Исследование систем управления (учебник)

11108

сионной зависимости между показателями эффективности управления и обусловливающими его факторами – количеством и квалификацией персонала, оснащенностью труда, уровнем оплаты управленческого персонала. Корреляционный анализ изучает тесноту связей между признаками, например, степень зависимости результатов управления от квалификации высшего управленческого звена.

Если в процессе статистического описания исследуемого объекта открывается возможность разработать не только отдельное уравнение регрессии, а взаимосвязанную систему таких уравнений для оценки, анализа и прогнозирования динамики целого набора переменных, то такие системы называют эконометрическими моделями. Основу подобной модели составляет система регрессионных уравнений, каждое из которых отображает одну из зависимостей, закономерностей изменения свойств изучаемого сложного объекта. Помимо уравнений в модель могут быть включены выражения, описывающие тренды развития отдельных явлений, и тождества, характеризующие балансовые увязки между переменными. Достоинством эконометрических моделей является то, что элементы и результаты исследований (например, получаемые прогнозные значения переменных) увязаны в единую непротиворечивую (согласованную) систему.

Методы многомерного статистического анализа представляют собой раз-

дел математической статистики, посвященный математическим методам построения оптимальных планов сбора, систематизации и обработки многомерных статистических данных, направленных на выявление характера и структуры взаимосвязей между компонентами исследуемого признака. К этой группе относятся, например, методы факторного и кластерного анализа. Кластерный анализ позволяет уменьшить пространство рассматриваемого множества объектов, объединяя их в группы (кластеры) по определенным признакам. На основе подобного анализа могут быть построены эмпирические классификации объектов (например, классификации потребителей со сходными потребительскими характеристиками). Факторный анализ также обеспечивает «сжатие» информации о сложном явлении (объекте, проблеме), но в пространстве признаков. Например, с его помощью можно объединить множество факторов, влияющих на изучаемую переменную (например, факторы повышения производительности труда) в несколько обобщенных факторов, которые в достаточной для данного исследования степени объясняют изменения изучаемой переменной. Данные группы методов позволяют агрегировать (обобщать, сжимать) информацию, что облегчает выдвижение рабочих гипотез об исследуемом объекте и их проверку

Распространенным методом исследования сложных проблем является имитационное моделирование. Это связано с тем, что большинство реальных объектов в силу сложности, разнообразия характера функционирования различных подсистем, не могут быть адекватно описаны с помощью только аналитических или статистических математических методов. Имитационная модель представляет собой экономико-математическую модель изучаемой системы,

11209

предназначенную для ее исследования в процессе машинной имитации. Процесс имитации представляет собой экспериментальный метод изучения, когда при различных задаваемых значениях вводимых данных ведется наблюдение за изменениями изучаемых характеристик и проводится анализ полученных результатов.

Важно, что имитационная модель позволяет использовать всю располагаемую информацию вне зависимости от ее формы представления (словесное описание, графические зависимости, блок-схемы, математические модели отдельных блоков и др.) и степени формализации. Имитационные модели получили большое распространение потому, что не накладывают жестких ограничений на используемые исходные данные. Наоборот, они позволяют творчески, гибко использовать всю имеющуюся информацию об объекте исследования. Имитационная модель строится по образцу и в соответствии со структурой объекта исследования. Имитационная модель может быть с фиксированными входными параметрами и параметрами модели. Это детерминированная имитационная модель.

Если же входные параметры и (или) параметры модели могут иметь случайные значения, то говорят о моделировании в случайных условиях, а модель может быть названа статистической. Чаще всего имитационные модели являются статистическими.

С помощью имитационных моделей можно, например, определить, при каких сочетаниях вводимых (экзогенных) факторов достигается оптимальный результат изучаемого процесса, установить относительное значение тех или иных факторов. Это может быть полезно, например, при изучении различных методов и средств экономического стимулирования работы персонала. Динамическая имитация применяется в прогнозировании, позволяя экспериментально воспроизвести процессы развития сложных объектов. Так изучают возможные последствия развития крупных структурных изменений, внедрения научнотехнических достижений, принятия плановых решений и т.п.

