Основні етапи розробки когнітивної моделі проблемної ситуації. Середньострокове прогнозування російської економіки з використанням когнітивної моделі

Розглядається когнітивний підхід до дослідження складних систем, таких як соціально-економічні, політичні тощо, ряд пов'язаних із цим понять, а також методологія та технологія когнітивного моделювання складних систем.

Математичне подання когнітивних моделей

Початок досліджень, пов'язаних з використанням когнітивного підходу для вивчення, моделювання, прийняття рішень у галузі складних систем, відноситься до середини XX ст., коли ідеї когнітивної психології стали застосовуватися в різних галузях знань і почала складатися система дисциплінарних досліджень, названа "когнітивна наука" ( англ. cognitive science).Її основними напрямками є філософія, психологія, нейрофізіологія, лінгвістика, штучний інтелект. Нині спостерігається розширення предметних областей, у яких використовується когнітивний підхід. Активне застосування когнітивного підходу в дослідженнях складних систем у нашій країні було розпочато у 1990-х рр., центром дослідження став ІПУ РАН. У цьому параграфі представлено ряд результатів когнітивних досліджень складних систем, що проводяться в Південному федеральному університеті, витоком яких можна вважати роботи Р. Аксельрода, Ф. Робертса, Дж. Каста, Р. Еткіна, а також співробітників ІПУ РАН (В. І. Максимова, В. В. Кульби, Н. А. Абрамову та ін).

Для розуміння сенсу когнітивних досліджень, їх напрямів, моделей та методів необхідне знання низки спеціальних термінів, таких як: когнітивна наука та когнітивістика, когнітологія (інженерія знань), когнітивний підхід (пізнавальний), технологія когнітивного (пізнавально-цільового) моделювання моделювання, когнітивна структуризація чи концептуалізація, методологія когнітивного моделювання, когнітивна модель, когнітивна карта. Визначення цих понять (і інших, що з когнітивними науками) можна знайти у роботах. Когнітивні карти мають як візуальне, а й математичне обгрунтування. Це чіткі та нечіткі графи (нечіткі когнітивні карти).

Граф виявляється підходящою моделлю для подання відносин між економічними об'єктами (підприємствами, організаціями, засобами та факторами виробництва, елементами соціальної сфери, що характеризуються як об'єкт, в якому зосереджена або на який спрямована економічна діяльність, та які становлять певну сторону економічних відносин), між суб'єктами соціальних процесів (Наприклад, людьми, групами людей), між підсистемами соціально-економічних систем, між іншими концептами, сутностями і т.п. Скористаємося визначенням Ф. Робертса: "Знаковий граф (знаковий орграф) - це граф, у якому "... вершини відповідають членам групи; з вершини V-,у вершину проводиться дуга, якщо спостерігається чітко виражене ставлення У;К V, причому дуга вд = (V, V])має знак плюс (+), якщо V, "симпатизує" У^ізнак мінус (-) інакше".

Поняття "знаковий орграф" може мати різноманітні додатки, тому дуги та знаки інтерпретуються по-різному залежно від складної системи, що вивчається. Крім того, теоретичні дослідження складних систем розвиваються в рамках складнішої моделі, ніж знаковий орграф, - в рамках зваженого орграфа, в якому кожній дузі ецприписано дійсне число (вага) хюц.

Приклад когнітивної карти наведено на рис. 6.12 (малюнок виконаний за допомогою програмної системи ПСКМ). Суцільні лінії дуг відповідають Шц= +1, штрихпунктирні - = -1. Знак може бути інтерпретований як "позитивні (негативні) зміни у вершині г> призводять до позитивних (негативних) змін у вершині гу", тобто. це односпрямовані зміни; знак "-" - як "позитивні (негативні) зміни у вершині призводять до негативних (позитивних) змін у вершині Vj" -різноспрямовані зміни. Зустрічні стрілки відбивають взаємовплив вершин, цикл графа; таке відношення симетричне. Більшість понять орграфів можна застосувати і до виважених орграфів. Це поняття: шлях, простий шлях, напівшлях, контур, цикл, напівконтур; сильна, слабка, одностороння зв'язність, "знак шляху, замкнутого шляху, контуру".

Знак шляху, ланцюга, замкнутого шляху, замкнутого ланцюга, контуру циклу і т.д. визначається як добуток знаків дуг, що входять до них.

Очевидно, що шлях, цикл тощо. мають знак якщо число негативних дуг, які у них, непарно, інакше вони мають знак " + " . Так, для графа "Ромео і Джульєтта" шлях V,-"V, -" У -> V є негативним, а цикл Ух -> У-> V, - позитивним.

Мал. 6.12.дуг гоу= +1 і Шц = -1

При математичному моделюванні складних систем перед дослідником виникає проблема знаходження компромісу між точністю результатів моделювання та можливістю отримання точної та докладної інформації для побудови моделі. У такій ситуації знакові та виважені орграфи придатні для розробки "простих" математичних моделей та при аналізі результатів, що отримуються за мінімальної інформації.

Наведемо ще два приклади з [НоЬеШ,с. 161, 162] – рис. 6.13 та 6.14, цікавих з історичної точки зору як одні з перших когнітивних карт, але не втратили актуальності і зараз.

На рис. 6.14 контур Ух-> У - > У$ ->У6 -" Ухпротидіє відхилення у вершині V,. Якщо збільшувати/зменшувати будь-яку змінну в цьому контурі, то ці зміни призводять через інші вершини до зменшення/збільшення даної змінної (інтерпретація: чим більше населення, тим більше відходів, тим більше бактерій, тим більше захворюваність - чим більше захворюваність, тим менше людей, і т.п.). Це контур негативного зворотного зв'язку. Контур V, -> У ->УА -> V є контуром, що посилює відхилення, тобто. контуром позитивного зворотного зв'язку.

Мал. 6.13.

Скористаємося надалі наступним твердженням Маруями:"Контур посилює відхилення тоді і лише тоді, коли він містить парне число негативних дуг (інакше це контур, що протидіє відхиленню)".

Схема (рис. 6.14) містить невелику кількість вершин і зв'язків для зручності попереднього аналізу. Більш ретельний аналіз проблеми споживання електроенергії вимагатиме, за словами Робертса, значно більшої кількості змінних та тонших методів для їх вибору. При цьому постає проблема об'єднання думок експертів.

