видеть, что первая структура (рис. 7.10, а) имеет «вырожденные»
ветви и не соответствует требованиям, предъявляемым к структурам целей,
рассмотренным в гл. 1. Вторая структура (рис. 7.10, б) с этой точки зрения
лучше, но в ней одна ветвь (первая, связанная с управлением основным про¬
изводством) «перегружена» по сравнению с остальными. Если разделить ее,
выделив в самостоятельные подцели (подсистемы) техническую подготовку
производства (ТПП), технико-экономическое планирование (ТЭП) и опера¬
тивное управление основным производством (ОУОП), то структура будет
удовлетворять требованию равномерности. Эта структура и была положена в
основу типовой структуры функциональной части АСУП. В дальнейшем
была добавлена подсистема управления качеством продукции (УКачП).Методика Кошарского-Уёмова нашла широкое применение в различ¬
ных отраслях при структуризации целей и функций предприятий в процес¬
се разработки структуры функциональной части их автоматизированных
систем управления. При этом в ряде случаев подход, положенный в ее
основу, оказался столь естественным, что имена первых авторов были
забыты, принцип двойственного представления не упоминался, а исполь¬
зовались сразу признаки «цикл управления» и «объект управления».333
а)ЦУ°бУ сГо/оЛ^^п Жб)ОбУцуФЧ АСУП
IВПМТССбП7\ 71\ \ 7\ПР ПП ОРГ ТП ОУ УКА ТП УКА ТП ОУ УКА УКА ТП УКАРис. 7.10Методика является удобной для анализа целей и функций действующих
предприятий, для которых можно провести обследование существующей
системы управления и выявить объекты управления. Однако в ней нет
средств для определения новых объектов, новых видов деятельности и
функций, связанных с развитием предприятия (внедрением новой техники,
технологии и т. п.), что ограничивает применение методики при реконст¬
рукции и проектировании новых предприятий.Методика, основанная на концепции системы, учитывающей среду
и целеполагание. В основе методики лежит определение системы
В.Н. Сагатовского [55], в котором учитываются понятия цели Z, среды SR и
интервала времени АТ, периода существования системы, влияющего на про¬
цесс целеобразования (1.2 а):S s < A, R, Z, SR, АТ >.def334
В [55] также дано обоснование положенной в основу методики фи¬
лософской концепции системы и используемых для ее раскрытия и оп¬
ределения признаков структуризации системных моделей. Разработана и
исследована методика группой ученых томских вузов Ф.И. Перегудо-
вым, В.З. Ямпольским, JI.B. Кочневым.Основные этапы методики соответствуют уровням структуризации,Рис. 7.11335
Методика излагается в основном в терминах и формулировках ее авторов,
но с некоторыми дополнениями, предложенными ими позднее.Уровень 1. Формирование глобальной цели системы.Цель либо задается вышестоящей организацией, либо воссоздается на ос¬
нове анализа директивных документов. Цель должна быть ориентирована на
конечный продукт, для получения которого существует или создается система.Конечным продуктом может быть любой результат социальной дея¬
тельности: материальная продукция, новый научный результат, научная ин¬
формация и т. д.Уровень 2. Декомпозиция по признаку «виды конечного продукта»
(ВКП).Осуществляется в тех случаях, когда система производит разные виды
конечного продукта. При наличии большого числа разновидностей продук¬
ции классификатор по этому признаку может быть двухуровневым.Виды конечного продукта зависят от того, для чего строится структура
целей. Если речь идет о производстве, то конечным продуктом является вы¬
пускаемая продукция, а если структура целей строится для аппарата управ¬
ления, - то это планы, решения и другие нормативно-методические доку¬
менты, обеспечивающие выпуск соответствующего вида продукции.Уровень 3. Декомпозиция по признаку «пространство иниции¬
рования целей» (ПИЦ).Формируются подцели исследуемой системы, инициируемые требования¬
ми и потребностями окружающей среды, влияющей на производство конечно¬
го продукта, системы, которые имеют отношение к производству конеч¬
ного продукта проектируемой или исследуемойПри этом все системы, с которыми взаимодействует исследуемая в процессе
производства конечного продукта, делятся на четыре класса (рис. 7.12): надсистема
(НС) или вышестоящие системы (ВС), формулирующие
главные требования к конечному продукту (и потребно¬
сти в нем); нижестоящие или подведомственные систе¬
мы (ПС), требования которых выступают в основном в
качестве ограничений на свойства конечного продукта
или потребностей в организации ремонта и других видов
обслуживания материально-технической базы для произ¬
водства конечного продукта, существенная или акту¬
альная среда (АС), т. е системы1, исследуемая собст¬
венно система (СС), подцели которой инициируются1	В дальнейшем В.Г.Колосовым была предложена идея выделения дружественной (по¬
ставщики, потребители, аналогичные предприятия, с которыми сотрудничает рассматри¬
ваемая система), конкурентной (предприятия, выпускающие аналогичную продукцию или
поставляющие ее на рынок из других стран или регионов) и безразличной среды, которая
на данном этапе является нейтральной, но которая со временем может стать дружествен¬
ной или конкурентной.336Рис. 7.12
собственными (внутренними) потребностями, мотивами, программами, посто¬
янно возникающими в развивающейся системе и также трансформирующимися
в требования к конечному продукту.Отметим, что этот признак структуризации базируется на закономерности
коммуникативности, рассмотренной в гл. 1.Уровень 4. Декомпозиция по признаку «жизненный цикл».
Определяются различные подэтапы получения конечных продуктов в
зависимости от их видов - от формирования или прогнозирования по¬
требностей в продукте до потребления или поставки заказчику (см. приме¬
ры на рис. 7.13).б)е)Обсле¬T ехнико-экономи-ТехническоеСогласованиеТех-.Ввод АСУдованиеческое обоснований►задание-►и утверждениепроект->в эксплуа¬СУ(ТЭО), JJ3L .ТЭО и тз(ТП)тациюРис. 7.13Начиная с этого уровня декомпозиции обычно становится удобнее опе¬
рировать не термином «подцель», а термином «функция» и считать, что
«дерево целей» как бы перерастает в «дерево функций».Уровень 5. Декомпозиция по основным элементам (составу) системы
(СС), в результате которой формируются функ¬
ции, вытекающие из потребностей основных
элементов системы, которые объединяются в
три основные группы - кадры К, предмет
деятельности ПД и средства деятельности
СД (рис. 7.14), на практике иногда вызывает
затруднения, и его бывает удобно интерпрети¬337
ровать как «объекты деятельности» (основной - ПД, и обеспечивающей -
СД К и др. ресурсы системы).Уровень 6. Декомпозиция по признаку «Управленческий цикл»,
классификатор которого, предлагаемый авторами методики, приведен на
рис. 7.11.Уровень 7. Декомпозиция по признаку «Делегирование полномо¬
чий», классификатор по которому также приведен на рис. 7.11.Рассматриваемая методика развивалась. В первоначальном ее варианте
было пять уровней декомпозиции. Позднее добавилось еще два. В зависимо¬
сти от приложений менялась последовательность признаков: во многих при¬
ложениях удобнее на первое место вынести признак «пространство иниции¬
рования целей», помогающий уточнить «виды конечного продукта». По-
разному можно раскрывать «жизненный цикл» системы (см. рис. 7.13).Методика нашла наиболее широкое применение из всех рассматри¬
ваемых: она использовалась при разработке «дерева целей» управления
хозяйством области; при формировании структуры функциональной
части территориальной АСУ Томской области; структуры ФЧ отрасле¬
вой АСУ (ОАСУ) Минвуза РСФСР; при корректировке организацион¬
ной структуры Минвуза и т. д.Наибольшее распространение получили первые три признака структу¬
ризации, т. е. признаки формирования собственно структуры целей, и осо¬
бенно признак «пространство инициирования целей», в основе которого ле¬
жит закономерность коммуникативности, разделяющая сложную среду на
надсистему НС, подведомственные системы ПС, актуальную среду АС и
внутреннюю среду - собственно систему СС, постоянно изменяющуюся в
развивающейся системе).Получаемые с помощью этой методики структуры цели и функций
существенно полнее, чем при использовании предыдущей.Пример структуры приведен на рис.7.15.Анализ «пространства инициирования целей» заставляет обратить вни¬
мание на необходимость поддержания в работоспособном состоянии
оборудования, организации ремонта, изготовления специнструмента, спе-
цоснастки и на другие функции, обусловленные потребностями подведом¬
ственных систем, а также на функции координации и кооперирования с
предприятиями и организациями актуальной среды, что иллюстрируется
примерами, приведенными на рис. 7.15 - для управления выпуском про¬
дукции на государственном предприятии и в гл. 9 - на рис. 9.4 при форми¬
ровании структуры функциональной части АСУП.338
Совершенствование системы управления
деятельностью предприятия1.	Обеспечение
потребностей и
требований над-
системыL>8 gX пН3 о
CQ асI2.	Обеспечение условий для
выпуска продукции
(<подведомственные
системы)|2О4>SXCQiЕГ&сО2<L>ЮSО<ио§оS1ьс&го*(N<N3.	Организация
взаимодействия с
актуальной средой	т4.	Развитое
собственно системы
управленияCQчх о.•fa.
9 сев 2gs-S-5Рис. 7.15Таким образом, благодаря большей полноте определения системы,
данного В.Н. Сагатовским, по сравнению с двойственным определением
системы А.И. Уёмова и раскрытию этого определения в хорошо отрабо¬
танной совокупности признаков структуризации и примеров классифи¬
каторов по этим признакам, рассматриваемая методика обеспечивает
большую полноту анализа целей и функций систем управления по срав¬
нению с предыдущей методикой, помогает выявлять новые, ранее не
выполнявшиеся на предприятии функции. Методика является хорошим
средством анализа целей и функций в условиях развития предприятия
(организации), при внедрении в производство и управление различного
рода нововведений, техническом перевооружении и реконструкции или
проектировании новых предприятий.В установившемся же режиме функционирования предприятия эта ме¬
тодика может оказаться избыточной. Кроме того, возникают затруднения
при определении «видов конечного продукта» четвертой ветви (собственно
системы управления), для структуризации которой оказалась удобной сле¬
дующая методика.339
Методика, базирующаяся на концепции деятельности. Понятие
деятельности в той или иной форме используется в любой методике
структуризации, разрабатываемой для отображения и анализа организа¬
ционных систем управления. В то же время есть методики, в которых
концепция деятельности является основой формирования структур це¬
лей, т. е. используется на верхних уровнях структуры.Представления о деятельности и ее структуре развивались. Соответствен¬
но и методики, базирующиеся на концепции деятельности, используют разные
точки зрения на ее структуру. В рассматриваемой методике, предложенной при
разработке основных направлений и проблематики перспективных научных
исследований по проблемам высшего образования [21], используется концеп¬
ция деятельности, принятая в педагогике и психологии.В методике предусмотрено два основных этапа (рис. 7.16), кото¬
рые делятся на подэтапы, а последние, в свою очередь, - на более де¬
тальные подэтапы.При выполнении этапа 1 (рис. 7.17) используются одновременно
два подхода к формированию первоначального варианта структуры:
целевой, т. е. подход к формированию структуры «сверху» (подэтап 1.1),
и подход, который называют морфологичеческим, лингвистическим,
тезаурусным, т. е. формирование структуры «снизу» (подэтап 1.2).При выполнении подэтапа 1.1 выбирается число уровней иерархии(1.1.1), которым для удобства присваиваются разные наименования
(направления, комплексные проблемы, проблемы, подцели, функции); в
соответствии с принятой в методике концепцией деятельности исполь¬
зуются признаки «сферы деятельности» (1.1.2), «структура деятельно¬
сти» и «вид деятельности» (1.1.3); последующие уровни структурируют¬
ся с использованием признаков, рекомендуемых для нижних уровней на
рис. 7.8 (1.1.4).В структуре деятельности выделяются цели («выходы»), содержание и
формы, методы, средства, «входы». Признаки «структура деятельности»
и «вид деятельности» можно менять местами и «смешивать» в пределах
уровня (как это сделано при формировании структуры основных направ¬
лений научных исследований по проблемам высшей школы [22]).При выполнении подэтапа 1.2 (подход «снизу») предложения форми¬
руются параллельно: предлагаются работниками структурных подразделе¬
ний различных уровней системы управления (1.2.1) и получаются на ос¬
нове анализа научно-технической информации (1.2.2); затем проводится
оценка предложений на полноту (1.2.3), осуществляется объединение340
Этап 1. Формирование первоначального варианта
(вариантов) структуры ЦФ1.1. Формирование структуры
«сверху» (структуризация)1.1.11.1.21.1.41.2.11.2.21.2.31.2.	Формирование структуры
«снизу» (подготовка пред¬
ложений)1.3. Объдинение
структур, по¬
лученных с ис¬
пользованием
подходов «све¬
рху» и «снизу»-4.3.1 h1.3.2\Рис. 7.16U>4^Этап 2. Оценка, анализ, корректировки
структуры ЦФ2.1.	Оценка составляющих структуры
ЦФ по важности2.2. Оценка целостности вариантов
структуры
структур (подэтап 1.3.1), полученных при параллельном применении под¬
ходов «сверху» и «снизу», путем как бы наложения предварительно сфор¬
мированной структуры на перечень полученных предложений, и принима¬
ется решение (1.3.2) о целесообразности выполнения этапа 2.Пример верхних уровней структуры целей, полученных с использо¬
ванием рассматриваемой методики, приведен на рис. 7.18.Вторая ветвь на рис. 7.18 может использоваться для уточнения четвер¬
той ветви структуры, приведенной на рис. 7.15, для структуризации которой
не было средств в предыдущей методике.СферыдеятельностиСтруктурадеятельностиГПроиз¬водст¬венныйпроцессXОргани¬
зацион¬
ное уп¬
равление"~Г~Sе;(U5 20 5ж О.1ев11<L>1=ГII13ClиоXCQи«Сверху»ВыпускКонт¬Материально-Подбор и пе¬продук¬роль ка¬техническоереподгото¬циичестваобеспечениевка кадровОбъединение структур, полученных с использованием \ «Снизу»
подходов «сверху» и «снизу»/ Проверка предложений на полноту Анализ источников НТИ \/ Предложения \/ Аппарат управленияПроизводстваЦехиОтдел НТИ \Рис. 7.17342
Совершенствование системы управления
деятельностью предприятияСферыдеятель¬ностиГе-о£§*1ЭЕ *£ омЯ *
- оЙГОм <L>sr1.	Совершенствование управления
производством (технологическими
процессами пред приятия)IЯ О ■ISsS 5 gш<U ajO.S оСО О8Э s О2 о 3
?=* §
^ D.SЕ <l> еа
Ю Е 35а. о 2
Я ч *
“-.8!1 g 1- р 0Qт1	SpC5
|“|
uni
О. О <■>
О О Оо в2	a 5g я о
о О В*СХС1Ntit:*О- £ евреm о*§. X CL* s s— F о.П£■§2.	Совершенствование систе¬
мы организационного управ¬
ления предприятиемIf
с§
Ё шо £3
ю «
л о.ев ЧS.Sо ОS S 250	с sи О Si^i
£ О ЯЙР&1	о §Си 2 <L>
s о о-ЦгЯСirn S §Is
« fc
XВ2« ttaaeo-
s•& sS3 iояElРис. 7.18При выполнении этапа 2 для оценки структуры целей и функций
путем выявления наиболее значимых составляющих (2.1) предлагается
параллельно использовать экспертные оценки (2.1.1) и косвенные количе¬
ственные оценки (2.1.2), которые затем обрабатываются совместно (2.1.3).При экспертной оценке в качестве критериев используется система
критериев, аналогичная принятой в методике ПАТТЕРН, но с некоторыми
модификациями: в ней предлагаются следующие группы критериев - отно¬
сительной важности (значимости), взаимосвязанности, экономические оцен¬
ки (последняя - заменяет группу критериев «состояние-срок»). Идея косвен¬
ных количественных оценок предложена автором данной главы. Возмож¬
ность их введения вытекает из анализа иерархических структур на основе
информационного подхода (см. гл .3), из результатов которого следует, что
структурированность ветвей иерархической структуры определяет прида¬
ваемую им фактическую значимость.В качестве косвенных количественных оценок могут быть использова¬
ны: число подразделений, выполняющих данную функцию, число докумен¬
тов, подготавливаемых для реализации функции, структурированность ветви343
Оценки
СТО jL_dj.(например, число тем, на которые разделена проблема), внимание к соот¬
ветствующим подцелям и функциям в директивных документах, периодиче¬
ской печати, источниках НТИ и т. п. При выборе косвенных количественных
оценок следует учитывать «пространство инициирования целей и факторов»,
т. е учитывать требования и потребности надсистемы, отраженные в законо¬
дательных актах и директивных документах, аналогичных предприятий ак¬
туальной среды, интересы подведомственных подразделений, инициативы
структурных единиц собственно системы управления.При обработке результатов оценки применяются не только традици¬
онные методы усреднения, но и выявление противоречивых мнений с
последующим содержательным анализом этих оценок.При этом для сопоставления оценок
удобно применять графические представле¬
ния в виде гистограмм, подобные приведен¬
ным на рис. 7.19. Пример анализа результа¬
тов оценок, представленных графически на
рис. 7.19, приведен в примечании к этапу 2.На основе полученных результатов оцен¬
ки исходная структура корректируется (2.1.4):
составляющие, получившие наименьшие
оценки значимости по сравнению с другими и
не получившие при этом высоких оценок
связности с высокозначимыми, либо исклю¬
чаются из структуры ЦФ, либо опускаются на
нижележащие уровни иерархии, и, напротив,
составляющие, получившие высокие оценки
значимости, могут быть перенесены на более
высокие уровни иерархической структуры.
При такой корректировке могут возникнуть
вырожденные ветви, разные варианты новой
структуры целей и функций. В последнем
случае следует перейти к подэтапу 2.2.Решение о целесообразности перехода к
анализу структуры с точки зрения централи¬
зации - децентрализации управления (2.2.2)
может быть принято (2.1.5) и в случае одного
варианта структуры для сопоставления ее с
аналогичными структурами целей (основных
направлений развития) других предприятий
или со структурой основных направлений1.1 1.2 1.3 1.4 1.5L_lLl1.1 1.2 1.3 1.4 1.5I I Iil1.1 1.2 1.3 1.4 1.5_Lj_LLl1.1 1.2 1.3 1.4 1.5
Составляющие ДЦКритерии: СТО - статистиче¬
ская отчетность, подготовка
справок, ответы на запросы
вышестоящих органов управле¬
ния; П - число подразделений,
запрашивающих информацию
для принятия решений; Г -
число публикаций в газетах и
др. периодических изданиях; Э -
экспертные оценки.Рис. 7.19344
предшествующего периода развития предприятия (организации).Оценка структуры (вариантов структуры) с точки зрения ее формы и
удобства для дальнейшего использования (2.2). Сопоставление вариантов
структуры может производиться на основе требований к структурам ЦФ,
сформулированных при выполнении подэтапа 1.1.1 (2.2.1) и с использова¬
нием для сравнительного анализа структур информационного подхода(2.2.2). Во втором случае оценивается степень целостности, позволяющая
судить об управляемости предприятия с помощью разрабатываемой струк¬
туры целей, о степени централизации-децентрализации управления.Можно использовать оба подхода к оценке вариантов структур, а за¬
тем - результаты обобщать (тогда нужно добавить 2.1.3). В случае если
в 1.6.2 было принято решение о том, чтобы вначале выполнять подэтап2.2,	может быть введен подэтап принятия решений о дальнейшем ходе
работ (2.1.4).Для сбора и обработки экспертных и косвенных количественных
оценок и сравнительного информационного анализа структур следует
создать группу соответствующих специалистов. В необходимых случаях
может быть использован метод организации сложных экспертиз, бази¬
рующийся на информационном подходе.Примечание к этапу 2. При совпадении оценок составляю¬
щие следует считать наиболее значимыми (на рис. 7.19 - проблемы 1.1 и
1.4). При несовпадении - проводить дополнительный качественный анализ.
Например, на 1.2 (производственная структура) обратили особое внимание
только эксперты, т. е. имеет место редкое мнение, и целесообразно провести
дополнительную экспертизу, лучше с обсуждением на научно-техническом
совете. Напротив, проблему 1.5 (комплектующие) недооценивают выше¬
стоящие органы управления и можно обратить их внимание на необходи¬
мость участия в ее решении. А по проблеме 1.3, по которой имеются наи¬
большие разногласия и наименьшая подготовленность предприятия, целесо¬
образно провести НИР.Методика структуризации целей системы, стремящейся к идеа¬
лу. Р. Акофф и Ф. Эмери предложили вынести на верхние уровни струк¬
туры целей для системы (в их терминологии - общины), стремящейся к
идеалу, следующие составляющие (рис. 7.20) [14]:
изобилие (политико-экономическая функция),
правда (познание истины, поиски ценностных ориентаций общества,
научная и образовательная функция),добро (функция разрешения внутриличностных и межличностных
конфликтов и конфликтов между социальными коллективами, т. е. эти¬
ка, религия, юриспруденция и др.),345
ЦЕЛИ И ФУНКЦИИ
СИСТЕМЫ УПРАВ¬
ЛЕНИЯ РЕГИОНОМ1. ИЗОБИЛИЕ2. ПРАВДАN3. ДОБРО4. КРАСОТАПолитико-Поиски истины.разрешениеФормированиеэкономическаяРазвитие знания.конфликтов.личности.сфераНаука, образованиеЭтика, правоКультура3		I	 	1—	I1.1. Промышленность2.1. Наука3.1. Разрешение4.1 Форми¬межличностныхрованиеконфликтов:граждан¬1.2. Строительство2 2. Образование-• право, юстиция;ственности:и воспитание:• охрана поря䬕 искусство• дошкольное;ка, милиция;• литература1.3. Коммуникации• школьное;• воспит. этики,• средства• среднее• правовое вос¬массовойСпециальное;питаниеинформации1.4. Торговля• высшее;• послевузов¬ское3.2. Разрешение1.2. Всесторон¬1.5. Финансы, налоги• ...внутриличност-нее развитие:ных конфликтов• путешествия2.3. Религия• философия;• экскурсии1.6. Здравоохранение-• религия;• спорт• службы;• отдых•доверия;•1.7. Армия(охрана,ВПК)•	•Рис. 7.20красота (функция эстетики, обеспечивающая не только отдых, но и
формирование личности, гражданственности, механизмов целеобразования).В методике предусмотрен принцип фрактальности, т. е. структу¬
ризации каждой ветви нижележащего уровня с использованием состав¬
ляющих соседних уровней. Например, у функции организации науки
есть политико-экономическая сфера, научная этика, эстетика.Эта методика позволяет обеспечить полноту структуризации таких
организаций, цели и функции которых должны охватывать разносторон¬
ние условия существования и развития личности.Например, ее применяют при структуризации функций системы управ¬
ления городом, регионом, школой, детскими дошкольными учреждениями
и т. п. При разработке структуры целей и функций районной или городской
администрации полезно сочетать эту методику с другими.346
Сравнительный анализ методик структуризации целей. Приве¬
денные примеры методик структуризации целей и функций подтвер¬
ждают закономерности целостности и иерархичности, согласно которым
одну и ту же систему, а соответственно, и ее цель, можно представлять
разными структурами, по разному раскрывать неопределенность целост¬
ности. Различие структур определяется принятой концепцией системы и
предпочтениями ЛПР, ее формирующих.При сопоставлении и сравнительном анализе методик структуриза¬
ции прежде всего обращает на себя внимание тот факт, что только в
методике ПАТТЕРН и в методике, базирующейся на концепции дея¬
тельности, в явном виде предусмотрен этап оценки структуры целей с
использованием сформулированных критериев. В авторском же изложе¬
нии других методик о втором этапе даже не упоминается. Правомерно
ли существование методик без этого этапа?Ответить на этот вопрос помогает информационный анализ структур,
который показывает, что структурированность ветвей является отражением
предпочтений ее авторов, т. е. оценка структур фактически осуществляется
не только при выполнении второго этапа, но и в процессе формирования
структуры на первом этапе. Причем чем больше уровней структуризации
предусмотрено в методике, тем более дифференцированными являются
оценки вышестоящих уровней этой структуры: формируя каждый уровень,ЛПР оценивают ее составляющие на основе оценок «включить - не вклю¬
чить» в структуру (т. е. по двоичной системе), а оценки потенциала Я, полу¬
чаемые для узлов вышестоящих уровней, представляют собой основу для
более точного сравнения составляющих этих уровней.Иными словами, на каждом шаге структуризации осуществляются
практически оба этапа, но оценка проводится не в форме специально
организованной экспертной процедуры опроса (с использованием мето¬
дов ранжирования, нормирования и т. п.), а путем исключения из даль¬
нейшего рассмотрения малозначимых составляющих.При этом ЛПР предлагается учитывать назначение, особенности конкрет¬
ного предприятия, т. е. их оценки даже по двоичной системе содержат качест¬
венную составляющую, а уточненные оценки Н верхних уровней становятся
более дифференцированными и в ряде практических ситуаций оказываются
вполне достаточными для принятия управленческих решений по распределе¬
нию финансов, кадров и других средств для реализации подцелей и функций.Сказанное означает, что второй этап методики в ряде случаев можно и
не выделять особо, если ориентировать ЛПР на более тщательный отбор со¬
ставляющих на каждом шаге структуризации. Однако в общем случае для
обеспечения полноты анализа структуры целей и функций все же целесооб¬
разно предусматривать этап оценки в явном виде, тем более что может ока¬
заться необходимым сопоставлять несколько вариантов структур, сформи¬347
рованных ЛПР, которые даже при использовании одной и той же методики
структуризации могут отличаться в силу закономерности иерархичности.Сравнивая методики с точки зрения положенных в их основу кон¬
цепций, можно дать некоторые рекомендации по их выбору в кон¬
кретных условиях. Так, концепция двойственного определения системы
А.И. Уёмова ориентирована на описание статики системы, фиксацию
уже достигнутых представлений о не^у ЛПР. Она, разумеется, допуска¬
ет включение новых объектов управления, изменение функций в цикле
управления (что и происходит по мере развития методики), однако в ней
нет средств, которые помогали бы выявить новые объекты, функции,
виды деятельности, такие, как внедрение новой техники, технологии,
нововведений в управленческой деятельности. Методику, основанную на
концепции системы, учитывающей ее взаимодействие со средой, полез¬
но применять на этапах развития системы, пересмотра производственной и
организационной структур, при проектировании новых предприятий. Она,
помогает выявить новые виды деятельности, объекты управления.Необходимость в использовании методики, базирующейся на концеп¬
ции деятельности, возникает в тех случаях, когда исследуемый или созда¬
ваемый объект недостаточно изучен, т. е. в случаях постановки новых про¬
блем, структуризации целей развития новых видов деятельности. Методика
Р. Акоффа и Ф. Эмери помогает обеспечить полноту выявления подцелей и
функций для системы управления районом, городом, для управления непро¬
мышленной деятельностью предприятия (культурно-бытовыми, детскими
учреждениями и другими учреждениями социальной сферы).Таким образом, при выборе и разработке методики структуризации
целей и функций системы управления нужно учитывать состояние сис¬
темы (находится ли она в стабильном состоянии, либо требуется сущест¬
венный пересмотр ее целей и функций в связи с реконструкцией произ¬
водства, перестройкой системы управления, изменением принципов
организации экономики и т. п., либо система еще мало исследована),
характер анализируемого вида деятельности, степень познания объекта
(т. е. имеющиеся представления о нем у лиц, формирующих структуру
ЦФ), отведенный период времени на проектирование или преобразова¬
ние системы управления (влияющий на возможность выполнения мето¬
дики в полном объеме, включая оба этапа) и т. п.Поэтому целесообразно иметь обобщенную методику формирования и
анализа структур целей и функций, которая включала бы несколько методик
структуризации, несколько методов оценки структур (при выполнении вто¬
рого этапа) и предусматривала возможность выбора методики получения
первоначального варианта (вариантов) структуры и методов его оценки,348
наиболее подходящих для соответствующего периода развития предприятия
и его системы организационного управления, с учетом характера, объемов и
других конкретных особенностей создаваемого предприятия (организации).
Такая методика может стать основой для формирования конкретных мето¬
дик для проектируемых, или преобразуемых предприятий (организаций).Структура и содержание основных этапов этой обобщенной методики
изложены в § 7.4.7.4.	Разработка методик структуризации целейОбобщенная методика анализа целей и функций систем
управления.Общие положения. Сравнительный анализ подходов и ме¬
тодик структуризации целей (см. § 7.3) позволил сделать еще один шаг
вперед и попытаться создать обобщенную, комплексную методику ана¬
лиза параметров сложных систем, их целей, направлений деятельности,
функций, задач и т. д.В рассматриваемой обобщенной методике предусмотрена возмож¬
ность использования различных методик структуризации при формиро¬
вании первоначального варианта структуры целей (основных направле¬
ний деятельности, развития) системы, несколько способов оценки вари¬
антов будущих структур и выбор в конкретных условиях методики
структуризации и методов оценки с учетом особенностей предприятий
или организаций, периода их развития.Обобщенная методика помогает при разработке методик для анализа целей
конкретных предприятий (организаций, регионов) войти в состав нормативно¬
методического обеспечения систем управления как средство разработки основ¬
ных направлений развития предприятий (организаций) и анализа целей и функ¬
ций при корректировке организационной структуры.Структура методики приведена на рис. 7.21. Кратко охарактеризуем
ее этапы.Этап 1. Формирование первоначального варианта (вариантов)
структуры целей (основных направлений развития) и функций системы
управления предприятием (объединением, организацией).1.1.	Определение принципов и выбор подхода к формированию
структуры целей и функций (ЦФ) системы управления.Для обоснования выбора подхода к формированию структуры целей
и функций вначале принимается решение о необходимой степени обнов¬
ления производства^и системы управления и соответственно о необхо¬
димой полноте анализа ЦФ (1.1.1); затем готовится краткая справка о349
Этап 1 .Формирование первоначального варианта(вариантов) структуры ЦФ1.1. Вы¬
бор под¬
хода к
форми¬
рованию
струк¬
туры1.1.11.1.21.1.31.1.41.2.	Методика Уемова -
Кошарского1.2.1г* 1.2.2 -I1.2.41.2.51.3.	Методика Перегудова-
Сагатовского-Ямпольского1.3.11.3.71.4.	Методика, базирующаяся
на концепции деятельности1.4.11.4.5	-»1.4.6► 1.4.71.4.41.4.8
1.6. Вы¬бор по¬рядкавыполн.этапа 21.6.111.6.2*\Этап 2. Оценка, анализ, выбор варианта(корректировка) структуры ЦФ2.1.	Оценка составляющихструктуры ЦФ по важности2.1.12.1.2	-J2.1.42.2.	Оценка вариантов струк¬
туры ЦФ с т. з. управля¬
емости (целостности,
централизации-децентра¬
лизации управления)2.2.1 “I2.2.22.2.3Рис. 7.21
состоянии и перспективах развития производственных мощностей пред¬
приятия, а также о перспективах развития смежных предприятий, с ко¬
торыми взаимодействует данное в процессе производства основной про¬
дукции (1.1.2); разрабатывается концепция формирования структуры ЦФ(1.1.3), учитывающая результаты, полученные при выполнении подэта¬
пов 1.1.1 и 1.1.2; и на этой основе осуществляется выбор подхода к фор¬
мированию структуры ЦФ (1.1.4).Подэтапы 1.1.1 и 1.1.2 могут выполняться параллельно и взаимно влиять
друг на друга. При проектировании нового предприятия подэтап 1.1.1 форму¬
лируется иначе; разрабатывается концепция организации производства и сис¬
темы управления и принимается решение о необходимой полноте анализа ЦФ.При разработке концепции формирования структуры ЦФ (1.1.3) опреде¬
ляются принципы формирования структуры, в качестве которых могут быть
приняты: полнота охвата системы, равномерность структуризации, учет ги¬
потезы Миллера, единство признака структуризации в пределах уровня, не¬
допустимость «вырожденных» ветвей и другие требования к структурам
ЦФ, изложенные в гл. 1.При выборе подхода к формированию структуры ЦФ (1.1.4) следует
учитывать степень обновления системы управления, характер проектируе¬
мого или реконструируемого предприятия, резерв времени на формирование
структуры ЦФ, квалификацию лиц, формирующих структуру, и другие осо¬
бенности конкретных ситуаций принятия решений, которые должны быть
изложены в концепции системы. Принципы выбора методики структуриза¬
ции целей, изложенные в предыдущем параграфе, должны быть приведены в
методике или в приложении к ней.1.2.	Применение методики, базирующейся на двойственном опре¬
делении системы.Формируется матрица «цикл управления - объект управления»
(1.2.1); на основе оценки элементов матрицы строятся двойственные
варианты структуры ЦФ с обратной последовательностью признаков
структуризации (1.2.2 и 1.2.3); проводится сравнительный анализ этих
вариантов (1.2.4) с использованием либо требований, сформулирован¬
ных при выполнении подэтапа 1.1.3, либо с применением информацион¬
ного подхода к сравнительному анализу структур; осуществляется даль¬
нейшая структуризация выбранного варианта (1.2.5).Подробнее методика охарактеризована в § 7.3, и эту характеристику ме¬
тодики следует поместить в приложение.1.3.	Применение методики, базирующейся на концепции системы,
учитывающей среду и целеполагание.Производится формирование структур ЦФ с использованием при¬
знаков структуризации «пространство инициирования целей», «виды351
конечного продукта», «жизненный цикл», «состав системы» и других,
приведенных на рис. 7.11.Подэтапы 1.3.1-1.3.7 соответствуют семи признакам этой методики
(см. в § 7.3) и выполняются последовательно. В приложении целесообразно
изложить методику.1.4.	Применение методики, базирующейся на концепции деятельности.
Подэтапы 1.4.1-1.4.4 реализуют подход к формированию структуры«сверху» с использованием признаков «сферы деятельности», «структура
деятельности», «вид деятельности» (рис. 7.16, 7.17) и признаков рис. 7.8.Подэтапы 1.4.5-1.4.7 обеспечивают формирование предложений о функциях
системы управления, поступающих от работников различных уровней системы
управления и получаемых на основе анализа НТИ (т. е. реализуют подход «сни¬
зу»). Подэтап 1.4.8 объединяет результаты, полученные при параллельном при¬
менении подходов «сверху» и «снизу», путем как бы наложения предварительно
сформированной структуры на перечень полученных предложений.Более подробно подэтапы охарактеризованы в § 7.3 и на рис. 7.16, 4.17.
Основы методики следует привести в приложении.1.5.	Формирование структуры ЦФ на основе представлений ЛПР и об¬
следования существующей системы управления.При выполнении подэтапа могут применяться подходы «сверху» и
«снизу». ЛПР могут предложить свои варианты структуры ЦФ (1.5.1),
сформированные без осознанного применения методики структуриза¬
ции, могут быть использованы варианты структур ЦФ других предпри¬
ятий или организаций, прием Акоффа-Эмери (1.5.2). Перечни функций
можно получить на основе различных подходов к обследованию пред¬
приятий (организаций); с использованием архивного и опросного подхо¬
дов, т. е. пассивного обследования (1.5.4), либо с применением активно¬
го подхода, путем представления опрашиваемых вариантов структур или
перечней функций (1.5.3). Все подэтапы могут выполняться параллель¬
но и влиять друг на друга.Получаемые при выполнении подэтапов 1.5.1-1.5.4 результаты объе¬
диняются (1.5.5, 1.5.6).При выполнении подэтапа 1.5.3 может использоваться автоматизиро¬
ванная диалоговая процедура обследования, разработав ее или адаптировав
автоматизированную диалоговую процедуру анализа целей и функций, рас¬
сматриваемую в § 7.6.1.6.	Обобщение результатов выполнения подэтапов 1.2-1.5 и приня¬
тие решения о дальнейшем ходе работ.При проектировании предприятий и при совершенствовании систем
управления крупными предприятиями (объединениями, организациями)352
для гарантии полноты анализа ЦФ целесообразно использовать парал¬
лельно несколько методик структуризации, которые затем следует пред¬
ставить ЛПР для сопоставления и, возможно, исключения некоторых
полученных структур из дальнейшего рассмотрения (1.6.1). Если после
выполнения предшествующих подэтапов получена одна структура, то
подэтап 1.6.1 можно не выполнять. Далее (1.6.2) принимается решение о
целесообразности и последовательности выполнения этапа 2. Если вари¬
антов структуры ЦФ несколько, то вначале следует перейти к выполне¬
нию подэтапа 2.2, т. е. к сравнительному анализу вариантов структуры
ЦФ, а после выбора варианта - к подэтапу 2.1. Если же вариант один, то
следует перейти к выполнению подэтапа 2.1. Может быть принято ре¬
шение о нецелесообразности выполнения этапа 2.Примечание к этапу 1. При выполнении подэтапов 1.2-1.5
следует учитывать закономерности целеобразования, с которыми должны быть
ознакомлены ЛПР. В соответствии с этими закономерностями, в частности, в
качестве ЛПР должны выступать руководители разных уровней системы
управления предприятием или будущие руководители создаваемого предпри¬
ятия; ЛПР должны осознать влияние на формирование подцелей внешних и
внутренних факторов, относительность формулировок, зависимость их от вре¬
мени, возможность использования различных форм представления структур
целей, учитывать требования к структурам. При формировании ветвей струк¬
туры ЦФ следует выделить сферы компетентности для ЛПР соответствующей
квалификации. Для обеспечения полноты анализа ЦФ в приемлемые сроки не¬
обходимо использовать автоматизированную диалоговую процедуру анализа
целей и функций (АДПАЦФ), рассматриваемую в § 7.6.Этап 2. Оценка первоначального варианта (вариантов) структуры
целей и функций и его корректировка (или выбор наилучшего).2.1.	Оценка структуры целей и функций для выявления наиболее
значимых составляющих.Для оценки составляющих структуры ЦФ предлагается параллельно
использовать экспертные оценки (2.1.1) и косвенные количественные
оценки (2.1.2), которые затем обрабатываются совместно (2.1.3).При экспертной оценке в качестве критериев используется система кри¬
териев, аналогичная принятой в методике ПАТТЕРН. В ней предлагаются
следующие группы критериев: относительной важности (значимости), взаи¬
мосвязанности, экономические оценки; при выборе косвенных количествен¬
ных оценок учитывается «пространство инициирования целей и факторов»,
т. е. учитываются требования и потребности надсистемы, отраженные в за¬
конодательных актах и директивных документах, взаимоотношения с анало¬
гичными предприятиями актуальной среды, интересы подведомственных
подразделений, инициативы структурных единиц собственно системы
управления.23-3335353
При обработке результатов оценки применяются не только традици¬
онные методы усреднения, но и выявление противоречивых мнений с
последующим содержательным анализом этих оценок.На основе получения результатов оценки исходная структура кор¬
ректируется (2.1.4): составляющие, получившие наименьшие оценки
значимости по сравнению с другими и не получившие при этом высоких
оценок связности с высокозначимыми, либо исключаются из структуры
ЦФ, либо опускаются на нижележащие уровни иерархии, и, напротив,
составляющие, получившие высокие оценки значимости, могут быть
перенесены на более высокие уровни иерархическрй; структуры.При корректировке могут возникнуть вырожденные ветви, разные вари¬
анты новой структуры ЦФ. В последнем случае следует перейти к подэтапу2.2.	Решение о целесообразности перехода к анализу структуры с точки зре¬
ния централизации-децентрализации управления (2.2.2) может быть принято
(2.1.5) и в случае одного варианта структуры для сопоставления ее с анало¬
гичными структурами целей (основных направлений развития) других пред¬
приятий (организаций) или со структурой направлений деятельности пред¬
шествующего периода развития предприятия (организации).2.2.	Оценка структуры (вариантов структуры) с точки зрения ее фор¬
мы и удобства для дальнейшего использования.Сопоставление вариантов структуры может производиться на основе
требований к структурам ЦФ, сформулированных при выполнении подэ¬
тапа 1.1.3 (2.2.1), и с использованием для сравнительного анализа струк¬
тур информационного подхода (2.2.2). Во втором случае оценивается
степень целостности а, позволяющая судить об управляемости пред¬
приятия с помощью разрабатываемой структуры целей, о степени цен¬
трализации-децентрализации управления.Можно использовать оба подхода к оценке вариантов структур, а за¬
тем результаты обобщать (2.2.3). Подэтап принятия решений о дальней¬
шем ходе работ (2.1.4) необходим в случае, когда в 1.6.2 было принято
решение о том, чтобы вначале выполнять подэтап 2.2. После выполнения2.1	возможна повторная оценка составляющих структуры для корректи¬
ровки соотношения централизации-децентрализации управления.Примечание к этапу 2.Для сбора и обработки экспертных и косвенных количественных оценок
и для сравнительного информационного анализа структур следует создать
группу соответствующих специалистов. В необходимых случаях может быть
использован метод организации сложных экспертиз, базирующийся на ин¬
формационном подходе. Для обработки оценок разрабатывают автоматизи¬
рованные процедуры.354
Использование обобщенной методики при разработке методик
структуризации и анализа целей конкретных предприятий. В приве¬
денном примере обобщенной методики проиллюстрированы принципы
представления подобных нормативно-методических документов. В реаль¬
ных методиках необходимо подробнее характеризовать подэтапы и со¬
провождать их соответствующими примерами в приложениях, полезно
используемую терминологию приближать к более привычной для данного
предприятия (например, изменять названия признаков структуризации).