Статистические методы позволяют, прежде всего, исследовать систему с точки зрения процессов, динамики. Расширение возможностей отображения сложных систем и процессов на основе статистических методов по сравнению с аналитическими методами можно объяснить тем, что при применении статистических представлений процесс постановки задачи и формирования модели частично заменяется статистическими исследованиями, позволяющими, не выявляя все детерминированные связи между изучаемыми событиями или учитываемыми компонентами сложной системы, на основе выборочного исследования (исследования представительной выборки) получать статистические закономерности и распространять их с определенной вероятностью на поведение системы в целом.

Однако не всегда можно получить статистические закономерности, не всегда может быть определена представительная (репрезентативная) выборка, доказана правомерность применения статистических закономерностей. В ряде случаев для получения статистических закономерностей требуются недопусти-

1103

мо большие затраты времени, что также ограничивает возможности их применения.

Логические и информационные методы исследований

В связи 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. Эти группы методов позволяют описывать системы – их состав, структуры и взаимодействия на своих языках, часто достаточно универсальных.

Теоретико-множественные представления, предложенные Г. Кантором,

базируются на понятиях: множество, элементы множества и отношения на множествах. Сложную систему можно отобразить в виде совокупности разнородных множеств и отношений между ними. В множестве могут быть выделены подмножества. Из двух и более множеств или подмножеств можно, установив отношения между их элементами, сформировать новое множество, состоящее из элементов, качественно отличающихся от элементов исходных множеств (при таком преобразовании у элементов нового множества как бы появляется иной смысл по сравнению с исходными).

При теоретико-множественных представлениях можно вводить любые отношения. Тем самым, можно описать системы любой сложности. При конкретизации применяемых отношений и правил их использования можно получить одну из алгебр логики, один из формальных языков математической лингвистики. Можно также создать язык моделирования сложных систем, который затем, получив соответствующее название, может развиваться как самостоятельное научное направление.

Логические представления переводят реальную систему и отношения в ней на язык одной из алгебр логики (двухзначной, многозначной), основанных на применении алгебраических методов для выражения законов формальной логики. Наибольшее распространение получила бинарная алгебра логики Буля (булева алгебра).

Алгебра логики оперирует понятиями: высказывание, предикат, логические операции (логические функции, кванторы). В ней доказываются теоремы, приобретающие затем силу логических законов, применяя которые, можно преобразовать систему из одного описания в другое с целью ее совершенствования: можно, например, получить более простую структуру (схему), содержащую меньшее число состояний, элементов, но осуществляющую требуемые функции. Теоремы доказываются и используются в рамках формального логического базиса, который определяется совокупностью специальных правил. Логические методы представления систем относятся к детерминированным, хотя возможно их расширение в сторону вероятностных оценок.

На базе математической логики созданы и развиваются теории логического анализа и синтеза, теория автоматов. На основе логических представлений первоначально начинали развиваться некоторые разделы теории формальных

1114

языков.

Благодаря тому, что при теоретико-множественных представлениях систем и процессов в них можно вводить любые отношения, эти представления: а) служат хорошим языком, с помощью которого облегчается взаимопонимание между представителями различных областей знаний; б) могут являться основой для возникновения новых научных направлений, для создания языков моделирования, языков автоматизации проектирования.

Данные методы применяются при исследовании новых структур систем разнообразной природы, в которых характер взаимодействия между элементами еще не настолько ясен, чтобы было возможно их представление аналитическими методами, а статистические исследования либо затруднены, либо не привели к выявлению устойчивых закономерностей. В то же время следует иметь в виду, что с помощью логических алгоритмов можно описывать не любые отношения, а лишь те, которые предусмотрены законами алгебры логики и подчиняются требованиям логического базиса.

Логические представления нашли широкое практическое применение при исследовании и разработке автоматов разного рода, автоматических систем управления и контроля, а также при решении задач распознавания образов. Логические представления лежат в основе теории алгоритмов. В то же время возможности логических методов ограничены базисом и функциями алгебры логики и не всегда позволяют адекватно отобразить реальную проблемную ситуацию.

Информационные представления возникли в связи с потребностями анализа текстов и языков. Однако в течение уже достаточно многих лет эти представления широко применяются для отображения и анализа процессов в сложных системах в тех случаях, когда не удается применить сразу аналитические, статистические представления или методы формальной логики.

