2015-01-30
3019
Краткое знакомство с основными положениями общей теории систем и системной динамики позволяет обосновать выбор тех основных моделей и методов, которыми следует пользоваться не только при системном анализе интересующих нас (наиболее опасных) процессов в техносфере, но и в ходе синтеза, системы обеспечения их безопасности. Дело в том, что к этому нас подготовил накопленный к настоящему времени опыт научных исследований и приведенные ниже обобщенные принципы применения системного подхода к рассматриваемым здесь проблемам.
1. При интерпретации объекта, как системы каждый элемент следует описывать не как таковой, а с учетом его места в системе.
2. Исследование системы необходимо проводить неотделимо от исследования окружающей ее среды.
3. Центральным моментом системного исследования должно быть изучение порождения свойств целого из свойств элементов и наоборот.
4. В системном исследовании следует стремиться устанавливать не только чисто причинные объяснения функционирования и развития объекта, но и их целесообразность.
5. Источник преобразований системы следует искать в ней самой; нередко он связан с ее самоорганизацией и самонастройкой.
6. Необходимыми частями системного исследования нужно считать выявление целостности объекта, изучение его внутренних и внешних связей, структуры и функций, определение системообразующих факторов, интегральных свойств и показателей.
Наиболее полно предъявленным требованиям удовлетворяет системно- целевой подход, названный «systeт eпgiпeeriпg*» одним из уже упомянутых основателей общей теории систем Л. Берталанфи. Такой подход базируется на основополагающих принципах общей теории систем и системной динамики, а также всеобщей теории управления (кибернетики) и теории самоорганизации и эволюции сложных систем (синергетики). Однако его сущность связана преимущественно с системным анализом и системным синтезом, широко используемыми при исследовании и совершенствовании больших и/или сложных систем, в том числе при разработке и реализации в техносфере крупных научнотехнических проектов.
Учитывая отсутствие в настоящее время общепринятого толкoвaния только что упомянутых категорий системного исследования, остановимся на уяснении их содержания подробнее. Начнем с того, что подчеркнем неразрывную связь и органическое единство системного анализа и системного синтеза как двух частей познания и преобразования мира.
В самом деле, изучая какой-либо сложный объект, мы его вначале нередко расчленяем, выделяя и рассматривая отдельные чаcти, т. е. анализируем, а затем устанавливаем связи между зафиксированными сторонами этого объекта, т.е. синтезируем его интегральные свойства. Другими словами, если анализ делает известными отдельные признаки сложного объекта как целостного образования и свойства его частей как самостоятельных предметов, то их синтез уже систематизирует представления, добытые в результате анализа. При этом именно анализ выделяет и рассматривает те отличительные признаки и отношения между компонентами объекта, в силу которых они могут считаться частью какого-то целостного образования, и которые, следовательно, являются сушественными для синтеза.
* Корректный перевод этого (и «safety eпgiпeeri!1fj») термина - «системная инженерия» и «инженерия (а не техника) безопасности». Его и будем придерживаться в последующем, тем более что есть точные переводы и других подобных словосочетаний, например «генная uнженерuя»,
Вот почему системный анализ полезен с точки зрения его способности выделять и рассматривать отличительные свойства, делающие их частью конкретной совокупности предметов, а системный синтез, в свою очередь, - для выделения этой совокупнocти как взаимодействующих компонентов некоторого целостного образования. Не зря же эти категории системного исследования объектов иногда правомерно соотносить с понятиями «часть» и «целое», уже упомянутыми при формулировании принципов общей теории систем.
Таким образом, под системным анализом здесь будет подразумеваться одно из направлений системного подхода к изучению больших и/или сложных систем, предполагающее мысленное расчленение сложного объекта (целого) для выявления его наиболее существенных частей - компонентов и свойств. Системным же синтезом следует считать второе направление системного подхода, концентрирующее внимание на органическом соединении различных частей рассматриваемого сложного объекта в единое, целостное образование, уже обладающее качественно новыми свойствами, включая и способность к самоорганизации путем усложнения и дифференциации.
