CC BY
106
УДК 330.4:63
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ИССЛЕДОВАНИЮ ОТРАСЛЕВОЙ
ЭКОНОМИКИ
© 2013 г. В.Н. Курочкин
Проблема системного анализа и системного подхода к исследованию отраслей АПК как сложной организационной социально-экономической системы осложнена недостаточной методической проработанностью свойства устойчивости, поэтому были разработаны методические аспекты исследования вопросов управления развитием систем на основе компьютерного моделирования и экспериментальных данных, что позволило создать имитационные стохастические модели управления устойчивостью исследуемой системы при действии дестабилизирующих факторов.
Ключевые слова: сложная система, системный подход, системный анализ, устойчивость, управление, имитационное моделирование, экономика, агропромышленный комплекс.
The branches of agrarian and industrial complex are difficult organizational social and economic system. The problem of system approach and the system analysis to research of the agrarian and industrial complex branches is complicated by insufficient methodical development. Therefore methodical aspects of research of management problems by development of these systems on the basis of computer modeling and experimental data were developed.
Key words: complicated system, system approach, system analysis, stability, management, imitating modeling, economy, agrarian and industrial complex.
В последние годы отрасли агропромышленного комплекса (АПК) России, представленны множеством хозяйственных товариществ и обществ, индивидуальных предпринимателей, интенсивно развиваются. В соответствии с действующим законодательством, предприятия торговли действуют самостоятельно, на свой страх и риск, а любое вмешательство в их деятельность не допускается.
В то же время отрасли АПК развиваются, демонстрируя экономический рост и другие системные закономерности сложной организационной самоорганизующей-
ся социально-экономической системы. За счет изменения своих свойств такие системы обладают способностью устойчиво сохранять характер взаимодействия с внешней средой, несмотря на возможные изменения внешних и внутренних факторов.
Общесистемные свойства, присущие данному виду систем (эффективность и надежность функционирования, самоорганизация, устойчивость и др.), требуют дальнейшего углубленного исследования, прежде всего на методологическом уровне, с целью создания в перспективе самоорганизующихся организационных систем,
имеющих заданный тренд развития. Управление сложными организационными системами может быть осуществлено на основе системного подхода, который позволяет адекватно решать поставленную проблему [1].
В связи с этим представляет интерес обоснование проблемы системного подхода и системного анализа к исследованию и управлению развитием отраслей АПК как организационной социально-экономической системы.
Для понятия «система» в настоящее время не существует единого определения. В самом общем смысле система - это «совокупности элементов, находящихся во взаимодействии, или как множества, для элементов которого определены некоторые отношения». Такое определение требует уточнения [2].
Системы являются предметом рассмотрения такой научной дисциплины, как теория сложных систем. Основополагающая работа в данном направлении выполнена А.А. Богдановым в начале XX века и получила дальнейшее развитие в трудах фон Берталанфи в середине прошлого века. Предметом данной теории стали явления и закономерности, присущие всем системам, независимо от их субстациональной сущности. В итоге, отмечал В.И. Новосельцев, разработаны не новые инструменты для управления сложными системами, но создана еще более абстрактная теория, чем существующие математические теории, поэтому потребовался переход к многомерной научной парадигме, в рамках которой специальные науки являются первым иерархическим уровнем изучения, а системные исследования - координирующим, более высоким уровнем изучения проблемы. Около пятидесяти лет назад началась разработка научно-методического аппарат для реализации системного подхода, К настоящему времени системный подход реализовался посредством системного анализа - методологии исследования объектов посредством представления их в качестве систем с последующим анализом этих систем. Методы системного анализа применяются для выявления и четкого формули-
рования проблемы при наличии большой неопределенности. Предмет системного анализа и его место в общей структуре научных знаний определяется прежде всего тем, что он воплощает на практике идеологию системного подхода к изучению природных и общественных явлений с целью разрешения возникающих проблем. Системный подход и системный анализ - не идентичные понятия, так как первый из них является концептуальной основой, а второй - наполняет концепцию конкретным содержанием, он выступает преемником исследования операций [2, с. 17].
