Юськів Б.М. Системний аналіз

Подождите немного. Документ загружается.

досліджуваною системою та будучи її спрощеним представленням у просторі і

часі, призначена для вивчення поведінки досліджуваної системи та отримання

нової інформації про неї та її властивості.

5.3. Властивості моделей

Властивості моделей нас цікавлять з двох причин. З одного боку, це якості

моделей, які визначають співвідношення між моделлю та дійсністю, яка відо-

бражається нею: чим відрізняються моделі та об’єкти моделювання, в якому ро-

зумінні і в якій мірі можна ототожнювати модель з оригіналом? З іншого боку,

нас цікавить можливість їхнього використання для досягнення цілей дослі-

дження.

Властивості моделей, які визначають відповідність моделі дійсності:

• скінченність моделей. Світ, частиною якого ми є, нескінченний, як не-

скінченний і будь-який об’єкт, не лише у просторі і часі, але і у своїх зв’язках з

іншими об’єктами. Однак, наші власні якості (ресурси), якими ми пізнаємо світ

(кількість нервових клітин мозку; сукупність дій, які ми можемо виконати за

одиницю часу; час, який ми можемо витратити на розв’язання задачі, тощо) об-

межені. Тому виникає протиріччя: необхідно пізнати нескінченний світ скінче-

ними засобами. Розв’язати цю проблему можна лише одним способом: з не-

скінченного світу виділяють певну частину (скінчену кількість елементів і від-

ношень), яка відповідає цілям дослідження, і моделюють її скінченими ресур-

сами.

• спрощеність моделей – модель відображає тільки істотні сторони об'єк-

та. Сама скінченність моделей робить їх спрощеність неминучою. Більше того,

в людській практиці спрощеність моделей є допустимою, адже для будь-якої

цілі виявляється достатнім неповне, спрощене відображення дійсності. Спро-

щення є сильним засобом для виявлення головних ефектів в досліджуваному

явищі.

Ще одна причина спрощення моделі пов’язана з необхідністю оперувати

нею. Наприклад, за відсутності методів розв’язання нелінійного рівняння ми

його лінеаризуємо, при складних розрахунках замінюємо змінні величини по-

стійними, випадкові – детермінованими тощо.

• приблизність відображення дійсності з допомогою моделей: дійсність

відображається моделлю грубо чи приблизно. В усіх випадках, модель – це ін-

ший об’єкт і відмінності неминучі (єдиною досконалою картою країни є сама

країна). Незважаючи на те, що ця наближеність може бути високою (іноді ко-

пію картини важко відрізнити від оригіналу навіть експертам), в інших випад-

ках приблизність моделі видно відразу. Причому говорити, що різниця велика

чи мала, немає сенсу. Ця величина завжди співставна з ціллю моделювання і за

хорошої моделі повинна бути достатньою. Скажімо, точність наручного годин-

ника, цілком підходить для побутових цілей, однак не є достатньою для фікса-

ції спортивних рекордів або астрономії.

Саме відповідна ступінь подібності забезпечує досягнення об’єктивного

результату опису системи. Вимога максимально точного відображення системи

в моделі є непотрібною з двох причин: 1) це б надзвичайно ускладнило завдан-

ня створення моделі; б) вона є зайвою, оскільки часто для подальшого аналізу

немає потреби у використанні всієї інформації про об’єкт. Тому вже на етапі

створення моделі варто розуміти, які дані будуть використовуватися пізніше.

• адекватність – модель успішно описує модельовану систему. При моде-

люванні використовується аналогія між об'єктом-оригіналом і його моделлю.

Розрізняють аналогії:

– зовнішні (модель літака, корабля, мікрорайону, викройка);

– структурні (водогінна мережа й електромережа моделюються за допомо-

гою графів, які відображають усі зв'язки і перетини, але не довжини окремих

трубопроводів);

– динамічні (за поведінкою системи) – маятник моделює електричний ко-

ливальний контур.

• інформативність: модель повинна містити достатньо інформації про си-

стему в рамках гіпотез, прийнятих при побудові моделі.

