Связь между формальной и содержательной моделями

 

 

Однако основанием для декомпозиции может служить только конкретная, содержательная модель рассматриваемой системы. Выбор формальной модели лишь подсказывает, какого типа должна быть мо­дель-основание; формальную модель следует наполнить содержанием, чтобы она стала основанием для декомпозиции. Это позволяет несколь­ко прояснить вопрос о полноте анализа, который всегда возникает в явной или неявной форме.

Полнота декомпозиции обеспечивается полнотой модели-основания, а это означает, что прежде всего следует позаботиться о полноте фор­мальной модели. Благодаря формальности, абстрактности такой модели часто удается добиться ее абсолютной полноты.

 

 

 

8.3 Общая схема деятельности

 

 

Пример 3. Схема входов организационной системы на рис. 8.2 яв­ляется полной: к ней нечего добавить (перечислено все, что воздействует на систему), а изъятие любого элемента лишит ее полноты.

Пример 4. Формальный перечень типов ресурсов состоит из энергии, материи, времени, информации (для социальных систем добавляются кадры и финансы). При анализе ресурсного обеспечения любой кон­кретной системы этот перечень не дает пропустить что-то важное.

Пример 5. К числу полных формальных моделей относится марксо-ва схема любой деятельности человека, которая в "Капитале" применя­лась для анализа процесса труда (рис. 8.3). В схеме выделены: субъект деятельности; объект, на который направлена деятельность; средства, используемые в процессе деятельности; окружающая среда; все воз­можные связи между ними.

Пример 6. Если в качестве модели жизненного цикла принять фор­мулировку "все имеет начало, середину и конец", то такая модель является формально полной. Конечно, эта модель настолько обща, что оказывается мало полезной во многих конкретных случаях. Так, при рассмотрении жизненного цикла проблем (см. табл. 8.1) приходится использовать более детальные модели.

Итак, полнота формальной модели должна быть предметом особого внимания. Поэтому одна из важных задач информационного обеспече­ния системного анализа и состоит в накоплении наборов полных фор­мальных моделей (в искусственном интеллекте такие модели носят название фреймов).

ПРОБЛЕМА ПОЛНОТЫ МОДЕЛЕЙ

Полнота формальной модели является необходимым, но не доста­точным условием для полноты декомпозиции. В конечном счете все за­висит от полноты содержательной модели, которая строится "по обра­зу" формальной модели, но не тождественна ей. Фрейм лишь привлекает внимание эксперта к необходимости рассмотреть, что именно в реальной системе соответствует каждому из составляющих фрейм элементов, а также рещить, какие из этих элементов должны быть включены в содер­жательную модель. Это очень ответственный момент (ведь то, что не попадет в модель-основание, не появится в дальнейшем анализе) и очень трудный (заранее не всегда "очевидно", что данная компонента должна войти в основание).

Для иллюстрации вернемся к примеру 1. Фреймовая модель входов ОргоистеМы (см. рис. 8.2) рекомендует, в частности, определить кон­кретно, что именно понимается под "существенной средой", т.е. вза­имодействие с какими реальными системами не своего ведомства долж­но войти в основание. Судя по результату анализа, его авторы учитывали только взаимодействие морского флота с флотами других государств. Для каких-то целей этого достаточно, но ясно также, что в других слу­чаях может потребоваться учет взаимодействий с сухопутным транспор­том (железнодорожным и автомобильным в отдельности), речным и воздушным флотами. Если возникнет вопрос о ресурсах, то потребуется учет связей с ведомствами, производящими топливо и энергию, продук­ты питания, всевозможную технику, услуги и т.д. Таким образом, во­прос достаточной степени детализации содержательных моделей в отли­чие от фреймовых всегда остается открытым. Чтобы сохранить полноту и возможность расширения содержательной модели, можно рекомендо­вать осуществлять логическое замыкание перечня ее элементов компо-. нентой "все остальное". Эта компонента, как правило, окажется "мол­чащей", поскольку к ней отнесено все, что кажется несущественным, но ее присутствие будет постоянно напоминать эксперту, что, возможно, он не учел что-то важное.

С проблемой степени детализации модели-основания связан и вопрос удобства — понятие трудно формализуемое, но вполне ощутимое. Пояс­ним это на конкретном примере. Для целей анализа проблем препода­вания необходима модель педагогического процесса. В качестве фрейма для нее можно взять модель деятельности вообще (рис. 8.3), придав соответствующую интерпретацию входящим в нее элементам. С помощью такой модели педагогического процесса удалось упоря­дочить и сопоставить ряд современных направлений в методичес­кой работе вышей школы [2]. Однако для анализа организационных аспектов учебного процесса в вузе более удобной оказалась модель, в которой из фреймового элемента "средства" выделены в отдельно учи­тываемый элемент не только информационное средство "изучаемый предмет", но и "технические средства обучения" (рис. 8.4). Например, можно усмотреть связь "граней пирамиды" на рис. 8.4 с такими органи­зационными аспектами учебного процесса, как аудиторные практичес­кие занятия, самостоятельная работа студентов, методическая работа преподавателей, лекционное преподавание. Это лишний раз иллюстри­рует целевую предназначенность моделей (см. § 2.2): изменение цели моделирования требует изменения модели.

