L'analyse du système- une méthode scientifique de cognition, qui est une séquence d'actions visant à établir des connexions structurelles entre des variables ou des éléments du système étudié. Il repose sur un ensemble de méthodes scientifiques générales, expérimentales, naturelles, statistiques et mathématiques.

Pour résoudre des problèmes quantitatifs bien structurés, on utilise la méthodologie bien connue de la recherche opérationnelle, qui consiste à construire un modèle mathématique adéquat (par exemple, problèmes de programmation linéaire, non linéaire, dynamique, problèmes de théorie des files d'attente, théorie des jeux, etc. ) et appliquer des méthodes pour trouver la stratégie de contrôle optimale des actions ciblées.

L'analyse des systèmes fournit les méthodes et procédures système suivantes à utiliser dans diverses sciences et systèmes :

abstraction et concrétisation

· analyse et synthèse, induction et déduction

· formalisation et spécification

· composition et décomposition

· linéarisation et sélection de composants non linéaires

· structuration et restructuration

· prototypage

· réingénierie

· algorithmisation

· modélisation et expérimentation

· contrôle et régulation des logiciels

· reconnaissance et identification

regroupement et classification

· expertises et tests

· vérification

et d'autres méthodes et procédures.

Il convient de noter les tâches d'étude du système d'interactions des objets analysés avec l'environnement. La solution à ce problème implique :

– tracer la frontière entre le système étudié et l’environnement, ce qui détermine la profondeur maximale

l'influence des interactions considérées, auxquelles la considération se limite ;

– identification de ressources réelles pour une telle interaction ;

– prise en compte des interactions du système étudié avec un système de niveau supérieur.

Le prochain type de tâche est lié à la construction d’alternatives à cette interaction, alternatives au développement du système dans le temps et dans l’espace. Une direction importante dans le développement des méthodes d'analyse des systèmes est associée aux tentatives visant à créer de nouvelles opportunités pour construire des solutions alternatives originales, des stratégies inattendues, des idées inhabituelles et des structures cachées. En d'autres termes, le discours ici il s'agit de développer des méthodes et des outils renforcer les capacités inductives de la pensée humaine, contrairement à ses capacités déductives, à renforcer auxquelles vise en fait le développement de moyens logiques formels. Les recherches dans cette direction n'ont commencé que récemment et il n'existe toujours pas d'appareil conceptuel unifié. Toutefois, ici aussi, plusieurs domaines importants peuvent être identifiés - tels que le développement l'appareil formel de logique inductive, les méthodes d'analyse morphologique et d'autres méthodes structurelles et syntaxiques pour construire de nouvelles alternatives, les méthodes de syntaxe et d'organisation de l'interaction de groupe lors de la résolution de problèmes créatifs, ainsi que l'étude des paradigmes de base de la pensée de recherche.

Les problèmes du troisième type impliquent la construction d'un ensemble modèles de simulation, décrivant l'influence d'une interaction particulière sur le comportement de l'objet d'étude. Notons que dans la recherche systémique, le but n'est pas de créer une sorte de mannequin. Nous parlons du développement de modèles privés, dont chacun résout ses propres problèmes spécifiques.

Même après que de tels modèles de simulation aient été créés et étudiés, la question de la combinaison de divers aspects du comportement du système dans un schéma unifié reste ouverte. Cependant, ce problème peut et doit être résolu non pas en construisant un supermodèle, mais en analysant les réactions au comportement observé d'autres objets en interaction, c'est-à-dire en étudiant le comportement des objets analogiques et en transférant les résultats de ces études à l'objet d'analyse du système. Une telle étude fournit la base d'une compréhension significative des situations d'interaction et de la structure des relations qui déterminent la place du système étudié dans la structure du supersystème dont il est une composante.

Les problèmes du quatrième type sont liés à la conception modèles de prise de décision. Toute recherche sur les systèmes est associée à l'étude de diverses alternatives pour le développement du système. La tâche des analystes de systèmes est de sélectionner et de justifier la meilleure alternative de développement. Au stade du développement et de la prise de décision, il est nécessaire de prendre en compte l'interaction du système avec ses sous-systèmes, de combiner les objectifs du système avec les objectifs des sous-systèmes et d'identifier les objectifs globaux et secondaires.

Le domaine de la créativité scientifique le plus développé et en même temps le plus spécifique est associé au développement de la théorie de la prise de décision et à la formation de structures, de programmes et de plans cibles. Le travail et les chercheurs actifs ne manquent pas ici. Cependant, dans ce cas, trop de résultats se situent au niveau d'inventions non confirmées et de divergences dans la compréhension à la fois de l'essence des problèmes et des moyens de les résoudre. Les recherches dans ce domaine comprennent :

a) construire une théorie pour évaluer l'efficacité des décisions prises ou des plans et programmes formés ;

b) résoudre le problème du multicritère dans l'évaluation des alternatives de décision ou de planification ;

c) la recherche sur le problème de l'incertitude, notamment associée non pas à des facteurs de nature statistique, mais à l'incertitude des jugements d'experts et à l'incertitude délibérément créée associée à des idées simplificatrices sur le comportement du système ;

d) développement du problème de l'agrégation des préférences individuelles sur les décisions affectant les intérêts de plusieurs parties qui influencent le comportement du système ;

e) étude des spécificités des critères de performance socio-économiques ;

f) créer des méthodes pour vérifier la cohérence logique des structures et des plans cibles et établir l'équilibre nécessaire entre la prédétermination du programme d'action et sa préparation à la restructuration lorsqu'un nouveau arrive

des informations à la fois sur les événements externes et sur les changements d'idées sur la mise en œuvre de ce programme.

Cette dernière orientation nécessite une nouvelle prise de conscience des fonctions réelles des structures, plans, programmes cibles et de la définition de ceux qu'ils doivent remplir, ainsi que des liens entre eux.

Les tâches considérées de l'analyse du système ne couvrent pas la liste complète des tâches. Voici la liste de ceux qui posent le plus de difficultés à les résoudre. Il convient de noter que tous les problèmes de recherche sur les systèmes sont étroitement liés les uns aux autres et ne peuvent être isolés et résolus séparément, tant en termes de temps qu'en termes de composition des interprètes. De plus, pour résoudre tous ces problèmes, le chercheur doit avoir une vision large et posséder un riche arsenal de méthodes et de moyens de recherche scientifique.

MÉTHODES ANALYTIQUES ET STATISTIQUES. Ces groupes de méthodes sont les plus répandus dans les pratiques de conception et de gestion. Certes, les représentations graphiques (graphiques, diagrammes, etc.) sont largement utilisées pour présenter les résultats intermédiaires et finaux de la modélisation. Toutefois, ces derniers sont auxiliaires ; la base du modèle, la preuve de son adéquation, est constituée de certains domaines de concepts analytiques et statistiques. Par conséquent, malgré le fait que des cours indépendants soient dispensés dans les universités sur les principaux domaines de ces deux classes de méthodes, nous caractériserons néanmoins brièvement leurs caractéristiques, avantages et inconvénients du point de vue de la possibilité de les utiliser dans la modélisation de systèmes. .

Analytique La classification en question nomme des méthodes qui affichent des objets et des processus réels sous forme de points (sans dimension dans les preuves mathématiques strictes) qui effectuent des mouvements dans l'espace ou interagissent les uns avec les autres. La base de l'appareil conceptuel (terminologique) de ces représentations est constituée des concepts des mathématiques classiques (quantité, formule, fonction, équation, système d'équations, logarithme, différentielle, intégrale, etc.).

Les concepts analytiques ont une longue histoire de développement et se caractérisent non seulement par le désir d'une terminologie stricte, mais également par l'attribution de certaines lettres à certaines quantités spéciales (par exemple, le double rapport de l'aire d'un cercle à la aire du carré qui y est inscrit p » 3,14 ; la base du logarithme népérien – e » 2,7, etc.).

Sur la base de concepts analytiques, des théories mathématiques de complexité variable sont nées et se développent - depuis l'appareil d'analyse mathématique classique (méthodes d'étude des fonctions, leur forme, méthodes de représentation, recherche des extrema des fonctions, etc.) jusqu'à ces nouveaux des sections des mathématiques modernes comme la programmation mathématique (linéaire, non linéaire, dynamique, etc.), la théorie des jeux (jeux matriciels avec stratégies pures, jeux différentiels, etc.).

Ces orientations théoriques sont devenues la base de nombreuses orientations appliquées, notamment la théorie du contrôle automatique, la théorie des solutions optimales, etc.

Lors de la modélisation de systèmes, un large éventail de représentations symboliques est utilisé, en utilisant le « langage » des mathématiques classiques. Cependant, ces représentations symboliques ne reflètent pas toujours de manière adéquate les processus complexes réels et, dans ces cas, elles ne peuvent généralement pas être considérées comme des modèles mathématiques stricts.

La plupart des domaines des mathématiques ne contiennent pas de moyens permettant de poser le problème et de prouver l'adéquation du modèle. Ce dernier point est prouvé par l’expérience qui, à mesure que les problèmes deviennent plus complexes, devient également plus complexe, plus coûteuse et pas toujours incontestable et réalisable.

Dans le même temps, cette classe de méthodes comprend une branche relativement nouvelle des mathématiques - la programmation mathématique, qui contient des moyens de formulation de problèmes et élargit les possibilités de prouver l'adéquation des modèles.

Statistique les idées se sont formées en tant que direction scientifique indépendante au milieu du siècle dernier (bien qu'elles soient apparues beaucoup plus tôt). Ils sont basés sur la représentation de phénomènes et de processus utilisant des événements aléatoires (stochastiques) et leurs comportements, qui sont décrits par des caractéristiques probabilistes (statistiques) et des modèles statistiques correspondants. Les cartographies statistiques d'un système dans le cas général (par analogie avec les cartographies analytiques) peuvent être représentées comme un point « flou » (zone floue) dans l'espace à n dimensions, dans lequel l'opérateur F transforme le système (ses propriétés prises en compte dans Le point « flou » doit être compris comme une certaine zone caractérisant le mouvement du système (son comportement) ; dans ce cas, les limites de la région sont spécifiées avec une certaine probabilité p (« floues ») et le mouvement du point est décrit par une fonction aléatoire.

En fixant tous les paramètres de cette zone, sauf un, il est possible d'obtenir une tranche le long de la droite a – b dont la signification est l'impact de ce paramètre sur le comportement du système, qui peut être décrit par une analyse statistique. distribution sur ce paramètre. De même, vous pouvez obtenir du bidimensionnel, du tridimensionnel, etc. images de distribution statistique. Les modèles statistiques peuvent être présentés sous la forme de variables aléatoires discrètes et de leurs probabilités, ou sous la forme de dépendances continues de la distribution des événements et des processus.

Pour les événements discrets, la relation entre les valeurs possibles de la variable aléatoire xi et leurs probabilités pi est appelée loi de distribution.

Méthode de brainstorming

Un groupe de chercheurs (experts) développe des moyens de résoudre un problème donné, et toute méthode (toute pensée exprimée à voix haute) est incluse dans le nombre de considérations : plus il y a d'idées, mieux c'est. Au stade préliminaire, la qualité des méthodes proposées n'est pas prise en compte, c'est-à-dire que le sujet de la recherche est de créer autant d'options que possible pour résoudre le problème. Mais pour réussir, les conditions suivantes doivent être remplies :

· présence d'un inspirateur d'idées ;

· le groupe d'experts ne dépasse pas 5-6 personnes ;

· le potentiel des chercheurs est proportionné ;

· l'atmosphère est calme ;

· l'égalité des droits est respectée, toute solution peut être proposée, la critique des idées n'est pas autorisée ;

· durée du travail ne dépassant pas 1 heure.

