Семиотические модели

В каждом акте информационного обмена между объектом и полу­чателем информации можно обнаружить трех его участников: знак, объект, который он обозначает, и получателя (пользователя) знака. В зависимости оттого, отношения между какими элементами рассмат­риваются, экономическую семиотику разделяют на три раздела: пред­метную область, семантику и синтактику.

В соответствии с описанными разделами семиотики образуются три уровня отображения информации. Изучение информации во всем ее многообразии соответствует инфологическому уровню. Исключением из рассмотрения получателем информации практических задач осуще­ствляется переход к анализу информации на семантическом уровне. С отвлечением от содержания знаков изучение информации переводит­ся на уровень синтактики. Каждый уровень изучения информации описывается специальной моделью: инфологической, семантической и синтаксической.

Мифологическая (информационно-логическая) модель — это модель предметной области, определяющая совокупность информационных объектов, их атрибутов и отношений между объектами, динамику из­менения предметной области, а также характер информационных потребностей пользователей. Модель создается по результатам обсле­дования предметной области и дает возможность увидеть, какая ин­формация будет получена в результате решения той или иной задачи и какой информацией для получения решения надо располагать, т.е. со­держание и объем входной и выходной информации.

Семантическая модель, так называемая информационная модель, — это абстракция предметной области, адекватное отражение потоков информации, объединяющих все структурные и материальные элемен­ты системы — людей, оборудование, документы, изделия и т.д., — которые рассматриваются лишь как информационные объекты, источ­ники или носители информации. Семантические модели включают модели информационных взаимосвязей задач управления, документов и массивов, подразделений, руководителей и отдельных исполнителей.

Синтаксическая модель — это описание формальных процедур под­готовки (структура данных) и переработки данных. Комплекс синтак­сических моделей, чаще называемый математическим обеспечением, представляет собой совокупность алгоритмов и машинных программ переработки информации.

К классу семиотических моделей относится логико-лингвистичес­кая модель, которая создается на основе формализации множества зна­ний об объекте, отражающих его функциональные свойства. Под логи­ко-лингвистической моделью понимается модель знаний об объекте, представленных в лингвистической форме, и механизм их вывода [75]. Знаниями, необходимыми для логического вывода, служат фреймы (структура представления знаний), правила и процедуры. Фреймовая модель — это способ представления знаний, основанный на использо­вании фреймов и их сетей.

Следует отметить, что представленная классификация моделей от­ражает только основные классы и выполняет функцию понятийного аппарата и ориентира среди множества различных конструкций моде­лей.

3.4. Общая классификация методов исследований

Метод (от греч. methodos— путь исследования, познания) опреде­ляется как совокупность действий, приемов, направленных на дости­жение некоторой цели. Методы науки, с одной стороны, отража­ют познанные законы исследуемой сферы окружающего мира, а с другой — выступают как средства дальнейшего познания.

Среди методов, используемых в исследовании, различают:

1) общие методы научного познания (логические методы познания). Метод научного познания — система действий по объек­тивному познанию явлений, любых объектов и процессов;

2) методы исследований. Метод ис­следований — это инструмент для решения научных задач с целью уста­новления закономерностей или знаний в численном выражении о процессах, технологиях, явлениях.

Научные исследования строятся на двух основополагающих клас­сах методов:

1) формальных. Формаль­ные методы опираются на точные абстрактные языки (математические, формальной логики и др.), модели и объекты;

2) эвристических (неформальных). Эвристические методы - это специальные логические способы решения задач, построенные на методах научного познания и на использовании специальных правил, приемов, упрощений и обобщений.

В науке сформировались различные классификации формальных методов. В данном разделе ограничимся методами, которые являются основополагающими для исследования систем управления, особенно в области принятия управленческих решений. К ним относят:

• аналитические методы, или методы элементарной математики (функциональный анализ), и классические методы математиче­ского анализа (интегральные и дифференциальные, вариацион­ные исчисления);

• вероятностно-статистические методы (математическая статис­тика и теория вероятностей);

• методы исследования операций как приложение математиче­ского программирования, вероятностно-статистических, анали­тических и сетевых методов, методов теории игр к задачам управления;

• методы теории выбора и принятия решений;

• методы математической логики;

• математическое и имитационное моделирование.

