Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

ТЕМА 5. АНАЛІЗ ТА СИНТЕЗ У СИСТЕМНИХ ДОСЛІДЖЕННЯХ

При аналітичному підході до дослідження систем телеологічний (цільовий) аспект її функціонування практично не розглядається. Модель системи будуєть­ся на грунті вивчення окремих підсистем та елементів з Наступним формулю­ванням локальних цілей, які відображають окремі сторони процесу моделюван­ня; використовуючи отриману інформацію, створюються окремі компоненти моделі, об'єднання яких утворює модель системи. Такий підхід виправданий у тих випадках, коли компоненти системи відносно незалежні і, як наслідок, різ­ні сторони функціонування системи можуть бути досліджені відносно незале­жно, однак при цьому губиться уявлення про мету функціонування системи як єдиного цілого, і дослідник головним чином вивчає властивості компонент, тобто не в стані осягнути емерджентні властивості системи. Синтетичне мислен­ня вимагає пояснення поведінки системи, і тому суттєво відрізняється від аналізу. Отже, не лише аналітичний метод неможливий без синтезу (агрегування частин в структуру), але й синтетичний метод неможливий без аналізу (необхідна дезагрега-ція цілого для пояснення функцій частин). Аналіз і синтез доповнюють, але не замі­нюють один одного. Системне мислення суміщає обидва ці методи та враховує при­значення складної системи.

Основною операцією аналізу є декомпозиція. Зазвичай об'єкт аналізу є складним, слабо структурованим, погано визначеним, а тому операцію декомпозиції здійснює експерт, і результати, отримані різними експертами, будуть різними. В результа­ті декомпозиції виникає певна деревовидна структура, що повинна забезпечувати виконання двох суперечливих вимог кількісного характеру: повноти та простоти. Агрегування — це операція об'єднання декількох елементів в єдине ціле, протилеж­на до декомпозиції. Об'єднані елементи, що взаємодіють між: собою, набувають не лише зовнішньої, але й внутрішньої цілісності, єдності. Будь-яке дійсно складне яви­ще вимагає сумісного (агрегованого) описання в термінах декількох якісно відмінних мов. Основною проблемою моделювання є досягнення оптимального компромісу між: адекватністю моделі та її простотою.

Після вивчення теми Ви повинні:

суть аналітичного підходу до дослідження складних систем;

взаємозв'язок між аналізом та синтезом у системному дослідженні;

суть декомпозиції та агрегування у процесі побудови моделей склад­них систем;

сенс декомпозиції та агрегування;

основні види агрегатів та їх властивості;

особливості моделей інформаційних систем.

визначати аналітичні та синтетичні елементи в системному дослідженні; попередньо оцінити ступінь повноти моделі складної системи; визначати вид агрегатів та доцільність їх використання для конкрет­них систем; ідентифікувати системні особливості моделей складних систем.

План лекції:

1. Аналітичний та синтетичний підходи до дослідження складних систем.

2. Повнота моделі. Декомпозиція та агрегування.

3. Види агрегатів, що використовуються в системному аналізі.

4. Системні особливості моделей інформаційних систем та систем прийняття рішень

1. АНАЛІТИЧНИЙ ПІДХІД ДО ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДНИХ СИСТЕМ

Протиріччя між необмеженістю бажання людини пізнати світ та обмеженістю існуючих можливостей це зробити, між безмежністю природи та скінченністю ресурсів людства привели до того, що у процесі пізнання ці протиріччя розв'язуються поетапно за допомо­гою аналітичного та синтетичного мислення.

Суть аналізу полягає в поділі цілого на компоненти, представленні складного у вигляді сукупності простіших компонент.

Але, щоб пізнати ціле, складне, необхідний обернений процес — синтез.

При аналітичному підході до дослідження систем телеологічний (цільовий) аспект її функціонування практично не розглядається. Модель системи будується на ґрунті вивчення окремих підсистем та елементів з наступним формулюванням локальних цілей, які відоб­ражають окремі сторони процесу моделювання. Далі, використовую­чи отриману інформацію, створюються окремі компоненти моделі, об'єднання яких утворює модель системи. Такий підхід виправда­ний у тих випадках, коли компоненти системи відносно незалежні і, як наслідок, різні сторони функціонування системи можуть бути досліджені також відносно незалежно.

