Характер проблемы исследования

Рис. 6.1. Основные классы методов ИСУ

Декомпозиционные методы системного исследования

§ понятие декомпозиции;

§ «дерево целей»;

§ принципы построения «дерева целей»;

§ общая процедура построения «дерева целей»;

§ методы программно -целевого планирования и управления;

§ методики построения «дерева целей».

Важнейшим подходом, позволяющим исследовать сложные проблемы, явля­ются методы декомпозиции. Декомпозиция — это представление системы в виде совокупности подсистем (или элементов), называемой декомпозиционным множе­ством.

Декомпозиция основана на иерархии. В общем случае термин иерар­хияозначает соподчиненность. Порядок подчинения низших по должности и чину лиц высшим распространяется на любой согласованный по подчиненности порядок объек­тов. К таким объектам относятся структурные элементы системы: иерархические структурыпредставляют собой декомпозицию системы в пространстве. Возможна декомпозиция процессовв системе во времени, следствием чего является их пред­ставление в виде сети.Объектом декомпозиции в организации также является де­композиция целейсистемы, возникающих проблем и задач,необходимых для их решения, функцийуправления, стратегий.Иными словами, большинство аспек­тов функционирования организации могут быть подвергнуты декомпозиции.

Потребность в представлении систем для исследований с разной степенью де­тальности обусловлена причинами как научного (исследовательского), так и орга­низационного характера. В первом случае для изучения объекта (например, исход­ной цели) оказывается необходимым ее деление на составляющие части так, чтобы стало возможным более подробное непосредственное изучение каждой из них. Во втором случае деление исследуемого объекта необходимо ввиду его интегрированности, когда оно может быть осуществлено усилиями различных блоков системы.

Суть общей задачи декомпозиции (структуризации) состоит в делении целого на части по определенным правилам. Одним из таких правил является то условие, что цель более высокого уровня иерархии (исходная или генеральная цель) может быть достигнута только через достижение детализирующих (обеспечивающих) ее подцелей. Структура целей формируется в виде упорядоченной иерархии («дере­ва») целей, выражающей их соподчинение и внутренние взаимосвязи. Таким обра­зом, основная задача структуризации целей — последовательное развертывание ис­ходной цели на множество обеспечивающих ее подцелей и задач для формирования детального и полного информационного представления о процессе достижения ис­ходной цели.

«Дерево целей»является традиционным методом декомпозиции. Термин «дерево» под­разумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделе­ния общей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляю­щие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней.

Как правило, термин «дерево целей» используется для иерархических струк­тур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда при­меняется и в случае «слабых» иерархий (см. рис. 6.2а и 6.2б).

Данный метод используется для структуризации различных элементов орга­низации. Например, его применяют для выявления и уточнения стратегий и функ­ций управления. При структуризации проблем формируют «дерево проблемы»; при структуризации результатов деятельности — «дерево результатов». Древовидные структуры могут применяться и для исследования факторов внешней среды орга­низации.

Рис. 6.2. а) строго иерархическая б) иерархия со «слабыми»

структура связями

Метод «дерева целей» ориентирован на получение полной и относительно ус­тойчивой структуры целей, проблем, направлений, т. е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных из­менениях, происходящих в любой развивающейся системе.

При построении дерева целей (ДЦ) необходимо учитывать ряд правил (прин­ципов):

§ соподчиненность — элементы ДЦ нижнего уровня обусловлены элементами
более высокого уровня и обеспечивают их реализацию;

§ независимость — каждая обеспечивающая цель, детализирующая исходную,
должна быть независимой в смысле существования и быть необходимой для
достижения исходной;

§ сопоставимость — на каждом уровне детализации рассматриваются элемен­ты, сопоставимые с точки зрения их содержания и влияния на элементы более высокого уровня. Это позволяет оценить степень их влияния в количе­ственном выражении;

§ полнота — выполнение всех обеспечивающих целей должно быть достаточ­ным для достижения исходной цели;

§ правило перехода — переход от исходной цели ко множеству обеспечивающих
ее достижение подцелей осуществляется на основе некоторого правила, обосновывающего необходимость перехода к следующему уровню детализации;

§ конечность процесса — результатом процесса должно быть конечное дерево;
иначе процесс структуризации должен заканчиваться за конечное число шагов.

В основу построения ДЦ могут быть положены два основных подхода:

1 «чисто целевой», когда элементы дерева разбиваются на элементы той же природы: исходная цель — подцели второго уровня — подцели третьего уров­ня и т.д.

2 «ресурсный» — по схеме: цели — средства их достижения — требуемые ресурсы. Здесь на каждом уровне включаются элементы, последовательно конкре­тизирующие направления и содержание работ по достижению целей, представ­ленных на высших уровнях. Это дает возможность сопоставить требуемые ре­сурсы с имеющимися, уточнить саму структуру ДЦ, сделать его осуществимым на практике. Путем сопоставления ресурсов проводится окончательный отбор элементов уровней, предшествующих ресурсным. Если поставленные цели не могут быть полностью достигнуты из-за ограниченности ресурсов, то следует уточнить эти цели и пути их достижения.

Глубина детализации элементов ДЦ определяется, главным образом, целями исследования (рис. 6.3.)

Рис. 6.3. Схема разработки целевой комплексной программы

Основные этапы построения дерева целей

Возможны различные подходы к построению ДЦ. Мы приводим наиболее общую схему построения дерева. Она включает следующие основные этапы.

1. Формулирование генеральной (исходной) цели, т.е. некоторого желаемого
состояния системы.

2. Формирование перечня обеспечивающих подцелей. Осуществляется на основе анализа исходной проблемы, а также экспертным путем.

3. Упорядочение целей, т.е. построение ДЦ. Также осуществляется экспертным путем. При этом должны быть учтены сформулированные выше правила по­ строения.

4. Определение критериев оценки целей. Критерии — это стандарты, с помо­щью которых производится оценка элементов данного уровня. Количество и со­держание критериев зависит от специфики проблемы. Например, в качестве кри­териев оценки могут выступать: минимум затрат, вероятность и время реализации целей, максимум прибыли и т.п. Целесообразно установление целевых нормативов — количественных и качественных показателей реализации соответствующей подцели. Такие нормативы могут выступать в качестве критериев оценки для определения «вклада» подцелей в реализацию генеральной цели.