 

 

Подведем итог

 

Основанием для декомпозиции является содержательная модель проблеморазрешающей системы. Это означает, что в разделяемом целом мы должны найти часть, соответствующую каждому из элементов модели-основания. Ориентиром для построения содержательной модели (т.е. основания декомпозиции) служат формальные модели известных типов,

(см. гл. 3). Предметом особого внимания является полнота модели, и существует несколько приемов, помогающих добиться полноты в формальных моделях и повысить полноту содержательных, моделей.

 

§ 8.3. АЛГОРИТМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА ДЕКОМПОЗИЦИИ

 

 

В предыдущем параграфе мы рассмотрели некоторые аспекты того, ка­ким образом эксперт осуществляет единичный акт разложения целого на части. Теперь можно дать дальнейшие рекомендации по осуществлению всего многоступенчатого процесса декомпозиции, от начальной декомпо­зиции первого уровня до последнего, завершающего данный этап анализа уровня [13].

 

КОМПРОМИССЫ МЕЖДУ ПОЛНОТОЙ И ПРОСТОТОЙ

Начнем с обсуждения требований к древовидной структуре, которая получится как итог работы по всему алгоритму. С количественной сторо­ны эти требования сводятся к двум противоречивым принципам: пол­ноты (проблема должна быть рассмотрена максимально всесторонне и подробно) и простоты (все дерево должно быть максимально ком­пактным — "вширь" и "вглубь"). Эти принципы относятся к количест­венным характеристикам (размерам) дерева. Компромиссы между ними вытекают из качественного требования — главной цели: свести сложный объект анализа к конечной совокупности простых подобъектов либо (если это не удается) выяснить конкретную причину неустранимой слож­ности (рис. 8.5).

Принцип простоты требует сокращать размеры дерева. Мы уже зна­ем, что размеры "вширь" определяются числом элементов модели, слу­жащей основанием декомпозиции. Поэтому принцип простоты вынуж­дает брать как можно более компактные модели-основания. Наоборот, принцип полноты заставляет брать как можно более развитые, подроб­ные модели. Компромисс достигается с помощью понятия существен-, ности: в модель-основание включаются только компоненты, существен­ные по отношению к цели анализа (релевантные). Как видим, это поня­тие неформальное, поэтому решение вопроса о том, что же является в данной модели существенным, а что — нет, возлагается на эксперта. Чтобы облегчить работу эксперта, в алгоритме должны быть предусмот­рены возможности внесения (в случае необходимости) поправок и до­полнений в модель-основание. Одна из таких возможностей заключается в дополнении элементов, которые эксперт счел существенными, еще одним элементом "все остальное"; он может не использоваться экспер­том для декомпозиции, но будет постоянно пробуждать у эксперта сом­нение в полноте предложенной им модели. Другая возможность состоит в разукрупнении, разбиении отдельных элементов модели-основания в случае необходимости, которая может возникнуть на последующих стадиях анализа. Позже мы вернемся к этому моменту.

 

 

 

8.5 Схема компромиссов между принципами простоты и полноты ана­Лиза

Перейдем теперь к вопросу о размерах дерева "вглубь", т.е. о числе "этажей" дерева, числе уровней декомпозиции. Конечно, желательно, чтобы оно было небольшим (принцип простоты), но принцип полноты требует, чтобы в случае необходимости можно было продолжать деком­позицию как угодно долго до принятия решения о ее прекращении по данной ветви (разные ветви иногда могут иметь различную длину). Такое решение принимается в нескольких случаях. Первый, к которому мы обычно стремимся, наступает, когда композиция привела к получе­нию результата (поддели, подфункции, подзадачи и т.п.), не требующего дальнейшего разложения, т.е. результата простого, понятного, реализуе­мого, обеспеченного, заведомо выполнимого; будем называть его элементарным. Для некоторых задач (например, математических, техни­ческих и т.п.) понятие элементарности может быть конкретизировано до формального признака, в других задачах анализа оно неизбежно остается неформальным и проверка фрагментов декомпозиции на элементарность⁴ поручается экспертам.