Використовуючи аналітичний підхід, дослідник вивчає систему «зсередини», маючи обмежений горизонт, тобто в стані осягнути лише одну або в кращому разі декілька компонент системи зі зв'яз­ками між ними. Очевидно, що при цьому губиться уявлення про ме­ту функціонування системи як єдиного цілого, і дослідник головним чином вивчає властивості компонент, тобто не в стані осягнути емерджентні властивості системи.

Аналітичний підхід в явній формі був виділений та сформульова­ний у 17-му ст. раціоналістами, одним з найвідоміших з них був Р. Декорт. Успіх та значення аналітичного підходу полягає не лише в тому, що складне поділяється на все менш складні частини, а в то­му, що з'єднавши ці частини відповідним чином, знову утворюється єдине ціле. Цей момент агрегування складових в ціле і є остаточним етапом аналізу, тому що лише після цього ми можемо пояснити ці­ле через його частини у вигляді структури цілого.

Однак цілісність системи має величезне значення, що особливо підкреслювалося Р. Акофом. Цілісність при аналізі порушується, при розчленуванні системи втрачаються не лише суттєві властивості сис­теми («розібраний автомобіль не поїде»), але й зникають і суттєві властивості частин системи («відділене кермо автомобіля не кер­мує, відділене око не бачить»). Тому за Акофом результатом аналізу є лише відкриття структури, знання того, як система працює, а не розуміння того, чому і навіщо вона це робить.

«Синтетичне мислення вимагає пояснення поведінки системи. Воно суттєвим чином відрізняється від аналізу. На першому кроці аналі­зу річ, що підлягає поясненню, розділяється на частини; в синтетичному мисленні вона повинна розглядатися як частина великого цілого. На друго­му кроці аналізу пояснюються складові частини; в синтетичному мислен­ні пояснюється ціле, до складу якого входить річ. На останньому кроці аналізу знання про частини агрегується в знання про ціле; в синтетично­му мисленні розуміння цілого, що має у своєму складі річ, дезінтегрується для пояснення частин. Це досягається розкриттям їх ролей та функцій у цілому. Синтетичне мислення відкриває не структуру, а функцію; воно відкриває, чому система працює так, а не те, як вона це робить».

Аналітичний метод дозволяє досягнути найвищих результатів за умо­ви, що ціле вдається розділити на незалежні одна від одної частини,

оскільки в цьому випадку їх окремий розгляд дозволяє скласти пра­вильне уявлення про вкладення їх в загальний ефект. Однак випад­ки, коли система є сумою складових, зустрічаються надзвичайно рідко. Зазвичай вклад частини в загальносистемний ефект залежить і від вкладів інших складових. Внаслідок цього автономно частина може функціонувати якнайкраще, але загалом ефект функціонуван­ня буде далеко не найвищим.

При аналізі «неадитивних» систем основне значення має до­слідження не окремих складових, а їх взаємодії, що є значно склад­нішим завданням. Ідеалом, остаточною метою аналітичного методу є встановлення причинно-наслідкових зв'язків між явищами. Дещо вважається пізнаним і повністю зрозумілим лише в тому випадку, коли відома його причина (сукупність умов, необхідних та достатніх для реалізації наслідку). Однак така ситуація в багатьох випадках є недосяжною, і навіть в тих випадках, коли є причинно-наслідковий опис, все інше повинно бути виключеним. Для причинно-наслідкового описання не існує поняття оточуючого середовища, оскільки для наслідку нічого, окрім причини, не потрібно (приклад — закон всесвітнього тяжіння, справедливий тоді, коли відсутні всі сили, окрім сили тяжіння).

