Історія, предмет і мета системного аналізу

Необхідні атрибути системного аналізу

Необходимые атрибуты системного анализа как научного знания:
- наличие предметной сферы - системы и системные процедуры;
- выявление, систематизация, описание общих свойств и атрибутов систем;
- выявление и описание закономерностей и инвариантов в этих системах;
- актуализация закономерностей для изучения систем, их поведения и связей с окружающей средой;
- накопление, хранение, актуализация знаний о системах (коммуникативная функция).
Системный анализ базируется на ряде общих принципов, среди которых:
- принцип дедуктивной последовательности - последовательного рассмотрения системы по этапам: от окружения и связей с целым до связей частей целого
- принцип интегрированного рассмотрения - каждая система должна быть неразъемная как целое даже при рассмотрении лишь отдельных подсистем системы;
- принцип согласования ресурсов и целей рассмотрения, актуализации системы;
- принцип бесконфликтности - отсутствия конфликтов между частями целого, приводящих к конфликту целей целого и части.

Основні системні методи та процедури

В процессе исследования при проведении системного анализа используется комплекс процедур, которые направлены на формулирование проблемной ситуации, определение генеральной цели системы, целей её отдельных подсистем, выдвижение множества альтернатив достижения этих целей, которые сопоставляются по тем или иным критериям эффективности, а также построение обобщённой модели (или моделей), отображающей все факторы и взаимосвязи реальной ситуации, которые могут проявиться в процессе осуществления решений, в результате чего выбирается наиболее приемлемый способ решения проблемной ситуации и достижения требуемого (целевого) состояния системы.

Основні ознаки системи

Понятие “система” широко используется в науке, технике и повсœедневной жизни, когда говорят о некоторой упорядоченной совокупности любого содержания. Система является фундаментальным понятием, как системотехники, так и базовых теоретических дисциплин (теории систем, исследования операции, системного анализа и кибернетики). Система — это объективное единство закономерно связанных друг с другом предметов, явлений, сведений, а также знании о природе, обществе и т. п. Каждый объект, чтобы его можно было считать системой, должен обладать четырьмя основными свойствами или признаками (целостностью и делимостью, наличием устойчивых связей, организацией и эмерджентностью).

Целостность и делимость. Система — это прежде всœего целостная совокупность элементов. Это означает, что, с одной стороны, система - целостное образование и, с другой — в ее составе отчетливо бывают выделœены целостные объекты (элементы). При этом следует иметь в виду, что элементы существуют лишь в системе. Вне системы это в лучшем случае объекты, обладающие системнозначимыми свойствами. При вхождении в систему элемент приобретает системноопределœенное свойство взамен системнозначимого. Важно заметить, что для системы первичным является признак целостности, т. е. она рассматривается как единое целое, состоящее из взаимодействующих частей, часто разнокачественных, но одновременно совместимых.

Наличие устойчивых связей между элементами или (и) их свойствами, превосходящих по мощности (силе) связи этих элементов с элементами, не входящими в данную систему, является следующим атрибутом системы. Система существует как неĸᴏᴛᴏᴩᴏᴇ целостное образование, когда мощность (сила) существенных связей между элементами системы на интервале времени, не равном нулю, больше, чем мощность связей этих же элементов с внешней средой. Для информационных связей оценкой потенциальной мощности может служить пропускная способность данной информационной системы, а реальной мощности - действительная величина потока информации. При этом в общем случае при оценке мощности информационных связей крайне важно учитывать качественные характеристики передаваемой информации (ценность, полезность, достоверность и т. п.).

Организация. Это свойство характеризуется наличием определœенной организации, что проявляется в снижении энтропии (степени неопределœенности) системы H{S} по сравнению с энтропией системоформирующих факторов H{F), определяющих возможность создания системы.

Эмерджентность. Эмерджентность предполагает наличие таких качеств (свойств), которые присущи системе в целом, но не свойственны ни одному из ее элементов в отдельности.

Наличие интегрированных качеств показывает, что свойства системы хотя и зависят от свойств элементов, но не определяются ими полностью. Отсюда можно сделать выводы:

1) система не сводится к простой совокупности элементов;

2) разделяя систему на отдельные части, изучая каждую из них вотдельности, нельзя познать всœе свойства системы в целом.

