 |
|
Основы теории систем и системный анализ
личия продукции и денег. Что же касается информации, то можно вспомнить ответ отца кибернетики Н.Винера на вопрос — так что же такое информация: это НЕ материя и НЕ энергия! Возникает вопрос о том, как же согласовывать эти совершенно несопоставимые по размерностям показатели, как привести их к “общему знаменателю”? Ведь без такого согласования невозможно будет установить единый показатель эффективности системы в целом. Вторая проблема оценки связей в системе станет понятной, если мы примем условное деление систем на естественные и искусственные. Никто не станет отрицать, что в природе все взаимосвязано — все “имеет свой конец, свое начало”. И, тем не менее, все согласятся с тем, что “поведение” природы (а тем более — человека) невозможно предсказать со 100% уверенностью. Таким образом, вторая проблема оценки связей при системном анализе заключается в том, что количества продукции, суммы денег и показатели информационных потоков в каналах связи системы имеют стохастичную, вероятностную природу — их значения в данный момент времени нельзя предсказать абсолютно надежно. Поэтому при системном анализе часто приходится иметь дело не с конкретными значениями величин, не с заранее определенными событиями, а с их оценками по прошлым наблюдениям или по прогнозам на будущее. Отсюда возникает необходимость использования специальных, большей частью прикладных, методов математической ста-тистики. Если теперь вспомнить основное назначение системного анализа — получить рекомендации по вопросам управления системой или, по крайней мере, по совершенствованию этого управления, то возникает вопрос — а всегда ли оправдан системный подход? Ведь ясно, что для его реализации потребуются определенные и возможно немалые затраты времени и средств. Но, если выводы системного анализа, полу-ченные на его основе рекомендации, почти всегда не полностью достоверны, то выходит, что мы рискуем? Да, это так и есть. Без риска ошибки в реальном, окружающем нас мире просто жить, а уж тем более действовать, — практически невозможно. Надо осознать, что даже самое точное следование рекомендациям науки не дает гарантии получить именно то, что мы задумали, проектировали, планировали. В утешение лишь скажем, что можно рисковать без попыток просчитать возможные последствия и можно рисковать в условиях, когда использованы все научные методы оценки этих последствий. Это совершенно противоположные подходы, но нельзя считать ни один из них "юридически законным" или вытекающим из каких ни будь законов природы, нельзя считать стиль управления системой на основе системного анализа "правильным", "современным", "куль-турным". Другое дело — не знать о возможности применения системного подхода к вопросам управления — вот это неправильно, некультурно. 5 Пример системного подхода к задаче управления Для закрепления темы введения в курс, с целью хотя бы частично осветить не затронутые еще вопросы системного анализа, рассмотрим конкретный пример из собственного практического опыта лектора. В конце 70 г. г. украинский МинВуз принял решение глобального учета информации о текущей успеваемости студентов всех вузов Украины. Дело было поставлено с поистине советским размахом — каж-дые две недели семестра все студенты вуза проходили аттестацию по всем учебным дисциплинам. Вся эта лавина информации (конечно же, недостоверной — в виде прогноза будущей оценки на экзамене) передавалась в Киев. Сейчас дело не в том как она использовалась (в конце этой эпопеи оказалось — никак!). Мы, в Криворожском горнорудном институте (теперь — технический университет) попытались использовать ситуацию для совершен-ствования управления учебным процессом, благо что процесс сбора информации был обусловлен приказом по министерству. На первом этапе системного подхода к задаче был решен вопрос о выделении подсистем и их элементов. В качестве основных подсистем рассматривались всего три их разновидности: подсистема “Студенты”; подсистема “Кафедры”; подсистема “Деканаты”. Было понятно, что локальные цели каждой из подсистем отличались друг от друга (в первом случае это учеба, во втором — обучение, в третьем — управление обучением на уровне факультета). Вместе с тем имелась и единая цель функционирования вуза — подготовка специалистов с высшим образованием по отдельным профи-лям. Была определена и мера оценки эффективности системы в целом, пусть даже в таком примитивном виде, как экзаменационные оценки знаний. Принималась во внимание иерархия подсистем в плане подчинения, направленность потоков знаний и информации о них в каналах связи между звеньями. Были содержательно сформулированы две задачи: ( как по результатам текущего контроля знаний оценить эффективность процесса обучения на данном интервале семестра, обнаружить “узкие места” этого процесса; ( как оценить эффективность управляющих воздействий на систему обучения на конечном его этапе — после подведения