У випадку складних систем виключення на перший погляд «не­потрібних» чи «нецікавих» взаємодій може суттєво порушити адек­ватність моделі і є в багатьох випадках принципово неможливим. Для описання таких ситуацій використовується дві можливості; або відобразити «безпричинну» компоненту через «об'єктивну випадко­вість» чи «суб'єктивну невизначеність» (чи їх комбінацію), або ви­ходити з того, що відношення «причина-наслідок» є не єдино мож­ливим способом для описання взаємодії. В останньому випадку застосовується модель «продуцент — продукт», яка виходить з того, що для здійснення продукту продуцент є необхідною, але не достат­ньою умовою (для дуба жолудь є продуцентом, оскільки окрім ньо­го для виростання дуба потрібні й інші умови). У відношенні «продуцент-продукт» для отримання продукту необхідні й інші умови окрім продуцента, які й утворюють оточуюче середовище. Причин-но-наслідковий зв'язок у цьому випадку є граничним ідеальним ви­падком зв'язку «продуцент-продукт», до якого можна наблизитися, але досягнути якого не завжди можливо.

Отже, не лише аналітичний метод неможливий без синтезу (агрегування частин в структуру), але й синтетичний метод неможливий без аналізу (необхідна дезагрегація цілого для пояснення функцій частин). Аналіз і синтез доповнюють, але не замінюють один одно­го. Системне мислення суміщає обидва ці методи на основі розгля­ду призначення складної системи.

2. ПОВНОТА МОДЕЛІ. ДЕКОМПОЗИЦІЯ ТА АГРЕГУВАННЯ

При застосуванні як аналітичного, так і синтетичного підходів виникають обов'язкові кроки, в яких необхідно розкласти ціле на складові (здійснити декомпозицію), або об'єднати складові в ціле (здійснити агрегування).

Основною операцією аналізу є декомпозиція — поділ цілого на частини. Задача розпадається на підзадачі, система — на підсис­теми, мета — на підцілі. При необхідності цей процес повторюється, що приводить до побудови ієрархічних деревовидних структур — дерев декомпозиції. Зазвичай об'єкт аналізу є складним, слабо структурованим, погано визначеним, а тому операцію декомпозиції здійснює експерт, і результати, отримані різними експертами, будуть різними.

Якість дерев декомпозиції залежатиме як від кваліфікації експер­тів, так і від застосованої методики декомпозиції. Зазвичай, опера­ція декомпозиції реалізується експертом відносно просто, і основні труднощі виникають при доведенні ненадлишковості та повноти отриманого набору компонентів. Обґрунтуванням власне такого, а не іншого розбиття є модель системи. Отже, операція декомпозиції є не чим іншим, як співставленням об'єкта аналізу з деякою модел­лю, виділення того, що відповідає елементам моделі, тобто питання повноти декомпозиції є питанням завершеності моделі. Однак і самамодель-основа може відображати реальний об'єкт з різним ступенем деталізації (наприклад, «цикл життя» проекту інформаційної систе­ми в залежності від використовуваних стандартів та корпоративних особливостей може включати різну кількість етапів чи стадій).

■ Основою для декомпозиції може служити лише конкретна, змістовна модель системи, що розглядається.

Вибір формальної моделі лише підказує, орієнтує, якого типу повинна бути модель-основа, тобто формальну модель необхідно наповнити змістом, щоб реалізувати декомпозицію. Повнота деком­позиції забезпечується повнотою моделі-основи, тобто, насамперед, слід забезпечити повноту формальної моделі.

Отже, одним із завдань системного аналізу є накопичення набо­рів повних формальних моделей (у штучному інтелекті ці моделі на­зивають фреймами). Повнота формальної моделі є необхідною, але не достатньою умовою для повноти декомпозиції. Врешті-решт, все залежить від повноти змістовної моделі, що будується «за зразком» формальної моделі, але не тотожна їй. Фрейм лише концентрує увагу експерта до необхідності розгляду, що ж в даній конкретній системі відповідає кожному з елементів фрейму, а експерт має ви­рішити, що включити до складу змістовної моделі. Цей момент є надзвичайно відповідальним, оскільки те, що не потрапить в модель-основу, не з'явиться в подальшому аналізі.

Фреймова модель входів організаційної системи рекомен­дує визначити конкретно, що розуміється під «суттєвим середовищем».