Любой объект, который обладает всœеми рассматриваемыми свойствами можно называть системой. Одни и те же элементы (в зависимости от принципа, используемого для их объединœения в систему) могут образовывать различные по свойствам системы. По этой причине характеристики системы в целом определяются не только и не столько характеристиками составляющих ее элементов, сколько характеристиками связей между ними. Наличие взаимосвязей (взаимодействия) между элементами определяет особое свойство сложных систем — организованную сложность. Добавление элементов в систему не только вводит новые связи, но и изменяет характеристики многих или всœех прежних взаимосвязей, приводит к исключению некоторых из них или появлению новых.

 

Алгебра Буля

лгебра логики (булева алгебра) — это раздел математики, изучающий высказывания, рассматриваемые со стороны их логических значений (истинности или ложности) и логических операций над ними. Алгебра логики позволяет закодировать любые утверждения, истинность или ложность которых нужно доказать, а затем манипулировать ими подобно обычным числам в математике.

 

Алгебра логики возникла в середине ХIХ века в трудах английского математика Джорджа Буля. Ее создание представляло собой попытку решать традиционные логические задачи алгебраическими методами.

 

Функция от n переменных называется логической или булевой или переключательной или функцией алгебры логики, если сама функция и любой из ее аргументов могут принимать значения только из множества {0, 1}. Количество функций от n переменных равно 2 в степени n.

 

Значениям переменной в булевой алгебре соответствуют состояниям элементов микросхем компьютера или любого другого электронного устройства: сигнал присутствует (логическая "1") или сигнал отсутствует (логический "0").

 

На логических элементах, реализующих булевы функции, строятся логические схемы электронных устройств.

 

Законы булевой алгебры применяются и в программировании - при написании сложных логических условий и сложных запросов к базе данных. Один пример со скриптом на PHP приведён здесь (это статья о системе многокритериального поиска по сайту с базой данных). Ещё один пример - применение алгебры логики в создании многоуровневого меню сайта, в котором были бы открыты все пункты всех уровней, по которому пролегает путь к конечному открытому пункту меню.

 

Часто оказывается, что изначально построенное логическое выражение можно упростить, используя аксиомы, теоремы и законы алгебры логи

 

Основні типи і класи систем

Целостность системы означает, что каждый элемент системы вносит вклад в реализацию целевой функции системы.

 

Целостность и эмерджентность — интегративные свойства системы.

 

Наличие интегративных свойств является одной из важнейших черт системы. Целостность проявляется в том, что система обладает собственной закономерностью функциональности, собственной целью.

 

Организованность — сложное свойство систем, заключающиеся в наличие структуры и функционирования (поведения). Непременной принадлежностью систем является их компоненты, именно те структурные образования, из которых состоит целое и без чего оно не возможно.

 

Функциональность — это проявление определенных свойств (функций) при взаимодействии с внешней средой. Здесь же определяется цель (назначение системы) как желаемый конечный результат.

 

Структурность — это упорядоченность системы, определенный набор и расположение элементов со связями между ними. Между функцией и структурой системы существует взаимосвязь, как между философскими категориями содержанием и формой. Изменение содержания (функций) влечет за собой изменение формы (структуры), но и наоборот.

 

Важным свойством системы является наличие поведения — действия, изменений, функционирования и т.д.

 

Считается, что это поведение системы связано со средой (окружающей), т.е. с другими системами с которыми она входит в контакт или вступает в определенные взаимоотношения.

 

Процесс целенаправленного изменения во времени состояния системы называется поведением. В отличие от управления, когда изменение состояния системы достигается за счет внешних воздействий, поведение реализуется исключительно самой системой, исходя из собственных целей.

 

Поведение каждой системы объясняется структурой систем низшего порядка, из которых состоит данная система, и наличием признаков равновесия (гомеостаза). В соответствии с признаком равновесия система имеет определенное состояние (состояния), которое являются для нее предпочтительным. Поэтому поведение систем описывается в терминах восстановления этих состояний, когда они нарушаются в результате изменения окружающей среды.

 

Еще одним свойством является свойство роста (развития). Развитие можно рассматривать как составляющую часть поведения (при этом важнейшим).

 

Одним из первичных, а, следовательно, основополагающих атрибутов системного подхода является недопустимость рассмотрения объекта вне его развития, под которым понимается необратимое, направленное, закономерное изменение материи и сознания. В результате возникает новое качество или состояние объекта. Отождествление (может быть и не совсем строгое) терминов «развитие» и «движение» позволяет выразиться в таком смысле, что вне развития немыслимо существование материи, в данном случае — системы. Наивно представлять себе развитие, происходящее стихийно. В неоглядном множестве процессов, кажущихся на первый взгляд чем-то вроде броуновского (случайного, хаотичного) движения, при пристальном внимании и изучении вначале как бы проявляются контуры тенденций, а затем и довольно устойчивые закономерности. Эти закономерности по природе своей действуют объективно, т.е. не зависят от того, желаем ли мы их проявления или нет. Незнание законов и закономерностей развития — это блуждание в потемках.