Основополагающие принципы исследования операций как направления кибернетики, основанного на аппарате математического программирования, теории марковских процессов, математической статистики были в свое время изложены Е.С. Вентцель в известной книге.
С начала девяностых годов в России публикации по данной теме малочисленны, причем характерной чертой некоторой части работ по экономическим наукам является провозглашение системного подхода при несистемности исследований. В этом нетрудно убедиться, изучив электронные ресурсы Российской государственной публичной библиотеки.
В то же время зарубежные ученые продолжают развивать данное научное направление, которое в итоге привело к инновационному развитию большинства развитых и даже развивающихся стран. Являющиеся научной базой математические методы исследования операций расширяются за счет применения: логико-лингвистических моделей («мягкие» лингвистические процедуры), положений теории нечетких множеств, теорий игр, катастроф и конфликтов, новых имитационных моделей дискретных систем. Иллюстрацией к положению дел могут послужить факты получения нескольких Нобелевских премий за работы, связанные с применением методов исследования операций. Однако системные исследования зачастую применяются в структуре транснациональных корпораций и в других подобных структурах, носят закрытый характер, так как со-
ставляют основу конкурентоспособности экономических субъектов. Применимость данного методического подхода теоретически и практически доказана для управления развитием социально-экономических систем [2, с. 17].
Так как управление в сложных системах обеспечивается за счет управления отдельными элементами, из всей совокупности необходимо выделить две группы элементов, относящихся к управляющей и управляемой подсистемам, каждая из которых имеет специфическую структуру. Процесс управления основан на обработке и анализе информации, которая поступает от элементов системы и извне. В результате анализа оперативной информации выясняется необходимость вмешательства в режим работы управляемых объектов и характер требуемых воздействий. Для осуществления упомянутого вмешательства используется «управляющая» информация, которая при посредстве управляющей структуры сложной организационной системы по каналам коммуникации (средства передачи данных - СПД) поступает к управляемым объектам и используется для корректировки режимов работы торговой системы.
В управляющих структурах сложных систем процесс переработки информации имеет сложный характер и осуществляется в несколько этапов: первичная информация подвергается различным преобразованиям, оцифряется, передается по СПД (обычно по Интернету). По прибытии в управляющие объекты она сортируется, переформатируется, запоминается в накопителях (винчестер, съемное устройство) управляющих компьютерных систем и архивируется. Дальнейшая обработка информации носит характер подготовки исходных данных для лица, принимающего решения (ЛИР) о необходимости вмешательства в режимы работы управляемой подсистемы (визуализируется - представляется в виде таблиц, графиков), а при необходимости -выработки проектов управляющих решений (ПУР). Совокупность преобразований, которым подвергается информация, называют оператором переработки информа-
ции. Оператор первичной обработки информации содержит этапы от сбора и оцифрения до запоминания в накопителях, оператор вторичной обработки информации переформатирует и передает по СПД, и оператор последующей обработки информации её обрабатывает и визуализирует, оператор управления вырабатывает ПУР для ЛПР и передаёт управляющие воздействия объектам и субъектам управляемой системы. Процесс переработки информации характеризуется технологией, в настоящее время развивается наука о тех-нологизации управления социально-экономическими системами. Сложная система в основе своей структуры имеет системообразующий фактор, или целевую функцию, так как управление предполагает наличие цели, миссии, для осуществления которой осуществляется процесс управления. Если принятие решения обеспечивает экстремум некоторого критерия управления, например, максимальную эффективность федеральной торговой сети (максимизация выручки от реализации, балансовой прибыли), то управление называется «экстремальным» и «оптимальным». Системный подход предполагает сопоставимость ресурсов и возможностей со способностью достижения цели сложных систем. Итак, для управления торговой системой необходимы: системообразующий фактор, струк-туирование (оно сопровождается уменьшением энтропии), механизм функционирования и динамика развития [6].
