Реферат на тему: Системный анализ

Системный анализ

 1) в узком смысле — совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам политического, военного, социального, экономического, научного, технического характера.

2) В широком смысле термин "С. а." иногда (особенно в англоязычной литературе) употребляют как синоним системного подхода.

Привлечение методов С. а. для решения указанных проблем необходимо прежде всего потому, что в процессе принятия решений приходится осуществлять выбор в условиях неопределённости, которая обусловлена наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Процедуры и методы С. а. направлены именно на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределённости по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности. Специалисты по С. а. только готовят или рекомендуют варианты решения, принятие же решения остаётся в компетенции соответствующего должностного лица (или органа).

Интенсивное расширение сферы использования С. а. тесно связано с распространением программно-целевого метода управления, при котором специально для решения важной проблемы составляется программа, формируется организация (учреждение или сеть учреждений) и выделяются необходимые материальные ресурсы. Первой широкой программой такого рода явился план ГОЭЛРО, разработанный в 1920 на основе указаний В. И. Ленина. Накопленный при этом опыт был применен при осуществлении индустриализации СССР, составлении пятилетних планов развития народного хозяйства и т. д.

В развитых капиталистических странах, и прежде всего в США, применение С. а. в сфере частного бизнеса началось с 50-х гг. 20 в. при решении таких задач как распределение производственных мощностей между различными видами изделий, определение будущей потребности в новом оборудовании и в рабочей силе той или иной квалификации, прогнозирование спроса на различные виды продукции и т. д. Одновременно С. а. всё шире проникает и в сферу управленческой деятельности государственного аппарата, прежде всего при решении проблем, связанных с развитием и техническим оснащением вооружённых сил и с освоением космоса. Методы С. а. использовались в США при проведении программ создания реактивного бомбардировщика В-58, стратегических ракет и средств ПВО, при сравнительной оценке систем вооружения и др.

В 1972 в Лаксенбурге, близ Вены, создан Международный институт прикладного С. а. (IIASA), в котором участвуют 12 стран (в т. ч. СССР и США); он ведёт работу по применению методов С. а. преимущественно к решению проблем, требующих международного сотрудничества (например, охрана окружающей среды, освоение ресурсов Мирового океана, совместное использование пограничных водных бассейнов).

Основой С. а. считают общую теорию систем и системный подход. С. а., однако, заимствует у них лишь самые общие исходные представления и предпосылки. Его методологический статус весьма необычен: с одной стороны, С. а. располагает детализированными методами и процедурами, почерпнутыми из современной науки и созданными специально для него, что ставит его в ряд с другими прикладными направлениями современной методологии, с другой — в развитии С. а. отсутствует тенденция к оформлению его в строгую и законченную теорию. В С. а. тесно переплетены элементы науки и практики. Поэтому далеко не всегда обоснование решений с помощью С. а. связано с использованием строгих формализованных методов и процедур; допускаются и суждения, основанные на личном опыте и интуиции, необходимо лишь, чтобы это обстоятельство было ясно осознано. Важнейшие принципы С. а. сводятся к следующему: процесс принятия решений должен начинаться с выявления и чёткого формулирования конечных целей; необходимо рассматривать всю проблему как целое, как единую систему и выявлять все последствия и взаимосвязи каждого частного решения; необходимы выявление и анализ возможных альтернативных путей достижения цели; цели отдельных подразделений не должны вступать в конфликт с целями всей программы.

Центральной процедурой в С. а. является построение обобщённой модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решения. Полученная модель исследуется с целью выяснения близости результата применения того или иного из альтернативных вариантов действий к желаемому, сравнительных затрат ресурсов по каждому из вариантов, степени чувствительности модели к различным нежелательным внешним воздействиям. С. а. опирается на ряд прикладных математических дисциплин и методов, широко используемых в современной деятельности управления: операций, метод экспертных оценок, метод критического пути, очередей теорию и т. п. Техническая основа С. а. — современные вычислительные машины и информационные системы.