В частности, информационные представления являются удобным аппаратом (особенно в сочетании с графическими) для первого этапа постепенной формализации задач принятия решений в плохо структурируемых ситуациях, чем и был вызван возрастающий интерес к этим методам со стороны инженеров и разработчиков сложных систем. На их основе разрабатывают языки моделирования, автоматизации проектирования и т.д.

Информационный подход базируется на основных понятиях теории информации. Здесь может быть выделен ряд направлений, прежде всего – лингвистическое, семиотическое, энтропийное.

Лингвистические представления базируются на понятиях тезауруса (множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями; тезаурус характеризует структуру языка, словарь), грамматики (правил образования смысловыражающих элементов разных уровней тезауруса), семантики (смыслового содержания формируемых фраз, предложений и других смысловыражающих элементов) и прагматики (смысл для данной задачи, цели).

Семиотические представления базируются на понятиях: знак, знаковая система, знаковая ситуация. Семиотика возникла как наука о знаках в широком

1125

смысле. Однако наиболее широкое практическое применение нашло направление лингвистической семиотики, которое наряду с основными понятиями семиотики (знак, знаковая система и т.п.) широко пользуется некоторыми понятиями математической лингвистики (тезаурус, грамматика и т.п.). Семиотика позволяет описывать, прежде всего, информационные структуры сложных систем.

Энтропийные представления основаны на фундаментальном информаци- онно-кибернетическом понятии неопределенности. Энтропия может выступать универсальной характеристикой сложных систем, в том числе, систем управления и использоваться для исследования различных системных аспектов, например, для моделирования структуры управления.

В последние годы, в связи с поиском эффективных методов управления информационный подход приобретает все большее значение. Он используется для анализа и моделирования структур управления организацией, формирования моделей взаимодействия систем, моделирования процессов принятия решений, сравнительного анализа влияния нововведений на реализацию целей систем управления и т.д.

5.3. Методы эмпирических исследований

-опросы,

-наблюдения,

-эксперименты,

-измерения.

Методы эмпирических исследований основаны на получении информации опытным путем. Эмпирическое исследование, как отмечалось выше, позволяет на базе установленных опытным путем новых фактов и их обобщения сформулировать новые знания. На эмпирическом уровне исследование осуществляется в иной логической последовательности: «факты – явления – процессы – законы - принципы». К этим методам относят: изучение документации, опросы, наблюдения, эксперименты, измерения, сравнения и другие.

Опрос – метод исследований, основанный на устном или письменном обращении к опрашиваемой совокупности людей (респондентам) с вопросами, содержание которых представляет проблему исследования на эмпирическом уровне. Опрос – наиболее распространенный метод сбора первичной информации, особенно при изучении субъективных мнений людей, и их отношения к анализируемым событиям. Это обусловлено рядом причин:

•метод достаточно универсален, т.е. позволяет регистрировать информацию различной природы (например, и мотивы деятельности людей, и результаты их деятельности);

•полученная данным методом вербальная информация в целом надежнее, чем невербальная; кроме того, она легче поддается количественной обработке, в том числе с помощью вычислительной техники;

•экономичность данного метода по сравнению с другими.

1136

Для получения наиболее достоверной информации должны быть реализованы основные фазы опроса: 1) адаптация, в процессе которой у респондента создается мотивация ответа на вопросы и он подготавливается к исследованию; 2) достижение поставленной цели, т.е. сбор основной информации, необходимой для решения поставленных задач исследования; 3) снятие напряжения опрашиваемого за счет предложения ему легких функционально-психологических вопросов. По характеру взаимодействия исследователя и респондента опросы классифицируют на очные (интервью) и заочные (анкетирование).

Интервью – проводимая по определенному плану беседа, предполагающая прямой контакт интервьюера с респондентом. Интервью используется на разных этапах исследования: во-первых, оно используется на ранних стадиях исследования для уточнения гипотез, задач, методики исследования; во-вторых, применяется в качестве основного метода исследования при ограниченной выборке, особенно, когда надо получить информацию социальнопсихологического характера; в-третьих, интервью используется в качестве дополнительного метода сбора информации к другим методам.