В соответствии с изложенным системным подходом, вход отраслей АПК как организационной системы характеризуется использованием трудовых, материальных и финансовых ресурсов, технологических способов, научных знаний. Выход системы - это совокупность благ, служащих для удовлетворения потребностей вне этой системы. Структурообразующей основой хозяйствующей системы, определяющей связи и характер взаимодействия ее элементов, являются экономические и управленческие отношения. Факторы, с помощью которых возможно управление системой, назовём «факторами управления», а относительно инвариантные пара-
метры - «конструктивными факторами». Процесс функционирования торговой системы сложен, поэтому хозяйственная система разделяется на множество подсистем, которые могут быть связаны между собой как горизонтальными (по подразделениям), так и вертикальными (по подчиненности) взаимодействиями. Вход или выход каждой подсистемы является выходом или входом другой подсистемы, осуществляется на договорных началах, носит характер нечетких множеств.
В процессе функционирования системы выявляется определенная иерархия подсистем. Исследуемая система имеет все признаки приведенных В.И. Новосельцевым [2] системных проблем: слабая структурированность, конфликтность, неопределенность, неоднозначность, наличие риска, многоаспектность, комплексность, саморазрешимость и эволюционность. Отмеченные общесистемные свойства обоснованы в работах Л. Берталанфи, Дж. Неймана, С Л. Оптнера, В Н. Буркова, Н.Н. Моисеева, В.И. Новосельцева, А.И. Уемова и других.
Первым этапом разработки методов управления развитием такими системами является вербальное описание и формализованная схема, затем - математическая модель. Она позволяет изучать поведение социально-экономической системы при изменении входящих факторов, а также исследовать её управляемость и способы управления, самоорганизацию торговой системы. При построении формального описания торговой системы её необходимо разделить на подсистемы и элементы, затем разработать структуру и алгоритм управления. В формализованной схеме элемент выступает как объект, не подлежащий при данном рассмотрении системы дальнейшему дроблению, его внутренняя структура не рассматривается. Исследуются свойства элемента, определяющие взаимодействие с другими элементами системы и оказывающие влияние на характер системы в целом. Н. П. Бусленко отмечал: «Формально любая совокупность элементов данной системы вместе со связями между ними может рассматриваться как ее подсистема.... Заметим, что подсистемы
сложной системы сами могут быть сложными системами, которые легко расчленить на соответствующие подсистемы» [2]. В самом деле, рассмотрев торговую отрасль как сложную систему, можно придти к выводу о необходимости её разделения на подсистемы, каждая из которых в свою очередь представляет собой сложную систему, также состоящую из ряда подсистем.
Необходимость моделирования связана с такой характерной особенностью торговой системы, как её сложность, т. е. наличие большого числа взаимно связанных и взаимодействующих элементов. Наряду с этим фактором сложность системы обусловлена многочисленностью организационных ситуаций, необходимостью рассмотрения прогнозных сценариев развития и практической невозможностью проведения натурных экспериментов, хотя в определенных случаях они могут выполняться; например, для проверки адекватности теоретически обоснованных решений. Прямое экспериментирование требует затрат времени и финансов, согласования с собственниками предприятий, компенсации их возможных потерь, страхования рисков. Кроме того, экспериментальная проверка решений или связана с экстремальными ситуациями, или может привести к их возникновению, поэтому такая проверка способна привести к банкротству предприятия. С помощью имитационного моделирования можно упростить реальную систему, проранжировав факторы, рассмотрев значимые, и разработать сценарии развития при требуемой доверительной вероятности для такого рода исследований результатов 0,9-0,95, допустимой погрешности не более 10-15%, а также проверив их адекватность по известным критериям. Для моделирования необходимо сформировать репрезентативное информационное обеспечение, на основе которого имитируются сценарии развития торговой системы. Например, можно предположить ситуацию, которой пока нет (но может возникнуть). Также можно описать закономерность или явление, которое еще не существует. Поэтому имитационное моделирование (машинный эксперимент) - единственный
способ анализа развития торговой системы, выявления закономерностей её функционирования, оценки альтернативных вариантов и экономических последствий возможных решений в реальных, стохастических условиях функционирования.