Наиболее целесообразно на основе обобщенной методики разработать
методику для конкретного предприятия. Варианты таких методик приве¬
дены на рис. 7.22-7.24.В зависимости от особенностей предприятия, задач данного периода
его развития при выполнении этапа 1 рассмотренной обобщенной мето¬
дики могут быть выбраны различные приемы и признаки структуриза¬
ции. При этом может оказаться полезным комбинировать методики
структуризации в разных ветвях и на разных уровнях формируемой
структуры ЦФ.Например (см. рис. 7.22), если структура ЦФ разрабатывается для
предприятия в целом, то вначале можно, используя рекомендации мето¬
дики, базирующейся на концепции деятельности, выделить на верхнем
уровне структуры ЦФ сферы деятельности.Это поможет устранить путаницу в определении направлений и
функций сферы собственно производства (технологических процессов) и
сферы организационного управления, которая довольно часто проявля¬
ется на практике при формировании структуры (или перечней) функций
без предварительного четкого отделения этих сфер друг от друга.Кроме того, явное применение признака «сферы деятельности» за¬
ставляет задуматься над тем, что помимо двух названных, основных
сфер на предприятии могут быть выделены и другие: в частности, в ка¬
честве самостоятельных сфер можно рассматривать информационную
сферу, обеспечивающую возможность развития двух предшествующих,
социальную сферу, что становится весьма актуальным в период кризи¬
сов. Сферы деятельности могут быть выделены и по принципу формиро¬
вания организационной структуры: сферы линейного и функционального
управления, программно-целевая сфера.После выделения сфер деятельности структуризация каждой из них
может осуществляться с использованием разных методик.Например, для анализа сферы производства можно выбрать методику,базирующуюся на двойственном определении системы, т. е. сформировать и355
Рис. 7.22проанализировать матрицу «факторное расчленение (объекты) - процедур¬
ное расчленение (этапы техпроцессов)»; для сферы организационного
управления, если предприятие переходит на новые принципы функциониро¬
вания (например, преобразуется в арендное), изменяющие его взаимодейст¬
вие с другими предприятиями и условия реализации продукции, может быть
применена методика, основанная на концепции системы, учитывающей сре¬
ду и целеполагание; а для информационной сферы, учитывая ее малоизучен-
ность, можно продолжить применять методику, базирующуюся на концеп¬
ции деятельности, структурируя эту ветвь по признакам «структура дея¬
тельности», «вид деятельности».356
Далее при анализе целей и функций по названным ветвям может воз¬
никнуть вновь необходимость изменить методику. Например, четвертую со¬
ставляющую «пространства инициирования целей» - собственно систему
управления - удобно структурировать, используя методику, базирующуюся
на концепции деятельности.Для представления рабочей методики, реализующей описанный по¬
рядок действий, на рис. 7.22 выбрана форма вертикально представлен¬
ного алгоритма, более привычная для традиционных алгоритмов (этапы
расположены сверху вниз). Но можно было бы располагать этапы и по¬
дэтапы так же, как и на рис. 7.16, 7.21, т. е. горизонтально, что более
принято при представлении методик.На рис. 7.23 приведен пример рабочей методики, полученной при
проектировании системы организационного управления предприятия
будущего с гибкой автоматизированной технологией.Такое предприятие, например гибкий автоматизированный завод (ГАЗ),
будет функционировать в принципиально новых условиях, поэтому необхо¬
димо сформировать как можно более полную структуру ЦФ системы управ¬
ления и проанализировать ее. Для проведения такого анализа может не
оказаться экспертов, которые имели бы опыт работы в условиях пока еще
не существующего предприятия. Поэтому анализ должен прежде всего ба¬
зироваться на исследовании вариантов технологии будущего ГАЗ (этап 1).Для сокращения сроков проведения анализа в практических условиях
проектирования оказалось целесообразным выявить наиболее значимые (с
точки зрения влияния на них гибкой автоматизированной технологии) виды
управленческой деятельности, распределить их по группам (этап 2) и пору¬
чить работу по анализу этих групп соответствующим специалистам с учетом
их квалификационной подготовки.Опыт показал, что для принципиально нового предприятия обеспе¬
чивающие виды деятельности невозможно структурировать, не связав их
предварительно с основными (т. е. не определив, от каких видов обеспе¬
чения в большей мере зависят основные виды деятельности проектируе¬
мого ГАЗ), а структуризация и анализ видов деятельности, направлен¬
ных на развитие предприятия, фазируется как на определении основных,
так и на предварительном выявлении состава обеспечивающих видов
деятельности. Поэтому удобно ^ыделить три группы видов управленче¬
ской деятельности - основные, обеспечивающие и направленные на
развитие предприятия; провести вначале структуризацию основных ви¬
дов деятельности (этап 3); далее - обеспечивающих (этап 4), что можно
осуществлять параллельно по всем видам обеспечения; а затем - провес¬
ти анализ функций по видам деятельности, обеспечивающим развитие
предприятия и совершенствование его системы управления (этап 5).Такая последовательность этапов и оформлена в виде методики, струк¬
тура которой приведена на рис. 7.23. Учитывая, что методика разрабатыва¬
лась для получения как можно более полного состава подцелей и функций
ГАЗ [62], второй из этапов обобщенной методики (этап оценки) не преду¬
смотрен, а подэтапы первого этапа (этапа собственно структуризации) про¬
нумерованы и названы этапами.Для действующих предприятий методики анализа их целей и функций
при корректировке планов и оргструктур могут получаться существенно
более простыми, как это показано на рис. 7.24. Эта методика предназначе¬
на для анализа целей и функций предприятия в период его реконструкции
и технического перевооружения (путем внедрения гибких производст¬
венных систем - ГПС), и в ней используется методика, основанная на кон¬
цепции, учитывающей взаимодействие системы со средой.Использование методик структуризации, базирующихся на различных
концепциях, позволяет обеспечить полноту анализа целей и функций систе¬
мы управления предприятием (организацией) с точностью до принятой кон¬
цепции, что важно учитывать при разработке конкретных методик.Применение методик формирования и анализа структур целей и
функций систем организационного управления предприятиями и други¬
ми социально-экономическими объектами позволяет обеспечить полноту
их анализа, активизируя интуицию и опыт специалистов.358
Разработка
рекоменда¬
ций по кор¬
ректировке
функций си¬
стемы упра¬
вленияРис. 7.24Однако применение методик на практике долгое время сдерживалось
тем, что для полной последовательной реализации методики необходи¬
мы довольно большие затраты времени и труда.Процесс формирования структуры ЦФ - итеративный, требующий
уточнения признаков структуризации, изменения их последовательно¬
сти. Для согласования вариантов структур, полученных разными спе¬
циалистами, нужно обеспечить быструю повторяемость процесса фор¬
мирования уточненных вариантов структуры. Поэтому разработаны ав¬
томатизированные процедуры анализа целей и функций ( § 7.6).7.5.	Анализ целей и функций в сложных
многоуровневых системахРассмотренные методики были разработаны для формирования и
анализа древовидных иерархических структур целей, являющихся наи¬
более удобным средством организации управления. Однако при управ¬
лении в реальных условиях крупными предприятиями, вузами и другими
организациями невозможно построить иерархическую структуру в виде
единого «дерева», связывающего централизованный аппарат управления
с производствами и цехами (или для вуза - ректорат с факультетами и
кафедрами).Этот факт вначале вызвал у практических работников недоверие к
методу «дерева целей» как к теории, не приемлемой для реальных усло-359Формирование
структуры целейОценка составля¬
ющих ДЦ и
выбор подцелей
на которые вли¬
яет ГПССтруктуриза¬
ция подцелей
по признаку
«состав сис¬
темы» (СС)1.1.11.1.21.1.34 .п.т
вий. Но исследования закономерностей целеобразования и формирова¬
ния структур ЦФ позволили объяснить этот факт и дать практические
рекомендации по формированию древовидных иерархических структур
целей и функций, из которых, в частности, следует, что одним «деревом
целей» следует считать ту часть структуры, которая может быть сформи¬
рована в одном языке, а при изменении терминологии нужно формиро¬
вать другое «дерево», в новых терминах.Иными словами, в сложных многоаспектных многоуровневых сис¬
темах необходимо стратифицированное представление их целей и
функций.Страты можно выделять по принципу использования различных выра¬
зительных средств (различных «языков» представления целей) в процессе
прохождения объектом пути от замысла до его реализации: вербальное
описание концепции создаваемого предприятия или нового вида продук¬
ции, инженерно-конструкторское представление процесса его создания
(для продукции, например, - обработка, сборка и т. д.), описание техно¬
логии создания продукции и, наконец, - собственно организацию техноло¬
гического процесса (литья, обработки, сборки, испытаний и т. д.).Этот способ стратификации используется на предприятии при разработ¬
ке соответствующих нормативно-технических и нормативно-методических
документов, регламентирующих различные стадии проектирования и произ¬
водства продукции, и реализуется в форме различных классификаторов
функций конструкторских разработок, технологических процессов произ¬
водства, выполняемых работниками соответствующей квалификации.При разработке нормативных документов, организующих перспек¬
тивы развития предприятия, объединения, организации, таких как про¬
гнозы, основные направления, комплексные программы развития пред¬
приятий (организаций), отделение «деревьев» друг от друга удобнее
производить в соответствии с уровнями организационной иерархии сис¬
тем управления, т. е. выделять страты по принципу «аппарат централи¬
зованного управления - производство - цех» или «ректорат - факультет -
кафедра», разрабатывая основные направления и прогнозы развития для
этих уровней. При таком стратифицированном представлении целей
возникает проблема взаимодействия между структурами целей разных
уровней организационной структуры предприятия (организации).Исследования этой проблемы показали, что в принципе структуры це¬
лей (основных направлений развития) и функций на каждой страте могут
быть сформированы по различным логическим принципам (т. е. с помо¬
щью различных методик структуризации) и даже с использованием раз¬360
личных видов структур (на верхних уровнях - древовидные иерархии, на
нижних - последовательности функций в виде сетевой модели), однако
мри анализе вариантов структуры целей и функций предприятия (органи¬
зации) целесообразно вначале на всех стратах построить иерархические
структуры с использованием одной из методик структуризации, что позво¬
ляет принимать решения о перераспределении функций между уровнями
системы организационного управления.Такое представление структур основных направлений и функций ил¬
люстрирует рис. 7.25, на котором показано, что глобальная цель может и
непереформулироваться на нижележащей страте и, кроме того, на этой
страте различные ветви могут формироваться разными подразделения¬
ми и не быть связанными на своем уровне (по горизонтали), хотя в
принципе могут существовать и горизонтальные взаимосвязи.При проведении экспертного опроса по перераспределению функций
между стратами экспертную группу следует формировать с учетом про¬
странства инициирования целей, т. е. закономерности коммуникативности.361
Организовать опрос в приемлемые сроки позволяет автоматизированная
диалоговая процедура анализа целей и функций (АДПАЦФ), рассматривае¬
мая в § 7.6. Для этого в качестве последнего списка следует ввести перечень
уровней организационного управления, а затем признак «уровни управле¬
ния» при выводе результатов на дисплей вынести на верхний уровень выво¬
димых иерархических структур, что предусмотрено в АДПАЦФ.После распределения функций между уровнями организационного
управления на каждом из них структуры ЦФ могут быть изменены и в
общем случае взаимодействие между структурами целей разных уровней
может быть отображено подобно рис. 7.25.Рассмотренный подход к представлению структур целей в многоуров¬
невой системе управления особенно актуален в условиях перераспределе¬
ния функций с целью предоставления большей самостоятельности ниже¬
лежащим звеньям системы убавления. При этом, принимая решения о
децентрализации управления, необходимо обеспечить контроль над тем,
чтобы, передавая ряд функций нижележащим уровням управления, не
утратить функции, которые могут быть реализованы только централизо¬
ванными органами управления и при передаче на нижележащие уровни в
принципе не могут быть выполнены. Такой «механизм» перераспределе¬
ния функций с использованием методик структуризации и АДПАЦФ и с
оценкой степени (баланса) централизации-децентрализации управления
должен стать обязательной составной частью системы управления пред¬
приятий (организаций), функционирующих в постоянно изменяющихся
условиях многоукладной экономики.Переход к рыночной экономике заставил обратиться еще к одному
способу представления иерархических систем - в виде эшелонов Меса-
ровича [7] (см. рис. 1.8, д и 1.15 в гл. 1).При создании в рамках производственных объединений саморегули¬
рующихся участков, цехов, производств, предприятий малых форм, при
управлении предприятиями и организациями, входящими в объединение,
акционерное общество и т. п. организационно-правовые формы существова¬
ния промышленных и непромышленных коллективов в условиях рыночной
экономики, эшелонированное представление систем управления, а соответ¬
ственно и их структур целей и функций, позволяет организовать более гиб¬
кое взаимодействие между объединяемыми компонентами системы.Такое представление допускает различные виды взаимодействия
между уровнями не только в форме прямых управляющих воздействий
вышестоящего уровня на подчиненные ему, но и преимущественно
взаимоотношения между структурными единицами различных организа-
ционно-правовых форм (по горизонтали и вертикали) в виде координи¬362
рующих связей с разной степенью вмешательства в деятельность этих
структурных единиц.Подобные принципы взаимодействия реализуются, например, в
структурах типа холдинга, в которых разным организациям и фирмам,
входящим в холдинг, предоставляется различная степень самостоятель¬
ности, но обеспечиваются и контролируются (в частности, с помощью
соответствующего распределения пакета акций) взаимосвязи, обеспечи¬
вающие сохранение целостности холдинговой системы.При применении стратифицированных и эшелонированных представ¬
лений в первый этап обобщенной методики, приведенной на рис. 7.21, нуж¬
но добавить подэтап распределения функций по стратам или структурным
подразделениям эшелонов, а при реализации этапа 2 использовать не тради¬
ционные экспертные оценки, а методы организации сложных экспертиз,
косвенные количественные оценки и информационную оценку степени це¬
лостности (подобную рассмотренной в § 5.2 гл. 5), которая применительно к
структурам целей интерпретируется как критерий управляемости системой
при предоставлении свободы субъектам, реализующим подцели и функции,
а для эшелонированных структур типа холдинга трактуется как степень ко¬
ординируемое™ предприятий и организаций, входящих в холдинг.При формировании стратифицированных и эшелонированных структур
ЦФ целесообразно также использовать закономерности целеобразования и
методики структуризации целей.7.6.	Автоматизация процесса формирования и
оценки структур целей и функцийПринципы автоматизации процесса формирования структуры
целей и функций. Изучение процесса формирования и анализа струк¬
тур целей и функций управления показало, что сразу построить струк¬
туру ЦФ, которая удовлетворяла бы всех ЛПР, обычно не удается.Это - сложный, итеративный процесс, требующий уточнения призна¬
ков структуризации, классификаторов по этим признакам, изменения их
последовательности, обсуждения вариантов структуры и внесения измене¬
ний в исходные классификаторы. Если структуру параллельно формируют
разные специалисты, то даже при использовании одной и той же методики
они, как правило, формируют разные варианты структуры, что обусловле¬
но проявлением закономерности целостности на каждом уровне иерархи¬
ческой структуры. При сопоставлении вариантов структуры, согласовании
мнений экспертов нужно обеспечить быструю повторяемость формирова¬
ния новых, уточненных структур, что весьма трудоемко.363
Все это обусловило необходимость поиска путей автоматизации
формирования и анализа структур целей и функций, которая позволила
бы сократить время на получение структуры, не снижая при этом степе¬
ни полноты.Анализ пошагового формирования структуры ЦФ с использованием
методик структуризации позволяет частично формализовать этот про¬
цесс и подготовить возможность автоматизации. Анализ показал также,
что по мере добавления признаков структуризации при продвижении с
верхнего уровня на нижний получаемые подцели и функции становятся
все более конкретизированными. Это означает, что при помещении ря¬
дом составляющих классификаторов смежных - вышестоящего и ниже¬
лежащего - уровней иерархической структуры и при продвижении по
структуре сверху вниз происходит уточнение содержания функций
управления, т. е. как бы появляется новый смысл (разумеется, вследст¬
вие осмысления формируемых сочетаний человеком, их воспринимаю¬
щим и оценивающим).При сопоставлении таких конкретизированных подцелей (функций) мож¬
но ставить вопрос о том, какие из них в условиях конкретного предприятия
являются более значимыми, по каким нужно осуществлять централизованное
управление, создавать автоматизированные процедуры поддержки принятия
решений и т. п.Эффект появления нового смысла исследуется в теории множеств (при фор¬
мировании множеств из «пар», «троек», «л-ок» элементов исходных множеств), в
математической лингвистике и теории языков (при создании тезаурусов).Например, в соответствии с тезаурусным или лингвистическим
представлением рассматриваемой ситуации можно сформировать списки
понятий (классификаторы по признакам структуризации) и, помещая
рядом составляющие из разных списков (операция конкатенации), полу¬
чить таким образом все возможные конкретизированные функции, кото¬
рые должны быть в структуре целей и функций при принятой концепции
представления системы и соответствующей методике.Для организации такой процедуры, казалось бы, легко применить ЭВМ:
программа для реализации операции конкатенации должна содержать не¬
сколько вложенных циклов (по числу списков).Однако при разработке программы следует помнить, что число получаемых
размещений с повторениями согласно известной теореме комбинаторики (см. гл.3) определяется как R = к\ • к2 •... • к„, где kh къ..., к„ - число элементов в исход¬
ных списках (классификаторах), и если число списков (признаков структуриза¬
ции), например, 7, и в каждом классификаторе содержится хотя бы по 7 состав¬
ляющих, то R = 1.1, что много не только для человека, но и для ЭВМ, а если
элементов и списков больше, то перебор (хотя число размещений с повторения¬
ми меньше, чем число сочетаний) становится практически нереализуемым.364
Поэтому долгое время проблема автоматизации формирования струк¬
туры целей и функций считалась нерешаемой. Ее решение оказалось воз¬
можным только в диалоговом режиме. Опираясь на основную идею «де¬
рева целей» - отсечение малозначимых (несущественных или несущест¬
вующих) элементов «дерева целей» на каждом шаге структуризации -
можно решить проблему автоматизации формирования структуры ЦФ.Идея организации такой человеко-машинной процедуры иллюстри¬
руется рисунком 7.26.На рисунке приведен пример применения методики, базирующейся на двой¬
ственном определении системы, согласно которой на верхних уровнях иерархи-ЭВМДисплейZUПРППТПOU
inВПМТСЧеловекПР_ОП
ПР_ВП
ПР_МТС
ПП_ОП
ПП ВППР_ОП
ПР_ВП
ПР_МТС
ПП_ОП
ПП ВПГ)ПР_ОП
ПП опVPАВТ3/4тнпПерспективное
планирование
основного про¬
изводстваПРОПАВТПР_ОП_3/ЧПР_ОП_ТНПППОПАВТПП_ОП_3/ЧПП ОП ТНППРОПАВТ
ПП_ОП_АВТ
ПП ОП з/чПР_ОП_АВТПР_ОП_3/ЧПР_ОП_ТНППП_ОП_АВТпп_оп_з/ч
ПП оп тнпПерспективное
планирование
основного про¬
изводства запас-,
ных частейРис. 7.26365
ческой структуры применяются признаки структуризации «объект управления
(OU)» - «цикл управления (ZU)», а в качестве третьего признака структуризации -
используется признак «виды продукции (VP)», классификатор которого включа¬
ет автомобили (АВТ), запасные части (З/Ч), товары народного потребления
(ТНП). Участие человека показано ответами по двоичной систем «+» - «-».Естественно, в классификаторы вводят только ключевые слова. Поэтому
на рисунке приведены в качестве примера формулировки подцелей, получаемые
на основе отобранных размещений, составленных из ключевых слов.На рис. 7.2.7 приведен пример процесса формирования верхних уровней
структуры целей и функций при использовании методики, основанной наЭВМДисплей Человек>НСЗАКАСФИНПСМТОССНСЗАК
НС_ФИН
НС_МТО
АСЗАК
АСФИН
АС МТОНС ЗАК+ “НС ФИН+НС МТО+АС ЗАК+АС ФИН-АС МТО+ 1VKPDНС ЗАКГ/3НС ФИНП/СНС МТОдогАС ЗАК.УV.С/РПолучение(и
выполнение)
заказов и ад-
системыНСЗАКГ/ЗНС_ЗАК_П/СНС_ЗАК_ДОГНС_ЗАК_С/РАСЗАЛГ/З
АСЗАКП/С
АС_ЗАК_ДОГ
АС ЗАК С/РНСЗАКГ/ЗНС_ЗАК_ДОГАС_ЗАК_ДОГ
АС ЗАК С/РНС_3 АК_Г/3 +
НСЗАКП/С -
НС_ЗАК_ДОГ +
НС ЗАК С/Р -АСЗАКГ/З	-АС_ЗАК_П/С	-АС_ЗАК_ДОГ	+
АС ЗАК С/РРВыполнение за¬
каза по прямо¬
му договору с
i-ой организа¬
цией актуаль¬
ной средыРис. 7.27366
концепции системы, учитывающей ее взаимодействие со средой.Классификатор по первому признаку структуризации «пространство ини¬
циирования целей (PIC)» содержит всегда одинаковые составляющие, опреде¬
ляемые закономерностью коммуниктивности, - надсистему (НС), актуальную
среду (АС), подведомственные системы (ПС) и собственно систему управления
(СС). При этом ПС и АС переставлены местами, поскольку в новых экономиче¬
ских условиях в наибольшей степени нас будет интересовать изменение взаимо¬
отношений с НС и АС.Из составляющих классификатора по второму признаку структуризации
«Виды конечного продукта (VKP)» рассмотрим три, приведенные на рис.4.28, на которые новые экономические условия влияют в наибольшей сте¬
пени, - заказы (ЗАК), финансы, инвестиции (ФИН), материально-техниче¬
ское обеспечение (МТО).Предположим, что речь вдет о крупном промышленном предприятии, которое
прежде было государственным и преобразовано в акционерное общество, сохранив
государственный пакет и имеющее право на госзаказ, а соответственно и на госу¬
дарственное финансирование и материально-техническое обеспечение, но
получившим право на заключение прямых договоров с другими предпри¬
ятиями и на свободную реализацию части своей продукции. В случае друго¬
го предприятия (особенно предприятия малого бизнеса) ответы ЛПР при от¬
боре подцелей были бы иными, чем приведенные на рис. 7.27.Фрагмент структуры ЦФ или основных направлений (ОН) деятельности
предприятия, полученный после первого шага выбора размещений с повто¬
рениями, приведен на рис. 7.28, а. Осмысливая полученные ответы, мож¬
но видеть, что заказы предприятие может получать от надсистемы и от
актуальной среды; материально-техническое обеспечение - тоже; фи¬
нансирование - в принципе также могло бы быть получено и от надсис¬
темы, и от актуальной среды, но ЛПР приняли решение не брать креди¬
ты у коммерческих банков и не выбрали АС_ФИН.Кроме того, ЛПР могут неоднозначно интерпретировать выбранные
составляющие.Так, заказ от надсистемы (НС_ЗАК) можно понимать и как получение гос¬
заказа (Г/3), и как определение платежеспособного спроса (П/С) на продукцию
предприятия на основе исследования потребностей надсистемы (рынка в ши¬
роком смысле). Финансирование от надсистемы (НС_ФИН) может быть полу¬
чено в виде государственного финансирования госзаказа, а может - в форме
кредита от госбанка. Заказ от актуальной среды (АС_ЗАК) может быть в форме
заключения прямого договора (ДОГ) с какими-либо предприятиями, а может
быть предназначен для свободной реализации (С/P) на рынке сбыта.Поэтому в данном случае нужно либо скорректировать классификатор по
признаку VKP, либо сделать этот классификатор двухуровневым, что оговари¬
валось в исходном варианте применяемой методики (см., § 7.3).Фрагмент этого дополнительного классификатора (VKPD), включающий
названные выше виды заказов (Г/3, П/С, ДОГ, С/P), приведен на рис. 7.28.
Фрагмент полученной структуры видов заказа - на рис. 7.28, б.367
Рис. 7.28Если после интерпретации других составляющих окажется, что двухуров¬
невые классификаторы VKP для других составляющих не потребуются, а об¬
щее их число с учетом второго уровня не превышает 7-9, то можно виды за¬
казов «поднять» на вышележащий уровень, заменив неопределенные НСЗАК
и АСЗАК на более конкретные Г/3, П/С, ДОГ, С/P (рис. 7.28, в).При окончательном формировании структуры ЦФ функции опре¬
деления вида заказа, поиска заказчиков, пропаганды и рекламы своей
продукции для привлечения заказчиков при свободной реализации и т. д.
могут быть объединены обобщающей функцией - маркетинг, а даль¬
нейшую структуризацию этой функции поручить соответствующему
подразделению, выделенному в организационной структуре.Дополнительные преобразования и интерпретации позволяют сде¬
лать структуру ЦФ более удобной для ЛПР. Обобщая функции или под-
368
нимая их на вышележащие уровни, можно сократить число уровней
структуризации, что необходимо в реальных условиях, поскольку жела¬
тельно, чтобы число уровней основных направлений (целей и функций)
деятельности предприятия на практике не превышало трех-четырех.При структуризации целей и функций предприятий малого бизнеса,
особенно не производящих продукцию, а оказывающих те или иные
услуги, первая ветвь PIC может и не существовать, поскольку предпри¬
ятие может не только не иметь госзаказа, но и возможностей для опре¬
деления платежеспособного спроса на свои услуги; кроме того, важную
роль может играть признак структуризации «жизненный цикл», который
в некоторых случаях даже может быть вынесен на верхний уровень
структуры ЦФ.Таким образом, применение одной и той же методики в различных
конкретных условиях может привести к получению разных структур ЦФ,
и слепое заимствование структур недопустимо, а методики структуриза¬
ции являются важным средством формирования структур целей, основных
направлений деятельности предприятия, позволяющим учесть его особен¬
ности и условия конкретного периода его функционирования и развития.В принципе появление нового смысла может быть связано не только с
операцией конкатенации. Между уровнями могут быть и причинно-
следственные отношения, и отношения подчиненности, включения и т. п.,
что, например, имеет место при использовании методики, учитывающей
взаимодействие системы со средой (составляющие среды обусловливают
получение соответствующих видов конечного продукта).На основе рассмотренной идеи разработаны автоматизированные
диалоговые процедуры анализа целей и функций, с помощью которых
можно получать размещения с повторениями из исходных списков
классификаторов по используемым признакам структуризации, в резуль¬
тате чего возникает известный в теории множеств эффект появления
нового смысла, уточнения подцелей и функций. Отсечение малозначи¬
мых или не имеющих смысла размещений на каждом шаге структуриза¬
ции в диалоговом режиме позволяет сократить перебор вариантов под¬
целей и функций.Такие процедуры студенты разрабатывают в процессе проведения ла¬
бораторных работ. Удобным средством для разработки таких процедур
является язык логического программирования Турбо-Пролог. Но возмож¬
на их разработка и другими средствами. Есть процедуры, разработанные в
среде FoxPro, на языке СИ++ [24].369
Глава 8. ПРИМЕРЫ МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ
СЛОЖНЫХ ЭКСПЕРТИЗПри внедрении технических, технологических, организационных нововве¬
дений на предприятиях или в научно-исследовательских организациях, при
распределении инвестиций для реализации крупных дорогостоящих проектов
(космос, оборона, фундаментальные научные исследования и т. п.) повышают¬
ся требования к тщательности анализа факторов (в том числе качественных),
влияющих на принятие решений. Для повышения объективности экспертных
оценок разрабатывают методы организации сложных экспертиз.Методы организации сложных экспертиз - методы и модели, повышаю¬
щие объективность получения оценок путем использования основной идеи
системного анализа - расчленения большой первоначальной неопределенности
проблемы на более мелкие, лучше под дающиеся осмыслению.Эти методы можно разделить на три группы.Простейшими являются методы, основанные на усложненной экспертной
процедуре, предложенной в методике ПАТТЕРН [43] (см. § 7.2), в которой вы¬
деляются группы критериев оценки и рекомендуется ввести весовые коэффи¬
циенты критериев. Введение критериев позволяет организовать опрос экспер¬
тов более дифференцированно, а весовые коэффициенты повышают объектив¬
ность результирующих оценок.Вторую группу методов организации сложных экспертиз образуют мо¬
дели, разработанные на идее метод решающих матриц (см. § 8.1).Третью группу - модели (методы) организации сложных экспертиз, ос¬
нованные на использовании информационного подхода. В их числе - модели
оценки нововведений, методы анализа ситуаций в статике и динамике, в том
числе рыночных, сравнительного анализа проектов и др. (см. § 8.2, 8.3).Процедура усложненной экспертной оценки, предложенная в методике
ПАТТЕРН, была рассмотрена в гл. 7. В данной главе рассматриваются при¬
меры применения методов второй и третьей групп.8.1.	Модификации метода решающих матрицПри внедрении технических, технологических, организационных но¬
вовведений на предприятиях, распределении инвестиций для реализации
крупных дорогостоящих проектов (космос, оборона, фундаментальные
научные исследования и т.п.) повышаются требования к тщательности
анализа факторов (в том числе качественных), влияющих на принятие
решений.370
В нашей стране для решения таких крупномасштабных задач был
предложен метод решающих матриц. Этот метод был впервые предложен
Г.С. Поспеловым [42, 56] для решения проблемы организации космиче¬
ских исследований, но в последующем нашел широкое применение. При
этом на основе этого метода разработаны модификации, при использова¬
нии которых не всегда упоминают имя автора, предложившего метод.Идея этого метода, базирующаяся на иерархическом расчленении
большой неопределенности на более «мелкие», лучше поддающиеся
исследованию, была кратко изложена в гл. 4. В то же время эта идея
может быть использована в более широких приложениях и вариантах.Оценка возможностей посреднической фирмы. Для обеспечения
эффективности функционирования посреднической фирмы необходимо
оценивать, с одной стороны, потребности в продукции и возможности
потребителей, а, с другой стороны, возможность получения товара от
производителей.Для моделирования этой задачи можно модифицировать метод ре¬
шающих матриц Г.С. Поспелова.Напомним, что в исходном варианте метода расчленение большой неоп¬
ределенности на более обозримые для эксперта осуществлялось в форме стра¬
тифицированной модели, уровни которой выделены в соответствии с «жиз¬
ненным циклом» решения проблемы: «фундаментальные НИР - прикладные
НИР - ОКР - изделие (или иной результат решения подпроблемы)», и прово¬
дились оценки степени влияния самого нижнего уровня модели (фундамен¬
тальные НИР) на верхний (проблему), которые получались путем последова¬
тельного продвижения по стратифицированной модели «сверху вниз», т. е.
путем оценки вначале относительной важности подпроблем, на которые рас¬
членена проблема; затем - оценки влияния ОКР на решение подпроблем; да¬
лее оценивалось влияние прикладных НИР на выполнение ОКР; и, наконец,
фундаментальных НИР - на прикладные.В рассматриваемой задаче положение посреднической фирмы опре¬
деляется ее названием. Поэтому необходимо изменить последовательность
получения оценок по сравнению с исходным методом и получать их отно¬
сительно среднего уровня стратифицированной модели, чтобы осуществ¬
лять на основе полученных оценок выбор поставщиков и потребителей.Можно предварительно оценить относительные потребности, а за¬
тем уже - возможности приобретения продукции. Тогда в модели могут
быть сформированы следующие страты (сверху вниз): потребители с
относительными оценками а\, а2,... , Ду,... , апа; заказы - Ь\, Ь2,... , Ъ{,...
, Ъ„ь, поставщики -gh g2,... ,gk,... ,g„g (рис. 8.1)1.1 Такая постановка задачи была предложена и реализована средствами языка
ТУРБО-СИ А.А.Кошкиной и А.П.Саньковым в 1996 г.371
Такая модель удобна, когда посредниче¬
ская фирма комплектует заказы из продук¬
ции, получаемой от поставщиков, и затем
реализует эти заказы потребителю.Возможен также вариант применения
модели для посреднических предприятий,
обеспечивающих город или район сельско¬
хозяйственной продукцией, товарами широ¬
кого потребления) и т. п.В такой задаче прежде всего необходимо оценить относительную
значимость заказчиков я,, выполняя условие нормирования либо по от¬
логношению к 100%:	= 100, как принято в исходном варианте ме-/=1 'пато да, либо по отношению к 1: Ъа.= 1, как принято в методике/=1ПАТТЕРН и чаще используется на практике.Оценки {о,} можно получить не только непосредственно экспертным
способом, но и на основе предшествующей (или накапливаемой) стати¬
стики реализации заказов.Затем нужно оценить возможность (вероятность) реализации заказов.
На рис. 8.1 вероятности продаж (собственной и конкурирующими фир¬
мами) обозначены pif и нормированы у v = 100.и/=1Теперь, зная ... , апа и используя решающую матрицу ll/fyH,
можно согласно (4.5) получить относительные возможности фирм-папосредников (включая собственную): b. = X Pijaj •Далее нужно оценить возможность (вероятность) приобретения то¬
варов для комплектования заказов. На рис. 8.1 эти оценки вероятности
приобретения продукции собственной и конкурирующими фирмами
обозначены pki. Естественно, для каждой фирмы-поставщика относи-ngтельные веса также нормированы: X рш = 100./=1Каждая строка этой решающей матрицы характеризует относитель¬
ную возможность (вероятность в широком смысле) приобретения /-й фир-372Потре- а 1, аг ,..., aj9... , am
бители Ny |	jЗаказы bi, 62 •• , bt,... , Ь„ьl/|XV IПостав- gu g2,... , gk,... ,g„gЩИКИРис. 8.1
мой-посредником желаемого вида продукции, товаров для комплектова¬
ния заказов.Теперь, зная Ь, и оценив 11 pj \, согласно (4.5) можно получить отно-nbсительные веса gk = X pkib., контролируя соответствующие условия/=1ng	ngнормирования 2;/?^ = 100 и = ЮО*к=1 к=1В рассматриваемой модели (рис. 8.1) верхнюю и нижнюю страты
можно поменять местами, подчеркнув в модели приоритет поставщиков.Например, это может оказаться удобным, если фирма занимается по¬
ставкой зарубежной вычислительной техники на отечественный рынок.Модель для решения проблемы обеспечения эффективности функцио¬
нирования такой фирмы путем выбора поставщиков и потребителей в
каждый конкретный период времени приведена на рис. 8.2 (собственная
фирма на рис. 8.2 обведена).В такой постановке задачи вначале оценивают значимость (престиж¬
ность, надежность) поставщиков at. Эти оценки могут быть получены не
только экспертным путем. Во-первых, при оценке относительной значи¬
мости поставщиков можно организовать процедуру типа используемой в
методике ПАТТЕРН, т. е. определить критерии оценки (престиж, надеж¬
ность фирмы и т. п.), ввести их весовые коэффициенты и получить более
точные оценки с учетом весовых коэффициентов критериев. А, во-вторых,
можно учесть косвенные количественные оценки (например, на основе
имеющегося опыта общения с той или иной фирмой оценить надежность
поставок, вероятность продажи ее изделий и т. п.).Можно также использовать смешанный подход - графически сопос¬
тавить экспертные и косвенные количественные оценки, выявить проти¬
воречивые и провести более тщательный анализ рынка изделий этой фир¬
мы или рынка товара соответствующего вида
с учетом влияния аналогичных товаров дру¬
гих фирм, для чего можно применить ин¬
формационные модели рыночной ситуации,
подобные рассматриваемым в § 8.3.Далее нужно оценить возможность (ве¬
роятность) приобретения товара (в рассмат¬
риваемом примере - компьютеров разных
типов, принтеров, модемов и т. П.).	Рис. 8.2373Постав¬
щики- <21, Д2, ••• , Qj, ••• , ClnaIПосред- I |	1 X |нические b\, \ 62, | , К ••• > Ьпь
фирмы I / \ / I PiПотре- gu g2,..., gk>
бители /\ /\ I \ /\d\ dj d$ сЦ... dy dy+j... dnd
На рис. 8.2 эти оценки вероятности продаж продукции собственной и
конкурирующими фирмами обозначены р0.Естественно, для каждой фирмы-поставщика относительные веса также норми-пЬрованы: у п = 100, а каждая строка решающей матрицы характеризует относи-ительную возможность (вероятность^ широком смысле) приобретения /-й фирмой-
посредником желаемого вида товаров соответствующей фирмы.Теперь, зная а\, ... , апа и используя решающую матрицу 11 ру\ |, мож¬
но согласно (4.5) получить относительные возможности фирм-посред-паников (включая собственную): b. = £ Pijaj •7 = 1В отличие от традиционного метода решающих матриц в данной моди¬
фикации процедуру получения {6,} интересно повторить для различных ви¬
дов приобретаемой продукции, с тем чтобы выбрать наиболее выгодный ва¬
риант для собственной фирмы. При этом такой анализ полезно дополнить
экономическими оценками затрат на тот или иной вариант взаимодействия с
фирмами-поставщиками. Можно также рассмотреть варианты взаимовыгод¬
ных соглашений с конкурирующими фирмами и учесть это в модели.Далее нужно оценить возможность реализации конкретных видов
изделий, опросив потребителей (что, естественно, не всегда возможно)
или оценив вероятность продаж аппаратуры того или иного вида груп¬
пам потребителей (предприятия, вузы, школы и т. п.) на основе либо
предшествующего опыта, либо мнений экспертов, изучавших рынок
соответствующего вида товаров. Эти оценки на рис. 8.2 обозначены /?*/.
Аналогично рассмотренному, зная Ь, и оценив 11 pj I можно полу-nbчить относительные веса gk = lL РФ,/=1Можно дополнить модель четвертой стратой, детализировав группы
потребителей, и получить уточненные оценки вероятности продаж dy.
При этом в отличие от традиционного метода нижний уровень следует
формировать не в виде неупорядоченного набора потребителей {dy}, а в
виде элементов предшествующего уровня иерархии, объединяемых в
узлы g*, и оценивать вначале относительную возможность (например,
покупательную способность) конкретных потребителей в рамках группы
(например, вероятность приобретения компьютеров коммерческими
школами может быть больше вероятности приобретения тех же компью-374
геров школами с государственным финансированием, а затем для вы-пуполнения условия нормирования Z d = 100 умножить эти оценки нау=1 уоценки соответствующей группы потребителей, т. е. на соответствую¬
щие оценки из множества {g*}.Если удовлетворительный вариант не получен, то следует повторить
всю процедуру, изменив виды приобретаемых товаров, а, возможно, и со¬
глашения с конкурирующими фирмами-посредниками.При применении рассматриваемого подхода формирование и распо¬
ложение страт зависит от конкретной задачи, проблемной ситуации. В
реальных условиях необходимо создавать и накапливать базы данных о
возможных поставщиках и их характеристиках, о потенциальных возмож¬
ностях потребителей, в перспективе - с учетом сведений о их оснащенно¬
сти соответствующими средствами (в данном случае - вычислительной
техникой), о конкурирующих предприятиях-посредниках и т. п., а также
сохранять варианты решений, полученные в процессе моделирования, с
тем чтобы анализировать тенденции изменения рыночной ситуации.Понятно, что реализация рассматриваемого подхода - достаточно тру¬
доемкая задача, и практически невозможна без автоматизации. Поэтому не¬
обходимо разрабатывать соответствующие автоматизированные диалоговые
процедуры, которые должны предоставлять пользователю возможность вво¬
да количества уровней (страт) модели, количества и наименования состав¬
ляющих и оценок для каждой из страт, а при применении метода оценки с
учетом весовых коэффициентов критериев - количества и наименования
критериев оценки и их весовые коэффициенты, и обеспечивать возможность
диалога с пользователем и представления итоговых результатов в удобной
для ЛПР форме. Процедуры могут быть реализованы различными про¬
граммными средствами - ТУРБО-СИ, FOXPRO1, СУБД CLIPPER.Планирование деятельности предприятий малых форм, произ¬
водящих товары широкого потребления. В условиях рыночной эко¬
номики необходимо планировать деятельность предприятия, произво¬
дящего новые технические средства широкого потребления (например,
для предприятия, занимающегося сборкой изделий вычислительной или
аудио-видео техники из приобретаемых комплектующих, в том числе
зарубежных).1 Вариант реализации процедуры для примера, приведенного на рис.8.2, предложен
и реализован с использованием средств FOXPRO студенткой В.Ю.Тимоховской в
1996 г.375
Потребители а\, аг,... , Д/,... , апаПроизводители Ь\,
новой техники .ЬъПоставщики gi,
комплектующих/xfyig2:gk,> gngРис. 8.3Модель должна позволять (рис.
I 8.3) определить вначале платежеспо-
г	..., собный спрос на продукцию потреби¬телей, а затем - возможности приобре¬
тения необходимых комплектующих,
учтя конкурентов (собственная фирма
на рис. 8.3 обведена).Можно также поставить задачу и
для производящей фирмы, которая берет и использует кредиты для изго¬
товления изделий, ставя задачу возвращения кредита и получения допол¬
нительных средств от реализации изделий для развития предприятия 1.В этой задаче на верхней страте расположены банки, к которым можно
обратиться для получения кредита. Банки можно оценивать с точки зрения
их рейтинга, надежности, возможности получения кредита и т. п. характе¬
ристик. Оценки получают экспертным путем и на основе накапливаемого
опыта общения с банками рассматриваемого предприятия и конкурирую¬
щих с ним.Затем в отличие от предыдущих примеров нижняя страта реализует¬
ся в форме двух как бы параллельных (рис. 8.4), поскольку необходимо
оценить степень влияния на эффективную деятельность предприятия как
поставщиков комплектующих, так и потребителей производимых изде¬
лий вычислительной и аудио-видео техники.Программная процедура может быть подобна рассмотренной, с учетом
того, что нужно дважды повторять обращение к модулю оценки взаимоот¬
ношений предприятия с нижележащим уровнем, оценивая взаимоотношения
с поставщиками и с потребителями.Используя метод решающих матриц и его модификации и сформи¬
ровав многоуровневую структуру факторов, влияющих на создание ифункционирование предприятий (орга¬
низаций), можно провести более тща¬
тельный анализ вклада конкретных фак¬
торов нижнего уровня этой структуры на
процесс проектирования и функциониро¬
вания предприятия. При этом метод ре¬
шающих матриц также может быть мо¬
дифицирован. Наряду с оценками степе¬
ни влияния нижележащих факторов на
Рис. 8.4	вышележащие факторы этого уровняПотре¬бители1 Пример подготовлен студентами СПбГТУ М. Науменко и Д. Лукиным в 1996 г.
376
могут быть количественно оценены с помощью детерминированных или
вероятностных характеристик, получаемых на основе анализа предшест¬
вующего опыта. Эти оценки можно рассматривать как косвенные коли¬
чественные оценки.Еще более объективный анализ можно получить с помощью мето¬
дов организации сложных экспертиз, основанных на использовании ин¬
формационного подхода.8.2.	Методы организации сложных экспертиз, основанные
на использовании информационного подходаВ этом параграфе рассматривается группа методов организации
сложных экспертиз, разработанных на базе информационного подхода,
охарактеризованного в гл. 5.Методы и модели этой группы базируются на использовании мето¬
дов структуризации и информационного подхода к анализу систем.Структуризация помогает расчленить большую неопределенность на
более обозримые, что способствует повышению объективности и досто¬
верности анализа. Информационный подход позволяет оценивать последо¬
вательно степень целесоответствия анализируемых составляющих, т. е.