Анкетирование – один из наиболее распространенных видов опроса, основными компонентами которого являются исследователь, анкета (опросный лист) и респондент. С точки зрения достоверности информации тот или иной вид опроса предпочитается в зависимости от целей и особенностей исследования. Так, предполагается, что анкета, обеспечивающая полную анонимность, позволяет лучше исследовать темы, имеющие большую личную значимость.

Интервью дает более глубокую и развернутую информацию субъективного мира опрашиваемых, анкетные опросы – массовую представительную картину. Целесообразно в одном исследовании комбинировать анкетный опрос и интервью, что повышает достоверность информации. Специфическим видом опроса является опрос экспертов-специалистов исследуемой области.

Наблюдение представляет собой прямую регистрацию событий очевидцем. Наблюдение редко бывает основным способом сбора первичной информации. Обычно оно применяется наряду с другими методами, а также в тех случаях, когда необходимая информация не может быть получена никакими другими способами. Виды наблюдений выделяются по следующим признакам:

а) по степени формализации процедуры – не структуризованное (неконтролируемое), в котором исследователь не определяет заранее, какие именно элементы изучаемого процесса он будет наблюдать, и структуризованное (контролируемое), при котором заранее определяется процедура регистрации событий;

б) по степени участия наблюдателя в исследовании – включенное, при котором наблюдатель в той или иной степени включен в этот процесс, и не включенное, при котором наблюдатель регистрирует события «со стороны»;

в) по условиям организации – полевое наблюдение (в естественных условиях) и лабораторное – проводимое в экспериментальной ситуации.

Экспериментирование как метод исследования систем управления

1158

имитацию), которые позволяют воссоздать и «проиграть» ситуацию «на бумаге», а не в реальных условиях. Наиболее эффективным при этом является подход, основанный на применении имитационных моделей (см. далее). Однако любое моделирование - не только имитационное, позволяющее обеспечить проверку аналогичных объяснительных гипотез, также может быть отнесено к методам проведения мысленного эксперимента. Этот метод существенно зависит от положенных в основу модели предположений. Для систем управления эффективным методом сбора экспериментальной информации является проведение игровых имитационных экспериментов (деловые игры), позволяющих воспроизвести те связи и взаимодействия, которые невозможно отразить в формальной модели.

Игровое моделирование выступает средством эффективного отображения сложных хозяйственных ситуаций, позволяющим охватить разнонаправленные интересы нескольких хозяйственных звеньев. Деловая игра, являясь своеобразной «живой» моделью, позволяет учесть высокий уровень неопределенности среды и ее динамизм, конфликтность ситуации, неполноту информации. Разрешение таких проблемных ситуаций требует организации специальных форм взаимодействия ЛПР друг с другом. Важное направление здесь представляют исследовательские деловые игры, в том числе, управленческие. В этом случае деловая игра выступает в качестве своеобразной лаборатории поиска и отладки экономических и организационных условий деятельности и нововведений

Игровое моделирование охватывает задачи корректировки индивидуальных предпочтений и выработки решений, приемлемых для всех участников игры. Принципиально важным моментом является включение людей в модель в качестве ее конструктивных элементов. Тем самым, неформализованные процессы воспроизводятся через принятие решений человеком, через взаимодействие участников игры.

Диапазон применения игрового моделирования охватывает проблемы различного уровня: от конкретных задач принятия решений по той или иной функции управления, до комплексных задач, охватывающих сферу, область управления, от первичных звеньев управления до общественного хозяйства в целом.

Своеобразной разновидностью экспериментов является тестирование – реализация искусственно созданного воздействия испытательного характера на объект исследования (элемент или систему управления в целом) в натурных или лабораторных условиях, которое вызывает ответную реакцию системы управления. Основное назначение – контроль и установление соответствия между значениями входных и выходных параметров испытуемой системы при выполнении ею различных функций в разных режимах управления.

Тест определяют и как метод изучения глубинных процессов деятельности человека, посредством его высказываний или оценок факторов функционирования системы управления. В этом случае тест включает набор высказываний и оценок по определенной проблеме или ситуации.

1169

В управлении при помощи тестирования можно исследовать проблемы использования ресурсов (в частности, важнейшего из них — времени), уровень квалификации персонала, распределение функций управления, сочетание формального и неформального управления, стиль управления и пр.