 

Кто не знает, в какую гавань он плывет, для того нет попутного ветра

 

Сенека

 

Поведение системы определяется характером реакции на внешние воздействия.

 

Фундаментальным свойством систем является устойчивость, т.е. способность системы противостоять внешним возмущающим воздействиям. От нее зависит продолжительность жизни системы.

 

Простые системы имеют пассивные формы устойчивости: прочность, сбалансированность, регулируемость, гомеостаз. А для сложных определяющими являются активные формы: надежность, живучесть и адаптируемость.

 

Если перечисленные формы устойчивости простых систем (кроме прочности) касается их поведения, то определяющая форма устойчивости сложных систем носят в основном структурный характер.

 

Надежность — свойство сохранения структуры систем, несмотря на гибель отдельных ее элементов с помощью их замены или дублирования, а живучесть — как активное подавление вредных качеств. Таким образом, надежность является более пассивной формой, чем живучесть.

 

Адаптируемость — свойство изменять поведение или структуру с целью сохранения, улучшения или приобретение новых качеств в условиях изменения внешней среды. Обязательным условием возможности адаптации является наличие обратных связей.

 

Всякая реальная система существует в среде. Связь между ними бывает настолько тесной, что определять границу между ними становится сложно. Поэтому выделение системы из среды связано с той или иной степенью идеализации.

Типи складності систем

1) простые динамические;

 

2) сложные, поддающиеся описанию;

 

3) очень сложные.

 

По степени определенности функционирования выделяются два класса систем:

 

а) детерминированные;

 

б) вероятностные.

 

Міри інформації в системі

Количество информации - числовая величина, адекватно характеризующая актуализируемую информацию по разнообразию, сложности, структурированности (упорядоченности), определенности, выбору состояний отображаемой системы.

Если рассматривается некоторая система, которая может принимать одно из n возможных состояний, то актуальной задачей является задача оценки этого выбора, исхода. Такой оценкой может стать мера информации (события).

Мера - непрерывная действительная неотрицательная функция, определенная на множестве событий и являющаяся аддитивной (мера суммы равна сумме мер).

Меры могут быть статические и динамические, в зависимости от того, какую информацию они позволяют оценивать: статическую (не актуализированную; на самом деле оцениваются сообщения без учета ресурсов и формы актуализации) или динамическую (актуализированную т.е. оцениваются также и затраты ресурсов для актуализации информации).

Мера Р. Хартли. Пусть имеется N состояний системы S или N опытов с различными, равновозможными, последовательными состояниями системы. Если каждое состояние системы закодировать, например, двоичными кодами определенной длины d, то эту длину необходимо выбрать так, чтобы число всех различных комбинаций было бы не меньше, чем N. Наименьшее число, при котором это возможно, называется мерой разнообразия множества состояний системы и задается формулой Р. Хартли: H=klogаN, где k - коэффициент пропорциональности (масштабирования, в зависимости от выбранной единицы измерения меры), а - основание системы меры.

Если измерение ведется в экспоненциальной системе, то k=1, H=lnN (нат); если измерение было произведено в двоичной системе, то k=1/ln2, H=log2N (бит); если измерение было произведено в десятичной системе, то k=1/ln10, H=lgN (дит).

Формула Хартли отвлечена от семантических и качественных, индивидуальных свойств рассматриваемой системы (качества информации в проявлениях системы с помощью рассматриваемых N состояний системы). Это основная и положительная сторона формулы. Но имеется основная и отрицательная ее сторона: формула не учитывает различимость и различность рассматриваемых N состояний системы.

Уменьшение (увеличение) Н может свидетельствовать об уменьшении (увеличении) разнообразия состояний N системы. Обратное, как это следует из формулы Хартли (так как основание логарифма больше 1!), - также верно.

 

Міра інформації Хартлі

Міра інформації Шеннона

Принцип Ешбі

4.3. Принцип необхідної різноманітності Ешбі

Розглянемо три системи X, R, Y. Вони деяким способом по­в’язані між собою (рис. 4.2). Нехай різноманітність цих систем буде відповідно

Х = {x1, x2, …, xn}, Y = {y1, y2, …, yn}, R = {r1, r2, …, rn}.

