Автор работы: Пользователь скрыл имя, 24 Мая 2015 в 14:34, реферат
Эффективное использование потенциала таможенной службы России, обеспечение устойчивой результативности деятельности, ее качественное совершенствование в современных условиях - все это самым непосредственным образом связано с решением широкого спектра проблемных вопросов системного характера. Главные из них вызваны эволюцией сферы внешнеэкономической деятельности России, интересами государства по повышению эффективности своей экономики и обеспечению собственной безопасности, его потребностями В конструктивном, взаимовыгодном сотрудничестве с мировыми экономическими, политическими и таможенными структурами
Одним из наиболее утвердившихся в практике решения этой проблемы является «послойное» - стратифицированное описание системы. Основными стратами являются: техническая, функциональная, информационная, процессуальная, технологическая, социальная, организационная. При этом систему изучают как на макро-, так и на микроуровне.
Макроуровень соответствует описанию системы как целого, наблюдению за ее поведением и оценке ее интегративных качеств -качеств, присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности.
Микроуровень системы характеризуется детальным описанием каждого ее компонента, всего комплекса внутренних процессов. Центральным для данного уровня представления является понятие элемента. На этом уровне изучаются связи и функции элементов, эффективность элементов, а также их структура.
Примером упрощения и конкретизации процедуры системного подхода может служить агрегативно-декомпозиционный подход, описанный ниже, в п. 4.
Развитие методологии системного подхода Потребность в проведении исследований реальных систем, в разработке проблематики, связанной с их исследованием и конструированием, не только привела к расширению возможностей системного подхода, но и предъявила требования к его результативности. Как следствие возникло несколько направлений системных исследований и соответствующих дисциплин. Среди них: общая теория систем, системный анализ, системотехника, системология и др. Однако границы таких дисциплин настолько условны, что данные термины употребляются часто как синонимы, за исключением системотехники, область которой ограничена техническими системами.
Взаимосвязь системных дисциплин и системного подхода представлена в обобщенном виде на рис. 4. В работах, проводимых под названием «Общая теория систем», более формализованы понятия «система», «класс систем», вводится понятие структуры, а в отдельных случаях и правила ее формирования. Направление системотехники объединяет поиски конструктивных рекомендаций по анализу и синтезу технических систем. Системология как современное направление системных исследований определяет структуру соподчинения и логические связи для основных этапов решения задач системного характера, а также предлагает на этой основе классификацию системных дисциплин.
Термин «системный анализ» трактуется научной литературой неоднозначно. В широком смысле он употребляется как синоним системного подхода. В узком же - это совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным научным и научно-прикладным проблемам. В дальнейшем мы будем неоднократно возвращаться к теоретическим и прикладным положениям системного анализа. Однако, поскольку это направление системных исследований является главным в нашем изложении, на данном этапе важно подчеркнуть наличие тесной взаимосвязи системного подхода и системного анализа.
Системный анализ - это инструмент для изучения структуры и свойств объекта, его составных частей путем описания их как систем, их проектирования, принятия решений в условиях, когда требуется анализ сложной информации различной физической природы. Привлечение метода системного анализа для решения сложных научно-прикладных проблем необходимо, прежде всего, потому, что в процессе принятия решений приходится осуществлять выбор в условиях динамики (эволюции) системы, а также неопределенности, которая обусловлена наличием факторов, не поддающихся строгой количественной оценке. Именно в этой части системный анализ уточняет методологическую концепцию системного подхода, разрабатывая конструктивные процедуры и методы, направленные на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявление масштабов неопределенности по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по тем или иным критериям эффективности.
Для всех системных дисциплин еще нерешенным остается ключевой вопрос: существуют ли общие для систем разной природы законы и среди каких системных свойств следует их искать? Для решения такой научной проблемы формируется еще одно из важнейших направлений развития системных теорий, которое в настоящее время наиболее успешно развивается в рамках целостно-эволюционного подхода. Более подробно основные положения целостно-эволюционного подхода описаны в п. 4.
Агрегативно-декомпозиционный подход
На его основе решаются в основном задачи анализа и синтеза структуры системы.
Методологическая процедура подхода реализуется в два взаимосвязанных этапа:
В общем случае цели и функции
системы формализуются в виде вза-11Мосвязанной совокупности альтернативных
графов Gf и . В отдельных случаях цели
и функции могут быть детализированы до
отдельных задач управления, массивов
и процедур обработки информации (см. рис.
5, где 1 - функции, цели; 2 - задачи, массивы,
процедуры; 3 узлы управления; 4 - сети ПЭВМ;
5 - регион, организация, объекты управления;
6 - инфраструктурно-
Рис.5. Формальное представление многоуровневой модели системы
На полученной таким образом многоуровневой модели системы в виде взаимосвязанной совокупности альтернативных графов различной степени детализации элементов структуры и их взаимосвязей ставятся задачи синтеза структуры подсистем и системы в целом. При этом выделяются задачи двух типов:
Для формализации взаимосвязей между различными вариантами построения элементов системы в рамках рассматриваемого подхода используется альтернативно-графовая формализация, в которой различные варианты построения элементов системы (либо множество таких элементов) задаются в виде вершин альтернативного графа, а дуги отражают характер взаимосвязей между ними.
Задача синтеза структуры с использованием данной формализации состоит в поиске оптимального отображения множества взаимосвязанных функций (задач, массивов и процедур) и вариантов их выполнения / на множество взаимосвязанных узлов системы и вариантов их построения Т, задаваемых соответственно альтернативными графами Gi и Gj.