влияние составляющих нижележащих уровней стратифицированной мо¬
дели на вышестоящий.Разработаны три вида методов этой группы:1)	оценки степени целесоответствия анализируемых составляющих
исследуемых систем по разнородным качественным критериям, позво¬
ляющие получать обобщенную оценку в многокритериальных задачах с
разнородными критериями;применяются для сравнительного анализа нововведений, при выборе кон¬
фигурации проектов; при формировании «портфеля заказов» в НПО и т. п.;2)	сравнительного анализа сложных систем в течение определенного
начального периода их проектирования (внедрения, развития) путем со¬
поставления изменения информационных оценок во времени;применяют для сравнительного анализа разнородных нововведений,
технических комплексов, конфигурации проектов и т. п.; позволяют прини¬
мать решения о целесообразности продолжения их внедрения, разработки,
дальнейшего инвестирования и др.;3)	оценки ситуаций, описываемых информационными уравнениями в
статике и динамике;377
применяют при проведении маркетинговых исследований, анализе ры¬
ночных ситуаций с учетом взаимного влияния товаров, для сравнительного
анализа проектов с учетом взаимовлияния в процессе проектирования и др.Первоначально метод организации сложных экспертиз, основанный на
использовании информационных оценок, был предложен и реализован в
процессе проведения эксперимента по разработке и внедрению нововве¬
дений (НВВ) в систему управления научно-исследовательской деятельно¬
стью в ^ысшей школе [23]./ В процессе проведения эксперимента были поставлены задачи исследо¬
вания возможности и полезности внедрения в практику управления научны¬
ми исследованиями в высшей школе как форм, уже ранее используемых в
промышленности (например, заказ-наряды, комплексные программы разно¬
го рода, фонды экономического стимулирования и т. д.), так и принципи¬
ально новых, специфичных только для высшей школы форм (территориаль¬
ные межвузовские центры обслуживания на основе межвузовской коопера¬
ции и специализации, территориальные центры, базирующиеся на коопера¬
ции вузов и промышленных предприятий и др.), направленных на внедрение
программно-целевых принципов в планирование и управление, улучшение
использования результатов проводимых в высшей школе научных исследо¬
ваний в промышленности, усиление влияния этих результатов на повышение
качества подготовки специалистов, интеграцию высшей школы, науки и
производства.По мере развития эксперимента необходимо было оценивать эффектив¬
ность проверяемых организационных форм управления и разрабатывать ре¬
комендации о целесообразности распространения их на другие вузы, не при¬
нимавшие участия в эксперименте. В соответствии с этим была поставлена
задача разработки методики сравнительной оценки влияния отдельных НВВ
(в основном, организационного типа) и их комплексов на реализацию це¬
лей, поставленных при проведении эксперимента.Затем этот метод применялся для оценки влияния нововведений раз¬
личного вида (в технике, технологии) на реализацию целей действую¬
щих промышленных предприятий и объединений, влияния организаци¬
онно-технических мероприятий (ОТМ) по техническому перевооруже¬
нию производства, совершенствованию системы управления и т. п. на
хозрасчетный доход предприятия, а разработанная на его основе мето¬
дика и автоматизированная процедура ее реализации были включены в
состав методического и программного обеспечения деятельности пред¬
приятия будущего при разработке проекта такого предприятия.В последующем разработан ряд моделей для управления проектами
сложных технических комплексов, помогающих принимать решения о
378
целесообразности продолжения их внедрения, разработки, дальнейшего
инвестирования, для анализа рыночных ситуаций и т. п.Для пояснения методов приведем ряд примеров.Методы управления внедрением нововведений. Деятельность раз¬
вивающегося предприятия (организации) связана с непрерывным обнов¬
лением действующего оборудования, технологических процессов, приме¬
няемых материалов, совершенствованием процесса организации труда и
управления предприятием. Это непрерывное совершенствование средств,
предметов и процесса трудовой деятельности достигается путем разработ¬
ки и внедрения нововведений (НВВ) в различные сферы деятельности
(обновление товаров, техники, технологии, методов управления), которые,
как правило, разрабатывают и внедряют не по очереди, а одновременно.При внедрении НВВ возникает задача определения приоритетности,
очередности их внедрения. При решении задачи следует учитывать осо¬
бенности НВВ и условий их внедрения.При оценке эффективности НВВ необходимо учитывать разнородные
внешние и собственные факторы, в условиях которых функционирует и
развивается конкретное производство. При этом очевидно, что социаль¬
ный и даже экономический эффект не всегда могут быть выражены в де¬
нежном исчислении. Используемые при этом косвенные показатели ста¬
раются свести в обобщающий показатель, применяя в качестве универ¬
сального измерителя стоимостные единицы. Но такая подмена прямых
показателей косвенными стоимостными не всегда возможна, особенно в
системах непромышленного типа.Трудности оценки эффективности организационных НВВ (особенно
в непромышленной сфере) связаны также с тем, что большинство из них
не имеет аналогов и предыстории развития, а следовательно, для них
характерно отсутствие статистических данных, необходимых для прове¬
дения традиционных расчетов экономической эффективности. Кроме
того, нововведения, как правило, вступают в противоречие со стремле¬
нием получить как можно больший доход в короткие сроки. В этих ус¬
ловиях особое внимание нужно уделять обоснованию влияния НВВ на
реализацию перспективных целей предприятия, сравнительной оценке
влияния на цели разных НВВ.И, наконец, следует иметь в виду, что часто нововведения, особенно
организационного типа, - не одноразовые мероприятия, а носят длитель¬
ный характер, причем одновременно могут внедряться несколько НВВ. В
связи с этим возникает необходимость управления ходом внедрения НВВ,379
что связано с их промежуточной оценкой и разработкой на этой основе
рекомендаций о целесообразности продолжения или прекращения их экс¬
периментального внедрения, перераспределении выделенных на их реали¬
зацию финансовых ресурсов. Это требует не только сопоставления разных
оценок друг с другом, но и оценок одного и того же НВВ на разных этапах
его развития, а их, в свою очередь,- с аналогичными оценками других
НВВ, внедряемых одновременно.В ряде ситуаций можно применить косвенные количественные оцен¬
ки, метод решающих матриц. Однако эти методы не всегда позволяют
разработать/модели оценки НВВ, адекватно отображающие реальные
ситуации.Рассмотренные особенности НВВ и трудности оценки их эффективно¬
сти инициировали разработку новых методов организации сложных экс¬
пертиз, в основу которых положен информационный подход.При применении информационных моделей 1 -го вида, основанных на
оценке степени влияния НВВ на реализацию целей предприятия (органи¬
зации) в анализируемый период развития, в соответствии с теоретически¬
ми основами информационного подхода (см. гл. 5), для оценки каждого
НВВ (рис. 8.5) вводятся оценки степени целесоотвествия (т.е вероятности
достижения цели) р/ и вероятности использования q, и вычисляется по¬
тенциал (значимость) Hi нововведения:где р^ - вероятность достижения цели при использовании нововведения;
qt - вероятность использования конкретного НВВ при реализации, дости¬
жении соответствующей подцели.Здесь привычная шенноновская вероятность недостижения цели (энтропия)Pi заменяется на сопряженную (1 - pi).Hi = - qt log (1 -p!\(8.1)Совокупное влияние нововведений опре¬
деленной группы (например, объединяемых
общей подцелью):пООО 000000/=1дения iHBBll |нВВ2| ... |НВВл I
Рис. 8.5Используя характеристики р, q и Я,
можно получить сравнительные оценки
влияния НВВ и их комплексов на дости¬
жение подцелей, этих подцелей - на дос-380
тижение подцелей вышестоящего уровня и т.д. до глобальной цели, и по¬
добно методу решающих матриц заменить трудную оценку влияния НВВ
на конечную (глобальную) цель пошаговой оценкой более «мелких» неоп¬
ределенностей.Вычисление Я, на основе оценок р/ и обеспечивает предлагаемому
подходу некоторые преимущества по сравнению с методом решающих
матриц и оценками методики ПАТТЕРН: упрощается получение обоб¬
щенных оценок влияния комплексов НВВ или подцелей, так как Я/, из¬
меряемые в битах, можно просто суммировать, а при обработке вероят¬
ностных оценок приходится применять более сложные процедуры; по¬
является возможность оценивать не только степень (вероятность) р{
влияния /-го НВВ на реализацию целей, но и возможность учесть веро¬
ятность qt использования этого НВВ в конкретных условиях в текущий
период (что в ряде ситуаций может быть оценено и на основе статисти¬
ческих исследований).В то же время рассмотренный способ использования информацион¬
ных оценок еще не решает всех проблем сравнительной оценки НВВ в
процессе их внедрения и, кроме того, остается необходимость получе¬
ния экспертных оценок pt на текущий момент, что всегда вызывает за¬
труднения у экспертов, им легче давать прогнозные оценки степени
влияния НВВ на некоторую перспективу. Поэтому в ряде ситуаций целе¬
сообразно дополнить рассмотренный способ оценки вторым видом ме¬
тода организации сложной экспертизы.При применении информационных моделей 2-го вида, основанных на
сравнительном анализе сложных систем в течение определенного на¬
чального периода их проектирования (внедрения, развития) путем со¬
поставления изменения информационных оценок во времени; можно
использовать два способа измерения Я,:1)	через вероятность pt (8.1);2)	посредством детерминированных характеристик воспринимаемой
информации:•	в статике в какой-то момент внедрения НВВ (принимая средне¬
арифметическое усреднение, т. е. у =1):(8.3)•	с учетом процесса внедрения НВВ и его динамикиHi = J,/n, + г, dJi /dt + Li d2Jj / dt2,	(8.3, d)где применительно к данному приложению при вычислении У, = А/АА;
Ai можно интерпретировать как количество изделий или объем реали-381
зуемой продукции нового вида, число подразделений, внедряющих но¬
вую технику, технологию, число внедряемых единиц новой техники,
число подразделений, внедряющих новые формы планирования и т.д.;
АЛ; характеризует, с какой степенью точности нужно учитывать А, в
конкретных условиях (например, с точностью до единиц, десятков или
сотен новых изделий, до тысяч или сотен тысяч рублей при оценке объ¬
ема реализуемой продукции, до единиц или десятков подразделений,
внедряющих НВВ и т. д.), т. е. с помощью АА, задаются единицы изме¬
рения, которые могут быть различными; щ - объем понятия о НВВ, не¬
обходимый для получения потенциала Я, при выбранном AAt (п, можно
интерпретировать, например, как охват данным НВВ соответствующей
подцели); dJt/dt - скорость внедрения НВВ (т. е. количество НВВ дан¬
ного вида, внедряемое в единицу времени); т, - минимальное время вне¬
дрения НВВ (с учетом выбранного АА/); d2Jt/dt2 - ускорение, прира¬
щение скорости внедрения НВВ; Lt - характеристика ригидности систе¬
мы, сопротивляемости внедрению НВВ (Z,, может быть посчитана как
величина, обратная отношению разности скоростей внедрения НВВ к
промежутку времени между ними, т.е. она интересна в случае процесса
массового внедрения НВВ).Использование двух способов определения Я, позволяет при извест¬
ном (вычисленном через р{) Я/ и измеренном J, вычислять:и, = Jt/Ht.	(8.4)Тогда, оценив прогнозную р& на конец этапа внедрения НВВ, что спе¬
циалисту сделать легче, чем давать оценки ри на текущий момент при кон¬
троле хода внедрения НВВ, можно вычислить Я,* и и,, а затем по оценкам
значений критериев (прямых или косвенных характеристик состояния
внедрения НВВ) определить Jit в различные моменты времени (начальный,
текущий) и вычислить значенияHit = JiM	(8.5)для этих моментов времени по всем сопоставляемым НВВ, которые за¬
тем можно суммировать, получать обобщенные оценки комплексов
НВВ, вычислять относительную значимость отдельных НВВ этих ком¬
плексов, т.е. оперировать Я, выраженными в универсальных относи¬
тельных единицах или битах, как стоимостными оценками.При этом если удается ориентировочно оценить ожидаемую эффектив¬
ность от внедрения НВВ в стоимостных единицах (что неизбежно делается
при выделении средств для их экспериментального внедрения), то оценки #„
помогают распределять средства на отдельные НВВ, принимать решения о
перераспределении средств в процессе внедрения с учетом его хода.382
Укрупненный алгоритм реализации рас¬
сматриваемого метода организации сложной
экспертизы (без учета динамики становления
НВВ) приведен на рис. 8.6.При оценке НВВ может быть использовано
несколько критериев для каждого из них. В
этом случае оценка Н^, полученная с помощью
прогнозной оценки делится между этими
критериями пропорционально qi, которая в
данном случае может характеризовать степень
влияния соответствующего критерия (показате¬
ля), с помощью которого оценивается ход вне¬
дрения НВВ, а далее для каждого из критериев
определяются nh Hlth Hlt2, ... , Hllp ..., как это
проиллюстрировано на рис. 8.7, на котором
приведен пример 1 оценки двух оргтехмеро-
приятий из плана научно-технического про¬
гресса. Для оценки второго из них принят один,
а для оценки первого - два критерия, в качестве
весовых коэффициентов которых использован
параметр qi, т.е. Hi = qiHk.Из примера видно, что при учете изменения параметров J в процессе
внедрения НВВ изменяются их предпочтения: первоначально относительная
значимость первого НВВ была выше, а через какой-то период стала ниже,
чем второго.Таким образом, при применении информационного подхода можно
обеспечить возможность управления ходом внедрения НВВ.В качестве нововведения можно также рассматривать товар как новый
вид продукции, производимой предприятием. Особенно, если продукция
представляет собой сложные технические изделия (в том числе вычисли¬
тельную технику) или комплексы программных продуктов (например, кор¬
поративные информационные системы разного рода). В этом случае задача
может быть поставлена как задача маркетинга, помогающая заказчику со¬
вместно с разработчиком выбрать желаемую конфигурацию технического
изделия или комплектацию программного продукта.Рассмотренный подход может быть также применен при управлении
проектами сложной техники.Рис. 8.61 Пример подготовлен студенткой Е.И. Черник в 1989 г.383
л‘= 0,8 Як'=- log(l ~Рк')= 2,32А2=0,79 Як2= 2,25МероприятияКритерии оценки
и их значения,
подтверждающие
достижение целиЗначение критерия
на начальный
моментЗначение критерия
на текущий
моментЯг1 = 0,634
(Hj - Яо‘) / Н*= 17%Яг = 1,69
(Яг2-Я02)/Я*2 = 50%Рис. 8.7
Применение методов организации сложных экспертиз при фор¬
мировании портфеля заказов в НПО1. При постановке задачи выбора
проектов для заключения договоров и при разработке технического зада¬
ния необходимо иметь возможность оценивать варианты проектов как с
точки зрения их технических характеристик, так и экономической эффек¬
тивности, т. е. возможности реализации с наименьшими затратами, ис¬
пользования результатов выполнения почти каждого проекта. Поэтому
задача выбора проектов поставлена с учетом не только требований заказ¬
чиков, но и возможностей научно-производственного объединения (НПО),
максимального использования результатов НИОКР, проводимых ранее.Эту задачу можно рассматривать как задачу формирования портфеля
заказов НПО с учетом потребностей заказчика и максимизации дохода
на основе использования компонент К = {kic}, на разработке которых
ранее специализировалось НПО.В формализованном виде основную идею постановки задачи можно
представить следующим образом:siF = - J] V») => тах ’7=1 /=10	при i е К1	при i<£ Кbijxi <В, / = 2,..., п, j = 1,..., т,(8.6)j=1 /=iО <j < К; qj>0;bij>0,где <77 - ожидаемая прибыль в случае успешной реализации проекта; by -
затраты на реализацию /-й компоненты у-го проекта; п - число анализи¬
руемых проектов; т - число компонент, входящих в проекты; В - общие
допустимые затраты; К - компоненты проектов, на разработке которых
ранее специализировалось НПО.Решение задачи в такой постановке строго формальными методами
затруднено. Кроме того, даже и в такой постановке не удалось учесть тот
факт, что результаты НИОКР или готовые проекты отдельных компо¬
нент могут в различной степени использоваться в предлагаемом проекте.
Учет вероятности использования готовых компонент или результатов
НИОКР в целевой функции в принципе возможен:1 Метод разработан аспиранткой Н.С. Ветровой (Сотник) в 2002 г.25-3335385
F = [Z (9j - Z Pj (XJ ) Vv ] => max,j=1 1=1Такая постановка еще в большей мере усложняет решение задачи
формальными методами. И, кроме того, степень возможности использова¬
ния «заделов» следует согласовывать с заказчиком, чего не может обеспе¬
чить модель математического программирования.В то же время недостаточно для решения рассматриваемой задачи
формирования портфеля заказов применять традиционно используемые
для таких задач экспертные ^методы, поскольку даже в случае примене¬
ния нескольких критериев с ресовыми коэффициентами трудно гаран¬
тировать достоверность экспертной оценки сложных технических ком¬
плексов. Желательно получить такую модель или совокупность моделей,
которые позволят обеспечить возможность участия в проведении экс¬
пертизы не только лиц, принимающих решение о формировании порт¬
феля заказов, но и подразделений-исполнителей, и заказчиков.Поэтому для решения задачи следует использовать идеи методов ор¬
ганизации сложных экспертиз, которые позволяют расчленить большую
начальную неопределенность на более обозримые, лучше поддающиеся
оценке экспертов, и обеспечивают возможность выделения сфер компе¬
тентности для специалистов, заказчиков и исполнителей, привлекаемых
к проведению экспертизы. Для проведения исследований разработана
модель организации сложной экспертизы, базирующаяся на информаци¬
онном подходе.При решении рассматриваемой задачи необходимо оценивать вари¬
анты проектов как с точки зрения технических характеристик, так и
экономической эффективности, т. е. возможности реализации с наи¬
меньшими затратами. Часть характеристик можно оценить количествен¬
но, но ряд критериев не поддается количественной оценке. Кроме того,
количественные критерии оценки, как правило, разнородны, и возникает
проблема сопоставимости критериев или получения обобщенной оцен¬
ки. В результате возникает необходимость создания моделей для органи¬
зации сложной экспертизы проектов с учетом качественных и количест¬
венных оценок.Основу подхода к оценке комплексной эффективности составляет
получение соотношения «результаты/затраты» с использованием инфор¬
мационных оценок. Для оценки результатов используются количествен¬
ные и качественные критерии.На рис. 8.8 приведена иллюстрация принципов оценки проектов: по¬
казаны возможные варианты использования компонент, на разработке
которых специализировалось НПО, при реализации проектов.386
387ИП - измерительный прибор; ПП - приемо-передатчик; ГД - гребной двигатель; ИПН - измерительный
прибор наземный; ИПБ - измерительный прибор бортовой; К - компенсаторы; МЭП - магнитоэлектрический
ИП; ПО - программное обеспечение; ППБ - приемо-передатчик бортовой; ППН - приемо-передатчик
наземный; ППО - прикладное ПО; ППП - пакет прикладных программ; СПО - системное ПО; СД -
сенсорные датчики; ЭМП - электромеханические приборы; ЭСП - электростатические приборы; ЭДП -электродинамические приборы.Рис. 8.8
При оценке результатов (полезности выбора проекта для НПО) по ка¬
чественным критериям определяется степень р\ влияния /-й компоненты
проекта (или их совокупности) на его реализацию, которые в соответствии
с информационным подходом для удобства дальнейшей обработки пре¬
образуются в оценку потенциала Н„ соответствующей компоненты проек¬
та: Hri = - qt log(l - где р/ - степень влияния /-й компоненты проекта
на достижение целей (требований) заказчика; qt - вероятность выбора этой
компоненты.В суммарную оценку результатов ТЛп включаются: оценки вариан¬
тов проекта, полученные на основе степени влияния компонентов на
реализацию проекта (качественные критерии), и оценки компонентов,
влияющих на его технические характеристики, приведенные к информа¬
ционным посредством вычисления относительных оценок prh а также
степень влияния готовых компонент (накопленного опыта проектирова¬
ния соответствующей компоненты) на реализацию проекта.Для оценки затрат Hzi наряду со стоимостными единицами измерения
могут использоваться натуральные (например, трудоемкость разработки той
или иной компоненты проекта, материальные затраты и т. п.). При вычисле¬
нии суммарной оценки затрат на проект учитывается снижение затрат за
счет использования готовых компонент (или опыта их разработки). Эти
оценки (как стоимостные, так и выраженные в натуральных единицах) затем
переводятся в относительные pzh на основе которых определяются Hzh со¬
поставимые с суммарными оценками результатов Z//r,.Таким образом, эффективность каждого варианта проекта СТИ или
комплекса изделий равна Эв/ = ZHr/YJizi.При проведении оценки проектов можно учесть количество вариантов
компонент, входящих в разрабатываемые проекты, что отражается в оценках
введением J,. Тогда эффективность Э, = Сг/ /Czl где Сп =Z Jj - обобщенная
оценка результатов от внедрения компонент /-й группы;, Czi =Z J, Hz - оценка
затрат на их внедрение.Для более тщательной экспертизы можно проводить сравнительный
анализ с учетом процесса внедрения проектов на начальном этапе их разра¬
ботки и взаимного влияния проектов в ходе их выполнения.Метод организации сложной экспертизы для управления проек¬
тами сложных технических комплексов \ При проектировании слож¬
ных технических комплексов, таких, например, как информационно-
управляющие системы (ИУС), ГАЛ, корпоративные информационные
системы (КИС) и др., возникают проблемы выбора их конфигурации и1 Модель разработана в 1996 г. аспиранткой С.В. Широковой.
388
комплектации с учетом конкретных условий применения, определения
очередности проектирования их компонентов. При разработке и реализа¬
ции проекта возникают проблемы сравнительного анализа вариантов про¬
екта, корректировки выбранного в процессе его реализации.Эти проблемы связаны с необходимостью оценки эффективности ва¬
риантов реализации ИУС, ГАЛ и других сложных технических комплек¬
сов (СТК). При этом, поскольку в современных условиях научно-
технического прогресса существенно сократился жизненный цикл слож¬
ных изделий, желательно предусмотреть возможность оценки не только
на этапе разработки технического задания, но и в процессе технического
проектирования.Прежде всего при заключении договора на проектирование и при
разработке технического задания необходимо предоставить возможность
заказчику и разработчику оценивать варианты проекта как с точки зре¬
ния его технических характеристик, так и экономической эффективно¬
сти, т. е. возможности реализации с наименьшими затратами. При этом
часть характеристик СТК можно оценить количественно, но ряд крите¬
риев не поддается количественной оценке, т. е. требует качественной
жепертной оценки. Кроме того, количественные критерии оценки, как
правило, разнородны, и возникает проблема сопоставимости критериев
или получения обобщенной оценки.В результате возникает необходимость создания системы организации
сложной экспертизы проектов технических комплексов, основанной на
использования методов структуризации, позволяющих расчленить боль¬
шую начальную неопределенность на более обозримые части, и информа¬
ционного подхода, который позволяет получать оценки степени влияния
проекта или его компонент на реализацию требований заказчика и приво¬
дить разнородные критерии (количественные и качественные) к единым
информационным единицам, что помогает их сопоставлять или получать
обобщенные оценки для сравнительного анализа.На рис. 8.9 приведен пример, иллюстрирующий организацию оценки
вариантов ИУС с учетом требований заказчика (верхняя часть рисунка)
и возможностей научно-производственного объединения, разрабаты¬
вающего ИУС; показаны возможные варианты их реализации из компо¬
нент, на разработке которых специализировалось НПО (нижняя часть
рисунка), и направления влияния различных конфигураций ИУС на вы¬
полнение требований заказчика.Приняты следующие обозначения: АИП - аналоговый измерительный прибор;
ГС - графическая станция; Д - датчики; ИП - измерительный прибор; ИПН - изме-389
u>чооУ1У2УЗУ4пивиАИПципэспУ5У6У7мэпЭМПКУ9У10У11У12эдпсдглинКОРИП
Рис. 8.9
рительный прибор наземный; ИПБ - измерительный прибор бортовой; ИУС -
информационно-управляющая система; К - компенсаторы; КОР - коррело¬
метры; МЭП - магнитоэлектрический ИП; ПИВИ - прибор для измерения
временных интервалов; ПО - программное обеспечение; ППБ - приемо¬
передатчик бортовой; ППН - приемо-передатчик наземный; ППО - при¬
кладное ПО; ППП - пакет прикладных программ; СПО - системное ПО; СД -
сенсорные датчики; УВМ - управляющая вычислительная машина; ЦИП -
цифровой измерительный прибор; ЭМП - электромеханические приборы;ЭСП - электростатические приборы; ЭДП - электродинамические приборыДля оценки можно использовать такие приведенные в верхней части
рис. 8.9 количественные критерии: погрешность средств измерений (ИП),
вес блока (ВБ), габариты (ГБ), трудоемкость разработки (Тр), стоимость
(Ст) и т. п. Но важными являются качественные характеристики, кото¬
рые могут быть оценены количественно лишь частично (в том числе путем
стендовых испытаний), такие как надежность в изменяющихся условиях
(НУ), стабильность характеристик при перегрузках (СП) и т. п. Немало¬
важные критерии для производителя при выборе заказа - возможность
реализации (ВР) на данный момент, конструктивная однородность компо¬
нент изделий (КОИ) и др.При оценке по качественным критериям определяется степень р/
влияния /-го варианта проекта или вхождения /-й компоненты СТК (или
их совокупности) на реализацию ИУС, которые в соответствии с инфор¬
мационным подходом для удобства дальнейшей обработки преобразу¬
ются согласно (8.1) в оценку потенциала соответствующего варианта
проекта или соответствующей компоненты СТК: #„ = - qt log(l - pt%
где р! - степень влияния /-го варианта ИУС на достижение целей (тре¬
бований) заказчика; qt - вероятность выбора этого варианта.В суммарную оценку результатов Yfln включаются как оценки варианта
ИУС, полученные путем оценки степени влияния на реализацию качествен¬
ных критериев, так и их технические характеристики, приведенные к ин¬
формационным посредством вычисления относительных оценок pxi.Для оценки затрат могут наряду со стоимостными использоваться
натуральные единицы измерения (например, трудоемкость разработки
гой или иной компоненты СТК, требуемые материальные затраты и др.),
которые затем переводятся в относительные p2i и Я2„ сопоставимые с
оценками результатов Х#п.Таким образом, эффективность каждого варианта проекта СТК мо¬
жет быть выражена следующим образом: Эв/ = Z#r/Z#z/.391
Для более полной оценки результатов и затрат можно учесть количе¬
ство вариантов разрабатываемых СТК, число опросов экспертов, число
модификаций технических и программных средств СТК, объединенных
в оцениваемую группу средств и др., что отражается в оценках введени¬
ем Ji9 и обобщенная оценка результатов от внедрения /-й группы средств
С„ = Z «Л Нгь а оценка затрат на их внедрение Cz/ = YJiHzl. Тогда эффек¬
тивность каждой группы программных и технических средств в структу¬
ре СТК: Э, = C„/CZ/.Оценки Я„ могут уточняться с учетом оценок степени влияния £-го
отдельного средства, входящего в состав группы компонент СТК. При¬
мер алгоритма для определения эффективности с применением рассмат¬
риваемого подхода приведен на рис. 8.10.В принципе можно применять при оценке влияния ТК или его ком¬
понентов на реализацию целей метод решающих матриц или оценки
относительной важности, рекомендуемые в методике ПАТТЕРН. Однако
рассмотренный алгоритм вычисления Я, на основе оценок pt обеспечива¬
ет предлагаемому подходу некоторые преимущества по сравнению с
методом решающих матриц и процедурами методики ПАТТЕРН: упро¬
щается получение обобщенных оценок влияния ТК или их компонентов
на реализацию подцелей, так как Я/, измеряемые в битах, можно просто
суммировать (а при обработке вероятностных оценок в других методах
приходится применять более сложные процедуры); можно учесть не
только р/, но и #/.Кроме того, при управлении разработкой и реализацией проектов,
которые могут предусматривать внедрение значительного числа одно¬
родных компонент (например, станков с ЧПУ, их программных средств,
однородных ГАЛ в нескольких цехах и т. п.) с помощью рассматривае¬
мого подхода можно проводить оценки с учетом процесса внедрения ТК,
рассматривая их разработку и внедрение как нововведений.Для этого используется два способа измерения Я/ - через вероят¬
ность р/ (8.1) и посредством характеристик воспринимаемой информа¬
ции: а) в статике в какой-то момент проектирования СТК в соответствии
с (8.3) Я/ = J/nh где J = A/AAi; б) с учетом процесса внедрения НВВ и
его динамики в соответствии с (8.3, а) Я/ = J/rii + т, dJ/dt + L{ d2J/dt2.Применительно к данному приложению при вычислении J = А/ААА,•
может интерпретироваться как значения критериев, приведенных в верхней
части рис. 8.9. Например, для количественных критериев - погрешность
средств измерений (ИП), вес блока (ВБ), габариты (ГБ), трудоемкость разра¬
ботки (Тр), стоимость (Ст) и др.; для качественных - характеристики, кото¬
рые могут быть оценены количественно лишь частично, в том числе путем392
Оценка результатовОпределение критериев
оценки технических
характеристик вари¬
антов (компонент) ТКОценка вероятности
достижения цели
при внедрении вари¬
анта проекта ТК /?, 1
(или компоненты ТК)Оценка технических ха¬
рактеристик вариантов
проекта (компонент)Получение сравнительных
оценок pi4 и qt вариантов
проекта (компонент)ТК(' (по критериям)Вычисление значимости
варианта проекта
(или компоненты) ТК
(по критериям)Hrx, =~q,\og (\-р1Х)гОценка вероятности
выбора варианта ТК
(или компоненты ТК)
Ф1гВычисление потенциала
варианта проекта (или
компоненты) ТК#„=-?, log (1-/?/)Определение суммарных оценок результатов YflnОценкизатратВ стоимостных единицахВ натуральных единицахПеревод в относительные
единицы pziПеревод в относительные
единицы pziОпределение HziОпределение HziОпределение суммарных затрат X//z,Определение -. эффективности—^	 Учесть число модификаций ^Да ^"^^оцениваемых средств? НетВвод Ji "—Cri=ZiJiHri3ei =ZHri /ZHziСп=2;лН23t=Cri/C2iРис. 8.10393
стендовых испытаний, такие как надежность в изменяющихся условиях
(НУ), стабильность характеристик при перегрузках (СП) и др., возможность
реализации (ВР) на данный момент, конструктивная однородность компо¬
нент изделий (КОИ) и т. д.Значения критериев (в том числе и некоторых количественных) мо¬
гут изменяться в процессе первого этапа выбора конфигурации изделия,
комплектаций и т.п., появления новой информации в процессе стендо¬
вых испытаний и т. д.Эти изменения отражаются с помощью параметров информационной
модели: л, - объем влияния /-го критерия на оценку потенциала Я, при вы¬
бранном AAj (т.е. вклад данного критерия в реализацию требований заказчи¬
ка); л, вычисляется следующим образом: на основе экспертной оценки сте¬
пени влияния pi I-го критерия на реализацию требований заказчика опреде¬
ляется Hi и при известном J, можно вычислить л, = J/Я,; dJ/dt - скорость
измерения значения критерия в процессе корректировки /-го варианта про¬
екта; tj - минимальное время изменения критерия (с учетом выбранного
AA,); d2Jj/dt2 - ускорение, приращение скорости изменения критерия; L, -
ригидность системы, сопротивляемость изменениям; характеризует стабиль¬
ность значения критерия, что в ряде случаев является важной характеристи¬
кой изделия.Использование двух способов определения Я/ позволяет, оценив про¬
гнозную pik' на конец предварительного этапа отработки варианта проек¬
та СТК, вычислить Я,* и и, = J/Hh а затем по изменению значений кри¬
териев определить Jit в различные моменты времени и вычислить значе¬
ния Hit = Jtt/rii на текущий момент по всем учитываемым критериям,
которые затем можно суммировать, получать обобщенные оценки, вы¬
числять относительную значимость вариантов проекта СТК.В дополнение к рассмотренным оценкам для ранжирования учиты¬
ваемых критериев можно применить модели, учитывающие взаимное
влияние проектов СТК в процессе реализации. Тогда методика их оцен¬
ки в процессе разработки и реализации будет включать несколько моде¬
лей организации сложных экспертиз, разработанных на основе инфор¬
мационных оценок.Отметим, что в вероятностной оценке pi отражается только контроли¬
руемый эффект, который можно учесть с помощью критериев и которым
можно управлять. При этом если удается ориентировочно оценить ожидае¬
мую эффективность от внедрения НВВ в стоимостных единицах (что неиз¬
бежно делается при выделении средств для их экспериментального внедре¬
ния), то оценки Hit помогают распределять средства на отдельные компонен¬
ты СТК, принимать решения о перераспределении средств в процессе вне¬
дрения СТК с учетом его хода и, соответственно, - о корректировке проекта
СТК в целом.394
Методы организации сложных экспертиз на основе применения ин¬
формационных оценок имеют ряд преимуществ по сравнению с методом
решающих матриц:•	облегчают вычисление обобщенной оценки (при преобразовании
оценки pi в Hi она получается простым суммированием);•	обеспечивают возможность учета не только степени (вероятно¬
сти) влияния pi i-й компоненты проекта, НВВ и т. п., на реализацию це¬
лей (требований к проекту), но и вероятности qt использования этой
компоненты или НВВ в конкретных условиях;•	требуют от эксперта дать оценку степени целесоответствия не на
текущий момент, а прогнозную оценку (что он может сделать более
объективно);•	позволяют поставить в соответствие оценке pj некоторые при¬
вычные для управленческих работников показатели (в форме Jjt) и оце¬
нить с их помощью долю управляемого эффекта;•	позволяют организовать управление экспериментальным внедре¬
нием одновременно нескольких нововведений, оценивая изменения их
вклада в реализацию целей во времени и с учетом динамики внедрения
НВВ, хода развития проекта.Рассмотренный подход к оценке проектов ТК в процессе их разработ¬
ки и реализации является основой создания автоматизированного рабочего
места (АРМ) для управления проектированием сложных технических
комплексов. Состав модулей АРМ приведен на рис. 8.11. Назначение мо¬
дулей-в табл. 8.1.Таблица 8.1Наименование модуляНазначение модуляAdpacf.exeФормирование требований (критериев) заказчикаEff.exeОценка Эв/, Эы, Экп (алгоритм рис. 6.11)Hikl.exeОценка р,к на конечный срок и вычислениеHik = - q, log(l - Pik)у.ехеВыбор параметра усреднения уNi.exeОценка J\k и вычисление л, (при у = 1, л, = Jn/Hik)Hitl.exeОценка текущих Jin и вычисление
Нш = J,/n, (учет статики)Tau.exeОпределение ъ и вычисление dJ,t/dtHit2.exeОценка текущих Jit и вычисление
Htit = JiMi + т/ dJit/dt (учет кинематики)l.exeОпределение U и вычисление AHi^&Ji/di1Hit3.exeОценка текущих Jit и вычислениеHut = Jti/n, + т idJit/dt + Lid1Jit/di2
(учет динамики)395
Головной модульadpacf.exeeff.exe] Схhikl.exe] [-У.й№	I	Формирова¬Оценка Э,Ьценка VikВыборние струк¬Эв/, Экиtпараметратуры целей(алгоритмвычислениеусредне¬заказчикарис. 7.11)Hik=ния уtau.exehit2.exeОпределе¬Вычислениение Ziн+ TidJit/dtl.exe=ЕОпределение LjВычислениедhl=l Sjit/df-Рис. 8.11Оценка JikВычисление щ
Приhitl.exeОценка ЛВычислениеHnit =■Ji/mhit3.ex<
ИОценка JuВычисление Нщ= Jtj/n,•+ TidJti/dt+
+Lid1J,’/dt1
8.3.	Информационные модели анализа ситуаций
с учетом взаимного влияния компонентОдной из главных задач маркетинга научно-производственной фир¬
мы, производящей и поставляющей сложные технические комплексы,
является предоставление покупателю возможности выбора приобретае¬
мых автоматизированных средств, оценки целесообразности приобрете¬
ния и внедрения их с точки зрения конкретных функций управления.При определении целесообразности создания (сохранения, реконст¬
рукции) предприятия (организации) необходим анализ состояния рынка
сбыта его продукции или потребности в его услугах. Причем в условиях
неопределенности рыночной экономики важно постоянно следить за со¬
стоянием рынка и своевременно корректировать объемы выпуска продук¬
ции, ее номенклатуру. Поэтому на начальном этапе маркетинговых иссле¬
дований может быть предусмотрен подэтап моделирования рынка для
выбора товара (вида выпускаемой продукции, услуг), обеспечивающего
наибольшую эффективность деятельности предприятия (организации).Модель рыночной ситуации. Понятие рынка и товара для предпри¬
ятий и организаций различного вида могут существенно различаться.
Например, можно ставить практически ту же проблему не в терминах
рынка и товара, а в форме определения потребности в продукции, услу¬
гах, выпускниках, или разработки производственной программы пред¬
приятия. Есть некоторые общие условия решения этой проблемы и
принципы, которые нужно отразить в модели для ее анализа.Эти общие условия постановки проблемы можно получить на основе
анализа взаимодействия предприятия (организации) со сложной средой,
рассмотренной выше.Надсистема помогает выявить возможные заказы на продукцию или
услуги предприятия, в том числе и госзаказы или работы, включенные в
крупные целевые программы ведущих предприятий отрасли или круп¬
ных фирм. При анализе взаимодействия с актуальной средой необходи¬
мо выявлять производителей таких же или аналогичных товаров (конку¬
рирующая или конкурентная среда), производителей (поставщиков)
комплектующих изделий, материалов, деталей и т. д., необходимых для
предприятия (дружественная среда); следует также учесть наличие на
биржах сопутствующих товаров и товаров, которые выпускает или соби¬
рается выпускать рассматриваемое предприятие; существенной может
оказаться и безразличная среда, т. е. наличие на рынках сбыта казалось
бы не аналогичных и не сопутствующих товаров, но все же оказываю¬
щих влияние на реализацию выпускаемой продукции.397
Например, учет особенностей региона влияет на структуру его промыш¬
ленности (например, в аграрной стране нецелесообразно развивать крупное
машиностроение); следует также при выборе продукции для производства
учитывать и влияние на экологию.Потребности подведомственной среды (системы) ничтожно малы по
сравнению с рассмотренными, но ее возможности играют важную роль в
определении вида выпускаемого товара.В частности, при разработке производственной программы предприятия
этот фактор являлся одним из основных, и большинство моделей, предла¬
гавшихся для определения производственной программы, базировались на
максимизации использования производственных мощностей (загрузки обо¬
рудования и др.) и не учитывали возможности сбыта продукции, что было
оправдано для государственных предприятий, работавших по централизо¬
ванным государственным планам и целевым программам, но недостаточно в
условиях рыночной экономики.Следует также обратить внимание и на важность учета инициатив
«внутренней» среды (<собственно системы), так как побуждения и про¬
граммы активных элементов системы являются весьма действенным
источником негэнтропийных тенденций, т. е. самоорганизации, развития
предприятия.Потребности могут определяться и на основе результатов анализа фак¬
торов. В этом случае целесообразно повторить процедуру анализа среды для
уточнения потребностей. На основе такого анализа можно определить виды
товаров, в которых ощущается потребность в конкретном регионе, в кон¬
кретный период. Можно поставить проблему и шире: определить потреб¬
ность в стране, в других отраслях и странах, для чего необходим специаль¬
ный, более тщательный анализ биржевой, производственной, научно-
технической информации.Из возможных видов товаров нужно выбрать конкретный вид (или не¬
сколько) для создаваемого предприятия и постоянно корректировать но¬
менклатуру и объемы выпускаемой продукции в процессе его функциониро¬
вания, особенно в новых экономических условиях.В большинстве реальных ситуаций до сих пор проблема выбора про¬
дукции решается простыми экспертными методами. Для повышения
объективности принятия решений о выборе поставщиков и потребителей
в СПбГТУ был предложен ряд моделей организации сложных экспертиз.
Однако перспективной в условиях многоукладной экономики представ¬
ляется разработка формальной модели анализа рыночной ситуации, ко¬
торую можно получить, например, с помощью информационного подхо¬
да, рассмотренного в гл. 5.398
Для анализа сегментов рынка с учетом взаимного влияния товаров
могут быть использованы информационные модели, базирующиеся на
оценке значимости (ценности, цены) Я товара и на более полной оценке,
учитывающей количество товаров на рынке - оценке содержания рынка
С = J • Я, где J- информация о количестве товаров на рынке, измеряемая в
относительных единицах, т. е. Jt = А/ЛА^ где АЛ/ - минимальное количест¬
во товара i-го вида, интересующее покупателя, которое определяет единицу
измерения А& Я/ = Ji/nit щ - емкость рынка для товара /-го вида.Рыночная ситуация без учета количества товаров на рынке в кон¬
кретный момент может быть описана следующим образом:Я, = /(Я1ЬЯ12,Я13,...),Я2 = /(Я12, Я22, Я23,... ),	(8.7)Я3 = /(Я13, Я23, Я33,...).Совокупность зависимостей (8.7), отражающая взаимосвязь и взаимо¬
зависимость всех элементов информационной модели, для данного при¬
ложения может быть интерпретирована следующим образом: Яь Я2, Я3,... -
значимость (сущность) 1-го, 2-го, 3-го и т. д. товаров на рынке (простран¬
стве их возможного сбыта), т. е. ценность («цена») этих товаров; Яц, Я22,
Я33, ... , Я//,... - собственная значимость (ценность, «себестоимость», «це¬
на») 1-го, 2-го, 3-го, /-го , ... товара при отсутствии на рынке других това¬
ров, влияющих на его ценность; Я12, Я13, Я2Ь Я23, ..., HiJy... - изменение
ценности / -го товара при наличии на рынке j -го товара.Изменение ценности Ну может иметь отрицательное (конкуренция) и
положительное значение (например, увеличение производства и прода¬
жи автомобилей повышает спрос на запчасти к ним).В случае интерпретации Я,- как ценности товара, влияющей на его
цену, зависимости (8.7) могут быть заменены линейными уравнениями, в
которых изменения цены нужно подставлять с соответствующими по¬
ложительными или отрицательными знаками:Н\ = Ни + Я12 + Я13 + ... ,Я2 = Я12 + Я22 + Я23 + ... ,	(8.8)Яз = Я13 + Я23 + Я33 + ... ,Соотношения (8.8) можно использовать как средство опроса экспер¬
тов и прогнозирования цены при получении сведений о возможных
партнерах по рынку. Но можно предложить и более развернутую ин¬
формационную модель для описания рыночной ситуации.399
Значимость товаров на рынке можно измерить детерминированно и с
использованием вероятностных оценок. При детерминированном способе
можно принимать разные усреднения. Выбрав простейшее из них (см.
