Методы, основанные на использовании знаний и интуиции специалистов

Развитие системного анализа неразрывно связано с такими понятиями, как «мозговая атака», «сценарии», «дерево целей», морфологические методы и т.п. Перечис­ленные термины характеризуют тот или иной подход к активизации выявления и обобщению мнений опытных специалистов-экспертов (термин «эксперт» в переводе с латинского означает «опытный»). Иногда все эти методы называют «экспертными». Однако есть и особый класс методов, связанных непосредственно с опросом экспер­тов, так называемый метод экспертных оценок (так как при опросах принято проставлять оценки в баллах и ран­гах), поэтому названные и подобные им подходы иногда объединяют термином «качественные» (оговаривая услов­ность этого названия, так как при обработке мнений, по­лученных от специалистов, могут использоваться и коли­чественные методы). Этот термин (хотя и несколько гро­моздкий) в большей мере, чем другие отражает суть мето­дов, к которым вынуждены прибегать специалисты, когда они не только не могут сразу описать рассматриваемую проблему аналитическими зависимостями, но и не видят, какие из рассмотренных выше методов формализованного представления систем могли бы помочь получить модель Для принятия решения.

Возникновение перечисленных терминов, как прави­ло, связано с конкретными условиями проведения ис­следований, или даже с именем автора подхода. Однако варианты последующего применения методов настолько разнообразны, что сейчас трудно говорить об однознач­ности использования приведенных терминов.

Дадим краткий обзор экспертных методов.

Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как «метод системати­ческой тренировки творческого мышления», направлен­ный на «открытие новых идей и достижение согласия группы людей на основе интуитивного мышления». Ме­тоды этого типа известны также под названиями мозго­вого штурма, конференций идей, коллективной генерации идей (КГЦ).

Обычно при проведении мозговой атаки, или сессий КГИ, стараются выполнить определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и выска­зывания ими новых идей; для этого рекомендуется при­ветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводится позднее), не допускается критика, не объявляется ложной идея и не прекращается обсуждение ни одной идеи. Требуется высказывать как можно боль­ше идей (желательно нетривиальных), стараться созда­вать как бы цепные реакции идей.

В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями, методы типа комиссий, судов (когда од­на группа вносит как можно больше предложений, а вторая — старается их максимально критиковать) и т.п. В последнее время иногда мозговую атаку проводят в форме деловой игры.

На практике подобием сессий КГИ являются разного рода совещания — конструктораты, заседания ученых и научных советов, специально создаваемых временных комиссий.

В реальных условиях достаточно трудно обеспечить жесткое выполнение требуемых правил, создать «атмосферу мозговой атаки», на конструкторатах и советах мешает влияние должностной структуры организации: трудно собрать специалистов на межведомственные ко­миссии. Поэтому желательно применять способы привле­чения компетентных специалистов, не требующие обяза­тельного их присутствия в конкретном месте и в конкрет­ное время и устною высказывания своих мнений.

Методы типа «сценариев». Методы подготовки и со­гласования представлений о проблеме или анализируе­мом объекте, изложенных в письменном виде, получили название сценариев. Первоначально этот метод предпо­лагал подготовку текста, содержащего логическую после­довательность событий или возможные варианты реше­ния проблемы, развернутые во времени. Однако позднее обязательное требование временных координат было снято, и сценарием стали называть любой документ, со­держащий анализ рассматриваемой проблемы и предло­жения по ее решению или по развитию системы, неза­висимо от того, в какой форме он представлен. Как пра­вило, на практике предложения для подготовки подоб­ных документов пишутся экспертами вначале индивиду­ально, а затем формируется согласованный текст.

Сценарий предусматривает не только содержатель­ные рассуждения, помогающие не упустить детали, ко­торые невозможно учесть в формальной модели (в этом собственно и заключается основная роль сценария), но и содержит, как правило, результаты количественного тех­нико-экономического или статистического анализа с предварительными выводами. Группа экспертов, подго­тавливающая сценарий, пользуется обычно правом по­лучения необходимых справок от предприятий и органи­заций, необходимых консультаций.

На практике по типу сценариев разрабатывались прог­нозы в отраслях промышленности. Разновидностью сце­нариев можно считать комплексные программы научно-техническою прогресса и его социально-экономических Последствий,

Роль специалистов по системному анализу при подго­товке сценария — помочь привлекаемым ведущим спе­циалистам соответствующих областей знаний выявить общие закономерности системы; проанализировать внеш­ние и внутренние факторы, влияющие на ее развитие и формирование целей; определить источники этих факто­ров; проанализировать высказывания ведущих специали­стов в периодической печати, научных публикациях и других источниках научно-технической информации; соз­дать вспомогательные информационные фонды (лучше автоматизированные), способствующие решению соответ­ствующей проблемы.