Щоб зберегти повноту та мож­ливість розширення змістовної моделі (формальна модель вхо­дів у наведеному прикладі пов­на!) рекомендується здійснити логічне замикання переліку її елементів компонентою «все ін­ше» («мовчазна» компонента, що нагадуватиме експерту про мож­ливість неврахування деяких ва­жливих складових моделі).

Отже, в результаті декомпо­зиції виникає певна деревовид­на структура, що повинна забез­печувати виконання двох су­перечливих вимог кількісного характеру: повноти та простоти.

Принцип простоти вимагає зменшення розмірів дерева. Оскільки розміри дерева «в ширину» визначаються числом елементів моделі-основи, то для декомпозиції слід обирати якомога компактніші моделі-основи. З іншого боку, згідно до принципу повноти, слід обира­ти якомога детальніші, більш розвинуті моделі. Компроміс в цьому випадку досягається за допомогою принципу суттєвості: в модель-основу повинні включатися лише компоненти суттєві з точки зору мети аналізу (релевантні). Оскільки це поняття неформальне, то слід передбачити можливість внесення поправок та доповнень з бо­ку експерта у модель-основу. Однією з таких можливостей є допов­нення переліку елементів моделі-основи елементом «все інше, що залишилося», іншою — розбиття окремих елементів моделі-основи на складові та внесення їх до числа елементів моделі-основи.

Щодо розмірів дерева «в глибину», то бажано, щоб кількість рів­нів була невеликою (принцип простоти), але згідно до принципу повноти повинна існувати можливість продовжувати декомпозицію до прийняття рішення про її припинення для кожної окремої гілки. Рішення про припинення приймається в тому випадку, коли декомпозиція привела до результату (підфункції, критерію, підзадачі, під-цілі), які є зрозумілими, можуть бути реалізованими, забезпеченими, виконаними — до отримання елементу згідно обраного критерію де­композиції. Неелементарний фрагмент підлягає декомпозиції за ін­шою моделлю-основою, що ще не використовувалася. Звичайно, в цьому випадку якість аналізу залежатиме також від порядку викори­стання моделей-основ.

Якщо переглянуті всі фрейми (формальні моделі) і не досягнута елементарність, то слід розглянути можливість введення нових еле­ментів в модель-основу шляхом розщеплення наявних складових моделі-основи або виділення з «всього іншого» нової суттєвої скла­дової моделі-основи.

У випадку, коли експерт визнає, що його компетентності недо­статньо для подальшого аналізу отриманого фрагменту і необхідно залучити експерта іншого фаху, така ситуація розв'язується шляхом залучення додаткових експертів. Випадок, коли декомпозиція закін­чується елементарними фрагментами на всіх гілках дерева (навіть із залучення різних експертів та джерел), є найпростішим. В будь-яко­му випадку існує небезпека неповного аналізу, а тому експерти по­винні виявляти не лише переваги, а й обов'язково недоліки проекту. Неможливість доведення декомпозиції до елементарного фрагмента є позитивним результатом — хоча при цьому складність не спро­щується, але сфера її дії конкретизується і локалізується справжня причина цієї складності (знання про те. що власне ми не знаємо, є не менш важливим, ніж саме позитивне знання).

Отже, аналіз, як спосіб подолання складності, дозволяє пов­ністю звести складне до простого лише у випадку складності че­рез непоінформованість (шляхом залучення додаткових експертів); у випадку складності, що виникає через нерозуміння, аналіз не дозволяє звести складне до простого, але локалізує її. В дійсності новим знанням є не лише виявлення та конкретизація того, що ми не знаємо, але й відповідним чином опрацьовані фрагменти старих знань, які набувають нової якості.

♦ Агрегування — це операція об'єднання декількох елементів в єдине ціле, протилежна до декомпозиції. Об'єднані елементи, що взаємодіють між собою, набувають не лише зовнішньої, але й внутрішньої цілісності, єдності. Зовнішня цілісність відобража­ється моделлю «чорної скрині», а внутрішня — пов'язана зі струк­турою системи, і виявляється в тому, що властивості системи є більшими, ніж сума властивостей об'єднаних елементів. Отже, при об'єднанні елементів виникає дещо якісно нове, чого не могло бути без цього об'єднання.