Подібність моделей і об’єкта моделювання. Окремо варто розглянути

питання подібності моделей і об’єкта моделювання. Щоб деяка матеріальна

(реальна, речова) конструкція могла бути відображенням, тобто заміщала у пе-

вному сенсі оригінал, між оригіналом і моделлю має бути встановлене відно-

шення схожості, подібності. Існують різні способи встановлення такої подібно-

сті, що надає моделям особливостей, специфічних для кожного способу.

Насамперед, це подібність, встановлена в результаті фізичної взаємодії.

Прикладами таких відображень є фотографії, масштабовані моделі літаків, різ-

номанітних споруд, макети будівель, ляльки, протези, шаблони, викройки тощо.

Така подібність називається прямою. Зауважимо, що пряма подібність може бу-

ти різною – лише віддалено подібною чи максимально нагадувати оригінал (ко-

пії картин, голографічні зображення предметів).

Інший спосіб подібності на відміну від прямої називається непрямим. Тут

подібність не встановлюється в результаті фізичної взаємодії оригіналу з мо-

деллю, а об’єктивно існує в природі проявляється у вигляді співпадіння або до-

статньої близькості абстрактних моделей з реальним об’єктом і відтак викорис-

товується у практиці моделювання. Наприклад: годинник – аналог часу; піддо-

слідні тварини у медиків – аналог людського організму; автопілот – аналог льо-

тчика; електричний струм моделює транспортні потоки в мережах зв’язку, по-

токи води у міській водопровідній мережі.

Третій, особливий клас реальних моделей утворюють моделі, подібність

яких до оригіналу не є ні прямим, ні непрямим, а встановлюється в результаті

погодження. Таку подібність називають умовною. Прикладами умовної подіб-

ності служать гроші (модель вартості), всілякі сигнали (модель повідомлень),

посвідчення особи (офіційна модель власника), робочі креслення (модель май-

бутньої продукції), карти (модель місцевості) тощо. Вказана погодженість на-

буває вигляд сукупності правил побудови моделей умовної подібності і правил

користування ними.

Властивості можливостей використання моделей.

• наочність побудови;

• видимість основних його властивостей і відносин;

• доступність її для дослідження або відтворення;

• простота дослідження, відтворення;

• збереження існуючої та отримання нової інформації з точністю, заданою

при побудові моделі.

5.4. Класифікація моделей

Класифікація моделей. Класифікацію моделей можна здійснювати за різ-

ними критеріями: характером об'єктів моделювання, засобами моделювання,

сферою застосування моделей (моделі в техніці, фізичних науках, хімії, психо-

логії і т.п.), рівнями, глибиною розгляду об'єктів моделювання.

Деякі види моделей подані в таблиці:

Критерій (ознака

класифікації)

Види моделей

за ознакою матеріа-

льності

− матеріальні, які створюються з об’єктів реального

світу;

− ідеальні (уявні), що формуються в свідомості одного

або багатьох суб'єктів.

за ознакою первин-

ності моделі або об'-

єкта

− образи якогось матеріального або ідеального об'єкта

або множини об'єктів;

− прообрази якогось матеріального або ідеального об'-

єкта або множини об'єктів.

за ознакою деталь-

ності, повноти відо-

браження об'єкта

− повні і неповні;

− оптимальні, неоптимальні, субоптимальні (частково

оптимальні) й обмежені

за сферою застосу-

вання

− пізнавальні;

− прагматичні;.

− інструментальні (засоби побудови, дослідження і

використання прагматичних і/або пізнавальних моде-

лей)

за рівнем "глибини"

моделювання

− емпіричні (створюється на основі емпіричних фактів і

залежностей);

− теоретичні (на основі математичних описів);

− змішані, напівемпіричні (використовуються емпірич-

ні залежності і математичні описи).

за змінюваністю мо-

делей

− статична (статична модель дає лише "фотографію"

системи в певний момент часу, тобто модель конкрет-

ного стану об’єкта);

− динамічна, якщо вона відображає систему (процеси в

Критерій (ознака

класифікації)

Види моделей

системі) у часі; використовується, коли цілі дослі-

дження пов’язані не з одним станом, а відмінністю між

ними, і виникає потреба відобразити процес зміни ста-

нів.

