Основные методы исследования систем

Наиболее эффективные методы исследования систем сведены в таблицу 9 [Разумов, Благодатских 2006 : 116-118].

Таблица 9

Основные методы исследования систем

Интерпретация таблицы 9 Экспериментальный метод наиболее эффективен для использования больших систем, но сложность и дороговизна его применения практически исключают создание опытных систем для экспериментального изучения.

Большое значение имеет изучение общих закономерностей разнообразных по природе систем, чтобы применять их при изучении конкретных, поэтому при исследовании систем широко используются абстрактные понятия и математические методы.

В основе методов исследования систем, лежит принцип изоморфизма (от лат. isos - «равный», morfe - «форма»), т. е. одинаковость формы в широком смысле. Примеры: полет ракеты и система дифференциальных уравнений, описывающая этот полет; изменение напряжения в электрической сети и колебательное движение летательного аппарата относительно центра тяжести.

На базе изоморфизма моделируется функционирование различных систем.

Сущность моделирования: исследуемая система заменяется некоторой моделью, которая и изучается. Суть при этом не во внешнем тождестве модели и исследуемой системы, а в сходстве их структуры и функций; в единстве процессов управления в них, т. е. исследуемая система и модель должны быть

изоморфными.

Любой процесс можно моделировать разными средствами: физическими, электрическими, математическими. Технические средства моделирования применяются в соответствии с требованием близости модели к исходному объекту. Для исследования систем чаще всего используется математическое моделирование с помощью ЭВМ. Метод «черного ящика» - распространенный метод исследования систем. Он основан на аналогии данных входов и выходов систем при различии их внутренних структур. Основное назначение этого метода - не вникая во внутреннюю структуру систем, ее устройство, сделать заключение о поведении системы при наблюдении за входами и выходами.

Суть этого метода состоит в том, что на основе изучения потоков информации в системе строится модель (физическая или математическая), которая обеспечивает преобразование входной информации для получения состояния выходов системы.

Моделирование, как метод исследования систем, занимает промежуточное положение между экспериментальным исследованием реальной системы и математическим анализом системы, поэтому часто применение метода моделирования для исследования систем называется системным экспериментом. Статистический анализ систем предназначен для выявления статистических закономерностей в изучаемых системах на базе теоретико-вероятностного подхода. Сущность метода - определение статистических характеристик выходных величин по известным статистическим характеристикам входных величин и условий функционирования. Метод широко применяется при изучении информации, циркулирующей в системе. Логический анализ применяется для определения логических закономерностей в изучаемых системах и для выявления различных типов управляющих систем. Классификация последних на основе логического анализа базируется на определенных признаках (по выполняемым функциям, по типам применяемых схем или элементов и т. п.) и имеет большое значение при разработке новых систем управления.

Для создания модели системы при проведении анализа методами 3 и 4 и решении других задач необходима информация о реальных системах, т. е. их обследование. Метод обследования - это способ получения сведений об изучаемой системе по определенной, заранее составленной методике (программе). Например, при изучении деятельности органов управления компаний и других управляющих решений можно рекомендовать комплекс следующих методов обследования: изучение формализованных документов, применяемых для управления (количество документов, их форма, содержание, периодичность обмена, их маршруты и т. д.); анкетирование; мгновенные наблюдения; самофотографирование и др. [Разумов, Благодастких 2006 : 120]. Эвристические методы наиболее эффективны в случае: выбора структуры системы управления; оптимизации процесса функционирования систем по нескольким критериям; выбора решений в условиях неопределенности; исследования процессов обучения и самообучения; распознавания образов; изучения процессов взаимодействия человека и технических средств в

автоматизированных системах управления.

Сущность этих методов - решение задач, для которых еще нет эффективных алгоритмов решения; базируется на интуитивных представлениях. Отсутствие эффективного алгоритма требует просмотра огромного количества вариантов. Человек в этом случае использует свой логический аппарат, ассоциации и аналогии, вспоминая прецеденты; высказывает прогнозы и догадки. Естественно, он стремится к оптимальным результатам.

Эвристическими называются методы, основанные на опыте, принципы и средства, которые способствуют уменьшению числа поисков решения сложных задач.

Эвристический метод (эвристика) не гарантирует нахождения не только оптимального, но и любого решения; предлагается решение, которое обычно оказывается хорошим. Эвристическим программированием (ЭП) называется составление программ с помощью эвристического метода для решения сложных задач на ЭВМ. Главная задача ЭП - формализация мыслительных функций человека для применения ЭВМ в сложных интеллектуальных областях. Основные приложения эвристического программирования к решению таких задач: оптимальное распределение материальных ресурсов и рабочей силы; составление расписаний движения транспорта; распознавание аварийных ситуаций (катастроф); медицинская диагностика; распознавание образов; шахматные партии (по дебютам) и др.

Итак, системный подход и его концепты входят в методологический арсенал любого современного исследователя, в том числе и исследовате- ля-лингвиста, поскольку такой подход даёт возможность овладеть современным системным методом, способствующим формированию системного мышления как «высшей формы научного познания» [Войтов 2004 : 121].