Классификация методов системного анализа

Системный анализ – это анализ объекта или процесса с точки зрения его частей, состояний, взаимосвязей. Другими словами, последовательность действий по установлению структурных связей между элементами исследуемых сложных систем. Системный анализ опирается на комплекс общенаучных, экспериментальных, естественнонаучных, статистических, математических методов, и проводится с применением вычислительной техники.

Задачи системного анализа удобно сформулировать в соответствии с этапами (рис. 1):

Рис. 1. Этапы системного анализа

Существует много методов системного анализа. Также существуют разные подходы к классифицированию методов системного анализа. Подобное разнообразие объясняется многообразием целей применения методов системного анализа. Часто классификация имеет научно-предметную направленность. Например, методы, используемые в технике, экономике, психологии, лингвистике и т.д.

В работе Ю. И. Черняка подход к классификации следующий: все методы представляются в виде четырех групп, базирующихся на принципах применения методов в системных исследованиях: количественные, графические, неформальные и методы моделирования. Таким образом, классификация вполне соответствует логике системного анализа - описание идеи (выдвижение и обоснование гипотезы) и ее реализация различными формализованными способами, используя разработку математических и имитационных моделей.

Волкова В.Н. и Денисов А.А. в учебнике «Основы теории систем и системного анализа» вводят термин «методы формализованного представления систем», представляющий единую систему методов системного анализа.

Аналитические методы. Применение аналитических методов позволяет описать свойства многомерной и системы с различными связями, которая представляется обособленной точкой, двигающейся в n-мерном пространстве, движение которой описывается помощью функции f(x). Возможно также отображение точками двух или более систем, или их части и рассмотрение взаимодействия этих точек. Поведение точек в пространстве и их взаимодействие описывается аналитическими закономерностями, и может быть представлено в виде

• -    величин;

• -    функций;

• -    уравнений;

• -    систем уравнений [1].

Аналитические методы есть основа классической математики (методы поиска экстремума функции, дифференциального и интегрального исчисления, вариационного исчисления и многие другие) и математического программирования (методы теории алгоритмов, теории игр и т.п.).

Статистические методы. Использование статистических методов дает возможность показать систему с помощью случайных процессов и событий, описывающиеся соответствующими статистическими закономерностями и вероятностными характеристиками. Теперь система представляется в виде области, «размытой» точки в n-мерном пространстве, в которую переводится система посредством оператора с учетом ее свойств.

Статистические методы - основа таких дисциплин как теория вероятностей, математической статистики, статистического имитационного моделирования, исследования операций. Статистические методы чаще всего используются для исследования сложных самообучающихся, саморазвивающихся систем. Применяются статистические методы в прикладной информатике для моделирования разных систем и создания программной реализации моделей. Используются в таких методах теорий, как: стохастического программирования, статистического анализа и массового обслуживания, распознавания образов.

Теоретико-множественные методы. Теоретико-множественные методы дают возможность описать систему в универсальных понятиях «элемент множества», «множество» и «отношения на множествах». Множества можно задать двумя способами: перечислением элементов и названием характеристического свойства. Во время использования этих методов между элементами возможно введение любых отношений, базирующихся на математической логике, используемой в качестве формального языка описания отношений между элементами, относящимся к различным множествам. Теоретико-множественные методы дают нам возможность описывать не простые системы на формальном языке моделирования. Эти методы применяются в случаях, когда крупную и сложную систему невозможно представить только методами одной единственной области, а при этом требуется взаимопонимание специалистов в области разных наук. Благодаря теоретико-множественным методам происходит развитие новых языков программирования и автоматизации проектирования систем, используемых в прикладной информатике.

Логические методы. Логические методы представляются языком описания систем в понятиях алгебры логики, той самой, что лежит в основе работы любого компьютера, функционирования его микроэлементов. Методы получили наибольшее распространение под названием Булева алгебры, как двоичное представление о состоянии элементарных схем ЭВМ. С помощь логических методов описываются системы в виде упрощенных структур на основе законов математической логики. Состояние любого элемента рассматривается как «Истина» или «Ложь» (1 или 0). Логические методы расширяют возможности применения системного анализа в прикладной информатике. Используются эти методы для создания моделей сложных систем, законом математической логики.

Лингвистические, семиотические методы. Методы, предназначенные для разработки специальных языков описания систем в виде понятий тезауруса, т.е. множества смысловыражающих звеньев языка с определёнными смысловыми взаимосвязями. Используются методы в прикладной информатике для формального представления грамматики соединения понятий в содержание смысловых выражений. Семиотика основывается на символах, знаковой системе, знаковой ситуации, т.е. для символического описания содержания в вычислительной технике. В прикладной информатике выделены следующие области работы в знаковой системе:

• ■    прагматика - оценка и сравнение разных языков программирования, программ и систем согласно критериям эффективности их использования;

• ■    семантика как часть лингвистики, изучающей соотношения между элементами языка и их смысловые значения, определяет смысловые конструкции языка программирования;

• ■    синтактика раздел семиотики, занимающейся изучением внутренней знаковой структуры сочетания знаков и правила образования организованных текстов;

• ■    синтаксис - изучает правила расстановки знаков в тексте, на основе законов грамматики.

Лингвистические и семиотические методы применяются в том случае, когда для начального этапа исследования не удаётся формализовать принятие решений в плохо формализуемых ситуациях и невозможно применить аналитические и статистические методы. Рассмотренные методы являются основой развития языков программирования, моделирования и автоматизации проектирования систем.

Графические методы. Графические методы дают нам возможность наглядно изобразить объект в качестве образа системы, ее структуры и связей в обобщенном виде. Такие методы бывают и линейно-плоскостными, и трёхмерными объемными. Графические представления позволяют наиболее наглядно описать объект, ситуацию или процесс для принятия решения при динамично изменяющихся условиях. Эти методы используются для проведения структурно-функционального анализа систем и происходящих процессах внутри данных систем, в особенности во время построения информационно-управляющих систем. В таких системах нужно принимать в расчёт взаимодействие людей, структурных организаций и технических девайсов. Методы широко применяют для получения управляющих решений на базе сетевого планирования.

Модель (от латинского modulus - мера) - это аналог объекта исследования, находящегося с ним в такой соответствии, которое позволяет получить новое знания про этот объект. Моделирования - метод опосредствованного познания с помощью искусственных или природных систем, которые сохраняют некоторые особенности объекта исследования, что дает возможность получить новое знания про объект-оригинал [2].

Выводы. В системном анализе применяются все типы методов. На каждой стадии исследования выбираются и применяются методы, позволяющие при наилучшем сочетании создать обоснованную и подтверждённую доказательствами площадку исследования. Таким образом применение тех или иных методов системного анализа является делом научного творчества и основой для новых научных открытий.

Таким образом, для прогнозирования сложных процессов предлагается использовать модели и методы, базирующиеся на разных алгоритмах исследования [3]. Каждая группа методов использует специальные методы, для которых разработаны некоторые модели и алгоритмы их применения [4].