за повнотою опису

поведінки системи

− дискретна, якщо вона описує поведінку системи

тільки в окремі моменти часу;

− неперервна, якщо вона описує поведінку системи для

всіх моментів часу з деякого часового інтервалу

за точністю знань,

закладених у них

− детермінована, якщо кожному вхідному набору па-

раметрів відповідає цілком визначений і однозначно

обумовлений набір вихідних параметрів;

− недетермінована, стохастична (ймовірнісна).

за можливістю ви-

користання

комп’ютера

− імітаційна, якщо вона призначена для дослідження

та вивчення, програвання можливих шляхів розвитку і

поведінки об'єкта шляхом варіювання деяких або всіх

його параметрів з використанням комп’ютера

Пізнавальні та прагматичні моделі. Модель – це не просто замінник

оригіналу, а відображення цільове. Тобто, модель відображає не сам по собі

об’єкт-оригінал, а те, що нас у ньому цікавить, і відповідає поставленій цілі.

Цільове призначення моделей дозволяє виділити два типи моделей: пізна-

вальні (теоретичні) і прагматичні (практичні). Пізнавальні моделі є формою ор-

ганізації і представлення знань, засобом з’єднання нових знань з тими, які лю-

дина уже має. Пізнавальна діяльність орієнтована в основному на наближення

(шляхом зміни) моделі до реальності, яку ця модель відображає.

Прагматичні моделі є засобом управління, засобом організації практичних

дій або їх результату, тобто є робочим представленням цілей. Використання

прагматичних моделей полягає в тому, щоб виявити розходження між моделлю

і реальністю та спрямувати зусилля на зміну реальності таким чином, щоб на-

близити реальність до моделі. Тобто, прагматична модель ніби відіграє роль

стандарту чи зразка, під який підганяється сама дійсність. Приклад прагматич-

них моделей: плани і програми, статути організацій, кодекси законів, алгоритми

функціонування, робочі креслення і шаблони, технології допуску, екзаменацій-

ні вимоги.

Абстрактні моделі та їх значення. Для побудови моделей людина має в

своєму розпорядженні два типи матеріалів: засоби свідомості та засоби матері-

ального світу, який оточує нас. Відповідно моделі поділяються на абстрактні

(ідеальні) і матеріальні (реальні). Абстрактні моделі є ідеальними конструкці-

ями, побудованими засобами мислення, свідомості. Насамперед, до абстракт-

них моделей відносяться мовні конструкції. На природній мові можна говорити

про все, вона є універсальним засобом побудови будь-яких абстрактних моде-

лей. Якщо при їх побудові не вистачає існуючих мовних засобів, то з’являються

спеціалізовані мови. Наприклад, мова бухгалтерів чи економістів. Вершиною

конкретності й однозначності вважають моделі, побудовані з допомогою мови

математики.

5.4. Моделювання

Поняття моделювання та його роль. Модель будується для того, щоб з її

допомогою виявити та дослідити ті властивості та зв’язки системи, що є істот-

ними з точки зору цілей дослідження. Таке дослідження виконується в резуль-

таті маніпулювання моделлю, тому воно і отримало назву моделювання.

Особливістю моделювання є те, що це маніпулювання здійснюється не

лише з виокремленими властивостями чи зв’язками, але й у зміненій шкалі

(зміненому масштабі) в просторі та у часі. Це стискання чи розтягнення шкал

дає змогу і перспективи швидше (ще до контактів із системою) зрозуміти сут-

ність досліджуваних процесів.

Завдання моделювання. Загалом можна виділити три завдання моделю-

вання:

– побудова моделі (це завдання менш формалізоване та конструктивне в

тому розумінні, що не існує загального алгоритму для побудови моделей);

– дослідження моделі (це завдання більш формалізоване, є методи дослі-

дження різних класів моделей);

– використання моделі (конструктивне та конкретне завдання).