Une fois le « flux d’idées » stoppé, les experts sélectionnent les propositions de manière critique, en tenant compte des contraintes organisationnelles et économiques. La sélection de la meilleure idée peut s’effectuer selon plusieurs critères.

Cette méthode est la plus productive au stade de l’élaboration d’une solution pour atteindre un objectif fixé, lors de la révélation du mécanisme de fonctionnement du système et lors du choix d’un critère pour résoudre un problème.

La méthode consistant à « se concentrer sur les objectifs du problème à résoudre »

Cette méthode consiste à sélectionner un des objets (éléments, concepts) associés au problème à résoudre. De plus, on sait que l'objet accepté pour considération est directement lié aux objectifs ultimes de ce problème. Puis le lien entre cet objet et un autre choisi au hasard est examiné. Ensuite, le troisième élément est sélectionné, également au hasard, et sa relation avec les deux premiers est examinée, et ainsi de suite. De cette manière, une certaine chaîne d'objets, d'éléments ou de concepts interconnectés est créée. Si la chaîne se brise, le processus reprend, une deuxième chaîne est créée, et ainsi de suite. C’est ainsi que le système est exploré.

Méthode d'entrée-sortie du système

Le système étudié doit être considéré avec son environnement. Dans ce cas, une attention particulière est accordée aux restrictions que l'environnement externe impose au système, ainsi qu'aux restrictions inhérentes au système lui-même.

Lors de la première étape de l'étude du système, les résultats possibles du système sont pris en compte et les résultats de son fonctionnement sont évalués en fonction des changements environnementaux. Ensuite, les entrées possibles du système et leurs paramètres sont examinés, permettant au système de fonctionner dans le cadre des contraintes acceptées. Et enfin, à la troisième étape, on sélectionne des intrants acceptables qui ne violent pas les contraintes du système et ne le mettent pas en désaccord avec les objectifs de l'environnement.

Cette méthode est plus efficace aux étapes de compréhension du mécanisme de fonctionnement du système et de prise de décision.

Méthode de script

La particularité de la méthode est qu'un groupe de spécialistes hautement qualifiés présente sous une forme descriptive le déroulement possible des événements dans un système particulier - en partant de la situation actuelle et en terminant par une situation résultante. Dans le même temps, érigées artificiellement, mais apparaissant dans la vie réelle, des restrictions sur les entrées et les sorties du système sont observées (sur les matières premières, les ressources énergétiques, les finances, etc.).

L'idée principale de cette méthode est d'identifier les connexions entre différents éléments du système qui apparaissent lors d'un événement ou d'une limitation particulière. Le résultat d'une telle étude est un ensemble de scénarios - des directions possibles pour résoudre le problème, parmi lesquelles, par comparaison selon certains critères, les plus acceptables pourraient être sélectionnées.

Méthode morphologique

Cette méthode consiste à rechercher toutes les solutions possibles à un problème à travers un inventaire exhaustif de ces solutions. Par exemple, F.R. Matveev identifie six étapes de mise en œuvre de cette méthode :

· formulation et définition des limites du problème ;

· rechercher les paramètres possibles des solutions et les variations possibles de ces paramètres ;

· trouver toutes les combinaisons possibles de ces paramètres dans les solutions résultantes ;

· comparaison des solutions du point de vue des objectifs poursuivis ;

· choix de solutions ;

· étude approfondie des solutions retenues.

Méthodes de modélisation

Un modèle est un système créé dans le but de représenter une réalité complexe sous une forme simplifiée et compréhensible ; en d’autres termes, un modèle est une imitation de cette réalité.

Les problèmes résolus à l’aide de modèles sont nombreux et variés. Les plus importants d'entre eux :

· à l'aide de modèles, les chercheurs tentent de mieux comprendre le déroulement d'un processus complexe ;

· à l'aide de modèles, des expérimentations sont réalisées dans les cas où cela n'est pas possible sur un objet réel ;

· à l'aide de modèles, évaluer la possibilité de mettre en œuvre diverses solutions alternatives.

De plus, les modèles ont des propriétés aussi précieuses que :

· reproductibilité par des expérimentateurs indépendants ;

· variabilité et possibilité d'amélioration en introduisant de nouvelles données dans le modèle ou en modifiant les relations au sein du modèle.

Parmi les principaux types de modèles, il convient de noter les modèles symboliques et mathématiques.

Modèles symboliques - diagrammes, diagrammes, graphiques, organigrammes, etc.

Les modèles mathématiques sont des constructions abstraites qui décrivent sous forme mathématique les connexions et les relations entre les éléments du système.

Lors de la construction de modèles, les conditions suivantes doivent être remplies :

· disposer d'une quantité d'informations suffisamment importante sur le comportement du système ;

· la stylisation des mécanismes de fonctionnement du système doit se produire dans des limites telles qu'il soit possible de refléter avec suffisamment de précision le nombre et la nature des relations et des connexions existant dans le système ;

· l'utilisation de méthodes automatiques de traitement de l'information, notamment lorsque la quantité de données est importante ou que la nature des relations entre les éléments du système est très complexe.

Cependant, les modèles mathématiques présentent certains inconvénients :

· la volonté de refléter le processus étudié sous forme de conditions conduit à un modèle qui ne peut être compris que par son développeur ;

· d'autre part, la simplification conduit à limiter le nombre de facteurs inclus dans le modèle ; par conséquent, il y a une imprécision dans le reflet de la réalité ;

· l'auteur, après avoir créé le modèle, « oublie » qu'il ne prend pas en compte l'action de nombreux facteurs, peut-être insignifiants. Mais l’impact combiné de ces facteurs sur le système est tel que les résultats finaux ne peuvent être obtenus à l’aide de ce modèle.

Afin de combler ces lacunes, le modèle doit être vérifié :

· dans quelle mesure cela reflète-t-il de manière plausible et satisfaisante le processus réel ;

· si la modification des paramètres entraîne une modification correspondante des résultats.

Les systèmes complexes, en raison de la présence de nombreux sous-systèmes fonctionnant de manière discrète, ne peuvent généralement pas être décrits de manière adéquate à l'aide de modèles mathématiques uniquement, c'est pourquoi la modélisation par simulation s'est généralisée. Les modèles de simulation se sont généralisés pour deux raisons : d'une part, ces modèles permettent d'utiliser toutes les informations disponibles (modèles graphiques, verbaux, mathématiques...) et, d'autre part, parce que ces modèles n'imposent pas de restrictions strictes sur les données sources utilisées. Ainsi, les modèles de simulation permettent une utilisation créative de toutes les informations disponibles sur l'objet d'étude.

L'analyse du système est une méthodologie de théorie des systèmes, qui consiste en l'étude de tout objet présenté comme système, sa structuration et son analyse ultérieure. La principale caractéristique de l'analyse du système est qu'elle comprend non seulement la méthode d'analyse (de l'analyse grecque - diviser un objet en éléments), mais également la méthode de synthèse (de la synthèse grecque - combiner des éléments en un seul tout).

L'analyse du système est généralement considérée sous deux aspects :

1. Une discipline scientifique qui développe des principes généraux pour l'étude d'objets complexes, en tenant compte de leur nature systémique.

2. Méthodologie de recherche (analyse) de tout objet en tant que système et construction (synthèse) d'un nouveau système conformément à certains objectifs.

Dans le premier cas, l'analyse des systèmes agit comme une théorie scientifique universelle pour l'étude des objets - les systèmes. En tant que discipline scientifique, l'analyse des systèmes développe l'idée de la cybernétique, c'est-à-dire explore les catégories communes à de nombreuses disciplines et liées au concept de « système », étudié dans tout domaine scientifique de la connaissance.

Par exemple, tout objet économique, et l'économie dans son ensemble, peut être étudié dans une perspective systémique à partir de trois positions :

· génétique, c'est-à-dire évolution historique du système ;

· organisationnel, c'est-à-dire étudier la structure du système;

· fonctionnel, c'est-à-dire étudier les processus de son fonctionnement.

Dans le second cas, l'analyse des systèmes est considérée comme un moyen scientifique appliqué de recherche et de conception de systèmes présentant des caractéristiques données. Dans cet aspect, l'analyse du système est un moyen efficace de résoudre des problèmes complexes et insuffisamment clairement définis dans les domaines de la science, de la production et d'autres domaines.

L'objectif principal de l'analyse du système— détecter et éliminer l'incertitude lors de la résolution d'un problème complexe en recherchant la meilleure solution parmi les alternatives existantes.

Par conséquent, l'analyse du système est un ensemble d'outils méthodologiques utilisés pour préparer et justifier des décisions sur des problèmes complexes de nature politique, militaire, sociale, économique, scientifique et technique causés par la présence de facteurs qui ne peuvent être strictement quantifiés. Il s'appuie sur une approche systémique, ainsi que sur un certain nombre de disciplines mathématiques, des méthodes modernes de gestion et des technologies de l'information.

La méthodologie d'analyse du système repose sur des opérations de comparaison quantitative et de sélection d'alternatives dans le processus de décision à mettre en œuvre. Si l’exigence d’une qualité donnée d’alternatives est satisfaite, alors leurs estimations quantitatives peuvent être obtenues. Pour que les évaluations quantitatives permettent de comparer des alternatives, elles doivent refléter les propriétés des alternatives impliquées dans la comparaison (résultat, efficacité, coût, etc.).

Dans l'analyse des systèmes, la résolution de problèmes est définie comme une activité qui maintient ou améliore les caractéristiques d'un système, ou crée un nouveau système doté de qualités spécifiées. Les techniques et méthodes d'analyse du système visent à développer des options alternatives pour résoudre un problème, à identifier le degré d'incertitude pour chaque option et à comparer les options en fonction de leur efficacité (critères).

Par conséquent, l’analyse du système peut être représentée comme un ensemble d’éléments logiques de base :

· le but de la recherche est de résoudre le problème et d'obtenir un résultat ;

· ressources - moyens scientifiques pour résoudre le problème (méthodes) ;

· alternatives - options de solutions et nécessité de choisir l'une parmi plusieurs solutions ;

· critères - un moyen (signe) d'évaluer la solvabilité d'un problème ;

· modèle pour créer un nouveau système.

Problème- il s'agit d'une question théorique ou pratique complexe qui nécessite une résolution, une étude et une recherche. Un problème est toujours la présence d'une sorte de contradiction entre le système réel et les exigences de l'environnement extérieur.

Par exemple, un problème se pose lorsque l'état du système ne correspond plus aux conditions réelles de son existence sous sa forme antérieure. La solution à un problème peut être réalisée en prenant des décisions pour le modifier, sur la base de l'identification des relations de cause à effet entre ses paramètres précédents et les exigences de son changement dans de nouvelles conditions.

Identifier les situations problématiques- c'est le problème de la prise de décision. Le processus décisionnel doit aboutir à des résultats concrets. De tels résultats deviennent la solution à des problèmes spécifiques.

Par conséquent, le problème de prise de décision est divisé en un certain nombre d'étapes obligatoires :

· définir le but de la recherche ou définir un système d'objectifs ;

· détermination des critères pour leur réalisation ;

· formulation de tâches spécifiques ;

· sélection de méthodes, techniques, méthodes et moyens scientifiques pour résoudre les problèmes assignés.