Для вирішення проблем, зазначених у прикладах рис. 6.13 та 6.14, недостатньо тільки побудувати граф тієї чи іншої складності та проаналізувати ланцюжки його зв'язків (шляху) та цикли, необхідний глибший аналіз його структури, властивостей стійкості (нестійкості), аналіз впливу змін параметрів вершин на інші вершини, аналіз чутливості.

Мал. 6.14.(Roberts, с. 162)

Для того щоб зрозуміти та проаналізувати поведінку складної системи, будують структурну схему причинно-наслідкових зв'язків. Такі схеми, що інтерпретують думку та погляди особи, яка приймає рішення, називаються когнітивною картою.

Термін «когнітивна карта» запровадив психолог Толмен у 1948 році. Когнітивна карта – це вид математичної моделі, що дозволяє формалізувати опис складного об'єкта, проблеми чи функціонування системи та виявити структури причинно-наслідкових зв'язків між елементами системи, складного об'єкта, складовими проблеми та оцінки наслідків у результаті на ці елементи чи зміни характеру зв'язків. Англійський учений К.Ідеї запропонував використовувати когнітивні карти для колективного вироблення та прийняття рішень.

Когнітивна карта ситуаціїявляє собою орієнтований граф, вузли якого є деякі об'єкти (концепти), а дуги – зв'язки між ними, що характеризують причинно-наслідкові відносини.

Розробка моделі починається з побудови когнітивної карти, що відображає ситуацію "як є". На основі сформованої когнітивної карти проводиться моделювання саморозвитку ситуації з метою виявлення позитивних тенденцій у розвитку. «Саморозвиток» дозволяє порівнювати суб'єктивні очікування з модельними.

Основним у цьому підході є поняття " ситуація " . Ситуація характеризується набором про базисних факторів, з допомогою яких описуються процеси зміни станів у ситуації. Фактори можуть впливати один на одного, причому такий вплив може бути позитивним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до збільшення (зменшення) іншого фактора, і негативним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до зменшення (збільшення) іншого фактора.

У матриці взаємовпливів представлені ваги лише безпосередніх впливів між факторами. Рядкам і стовпцям матриці зіставляються фактори когнітивної карти, а значення зі знаком на перетині i-го рядка і j-ro стовпця вказує вагу та напрямок впливу i-ro фактора на j-ий фактор. Для відображення ступеня (ваги) впливу використовується сукупність лінгвістичних змінних типу "сильно", "помірно", "слабко" тощо; такої сукупності лінгвістичних змінних зіставляються числові значення з інтервалу: 0,1 – «дуже слабке»; 0.3 – «помірне»; 0,5 - «суттєве»; 0.7 - "сильне"; 1,0 – «дуже сильне». Напрямок впливу задається знаком: позитивним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до збільшення (зменшення) іншого фактора, і негативним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до зменшення (збільшення) іншого фактора.

Виявлення початкових тенденцій

Початкові тенденції задаються лінгвістичними змінними типу

"сильно", "помірно", "слабко" тощо; такої сукупності лінгвістичних змінних зіставляються числові значення з інтервалу. Якщо по якомусь фактору не задана тенденція, то це означає, що, або не проглядаються помітні зміни по фактору, що розглядається, або недостатньо інформації, щоб оцінити по ньому існуючу тенденцію. При моделюванні вважається, що значення даного фактора дорівнює 0 (тобто він не змінюється).

Виділення цільових факторів

Серед усіх обраних факторів необхідно визначити цільові та керуючі фактори. Цільові фактори – це фактори, динаміку яких необхідно наблизити до необхідних значень. Забезпечення необхідної динаміки цільових чинників є рішення, яке переслідується при побудові когнітивної моделі.

Когнітивні карти можуть бути використані для якісної оцінки впливу окремих концептів один на одного і на стійкість системи в цілому, для моделювання та оцінки застосування різних стратегій при прийнятті рішень та прогнозу прийнятих рішень.

Слід зазначити, що когнітивна карта відображає лише наявність впливів чинників друг на друга. У ньому не відбивається ні детальний характер цих впливів, ні динаміка зміни впливів у залежність від зміни ситуації, ні тимчасові зміни самих чинників. Врахування всіх цих обставин вимагає переходу на наступний рівень структуризації інформації, відображеної в когнітивній карті, тобто когнітивної моделі. На цьому рівні кожен зв'язок між факторами когнітивної карти розкривається до відповідного рівняння, яке може містити як кількісні (вимірювані) змінні, так і якісні (не вимірювані) змінні. При цьому кількісні змінні входять природним чином у вигляді їх чисельних значень, тому що кожній якісній змінній ставиться у відповідність сукупність лінгвістичних змінних, а кожній лінгвістичній змінній відповідає певний числовий еквівалент у шкалі [-1,1]. У міру накопичення знань про процеси, що відбуваються у досліджуваній ситуації, стає можливим детальніше розкривати характер зв'язків між факторами.

Існують математичні інтерпретації когнітивних карток, наприклад, м'які математичні моделі (відома модель Лотка-Вольтерра боротьби за існування). Математичними методами можна прогнозувати розвиток ситуації та аналізувати стійкість отриманого рішення. Розрізняють два підходи до побудови когнітивних карт – процедурний та процесний. Процедура - це дискретна за часом вплив, що має вимірний результат. Математика істотно використовував адискретність, нехай навіть ми вимірювали лінгвістичними змінними. Процесний підхід більше говорить про підтримку процесів, для нього характерні поняття «поліпшувати», «активувати», без прив'язки до вимірюваних результатів. Когнітивна карта такого підходу має майже тривіальну структуру - є цільовий процес і оточуючі процеси, які надають на нього позитивний або негативний вплив.

Існує два види когнітивних карт: традиційні та нечіткі. Традиційні карти задаються як орієнтованого графа і представляють модельовану систему як безлічі концептів, що відображають її об'єкти чи атрибути, пов'язаних між собою причинно-наслідковими зв'язками. Вони використовуються для якісної оцінки впливу окремих концептів на стійкість системи.