5. Установление коэффициентов относительной важности элементов уровней ДЦ на основе сформулированных критериев. При этом должен быть определен «вклад» элементов дерева в реализацию генеральной цели с точки зрения выбран­ного критерия. Это позволяет определить приоритеты в очередности достижения тех или иных целей; приоритеты в распределении материальных, трудовых и фи­нансовых ресурсов для их достижения.

Если ДЦ строится на основе «чисто целевого» подхода, то на этом этапе про­цедура завершается. Ее результатом является структуризация генеральной цели и характеристики (количественные и качественные) составляющих ее подцелей. Однако, как правило, процесс на этом не заканчивается. В последнем случае далее осуществляются следующие шаги.

6. Разработка комплекса мероприятий, обеспечивающих достижение постав­ ленных целей. Эта разработка представляет собой поиск возможных путей дости­жения целей. Наличие альтернативных вариантов достижения той или иной цели обусловливает многовариантность мероприятий. Для выбора наиболее целесооб­разных из них должны быть определены критерии выбора.

7. Формирование критериев выбора мероприятий. В качестве критериев вы­бора могут выступать: минимальные затраты труда, минимальное время достиже­ния цели, минимальные затраты ресурсов, эффективность мероприятий, их реали­зуемость и т.д.

8. Выбор оптимальных мероприятий на основе заданных критериев. Выбор
может осуществляться как на основе экспертных оценок, так и на основе примене­ния формальных методов и экономико-математических моделей.

9. Определение состава и объемов ресурсов для реализации выбранных ме­роприятий.

Общая схема процедуры формирования ДЦ.

Построение ДЦ — процедура, основанная на широком привлечении экспертов. Использование экспертных оценок позволяет компенсировать недостаток или от­сутствие статистической информации при изучении сложных систем и слабо структуризованных проблем. С помощью экспертов получают само дерево целей, а также коэффициенты относительной важности элементов разного уровня.

Построение ДЦ позволяет:

§ получить развернутое представление о целях системы и их взаимосвязях;

§ получить представление о направлениях и объемах работ, требуемых для
достижения целей;

§ получить количественные оценки относительной важности целей и, следо­вательно, определить приоритеты достижения тех или иных целей во време­ни, а также получить приоритеты распределения материальных, финансовых и трудовых ресурсов, необходимых для достижения целей.

Процедура построения ДЦ лежит в основе методов программно-целевого пла­нирования и управления,в которых цели планов увязываются с ресурсами с помо­щью программ. Эти методы используются главным образом для долгосрочного планирования сложных задач различных уровней управления — общехозяйствен­ных, региональных, отраслевых. Применяются данные методы и для конкретных организаций. На основе разработки ДЦ выявляются ключевые проблемы (цели), требующие решения. Для достижения важнейших (генеральных) целей средства их достижения конкретизируются в комплексных программах, которые становят­ся ядром перспективных планов. Разработка целевых комплексных программосу­ществляется по наиболее важным научно-техническим, экономическим и соци­альным проблемам. На рис. 6.3 приведена декомпозиционная схема разработки целевой комплексной программы.

Первой методикой системного анализа, в которой были определены порядок, методы формирования и оценки приоритетов элементов структур целей (назван­ных в методике «деревьями целей»), была методика ПАТТЕРН (PATTERN — Planning Assistance Through Technical Evaluation from Relevans Number), разрабо­танная корпорацией RAND. Основной целью методики была разработка програм­мы военного развития США в долгосрочной перспективе. Перед разработчиками методики ПАТТЕРН была поставлена задача — связать воедино военные и науч­ные планы правительства США.

Принципиальная структура методики ПАТТЕРН приведена на рис. 6.4. В ка­честве основы для формирования и оценки «дерева целей» разрабатывались «сце­нарий» (нормативный прогноз) и прогноз развития науки и техники

Рис. 6.4. Схема методики «ПАТТЕРН»

Главное достоинство методики ПАТТЕРН состоит в том, что в ней определе­ны классы критериев оценки относительной важности, взаимной полезности, со­стояния и сроков разработки («состояние-срок»). Эти классы критериев в различ­ных модификациях используются в ряде других методик и до сих пор являются основой при определении системы оценок составляющих структур целей.

Логика же формирования структуры «дерева», как отмечали сами авторы, не отрабатывалась. В связи с этим отечественные ученые с самого начала примене­ния системного анализа основное внимание уделяли разработке принципов и прие­мов формирования первоначального варианта структуры целей («дерева целей»), составляющие которого подлежат затем оценке и анализу. Таким образом, мето­дики системного анализа прежде всего акцентируют внимание на вопросах де­композиции.

Первыми работами, в которых предложены не только принципы формиро­вания «дерева целей», но и признаки декомпозиции, были работы Ю. И. Черняка. В частности, им предложена методика структуризации целей, основанная на ис­пользовании двух признаков «пространство-время». Данная методика позволяет сформировать систему целей, охватывающих, с одной стороны, временной аспект развития (текущий период, ближайший период и отдаленный период), а с другой стороны — пространственный аспект (исследуемую систему, ближнюю среду и даль­нюю среду). На рисунке 6.5 приведен пример, иллюстрирующий использование дан­ной методики для формирования основных целей одного из направлений деятель­ности — углубленной переработки сырья — ОАО «ГМК «Норильский Никель».

Рис. 6.5. Схема декомпозиции по двум признакам (пространство-время) I — углубленная переработка сырья на основе существующих возможностей производства; II —углубленная переработка сырья на основе развития производства предприятий — переработчиков цветных металлов для обеспечения потребностей внутреннего рынка; III — углубленная переработка сырья на основе развития производства предприятий — переработчиков цветных металлов для обеспечения потребностей внешнего рынка

Более общий характер имеет методика, учитывающая внешнюю среду и целеполагание в системе, которая обеспечивает формирование системы целей с учетом пространства инициирования изменений (различных «страт» среды), жизненных циклов (ключевых компетенций, технологий, продуктов), факторов менеджмента организации. Методика предполагает последовательную декомпозицию целей по следующим основным уровням иерархии:

I — формирование глобальной цели системы;

II — конечные результаты деятельности (продукты, услуги);

III — пространство инициирования целей (дальняя среда, непосредственная среда, собственно система);

IV — жизненный цикл продукта (этапы ЖЦ);

V — состав системы (средства деятельности, предметы деятельности, персонал, отношения);

VI — цикл управления (этапы);

VII— делегирование полномочий.