Les principaux objectifs de l’analyse du système sont :

· problème de décomposition signifie représenter un système (problème) sous la forme de sous-systèmes (tâches) constitués d'éléments plus petits ;

· problème d'analyse consiste à trouver diverses propriétés du système, des éléments et à déterminer les limites de l'environnement afin de déterminer les schémas de son comportement ;

· problème de synthèse consiste à créer un nouveau modèle du système, basé sur les connaissances sur le système obtenues en résolvant les deux premiers problèmes, à déterminer sa structure, les paramètres qui assurent le fonctionnement efficace du système, la résolution des problèmes et la réalisation de l'objectif déclaré de l'étude.

La structure générale de l'analyse du système est présentée dans le tableau 3.1.

Tableau 1 - Principales tâches et fonctions de l'analyse du système

Cadre d'analyse du système
Décomposition	Analyse	La synthèse
Définition et décomposition de l'objectif global, fonction principale	Analyse fonctionnelle-structurelle	Développement d'un nouveau modèle de système
Isoler le système de l'environnement	Analyse morphologique (analyse de la relation des composants)	Synthèse structurelle
Description des facteurs d'influence	Analyse génétique (analyse du contexte, des tendances, prévision)	Synthèse paramétrique
Description des tendances de développement, incertitudes	Analyse des analogues	Évaluation du nouveau système
Description comme une « boîte noire »	Analyse de performance
Décomposition fonctionnelle, composante et structurelle	Formation des exigences pour le système en cours de création

Dans le concept d'analyse du système, le processus de résolution de tout problème complexe est considéré comme une solution à un système de problèmes interdépendants, dont chacun est résolu par ses propres méthodes thématiques, puis une synthèse de ces solutions est effectuée, évaluée par le ou les critères permettant d'atteindre la résolvabilité d'un problème donné. La structure logique du processus de prise de décision dans le cadre de l'analyse du système est présentée dans la figure. 1.

Dans la méthodologie d'analyse du système, l'essentiel est le processus de définition d'objectifs. En économie, vous n'avez pas besoin d'un modèle tout fait d'un objet ou d'un processus de prise de décision (méthode mathématique) ; vous avez besoin d'une méthodologie qui permet de former progressivement un modèle de décision, justifiant son adéquation à chaque étape de formation d'un modèle efficace. décision, avec la participation du décideur (DM).

Figure 1. Schéma du processus de résolution de problèmes

Les problèmes (tâches), dont la solution reposait auparavant sur l'intuition (le problème de la gestion du développement des structures organisationnelles), ne peuvent désormais être résolus sans analyse du système, car le plus souvent, ils sont de nature systémique. Pour prendre des décisions « éclairées » en matière de conception, de gestion, socio-économiques et autres, une large couverture et une analyse complète des facteurs qui influencent de manière significative le problème à résoudre sont nécessaires. Il est nécessaire d'utiliser une approche systématique lors de l'étude d'une situation problématique et d'utiliser des outils d'analyse de systèmes pour résoudre ce problème. Il est particulièrement utile d'utiliser la méthodologie d'une approche systémique et d'une analyse systémique lors de la résolution de problèmes complexes - proposer et choisir un concept (hypothèse, idée) pour la stratégie de développement d'une entreprise, développer des marchés qualitativement nouveaux pour les produits, améliorer et rapprocher les environnement adapté aux nouvelles conditions du marché, etc.

L'analyse du système repose sur de nombreux principes qui déterminent son contenu principal et sa différence par rapport aux autres types d'analyse.

Ceux-ci incluent les principes suivants :

· Le but ultime, formuler l'objectif de l'étude, déterminer les principales propriétés du système de fonctionnement, son objectif (fixation d'objectifs), des indicateurs de qualité et des critères d'évaluation de la réalisation de l'objectif ;

· Des mesures, l'essence de ce principe est la comparabilité de ses paramètres avec les paramètres d'un système de niveau supérieur, c'est-à-dire environnement externe. La qualité de fonctionnement de tout système ne peut être jugée que par rapport à ses résultats pour le supersystème, c'est-à-dire pour déterminer l'efficacité du fonctionnement du système étudié, il est nécessaire de le présenter comme faisant partie d'un système de niveau supérieur et d'évaluer ses résultats par rapport aux buts et objectifs du supersystème ou de l'environnement ;

· Équifinalités - détermination de la forme de développement durable du système par rapport aux conditions initiales et aux limites, c'est-à-dire détermination de ses capacités potentielles Le système peut atteindre l'état final requis, quel que soit le temps et déterminé uniquement par les propres caractéristiques du système dans différentes conditions initiales et de différentes manières ;

· Unité- considération du système dans son ensemble et d’un ensemble d’éléments interconnectés. Le principe est axé sur un « regard à l’intérieur » du système, sur son démembrement tout en conservant des idées holistiques sur le système ;

· Des relations - procédures permettant de déterminer les connexions, à la fois au sein du système lui-même (entre les éléments) et avec l'environnement externe (avec d'autres systèmes). Conformément à ce principe, le système étudié doit tout d'abord être considéré comme une partie (élément, sous-système) d'un autre système, appelé supersystème ;

· Construction modulaire - identification des modèles fonctionnels et description de l'ensemble de leurs paramètres d'entrée et de sortie, ce qui permet d'éviter les détails excessifs pour créer un modèle abstrait du système. La sélection des modules dans le système permet de le considérer comme un ensemble de modules ;

· Hiérarchies- détermination de la hiérarchie des parties fonctionnelles et structurelles du système et de leur classement, qui simplifie le développement d'un nouveau système et établit l'ordre de sa considération (recherche) ;

· Fonctionnalité- réflexion conjointe sur la structure et les fonctions du système. Si de nouvelles fonctions sont introduites dans le système, une nouvelle structure devrait être développée plutôt que d’incorporer de nouvelles fonctions dans l’ancienne structure. Les fonctions sont associées à des processus qui nécessitent une analyse de divers flux (matériaux, énergie, informations), qui à leur tour affectent l'état des éléments du système et du système lui-même dans son ensemble. La structure limite toujours les flux dans l’espace et dans le temps ;

· Développement - détermination des schémas de son fonctionnement et de son potentiel de développement (ou de croissance), adaptation aux changements, expansion, amélioration, intégration de nouveaux modules basés sur l'unité des objectifs de développement ;

· Décentralisation - combinaison de fonctions de centralisation et de décentralisation dans le système de gestion ;

· Incertitudes - en tenant compte des facteurs d'incertitude et des facteurs d'impact aléatoires, tant dans le système lui-même que dans l'environnement externe. L'identification des facteurs d'incertitude en tant que facteurs de risque permet de les analyser et de créer un système de gestion des risques.

Le principe de l'objectif final détermine la priorité absolue de l'objectif final (global) dans le processus d'analyse du système.

Ce principe dicte les règles suivantes :

· tout d'abord, formuler les objectifs de l'étude ;

· l'analyse doit être effectuée sur la base d'une compréhension primaire de l'objectif principal (fonction d'objectif principal) du système, qui permettra de déterminer ses principales propriétés essentielles, ses indicateurs de qualité et ses critères d'évaluation ;

· lors de la synthèse de solutions, toute tentative de changement doit être évaluée pour déterminer si elle aide ou entrave la réalisation de l'objectif final ;

· le but du fonctionnement d'un système artificiel est fixé, en règle générale, par un supersystème dont le système étudié fait partie intégrante.

Comprendre que la situation nécessite une recherche est la première étape du chercheur. Cette étape de créativité est directement liée au concept philosophique fondamental de « but », c'est-à-dire anticipation mentale du résultat d’une activité.

Le but régule et guide l'activité humaine, qui comprend les éléments de base suivants:

· définir l'objectif ;

· prévisions ;

· solutions;

· mise en œuvre de la décision ;

· contrôle des résultats.

Parmi tous ces éléments (tâches), la définition de l’objectif vient en premier. Formuler un objectif est beaucoup plus difficile que suivre un objectif accepté. L'objectif est précisé et transformé en fonction des interprètes et des conditions. Un objectif d’ordre supérieur contient toujours une incertitude sous-jacente qui doit être prise en compte. Malgré cela, l’objectif doit être précis et sans ambiguïté. Sa mise en scène doit permettre l'initiative des interprètes. "Il est bien plus important de choisir le "bon" objectif que le "bon" système", a souligné Hall, auteur d'un livre sur l'ingénierie des systèmes ; choisir le mauvais objectif signifie résoudre le mauvais problème ; et choisir le mauvais système signifie simplement choisir un système sous-optimal.

Ainsi, déclaration du but de l'étude joue un rôle décisif dans l’analyse du système, car détermine son efficacité et, par conséquent, la qualité du résultat. Le processus de formulation d'un objectif doit consister non seulement à déterminer le résultat souhaité, mais également à identifier les moyens (ressources) par lesquels il peut être atteint. Il ne faut pas oublier que s'il n'y a pas suffisamment de ressources pour atteindre l'objectif formulé, vous pouvez alors obtenir un résultat, mais il ne sera pas de la qualité souhaitée. Les ressources (moyens d'atteindre un objectif), dans ce cas, peuvent devenir une mesure de l'efficacité de l'objectif atteint, c'est-à-dire qualité spécifiée du résultat.

Cible est l’état souhaité du système ou le résultat final d’une activité. La première et l'une des tâches les plus importantes d'un analyste de systèmes est de divulguer les objectifs au décideur (DM). Le processus de révélation des objectifs dans l'analyse du système est effectué à l'aide d'une méthode d'itération et est réalisé conjointement par un spécialiste de l'analyse du système et un décideur.

Fixer des objectifs- est le reflet miroir de la formulation du problème, puisque le problème est l'écart entre l'état de choses nécessaire (souhaité) et réel. Correct établissement d'objectifs peut être équivalent à « la moitié » de la solution au problème. Tous les efforts des subordonnés, une excellente organisation du travail et la technologie la plus moderne ne mèneront pas au succès si l'objectif de l'analyse du système est mal choisi.

Les objectifs sont étroitement liés aux problèmes : d'une part, l'objectif fixé pose le problème de sa réalisation, et d'autre part, pour résoudre le problème, un objectif est fixé comme moyen de le résoudre. Dans ce cas, les problèmes peuvent être de nature objective ou subjective, et les objectifs peuvent être de la nature de désirs ou de domaines d'activité.

Par exemple, un chef d'entreprise, afin d'améliorer le système de gestion, souhaite créer un système d'information moderne. Cet objectif pose un certain nombre de problèmes : ressources financières insuffisantes, manque de locaux nécessaires, manque de personnel qualifié approprié pour sa mise en œuvre et son fonctionnement et, enfin, le problème du choix du matériel et des logiciels. Pour préciser l'objectif, la direction doit non seulement déterminer les ressources potentielles pour sa mise en œuvre, mais également clarifier quel type de système d'information doit être créé, à quelles fins.

Dans un certain nombre de cas, une telle étude conduit à la conclusion que le problème n'est pas tel ou a été initialement mal formulé et nécessite des éclaircissements.

Par exemple, on ne peut pas simultanément s'efforcer d'augmenter le volume total de production, d'améliorer sa qualité et de réduire les coûts d'exploitation, car ces objectifs sont de nature incompatible et contradictoire. L'augmentation du volume de production nécessite des coûts supplémentaires. Il serait donc conseillé de fixer certaines limites à la croissance de la production en la définissant comme « la croissance la plus élevée de la production à un niveau de coût prévu ». Il est possible que si la « réduction des coûts d'exploitation » signifiait « réduire les coûts d'exploitation conformément à une qualité acceptable, à l'équipement, aux outils et au personnel existants », alors cet objectif serait réalisable.

Les principales méthodes d'analyse du système représentent un ensemble de méthodes quantitatives et qualitatives qui peuvent être présentées dans le tableau 2.