итогов сессии. При этом заранее предполагалось, что “виновниками” недостаточной эффективности обучения могут оказаться элементы любой из подсистем. В самом деле, низкая успеваемость может быть обусловлена разными причинами: слабой предварительной подготовкой студентов; малоэффективными в данных условиях методами обучения; промахами в организации обучения. Заметим, что эти выводы пока никакого отношения к системному анализу не имеют, они сформулированы на основании понимания особенностей процесса обучения. Здесь, на этом этапе системного подхода в любой сфере всегда необходимо обращаться к “технологии” процессов, происходящих в системе. А это означает, что в предварительной части системного анализа в равной степени должны участвовать как специалисты в области ТССА, так и знатоки процессов данной системы. Участие одного из них — лица, принимающего решения (далее — ЛПР) совершенно обязательно. На следующем этапе в рассматриваемом примере были разработаны методы сбора, хранения и обработки информации. И здесь, как в любом случае системного подхода к задачам управления, пришлось решать проблему представительности собираемых данных. Прежде всего, пришлось поставить и решить вопрос об оценках текущего контроля знаний, Поскольку это не метры, литры или килобайты, поскольку не существует шкалы знаний, то что должна означать оценка текущего контроля? После обсуждения этих вопросов в среде специалистов (экспертов в области обучения в высшей школе) было принято решение — оценка текущего контроля знаний рассматривается как прогноз экзаменационной оценки. И снова обратим внимание на тот факт, что такая договоренность между ЛПР и специалистами ТССА была бы необходима и в том случае, когда речь бы шла не о знаниях, а о будущих прибылях или надоях! Здесь возможно различие в достоверности прогноза и то далеко не всегда, но со стохастичным характером данных системного анализа приходится мириться — такова природа явлений в реальной жизни. Но и это еще не всё об информации, используемой при системном анализе. Далеко не всегда “измерения” чего-то можно производить без ощутимых последствий. И пусть даже сбор информации не приносит прямого морального или материального ущерба, что иногда вполне возможно, хотя и не всегда очевидно. Главное в другом — если мы хотим иметь информацию об элементе системы, то надо стремиться получить ее с наименьшими, информационными же, потерями. В рассматриваемом примере не использовались никакие приборы, лишенные разума и эмоций, — источниками данных и “измерителями” являлись люди! В самом деле, необходимость предсказать свои собственные достижения в условиях, когда они не только от тебя зависят (прогнозировать итог экзамена студента), вне всяких сомнений, хоть чуть-чуть, но всё же меняет один из элементов, то есть преподавателя. 6 Моделирование как метод системного анализа Одной из проблем, с которой сталкиваются почти всегда при проведении системного анализа, является проблема эксперимента в системе или над системой. Очень редко это разрешено моральными законами или законами безопасности, но сплошь и рядом связано с материальными затратами и (или) значительными потерями информации. Опыт всей человеческой деятельности учит — в таких ситуациях надо экспериментировать не над объектом, интересующим нас предметом или системой, а над их моделями. Под этим термином надо понимать не обязательно модель физическую, т. е. копию объекта в уменьшенном или увеличенном виде. Физическое моделирование очень редко применимо в системах, хоть как то связанных с людьми. В частности в социальных системах (в том числе — экономических) приходится прибегать к математическому моделированию. Буквально через минуту станет ясно, что математическим моделированием мы овладеваем еще на школьной скамье. В самом деле, пусть требуется найти площадь прямоугольника со сторонами 2 и 8 метров. Измерение сторон произведено приближенно — других измерений расстояний не бывает! Как решить эту задачу? Конечно же — не путем рисования прямоугольника (даже в уменьшенном масштабе) и последующем разбиении его на квадратики с окончательным подсчетом их числа. Да, безусловно, мы знаем формулу S = B(H и воспользуемся ею — применим математическую модель процесса определения площади. Возвращаясь к начатому ранее примеру системного анализа обучения, можно заметить, что там собственно нечего вычислять по фор-мулам — где же их взять. Это так и есть, не существует методов расчета в такой сфере как “прием-передача” знаний и сомнительно, чтобы эти методы когда-либо появились. Но ведь не существует формулы пищеварения, а люди все таки едят, планируют процесс питания, управляют им и иногда даже успешно..... Так что же? Если нет математических моделей — не выдумывать же их самому? Ответ на этот вопрос самый простой: всем это уметь и делать &mdash
| |  скачать работу |
Основы теории систем и системный анализ |
|
|
|
Погода в Алматы |
на 10 дней |
другой город |
|