Методологические средства, применяемые при решении проблем с помощью С. а., определяются в зависимости от того, преследуется ли единственная цель или некоторая совокупность целей, принимает ли решение одно лицо или несколько и т. д. Когда имеется одна достаточно четко выраженная цель, степень достижения которой можно оценить на основе одного критерия, используются методы математического. Если степень достижения цели должна оцениваться на основе нескольких критериев, применяют аппарат теории полезности, с помощью которого проводится упорядочение критериев и определение важности каждого из них. Когда развитие событий определяется взаимодействием нескольких лиц или систем, из которых каждая преследует свои цели и принимает свои решения, используются методы игр теории.

Несмотря на то, что диапазон применяемых в С. а. методов моделирования и решения проблем непрерывно расширяется, С. а. по своему характеру не тождествен научному исследованию: он не связан с задачами получения научного знания в собственном смысле, но представляет собой лишь применение методов науки к решению практических проблем управления и преследует цель рационализации процесса принятия решений, не исключая из этого процесса неизбежных в нём субъективных моментов.

Операций исследование

Операций исследование, научный метод выработки количественно обоснованных рекомендаций по принятию решений. Важность количественного фактора в О. и. и целенаправленность вырабатываемых рекомендаций позволяют определить О. и. как теорию принятия оптимальных решений. О. и. способствует превращению искусства принятия решений в научную и притом математическую дисциплину. Термин "О. и." возник в результате буквального перевода американского выражения operations research, являющегося модификацией английского operational research, введённого в конце 30-х гг. 20 в. как условное наименование одного из подразделений британских ВВС, занимавшегося вопросами использования радиолокационных установок в общей системе обороны.

Описание всякой задачи О. и. включает задание компонент (факторов) решения (которые можно понимать как его непосредственные последствия; обычно, хотя и необязательно, компоненты решения являются численными переменными), налагаемых на них ограничений (отражающих ограниченность ресурсов) и системы целей. Всякая система компонент решения, удовлетворяющих всем ограничениям, называется допустимым решением. Каждой из целей соответствует целевая функция, заданная на множестве допустимых решений, значения которой выражают меру осуществления цели. Сущность задачи О. и. состоит в нахождении наиболее целесообразных, оптимальных решений. Поэтому задачи О. и. обычно называются оптимизационными.

Некоторые наиболее важные и разработанные задачи О. и. получили название моделей О. и. Они обычно выделяются содержательной терминологией и имеют специфические методы решения. К их числу относятся транспортная задача, задача размещения, теория надёжности, близкая к ней теория замены оборудования, теория расписаний (называется также теорией календарного планирования), теория управления запасами и теория сетевого планирования. Одной из моделей О. и. считается массового обслуживания теория, хотя ещё не все её задачи приобрели оптимизационный характер.

Среди задач О. и. выделяются те, в которых имеется одна целевая функция, принимающая численные значения. Теория таких задач называется математическим программированием (или оптимальным программированием). Им противостоят задачи с несколькими целевыми функциями или с одной целевой функцией, но принимающей векторные значения или значения ещё более сложной природы. Эти задачи называются многокритериальными. Они решаются путём сведения (часто условного) к задачам с единственной целевой функцией либо на основе использования игр теории.

Принятие решений происходит на основе информации, поступающей к принимающему решение субъекту. Поэтому задачи О. и. естественно классифицировать по их теоретико-информационным свойствам. Если субъект в ходе принятия решения сохраняет своё информационное состояние, т. е. никакой информации не приобретает и не утрачивает, то принятие решения можно рассматривать как мгновенный акт. Соответствующие задачи О. и. называется статическими. Напротив, если субъект в ходе принятия решения изменяет своё информационное состояние, получая или теряя информацию, то в такой динамической задаче обычно целесообразно принимать решение поэтапно ("многошаговые решения") или даже развёртывать принятие решения в непрерывный во времени процесс. Значительная часть теории динамических задач О. и входит в динамическое программирование.

Соотношение между информационным состоянием субъекта и его истинным ("физическим") состоянием может быть различным. Если информационное состояние охватывает целое множество истинных состояний (субъект знает, что он находится в одном из состояний этого множества, но более точно определить своё истинное состояние не может), то задача принятия решения называется неопределённой и решается методами теории игр. Если информационное состояние состоит из нескольких истинных состояний, но субъект, кроме того, знает ("априорные") вероятности каждого из истинных состояний, то задача называется стохастической (вероятностной) и решается методами стохастического программирования. Наконец, если информационное состояние совпадает с истинным, то задача называется детерминированной.