Эвристические методы разделяются на три класса:

1) методы как совокупность присущих человеку механизмов, с по­мощью которых порождаются процедуры, направленные на ре­шение творческих задач (дедуктивные и индуктивные методы, метод аналогий, анализ и синтез) и относящиеся к общим мето­дам научного познания;

2) методы, направленные на сокращение времени решения задач
(процедура направленного перебора, матричные методы и др.);

3) методы экспертных оценок.

3.5. Формальные методы исследований

Аналитические методы. Нахождение точных количественных связей между зависимыми факторами достигается аналитическими метода­ми. Особенность методов состоит в использовании детерминирован­ной информации, строгой алгоритмизации действий и однозначности установленной функциональной зависимости. Аналитические методы находят широкое применение в разработке планов и проектов, в рас­четных операциях по оценке производственной, экономической и финансовой деятельности, в расчете нормативов расхода различного вида материальных, информационных и человеческих ресурсов, в параметрическом исследовании систем управления и других видах деятельности.

Аналитические методы основываются на фундаментальной теории математического анализа, функционального анализа, интегральных и дифференциальных исчислений, разработанной группой выдающих­ся отечественных ученых - А.Н. Колмогоровым, С.В. Фоминым, Л.С. Портнягиным, Л.В. Канторовичем и др.

Вероятностно-статистические методы. Все реальные системы и про­цессы относят к классу вероятностных систем. Анализ и оценка слу­чайных переменных величин, отображающих функционирование систем и процессов, производятся с применением вероятностно-ста­тистических методов. Эти методы предназначены для решения следу­ющих задач:

• нахождения законов распределения случайных величин и определения характера случайных процессов (различая стационар­ные и нестационарные), исследуемых процессов и систем;

• разработки вероятностных (статистических) и экономико-статистических моделей случайных процессов и систем;

• оценки устойчивости, надежности и рисков функционирования системы.

В управлении и экономике вероятностно-статистические методы получили широкое распространение в таких видах деятельности, как стратегическое планирование, тестирование или экспериментирова­ние системы, диагностика внутренней и внешней среды системы, про­гнозирование, анализ и контроль.

Фундаментальная теория математической статистики и теории ве­роятностей изложена и в многочисленных классических трудах оте­чественных (А. Колмогоров, В. Немчинов, Е. Вентцель, Н. Смирнов, В. Пугачев и др.) и зарубежных (Б. Ван-дер-Варден, В. Феллер, А. Хальд и др.) ученых и служит эффективным инструментом в исследовании вероятностных систем и случайных процессов.

Методы исследования операций. Модельное исследование систем с целью оптимизации их функционирования осуществляется методами исследования операций [10; 93; 97]. Цель исследования операций со­стоит в том, чтобы выявить оптимальный способ достижения цели уп­равления в условиях ограниченных ресурсов — технических, матери­альных, трудовых и финансовых.

Теория исследования операций зародилась в 1940-х гг. в связи с необходимостью решения военных стратегических и тактических задач, а также задач оптимального использования ресурсов. С ее развитием намечалось целенаправленное применение математических методов для решения задач управления. К ним относятся методы математическо­го программирования (линейное и нелинейное, целочисленное, ди­намическое и стохастическое программирование), аналитические и вероятностно-статистические методы, сетевые методы, методы тео­рии массового обслуживания, теории игр (теории конфликтных си­туаций) и др.

Одним из основных достижений теории исследования операций считается типизация моделей управления и методов решения задач. Например, для решения транспортной задачи, в зависимости от ее раз­мерности, разработаны типовые методы — метод Фогеля, метод по­тенциалов, симплекс-метод. Также при решении задачи управления запасами, в зависимости от ее постановки, могут использоваться ана­литические и вероятностно-статистические методы, методы динами­ческого и стохастического программирования.

В управлении особое значение придается сетевым методам плани­рования. Эти методы позволили найти новый и весьма удобный язык для описания, моделирования и анализа сложных многоэтапных работ и проектов. В исследовании операций значительное место отво­дится совершенствованию управления сложными системами с при­менением методов теории массового обслуживания и аппарата марков­ских процессов. С развитием вычислительных средств одним из распространенных методов принятия решений выступает деловая игра, представляющая собой численный эксперимент с активным участием человека. Существуют сотни деловых игр. Они применяются для изу­чения целого ряда проблем управления, экономики, теории организа­ции, психологии, финансов и торговли.