Tableau 2 - Méthodes d'analyse du système

La méthodologie est un système de principes et de méthodes d'organisation et de construction d'activités théoriques et pratiques. Si la théorie est le résultat du processus de cognition, alors la méthodologie est la justification de la méthode permettant d'acquérir et de construire les connaissances obtenues sur cette base. La méthodologie fournit une justification philosophique aux manières et techniques d'organiser toute la variété des types (y compris cognitifs) de l'activité humaine et implique le développement de méthodes adaptées aux objets étudiés et transformés. L'une des fonctions les plus importantes de la méthodologie est heuristique : elle doit non seulement décrire et expliquer un certain domaine, mais aussi en même temps être un outil de recherche de nouvelles connaissances.

Pour le dire brièvement, alors méthodologie- c'est la doctrine de la méthode.

Pour les sciences sociales, on peut distinguer trois niveaux de méthodologie:

• scientifique générale (par exemple, approche systémique);
• social général (philosophie sociale);
• social privé (sociologie de la personnalité, du travail, de la jeunesse)

Méthode - un ensemble de techniques et d'opérations pour le développement théorique et pratique de la réalité. Pour le domaine de la recherche sociale, il s'agit du principal moyen de collecter, de traiter et d'analyser des matériaux empiriques.

Méthodologie - un ensemble de techniques techniques déterminées par cette méthode, comprenant les opérations privées, leur enchaînement et leurs interrelations.

Dans la science moderne et la pratique sociale, en tant que méthodologie scientifique générale conçue pour formuler sous une forme complète un ensemble assez universel de méthodes de recherche, ainsi que des techniques et des règles d'activité constructive pour des domaines de types et de classes très différents, se trouve approche systémique. L’approche systématique est basée sur principe de cohérence, selon lequel les phénomènes complexes de la réalité objective sont considérés comme des phénomènes intégraux formés par des mécanismes particuliers de connexion et de fonctionnement de leurs éléments constitutifs. Sur cette base, un appareil cognitif spécialisé se forme, qui détermine la manière de voir le monde réel.

Comme on le sait, un système est un ensemble d'éléments interconnectés dont l'interaction donne naissance à une qualité systémique particulière qui localise assez clairement cet ensemble dans l'espace qui l'entoure. Il convient de noter que les éléments formant le système ne sont ajoutés à la qualité du système spécifiée que dans le cadre de ce système.

Le système est toujours dans un état d'interaction avec l'environnement extérieur, qui est pour lui, d'une part, une source de ressources nécessaires à son activité vitale, d'autre part, une source de diverses sortes d'influences perturbatrices qui peuvent être utiles (et alors ils sont assimilés par le système), neutres (le système les ignore simplement) ou nuisibles (le système essaie d'amortir leur impact négatif avec l'aide et dans la limite des ressources disponibles).

La prise en compte systématique d'un objet implique :

• définition et étude de la qualité du système ;
• identification de l'ensemble des éléments formant le système ;
• établir des liens entre ces éléments;
• étude des propriétés de l'environnement entourant le système qui sont importantes pour

fonctionnement du système, aux niveaux macro et micro ;

Identification des relations reliant le système à l'environnement.

Le développement de la science et des pratiques de gestion montre également qu'une approche systématique de l'étude d'une société complexe permet d'étudier de manière globale les unités structurelles de la société (classes, couches, groupes, associations, individus), les liens sociaux entre elles (contacts, actions, interactions, relations sociales, institutions sociales ), ainsi que la dynamique des structures sociales (changements sociaux, processus).

Le principal avantage de l'approche systémique est qu'elle nécessite la prise en compte maximale possible de tous les aspects du problème dans leur interrelation et leur intégrité, en mettant en évidence l'essentiel et l'essentiel, en déterminant la nature et la direction des liens entre les composants structurels du problème.

L'analyse du système au sens étroit, il s'agit d'un ensemble de méthodes scientifiques et de techniques pratiques qui peuvent être utilisées dans la recherche et/ou le développement d'objets complexes et très complexes, ainsi que pour résoudre divers problèmes qui se posent dans tous les domaines de la gestion des biens sociaux et systèmes organisationnels et technologiques. Au sens large, l’analyse des systèmes est comprise comme synonyme d’une approche systémique.

L’appareil scientifique et l’arsenal méthodologique d’analyse des systèmes ont été généralement constitués aux États-Unis au début des années 40. XXe siècle dans la recherche de nouvelles approches pour résoudre des problèmes de production très complexes et pour l'amélioration rapide de nouveaux types d'armes. Il a été noté que le principal problème lors de la résolution de problèmes - quels que soient leur domaine, leur contenu et leur nature - est le choix de la solution alternative la plus optimale. Cependant, ce choix dépend de la capacité à évaluer l’efficacité de chaque alternative et les coûts nécessaires à sa mise en œuvre. De telles opérations ont été maîtrisées grâce à l'investissement de capitaux et au développement de l'industrie avant même la Seconde Guerre mondiale. Pour les mettre en œuvre, un certain nombre de méthodes ont été proposées qui, malgré les résultats constructifs dans ces domaines, n'ont pratiquement jamais été utilisées dans le domaine des armes. Les travaux visant à créer des systèmes d’armes ont commencé sans se demander comment ils seraient utilisés, combien ils coûteraient ou si leur utilisation justifierait les coûts de développement et de création. La raison de cette situation était qu'à cette époque, les coûts relatifs des armes étaient faibles et qu'il y avait peu d'options de choix. C'est pourquoi le principe de «rien que le meilleur» était utilisé. Pendant la Seconde Guerre mondiale, et surtout avec l’avènement de « l’ère atomique », le coût de création d’armes a augmenté à plusieurs reprises, et cette approche est devenue inacceptable. Il a été progressivement remplacé par un autre : « seulement ce qui est nécessaire et à un coût minimum ».

Pour mettre en œuvre ce principe, il était nécessaire de pouvoir trouver, évaluer et comparer simultanément de nombreuses alternatives pour la production d'armes de différents types. Les modèles de recherche opérationnelle développés à cette époque dans l’industrie et le commerce ne pouvaient pas être utilisés à cette fin en raison de leurs limites inhérentes. Les nouvelles méthodes nécessitaient la capacité d'envisager de nombreuses alternatives, chacune étant décrite par un grand nombre de variables dans leur ensemble, tout en garantissant l'exhaustivité de l'évaluation de chaque alternative et le niveau de son incertitude. La méthodologie universelle qui en résulte pour résoudre les problèmes a été appelée par ses auteurs "l'analyse du système". La nouvelle méthodologie, créée pour résoudre les problèmes militaires, a été principalement utilisée dans ce domaine. Cependant, il est vite devenu clair que les problèmes des entreprises civiles, financières et bien d'autres non seulement permettent, mais nécessitent également l'utilisation de cette méthodologie.

L'analyse du système a rapidement absorbé les réalisations de nombreux domaines connexes et connexes et diverses approches et s'est transformée en une discipline scientifique et appliquée indépendante et un domaine d'activité professionnelle, riche en formes et domaines d'application, uniques dans leur objectif et leur nature.

La base théorique initiale de l’analyse des systèmes est la théorie des systèmes et l’approche systémique. Cependant, l’analyse des systèmes ne leur emprunte que les concepts et prémisses les plus généraux. Contrairement, par exemple, à l'approche systémique, l'analyse systémique possède son propre appareil méthodologique et instrumental développé, emprunté à d'autres domaines scientifiques.

L'analyse du système repose sur le strict respect des principes suivants :

• le processus de prise de décision doit commencer par une justification et une formulation claire des objectifs finaux ;
• tout problème doit être présenté comme un système intégral unifié, indiquant les relations et les conséquences de chaque solution particulière ;
• la solution au problème doit être représentée par un ensemble de moyens alternatifs possibles pour atteindre l'objectif ;
• les objectifs des unités individuelles ne doivent pas contredire les objectifs de l'ensemble du système dans son ensemble.

L'algorithme d'analyse du système est basé sur la construction d'un modèle généralisé qui affiche tous les facteurs et relations de la situation problématique pouvant apparaître dans le processus de résolution. La procédure d'analyse du système consiste à vérifier les conséquences de chacune des solutions alternatives possibles pour sélectionner la solution optimale selon n'importe quel critère ou une combinaison d'entre eux.

La spécificité de l'analyse du système est de se concentrer sur la recherche de solutions optimales avec des ressources limitées (personnel, finances, temps, équipement, etc.). Cela commence au stade du cycle de gestion, lorsque les objectifs de gestion sont déterminés et ordonnés en trouvant une correspondance entre les objectifs, les moyens possibles pour les atteindre et les ressources nécessaires et disponibles pour cela.

Dans le centre méthodologie d'analyse des systèmes il existe une opération de comparaison quantitative d'alternatives, réalisée dans le but de sélectionner l'alternative optimale (selon certains critères), qui est censée être mise en œuvre. Ceci peut être réalisé si tous les éléments de l’alternative sont pris en compte et si des évaluations correctes sont données à chacun d’eux. Ainsi naît l’idée de mettre en évidence tous les éléments associés à une alternative donnée, c’est-à-dire « une considération globale de toutes les circonstances ». L'intégrité résultante est appelée dans l'analyse du système système complet ou simplement système. Le seul critère permettant de distinguer ce système ne peut être que le fait de la participation de cet élément au processus conduisant à l'apparition d'un résultat de sortie donné (cible, souhaité) pour une alternative donnée. Ainsi, la notion processus s’avère être au cœur de la méthodologie de l’analyse des systèmes. Il ne peut y avoir de pensée systémique sans une compréhension claire du processus.

Définir un système signifie définir les objets du système, leurs propriétés et leurs connexions. Les plus importants d’entre eux sont les intrants, les processus, les résultats, le retour d’information et les contraintes.

Entrée système s'appelle quelque chose qui change au cours d'un processus donné. Ou en d’autres termes, c’est à cela que ce processus doit être appliqué pour obtenir le résultat souhaité. Dans de nombreux cas, les composants de l'entrée sont « l'entrée de travail » (ce qui est « traité ») et le processeur (ce qui « traite »). Sortie système Le résultat ou l'état final d'un processus est appelé. Le processus traduit les entrées en sorties. La capacité de transformer une entrée en une sortie spécifique est appelée propriété d’un processus ou d’une fonction de transfert donnée (IV).

Ici, il faut prêter attention au fait que dans le monde social, les processus ne traduisent pas toujours « contribution » en précis« sortie » du fait que les structures sociales ne sont pas du tout similaires aux « dispositifs » considérés dans les modèles de système classiques. Contrairement à ce dernier, qui travaillent signaux d'entrée utilisant des méthodes probabilistes rigides (ou non rigides, mais tout à fait prévisibles) algorithmes les structures sociales, étant principalement des systèmes auto-organisés, seulement percevoir influences de la direction. Mais c’est loin d’être passif et très subjectif. Pour cette raison, ils ne peuvent pas être représentés dans des structures formelles utilisant des fonctions de transfert fixes indiquant la nature de la transformation des « entrées » en « sorties ». Les objets sociaux changent constamment, perçoivent et associent de la manière la plus bizarre tous les phénomènes significatifs d'ordre interne et externe.

Dans tout système fonctionnel, il existe trois sous-processus qui diffèrent par leurs rôles : le processus principal, le feedback et la limitation. Le processus principal convertit les entrées en sorties. Retour effectue un certain nombre d'opérations : compare l'état réel de la sortie avec un modèle donné (cible) et met en évidence la différence (A). L'analyse ultérieure du contenu et de la signification de la différence permet d'élaborer une décision de gestion, si nécessaire. La nécessité d'une solution apparaît lorsque la différence entre l'état de l'entrée et de la sortie dépasse un certain niveau établi ou accepté, c'est-à-dire lorsqu'un problème surgit pour lequel une décision doit être prise. Le sens de cette solution est une telle correction du processus système, dont la mise en œuvre pourrait rapprocher l'état réel des sorties du système de son modèle ou amener leur différence à un niveau acceptable.