При решении детерминированных задач важную роль играет аналитический вид ограничений и целевой функции. Так, если целевая функция есть линейная форма компонент решения, а ограничения описываются линейными неравенствами, то задача относится к линейному программированию. Остальные детерминированные задачи рассматриваются в нелинейном программировании, в котором естественно выделяются выпуклое программирование и квадратичное программирование. Если по условиям задачи компоненты решения могут принимать лишь целые значения, то задачу относят к целочисленному (дискретному) программированию. Семейство задач, зависящих от параметра, иногда объединяют в одну задачу параметрического программирования. Особым частным случаем детерминированных задач является нахождение минимакса (и максимина).

Первоначально О. и. было связано с решением задач военного содержания, но уже с конца 40-х гг. сфера его приложений стала охватывать разнообразные стороны человеческой деятельности. О. и. используется для решения как чисто технических (особенно технологических), так и технико-экономических задач, а также задач управления на различных уровнях. Применение О. и. в практических оптимизационных задачах даёт значительный экономический эффект: по сравнению с традиционными "интуитивными" методами принятия решений увеличение выигрыша от использования оптимальных решений при одинаковых затратах около 10%.

Лишь отдельные задачи О. и. поддаются аналитическому решению и сравнительно немногие — численному решению вручную. Поэтому рост возможностей О. и. тесно связан с прогрессом электронной вычислительной техники. В свою очередь потребности в решении задач О. и. влияют на рост и состав парка вычислительных машин. Т. к. для задач О. и. характерно большое количество числовых данных, составляющих их условия, для решения этих задач особенно приспособлены вычислительные машины, обладающие большой памятью. Практическое применение О. и. встречает ряд трудностей, возникающих уже при составлении задачи О. и. как модели и особенно при указании целевой функции. Серьёзными могут оказаться математические, в частности вычислительные, затруднения при нахождении оптимального решения задачи.

В СССР и др. странах во многих университетах, высших технических учебных заведениях и институтах повышения квалификации читаются курсы по О. и.

Издаются специальные журналы: "Operational Research Quarterly" (L., с 1950), "Operations Research" (Balt., с 1952), "Naval Research Logistics Quarterly" (Wash., с 1954), "Revue française de recherche opérationnelle" (P., с 1956).

Международная федерация обществ О. и. (International Federation of Operational Research Societies — IFORS) каждые три года созывает международные конгрессы (первый был проведён в 1957 в Лондоне).

Теория очередей

Очередей теория, раздел массового обслуживания теории. О. т. изучает системы, в которых требования, застающие систему занятой, не теряются, а ожидают её освобождения и затем обслуживаются в том или ином порядке (часто с предоставлением приоритета определённым категориям требований). Выводы О. т. используют для рационального планирования систем массового обслуживания. С математической точки зрения задачи О. т. могут быть включены в теорию случайных процессов, а ответы часто бывают выражены в терминах Лапласа преобразований искомых характеристик. Применение методов О. т. необходимо даже в простейших случаях для правильного понимания статистических закономерностей, возникающих в системах массового обслуживания.

Пример. Пусть имеется один обслуживающий прибор, на который поступает случайный поток требований. Если в момент поступления требования прибор свободен, то оно сразу начинает обслуживаться. В противном случае оно становится в очередь и прибор обслуживает требования одно за другим в порядке их поступления. Пусть а —среднее число требований, поступающих за время одного обслуживания, а < 1 и Т — длительность периода занятости, то есть промежутка времени от момента занятия прибора каким-либо требованием, заставшим прибор свободным, до первого момента полного освобождения прибора. О. т. показывает, что при естественных допущениях математическое ожидание Т  равно m = 1/(1 — а), а дисперсия равна (1 + a) m³ (так, при а = 0,8 соответствующие значения равны 5 и 225). Таким образом, для "хорошо загруженного" обслуживающего прибора (то есть при а, близких к 1) среднее значение m случайной величины Т является весьма ненадёжной характеристикой Т.