Рис. 4.2. Унаочнення принципу Ешбі

Ця різноманітність є невизначеністю щодо стану, в якому перебуває система. Таку невизначеність можна схарактеризувати ентропією: H(X), H(R), H(Y). Введемо також умовні ентропії H(X / R), H(Y / R).

Розглянемо тепер дві системи Х і Y. Припустимо, що різноманітність системи Y менша за різноманітність Х, тобто система Y є гомоморфним образом Х. Постає запитання: як можна зменшити різноманітність системи Х, або як можна зменшити її невизначеність, тобто ентропію Н(Х)?

Нехай система R цілком визначена. Тоді, оскільки невизначеність системи Х більша, ніж системи Y, маємо нерівність

Н(X / R) ³ H(Y / R). (4.13)

За будь-яких причинних чи інших взаємозв’язків між R і Y дістаємо:

. (4.14)

Згідно з (3.13), можемо записати

. (4.15)

Але для будь-яких систем

. (4.16)

Тому, підставляючи (3.16) у (3.15), дістаємо:

(4.17)

Зі співвідношення (4.17) випливає, що ентропія системи Х має мінімум, і цей мінімум досягається при H(R / Y) = 0, тобто в разі, коли стан системи R цілком визначений і відомий стан системи Y. А це буде тоді, коли R є однозначною функцією від Y (її гомоморфний образ).

Отже, якщо H(R / Y) = 0, то

min H(X) = H(Y) – H(R). (4.18)

Це і є відомий «принцип необхідної різноманітності» Р. Ешбі, який постулює таке:

Мінімальне значення різноманітності системи Х можна змен­шити тільки за рахунок збільшення різноманітності системи R.

Інакше його можна сформулювати так: тільки різноманітність у системі R може зменшити різноманітність, яка існує в Х, тільки різноманітність може знищити різноманітність.

 

 

Когнітивний аналіз систем

Когнитивный анализ иногда именуется исследователями «когнитивной структуризацией»¹³.
Когнитивный анализ рассматривается как один из наиболее мощных инструментов исследования нестабильной и слабоструктурированной среды. Он способствует лучшему пониманию существующих в среде проблем, выявлению противоречий и качественному анализу протекающих процессов. Суть когнитивного (познавательного) моделирования – ключевого момента когнитивного анализа - состоит в том, чтобы сложнейшие проблемы и тенденции развития системы отразить в упрощенном виде в модели, исследовать возможные сценарии возникновения кризисных ситуаций, найти пути и условия их разрешения в модельной ситуации. Использование когнитивных моделей качественно повышает обоснованность принятия управленческих решений в сложной и быстроизменяющейся обстановке, избавляет эксперта от «интуитивного блуждания», экономит время на осмысление и интерпретацию происходящих в системе событий¹⁴.
В.И. Максимов и С.В. Качаев для объяснения принципов использования информационных познавательных (когнитивных) технологий для совершенствования управления используют метафору корабля в бушующем океане - так называемую модель «фрегат-океан». Большинство видов коммерческой и некоммерческой деятельности в нестабильной и слабоструктурированной среде «неизбежно связаны с риском, вызываемым как неопределенностью будущих условий работы, так и возможными ошибочными решениями, принимаемыми руководством…. Руководству очень важно уметь предвидеть подобные трудности и заранее разработать стратегии их преодоления, т.е. иметь заранее проработанные установки возможного поведения». Эти разработки предлагается проводить на моделях, в которых информационная модель объекта управления («фрегат») взаимодействует с моделью внешней среды - экономической, социальной, политической и т.д. («океан»). «Цель такого моделирования - дать рекомендации “фрегату” как пересечь “океан” с наименьшими “усилиями”… Интерес… представляют способы достижения цели с учетом попутных “ветров” и “течений” … Итак, ставим цель: определить “розу ветров”… [внешней среды], а там посмотрим, какие “ветры” будут попутными, какие - встречными, как ими воспользоваться и как обнаружить важные для… [объекта] свойства внешней ситуации»¹⁵.
Таким образом, сущность когнитивного подхода заключается, как уже упоминалось, в том, что бы помочь эксперту отрефлексировать ситуацию и разработать наиболее эффективную стратегию управления, основываясь не столько на своей интуиции, сколько на упорядоченном и верифицированном (насколько это возможно) знании о сложной системе. Примеры применения когнитивного анализа для решения конкретных задач будут рассмотрены ниже в пункте «8. Использование когнитивной модели».