3. ВИДИ АГРЕГАТІВ, ЩО ВИКОРИСТОВУЮТЬСЯ В СИСТЕМНОМУ АНАЛІЗІ

Техніка агрегування ґрунтується на використанні певних моделей системи, а саме: модель складу, яка визначає, що повинно ввійти до складу системи та модель структури, яка відображає зв'язки елемен­тів між собою. В загальному вигляді агрегування визначається через встановлення відношень (системотворчих відношень) на множині елементів. Агрегатами, типовими для системного аналізу, є конфігуратор, агрегати-оператори та агрегати-структури.

З одного боку, системний аналіз має міждисциплінарний харак­тер, тобто системний аналітик може залучити з метою дослідження системи інформацію з будь-якої галузі знань, при потребі залучити експерта з того чи іншого питання. Однак якщо у процесі декомпо­зиції вирішення цієї проблеми досягалося шляхом компромісу — за допомогою поняття суттєвості. що супроводжувалося ризиком недо­статньої повноти чи зайвої деталізації, то в процесі агрегації проб­лема ускладнюється, тому що ризик неповноти є майже неприпус­тимим. Виходячи з цього виникло поняття конфігуратора.

Конфігуратором будемо вважати агрегат, що складається з якіс­но різних мов описання системи, причому кількість цих мов є мі­німально необхідною для досягнення мети.

Головним в конфігураторі є не те, що аналіз об'єкта повинен проводитися кожною мовою конфігуратора окремо, а те, що синтез можливий лише при наявності всіх описів.

Конфігуратор є змістовною моделлю найвищого рівня. Перераху­вавши мови, якими ми будемо описувати систему, ми тим самим визначаємо, синтезуємо тип системи, фіксуємо наше розуміння природи системи. Як і будь-яка модель, конфігуратор має цільовий характер і при зміні мети може втратити властивості конфігуратора.

Агрегати-оператори. Особливістю агрегатів-операторів с зменшення розмірності, об'єднання частин в дещо ціле, єдине, окреме.

Дуже часто виникають ситуації, в яких сукупність даних, якими необхідно оперувати, дуже чисельна, внаслідок чого з ними склад­но і незручно працювати. Саме це і приводить до необхідності агрегування — в цьому випадку на перше місце висувається така особ­ливість агрегування, як зменшення розмірності, і агрегат об'єднує частини в дещо ціле, єдине та окреме.

Найпростіший спосіб агрегування полягає у встановленні відно­шення еквівалентності між елементами, що підлягають агрегації, тобто утворення класів. Класифікація є дуже важливим, багатобіч­ним, багатофункціональним явищем, і з практичної точки зору ва­жливими проблемами є як визначення класів, так і визначення, до якого класу належить той чи інший конкретний елемент.

Якщо класифікаційна ознака є спостерігальною, то виникає ли­ше питання про надійність класифікації, а в тому випадку, коли ознака формулюється нечітко, можна говорити лише за ступінь на­лежності до того чи іншого класу.

Складності класифікації суттєво збільшуються, якщо класифіка­ційна ознака не спостерігається безпосередньо, а сама є агрегатом побічних ознак. Типовим прикладом є діагностика захворювання: діагноз хвороби (назва хвороби — це й є ім'я класу) є агрегатом ве­ликої кількості її симптомів та характеристик стану організму. Як­що класифікація має природний характер, то агрегування побічних ознак може розглядатися як виявлення загальних закономірностей в таблицях експериментальних даних, що досягається перебором всіх можливих комбінацій ознак з метою перевірки їх наявності в навча­ючій вибірці. Метод морфологічного аналізу систем Ф. Цвікі, комп'ю­терне виявлення закономірностей, розв'язання задач дискретної оп­тимізації — це приклади застосування перебору, успіх якого значною мірою залежить від того, чи вдається знайти метод скорочення пе­ребору, щоб отримати «добрі» розв'язки (як у різних варіантах ме­тоду гілок та границь). Отже, агрегування в класи є ефективною, але далеко не завжди тривіальною процедурою.

У випадку, коли ознаки, що агрегуються, вимірюються в числових шкалах, може виявитися можливим задати відношення на множині ознак у вигляді числової функції багатьох змінних, яка й буде агрегатом.

