Исследование и проектирование

Сценарий предусматривает не только содержатель­ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко­торые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного тех­нико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подго­тавливающая сценарий, пользуется обычно правом по­лучения необходимых справок от предприятий и органи­заций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прог­нозы в отраслях промышленности. Разновидностью сце­нариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогресса и его социально-экономических последствий.

Роль специалистов по системному анализу при подго­товке сценария — помочь привлекаемым ведущим спе­циалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности системы; проанализировать внеш­ние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факто­ров; проанализировать высказывания ведущих специали­стов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации; соз­дать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответ­ствующей проблемы.

В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении, как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и уста­навливаются их взаимозависимости, предлагаются мето­дики подготовки сценария с использованием ЭВМ (ма­шинных сценариев), методики целевого управления подготовкой сценария.

Сценарий позволяет создать предварительное пред­ставление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это текст со всеми вытекающими по­следствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), свя­занными с возможностью неоднозначного его толкова­ния разными специалистами. Поэтому такой текст сле­дует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.

Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвя­щено много работ. В них рассматриваются формы экс­пертного опроса (разные виды анкетирования, интер­вью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормиро­вание, различные виды упорядочения и т.д.), методы об­работки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компе­тентности экспертов, достоверности их мнений), мето­дики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опро­сов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. за­висит от конкретной задачи и условий проведения экс­пертизы. Однако существуют некоторые общие пробле­мы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явле­ния трактуется как случайная величина, отражением за­кона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значи­мости того или иного события. При этом предполагает­ся, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от груп­пы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К пер­вому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов — близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости на­званных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходи­мо осторожно подходить к обработке результатов экс­пертизы, поскольку в этом случае мнение одного (еди­ничного) эксперта, больше внимания уделяющего иссле­дованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по форми­рованию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных пла­нов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвер­гать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь в виду при проведении системного анализа, заключается в следую­щем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узко субъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экс­пертные оценки нужно смотреть как на некоторую «об­щественную точку зрения», зависящую от уровня науч­но-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос — это не одноразовая процедура. Та­кой способ получения информации о сложной пробле­ме, характеризующейся большой степенью неопределен­ности, должен стать своего рода «механизмом» в слож­ной системе, т.е. необходимо создать регулярную систе­му работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что исполь­зование классического частотного подхода к оценке ве­роятности при организации проведения экспертных оп­росов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использо­вания представительности выборки). Поэтому в настоя­щее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятно­сти достижения цели. Одной из разновидностей экс­пертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа.

Методы типа «Делъфи». Метод «Дельфи», или метод «дельфийского оракула», первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при по­вторении заседаний и повышении объективности результа­тов. Однако почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке «дерева цели» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности ре­зультатов при применении «Дельфи»-метода — исполь­зование обратной связи, ознакомление экспертов с ре­зультатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последователь­ность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последо­вательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между эксперта­ми, но предусматривающих ознакомление их с мнения­ми друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точ­ку зрения, но это не всегда приводит к желаемому ре­зультату, а напротив, может усилить эффект приспособ­ляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опро­сов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при полу­чении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значи­тельных временных затрат первоначально предусматри­ваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализо­вать на практике. В последнее время процедура «Дель­фи» в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспектив­ная идея развития методов экспертных оценок, предло­женная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с «разверткой» проблемы во времени, что стано­вится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активи­зации экспертов иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается прово­дить самооценку, ставя себя на место конструктора, ко­торому реально поручено выполнять проект, или на ме­сто работника аппарата управления, руководителя соот­ветствующего уровня системы организационного управ­ления и т.д.

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование ие­рархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть под­целями нижележащих уровней или, начиная с некото­рого уровня, — функциями. Как правило, термин «дере­во целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» ие­рархий. Поэтому в последнее время все большее распро­странение получает предложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может представ­ляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями.

При использовании метода «дерево целей» в качест­ве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применении «дерева» для выяв­ления и уточнения функций управления говорят о «де­реве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее поль­зоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов - термином «дерево направлений разви­тия (или прогнозирования развития)» или упомянутым выше термином «прогнозный граф».

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. Для достижения этого при по­строении вариантов структуры следует учитывать зако­номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур це­лей и функций.

Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуе­мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к извест­ной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были раз­работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и про­ектированию сложных систем был известен под назва­нием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода — система­тически находить наибольшее число, а в пределе — все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основ­ных (выделенных исследователем) структурных элемен­тов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способа­ми и рассматриваться в различных аспектах.

Отправными точками морфологического исследова­ния Ф. Цвикки считает:

1) равный интерес ко всем объектам морфологиче­ского моделирования;

2) ликвидацию всех ограничений и оценок до тех пор, пока не будет получена полная структура ис­следуемой области;

3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных способов (методов) морфологического модели­рования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод мор­фологического ящика (ММЯ), метод экстремальных си­туаций (МЭС); метод сопоставления совершенного с де­фектным (МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили три первых метода.

МСПП предполагает, что существует некоторое число так называемых «опорных пунктов» знания в любой исследуемой области- Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми проте­кают различные процессы, и т.д. Исходя из ограни­ченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологическим мето­дом покрытия поля ищут все возможные решения по­ставленной проблемы.

Наиболее эффективными методами овладения но­выми знаниями, методами хозяйствования и управле­ния, являются деловые игры.

Деловые игры — метод имитации выработан для принятия управленческих ре­шений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера. Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение слож­ных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства обще­ния, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков.

Деловые игры выступают как средства анализа сис­тем управления и подготовки специалистов.

Разработку деловой игры необходимо начинать с чет­кой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формированию схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управ­ляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложно­стей построения модели исследуемой ситуации заключа­ется в том, что стремление к наиболее полному отраже­нию исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения по­строенной модели. В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели про­ектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упро­шены до такой степени, что необходимое решение мож­но было бы найти непосредственно без глубокого анали­за протекающих процессов, так как в этом случае ре­зультаты, полученные при анализе хозяйственной дея­тельности, будут носить поверхностный характер.