Limitation est la somme des règles, réglementations et lignes directrices proposées personnellement ou extérieurement qui définissent les limites du problème. Il est formé par le consommateur (acheteur) de la sortie du système. D'une manière générale, la limitation peut être considérée comme environnement externe en général. Les limitations du système sont prises en compte lors de la prise de décisions de gestion, garantissant que le résultat du système correspond aux objectifs du consommateur. Ainsi, la contrainte du système se reflète dans le modèle de sortie ajusté.

Le système de fonctionnement est représenté sur la Fig. 2.1. Un cercle avec une croix oblique désigne un bloc de comparaison (comparateur, additionneur), dans lequel sont comparés tous les paramètres contrôlés les plus importants.

Riz. 2.1.

Dans l’analyse des systèmes, il est postulé que chaque système est constitué de sous-systèmes et que chaque système est un sous-système d’un autre système d’ordre supérieur. Il est également postulé que tout système peut être décrit en termes d’objets, de propriétés et de relations système. La limite du système est déterminée par un ensemble d’entrées provenant de l’environnement externe. L'environnement externe est un ensemble de systèmes pour lesquels un système donné n'est pas un sous-système fonctionnel.

Le problème est une situation caractérisée par la différence entre les résultats nécessaires (souhaités) et existants. Cette dernière est nécessaire si son absence constitue une menace pour l'existence ou le développement du système. Il est assuré par le système existant. Le résultat souhaité est fourni par le système souhaité. Le problème réside dans la différence entre les systèmes existants et souhaités. Le problème peut être d’empêcher la diminution ou d’augmenter le rendement. La condition problématique représente le système existant (« connu »). L'exigence représente le système souhaité. Solution est quelque chose qui comble le fossé entre les systèmes existants et souhaités. Le système qui comble le vide est l’objet de la construction.

Les problèmes peuvent se manifester par des symptômes. Des symptômes qui apparaissent systématiquement se forment s'orienter. L'identification d'un problème est le résultat d'un processus d'identification des symptômes. L'identification est possible sous réserve de connaissance de la norme ou du comportement souhaité du système. La détection d'un problème est suivie par la prévision de son évolution et l'évaluation de la pertinence de sa solution, c'est-à-dire l'état du système avec un problème non résolu. Évaluer la pertinence de résoudre un problème permet de déterminer la nécessité de sa solution.

Le processus de recherche d’une solution s’articule autour des opérations itératives d’identification des conditions, des objectifs et des possibilités de résolution du problème. Le résultat de l'identification est une description de l'état, de l'objectif et des capacités en termes d'objets du système (entrée, processus, sortie, rétroaction et contraintes), de propriétés et de connexions. Si les structures et les éléments des conditions, des objectifs et des possibilités d'un problème donné sont connus, l'identification a le caractère de déterminer des relations quantitatives, et le problème est appelé quantitatif. Si la structure et les éléments de la condition, du but et de l'opportunité sont partiellement connus, l'identification est de nature qualitative et le problème est dit qualitatif ou semi-structuré. En tant que méthodologie de résolution de problèmes, l'analyse des systèmes spécifie une séquence fondamentalement nécessaire d'opérations interdépendantes, qui (en termes très généraux) consiste à identifier un problème, à construire une solution au problème et à mettre en œuvre cette solution. Le processus de décision est la conception, l'évaluation et la sélection d'alternatives de système sur la base de critères de coût, de temps, d'efficacité et de risque, en tenant compte des relations entre les valeurs marginales des incréments de ces quantités (relations marginales). Le choix des limites de ce processus est déterminé par la condition, le but et les possibilités de sa mise en œuvre. La construction la plus adéquate de ce processus implique l'utilisation globale de conclusions heuristiques dans le cadre de la structure postulée de la méthodologie du système.

La réduction du nombre de variables est réalisée sur la base d'une analyse de la sensibilité du problème aux changements de variables individuelles ou de groupes de variables, de l'agrégation des variables en facteurs récapitulatifs en sélectionnant des critères de forme appropriée, ainsi que de l'utilisation , lorsque cela est possible, des méthodes mathématiques permettant de réduire le dénombrement (programmation mathématique, etc.). L'intégrité logique du processus est assurée par des hypothèses explicites ou implicites, dont chacune peut devenir source de risque. Il est postulé que la structure des fonctions du système et des solutions aux problèmes est standard pour tout système et tout problème. Seules les modalités de mise en œuvre des fonctions peuvent changer. L'amélioration des méthodes dans un état donné des connaissances scientifiques a une limite, définie comme le niveau potentiellement atteignable. À la suite de la résolution d'un problème, de nouvelles connexions et relations sont établies, dont certaines déterminent le résultat souhaité, tandis que d'autres déterminent des opportunités et des limites imprévues qui peuvent devenir la source de problèmes futurs.

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Introduction

1. Le concept d'analyse du système

2. Méthodes d'analyse du système

2.1 Méthode de brainstorming

2.2 Méthode d'expertise

2.3 Méthode Delphi

2.4 Méthode de l'arbre d'objectifs

2.5 Méthodes morphologiques

Conclusion

Bibliographie

Introduction

L'approche systémique est une méthodologie de connaissance scientifique et d'activité pratique, ainsi qu'un principe explicatif basé sur la considération d'un objet en tant que système.

L'approche systématique consiste à abandonner les méthodes de recherche analytiques unilatérales et causales linéaires.

L'accent principal de son application est mis sur l'analyse des propriétés intégrales d'un objet, en identifiant ses diverses connexions et structures, ses caractéristiques de fonctionnement et de développement.

L'approche systémique semble être une approche assez universelle de l'analyse, de la recherche, de la conception et de la gestion de tout système complexe technique, économique, social, environnemental, politique, biologique et autre.

Le but de l’approche systémique est d’orienter une personne vers une vision systématique de la réalité. Cela nous oblige à considérer le monde dans une perspective systémique, ou plus précisément du point de vue de sa structure systémique.

L'approche systémique, étant un principe de cognition, remplit des fonctions d'orientation et idéologiques, fournissant non seulement une vision du monde, mais également une orientation dans celui-ci.

La méthode systématique met en œuvre des fonctions cognitives et méthodologiques. Il s'agit d'un certain ensemble intégral de méthodes et de techniques de cognition relativement simples, ainsi que de transformation de la réalité.

Le but ultime de toute activité système est de développer des solutions, tant au stade de la conception des systèmes que lors de leur gestion.

Dans ce contexte, l’analyse des systèmes peut être considérée comme une fusion de la méthodologie de la théorie générale des systèmes, de l’approche systémique et des méthodes systémiques de justification et de prise de décision.

Le but de ce travail est d'étudier les méthodes d'analyse des systèmes.

Conformément à l'objectif, il est nécessaire de résoudre les tâches suivantes :

Explorez le concept d'analyse des systèmes,

Décrire les techniques d'analyse des systèmes.

1. Le concept d'analyse du système

L'analyse du système est une méthode scientifique de cognition, qui est une séquence d'actions visant à établir des connexions structurelles entre des variables ou des éléments du système étudié. Il repose sur un ensemble de méthodes scientifiques générales, expérimentales, naturelles, statistiques et mathématiques.

L'analyse des systèmes est née à l'ère du développement de la technologie informatique. Le succès de son application dans la résolution de problèmes complexes est largement déterminé par les capacités modernes des technologies de l'information Bashmakov, A.I. Théorie des systèmes et analyse des systèmes : publication pédagogique / A.I. Bachmakov. M., 2010. P.16.

N.N. Moiseev donne, comme il le dit, une définition assez étroite de l'analyse des systèmes : « L'analyse des systèmes est un ensemble de méthodes basées sur l'utilisation d'ordinateurs et axées sur l'étude de systèmes complexes - techniques, économiques, environnementaux, etc.

Le résultat d'une recherche systémique est, en règle générale, le choix d'une alternative très spécifique : un plan de développement régional, des paramètres de conception, etc.

Par conséquent, les origines de l’analyse des systèmes et de ses concepts méthodologiques se situent dans les disciplines qui traitent des problèmes de prise de décision : la recherche opérationnelle et la théorie générale de la gestion.

L'intérêt de l'approche systémique réside dans le fait que la prise en compte des catégories d'analyse du système crée la base d'une approche logique et cohérente du problème de la prise de décision. L'efficacité de la résolution de problèmes à l'aide de l'analyse des systèmes est déterminée par la structure des problèmes à résoudre.

Selon la classification, tous les problèmes sont divisés en trois classes :

- des problèmes bien structurés ou formulés quantitativement dans lesquels les dépendances essentielles sont très bien comprises ;

- des problèmes non structurés ou exprimés qualitativement, contenant uniquement une description des ressources, caractéristiques et caractéristiques les plus importantes, dont les relations quantitatives entre elles sont totalement inconnues ;

- des problèmes mal structurés, ou mixtes, qui contiennent à la fois des éléments qualitatifs et des aspects méconnus et incertains qui tendent à dominer.

2. Méthodes d'analyse du système

Considérons les principales méthodes visant à utiliser l'intuition et l'expérience de spécialistes, ainsi que les méthodes de formalisation des systèmes.

2.1 Méthode de brainstorming

Les méthodes de ce type ont pour objectif principal la recherche de nouvelles idées, leur large discussion et leur critique constructive. L’hypothèse de base est que parmi un grand nombre d’idées, il y en a au moins quelques-unes qui sont bonnes. Lors de la conduite de discussions sur la question à l'étude, les règles suivantes s'appliquent :

1) formuler le problème en termes simples, en mettant en évidence un seul point central ;

2) ne déclarez pas une idée fausse et n'arrêtez pas d'explorer une idée ;

3) soutenir une idée quelle qu’elle soit, même si sa pertinence vous semble sur le moment douteuse ;

4) apporter soutien et encouragement aux participants à la discussion pour les libérer de leurs inhibitions.

Malgré toute leur apparente simplicité, ces discussions donnent de bons résultats.

2.2 Méthode d'évaluation par experts

La base de ces méthodes est constituée de diverses formes de questions d'experts suivies d'une évaluation et d'une sélection de l'option la plus préférable. La possibilité de recourir aux expertises et la justification de leur objectivité reposent sur le fait que la caractéristique inconnue du phénomène étudié est interprétée comme une variable aléatoire dont le reflet de la loi de distribution est l'appréciation individuelle par l'expert de la fiabilité et signification d'un événement particulier. On suppose que la véritable valeur de la caractéristique étudiée se situe dans la plage des estimations obtenues auprès d'un groupe d'experts et que l'opinion collective généralisée est fiable. Le point le plus controversé de ces méthodes est l'établissement de coefficients de pondération basés sur les estimations exprimées par les experts et la réduction des estimations contradictoires à une certaine valeur moyenne. Ce groupe de méthodes est largement utilisé dans la recherche socio-économique.

2.3 Méthode Delphi

Initialement, la méthode Delphi était proposée comme l'une des procédures permettant de mener une séance de brainstorming et était censée contribuer à réduire l'influence des facteurs psychologiques et à accroître l'objectivité des expertises. Ensuite, la méthode a commencé à être utilisée de manière indépendante. Sa base est le retour d'information, familiarisant les experts avec les résultats du cycle précédent et prenant en compte ces résultats lors de l'évaluation de l'importance des experts.

