Шпаргалка по "Системный анализ"

  Методы коллективных экспертных оценок основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов о параметрах и перспективах развития объектов.

   В настоящее время существует большее число модификаций метода коллективных экспертных оценок. Наиболее популярными являются методы: круглого стола, Дельфи, программного прогнози­рования, эвристического прогнозирования и другие.

  По методу круглого стола специальная комиссия, входящая в состав этого круглого стола, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений и выработки единого мнения. Этот метод имеет недостаток, заключающийся в том, что эксперты в своих сужде­ниях изначально ориентированы и руководствуются в основном логи­кой компромисса, что увеличивает риск получения искаженных резуль­татов прогноза.

  Средством повышения объективности экспертных опросов с ис­пользованием количественных оценок является метод "Дельфи", предложенный О. Хелмером и его коллегами. Повышение объектив­ности результатов достигается за счет использования обратной связи, ознакомления экспертов с результатами предшествующего тура опро­са и учета этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

Суть метода заключается в том, что разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но преду­сматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. С целью снижения влия­ния таких негативных факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства, рекомендуется экспертам обосновывать свою точку зрения. Однако следует отметить, что это не всегда дает желае­мый результат, а иногда может даже усиливать эффект приспособ­ляемости.

  Сбор и обработка индивидуальных мнений экспертов о прогнозах развития объекта производится, исходя из следующих принципов:

1) вопросы в анкетах ставятся таким образом, чтобы можно было дать количественную характеристику ответам экспертов;

2) опрос экспертов проводится в несколько туров, в ходе которых вопросы и ответы все более уточняются;

3) все опрашиваемые эксперты знакомятся после каждого тура с результатами опроса;

4) эксперты обосновывают оценки и мнения, отклоняющиеся от мнения большинства;

5) статистическая обработка ответов производится по­следовательно от тура к туру с целью получения обобщающих харак­теристик.

  Таким образом, с помощью метода Дельфи выявляется преоб­ладающее суждение специалистов по какому-либо вопросу в обста­новке, исключающей их прямые дебаты между собой, но позволяющей им, вместе с тем, периодически взвешивать свои суждения с учетом ответов и доводов коллег. При использовании метода Дельфи учитывают следующие требования [19]:

1. Группы экспертов должны быть стабильными, и численность их должна удерживаться в благоразумных рамках.

2. Время между турами опросов должно быть не более месяца.

3. Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы.

4. Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всем участникам возможность ознакомиться с причиной той или иной оцен­ки, а также для критики этих причин.

5. Должен проводиться систематический отбор экспертов.

6. Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рас­сматриваемым проблемам.

7. Нужна формула согласованности оценок, основанная на данных самооценок.

8. Следует установить влияние различных видов передачи ин­формации экспертам по каналам обратной связи.

9. Необходимо установить влияние общественного мнения на экс­пертные оценки и на сходимость этих оценок.

   Методом эвристического прогнозирования называют метод получения и специализированной обработки прогнозных оценок объ­екта путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов (экспертов) в узкой области науки, техники или произ­водства. Прогнозные экспертные оценки отражают индивидуальное суждение специалиста относительно перспектив развития его области и основаны на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Элементами этого метода являются сбор и обработка суждений экс­пертов.

  Эвристическим данный метод назван в связи с однородностью форм мыслительной деятельности эксперта при решении научной проблемы и при оценке перспектив развития объекта прогнозирова­ния, а также в связи с использованием экспертами специфических при­емов, приводящих к правдоподобным умозаключениям.

  Назначение метода эвристического прогнозирования - выявление объективизированного представления о перспективах развития узкой области науки, техники, рынка на основе систематизированной обра­ботки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов.