Прикладом однозначності агрегата-функції є вартісний аналіз економічних систем (але не інформаційно-вартісний — це вже агрегат-конфігуратор) — якщо всі діючі фактори можуть бути представ­лені у вартісному вимірі, то агрегат буде алгебраїчною сумою їх зна­чень. Але й у цьому випадку питання залишається — чи можна при цьому знехтувати іншими системами цінностей?

Важливим видом агрегування даних є статистичний аналіз. Особ­ливе місце займають достатні статистики, що дають можливість ви­тягнути з сукупності спостережень всю корисну інформацію. Однак при агрегуванні втрати інформації є неминучими, а тому важливе місце займають оптимальні статистики, що дозволяють зменшити втрати до мінімуму в певному заданому сенсі. Наочним прикладом статистичного агрегування є факторний аналіз, в якому декілька змінних приводяться до одного фактора.

Агрегат-оператор дозволяє зменшити розмірність інформа­ції, але при його застосуванні слід вважати на можливі наступні негативні особливості:

втрата корисної інформації, оскільки агрегування є необоротним перетворенням (найпростіший приклад — за сумою неможливо по­вернутися до значень її складових); ш* агрегування — це вибір певної визначеної моделі системи, з чим пов'язані непрості проблеми оцінки адекватності;

для деяких агрегатів властива внутрішня суперечність (приклад — парадокс голосування Ероу).

Агрегати-структури. Як і будь-який інший вид агрегату, структура є моделлю системи і визначається об'єктом, метою та засобами моделювання. У процесі синтезу ми створюємо структуру майбутньої системи, що проектуєть­ся. В реальній, а не абстрактній системі, виникнуть, встановляться і почнуть працювати не лише ті зв'язки, які ми запроектували, а й інші, що властиві природі об'єднаних в систему елементів. Тому при про­ектуванні системи важливо задати структури в її суттєвих відно­шеннях. Отже, сукупність всіх існуючих відношень визначається конфігуратором відношень, і проект системи повинен мати розроб­ку стількох структур, скільки мов включено в її конфігуратор.

З ускладненням об'єктів моделювання виникла необхідність роз­гляду їх з вищого рівня — метарівня. При цьому дослідник розгля­дає систему як підсистему деякої метасистеми, що дозволяє створити модель, яка розв'язує поставлені задачі в якості складової частини метасистеми. Системний підхід реалізує «погляд ззовні» на систему, тобто насамперед потрібно виділити систему як єдине ціле з зовніш­нього світу, визначити межі зовнішнього середовища та мету функ­ціонування системи. У процесі цих дій необхідно чітко сформулю­вати мету побудови моделі, тобто відповісти на запитання: «Навіщо будується модель?», так як від цього суттєво залежать межі визна­чення системи та зовнішнього середовища, вимоги, що ставляться до моделі, та її системотворчі відношення.

На основі вимог до моделі, обмежень, які накладаються зовніш­нім середовищем та обмежень на реалізацію моделі формується кри­терій декомпозиції (розбиття) системи. Цим визначаються окремі елементи системи, кількість зв'язків між ними та їх якісні відмін­ності, тобто формування критерію декомпозиції суттєво впливає як на складність моделі, так і на ступінь відповідності (адекватності) її об'єкта, функціонування якого моделюється.

Процес розробки моделі на ґрунті системного підходу включає в се­бе дві основні складові — макропроектування та мікропроектування.

При макропроектуванні формується інформація про реальну сис­тему та зовнішнє середовище, будується модель зовнішнього сере­довища, формулюються критерії якості функціонування системи, що відображають її мету, критерії оцінки ступеня відповідності мо­делі системі (критерії оцінки адекватності моделі), критерії деком­позиції системи, будується модель системи.

Шляхом мікропроектування створюється інформаційне, матема­тичне та програмне забезпечення, здійснюється вибір технічних за­собів, на яких буде реалізована модель. Після цього визначаються основні характеристики створеної моделі, такі як час циклу моделю­вання та необхідні витрати ресурсів.