Последовательность уровней может быть и иной. Это определяется конкретной ситуацией и прежде всего принятой концепцией развития. Степень декомпо­зиции также может быть различной. Так, можно дойти до уровня отдельных организационно-технических мероприятий (глубокая декомпозиция). А можно задать цели в виде некоторых направлений развития.

Методика, основанная на «концепции деятельности» помогает сформировать систему целей по сферам деятельности, структуре и видам деятельности. В данном случае изменения классифицируются по следующим признакам:

I — сферы деятельности (например, «производство», «управление»);

II — структура деятельности (цели, содержание, методы, средства);

III — виды деятельности (выпуск продукции, материально-техническое обеспечение, подбор кадров...).

Выбор конкретной методики определяется различными факторами, в том числе состоянием организации (стабильное либо требующее значительных изменений) степенью изученности объекта исследования, периодом времени на преобразование системы и другими. Так, методику, базирующуюся на концепции деятельности, це­лесообразно использовать в случаях выдвижения новых целей, новых видов деятель­ности. Методику, основанную на концепции, учитывающей взаимодействие со сре­дой, полезно применять на этапах развития системы, пересмотра производственной и организационной структур. Она помогает выявить новые объекты управления.

§ аналитические методы;

§ экономико-статистические методы;

§ логические и информационные методы исследований.

Аналитические методы исследований

Аналитическими называют методы, в которых ряд свойств многомерной системы (или какой-либо ее части) отображается в n-мерном пространстве точкой, совер­шающей какое-либо движение.Это отображение осуществляется либо с помо­щью функции f[Sx], либо посредством оператора Ф[Sx].

Данные методы применяются в тех случаях, когда свойства системы можно ото­бразить с помощью детерминированных величин или зависимостей, т.е. когда зна­ния о процессах и событиях в некотором интервале времени позволяют полностью определить их поведение вне этого интервала. Эти методы используются при реше­нии задач оптимального размещения, распределения работ иресурсов, выбора наи­лучшего пути, оптимальной стратегии поведения в конфликтных ситуациях и т.п. Математические теории, развивающиеся на базе аналитических представлений, явились основой ряда прикладных теорий (теории автоматического управления, теории оптимальных решений и др.).

Одним из наиболее распространенных классов аналитических детерминиро­ванных методов являются методы математического программирования (оптими­зационные) — комплекс методов, обеспечивающих в условиях множества возмож­ных решений выбор такого, которое является оптимальным — наилучшим в опре­деленном критерием смысле с учетом существующих ограничений. Это множество методов включает линейное, нелинейное, динамическое, стохастическое, выпуклое, квадратичное, параметрическое, блочное, целочисленное (дискретное) программи­рование и др.

Целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и т. п.) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов математического програм­мирования. Привлекатель­ность этих методов для задач управления объясняется рядом особенностей:

• требование выбрать целевую функцию и определить ограничения являются определенными средствами постановки задачи. Даже если не удается сфор­мировать систему непротиворечивых ограничений или записать целевую функцию в формальном виде, все равно ориентация на формирование целе­вой функции и ограничений помогает уточнить представление о проблемной ситуации и сформулировать постановку задачи хотя бы в первом прибли­жении, а затем уже искать средства для дальнейшей формализации описа­ния и решения задачи;

• появляется возможность объединения в единой формальной модели разно­родных критериев, что очень важно при отображении реальных сложных уп­равленческих ситуаций;

• модель математического программирования допускает выход на границу об­ласти определения переменных, в то время как методы классической мате­матики требуют введения строгих начальных и граничных условий, значе­ния которых не может принимать переменная;

• решение задачи математического программирования часто осуществляется с помощью пошагового приближения к решению на основе некоторого алго­ритма поиска результата;

• возможная в наиболее простых случаях графическая интерпретация задачи дает наглядное представление об области допустимых решений, что помога­ет в практических ситуациях.

Линейное программирование используется в том случае, когда целевая функ­ция и ограничительные условия выражены линейными зависимостями. Решение задачи состоит в отыскании значений переменных (аргументов), обеспечивающих минимум или максимум целевой функции.

Применение этого метода возможно, если экономический объект или процесс могут быть адекватно описаны линейными зависимостями. В противном случае этот метод неприменим.

Стохастическое программирование использует аппарат линейного програм­мирования при случайном характере аргументов. Целочисленным называется про­граммирование, при котором аргументы могут принимать только целочисленные значения.

Методы нелинейного программирования используются тогда, когда зависимо­сти между переменными в целевой функции и (или) ограничениях носят нелиней­ный характер. При этом возможны различные ситуации: целевая функция линейна, но нелинейны ограничения или, наоборот, нелинейны и целевая функция, и ограни­чения. Задачи нелинейного программирования достаточно сложны и не имеют уни­версального метода их решения. Выпуклое программирование включает совокупность специальных методов решения нелинейных экстремальных задач, у которых выпук­лы либо целевые функции, либо ограничительные условия. Методы нелинейного

программирования используются при решении задач расчета показателей роста про­изводительности труда, изменения издержек производства и т.п.

Метод динамического программирования также позволяет найти оптимальное решение. При этом процесс рассматривается в направлении, противоположном движению времени — «из будущего в настоящее». Теоретической основой этого метода является принцип оптимальности Беллмана-Понтрягина, который гласит; «Всякая оставшаяся часть оптимального процесса — оптимальна». Поэтому про­цесс моделирования протекает от искомого (конечного) состояния к текущему. Ме­тодом динамического программирования могут решаться задачи выбора момента времени замены оборудования, распределения различных видов ресурсов по произ­водствам и т. д.

Важное значение при исследовании систем управления играют сетевые мето­ды, которые отражают процессы развития социально-экономических систем во вре­мени как последовательность взаимосвязанных этапов с временными и ресурсны­ми характеристиками. Наиболее распространенным в данной группе методов яв­ляется сетевое планирование. Сетевое планирование позволяет установить логические взаимосвязи и взаимообусловленность выполнения работ, а также оце­нить время выполнения соответствующих работ и плана в целом. Поэтому система сетевого планирования нашла широкое применение в управленческой и предпри­нимательской деятельности для различных уровней управления. Эта система при­меняется при планировании научных разработок, сложных высокотехнологичных образцов техники, строительства сложных объектов, для разработки бизнес-пла­нов и бизнес-проектов, управления инвестиционной деятельностью, планирования маркетинговых исследований, формирования сложных научно-технических и со­циально-экономических программ.