Результатом такого отображения, в свою очередь, является альтернативный граф G0(H0,D0), который формализует множество возможных вариантов структуры системы. Характерной особенностью данного графа является многодолыность, отдельные доли графа отражают варианты распределения каждой из функций по узлам системы, а дуги графа характеризуют взаимосвязи между ними.
Широкий класс задач синтеза структуры систем с использованием данной формализации формируется следующим образом: задан альтернативный граф возможных вариантов реализации системы GQ, необходимо выбрать подграф G* с GQ, оптимизирующий заданные характеристики
F0(G')->opt(1)
и удовлетворяющий ограничениям, задаваемым на подграфе в целом:
Fa(G')RPa,a = UT0(2)
в отдельных частях графа G*^ с G^, G^ cz GQ (в том числе на элементах множеств /, J, Но)
Fp(G\)RPp , P = lJ0, м = 1м~0; G'<=Go (3)
Возникающие постановки задач классифицируются: по наличию и способу формализации вариантов построения элементов и характеру взаимосвязей между элементами графа; по свойствам графа; по виду целевых функций и ограничений.
Основные характеристики структуры систем выражаются в аддитивной форме, если они зависят лишь от состава выбираемых элементов графа, либо в рекуррентно-вычислительной форме, если они зависят как от соответствующих характеристик элементов выбираемых вариантов, так и от структуры их взаимосвязей.
Основными характеристиками качества синтезируемых вариантов структуры обычно являются: оперативные, надежностные и стоимостные показатели системы.
В простейшем случае в зависимости от типа характеристик, используемых в качестве критерия и ограничений, рассматриваемая задача выбора структуры системы является линейной либо нелинейной задачей целочисленного программирования.
Целостно-эволюционный подход. В его основе целостно-эволюционное представление системы (объекта, процесса или явления) и когнитивно-продуктивная технология ее познания. Целостно-эволюционное представление системы есть представление ее как вложенной системы, выделенной из макро- и метасистем по целям, функциям, элементам, связям и параметрам динамики эволюции. Когнитивно-продуктивная технология -это технология формирования, накопления и использования знаний о системе в условиях ее эволюции. Основное содержание целостно-эволюционного подхода определяется следующими положениями:
На базе такого подхода формируется иерархическая система знаний о макросистеме - моделей, согласованных со структурой информационных потоков, создается методическое обеспечение и технологическая платформа для эффективного решения задач, анализа и синтеза макросистемы.
Центральное место в целостно-эволюционном представлении занимает совокупность «вложенных» систем. Рассмотрим ее на примере решения проблемы информатизации макросистемы. Данная совокупность включает: макросистему (объект информатизации), метасистему (лицо, принимающее решение (ЛПР) + ИТиС) и систему (ИТиС). Основная цель информатизации - сохранить целостность процесса приобретения знаний в условиях эволюции макросистемы. При этом элементарной ячейкой приобретения знаний является когнитивный канал (К-канал) - система, состоящая из интегрированной базы знаний и программно-технических средств, которые обеспечивают формирование нового знания и продуктивных действий в соответствии с проблемной ситуацией.
Структуре «вложенных» К-каналов (макро-, метасистемного и системного) соответствует структура реализуемых в них процессов приобретения знаний - когнитивных процессов (К-процессов). И свою очередь, в рамках каждого К-процесса реализуется одна или несколько интеллектуальных функций. Их место и роль в процессе приобретения знаний представлены на рис. 6.
Структура К-процессов в макросистемном К-канале отражена па рис. 7. Формирование нового знания (в пределах К-канала) осуществляется на основе процессов интеллектуальной интеграции и интеллектуализации. В первом случае канал под воздействием К-канала более высокого уровня настраивается на выполнение того или иного К-процесса. Во втором - выполняется конкретный К-процесс и результаты передаются в интегрированную базу знаний данного К-канала.
Эффективная конфигурация моделей, методического обеспечения и технологической платформы информатизации для различных вложенных систем и условий их совместной эволюции в целом определяется метатехнологией информатизации, называемой когнитивно-продуктивной.
Базовый алгоритм когнитивно-продуктивной метатехнологии представлен на рис. 8. Он включает три уровня реализации. На информационном уровне осуществляется идентификация и формулирование проблемной ситуации (проблемы). На когнитивном уровне реализуются интеллектуальные функции в зависимости от характера проблемной ситуации и формируются знания, а на продуктивном - актуализируется адекватная парадигма продуктивной технологии. Такая процедура предполагает: коррекцию продуктивной технологии, адаптацию продуктивной технологии или смену ансамбля продуктивных технологий
Нетрудно заметить, что реализация как когнитивной, так и продуктивной технологии предполагает всеобъемлющую системную интеграцию методического и информационного обеспечения и программно-технических средств в целях решения широкого спектра задач анализа или синтеза. Предполагается, что такая интеграция осуществляется с учетом эволюции структуры макросистемы, то есть является целостно-эволюционной.
Основными инструментальными средствами когнитивно-продуктивной метатехнологии являются автоматизированное слежение (мониторинг) за эволюцией макросистемы, имитация дерева эволюции информационных потоков и выбор его прогрессивных ветвей, имитация и поиск приемлемого варианта архитектуры ИТиС в пределах выбранной ветви, коррекция когнитивного и продуктивного ресурсов ИТиС.