Случайные воздействия приводят к изменению значений некоторых параметров системы, а иногда и к изменению ее структуры (технологические отказы как нарушение работоспособности элементов и как параметрические отказы системы в целом). Вызванные ими нарушения нормальных режимов функционирования, как правило, сказываются на качестве работы сложной торговой системы. На математических моделях реально исследование торговой системы с учетом вероятностных факторов и общесистемных свойств: самоорганизации, эффективности, надежности и качества управления, устойчивости.
Рассмотрели самоорганизацию торговой системы и установили: она способна под воздействиями внешней среды путем последовательного изменения своих свойств прийти к некоторому устойчивому процессу функционирования, при котором воздействия внешней среды влияют в допустимых пределах, то есть за счет изменения своих свойств они обладают способностью устойчиво сохранять характер взаимодействия с внешней средой, несмотря на возможные изменения внешних и внутренних факторов. Так как торговые системы функционируют в условиях действия большого числа случайных факторов, результаты носят случайный характер: события рассматриваются как случайные.
В результате исследований удалось установить, что торговая система функционирует в соответствии с законами организационных систем: синергии (организационный эффект), самосохранения (влияет на адаптивность, устойчивость торговой системы). В соответствии с теорией организаций, направления самосохранения сложных систем - это: сокращение несущественных элементов системы и отказ от непрофильных функций и структур; замена элементов более надежными (простыми); экономия всех видов ресурсов; резервиро-
вание; реорганизации и оптимизация внутренних процессов; защита структур; ремонт и восстановление; превентивное антикризисное управление.
Закон развития сложных систем представляет собой процесс перехода из состояния в состояние (по принципу Марковской цепи) в основном случайного характера, самосовершенствования системы, сохранения устойчивости за счет развития и изменчивости. Из теории известно, что этот закон предопределён принципами инерции, самозависимости, эластичности и стабильности. Следствие закона развития -принцип Берталанфи: конечное состояние открытой системы не зависит от её исходного состояния, а определяется внутренними процессами и воздействиями внешней среды. Этот принцип математически выражается теорией марковских процессов и её приложений.
Для системы характерно действие закона взаимного дополнения, композиции, пропорциональности, онтогенеза, закона наименьших, закона необходимого разнообразия (принцип Эшби), закона состязательности, экономии и рациональности, равновесия, а также информированности -упорядоченности: информация способствует переходу системы в более организованное состояние, противодействует росту энтропии, что впервые отметил в 1929 г. Л. Сциллард.
Рассмотрев эффективность торговой системы, пришли к выводу о необходимости количественной оценки её поведения и свойств в соответствии с системным подходом, с использованием методов системного анализа, который позволяет получить цифровые данные о поведении системы по её математическому описанию и репрезентативному информационному обеспечению. Массивы информации, описывающие состояния системы в различные моменты времени и при различных условиях, сводятся к обобщенной характеристике - показателю эффективности Я. Он зависит от параметров системы а1 , а2..., ап и параметров, характеризующих воздействия внешней среды Д Д2 , ..., Дт [1].
Я = Я■ (а, а2.., ап;
Рассмотрев надежность функционирования сложных систем, предположим, что затраты на обеспечение надежности не являются убыточными. Главное - правильно распределить выделенные средства, чтобы они принесли желаемый результат. Допустим, что характеристики элементов и взаимодействия между ними учитываются параметрами а1 , а2 ..., ап, входящими в
выражение для показателя эффективности (1), поэтому их изменения сказываются на значениях параметров а1 , а2 ..., ап, следовательно, на величине показателя эффективности Я. Если некоторые элементы в процессе функционирования системы отказывают (под отказом элемента понимается либо выход его характеристик за допустимые пределы, либо полное прекращение работы), то происходит изменение значения показателя эффективности Я или из-за изменения характеристик первичных элементов, или из-за нарушения нормального взаимодействия между ними (изменения первоначальной структуры системы). Степень снижения эффективности системы за счет отказов элементов достаточно хорошо описывает последствия, к которым приводят отказы.