Неэлементарный фрагмент подлежит дальнейшей декомпозиции по другой (не использовавшейся ранее) модели-основанию. Очевидно, чтоэффективность работы эксперта, размеры получающегося дерева и в конечном счете качество анализа в определенной мере зависят от после­довательности, в которой эксперт использует имеющиеся модели. Напри­мер, алгоритм декомпозиции, встроенный в компьютерную диалоговую систему, должен, ради удобства эксперта, допускать предъявление моде­лей в том порядке, который определит сам эксперт. Вместе с тем должен быть предусмотрен и режим совета эксперту, рекомендующий опреде­ленный порядок взятия оснований, упрощающий дело (например, тот, в котором излагаются модели систем в гл. 3).

Если эксперт перебрал все фреймы, но не достиг элементарности на какой-то ветви дерева, то прежде всего выдвигается предположение, что дальнейшая декомпозиция может все-таки довести анализ до получения элементарных фрагментов, и следует дать эксперту возможность продол­жить декомпозицию. Такая возможность состоит во введении новых элементов в модель-основание и продолжении декомпозиции по ним. Поскольку новые существенные элементы могут быть получены только расщеплением уже имеющихся, в алгоритме декомпозиции должна быть заложена возможность возврата к использованным ранее основаниям. При этом нет необходимости рассматривать заново все элементы модели, так как обрабатываемый фрагмент находится на ветви, соответствующей только одному элементу каждого основания. Тогда следует рассмотреть возможность расщепления именно этого элемента (например, при рас­смотрении системы "вуз" вход "абитуриенты" можно разделить на абитуриентов со стажем и без него, выход "научная информация" — на выходы "монографии", "статьи", "отчеты по НИР", "заявки на изобре­тения" и т.п.). На этой же стадии можно рекомендовать эксперту решить, не настала ли пора выделить из "всего остального" и включить в число существенных еще один элемент. Пройдя таким образом всю предысто­рию не элементарного фрагмента, мы получаем новые основания для его декомпозиции, а значит, и возможность продолжить анализ, надеясь достичь элементарности по всем ветвям.

Итак, указанная итеративность алгоритма декомпозиции придает ему вариабельность, возможность пользоваться моделями различной детальности на разных ветвях, углублять детализацию сколько угодно (если это потребуется).

 

ТИПЫ СЛОЖНОСТИ

 

Несмотря на возможности, предоставляемые сменой моделей и ите­ративностью, может наступить момент, когда эксперт признает, что его компетентности недостаточно для дальнейшего анализа данного фрагмен­та и что следует обратиться к эксперту другой квалификации (например, построение новых содержательных моделей требует знаний по иной специальности). По существу, сложность такого типа есть сложность из-за неинформированно­сти ("невежества"), которую можно преодо­леть с помощью информации,рассредоточенной по разным экспертам и источникам. Однако случай, когда декомпозиция заканчивается элементарными фрагментами на всех^ветвях дерева, является простейшим. Не имеет значе­ния, один или несколько экспертов довели айализ до конца, а важно, что это оказалось возможным, и, следовательно, первоначальная сложность была вызвана не столько недостат­ком информации, сколько большой размер­ностью проблемы. В действительно сложных случаях получение вполне завершенной деком­позиции должно не только радовать, но и на­стораживать: не связана ли реальная сложность с пропущенной ветвью дерева, сочтенной экс­пертами несущественной? Опасность неполно­ты анализа следует иметь в виду всегда (при­меры последних лет — проблема поворота северных рек, проблемы Байкала и Ладожско­го озепа и тдЛ. Один из ппиемов Сне дающий полной 1арантии, по иногда полезный) —пред­лагать экспертам выявлять не только доводы в пользу рассматриваемого проекта, но и со­провождать его обязательным указанием воз­можных отрицательных последствий. В частно­сти, в классификатор выходов (конечных про­дуктов) любой системы помимо полезных продуктов обязательно должны быть включе­ны отходы.

Невозможность доведения декомпозиции до получения элементарного фрагмента, ко­торая либо эвристически констатируется экс­пертом на ранних стадиях анализа, либо об­наруживается в виде "затягивания" анали­за по данной ветви, является не отрицатель­ным, а также положительным результатом. Хотя при этом сложность не ликвидирует­ся полностью, но ее сфера сужается, обна­руживается и локализуется истинная при­чина этой сложности. Знание о том, что именно мы не знаем, быть может, не менее важно, чем само позитивное знание.