З метою розширення можливостей когнітивного моделювання у низці робіт використовуються нечіткі когнітивні карти. У нечіткій когнітивній карті кожна дуга визначає не тільки напрям і характер, але також і ступінь впливу концептів, що зв'язуються.

Когнітивні моделі.Когнітивна структуризація починається з визначення об'єктів (які характеризуються як кількісно, ​​так і якісно, ​​вербально) вивчається з певною метою системи та встановлення зв'язків між ними. Ці дії здійснюються за допомогою експертів, шляхом

Мал. 6.16.

збору та обробки статистичної інформації, на підставі вивчення літературних даних, вони базуються на теоретичних знаннях у відповідній предметній галузі.

У результаті когнітивної структуризації відбувається розробка формального опису знань, який можна наочно зобразити когнітивною моделлю (як схеми, графа, матриці, таблиці чи тексту). Розробка когнітивної моделі - найбільш творчий та слабоформалізований етап у діяльності дослідника (групи експертів) великої системи. Частково формалізація можлива під час обробки чисельних даних у вигляді статистичної інформації шляхом використання засобів інтелектуального аналізу даних (наприклад, Data mining).Джерелами інформації для визначення "якісних" вершин можуть служити теоретичні відомості в предметній галузі, що вивчається, і узгоджені рішення групи експертів. У разі розробляється " колективна когнітивна карта " .

Слід звернути увагу до необхідність " правильного " назви вершини - невдало підібрані назви (концепти) спотворюють результати дослідження та можуть давати відповіді не ті питання, куди бажано було б отримати відповіді.

Отже, результатом процесу ідентифікації складної системи першому етапі дослідження є когнітивна карта G, яка можна розглядати як " початкова " чи " стартова " . Чи залишиться вона незмінною, як остаточна, чи пет – рішення залежить від експерта після всіх етапів когнітивного моделювання.

У технології когнітивного моделювання використовують різні типи когнітивних моделей.

Найбільш уживаними є: когнітивна карта (неформальна когнітивна карта, з її розробки починається дослідження), а також зважений знаковий орграф, найпростіший функціональний граф, параметричний функціональний векторний граф, модифікований граф.

Когнітивна карта(у початковому розумінні – схема причинно-наслідкових зв'язків у системі) – це структурна схема відносин між об'єктами ("концептами", "сутностями", елементами, підсистемами) складної системи; будується для того, щоб зрозуміти і проаналізувати цю структуру і поведінку.

З формальної погляду когнітивна карта - це знаковий орієнтований граф (орграф), у якому відбито схему відносин між досліджуваними об'єктами - вершинами. Відношення між ними (взаємодія факторів) - це кількісний чи якісний опис впливу зміни в одній вершині на інші:

де V -безліч вершин, вершини ("концепти") V,- е V,¿=1,2, доє елементами системи, що вивчається; Е -безліч дуг, дуги е Е, I,) =1,2, пвідображають взаємозв'язок між вершинами У; МуВплив г",-на ь)у досліджуваній ситуації може бути позитивним (знак "+"), коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до збільшення (зменшення) іншого, негативним (знак "-"), коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до зменшення (збільшення) іншого , або відсутня (0). В останньому випадку відповідну дугу можна було б виключити при аналізі цієї ситуації, але вона може мати значення в іншій ситуації. Тому якщо передбачається така можливість, дугу потрібно залишити.

Когнітивна карта крім графічного зображення може бути представлена ​​матрицею відносин Ас:

Матриця Л(; - це квадратна матриця, рядки та стовпці якої позначені вершинами графа За на перетині г-рядка і./-стовпця стоять одиниці (або 0), якщо існує (не існує) відношення між елементами V;і УуУ когнітивній карті відношення може мати знак "+1" або "-1".

Когнітивна карта відображає лише факт наявності впливу вершин (чинників) один на одного. У ньому не відбиваються ні детальний характер цих впливів, ні динаміка змін впливів залежно від зміни ситуації, ні тимчасові зміни самих чинників. Облік цих обставин вимагає переходу наступний рівень структуризації інформації, відображеної в когнітивної карті, тобто. потрібен перехід до інших тин когнітивної моделі.

На рівні когнітивної моделі кожен зв'язок між факторами когнітивної карти розкривається до відповідного рівняння, яке може містити як кількісні (вимірювані) змінні, так і якісні (незмірювані) змінні. Кількісні змінні входять у модель у вигляді їх чисельних значень. Кожна якісна змінна може бути поставлена ​​у відповідність сукупність лінгвістичних змінних, що відображають різні системи цієї якісної змінної на шкалі .

У міру накопичення знань про процеси в системі стає можливим детальніше розкривати характер зв'язків між вершинами – факторами (наприклад, за допомогою процедур data mining,якщо є таблиці статистичних даних).

Когнітивна модель типу векторний функціональний граф - це кортеж.

де З =< V, Е> - орієнтований граф; X- безліч параметрів вершин V; X = [ХЩ, 1=1,2,.... до, Х(і> = (^), е = 1, 2, щ,тобто. кожній вершині ставиться у відповідність вектор незалежних один від одного параметрів Х(у)(або один параметр х №> 8 = Х, якщо g = 1); X: V -> Я, Я -безліч речових чисел; Р= Е(Х, Е) =Дд:;, Хр е$) -функціонал перетворення дуг, що ставить у відповідність кожній дузі або знак ("+", "-"), або ваговий коефіцієнт<о^, либо функцию хр ець) = і

Залежно від Е(Х, Е)запроваджується розширене поняття орграфа.

1. Когнітивна карта (знаковий орграф)як окремий випадок Ф-графа, в якому

де со^- - ваговий коефіцієнт; з^ е. IV, V/ -безліч вагових коефіцієнтів дуг - безліч речових чисел. Оцінка може визначатися одним числом або бути інтервальною.

3. Найпростіший функціональний граф -це Ф-граф, у якому Е=ДХ, Е)=/(я $, Хр е$ =/)/.

де /у - це функціональна залежність параметрів вершин, яка ставиться у відповідність до кожної дуги. Залежність /уможе бути не тільки функціональною, а й стохастичною. Визначення параметрів характеристики /увключає: визначення шкали, показників, методу, точності, одиниці виміру.