Життєвий цикл моделювання

1. Определение задач, в которые требуют знаний об организации деятельности, и декомпозиция их до уровня операционных методов решения, а также выявление групп потенциальных потребителей информации.

 

2. Определение информационных потребностей, порождаемых задачами государственного управления и методами их решения. Информационные потребности могут быть представлены в виде вопросов, ответы на которые помогут решить задачи, выявленные на предыдущем шаге, а также определение форматов представления знаний, которые будут наиболее удобны потребителям, выявленным на предыдущем шаге

 

3. На основе информационных потребностей, выявленных на предыдущем шаге, производится выбор существующих настроенных вариантов частных административных моделей (отчетов), либо, в случае отсутствия готовых настроек, настройка новых выходных частных моделей (отчетов) из полной административной модели. В качестве языка для настройки выходных частных моделей выступает административная онтология – моделируемые понятия, их атрибуты и отношения. Использование онтологии позволяет пользователям, которые не являются специалистами в информационных технологиях, настраивать / специфицировать форматы получения знаний, а также формулировать запросы, в том числе ситуационные, к формализованной модели организации для ответа на возникающие управленческие вопросы.

 

4. Полученные на предыдущем этапе жизненного цикла моделирования настройки (спецификации) частных административных моделей позволяют определить элементы административной онтологии, требующие наполнения. После чего производится сравнение требуемого наполнения административной модели с существующим наполнением. В случае отсутствия требуемой информации в административной модели инициируется деятельность по получению знаний.

 

5. На основе выявленной потребности в наполнении административной модели производится выбор оптимальных форм для получения знаний. В случае необходимости может производиться настройка форм для получения знаний с использованием понятий, отношений и атрибутов понятий установленных в административной онтологии.

 

6. Получение информации с помощью форм, определенных на предыдущем этапе, результатом которого являются отдельные частные входные представления модели организации

 

7. Интеграция информации в единой формализованной модели

 

8. Автоматическая генерация частных выходных представлений (отчетов) из общей формализованной модели в соответствие со спецификациями, полученными на этапе 3.

 

Історія, предмет і мета системного аналізу

Іноді історію системного аналізу зв'язують із розвитком подань про природу як деякій єдності або про универсум, про єдність всіх форм живої природи й т.д. Почасти це вірно, але якщо під системним аналізом розуміти методологію, те потрібно в першу чергу зосередити увагу на її власних категоріях як концепції, на її власних особливостях.

Поняття цілого, частини, структури, елементів, цілісності, зв'язку - власні категорії системного аналізу. Закономірності відносин між елементами й структурою, співвідношення частини й цілого, взаємодія структур у рамках одного об'єкта - ставляться до основних проблем системного аналізу як методології. До компетенції системного аналізу ставиться й дослідження ізоморфізмів понять, законів і моделей у різних галузях науки дм їхнього переносу з однієї дисципліни в іншу й проблема побудови адекватних теоретичних моделей для тих галузей науки, у яких вони відсутні. На фундаменті загальних методологічних підстав розвивається системотехніка, досліджуються можливості застосування кібернетики, теорії інформації, теорії ігор, теорії рішень, факторіального аналізу, топології, що включає теорію мереж і теорію графів. Цей список не закритий і буде поповнюватися за рахунок дисциплін, що досліджують системні, структурно-елементні відносини. Системний аналіз - особлива теоретична концепція з варіантами її прикладного використання, що одержала своє оформлення у двадцятому сторіччі. Системний аналіз не є чимсь випадковим, спеціальним винаходом двадцятого сторіччя. У системному аналізі лише синтезований досвід, накопичений у філософії й інших науках, у побудові й використанні наукового знання, інших видів знання. Дві "вічні", класичні проблеми -істинності й повноти знання - привели до виникнення концепції, називаної системним аналізом.