табл. 5.1), основанное на законе формальной логики (у = 1), имеем:Я] = J\/nn + J2/nu + J3/nu + ...,#2 = J\ /п21 + Ji /«22 + Jl /«23 + ... ,	(8.9)#3 = J\ /«31 + i/2/«32 + «V«33 + ... ,где J\, J2, У3,..., Jh ... - информации об объеме товара /-го вида на рынке,
измеряемое в относительных единицах с учетом минимально интере¬
сующего ЛПР объема товара А„ т. е. J = А, /АА, (это необходимо для со¬
вмещения в одной модели товаров различного вида, измеряемых в раз¬
личных единицах и с разной точностью до единиц, десятков, сотен тысяч
и т. д.; ДА, определяет единицу измерения и выбирается ЛПР); щ - ем¬
кость рынка для товаров соответствующего вида; щ - емкость рынка для
товара /-го вида при наличии на рынке товара у'-го вида. Информацию в
данном случае можно заменить непосредственно материальными объек¬
тами Mj = AMl/AAMl.Соотношения (8.9) позволяют поставить оптимизационную задачу
определения значимости (цены) интересующего ЛПР товара: фиксируя
все остальные Я, кроме выбранного для анализа, можно записать их в
виде ограничений, а выбранное соотношение превратить в целевую
функцию, добиваясь его максимизации (или минимизации). Поставив
две задачи - максимизации и минимизации - можно варьировать цену
между ними, достигая оперативного сбыта товара.Поставив несколько оптимизационных задач для различных товаров
и определив их предельные экстремальные значения, можно использо¬
вать полученные результаты для принятия решений о выборе товара для
будущего предприятия, о необходимости изменения номенклатуры и
объемов выпускаемой продукции для действующего.Выбрав два способа измерения Я/ - детерминированный и статисти¬
ческий, - можно поставить задачу прогнозирования цены на основе ве¬
роятностной оценки ее в перспективе (роста или падения) и отслежива¬
ния текущих параметров J,. Два способа измерения Я) можно использо¬
вать и при затруднениях с оценкой щ: оценив Н\ вероятностным спосо¬
бом и зная J/, можно вычислить щ = Ji/Ht.Между тем оценка Я/ системы или ее элементов еще не дает полного
представления о ней (в данном случае о ситуации на рынке сбыта това¬
ров или продукции), поскольку Н, является удельной характеристикой в
расчете на единицу материи или информации о ней.400
Полной характеристикой является содержание системы или ее эле¬
ментов, которое согласно (5.94) получается путем декартова произведе¬
ния Hi на количество материи М( или информации Ji9 т. е. С,- = М * Ht
или С/ = Ji • Hi (напомним, что между Mt и У, существует зависимость
Ji = Ri Mi9 где Ri - информационная проницаемость, характеризующая
точность восприятия исследуемых объектов или их материальных
свойств).Умножив все составляющие в (8.9) на соответствующие им полу¬
чим модель, характеризующую рынок в статике:С\ = J\2/nu + J\Ji/ri\2 +	+ ...,С2 =	+ Jl/nil +	+ ••• ?	(8.10)C3 = J\Jl/n?,\ + J2J3 /Щ2 + Зъ/Щъ + ••• >где J\9 J2y J3,..., Ji,... - информация об объеме товаров /-го вида на рынке
(также измеряемая в относительных единицах, что позволяет совмещать в
одной модели товары различного вида с разными единицами измерения);
Пц - емкость рынка для товара /-го вида; щ - емкость рынка для товара /-го
вида при наличии на рынке товарау'-го вида.На бснрве (8.10) также можно поставить ряд оптимизационных задач
относительно разных товаров и использовать полученные результаты
при принятии решений о выборе товара (продукции для производства,
услуг), о целесообразности изымать из продажи или временно умень¬
шать выпуск товаров, на реализацию которых ситуация на рынке оказы¬
вает неблагоприятные воздействия, или, напротив, - о необходимости
оперативно увеличивать выпуск продукции, если ситуация на рынке
благоприятна для ее реализации.Модель (8.10) описывает ситуацию на рынке, на котором не проис¬
ходит изменений спроса и предложения. Можно учесть и динамику рын¬
ка, которая описывается моделями типа (5.89) и (5.96), учитывающими
изменения спроса и предложения:Н\ — J\M\\+J2/n\2+... +T\\dJ\/dt+T\2dJ2 /dt+L\\cFJ\/dt2+L\2cFJ2/dt2+,...,H2 = J\/n2\^J2^22^~-'-~^^2\dJi/dt±T22dJ2/dt+L2\d2 J\ /d(*’+L,22d2Ji/dt2(8.11)Hi = /Пц+Jj /пу+... +xlldJl /dt+TydJj /dt+Lnd2J{/dt2+Lijd2Jj/dt2+,...,Hm ~	~^flmldJ\dt~^Xm2dJ2/dt~^...~^Tmm dJfr/dt^+LmIcfj\/dt2+Lm2d1J2/dt2+...+Lmm cFjJdt2401
или с учетом текущих J:С\ = J2/nu+J\J2/rii2+...+ ХпJ\'dJ\/dt+T\2J\ dJ2/dt++ Ln J\"d2Jx/dt2+LuJx"d2J2/dt2+,...,C2 = J\J2/n2\+J2/n22+...+T2\J2dJ\/dt-ir'z22J2dJ2/dt++L2l J2" SJx/dt2+L22J2" d2J2/dt2 +,..., *(8.12)С/ = J?/nii+JjJj/nij+...+TiiJi,dJi/dt+TijJi dJj/dt ++ LiiJ*d1Ji/dt2+LijJ"d2Jj/d\2+,...,Cm	^m\ Jm dJ\dt+Tm2 Jm dJ2/dt + ...+ X/wm Jm dJm/dt+ Lm\ Jm”d2J\/dt2+Lm2Jm"d2J2/dt2+...+Lmm d2Jm/dt2 .В соотношениях (8.11) и (8.12) J} и J," отражают динамику измене¬
ния J, для товара /-го вида; т„ - минимальное время изменения J, на еди¬
ницу при отсутствии изменений спроса на иные товары; Ту - то же при
наличии изменений спроса на единицу продукции у-го вида; Ьц - квадрат
минимального времени изменения спроса на единицу продукции /-го
вида; Ly - то же при наличии изменений спроса на продукциюу-го вида;
dJi/dX и d2 Ji/dt2 - скорость и ускорение изменения соответствующих
Сг и CL.Соотношения (8.10) и (8.12) позволяют поставить оптимизационные
задачи, преобразуя любое из входящих в них уравнений в целевую
функцию, а остальные уравнения - в ограничения. Задачи можно поста¬
вить относительно товаров любого вида, входящих в эти соотношения, и
осуществлять на их основе выбор вида продукции или услуг, которые
позволят предприятию (организации) получить максимальную прибыль
с учетом условий реализации товара.В случае (8.3) постановка и решение оптимизационных задач, ко¬
нечно, существенно усложняется; для облегчения можно вначале вы¬
числить Hih а затем подставить их в соотношения для С. Напомним, что
Н можно вычислять и вероятностным способом.Обратим внимание на тот факт, что все результаты (в том числе и при
постановке на основе информационных моделей оптимизационных задач)
получаются в относительных единицах или в битах (при статистическом из¬
мерении Н)\ можно использовать и другую логарифмическую шкалу - деся¬
тичные или восьмеричные логарифмы (в последнем случае информация и Я
будут измеряться в байтах).402
Такие результаты можно использовать только для сопоставительного
анализа, что особенно неудобно в случае оптимизации цены. Но если
зафиксировать хотя бы одну цену товара в рублях, то несложно перевес¬
ти все информационные оценки Я в рубли (составив соответствующие
пропорции).При сопоставлении результатов моделирования в относительных или
логарифмических единицах удобно применять графическое представле¬
ние результатов.Практическая реализация рассмотренных информационных моделей
трудоемка. Она посильна для крупных предприятий (при определении
производственной программы в новых условиях рыночной экономики,
когда необходимо заботиться о реализации продукции, чтобы получить
доход и средства для развития производства), но практически неосуще¬
ствима для малых товариществ, акционерных обществ и других новых
форм малых предприятий. Для помощи им целесообразно при админи¬
страциях города, района создавать соответствующие консультативные
центры, которые осуществляли бы формирование банков данных о по¬
требностях и производимой продукции региона, определяли бы дефи¬
цитные товары и предоставляли бы возможность для желающих принять
решения о создании предприятия (с использованием своих технических
средств, баз данных и программного обеспечения информационного
моделирования) формировать и анализировать модели для определения
дефицитных товаров, из которых они могли бы выбрать вид производи¬
мой продукции.Такие консультативные центры могли бы оказывать помощь и админи¬
страции в проведении инвестиционной политики и определенного регулиро¬
вания процессов создания и развития предприятий на своей территории. Эти
центры могли бы также создавать базы данных нормативно-правовой доку¬
ментации, подобные рассматриваемым в гл. 6, и оказывать соответствую¬
щую консультативную помощь предприятиям в определении своих юриди¬
ческих прав, подготовке и регистрации уставов предприятий и т. д.Таким образом, результаты, полученные на основе использования
информационных моделей, можно использовать при принятии решений
о выборе товара (продукции, услуг), о целесообразности уменьшать вы¬
пуск товаров, для реализации которых ситуация на рынке неблагоприят¬
на, или, напротив, - о необходимости оперативно увеличивать выпуск
продукции, если ситуация на рынке благоприятна для ее реализации.Исследуя соотношения (8.11 или (8.12) с применением критериев
Рауса-Гурвица, Найквиста или Михайлова, можно оценить устойчивость
рыночной ситуации.403
Информационная модель маркетинга изделий сложной техники
и оборудования1. При решении вопроса о целесообразности разработки
проектов изделий сложной техники и оборудования (ИСТиО), в том
числе таких изделий как станки с числовым программным управлением
(ЧПУ), гибкие автоматические линии (ГАЛ) и т. д., можно провести
оценку их значимости и конкурентоспособности на рынке ИСТиО. Для
решения этой проблемы нужна методика выбора проекта ИСТиО, в ко¬
торой наряду с оценкой окупаемости, коммерческой и бюджетной эф¬
фективности учитываются интересы предприятия-заказчика, индивиду¬
альных заказчиков, гибкость проекта, предусматривается анализ состоя¬
ния рынка.Для анализа сегментов рынка с учетом взаимного влияния изделий
сложной техники могут быть использованы информационные модели,
базирующиеся на оценке значимости (ценности, «цены», но не в стоимо¬
стном, а в информационном смысле) Я товара и на более полной оценке,
учитывающей количество ИСТиО на рынке - оценке содержания рынка
С = J • Я, где J - информация о количестве ИСТиО на рынке, измеряе¬
мая в относительных единицах, т. е. У/ = А/АЛ;, где АА,• - минимальное
количество ИСТиО z-ro вида, интересующее покупателя, которое опре¬
деляет единицу измерения АЯ, = J/nu где п, - объем поставок по /-му
виду ИСТиО.Рыночная ситуация без учета количества ИСТиО на рынке в кон¬
кретный момент может быть описана совокупностью зависимостей типа
Я, = ДЯ;/, Я/,., ...), отражающей взаимосвязь и взаимозависимость всех
элементов информационной модели типа (8.8).Для данного приложения составляющие модели могут быть интер¬
претированы следующим образом: Я, - значимость (сущность) /-го ИС¬
ТиО на рынке (пространстве их возможного сбыта), т. е. ценность («це¬
на») этих изделий; Нц - собственная значимость (ценность) /-го ИСТиО
при отсутствии на рынке других изделий сложной техники, влияющих
на их ценность; Ну - изменение ценности /-го ИСТиО при наличии на
рынке у-го изделия сложной техники.В модели можно принимать разные усреднения. Выбрав простейшее
из них т. е. при у = 1, имеем описание ситуации типа (8.9).1 Пример подготовлен аспиранткой М.С. Соколовой в 1997 г. Использован ее тер¬
мин - ИСТиО, но подход может быть использован для любых сложных технических
комплексов (СТК).404
Можно получить и более развернутую информационную модель с
учетом кинематики и динамики рынка типа (8.11).В модели можно учесть и количество изделий на рынке ИСТиО:С\ — J\ /yi\\ i J\J2^\i — ••• — J\ dJ\/dt i T12 J\ dJ2/dt i± LnJx" d2Jx/dt2 ± Lx2 J\"d2J2/dt2 ±,... ;С2 ~ J'iJ\/vi2\ + J2 /Vi22 ± • • • i X21 J2dJ\/dt i T22 J2dJ2/dt i± Z2i J2" d2J\/dt 2± Z,22J2" d2J2/dt2±,... ;(8.13)C, = J2/пц ± JjJj/rijj ± ... ± Хц Ji'dJj/dt ± X| j Ji' dJ/dt ±± LuJi" d2Ji/dt2± LijJi"d2J/dt2 ±, ... ;Cm JmJ\/nmI i JmJj/ftm2 — ••• — Jm f^mm — ^mt Jm dJ\dt i± Tm2JmdJ2/dt± ... ± tmm Jm'dJm/dt ± Lml Jm"d2J,/dt2 ±± Lm2Jm"d2J2/dt2 ± ... ± Lmm Sjjd?,где J\, ... , Jh ... - информации об объеме ИСТиО /-го вида на рынке,
измеряемые в относительных единицах с учетом минимально интересую¬
щего ЛПР объема ИСТиО ДА{, т.е. Jf=A/AAj (это необходимо для совме¬
щения в одной модели ИСТиО различного вида, измеряемых в различных
единицах и с разной точностью: до единиц, десятков, сотен тысяч и т.д.;
AAt определяет единицу измерения и выбирается ЛПР); щ - объем поста¬
вок соответствующего вида; пу - объем поставок /-го вида при наличии на
рынке ИСТиО у'-го вида; Ji, Ji' отражают динамику изменения J{ для ИС¬
ТиО /-го вида; т,-,- - минимальное время реакции рынка на новый вид ИС¬
ТиО при отсутствии изменений спроса на иные ИСТиО; Ту - то же при
наличии изменений спроса на единицу продукции у-го вида; Z,,, - квадрат
минимального времени изменения спроса на единицу продукции /-го вида;
L,j - то же при наличии изменений спроса на продукциюу-го вида; dJi/dt и
cfj/dt2 - скорость и ускорение изменения соответствующих Ст и CL.При применении модели вначале оценивается с учетом выбора АА,
и пц - с учетом выполнении условия £ пу. Затем оценивается взаимное
влияние посредством расширения объема рынка пу, при этом пу добавля¬
ется к пц, а знак «+» или «-» в (8.13) зависит от того, является лиу-й вид
ИСТиО дополнительным к у-му, т.е. сопутствующим товаром, или, на¬
против, конкурирующим.Рассмотренная модель позволяет исследовать значимость на рынке ис¬
следуемого изделия по сравнению с аналогичными или заменяющими его.405
Глава 9. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ СИСТЕМНОГОАНАЛИЗА ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА
И УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЯМИПроблема разработки систем управления предприятиями, организация¬
ми, регионами является одной из первых, для решения которой стали при¬
менять методы и модели системного анализа. В условиях перехода к рыноч¬
ным принципам экономики, равноправию всех форм собственности в много¬
укладной системе хозяйствования значимость этой проблемы возрастает и
становится актуальной методическая и автоматизированная поддержка про¬
цесса проектирования (адаптации, развития) предприятий, научно-исследо-
вательских организаций и других социально-экономических объектов и сис¬
тем организационного управления ими. Поэтому в данной главе рассмотрена
методика проектирования и развития системы организационного управления
предприятием (организацией) и подходы к реализации этапов этой методики
§ 9.1-9.5. Студентам важно получить умения и навыки разработки такой мето¬
дики, а излагаемый в данной главе материал может стать основой для курсово¬
го проекта, выполнение которого поможет студентам освоить применение сис¬
темного анализа при совершенствовании управления предприятием.В данной главе рассмотрены также примеры применения системных
представлений при организации производственных процессов (в частности,
примеры применения изложенного в гл. 5 информационного подхода для
моделирования производственных систем, включая цепи массового обслу¬
живания, транспортные и сводящиеся к ним задачи, выбор гибкости произ¬
водственной структуры - § 9.6); примеры применение системного анализа
при разработке автоматизированных информационных систем (§ 9.7).9.1.	Методика проектирования и развития системы
управления предприятием (организацией)Принципы разработки методики проектирования и развития
предприятия (организации). Система организационного управления
(СОУ) предприятием или любой организацией, в том числе непромыш¬
ленной сферы, должна обеспечивать адаптацию предприятий (организа¬
ций) к постоянно изменяющейся среде, сохранение их целостности при
предоставлении свободы развития субъектам производственной (или
иной) деятельности (способствующей повышению эффективности их406
труда), т. е. обеспечивать существование предприятия (организации) как
самоорганизующейся системы.Сложность проблемы проектирования системы организационного
управления обусловлена необходимостью поиска компромисса между
целостностью представления сложного объекта и детализацией описания
его компонентов в процессе разработки и реализации проекта. Эту про¬
блему можно решить с помощью семейства моделей, объединяемых
многоуровневой методикой, базирующейся на стратифицированном
представлении процесса проектированияСтраты можно выделять в соответствии с принципом, рассмотрен¬
ным в гл. 1 (рис. 1.9), т. е. рассматривая последовательное преобразова¬
ние представлений о системе в процессе проектирования, выделить сле¬
дующие уровни абстрагирования - от замысла (концепции) до матери¬
ального воплощения:теоретико-методологический или концептуальный;для организационных систем этот уровень обычно завершается разработ¬
кой устава предприятия, концепции его перспективного развития ;научно-исследовательский;\ в результате НИР выбираются и предлагаются теоретические и приклад¬
ные модели, позволяющие провести необходимый анализ для выполнения по¬
следующих проектных работ;проектный,завершающийся определением комплекса методов и средств решения
проблемы;инженерно-конструкторский;для организационных систем этот уровень завершается разработкой
структур, программных средств;технологический;разработка организационно-технологических процедур подготовки и реали¬
зации проектных и управленческих решений, разработка информационной тех¬
нологии реализации программных продуктов;материальное воплощение, реализация системы для организаций -
это комплекс нормативно-технических и нормативно-методических доку¬
ментов, обеспечивающих реализацию принятых проектных или управленче¬
ских решений, т. е. положения, методики, инструкции, стандарты и другие
нормативные документы.В варианте методики для конкретной организации некоторые страты
могут быть объединены. Например, в варианте, приведенном на рис. 9.1,
объединены проектный и инженерно-конструкторский уровни.407
Уровни
абстрагирова¬
ния системы
управленияАнализ факторов,
влияющих на созда¬
ние и функциониро¬
вание предприятияАнализ целей и
функций (ЦФ)
системы управления
предприятиемРазработка (корректи¬
ровка) организационной
структуры системы
управленияСоздание и развитие
системы нормативно¬
методического обеспе¬
чения управления
(СНМОУ)Разработка и разви¬
тие автоматизиро¬
ванной системы
управления
(АСУП)Концептуаль¬
ный уровень
описания
системыАнализ рынка.
Анализ факторов,
влияющих на:•	производственный
план;•	финансовый план;
и т. п.Разработка принци¬
пов формирования и
анализа структур
целей и функций
системы управления
предприятиемВыбор подхода и разра¬
ботка принципов фор¬
мирования и анализа
вариантов оргструктуры
системы управленияРазработка принципов
создания и развития
СНМОУ, состава НМД
и НТД, структуры
СНМОУ предприятияРазработка принци¬
пов развития ин¬
тегрированной АСУ
предприятия (орга¬
низации)Уровень науч-
но-исследова-
тельскнх работРазработка моделей
анализа факторов
среды, рынка и т. д.Разработка методик
формирования и
оценки структур ЦФРазработка методики
формирования и анали¬
за вариантов оргструк¬
турыРазработка методики
создания и развития
СНМОУ предприятияРазработка методи¬
ки развития интег¬
рированной АСУПУровень кон¬
структорских
разработок
(программных
процедур)Создание автоматизи¬
рованных диалоговых
процедур, программ,
тестов и проведение
анализаРазработка (адапта¬
ция) АДПАЦФ и
автоматизирован¬
ных процедур оцен¬
ки структуры ЦФРазработка автоматизи¬
рованных процедур
моделирования вариан¬
тов оргструктурыРазработка автоматизи¬
рованных баз данных и
ИПС АСНМОУРазработка автома¬
тизированных
процедур АСУПУровень тех¬
нологической
реализацииРазработка информа¬
ционно-технологиче¬
ских процедур реали¬
зации моделей анализаРазработка инфор¬
мационной техноло¬
гии использования
АДПАЦФРазработка информаци¬
онной технологии
моделирования орг¬
структурыРазработка информаци¬
онной технологии реа¬
лизации АСНМОУРазработка инфор¬
мационной техноло¬
гии реализации
процедур АСУПУровень мате¬
риального
воплощения
(реализации
системы)НПД и инструкции по
эксплуатации про¬
граммного обеспече¬
ния для пользователейМетодики, инструк¬
ции пользователю и
др, НМДМетодика. СТП «Орг¬
структура» Положения
о подразделениях и т.п.
НМД и НТДМетодика.НМД, стандарты и
другие нормативные
документыМетодика.НМД, инструкции
пользователям и т.п.Принятые сокращения: АДПАЦФ - автоматизированная диалоговая процедура анализа целей и функций; АСНМОУ - автоматизиро¬
ванная система нормативно-методического обеспечения управления; СТП - стандарт предприятия; НПД, НМД и НТД - нормативно¬
правовые, нормативно-методические и нормативно-технические документы соответственноРис. 9.1
Этот путь от замысла системы до ее реализации, который проходит в
процессе проектирования любая система, может быть весьма длительным.
При этом разные составляющие СОУ, порядок разработки которых может
быть представлен последовательно и параллельно выполняемыми этапа¬
ми и подэтапами, могут проходить этот путь неодновременно. В этой
сложной ситуации разрабатываемая методика позволит сохранять целост¬
ное представление о СОУ и процессе ее проектирования.При развитии СОУ любое нововведение или комплекс нововведений
в управлении проходит такой же путь, и методика также помогает в пла¬
нировании процессов их внедрения, обсуждении результатов, разреше¬
нии противоречий, возникающих из-за часто проявляющегося на прак¬
тике смешивания понятий разных страт.После выделения страт на каждой из них определяется последователь¬
ность этапов и выбираются методы, модели, методики их реализации. При
определении этапов, т. е. структуризации СОУ, могут использоваться ме¬
тодики, базирующиеся на различных концепциях системы.В варианте методики, приведенном на рис. 9.1, укрупненные этапы вы¬
делены с применением методики, базирующейся на концепции деятельности
(см. гл. 7, § 7.3). В качестве примера рассматривается сфера организацион¬
ного управления. Аналогично можно было бы структурировать сферу про¬
изводства, или рассмотреть организацию функционирования предприятия. В
приведенном варианте этапы повторены на всех стратах, что удобно при ор¬
ганизации проектных работ. Однако в общем случае выделение этапов и по¬
дэтапов на разных стратах может быть неодинаковым.Выбор методов и моделей для выполнения этапов методики.Анализ особенностей и закономерностей самоорганизующихся систем,
как было показано выше, позволяет сделать вывод о принципиальной
ограниченности их формализованного описания. Поэтому при выборе
методов выполнения этапов разрабатываемой методики следует исполь¬
зовать (или предложить собственную) классификацию методов модели¬
рования таких систем, в которой выделяется два основных класса -
МАИС и МФПС. Классификация помогает выбирать методы моделиро¬
вания для реализации этапов многоуровневой методики и разрабатывать
модели, базирующиеся на постепенной формализации задач принятия
решения.При выборе методов следует учитывать особенности объекта, для
которого проектируется система организационного управления, степень
осведомленности о нем на начальном этапе проектирования, наличие
аналогов и возможность заимствования готовых моделей и автоматизи¬409
рованных процедур. В процессе разработки методики необходимо обос¬
новать выбор методов для основных этапов и привести примеры реали¬
зации этих методов.Ниже приводятся краткие характеристики укрупненных этапов ме¬
тодики, рекомендации и примеры выбора методов их выполнения.9.2.	Анализ факторов, влияющих на создание и
функционирование предприятия (организации)Использование закономерности коммуникативности. Для обес¬
печения полноты анализа факторов, влияющих на создание и функцио¬
нирование предприятия целесообразно использовать закономерность
коммуникативности, в соответствии с которой в составе сложной среды,
инициирующей факторы, выделяются:•	надсистема, определяющая требования к проектируемой СОУ,
ограничивающая ее деятельность и потребляющая результаты этой дея¬
тельности;•	подведомственные системы, обеспечивающие деятельность рас¬
сматриваемой СОУ материальными, кадровыми, информационными и
иными ресурсами;•	системы, находящиеся в равноправных отношениях с проекти¬
руемой СОУ, - актуальная или существенная среда, в которой можно
выделить дружественную, конкурентную и безразличную;•	внутренняя среда собственно системы, которая существует в са¬
моорганизующихся системах в форме инициатив активных элементов
или создаваемых ими помех.Примеры факторов приведены на рис. 9.2.Для обеспечения повторяемости процесса выявления факторов и на¬
копления опыта разных экспертов следует использовать автоматизиро¬
ванную диалоговую процедуру анализа факторов (АДПАФ), которая
позволяет опрашивать экспертов и, обобщая результаты опросов, накап¬
ливать все более полный перечень факторов, являющийся основой для
дальнейшей их оценки и анализа.Обеспечить еще большую полноту выявления факторов позволяет
использование информационного подхода, который помогает учесть
развитие факторов.Как было показано в гл. 5, сущность любого понятия информацион¬
ной модели представляется как функция (или как совокупность) ряда410
НАДСИСТЕМА
(требования и потребности)Законодательные акты,
регламентирующие:•	формы собственности,•	налоговую политику,•	уставной капитал и т. п.Состояние экономики
(стабильность, инфляция,
угроза кризиса и т. п.)Платежеспособный спрос на
продукцию (услуги).Г осзаказ (наличие).Целевая программа.	i	СОБСТВЕННО СИСТЕМА
(состояние)Юридический статус. Органи¬
зационно-правовая форма.
УчредителиОсобенности организации.
Органы управленияНормативно-методическоеобеспечение	1	ПОДВЕДОМСТВЕННЫЕСИСТЕМЫНачальный капитал.
Помещение.Имущество и другие средстваСтабильность источников
материальных ресурсовКадры и их стабильностьАКТУАЛЬНАЯ (СУЩЕСТВЕН¬
НАЯ) СРЕДАДружественная
Поставщики. Партнеры.
Контрагенты. Кооперирование.
Спонсоры. Частные банки.
Прямые договоры. Рынки.КонкурентнаяПредприятия-конкуренты•	в городе;•	в регионе;•	в стране;•	в других странахБезразличная
Экологическая среда
Фирмы-аналоги
(потенциальные партнеры
или конкуренты):•	в стране;•	в других странахРис. 9.2411
составляющих, характеризующих изменения исходной собственной
сущности этого понятияЯ =/(#„, Нп HL),	(9.1)где применительно к данной проблеме Нп - исходная собственная сущ¬
ность фактора, которая согласно основному закону классической логики
обратно пропорциональна объему понятия п об этом факторе, т. е.
Нп = J/n, J - информация о факторе (отметим, что способ усреднения
информации о факторе может быть и иным, что определяется выбором
параметра - см. табл. 3.1); Яг - сущность процесса изменения (эволю¬
ции) понятия о факторе, которая обратно пропорциональна изменению
п во времени dn/dt = 1/т, т. е. Нт = т dJ/dt, символ dJ/dt означает изме¬
нение информации во времени; п - константа, характеризующая кон¬
кретную систему (фактор) в данный период ее развития, которая назва¬
на информационным сопротивлением; Я/, - сущность изменения эволю¬
ции понятия о факторе, которая пропорциональна изменению эволюции
объема понятия d2n/dt2= 1/L, так что Hl = L d2J/dt2, dJ/dt - изме¬
нение эволюции информации во времени (т. е. ускорение изменения J);
L - ригидность (негибкость), устойчивость влияния фактора, сопротив¬
ляемость его изменению.Таким образом,Н =f(J/n, х dJ/dt, L d2J/dt2).	(9.1 a)Пример формулировок факторов, полученных с использованием
(9.1,а), приведен в табл. 9.1Факторы могут влиять друг на друга, что также можно отразить в
модели анализа факторов, введя соответствующие характеристики и, т
и L, характеризующие влияние /-го фактора на у-й.При анализе факторов используются методы организации сложных
экспертиз: экспертные процедуры методики ПАТТЕРН, метод решаю¬
щих матриц Г.С. Поспелова, метод многоуровневых многокритериаль¬
ных оценок, базирующийся на информационном подходе к анализу сис¬
тем, позволяющем обобщать детерминированные и вероятностные
оценки степени влияния факторов на реализацию целей предприятия,
рассматриваемые в главах 5, 8. Разрабатывают (используют выбранные)
автоматизированные средства для реализации этих методов.412
Таблица 9.1я„ЯтHL1.	Наличие началь¬
ного капитала2.	Наличие помеще¬
ния для предприятия3.	Номенклатура
выпускаемой про¬
дукции (услуг)4.	Объем выпускае¬
мой продукции (по
видам изделий)5.	Наличие кадровВозможность получения
начального капитала
(т - срок изменения начально¬
го состояния фактора)Возможность приобретения
или получения в аренду
помещения для предприятия
(с указанием сроков)Обновление номенклатуры
выпускаемой продукции (с
указанием сроков)Изменение объема выпус¬
каемой продукции (кг/мес.,
м/нед., руб./год и т. д.)Необходимость (возмож¬
ность) расширения кадрово¬
го состава (по специально¬
стям)Возможность расширения
(ускорения накопления)
капиталаВозможность расширения
помещения (площадей) для
предприятия (с указанием
ускорения расширения)Скорость обновления (уско¬
рение изменения) номенкла¬
туры выпускаемой продукции
(услуг)Скорость изменения объема
выпуска продукции (по ви¬
дам изделий)Необходимость (возмож¬
ность) ускорения расшире¬
ния кадрового состава (по
специальностям)9.3.	Анализ целей и функций системы управления
предприятием (организацией)Задачи и принципы формирования и анализа структур целей и
функций систем управления. При выполнении этого укрупненного
этапа необходимо обеспечить полноту определения целей и функций
предприятия (организации) на соответствующем этапе его развития,
провести оценку функций по критериям их важности, трудоемкости вы¬
полнения, частоты обращения и другим критериям и сформировать
структуру целей и функций для выбранного уровня системы управления
(администрации предприятия или организации в целом, уровня произ¬
водства, цеха и т. п.) или исследуемого вида деятельности.Полученная структура целей и функций может служить основой для
разработки организационной структуры предприятия, принятия решений о
распределении финансовых, материальных, кадровых и других ресурсов,
установления доплат за выполнение функций организационного управле-413
ния сотрудникам, совмещающим эти функции с основными производст¬
венными обязанностями (что часто имеет место в малых предприятиях).На основе сравнительного анализа методик структуризации целей,
рассмотренных в гл. 7, и обобщенной методики формирования и анализа
структур целей и функций систем управления (рис. 7.21), в которой преду¬
смотрена возможность использования различных методик структуризации
при формировании первоначального варианта структуры ЦФ и выбор
методик в конкретных условиях с учетом особенностей предприятий или
организаций, периода их развития, можно разработать методику для кон¬
кретных предприятий (организаций), типа приведенных в гл. 7.Использование методик структуризации, базирующихся на различных
концепциях, позволяет обеспечить полноту анализа целей и функций сис¬
темы управления предприятием (организацией) с точностью до принятой
концепции, что важно учитывать при разработке конкретных методик.Пример обобщенной структуры ЦФ, полученных с применением раз¬
личных методик, приведен в следующем разделе.Для формирования вариантов структуры целей проектируемой системы
организационного управления может использоваться автоматизированная диа¬
логовая процедура анализа целей и функций, идея которой изложена в гл. 7.При управлении крупными предприятиями, объединениями, вузами
невозможно построить единую древовидную иерархическую структуру,
необходимо использовать многоуровневые иерархические представле¬
ния типа страт, эшелонов.При реализации второго этапа методики анализа целей (см. рис. 7.18)
используются экспертные оценки (подэтап 2.1.1), в том числе методы
организации сложных экспертиз (особенно в многоуровневых системах),
косвенные количественные оценки (подэтаг^ 2.1.2) и информационная
оценка степени целостности (подэтап 2.2), которая применительно к
структурам целей интерпретируется как критерий управляемости систе¬
мой при предоставлении свободы субъектам, реализующим подцели и
функции, а для эшелонированных структур (типа холдинга) может трак¬
товаться как степень координируемости предприятий и организаций,
входящих в холдинг.Для реализации подэтапов оценки разрабатываются или используются
соответствующие автоматизированные процедуры.Примеры обобщенной структуры целей и функций систем
управления. В гл. 7 приводились примеры структур целей и функций,
построенных с использованием различных методик структуризации ЦФ.414
В то же время в реальных условиях, как правило, формируют обобщен¬
ную методику, объединяющую признаки структуризации нескольких.В частности, в новых условиях многоукладной экономики, внедрения
рыночных принципов у предприятий возникли проблемы, потребовавшие
большего внимания к пересмотру взаимодействия предприятия с постоян¬
но изменяющейся рыночной средой - с надсистемой, которая теперь вы¬
ступает не только как вышестоящие органы управления, а в основном как
потребитель продукции, с конкурентной актуальной средой. Для того что¬
бы полнее раскрыть составляющие пространства инициирования целей,
целесообразно использовать другие методики структуризации.На рис. 9.3 приведен пример обобщенной структуры, на верхнем
уровне которой используется методика, базирующаяся на концепции
системы, учитывающей ее взаимодействие со средой, а ветви, получен¬
ные на основе признака «пространство инициирования целей», форми¬
руются с использованием других методик.Надсистема структурируется с использованием методики Акофа-
Эмери, в соответствии с которой определяются ветви, названные в этойс ьс о?
S
О.
СЭЯ &§ 2
е я.) яК «5 &X О
< £Основные направления
деятельности организации1.Выполнение2. Обеспечение3. Взаимодействие4.ОрганизациятребованийПОДВЕДОМСТВЕН¬с АКТУАЛЬНОЙсистемы упра¬НАДСИСТЕМЫНЫХ СИСТЕМСРЕДОЙвления (СС)т~пI"IдсисяВ
& О
с S
иS 1)п си
о -
сх ваsi5оX иС 5СО ■=?I	1 I I	ГМетодика Кошарского-Уемоваj	L LJ-^Дcd	ОX	р.°	X04	о5	«
со*“■	сх0	CJ1)	К111	я sЛ	* Sg	о cdS	о.ю«	2 *Я	Яя	S с;g	* я
Ssi2	s 1^ 2 о^	о я<D	SC	«о	Я<D	ВЮ	cdо	gРис. 9.3415
методике условно: «изобилие (И)», «правда (П)», «добро (Д)» и «красота
(К)». Эти составляющие интерпретируются с учетом особенностей кон¬
кретного предприятия (организации).При этом в зависимости от характера организации могут учитываться не
все составляющие. Например, на рис. 9.3 при структуризации НС для про¬
мышленного предприятия может отсутствовать ветвь К, а если бы рассмат¬
ривался театр или ресторан, то эта составляющая означала бы влияние орга¬
низации на развитие культуры региона, страны. В то же время некоторые
составляющие могут инициировать несколько подцелей, как, например, Д
инициирует две подцели - 1.3 и 1.4.Подведомственные системы могут определяться на основе опыта ис¬
пользования методики, основанной на двойственном определении сис¬
темы Уемова. При структурировании актуальной среды использован
прием Колосова, т.е. выделение компонентов дружественной (Друж),
конкурентной (Конк) и безразличной (Безр) среды.Собственно система управления структурирована с использованием
методики, базирующейся на концепции деятельности, в соответствии с
которой в структуре выделяются составляющие: анализа «целей и функ¬
ций (Ц)», «содержания и формы (СиФ)», реализуемой в организацион¬
ной структуре (оргструктуре) организации, «методы (М)» (эта состав¬
ляющая интерпретируется как система нормативно-методического обес¬
печения управления предприятием ); «средства (Ср)», эта составляющая
интерпретируется, как правило, как разработка автоматизированной
системы управления предприятием (АСУП); «входы» - факторы,
влияющие на создание и функционирование предприятия. При этом
составляющие Ц и СиФ объединены в компоненте 4.1.Формирование структуры целей и функций системы управления
районом.1 При формировании этой структуры за основу взята методика,
учитывающая взаимодействие системы со средой (рис. 9.4). Затем для
структуризации первого из выделенных направлений, характеризующе¬
го взаимодействие системы управления районом с «надсистемой» (в
качестве которой рассматриваются территория и население), применена
методика Акоффа-Эмери, позволяющая раскрыть разносторонние сфе¬
ры, необходимые для обеспечения жизнедеятельности района и его жи¬
телей (рис. 9.5, а). При структуризации второй ветви «подведомственные
системы» использован классификатор видов деятельности, хорошо отра¬
ботанный в методике Уёмова-Кошарского (рис. 9.5, б). В актуальной1 Пример подготовлен совместно с сотрудниками Администрации Калининского района
Санкт-Петербурга В.А.Быковским и М.В.Денисовым в 1994 г.416
среде выделены (рис. 9.5, в) дружественная, конкурентная и безразлич¬
ная составляющие (концепция В.Г. Колосова). А последняя ветвь «соб¬
ственно система управления» (содержащая подцели и функции, обеспе¬
чивающие выживание и развитие района и его администрации) структу¬
рирована с использованием методики, базирующейся на концепции дея¬
тельности (рис. 9.5, г).При дальнейшей структуризации функций в разных ветвях структу¬
ры использованы признаки структуризации, рекомендованные для раз¬
личных уровней системы на рис. 7.8, в применяемых методиках и опыт
сотрудников администрации района.Примеры более детальной структуризации первой из ветвей струк¬
туры ЦФ рис. 9.5 приведены на рис. 9.6.Отметим, что представление структуры целей и функций в виде несколь¬
ких рисунков (рис. 9.4-9.6) удобно при ее формировании (структрирование
различных ветвей может быть поручено соответствующим подразделениями
Администрации), в последующем она может быть оформлена и в виде единой
структуры типа приведенной на рис. 9.3.Большинство составляющих известно опытном руководителям. Однако
наглядное их представление и помещение на одий уровень помогает осоз¬
нать, что все они равноценны и только одновременная реализация программ
по всем направлениям дает эффект целостности, обеспечивает качество
жизни и развитие района, региона, страны. В то же время в разные периоды
развития нужно оценивать относительную значимость функций в пределах
своего уровня и принимать решение о финансовой, материальной, кадровой
поддержке отстающих направлений деятельности района, и приведенная
структура обеспечивает возможность такой оценки.МетодикаАкоффа-ЭмериМетодика	КонцепцияУемова-Кошарского КолосоваМетодика, основанная на
концепции деятельностиРис. 9.427-3335417
418Рис. 9.5
а)1.1. Экономикагтгтгт1.1.1.1.1.2.1.1.3.1.1.4.1.1.5.1.1.6.Промы¬Стро¬Тран¬Нало¬БанкиЗдраво¬шлен¬ительспортговыеБиржиохране¬ностьствоСвязьслужбыниегтб)1.2. Наука
Образованиегт1.2.1.1.2.2.Дошко¬Среднеельное воеобразо¬питаниеваниеп1.2.3.1.2.4.1.2.5.Среднее спе¬ВысшееНаучныециальноеобразоисследо¬образованиеваниевания		|.J1 т~\ гтв>1.3. Юстиция
Милициягт1.3.1.1.3.2.1.3.3.1.3.4.1.3.5.Юриди¬Суд,Мили¬СлужбыРелигиоз¬ческиепроку¬циядоверияные учре¬службыратураи т. п.ждениягт1.4. Культура, спорт II1.4.1Теат¬ры1.4.2.1.4.3.Кино¬Выста¬теат¬вочныерызалыm-1 гг^ гг—I гг1.4.4.
Средства
массовой
информации1 ГТ1.4.5.Бюро путе¬
шествий и
экскурсий1.4.6.Спорт.соору¬жения1 ГРис. 9.6419
9.4.	Разработка (корректировка) организационной
структуры предприятия (организации)Анализ подходов к проектированию (совершенствованию) орга¬
низационных структур !. Проблема совершенствования организаци¬
онных структур - одна из самых сложных проблем экономики. Особен¬
но усложняется она в настоящее время, когда предприятия и организа¬
ции претерпевают существенные преобразования в соответствии с но¬
выми условиями экономического состояния страны. Постоянно изме¬
няющаяся рыночная ситуация требует регулярной корректировки орг¬
структуры, для чего предприятию (организации) необходимо иметь со¬
ответствующую методику и автоматизированные средства ее поддержки.Исследованиям форм и методов проектирования оргструктур посвя¬
щено много работ. Их анализ показывает, что в принципе при представ¬
лении оргструктур для предприятий различных объемов, использующих
разные принципы управления, могут быть применены любые из форм
структур, приведенных на рис. 1.5. При этом в теории и практике орг¬
структур современных предприятий и организаций используются, как
правило, смешанные формы и принципы управления, для характеристи¬
ки которых введена соответствующая терминология.Исходными организационными формами управления являются ли¬
нейная (рис. 9.7, а) и функциональная (рис. 9.7, б), которые соответству¬
ют древовидной иерархической структуре (рис. 1.8, б) и предельному
случаю иерархии со «слабыми» связями (рис. 1.8,в) или матричной
структуры (рис. 1.8, ж\ в которой существуют все взаимосвязи между
элементами смежных уровней иерархии (образующими оси матрицы
рис. 1.8, ж).Эти соответствия обусловливают свойства линейной и функциональной
структур, в первой из которых реализуется принцип единоначалия и един¬
ства распорядительства (обеспечивающий эффективность оперативного
управления), а вторая - была предложена как средство для повышения про¬
фессиональной квалификации работников аппарата управления (что повы¬
шает эффективность принимаемых ими управленческих решений по функ¬
циям управления), но при длительном ее существовании на первый план вы¬
ступают специфические интересы функциональных подразделений, что мо¬
жет вступить в противоречие с интересами предприятия в целом.1 Обзор подходов подготовлен совместно с канд. экон. наук, доцентом СПбГПУ М.И. Старо¬
войтовой в 1989 г.420
Первичные производственные подразделения
Рис 9.7В настоящее время в чистом виде эти исходные формы оргструктур
не применяются.Наиболее распространенной формой является сочетание линейного и
функционального принципов управления. Такие структуры называют
линейно-функциональными.В таких структурах (рис. 9.8) принято такое разделение груда, при
котором линейные звенья управления наделены принципами единонача¬
лия и выполняют функции распорядительства, а функциональные - ока¬
зывают помощь линейным, но свое непосредственное воздействие на
нижележащие звенья осуществляют только после согласования техни-421
Рис. 9.8ческой, экономической и других видов политики и планов ремонта по¬
мещений, техники, распределения ресурсов (финансовых, кадровых,
ЭВМ и т. д.) на директорате (научно-техническом совете) предприятия
(или организации), что отражено на рис. 9.8 пунктирной линией, т. е.
ослабленной связью (откуда и произршел термин - иерархия со «слабы¬
ми» связями).Принципы линейного и функционального управления используются
в любой организационной структуре. Линейное управление строится на
основе производственной структуры предприятия (организации). Функ¬
циональные подразделения обеспечивают единую политику и централи¬
зацию управления по основным укрупненным функциям организации
производственного процесса (техническая и технологическая подготовка
производства, материально-техническое обеспечение процесса произ¬
водства, финансовое, кадровое и другие виды обеспечения предприятия).
При этом отношения внутри функциональных подразделений также
строятся по линейному принципу (заместитель директора по соответст¬
вующему виду деятельности - отдел - бюро).В то же время повышение динамичности изменений внешних и внут¬
ренних условий деятельности предприятия (организации) выявило не-422
недостатки линейно-функциональных структур, которые являются ос¬
новной организационной формой управления на большинстве предпри¬
ятий и в организациях непромышленной сферы. Такая структура обеспе¬
чивает эффективное управление в стабильных условиях. Когда же перед
предприятием (организацией) возникают не обычные, связанные с вы¬
полнением плана, задачи, а новые, крупные, единовременные проблемы,
па структура оказывается недостаточной. Причем чем лучше отлажена
пинейно-функциональная структура, тем больше она будет противосто¬
ять нововведениям (техническому перевооружению, реконструкции
предприятия, введению новых методов управления и др.).Поэтому возникли различные организационные формы программно-
целевого управления:•	функциональная координация, при которой в оргструктуру вводится
дополнительная структурная единица, осуществляющая координацию
функциональных и линейных подразделений для решения новой научно-
технической задачи (как правило, со слабыми правами распорядительст¬
ва и без выделения дополнительных штатов);•	проектное или программной управление (как второй крайний пре¬
дел), при котором после разработки и утверждения проекта его руково¬
дитель (главный конструктор) наделяется всеми необходимыми полно¬
мочиями для его выполнения и приобретает статус заместителя директо¬
ра, а иногда и становится над ним (что имело место при организации
выполнения космических проектов).Между этими крайними формами существует спектр организацион¬
но-правовых форм с различной степенью влияния программно-целевых
принципов на организацию производства и управления.Программно-целевые органы могут создаваться на время выполне¬
ния комплексных программ или на какой-то период деятельности пред¬
приятия (организации), могут быть созданы постоянно действующие или
временные программно-целевые группы, изменяющие тематику иссле¬
дований или разработок в рамках какой-то специализации (например,
для создания гибких производственных комплексов и других нововведе¬
ний в технике, технологии и т. д.).Пример программно-целевой оргструктуры предприятия приведен на
рис. 9.9.Для реализации принципа программно-целевого управления в ней вве¬
дена должность заместителя директора. В числе программно-целевых под¬
разделений, осуществляющих разработку и внедрение нововведений в тех¬
ническое обеспечение, новых технологий и т.п. - отдел технического пере¬
вооружения и реконструкции предприятии, отдел управления комплексными
программами, временные проектные подразделения.423
ДиректорЛинейноеруководство Функциональное упрЗаместитель директора
по производствуНачальникиI-LXГлавныйинженерпроизводствL£[ 1чальни1ш jnaЗаместитель директора
по экономикеОтделОтдел1Планово-про-главногоглавногоизводствен-механикатехнологаный отделУПРПрограмлн о-ц елевоев л е н и еЗаместитель директора
по программно-целевому
управлениюОтдел технического
перевооружения и ре¬
конструкцииВременные научно-иссле-
довагельские и конструк¬
торские подразделенияСлужба (отдел)
перспективного
развитияРис. 9.9
В случае создания программно-целевых органов в оргструктуре пред¬
приятия (организации) возможны ситуации, когда им не предоставляется
особый приоритет, а осуществляется распределение ресурсов, прав и от¬
ветственности между программно-целевой и линейно-функциональной
сферами управления с учетом конкретных программ и ситуаций. Решения
принимаются на научно-техническом совете предприятия.Такие оргструктуры с сочетанием как равноправных трех сфер - ли¬
нейной, функциональной и программно-целевой - представляют собой
наиболее гибкую форму управления, и в практике управления предпри¬
ятиями получили название трехмерных матричных структур.По мере развития предприятий и научно-производственных объедине¬
ний и выделения в них наряду с основными рассмотренными в качестве
самостоятельных сфер таких как информационная, социальная и др, воз¬
никают многомерные матричные структуры, которые иногда называют
тензорными [79].В крупных объединения^ включающих несколько предприятий и
организаций и делегирующий значительную самостоятельность этим
предприятиям, а иногда и бтдельным производствам, используется
стратифицированное представление оргструктур.Это имеет место, например, в объединении «АвтоВАЗ» (предприятиякоторого находятся в разных городах, а территория основного из них -ВАЗа - составляет несколько десятков квадратных километров).Функции разных сфер управления обычно разделены между соответ¬
ствующими заместителями директора. Для выполнения укрупненных
функций формируются отделы, в которых затем могут быть выделены
секторы. Исключение составляют только малочисленные подразделения,
которые не могут быть объединены с другими в силу их специфики -
юридическое бюро (ЮрБ), бюро охраны окружающей среды (БООС).Пример четырехмерной матричной структуры приведен на рис. 9.10.Приняты следующие обозначения подразделений организационной
структуры:•	в сфере функционального управления: главному инженеру подчи¬
нены отделы (службы) технической подготовки производства ТПП,
включая конструкторскую, технологическую, инструментальную подго¬
товку и управление технической подготовкой производства; отдел тех-
нико-экономического планирования ТЭП; оперативного управления
основным производством ОУОП (иногда этот отдел включают в сферу
линейного управления); отдел труда и заработной платы ТиЗП; отдел
управления техническим уровнем и качеством продукции УТУиКП;425
426ДиректорСлужбаперспективногоразвитияЛинейное руководствоЗаместитель директора
по производству1	1		 1Начальники производств■ ■ I ..ггНачальники цехов ОП и ВП
и начальники секторов ТППI ГНачальники участков ОП и ВП,
ведущий инженер отдела 11111Мастера, старшие инженеры,
бригадирыФункциональныеслужбыГлавныйинженерОтделТППОтделТЭУОтдел
НОУОП
(ПДО)]	ОтделТиЭПОтдел УТУ
иКПIЗам. директора по
обеспечению
производстваXОтдел ТОиРООтдел ПРТСООтдел МТООтдел СбПОтдел КиКОтдел ЭнСIЗаме, дироектора по
административно-
хозяйственным
вопросам:—з	Финансовый
отдел и
бухгалтерияАХОЮрББООСОКСОКтЗам. директора по
программно-целе-
вому управлениюXОтдел ПСиПМОтдел ТПиРПОтдел ППСиОСОтдел НОПиПССлужба ЦиКПОтдел СРКПОтдел НМОиСтСлужбаинформационногообеспеченияЗам. директора по
информационному
обеспечениюXОтдел ПиНСИОтдел СтООНТИБРИЗОтдел ПО и
эксплуатации
ЭВМРис. 9.10
заместителю директора по обеспечению производства подчинены отдел
технического обеспечения, включая техническое обслуживание и ремонт
оборудования ТОиРО, отдел, выполняющий погрузочно-разгрузочные
транспортно-складские операции ПРТСО, отделы материально-техниче¬
ского обеспечения МТО; сбыта продукции СбП, координации и коопе¬
рирования КиК и энергоснабжение ЭнС; заместителю директора по ад¬
министративно-хозяйственным вопросам - отдел финансового обеспече¬
ния и бухгалтерского учета ФиБУ (который обычно параллельно подчинен
непосредственно директору предприятия), службы административно-
хозяйственного обеспечения АХО, включая обеспечение текущих админи¬
стративно-хозяйственных работ разного рода; отделы обеспечения капи¬
тального строительства ОКС, обеспечения кадрами ОК, юридического
обеспечения ЮрО, бюро охраны окружающей среды БООС;•	в сфере программно-целевого управления выделены: отдел управ¬
ления производственной специализацией и производственными мощно¬
стями ПСиПМ (включая определение перспективной специализации
предприятия); отдел технического перевооружения и реконструкции
предприятия ТПиРП (включая управление техническим перевооружени¬
ем и реконструкцией предприятия, разработку проектов реконструкции);
отдел проектирования (или совершенствования, преобразования) орга¬
низационной структуры предприятия ППСиОС (включая анализ целей и
функций АЦФ); отдел научной организации производства и производст¬
венной структуры НОПиПС; служба разработки целевых и комплексных
программ ЦиКП (включая управление выполнением целевых программ,
формирование целевых групп или других временных подразделений,
управление участием предприятия в выполнении отраслевых, межотрас¬
левых и т.п. комплексных программ); отдел социального развития кол¬
лектива предприятия СРКП; отдел нормативно-методического обеспе¬
чения управления и стандартизации НМОиСТ (включая обеспечение
стандартами, необходимыми для организации производства, и норма¬
тивно-методическое обеспечение системы организационного управле¬
ния предприятием);•	в качестве четвертой сферы на рис. 9.10 приведена возможная
структура сферы информационного обеспечения: отдел производствен¬
ной и нормативно-справочной информации ПиНСИ, отдел статистиче¬
ской отчетности СтО, отдел научно-технической информации ОНТИ,
бюро (или отдел) рационализаторской и изобретательской деятельности
БРИЗ, отдел программного обеспечения ПО и эксплуатации ЭВМ.427
Сфера информационного обеспечения предприятием должна взаимодей¬
ствовать со всеми сферами, организуя сбор, хранение, обработку и представле¬
ние соответствующей производственной, нормативно-справочной, научно-
технической информации в документальной и фактографической формах. По¬
этому для удобства иллюстрации взаимодействия сфер иногда ее помещают
внизу изображения оргструктуры.В крупных объединениях, включающих несколько предприятий и орга¬
низаций и делегирующих значительную самостоятельность этим предпри¬
ятиям, а иногда и отдельным производствам, используется стратифициро¬
ванное представление оргструктур.В условиях рыночной экономики используются эшелонированные
формы оргструктур, подобные приведенной на рис. 1.15. В структурах
такого вида входящим в объединение структурным единицам предостав¬
ляется различная степень самостоятельности и имеет место различная
степень координируемости предприятий и организаций, входящих в
концерн, акционерное общество и т.п., и различная степень вмешатель¬
ства в деятельность структурных единиц, находящихся на нижележащих
уровнях иерархии такого вида. Этот вид оргструктур используется, на¬
пример, в холдингах.В условиях рыночной экономики, особенно при управлении малыми и
средними предприятиями применяется форма организации, состоящая из
пересекающихся рабочих групп, в которых определенные специалисты
играют роль соединительных звеньев (рис. 9.11) - «булавочная цепь».Такая структура состоит из пересекающихся рабочих групп. Каждый
руководитель принадлежит к группам двух различных уровней: к груп¬
пе, состоящей из его подчиненных и к группе, которая включает его
начальника.Эта система управления принимает типичную форму постоянных коми¬
тетов, составленных из представителей подразделений, временных целевых
комитетов, периодических совещаний представителей «заинтересованных»
подразделений. Однако эта организация может оказаться расточительной и
медлительной. При этом возникают противоречия между глобальной целью
организации и локальными целями рабочих групп. Основным механизмом
согласования целей подразделений (рабочих групп) с целями компаний яв¬
ляется участие рабочих в управлении.В случае малого предприятия функции организационного управле¬
ния могут быть поручены сотрудникам, занимающимся основной (про¬
изводственной или иной) деятельностью, и определена соответствующая
доплата за их выполнение (на основе оценок функций структуры ЦФ,
проведенной при выполнении предыдущих этапов).428
Рис.9.11Аналогичное совмещение функций основной деятельности и организа¬
ционного управления имеет место в вузе (декан, заместители декана, заве¬
дующие кафедрой и т. д. выполняют организационные функции, не прекра¬
щая основной преподавательской деятельности).В случае крупного предприятия можно разрабатывать методику, с
помощью которой ^распределение функций осуществляется поэтапно:
вначале - между стЬатами (при их использовании), или между замести¬
телями директора (президента, ректора, декана и т. д.), а затем - по под¬
разделениям ветвей оргструктуры, которые принимают участие в вы¬
полнении соответствующей группы функций.Методика зависит от конкретных особенностей предприятия (организа¬
ции). При ее разработке могут использоваться различные подходы и методы.Подходы к проектированию оргструктур. Накопленный опыт про¬
ектирования организационных структур позволяет выделить три подхода к
решению этой проблемы: нормативно-функциональный, функционально¬
технологический и системно-целевой [47]. Они не являются взаимоисклю¬
чающими, но имеют ряд принципиальных особенностей.Нормативно-функциональный подход направлен на унификацию ор¬
ганизационных форм управления в рамках отрасли. Разработка и вне¬
дрение типовых организационных структур - первый шаг на пути вне¬
дрения принципов их научно обоснованного построения. Однако ориен¬
тация на типовую номенклатуру функций управления и структурных
управленческих подразделений не позволяет учесть особенности кон¬
кретных предприятий и условия их деятельности, оценить влияние этих
особенностей и условий на работу предприятия и на характеристики
оргструктуры.Функционально-технологический подход к формированию органи¬
зационной структуры основан на рационализации потоков информации429
и технологии ее обработки. Этот подход обеспечивает возможность дос¬
таточно полно учесть особенности конкретного предприятия (организа¬
ции), отличается гибкостью и универсальностью. Вместе с тем он ха¬
рактеризуется высокой трудоемкостью, использованием стабильной
номенклатуры сложившихся функций управления, подчинением орг¬
структуры схеме документооборота.Системно-целевой подход заключается в построении структуры це¬
лей, определении на ее основе функций управления и их организацион¬
ном оформлении. Преимущества этого подхода заключаются в возмож¬
ности учитывать особенности объекта управления и условия его дея¬
тельности, изменять и расширять состав функций, проектировать разно¬
образные организационно-правовые формы предприятий. Трудности в
использовании подхода связаны с проблемой перехода от совокупности
целей и функций к составу и подчиненности структурных звеньев, обес¬
печивающих их реализацию.В [47] предлагается также выделять ряд основных методов: метод
аналогий, основанный на использовании опыта в организации управле¬
ния различных предприятий; экспертный метод, слабой стороной кото¬
рого является правомерность сомнений в надежности и объективности
экспертных оценок (повысить которую могут помочь методы организа¬
ции сложных экспертиз); метод структуризации целей, для реализации
которого в настоящее время имеются методики, позволяющие обеспе¬
чивать полноту анализа целей и функций, необходимую для конкретных
условий (что было рассмотрено в гл. 7); метод задач, который в отличие
от метода структуризации («сверху») предполагает определение задач с
помощью обследования системы управления и объединение их в более
крупные комплексы на основе вводимых мер близости (подход «снизу»),
вследствие чего он является более трудоемким и сложным в реализации
(что связано с проблемой введения «мер близости»); метод организаци¬
онного моделирования, основу которого составляет использование мате¬
матических моделей, позволяющих учитывать большее число различных
факторов и взаимосвязей между ними.В [52] дана классификация математических моделей оргструктур, в ко¬
торой выделены две группы моделей: модели, в которых критерий эффек¬
тивности оргструктуры отражает конечные результаты деятельности пред¬
приятия, и модели, основанные на использовании косвенных критериев эф¬
фективности).Разработанные разными авторами методики совершенствования орг¬
структур отличаются выбранными подходами и используемыми методами.