Визначення Ф-графів може бути узагальнено наступним чином.

4. Параметричний векторний функціональний графФп – це кортеж

де б =< V, Е > -орієнтований граф; X: V -" 0, X -безліч параметрів вершин, X= (->№> | Х<г"> е X, i = 1,

2, до), Х("";> = (.г *, 0), g 1,2.....до х^- £-параметр вершини

У; якщо £= 1, то л-*,"* = х,-; 0 - простір параметрів вершин; /г= Е(Х, Е) -функціонал перетворення дуг, Е.Ех.х Xх 0 -> До

5. Модифіковані МФ-графи.Для відображення динаміки що відбуваються у системі під впливом всіляких збурень змін у модель вводиться час. Такі графи запропоновані у роботі.

Ієрархічні когнітивні карти . Складним системам властива закономірність ієрархічності. Для відображення такої структури можна використовувати ієрархічні когнітивні карти - порівняно новий тип когнітивних моделей. Ієрархічні когнітивні карти є розкриття узагальнених об'єктів (вершин) верхнього рівня когнітивної карти в їх об'єкти, у тому числі об'єкти нижніх рівнів. Кількість ієрархічних рівнів може визначатися як кількістю "розкриваються" в когнітивних картах вершин, так і існуючою системою управління об'єктом (наприклад, рівні держави, регіону, муніципалітету). Малюнок 6.17 ілюструє цю ідею.

Мал. 6.17.

Модель ієрархічної когнітивної карти має вигляд

де і - когнітивні карти до-і (&-1)-рівнів відповідно, Ек = (етКр))- відносини між вершинами до-і р-рівень.

Когнітивна карта ^-рівня є орієнтованим графом

де У(£) = (г;Д£)|г;Д&) У(Щ,1 1,2 р ... і) - безліч вершин

^-рівня, Е(к) =|е0"(£)|е$"(£) £(<£); I,./" 1,я} - отношения, отражающие взаимосвязь между вершинами внутри уровня (^-уровня).

Структурне об'єднання ієрархічної когнітивної моделі у вигляді функціонального графа матиме вигляд

де Ючбд., вк, Бц 2 - когнітивна ієрархічна кар-

та; Хк = Х(к)- безліч параметрів вершин ієрархічної когнітивної карти; ^ = (?(Х,£^);і^(*)) - функціонал 1=1 перетворення дуг в ієрархічній когнітивній моделі.

Можна уявити кілька взаємодіючих об'єктів, які у певній навколишньому середовищі. При цьому необхідно будувати когнітивні моделі складнішого типу - моделі взаємодії ієрархій, відносини між якими задаються правилами теорії ігор. Так, ієрархії можуть бути у відносинах співробітництва (кооперації, коаліції) чи протиборства (конкуренції). Можливе узагальнення у разі взаємодії N сторін - загальна модель є систему ієрархічних когнітивних моделей, у якій задані правила взаємодії та правила зміни структури когнітивних моделей.

Динамічні когнітивні картки.За результатами досліджень у сфері взаємодії складних систем використовувалися когнітивні моделі як динамічних когнітивних карт, у яких параметри моделі залежали від часу і враховувалися тимчасові зміни середовища.

Завдання аналізу шляхів та циклів когнітивної моделі

Розв'язання задачі аналізу шляхів та циклів когнітивної моделі проводиться традиційними методами теорії графів. Виділення шляхів різної заданої довжини дозволяє простежити та інтерпретувати ланцюжки причинно-наслідкових зв'язків, виявляючи їх особливості та протиріччя. Виділення циклів (позитивних та негативних зворотних зв'язків) дозволяє судити про структурну стійкість (чи ні) системи.

Якщо проаналізувати карту "Проблеми споживання електроенергії" (див. рис. 6.14), то в ній спостерігається п'ять циклів: К-> Ух-> V * У ^У"> Ух->К* Ц>"> ^4"> ^3">

-> Vq, V7-> V5 -" VA -> V3 - "V6 -" V7серед яких V5 -> -> Kj -> ^2~^ ^5 - один негативний.

Сценарії поведінки об'єкта, імпульсне моделювання (сценарне моделювання)

Моделювання поведінки системи ґрунтується на сценарному підході.

Сценарію з фундаментальної погляду відповідає наступна онтологія: початковий стан, послідовність подій, кінцевий стан. Іншими словами, метафорично сценарій структурується у тимчасовому вимірі схемою "джерело - шлях - мета", де джерело - це початковий стан, кінцевий стан - це місце призначення, події - це знаходження в дорозі, а шлях розтягнутий у часі.

Сценарій – це ціле,а кожен із елементів - частина.

Онтологія сценарію зазвичай включає також людей, речі, властивості, відносини та пропозиції. З іншого боку, елементи онтології часто пов'язуються відносинами певних типів: причинними відносинами, відносинами тотожності тощо. Ці відносини структурно видаються схемами зв'язку (link schémas),кожна з яких категорується відповідно до типу зв'язку, який вона представляє. Сценаріям притаманні також цільові структури, що специфікують цілі учасників сценарію.

Визначення поняття " сценарій " пов'язані з визначенням понять " ознаки системи " , " стан системи " , " поведінка системи " , " очікувана подія " , " ситуація " .

Ознакихарактеризують властивості системи, підсистеми та елементи. Ознаки можуть бути якіснимиі кількісними.Ознака може бути мірою ефективності. Виміряти ознаку часто є серйозною проблемою.

СтанСистема характеризується значеннями ознак на даний момент часу. Стан системи змінюються у процесі її функціонування.

Переходи системи (або її частин) зі стану викликають потоки, що визначаються як швидкість зміни значень ознак системи.

Поведінка системи -це зміна станів системи у часі.

Очікувана подіяповедінки об'єкта, згідно з розробленою моделлю об'єкта, - це трійка: момент часу t,обраний відповідно до деяких правил вибору А (правило вибору Авказує моменти часу для фіксації траєкторії наказу об'єкта), дг(г) та г/(г) - очікувана реалізація параметрів опису навколишнього середовища та фазової траєкторії системи.

Ситуація 5(0 у момент часуг - це набір подій, що відбулися до моменту, що хронологізується в часі. Ь.