Формування моделі є творчим актом, тому не існує єдиної методики пере-

ходу від об’єкта до моделі. За аналогією з пейзажем, кожен художник відобра-

жає побачене по-своєму: один є максимально реалістично та намагається вима-

лювати всі деталі, а інший – прагне через пейзаж передати власний настрій.

Щодо результату, то він залежить від обдарованості митця, його досвіду, інтуї-

ції та вміння використовувати вибраний інструмент.

Загалом, життєвий цикл моделі системи можна представити як послідов-

ність етапів:

– збір інформації про об'єкт, висунення робочих гіпотез, передмодельний

аналіз;

– проектування структури і складу моделей (підмоделей);

– побудова специфікацій моделі, розробка і налагодження окремих підмо-

делей, цілісне складання моделі, ідентифікація параметрів моделей;

– дослідження моделі – вибір методу дослідження і розробка алгоритму

(програми) моделювання;

– дослідження адекватності, стійкості, чутливості моделі;

– оцінка засобів моделювання (витрачених ресурсів);

– інтерпретація, аналіз результатів моделювання і встановлення деяких

причинно-наслідкових зв'язків у досліджуваній системі;

– підготовка звітів і проектних рішень;

– уточнення, модифікація моделі і, якщо необхідно, повернення до дослі-

джуваної системи з новими знаннями, отриманими завдяки моделюванню.

Використання моделей і моделювання. Моделі і моделювання застосо-

вуються за наступними основними і важливими напрямками:

– навчання (побудови моделей, моделюванню, самих моделей);

– пізнання і розробка теорії досліджуваних систем (за допомогою певних

моделей, моделювання, результатів моделювання);

– прогнозування (вихідних даних, ситуацій, станів системи);

– управління (системою в цілому, окремими підсистемами системи, вироб-

лення управлінських рішень і стратегій);

– автоматизація (системи чи її підсистем).

Розширене поняття моделі. Розглянемо питання щодо умов реалізації

моделей. Щоб модель відповідала своєму призначенню, недостатньо взяти го-

тову модель або створити нову; необхідно, щоб існували умови, які забезпечу-

ють її функціонування. Відсутність (або недостатність) таких умов позбавляє

модель її модельних властивостей, тобто переводить модель в якісно інший

стан – нерозкритості її потенційних властивостей. Наприклад, грошові знаки

можуть відігравати роль моделі вартості лише до тих пір, поки в середовищі їх

обігу існують правові норми і фінансові установи, які підтримують функціону-

вання грошей. Давньоєгипетські ієрогліфічні рукописи не могли бути прочита-

ними, поки не було знайдено знаменитий розетський камінь з однаковим текс-

том на забутій давньоєгипетській мові і на давньогрецькій мові, яка є зрозумі-

лою спеціалістам. В історії відомі прекрасні ідеї, які обігнали свій час – не від-

повідали суспільному рівню знань і технології – і тому не були сприйняті сус-

пільством, наприклад, вертоліт Леонардо да Вінчі (XV ст.), універсальна обчис-

лювальна машина Чальза Беббіджа (1883). Для реалізації модельних функцій

необхідно, щоб модель була погоджена з культурним середовищем, в якому їй

належить функціонувати, входила в це середовище не як чужий йому елемент, а

як його природна частина.

Більше того, у складних системах для їх функціонування потрібні ресурси,

в тому числі матеріальні, навіть у випадку абстрактної моделі. Особливий ас-

пект необхідності погодження моделі з середовищем полягає в забезпеченні

операційності моделі, тобто її роботи, реалізації самого продукту моделювання.

Це означає, що в моделі мають бути передбачені не лише інтерфейси із середо-

вищем, але й у самому середовищі мають бути реалізовані підсистеми, інші мо-

делі і алгоритми, які забезпечують, підтримують функціонування моделі, вико-

ристовують результати її функціонування, керують процесом моделювання: не

лише модель повинна пристосовувати до середовища, але і середовище до мо-

делі.

Таким чином, поняття моделі розширилося; як кажуть математики, модель

є “багатомістним відношенням”. Це означає, що поняття моделі стосується не

лише об’єкта, який ми так називаємо; воно включає (в певному розумінні):

суб’єкт, який організовує моделювання, і завдання, заради якого проводиться

моделювання (обох – через ціль); об’єкт-оригінал, який моделюється; засоби, з

яких створюється модель; а також середовище, в якому модель повинна функ-

ціонувати.

