Аналитические методы позволяют описать ряд свойств многомерной и многосвязной системы, отображаемой в виде одной-единственной точки, совершающей движение в л-мерном пространстве. Это отображение осуществляется с помощью функции f (s) или посредством оператора (функционала) F(S). Также возможно отобразить точками две или более системы или их части и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из них совершает движение и имеет свое поведение в л-мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описываются аналитическими закономерностями и могут быть представлены в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений. Аналитические методы являются основой классической математики и математического программирования. Они применяются лишь в том случае, когда свойства системы могут быть представлены в детерминированных параметрах или в виде зависимостей между ними.

Статистические методы отображают систему с помощью случайных (стохастических) событий, процессов, которые описываются соответствующими вероятностными (статистическими) характеристиками и статистическими закономерностями. В данном случае система представляется в виде «размытой» точки (области) в л-мерном пространстве, в которую переводится система, с учетом ее свойств, посредством оператора Ф[?х;]. Статистические методы применяются для исследования сложных недетерминированных (саморазвивающихся, самообучающихся) систем, а также в прикладной информатике для создания программ моделирования различных систем.

Теоретико-множественные методы представления систем являются основой построения общей теории систем по М. Месаровичу. Эти методы позволяют описывать систему в универсальных общих понятиях: множество, элемент множества и отношения на множествах. Множества могут задаваться двумя способами: перечислением элементов (а1, а2,...,an) и названий характеристического свойства (имя, отражающее это свойство), например: А, В. При использовании таких методов допускается введение любых отношений между элементами на основе математической логики, которая является формальным языком описания отношений между элементами, относящимися к разным множествам. Теоретико-множественные методы позволяют описывать сложные системы на формальном языке моделирования. Они используются в том случае, когда большая и сложная система не может быть представлена лишь методами одной предметной области, а требует взаимопонимания между специалистами разных наук. Теоретико-множественные методы системного анализа становятся основой развития новых языков программирования и автоматизации проектирования систем, которые применяются в прикладной информатике.

Логические методы являются языком описания систем в понятиях алгебры логики, которая лежит в основе функционирования микроэлементов любого компьютера. Наибольшее распространение логические методы получили под названием Булевой алгебры как бинарного представления о состоянии компьютерных схем. Каждое состояние элемента рассматривается в качестве 1 или 0. Эти методы используются для создания моделей сложных систем, адекватных законам математической логики построения устойчивых структур.

Лингвистические, семиотические методы предназначены для создания специальных языков описания систем в виде понятий тезауруса (множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями и связями). Лингвистические методы используются в прикладной информатике для формального представления правил (грамматики) соединения понятий в содержание смысловых выражений. Семиотика базируется на понятиях «символ» (знак), «знаковая система», «знаковая ситуация», т. е. для символического описания содержания в вычислительной технике.

Лингвистические и семиотические методы стали широко применяться в том случае, когда для первого этапа исследования невозможно формализовать принятие решений в плохо формализуемых ситуациях и нельзя использовать аналитические и статистические методы.

Графические методы позволяют наглядно отображать объект в виде образа системы, ее структуры и связей в обобщенном виде. Графические методы могут быть линейно-плоскостными и объемными. Наиболее употребляемые методы изображения системы – в виде графика Ганта, диаграмм, гистограмм, рисунков и структурных схем. Графические представления наиболее наглядно описывают ситуацию или процесс для принятия решения в динамично меняющихся условиях. Такие методы применяются для структурно-функционального анализа сложных систем и происходящих в них процессов, особенно при моделировании информационно управляющих систем. В них необходимо учитывать взаимодействие человека и структурных организаций, технических устройств. Графические методы широко применяются на практике для получения управляющих решений на основе сетевого планирования.

В системном исследовании, как правило, используются все типы методов. На каждом этапе исследования выбирают те из них, которые при наилучшем сочетании позволяют создать аргументированную и доказательную платформу исследования.

Формулирование проблемы. Для традиционных наук постановка задачи является отправным этапом работы. Для исследователей систем – это результат промежуточный, которому предшествует большая аналитическая работа.

Например, в последнее время в организациях остро стоит проблема невыплаты заработной платы. Но невыплата заработной платы – не проблема, а следствие, как правило, некоторой совокупности проблем, которая в каждой организации своя.

Начальная формулировка – лишь приблизительный намек на то, какой в действительности должна быть формулировка проблемы. Выявлением проблемного поля и его обработкой занимаются, как правило, консультанты по управлению и организационному развитию.

Далее выявляются цели, являющиеся антиподами проблем. Проблемы – это то, что не нравится, а цели – то, что мы хотим. В итоге проблемы приводятся к таком виду, когда они становятся задачами выбора подходящих средств, необходимых для достижения заданных целей.

При формулировании целей следует придерживаться следующих правил:

• включать в список цели, противоположные заявленным;

• выявлять не только желаемые, но и нежелаемые по последствиям цели;

• допускать существование вообще всяких целей. Изменение целей во времени может быть как по форме, так и по содержанию.

Формирование критериев. Критерии – это количественные модели качественных целей; подобие цели, ее аппроксимация, модель.

Например, студент ставит себе цель: успешно сдать зимнюю сессию. Критерием в этом случае может быть такая количественная модель – получить две пятерки и две четверки.

Решение может состоять не только в поиске более адекватного варианта (может случиться так, что его и не существует), но и в использовании нескольких критериев, описывающих одну и ту же цель с разных позиций и тем самым дополняющих друг друга.

Например, цель – улучшить уборку мусора в городе. Критерии оценки могут быть следующие.

Первая группа критериев:

• расходы по уборке мусора в расчете на одну квартиру;

• количество мусора в расчете на человека в день;

• общий вес вывозимого мусора. Вторая группа критериев:

• процент жилых кварталов с низким уровнем заболеваемости населения;

• снижение числа пожаров;

• сокращение количества жалоб жителей.

Генерирование альтернатив и выбор варианта решения проблем. При наличии целей и критериев их достижения встают вопросы, что оценивать этими критериями, из чего выбирать. Многие проблемы, требующие решения, не поддаются количественной оценке, поэтому используются экспертные технологии. Словом, нужны эксперты и варианты решений. Структурная схема экспертных методов выработки решений приведена на рис. 5.2.