4. СИСТЕМНІ ОСОБЛИВОСТІ МОДЕЛЕЙ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ ТА СИСТЕМ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ

В основі моделювання знаходяться інформаційні процеси: ство­рення моделі ґрунтується на інформації про реальний об'єкт, що моделюється; в процесі моделювання отримується нова інформація про систему; суттєве місце займає опрацювання та інтерпретація отриманої інформації; в процесі реалізації експериментів на моделі вводиться керуюча інформація.

Характерною особливістю моделей інформаційних систем є експериментування на моделі з метою підтвердження висунутих гіпотез або обґрунтування необхідних дій у різних ситуаціях (тобто в більшості випадків моделі, що використовуються, є моделями імі­таційного типу). В цьому випадку під експериментом розуміють дея­ку процедуру організації та спостереження певних явищ, що здійс­нюються в умовах близьких до реальних, або їх імітують. У той же час для створення моделі необхідна деяка первісна інформація, яку можна отримати також шляхом експерименту.

Розрізняють пасивний експеримент, якщо дослідник спостерігає реальний процес (основний метод отримання первинної інформації для побудови моделі інформаційної системи), та активний, якщо дослідник цілеспрямовано планує та проводить експеримент (основ­ний метод отримання нової інформації шляхом експериментування на моделі для інформаційних систем). Основним недоліком пасив­ного експерименту є те, що таким чином моделюється минуле, а та­кож неможливість або недоцільність виявлення критичних ситуацій. Інформаційні системи як об'єкт моделювання все більш ускладню­ються, і, відповідно, моделі отримують нові якості — так, якщо мо­дель призначена для керування, то вона сама входитиме до складу системи, що моделюється, і може розглядатися в якості складної сис­теми. Крім того, така модель може складатися з комплексу підмоделей, що описують різні частини інформаційної системи, або ж роз­глядають її на різних стратах.

Для моделей інформаційних систем характерні наступні особливості: О Двоїстість мети. З одного боку це мета функціонування власне сис­теми, що моделюється, яка в багатьох випадках описується в виг­ляді множини критеріїв, що відображають різні її аспекти. З іншого боку, це мета створення моделі (одноразове використання, періо­дичне використання, використання в контурі управління), що має безпосередній вплив на критерії оцінки адекватності моделі, точ­ності та достовірності модельних результатів.

Складність моделі, яку дуже приблизно можна оцінити на основі загального числа елементів певних типів та взаємозв'язків між ними. Крім того, різноманітність елементів та зв'язків між ними для за­безпечення виконання одного з головних кібернетичних принципів — принципу необхідної різноманітності — приводить до побудови мо­делі у вигляді ієрархічної структури.

Невизначеність інформаційної системи виявляється і в моделі. Оскільки в багатьох випадках ця невизначеність не має характеру стохастичності, необхідно вводити в такі моделі підсистеми експерт­ного типу, елементи штучного інтелекту та передбачати можли­вість маніпулювання з нечіткими множинами. Так, для прогнозування курсу валют з успіхом використовуються моделі персептронного типу.

Особливістю моделей, які працюють в контурі управління, є адаптованість, тобто здатність цілеспрямовано функціонувати в умовах нестаціонарного середовища, що досягається реалізацією вище наведеного системного принципу адаптації.

Характерною особливістю правильно побудованої моделі є те, що во­на відбиває лише ті аспекти реальної системи, які цікавлять дослі­дника, тобто є в певному сенсі мінімальною.

Основною проблемою моделювання є досягнення оптимального компромісу між: адекватністю моделі та її простотою.

Зі зростанням складності моделі зростає ступінь відповідності її до системи, що моделюється, однак разом з цим час отримання ре­зультатів та можливості її практичної реалізації зменшуються. Зі спрощенням моделі покращуються її характеристики в часі, однак при цьому можуть бути загублені суттєві аспекти функціонування реальної системи, і модель стане непридатною до використання внаслідок втрати адекватності. Визначення компромісу суттєвим чи­ном залежить від досвіду та знань особи, що приймає рішення. Як стверджують результати досліджень (правило «80 на 20»), в правиль­но сконструйованій моделі 20% змінних на 80% визначають функціо­нування моделі, а 80% змінних — на 20%. Виходячи з викладеного можна стверджувати, що хоча й існують загальні закономірності по­будови моделей інформаційних систем, процес їх побудови не може бути строго формалізованим і значною мірою є мистецтвом.