Обоснование показателя надежности сложной системы по Н.П. Бусленко состоит в следующем. Пусть величина Я является показателем эффективности сложной организационной системы. Предположим, что имеется возможность вычислять эффективность по заданным параметрам системы и воздействиям внешней среды в соответствии с (1). Если вычислить значение ЯН показателя эффективности в предположении, что в процессе функционирования отказы не происходят, и вычислить значение Я*Н показателя эффективности Я, считая, что отказы элементов могут происходить с интенсивностями, соответствующими заданным вероятностным характеристикам, тогда величи на рази ости [ 1 ]
АЯн = ЯН - Ян (2)
логически может быть принята в качестве показателя надежности сложной системы
А, А, . ., Рт). (1)
по правилу элиминирования [5]. Величина
АЯН показывает, насколько снижается эффективность системы за счет возможных отказов ее элементов по сравнению с эффективностью идеальной системы, элементы, которой предполагаются абсолютно надежными. Анализ критерия выполняется на основе сравнения вариантов со значениями ЯНп и ЯиН .
НН
Если величина разности мала, отказы элементов слабо влияют на эффективность системы, в этом случае отсутствует экономический смысл в тратах ресурсов на повышение надежност п Напротив, если величина разности
АЯН не является малой, могут быть обоснованы различные подходы к проблеме повышения надежности системы. Среди них: увеличение надежности элементов, резервирование малонадежных элементов, использование методов структурной надежности, профилактические мероприятия и т.д. [1].
Применительно к сельскому хозяйству это развитие технологии и средств технического сервиса, применение сертифицированных изделий, оптимизационные решения по эксплуатации машинно-тракторного парка с использованием информационных технологий.
При решении задач, связанных с оценкой надежности сложных систем, необходимо учитывать возможность восстановления отказавших элементов мобильными агрегатами, так как на практике это обстоятельство дает существенный экономический эффект. Например, восстановление работоспособности агрегатов в период полевых работ предотвращает потери продукции в существенных размерах. Обычно в сложных организационных системах имеются средства обнаружения неисправностей и ремонтные средства. Длительность обнаружения отказа и длительность ремонта задаются соответствующими вероятностными характеристиками как случайные величины. В сельском хозяйстве существенным элементом обеспечения работоспособности техники является
организация хранения в нерабочий период, так как до 25% отказов связаны с несоблюдением правил хранения [6].
Рассмотрим качество управления в сложных системах, которое зависит от многочисленных факторов [1, 2, 3, 4, 6]. Наиболее существенные из них, как отмечал Н.П. Бусленко, можно свести в следующие четыре группы: факторы, связанные с качеством критериев управления; факторы, определяющие частоту циклов управления; факторы, характеризующие качество осведомительной информации; факторы, связанные с качеством алгоритма управления. Воздействие управляющей информации на управляемые элементы системы можно описать при помощ и измене- ,
ф• (а = ал, а2
В соответствии с работой Н.П. Бу-сленко предположили: целью управления является повышение эффективности функционирования системы. Поэтому при
ац = ап, а2 = а2 ...,
а = а
должен
иметь экстремум не только критерий управления Ф, Ф = Ф*, но и показатель эффективности системы Я, Я = Я* (при фиксированных значениях других параметров системы). Это требование автоматически выполняется, когда в качестве критерия управления Ф выбирается сам показатель эффективности Я.