5.4.Измерения как основа эмпирических исследований

-понятие измерения;

-шкалы измерений;

-типы шкал измерений.

Анализ информации, собранной в ходе исследований, требует разработки методов количественного описания систем, позволяющих регистрировать не только количественные, но и качественные факторы.

В исследовании и моделировании социально-экономических систем обычно выделяются три уровня использования количественных методов: измерение, математическое моделирование и принятие решений. Уровень измерения – это количественное представление переменных и количественных закономерностей. Математическое моделирование – описание результатов измерения математическими зависимостями (построение математических моделей). Принятие решений – поиск значений переменных, оптимизирующих объекты в заданном направлении.

Все три уровня взаимно обусловливают и дополняют друг друга. Любая модель системы опирается на определенную систему экономических измерителей. В то же время, одним из важнейших результатов экономикоматематического моделирования является получение новых (вторичных) экономических измерителей – экономически обоснованных цен на продукцию, оценок эффективности разнокачественных природных ресурсов, количества информации и т.п.

Именно измерение является центральным моментом при изучении количественных аспектов систем. Измерение - это процедура, с помощью которой объект сравнивается с некоторым эталоном и получает числовое выражение в определенном масштабе или шкале. Измерение может рассматриваться как эм-

пирическое исследование. Различают прямые и косвенные измерения. Измере-

ние предполагает наличие следующих основных элементов: объекта измерения, измерительного прибора, метода измерения, наблюдателя (исследователя), шкалы измерения.

Шкалой называется числовая система, принятая для измерения.

Тип шкалы измерения определяется качественными особенностями эмпирической системы, теми отношениями и операциями, которые могут быть в ней заданы (имеют смысл). Существует целый класс шкал, однозначно отображающих данную эмпирическую систему в числовую.

В определении шкал участвуют понятия равенства, порядка, дистанции между пунктами шкалы (интервалы), начало отсчета и единица измерения. В

12017

зависимости от наличия или отсутствия этих элементов возникают различные типы шкал.

Минимальное требование к любой шкале – «назвать» объект, отождествить его с некоторым числом. По некоторому эмпирическому отношению эквивалентности объекты объединяются в классы. Если это требование оказывается единственным, то в таком случае шкала называется номинальной или шкалой наименований. Данная шкала устанавливает отношения эквивалентности между признаками (свойствами), принадлежащими к одной качественной совокупности. Она несет минимум информации о свойствах объектов, т.к. позволяет только отличить один объект от другого. Любую классификацию можно считать измерением в номинальной шкале, по которой каждый класс получает числовое наименование, например, номер специальности в вузе, артикул товара и т.п.

Шкала, в которой порядок элементов по уровню проявления некоторого свойства существенен, а количественное выражение различия не существенно или бесполезно, или плохо осуществимо, называется ординальной (ранговой) или шкалой порядка. Шкала порядка получается, если при измерении моделируются не только эмпирические отношения равенства и неравенства между объектами, но и отношения порядка между ними, т.е. наблюдается определенное упорядочение объектов относительно друг друга. Измерение в ординальной шкале позволяет установить, что объект обладает рассматриваемым свойством в большей или меньшей степени по сравнению с другими объектами. Это простейшая форма количественной оценки величин. В соответствии с ординальной шкалой ранжируются объекты или их классы. В ординальных шкалах измеряется качество, полезность, уровень интеллекта и т.п. На практике широко используется ранжирование объектов или их свойств.

Номинальная и ординальная шкалы являются качественными (неметрическими). Количественными или метрическими являются так называемые интервальные шкалы, т.к. в них может быть задан способ определения расстояния (интервала) между двумя объектами, выраженного в каких либо единицах измерения. Шкала интервалов образуется из шкалы порядка введением единицы измерения разности между членами упорядоченного ряда объектов (признаков).

Формально собственно интервальная шкала определяется как шкала, единственная с точностью до линейного преобразования вида:

y = ax + b,

где: a и b – числа, для которых определены операции умножения и сложения соответственно (a>0, b 0). Параметр а называется масштабом, параметр b

– началом отсчета.

Для использования этой шкалы необходимо ввести начало отсчета и единицу измерения (масштаб). Таким образом построена шкала температур Цельсия: b – температура замерзания воды; а – одна сотая интервала между точкой