Методы проектного анализа

Методы проектного анализа

Все возрастающая сложность систем и устройств, обеспечивающих эффективное функционирование народного хозяйства на современном этапе, требует совершенствования методов прогнозирования, развития этих систем, их проектирования и эксплуатации. «Все это привело к появлению нового – системного – подхода, к рассмотрению больших систем, которые не поддаются полному описанию и имеют многогранные связи между отдельными функциональными подсистемами, каждая из которых, в свою очередь, может представлять собой большую систему» [3, С. 3].

Темпы научно-технического прогресса вызывают усложнение процессов проектирования, планирования и управления во всех сферах и отраслях народного хозяйства. Развитие отраслей и усиление их взаимного влияния друг на друга приводит к увеличению количества возможных вариантов, рассматриваемых при принятии решений как в области технического проектирования, так и в области планирования развития отрасли в целом и отдельных ее предприятий и организаций.

При анализе этих вариантов необходимо привлекать специалистов различных областей знаний, организовывать взаимодействие и взаимопонимание между которыми помогают системные представления. Сейчас все больше появляется публикаций, посвященных разработке и применению методов системных исследований. Поэтому далее в реферате я попыталась описать наиболее известные и распространенные методы проектного анализа.

Сущность эвристических методов проектного анализа

Методы решения особо сложных задач в условиях, когда из-за сложности или недостаточности информации нельзя точно очертить границы их применения и оценить допустимые ошибки, называются эвристическими (эвристика – от греч. heurésko – отыскиваю, открываю). Эвристические методы, в отличие от строгих (опирающихся на точные математические модели), предполагают изучение принципов переработки информации, осуществляемой человеком на различных этапах его деятельности при решении различных задач, и построение на этой основе программ, реализуемых компьютерной техникой.

Этот процесс называют эвристическим программированием, характерной особенностью которого является широкое изучение приемов работы человека при решении задачи в условиях неполной текущей информации, особенностей формирования опыта и моделирование всего процесса переработки информации путем расчленения его на так называемые элементарные информационные процессы. Главной задачей исследования является выделение правил объединения этих элементарных информационных процессов в сложные программы. Ведь эти исследования исходят из предположения о возможности изучения работы мозга с различной степенью детальности, что соответствует описанию информационных процессов на разных уровнях.

Эвристические решения принципиально отличаются от строгих. «Основным в их образовании является процедура поиска взаимосвязанных компонент решения, который начинается в условиях отсутствия соответствующего алгоритма и каких-либо сведений о существовании решения и его единственности» [1, С. 11]. При этом в процессе поиска иногда производится дополнительный сбор информации. Однако после выбора перспективного направления следует строгое решение, которое и приводит к окончательному результату. Именно такое сочетание обоих методов обуславливает эффективность рассматриваемого процесса в рамках конкретной человеческой деятельности.

В класс эвристических решений входят:

§ Абдуктивные решения (отличаются большой неопределенностью; представляют собой процесс выявления наиболее вероятных исходных утверждений из некоторого заключительного утверждения на основе обратных преобразований; строятся на широком применении опыта; пример – определение температуры тела по столбику ртути).

§ Индуктивные решения (также отличаются неопределенностью; представляют процесс выявления наиболее вероятных закономерностей, механизмов действия, вытекающих из сопоставления исходных утверждений; пример – действия врача при лечении больного).

В настоящее время нет общепринятой классификации методов системных исследований. Исходя из истории развития и распространения системного анализа, подходы расположены примерно в порядке возрастания формализованности – от «качественных методов» (эвристических) до «количественного» (строгого) системного моделирования. Далее в реферате внимание будет сконцентрировано только на различных «качественных» методах проектного анализа (мозговая атака, «Дельфи» – метод и т.д.).

Хотелось бы добавить, что «область эвристики не совсем четко очерчена и не совсем четко классифицируется как область, принадлежащая той или иной дисциплине – философии, логике, психологии, а в наши дни – кибернетике» [1, С. 20].

Элементы истории развития эвристических методов анализа

Первые попытки формализации творческой деятельности относятся к глубокой древности. Д. Пойа указывает, что созданием формализованных методов решения математических задач занимались Эвклид, Аполлоний из Перги и Аристей Старший. Они разработали некоторые приемы анализа и синтеза. Ряд эвристических приемов приписывают Платону.

Известны попытки создания стройной системы эвристических методов Р. Декарта (1596–1650 г.) и Г. Лейбница (1646–1716 г.). В незаконченной работе Р. Декарта «Правила для направления ума» изложен ряд эвристических правил, которые до сих пор представляют значительный интерес.

В дальнейшем вопросами формализации творческой деятельности интересовались Б. Больцано (1781–1848 г.), Г. Гельмгольц (1821–1894 г.), А. Пуанкаре (1854–1912 г.) и др.

Сложность проблематики, тесная взаимосвязь между точными и общественными науками, отсутствие широких экспериментальных возможностей не позволили этим ученым дать стройное и систематическое изложение эвристических методов.

Подлинную революцию в развитии эвристических методов открыло использование ЭВМ. Быстродействие, гибкая логика, относительно большая память – эти качества позволили проводить широкий круг эвристических исследований. Поэтому за границей в то время этим проблемам посвящалось очень много работ.

В 80-е годы в СССР разработкой эвристических методов при поддержке А. Берга занималась большая группа ученых разных специальностей. Наиболее интересные результаты получены В.М. Глушковым (проблемы дедуктивного вывода), Д.Е. Охоцимским (проблемы построения роботов с элементами искусственного интеллекта), Н.М. Амосовым (модели личности) и др.

В последние годы эта проблематика тесно связывается с проблемами построения искусственного интеллекта. Она продолжает активно разрабатываться и отвечает запросам современного мира.

Особенности «качественных» методов анализа

Мозговая атака (или метод коллективной генерации идей)

Концепция мозговой атаки получила широкое распространение с начала 50-х годов как «метод систематической тренировки творческого мышления», нацеленный на «открытие новых идей и достижения согласия группы людей на основе интуитивного мышления» [7, С. 164]. Методы этого типа известны также под названиями мозговой штурм, конференция идей и коллективная генерация идей (КГИ). Обычно при проведении мозговой атаки или сессий КГИ стараются выполнять определенные правила, суть которых сводится к тому, чтобы обеспечить как можно большую свободу мышления участников КГИ и высказывания ими новых идей, для чего рекомендуется приветствовать любые идеи, даже если они вначале кажутся сомнительными или абсурдными (обсуждение и оценка идей проводятся позднее), не допускать критики, не объявлять ложной и не прекращать обсуждать ни одну идею, высказывать как можно больше идей, желательно нетривиальных. В зависимости от принятых правил и жесткости их выполнения различают прямую мозговую атаку, метод обмена мнениями и другие виды коллективного обсуждения идей. Наиболее ценными считаются те, которые связаны с ранее высказанными и представляют собой их развитие или обобщение. Рекомендуется создавать как бы «цепные реакции» идей и не разрешается участникам зачитывать списки предложений, подготовленных заранее. Обязательна четкая формулировка цели и / или задач и ограничений. Иерархическое ведение обсуждений: сначала – максимально вширь, затем оценка перспективности вариантов и отбор наилучших, потом снова «вширь».

 Скачать реферат