 |
5. Виды проблем, решаемых с помощью системного анализа
|
|
|
|
5. Виды проблем, решаемых с помощью системного анализа
Согласно классификации, предложенной Саймоном и Ньюэллом, все множество проблем, рассматриваемых в процессе системного анализа, в зависимости от глубины их познания подразделяется на 3 класса:
1. хорошо структурированные или количественно выраженные проблемы, которые поддаются математической формализации и решаются с использованием формальных методов;
2. неструктурированные или качественно выраженные проблемы, которые описываются лишь на содержательном уровне и решаются с использованием неформальных процедур;
3. слабоструктурированные (смешанные проблемы), которые содержат количественные и качественные проблемы, причем качественные, малоизвестные и неопределенные стороны проблем имеют тенденцию доминирования.
Эти проблемы решаются на основе комплексного использования формальных методов и неформальных процедур. За основу классификации взята степень структуризации проблем, причем структура всей проблемы определяется 5-ю логическими элементами:
1. цель или ряд целей;
2. альтернативы достижения целей;
3. ресурсы, расходуемые на реализацию альтернатив;
4. модель или ряд моделей;
5. критерий выбора предпочтительной альтернативы.
Степень структуризации проблемы определяется тем, насколько хорошо выделены и осознаны указанные элементы проблем.
Характерно, что одна и та же проблема может занимать различное место в таблице классификации. В процессе все более глубокого изучения, осмысления и анализа проблема может превратиться из неструктурированной в слабоструктурированную, а затем из слабоструктурированной в структурированную. При этом выбор метода решения проблемы определяется ее местом в таблице (схеме) классификаций.
|
|
|
Рис. 2 — Таблица (схема) классификаций.
1. выявление проблемы;
2. постановка проблемы;
3. решение проблемы;
4. неструктурированная проблема (может решаться с помощью эвристических методов);
5. методы экспертных оценок;
6. слабо структурированная проблема;
7. методы системного анализа;
8. хорошо структурированная проблема;
9. методы исследования операций;
10. принятие решения;
11. реализация решения;
12. оценка решения.
6. Принципы решения неструктурированных проблем
Для решения проблем этого класса целесообразно использовать методы экспертных оценок.
Методы экспертных оценок применяются в тех случаях, когда математическая формализация проблем либо невозможна в силу их новизны и сложности, либо требует больших затрат времени и средств. Общим для всех методов экспертных оценок является обращение к опыту, указанию и интуиции специалистов, выполняющих функции экспертов. Давая ответы на поставленный вопрос, эксперты являются как бы датчиками информации, которая анализируется и обобщается. Можно утверждать, следовательно: если в диапазоне ответов имеется истинный ответ, то совокупность разрозненных мнений может быть эффективно синтезирована в некоторое обобщенное мнение, близкое к реальности. Любой метод экспертных оценок представляет собой совокупность процедур, направленных на получение информации эвристического происхождения и обработку этой информации с помощью математико-статистических методов.
Процесс подготовки и проведения экспертизы включает следующие этапы:
1. определение целей экспертизы;
2. формирование группы специалистов-аналитиков;
3. формирование группы экспертов;
4. разработка сценария и процедур экспертизы;
5. сбор и анализ экспертной информации;
|
|
|
6. обработка экспертной информации;
7. анализ результатов экспертизы и принятия решений.
При формировании группы экспертов необходимо учитывать их индивидуальные характеристики, которые влияют на результаты экспертизы:
· компетентность (уровень профессиональной подготовки);
· креативность (творческие способности человека);
· конструктивность мышления (не «летать» в облаках);
· конформизм (подверженность влиянию авторитета);
· отношение к экспертизе;
· коллективизм и самокритичность.
Методы экспертных оценок применяются достаточно успешно в следующих ситуациях:
· выбор целей и тематики научных исследований;
· выбор вариантов сложных технических и социально-экономических проектов и программ;
· построение и анализ моделей сложных объектов;
· построение критериев в задачах векторной оптимизации;
· классификация однородных объектов по степени выраженности какого-либо свойства;
· оценка качества продукции и новой техники;
· принятие решений в задачах управления производством;
· перспективное и текущее планирование производства, НИР и ОКР;
· научно-техническое и экономическое прогнозирование и т. д.
|
|
|