В настоящее время, отмечали Н.Н. Бусленко, В.В. Калашников, И.Н. Коваленко, нет универсальных методов решения проблемы качества управления, поэтому рассматривается задача сравнительной оценки качества управления. Пусть: задана сложная организационная система, эффективность которой характеризуется показателем АЯупр. Предположим, что применительно к этой системе рассматриваются два варианта комплекса управления: вариант А и вариант Б. Так как в общем случае свойства комплекса управления существенно сказываются на эффективности системы, то при различных вариантах комплекса управления показатель эффективности АЯупр будет принимать различные значения. Пусть в случае варианта А его значе-
ния значений некоторых из ее параметров а1 , а2 ..., ап. Параметры системы, посредством которых производится изменение режимов функционирования управляемых элементов под воздействием управляющей информации, называются параметрами управления. В дальнейшем параметры управления по Н.П. Бусленко будем
обозначать как аа, а2..., ак.
Причем, если речь идет об экстремальном управлении, то значения а'1, а/2..., а!к параметров управления вы-биШРтся такими, чтобы критерий управ-
Ф• (аг1, а2. ., а1к) имел экстремум Ф* при [1]:
а 2...,
а
1к
ал ).
(3)
ние будет равно ЯА, в случае варианта В -
Яв . Тогда для сравнительной оценки качества управления сложной системой удобно использовать показатель [1]:
АЯупр=ЯА-Яв.
(4)
При помощи величины ^Яупр можно
произвести обследование некоторого числа вариантов управляющего комплекса сложной системы и выбрать из них наилучший.
Как показывает опыт, создание сложных систем по принципу «гарантированного результата», которые гарантировали бы отсутствие существенного нарушения режимов функционирования при «на худших» или «наиболее тяжелых» условиях работы, практически невозможно. Теоретически они возможны, но на практике слишком дороги. Поэтому сложные системы обычно создаются для эффективной работы в некоторых типичных условиях, наиболее характерных для данного региона или кластера. Ранее это были «типичные» и «модельные» хозяйства, которые представляли собой определенные выборки условий функционирования.
Эти условия в научной литературе называют «нормальными условиями», а процесс функционирования системы при нормальных условиях - «невозмущенным процессом» функционирования системы.
Реальные условия функционирования сложных организационных систем отличаются от нормальных, это порождает отклонения процесса функционирования от невозмущенного. Такие отклонения в теории сложных систем называются «возмущениями», а соответствующий процесс функционирования системы - «возмущенным». Наука и практика показали удобство рассмотрения отклонений реальных условий работы сложной системы от нормальных как «внутренние помехи», снижающие качество ее функционирования.
Затем рассмотрим отмеченные «внутренние помехи», возникающие внутри системы. Они проявляются в виде таких изменений свойств элементов системы, взаимодействия между ними или структурных характеристик, которые приводят к изменению значений параметров а1, а2..., ап сложной системы (1). Возмущенные значения а* параметров аi определены [1, 2] в виде
а = а + Аа, , (5)
где а 0 - значения параметров при нормальных условиях функционирования;
А а - изменения параметров, вызванные действием помех.
Внешние помехи, отмечали авторы [1], проявляются в отклонениях от нормы воздействий на сложную систему со стороны внешней среды; они приводят к изменению значений параметров Д Д2 , ..., Дт , входящих в соотношение (4), а возмущенные значения Д* параметров Д ] также
ками, тогда
о ' о АО = о _о
пом норм ;
можно представить в виде
Д = до + АД,
(6)
где ДО - значения параметров, характеризующих воздействия внешней среды при нормальных условиях;
АД - изменения параметров,
вызванные действием помех.