34  Моделирование в системном анализе

   Моделирование широко применяется в практике при выполнении всех этапов системного анализа. Это дает возможность получить об­ширную информацию о различных сторонах функционирования сис­темы в целом и ее отдельных элементов, исследовать устойчивость поведения системы под воздействием внешних и внутренних возму­щений, исследовать зависимость конечных результатов работы сис­темы от ее характеристик и найти оптимальный вариант. Моделирование систем - это метод, с помощью которого, варь­ируя в эксперименте потоки материалов или предметов через опера­ции или процессы, можно определить влияние изменений различных переменных в системе. Моделирование представляет собой средство опытной проверки идей и представлений в условиях, которые невоз­можно было бы создать для реального эксперимента, учитывая свя­занные с этим затраты, время и риск. Это метод накопления опыта и обучения, результатом которого может быть разработка новой и луч­шей системы, оценка нескольких альтернативных систем или нахож­дение лучшего способа функционирования заданной системы. Моде­лирование по существу своему является заменой практического опы­та, который иначе был бы слишком дорог, продолжителен и рискован. Цели моделирования систем заключаются в том, чтобы расши­рить понимание систем и их сущность, оценить новые идеи и понятия, выразить количественно, как можно большее число факторов и зави­симостей, дать возможность исследователям сосредоточить внимание на задачах, не поддающихся формализации, которые связаны с рис­ком, и обучить персонал выполнению новой операции.

Достижение целей моделирования создает следующие преиму­щества:

1. Система лучше понимается теми, кто принимает участие в обеспечении действенности и эффективности ее функционирования.

2. Результатом моделирования систем является более быстрое одобрение предполагаемых изменений, поскольку руководители -практики имеют реальную возможность участвовать в эксперимен­тальной проверке идей.

3. Модели могут стимулировать разработку идей, которые иначе остались бы незамеченными.

4. Моделирование способствует комплексному анализу. Имити­рующая модель не позволяет оставить хотя бы один вопрос без выяс­нения и ответа. В результате моделирования систем рушатся личные и организационные барьеры, которые в крупных организациях, склон­ны плодится как "священные коровы". Моделирование систем способ­ствует углублению анализа.

5. Для описания переменных факторов с помощью моделирова­ния не нужно знать значений их средних, медиан и мод. Можно ис­пользовать весь диапазон значений.

  Вместе с тем следует постоянно помнить о сложностях модели­рования систем. Наиболее часто встречающаяся проблема - неспо­собность, как разработчиков, так и пользователей в полной мере представлять себе, что во всякой системе, особенно социально-экономической, содержится много предположений и очень мало де­терминированных связей. Поэтому ценность модели зависит от каче­ства отработанных в ней предположений.

  Необходимо помнить, что моделирование систем представляет собой орудие исследования, и никто не может заранее предсказать, какими методами выразить лучшее понимание системы. Суждение от­носительно целесообразности усилий, направленных на создание мо­дели системы, должно основываться на рассматриваемой системе и ясном представлении, что в некоторых случаях эти усилия могут дать лишь незначительный результат.

  Процесс моделирования обязательно включает и построение аб­стракций и умозаключения по аналогии и конструирование новых сис­тем. Основная особенность моделирования в том, что это метод опо­средованного познания с помощью объектов заменителей. Модель выступает как своеобразный инструмент познания, который исследо­ватель ставит между собой и объектом и с помощью которого изучает интересующий его объект.

Первый этап моделирования - построение модели. Он пред­полагает наличие некоторых знаний об объекте - оригинале. На этом этапе важен вопрос о необходимой и достаточной мере сходства ори­гинала и модели. При разработке модели должны соблюдаться следующие прин­ципы:

1. Принцип компромисса между ожидаемой точностью резуль­татов моделирования и сложностью модели.

2. Принцип баланса, точности требует соразмерности систе­матической погрешности моделирования и случайной погрешности в задании параметров описания. Этот принцип устанавливает требова­ние соответствия между точностью исходных данных и точностью мо­дели, между точностью отдельных элементов модели, между система­тической погрешностью модели и случайной погрешностью при интер­претации и усреднении результатов.

3. Принцип разнообразия элементов модели, в соответствии с которым количество элементов должно быть достаточным для прове­дения конкретных исследований

4. Принцип наглядности модели трактует, что при прочих рав­ных условиях модель, которая привычна, удобна, построена на обще­принятых терминах, обеспечивает, как правило, более значительные результаты, чем менее удобная и наглядная.