2.4 Méthode de l'arbre d'objectifs

Le terme « arbre » suggère l'utilisation d'une structure hiérarchique obtenue en divisant l'objectif global en sous-objectifs. Pour les cas où l'ordre de l'arborescence n'est pas strictement maintenu dans toute la structure, V.I. Glushkov a introduit le concept de « graphique de prévision ». La méthode de « l’arbre d’objectifs » vise à obtenir une structure relativement stable d’objectifs, de problèmes et d’orientations. Pour y parvenir, lors de la construction de la version initiale de la structure, il convient de prendre en compte les modèles de définition d'objectifs et d'utiliser les principes de formation des structures hiérarchiques.

2.5 Méthodes morphologiques

L'idée principale de l'approche morphologique est de trouver systématiquement toutes les solutions possibles à un problème en combinant des éléments sélectionnés ou leurs caractéristiques. Sous une forme systématique, la méthode d'analyse morphologique a été proposée pour la première fois par F. Zwicky et est souvent appelée « méthode Zwicky ». Il existe trois schémas principaux de la méthode :

- une méthode de couverture systématique du domaine, basée sur l'identification des soi-disant bastions de connaissances dans le domaine étudié et l'utilisation de quelques principes de réflexion formulés pour remplir le champ ;

- la méthode de négation et de construction, qui consiste à formuler certaines hypothèses et à les remplacer par des hypothèses opposées, suivie d'une analyse des incohérences qui surviennent ;

- la méthode des boîtes morphologiques, qui consiste à déterminer tous les paramètres possibles dont peut dépendre la solution du problème. Les paramètres identifiés forment des matrices contenant toutes les combinaisons possibles de paramètres, une pour chaque ligne, suivies de la sélection de la meilleure combinaison.

Une des classifications les plus complètes, basée sur une représentation formalisée des systèmes, c'est-à-dire sur une base mathématique, comprend les méthodes suivantes :

- analytique (méthodes des mathématiques classiques et de la programmation mathématique) ;

- statistique (statistiques mathématiques, théorie des probabilités, théorie des files d'attente) ;

- théorie des ensembles, logique, linguistique, sémiotique (considérées comme des branches des mathématiques discrètes) ;

- graphique (théorie des graphes, etc.).

La classe des systèmes mal organisés correspond dans cette classification aux représentations statistiques. Pour la classe des systèmes auto-organisés, les modèles les plus appropriés sont les modèles mathématiques et graphiques discrets, ainsi que leurs combinaisons.

Les classifications appliquées se concentrent sur les méthodes et modèles économiques et mathématiques et sont principalement déterminées par l'ensemble fonctionnel de problèmes résolus par le système.

La question de savoir si un problème existe est d’une importance primordiale, car déployer d’énormes efforts pour résoudre des problèmes inexistants n’est pas une exception, mais un cas très courant. Des problèmes artificiels ? masquer les problèmes actuels. La formulation correcte et précise du problème est la première et nécessaire étape de la recherche systémique et, comme on le sait, peut équivaloir à la moitié de la solution au problème Bakhusova, E.V. Théorie des systèmes et analyse des systèmes : manuel / E.V. Bakhousova. Togliatti, 2010. P.48.

Pour construire un système, le problème doit être décomposé en un ensemble de tâches clairement formulées. De plus, dans le cas des grands systèmes (LS), les tâches forment une hiérarchie, dans le cas des systèmes complexes (SS) - un spectre, c'est-à-dire Par rapport à un objet, des tâches complètement différentes seront résolues dans différentes langues. objectif du graphique du système de problème cérébral

La position de l'observateur détermine le critère de résolution du problème. Dans certains cas, la plus grande difficulté pour un chercheur est de définir un objet (de même que de définir le système économique et l'environnement nationaux).

L'arbitraire dans l'identification des sous-systèmes et des processus qui y sont mis en œuvre condamne inévitablement l'analyse du système à l'échec.

L'identification des chaînes et des processus de développement nécessite non seulement la rigueur de la pensée logique, mais aussi la capacité d'entrer en contact avec les cadres.

Il n'est en aucun cas possible de formuler les objectifs généraux de l'organisation, et surtout de construire un critère d'efficacité du système, basé uniquement sur l'opinion publique.

Il s'agit d'une procédure logique complexe dans le cadre des concepts de la théorie générale des systèmes, qui nécessite cependant une connaissance subtile des spécificités de l'économie et de la technologie de recherche de l'objet.

Dans les grands systèmes et les systèmes complexes, le but du système est si éloigné des moyens spécifiques pour les atteindre que le choix d'une solution nécessite beaucoup de travail pour relier la chaîne avec les moyens de sa mise en œuvre en décomposant les chaînes. Ce travail important est au cœur de l’analyse des systèmes. Elle a donné naissance à la méthode de l’arbre d’objectifs, qui constitue la principale, sinon la seule, réalisation de l’analyse des systèmes.

Dans les systèmes non productifs (par exemple, les systèmes de la sphère sociale), il est logiquement impossible d'exprimer explicitement le but et le critère d'efficacité du développement. Ici, une analyse « à partir des besoins naturels de l'homme » est inacceptable en relation avec leur développement et leur changement continus. Nous devons suivre la voie traditionnelle à partir d'une analyse de la situation actuelle, du niveau atteint et d'une prévision cohérente.

En règle générale, l'analyse du système comporte un dépôt dans une perspective de développement. Par conséquent, toute information sur l’avenir – situations, ressources, découvertes et inventions – présente un intérêt maximal. La prévision constitue donc la partie la plus importante et la plus complexe de l’analyse du système.

Toute une série de facteurs sociaux, politiques, moraux, esthétiques et autres qui ne peuvent être ignorés dans une analyse systémique (ils sont parfois décisifs) ne sont pas quantifiés.

La seule façon de les prendre en compte est d’obtenir des évaluations subjectives d’experts. Étant donné que l'analyse des systèmes traite généralement des problèmes non structurés ou faiblement structurés, par ex. dépourvue d'évaluations quantitatives, l'obtention d'évaluations spécialisées et leur traitement semblent être une étape nécessaire dans l'analyse systématique de la plupart des problèmes.

L'écart entre les besoins et les moyens de satisfaction constitue la loi et l'incitation la plus importante au développement socio-économique. Étant donné que les concepts d'objectifs et de moyens pour les atteindre sont indissociables, le point central de la prise de décision dans l'analyse du système est la troncature des objectifs - en coupant les objectifs reconnus comme insignifiants ou n'ayant pas les moyens de les atteindre, et en sélectionnant des objectifs spécifiques. .

Dans la recherche systémique de type « ingénierie », la sélection d'alternatives est considérée comme la tâche la plus importante, sinon la seule, de l'analyse des systèmes.

Les problèmes de gestion économique nationale, résolus par des méthodes d'analyse du système, se posent dans les organes gouvernementaux réellement existants.

La tâche de l'analyse du système n'est pas pour l'essentiel la création d'un nouvel organe de direction, mais l'amélioration de ceux qui existent déjà.

Par conséquent, il est nécessaire de procéder à une analyse diagnostique des contrôles visant à identifier leurs capacités, leurs lacunes, etc. Un nouveau système sera mis en œuvre efficacement s'il facilite le travail de l'organe directeur.

Les résultats de l'analyse du système sont obtenus dans le cadre de concepts de système. Pour une planification pratique, ils doivent être traduits dans le langage des catégories socio-économiques. Suite à la résolution des problèmes d'analyse systémique des principaux problèmes économiques nationaux, des programmes de développement globaux sont créés.

L'analyse du système fait appel à un certain nombre de méthodes et de techniques spécifiques pour concevoir des contrôles efficaces axés sur les objectifs, c'est-à-dire création et utilisation d'un certain système dans l'économie nationale.

La plupart des méthodes répertoriées ont été développées bien avant l’avènement de l’analyse des systèmes et ont été utilisées indépendamment. Cependant, dans certains cas, une méthodologie systématique permet de mieux cerner l'éventail des problèmes résolus le plus efficacement par chaque méthode.

Par rapport à certaines méthodes, l'analyse systémique a permis de surestimer et de repenser quelque peu leur sens, les limites d'applicabilité, et de trouver des formulations standards de problèmes résolus par cette méthode.

Conclusion

Ainsi, de ce qui précède, les conclusions suivantes peuvent être tirées.

Toute activité scientifique, de recherche et pratique s'exerce sur la base de méthodes (techniques ou modes d'action), de techniques (un ensemble de méthodes et de techniques pour réaliser tout travail) et de méthodologies (un ensemble de méthodes, de règles de répartition et finalité des méthodes, ainsi que les étapes de travail et leur séquence) .

Le concept le plus général qui désigne toutes les manifestations possibles des systèmes est la « systématicité », qu'il est proposé d'examiner sous trois aspects :

a) la théorie des systèmes fournit des connaissances scientifiques strictes sur le monde des systèmes et explique l'origine, la structure, le fonctionnement et le développement de systèmes de diverses natures ;

b) approche systématique - remplit des fonctions d'orientation et idéologiques, fournit non seulement une vision du monde, mais également une orientation dans celui-ci ;

c) méthode systématique - met en œuvre des fonctions cognitives et méthodologiques.

L'analyse du système n'est pas quelque chose de fondamentalement nouveau dans l'étude du monde environnant et de ses problèmes - elle repose sur une approche des sciences naturelles. Contrairement à l'approche traditionnelle, dans laquelle le problème est résolu dans un ordre strict des étapes ci-dessus (ou dans un ordre différent), l'approche systématique consiste en la multiplicité du processus de solution.

La principale caractéristique de l’approche systémique est le rôle dominant du complexe plutôt que du simple, du tout plutôt que de ses éléments constitutifs. Si, avec une approche traditionnelle de la recherche, la pensée passe du simple au complexe, des parties au tout, des éléments au système, alors avec une approche systémique, au contraire, la pensée passe du complexe au simple, du tout à son les composants, du système aux éléments.

Lors de l'analyse et de la conception de systèmes existants, divers spécialistes peuvent s'intéresser à différents aspects - de la structure interne du système à l'organisation de sa gestion, ce qui donne lieu aux approches d'analyse et de conception suivantes : système-élémentaire, système-structural, système-fonctionnel, système-génétique, système-communicatif, système-gestionnaire et système-informationnel.

La méthodologie de l'analyse des systèmes représente un ensemble de principes, d'approches, de concepts et de méthodes spécifiques, ainsi que de techniques.

Bibliographie

1. Bakhusova, E.V. Théorie des systèmes et analyse des systèmes : manuel / E.V. Bakhousova. - Togliatti : TSU, 2010. - 211 p.

2. Bashmakov, A.I. Théorie des systèmes et analyse des systèmes : publication pédagogique / A.I. Bachmakov. - M. : Bashmakov A.I., 2010. - 199 p.

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5. Analyse du système et prise de décision : manuel / auteur : S.A. Barkalov et autres - Voronej : Centre d'édition et d'impression de l'État de Voronej. Université, 2010. - 651 p.

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INTRODUCTION

L'analyse des systèmes est une discipline scientifique qui traite de la résolution de problèmes liés à l'étude de systèmes de diverses natures physiques, objectifs et échelles, de la gestion de l'évolution des systèmes, de l'optimisation des paramètres, de la structure et des algorithmes pour le fonctionnement des systèmes, de la prise de décisions optimales concernant l'organisation. et le développement de systèmes. Par conséquent, les origines de l’analyse des systèmes et de sa méthodologie résident dans la théorie des systèmes, la théorie de la recherche opérationnelle, la théorie de la décision et la théorie de la gestion.

L’émergence de la discipline « analyse des systèmes » est due au besoin émergent de mener des recherches sur les systèmes interdisciplinaires. La création, l'exploitation et le développement de systèmes techniques complexes, la conception et la gestion de systèmes d'énergie, de transport et de production à grande échelle, l'analyse des systèmes environnementaux et sociaux et bien d'autres domaines d'activité pratique et scientifique ont nécessité l'organisation d'une recherche qui permettrait être de nature non conventionnelle.

Au stade actuel de développement de l'analyse des systèmes, ses appareils et outils sont basés sur l'utilisation généralisée des ordinateurs et comprennent un système de modèles complexe et développé. Le développement de l'analyse des systèmes a été déterminé, d'une part, par le développement des appareils mathématiques et le développement des méthodes de formalisation, et d'autre part, par de nouveaux problèmes surgissant dans l'industrie, l'économie, les affaires militaires, etc. étude scientifique des systèmes et des types d'activités correspondants visant à la mise en œuvre pratique des résultats de ces recherches.

La discipline scientifique appelée analyse des systèmes étudie les événements et les processus dans les systèmes, développe des modèles conçus pour expliquer ces événements et processus et utilise ces modèles pour étudier les changements dans l'évolution et les caractéristiques des systèmes lorsque leurs paramètres structurels et fonctionnels changent. Ainsi, l'analyse des systèmes est une science, puisque cette discipline utilise la méthode scientifique pour obtenir des connaissances pertinentes et se distingue des autres sciences par l'objet de la recherche. L'analyse des systèmes, comme toute autre science, nécessite le développement de son propre appareil mathématique de méthodes d'analyse des systèmes, axé sur les spécificités inhérentes à ce domaine et aux tâches de recherche.

Les caractéristiques distinctives de l'analyse des systèmes sont qu'elle repose sur l'utilisation d'une approche scientifique moderne de l'étude et de la gestion de systèmes de natures et d'objectifs divers - le principe du système, les équipes scientifiques intégrées et la méthode scientifique.

pour résoudre des problèmes d’analyse de système. Le principe des systèmes est la reconnaissance que chaque système est composé de parties, dont chacune a ses propres objectifs évolutifs, et que dans tout système, l'évolution de chaque partie affecte toutes les autres parties du système. La méthode scientifique d'analyse du système, en particulier, repose sur le fait qu'en règle générale, l'ensemble du système objet d'étude ne peut pas être soumis à une expérience à grande échelle. Par conséquent, dans la plupart des cas, l'examen du système

V En général, il est nécessaire d’utiliser une approche qui n’implique pas de mener des expériences à grande échelle.

Le concept du principe des systèmes a eu un impact significatif sur les fonctions de planification et d'exécution de la gestion des systèmes. Pour sélectionner les meilleures solutions parmi une variété de solutions possibles, les administrateurs système se tournent de plus en plus vers des spécialistes de l'analyse système pour obtenir de l'aide. L'importance du principe système pour la gestion du système est déterminée par le contenu de l'objectif principal de gestion. Premièrement, il est nécessaire de parvenir à un fonctionnement efficace du système dans son ensemble et de ne pas permettre aux intérêts d'une partie quelconque du système d'interférer avec la réalisation des objectifs généraux de création et de fonctionnement du système. Deuxièmement, il est nécessaire d'y parvenir à condition que certaines parties du système aient, en règle générale, des objectifs contradictoires pour leur fonctionnement. Troisièmement, il est nécessaire de comprendre qu'il n'est possible d'atteindre les objectifs généraux du fonctionnement du système que si nous le considérons comme un tout, en essayant de comprendre et d'évaluer l'interaction de toutes ses parties et de les combiner sur une telle base. cela permettrait au système dans son ensemble d’atteindre efficacement son objectif. Toute analyse formelle d'un système, ou même une tentative d'analyse formelle, est généralement utile dans la mesure où, au minimum, elle oblige l'administrateur système à réfléchir à l'essentiel et à agir.

V dans la bonne direction. Et bien qu'un analyste système dans sa conclusion ne soit pas toujours en mesure d'indiquer avec précision à l'administrateur quelle solution serait la meilleure, le fait même de l'analyse l'obligera à énumérer des alternatives et à formuler les objectifs de l'analyse du système.

Sans chercher une définition formelle exhaustive de l'analyse des systèmes, notons que cette science s'intéresse principalement à l'analyse des systèmes organisationnels (fonctionnels), c'est-à-dire des systèmes dont le fonctionnement est déterminé par les décisions des personnes (par opposition, par exemple, aux systèmes physiques qui obéir uniquement aux lois de la nature). L'analyse du système fournit une description mathématique des processus de fonctionnement des systèmes et de leur gestion. Il se concentre sur la résolution de problèmes pour lesquels il est possible de construire des modèles mathématiques de systèmes permettant d'obtenir des solutions optimales. Dans tout projet d'analyse de système, les principales étapes suivantes peuvent être distinguées : définition du problème, développement d'un modèle de système, recherche d'une solution, vérification du modèle et évaluation de la solution, mise en œuvre de la solution et contrôle de son exactitude. Dans le système

Dans l'analyse sombre, le rôle principal est donné à la modélisation mathématique. Pour construire un modèle mathématique, il est nécessaire d'avoir une compréhension claire du but de fonctionnement du système étudié et de disposer d'informations sur les restrictions qui déterminent la plage de valeurs admissibles des variables contrôlées. L'analyse du modèle doit conduire à déterminer le meilleur impact sur l'objet d'étude, sous réserve de toutes les restrictions établies.

La complexité des systèmes du monde réel peut rendre très difficile la représentation analytique des objectifs et des contraintes. Il est donc très important de réduire la « dimension » du problème à résoudre de manière à garantir la possibilité de construire un modèle approprié. Malgré le trop grand nombre de variables et de contraintes qui, à première vue, doivent être prises en compte lors de l'analyse de systèmes réels, seule une petite partie d'entre elles s'avère significative pour décrire le comportement des systèmes étudiés. Par conséquent, dans une description simplifiée des systèmes réels, sur la base desquels tel ou tel modèle sera construit, il convient tout d'abord d'identifier les variables, paramètres et limites essentiels.

Lorsque le terme « analyse des systèmes » est utilisé, il désigne presque toujours l’utilisation de méthodes mathématiques pour modéliser les systèmes et analyser leurs caractéristiques. En effet, les modèles et méthodes mathématiques occupent une place centrale dans l’analyse des systèmes. Cependant, il convient de garder à l'esprit que la résolution des problèmes de gestion organisationnelle ne se résume pas toujours à la construction de modèles et à la réalisation d'expérimentations appropriées avec ceux-ci. Cela est dû notamment au fait que lors de la formation des décisions de contrôle, ils sont souvent confrontés à des facteurs essentiels à la solution correcte du problème, mais ne peuvent pas être strictement formalisés et, par conséquent, ne peuvent pas être directement introduits dans le calcul mathématique. modèle. L’un des facteurs difficiles à formaliser est le facteur de l’activité humaine.

L'analyse des systèmes en tant que méthodologie pour résoudre des problèmes d'étude et de gestion des systèmes peut être considérée à la fois comme une science et un art. Le contenu scientifique de l'analyse des systèmes est assuré par l'utilisation efficace de modèles et de méthodes mathématiques pour résoudre les problèmes de recherche et de contrôle des systèmes. Dans le même temps, la mise en œuvre réussie de toutes les étapes de l'étude - depuis son début jusqu'à la mise en œuvre de la solution obtenue à l'aide du modèle mathématique développé - est largement déterminée par les capacités créatives et l'intuition des chercheurs.

PROBLÈMES D'ANALYSE DU SYSTÈME

1.1. Systèmes et modèles

Un système est un ensemble d'objets ainsi que des relations entre les objets et entre leurs attributs.

Cette définition suppose qu'un système possède des propriétés, des fonctions et des objectifs distincts des propriétés, des fonctions et des objectifs de ses objets, relations et attributs constitutifs.

Les objets sont simplement des parties ou des composants d'un système. La plupart des systèmes qui nous entourent ou nous intéressent sont constitués

à partir de parties physiques, mais les systèmes peuvent également inclure des objets abstraits : variables mathématiques, équations, lois, etc.

Les attributs sont des propriétés d'objets.

L'attitude est l'une des formes d'interconnexion universelle de tous les objets, phénomènes, processus de la nature, de la société et de la pensée.

Les relations des objets entre eux sont extrêmement diverses : cause et effet, partie et tout, relation entre les parties au sein du tout, argument et fonction, etc. En mathématiques et en logique, des types de relations tels que « ... plus que . ..” sont utilisés. ", "... implique...", etc. Tout ensemble d'objets a des relations internes, car la distance entre les objets peut toujours être considérée comme une relation. On suppose que les relations considérées dans un certain contexte dépendent du problème à résoudre, et sur cette base, certaines relations significatives ou intéressantes sont incluses dans la considération et les relations triviales ou sans importance sont exclues. Le chercheur qui résout le problème prend ses propres décisions quant aux relations qui sont significatives et celles qui sont triviales.

Environnement système est une collection de tous les objets dont les attributs ou les relations entre lesquels le changement affecte le système, ainsi que les objets dont les attributs ou les relations entre ces objets changent en raison des actions du système.

La définition ci-dessus soulève une question naturelle : quand un objet est-il considéré comme appartenant à l’environnement, et quand appartient-il au système ? Si un objet interagit avec un système de la manière spécifiée dans la définition, cela ne signifie-t-il pas qu'il fait partie du système ? Les réponses à ces questions ne sont pas évidentes. Dans un célèbre

En ce sens, le système, avec l'environnement, représente un ensemble d'objets qui intéressent le chercheur dans une tâche spécifique. La division de cet ensemble en deux agrégats – le système et l’environnement – ​​peut se faire de différentes manières, toutes assez arbitraires. En fin de compte, la solution à ce problème dépend des objectifs de celui qui considère un certain ensemble d'objets comme un système.

Le problème général de la détermination de l’environnement d’un système donné est loin d’être simple. Afin de définir pleinement l'environnement, il faut connaître tous les facteurs qui influencent le système ou sont déterminés par le système. En règle générale, le chercheur inclut dans la composition du système et de son environnement tous les objets qui lui semblent les plus importants, décrit le plus complètement possible les relations internes du système et accorde plus d'attention à ses propriétés les plus importantes, en négligeant celles des propriétés qui, à son avis, ne jouent pas un rôle significatif. Cette méthode d'idéalisation est largement utilisée, par exemple, en physique et en chimie. Les biologistes, sociologues, économistes et autres scientifiques intéressés par les systèmes vivants et leur comportement se trouvent dans une position plus difficile. Dans ces sciences, il est très difficile de distinguer les variables essentielles des systèmes des variables inessentielles ; en d'autres termes, le problème de la spécification de l'ensemble des objets étudiés et de sa division ultérieure en deux ensembles - le système et l'environnement - représente ici une difficulté fondamentale.

De la définition du système et de l'environnement, il s'ensuit que tout système peut être divisé en sous-systèmes. Les objets appartenant à un sous-système peuvent être considérés comme des parties de l'environnement d'un autre sous-système. L’analyse d’un sous-système nécessite bien entendu la prise en compte d’un nouvel ensemble de relations. Bien entendu, le comportement d’un sous-système ne peut pas être complètement similaire à celui du système qui le comprend. En particulier, une propriété des systèmes telle que l'ordre hiérarchique du système reflète en fait la possibilité de diviser le système en sous-systèmes. En d’autres termes, nous pouvons dire que des parties du système peuvent elles-mêmes être des systèmes d’ordres inférieurs. L'une des méthodes permettant d'étudier un système complexe consiste à examiner en détail le comportement de l'un de ses sous-systèmes. Une autre méthode consiste à observer uniquement le comportement macroscopique du système dans son ensemble. Ces deux méthodes sont largement utilisées dans divers domaines de la connaissance et toutes deux sont importantes.

La définition d'un système note que tous les systèmes sont caractérisés par la présence de relations entre les objets et entre leurs attributs.

Si chaque partie d’un système est tellement liée à toutes les autres parties qu’un changement dans une partie entraîne des changements dans toutes les autres parties,

ty et à travers le système dans son ensemble, alors le système se comporte comme une intégrité ou comme une formation connectée.

Si dans une collection d'objets totalement indépendants, un changement dans chaque partie de la collection dépend uniquement de cette partie elle-même et qu'un changement dans la collection dans son ensemble est la somme physique des changements dans ses parties individuelles, alors une telle collection est appelée séparés ou physiquement additifs.

L'intégrité et l'isolement ne sont évidemment pas deux propriétés différentes, mais les valeurs limites d'une certaine mesure de la même propriété. L'intégrité et la séparation varient selon la mesure dans laquelle elles possèdent cette propriété, et il n'existe actuellement aucune méthode pour les mesurer. Le terme « complexe » est souvent utilisé pour décrire un ensemble de parties indépendantes les unes des autres, et le terme « système » n'est utilisé que lorsque l'ensemble d'objets se caractérise par un certain degré d'intégrité. Cependant, il est plus correct d'utiliser le terme « système dégénéré » pour un ensemble de parties complètement indépendantes les unes des autres.

La modélisation est le remplacement d'un système (original) par un autre (modèle) et l'étude des propriétés de l'original en étudiant les propriétés du modèle. La substitution est effectuée pour simplifier l'étude des propriétés de l'original.

En général, le système original peut être n’importe quel système naturel ou artificiel, réel ou abstrait. Il possède un certain nombre de paramètres et se caractérise par certaines propriétés. Le système présente ses propriétés sous l'influence d'influences extérieures. De nombreux paramètres du système et leurs valeurs reflètent son contenu interne - composition, structure et algorithmes de fonctionnement. L'ensemble et les valeurs des paramètres distinguent le système des autres systèmes. Les caractéristiques d'un système sont principalement ses caractéristiques externes qui sont importantes lors de l'interaction avec d'autres systèmes. Les caractéristiques du système dépendent fonctionnellement de ses paramètres. Il est évident que chaque caractéristique du système est déterminée principalement par un sous-ensemble limité de paramètres. On suppose que l’influence d’autres paramètres du système sur la valeur de cette caractéristique du système peut être négligée. En règle générale, le chercheur ne s'intéresse qu'à certaines caractéristiques du système étudié sous l'influence d'influences externes spécifiques sur le système.

Un modèle est également un système avec ses propres ensembles de paramètres et de caractéristiques, reflétant respectivement les ensembles de paramètres et de caractéristiques du système d'origine. Avec une certaine approximation, on peut supposer que les caractéristiques du modèle sont liées aux caractéristiques de l'original.

Dans ce cas, l’ensemble des caractéristiques du modèle est le reflet de l’ensemble des caractéristiques intéressantes de l’original. La modélisation est conseillée lorsque le modèle ne présente pas les caractéristiques de l'original qui entravent son étude, ou qu'il existe des paramètres différents de l'original qui facilitent l'étude des propriétés du modèle.

La théorie de la modélisation est un ensemble interconnecté de dispositions, de définitions, de méthodes et d'outils pour créer et étudier des modèles. Ces dispositions, définitions, méthodes et outils, comme les modèles eux-mêmes, font l'objet de la théorie de la modélisation. La tâche principale de la théorie de la modélisation est de doter les chercheurs d'une méthodologie permettant de créer des modèles qui capturent de manière suffisamment précise et complète les propriétés des originaux d'intérêt, sont plus faciles ou plus rapides à étudier et garantissent l'utilisation de ses résultats pour obtenir les données nécessaires sur le caractéristiques des originaux du système modélisé. La théorie de la modélisation est la composante principale de la théorie générale des systèmes - la systémologie, dans laquelle la faisabilité des modèles est postulée comme principe principal : un système peut être représenté par un ensemble fini de modèles, dont chacun reflète une certaine facette de son essence. .

1.2. Classement du système

Lorsque vous envisagez des systèmes, vous pouvez utiliser différentes manières pour les classer : par origine, selon la description de l'entrée et de la sortie

variables, selon la description de l'exploitant du système, selon le type de contrôle.

En figue. 1.1 montre un schéma d'une classification à deux niveaux des systèmes par origine. Si l’exhaustivité de la classification du premier niveau est logiquement claire, alors le deuxième niveau est clairement incomplet. La classification des systèmes naturels ressort clairement de la figure ; son caractère incomplet est évident. Le caractère incomplet de la division des systèmes artificiels est associé, par exemple, au développement encore incomplet des systèmes d'intelligence artificielle. Des exemples de sous-classes de systèmes mixtes comprennent les systèmes ergonomiques (complexes machine-homme-opérateur), les systèmes biotechniques (systèmes comprenant des organismes vivants et des dispositifs techniques) et les systèmes organisationnels (constitués d'équipes de personnes équipées des moyens techniques nécessaires).

SYSTÈMES

NATUREL

ARTIFICIEL

MIXTE

Mécanismes

Ergonomique

Biotechnique

Environnemental

Machines à sous

Organisationnel

Sociale

. . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . .

Riz. 1.1. Classification des systèmes par origine.

Un schéma à trois niveaux pour classer les systèmes par type d'entrée, de sortie et de variables internes est présenté dans la Fig. 1.2. Il existe une différence fondamentale entre les variables décrites qualitativement et quantitativement, qui constitue la base du premier niveau de classification. Pour être complet, une troisième classe a été introduite ; elle comprend des systèmes dans lesquels certaines variables sont de nature qualitative et les autres sont quantitatives. Au niveau suivant de classification des systèmes à variables qualitatives, on distingue les cas où la description est réalisée en langage naturel des cas permettant une formalisation plus profonde. Le deuxième niveau de classification des systèmes à variables quantitatives est dû aux différences dans les méthodes des mathématiques discrètes et continues, qui se reflètent dans les noms des sous-classes introduites ; Il existe également un cas où le système comporte à la fois des variables continues et discrètes. Pour les systèmes avec une description mixte quantitative et qualitative des variables, le deuxième niveau est une union de sous-classes des deux premières classes et n'est pas représenté sur la figure. Le troisième niveau de classification est le même pour toutes les sous-classes du deuxième niveau et n'est représenté que pour l'une d'entre elles.

SYSTÈMES

AVEC QUALITÉ

AVEC QUANTITATIF

AVEC MIXTE

VARIABLES

VARIABLES

DESCRIPTION

VARIABLES

description

Discret

Formalisé

description

Continu

Mixte

description

Mixte

Déterministe

Stochastique

Mixte

Riz. 1.2. Fragment de classification des systèmes par description des variables.

La classification suivante (Fig. 1.3) est par type d'opérateur système, c'est-à-dire classification des types de connexions entre les variables d'entrée et de sortie.

				SYSTÈMES
		NON PARAMETRE-				PARAMÈTRES				BOÎTE BLANCHE
		RIZÉ				APPELÉ				(opérateur
(opérateur										célèbre
inconnu)		(opérateur				(opérateur				pleinement)
		célèbre				célèbre
		partiellement)				aux paramètres)

Inertiel (avec mémoire)

Sans inertie (pas de mémoire)

Fermé (avec commentaires)

Ouvert (pas de retour)

Linéaire

Non linéaire

Quasilinéaire

Riz. 1.3. Fragment de classification des systèmes par type d'opérateur.

Au premier niveau, il existe des classes de systèmes qui diffèrent par le degré de disponibilité des informations sur l'opérateur du système. La branche « boîte noire » s’arrête à ce niveau : l’opérateur est considéré comme totalement inconnu. Plus les informations disponibles sur un opérateur sont nombreuses, plus les différences seront visibles et plus la classification sera développée. Par exemple, les informations sur l'opérateur peuvent être si générales qu'une description du système ne peut pas être obtenue sous une forme fonctionnelle paramétrée. Classe de systèmes non paramétrés et correspondant à des situations similaires avec des informations très limitées sur l'opérateur.

Notre connaissance de l'opérateur peut être à un niveau qui nous permet de créer une description paramétrique de cet opérateur, c'est-à-dire d'écrire la dépendance de la sortie du système y (t) sur l'entrée du système x (t) sous forme explicite jusqu'à un nombre fini de paramètres θ = (θ 1, K, θ k) : y (t) = Φ (x (), θ), où Φ désigne l'opérateur du système. De tels systèmes appartiennent à la troisième classe dans la classification de ce type.

Enfin, si les paramètres de l'opérateur sont précisés avec précision, alors toute incertitude disparaît et nous disposons d'un système avec un opérateur complètement défini, c'est-à-dire une « boîte blanche ».

D'autres niveaux de classification dans la Fig. 1.3 ne sont donnés que pour les systèmes de troisième et quatrième classes (la « boîte noire » n'est pas soumise à

classification plus poussée, et la classification des systèmes non paramétrés est liée au type d'informations disponibles sur leurs opérateurs). Les deuxième, troisième et quatrième niveaux ressortent clairement de la figure elle-même. Bien entendu, la classification peut être poursuivie (par exemple, les opérateurs linéaires sont généralement divisés en différentiels, intégraux, etc.).

Considérant la sortie y (t) du système (cela peut être un vecteur) comme sa réponse aux entrées contrôlées u (t) et non contrôlées w (t) - x (t) = (u (t), w (t)) , la « boîte noire » peut être représentée comme une combinaison de deux processus : X = (x (t), t T) et Y = (y (t), t T). Si nous considérons y (t) comme le résultat d'une transformation Φ du processus x (t), c'est-à-dire y (t) = Φ (x (t)), alors le modèle « boîte noire » suppose que cette transformation est inconnue . Dans le même cas, lorsqu’il s’agit d’une « boîte blanche », la correspondance entre entrée et sortie peut être décrite d’une manière ou d’une autre. La méthode dépend de ce que nous savons et sous quelle forme ces connaissances peuvent être utilisées.

Un diagramme de la méthode suivante de classification des systèmes - par type de contrôle - est présenté sur la Fig. 1.4. Le premier niveau de classification est déterminé selon que l'unité de contrôle fait partie du système ou est externe à celui-ci ; une classe de systèmes est également identifiée, dont le contrôle est divisé et effectué en partie en externe, et en partie au sein du système lui-même. Que l'unité de contrôle soit incluse dans le système ou retirée de celui-ci, quatre principaux types de contrôle peuvent être distingués, ce qui se reflète dans le deuxième niveau de classification. Ces types diffèrent en fonction du degré de disponibilité des informations sur la trajectoire du système dans l'espace d'états, conduisant le système vers l'objectif, et de la capacité de l'unité de contrôle à assurer l'évolution du système le long de cette trajectoire.

SYSTÈMES

AVEC EXTERNE

AUTOGÉRÉ

AVEC COMBINÉ

GESTION

GESTION

Pas de retour d'information

Contrôle logiciel

Automatique

Régulation

Contrôle automatique

Semi-automatique

Contrôle

Adaptation paramétrique

automatique

par paramètres

Contrôle

Adaptation structurelle

Organisationnel

par structure

(auto-organisation)

Riz. 1.4. Classification des systèmes par type de contrôle.