В последнее время понятие сценария все больше расширяется в направлении как областей применения, так и форм представления и методов их разработки: в сценарий вводятся количественные параметры и уста­навливаются их взаимозависимости, предлагаются мето­дики подготовки сценария с использованием ЭВМ (ма­шинных сценариев), методики целевого управления подготовкой сценария.

Сценарий позволяет создать предварительное пред­ставление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий — это текст со всеми вытекающими по­следствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), свя­занными с возможностью неоднозначного его толкова­ния разными специалистами. Поэтому такой текст сле­дует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.

Методы экспертных оценок. Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвя­щено много работ. В них рассматриваются формы экс­пертного опроса (разные виды анкетирования, интер­вью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормиро­вание, различные виды упорядочения и т.д.), методы об­работки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компе­тентности экспертов, достоверности их мнений), мето­дики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опро­сов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. за­висит от конкретной задачи и условий проведения экс­пертизы. Однако существуют некоторые общие пробле­мы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее.

Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явле­ния трактуется как случайная величина, отражением за­кона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значи­мости того или иного события. При этом предполагает­ся, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от груп­пы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным.

Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К пер­вому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип «хорошего измерителя», считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов — близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости на­званных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как «хороших измерителей», и необходи­мо осторожно подходить к обработке результатов экс­пертизы, поскольку в этом случае мнение одного (еди­ничного) эксперта, больше внимания уделяющего иссле­дованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для «хороших измерителей») в данном случае может привести к существенным ошибкам.

Задачи коллективного принятия решений по форми­рованию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных пла­нов целесообразно выявлять «редкие» мнения и подвер­гать их более тщательному анализу.

Другая проблема, которую нужно иметь ввиду при проведении системного анализа, заключается в следую­щем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экс­пертные оценки нужно смотреть как на некоторую «об­щественную точку зрения», зависящую от уровня науч­но-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос — это не одноразовая процедура. Та­кой способ получения информации о сложной пробле­ме, характеризующейся большой степенью неопределен­ности, должен стать своего рода «механизмом» в слож­ной системе, т.е. необходимо создать регулярную систе­му работы с экспертами.

Следует обратить также внимание на то, что исполь­зование классического частотного подхода к оценке ве­роятности при организации проведения экспертных оп­росов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использо­вания представительности выборки). Поэтому в настоя­щее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятно­сти достижения цели. Одной из разновидностей экс­пертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа.

Методы типа «Делъфи». Метод «Дельфи», или метод «дельфийского оракула», первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при по­вторении заседаний и повышении объективности результа­тов. Однако почти одновременно «Дельфи»-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке «дерева цели» и при разработке «сценариев».

Основные средства повышения объективности ре­зультатов при применении «Дельфи»-метода — исполь­зование обратной связи, ознакомление экспертов с ре­зультатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов.

В конкретных методиках, реализующих процедуру «Дельфи», это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последователь­ность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последо­вательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между эксперта­ми, но предусматривающих ознакомление их с мнения­ми друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точ­ку зрения, но это не всегда приводит к желаемому ре­зультату, а напротив, может усилить эффект приспособ­ляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опро­сов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при полу­чении обобщенных результатов оценок.

В силу трудоемкости обработки результатов и значи­тельных временных затрат первоначально предусматри­ваемые методики «Дельфи» не всегда удается реализо­вать на практике. В последнее время процедура «Дель­фи» в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем — морфологическому, сетевому и т.д. В частности, весьма перспектив­ная идея развития методов экспертных оценок, предло­женная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с «разверткой» проблемы во времени, что стано­вится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники.

Для повышения результативности опросов и активи­зации экспертов иногда сочетают процедуру «Дельфи» с элементами деловой игры: эксперту предлагается прово­дить самооценку, ставя себя на место конструктора, ко­торому реально поручено выполнять проект, или на ме­сто работника аппарата управления, руководителя соот­ветствующего уровня системы организационного управ­ления и т.д.

Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности.

Термин «дерево» подразумевает использование ие­рархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть под­целями нижележащих уровней или, начиная с некото­рого уровня, — функциями. Как правило, термин «дере­во целей» используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае «слабых» ие­рархий. Поэтому в последнее время все большее распро­странение получает предложенный В.М. Глушковым термин «прогнозный граф», который может представ­ляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со «слабыми» связями.

При использовании метода «дерево целей» в качест­ве средства принятия решений часто вводят термин «дерево решений». При применении «дерева» для выяв­ления и уточнения функций управления говорят о «де­реве целей и функций». При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее поль­зоваться термином «дерево проблемы», а при разработке прогнозов —- термином «дерево направлений разви­тия (или прогнозирования развития)» или упомянутым выше термином «прогнозный граф».