Сценарійце сукупність тенденцій, що характеризують: ситуаціюв даний момент, бажані цілі розвитку, комплекс заходів, що впливають на розвиток ситуації, та системи спостереження параметрів (факторів), що ілюструють поведінку процесів.

Визначають глибину сценарію, обрій сценарію, тимчасовий крок сценарію. Подають сценарій у формалізованому вигляді.

Сценарій може моделюватися за трьома основними напрямками:

• прогноз розвитку ситуації без будь-якого на процеси: ситуація розвивається як така (еволюційний розвиток);
• прогноз розвитку ситуації з вибраним комплексом заходів-управлінь (пряме завдання);
• синтез комплексу заходів для досягнення необхідної зміни стану ситуації (зворотне завдання)

Моделювання поширення збурень на когнітивних картах, імпульсні процеси.Об'єкт моделювання можна як сукупність взаємодіючих між собою динамічних процесів, які у реальному часі. У моделі процесів також має бути час, але за моделюванні різними типами графів цей час може мати сенсу часу, а відбивати лише послідовність змін станів. Це має місце для знакових орграфів та знакових параметричних графів. Для опису взаємодії із середовищем використовують поняття "вхід", "вихід", "стан", "поведінка" системи.

При аналізі ситуацій, що спирається на моделі когнітивних карт, вирішуються два типи завдань: статичні та динамічні. Статичний аналіз -це аналіз поточної ситуації, що включає дослідження впливів одних факторів на інші, дослідження стійкості ситуації в цілому та пошук структурних змін для одержання стійких структур.

Динамічний аналіз -це генерація та аналіз можливих сценаріїв розвитку ситуації у часі. Математичним апаратом аналізу є теорія знакових графів та нечітких графів.

Під впливом різних збурень значення змінних у вершинах графа можуть змінюватись; сигнал, що надійшов одну з вершин, поширюється по ланцюжку інші, посилюючись чи згасаючи.

Імпульсне моделювання -це моделювання поширення збурень на когнітивних картах, що викликається внесенням збурень-імпульсів у вершину (сукупність вершин) когнітивної карти. Об'єкт моделювання можна як сукупність взаємодіючих між собою динамічних процесів, які у реальному часі.

Сценарний аналіздозволяє судити про поведінку системи, науково передбачати шляхи її можливого розвитку. Аналіз проводиться за результатами імпульсного моделювання. Для генерування можливих сценаріїв розвитку системи до вершин когнітивної карти вносяться гіпотетичні обурюючі або керуючі впливи. При внесенні обурень<2,(и) исследуется вопрос "что будет в момент (и + 1), если...?". Набор реализаций импульсных процессов - это "сценарий развития", он указывает на возможные тенденции развития ситуаций.

Імпульсний процес може відображати як еволюційний розвиток системи, так і її розвиток під впливом збурень та впливів, що управляють. 0,^), що вносяться у вершину 1>1 у момент р„.

Сценарієм розвитку ситуаційприйнято називати всю сукупність імпульсних процесів у всіх вершинах когнітивної карти. Таким чином, сукупність імпульсних процесів при внесенні збурень<2 представляет собой модельную реализацию альтернативных действий (Л Для реальных систем 0_ інтерпретується як різні управлінські (наприклад, програми розвитку системи) або обурюючі впливи (наприклад, зміни у зовнішньому середовищі, дії конкурента та ін.).

Сценарії розвитку, що генеруються при різних обурювальних впливах, фактично є "науковим передбаченням" можливих шляхів розвитку системи. Сценарій характеризує тенденцію розвитку процесів у системі, точніше, різні можливі тенденції розвитку (наслідки) при гіпотетичних змінах обурювальних і керуючих факторів та їх поєднань (причини) у майбутньому, що моделюється. Таким чином, імпульсне моделювання розвитку ситуацій дозволяє розробляти можливі сценарії розвитку системи – від песимістичних до оптимістичних. На підставі сценаріїв проектується стратегія управління системою, яка далі реалізується особами, які приймають рішення, відповідно до диктуючих умов зовнішнього та внутрішнього середовища.

Розглянемо правило (РЯ)зміни параметрів у вершинах у момент Нехай параметр х!залежить від часу, тобто. Х)(1)у 1= 1, 2, 3,.... Тоді можна визначити процес поширення обурення за графом, тобто. перехід системи зі стану £ - 1 в та I + 1,....

У випадку, якщо є кілька вершин суміжних з V,-, процес поширення обурення за графом визначається правилом (при відомих початкових значеннях Х(0)у всіх вершинах та початковому векторі обурення Р(0)):

де дг, (0 і х£1+ 1) – значення параметра у вершині V; у моменти Ьу I + 1, р^£) -зміна у вершині У ^у момент часу Г,

Так як у Ф-графі імпульс в імпульсному процесі є впорядкованою послідовністю без прив'язки до часу, то можна використовувати запис формул "в і-й момент часу" (у моделі процесів при моделюванні різними типами графів час може не мати сенсу часу, а відображати тільки послідовність змін станів (це має місце для знакових орграфів та знакових зважених орграфів). Функцію ру(/;) впливу зміни в суміжній с У-)вершині V) можна замінити імпульсом р(п) = х(п + 1) - х(п),де х(п)у х(п)+ 1) - величини показника у вершині Vпри кроках імітації в момент £ = пі наступним за ним £ = п+ 1. Тоді формула (6.64) перетворюється на вигляд

Правило(Рй) зміни параметрів у вершинах в момент £і+1, якщо в момент часу іпу вершини надійшли імпульси:

Модель імпульсного процесу - це кортеж (Ф. £>, РЩ,де ф - Ф-граф, (2= 0,(1,) - послідовність впливів, що обурюють, РЯ -правило зміни параметрів. При цьому послідовність Х(г0),<2(гн)^ является модельным представлением динамической системы (г0,50,В0).

Для розробки відповідних обчислювальних алгоритмів зручно математичну модель імпульсних процесів на знакових графах у матричному вигляді.

і = 0, 1, 2, що вносяться до вершин У; у момент часу £; вектор параметрів вершин у момент часу г та зміни параметрів вершин задаються рівняннями:

Для R,з останнього рівняння отримаємо вираз

де / - Поодинока матриця.