Сетевое планирование позволяет наглядно представить взаимосвязь отдель­ных элементов системы, определить те работы, которые лимитируют выполнение других работ и всего плана в целом.

Большое распространение в исследовании систем получили матричные (в том числе балансовые) методы и модели исследований, которые основаны на описании объекта исследования в виде матриц, чаще всего в виде системы балансовых соот­ношений, связывающих между собой входную и выходную информацию. Основ­ное правило построения балансовых моделей заключается в соблюдении равенства общих итогов строк и столбцов моделей. Данные модели применяются для обосно­вания планов предприятий, отраслей, регионов.

Аналитические методы позволяют получить прежде всего модели состава и структуры и внутренних взаимодействий систем как в статике, так и в динамике. Однако их применение требует хорошо структуризованной проблемы и адекват­ной информационной базы. Для сложных многокомпонентных, многокритери­альных систем управления получить требуемые аналитические зависимости дос­таточно трудно. Более того, если даже это и удается, то очень сложно доказать правомерность применения этих аналитических выражений, т.е. адекватность модели рассматриваемой задаче.

Экономико-статистические методы исследований

В тех случаях, когда не удается представить систему с помощью детерминиро­ванных категорий, можно применить ее отображение с помощью случайных (сто­хастических) событий, процессов, которые описываются соответствующими ве­роятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. При стремлении адекватно отобразить реальную проблемную ситуацию в ряде случаев целесообразно применять статистические методы, при которых на основе выборочного исследования получают статистические законо­мерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подход по­лезен при отображении производственных ситуаций (например, организации ре­монта оборудования, определении степени его износа, при настройке и испытании сложных приборов и устройств и т. д.), при исследовании рыночных тенденций, при анализе факторов, определяющих эффективность управления и для многих других задач.

На статистических отображениях базируются теория математической статистики, теория статистических испытаний или статистического имитационного моделиро­вания, теория выдвижения и проверки статистических гипотез. Статистические отображения позволили расширить области применения ряда дисциплин, возник­ших на базе аналитических представлений. Так возникли статистическая теория распознавания образов, стохастическое программирование, новые разделы теории игр и др. На базе статистических представлений возникли и развиваются такие прикладные направления, как теория массового обслуживания, теория статисти­ческих решений и другие.

Важнейшими методами статистических исследований являются прежде все­го методы математической статистики, в том числе статистические группировки и анализ распределений, методы исследований временных рядов, методы корре­ляционно-регрессионного анализа, эконометрическое моделирование, методы многомерного статистического анализа, статистическое имитационное модели­рование.

Методы анализа временных (динамических) рядов направлены на изучение эко­номической динамики. С их помощью изучают тренды (или основные тенденции процессов), лаги (запаздывания одного явления от другого), периодические коле­бания (сезонные, циклические и др.). Эти характеристики необходимы для ана­лиза и прогнозирования экономических явлений и процессов. Для выявления дан­ных характеристик применяют специальные методы математико-статистической обработки временных рядов. В частности, важное место в исследования занимает прогнозная экстраполяция — продолжение выявленной закономерности развития ряда в будущее. Подобного рода задачи имеют большое значение, прежде всего для исследования неконтролируемых факторов (факторов среды). Так, для системы внутрифирменного управления необходимо знать тенденции изменения спроса на продукцию, тенденции развития рынков сырья, рабочей силы, общеэкономичес­кие тенденции и т.д.

Методы корреляционно-регрессионного анализа являются классическим инст­рументом математической статистики, широко использующимся для исследования тесноты и характера взаимосвязей между изучаемыми признаками на основе статистических наблюдений. Основа регрессионного метода состоит в построении уравнения регрессии, наиболее точно отражающего сложившиеся эмпирические закономерности. Примером может служить построение регрессионной зависимости между показателями эффективности управления и обусловливающими его факто­рами — количеством и квалификацией персонала, оснащенностью труда, уровнем оплаты управленческого персонала. Корреляционный анализ изучает тесноту свя­зей между признаками, например, степень зависимости результатов управления от квалификации высшего управленческого звена.

Если в процессе статистического описания исследуемого объекта открывается возможность разработать не только отдельное уравнение регрессии, а взаимосвя­занную систему таких уравнений для оценки, анализа и прогнозирования динами­ки целого набора переменных, то такие системы называют эконометрическими моделями. Основу подобной модели составляет система регрессионных уравнений, каждое из которых отображает одну из зависимостей, закономерностей изменения свойств изучаемого сложного объекта. Помимо уравнений в модель могут быть включены выражения, описывающие тренды развития отдельных явлений, и тож­дества, характеризующие балансовые увязки между переменными. Достоинством эконометрических моделей является то, что элементы и результаты исследований (например, получаемые прогнозные значения переменных) увязаны в единую не­противоречивую (согласованную) систему.

Методы многомерного статистического анализа представляют собой раздел математической статистики, посвященный математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки многомерных статисти­ческих данных, направленных на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого признака. К этой группе относятся, например, методы факторного и кластерного анализа. Кластерный анализ позволяет умень­шить пространство рассматриваемого множества объектов, объединяя их в группы (кластеры) по определенным признакам. На основе подобного анализа могут быть построены эмпирические классификации объектов (например, классификации по­требителей со сходными потребительскими характеристиками). Факторный ана­лиз также обеспечивает «сжатие» информации о сложном явлении (объекте, про­блеме), но в пространстве признаков. Например, с его помощью можно объединить множество факторов, влияющих на изучаемую переменную (например, факторы повышения производительности труда) в несколько обобщенных факторов, кото­рые в достаточной для данного исследования степени объясняют изменения изу­чаемой переменной. Данные группы методов позволяют агрегировать (обобщать, сжимать) информацию, что облегчает выдвижение рабочих гипотез об исследуе­мом объекте и их проверку

Распространенным методом исследования сложных проблем является имита­ционное моделирование. Это связано с тем, что большинство реальных объектов в силу сложности, разнообразия характера функционирования различных подсистем, не могут быть адекватно описаны с помощью только аналитических или статисти­ческих математических методов. Имитационная модель представляет собой экономико-математическую модель изучаемой системы, предназначенную для ее ис­следования в процессе машинной имитации. Процесс имитации представляет собой экспериментальный метод изучения, когда при различных задаваемых значениях вводимых данных ведется наблюдение за изменениями изучаемых характеристик и проводится анализ полученных результатов.