Метод «дерева целей» ориентирован на получение пол­ной и относительно устойчивой структуры целей, проб­лем, направлений, т.е. такой структуры, которая на про­тяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при по­строении вариантов структуры следует учитывать зако­номерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур це­лей и функций.

Термином «морфология» в биологии и языкознании определяется учение о внутренней структуре исследуе­мых систем (организмов, языков) или сама внутренняя структура этих систем. Идея морфологического опроса мышления восходит к Аристотелю и Платону, к извест­ной средневековой модели механизации мышления Р. Луллия. Однако в систематизированном виде методы морфологического анализа сложных проблем были раз­работаны швейцарским астрономом Ф. Цвикки, и долгое время морфологический подход к исследованию и про­ектированию сложных систем был известен под назва­нием метода Цвикки.

Основная идея морфологического подхода — система­тически находить наибольшее число, а в пределе — все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основ­ных (выделенных исследователем) структурных элемен­тов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способа­ми и рассматриваться в различных аспектах.

Отправными точками морфологического исследова­ния Ф. Цвикки считает:

1) равный интерес ко всем объектам морфологиче­ского моделирования;

2) ликвидацию всех ограничений и оценок до тех пор, пока не будет получена полная структура ис­следуемой области;

3) максимально точную формулировку поставленной проблемы.

Кроме этих общих положений, Цвикки предложил ряд отдельных способов (методов) морфологического модели­рования: метод систематического покрытия поля (МСПП), метод отрицания и конструирования (МОК), метод мор­фологического ящика (ММЯ), метод экстремальных си­туаций (МЭС); метод сопоставления совершенного с де­фектным (МССД), метод обобщения (МО). Наибольшую известность получили три первых метода.

МСПП предполагает, ^то существует некоторое число так называемых «опорных пунктов» знания в любой исследуемой области- Этими пунктами могут быть теоретические положения, эмпирические факты, открытые законы, в соответствии с которыми проте­кают различные процессы, и т.д. Исходя из ограни­ченного числа опорных пунктов знания и достаточного числа принципов мышлений) морфологическим мето­дом покрытия поля ищут все возможные решения по­ставленной проблемы.

Наиболее эффективными методами овладения но­выми знаниями, методами хозяйствования и управле­ния, являются деловые игры. Деловые игры — метод имитации выработан для принятия управленческих ре­шений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера. Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение слож­ных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства обще­ния, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков.

Деловые игры выступаю! как средства анализа сис­тем управления и подготовки специалистов.

Разработку деловой игры необходимо начинать с чет­кой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формировании) схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управ­ляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложно­стей построения модели исследуемой ситуации заключа­ется в том, что стремление к наиболее полному отраже­нию исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения по­строенной модели. В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели про­ектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упро­шены до такой степени, что необходимое решение мож­но было бы найти непосредственно без глубокого анали­за протекающих процессов, так как в этом случае ре­зультаты, полученные при анализе хозяйственной дея­тельности, будут носить поверхностный характер.

Формирование правил игры должно включать в себя описание методов оценки степени достижения целей игры. Если деловая игра моделирует системы, в которых цели могут формироваться только качественно, либо при количественном выражении трудно указать в явном виде связь степени достижения цели с истинными возможно­стями подсистем, то при построении игры особое вни­мание следует уделить разработке методов степени оцен­ки достижения цели.

Опыт разработки и проведения деловых игр показы­вает, что деловую игру целесообразно представить как описание некоторой последовательности разделов. Как правило, описание игры включает девять разделов:

1. Общая характеристика

2. Описание ситуации

3. Цель игры

4. Задача центра

5. Задача участников игры

6. Формальная модель

7. Анализ формальной модели

8. Руководство для участников игры

9. Результаты проведения игры

Раздел 6 включается в описание игры, если формали­зация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.

Раздел 7 может отсутствовать, если известными ма­тематическими средствами провести анализ модели или невозможно или слишком громоздко.

Может отсутствовать и раздел 9, если нет опыта про­ведения деловой игры.

Каждая деловая игра состоит из нескольких партий. Одна партия большинства деловых игр состоит из трех этапов.

• I этап — сбор информации, т.е. сообщение элемен­тами в вышестоящий орган (центр) запрашиваемой информации;

• II этап — обработка полученной информации и выработка соответствующих решений;

• III этап — реализация полученных решений, под­счет значений целевых функций.

Количество партий, как правило, не ограничивается заранее, хотя возможны варианты, когда количество партий фиксировано.

По завершении игры проводится подведение итогов, анализ игры.