Еще раз подчеркнем - только методология системного анализа и системного синтеза, а не механическое расчленение (редукционизм) и соединение каких-либо компонентов, влечет за собой проявление рассмотренных ранее принципов системности.
Необходимыми же для такого анализа и синтеза условиями следует считать: а) практическую потребность либо теоретическую целесообразность; б) разнородность взаимодействующих компoнeнтoв и/или дифференцированность окружающей их среды, способствующие их диссимиляции, а затем и ассимиляции в качественно новое и более сложное образование*.
Иначе говоря, системный анализ и системный синтез - это такая форма исследования какого-либо целого и его частей, которая направлена на выявление в них совокупности системообразующих компонентов или свойств и устойчивых связей, необходимых для образования уже качественно нового объекта. При этом такие компоненты, свойства и связи должны быть стабильными, т. е. сохраняться при внешних и внутренних возмушениях.
* Под теоретической целесообразностью понимается необходимость учетамногообразия тех фактов, которые фиксируют взаимообусловленность 'элементов некоторой общности, внешне кажущихся расчлененными, а под дифференцированностью среды - наличие в ней и разнородных автономных фрагментов, не относяшихся к одному целому [Дмитриева Е. К. Синтез: понятие, структура, функции. - Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2001. - С. 9.]
С онтологической точки зрения результаты системного анализа и системного синтеза могут рассматриваться как органическая совокупность элементов или их свойств, находящихся в отношениях реальной взаимосвязанности и временно видоизмененных. Именно такой подход, акцентирующий внимание соответственно на декомпозиции или искусственном расчленении сложных объектов на составные части, а затем на образовании или конструировании из этих частей нового целого, и будет использоваться в последующем.
Последнее утверждение позволит далее ограничиться лишь познавательной и моделирующей функциями системного анализа и системного синтеза сложных процессов в техносфере. Для определения эвристической ценности представляется достаточным охарактеризовать эти два этапа как движение к новым знаниям. А вот моделирующая функция должна проявляться в таких отношениях между существующими и конструируемыми объектами, которые будут сопровождаться появлением нового качества.
При этом моделирование путем системного анализа и синтеза или наоборот - системный анализ и синтез на основе моделирования дадут такую возможность конструирования сложных объектов, которая детерминирована конкретным целеполаганием и ожидaeмыми результатами, а также их пригодностью к практическому использованию. Ярким примером подобного отношения к применению системного подхода в прогнозировании может служить зарождение новой области научного знания - глобального моделирования.
В данном случае имеются в виду модели, разработанные членами Римского клуба, а также акад. Н. Н. Моисеевым и К. Саганом, и описывающие состояние биосферы Земли в зависимости от тенденций развития цивилизации и массового применения ядерного оружия. Разработка таких моделей стала возможной благодаря системному анализу происходящих в ней процессов. А вот системный синтез различных научных школ позволил не только выявить пагубные для человечества перспективы, но и предложить пути решения соответствующих глобальных проблем.
Сделанные выше пояснения позволяют дать следующее рабочее определение выбранному здесь научному методу. Системная инженерия - это междисциплинарный подход, в котором гармонично используются методы системного анализа и системного синтеза с целью выявления объективных закономерностей функционирования сложных объектов, а также учета их самых существенных факторов при последующем обосновании тех рекомендаций, реализация которых может способствовать повышению качества этих объектов.
Общая методология исследования и совершенствования больших и сложных систем методами системной инженерии базируется на их рассмотрении по таким аспектам:
а) системно-элементный, качественно и количественно характеризующий состав системы;.
б) системно-структурный, концентрирующий внимание на способах связи и организации взаимодействия ее элементов;
в) системно-функциональный, учитывающий задачи основных компонентов системы;I
г) системно-коммуникативный, рассматривающий ее вертикальные и горизонтальные связи с другими объектами;
д) системно-интегративный, определяющий факторы самосохранения и самосовершенствования сложной системы;
е) системно-исторический, выявляющий условия ее возникновения, развития и гибели.