430
Из трех рассмотренных выше подходов к проектированию орг¬
структур наибольшее распространение в прежних условиях централизо-
ианной системы управления страной, ориентированной на типизацию
организационных структур предприятий, получил нормативно-функци¬
ональный подход, разработанный под руководством Г.Э. Слезингера. Он
был положен в основу методических рекомендаций НИИТруда. В этом
подходе использован метод аналогий, позволяющий обобщать и систе¬
матизировать опыт управления передовых предприятий. Для определе¬
ния характеристик оргструктуры (численности управленческого персо¬
нала, числа уровней иерархии и др.) приводятся корреляционные зави¬
симости этих характеристик от ряда факторов. Однако рассчитываемые
па их основе нормативы численности работников по функциям управле¬
ния ориентируют на некоторый сложившийся уровень организации
управления в отрасли. Фактическая же численность управленческих
работников на конкретном предприятии в силу его специфики может
существенно отличаться от нормативной. Кроме того, в Методических
указаниях по разработке укрупненных нормативов численности и типо¬
вых структур аппарата управления промышленным предприятием. (М.:
ПИИ Труда, 1967) предлагается «жесткая» система классификации
функций управления, в рамках которой трудно учесть особенности кон¬
кретного предприятия и которая сдерживает развитие системы управле¬
ния предприятием.Нормативный подход не связывает решение задачи формирования
оргструктуры с целями предприятия (организации). Это обеспечивает
системно-целевой подход, разработанный под руководством Б.З. Миль¬
нера [47 и др.]. Этот подход был положен в основу общеотраслевых на-
учно-методических рекомендаций по формированию оргструктур. Для
его реализации нужно разработать методику структуризации целей и
функций, учитывающую специфику предприятия, методику расчета объ¬
ема управленческих работ по функциям управления, решить проблему
перехода от структуры целей и функций к структуре органов управления.В условиях проектирования принципиально новых предприятий, при
существенном изменении требований среды в новых экономических
условиях, появлении новых прав (например, на заключение любых дого¬
воров на изготовление и реализацию продукции, а также на ее свобод¬
ную реализацию, права преобразовывать свою оргструктуру без ориен¬
тации на типовые структуры), появлении в связи с этими изменениями
необходимости выполнения системой управления принципиально новых
функций (таких, например, как маркетинг, мониторинг, преобразования431
оргструктуры и т. д.) системно-целевой подход предпочтительнее нор¬
мативно-функционального и функционально-технологического.Нормативно-функциональный подход не содержит метода проектиро¬
вания собственно оргструктуры (ее вариантов) для новых условий дея¬
тельности предприятия. Функционально-технологический подход, осно¬
ванный на применении метода структуризации задач, удобен в условиях
действующего предприятия, позволяет лучше других сохранить конкрет¬
ные особенности функционирования системы управления и считается
неприемлемым для проектирования новых предприятий.Однако работы С.А. Валуева и В.И. Самофалова (см. ссылки в [И])
показали, что если соединить преимущества функционально-технологи-
ческого подхода с системно-целевым, применив последний на началь¬
ном этапе проектирования и проведя затем более тщательное моделиро¬
вание организационно-технологических процедур (ОТП) по функциям
управления, то получаемые методики позволяют не только обосновать
корректировку существующих оргструктур, но и разрабатывать вариан¬
ты новой оргструктуры для проектируемого предприятия. Проводить
анализ организационно-технологических процедур подготовки и реали¬
зации управленческих решений в более сжатые сроки без утраты полно¬
ты анализа помогает автоматизация процесса формирования вариантов
оргтехпроцедур, для чего далее будет предложен язык автоматизации
моделирования ОТП.Из рассмотренных методов проектирования оргструктур наиболь¬
ший интерес вызывает метод организационного моделирования. Остано¬
вимся на нем несколько подробнее.Модели первой группы из выделенных в классификации, предло¬
женной в [52], немногочисленны и в основном носят абстрактный харак¬
тер, что объясняется принципиальными трудностями, возникающими
при установлении формальных зависимостей между показателями ко¬
нечного эффекта функционирования предприятия и характеристиками
оргструктуры. Проблемой при использовании оптимизационных мето¬
дов является формирование критериев эффективности построения и
функционирования оргструктуры.Например, в общеотраслевых научно-методических рекомендациях по
формированию оргструктур объединений и предприятий указывалось, что
критерий эффективности оргструктуры должен строиться на основе конечных
технико-экономических показателей деятельности предприятия, но при этом
не предлагалось способа оценки влияния структурных сдвигов в системе
управления на конечные результаты его деятельности.432
Выявить зависимости между оргструктурой и эффективностью произ¬
водства крайне трудно. Еще более сложной задачей является формализа¬
ция этих взаимосвязей. Поэтому эффективность оргструктуры чаще всего
оценивается на основе локальных критериев косвенного характера: число
уровней иерархии, минимизация взаимодействия структурных управлен¬
ческих звеньев, затраты на содержание аппарата управления и т. д.В ряде работ предлагается для оценки эффективности оргструктуры
использовать комплексный критерий качества (см. ссылки в [11, 12]).
Например, набор показателей эффективности включает оценку произ¬
водительности, экономичности, адаптивности, оперативности и надеж¬
ности структуры.На практике, как правило, ограничиваются критерием экономичности,
так как методов определения других оценок эффективности до недавнего
времени не было. Однако в существующих методиках экономичность, как
правило, отражает лишь затратную часть эффективности, не принимая
во внимание результаты, что может привести к увеличению скрытых за¬
трат на содержание аппарата управления, например, в связи с необосно¬
ванным сокращением численности управленческого персонала./ Наиболее полный комплексный критерий качества предложен
J/.А.Базилевичем (см. ссылки ы [11, 12]). Этот критерий представляет собой
упорядоченную совокупность частных критериев, которая позволяет обос¬
новать их выбор, разработана методика сведения частных критериев в ком¬
плексный, характеризующий оргструктуру с точки зрения производительно¬
сти, экономичности и социального развития.Анализ проблемы проектирования оргструктур, подходов и методов,
предлагаемых разными авторами для ее решения, позволяет сделать
вывод о том, что задача проектирования (совершенствования) орг¬
структуры не может быть полностью формализована, это качественно¬
количественная проблема, для решения которой следует сочетать мето¬
ды формализованного представления систем и методы активизации ин¬
туиции и опыта специалистов, что обусловлено сложностью задачи, не¬
обходимостью учета большого числа разнородных факторов, в числе
которых много трудноформализуемых.Для полноты учета этих факторов целесообразно сочетать методы
структуризации целей и организационного моделирования, которые до¬
полняют друг друга, обеспечивая возможность анализа качественных и
количественных характеристик: метод структуризации целей позволяет
определить состав и содержание функций управления с учетом внешних
и внутренних условий деятельности предприятия, а также обеспечить
полноту анализа факторов, характеризующих эти условия и влияющих433
на объем работ по управлению; с помощью метода организационного
моделирования можно количественно оценить степень этого влияния и
перейти от структуры целей и функций к структуре органов управления.Анализ большого количества факторов, влияющих на оргструктуру,
позволяет осуществить метод имитационного динамического моделиро¬
вания, который позволяет учесть и исследовать влияние различных фак¬
торов и изменение этого влияния во времени.В частности, возможности имитационного динамического моделирова¬
ния были исследованы в работах М.И. Старовойтовой (см. в [11, 62]) приме¬
нительно к моделированию оргструктуры проектируемого предприятия бу¬
дущего с гибкой автоматизированной технологией.Обобщенная методика проектирования организационных струк¬
тур систем управления. На основе приведенного анализа существующих
подходов к проектированию (совершенствованию) оргструктур и методик,
сочетающих подходы и использующих различные методы, разработана
обобщенная методика проектирования организационной структуры (рис.
9.12), которая может быть использована для разработки частных методик
для конкретных предприятий (организаций).В приведенной на рис. 9.12 обобщенной методике проектирования
оргструктур предусмотрена возможность использования разных методов434Рис. 9.12
и моделей и выбор метода с учетом конкретных условий и предпочте¬
ний ЛПР, используется сочетание системно-целевого и функционально¬
технологического подходов.Традиционно совершенствование системы управления и ее оргструк¬
туры начинают с обследования существующей или аналогичных (так,
например, осуществлялась корректировка оргструктуры при внедрении
АСУ). При этом преобладал нормативно-функциональный подход, и
результатом являлась, в основном, корректировка численности и состава
подразделений аппарата управления. При существенных преобразовани¬
ях предприятия, переходе к новой организационно-правовой форме,
значительных изменениях во взаимоотношениях со средой в условиях
внедрения рыночных принципов экономики и т. д. необходимо не толь¬
ко принимать решения по корректировке собственно оргструктуры, но и
проводить анализ влияния тех или иных функций, выполняемых подраз¬
делениями, на достижение целей предприятия в новых условиях.Поэтому в рассматриваемой обобщенной методике в качестве перво¬
го этапа предлагается принять не этап обследования (хотя он тоже пре¬
дусмотрен и может выполняться параллельно), а этап разработки кон¬
цепции развития (создания) объекта управления и его системы управле¬
ния (э т а п 1). При разработке концепции должны быть решены вопросы
о роли оргструктуры, выборе ее формы, о принципах проведения преобра¬
зований (например, может быть принят так называемый «нулевой» вари¬
ант, при котором предусматривается по возможности минимальное со¬
кращение численности (что может потребоваться при предоставлении
производственным подразделениям большей самостоятельности и умень¬
шения степени централизации управления) за счет переориентации высво¬
бождающихся сотрудников на новые функции (например, связанные с
изменением взаимодействия предприятия со средой маркетинг, анализ
факторов, влияющих на функционирование предприятия, и т. п.).Основными методами, которые могут использоваться при разработке
концепции, являются методы активизации интуиции и опыта специалистов:
различные формы мозговой атаки (создание комиссий, обсуждение на ди¬
ректоратах, ученых и научных советах и т. д.), подготовки вариантов кон¬
цепции в форме сценария. В необходимых случаях, особенно при проекти¬
ровании новых предприятий, могут быть использованы методы организации
сложных экспертиз, кластерного анализа факторов.После разработки концепции может быть' проведено обследование
существующей или аналогичных систем управления (этап 2). Обсле¬
дование можно проводить параллельно с разработкой концепции, осо¬
бенно если ЛПР испытывают затруднения при выполнении этапа 1.435
При обследовании обычно использовались архивный (на основе анализа
документов существующей системы управления) и опросный (путем анкети¬
рования или интервьюирования работников аппарата управления) методы. В
обоих случаях и при сочетании подходов представления, получаемые о сис¬
теме управления, отражают мнения (зафиксированные в документах или вы¬
сказываниях в устной форме) о ней работников аппарата управления.Однако опыт таких обследований показал, что они связаны не только со
значительными затратами труда и времени, не только с плохой согласован¬
ностью результатов обследования, получаемых разными исследователями,
но и с тем, что результаты отражают мнения работников аппарата управле¬
ния данной организации, т. е. заинтересованных лиц, и это является основ¬
ным недостатком архивного и опросного методов. Дело в том, что при ло¬
кальном анализе функций всегда можно обосновать их полезность, а иссле¬
дование иерархических структур показывает, что выделенные ветви имеют
тенденцию к самосохранению, т. е. при создании новых подразделений (или
должностей) следует иметь в виду, что они будут стремиться искать себе ра¬
боту, повышать значимость своих функций.Учитывая недостатки пассивных методов обследования (архивного и
опросного), может быть использован активный подход, основанный на
принятой концепции, а в дальнейшем обследование может уточняться
после формирования структуры целей и функций системы управления с
использованием автоматизированной процедуры, базирующейся на по¬
лученной структуре функций. Эта структура, помогающая организовать
опрос, как бы накладывается на существующую систему управления и ее
оргструктуру и выявляется возможность выполнения этой оргструкту¬
рой функций, включаемых в структуру ЦФ. При проведении активного
обследования могут использоваться верхние уровни структуры целей,
когда ее разработка полностью не завершена, в свою очередь, обращение
к результатам обследования может помочь в формировании нижних
уровней этой структуры.Таким образом, этапы 1, 2 и 3 взаимосвязаны между собой и могут вы¬
полняться параллельно (см. рис. 9.12).Этапы 3 и 4 (см. рис. 9.12) аналогичны этапам 1 и 2 методики
формирования и анализа структур ЦФ, приведенной на рис. 7.21, но с
большей детализацией функций, поскольку их надо связать с конкрет¬
ными исполнителями.На практике обычно при применении комплексной методики (см. рис.
7.21) структура целей и функций формируется до 3 - 4-го уровней, т. е. до
уровня укрупненных функций, а при выполнении рассматриваемого этапа
осуществляется детализация структуры по ветвям до 6 - 7-го уровня. При
выполнении этапа 4 подэтап 2.2 рис. 7.21 можно не выполнять (в данном
случае форма структуры не важна, важна только полнота состава функций),
и этот подэтап заменяется подэтапом распределения функций между уров¬
нями системы управления (стратами, компонентами эшелонированной436
структуры), число и вид которых зависит от конкретных условий и опреде¬
ляется на этапе разработки концепции оргструктуры.Получив множество детализированных функций после выполнения
тгапов 3 и 4, в принципе можно перейти к формированию и анализу
вариантов оргструктуры, принимая различные способы оценки трудоем¬
кости функций (от экспертной до нормативной), ища «меры близости»
между ними для объединения в подразделения или распределяя функции
но подразделениям существующей (либо предлагаемых вариантов) орг¬
структуры (этап 6).Однако для крупных предприятий и организаций или при создании
новых целесообразно предварительно разработать модели, на основе
которых можно уточнить трудоемкость выполнения функций, затраты на
организацию их выполнения и другие характеристики, необходимые для
формирования и оценки вариантов оргструктуры, т. е. перейти к выпол¬
нению этапа 5.Возможные методы моделирования охарактеризованы ранее. При
проектировании новых предприятий наиболее предпочтительными из
этих методов являются имитационное динамическое моделирование и
анализ организационно-технологических процедур.При применении имитационного динамического моделирования в
соответствии с разработанной идеологией процесса формирования и
анализа ИДМ предполагается выполнение следующих подэтапов: анализ
вербального описания (концепции) системы управления и факторов,
влияющих на оргструктуру, и определение на этой основе экзогенных и
эндогенных переменных модели; построение диаграммы причинно-
следственных связей, определение их полярностей и контуров и выде¬
ление среди переменных уровней и темпов; построение на основе диа¬
граммы причинно-следственных связей диаграммы потоков и уровней;
перевод диаграммы потоков и уровней в математическую форму, т. е.
написание конечно-разностных уравнений динамики модели; проведе¬
ние машинных экспериментов с использованием одного из языков ими¬
тационного моделирования (предпочтительно - специализированного
языка DYNAMO), включая верификацию модели и получение зависимо¬
стей одних факторов от других; анализ результатов моделирования.Наибольшую сложность при разработке ИДМ применительно к модели¬
рованию характеристик оргструктуры представляет определение показате¬
лей, оценивающих объем работ, степень их сложности, для чего использу¬
ются нормативы, среднестатистические данные и экспертные оценки, а их
сочетание повышает объективность результатов моделирования по сравне¬
нию с чисто экспертными методами оценки.437
Имитационное динамическое моделирование сочетает удобный для
человека графический язык формирования диаграммы причинно-
следственных связей и развитые программные средства для анализа урав¬
нений ИДМ, т. е. средства МАИС и МФПС, и является по сути методикой
перевода словесного описания в формальную математическую модель.Однако процесс формирования и анализа ИДМ трудоемок и требует
участия специалистов различных областей знаний.Кроме того, экспериментальные применения этого вида моделирования
для предприятий и организаций небольшого объема показали, что для тако¬
го вида объектов оно является избыточным и получаемые результаты иногда
довольно тривиальны.Формирование и анализ организационно-технологических процедур
(ОТП) подготовки и реализации управленческих решений позволяет наи¬
более точно из всех подходов к моделированию отразить процессы в су¬
ществующей системе управления (или проектные варианты выполнения
функций в создаваемой системе) и оценить трудоемкость их реализации,
затраты и другие показатели, влияющие на выбор варианта оргструктуры.
Однако процесс формирования этих процедур весьма трудоемок. Поэтому
для реализации функционально-технологического подхода полезно разра¬
батывать автоматизированные процедуры моделирования ОТП (для дей¬
ствующих предприятий) или языки автоматизации моделирования (ЯАМ)
ОТП (для вновь создаваемых).Эта проблема требует более подробного рассмотрения, базируется на норма-
тивно-методическом обеспечении - НМО и будет подробнее рассмотрена в от¬
дельном разделе, после рассмотрения принципов создания системы НМО.При совершенствовании существующих оргструктур иногда доста¬
точно применения экспертных методов с использованием в качестве
экспертов групп, сформированных с учетом закономерности коммуника¬
тивности (т. е. пространства сложной среды).Экспертный опрос можно организовать в несколько этапов: вначале оп¬
росить сотрудников существующей системы управления, положив в основу
опросных анкет структуру целей и функций, разработанную при выполнении
этапов 3 и 4; затем отобрать из этих анкет функции, касающиеся непосред¬
ственно подведомственных подразделений и составить опросные анкеты для
этих подразделений, с тем чтобы они оценили необходимость (или степень)
централизованного регулирования по этим функциям; одновременно ото¬
брать из положений о подразделениях аппарата управления взаимосвязи
между ними и представить их для взаимной оценки; из полученных резуль¬
татов опроса отобрать разногласия в оценках и их предъявить руководству
предприятия (комиссии ЛПР) для принятия решений об устранении дубли¬
рования функций, согласовании точек зрения разных подразделений аппара¬
та управления и их - с мнениями производств и цехов. При принятии этих438
решений можно учесть опыт других предприятий, отраженный в различных
источниках НТИ, и требования НПД.Если после проведения согласования не удается получить согласован¬
ные мнения, то по функциям, по которым остались разногласия, можно
сформировать и проанализировать ОТП. Для отбора разногласий, получения
суммарных оценок трудоемкости, выявления взаимосвязей разрабатываются
автоматизированные процедуры.Последний этап - формирование вариантов оргструктур и выбор наи¬
лучшего (этап 6). При его выполнении необходимо сгруппировать функ¬
ции управления таким образом, чтобы распределить их по подразделениям
оргструктуры, создаваемым (или существующим) для их выполнения.В случае проектирования новых предприятий рекомендуется вводить
меры связности («меры близости») функций и формировать подразделения
на основе выбранных принципов связности. При оценке связности можно
использовать экспертные процедуры, теорию графов, классификационный
подход. Такие подходы весьма трудоемки и сложно доказывать право¬
мерность и объективность выбора «мер близости».Одним из методов, способствующих повышению объективности оценок
связности, является метод комбинаторной топологии, и в частности, метод,
основанный на]понятии симплициального комплекса Дж. Касти [37], кото¬
рый позволяет/получить информацию о возможных вариантах объединения
элементов В/Группы, количественные оценки связности элементов и их зна¬
чимости для системы не путем прямой экспертной оценки, а на основе мат¬
рицы инциденций, описывающей связи между функциями управления и
формируемой по результатам экспертных процедур, достаточно простых в
данном методе и требующих от эксперта оценок в форме «да» - «нет», пре¬
образуемых затем, после предусмотренной обработки, в более дифференци¬
рованные оценки. Однако такой подход также достаточно трудоемок и редко
применяется на практике.В случае корректировки существующей организационной структуры
обычно за основу берут существующую, распределяют по ее подразде¬
лениям новые функции (рис. 9.13), выявляют функции, не выполняемые
существующими подразделениями (обозначены на рис. 9.13 знаком «-»),
уточняют положения о подразделениях или при необходимости изме¬
няют их наименования, делят перегруженные, пересматривают распре¬
деление подразделений по подчиненности заместителям директора.Такой подход в принципе можно применить и при создании новых
предприятий, формируя варианты их организационной структуры на
основе анализа действующих предприятий и рекомендаций, накоплен¬
ных в теории разработки оргструктур, и в частности, можно выбрать вид
оргструктуры, используя сведения о видах оргструктур (линейная, функ-439
Рис. 9.13циональная, программно-целевая, матричная), предложить варианты
оргструктуры, распределить функции по подразделениям оргструктуры
(для чего можно применить АДПАЦФ).В состав этапа 6 должен входить также подэтап сравнительного ана¬
лиза вариантов оргструктуры с точки зрения ее формы.Организационная структура создается для того, чтобы руководитель
мог сохранять целостное представление о системе управления. Для
обеспечения этого оргструктура должна обладать рядом требований
(основные из которых кратко рассмотрены в гл. 1):•	подразделения оргструктуры должны обеспечивать выполнение всех
необходимых функций управления;•	расчленение на каждом уровне должно быть соразмерным, а выделенные
части логически независимыми; исследования показали, что равномерно струк¬
турированные системы обладают большей целостностью и устойчивостью;•	число уровней во всех ветвях должно быть одинаковым (вытекает из
предыдущего требования, но выделено в силу его особой значимости для
организации эффективного управления);•	признаки декомпозиции (структуризации) в пределах одного уровня
(или, по крайней мере, узла) должны быть едиными; это обеспечивает луч¬
шую управляемость;440
•	в структуре не должно быть так называемых «вырожденных» ветвей,
т. е. ветвей, которые не расчленены хотя бы на две составляющие, поскольку
в противном случае подчиненные друг другу неразветвленные ветви практи¬
чески дублируют друг друга, снижая эффективность системы управления;•	число уровней иерархии и число компонентов в каждом узле должно
быть (в силу гипотезы Миллера или числа Колмогорова) К = 7 ± 2; невы¬
полнение этого требования затрудняет принятие решений; содержательно
требования этой гипотезы можно объяснить ограничением возможностей
оперативной памяти человека, его способностью анализировать в оператив¬
ной памяти не более 7 ± 2 составляющих и связей между ними (порядка
140). Исследования оргструктур крупных корпораций в США показали це¬
лесообразность даже нижней границы - 5.Приведенные требования не всегда совместимы (что связано с осо¬
бенностями конкретных организаций), и на практике нужно искать ком¬
промиссы. Однако по возможности следует стремиться к их выполне¬
нию и сравнивать предлагаемые варианты оргструктуры с точки зрения
выполнения этих требований.Особое внимание следует обращать на сравнительный анализ оргструктур
с точки зрения обеспечения целостности и устойчивости, с одной стороны, и
предоставления свободы в проявлении инициатив работникам предприятия, с
другой, т. р. оценке вариантов оргструктуры с точки зрения централизации-
децентрализации управления. Пример подхода к оценке целостности и степени
свободы проявления свойств элементов системы приведен далее.Сравнительная оценка целостности вариантов оргструктуры.Основная проблема повышения эффективности управления в условиях
многоукладной экономики - поиск путей достижения компромисса ме¬
жду саморегулирующимися рыночными механизмами и централизован¬
ным регулированием - имеет место на любом уровне управления (обще¬
государственном, региональном). Аналогичная проблема централиза¬
ции-децентрализации управления усложняет управление любым пред¬
приятием, любой научно-исследовательской или иной организацией.
Поэтому при формировании оргструктуры полезно предусмотреть ин¬
формационные оценки степени целостности а и коэффициента исполь¬
зования компонентов системы р, которые можно интерпретировать как
оценки устойчивости оргструктуры при предоставлении свободы субъ¬
ектам деятельности или как оценки степени централизации-децентрали¬
зации управления (см. гл. 5).При разработке оргструктры могут быть получены варианты. При¬
нимаемое на начальном этапе разработки выделение сфер управления
помогает обеспечить полноту анализа, но затем в реальных условиях с441
учетом сокращения численности управленческого персонала четкое вы¬
деление сфер может быть нарушено.Например, на рис. 9.14 приведены варианты оргструктуры относи¬
тельно небольшого предприятия а, б. в. Сравнивая эти варианты с точки
зрения централизации-децентрализации управления (см. принципы
оценки в гл. 5, рис. 5.1), получим следующие результаты.При одинаковом числе подразделений нижнего уровня для всех ва¬
риантов системная сложность одинаковаСс — log 14 = 3,82.Собственная и взаимная сложность:
для варианта рис. 9.14, аСо = log 6 + 2 log 3 + log 5 = 8,14 бит2; Сва = -4,32;
для варианта рис. 9.14, бСо = log 2 + 2 log 7 = 6,6 бит2, CBb = - 2,78;ДиректортГлавныйинженерЗаместитель директора
по ОВДЗаместитель директора
по АХР1.. 1 .c5~5o~S~S~b сЕГЕГЕЬ [£Г1ЕГоЕЕГЕЬб)ДиректорГлавныйинженер1Заместитель директора
по ОВД
ГсЬ сЬ сЬ о сЬ сЬ сЬ сЬ сЬ сЪ о сЬ сЬ еЬ442Рис. 9.14
для варианта рис. 9.14, вС0в = 2 log 4 + log 2 + log 3 + log 5 = 8,94, Свв = - 5,12.Тогда: of = 4,32/8,14 = 0,53, (За = 0,47;
а6 = 2,78/6,6 = 0,42, рб = 0,58;
а® = 5,12/8,94 = 0,57, рв = 0,43.Количественные различия коэффициентов целостности а и степени
использования элементов р, как и следовало ожидать, небольшие, по¬
скольку обе структуры двухуровневые и мало отличаются друг от друга.
Однако, как отмечалось в гл. 5, оценки являются основой для сравни¬
тельного анализа, и даже небольшие различия со временем могут суще¬
ственно повлиять на результаты деятельности предприятия.Поэтому можно сделать вывод, что исходная структура (рис. 9.14, а)
обеспечивает большую централизацию управления, а преобразованная
структура (рис. 9.14, б) - предоставляет большую свободу структурным
подразделениям.*	Соответственно в ситуации, когда руководитель хочет ввести более де¬
мократичные принципы управления следует выбрать вторую структуру (рис.
9.14,6). Напротив, если начался распад предприятия и необходимо повы¬
сить* его устойчивость, то следует выбрать исходную структуру (рис. 9.14, в),
хотя оца и требует введения должности еще одного заместителя директора.При преобразовании оргструктур действующих предприятий полез¬
но использовать подход, предложенный в [79], основу которого состав¬
ляет представление первоначального варианта преобразуемой структуры
в форме тензорной (многомерной), с выделением в качестве самостоя¬
тельных сфер новых областей деятельности, которые определяются на
основе предварительного анализа структуры целей предприятия и выяв¬
ления наиболее значимых новых функций.При этом (особенно в случае увеличения числа таких сфер) после про¬
ведения тщательного анализ функций по выделенным сферам проводится
сопоставление этих функций (с использованием моделирования ОТП) с
функциями подразделений действующей оргструктуры с целью выявления
близости и возможности переориентации подразделений линейно¬
функциональной структуры на выполнение новых функций, и по результа¬
там такого анализа корректируются функции действующих подразделе¬
ний, а новые создаются только по функциям, принципиально отличаю¬
щимся от существовавших. Такой подход позволяет сочетать достоинства
системно-целевого и функционально-технологического подходов, не раз¬
рушая действующей оргструктуры, а обеспечивая ее корректировку с уче¬
том новых условий функционирования предприятия, что особенно акту¬
ально в условиях постоянно изменяющейся рыночной среды.443
9.5. Система нормативно-методического обеспечения
управления предприятием (организацией)1Общая характеристика системы нормативно-методического
обеспечения управления предприятием (СНМОУ). СНМОУ должна
регламентировать деятельность подразделений и всех исполнителей
управленческих функций. Эта система содержит нормативно-правовые,
нормативно-методические, нормативно-технические и организационно¬
распорядительные документы (НПД, НМД, НТД и ОРД), которые обеспе¬
чивают реализацию принятых проектных и управленческих решений при
создании и в процессе функционирования предприятия (организации).При создании СНМОУ следует иметь в виду, что методика проекти¬
рования предприятия и его СОУ (рис. 9.1) используется не только при
организации процесса проектирования предприятия, но и в дальнейшем
для его развития и обеспечения адаптации в постоянно изменяющихся
рыночных условиях.Поэтому СНМОУ наряду с нормативно-методическими и нормативно¬
техническими документами, регламентирующими все основные и обеспечи¬
вающие виды деятельности предприятия, должна содержать нормативно¬
методические документы для реализации всех этапов методики.В СНМОУ должны входить: НПД (законы, постановления и другие
нормативно-правовые акты), определяющие возможность создания и усло¬
вия функционирования предприятия (организации); НМД, НТД и ОРД,
обеспечивающие организацию производственной деятельности; НМД и
НТД, обеспечивающие обновление структуры целей и функций системы
управления (разработку основных направлений развития предприятия, ком¬
плексных программ, классификаторов функций); корректировку оргструкту¬
ры, перераспределение функций между уровнями системы управления и
подразделениями оргструктуры, а также регламентирующие их деятельность
(СТП, положения о подразделениях, должностные инструкции и другие до¬
кументы), регламентирующие оперативное управление функционированием
предприятия; НМД и НТД, регламентирующие разработку и функциониро¬
вание СНМОУ, ее обновление, контроль исполнения НПД, НМД, НТД и
ОРД, в нее входящих.Для уточнения состава документов целесообразно использовать мето¬
дики структуризации и, в частности, «пространство инициирования целей»(см. пример на рис. 9.1). Конкретные виды НМД, НТД, ОРД, а также их
процентное соотношение не зависит от особенностей конкретного предпри¬
ятия (организации) и определяется в процессе проектирования СНМОУ. С
более подробной характеристикой СНМОУ можно познакомиться в [79].1 Разработка методики проектирования СНМОУ проводилась совместно с начальником бюро
организации управления АО «Электросила», д.э.н., профессором Г.П.Чудесовой в 1992 г.444
Пример последовательности разработки СНМОУ приведен в верх¬
ней части рис. 9.15.Все нормативные документы необходимо регулярно обновлять и при
внесении в них изменений вносить соответствующие изменения во все
взаимосвязанные с корректируемым документы, что и должна обеспечи¬
вать СНМОУ предприятия (организации). В противном случае может
возникнуть дублирование функций несогласованности в работе подраз¬
делений предприятия. Поэтому нужна система классификации и кодиро¬
вания (СККИ), объединяющая все документы в единую систему.Гарантировать полноту отражения в СНМОУ всех документов и
взаимосвязей между ними (и подразделениями предприятия), своевре¬
менно корректировать НТД и НМД, обеспечивать их согласование меж¬
ду собой и с соответствующими НПД, обеспечивать необходимой инфор¬
мацией управленческих работников подразделений различных уровней
системы управления и консультации руководителей подразделений и
сотрудников, желающих принимать активное участие в управлении
предприятием (что особенно важно в условиях перехода к новым эконо¬
мическим принципам управления и предоставления большей самостоя¬
тельности подразделениям), практически невозможно без автоматизации
учета, ^ранения и поиска нормативно-правовой, нормативно-методи¬
ческой и нормативно-технической информации. Иными словами, реали¬
зовать СНМОУ без автоматизации крайне сложно. Поэтому для совре¬
менного предприятия (организации) любой организационно-правовой
формы СНМОУ необходимо создавать как автоматизированную систему -
АСНМОУ.Принципы разработки структуры АСНМОУ. Как следует из вы¬
шесказанного, АСНМОУ должна содержать НПД, НМД, НТД и ОРД,
необходимые для организации функционирования предприятия (органи¬
зации), а также для реализации всех этапов методики проектирования
предприятия, приведенной на рис. 9.1. Состав и виды нормативных доку¬
ментов определяются на страте реализации. В свою очередь, процесс про¬
ектирования АСНМОУ как сложной, открытой, развивающейся системы,
так же как и процесс проектирования СОУ, должен проходить все страты
(рис. 9.1) - от разработки концепции до создания нормативно-методиче¬
ского обеспечения, регламентирующего ее функционирование.В качестве методической основы создания АСНМОУ можно использо¬
вать идею стратифицированного представления процедуры поиска инфор¬
мации с углублением на каждой страте анализа документов, содержащихся445
Разработка стандартов
по технологиямА • изучение документов государствен- У^ • определение линейно-функциональ- i^ • определение головных подразделе-У^ • формирование организационно¬ных учреждений (законов, постано¬ной подчиненности по уровнямний управления;технологических процедур;влений, указов, решений);управления;• разработка задач, функций, прав и• описание процедуры выполн嬕 разработка функциональных ра笕 формирование центров управленияответственности подразделений;ния функции;делов;по конкретным функциям;• формирование оргструктуры по䬕 согласование с соисполнит嬕 формирование взаимоотношений• введение самостоятельных струк¬разделений;лями по функции;со сторонними организациямитурных подразделений;• разработка системы взаимоотнош嬕 обеспечение взаимного соответ¬проверка соответствия республ謕 определение штабных отделов поний подразделений с руководствомствия процедуры и системыканскому законодательствуукрупненными другими подразделениямивзаимоотношений подразделенийРазработка системы клас¬Разработка классификато¬сификации и кодированияра подразделений ифункций (СККФ)документовСНМОУРазработка базы
данных НМД и НТДФормирование органи-
зационно-техно-
логических процедурСНМОУАвтоматизиро¬
ванная система
СККФОтбор НТД и НМД по
укрупненным функ¬
циям СУ
(1-й контур)Поиск по запросам
(2-й контур)Расшифровка закоди¬
рованного ответа
(3-й контур)ФормированиеоргтехпроцедурРис. 9.15
к АСНМОУ, путем структуризации их текстов (рис. 9.16): на верхней
страте осуществляется поиск документов по функциям управления; на
следующей - поиск разделов документов в соответствии с запросом поль¬
зователя, взаимоотношений между разделами связанных друг с другом
документов; на третьей - вывод текстов на дисплей или принтер (пол¬
ного текста или его разделов); на четвертой страте, которая реализуется
не для всех документов, предусмотрена аналитико-синтетическая обработ¬
ка (АСО) текстов документов (что, например, требуется при поиске ин¬
формации в текстах законов и других НПД).С точки зрения теории информационного поиска базы данных и
информационно-поисковые процедуры АСНМОУ создаются как автома¬
тизированные документально-фактографические информационно-поис¬
ковые системы (АДФИПС). При этом виды баз данных определяются
спецификой конкретного предприятия (организации).Например, базы данных можно выделить таким образом: создать базу
данных НПД (общегосударственных, региональных), базы НМД, НТД и
ОРД органов отраслевого управления и предприятия. Может оказаться целе¬
сообразным создать отдельные базы СТП, положений о подразделениях, ин¬
струкциях и т. п.Базы Данных для крупных предприятий и организаций имеют значи¬
тельный объем. Для организации эффективных процедур поиска и кор¬
ректировки информации их нужно структурировать. Исследование осо¬
бенностей БД АСНМОУ и работы с ними показало, что выбрать наибо¬
лее целесообразную жесткую структуру БД практически невозможно,
гак как, с одной стороны, подразделения предприятия принимают уча¬
стие в выполнении нескольких укрупненных функций управления, а, с
другой, одна и та же функция выполняется несколькими подразделения¬
ми. Кроме того, одна и та же функция регламентирована в документах
разного вида - и в положениях о подразделениях, и в СТП, и в ОРД и
т. п. При этом одинаковые или сходные с различной степенью детализа¬
ции и с несколько модифицированными формулировками функции в
разных документах закодированы по-разному, в соответствии с группи¬
рованием и индексированием функций, принимаемым при разработке
документа его авторами.Для того чтобы объединить все документы АСНМОУ в единую сис¬
тему и реализовать идею стратифицированного углубления анализа их
текстов, необходим единый информационно-поисковый язык (ИПЯ), с
помощью которого можно описывать наименования и содержание доку¬
ментов, что позволит их сопоставлять и осуществлять поиск по запро¬
сам, также переведенным на этот язык.447
448
Такой язык можно реализовать в виде системы классификации и ко¬
дирования фасетного типа, основу которой составляет классификатор
целей (основных направлений) и функций системы управления.В соответствии с идеей стратификации необходимо создавать со¬
пряженные базы данных для различных страт. Используя терминологию
теории НТИ, удобно говорить не о создании баз данных для различных
страт, а о создании двух-, трех- или более контурных АДФИПС.В частности, при создании БД нормативно-правовых документов иссле¬
довалось два варианта АДФИПС: двухконтурный - с поиском документов в
первом контуре и разделов законов, постановлений и других НПД во вто¬
ром; и трехконтурный с поиском в контурах последовательно в первом - до¬
кументов, во втором - разделов и в третьем - статей.Аналогично могут быть организованы БД нормативно-методических
документов. Например, при создании АДФИПС положений о подразделени¬
ях предприятия или БД НМД, НТД и ОРД могут быть образованы следую¬
щие контуры (см. нижнюю часть рис. 9.15): 1) отбор положений или других
НМД, НТД, ОРД, соответствующих запросу (т. е. структуризация под запрос -
например, по укрупненным функциям, группам подразделений); 2) поиск в
базе отобранных документов по запросам (поиск может осуществляться по
признакам, предусмотренным при разработке АДФИПС); 3) вывод фрагмен¬
тов документов, отобранных в соответствии с запросами во втором контуре,
на дисплей или принтер в удобной для пользователя форме (например, по-
ложений^Жвиде таблицы, и т. д.).Принципы разработки и структура АДФИПС в автоматизиро¬
ванных системах нормативно-методического обеспечения управле¬
ния предприятиями (организациями). В соответствии с идеей страти¬
фикации, иллюстрируемой рис. 9.16, в процессе работы с базами данных
АСНМОУ пользователю должна предоставляться возможность последо¬
вательного углубленного анализа текстов нормативных документов - от
поиска документа и его характеристик до анализа текста документа.С точки зрения теории научно-технической информации базы данных
и соответствующие информационно-поисковые процедуры представляют
собой автоматизированные документально-фактографические ИПС.Как отмечалось ранее, исследование особенностей БД АСНМОУ
показало, что выбрать жесткую структуру БД невозможно из-за того, что
подразделения принимают участие в выполнении, как правило, несколь¬
ких различных функций управления, а укрупненную функцию выполня¬
ет несколько подразделений, которые одновременно принимают участие
и в выполнении других функций. При этом одна и та же функция регла¬
ментируется в различных документах - и в положениях о подразделени¬
ях, и в СТП, и в ОРД.29-3335449
Проблема разработки единой базы связана с тем, что одинаковые
или сходные функции (иногда с несколько модифицированными форму¬
лировками и с различной степенью детализации) в разных документах
индексированы по-разному, в соответствии с группированием функций,
принимаемым при разработке документа его авторами. Для того чтобы
объединить все документы АСНМОУ в единую систему и реализовать
идею стратифицированного углубления анализа их текстов, необходим
единый информационно-поисковый язык (ИПЯ), который должен по¬
зволить более однозначно описывать наименование и содержание доку¬
ментов, помогая их сопоставлять, сортировать по определенным показа¬
телям, осуществляя поиск по запросам, также переведенным на этот
язык. ИПЯ должен также устранить синонимию, омонимию и другие
недостатки естественного языка с точки зрения организации информа¬
ционного поиска. Кроме того, учитывая вышерассмотренные особенно¬
сти базы данных и невозможность однозначной ее структуризации,
предлагается структурировать БД под запрос, и к ИПЯ предъявляются
требования обеспечения такой структуризации.Напомним, что в теории научно-технической информации разработаны
ИПЯ различного вида - с использованием ключевых слов и дескрипторов, с
грамматикой и без грамматики, с учетом текстуальных отношений, с ис¬
пользованием классификационных структур языка (тезаурусов), отрицатель¬
ного словаря дескрипторов, с исключением или частичным учетом неин¬
формативных слов и т. п. В зависимости от наличия и степени проявления
различных признаков разрабатывают классификации ИПЯ; предложены раз¬
личные способы индексирования - свободное, с учетом дескрипторов и
взаимоотношений в тезаурусе, с использованием статистических критериев
и т. п. Для организации поиска и сортировки в ИПС накоплен опыт разра¬
ботки и использования различных критериев смыслового соответствия - «на
вхождение» (полное и частичное), «на вхождение с учетом базисных отноше¬
ний», «с учетом текстовых отношений»; КСС, основанные на учете весовых
коэффициентов дескрипторов и т. д.Изучение опыта практической реализации ИПС (включая все ее эле¬
менты - ИПЯ, систему индексирования, выбор КСС) с применением
традиционного подхода к разработке ИПЯ, основанного на использова¬
нии в качестве его словаря терминов естественного языка, показало, что
обычно разработка таких ИПЯ и ИПС в целом требует не менее трех-пя-
ти лет. Далее необходим также довольно длительный период проверки
ИПЯ и ИПС с точки зрения критериев релевантности и пертинентности.
За такой длительный период в системе управления могут произойти су¬
щественные изменения и процесс корректировки ИПЯ снова потребует450
иремени и значительных затрат труда разработчиков. Заимствовать же
ИПЯ практически невозможно, можно говорить только о заимствовании
структуры тезауруса, принципов системы индексирования, видов КСС. В
результате известные разработки в области создания ИПС документаль-
ио-фактографического типа для систем научно-технической информации
плохо внедряются в практику автоматизации управления предприятиями
и организациями.С учетом сказанного в качестве информационно-поискового языка,
связывающего все уровни АСНМОУ, разработана система классифика¬
ции и кодирования информации (СККИ) фасетного типа, основной со¬
ставляющей фасетной формулы которой является классификатор целей и
функций системы управления предприятием.Выбор классификации фасетного типа позволяет использовать раз¬
личные виды классификации для разных фасет: часть составляющих
фасетной формулы (в том числе названная основная составляющая) ис¬
пользует иерархическую классификацию, часть - порядковую, серийную
(классификаторы подразделений, видов документов) часть - смешанную
(принятую при индексировании ОРД, НПД в конкретной организации).