Важно, что имитационная модель позволяет использовать всю располагаемую информацию вне зависимости от ее формы представления (словесное описание, гра­фические зависимости, блок-схемы, математические модели отдельных блоков и др.) и степени формализации. Имитационные модели получили большое распростране­ние потому, что не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Наоборот, они позволяют творчески, гибко использовать всю имеющуюся информацию об объекте исследования. Имитационная модель строится по образ­цу и в соответствии со структурой объекта исследования. Имитационная модель может быть с фиксированными входными параметрами и параметрами модели. Это детерминированная имитационная модель.

Если же входные параметры и (или) параметры модели могут иметь случай­ные значения, то говорят о моделировании в случайных условиях, а модель может быть названа статистической. Чаще всего имитационные модели являются стати­стическими.

С помощью имитационных моделей можно, например, определить, при каких сочетаниях вводимых (экзогенных) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это может быть полезно, например, при изучении различных методов и средств экономического стимулирования работы персонала. Динамическая имитация при­меняется в прогнозировании, позволяя экспериментально воспроизвести процес­сы развития сложных объектов. Так изучают возможные последствия развития крупных структурных изменений, внедрения научно-технических достижений, принятия плановых решений и т.п.

Статистические методы позволяют прежде всего исследовать систему с точки зрения процессов, динамики. Расширение возможностей отображения сложных систем и процессов на основе статистических методов по сравнению с аналитичес­кими методами можно объяснить тем, что при применении статистических пред­ставлений процесс постановки задачи и формирования модели частично заменяет­ся статистическими исследованиями, позволяющими, не выявляя все детермини­рованные связи между изучаемыми событиями или учитываемыми компонентами сложной системы, на основе выборочного исследования (исследования представи­тельной выборки) получать статистические закономерности и распространять их с определенной вероятностью на поведение системы в целом.

Однако не всегда можно получить статистические закономерности, не всегда может быть определена представительная (репрезентативная) выборка, доказана правомерность применения статистических закономерностей. В ряде случаев для получения статистических закономерностей требуются недопустимо большие за­траты времени, что также ограничивает возможности их применения.

Логические и информационные методы исследований

В связи с развитием средств автоматизации возросло внимание к методам дискрет­ной математики; знание математической логики, математической лингвистики, те­ории множеств помогает ускорить разработку алгоритмов, языков автоматизации проектирования сложных технических устройств и комплексов, языков моделиро­вания ситуаций принятия решений в организационных системах. Эти группы ме­тодов позволяют описывать системы — их состав, структуры и взаимодействия на своих языках, часто достаточно универсальных.

Теоретика-множественные представления, предложенные Г. Кантором, базиру­ются на понятиях: множество, элементы множества и отношения на множествах. Сложную систему можно отобразить в виде совокупности разнородных множеств и отношений между ними. В множестве могут быть выделены подмножества. Из двух и более множеств или подмножеств можно, установив отношения между их элемен­тами, сформировать новое множество, состоящее из элементов, качественно отлича­ющихся от элементов исходных множеств (при таком преобразовании у элементов нового множества как бы появляется иной смысл по сравнению с исходными).

При теоретико-множественных представлениях можно вводить любые отноше­ния. Тем самым можно описать системы любой сложности. При конкретизации при­меняемых отношений и правил их использования можно получить одну из алгебр логики, один из формальных языков математической лингвистики. Можно также создать язык моделирования сложных систем, который затем, получив соответству­ющее название, может развиваться как самостоятельное научное направление.

Логические представления переводят реальную систему и отношения в ней на язык одной из алгебр логики (двухзначной, многозначной), основанных на примене­нии алгебраических методов для выражения законов формальной логики. Наиболь­шее распространение получила бинарная алгебра логики Буля (булева алгебра).

Алгебра логики оперирует понятиями: высказывание, предикат, логические операции (логические функции, кванторы). В ней доказываются теоремы, приоб­ретающие затем силу логических законов, применяя которые, можно преобразо­вать систему из одного описания в другое с целью ее совершенствования: можно, например, получить более простую структуру (схему), содержащую меньшее чис­ло состояний, элементов, но осуществляющую требуемые функции. Теоремы до­казываются и используются в рамках формального логического базиса, который определяется совокупностью специальных правил. Логические методы представ­ления систем относятся к детерминированным, хотя возможно их расширение в сто­рону вероятностных оценок.

На базе математической логики созданы и развиваются теории логического анализа и синтеза, теория автоматов. На основе логических представлений перво­начально начинали развиваться некоторые разделы теории формальных языков.

Благодаря тому, что при теоретико-множественных представлениях систем и процессов в них можно вводить любые отношения, эти представления: а) служат хорошим языком, с помощью которого облегчается взаимопонимание между представителями различных областей знаний; б) могут являться основой для возник­новения новых научных направлений, для создания языков моделирования, язы­ков автоматизации проектирования.

Данные методы применяются при исследовании новых структур систем раз­нообразной природы, в которых характер взаимодействия между элементами еще не настолько ясен, чтобы было возможно их представление аналитическими мето­дами, а статистические исследования либо затруднены, либо не привели к выявле­нию устойчивых закономерностей. В то же время следует иметь в виду, что с помо­щью логических алгоритмов можно описывать не любые отношения, а лишь те, которые предусмотрены законами алгебры логики и подчиняются требованиям логического базиса.

Логические представления нашли широкое практическое применение при ис­следовании и разработке автоматов разного рода, автоматических систем управле­ния и контроля, а также при решении задач распознавания образов. Логические представления лежат в основе теории алгоритмов. В то же время возможности ло­гических методов ограничены базисом и функциями алгебры логики и не всегда позволяют адекватно отобразить реальную проблемную ситуацию.

Информационные представления возникли в связи с потребностями анализа текстов и языков. Однако в течение уже достаточно многих лет эти представления широко применяются для отображения и анализа процессов в сложных системах в тех случаях, когда не удается применить сразу аналитические, статистические пред­ставления или методы формальной логики.

В частности, информационные представления являются удобным аппаратом (особенно в сочетании с графическими) для первого этапа постепенной формали­зации задач принятия решений в плохо структурируемых ситуациях, чем и был вызван возрастающий интерес к этим методам со стороны инженеров и разработ­чиков сложных систем. На их основе разрабатывают языки моделирования, авто­матизации проектирования и т.д.