Реализованное подобным образом представление исследуемого сложного объекта позволяет добиться успеха не только при его системном анализе, но и в процессе последующего системного синтеза. И если анализ непосредственно связан с моделированием, то синтез осуществляется уже путем поиска тех решений (эвристически или решением задач нахождения экстремума), которые могут быть положены в основу проектирования новой или улучшенной системы. Последовательно и кратко охарактеризуем самые основные шаги обобщенной процедуры практической реализации системной инженерии, на примере каждого из только что перечисленных этапов этого общенаучного метода познания и преобразования действительности.
Естественно, что начать это рассмотрение целесообразно с уяснения особенностей системного анализа и моделирования сложных объектов. Важность первого этапа связана с тем, что их практическое применение в системном исследовании интересующих нас процессов в техносфере позволит в последующем обеспечить удовлетворение таких важных требований, как: а) поиск ответа не только на традиционные вопросы типа «зачем», «почему», «как», но и «в какой очередности» они происходят; б) учет не всех (что и не нужно в принципе), а лишь наиболее существенных их факторов; в) возможность выявления основных закономерностей и прогнозирования соответствующих параметров с помощью моделей.
Уместность и конструктивность выбора моделирования в качестве основного аппарата системного анализа (да и системного синтеза тоже) рассматриваемых здесь сложных объектов и процессов обусловлены (в сравнении с альтернативными исследовательскими инструментариями - статистическим и экспериментальным) по меньшей мере такими тремя аргументами:
а) статистический подход требует отлаженной системы сбора и обработки конкретной информации, а также малоэффективен в тех случаях, когда отсутствуют данные, необходимые для оценки эффективности принципиально новых проектов, и затруднителен из-за невозможности учета всего опыта, накопленнoгo в других сложных системах, - по причине их существенного различия;
б) экспериментальный же подход не обеспечивает требуемой оперативности выявления интересующих исследователя закономерностей и требует больших затрат на проведение натурных испытаний; хуже того, он не может быть использован для опасных технологических процессов, поскольку это связано с угрозой здоровью людей, крупным ущербом материальным и природным ресурсам;
в) моделирование лишено части перечисленных недостатков, хотя и требует определенного времени - для подготовки высококвалифицированных специалистов, разработки моделей интересующих их процессов, а затем и для качественного и количественного анализа этих моделей.
Как показывает опыт исследования сложных систем [6, 9, 35], использование моделирования для системного анализа процессов в техносфере может оказаться вполне оправданным и плодотворным. В то же время не отрицается и применение статистического анализа и непосредственного экспериментирования, поскольку они могут использоваться как средство получения и обработки исходных данных, необходимых для моделирования либо проверки достоверности полученных с его помощью результатов.
Основная же особенность моделирования процесса функционирования конкретной системы и любого другого сложного объекта состоит в необходимости их одновременного представления сразу в трех подпространствах:
входы - множество воздействий на объект со стороны внешней среды;
состояния - совокупность его внутренних свойств, определяющих (совместно со входами) выходные реакции объекта;
выходы - множество возможных откликов моделируемого объекта. Соответствующие параметры всех этих пространств в общем случае считаются факторами, изменяющимися во времени.
Естественно, что формализованное представление моделируемых таким образом категорий (объектов, явлений и процессов) предполагает их интерпретацию в виде систем. Текущее же состояние конкретной системы должно представляться векторами в каждом из только что перечисленных пространств, а процесс ее функционирования - движением конца результирующего вектора по некоторой траектории. Эту траекторию лучше всего представлять в виде совокупности уже упомянутых выше годографов.
Вторым (после системного анализа) обобщенным этапом исследования и совершенствования сложных объектов с помощью инструментария системной инженерии является системный синтез. Считается, что процедура его практического использования основывается на обосновании и реализации оптимальных (наилучших в некотором смысле) или рациональных решений, а основными подходами по их отысканию служат эвристический поиск и нахождение экстремума методами математического анализа или математического программирования. Кратко охарактеризуем особенности и области применения каждого из этих двух подходов.