Достоинством фасетной классификации является также возможность
измененияфасетной формулы (состава и порядка расположения фасет) с
учетом особенностей конкретного предприятия, организации при сохра¬
нении общих принципов разработки АСНМОУ и СККИ.Предложенная система классификации и кодирования информации в
АСНМОУ позволяет структурировать базы данных под запрос по раз¬
личным признакам: по функциям (классификатора целей и функций
СОУ предприятия), по видам документов, по подразделениям и т. д.Структуры записей в БД АДФИПС, создаваемых для НПД, НМД,
НТД различного типа, могут быть разными, но в каждой из них должны
быть обязательно предусмотрены поля (и соответствующие фасеты в
классификаторе) для индексов функций классификатора целей и функ¬
ций СОУ предприятия.Экспериментальные исследования показали, что наиболее удобно ис¬
пользовать трехуровневую структуру ЦФ, т. е. для этих индексов целесооб¬
разно отвести три поля и соответствующая фасета также должна содержать
три поля, и для индексов классификатора функций внутри документа (отве¬
дя для него поля и размер фасеты с учетом особенностей индексирования
документов конкретного вида), что и обеспечивает взаимосвязи между все¬
ми документами, т. е. объединение их в единую систему.451
Приведем примеры структур баз данных для различных страт
АСНМОУ и для нормативных документов разного вида.Так, для трехконтурной АДФИПС нормативно-методических доку¬
ментов АСНМОУ (положений о подразделениях оргструктуры предпри¬
ятия), приведенной на рис. 9.17, структуры БД имеют следующий вид.
Структура первого контура БД положений о подразделениях:пто = <N\, N2, FI, F2, F3>,где ЛИ - номер отдела в существующей СНМОУ; N2 - название отдела;
F1, F2, F3 - индексы укрупненной функции в структуре целей и функ¬
ций предприятия, выполнение которой регламентируется в положении
(если положение регламентирует несколько функций, то запись повторя¬
ется в БД для каждой функции).Структура БД раздела «Взаимосвязь» положений о подразделениях
предприятия (второго контура АДФИПС), составляющими которой яв¬
ляется каждая функция положения:пто = <F1, F2, F3, N1, DI, FI, DK, NP>,где FI, F2, F3 - индексы укрупненной функции в структуре целей и функ¬
ций предприятия, выполнение которой регламентирует подготавливаемый
документ; N1 - номер отдела-изготовителя документа в существующей
СНМОУ; DI- наименование вида исходного документа (или конкретного
документа), для подготовки которого выполняется функция; FI - индекс
функции внутри положения; DK - индекс документа, получаемого в ре¬
зультате выполнения функции; NP - номер отдела, в который передается
документ для дальнейшей обработки (согласования).Третий контур - вывод соответствующих отобранным кодам тек¬
стов.В АДФИПС входит также блок формирования и анализа организацион-
но-технологических процедур подготовки и реализации управленческих ре¬
шений, подробнее характеризуемый далее.Соответственно - для БД нормативно-правовых документов.
Структура БД НПД первого контура:npd = <N, Г, Д AT, FI, F2, F3, /F>,где N - номер документа в БД НПД; Т - тип документа (закон, постанов¬
ление и т. д.), D - наименование документа; М- место опубликования или
хранения документа; FI, F2, F3 - индекс укрупненной функции, регламен¬
тируемой документом; IF - имя файла, в котором хранится текст документа
(или фрагменты текста).452
Обозначения массивов:KFD— коды (индексы) НТД и НМД по укрупненным функциям системы управления предприятием;
OKFD-- отобранные коды НТД и НМД;KNTD— фасетные коды НТД и НМД для поиска по запросам;OKNTD - отобранные фасетные коды НТД и НМД для поиска по запросам;NTD— индексированные тексты НТД и НМД для расшифровки кодов (индексов);ONTD - отобранные индексированные тексты НТД и НМД (их разделов) для расшифровки кодов и вывода
результатов поиска на дисплей или принтер и для моделирования оргтехпроцедур.Рис. 9.17
Структура БД НПД второго контура:npd = <N, Д R, F\, F2, F3, F4, F5, F6, ДТО>,где N - номер документа в БД НПД; D - наименование документа (зако¬
на, постановления и т. д.); R - наименование раздела документа; F1,
F2, F3, F4, F5, F6 - индекс функции, регламентируемой разделом; IFR -
имя файла, в котором хранится раздел текста документа.При необходимости может быть сформирован контур для статей НПД
или контур аналитико-синтетической обработки информации.Для ускорения разработки АСНМОУ для конкретных предприятий и
организаций разрабатываются системы генерации АСНМОУ.Формирование и анализ организационно-технологических проце¬
дур (ОТП) подготовки, согласования, принятия и реализации управ¬
ленческих решений. Формирование и анализ ОТП является основой
одного из наиболее перспективных подходов к проектированию
оргструктур - функционально-технологического. ОТП определяет состав и
последовательность функций, выполняемых подразделениями оргструк¬
туры, позволяет определить трудоемкость функций, затраты финансовых и
материальных ресурсов на их выполнение; оценку и анализ, что является
хорошей основой для определения численности управленческого
персонала, требований к квалификации, и в конечном итоге - для форми¬
рования вариантов организационной структуры. Одновременно ОТП -
основа разработки и корректировки СНМОУ и АСНМОУ.Формирование и анализ ОТП, и особенно их вариантов, что необхо¬
димо при разработке вариантов оргструктуры - весьма трудоемкая зада¬
ча. Поэтому необходимо формализовать и автоматизировать процесс
формирования и анализа вариантов ОТП.С математической точки зрения ОТП представляют собой сетевые
модели различного вида. В общем случае сетевые графы могут быть
неоднонаправленными, иметь обратные связи, что затрудняет формали¬
зацию их формирования и анализа.В процессе исследования возможностей автоматизации формирова¬
ния ОТП любого вида было предложено расчленять их на элементарные
цепочки, определяющие вид документа (или его фрагмента) и функции
по его формированию, источник информации для формирования доку¬
мента, и адресата, которому передается сформированный документ (или
его сегмент), представляющий элемент в процессе подготовки управ¬
ленческого решения, отображаемого с помощью ОТП. Такой анализ
может быть положен в основу языка автоматизации моделирования
(ЯАМ) оргтехпроцедур.454
Подход к автоматизации формирования и анализа организаци-
онно-технологических процедур подготовки и реализации управ¬
ленческих решений *. При формировании оргтехпроцедур современная
теория системного анализа рекомендует использовать подход, основа¬
ний на постепенной формализации модели, рассмотренный в гл. 6, а для
разработки такой модели предлагается структурно-лингвистический
подход ,который начал применяться в 70-е годы XX в. в основном в ин¬
женерной практике. Основные его идеи базируются на использовании
комбинаторики. Однако для реализации этих идей используется более
широкий спектр формализованных средств, подсказываемых математи¬
ческой лингвистикой (а впоследствии - и лингвистической семиотикой)
и структурными представлениями, базирующимися на теории графов, на
результатах теоретического исследования иерархических и других
структур.В разных вариантах структурно-лингвистических моделей исполь¬
зуются разные средства. Общим для них является применение языкового
(лингвистического) представления информации и правил преобразова¬
ния (т. е. понятий тезауруса или словаря первичных терминов - элемен¬
тов, из которых формируется модель, и грамматики - правил объедине¬
ния элементов при ее формировании) и формы графического представ¬
ления результатов моделирования. Поэтому при применении для реали¬
зации подобных моделей ЭВМ (и особенно при появлении средств гра¬
фического представления информации) можно сразу говорить не о сред¬
ствах структурно-лингвистического моделирования, а о разработке язы¬
ка моделирования или автоматизации моделирования, языка автомати¬
зации проектирования. Иногда это удобнее для пользователя, но разра¬
ботчику такого языка полезно всё же исходить из основных положений
структурно-лингвистического моделирования и использовать накоплен¬
ный опыт формирования таких моделей и средств их формирования и
представления.В зависимости от того, какие из этих направлений современной ма¬
тематики положены в основу языка, вместо термина «структурно¬
лингвистическое моделирование» используют другие термины - «графо¬
семиотическое», «сигнатурное» (знаковое) моделирование и т. п. Однако
учитывая, что все названные направления дискретной математики - тео¬
рия множеств, математическая логика, математическая лингвистика, семио¬
тика - отличаются друг от друга в основном исходными понятиями и видом
отношений или правил комбинирования элементов, а общие принципы по-1 Раздел подготовлен студентом СПбГТУ Г.Л.Молчадским в 1996 г.455
строения языков моделирования на их основе одинаковы, все подходы, со¬
четающие знаковые (в широком смысле) представления и графические
(структурные) объединяют в единое направление - структурно-лингвисти-
ческое моделирование.Структурно-лингвистические модели могут быть многоуровневыми.
На первом уровне элементы могут объединяться в группы, образуя но¬
вые понятия, на следующем - эти новые понятия могут вступать в ка¬
кие-либо отношения друг с другом, образуя еще более обобщенные
компоненты модели и т. д.При этом могут использоваться разные правила грамматики: на первом
уровне это обычно правила типа «помещения рядом» (конкатенации, сцеп¬
ления, формирования «пар», «троек», «я-ок» из элементов подмножеств ис¬
ходного уровня модели), правила типа подстановки вместо одного элемента
(символа, его обозначающего) нескольких; на последующих уровнях это мо¬
гут быть операции типа «условного следования за», позволяющие формиро¬
вать из компонентов предшествующего уровня модели принятия решений
типа сетевых и т. п.Модель постепенной формализации представляет собой своего рода
методику системного анализа, которая сочетает относительно малофор¬
мальные методы, удобные для человека, и формальные, знаковые пред¬
ставления, позволяющие привлекать достижения формальных, матема¬
тических теорий и применять ЭВМ.Принципиальной особенностью модели постепенной формализации яв¬
ляется то, что она ориентирована на развитие представлений исследователя
об объекте или процессе принятия решения, на постепенное «выращивание»
решения задачи. Поэтому предусмотрен не одноразовый выбор методов мо¬
делирования, а их смена по мере развития представлений у лиц, принимаю¬
щих решения, об объекте и проблемной ситуации в направлении все боль¬
шей формализации модели принятия решений.В рассматриваемой задаче вначале предполагается, что о создаваемой
системе упорядочения взаимосвязей ничего не известно, кроме ее назва¬
ния, и в качестве первого шага системного анализа предпринимается «от¬
граничение» системы от среды путем ее «перечисления». Затем для анали¬
за некоторого полученного множества элементов, образованных путем
«перечисления», привлекаются теоретико-множественные представления,
которые помогают найти на сформированном вначале пространстве со¬
стояний первые «меры близости» для объединения элементов в группы.
Далее, когда возможности теоретико-множественных представлений в
познании взаимодействия элементов в системе исчерпываются, происхо¬
дит возврат к системно-структурным представлениям, с помощью которых456
активизируется использование интуиции и опыта специалистов и перечень
сформированных множеств дополняется принципиально важным для
дальнейшего моделирования множеством функций; для дальнейшей реа¬
лизации идеи комбинирования элементов в поисках путей решения задачи
(в рассматриваемой задаче - путей прохождения информации при ее сборе
и обработке) выбирается сочетание лингвистических (точнее семиотиче¬
ских) и графических представлений и разрабатывается язык графо¬
семиотического моделирования, с помощью которого формируется много¬
уровневая графо-семиотическая модель.На этом заканчивается этап «порождения» вариантов, первый из ос¬
новных этапов системного анализа, которые рекомендовано выделять
и любой методике, и начинается этап 2 - выбор наилучшего варианта,
для формализации и автоматизации которого так же, как и на первом
тгапе, используется постепенная формализация задачи (поиск алгорит¬
мов преобразования оценок предшествующих уровней модели в оценки
компонентов последующих уровней) путем анализа сформированной
графо-семиотической модели с точки зрения взаимодействия ее элемен¬
тов и компонентов последующих уровней и влияния оценок разных
уровней друг на друга.В результате получается система алгоритмов, обеспечивающая воз¬
можность автоматизации и соответственно повторяемость процесса
формирования и анализа модели при изменении наборов первичных
элементов и их оценок. Эта система алгоритмов как бы обеспечивает
взаимосвязь между компонентами и целями системы (или при анализе
отдельной задачи АИС - целями этой задачи).Получить такой сложный в целом алгоритм взаимодействия элементов в
системе, помогающий выбрать лучшее решение, специалисты не смогли бы без
организации направленной постепенной формализации задачи принятия реше¬
ния, или, по крайней мере, на это потребовалось бы гораздо больше времени.В соответствии с вышеизложенным подходом приведем поэтапную
методику формализации рассматриваемой задачи.Этап 1. Формирование моделей оргтехпроцедур1.1.	Отграничение системы от среды.Этот шаг, называемый иначе «перечислением системы», можно выполнять
с применением методов типа комиссий, семинаров и любой другой формы
коллективного обсуждения. В результате должен быть определен некоторый
перечень элементов системы. Можно перечислить ряд элементов проектируе¬457
мой системы: отделы предприятия, обрабатываемые документы, способы пре¬
образования информации, функции, задачи служб и отделов для выполнения
которых передается информация, далее - укрупненные функции.Задачу «перечисления» можно представить на языке теоретико¬
множественных методов как переход от названия характеристического свой¬
ства формируемого множества элементов к перечислению элементов, кото¬
рые отвечают этому свойству и могут входить в множество.1.2. Объединение элементов в группы.Сложную реальную систему все равно невозможно перечислить полно¬
стью. Нужно, набрав некоторое множество элементов, попытаться объеди¬
нить их в группы, найдя сходство между какими-то из элементов и предло¬
жив способ их объединения. В рассматриваемом примере будем выделять
подмножества отделов и служб, документов и единиц информации, функций
преобразования информации и укрупненных задач.1.3.	Формирование из подмножеств новых множеств, состоящих из
«пар», «троек», «л-ок» элементов исходных подмножеств.Для выполнения этапа создается автоматизированная процедура, осно¬
ванная на формировании списков исходных множеств и получении разме¬
щений с повторениями из элементов этих списков.На этом шаге возникает необходимость осмысления результатов и вы¬
бора пути дальнейшего анализа.1.4.	Содержательный анализ результатов и поиск новых путей разви¬
тия модели.В поисках способа анализа полученных результатов можно пойти двумя
путями:•	проанализировать путь реализации хотя бы одной из укрупненных за¬
дач и на основе этого анализа определить и ввести недостающее подмноже¬
ство (или несколько подмножеств функций), добавление элементов которого
к элементам исходных подмножеств позволяет получить их новое осмысле¬
ние. Теперь эксперт может количественно или даже качественно оценивать
отличия комбинаций элементов исходных подмножеств друг от друга;•	попытаться представить исследуемую систему взаимосвязей в виде
структуры, представляющей собой модель возможных потоков информации.Так как на следующем шаге на пути к установлению взаимосвязей между
компонентами системы нужно будет не только формировать элементы ново¬
го множества и сравнивать их между собой, но и располагать их в опреде¬
ленном порядке, моделируя потоки информации в системе, удобнее было бы
выбрать для дальнейшего моделирования лингвистические представления, в
числе исходных терминов которых есть понятие «правила грамматики»,
дающее исследователю большую свободу в моделировании связей между
компонентами системы.458
В рассматриваемой задаче имеет смысл использовать синтезированный
вариант объединения обеих возможностей. Поскольку ОТП создается путем
последовательного объединения этапов пути движения информации, то оче¬
видна необходимость использования второго подхода, предполагающего в
дальнейшем создание языка моделирования ОТП. С другой стороны, необ¬
ходимо проведение качественного анализа построенных оргтехпроцедур, а
следовательно требуется набор качественных характеристик каждого этапа
пути движения.Однако для построения законченной структуры ОТП необходимо кроме
проделанных этапов методики выбрать элементы определенных выше мно¬
жеств, которые могут служить связующими звеньями между единичными эта¬
пами движения информации. Причем выбор этих элементов должен позволять
эксперту не только однозначно подсоединять следующие этапы движения по
определенным признакам, но и обеспечивать ему возможность маневра и аль¬
тернативного выбора вариантов при определении следующего этапа.Аккумулируя результаты предыдущих исследований, сделаем два
вывода в части формирования последовательности ОТП:1)	в качестве единичного, неделимого объекта, из которых будет
формироваться ОТП выберем объект, ранее названный «Этап движения
информации» и включающий следующие элементы определенных ранее
множеств: укрупненная задача, отдел-изготовитель (документа на дан¬
ном этапе), входящий документ (исходная информация), функция обра¬
ботки (преобразования, создания) документа, исходящий документ (вы¬
ходная информация), отдел-получатель (сторонний получатель) выход¬
ной информации;2)	дале#необходимо выбрать из вышеописанных элементов те, кото¬
рые могут служить для связи между этапами; очевидно, это отдел-
получатель и отдел-изготовитель (отдел-изготовитель на предшествую¬
щем этапе соответствует отделу-получателю на последующем), а также
входящий и исходящий документы (или массивы входной и выходной
информации), которые также должны соответствовать на смежных эта¬
пах; однако, учитывая ранее сказанное о необходимости предоставле¬
ния эксперту-разработчику ОТП возможности альтернативного выбора
направления движения информации, возможна организация двух вари¬
антов построения ОТП: первый - по жесткому соответствию и получа¬
теля с изготовителем и выходной и входной информации, а второй - по
соответствию только информации;это делается с целью получения возможности по необходимости перена¬
править информационный поток через другие службы и отделы, т. е. собст¬
венно осуществлять эксперименты над моделью документооборота.459
Этап 2. Оценка оргтехпроцедур.2.1.	Выбор способа оценки модели.В рассматриваемой задаче оценку можно проводить тремя способами:а)	на уровне вариантов (усложненных цепочек) прохождения ин¬
формации (рис. 9.18, а) - оценки W(UZ),что иногда могут сделать компетентные ЛПР экспертно в результате обсуж¬
дения предложенных им вариантов (если число этих вариантов не очень велико);Рис. 9.18, аб)	на уровне элементарных цепочек (рис. 9.18, б).Здесь можно выделить на модели «сферы компетентности» и пору¬
чить оценку разных элементарных связей соответствующим специали¬
стам. Эти оценки W(MZ) в большинстве случаев получают тоже эксперт¬
но, однако в некоторых случаях они могут быть измерены (как, напри¬
мер, время на передачу информации). Полученные оценки затем преоб¬
разуют в оценки W(UZ) вариантов - усложненных цепочек.Этот способ подобен оценке сетевой модели и при определении алгоритмов
преобразования оценок можно пользоваться методом сетевого моделирования;*элементыMFЛ"'АэлементарныецепочкиMZл /усложненныецепочкиUZРис. 9.18,6460
в) на уровне элементов (рис. 9.18, в) с последовательным преобразо-ншшем оценок W(MF) в оценки W(MZ), а их - в оценки W(UZ).Алгоритмы преобразования / здесь могут быть найдены путем анализа
конкретных элементарных цепочек с точки зрения влияния их на оценку по
тому или иному критерию оценок элементов соответствующего вида.Выбор способа оценки зависит от результатов этапа 1, т. е. от вида
структурно-лингвистической модели, возможности количественной
оценки ее составляющих и т. п. факторов.В рассматриваемой задаче наиболее целесообразно использовать второй
способ, так как при использовании первого способа придется совершать
много лишних преобразований структуры, вследствие того, что необходи¬
мость внесения изменений выясняется только на последнем этапе, а для ис¬
пользования последнего способа потребуется ввести в модель много допол¬
нительных данных.2.2.	Выбор критериев оценки модели.Выбор критериев зависит от выбранного способа оценки модели. На¬
пример, при первых двух способах оценки могут быть приняты такие
оценки, как оперативность, достоверность информации, трудоемкость
обработки и передачи, затраты на организационные преобразования.При оценке модели на уровне элементов могут быть оценены показатели,
которые дадут возможность использовать полученные результаты для получе¬
ния оценок, описанных выше, или же аналогичные вышеописанным оценки
для элементов.2.3.	Оценка модели.Способ оценки модели на уровне вариантов (укрупненных цепочек) -
экспертный, на уровне элементарных цепочек могут быть проведены
эксперименты с целью оценки их с различных точек зрения. Оценки
элементов могут быть в большинстве случаев получены из справочной
литературы или измерены.461
Для осуществления выбора критериев качественного анализа обра¬
тимся к методике структуризации цели, учитывающей среду и целепола-
гание. Эта методика предусматривает определение целей «2-го уровня»
(являющиеся подцелями глобальной цели), инициируемых в рамках
пространства инициирования целей, включающего в себя такие объекты,
как «Надсистема», «Подведомственные системы», «Актуальная среда» и
«Собственно система». Использовав эту структуризацию, можно пони¬
мать критерии качественного анализа как требования, предъявляемые к
системе документооборота объектами пространства инициирования це¬
лей. Поскольку, как сказано ранее, будем оценивать полученные оргтех-
процедуры на уровне элементарных цепочек, то каждый шаг движения
информации должен иметь качественную оценку. Поэтому будем рас¬
сматривать требования, предъявляемые к каждому такому шагу, а точнее
к операции по преобразованию и передаче информации, осуществляе¬
мой в рамках этого шага.Надсистему в рассматриваемой задаче можно понимать как систему
стратегического и тактического управления предприятием, т. е. цели надсис¬
темы - это общие экономические цели предприятия. Собственно система, в
свою очередь, определяется как система учета (для любых учетных задач, в
том числе рассматриваемого нами класса задач финансовых расчетов). Ак¬
туальная среда в данном случае - это другие задачи, в рамках которых мож¬
но использовать информацию, получаемую при решении рассматриваемых
нами задач. Подсистемы можно представить как класс более мелких задач,
или функций, решение которых необходимо при решении укрупненных за¬
дач. Поскольку это понятие по типу определяемого объекта близко к опре¬
делению актуальной среды, то можно учесть требования этих двух объектов
в рамках одного критерия качественной оценки.После определения пространства инициирования целей назначим на
основе требований его объектов собственно критерии качественной
оценки. Например, можно принять следующие:1)	по требованиям надсистемы - «Обеспечение выполнения общих
экономических целей предприятия»;2)	по требованиям рассматриваемой системы - «Обеспечение точно¬
сти и достоверности учета»;3)	по требованиям актуальной среды и подведомственных систем -
«Обеспечение связи с другими задачами».Обозначать оценки элементов ОТП по критериям будем, как
K(i,j)C(0;\) (услов. ед.), где / = 1...3 - номер критерия; j = 1 ...п - номер
элемента в ОТП; п - количество элементов в ОТП.K(j)£{0-\)=if(i,j).	(9.2)462
Наряду с качественными критериями можно использовать критерии
количественной оценки этапов движения информации. Например, тру¬
доемкость осуществления предусмотренной в рамках оцениваемого эта¬
па обработки и передачи информации. Обозначать количественные
оценки будем какГ(/)е(0;ооЛ j=	(9.3)Могут также применяться косвенные количественные оценки, такие,
например, как частота выполнения функции, объем массива информации,
необходимой для выполнения функции, и т. п.2.4.	Выбор наилучшего варианта структуры.Основой структуры является совокупность выбранных вариантов сле¬
дования информации. Задачу выбора наилучшего варианта можно строго
поставить, как многокритериальную. Но можно организовать процесс
выбора и путем постепенного ограничения области допустимых решений.Получение из оценок этапов движения информации общих оценок
построенных оргтехпроцедур можно производить следующим образом:•	количественные оценки подлежат суммированию для всех элементов
моделируемой оргтехпроцедуры,Tomn = im	(9.4)•	качественные оценки подлежат перемножению для всех этапов движе¬
ния информации, входящих в моделируемую оргтехпроцедуру, в соответст¬
вии с правилами определения и подсчета экспертных оценок/	Komn=J\K(j).	(9.5)Разработка языка моделирования. Словарь первичных терминов
языка моделирования, количество уровней в нем и правила грамматики
определяются результатами предшествующего развития модели. Запи¬
шем термины и грамматические правила языка моделирования в теоре-
тико-множественных представлениях.Как было показано выше, в рассматриваемой задаче в качестве еди¬
ничного объекта, из которых формируются ОТП, выбран «Этап движения
информации», включающий следующие элементы: укрупненная задача,
отдел-изготовитель О/документа на данном этапе, входящий документ D7
(исходная информация), функция F обработки (преобразования, создания)
документа, исходящий документ DP (выходная информация), отдел-
получатель ОР (сторонний получатель) выходной информации. Далее из
вышеописанных элементов необходимо выбрать те, которые могут слу¬
жить для связи между этапами. Это - отдел-получатель и отдел-
изготовитель (при этом отдел-изготовитель на предшествующем этапе463
соответствует отделу-получателю на последующем), а также входящий и
исходящий документы (или массивы входной и выходной информации),
которые также должны соответствовать на смежных этапах.Учитывая необходимость предоставления эксперту-разработчику ОТП
возможности альтернативного выбора направления движения информа¬
ции, возможна организация двух вариантов построения ОТП: первый - по
жесткому соответствию и получателя с изготовителем и выходной и вход¬
ной информации, а второй - по соответствию только информации.С учетом сказанного язык моделирования можно представить сле¬
дующим образом (в бэкусовской нормальной форме).<Тезаурус>::=< основные символы >|< синтаксические единицы ><основные символы>::=<буквы> I <цифры> I <спец. знаки>
<спец.знак><цифра>=<$/ер> I <seq_2> \ <seq_3> \ <seq_4> I <seq_5>
<синтаксические единицы>::=<термы> | <элементарные цепочки> Iусложненные цепочки>=<М/г> I <MZ> I <UZ>
<термы>::=<Л//7>=<идентификатортерма> I <слово> I <словосочетание>
<вдентификатор терма>: :=<буква> I <буква><буква> | <буква><букваХбуква>
<элементарные цепочки>::=<MZ>=<Z, Ol, D\, F, DP, ОР><2>::=<укрупненная задача, в рамках которой движется информация>=<Акцепт> | <Требование> I ...
<0\>::=<отдел-изготовитель>=<ФО> I <ОМТС> I <УТЗиК> I ...
</)1>::=<исходныйдокумент>= <Счет к оплате> | <Счет к получению> I ...
</7>::=<функция обработки документа>= <Присвоение № счета> I
<<9Р>::=<отдел-получатель> ::=<ФО> I <ОМТС> I <УТЗиК> | ...<DP>:^полученныйдокуменг>= <Счегкоплаге> I<Счегкполучению> I ...
<усложненныеixqyio4kh>::=<UZ>=<MZ><MZ> | <MZxMZxMZ>\<MZ><MZxMZxMZ> | <MZxMZxMZxMZxMZ><Грамматика>::=<С1> I <G2><G1>::= < правила формирования усложненных цепочек типа «условного
следования за» по принципу соответствия отделов-получателей и
изготовителя и документов - исходящего и полученного ><G2.>::= < правила формирования усложненных цепочек типа «условного
следования за» по принципу соответствия документов - исходного
и полученного >Например,<G1>::= IF <OP,>=<OIj> n <DPt>=<Dlj> =><OPj> e <MZ\> <OIj>e<MZj <DPi> e <MZ,> <DIj>e<MZj> =><OIh DIh OPh DPj> <OIj, DIj, OPj, DPj><OIh DIit OPi, DPp>e<MZi> <OIj, DIh OPp DP/> e <MZp>.<G2>::= IF <DPS>=<Dlj> => <OIh DIh OPh DP,> -+<OIjf DI]y OPj, DPj><DPi> &<MZ,> <DIj> g <MZ}> <OPi> e<MZj> <OIj> e <MZj><OIh DI„ OPi, DPi> e <MZ,> <OIj, DIj, OPjt DPj>Структура методики формирования ОТП приведена на рис. 9.19.464
Этап 1. Формирование моделей оргтехпроцедургЭтап 2. Оценка оргтехпроцедурРис. 9.19Таким образом, на основе использования подхода, базирующегося на
постепенной формализации модели с попеременным использованием
методов из групп МАИС и МФПС, разработана методика формирования
и анализа организационно-технологических процедур подготовки и реа¬
лизации управленческих решений, и язык их моделированияИспользуя разработанный язык, процедуру формирования модели
можно автоматизировать. При этом правила типа G1 и G2 относительно
несложно реализуются с помощью языков логического программирова¬
ния (например, языка Турбо-Пролог).465
9.6. Информационные модели производственных системОрганизация производственных процессов - обширная область, для
исследования проблем которой разработаны разнообразные модели,
базирующиеся на применении методов математического программиро¬
вания, статистических методов. Этим проблемам посвящено значитель¬
ное число монографий и учебники по организации производства (см.,
например, [8, 64]). В то же время методы теории систем и системного
анализа позволяют в ряде случаев учесть больше реальных особенностей
производственных ситуаций.Изложенный в гл. 5 информационный подход к моделированию сис¬
тем позволяет в реальных условиях уточнить алгоритм или упростить и
ускорить процедуру поиска решения. В частности, это касается двух
рассматриваемых ниже классов задач.Цепи массового обслуживания. К таким цепям могут быть сведены
как чисто производственные (технологические) процессы, так и процессы
обработки документации (информации) в заводоуправлениях и вычисли¬
тельных комплексах. Обычно потоки заказов (требований) на обслужива¬
ние в таких цепях принимаются пуассоновскими (описываются законом
Пуассона), т. е. без учета последействия, а сами цепи рассматриваются как
марковские, что справедливо лишь в весьма ограниченном числе случаев.Правда, иногда реальные потоки удается свести к потокам Эрланга, от¬
ражающим более широкий класс явлений, однако и это не позволяет делать
широкие обобщения, поскольку относится хотя и к большему числу, но все
же частных случаев.Между тем. простейший (пуассоновский) поток с интенсивностью Я ха¬
рактеризуется экспоненциальным распределением плотности вероятности/(/) = АГЯ'.которая в информационных терминах представляет собой материальный
(информационный) ток / = /(/) в цепи (рис. 9.20, а), где сущностьН— 1, сопротивление г = , а емкость п=1.Уравнение такой цепиH=Ir + —\ldt	(9.6)ппри начальных условиях 7(0) = ^/т = Я имеет решение, совпадающее с
пуассоновским распределением.466
Рис. 9.20Однако полная минимальная информационная цепь, как было пока¬
чано, кроме сопротивления г и емкости и, обладает еще и ригидностью L,
и которой выражается ее последействие (рис. 9.20, б). Кроме того, и ем¬
кость п, характеризующая неординарность потока, может иметь в общем
случае значение, отличное от единицы. Уравнение (9.6) для такой цепи
преобразуется в следующееН = 1т + Цп\Idt+Ldl/dt.	(9.7)при начальных условиях 1(0) = 0 и	= ^/i = Yi имеет решение2At/Texp(-t/T) при£<1;2X5 t4S^\ / р/_ _ .~^Z\sh—j—ехр(-<^/Г) при S> 1,где 8 = л!п/ L / 2Я; I2 = nL; L=(f - D) /2; D - дисперсия промежутка
времени между заявками.Таки^ образом, уравнение (9.7) и его решения аппроксимируют ши¬
рокий класс пакетов заявок с различными интенсивностями Я и диспер¬
сиями D, включая, конечно, и пуассоновский поток, для которогоD = (1/Х)2 = z2 и п = 1.В результате описание широкого класса систем массового обслужи¬
вания с последействием и неоднородностью сводится к системе уравне¬
ний типа (9.7), отличающихся от обычно применяющихся в марковских
цепях уравнений Колмогорова слагаемыми L dl/dt.Например, если граф состояний простейшей системы массового об¬
служивания имеет вид, показанный на рис. 9.21, а, то, по Колмогорову,для марковской цепи имеем р+р^= \f^°^ - -Я• ро +М'Р^ гДе А> “ ве“роятность того, что система свободна; р\ - вероятность того, что система
занята; Я, - интенсивность и дисперсия потока их выполнения.467
а)б)При тех же условиях, но в цепях с последействи¬
ем и произвольными потоками появляются еще
псевдосостояния (рис. 9.21, б), поскольку переда¬
точная функция цепи б на рис. 9.21 приводится к
произведению передаточных функций цепей а приУСЛОВИИ X = X] + Х2 И X = Т1Т2.Таким образом, имеемdp0'/dt = Х,р0' + \ИгР\",
рГ + Р\" =Р ь
dp0"/dt = - Х2Ро" +^\Ро',
dpx'/dt = -\i\p\ + Х2р0",Рис. 9.21Ро"Ро,Ро + Р1 =1,где 1/Л. = 1А, + 1/Х2; X\X2(l - X2Dx) = 2Х2; 1/ц = 1/ц, + 1/ц2;Ц1Ц2(1 -Ц2^) = 2Нг-
Эти соотношения, подобные уравнениям Колмогорова, справедливы
для любых дисперсий в пределах X2Dx >0,5, а не только X2Dx = 1, как
в простейшем потоке. Они позволяют определить все входящие в них
вероятности для произвольных цепей массового обслуживания.В то же время можно обойтись и без псевдосостояний, если вместо
уравнений Колмогорова написать систему1 )/2X]d2p0/dt2} dpjdt =
{[(ц2£>ц - X)/2m)dlp\/dt1\dp\/dt =№2dxX ро + ц pi
-p. Pl + Xpo,также справедливую при любых значениях дисперсии в оговоренных
пределах. Если же снять всякие ограничения на дисперсию потока, то
для произвольного случая, не прибегая к псевдосостояниям, получаем
систему из уравнений вида(-1/?! -Хр0 = dp0/dt+X/X\[(Cn2-n+iyk\+(n-iyk2]d1pjd?+......+АJX\ l\(Cn~n + /— Х)/Х\+(п— i+'K)IX2\dpo/dti+......+(1 /Х^с)сГрМ,^ -	7.где к = Х/Х D^; п - ближайшее к к большее целое число;1 /Х = (п- 1)Д, + \/Х2; Dx = (n-1 )/Л2 + \/Х2.Это уравнение представляет обобщение уравнения Колмогорова на
случай потоков Эрланга нецелой степени, т. е. на случай потоков с лю¬
бым последействием.468
Транспортные и сводящиеся к ним задачи. Основные способы
решения таких задач, являющихся задачами линейного программирова¬
ния, ориентируются на симплекс-метод, который является довольно
громоздким. На основе информационного подхода был предложен [11,
62] метод суммарного градиента, делающий процедуру поиска решения
гораздо менее громоздкой.Предположим, что необходимо удовлетворить потребность в сырье в
нескольких точках производственного комплекса, разбросанного по
большой территории. Промежуточные склады сырья также могут быть
разбросаны по этой территории, так что возникает задача оптимальных
перевозок от складов к потребителям либо по критерию минимума
стоимости, либо по критерию минимума времени перевозок.Согласно теории информационного поля запасы сырья в промежу¬
точных складах можно считать положительным материальным свойст¬
вом (запасом) - А/, а дефицит его в точках потребления можно считать
отрицательным М.Таким образом, оптимальными будут перевозки в направлении напря¬
женности, т. е. градиента потенциала, образованного соответствующим М
поля. При этом в роли потенциала поля выступают либо стоимости пере¬
возки условной единицы сырья, либо время ее перевозки.Идея принятия решения иллюстрирует табл. 9.2 - 9.5.Например, если надо удовлетворить указанную в табл. 9.2 потреб¬
ность в пунктах ВВ2 и В2 за счет запасов на складах А\, А2 и А3 (цены
соответствующих перевозок указаны в правом верхнем углу каждой
клетки таблицы), то необходимо определить для каждого варианта (для
каждо^ клетки) суммарный градиент потенциала.Этб выполняется путем сложения с учетом знака всех разностей ме¬
жду потенциалом (ценой) данной клетки и ценой непосредственно при¬
мыкающих к ней в строке и столбце соседних клеток. Результирующие
суммарные градиенты приведены в той же таблице в центре клетки.Приведем возможный вариант получения решения VОптимальной первой перевозкой является та, у которой окажется максимальным
суммарный градиент. В данном случае такой градиент +7 соответствует перевозке
всего запаса сырья (20 единиц) из Л3 в В2. Количество сырья и цена выделены в таб¬
лице полужирным шрифтом. Ситуация после этой перевозки отражена в табл. 9.3, где
заново пересчитаны суммарные градиенты для строки Л2, непосредственно примы¬
кающей к отброшенной строке А3. Теперь оптимальной второй перевозкой оказыва¬
ется перевозка необходимого груза для удовлетворения всей потребности в сырье (18
единиц) В\ из А] (градиент +3). Ситуация после второй перевозки отражена в табл. 9.4,1 Пример был подготовлен и реализован студенткой М.Р.Гуревич в 1987 г.469
где заново пересчитаны суммарные градиенты для столбца Въ непосредственно примы¬
кающего к отброшенному столбцу В\. Согласно табл. 9.4 оптимальной третьей перевозкой
оказывается удовлетворение всей потребности (33 единицы) В3 из Л2. (градиент +2).Таблица 9.2	Таблица 9.4ВхВ2В3Запасы516Ах+3-405065А20+24040Потреб¬ности18133Вхв2ВзЗапасыАх5+31-46050Аг6+16-25+240Аз8-64+75-120Потреб¬ности1821Таблица 9.3	Таблица 9.5В2ЗапасыАх1-132А26+17Потреб¬ности1в2ВзЗапасы16Ах-203265а20+240Потреб¬ности133После третьей перевозки складывается ситуация, отраженная в табл. 9.5,
где очевидным последним шагом является удовлетворение оставшейся по¬
требности (1 единица) В2 за счет А2.Суммируя теперь выделенные в таблицах стоимости всех перевозок,
получим 20 x4+18x5 + 33 x5-1-1x6 = 341, что является минимумом
возможного и совпадает с результатом, получаемым симплекс-методом,
однако быстрее и проще, поскольку не потребовалось увеличивать раз¬
мер таблицы за счет введений фиктивной потребности, необходимой для
приведения исходной задачи к задаче с правильным балансом, в чем
нуждается симплекс-метод.Следует оговорить, что поскольку метод суммарного градиента ориен¬
тирован лишь на ближайшую окрестность деятельности, то, с одной сто¬
роны, он значительно ускоряет процедуру решения в том числе за счет
параллельного исполнения одинаковых или сопоставимых вариантов, если
только они не являются смежными по строкам или по столбцам, но, с дру-470
I ой стороны, иногда в конце процедуры он дает ошибки, когда ближай¬
шая окрестность оказывается всем пространством деятельности.Например, в случае выбора из четырех вариантов, заданных в табл. 9.4,
очевидным первым шагом является перевозка из Ах в Bh чтобы исключить
неблагоприятный вариант Л2 - Вь но метод суммарного градиента дает Ах -
В2. В первом случае целевая функция 10x2 + 10x2 + 10 = 50, а во втором
20 х 1 + 10x4 = 60.Однако таких сбоев можно избежать, если кроме максимума суммар¬
ного градиента учитывать минимум суммы исключаемых градиентов.Так, в первом случае исключается в первом столбце + 1 - 4 = - 3, а во вто¬
ром + 2 + 1 = + 3.В заключение отметим, что в тех особых случаях, когда суммарный гра¬
диент оказывается одинаковым для нескольких клеток таблицы, следует вы¬
бирать такой шаг, который соответствует минимальной цене. Если же и це¬
ны оказываются одинаковыми, то следует выбирать ту клетку, которая нахо¬
дится в строке (если полностью исчерпан запас), либо столбце (если полно¬
стью удовлетворена потребность) с самой высокой ценой, чтобы исключить
этот неблагоприятный вариант из дальнейшего рассмотрения.Выбор гибкости производственной структуры. Проектирование и
организация функционирования гибких производственных систем (ГПС)
представляет собой сложную задачу, связанную с решением техниче¬
ских, экономических и социальных проблем, с объединением в единую
систему отдельных автоматизированных подсистем - АСНИ, САПР,
АСУ, АСУТП и т. п. При решении этой задачи необходимо проанализи¬
ровать состояние производства, включая анализ состояния технологиче¬
ского оборудования и производственных площадей, исследования воз¬
можностей специализации и кооперирования производства, состояния
технологической подготовки производства; определить потребность во
внедрении ГПС и обосновать эффективность ее организации, необходи¬
мую степень гибкости.При проведении таких исследований необходимо моделировать ГПС
на различных стадиях ее развития - от концептуального замысла до тех¬
нической реализации и управления технологическими процессами.С обзором проблем системного проектирования предприятий с гибкой ав¬
томатизированной технологией и примерами реализации основных этапов про¬
ектирования можно познакомиться, например, в [62].Одним из самых сложных и значимых этапов проектирова¬
ния ГПС является обоснование гибкости производственной
структуры. Для решения этой проблемы разрабатываются раз¬
личные модели. В данном разделе рассматривается один из под-471
ходов к выбору гибкости производственной структуры, бази¬
рующийся на применении изложенного в гл. 5 информационного
подхода.Простейший способ построения гибкого производства состо¬
ит в организации параллельных технологических цепей (конвей¬
ерных линий), каждая из которых (рис. 9.22, а) способна выпус¬
кать свою модификацию изделий. Для перехода от одного изде¬
лия к другому достаточно задействовать соответствующую цепь
а)	(рис. 9.22, а, б или в).162а - 26 - 2в- 36 - ЗвРис. 9.22Такой способ имеет место, например, в ав¬
томобильной промышленности, где использу¬
ются параллельные конвейерные линии.Недостатком этого способа является про¬
стой большей части оборудования при вы¬
пуске в каждый момент только одной моди¬
фикации продукции, что, правда, компенси¬
руется возможностью параллельной работы
всех цепей при выпуске всех модификаций
одновременно, что обычно и делается при
планировании производства путем такого
распределения заказов на различные виды
продукции по плановым периодам, которое
обеспечило бы наилучшую загрузку оборудо¬
вания и конвейерных линий (подобное рас¬
пределение при позаказной системе планиро¬
вания можно, например, осуществлять с при¬
менением моделей морфологического моде¬
лирования - см. гл. 6).Альтернативный способ построения гиб¬
кого производства, наиболее распространен¬
ный, состоит (рис. 9.22, б) в горизонтальном
агрегировании одновременных операций в
едином комплексе, т. е. в использовании уни¬
версальных программируемых станков и обра¬
батывающих центров. В этом случае для пере¬
хода от одного изделия к другому необходимо
выбирать по одной операции на каждом уров¬
не так, чтобы в совокупности они образовали
одну из возможных вертикальных цепей.472
Недостаток этого способа - в простое всех операций, кроме одной,
на каждом уровне а, б или вив невозможности выпуска различных мо¬
дификаций изделия (сплошные и штриховые стрелки на рис.9.22,,б),
поскольку ни обрабатывающие центры, ни станки с ЧПУ не способны на
выполнение больше чем одной программы в каждый данный момент
времени. Достоинство - в большем числе по сравнению с первым спо¬
собом модификаций при том же выборе элементарных операций, по¬
скольку здесь возможны не только сочетания операций с одинаковым
буквенным индексом, но и операций с различными индексами.Известная доля дополнительности достоинств и недостатков этих
способов приводит к мысли о необходимости их сочетания в форме мат¬
ричного (полевого) способа реализации гибкости (рис. 9.22, в), когда
вместо сложных и громоздких агрегатов вновь используются простей¬
шие жесткие автоматы, рассчитанные на выполнение только одной опе¬
рации каждый, что позволяет, во-первых, комбинировать эти операции
не только по вертикали, как в первых двух способах, но и по горизонта¬
ли, увеличивая число модификаций изделий (сплошные и штриховые
стрелки на рис.9.22, в), что резко сокращает простои оборудования.Помимо того, переход к матричной структуре и использование в каж¬
дой точке технологического поля только простейшего оборудования, от¬
личающегося относительно высокой надежностью, с одной стороны, уве¬
личивают безотказность всей системы, с другой - резко облегчает ее мо¬
дернизацию, ибо замена простых и дешевых малогабаритных станков на
более совершенные не требует капитального вмешательства в производст¬
венную жизнь предприятия и может быть проведена без ее нарушения.Наконец, переход к полевой гибкости психологически важен для рабо¬
ты персонала, обслуживающего это производство, поскольку, во-первых,
обслуживание простых автоматов значительно легче обслуживания станков
с ЧПУ или обрабатывающих центров; а, во-вторых, матричная структура
производства развязывает творческую инициативу, как рабочих, так и инже¬
неров, по части совершенствования, так как допускает безболезненное экс¬
периментирование и внедрение рацпредложений и изобретений как в мело¬
чах, так и в целом, без кардинальной ломки процесса.Нетрудно видеть, что реализация полевого способа гибкости произ¬
водства допускает две основополагающие схемы, к комбинации которых
сведется схема любой реальной полевой технологии.Одна из них состоит в том, что при изготовлении относительно не¬
больших и легких изделий транспортные роботы перемещают их в тех¬473
нологическом поле от автомата к автомату по маршрутам, зависящим не
только от технологии, но и от того, какие из подходящих автоматов
(станков) свободны в данный момент.Другая схема, применимая к относительно громоздким и тяжелым
изделиям, состоит в том, что технологическое поле образуют установ¬
ленные неподвижные изделия, а транспортные роботы перемещают в
этом поле обрабатывающие автоматы, выбирая те из них, которые сво¬
бодны в данный момент и пригодны для выполнения соответствующих
операций.Обе эти схемы возлагают основную тяжесть управления на вычисли¬
тельные средства, предельно упрощая и разгружая от сложных функций
технологическое оборудование, что, с одной стороны, обеспечивает вы¬
сокую надежность и безотказность всей системы, а с другой - облегчает
наладку, обслуживание и ремонт оборудования, допуская легкую и пол¬
ную замену отказавших автоматов или станков и восстановление их в
условиях ремонтного цеха или участка. В таких условиях вычислитель¬
ные средства и применение методов теории массового обслуживания,
оптимизации, морфологического моделирования теоретически позво¬
ляют почти полностью загрузить все оборудование, обойдя тем самым
основной бич гибкого производства (и вообще всякого универсального
производства) - простои большей части оборудования, всегда сопутст¬
вующие неизбежной его избыточности.Можно указать и критерий, которым должна руководствоваться сис¬
тема управления полевой технологией для обеспечения оптимального
размещения работ по оборудованию. Ранжировав операции по срочно¬
сти и присвоив им соответствующие потенциалы П*, система должна
обеспечить в каждый моменттjn kMktk —» max,
k=lгде m - общее число одновременно возможных в данном поле операций,
Мк - число выполняемых операций, имеющих потенциал П*.Этот критерий учитывает все факторы и допускает даже пренебре¬
жение малым числом Мк срочных операций ради большого числа не¬
сколько менее срочных с учетом, разумеется, соответствующих ограни¬
чений на срок выполнения заказов.Все же этот критерий может поставить гибкое производство в тяжелые
условия, поскольку он никак не учитывает всякого рода профилактические
остановы оборудования, которые неизбежно должны иметь место.474
Поэтому универсальный критерий должен включать также время tk
непрерывной работы оборудованият\П M t -» max,к=1которое тем больше, чем больше внимания уделяется профилактике,
хотя она сама по себе и создает видимость некоторого уменьшения этого
времени.Учитывая возрастающую важность для гибкой полевой технологии
оптимизации всех процессов, следует применять рассмотренный уско¬
ренный метод решения транспортной задачи.При случайном характере смены модификаций изделия и при одно¬
временном производстве нескольких модификаций траектории заготовок в
технологическом поле, зависящие от случайного характера оборудования,
сами приобретают случайный характер, что заставляет рассматривать ор¬
ганизацию производства как задачу массового обслуживания.Существующие методы решения такой задачи по необходимости
сводят потоки заявок в таких технологических циклах к простейшим, а
сами циклы рассматривают как марковские, что по сути дела не соответ¬
ствует реальному положению дел, поскольку игнорируется существен¬
ное последействие таких цепей. Поэтому следует использовать рассмот¬
ренный метод, который позволяет решить эту задачу без сомнительных
допущений и с учетом реальных параметров процесса.9Л. Применение системного анализа при разработке
\ автоматизированных информационных системПр> Злема управления разработками АИС как первой очереди
АСУ. Системы такой сложности, как АСУ, обладают рядом специфиче¬
ских особенностей, присущих открытым системам с активными элемента¬
ми (см. § 1.1 гл. 1) к которым, в частности, относятся неоднозначность
использования понятий «цели» - «средства», «система» - «подсистема»;
трудность прогнозирования (а иногда и принципиальная непредсказуе¬
мость) поведения системы при внесении в нее изменений. Для обеспече¬
ния адаптивности системы, способности ее к самоорганизации необходи¬
мо предусмотреть соответствующие средства, обеспечивающие целеобра-
зование, способность вырабатывать варианты поведения, а при необходи¬
мости изменять структуру системы управления и АСУ.475
Эти особенности были осознаны с самого начала разработки АСУ и
обусловили необходимость привлечения для их объяснения и обеспече¬
ния системных представлений, закономерностей функционирования и
развития сложных систем, рассмотренных ранее (см. § 1.5).Понимая неизбежность и необходимость проявления названных осо¬
бенностей и обусловливающих их закономерностей, которые действуют
в системе независимо от того, учитывают их или нет, и затрудняют
управление разработками АИС (как первой очереди АСУ), некоторые
специалисты уже на ранних стадиях их создания предлагали создавать
системы проектирования и развития АСУ, разрабатывать единые прин¬
ципы проектирования и терминологию. Были разработаны типовые по¬
ложения, типовые структуры, порядок разработки и другие методиче¬
ские материалы, объединенные затем в единый документ - Общеотрас¬
левые руководящие методические материалы (ОРММ).В понимании принципов построения и организации функционирова¬
ния АСУ большую роль играет выделение функциональной и обеспечи¬
вающей частей, что не утрачивает актуальности и в настоящее время при
разработке любых автоматизированных информационных и управляю¬
щих систем.Структура ФЧ определяется на основе анализа целей и функций систе¬
мы управления, для обеспечения деятельности которой создается АСУ или
АИС, и включает подсистемы и задачи, выбранные для автоматизации, т. е.