Автономниминазивають окремий випадок імпульсних процесів на когнітивних картах, коли зовнішні імпульси вносяться лише один раз на початку моделювання.

Найпростішим варіантом поширення обурення є випадок, коли Р(0) має лише один ненульовий вхід, тобто. обурення надходить лише одну вершину V-rТакі процеси прийнято називати простими процесами.

Ситуаціяв імпульсному моделюванні характеризується набором усіх Qта значень Xв кожному птакт моделювання.

Наведемо приклад імпульсного моделювання за когнітивною картою проблем споживання електроенергії (рис. 0.19). Для неї матриця відносин має вигляд

Промоделюємо процес поширення обурення по когнітивній карті проблем споживання електроенергії: "Що буде, якщо споживання електроенергії зросте?" (Рис. 6.18). Як видно з графіків імпульсних процесів, тенденції розвитку ситуацій не суперечать інтуїтивним припущенням про те, що зростання споживання електроенергії через наростання енергетичної потужності може призвести до падіння її вартості, погіршення стану довкілля, зростання кількості підприємств, зростання кількості робочих місць. На графіках по осі ОХ відкладено такти моделювання п,Однак осі 0У цифри характеризують швидкість наростання сигналів у вершинах когнітивної карти (наукове передбачення можливих тенденцій розвитку).

Мал. 6.18.Зростання споживання електроенергії,<7/(= +1, вектор возмущений (2= (0,0,0 + 1,0,0,0)

Зворотні задачі, завдання керованості та спостережуваності

Рішення зворотного завдання - це пошук таких значень керуючих впливів (2, які можуть забезпечити бажаний сценарій розвитку системи. Для вирішення можуть бути використані методи математичного програмування (лінійного, нелінійного).

Розв'язання задач спостережуваності та керованості системи взаємопов'язані. Завдання спостереження -завдання визначення достатності вимірювань вихідних змінних визначення невідомих початкових значень входів. Завдання керованості -це завдання про можливість зміни входів системи в залежності від виходів, що спостерігаються (кібернетичний або управлінський підхід).

Аналіз стійкості системи, поданої графом

Стійкість - поняття багатоаспектне. У дослідженнях соціально-економічних систем термін "стійкість" означає дуже багато, який завжди чітко визначене (стійкість фінансової системи, стійкість організації). Теоретично управління технічними системами поняття " стійкість " визначається чітко, розроблено критерії стійкості системи ( " стійкість по Ляпунову " , по Пуанкаре та інших.). Розглядають два аспекти поняття " стійкість " : стійкість системи під впливом зовнішніх збурень за фіксованою структурою системи, тобто. коли змінюється лише зовнішнє середовище, і стійкість поведінки системи за змін структури системи - структурна стійкість (малі зміни у структурі системи викликають малі зміни у її динаміці).

При дослідженні стійкості виваженого орієнтованого графа – когнітивної карти – досліджується стійкість за значенням та стійкість щодо обурення системи у міру її еволюції.

Представимо поняття алгебраїчного критерію стійкості по обуренню та початковому значенню та розглянемо зв'язок стійкості графа з його топологічною структурою, спираючись на роботи В. В. Кульби, С. С. Ковалевського, Д. Л. Кононова, А. Б. Шелкова та ін., і навіть на роботах Дж. Каста.

Основним поданням при розробці критеріїв стійкості графів є уявлення про характеристичні значення матриці відносин Л(;графа – когнітивної моделі.

Характеристичні значення графа визначаються як власні значення матриці Ас.Згідно з теоремою Рауса - Гурвіца для лінійних систем, якщо серед власних значень матриці (коренів) немає чисел за модулем великих одиниць, то система стійка по обуренню. Стійкість з обурення значить наявності стійкості за значенням, хоча зворотне і справедливо. Але для застосування цього критерію є суттєві обмеження, тому використовувати його будемо у найпростіших випадках.

Для наведеного вище прикладу проблем споживання електроенергії (див. рис. 6.18) кількість коренів матриці Асдорівнює 7, серед яких є корінь за модулем більше 1: М= 1,43. Отже, ця система нестійка ні з обурення, ні з початкового значення. Власне факт нестійкості ілюструється і графіками імпульсних процесів (див. рис. 6.18) - графіки розходяться.

Структурна та зв'язкова стійкість системи

Положення рівноважних станів залежить від динамічних властивостей системи, що вивчається, і може змінюватися. Тому постає ще одне питання: чи поведе невелика зміна системи до усунення стану рівноваги? Тобто на відміну від класичної теорії стійкості, яка не розглядала зміни в системі, а лише обурення у навколишньому середовищі, необхідно вивчати проблеми стійкості при структурних змінах самої системи. Це практично дуже важливе питання, оскільки ці зміни, навіть малі, можуть призвести до різких якісних змін у подальшій поведінці системи. Одним із інструментів дослідження таких явищ є теорія катастроф, або теорія біфуркацій.

Існує "комбіноване" поняття стійкості, що поєднує класичні ідеї Ляпунова з комбінаторно-топологічним підходом, - поняття зв'язкової стійкості, яке спочатку виникло у зв'язку з вивченням питань рівноваги в економіці. При вивченні зв'язкової стійкості завдання формулюється так: чи стан рівноваги даної системи залишиться стійким у сенсі Ляпунова незалежно від подвійних зв'язків між станами системи?

Визначимо матрицю відносин Ас.Стан рівноваги X =Про вважається зв'язностійким, якщо воно стійке за Ляпуновим для всіх можливих матриць взаємозв'язку

Вивчення зв'язкової стійкості має практичний інтерес, особливо в дослідженні організаційних систем, як-от економічна система. Це зумовлюється тим, що з описі процесів у цих системах наявність чи відсутність зв'язку який завжди може бути очевидним внаслідок порушень роботи самої системи, наявності обурень, відомої суб'єктивності математичної моделі системи.

АдаптивністьСистема є ще одним аспектом стійкості. Адаптованість можна уявити як певну міру здатності системи до поглинання зовнішніх обурень без різко виражених наслідків для її поведінки в перехідному або стані.

Поняття адаптованості близьке до поняття структурної стійкості, але дещо ширше за нього.