Комп’ютерне моделювання. Особливим способом моделювання є

комп’ютерне моделювання, тобто моделювання з використанням комп’ютера.

Моделі систем, зокрема математичні, через посередництво алгоритмів реалізу-

ються у вигляді програм для комп’ютера. Основні функції комп'ютера при мо-

делюванні систем – це виконати роль засобу:

– для вирішення завдань, розв'язуваних звичайними обчислювальними за-

собами, алгоритмами, технологіями;

– постановки і рішення нових завдань, які не можна розв'язати традицій-

ними засобами, алгоритмами, технологіями;

– конструювання комп'ютерних середовищ, який навчає та моделює;

– моделювання для одержання нових знань;

– "навчання" нових моделей (самонавчальні моделі).

Комп’ютерне моделювання переросло в нову якість – віртуальну інжене-

рію, яка стала не просто засобом чи технологією моделювання, а супроводжує

реальні системи протягом всього циклу життя від концепції до ліквідації. Бага-

то систем проектується, створюється, існує, використовується завдяки віртуа-

льній інженерії.

Сьогодні в базовій четвірці інформатики "модель–алгоритм–комп'ютер–

технологія" при комп'ютерному моделюванні головну роль відіграють вже ал-

горитм (програма), комп'ютер і технологія (точніше, інструментальні системи

для комп'ютера, комп'ютерні технології). Наприклад, при імітаційному моде-

люванні (при відсутності строгого і формально записаного алгоритму) головну

роль відіграють технологія і засоби моделювання; аналогічно й у когнітивній

графіці.

ЛІТЕРАТУРА: [4], [5], [12], [52], [59], [60], [70], [78], [80], [86].

Тема 6. ЛОГІКА І МЕТОДОЛОГІЯ СИСТЕМНОГО

АНАЛІЗУ

6.1. Загальні засади системного аналізу

Системний підхід та системний аналіз. Істотне місце в сучасній науці і

практиці займає системний підхід, хоча його єдиного трактування в науці немає

– кожний дослідник по-своєму розуміє його зміст.

Системний підхід – це напрямок методології спеціально-наукового пізнан-

ня і соціальної практики, в основі якого лежить дослідження об'єктів як систем.

Специфіка системного підходу визначається тим, що він орієнтує дослідження

на розкриття цілісності об'єкта і забезпечуючих її механізмів, на виявлення різ-

номанітних типів зв'язків складного об'єкта і зведення їх у єдину теоретичну

картину. Основними принципами системного підходу є: – вивчення феномена

цілісності і встановлення складу цілого, його елементів; – дослідження законо-

мірностей з'єднання елементів у систему, тобто структури об'єкта, що складає

ядро системного підходу; –вивчення функцій системи і її складових у тісному

зв'язку з вивченням структури, тобто структурно-функціональний аналіз систе-

ми; – дослідження генезису системи, її границь і зв'язків з іншими системами.

На практиці ідеї системного підходу кристалізуються в методологічних за-

собах системного аналізу. Системний аналіз – методологія дослідження таких

властивостей і відносин в об'єктах, які важко спостерігати і важко розуміти, за

допомогою представлення об'єктів у вигляді систем і вивчення властивостей

цих систем і взаємин між цілями і засобами їх реалізації.

Головна ідея системного аналізу. Головне в системному аналізі – це

складне перетворити в просте, таку, що важко розв’язати і зрозуміти, проблему

перетворити в чітку послідовність завдань, для яких або існує тривіальний

розв'язок, або які можна легко розв’язати відомими методами.

Перша частина процедури системного аналізу полягає в тому, щоб розбити

цілісну проблему на більш доступні для розв’язання складові частини та вико-

ристати найбільш підхожі спеціальні методи для розв’язання окремих підпроб-

лем. Ця частина називається аналізом. Друга частина – об’єднання окремих

розв’язків в загальний розв’язок проблеми – отримала назву синтез.