ФЧ определяет как бы цели и основные функции АСУ (АИС).Структура 04 включает виды обеспечения (собственно информаци¬
онное, техническое, программное, лингвистическое, эргономическое и т.
п.), необходимые для реализации подсистем и задач ФЧ АСУ (АИС), т. е.
04 представляет собой как бы средства для достижения целей АС.Почему потребовалось введение новых терминов - ФЧ и 04 - вме¬
сто казалось бы привычных понятий «цели» и «средства»? Ответ на этот
вопрос можно дать с помощью особенностей и закономерностей слож¬
ных систем.В таких системах, как было показано в § 1.5, каждый уровень иерархиче¬
ской структуры ведет себя как «двуликий Янус» - как средство по отношению
к вышестоящему уровню и как цель по отношению к нижележащему. Соответ¬
ственно составляющие любого промежуточного уровня в структуре АСУ
можно рассматривать как подсистемы по отношению к вышестоящему уров¬
ню, к системе в целом, их объединяющей, и в то же время, взятые сами по се¬
бе, они могут рассматриваться как системы. Поэтому часто при разработке
АСУ возникали противоречивые ситуации; отдельные подсистемы «Кадры»,
«Качество» и другие на определенной стадии развития АСУ начинали назы-476
вать «АСУ-Кадры», «АСУ-Качество» (т. е. считали их как бы самостоятельны¬
ми системами - АСУ), в то время как по отношению к общей системе пред¬
приятия или НПО они продолжали оставаться подсистемами .Более того, на каждом уровне иерархической структуры ФЧ в силу за¬
кономерности иерархической упорядоченности всегда следует определять
свои цели, функции, задачи, средства. Иными словами, понятия «цель» и
«средства» в иерархической структуре всегда используются неоднозначно, и
это должны осознавать разработчики АСУ, не тратя времени на бессмыс¬
ленные дискуссии по поводу терминов.Следует также оговорить, что введенные термины - ФЧ и 04 нельзя
однозначно отождествлять в понятиями «цели» и «средства». Это - бо¬
лее сложные понятия.Действительно, иногда говорят об обеспечивающих подсистемах, имея в
виду определенным образом организованные совокупности информационных,
программных, технических средств, используемых для реализации не укруп¬
ненной функции (для которой используется термин «функциональная подсис¬
тема»), а какой-либо вспомогательной функции нижележащих уровней или оп¬
ределенной их совокупности (например, такого рода обеспечивающими под¬
системами были банки данных определенного назначения, типа ИНЭС, СИОД,
БАНК (см. ссылки в [11,121], используемые как средства для хранения и пре¬
доставления ЛПР информации о состоянии производства). С другой стороны,
когда сдают в эксплуатацию функциональную подсистему, то имеют в виду не
только совокупность задач и функций, включаемых в нее, но и алгоритмы,
программы, инструкции по их использованию, т.е. и совокупность средств
реализации этой подсистемы.Таким образом, термины ФЧ и 04 являются обобщающими условными
понятиями, которые помогают охарактеризовать автоматизированную систему
как целое, выделив в ней работы, в большей мере связанные с анализом и опи¬
санием целей системы (формирование структуры ФЧ АС), и работы, связанные
с определением общей структуры средств реализации целей (04 АС).Соответственно при управлении разработками автоматизированных
систем выделяют две основные проблемы:1.	Формирование структуры ФЧ АС и выбор на ее основе первооче¬
редных задач автоматизации (для АС той или иной очереди).2.	Формирование структуры 04 АС.При этом под структурой 04 понимается не просто совокупность
средств информационно, технического алгоритмического, программного и
других видов обеспечения, а организационную форму взаимодействия всех
видов обеспечения, необходимых для реализации подсистем и задач (входя¬
щих в структуру ФЧ) на всех уровнях иерархии структуры 04.Решение этих двух основных проблем взаимосвязано. С одной сто¬
роны структура 04 определяется структурой ФЧ. В то же время выбор477
структуры ФЧ во многом зависит от имеющихся технических, про¬
граммных и иных средств, т. е. определяется потенциальными возмож¬
ностями 04.Основные проблемы управления разработками АСУ, в свою очередь,
можно разделить на задачи, которые часто можно решать параллельно.Например, этапы можно разделить на следующие подэтапы:1.	Формирование структуры ФЧ АСУ.1.1.	Прогнозирование структуры ФЧ АСУ. Разработка прогнозного ва¬
рианта структуры ФЧ АСУ (на 20 лет) и основных направлений развития
АСУ (на 10 лет) на основе структуризации целей и функций системы управ¬
ления предприятием.1.2.	Разработка структуры ФЧ АСУ последующей очереди (на 5 лет).Эту задачу называют также «Выбор первоочередных подсистем (комплексов
задач) автоматизации для последующей очереди АСУ».1.3.	Выбор первоочередных (наиболее значимых) задач в подсистемах
АСУ и последовательности их проектирования и внедрения.1.4.	Проектирование подсистем АСУ.2.	Разработка структуры 04 АСУ.2.1.	Выбор (обоснование) структуры 04 АСУ.2.2.	Проектирование отдельных видов обеспечения.Кроме того, в действующей АСУ важно создавать организационную
структуру АСУ, которая определяется составом и взаимосвязью отдель¬
ных структурных подразделений в условиях эксплуатации АСУ.Поэтому к названным основным проблемам в последующем была
добавлена проблема управления разработками АСУ.Систему управления разработками АСУ можно считать третьей состав¬
ляющей АСУ и разделить ее на следующие задачи:3.1.	Разработка структуры организационного обеспечения управлением
разработками АСУ (на первых этапах эта задача сводится к определению/ структуры подразделения, разрабатывающего АСУ, а по мере развития - к оп-
ределению взаимоотношений между подразделениями-разработчиками и под-
разделениями, использующими результаты разработки в практической дея¬
тельности, а также подразделениями, подготавливающими и контролирующи¬
ми вводимую информацию). Иногда эту составляющую выделяют в самостоя¬
тельную проблему.3.2.	Создание информационной системы для обеспечения проектирова¬
ния подсистем и задач АСУ.Структура этапов разработки АСУ приведена на рис. 9.23.478
1. Формирование структуры ФЧ АСУРис. 9.23. Этапы разработки АСУДля управления разработками автоматизированных систем были
подготовлены соответствующие руководящие методические материалы,
в которых АСУ трактовалась как развивающаяся система и вводилось
понятие очереди. АСУ первой очереди разрабатывалась как автомати¬
зированная информационная система - АИС.В руководящих материалах оговаривался также порядок разработки со-
г ответствующей очереди АСУ (АИС) и ввода ее в эксплуатацию.I Четкий порядок, установленный ОРММ, ускорил распространение
опыта организации работ по проектированию АСУ, облегчил учет и
-сравнительный анализ хода работ по созданию АСУ на предприятиях и в
отраслях. Однако одновременно ограничил развитие АСУ ряда предпри¬
ятий и НПО, что неизбежно в силу «закона необходимого разнообразия»
У.Р.Эшби [82] (именно за счет ограничения «разнообразия», т.е. упро¬
щения, типизации и в конечном счете примитивизации систем, было
достигнуто облегчение в управлении разработками АСУ).Негативная роль ОРММ была в последующем осознана, особенно в
период перехода предприятий на самоокупаемость и хозрасчет. Типовые
решения и структуры можно использовать лишь на начальных стадиях
создания АСУ, а по мере их развития все больше начинают проявляться479
индивидуальные особенности конкретных предприятий и объединений и
связанная с этим индивидуальность АСУ.В этих условиях для управления разработками АСУ потребовались
методические материалы, в которых не только определялось бы, что
нужно делать в процессе разработки АСУ и диктовались бы готовые
типовые проектные решения, а давались бы рекомендации о том, как
нужно принимать решения по выбору структуры АСУ, средств ее реа¬
лизации в конкретных условиях. Начали проводиться разработки соот¬
ветствующих методик и моделей для принятия решений по управлению
разработками АИС и АСУ с учетом конкретных особенностей предпри¬
ятий и организаций.Приведем примеры применения системного анализа при обосновании
структур ФЧ и 04 АСУ.Применение системного анализа при обосновании структуры
функциональной части АСУ (АИС). В разрабатываемых методиках
обоснования структуры ФЧ АСУ так же, как и при разработке структур
целей и функций систем управления, выделялось два основных этапа,
которые делились на подэтапы в соответствии с выбранными методика¬
ми структуризации целей.Первый этап методики практически совпадает с обобщенной мето¬
дикой формирования целей (основных направлений) и функций пред¬
приятий (см. рис. 7.21), второй - отличается выбором критериев, боль¬
шим использованием косвенных количественных оценок, связанных с
оценкой целесообразности и возможности автоматизации (таких как
объемы массивов, число подразделений, использующих информацию
разрабатываемой базы данных, число документов, подготавливаемых на
основе базы данных и т. д.).	/Первоначально основной формой представления структуры фЧ АСУ
была древовидная иерархическая структура. АСУ делилась на подсисте¬
мы или комплексы задач, подсистемы - на группы задач, а последние, в
свою очередь, - на отдельные задачи.Подсистемы в первых структурах ФЧ АСУ, а затем и в типовой
{пример формирования которой рассмотрен в § 7.2,) были ориентирова¬
ны на основные функциональные подразделения существовавших сис¬
тем организационного управления, откуда и произошел термин «функ¬
циональная подсистема».Число подсистем в АИС первой очереди конкретных предприятий
было разным, но обычно не превышало числа подсистем типовой
АСУП, рекомендованной в ОРММ (см. рис. 7.10, в в гл. 7). Число задач480
по подсистемам колебалось довольно в широких пределах, в зависимо¬
сти от принятой детализации задач и конкретных особенностей пред¬
приятия.Однако по мере развития АСУ число подсистем увеличивалось. При
возрастании числа подсистем нарушается важное требование к иерархи¬
ческим структурам - гипотеза Миллера, согласно которой число состав¬
ляющих одному узлу должно быть 7 ± 2.Трудности управления разработками АСУ при существенном увели¬
чении числа подсистем, т. е. числа составляющих на верхнем уровне
Иерархической структуры ФЧ, привели к тому, что на некоторых пред¬
приятиях стали вводить еще один обобщающий уровень, который был
Предложен на Волжском автозаводе (история развития структуры ФЧ
АСУ ВАЗа приведена на рис. 9.24 [68]), и назван направлениями.Направление объединяло несколько подсистем, связанных между собой. В
принципе можно было бы укрупнить подсистемы, однако к тому времени в
практике разработок АСУ с понятием подсистемы был связан вполне опреде¬
ленный объем работ, поэтому более удобным оказалось ввести новый термин.Пример направлений, выделенных на ВАЗе в 1984 г., приведен на рис.9.24 в . Для иллюстрации развития структуры ФЧ АСУ выбран пример
ВАЗа, на котором создана наиболее развитая АСУ, являющаяся основой
функционирования производства.В дальнейшем по мере развития АСУ появилась (впервые на ВАЗе)
новая форма автоматизированных систем - организационно-технологи¬
ческие АСУ (АСУ ОТ), которые создавались для повышения степени
оперативного управления отдельными участками производства. АСУ ОТ
сочетают функции управления технологическими процессами (АСУ ТП)
и функции организационного управления производством (АСУП), при¬
чем большая часть массивов организационного управления формируется
на основе массивов управления техпроцессами (что возможно только
при практически полной автоматизации технологических процессов).
Подсистемы АСУ ОТ возникали либо на основе АСУ ТП, либо - как
развитие подсистем АСУП.Вначале АСУ ОТ рассматривали как одно из направлений. Но иерархи¬
ческий принцип представления имеет в числе своих специфических особен¬
ностей стремление к обособленности выделенных ветвей, т.е. в иерархиче¬
ских структурах сильны вертикальные связи и предельно ослаблены гори¬
зонтальные взаимосвязи между направлениями, подсистемами, которые по¬
сле их выделения в самостоятельные начинают развиваться независимо, как
бы соперничая друг с другом. Поэтому, если включить АСУ ОТ в структуру
ФЧ АСУ как равноценное направление с АСУ ТП и АСУП, то по мере само¬
стоятельного развития этих направлений возможно дублирование работ в31-3335	481
а) 1970 г.Подси¬стемыЗадачиАСУ ВАЗОперативное пла¬Материаль¬ОрганизацияОрганизацияНорматив¬нирование основно¬ное обес¬труда иремонта обо¬ная базаго производствапечение ОПзарплатырудованияОП(ОП)IсПР-] ГГJT^lб) 1972 г.Подси¬стемыОбеспе¬Управле¬чение иниеконтрольсборкойОПавтомо¬билейЗадачи А А- • -I П" 4АСУ ВАЗ |Заказ и учет
технологи¬
ческого
оборудова¬
нияОбеспе¬чениеинстру¬ментомгта глКад¬рыФи¬нан¬сыXтэпибух.учетXУправле¬ниесбытомзапасныхчастейв) 1984 г.АСУ ВАЗАСУ осно¬АСУ вспо¬АСУ организацион-САПРАСУ непро¬Напра¬вного про¬могательногоно-технологическиемышленнойвленияизводствапроизводства(АСУ ОТ)деятельностиПодсис- I I |
темыЗадачи ?.?
г) 1986 гАСУ ВАЗЗаводПроиз¬
водст¬
во, ком¬
плекс
цеховЦех,уча¬стокАСУ основного производствай I йГй I й
□ 6 □ dАСУ вспомогатель¬
ного производстваi 6 i iАСУ предприятиями не¬
промышленной деятельности.шшv V АСУ ОТ□	□□□□□□□САПР□	□ □ □ □
А ААСУ ТП□	□□□□□□□Рис. 9.24СУ ГПС□	□ □ □ □482
АСУ ОТ и АСУ ТП или в АСУ ОТ и АСУП. Для того чтобы усилить взаимодействие
п их трех направлений, их оказалось удобнее поместить в структуре друг под другом.В этом случае устанавливаются вертикальные согласующие взаимо¬
связи между подсистемами и задачами этих направлений и по мере раз¬
вития подсистем АСУ ТП в направлении усиления функций организаци¬
онного управления переводить их на уровень АСУ ОТ, а по мере усиле¬
ния функций управления технологическими процессами в подсистемах
АСУП «опускать» их на уровень АСУ ОТ.Аналогичные взаимоотношения целесообразно установить между под¬
системами АСУП, САПР и СУ ГПС.Сформированная в результате многоуровневая структура ФЧ АСУ
ВАЗа приведена на рис. 9.24, г .Аналогично была сформирована и структура АСУ объединения Авто¬
ВАЗ, в которой к приведенным на рис.9.24, г уровням добавился еще уро¬
вень объединения, а на нижележащей по отношению к нему страте наряду с
АСУ ВАЗа были помещены АСУ других предприятий, входящих в объеди¬
нение, структуры ФЧ АСУ которых формировались аналогично АСУ ВАЗа.В дальнейшем, по мере развития предприятий и их АСУ, особенно в
условиях предоставления большей самостоятельности производствам и
цехам и перераспределению управленческих функций между админист¬
рацией предприятия и руководителями производств и цехов, также стало
более удобным представлять структуру ФЧ АСУ в виде многоуровневой,
стратифицированной.Разработка структуры обеспечивающей части АИС. Разделение
АСУ на функциональную и обеспечивающую части, а последней - на
информационное обеспечение (ИО), техническое (ТО), организационное
(ОргО), программное (ПО) и другие виды обеспечения - позволило при¬
влечь для уточнения соответствующих видов обеспечения специалистов
в этих областях.Такой подход к организации разработок АСУ помог справиться со
сложностью системы и ускорить разработку АСУ путем параллельного
проведения работ по анализу и выбору структуры отдельных видов обес¬
печения. Однако если разрабатывать отдельные проекты ИО, ТО, ОргО и
других видов обеспечения, то после разработки этих проектов возникла
достаточно сложная задача их согласования, взаимоувязки принятых
структур этих видов обеспечения, критериев, учитываемых при их разра¬
ботке и т. д. Поэтому на определенном этапе развития работ по созданию
АСУ был даже сформулирован специальный принцип - единства ИО, ТО483
и ОргО как основных видов обеспечения, при разработке структур кото¬
рых возникали несогласованности - и было рекомендовано проектировать
структуру 04 АСУ с самого начала как единую с уточнением структур
отдельных видов обеспечения в рамках общего проекта.С учетом сказанного задачу обоснования структуры 04 АСУ можно
сформулировать следующим образом.Под структурой 04 АСУ понимается сеть информационных служб
(Главный информационно-вычислительный центр, локальные вычисли¬
тельные центры производств, цехов и других подразделений, автомати¬
зированные рабочие места и другие составляющие ОргО) с размещен¬
ными в ней массивами хранения информации, документами (ИО), тех¬
ническими средствами регистрации, хранения, передачи, обработки,
представления информации (ТО), программным обеспечением (ПО),
методическим обеспечением (инструкциями для пользователей, положе¬
ниями о подразделениях и т. п.) и другими видами обеспечения. Под
выбором структуры 04 - задачу наилучшего размещения всех этих ком¬
понентов с учетом единой согласованной системы критериев и ограни¬
чений, обеспечивающей наиболее эффективную реализацию подсистем
и задач, включенных в структуру Ф4 АСУ на соответствующем этапе ее
развития (т.е. соответствующей очереди АСУ).Задача в такой постановке на первый взгляд кажется практически не¬
решаемой. Действительно, представить эту задачу классом хорошо органи¬
зованных систем, т. е. создать математическую модель, в которой взаимо¬
связи между компонентами структуры 04 и целями (задачами, входящими
в структуру Ф4) были бы описаны в виде аналитических зависимостей,
практически невозможно. Более реально представить эту задачу моделью
плохо организованной системы, т. е. использовать статистические исследо¬
вания, отражающие основные характеристики потоков информации, и/на
этой основе предложить структуру ОргО, информационных массивов,
требуемые технические средства, т. е. разработать ориентировочный вари¬
ант структуры 04. Однако и этот путь - не лучший с точки зрения затрат
времени и доказательства правомерности принятого решения.Наиболее целесообразно отобразить задачу с помощью класса
самоорганизующихся, развивающихся систем и организовать про¬
цесс «выращивания» структуры 04 с помощью модели постепенной
формализации задачи. Пример методики формирования структуры 04
АИС на основе постепенной формализации модели принятия решений
был приведен в гл. 6. Для этой задачи невозможно создать сразу матема¬
тическую модель, в которой взаимосвязи между компонентами структу¬484
ры 04 и целями, задачами, входящими в структуру функциональной
части (ФЧ), были бы описаны в виде аналитических зависимостей. По¬
этому было предложено организовать процесс «выращивания» структу¬
ры 04 с помощью модели постепенной формализации задачи. Поэтому
для формирования и анализа модели постепенной формализации была
разработана методика системного анализа, сочетающая методы из групп
МАИС и МФПС, которые помогают создать язык моделирования, про¬
цедуру оценки вариантов решения и автоматизировать процесс «выра¬
щивания» решения.Возможный вариант смены методов по мере развития модели проил¬
люстрируем на упрощенном примере моделирования процессов прохож¬
дения информации при выборе структуры обеспечивающей части авто¬
матизированной информационной системы. Основная идея постепенной
формализации иллюстрируется рис. 9.25.Первый этап в данной задаче определен тем, что 04 разделена на
виды обеспечения, т.е. сформирована структура-состав 04 (рис. 9.25, а).Структурные представленияТеоретико-множественные представления Структурно-лингвисти¬
ческие представленияРис. 9.25485
Затем для уточнения состава видов обеспечения можно применить
теоретико-множественные представления (рис. 9.25, б), помогающие вна¬
чале расширить состав видов обеспечения, найти способы объединения
элементов из разных подмножеств (рис. 9.25, в). При этом может быть
использован эффект получения нового смысла у элементов, сформирован¬
ных из «пар», «троек», «л-ок» элементов исходных подмножеств, на кото¬
рые предварительно разделено общее множество элементов.В практике разработки АСУ этому этапу соответствовал поиск взаимосвя¬
зей между компонентами 04 с помощью формирования и экспертной оценки
матриц типа «ТО-ОргО» или «ИО-ТО». На основе оценки элементов матриц
«ТО-ОргО» размещались технические средства в подразделениях предпри¬
ятия. В матрицах «ИО-ТО» оценивалось, с помощью каких технических
средств следует обрабатывать соответствующие документы, что первоначаль¬
но при ограниченных мощностях ЭВМ иногда было оправдано.Однако на основе анализа матриц, отображающих некоторые взаи¬
мосвязи между компонентами 04, решить задачу формирования струк¬
туры 04 не удается. Анализ матриц, взаимоувязка полученных с их по¬
мощью взаимосвязей между элементами - весьма трудоемкая работа,
задерживающая разработку АИС. Поэтому согласно рассматриваемому
подходу целесообразно возвратиться к системно-структурным пред¬
ставлениям, с помощью которых активизируется использование интуи¬
ции и опыта ЛПР, перечень множеств анализируется и при необходимо¬
сти дополняется принципиально важными подмножествами для даль¬
нейшего моделирования.В частности, в рассматриваемой задаче перечень исходных подмножеств - информаци¬
онное, техническое и организационное обеспечение (ИО, ТО, ОргО соответственно) допол¬
нен подмножеством задач, входящих в структуру ФЧ АСУ, и функций Ф (рис. 9.25, г), кото¬
рые выполняются при решении задач сбора и первичной обработке информации, входящими
в структуру ФЧ АСУ 1 -й очереди.Для дальнейшей реализации идеи комбинирования элементов в по¬
исках вариантов решения задачи (т.е. путей прохождения информации
при ее сборе и первичной обработке) могут быть выбраны более удоб¬
ные и подсказывающие правила формирования вариантов лингвистиче¬
ские представления, являющиеся основой разработки языка моделирова¬
ния путей прохождения информации.В рассматриваемом примере использовано сочетание лингвистических, се¬
миотических и графических представлений и разработан язык графо¬
семиотического моделирования (который в первоначальных вариантах исполь¬
зования рассматриваемого подхода иногда носил и другие названия - структур-
но-лингвистического, сигнатурного (знакового) моделирования).486
В результате с помощью языка моделирования была предложена много¬
уровневая модель (рис. 9.25, д), позволяющая формировать варианты ин¬
формационных потоков.После формирования вариантов следования информации необходи¬
мо выбрать критерии и способы оценки графо-семиотической модели
(рис. 9.25, е).Для этого могут быть приняты также разные варианты - от экспертной
оценки вариантов сбора и первичной обработки информации (нижний уро¬
вень, рис. 9.25, д) до поиска алгоритмов последовательного преобразования
оценок компонентов предшествующих уровней модели в оценки компонен¬
тов последующих уровней.В результате получается система алгоритмов, обеспечивающая воз¬
можность автоматизации и соответственно повторяемость процесса
формирования и анализа модели при изменении наборов первичных
элементов и их оценок. Эта система алгоритмов как бы обеспечивает
взаимосвязь между компонентами и целями системы (или при модели¬
ровании потоков информации по отдельным задачам АИС - между ком¬
понентами и этой задачей), т. е. получается в результате формальная,
аналитическая модель, только представленная не в виде привычных для
такого рода моделей формул или уравнений, а в виде алгоритмов и их
программной реализации в памяти ЭВМ.Структура полученной методики формирования и анализа информа¬
ционных потоков приведена на рис. 9.26.Этапы 1-7 выполняются по каждой из задач ФЧ АСУ, а затем прово¬
дятся содержательная интерпретация, обобщение результатов моделиро¬
вания задач ФЧ АСУ и определение на этой основе состава необходи¬
мых и достаточных компонентов структуры 04.Рис. 9.26487
Последовательность этапов может быть иная, чем на рис. 9.25 и 9.26.
Например, вначале можно применить целевой подход и проводить ак¬
тивное обследование, отбор элементов модели с помощью предвари¬
тельно сформированной структуры функций, на основе которой провес¬
ти опрос сотрудников исследуемого или аналогичных объектов, полу¬
чить необходимые сведения в документах и т. д. Или можно обратиться
к оценкам раньше, чем это сделано на рис. 9.25, - оценить значимость
подцелей и функций, что помогло бы ускорить выбор лучшего варианта
и т. д. При выполнении этапа 5 полезно обращаться к этапу 3, а при
выполнении этапа 7 - к этапу 5, что показано на рис. 9.26.Приведенный пример демонстрирует, что постепенная формализация
становится своего рода «механизмом» развития системы, «выращива¬
ния» модели принятия решения. По мере развития модели происходит
смена методов из групп МАИС и МФПС. В результате можно получить
разные варианты формализованной модели. В процессе моделирования
следует учитывать рекомендации, приведенные в гл. 6 (типа «используй
то, что знаешь», «не увлекайся перечислением», «не забывай возвра¬
щаться к системным представлениям», «помни о цели», «не бойся ме¬
нять методы» и т. п.).При «выращивании» модели можно накапливать информацию об
объекте, фиксируя все новые компоненты, связи, правила взаимодейст¬
вия компонент, и, используя их, получать отображения последователь¬
ных состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более
адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта.
При этом информация может поступать от различных специалистов и
накапливаться во времени по мере ее возникновения в процессе разви¬
тия объекта и наших представлений о нем.При постановке задачи для принципиально нового объекта или про¬
цесса постепенная формализация позволяет обосновать принципы раз¬
работки языка автоматизации моделирования и обобщенную формаль¬
ную модель с пошаговым доказательством ее адекватности на каждом
витке моделирования.Сочетание методов из групп МАИС и МФПС - основа любой мето¬
дики системного анализа, а в рассматриваемом подходе предлагается
еще и алгоритм «переключения» методов.Можно применять алгоритм, подобный рассмотренному. Но основ¬
ная суть подхода - применение идеи постепенной формализации для
формирования нового алгоритма, получения новой методики системного
анализа в тех случаях, когда имеет место большая начальная неопреде¬
ленность задачи и отсутствуют аналоги для ее решения.488
Развитие представлений об АСУ. Очевидно, что принципы по¬
строения и эффективность АСУ существенно зависят от уровня развития
информационных технологий.С появлением в середине 70-х гг. XX в. персональных ЭВМ проис¬
ходит корректировка идеи АСУ: от ВЦ и централизации управления - к
распределенному вычислительному ресурсу и децентрализации управле¬
ния. Такой подход нашел свое применение в системах поддержки при¬
нятия решений (СППР), которые характеризуют новый этап компьютер¬
ной информационной технологии организационного управления. При
этом уменьшается нагрузка на централизованные вычислительные ре¬
сурсы и верхние уровни управления, что позволяет сосредоточить в них
решение крупных долгосрочных стратегических задач.Для обеспечения информацией по группам основных функций органи¬
зационного управления предприятиями в настоящее время приобретают
готовые программные продукты - корпоративных информационных сис¬
тем (КИС).При выборе КИС следует учитывать технические и стоимостные харак¬
теристики: количества рабочих мест (с возможностью одновременного досту¬
па), разделение функций пользователей, скорость функционирования систе¬
мы, сложность ее администрирования, проработанность механизмов, обес¬
печивающих права доступа, стоимость ИС и т.п.. В то же время важно учи¬
тывать такие критерии, как полнота автоматизации функций управления и
степень использования возможностей приобретаемой КИС.Для учета этих критериев, разрабатывая методику выбора КИС, следует
провести сопоставление функций системы управления предприятия (или под¬
систем АСУ) и функциональных возможностей существующих на рынке про¬
граммных продуктов и определить степень автоматизации функций конкрет¬
ного предприятия с помощью выбираемого программного средства и коэффи¬
циент использования этого средства. Степень автоматизации определяется как
отношению количества автоматизированных за счёт конкретного программно¬
го продукта функций к общему количеству функций организации. Степень ис¬
пользования функциональных возможностей автоматизированной системы,
как отношение числа функциональных возможностей программного продукта,
используемых в конкретной организации, к общему числу функциональных
возможностей оцениваемого программного продукта.В то же время для обеспечения эффективного управления крупными
предприятиями остается актуальной задача создания интегрированных
АСУ, включая интеграцию КИС. Для реализации этой задачи полезны
методики системного анализа, и в частности, структуризации и анализа
целей, организации сложных экспертиз, изложенные в гл. 7-9.489
Приложение 1. ОБЩНОСТЬ ЗАКОНОВ В СИСТЕМАХРАЗЛИЧНОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ ПРИРОДЫ 1В знаменитых Фейнмановских лекциях утверждается, что при всем
разнообразии физических законов весь характер нашей Вселенной в
значительной степени зависит от значения одного энергетического уров¬
ня ядра углерода, равного 7.82 МэВ, и именно это делает нашу Вселен¬
ную такой, какая она есть. При этом философы и естествоиспытатели
всех времен глубоко убеждены, что существует внутренняя гармония
мира и эту общность можно раскрыть с помощью математики, описы¬
вающей обозримость и совершенство законов природы.Именно такой взгляд на мир двигал поиски Кеплера, когда он, созда¬
вая модель солнечной системы, сформулировал знаменитые законы
движения небесных тел. Кеплер был бесконечно счастлив, поняв, что
наш ближний Космос организован по законам музыкальной гармонии,
которые он изложил в своей книге «Музыка сфер».Через полстолетия Ньютону удалось показать, что запись закона для
гравитационной силы F=mr т2/г2, в которой зависимость от расстояния
подчиняется закону обратного квадрата, полностью согласована со
всеми тремя законами Кеплера.Затем Шарль Кулон в результате своих опытов обнаружил, что сила,
с которой одно малое заряженное тело действует на другое заряженное
тело, также обратно пропорциональна квадрату расстояния между ними.
Магнитным аналогом закона Кулона в дифференциальной форме явился
закон Био-Савара-Лапласа. .Эту традицию закона обратного квадрата в наше время Денисов А.А.
распространил на информационное поле [31, 32]. Он показал, что взаи¬
модействие точечных объектов описывается законом обратного квадра¬
та. В терминах теории информационного поля (см. гл.5) логическая
связь JI пробного объекта пропорциональна произведению информаций
излучающего (<//) и отражающего (J2) объектов и обратно пропорцио¬
нальна квадрату расстояния (г) между ними:Jl = [R'J,J2l{4n-r)} - (г/г).Теория информационного поля внесла новую струю во взаимодейст¬
вие и взаимозависимости чистой и прикладной математики, позволяю¬
щей адекватно записать законы природы. Это подтверждает идею о том,1 Приложение подготовлено студентом СПбГТУ Д.С.Смолко в 1997 г. на основе ана¬
лиза зарубежных источников, ссылки на которых см. в [1].490
что красота закона обратного квадрата не может быть случайной, что он
отражает какие-то существенные внешние закономерности.В этой связи здесь представлены факты (на основании обзора более
чем 200 зарубежных и отечественных работ) существования закона об¬
ратного квадрата в результатах работ ученых из различных областей
знаний: физики, химии, космологии и галактики, математики, медици¬
ны, а также для интерпретации результатов.Что касается интерпретации результатов, то интересна в этой связи
позиция одного из самых знаменитых современных физиков, нобелев¬
ского лауреата Поля Андриена Мориса Дирака, который утверждает, что
в наше время один из самых продуктивных методов работы физика-
теоретика может заключаться в чисто абстрактном развитии математи¬
ческого формализма, связанного с квантово-механическими закономер¬
ностями и последующими попытками физического осмысления полу¬
ченных результатов.В соответствии с вышесказанным ниже приводятся факты сущест¬
вования Закона Обратного Квадрата в системах различной физической
природы на основе упомянутого обзора работ.1.	В физике.В статье «Проверка гравитационного закона обратного квадрата для тел на рас¬
стоянии 0,4 ч- 1,4 метра»] приведены данные об исследовании точности, с которой вы¬
полняется Ньютоновский закон обратного квадрата. Авторы статьи - группа ученых из
университета Калифорнии Сан-Диего, лабораторий АТ&Т\Ве11 (США), а также из ин¬
ститута Geog Survey (Япония), сообщают, что используя сверхпроводящий гравиметр,
измерили силу, действующую на сферическую оболочку Nb со стороны сферической
массы М, которая периодически перемещалась вверх и вниз на лифте под гравиметром.
На дистанциях от 0.4 до 1.4 метра Ньютоновский закон обратного квадрата выполнялся
с точностью ±1%.Наши ученые из Казахстана исследовали взаимодействие между парами ферро¬
магнетика и сверхпроводником и некоторые наиболее основные закономерности
взаимодействия между микрочастицами и сверхпроводником, и обнаружили, что
некоторые частицы отталкиваются от поверхности сверхпроводника с силой по зако¬
ну обратного квадрата.В работе «Точное решение уравнения Шредингера для некоторых кванто¬
механических многообъектных систем», выполненной в Университете Шандоу в
Китае, приводится точное решение уравнения Шредингера для некоторых квантово¬
механических многообъектных систем. Установлено, что энергия частицы подчиня¬
ется закону обратного квадрата радиуса потенциальной ямы. Лишь при таких значе¬
ниях энергии волновая функция будет конечной и непрерывной. Собственные числа
могут быть получены непосредственным образом при решении простого характери¬
стического уравнения. Результаты практических вычислений потенциальных куло-
новских систем прекрасно сочетаются с точными вычислениями.491
la. В физике плазмы.Изучая зависимость энергии плазмонов от размеров S) пучков японские ученые об¬
наружили, что энергия плазмона увеличивается обратно пропорционально квадрату
размера пучка, и это происходит именно таким образом из-за увеличения энергетиче¬
ской ямы в соответствии с принципом (эффектом) квантового ограничения.Совместный труд ирландских и немецких ученых в статье «Изменение Размерно¬
сти и Времени - есть два хорошо разработанных практических метода пространст¬
венного интегрирования в квантовой физике» посвящен расчету обратно¬
квадратичного потенциала для частицы, совершающей гармонические колебания.Австралийские ученые из Национального университета (Канберра) лаборатории
Плазмы установили, что при изучении неидеальной модели плазмы с помощью мето¬
да конечных элементов максимальная конвергенция пропорциональна обратному
квадрату количества узлов сетки.В Станфордском университете проводили измерения в веществах с очень малы¬
ми плотностями при помощи гелиевого массспектрометра и обнаружили, что закон
обратного квадрата является верным описанием для энергии радиального потока
плотностей.2.	В химии.Английские ученые из Бристольского Университета (Англия) в статье «Эффекты
диффузии в полимерных смесях с ветвящимися полиэтиленами» описывают метод
оценки размера диффузии в системах полимерных смесей. Оказалось, что эти уров¬
ни диффузии меняются в обратно-квадратичной зависимости от молекулярного веса
линейного полимера и приближаются к уровням паразитной диффузии, вытекающим
из уравнений Клейна и Бриско.В Институте неорганической химии Базельского университета (Швейцария) было
изучено окисление аскорбиновой кислоты с присутствием медного катализатора при
помощи электрода Кларка в растворе цианида меридия. Было найдено, что реакция
протекает в обратно-квадратичной зависимости от концентрации присутствующего
иона MeCN в процессе самоокисления комплексного иона медь-водяной группы.В статье «Измерение кулоновских сил между поверхностями MICA в №-2» из¬
ложены результаты измерения сил взаимодействия между слюдяными поверхностя¬
ми в N-2. Установлено, что наблюдаемые силы оказались электромагнитными по
природе. Показано, что когда слюда расщепляется в воздухе, она сохраняет остаточ¬
ный заряд. Найдена обратно-квадратичная зависимость сил между поверхностями от
расстояния, соответствующая закону Кулона для точечных зарядов (для гладко¬
поверхностной геометрии).3.	В Космологии, Галактике.Исследуя гравитационную нестабильность в краевой Вселенной, ученые утвер¬
ждают, что раздвигающаяся Вселенная, отвечающая закону обратного квадрата нью¬
тоновской гравитации и находящаяся в краевом нейтральном равновесии, предпола¬
гает уравнение для гравитационного поля с однородным временно-зависимым пара¬
метром справа, пропорциональным средней массовой плотности Вселенной.Группа австралийских ученых из Нацинальной Телескопной лаборатории в ста¬
тье «Универсальная гравитация - прав ли Ньютон?», заявляет: «Мы ставим под
вопрос ньютоновский закон обратного квадрата в свете последних, современных
альтернативных формулировок».492
В конце работы они сообщают: «Мы заключаем, что обратное линейное отноше¬
ние совместимо с наблюдаемыми данными, полученными от взаимодействующих
галактических систем, на уровне закона обратного квадрата».4.	В математике.Если заглянуть в эпоху математической школы Пифагорейцев, то при решении ими
задачи деления отрезка на две части Aw В, так что большая его часть является средней
пропорциональной между всем отрезком и меньшей его частью, было замечено, что
обратное произведение {А+В) и В было равно обратному квадрату А. При решении
такого квадратного уравнения получаются два корня: 1.618 и 0.618, названные позже
Леонардо да Винчи золотым сечением или золотыми числами. Такие пропорциональ¬
ные отношения позже легли в основу композиционного построения многих произведе¬
ний мирового искусства.Изучая янгианскую симметрию интегральных квантовых цепочек SU(n) с обрат¬
но-квадратичным обменом, ученые из США обнаружили, что эти цепочки проявляют
неизвестную форму янгианской симметрии, совместимую с периодическими гранич¬
ными условиями, позволяя состояниям быть совместимыми. На этой основе была
получена новая классификация состояний в теории комформного поля.Авторы из Индийского государственного математического университета предла¬
гают новую формулу с применением закона обратного квадрата для группы инвер¬
сии, когда она существует.5.	В медицине.Конечно же, очень интересно обнаружить присутствие закона обратного квадра¬
та в человеке. Медики утверждают, что дельта ритмы мозга как реакции на раздра¬
житель, есть затухающие колебания, соседние периоды которых соотносятся по
закону «золотого сечения».6.	Интерпретации.В дополнение можно сказать, что до сих пор еще анализируются соответствую¬
щие теоретические концепции Кулона, его последователей и оппонентов, например,
в работе «По поводу Закона Обратного Квадрата Кулона».Кроме того, известен ряд работ, в которых закон обратного квадрата использует¬
ся для интерпретации полученных результатов. В этом аспекте интересна работа, в
которой предлагается установление оптимальных параметров и данных в кинетиче¬
ских реакциях ряда экспериментов.Какой же следует вывод? Некоторые законы различной физической
природы имеют общность в виде закона обратного квадрата. Эта общ¬
ность позволяет связать воедино множество разрозненных фрагментов
нашей Вселенной. В заключение хочется привести известное замечание
Поля Андриена Мориса Дирака по поводу построенной им изящной
теории монополя, т. е. физической частицы, отвечающей единичному
магнитному полюсу: соответствующая теория настолько математически
совершенна, что «было бы удивительно, если Природа не использовала
этой возможности».493
Приложение 2. «ГЕН» Ф.Е.ТЕМНИКОВА И ИДЕЯПОСТЕПЕННОЙ ФОРМАЛИЗАЦИИВ 1970 г. Ф.Е. Темников предложил состав
(рис. 6.1) основных функций любой системы: С -
связь (communication), регистрация, передача ин¬
формации, перемещение ее в пространстве G;M-
память (memoiy), хранение информации, перенос
ее во времени t; К - расчет (от «калькулятор»,
«компьютер»), обработка, получение новой ин¬
формации J, R - рассудок (reason), разум; Р - «по¬
литика».Этот набор функций - утверждал Ф.Е. Темни¬
ков - отличительная особенность любой сложной живой системы, необ¬
ходимая и достаточная для ее реализации.Для относительно простой технической системы, в которой происходит
движение информации в какой-либо форме, достаточно только ее переноса
в пространстве (рис. П2.2, а), т. е. функции С, после применения которой
система попадает в точку A =j(t) (например, системы передачи информации,
телефонной связи и т. д.).Более сложными являются технические системы с памятью, в которых
наряду с передачей информации предусматриваются блоки ее задержки во
времени, хранения, т. е. выполняются функции С и М. В результате (рис.