Пусть величина Я , определенная соотношением (1), представляет собой показатель эффективности некоторой сложной с * темы; кроме того, известно значение Кпо показателя эффективности при условии действия на систему внешних и внут-
ренних помех с заданными характеристи-величина разности
может быть принята в качестве показателя «помехозащищенности сложной системы». Величина показывает, насколько снижается эффективность системы при условии действия помех с заданными характеристиками. Исследователи [1] отмечали: «очевидно, что помимо рассмотренной здесь абсолютной оценки помехозащищенности системы, принятый подход позволяет дать сравнительную оценку действию помех с различными характеристиками. Для этого достаточно в
соотношении ... вместо О^рм и Ком использовать значения показателя эффективности Я. Вместе с тем, с точки зрения показателей эффективности, надежности, помехозащищенности система только тогда обладает требуемыми свойствами, когда выбранные характеристики находятся в заданных пределах или принадлежат некоторым областям», так как реальные условия функционирования сложных систем в той или другой мере отличаются от нормальных, существенно знание о сохранении требуемых свойств сложной системы при наличии возмущений, приводящее к понятию устойчивости функционирования.
Теперь рассмотрим устойчивость функционирования системы, под которой в системном анализе принято понимать способность системы сохранять требуемые свойства в условиях действия возмущений.
Существующие в настоящее время
определения устойчивости исходят из этих
понятий и относятся к некоторому классу систем (главным образом, к динамическим
системам, описываемым обыкновенными дифференциальными уравнениями).
Например, в определении устойчивости по Ляпунову возмущения ограничены любой, быть может, сколь угодно малой величиной; в определении практической устойчивости возмущения ограничиваются заранее фиксированной величиной; при рассмотрении стохастической устойчивости возмущения являются случайными величинами с заранее оговоренными вероятностными характеристиками. Интересно, что понятие устойчивости может относиться не к системе в целом, а к свойству ее функционирования. Это свойство и является опреде-
ляющим фактором при выборе способа измерения различия между возмущенным и невозмущенным процессами функционирования системы. Например, свойство «финансовой устойчивости социально-экономической системы [5].
В соответствии с изложенным уточнили понятие «система» в следующей формулировке: «система - эмерджентная иерархическая совокупность взаимосвязанных целевой функцией элементов, необходимых и достаточных для обеспечения общесистемных свойств устойчивости, эффективности и надежности функционирования».
То есть предлагаемый методический подход к исследованиям сложной социально-экономической системы основан на её представлении в виде эмерджентной совокупности взаимосвязанных целевой функцией элементов, которая имеет свойства, не присущие ни одному её элементу в отдельности. Количество, иерархия и структура элементов должны быть необходимы и достаточны для обеспечения общесистемных свойств устойчивости, эффективности, надежности функционирования и других общесистемных свойств.
Управление развитием сложных социально-экономических систем ставит проблемы, изучение которых выходит за пределы детерминализма по причине действия стохастических дестабилизирующих факторов (существенное значение имеют «случайное колебание нагрузки» и случайные отклонения режимов, которые возникают внутри системы за счет ошибок, неточности информации, недостаточной помехозащищенности, ненадежности технологических систем; вероятности технических и технологических отказов).
Задача обеспечения эффективности требует количественной оценки поведения и свойств сложных систем, причем количественные данные о поведении системы могут быть получены либо экспериментально, либо расчетным имитационным путем, если имеется математическое описание системы. В частности, при решении задач оценки надежности технологических систем необходимо учитывать возможность восстановления отказавших элементов мобильными агрегатами: на практике их применение дает существенный экономиче-
ский эффект. Обычно на сельхозпредприятиях имеются средства обнаружения неисправностей и ремонтные средства. Параметры надежности системы задаются соответствующими вероятностными характеристиками. В сельском хозяйстве существенным элементом обеспечения работоспособности техники является организация хранения в нерабочий период, так как до 25% отказов связаны с несоблюдением правил хранения. Целесообразно увеличение надежности элементов и резервирование малонадежных, использование методов структурной надежности, профилактические мероприятия: развитие технологии и средств технического сервиса, применение сертифицированных изделий, оптимизационные решения по эксплуатации машинно-тракторного парка с использованием информационных технологий.
