Смекни!
smekni.com

Структура системного анализа и моделирования процессов в техносфере (стр. 3 из 4)

Очень подробная детализация исследуемого техносферного процесса или объекта может проявиться в громоздкости модели и связанной с этим возможности «не увидеть за деревьями леса», а также в необеспеченности ее исходными данными и большой трудоемкости работ по подготовке и использованию подобной модели.

В то же время слишком упрощенное представление формальной модели процесса возникновения происшествия будет сопровождаться потерей требуемой точности его описания и анализа. Другие трудности при формализации и моделировании аварийности и травматизма в техносфере могут быть вызваны отсутствием необходимых исходных данных либо неудачным выбором самого метода моделирования.

Среди известных к данному времени методов формализации и моделирования наиболее оправданным для системного исследования опасных процессов в техносфере является применение не материальных (физических или аналоговых) моделей, а идеальных - смысловых, знаковых и интуитивных.

Первые попытки моделирования в этой области были связаны с применением экспертных оценок, полученных на основе различных интуитивных моделей - мысленных экспериментов и сценариев. После обнаружения несостоятельности использования одних лишь моделей этого типа и разработки методов математического и машинного моделирования широкое распространение получили семантические и семиотические модели логико-вероятностные, графоаналитические и алгоритмические.

Что касается общей последовательности особенностей реализации перечисленных методов, то можно рекомендовать следующее.

Прежде всего, при исследовании процесса возникновения техногенных происшествий следует одновременно использовать все перечисленные выше идеальные модели. При этом начинать целесообразно с разработки концептуальных моделей, в которых на интуитивном уровне определять метасистему - в нашем случае всю техносферу или конкретный производственный объект, а затем уже вычленять из них конкретную человекомашинную систему или систему обеспечения безопасности ее функционирования.

В последующем выбранная метасистема должна использоваться как внешнее дополнение к рассматриваемому объекту, делающее его формализуемым и открытым для естественного взаимодействия с выбранным окружением. После определения на самом общем (концептуальном) уровне контуров предполагаемого объекта исследования, его инфраструктуры, ближнего окружения и характера их взаимодействия можно перейти к следующему, более детальному уровню формализации и моделирования конкретной человекомашинной системы. При этом рекомендуется пользоваться общесистемными принципами.

Вначале следует руководствоваться имеющимися представлениями или гипотезами о поведении, функциях и свойствах этой системы, на основе которых определять ее организацию и состав.

Впоследствии, по мере уточнения структуры и порядка функционирования исследуемого объекта, эти сведения можно использовать для корректировки представлений о его реальных свойствах, функциях и поведении. На практике такая последовательность должна повторяться многократно, но с обязательным соблюдением рекомендуемой очередности: сверху - вниз, от обобщенного уровня - к детальному и обратно.

При системном исследовании конкретных фрагментов техносферы наибольшую перспективность имеют не модели условий обеспечения их безопасности вообще или в конкретных обстоятельствах, а модели возникновения там происшествий, изображающие данный процесс как последовательность случайных событий, которые приводят к возникновению и развитию их прими иной цепи.

Выбор метода обычно определяется в каждом конкретном случае, исходя из их достоинств и недостатков, цели исследования и природы рассматриваемого объекта (процесса), а также с учетом имеющихся исходных данных.

Рассмотренная только что общая последовательность формализации и моделирования опасных процессов в техносфере должна завершаться проверкой полученных при этом результатов на правдоподобность. При этом рекомендуется тщательно проверять не только конечные и промежуточные результаты, но и используемые исходные данные.

Всякие отклонения от привычных представлений и здравого смысла должны многократно перепроверяться с помощью других способов моделирования и, если возможно, путем сравнения с достоверными статистическими данными.

В заключение данного параграфа предостережем от иллюзий о получении путем моделирования точных количественных прогнозов таких интегральных показателей техносферных процессов, как, например, уровень их безопасности, и о хорошем совпадении найденных при этом результатов со статистикой или опытом.

Это объясняется не только несовершенством известных в настоящее время моделей и методов, но и чрезвычайной сложностью исследуемых здесь объектов (человекомашинных систем), делающей принципиально невозможным точные априорные количественные опенки их интегральных параметров.