П2.2, б) система попадает в точку В =J{G, t).Для того, чтобы систему можно было назвать информационной, в ней
должна осуществляться еще и обработка информации, т.е. выполняться три
функции -С, Ми К (рис. П2.2, в\ после применения которых система попа¬
дает в точку D =J{Gt t, J).В живых системах недостаточно способности к обработке информации
типа расчетов, появляется еще и рассудок, разум, а в более сложно органи¬
зованных социальных системах - еще и функция политики Р.ГА=ЛС)а)/в =№ t)6)в)494Рис. П2.2
Изображение в форме окружностей Темников назвал «контурами»
связи, хранения, расчета, рассудка и политики, которые должны форми¬
роваться в сложной системе. Для информационной системы достаточно
первых трех контуров.Для пояснения полезности предлагаемого набора функций Ф.Е. Тем¬
ников предложил эксперимент с помещением разработчика в комнату с
практически нулевой начальной информацией, т. е. в ситуацию с боль¬
шой начальной неопределенностью, и постепенным ее накоплением для
развития системы.Пусть Вас поместят в изолированную комнату и дадут средства связи
(телефон, телетайп), «памяти» (хотя бы средства для организации картотеки
хранения информации) и «расчета», т. е. какие-то средства обработки ин¬
формации, хотя бы простейшие вычислительные устройства В то время не
было персональных компьютеров, которые могли бы одновременно обеспе¬
чить в небольшой комнате функции М и К, а тем более сети Internet, которая
обеспечивает все три функции С, М, К.Первый же звонок по телефону: «В какой группе учится студент Ива¬
нов?» позволяет Вам понять, что в системе есть «студенты», «группы», и Вы
начинаете создавать картотеку студентов, пользуясь опять-таки средством
связи с другими помещениями той среды, в которую Вас поместили. Сле¬
дующие вопросы из внешней и внутренней среды о преподавателях, науч¬
ных исследованиях, о неисправностях какого-либо оборудования и т. п. за¬
ставят Вас создавать все новые картотеки, упорядочивать их и т. д.Так и будет постепенно развиваться информационная система.Таким образом, вместо того, чтобы обследовать существующую
сложную систему управления, «перечислять» все ее элементы, с чего
обычно начинались все разработки автоматизированных информацион¬
ных систем, Ф.Е. Темников предлагал подход постепенного накопления
информации о системе на основе набора функций, необходимого для
системы данного класса.В последующем этот набор контуров-функций (которые можно дета¬
лизировать) стали называть «геном» Темникова.«Ген» Ф.Е.Темникова не сразу был понят. Особенно включение «кон¬
тура политики». Важность этой функции была осознана только в 90-е гг.,
когда этот «контур» начал активно проявляться в нашем обществе.Под влиянием этого подхода в последующем был разработан подход
к постепенной формализации моделей принятия решений, рассмотрен¬
ный в гл. 6.495
ЗАКЛЮЧЕНИЕЗавершая изложение основ теории систем, кратко охарактеризуем
основные ее особенности.Теория систем - наука об общих закономерностях построения,
функционирования и развития систем различной физической природы, о
методах их исследования.Принципиальными особенностями теории систем и системного под¬
хода, отличающими их от других научных направлений, являются сле¬
дующие.1.	Задача системного подхода и общей теории систем состоит в том,
чтобы объяснить поведение функционирование и развитие объекта как
целого. При исследовании объекта как системы компоненты этой сис¬
темы рассматриваются не сами по себе отдельно, а с учетом их места в
структуре целого. Основа системного подхода и теории систем как инте¬
гральной концепции естествознания - выявление и изучение общесис¬
темных закономерностей: эмерджентности, коммуникативности, иерар¬
хичности, эквифинальности, закона «необходимого разнообразия», по¬
тенциальной осуществимости, историчности, самоорганизации.2.	Традиционный подход, характерный для математики и базирую¬
щихся на ее основе специальных наук, основан на убеждении, что пробле¬
ма сложности есть сведёние целого к части, и изучение частей позволит
понять целое. В противоположность этому концепция целостности исхо¬
дит из того, что невозможно понять целое, изучая только его части, что у
целого есть такие свойства и качества, которых нет у отдельных элементов
(закономерность целостности или эмерджентности). На эту закономер¬
ность обратил внимание еще Аристотель (сформулировав как «сумма
свойств частей не есть свойства целого»). В XX в. в изучение проблемы
возникновения целостности большой вклад внес В.Г. Афанасьев. Идея
возникновения эффекта целостности является основой концепции синер¬
гетики Г. Хакена, в которой этот эффект назван синергетическим. В то же
время термин «эмерджентностъ», введенный JI. фон Берталанфи и озна¬
чающий появление (от emerge - появляться) новых, неожиданных свойств
у системы по сравнению с ее элементами, с точки зрения авторов, в боль¬
шей мере соответствует рассматриваемой закономерности, чем термин
«синергизм» (совместный, согласованно действующий).496
3.	Большинство традиционных наук базируются на анализе про¬
странства состояний, т.е. на определении элементов и связей (мер близо¬
сти) между ними. В теории систем обоснована необходимость примене¬
ния двух подходов - от целей (целевой или целенаправленный подход,
который условно для краткости называют подходом «сверху») и от про¬
странства состояний (подход «снизу», называемый в различных систем¬
ных концепциях терминальным, морфологическим, лингвистическим,
семиотическим и т.п.).4.	В классической науке, базирующейся на механической концепции,
по аналогии с механикой системы рассматривались как закрытые.
JL фон Берталанфи показал необходимость для отображения живых
систем понятия открытой системы, т.е. системы, постоянно обмени¬
вающейся со средой массой (веществом), энергией и информацией. Та¬
ким образом, при исследовании систем предполагается учет внешних
условий их существования, организация постоянного взаимодействия со
средой. Открытость системы обусловливает ее развитие.5.	В теории систем на основе общесистемных закономерностей пока¬
зано, что инициировать развитие системы может не только открытость,
но и внутренне активное начало, негэнтропийные тенденции, противо¬
стоящие энтропийным. Этот вывод является хорошей основой для инте¬
грации теории систем с моделью синергетики И. Пригожина.6.	Господствующей концепцией развития считается наличие проти¬
воречий (антагонистических, неантогонистических). В теории систем
показано, что не только противоречии, но и коалиции (А.А. Богданов,А.А. Малиновский, М. Месарович) могут являться основой развития
системы.Прикладной теорией систем в настоящее время считают системный
анализ, который объединяет на основе выработанной (выбранной) кон¬
цепции методы и модели как формализованного представления объек¬
тов, так и методы активизации использования интуиции и опыта специа¬
листов различных областей знаний, ориентируя их на решение конкрет¬
ной задачи, проблемы.j В настоящее время существуют различные школы системного анали¬
за, занимающиеся приложением теории систем к исследованию разных
сфер - от стратегического планирования и управления предприятиями,
регионами, страной до управления проектами технических комплексов и
принятия решений по отдельным видам деятельности при возникнове¬
нии различных проблемных ситуаций в процессе функционирования
социально-экономических и технических объектов.497
В представленном учебном пособии охарактеризованы основные по¬
нятия теории систем и системного анализа, определено их место среди
других научных направлений, рассмотрены классификации систем, за¬
кономерности их функционирования и развития, методы моделирования
и анализа. В прикладных главах приведены примеры разработки и при¬
менения методик и моделей системного анализа для принятия решения в
сложных проблемных ситуациях с большой начальной неопределенно¬
стью. В то же время отметим, что приведенные модели и примеры, в
основном, ориентированы на отображение статики системы, ее проекти¬
рование, формирование структуры, конфигурации. Идеи учета кинема¬
тики и динамики присутствуют только в примерах на базе информаци¬
онного подхода к моделированию систем. Однако теория развивающих¬
ся систем в настоящее время еще не сформировалась.За период, прошедший со времени издания первого учебника по систем¬
ному анализу [11] и первого издания учебника авторов [1], положенного в
основу данного учебника, опубликовано значительное число монографий и
учебных пособий по системным исследованиям [10, 12, 13, 44, 49 и др.],
ориентированные на специальности соответствующих вузов и кафедр.Начиная с 1998 г. на базе Санкт-Петербургского государственного
технического (с 2002 г. - политехнического) университета ежегодно про¬
водятся Международные научно-практические конференции «Системный
анализ в проектировании и управлении», в трудах которых представлены
школы многих вузов. Проводятся конференции и на базе других школ. С
их краткой характеристикой можно познакомиться в [23].В процессе обсуждений на конференциях выявлены перспективные
направления современной теории систем и системного анализа. По резуль¬
татам совместной работы на конференциях издан словарь-справочник [12].
Авторы надеются, что дальнейшее сотрудничество будет способствовать
развитию теории систем и ее приложений, в том числе с участием студен¬
тов и аспирантов, без помощи которых практически невозможно разраба¬
тывать конкретные примеры применения такого многоаспектного направ¬
ления как теория систем.На взгляд авторов, с учетом рассмотренных особенностей, по-
видимому, развитие системных исследований должно идти в направле¬
нии создания теории развивающихся систем на базе объединения дос¬
тижений системного, синергетического, кибернетического и информа¬
ционного подходов, с использованием формализованной диалектиче¬
ской логики.498
ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬААвтоматизированная диалоговая про¬
цедура анализа целей и функций
(АДПАЦФ) 320, 352, 353, 362, 369, 440
Автоматизированная документально¬
фактографическая информационно-по¬
исковая система (АДФИПС) 341-5-344,
424, 450-458, 462
Автоматизированная информационная
система (АИС) 88, 288, 291, 292, 295,
476-489Автоматизированная система норма-
тивно-методического обеспечения
управления (АСНМОУ) 438-465
Автоматизированная система управле¬
ния (АСУ) 288-295, 299, 300, 476-489	предприятия (АСУП) 328, 332-334, 338, 343, 476—486	отраслевая (ОАСУ) 288-295,299, 300Аксиологическое представление
системы 84
Алитические методы 86, 87, 106-108,
117-121,286, 290, 297, 298ВВроятность 195, 226, 228, 235, 242-244,	269, 372-374, 377, 380, 381, 385,
388, 391-395, 400, 402-	достижения цели (в смысле инфор¬
мационного подхода А.А, Денисова)195, 226, 228, 235, 242-244, 269, 380,381, 385, 388, 391-395, 400, 402-	статистическая 107, 109, 122, 372-
374, 377ГГибкие производственные системы
(ГПС) 357-359
Графические представления (методы)
86,87,106,113,154—157,286,294-296,298
Графо-семиотические представления
(модели) 297-298, 200дДекомпозиция (структуризация) 283,
286, 292, 315, 316, 318, 320, 321, 325,
328-333, 335, 337, 340, 342, 345-349,
351-353, 355, 356, 358-369, 377, 389
«Дельфи»-метод 177-181
«Дерево целей» (структура целей) 84,86,	87, 315, 317, 325-333, 337, 338, 359,
360, 365Диалектика, диалектическая логика 195,
196,198,228,250,251,231,235,237-241,
246,248,249,254,257,258,260,261,263-
268,278,272,274,277,498
Дискретная математика 106, 126-157
Дифференцированное обслуживание
руководителей (ДОР) 418, 478
Диффузные (плохо организованные)
системы 523Закон логической связи (обратного
квадрата)203, 204, 227, 490-493
Закономерности взаимодействия час¬
ти и целого 58-62-	аддитивность 61-	прогрессирующая систематизация61,	254-	прогрессирующая факторизация 61,254-	интегративность 62, 496-	целостность (эмерджентность) 58-62,	209, 229, 231-233, 242, 247-255,259,	274, 277, 496Закономерности иерархической упо¬
рядоченности 62-65-	иерархичности 63-65, 496-	коммуникативности 62, 410, 496
Закономерности осуществимости сис¬
тем 65-69-	«необходимого разнообразия»
(У.Р.Эшби) 66-68-	потенциальной эффективности
(Б.С.Флейшмана) 68-н69-	эквифинальности 66, 321499
Закономерности развития систем 69-
73,316, 320
-историчности 69-70-	самоорганизации 70-73, 316, 320
Закономерности целеобразования10,	73-77Законы диалектики 235, 237-241, 261,
263, 267-269, 271, 274-277ИИерархическая система 363
Иерархическая структура 34-44, 343,344,	359, 361-365-	древовидная, типа «дерева» 33, 34,
361-	«слои» или уровни 38—40-	со «слабыми» связями 33, 34-	«страты» 35-38, 497-	«эшелоны» 40-42
Иерархичность 316, 347, 348
Иерархия 3327, 344, 354Изделия сложной техники и оборудо¬
вания (ИСТиО) 404—405
Имитационное динамическое модели¬
рование (ИДМ) 87,91,434,437,438
Информационная мощность 195, 226,255Информационная система (ИС) 88,288,	291,292, 295, 476-489
Информационно-управляющая систе¬
ма (ИУС) 388-396
Информационное поле 91, 196-200,
202-226, 229, 238, 241, 247, 255, 256,
272, 273Информационные модели 228, 229,
231, 233, 234, 240, 242, 247-249, 254,
257, 263, 274, 276, 373, 380, 381, 397,
399, 402-405, 466-475
Информационные оценки 105, 204,
243, 247, 254, 257, 260, 378, 381, 386,
388, 391,394, 395, 403
Информационный подход, информа¬
ционный анализ систем 6, 11, 12, 61, 87,
91, 195, 198, 209, 220, 233, 247, 254, 257,260,	370, 377, 380, 383, 386, 388, 389,
391, 398Информационный потенциал (сущ¬
ность, содержание) 204—206, 209, 219,
224, 233-236,244, 245, 259, 265,268-
272, 381-384, 388,391-396, 399-402, 405
Информационный смысл (сложность,
содержание) 204-209, 221,225,245,
256, 401, 402, 405
Иформационный ток 211-257, 212-
224Информация 197-209, 210-242, 247,
251, 251-255, 263-270, 272, 274, 275,
351, 381-384, 388, 391-396, 399-402,
404, 405-	восприятия (чувственная) 198-202,
212-214, 224, 233, 234, 236, 244, 245,
259-265, 168-272, 399, 401, 404,-	логическая 202, 203, 236-242, 244,245,	264-270, 272, 274, 351, 381-384,388,	391-396, 399-402, 405, 412Исследование операций 5, 7, 10, 11ККаузальное представление системы
84Кибернетика 5, 9-11, 498
Классификации систем 14, 45 -57,100-	открытые 46, 316, 317-	по степени организованности 50-57-	по уровню сложности 47-50, 90,
100-	целенаправленные 47, 288, 317-	целеустремленные 47, 288
Коммуникативность 62, 410, 496
'Комплексированные методы 77,80Концептуальное метамоделирование
6, 11Координация 41,43
Косвенные количественные оценки104,	343-345, 353, 354, 363
Критерий 62-65, 295, 296, 298, 304,
311,313,414-	оценки 295, 296, 298, 304, 311,313,
414-функционирования 62-65
-эффективности 62-65500
лЛингвистические представления (ме¬
тоды) 84, 86, 87, 106, 107, 112, ИЗ, 143-
154, 284, 285, 290, 293, 294
Лингвистический подход 84,
Логическая информация 202, 203,
236-242, 244, 245, 264-270, 272, 274
Логические представления (методы)84, 86, 87, 106, 107, 111, 112, 135-143ММатематическая лингвистика 84, 86,87, 106, 107, 112, 113, 143-154, 284,285,
290, 293, 294
Математическая логика 84, 86, 87, 106,
107, 111, 112, 135-143
Методика 6, 8, 10, 92=99, 284, 285,
289, 299, 300, 309, 315, 317, 325, 327,328, 329, 331, 333-336, 338, 340, 345,346, 348, 349, 351, 355, 356, 358-	системного анализа (понятие) 284-	структуризации целей 8, 10, 12, 286,
315, 317, 325, 327, 328, 329, 331, 333 -
336, 338, 340, 345, 346, 348, 349, 351,
355,356,358,413-419Методы математического програм¬
мирования 118-121
Методы моделирования систем 78, 85,86,	88, 89-93, 97, 100, 105
Методы, направленные на активиза¬
цию использования интуиции и опыта
специалистов (МАИС) 8, 87, 89,90, 93,105,	158-194, 283,284,286-290,292, 295,
409-	выработки коллективных решений87,	158-163-	групповых дискуссий 161-163-	«Дельфи»-метод 177-181-	«дерева целей» 84, 86, 87, 315, 317,
325-333, 337, 338, 359, 360, 365-	«мозговой атаки» или коллективной
генерация идей (КГИ) 86, 87, 157-160-	портфельного анализа 165-166
-структуризации 164-166-	«сценариев» 160-161-	экспертных оценок 166-180-	морфологический подход, морфоло¬
гические методы 84, 284-286, 303-314-	организации сложных экспертиз
181- 370, 377-381, 383, 385, 386, 388,389,	394, 395, 399-	решающих матриц (Г.С.Поспелова)
104, 187-190, 370-372, 374, 376, 380,
381,392, 395-	«сценариев» 86Методы морфологического модели¬
рования Ф. Цвики 190-194, 284-286,
303-314-	морфологического ящика 303-314-	отрицания и конструирования-	систематического покрытия поляМетоды системного анализа-	специальные 195,198,209,220,233,
247,254,257,260,279-281,283-285,287-
289,294,298,299,302,309,313,314-	имитационное динамическое моде¬
лирование (ИДМ) 87, 91, 434, 437, 438-	информационный подход 87, 91,195, 198, 209, 220, 233, 247,254,257, 260-	постепенная формализация моделей
принятия решений с попеременным
использованием средств МАИС и
МФПС 87, 91, 279-281, 283- 285, 287-289,	298, 299, 302, 309, 313, 314, 480-
483-	ситуационное моделирование 87, 91-	структурно-лингвистическое моде¬
лирование 87, 91, 92, 284, 294Методы формализованного представ¬
ления систем (МФПС) 8, 87, 89, 93, 104,
105-157,283, 284, 287, 288, 290,409-	аналитические 86, 87, 106-108,
117-121,286, 290, 297, 298-	графические 86, 87, 106, 113, 154—157, 286, 294-296, 298-дискретной математики 106, 126-157-	лингвистические, семиотические
84, 86, 87, 106, 107, 112, ИЗ, 143-154,284, 285, 290, 293, 294-логические 84, 86, 87, 106, 107,111, 112, 135-143-статистические 86, 106, 107, 109,
122-126, 290-	теоретико-множественные 86,87,106,107,110,128-134,284,285,290-292501
оОрганизационная структура (оргструк¬
тура) 34, 44, 257, 147-151, 313-344—	линейная 44, 313—	линейно-функциональная 44, 315—	матричная 44, 316—	программно-целевая 44, 315-317
—проектная 314—	тензорная 44,216—	функциональная 313-314—	функциональная координация 315
Организационно-технологические про¬
цедуры (ОТП) 320, 326-327, 344,
463-472ППАТТЕРН (PATTERN) 12, 139, 235,
243-245, 266, 295, 345, 347, 356, 410
Поведение 30
Подсистема 24-25
Подходы к анализу и разработке
системы—	информационный (см. информаци¬
онный подход)—	лингвистический 70, 261, 282-283—	морфологический 50, 70, 77,
142-195, 258-259, 389, 394-404—	постепенная формализация процесса
принятия решения 7, 81, 130, 440-449,
463-474—	структурно-лингвистический 77, 81,
130, 302-312, 319, 440-449, 463-474-тезаурусный 70,261,282-283
-терминальный 70—	целевой, целенаправленный 70, 258
Прагматическая информация 120-121,199-200Проблема (процесс) принятия решения
71-76
Прогнозный граф 133РРавновесие 30Развивающаяся (самоорганизующаяся)
система 22, 31, 48, 50-54, 68, 76, 91
Развитие 31Размытые (нечеткие) множества (нечет¬
кие формализации) 200ССамоорганизация 50-54, 62-64
Самоорганизующаяся (развивающая¬
ся) система 22, 31, 48, 50-54, 68, 76, 91
Связь (отношение) 15, 25-26
Семантика 120-121, 199-200
Семиотические представления 77,
88-89Сетевые методы (модели, структуры)
53,69, 128-130, 153
Синтагма 17, 125
Система-	информационно-поисковая (ИПС)
248,418, 421-428-	нормативно-методического обеспе¬
чения управления (СНМОУ) 337-341-	определения системы 5, 15-22-	организационного управления
(СОУ) 289-291,361-363-	открытая 46-47-	плохо организованная (диффузная)
48-50, 90-91-	самоорганизующаяся (развиваю¬
щаяся) 22, 31, 48, 50-54, 68, 76, 91-	с активными элементами 31,51,2-	хорошо организованная 48-50, 68,76,	90-91-	целенаправленная 9, 47
Система нормативно-методическогообеспечения управления (СНМОУ)
337-343Системно-целевой подход 318,320
Системные исследования 9
Системный анализ (понятие) 9-14,
146-154, 490
Системный подход 5, 9, 12, 498, 504
Системология 8, 12
Системотехника 8, 12
Ситуационное моделирование 77, 81,
104«Слои» (уровни сложности) 38-40502
Системные исследования 4-8, 10, 11
Системный анализ (понятие) 4, 7 - 14,
325, 497, 498
Системный подход 5, 6, 11
Системология 4, 6, 10, 11
Системотехника 6, 10
Ситуационное моделирование 87, 91
«Слои» (уровни сложности) 38-40
Смысл (сложность, содержание ин¬
формации) 204-209, 221,225,245-258-	взаимный 205, 246, 247, 251-258-	системный 246, 247, 251-258-	суммарный 246, 247, 251-258
Состояние 30Среда 21Статистические методы 86, 106, 107,
109, 122-126, 290
Степень целесоответствия 105, 195,
244Степень целостности 209,229,231-
233, 242, 247-255, 259, 274, 277
Структура 14, 29-30, 32-45, 196-199,
233, 248, 251, 285, 287-289, 292-296,298, 299, 300, 315, 216, 318, 325-334,336, 338, 340, 342-349, 351-369, 376,380, 383, 392, 396, 413^19-	иерархическая 292-	матричная 42-43-	многоуровневая (типа «страт», «сло¬
ев», «эшелонов») 35-42-	сетевая 32, 33-	смешанная ( с вертикальными и го¬
ризонтальными связями) 43-44-	со «слабыми» связями 33, 34-	с произвольными связями 44-45
Структура автоматизированной систе¬
мы управленият — обеспечивающей части (ОЧ) 288,
294, 300/	функциональной части (ФЧ) 332,334, 338Структуризация (декомпозиция) 164 -166,
283, 286, 292, 315, 316,318, 320, 321, 325,
328-333, 335, 337,340, 342, 345-349, 351-
353, 355, 356, 358-369, 377, 389Структурно-лингвистическое моде¬
лирование 87, 90, 92, 284, 294
«Сценарий» 86, 87
ТТезаурус 144-146, 294, 298
Тезаурусный подход 84
Тектология (А.А.Богданова) 4, 11
Теоретико-множественные представ¬
ления (методы) 86, 87, 106, 107, 110,
128-134, 284, 285, 290-292
Теория систем (понятие) 4-8, 10-14,
496
ФФункционально-технологический
подход 429, 432, 435цЦелевая функция 80, 100, 104, 119—
121,306Целенаправленная, целеустремленная
система 47, 288, 317
Целеобразование 8,10, 315-321, 324,
325, 334, 346, 353, 360, 363
Целостность 209,229,231-233,242,
247-255, 259, 274, 277, 441-443
Цель 8, 18, 27-30, 284, 315-318, 320,
321, 323-340, 342-349, 351-369, 379,
381-383,393Ч«Черный ящик» 21
Чувственная информация 198-202,
212-214, 224, 233, 234, 236, 244, 245,
259-265, 168-272
ЭЭквифинальность 321
Экспертные оценки 86, 166-180,287,
296,297,313,370-374,376-378,380-381,
383, 385, 386, 388, 389, 394, 395, 399
Элемент 15-31, 34-37, 40-57, 60-66,72,	74, 76
«Эшелон» 40-42ЯЯзык-	автоматизации моделирования
(проектирования) 285, 286-	моделирования 84, 463, 464503
ИМЕННОЙ УКАЗАТЕЛЬАдамар К.. 89, 281, 287Акофф Р. 11, 167, 173-175, 316, 323, 324,345,	348, 352, 506Ампер М.А. 5Анфилатов B.C. 506Анохин П.К. 17, 28Аристотель 14, 190, 496Афанасьев В.Г. 11, 19, 62, 316,, 496, 506Базилевич Л.А. 433Берг А.И. 11Берталанфи Л. Фон. 4, 11, 15, 24, 46, 47, 58,59,	63, 66, 71, 72, 315, 316, 322, 496, 497, 506Бестужев-Лада И.В. 322
Блауберг И.В. 5, 11
Блюмфельд Л.А. 21
Бобрищев А.В.278Богданов А. А. 4, 11, 62, 315, 497, 507Болотова (Загадская) Л.С. 6, 11,91БольцаноБЛ28Боулдинг К. 49, 50, 63, 100Брук В.М. 26, 508Бусленко Н.П. 48Вальд А. 107, 125Валуев С.А. И, 329,432, 506Валях М. 21Вапнэ Г.М. 29, 327Вентцель Е.С. 11Вернадский В.И. 322Винер Н. 5, 11Волкова В.Н. 11, 12, 506, 507
Гаазе-Рапопорт М.Г. 17
Гендин А.М. 29, 179
Гёдель К. 90
Гибсон У.Р. 17
Г иг Дж. Ван. 11,70,316, 507
ГлушковВ.М. 8, 10,43, 164, 181
Гоббс Т. 324Голубков Е.П. 11, 94, 95, 330, 507
Граве П.С. 507, 508
Гуд Г. 6, 11,507
Гуттман Л. 177Данциг Дж. 118Дегтярев Ю.И. 11, 507Денисов А.А.. 11,12, 490, 506, 507Дружинин В.В. 11, 507Дуболазов В.А. 309Евенко Л.И. 508Емельянов А.А. И, 167, 506Жимерин Д.Г. 9Жуков В.А. 323ЗадеЛ. 114, 258Зигфорд С. 326Ивахненко А.Г. 71Игнатьев М.Б. 11Кантор Г. 128, 129, 133Канторович Л.В.80, 118, 507Касти Дж. 439, 507КвейдЭ. ёё, 93-95, 104, 507КемениДж. 167Кершнер Р. 21Кинг В. 11,507Клиланд Д. 11, 507Клыков Ю.И. 6, 11,91Клир Дж. 21Кобринский Н.Е. 5, 11Козлов В.Н. И, 506Колесников Д.Н. 11, 506Колмогоров А.Н. 77, 441Колосов В.Г. 336Конторов Д.С. 11, 507Косыгин А.И. 320Котельников В.А. 68Кочнев Л.В. 335Кошарский Б.Д. 331-332КрайзмерЛ.П. ИКузин Б.И. 118, 506, 509Кузин Л.Т. 5, 11Кукушкин А.А. 506КупмансТ. 118Кулик В.Т. 6, 11Куликовски Р. 83, 508Кухтенко А.И. 107, 508504
Лайкерт P. 77
Леруа Э. 322
Литвак Б.Г. 167, 508
Лопухин М.М. 508
Лукьянова Л.М. 508
Луллий Р. 190
Людвиг Ф. 21
Майминас Е.З. 5, 11
Макаров М.Г. 316, 508
Малиновский А.А. 62, 496
Макол Р. 6, 11, 507Месарович М. 11, 16, 20, 75, 38, 42, 62, 75,81,83, 133,496, 506Миллер Дж. 21, 441Мильнер Б.З. 431, 508Моисеев Н.Н. 7, 11,508Мопассан Ги де. 178, 179Моргенштерн О. 167, 175МотышинаМ.С. 508Мясников В.А. 9, 508Налимов В.В. 50Нейман Дж. фон. 167, 175Нечаев В.В. 6, 11Никаноров С.П. 5, 11, 94, 95Николаев В.И. 11, 26, 508Новожилов В.В. 118Новик И.Б. 6, 11Ногин В.Д. 508Овсиевич Б.Л. 508Одрин В.М. 508Оптнер С. 7, 11, 19, 93-95, 104, 508
Осгуд Ч. 177
Парето В. 167, 323
Перегудов Ф.И. 11, 72, 335, 506, 508
Поваров Г.Н. 47Поспелов Г.С. 104, 180, 187, 508
Поспелов Д.А. 6, 11, 91, 508
Пригожин И.Р. 6, 11, 71, 72, 316, 496, 508
Раппопорт А. 21
Рапопорт B.C. 508Растригин Л.А. 5, 11, 72, 316, 507, 508
СаатиТ. 11, 172Сагатовский В.Н. 11, 17, 72, 316, 323, 330,
334, 335, 339Садовский В.Н. 5, 11, 21, 63, 507
Самофалов В.И. 69, 432
Сасиени М. 11
Слезингер Г.Э. 431Соколицын С.А. 118, 509Старовойтова М.И. 420, 434, 509Субетто А.И. 72, 509Тарасенко Ф.П. 11, 506Тейяр де Шарден П. 322Темников Ф.Е. 6, 11, 17, 38, 72, 89,107, 279, 494, 495, 506, 507, 509Терещенко В.И. 67ТерстоунЛ. 167Тихонов В.И. 509ТюхтинВ.С. И, 316, 509Уёмов А.И. 11, 16, 17, 330, 331, 333,339, 348, 509Урманцев Ю.А. 11, 73Федотов А.В. 91, 509Флейшман Б.С. 6, 11, 48, 58, 68, 509Фомин Б.Ф. 6, 11Форрестер Дж. 91, 509Хакен Г. 6, 11,71,496Хартли Р. 243Харкевич А.А. 243Хелмер О. 180Хемфри Г. 326ХоллА. 11, 14, 16, 58,61509Холодный Н.Г. 322, 325Хомский Н. 147-149, 151, 153Цвикки Ф. 84, 190-192, 194, 303, 307
Цыпкин Я.З. 71
Чабровский В.А. 29, 327, 507
Черняк Ю.И. 7, 11, 18, 19, 20, 36, 48,49,	54, 74, 93-96, 316, 328, 330, 509
ЧерчменУ. И, 164, 167, 173-175
Честнат Г. И
Чудесова Г.П. 444, 509Шахдинаров Г.М., 506
Шеннон К.Э. 242,243
Шрейдер Ю.А. 143, 152, 509
Эллис Д. 21Эмери Ф. 316,323,324,345,348,352,506
Энгельгардт В.А. 63
Эрроу К. 167Эшби У.Р. 11, 18,21, 48, 58, 66, 67, 506Юдин Э.Г. 5, 11,21,63, 507Юрьев В.Н. 118, 506Ямпольский В.З. 11, 335Янг С. 11,93-95,509Янч Э. 509505
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:Основная1.	Волкова В.Н. и др. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для
студентов вузов / Волкова В.Н., Денисов А.А. - СПб.: Изд-во СПбГПУ. Изд- 3-е ,
2004. 520 с..2.	Волкова В.Н. и др. Методы формализованного представления систем: Учеб.
пособие/ Волкова В.Н., Денисов А.А., Темников Ф.Е. СПб.: СПбГТУ, 1993. 107 с.3.	Волкова В.Н. и др. Методы организации сложных экспертиз: Учеб. пособие/
Волкова В.Н., Денисов А.А. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2004. 70 с.4.	Денисов А.А.и др. Теория больших систем управления: Учеб. пособие для сту¬
дентов вузов / Денисов А.А., Колесников Д.Н. Л.: Энергоиэдат, 1982. 288 с.5.	Денисов А.А. Современные проблемы системного анализа: Информационные
основы. СПб.: Изд. 2-е Изд-во Политехнического ун-та, 2004. 296 с.6.	Кузин. Б.И. и др. Методы и модели управления фирмой / Кузин. Б.И., ЮрьевВ.Н., Шахдинаров Г.М. СПб.: Питер, 2001. 432 с.7.	Месарович М. и др. Теория иерархических многоуровневых систем / Месаро-
вич М., Мако Д., Такахара И. М.: Мир, 1973. 344 с.8.	Месарович М. и др. Общая теория систем: математические основы / Месаро¬
вич М., Такахара И.. М.: Мир, 1978. 311 с.9.	Перегудов Ф.И. и др. Введение в системный анализ: Учеб. пособие / Перегу¬
дов Ф.И. Тарасенко Ф.П. М.: Высш. школа, 1989. 367 с.10.	Системный анализ в управлении: Учеб. пособие /Анфилатов B.C., Емельянов А.А.,
Кукушкин А.А./ Под ред. А.АЕмельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. 368 с.11.	Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для
студентов вузов / Под ред. С.А.Валуева, В.Н.Волковой. Л.: Политехника, 1991. 398 с.12.	Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник / Под ред. В.Н. Вол¬
ковой и В.Н. Козлова. М.: Высшая школа, 2004. 616 с.13.	Теории систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник
Учеб. пособие / Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. М.: Финансы и статисти¬
ка, 848 с.Дополнительная14.	Акофф Р. и др. О целеустремленных системах / Акофф Р, Эмери Ф. М: Сов.
радио, 1974. 272 с.15.	Афанасьев В.Г. Проблема целостности в философии и биологии. М.: Мысль,
1984.416 с.16.	Берталанфи Л. фон. История и статус общей теории систем // Системные ис¬
следования: Ежегодник, 1972. - М.: Наука, 1973. С. 20-37.17.	Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор // Исследова¬
ния по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. С. 23-82.506
18.	Богданов А.А. Всеобщая организационная наука: Тектология. В 2-х кн. М.:
1905-1924.19.	Волкова В.Н. и др., Методы формализованного представления (отображения)
систем: Текст лекций / Волкова В.Н., Темников Ф.Е.. М.: ИПКИР, 1974. 14 с.20.	Волкова В.Н. и др. Цель: прогнозирование, анализ, структуризация / Волкова,
В.Н., Чабровский В.А.. СПб.: Изд-во ИСЭП РАН, 1995. 114 с.21.	Волкова В.Н. К методике проектирования автоматизированных информаци¬
онных систем // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 11.-
М.: Машиностроение, 1975. - С. 289ч-300.22.	Волкова В.Н. Структуризация целей в системе управления высшей школы:
СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2000. 80 с.23.	Волкова В.Н. Из истории теории систем и системного анализа. СПб.: Изд-во
СПбГТУ, 2001. 260 с.24.	Волкова В.Н. Теория систем: и системный анализ: Методики и автоматизиро¬
ванные процедуры для реструктуризации систем управления. СПб.: Изд-во Политех¬
нического ун-та, 2005. 72 с.25.	Волкова В.Н. Постепенная формализация моделей принятия решений СПб.:
Изд-во СПбГПУ, 2006. 120 с.26.	Гиг Дж. ван. Прикладная общая теория систем. В 2-х кн. М.: Мир, 1981. Кн.
1, 341 с., кн. 2 .ю 342 с.27.	Голубков Е.П. Использование системного анализа в принятии плановых ре¬
шений. - М.: Экономика, 1982. - 160 с.28.	Граве П. и др. Кибернетика и психика / Граве П., Растригин J1.. Рига: Зинатне,
1973.96 с.29.	Гуд Г.Х. и др. Системотехника: Введение в проектирование больших систем. /
Гуд Г.Х., Макол Р.З. М.: Сов. радио, 1962. 383 с.30.Дегтярев	Ю.И. Системный анализ и исследование операций: Учебник для
студентов вузов. М.: Высшая школа, 1996. 336 с.31.	Денисов А.А. Теоретические основы кибернетики: Информационное поле. J1.:
ЛПИ, 1975.40 с.32.	Денисов А.А. Информационные основы управления. Л.: Энергоатомиздат,
1983. 72 с.33.	Денисов А.А. Макроэкономическое моделирование и управление. СПб.: Изд-
во Политехи, ун-та. 2006. 72 с.ЪА. Дружинин В.В. и др. Системотехника / Дружинин В.В., Конторов Д.С . М.:
Радио и связь, 1985. 200 с.35.	Исследования по общей теории систем: Сб. переводов / Под ред. В.Н. Садов¬
ского и Э.Г. Юдина. М.: Прогресс, 1969 - 520 с.36.	Канторович Л.В. Экономический расчет наилучшего использования ресур¬
сов. М.: Изд-во АН СССР, 1960. 347 с.37.	Касти Д ж. Большие системы: связность, сложность и катастрофы. М.: Мир,
1982.216 с.38.	Квейд Э. Анализ сложных систем. - М.: Сов. радио, 1969. - 520 с.39.	Клиланд Д и др. Системный анализ и целевое управление / Клиланд Д., Кинг
В.. - М.: Сов. радио, 1979. - 279 с.507
40.	Куликовски Р. Оптимальные и адаптивные процессы в системе автоматиче¬
ского регулирования. М.: Наука, 1967.41.	Кухтенко А.И. Об аксиоматическом построении математической теории сис¬
тем // Кибернетика и вычислительная техника. Киев: Наукова думка, 1976. С. 3-25.42.	Литвак Б.Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Ра¬
дио и связь. 1982. 184 с.43.	Лопухин М. М. ПАТТЕРН - метод планирования и прогнозирования научных
работ. М.: Сов. радио, 1971.160 с.44.	Лукьянова Л.М. Системный анализ: Структурно-целевой подход: Учеб. посо¬
бие. Изд. 2-е, перераб. и дополн. Калининград: КГТУ, 2001. 234 с.45.	Макаров М.Г. Категория цель в домарксистской философии. М.: Наука, 1974.
186 с.46.	Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. М.: Экономи¬
ка, 1975. 700 с.47.	Мильнер Б.З. и др. Системный подход к организации управления / Мильнер
Б.З., Евенко Л.И., Рапопорт B.C. М.: Экономика, 1983. 224 с.48.	Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.
488 с.49.	Мотышина М.С. Исследование систем управления: Учеб. пособие. СПб.: Изд-
во Михайлова В.А., 2006. 220 с.50.	Николаев В.И. и др. Системотехника: методы и приложения / Николаев В.И.,
Брук В.М.. Л.: Машиностроение, 1985. 199 с.51.	Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде. М.: Физмаггиз,
2002. 176 с.52.	Овсиевич Б.Л. Формирование организационных структур. Л.: Наука, 1979. 159 с.53.	Одрин В.М. Метод морфологического анализа технических систем. М.:
ВНИПИ, 1989.312 с.54.	Оптнер С. Системный анализ для решения деловых и промышленных про¬
блем. М.: Сов. радио, 1969. 216 с.55.	Основы системного подхода и их приложение к разработке территориальных
АСУ / Под ред. Ф.И.Перегудова. Томск: Изд-во ТГУ, 1976. 440 с.56.	Поспелов Г.С. и др. Программно-целевое планирование и управление / Поспе¬
лов Г.С., Ириков В.А. М.: Сов. радио, 1976. 440 с.57.	Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика. М.: Наука, 1986.
284 с.58.	Пригожин И,и др. Стенгерс //. Порядок из хаоса / Пригожин И., Стенгерс
И.. М.: Прогресс, 1986. 431 с.59.	Растригин Л.А и др. Кибернетика как она есть / Растригин Л.А., Граве П.С.
М.: Молодая гвардия, 1975. 208 с60.	Растригин Л.А. Современные принципы управления сложными объектами.
М.: Радио и связь, 1980. 228 с.	^61.	Садовский В.Н. Основания общей теории систем: Логико-методологический
анализ. М.: Наука, 1974. 279 с.62.	Системное проектирование радиоэлектронных предприятий с гибкой автома¬
тизированной технологией / Под ред. В.А. Мясникова, Ф.Е. Темникова. М.: Радио и
связь, 1990. 293с.508
63.	Системные исследования: Ежегодник, 1971. М.: Наука, 1972. С. 128-152.;
Ежегодник, 1973. М.: Наука, 1974. С. 52-62,127-148.64.	Соколицын С.А. и др. Организация и оперативное управление машинострои¬
тельным производством: Учебник для студентов вузов / Соколицын С.А., Кузин Б.И.
J1.: Машиностроение, 1988. 527 с.65.	Субетто А.И. Социогенетика. СПб. М.: Исследовательский центр проблем
качества подготовки специалистов, 1994. 168 с.66.	Темников Ф.Е. Высокоорганизованные системы // В кн.: Большие системы:
Теория, методология, моделирование. М.: Наука, 1971. С. 85-94.67.	Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / Волкова
В.Н., Воронков В.А., Денисов А.А. и др. М.: Радио и связь, 1983. 248 с.68.	Тихонов В.И. Совершенствование структуры функциональной части АСУ ав¬
томобильным производством / В.И. Тихонов, В.Н. Авдийский, В.Н. Волкова, М.И.
Старовойтова. Тольятти: Филиал ЦНИИТЭИАвтопрома, 1988. 72 с.69.	Тюхтин B.C. Отражение, система, кибернетика: Теория отражения в свете ки¬
бернетики и системного подхода. М.: Наука, 1972. 256 с.70.	Уёмов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978. 272 с.71.	Флейшман Б. С. Элементы теории потенциальной эффективности сложных
систем. М.: Сов. радио, 1971. 225 с.72.	Федотов А. В. Моделирование макроэкономических процессов: Учеб. посо¬
бие. JL: ЛПИ, 1987. 84 с.73.	Форрестер Дж. Мировая динамика. М.: Наука, 1978. 167 с.74.	Холл А. Опыт методологии для системотехники. М.: Сов. радио, 1975. 448с.75.	Черняк Ю.И. Анализ и синтез систем в экономике. М.: Экономика, 1970. 151 с.76.	Черняк Ю.И. Системный анализ в управлении экономикой. М.: Экономика,
1975. 191 с.77.	Черчмен У. и др. Введение в исследование операций. М.: Наука, 1968.78.	Черч А. Введение в математическую логику. М.: Изд-во ИЛ, 1960. С. 66-80.79.	Чудесова Г.П. Преобразование организационной структуры при изменении
формы собственности предприятия. СПб.: СПбГТУ, 1995. 190 с.80.	Шрейдер Ю.А. Логика знаковых систем. М.: Знание, 1974. - 43 с.81.	Шрейдер Ю. А. Равенство, сходство, порядок. М.: Наука, 1971. 254 с.82.	Эшби У.Р. Введение в кибернетику. М.: ИЛ, 1959. 432 с.83.	Янг С. Системное управление организацией. М.: Сов. радио, 1972. 455 с.84.	Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1974.
586 с.509
ОГЛАВЛЕНИЕВведение		3Глава 1. Системы и закономерности их функционирования и развития ..	141.1.	Определение системы		141.2.	Понятия, характеризующие строение и функционирование систем . .	231.3.	Виды и формы представления структур		321.4.	Классификации систем		451.5.	Закономерности систем		581.6.	Закономерности целеобразования		73Глава 2. Методы и модели теории систем и системного анализа		782.1.	Проблема принятия решения 			782.2.	Подходы к моделированию систем		832.3.	Классификации методов моделирования систем		852.4.	Понятие о методике системного анализа		922.5 Выбор методов моделирования систем	100Глава 3. Методы формализованного представления систем		1063.1.	Классификации методов формализованного представлениясистем		Ю63.2.	Аналитические и статистические методы		1173.3.	Методы дискретной математики		126Глава 4. Методы активизации интуиции и опыта специалистов		15g4.1.	Методы выработки коллективных решений		1584.2.	Методы структуризации		1644.3.	Методы экспертных оценок		1664.4.	Методы организации сложных экспертиз		1804.5.	Морфологические методы		190Глава 5. Информационный подход к анализу систем	1955.1.	Теория информационного поля .... 			 	 . . . .	1955.2.	Дискретные информационные модели		2315.3.	Диалектика части и целого		247Глава 6. Постепенная формализация моделей принятия решений		2796.1.	Понятие о постепенной формализации моделейпринятия решений		2796.2.	Постепенная формализация в задачах моделирования процессов
прохождения информации в системах управления		2886.3.	Модели постепенной формализации принятия решенийпри организации технологических процессов производства		3026.4.	Модели постепенной формализации принятия плановых решенийна основе морфологического подхода		^04510
Глава 7. Цели: формулирование, структуризация, анализ		3157.1.	Проблемы формулирования цели при управлении развивающимися
системами		3157.2.	Первые методики системного анализа целей		3257.3.	Методики, базирующиеся на философских концепциях системы		3317.4.	Разработка методик структуризации целей		3497.5.	Анализ целей и функций в сложных многоуровневых системах		3597.6.	Автоматизация процесса формирования и оценки структурцелей и функций		363Глава 8. Примеры методов организации сложных экспертиз		3708.1.	Модификации метода решающих матриц		3708.2.	Методы организации сложных экспертиз, основанныена использовании информационного подхода		3778.3.	Информационные модели анализа ситуаций с учетом взаимноговлияния компонент		397Глава 9. Применение методов системного анализа при организациипроизводства и управлении предприятием		4069.1.	Методика проектирования и развития системыуправления предприятием (организацией)		4069.2.	Анализ факторов, влияющих на создание и функционирование
предприятия (организации)		4109.3.	Анализ целей и функций системы управления предприятием
(организацией)		4139.4.Разработка	(корректировка) организационной структурыпредприятия (организации)		4209.5.	Система нормативно-методического обеспечения управления
предприятием (организацией)		4449.6.	Информационные модели производственных систем		4669.7.	Применение системного анализа при разработке
автоматизированных информационных систем		475Приложение 1. Общность законов в системах различной физическойприроды		490Приложение 2. «Ген» Ф.Е.Темникова и идея постепенной формализации		494Заключение		496Предметный указатель		499Именной указатель		504Список литературы		506511
Учебное изданиеВолкова Виолетта Николаевна
Денисов Анатолий АлексеевичТЕОРИЯ СИСТЕМРедактор МЛ. Рожкова
Внешнее оформление Н.В. Бабин
Корректоры В.В. Кожуткина, Г.Н. ПетроваЛицензия ИД N9 06236 от 09.11.01.Изд. № РЕНТ-370. Подл, в печать 03.11.06. Формат 60x88Vi6-
Бум. офсетная. Гарнитура «Ньютон». Печать офсетная.Объем 31,36 уел. печ. л., 31,86 уел. кр.-отт.Тираж 5000 экз. Заказ №3335.ФГУП «Издательство «Высшая школа», 127994, Москва, ГСП-4,
Неглинная ул., 29/14.Тел.: (495) 694-04-56
http://www.vshkola.ru E-mail: info_vshkola@mail.ruОтдел реализации: (495) 694-07-69, 694-31-47, факс: (495) 694-34-86.
E-mail: sales_vshkola@mail.ruОтпечатано в ОАО «Ивановская областная типография».
153008, г. Иваново, ул. Типографская, 6.E-mail: 091 -018@adminet.ivanovo.ru
Волкова Виолетта Нико-	Денисов Анатолий Алексее-лаевна — доктор экономи-	вич — доктор техническихческих наук, заслуженный ра-	наук, профессор, заслужен*ботник высшей школы РФ.	ный деятель науки РФ.Основная область научных
интересов — разработка и
применение систем, методов
организации сложных
экспертиз,	методиксистемного анализа целей и
организационных структур
с оци а лъно-э ко н о м и чес к их
объектов.Автор и редактор ряда
монографий и учебников по
теории систем, в том числе
первого в стране учебника по
системному анализу (1991 г,),
словаря-справочника
«Системный анализ и
принятие	решений»(«Высшая школа», 2004)С 1975 г. А.А. Денисов
развивает теорию информа¬
ционного поля, которая яви¬
лась продолжением исследо¬
ваний проблемы общности
процессов в системах различ¬
ной физической природы —
электрических, гидравличес¬
ких, пневматических. Реше¬
ние этой поблемы позволило
автору получить ряд важных
прикладных результатов в
области электрогидравличес-
к и х	иэлектропневматических
устройств автоматики, и в
дальнейшем	явилосьхорошей основой для теории
систем и её приложений.ISWsr 5-06-005550-7