5. Принцип блочного представления модели. Для его реали­зации следует соблюдать следующие правила:

- обмен информацией между блоками должен быть минималь­ным;

- блок модели, мало влияющей на интерпретацию результатов моделирования, является несущественным и подлежащим удалению;

- блок модели, осуществляющий взаимодействие с исследуемой частью системы, можно заменить множеством упрощенных эквивален­тов, не зависящих от исследуемой части, при этом моделирование проводится в нескольких вариантах по каждому упрощенному эквива­ленту;

- при упрощении блока, воздействующего на исследуемую часть системы, следует рассмотреть возможность прямого упрощения замк­нутого контура без разрыва обратной связи. Для этого блок заменяют вероятным эквивалентом с оценкой его статистических характеристик, полученных путем автономного исследования упрощенного блока;

- замена блока воздействиями, наихудшими по отношению к ис­следуемой части системы

  Второй этап моделирования - изучение модели. Здесь мо­дель выступает как состоятельный объект исследования. Одной из форм такого исследования является проведение экспериментов, при которых сознательно изменяются условия функционирования модели и систематизируются данные о ее поведении. Конечным результатом этого этапа является совокупность знаний о модели.

Третий этап моделирования - перенос знаний с модели на оригинал. Этот процесс проводится по определенным правилам. Зна­ния о модели должны быть скорректированы с учетом тех свойств объекта - оригинала, которые не нашли отражения или были измене­ны при построении модели.

Четвертый этап моделирования - практическая проверка по­лученных с помощью модели знаний и их использование при построении обобщенной теории объекта, его преобразования или управления им. В итоге происходит возвращение к проблематике реального объекта.

  Моделирование представляет собой циклический процесс. Это оз­начает, что за первым четырехэтапным циклом может последовать вто­рой, третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте расширяют­ся, а исходная модель постепенно совершенствуются. Недостатки, об­наруженные после первого цикла моделирования, обусловленные ма­лым знанием объекта и ошибками в построении модели, можно испра­вить в последующих циклах. Таким образом, в методологии моделиро­вания заложены большие возможности саморазвития.

35  Понятие и классификация моделей

  Моделирование построено на использовании разнообразных мо­делей, что обусловливает необходимость определения ее понятия и классификацию моделей, применяемых в системном анализе.

Модель - это такой материальный или мысленно представляе­мый объект, который в процессе исследования замещает объект-оригинал так, что его непосредственное изучение дает новые знания об объекте-оригинале.

   По своей природе модели делятся на физические, символиче­ские и смешанные.

Физические модели воплощены в каких-либо материальных объ­ектах, имеющих естественное или искусственное происхождение (ото­бранные в природе или созданные человеком для целей исследова­ния), и подразделяются на модели подобия и аналоговые. Первые ха­рактеризуются масштабными изменениями, выбираемыми в соответст­вии с критериями подобия, вторые - основаны на известных аналогиях между протеканием процессов в различных системах. Примером анало­говой модели является экономический эксперимент, когда результаты экспериментирования на одном или нескольких предприятиях перено­сятся на совокупность объектов близкой экономической природы.

  Символические модели характеризуются тем, что параметры ре­ального объекта и отношения между ними представлены символами: семантическими (словами), математическими, логическими. Класс символических моделей весьма широк. Наряду со словесными описа­ниями функционирования объектов - сценариями - сюда также отно­сятся схематические модели: графики и блок-схемы, логические блок-схемы (например, алгоритмы программ) и таблицы решений, номо­граммы, а также математические описания - математические модели.

  Смешанные модели применяются тогда, когда часть элементов и процессов не удается описать символами, и они моделируются физи­чески. К ним относятся также человеко-машинные модели, в которых имеется программа, реализующая на ЭВМ некоторую математическую модель, плюс человек, принимающий решение за счет обмена инфор­мацией с ней.

  По целевому назначению различают модели структуры, функ­ционирования и стоимостные (модели расхода ресурсов).