Модель системного анализа в условиях неопределенности

Выше уже отмечалось, что в подавляющем большинстве реаль­ных больших систем учесть все факторы и причины происходящих событий даже для небольшого числа управляемых процессов со­вершенно невозможно. Всегда имеется некий остаток, в который в силу различных причин (не хватает объемов памяти, времени, отсутствуют источники информации) попадают неучтенные факторы и причины. Но даже и те из них, которые включены в рассмотрение, далеко не всегда ведут себя предсказуемо. По сути дела, любое решение приходится принимать в условиях неопределенности и большего или меньшего риска. При этом выбор наилучших решений существенно зависит от того, явля­ются ли решения единичными или их приходится принимать в однотипных условиях многократно. Для эффективного разового решения совсем не годится та стратегия, которая выбрана на основе благоприятного в среднем решения. Между тем разовые решения далеко не редкость в практике социального управления. Напротив, они встречаются весьма часто и имеют, как правило, важное значение. Например, куда направить капиталовложения, какую выбрать технологию для вновь создаваемого производства, кого назначить директором. В повседневной жизни мы также вынуждены принимать решения однократно или очень ограниченное число раз: какую выбрать профессию, за кого выйти замуж, иметь ли детей, если да, то сколько. Даже такую повторяющуюся задачу — как провести отпуск — человек решает лишь несколько десятков (в лучшем случае!) раз. И каждый раз такое решение приходится принимать в условиях некоторой не­определенности и риска. В этих ситуациях за критерий успеха не хочется брать некие «средние» значения или стандарты: хочется лучшее из возможного.

Для принятия многократных решений сложилась давняя традиция рассматривать исследуемые социальные процессы и представляющие их формальные конструкции как случайные величины, что, конечно же, не соответствует реальности. Пре­одолеть возникающие при этом трудности все же возможно, если использовать всю доступную информацию, отражающую как ретроспективу возникновения текущего состояния системы, так и ее реальную «жизнь» в настоящем. Одно это уже позволяет получить прогнозные оценки возможных значений управля­емых показателей функционирования системы. Несколько более формализованной задачей такого класса является моделирование систем массового обслуживания.