Однако даже приближенное количественное определение базовых показателей безопасности и риска проведения техносферных процессов, необходимое для ориентировочной оценки и сравнения различных альтернативных проектов, безусловно, оправданно. Одним из самых подходящих для этого классов семантических моделей являются рассматриваемые ниже диаграммы причинно-следственных связей, называемые диаграммы влияния.

Как следует из предыдущих рассуждений, основные требования к моделированию опасных процессов в человекомашинных системах заключаются в необходимости учета их особенностей и цели исследования. Применительно к изучению условий появления техногенных происшествий они должны состоять:

а) из учета лишь наиболее существенных факторов аварийности и травматизма;

б) сочетания возможностей их описания и оценивания количественных характеристик;

в) использования таких языков и алгоритмов, которые не велики по алфавиту, достаточны для семантического представления исследуемых категорий и пригодны для средств электронной вычислительной техники.

Наиболее удовлетворяют данным требованиям модели, представляющие процесс появления отдельных предпосылок и развития их в причинную цепь происшествия в виде соответствующих диаграмм причинно-следственных связей. Под такими диаграммами обычно понимают некоторое формализованное представление моделируемых категорий (объектов, процессов, целей и свойств) в виде множества графических символов (узлов, вершин) и отношений - предполагаемых или реальных связей между ними. Самое широкое распространение в настоящее время получили диаграммы в форме различных графов (либо потоковых состояний и переходов), деревьев событий (целей, свойств) и функциональных сетей различного предназначения и структуры, в том числе стохастической.

Как показывает опыт применения перечисленных диаграмм влияния, их основными достоинствами являются: высокая информативность представления и описания исследуемых категорий, хорошая наглядность и декомпозируемость, доступность и однозначность понимания пользователем, удобство интерпретации и обработки на средствах вычислительной техники, возможность применения формализованных процедур системного анализа этих моделей и системного синтеза мероприятий по совершенствованию их оригиналов.

Диаграммы влияния как средств формализации опасных процессов, связанных с функционированием человекомашинных систем, занимают особое место, так как позволяют описывать, а затем и оценивать предикаты первого, второго и высших порядков, являющихся соответственно их свойствами, отношениями между ними и другими категориями. Это достоинство обусловлено возможностью применять различные языки описания, позволяющие переходить от смысловых моделей к знаковым и использовать последние для анализа и синтеза с помощью современных математических и машинных методов.

Из определения диаграммы влияния следует, что основными компонентами ее структуры служат узлы (вершины) и связи (отношения) между ними. В качестве узлов обычно подразумевают простейшие элементы моделируемых категорий (переменные или константы) - события, состояния, свойства, а в качестве связей - активности, работы и ресурсы.

Одним из достоинств диаграмм влияния является их легкость сопряжения с другими способами формализации и моделирования. С помощью предварительно построенных диаграмм - графов, сетей и деревьев - могут быть получены, например, математические модели появления аварийности и травматизма. Созданные при этом аналитические модели пригодны для статистического моделирования данного явления и решения задач совершенствования безопасности методами оптимизации. Однако для осуществления перехода от графических моделей к математическим нужна дополнительная символика.


Заключение

В заключении можно сказать следующее. Методы, использовавшиеся в промышленности и коммерции, а также разработанные модели исследования операций не всегда могут быть использованы из-за свойственных им ограничений. Требуются методы, которые позволили бы анализировать сложные проблемы как целое, обеспечивали рассмотрение многих альтернатив, каждая из которых описывалась большим числом переменных, обеспечивали полноту каждой альтернативы, помогали вносить измеримость, давали возможность отражать неопределенности.

Получившаяся в результате развития и обобщения широкая и универсальная методология решения проблем была названа ее авторами «системный анализ». Новая методология, созданная для решения военных проблем, и была прежде всего использована в этой области. Однако очень скоро выяснилось, что проблемы гражданские, проблемы фирм, финансовые и многие другие проблемы не только допускают, но и требуют применения этой методологии.