Таким чином, системний аналіз передбачає не лише органічне поєднання

аналітичного поділу проблеми на частини і дослідження зв’язків і відношень

між цими частинами, але й робить особливий акцент на розгляд цілей і задач,

спільних для усіх частин, і відповідно до цього здійснюється синтез загального

розв'язку з окремих. По суті справи, в системному аналізі методи аналізу та си-

нтезу взаємно переплітаються, при виконанні аналітичних процедур звертаєть-

ся увага на способи об’єднання окремих результатів в єдине ціле і вплив кож-

ного елемента на інші елементи системи.

Два підходи до системного аналізу. Спеціалісти розрізняють два підходи

до тлумачення терміну "системний аналіз" – підхід, який базувався головним

чином на застосуванні складних математичних прийомів, зокрема теорії опти-

мізації і дослідження операцій, та підхід, в основу якого була покладена логіка

системного аналізу.

“Математичний” підхід був історично першим. Прихильники його роблять

наголос на описі складної системи з допомогою формальних засобів (блочних

діаграм, мереж, математичних рівнянь тощо). На основі подібного роду описів

ставиться математична задача відшукання оптимального проекту системи або

найкращого режиму її функціонування, тобто знаходження максимуму або мі-

німуму цільової функції системи при заданих обмеженнях.

Однак існує цілий ряд реальних проблем з масою невизначеностей, де ма-

тематика не є ефективною, і тоді на перший план висуваються не математичні

методи, а логіка системного аналізу, пошук конструктивних засобів організації

прийняття рішень. Системний аналіз починають визначати як процедуру роз-

биття досліджуваного процесу на підпроцеси, складної проблеми – на підпроб-

леми і етапи, для яких є можливість підібрати методи дослідження і виконавців.

При цьому основна увага концентрується на методи такого розбиття. І мабуть,

не випадково під системним підходом дуже часто розуміють деяку сукупність

системних принципів. Цей другий підхід був запропонований RAND-

corporation.

Системний аналіз розглядається перш за все як методологія з’ясування і

впорядкування (або структуризації) проблеми, яку належить розв’язати із за-

стосуванням або без застосування математики і комп’ютерів. Логічний систем-

ний аналіз доповнюється в тій чи іншій мірі математичними, статистичними і

логічними методами, однак тепер як область їх застосування, так і методологія

істотно відрізняється у порівнянні з математичним підходом.

Класифікація проблем. Людську діяльність можна умовно розділити на

дві сфери: сфера рутинної діяльності, тобто регулярних, повсякденно розв'язу-

ваних задач, і сфера розв’язання нових, таких, що вперше виникають, задач. У

першій з них способи вирішення задач, як правило, добре відпрацьовані і по-

треб для системного аналізу немає, хоча сама наявність рутини в деяких випад-

ках складає проблему. Однак у сфері людської діяльності, пов'язаної з вирішен-

ням нових, невідомих раніше задач (наприклад, у перспективному плануванні,

науці, конструкторських розробках), методи системного аналізу потрібно за-

стосовувати майже повсюдно, а в деяких випадках – без них не можна обійтися.

Залежно від глибини пізнання розрізняють на три класи проблем:

а) добре структуровані або кількісно сформульовані проблеми, в яких іс-

нуючі залежності з’ясовані настільки добре, що вони можуть бути виражені в

числах і символах, які також дають в кінцевому підсумку чисельні оцінки;

б) неструктуровані або якісно виражені проблеми, що містять лише опис

важливих ресурсів, ознак і характеристик, кількісні залежності між якими зо-

всім невідомі;

в) погано структуровані або змішані проблеми, які містять як якісні, так і

кількісні елементи, причому якісні маловідомі та невизначені сторони пробле-

ми мають домінуючу тенденцію.

Для розв’язання добре структурованих проблем використовується методо-

логія дослідження операцій. В неструктурованих проблемах традиційним є ев-

ристичний метод, який полягає в тому, що досвідчений спеціаліст збирає мак-

симум різних відомостей про розв’язувану проблему, вживається в неї та на ос-

нові інтуїції і досвіду вносить пропозиції про доцільні заходи.