Розглянемо основні тези, пов'язані з вивченням структурної стійкості систем. Класичне уявлення про стійкість є дуже плідним у технічних та фізичних системах. Для соціотехнічних, соціально-економічних систем таке уявлення можна використовувати, але потребує серйозних обгрунтувань для конкретних систем. Тим більше, що звичайний режим функціонування цих систем далекий від рівноважного, крім того, зовнішні обурення постійно змінюють стан рівноваги. Центральним елементом сучасних поглядів на стійкість є поняття структурної стійкості, яке розглянемо далі.

Основним завданням дослідження структурної стійкості є виявлення якісних змін у траєкторії руху системи за змін структури самої системи. Виникає необхідність розглядати групу систем, "близьких" до деякої стандартної, тобто. ми маємо справу із сімейством траєкторій, яке необхідно дослідити. У такій ситуації говорять про структурної стійкості

Систему називають структурно стійкою, якщо топологічний характер траєкторій всіх близьких до неї систем такий самий, як у стандартної.

Таким чином, властивість структурної стійкості полягає в тому, що розглянута система поводиться майже так само, як і близькі до пей; у протилежному випадку – система структурно нестійка. Рівень структурної стійкості характеризує узагальнені відомості про ступінь стійкості системи або окремих її елементів до зовнішніх та внутрішніх обурень заданої природи.

Для всіх сформульованих вище завдань виникає низка математичних труднощів, пов'язаних з тим, як визначити, що таке "малі обурення", "траєкторії, близькі до початку координат", "близькі системи", "траєкторії, типологічно подібні одна одній". Для деяких конкретних класів систем ці проблеми подолані.

Можна виділити дві групи методів математичного аналізу структурної стійкості моделі, записаних мовою знакових орграфів. Перший заснований на ряді теорем, що пов'язують спектр орграфа з його стійкістю у простих імпульсних процесах, другий - на перетворення вихідного знакового орграфа на матричну модель з детальним аналізом останньої. Структурна стійкість системи можна встановити шляхом аналізу циклів когнітивної карти.

При аналізі когнітивної карти шляхом виділення у ній циклів використовують поняття парного та непарного циклів. Ми вже згадували вище про цикли позитивного та негативного зворотного зв'язку. Між типом циклу та стійкістю системи існує взаємозв'язок.

Чітний цикл є найпростішою моделлю структурної нестійкості, тому що будь-яка початкова зміна параметра у будь-якій його вершині призводить до необмеженого зростання модуля параметрів вершин циклу. Будь-яка зміна параметра будь-якої вершини непарного циклу призводить лише до осциляції параметрів вершин. Знаковий орграф, який не містить циклів або містить лише один цикл, імпульсно стійкий для всіх простих імпульсних процесів.

Досі йшлося про формальний аналіз стійкості когнітивних карт складних систем. Потрібно мати на увазі ще один із серйозних аспектів дослідження стійкості когнітивних карт, які використовуються в інших напрямках когнітивних досліджень. У цьому сенсі аналіз стійкості когнітивних карт полягає у визначенні збалансованих, узгоджених, стійких когнітивних структур і, в концептуальному плані, базується на основних положеннях теорій соціальної психології: когнітивного дисонансу Л. Фестінгера, структурного балансу Ф. Хайдера, комунікаційних актів Т. Ньюкома.

Завдання складності та зв'язності системи

Поняття "зв'язок" системи виникає разом з поняттям "структура" системи. Зі зникненням структурної зв'язності зникає система. Математичне опис завдання аналізу зв'язності найвдаліше виходить мовою теорії графів та алгебраїчної топології. Перший спосіб ґрунтується на аналізі зв'язності графової моделі методами теорії графів. Другий підхід заснований на дослідженні топологічних властивостей графової моделі за матрицею відносин когнітивної карти, так званий ^-аналіз зв'язності симпліційних комплексів. Основи топологічного дослідження складних систем на основі вивчення їх структурних властивостей було розпочато у 1960-1970-і рр.. Нині показано ефективність використання симпліціальних комплексів для моделювання властивостей зв'язності різних мереж взаємодіючих елементів (підсистем, сутностей...), як-от комунікації, трафіки, біологічні мережі, мережі розподілених алгоритмів. Доведено, що симпліційні комплекси дуже корисні для досліджень динамічних процесів у мережах.

Математичні основи поліедрального аналізу були закладені К. Дроукером, а подальший розвиток аналіз отримав у роботах британського фізика Р. Еткіна. Ним було розроблено перший інструмент симпліціального аналізу, названий ^-аналізом (поліедральний аналіз, або аналіз поліедральної динаміки). Незважаючи на те, що додаток ^-аналізу до дослідження соціальних, біологічних, економічних та інших складних систем показало свою ефективність, публікацій у цьому напрямі не так багато (з ранніх - це роботи Р. Еткіпа, Дж. Касті, С. Сейдмана, Дж. Шевченка). Джонсона, К. Ерла, П. Гоулда, X. Кауклкліса, С. Макгілла, А. Куллена, X. Гріффіта, Г. Варселло, X. Крамера, Р. Аксельрода, Р. Лаубенбахера). У нашій країні останні роки також почав спостерігатися інтерес до застосування методів топології у вивченні структур складних систем (наприклад, В. Б. Мнухін, О. Ю. Катаєв та ін.) але ці та інші математичні роботи носять теоретичний характер, і стосовно вивченню соціально-економічних систем такі дослідження зараз вкрай нечисленні Методика аналізу (/-зв'язності дозволяє судити про зв'язність системи глибше, ніж традиційні дослідження зв'язності графа, оскільки при цьому встановлюється наявність взаємовпливу симпліціальних блоків системи через ланцюжок зв'язків між ними. На підставі таких можливостей пропонуються формалізовані правила обґрунтування вибору цільових і керуючих вершин, визначення стійкості систем, що характеризуються тими чи іншими симпліційними комплексами, умови структурної стійкості систем. економічної системи, виявляти симплекси, що найбільше впливають на процеси в системі та утворюють вершини яких раціональніше вибирати як керуючі. ф-аналіз дозволяє розкрити багатовимірну геометрію складних систем, простежити вплив різних локальних змін на структуру системи в цілому, зупинити увагу саме на структурних особливостях системи, що не виявляється при інших підходах. Використання цього для аналізу структурно складних систем дозволяє по-іншому підійти до визначення поняття " складність " , глибше розкрити роль окремих елементів п їх впливом геть інші елементи системи.

