Качественные и количественные методы описания информационных систем
Методы описания систем классифицируются в порядке возрастания формализованности – от качественных методов, с которыми в основном и связан был первоначально системный анализ, до количественного системного моделирования с применением ЭВМ (рис.). Разделение методов на качественные и количественные носит, конечно, условный характер.
В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задачи, новому этапу ее формализации, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использованию опыта человека, его предпочтений, которые не всегда могут быть выражены в количественных оценках.
Качественные методы используются на начальных этапах моделирования, если реальная система не может быть выражена в количественных характеристиках; отсутствуют описания закономерностей систем в виде аналитических зависимостей. В результате такого моделирования разрабатывается концептуальная модель системы.
Рис. Качественные и количественные методы описания информационных систем
К основным методам качественного описания систем относят: методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей; типа сценариев; экспертных оценок (например, ранжирование, парное сравнивание, множественные сравнения, непосредственная оценка, метод Черчмена-Акоффа, метод Терстоуна, метод фон Неймана-Моргенштерна); типа Дельфи; типа дерева целей; морфологические методы.
Количественные методы используются на последующих этапах моделирования для количественного анализа вариантов системы с их количественными характеристиками корректности, точности и т.п. и связаны с оценкой показателей, характеризующих различные свойства системы; выбором оптимальной структуры системы; выбором оптимальных значений ее параметров. Для постановки задачи эти методы не имеют средств, почти полностью оставляя осуществление этого этапа за человеком.
Выполнение таких исследований возможно лишь при наличии математического описания процесса функционирования системы, т.е. ее математической модели (ММ). Так как ММ сложной системы может быть сколько угодно много и все они определяются принятым уровнем абстрагирования, то рассмотрение задач на каком-либо одном уровне абстракции позволяет дать ответы на определенную группу вопросов, а для получения ответов на другие вопросы необходимо провести исследование уже на другом уровне абстракции. Каждый из возможных уровней абстрагирования обладает ограниченными, присущими только данному уровню абстрагирования возможностями. Для достижения максимально возможной полноты сведений необходимо изучить одну и ту же систему на всех целей сообразных для данного случая уровнях абстракции.
Наиболее пригодными являются следующие уровни абстрактного описания систем: символический, или, иначе, лингвистический; теоретико-множественный; абстрактно-алгебраический; топологический; логико-математический; теоретико-информационный; динамический; эвристический.
Между этими крайними классами методов системного анализа имеются методы, которые стремятся охватить оба этапа – этап постановки задачи, разработки вариантов и этап оценки и количественного анализа вариантов, – но делают это с привлечением разных исходных концепций и терминологии, с разной степенью формализованности. Среди них: кибернетический подход к разработке адаптивных систем управления, проектирования и принятия решений (который исходит из развития основных идей классической теории автоматического регулирования и управления и теории адаптивных систем применительно к организационным системам);информационно-гносеологический подход к моделированию систем (основанный на общности процессов отражения, познания в системах различной физической природы); структурный и объектно-ориентированные подходы системного анализа; метод ситуационного моделирования; метод имитационного динамического моделирования.
Такие методы позволяют разрабатывать как концептуальные, так и строго формализованные модели, обеспечивающие требуемое качество систем