Рассмотрев качество управления в вышеупомянутых системах, выявили его зависимость от факторов, связанных с качеством критериев управления; от факторов, определяющих частоту циклов управления; от факторов, характеризующих качество осведомительной информации; от факторов, связанных с качеством алгоритма и технологии управления. Обычно рассматривается задача сравнительной оценки качества управления путем сравнения сценариев развития сложной системы и выбора лучшего.
Создание сложных систем по принципу «гарантированного результата» для условий рассмотренных систем нецелесообразно по экономическим соображениям, так как это увеличивает вероятность потери финансовой устойчивости. Рекомендуется создавать системы для эффективной работы в некоторых типичных условиях, наиболее характерных для данного региона или кластера. Ранее это были «типичные» и «модельные» хозяйства, которые представляли собой определенные выборки условий функционирования. При этом необходимо учитывать, что реальные условия функционирования социально-экономических систем отличаются от нормальных, что порождает отклонения реального процесса функционирования от невозмущенного процесса. Эти отклонения называются «возмущениями», а процесс функциониро-
вания систе-
мы - «возмущенным».
Практика показала удобство рассматривать отклонения реальных условий работы сложной системы от нормальных как «внутренние помехи», снижающие качество ее функционирования. Так как реальные условия функционирования сложных систем в той или другой мере отличаются от нормальных, существенный фактор - получение новых знаний о сохранении параметров сложной системы при наличии возмущений, что приводит к понятию устойчивости функционирования. Связанное с этим расширение теории систем идет по пути учета случайных факторов и специфики их воздействия на систему выходных параметров. С точки зрения показателей эффективности, надежности, помехозащищенности, система только тогда обладает требуемыми свойствами, когда они находятся в заданных пределах, то есть система устойчива.
Установлено, что существующие в настоящее время определения устойчивости относятся к некоторому классу систем (главным образом, к динамическим системам, описываемым обыкновенными дифференциальными уравнениями), причем они могут относиться не к системе в целом, а к отдельному свойству её функционирования. Это свойство является определяющим фактором при выборе способа измерения различия между возмущенным и невозмущенным процессами функционирования системы (например, свойство финансовой устойчивости социально-экономической системы). Необходимо дальнейшее теоретическое исследование понятия устойчивости применительно к сложным социально-экономическим системам при
рассмотрении вопросов управления их развитием. Для решения актуальных указанных системных проблем управления необходимо создание новых моделей, основанных на концепции системного подхода и методах системного анализа.
Изложенные методические аспекты исследования вопросов управления развитием социально-экономических систем на основе компьютерного моделирования на базе информационного обеспечения, полученного экспериментальным путем в эффективно работающих регионах, позволят создать имитационные модели управления исследуемыми системами в условиях кризисных явлений и действия дестабилизирующих стохастических факторов.
Литература
1. Бусленко, Н.Н. Лекции по теории больших систем / Н.Н. Бусленко, В.В. Калашников, И.Н. Коваленко. - Москва: Советское радио, 1973. - 438 с.
2. Теоретические основы системного анализа / Новосельцев В.И. и др.; под ред. В.И. Новосельцева. - Москва: Майор, 2006. - 592 с.: ил.
3. Валуев, Н.В. Обеспечение надежности процессов производства сорго: монография / Н.В. Валуев. - Зерноград. ФГОУ ВПО АЧГАА, 2011.
4. Никитченко, С.Л. Инженерное обеспечение растениеводства: монография / С.Л. Никитченко. - Зерноград: ФГОУ ВПО АЧГАА, - 2011. - 288 с.: ил.
5. Шеремет, А.Д. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия: учебник / А. Д. Шеремет. - Москва: ИНФРА-М, 2011. - 367 с.
Сведения об авторе
Курочкин Валентин Николаевич - д-р техн. наук, профессор кафедры экономики и управления Aзово-Черноморской государственной агроинженерной академии (г. Зерноград).
Information about the author Kurochkin Valentin Nikolaevich - Doctor of Technical Sciences, professor of the Economy and management department, Azov-Black Sea State Agroengineering Academy (Zerno-grad).