Начиная с 1940-х гг., созданы фундаментальные труды по исследо­ванию операций. Это основополагающие работы отечественных уче­ных: Л.В. Канторовича (1945), Е.С. Вентцель (1964), В.Г. Болтянского (1966), Е.Г. Гольштейна и Д.Б. Юдина (1966), Ю.Б. Гермейера (1967, 1971), Н.П. Бусленко и Ю.А. Шрейдер (1969) и многочисленных за­рубежных ученых: Р.Д. Льюса и X. Райфа (1963), Д. Гейла (1963), С. Карлина (1964), А. Кофмана (1965), Дж. фон Неймана и О. Морген-штерна(1970), Г. Вагнера (1972), X. Таха(1982) и др. В последнее деся­тилетие XX в. методы исследования операций вновь широко освеща­ются в публикациях по оптимизации управления, в частности в публикациях Р. Томаса (1999), В. Карманова и В. Федорова (1996).

Методы теории выбора и принятия решений. Это класс методов формирования альтернатив и их оценки по критерию при активном учас­тии лица, принимающего решение (эксперта, консультанта, исследо­вателя, аналитика и т.д.). Элементами принятия решений являются множество вариантов и принцип оптимальности, т.е. имеем , ОП, где

• — множество вариантов,

• ОП — условие допустимости альтернатив (принцип оптимальности).

• лицом, принимающим решение (ЛПР), называют человека, имеющего цель, которая служит мотивом поста­новки задачи и поиска ее решения.

Особенность методов теории выбора и принятия решений заклю­чается в органическом сочетании в них формального и эвристическо­го аппарата таких процедур, как обработка экспертной информации, формирование альтернатив. Они также широко применяются при ре­шении многокритериальных задач, которые активно используются в исследовании проблем управления.

Методы математической логики. Эти методы представляют собой применение функций алгебры логики (конъюнкций, дизъюнкций и вероятностных функций) и операций с ними для анализа и оценки сложной организационной структуры системы. Заслуживают внима­ния логико-статистические методы, позволяющие описать структуру любой сложности с помощью функций алгебры логики и создать для каждого элемента структуры вероятностную модель его функциони­рования.

Моделирование. Под моделированием понимается процесс описа­ния системы (или процесса, объекта) комплексом математических и информационных моделей, которые характеризуют ее с определенной степенью детализации, и воспроизведение функционирования систе­мы (или процесса, объекта) программными и вычислительными сред­ствами. Моделирование с использованием математических моделей называется математическим моделированием, с использованием ими­тационных моделей — имитационным.

Моделирование — это всегда эксперимент с использованием моде­лей и вычислительных технологий, который позволяет проанализиро­вать возможные альтернативы, оценить их преимущества и недостат­ки. Наконец, моделирование — это эффективный и безрисковый подход к экспериментированию, который невозможен в реальной жизни.

Развитие вычислительной техники и программирования позволи­ло создавать реалистические математические модели функционирова­ния сложных систем. В этой связи понятие «имитационное моделиро­вание» распространяется на моделирование функционирования систем независимо от класса модели, поэтому в общем случае под имитаци­онным моделированием понимается численный метод проведения вы­числительных экспериментов с имитационными и математическими моделями, описывающими поведение сложных систем в течение про­должительных периодов времени [65].

Сложность и трудоемкость моделирования компенсируются теми возможностями, которые открываются в исследовании сложных сис­тем. Возможность учета динамики, нелинейности, вероятностной при­роды некоторых процессов и внешних факторов системы и исследова­ния ее путем вычислительного эксперимента в «ускоренном» масштабе времени позволяет избежать существенных ошибок при создании и функционировании сложных экономических систем, отдельных тех­нологических линий и процессов.

Теория математического и имитационного моделирования получи­ла широкое развитие в 1970-1980-х гг. Это труды зарубежных ученых, таких как Т. Нейлор и его соавторы из Института социальных систем и компьютерных имитационных экспериментов США, Р. Шеннон, К. Эрроу, Л. Гурвиц и др., и отечественных ученых — Н. Моисеева, Н. Бусленко, А. Аганбегяна, К. Багриновского, Ю. Геронимуса, А. Гран-берга, Ю. Полляка, Д. Голенко, В. Кулешова и др.