Информационный подход базируется на основных понятиях теории информа­ции. Здесь может быть выделен ряд направлений, прежде всего лингвистическое, семиотическое, энтропийное.

Лингвистические представления базируются на понятиях тезауруса (множе­ства смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношения­ми; тезаурус характеризует структуру языка, словарь), грамматики (правил обра­зования смысловыражающих элементов разных уровней тезауруса), семантики (смыслового содержания формируемых фраз, предложений и других смысловыражающих элементов) и прагматики (смысл для данной задачи, цели).

Семиотические представления базируются на понятиях: знак, знаковая систе­ма, знаковая ситуация. Семиотика возникла как наука о знаках в широком смысле. Однако наиболее широкое практическое применение нашло направление лингвис­тической семиотики, которое наряду с основными понятиями семиотики (знак, знаковая система и т.п.) широко пользуется некоторыми понятиями математичес­кой лингвистики (тезаурус, грамматика и т.п.). Семиотика позволяет описывать прежде всего информационные структуры сложных систем.

Энтропийные представления основаны на фундаментальном информационно-кибернетическом понятии неопределенности. Неопределенность представляет собой важнейший фактор, сопутствующий функционированию и развитию сложных систем. Энтропия представляет собой меру неопределенности и основу для определения ко­личественных оценок информации. Энтропия может выступать универсальной харак­теристикой сложных систем, в том числе систем управления, и использоваться для различных системных аспектов, например для моделирования структуры управления.

В последние годы, в связи с поиском универсальных характеристик для изме­рения процессов, происходящих в сложных системах, а также в связи с развитием самой информационной среды современных организаций, информационный под­ход приобретает все большее развитие.

Информационный подход к исследованию систем управления имеет широкий спектр приложений. Он используется при анализе и моделировании структур уп­равления организацией, формирования моделей взаимодействия систем, модели­рования процессов принятия решений. Он позволяет получить «свертку» разно­родных критериев при решении многокритериальных задач, проводить сравнитель­ный анализ влияния разнородных нововведений на реализацию целей систем управления, оценивать тенденции развития систем различной физической приро­ды, возможности реализации системы как самоорганизующейся, развивающейся.

Экспертные методы исследования систем управления

§ сущность экспертных методов;

§ методы и процедуры индивидуальной экспертизы;

§ методы и процедуры коллективной экспертизы;

§ основные этапы проведения экспертизы.

Сущность экспертных методов исследования систем

Экспертные методы — это методы, основанные на использовании экспертов в ка­честве основных источников информации относительно исследуемого объекта. Применяются экспертные методы в изучении систем очень широко. Целью экс­пертного обследования может быть выработка рациональных рекомендаций по формированию или перестройке системы управления, исходя из принятых крите­риев эффективности, рациональных принципов управления, анализа и внедрения наиболее передовых технологий в области организации систем и т.д.

Экспертиза — получение необходимой информации об объективной реально­сти через субъективное восприятие людей (специалистов). Экспертные оценки — количественные, порядковые, балльные или другие оценки процессов или явле­ний, не поддающихся непосредственному измерению. Они основываются на суж­дениях специалистов. Сущность методов состоит в проведении экспертами интуи­тивно-логического анализа проблемы с качественной и (или) количественной оцен­кой суждений и последующей формальной обработкой результатов.

Экспертные методы исследования применяют в следующих ситуациях:

• при исследовании объектов, функционирование которых не поддается опи­санию с помощью формальных методов (неструктурозованные проблемы);

• в условиях отсутствия полной и достоверной информации;

• в условиях высокой неопределенности поведения внешней среды;

• при прогнозировании ситуации;

• в случаях недостатка времени или средств на проведение исследования;

• при отсутствии необходимых технических средств моделирования;

• в экстремальных ситуациях.

Основным достоинством данных методов является возможность проведения исследований в условиях неполной информации и изучение неструктуризованных проблем. В то же время в этих методах присутствует значительная доля субъекти­визма, которая может внести искажающие влияния в исследование. Повышение объективности результатов экспертных методов является важнейшей методичес­кой задачей при их использовании. Ее решение осуществляется посредством тща­тельной разработки экспертных процедур и применением формальных методов обработки полученных результатов.

Экспертные методы исследования позволяют сочетать знания, опыт, интуи­цию специалистов, их субъективные суждения и математические методы «объек­тивизации», позволяющие получить необходимую информацию в наиболее целе­сообразной и полезной форме.

Экспертные методы могут быть использованы самостоятельно, а также как составной элемент системных исследований (например, при построении «дерева це­лей», на всех этапах стратегии системного проектирования и т.д.). При этом в зави­симости от целей экспертизы, будут различаться процедуры подбора экспертов, проведения опроса и обработки результатов. Подбор количественного и качествен­ного состава экспертов производится на основе анализа исследуемой проблемы, ожидаемой достоверности оценок, характеристик экспертов и затрат ресурсов.

К основным направлениям проведения экспертного исследования систем уп­равления относятся:

• проведение исследования функций, целей, структуры и организационных
связей системы управления;

• диагностический анализ особенностей, проблем, «узких мест» в действующей
организации или в организациях, аналогичных вновь создаваемой;

• проведение экспертных опросов руководителей и членов организации для
выявления и анализа отдельных характеристик функционирования систем;

• разработка и применение научных принципов формирования организацион­но-экономических структур управления и другие.

Все множество проблем, решаемых методами экспертных оценок, с точки зре­ния информационного обеспечения делится на два класса. К первому относятся такие, в отношении которых имеется достаточное информационное обеспечение.

При этом методы опроса и обработки основываются на использовании принципа «хорошего измерителя», т.е. эксперт — источник достоверной информации; груп­повое мнение экспертов близко к истинному решению. Например, задачи по фор­мированию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу.

Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уве­ренности и справедливости указанных гипотез недостаточно. В этом случае экс­пертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей» и необходимо осторож­но подходить к обработке результатов экспертизы.

По способу получения исходной информации все экспертные методы можно разделить на два основные класса: методы получения индивидуальных экспертных оценок и методы получения коллективных экспертных оценок. Также в особую груп­пу целесообразно выделить эвристические методы.

Характеристика основных классов экспертных методов. Методы и процедуры индивидуальной экспертизы

Индивидуальные методы получения экспертной информации основаны на исполь­зовании мнений экспертов, независимых друг от друга. Существуют две основные разновидности индивидуальной экспертизы: анкетирование и интервьюирование. Частично эти вопросы рассмотрены в разделе, посвященном основным методам сбора первичной информации, так как экспертные методы — это и методы сбора первичной информации, и методы исследования.

Анкетирование представляет собой опрос экспертов в письменной форме с помощью специально разработанных анкет. В анкете содержатся вопросы, содер­жащие данные об эксперте, основные вопросы по сути анализируемой проблемы, дополнительные вопросы, позволяющие выявить источники информации, аргу­ментацию ответов, самооценку компетентности экспертов. Главным компонентом анкеты является серия вопросов, соответствующая целям и задачам экспертного исследования. Кроме анкеты, экспертам представляется пояснительная записка, в которой разъясняются цели экспертизы, даются необходимая информация и орга­низационные сведения.

Достоинствами получения экспертной информации методом анкетирования являются:

• возможность получить оперативную информацию;

• доступность для математической обработки;

• возможность в короткий срок опросить большое количество респондентов.

Существуют различные виды анкетирования, зависящие от количества опра­шиваемых (сплошное и выборочное), от способа заполнения и распространения анкет, от специфики используемых коммуникаций.

Прямой опрос — опрос, при котором ответы записываются лично опрашивае­мыми лицами. Косвенный опрос — опрос, при котором ответы записывает так назы­ваемый анкетер (лицо, проводящее анкетирование). При очном опросе происходит прямое общение респондента с анкетером, анкета заполняется в присутствии последнего. При этом достигается стопроцентный возврат анкет, а респонденты имеют возможность получить дополнительную индивидуальную консультацию по техни­ке ее заполнения. Групповое анкетирование — это единовременное, но индивидуаль­ное анкетирование респондентов, которых с этой целью собирают в одном помеще­нии в определенное время. Индивидуальное анкетирование проводится с каждым респондентом отдельно.

Заочное анкетирование предполагает заполнение анкеты в отсутствии иссле­дователя. Прессовое анкетирование — анкета публикуется в средствах массовой информации (газетах, журналах). Почтовое анкетирование — анкеты рассылают­ся по почте определенной группе лиц с просьбой дать на них ответ и возвратить по почте. При прессовом и почтовом анкетировании процент возврата очень низок — в среднем около 5%. Раздаточное анкетирование — анкеты раздаются респонден­там, исследователь разъясняет цель опроса, кратко консультирует по технике за­полнения и заранее оговаривает время и место возврата анкеты.

Исследование системы методом анкетирования предполагает разработку ряда методологических вопросов: постановку проблемы, определение целей, задач, вы­движение гипотез. Далее необходимо реализовать методическую часть экспертно­го исследования: определить объем выборки, подготовить инструментарий (разра­ботать анкеты), обработать полученные результаты.

Метод интервью отличается от анкетирования формой контакта между рес­пондентом и исследователем. Для него характерно непосредственное общение (бе­седа, собеседование), когда исследователь сам задает вопросы респонденту и фик­сирует полученные ответы с целью получить необходимую информацию. Темати­ка интервью может сообщаться эксперту заранее, но конкретные вопросы обычно ставятся непосредственно в процессе беседы.

Преимущества получения экспертной информации методом интервью:

• беседой можно управлять. Если какая-то линия опроса не дает желаемых результатов, может быть испробована другая;

• исследователь получает информацию не только из прямых ответов, но так­ же из замечаний, комментариев, шуток и жестов, которые их сопровождают, при условии, что он внимателен и наблюдателен.

По технике проведения интервью может быть стандартизированным (форма­лизованным), когда беседа включает в себя точно сформулированные вопросы, которые задаются всем экспертам. Другой вариант — нестандартизированное ин­тервью, когда при беседе определяется только тема, а вопросы задаются в свобод­ной форме.

Успешность интервью как средства получения информации зависит от мно­гих факторов: от степени его подготовленности, от искренности и эмоционального настроя респондента, от умения создать доверительную атмосферу общения и др.

К индивидуальным экспертным методам также относят аналитические запис­ки — метод самостоятельной работы эксперта над анализом и оценкой состояния или тенденций развития исследуемого объекта. Результаты эксперты обычно пред­ставляют в виде докладной записки.

В процессе исследования сложных систем один эксперт не в состоянии учесть вое факторы и взаимосвязи, предвидеть возможные последствия решений и направле­ния развития систем в будущем, оценить вероятность большого числа альтернатив. Выработка сложных решений или составление полноценного прогноза требуют участия группы опытных специалистов. Поэтому, наряду с индивидуальными метода­ми получения информации, используются коллективные экспертные методы.

Данные методы основаны на получении обобщенной и согласованной оценки группы экспертов, причем обычно эти оценки формируют в процессе прямого получения коллективного мнения, в процессе совместного обсуждения и решения поставленных проблем. Коллективные экспертные методы получения информа­ции основаны на принципах выявления групповых мнений по исследуемой ситуа­ции. Преимущество групповых оценок заключается в возможности всестороннего анализа количественных и качественных аспектов рассматриваемых проблем.

Методы коллективных экспертных оценок позволяют: а) получить необходи­мую информацию в относительно короткие сроки; б) обеспечить установление не­посредственной обратной связи между экспертами; в) ускорить согласование мне­ний экспертов за счет личных контактов и аргументации; г) обеспечить возмож­ность уточнения мнений экспертов с учетом дополнительной информации.

Использование коллективных экспертных методов для исследования систем базируется на следующих предпосылках:

· мнение группы экспертов (специалистов) надежнее, чем мнение одного че­ловека;

· коллективная ответственность позволяет принимать более «рискованные» решения;

· интервал оценок, полученных от экспертов, включает в себя «истинную» (объективную) оценку;

· применение математических методов и логических процедур, используемых для объединения мнений экспертов, позволяет получить согласованное мне­ние группы.

Основным достоинством коллективных экспертных оценок является достаточ­но высокая степень точности и согласованности получаемых результатов. Основ­ной недостаток — возможность взаимовлияния экспертов друг на друга.

При использовании методов коллективных экспертных оценок необходимо соблюдать ряд требований.

Во-первых, необходимо формирование специальных рабочих групп, функци­ями которых является организация и проведение опроса, обработка и анализ полу­ченных результатов.

Во-вторых, при проведении опроса следует обеспечить однозначность пони­мания вопросов, а также относительную независимость суждений экспертов.

В-третьих, должна быть проведена обработка результатов, которые характе­ризуют обобщенное мнение и степень согласованности индивидуальных оценок экспертов.

Существует много модификаций методов коллективной экспертизы:

· метод совещаний (комиссий);

· метод «круглого стола»;

· метод Дельфи;

· метод «мозговой атаки»;

· метод «суда» и др.

Метод совещаний (комиссий) заключается в работе объединенных в комиссию экспертов, т.е. это метод открытого обсуждения проблемы. Он является наиболее простым и традиционным методом в исследовании проблем управления и пред­полагает выработку единого мнения по обсуждаемому кругу вопросов. Метод име­ет следующие недостатки: а) в процессе совещания существенную роль играют та­кие психологические факторы, как мнение авторитетов, к которому могут присое­диниться другие эксперты; б) при подобного рода обсуждениях часто происходит спор двух или трех наиболее авторитетных экспертов, в результате чего мнение других экспертов во внимание не принимается; в) в отдельных случаях негатив­ную роль может сыграть нежелание отдельных экспертов отказаться от публично высказанного ранее мнения.

Разновидностью совещаний являются дискуссии, которые проводятся как от­крытые коллективные обсуждения рассматриваемых проблем, основной задачей которых является всесторонний анализ всех факторов, положительных и отрица­тельных последствий, выявление позиций и интересов участников. Результаты дискуссии фиксируются в виде стенограммы или магнитной записи. После окон­чания дискуссии проводится анализ записей для более четкого представления ос­новных результатов.

Метод «круглого стола». Специальная комиссия обсуждает проблему с целью согласования мнений и выработки единого решения. Недостатком метода является то, что зачастую эксперты руководствуются логикой компромисса, что иногда снижает качество принимаемых решений.

Одним из наиболее эффективных методов экспертного исследования является метод Дельфи — получение согласованного мнения и оценки экспертов с помо­щью специальной программы последовательных индивидуальных опросов экспер­тов. Реализация метода предусматривает ряд последовательно осуществляемых процедур, направлен­ных на формирование группового мнения по проблемам, общим свойством которых является недостаточность информации.

Основные особенности и принципы экспертизы по методу Дельфи:

· полный отказ от личных контактов экспертов, опрашиваемых по конкретной проблеме;

· обеспечение экспертов необходимой информацией;

· сохранение анонимности оценок, аргументации и критики;

· обоснование ответов экспертов по запросу организаторов экспертизы;

· возможность количественной оценки ответов экспертов;

· несколько туров проведения экспертизы;

· информирование экспертов о результатах каждого тура;

· выявление оценок и мнений, отличающихся от мнения большинства;

· статистическая обработка результатов.

В методе Дельфи предусматривается создание условий, обеспечивающих наи­более продуктивную работу экспертной комиссии. Это достигается анонимностью процедуры, с одной стороны, и возможностью пополнить информацию о предмете экспертизы, с другой стороны. Еще одно важное свойство — обратная связь, позволяющая экспертам корректировать свои суждения. Анонимность достигается при­менением специальных вопросников или другим способом индивидуального опроса, например на основе интерактивной работы эксперта с компьютером. Регули­руемая обратная связь осуществляется за счет проведения нескольких туров опроса, причем результаты каждого тура обрабатываются с помощью статистических ме­тодов и сообщаются экспертам.

Таким образом, дельфийское согласование — итерационное исследование на базе использования обратной связи индивидуальных экспертных мнений с промежу­точными результатами усредненных экспертных оценок и проведением его кор­рекции с мотивировкой авторов крайних оценок, отклоняющихся от мнений боль­шинства. Обычно в качестве групповой оценки принимается медиана и два квар­тиля (т.е. среднее суждение экспертов).

Метод мозговой атаки получил широкое распространение с начала 50-х годов как «метод систематической тренировки творческого мышления, нацеленный на открытие новых идей и достижение согласия группой людей на основе интуитив­ного мышления». Методы этого типа известны также под названием «мозговое штурм», «конференция идет, а в последнее время наибольшее распространение получил термин «коллективная генерация идей».

Существуют общие правила, принципы проведения мозговой атаки:

· обеспечивать максимальную свободу мышления и высказывания новых идеи

· приветствовать любые идеи, даже если они кажутся сомнительными или аб­сурдными (обсуждение и оценка идей предусматривается позднее);

· не допускается критика;

· чем больше идей, тем лучше;

· обмен мыслями и сочетание идей.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями и другие виды коллективной: обсуждения идей и вариантов принятия решений. При организации сессий кол­лективной генерации идей возможно введение дополнительных правил, ориенти­рующих участников на наиболее ценные и конструктивные идеи, с тем, чтобы обсуждение шло по пути их развития и обобщения. Данный метод целесообразно ис­пользовать для решения нетривиальных проблем, не поддающихся привычным ре­шениям, например для разработки инновационной стратегии, тактики управления маркетингом и т.п.

Метод суда основывается на том, что организация работы экспертов прово­дится в соответствии с правилами ведения судебного процесса Использование этого метода особенно полезно при наличии нескольких подгрупп экспертов, каждая из которых отстаивает свою точку зрения.

Особое место в группе экспертных методов занимает эвристическое программи­рование. Эвристические методы базируются на творческом, нестандартном мышле­нии. Исследование закономерностей творческого процесса занимает важное место в методологии системного анализа, оно является предметом изучения специальной отрасли знания, называемой эвристикой. Эвристика в широком смысле представля­ет собой раздел психологии, изучающий природу мыслительных операций человека при решении им различного рода задач. Психологические теории творчества смогли объяснить процессы мышления лишь частично, не обеспечивая необходимой полно­ты и достоверности. Тем не менее, на их базе разрабатывается и успешно развивается направление, называемое эвристическим программированием, когда основой компь­ютерных программ являются результаты изучения процесса решения различных за­дач реальными людьми: шахматистами, музыкантами, логиками-теоретиками.

В отличие от компьютера, человек способен целесообразно действовать в ус­ловиях, когда ни описание исходной ситуации, ни пути достижения решения не формализованы. Это качество особенно важно в процессе реализации системного анализа. Так, первые два шага стратегии системного проектирования могут быть осуществлены исключительно на базе использования эвристических приемов. Формулировка функции объекта, определение целей, построение эталонных си­стем — эти и другие шаги могут быть реализованы эвристически, интуитивно или с помощью специальных методов стимулирования творчества.