Метод моделювання широко використовується й на різних етапах проектування та створення інформаційних систем.

На етапі розробки технічного завдання на створення інформацій­ної системи моделі в основному мають описовий характер та пере­слідують за мету найбільш повно в компактній формі надати інфор­мацію, необхідну розробнику.

На етапах технічного та робочого проектів моделі окремих скла­дових підсистем деталізуються і моделювання служить для розв'язу­вання конкретних задач проектування, тобто вибору оптимального розв'язку з множини припустимих. В основному на цих етапах мо­делі використовуються для синтезу.

Моделювання на етапах впровадження та супроводу системи ви­користовується для імітації можливих ситуацій з метою прийняття обґрунтованих оперативних та перспективних керуючих рішень. Окрім того імітація також широко використовується для навчання та тренування користувачів інформаційної системи.

У процесі еволюції об'єкта керування розвиваються й вдосконалюю­ться інформаційні системи та моделі, що входять до їх складу, і значен­ня моделей в прогнозуванні розвитку реальної системи надзвичайно ве­лике, так як це по суті одна з не багатьох можливостей знайти відпові­ді на питання про стратегію подальшого ефективного розвитку систем.

Приклад 1. (Значення аналітичного методу в науці та на практиці).

Надзвичайно важливими та плідними с застосування аналітичного методу в науці: в математиці це розкладання функцій в ряди, диференційне та інтегральне числення: в фізиці — аналізатори спектрів, дослідження атомів; в медицині — ана­томія. Дуже яскравим прикладом успішного застосування аналітичного підходу на практиці є винайдення Г. Фордом конвеєрної технології у виробництві, що дозволи­ло складний процес виробництва розбити па ряд простих виробничих операцій, ви­конання яких є спеціалізованим та простим, і в результаті різко підвищити про­дуктивність праці.

Приклад 2. (Значення порушення цілісності системи при аналізі).

У цьому випадку приклади є очевидними — розібраний комп'ютер не рахує (втра­чаються суттєві властивості системи), програмне забезпечення без інсталяції, від­ділено від комп'ютера не працює і по суті є послідовністю знаків (зникають сут­тєві властивості частин системи).

Приклад 3. (Повнота декомпозиції)..

Схема входів організаційної системи (рис. 6.1.), що включає агреговані входи, пов’язані з зовнішнім середовищем, надсистемою та підсистемами є повною — ніяких інших входів додати вже неможливо, а видалення будь-якого з наявних позбавить її повноти. Перелік типів потоків в системі включає до свого складу енергетичні, ма­теріальні, кадрові та інформаційні — цей перелік є також повним. Модель життє­вого циклу у вигляді «початок-функціонування-закінчення» є формально повною, але мало корисною внаслідок своєї загальності.

Приклад 4. (Ілюстрація суттєвого середовища).

Якщо фреймова модель входів організаційної системи (рис. 6.1.) відображає заліз­ницю, то для залізниці «суттєвим середовищем» може бути взаємодія з іншими за­лізницями, але в окремих випадках може бути потрібним врахувати взаємодію і з автомобільним транспортом, а також з річковим флотом та авіацією. Якщо ж важливим з точки розгляду є забезпечення залізниці, то з необхідністю до суттє­вого середовища потраплять енергогенеруючі підприємства.

Приклад 5. (Ілюстрація поняття конфігуратора).

Конфігуратором для того, щоб задати довільну точку п -вимірного простору є су­купність її координат. Різні системи координат (декартова, полярна) є еквівалент­ними, але ортогональні системи є переважаючими, оскільки дають незалежне опи­сання кожною «мовою» конфігуратора.

Конфігуратором для описання довільного тривимірного тіла «двовимірними» мо­вами є сукупність трьох ортогональних проекцій, що є загальноприйнятим в нарисній геометрії та кресленні. Три проекції — це мінімальна їх кількість для описання тривимірного тіла, більша кількість проекцій буде надмірною.