Слово "система" (організм, лад, союз, ціле, складене із частин) виникло в Древній Греції близько 2000 років тому. Древні вчені (Аристотель, Демокрит, Платон і інші) розглядали складні тіла, процеси й міфи світобудови як складені з різних систем (наприклад, атомів, метафор). Розвиток з (Коперник, Галілей, Ньютон і інші) дозволило перейти до геліоцентричної системи світу, до категорій типу "річ і властивості", "ціле й частина", "субстанція й атрибути", "подібність і розходження" і ін. Далі розвиток системного аналізу відбувається під впливом різних філософських поглядів, теорій про структуру пізнання й можливості пророкування (Бекон, Гегель, Ламберт, Кант, Фихте й інші). У результаті такого розвитку системний аналіз виходить на позиції методологічної науки. Натуралісти XІ-XX вв. (Богданов, Берталанфі, Вінер, Ешбі, Цвіккі й інші) не тільки актуалізували роль модельного мислення й моделей у природознавстві, але й сформували основні системоутворюючі принципи, принципи системності наукового знання, "з'єднали" теорію відкритих систем, філософські принципи й досягнення природознавства. Сучасний розвиток теорія систем, системний аналіз одержали під впливом досягнень як класичних галузей науки (математика, фізика, хімія, біологія, історія й ін.), так і некласичних областей (синергетика, інформатика, когнітологія, теорії нелінійної динаміки й динамічного хаосу, катастроф, нейроматематика, нейроінформатика й ін.). Необхідно особливо підкреслити вплив техніки (з найдавніших часів) і технології (сучасності) на розвиток системного аналізу, зокрема, на її прикладну галузь - системотехнікові, на методологію проектування складних технічних систем. Це вплив - взаємне: розвиток техніки й технології збагачує системний аналіз новими методами, моделями, середовищами[2, c. 24-26].

Епоха зародження основ системного аналізу була характерна розглядом найчастіше систем фізичного або філософського (гносеологічного) походження. При цьому постулат (Аристотеля): "Важливість цілого вище важливості його тридцятимільйонних" змінився пізніше на новий постулат (Галілея): "Ціле пояснюється властивостями його тридцятимільйонних".

Найбільший внесок у зародження й розвиток системного аналізу, системного мислення внесли такі вчені, як Р. Декарт, Ф. Бекон, И. Кант, И. Ньютон, Ф. Енгельс, А.И. Берг, А.А. Богданов, Н. Вінер, Л. Берталанфи, Ч. Дарвін, И. Пригожин, Е. Ешбі, А.А. Ляпунов, Н.Н. Моисеев і інші. Ідеї системного аналізу розвивали також А. Аверьянов, Р. Акофф, В. Афанасьєв, Р. Абдеев, И. Блауберг, Н. Белов, Л. Бриллюен, Н. Бусленко, В. Волкова, Д. Гвишиани, В. Геодакян, К. Гейн, Дж. ВАН Гиг, А. Денисов, Е. Дубровский, В. Завадский, Ю. Климонтович, Д. Колісників, Е. Квейд, В. Кузьмін, О. Ланге, Е. Луценко, В. Лекторський, В. Лефевр, Ю. Либих, А. Маліновський, М. Месарович, В. Могилевский, К. Негойце, Н. Овчинников, С. Оптнер, Дж. Патерсон, Ф. Перегудов, Д. Поспєлов, А. Рапопорт, Л. Растригин, С. Батьківщин, Л. Розенблют, В. Садовский, В. Сегал, В. Симанков, Б. Рад, В. Солодовників, Ф. Тарасенко, К. Тімірязєв, А. Уемов, Ю. Черняк, Г. Хакен, Дж. Холдейн, Г. Шустер, А. Шилейко, Г. Щедровицький, Е. Юдин, С. Яковлев, С. Янг і багато хто інші.

Таким чином, системний аналіз як наукова дисципліна виник у відповідь на потребі вивчення складних систем і фактично є логічним розвитком дослідження операцій[5, c. 53-55].

^ Метою застосування системного аналізу до конкретної проблеми є підвищення ступеня обґрунтованості рішення, що приймається.

Системні дослідження умовно можуть бути віднесені до першого рівня системної методології, коли охоплюється вся сукупність наукових та практичних проблем і задач, що вирішується за допомогою системних методів.

Системний підхід в ієрархії системної методології займає дещо нижчий рівень і має на меті визначення найважливіших принципів та процедур системного дослідження певного об'єкту чи явища.

Необхідно підкреслити, що означені вище поняття, не маючи принципового значення при вивченні системних методів аналізу, потребують більш глибокого теоретичного осмислення з філософської точки зору. Не вдаючись у науково-філософські роздуми, відзначимо, що кожне із вищеназваних понять має право на існування. Головне не в тому, як будуть названі ті чи інші дефініції, важливо зрозуміти їх значення для науково-практичного використання. І тут чи не найважливішу роль відіграє системний аналіз, який має більш конкретне визначення.

 

2. Основні типи системних ресурсів у природі та суспільстві