Правда1, вокруг таких результатов часто возникает атмосфера не­приятия. Даже физики, говоря "отрицательный результат - тоже резуль­тат", чаще желают просто утешить коллегу-неудачника, а сам отрицатель­ный результат стараются обходить стороной. Так было в начале века с "ультрафиолетовой катастрофой" до возникновения квантовой механи­ки, похожая ситуация сейчас сложилась с объяснением природы шаровой молнии. Однако если в науке сложность из-за непонимания расценивает­ся как временно неустранимое и терпимое явление, то в управлении (т.е. в деловых, административных, политических вопросах) она часто воспринимается как неприемлемый вариант, ведущий к недопустимой отсрочке решения. Не потому ли именно в управлении нередко прибе­гают к интуитивным и волевым решениям? И не из за отрицательного ли (в целом) опыта таких решений в последнее время наблюдается быстрое сближение образа мышления управленцев и ученых, повышение роли научных методов в управлении?

Итак, если рассматривать анализ как способ преодоления сложности, то полное сведение сложного к простому возможно лишь в случае слож­ности из-за неинформированности; в случае сложности из-за непонима­ния анализ не ликвидирует сложность, но локализует ее, позволяет опре­делить, каких именно сведений нам не хватает. Поэтому (с некоторой знаний, а лишь "вытягивает" знания из экспертов, структурирует и орга­низует их, обнажая возможную нехватку знаний в виде "дыр" в этой структуре. Дело в том, что в действительности не только обнаружение нехватки конкретных знаний все-таки является новым знанием (раньше нам бьшо неизвестно, что именно мы не знали), но и по-иному скомби­нированные фрагменты старых знаний также обладают новыми качест­вами.

 

 

АЛГОРИТМ ДЕКОМПОЗИЦИИ

Сам алгоритм декомпозиции, описанный в данном параграфе, пред­ставлен в виде блок-схемы (рис. 8.6). К тому, что бьшо уже сказано об изображаемых блоками операциях алгоритма, добавим следующее.

Блок 1. Объектом анализа может стать все, что угодно, — любое высказывание, раскрытие смысла которого требует его структурирова­ния. На определение объекта анализа иногда затрачиваются весьма зна­чительные усилия. Когда речь идет о действительно сложной проблеме, ее сложность проявляется и в том, что сразу трудно правильно сформу­лировать объект анализа. Даже в таком основательно регламентирован­ном документами случае, как работа министерства, формулировка глобальной цели возглавляемой им отрасли требует неоднократного уточ­нения и согласования, прежде чем она станет объектом анализа (более подробно о сложностях определения цели мы будем говорить в следую­щей главе). Это относится не только к формулировкам цели, но и к определению любого высказывания, подлежащего анализу. От правиль­ности выбора объекта анализа зависит, действительно ли мы будем де­лать то, что нужно.

 

 

 

Таблица 8.1. Этапы ликвидации проблем

 

По С.Л. Оптнеру	По С. Янгу	По. Н.П. Федо-ренко	По СП. Никанорову	По. Ю.И. Черняку
1.Идентификация симп-	1. Определение	1. Формулирова-	1. Обнаружение пробле-	1.Анализ проблемы
томов	цели организа-	ние проблемы	мы	2.Определение системы
2. Определение актуаль-	2. Выявление	2. Определение	2.Оценка актуальности	3.Анализ структуры системы
ности проблемы	проблемы	целей	проблемы	4.Формулирование общей це-
3.Определение целей	3. Диагноз	З.Сбор инфор-	3. Анализ ограничений	ли и критерия
4.Определение структуры	4.Поиск реше-	мации	проблемы	5.Декомпозиция цели, выяв-
системы и ее дефектов	ния	4.Разработка	4.Определение критериев	ление потребности в ресур-
5.Определение возмож-	5.Оценка и вы-	максимально-	5. Анализ существующей	сах, композиция целей
ностей	бор альтерна-	го количества	системы	6.Выявление ресурсов, ком-
6.Нахождение альтерна-	тивы	альтернатив	6.Поиск возможностей	позиция целей
тив	6.Согласование	5.Отбор альтер-	(альтернатив).	7.Прогноз и анализ будущих
7.Оценка альтернатив	решения	натив	7.Выбор альтернативы	условий
8.Выработка решения	7. Утверждение	6.Построение мо-	8.Обеспечение признания	8. Оценка целей и средств
9.Признание решения	решения	дели в виде	9. Принятие решения (при-	9.Отбор вариантов
10. Запуск процесса реше-	8.Подготовка к	уравнений, про-	нятие формальной от-	10. Диагноз существующей
ния	вводу в дейст-	грамм или сце-	ветственности)	системы
11.Управление процессом	вие	нария	10.Реализация решения	11.Построение комплексной
реализации решения	9.Управление	7.Оценка затрат	11.Определение результа-	программы развития
12.Оценка реализации и ее	применением	8.Испытание чув-	тов решения	12.Проектирование организа-
последствий	решения 10.Проверка эф­фективности	ствительности решения (пара­метрическое исследование)		ции для достижения целей

 

 

 

⇐ Предыдущая12

Поделиться:

Воспользуйтесь поиском по сайту: