Классификация методов в соответствии с решаемыми задачами

Всю совокупность методов исследования можно разбить на три большие группы:

• 1. МАИС — методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов (творческой деятельности)
• 2. МПФС — методы формального представления систем
• 3. комплексные методы — используют элементы и МАИС и МПФС

Первая группа — методы, основанные на выявлении и обобщении мнений опытных специалистов-экспертов, использовании их опыта и нетрадиционных подходов к анализу деятельности организации включают:

метод «Мозговой атаки» ,.

морфологический анализ метод типа «сценариев» ,.

метод экспертных оценок (включая SWOT-анализ),.

метод типа «Дельфи» ,.

метод структуризации («дерево целей», графические методы, сетевые модели) морфологические методы.

Вторая группа — методы формализованного представления систем управления, основанные на использовании математических, экономико-математических методов и моделей исследования систем управления. Среди них можно выделить следующие классы:

аналитические (включают методы классической математики — интегральное исчисление, дифференциальное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и другие, методы математического программирования, теории игр);

статистические (включают теоретические разделы математики — математическую статистику, теорию вероятностей — и направления прикладной математики, использующие стохастические представления — теорию массового обслуживания, методы статистических испытаний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования);

теоретико-множественные, логические, лингвистические, семиотические представления (разделы дискретной математики, составляющие теоретическую основу разработки разного рода языков моделирования, автоматизации проектирования, информационно-поисковых языков);

графические (включают теорию графов и разного рода графические представления информации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т. п.).

Наибольшее распространение в экономике в настоящее время получили математическое программирование и статистические методы. Правда, для представления статистических данных, для экстраполяции тенденций тех или иных экономических процессов всегда использовались графические представления (графики, диаграммы и т. п.) и элементы теории функций (например, теория производственных функций). Однако целенаправленное применение математики для постановки и анализа задач управления, принятия экономических решений разного рода (распределения работ и ресурсов, загрузки оборудования, организации перевозок и т. п.) началось с внедрения в экономику методов линейного и других видов математического программирования. Привлекательность этих методов для решения формализованных задач, какими обычно являются названные выше и другие экономические задачи на начальном этапе их постановки, объясняется рядом особенностей, отличающих методы математического программирования от методов классической математики.

При стремлении более адекватно отобразить проблемную ситуацию в ряде случаев целесообразно применять статистические методы, с помощью которых на основе выборочного исследования получают статистические закономерности и распространяют их на поведение системы в целом. Такой подход полезен при отображении таких ситуаций, как организация ремонта оборудования, определение степени его износа, настройка и испытание сложных приборов и устройств и т. д. Все более широкое применение находит статистическое имитационное моделирование экономических процессов и ситуаций принятия решений.

В последнее время с развитием средств автоматизации возросло внимание к методам дискретной математики: знание математической логики, математической лингвистики, теории множеств помогает ускорить разработку алгоритмов, языков автоматизации проектирования сложных технических устройств и комплексов, языков моделирования ситуаций принятия решений в организационных системах.

В настоящее время в экономике и организации производства применяются практически все группы методов формализованного представления систем.

К третьей группе относятся комплексированные методы:

комбинаторика, ситуационное моделирование, топология, графосемиотика и др.

Они сформировались путем интеграции экспертных и формализованных методов.

Специалист по системному анализу должен понимать, что любая классификация условна. Она лишь средство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разрабатывать классификацию нужно обязательно, но делать это следует с учетом конкретных условий, особенностей моделируемых систем (процессов принятия решений) и предпочтений, которым можно предложить выбрать классификацию.

Этапы выбора методов исследования сложных систем:

классификация систем и отнесение исследуемой к определенному классу выделение задач в рамках исследуемой системы и отнесение их к определенному классу, выработка управленческих воздействий выделение всех связей между элементами и целями системы в виде детерминированных или аналитических зависимостей (если выделили зависимости, то можно использовать аналитические методы) отображение наиболее значимых элементов и их свойств (более углубленная обработка для выбора целей), т. е. релевантных факторов (наиболее подходящих для решения конкретных задач, достижения конкретных целей) выбор метода, адекватного нашему классу задач, классу систем (поставленной задаче, выбранной системе) и факторам, детерминированным зависимостям Основные закономерности, которые необходимо учитывать при выборе методов:

целенаправленность (здесь используются методы структуризации) целостность (эмерджентность) — система неадиативна — не сумма качеств составляющих ее элементов интегративность (любая система развивается, опираясь на свою предысторию, причинно-следственная связь должна быть четко оформлена) коммуникативность (выражается наличием связи между элементами системы: чем плотнее и лучше выражена связь, тем лучше функционирует система) иерархическая упорядоченность, характерная для систем управления. Свойство двуликого Януса: каждый элемент системы является целью и средством (если рассматривать иерархическую систему). Каждая системы является элементом более широкой системы.

потенциальная эффективность Флейшмана (эффективность системы зависит от эффективности ее отдельных элементов; нельзя построить эффективную систему из неэффективных элементов) — нет хорошей экономики без квалифицированных кадров, капитала и т. д.

принцип рекурсивности (определение необходимой связи между экономическими явлениями и объектами, при которой ясно, где причина, а где следствие) принцип разнообразия — это предмет и содержание современной теории управления (уменьшение разнообразия, неопределенности — процесс управления).