С определенной условностью, все эвристические приемы поиска искомых решений могут быть разделены на интуитивные, дедуктивные и индуктивные. Принципиальным отличием приемов первого типа является то, что полученные с их помощью результаты не всегда подлежат обоснованию в том смысле, как это принято в формальной логике, а потому и не могут быть воспроизведены или объективно проверены другими лицами. Напротив, два других способа принятия решений тесно связаны с соответствующими логическими методами построения умозаключений. В частности, дедуктивный метод использует в качестве исходных посылок общепринятые закономерности, а следствий - их проявление в конкретных условиях. Индуктивный же метод базируется на полном или yпорядоченном переборе всех тех вариантов искомого решения, которые не противоречат объективно действующим законам природы.
Если же провести инвентаризацию известных ныне эвристических приемов, то оказывается, что их чуть ли не дюжина [11]. В самом деле, это аналогия и имитация, призванные пополнить недостающую информацию; адаптация и повышение разнообразия во имя повышения живучести проектируемого объекта; агрегирование, детерминация, декомпозиция, линеаризация и унификация - для упрощения исследуемой ситуации; ранжирование и оптимизация, направленные на компенсацию какой-либо неопределенности, и т. п..
Что касается методики поиска экстремальных (наименьших и наибольших) количественных результатов решения оптимизационных задач, то она довольно подробно описана в соответствующих учебниках по высшей математике (математический анализ) и ее прикладным разделам (линейное, нелинейное и другие виды математического программирования). Естественно, что здесь не имеет смысла воспроизводить эту методику полностью, хотя некоторые ее моменты и будут изложены ниже - перед решением конкретных задач.
В целом же обобщенная процедура совместного применения методов системного анализа и синтеза сложных объектов может быть представлена так, как это сделано, например, на рис. 1.3.
Подчеркнем совпадение структуры (см. рис. 1.3) с известной формулой трехэтапного познания и преобразования действительности: «от живого созерцания - к абстрактному мышлению – и от них к практике». Однако эта диаграмма более содержательна, так как включает в себе элементы так называемой гибкой системной методологии. Именно такая методология может оказаться конструктивной для системного анализа и системного синтеза тех рассматриваемых ниже человекомашинных систем и процессов в техносфере, которые относятся к классу плохо структурируемых.
Обратим внимание на ряд дополнительных трудностей, сопутствующих системному анализу и системному синтезу процессов и явлений в таких сложных объектах, как рассматриваемые человекомашинные системы, не говоря уже о техносфере в целом.
1. Во-первых, это большое число факторов, реально влияющих на человекомашмнную систему. С некоторым преувеличением можно утверждать, что на процесс ее функционирования влияет буквально все или почти все. Действительно, ведь то, что влияет на человека, машину и окружающую их среду, влияет также и на совокупные свойства всей этой системы.
2. Во-вторых, это дефицит или низкое качество имеющейся ныне информации, что делает ее зачастую непригодной для моделирования. Указанные причины обусловлены дефицитом моделей, позволяющих сформулировать требования к составу и параметрам оперируемых ими исходных данных. Если же нет спроса, то нет и целенаправленной работы по накоплению подобной информации.
3. Наконец, это «букет» неопределенностей, затрудняющих моделирование и принятие решений, основанных на его результатах. Речь идет о таких видах неопределенности, как: а) объективная, связанная со случайностью процессов в рассматриваемых здесь сложных объектах; б) стратегическая, порожденная непредсказуемостью действий других подобных систем; в) гносеологическая, связанная с нечеткостью представления учитываемых факторов.
Однако перечисленные особенности выбранного здесь объекта, предмета и метода исследования не должны истолковываться как препятствие на пути к моделированию рассматриваемых процессов. Скорее, наоборот: осознание и своевременный учет подобной специфики сделают предложенные здесь модели и методы более корректными, а значит, и абсолютно необходимыми для всестороннего исследования и совершенствования исследуемых здесь сложных процессов в техносфере.