Системний аналіз застосовують для вирішення проблем третього класу – о

погано структурованих. До них відноситься більшість найважливіших економі-

чних, технічних, політичних і воєнно-стратегічних задач великого масштабу.

Типовими проблемами такого роду є ті, які: – намічені для розв’язання в май-

бутньому; – пов'язані з великою кількістю альтернатив; – залежать від сучасно-

го рівня технологічних досягнень; – потребують значних вкладень капіталу і

містять елементи ризику; – пов'язані з потребами складного комбінування ре-

сурсів, необхідних для їх розв’язання; – мають невизначеність щодо вартості

або часу завершення дій.

Системний аналіз застосовується для того, щоб спочатку структурувати

неструктуровану, ледь позначену проблему, відтак зібрати додаткову інформа-

цію про неї, встановити взаємозв'язки складових частин, віднайти можливі кі-

лькісні оцінки окремих параметрів (хоча б суб'єктивні чи експертні) і перевести

початкову проблему в розряд структурованих, до розв’язання яких можна за-

стосувати добре відомий і відпрацьований апарат.

Альтернативні варіанти вирішення проблем. Застосування методів сис-

темного аналізу для вирішення зазначених проблем необхідно насамперед то-

му, що в процесі прийняття рішень доводиться здійснювати вибір в умовах не-

визначеності, яка зумовлена наявністю факторів, що не піддаються строгій кі-

лькісній оцінці. Процедури і методи системного аналізу спрямовані саме на ви-

сування альтернативних варіантів вирішення проблеми, виявлення масштабів

невизначеності за кожним із варіантів і співставлення варіантів за тим або ін-

шим критерієм ефективності. Фахівці з системного аналізу лише рекомендують

варіанти рішень, прийняття ж рішення залишається в компетенції відповідної

посадової особи (чи органу).

Сутність системного аналізу полягає не в математичних методах і проце-

дурах: його рекомендації далеко не обов’язково випливають з обчислень. Най-

суттєвішим є те, що систематично на всіх етапах життєвого циклу будь-якої

технічної системи здійснюється співставлення альтернатив, по можливості в кі-

лькісній формі, на основі логічної послідовності кроків, які можуть бути від-

твореними і перевіреними іншими. Системний аналіз дозволяє глибоко і краще

осмислити сутність системи, її структуру, організацію, завдання, закономірнос-

ті розвитку, оптимальні шляхи і методи управління.

6.2. Логічні основи системного аналізу

Особливості логіки системного аналізу. Системний аналіз має власну

логіку, яка випливає із особливостей задач, розв’язуваних з його допомогою, та

підходу, реалізованого у системному аналізі. Насамперед, специфіка його логі-

ки пов’язана з тим, що він спрямований на розв’язання погано структурованих

задач. Адже необхідно вивчати і проектувати складні системи, управляти ними

в умовах неповноти інформації, обмеженості ресурсів, дефіциту часу.

Істотні риси системного аналізу, те, на чому концентрується його увага,

дуже точно сформульовані американським дослідником Е.Квейдом: "Аналіз си-

стем є спосіб розгляду проблеми. Математичний апарат і використання обчис-

лювальних машин при цьому можуть бути необхідними чи навіть корисними,

але можуть такими і не бути. Іноді може бути достатньо серйозного обміркову-

вання проблеми. Але в будь-якому аналізі, пов'язаному з підготовкою рішення

при наявності невизначеностей, незалежно від його складності присутні певні

елементи. Ці елементи – ціль або цілі, альтернативи або засоби для досягнення

цих цілей, ресурси або все, що необхідно затратити для забезпечення кожної

альтернативи, модель або опис залежності між альтернативами і тим, що вони

роблять і скільки коштують, і критерії, за якими вибирається краща альтерна-

тива, – присутні в будь-якому аналізі, метою якого є вплив на вибір способу

дії".

Елементи логіки системного аналізу. Отже, універсальним засобом ме-

тодології системного аналізу є виділення шести логічних елементів в процесі

дослідження будь-яких систем і підсистем:

1) проблема і проблематика;