Пошлемося на параграф 7.4, в якому викладено основи аналізу ^-зв'язності системи. У цьому аналізі система розглядається у вигляді відношення між елементами кінцевих множин - множини вершин Унзаданого сімейства непустих підмножин цих вершин - симплексів а. Безліч вершин і відповідних їм симплексів утворюють симпліційні комплекси До.Для їх побудови можуть бути використані спеціальні прийоми побудови (експертні) матриці інцидентів Л:

але можна використовувати готова структура системи, задана як графа З = <У, £>, яка служить основою для геометричного та алгебраїчного її подання як симпліціального комплексу. Симпліційний комплекс складається з безлічі вершин (У)і множини непустих кінцевих підмножин множини (V,-), званих симплексами (симпліційний комплекс виходить шляхом розбиття деякого простору X(або У) на підмножини, що перетинаються; простір, що допускає таке розбиття, називається поліедром, а процес його розбиття - тріангуляція).

Симплекс позначається як 8^)^, де і - номер вершини, а ц -геометрична розмірність симплексу. Число двизначається числом дуг, що з'єднують вершини У)у симплексі через змінну хгЧисло ц(кількість дуг, інцидентних у-)на одиницю менше числа одиниць ("") у відповідному /-рядку матриці Л. Якщо в рядку матриці Л відсутня 1, то розмірність "порожнього" симплексу позначимо: # = Про - 1 = -1. Розмірність симплексу - це число ребер у кожній вершині повного графа - симплексу.

Ланцюжки ^-зв'язності утворюються через з'єднання однойменних вершин. Ланцюг зв'язкувідображає можливість того, що два симплекси, безпосередньо не маючи загальної грані, можуть бути пов'язані за допомогою послідовності проміжних симплексів.

Не даючи строгих визначень аналізу ^-зв'язності (див. параграф 7.4), проілюструємо побудову симпліціального комплексу прикладом проблем споживання електроенергії (для ПС КМ розроблено спеціальні алгоритми побудови симпліціальних комплексів великої розмірності). По матриці Асможна визначити її симпліційні комплекси - по рядках КХ(У, X)і по стовпцях Ку(Х, X *),де X -рядки, У - стовпці, X -матриця відносин між елементами (Ас), X * -транспонована матриця.

Збудуємо комплекс КХ(У, X) -за рядками.

Перший рядок: §(1)б/=і і=і. симплекс складається з однієї вершини УА.

^2- &2=-іо>симплекс складається з однієї вершини $ .У: 8^/=2-=усимплекс складається із взаємопов'язаних через У двох вершин - Ухі Уе.

У: 8*4^_з_1=2, симплекс складається з трьох вершин - У^ Уі $.

У$: 8<5)^=]_1=0т симплекс состоит из одной вершины УА. §. 8^6^д-2-1=1" симплекс складається з двох вершин - Уі У-г

У7: 8(7^=3_1=0, симплекс складається з однієї вершини УГгТаким чином, симпліційний комплекс має вигляд: ВД Я.) = (8 (1) 9 = 0; 5 (2) ^,; 8 (3> 9 = 2; 8 (4) д = 3; б ^; 80)^}.

Оскільки в цьому комплексі немає симплексів розмірності більше ніж 2, його можна зобразити геометрично на площині (рис. 6.19).

Мал. 6.19. Кх(У, X)

Як бачимо, комплекс нескладний, у ньому є три окремі компоненти, що може говорити про слабку керованість даної структури.

Поняття зв'язності та складності системи взаємообумовлені.Розглядають: структурну складність, динамічну складність, обчислювальну складність; еволюційну складність; внутрішню та зовнішню складність. Щоб система реалізувала заданий вид поведінки незалежно від зовнішніх перешкод, придушити різноманіття у поведінці можна, тільки збільшивши безліч управлінь (принцип необхідного різноманіття Эшби). Така здатність системи характеризує "складність управління". Система не може бути "універсально складною". Вона може бути складною з одних позицій та нескладною з інших. "Складність" систем часто призводить до того, що простіше спочатку вивчити елементи, компоненти системи, а потім на підставі отриманих знань спробувати зрозуміти систему в цілому. Тому завдання аналізу складності системи пов'язане з проблемами декомпозиції та композиції системи.

Методи побудови когнітивних моделей складних систем

Методи побудови когнітивних моделей повинні: відповідати вимогам зручності та конструктивності; бути тісно пов'язані з методами оцінок результатів аналізу так, щоб у процесі прийняття рішень когнітивна модель могла бути порадником і критиком ЛПР; точно відображати уявлення ЛПР про концепти та відносини між ними; не повинні вимагати від укладача когнітивної моделі попередньої специфікації концептів.

В даний час пропонується багато способів побудови когнітивних моделей складних систем. Але все це ближче до мистецтва, ніж до суворих правил, хоча розроблено велику кількість інструментальних засобів, які допомагають досліднику розробити ту чи іншу когнітивну карту. Узагальнити ці способи можна так:

• розробка когнітивних моделей (когнітивних карт) за допомогою спеціалістів у предметній галузі. Застосовуються різні експертні методи та технології роботи з експертами (у тому числі робота в ситуаційних центрах; для цього розроблено достатньо варіантів спеціального програмного забезпечення, наприклад АрхіДоку, розробник некомерційного партнерства та наукових досліджень та соціального розвитку). .Райков);
• розробка когнітивних моделей дослідником (інженером-когнітологом) спільно з фахівцем у предметній галузі;
• розробка когнітивних моделей (або їх блоків) та результатів статистичного аналізу даних за допомогою програм Data-mining,а також за допомогою спеціального програмного забезпечення (наприклад, комп'ютерний ЖОК-метод, розробники В. Н. Жіхарєв, А. І. Орлов, В. Г. Кольцов);
• розробка когнітивних моделей на підставі аналізу текстів, що містять інформацію про предметну область;
• розробка когнітивних моделей на підставі аналізу існуючих теорій у предметній галузі, використання готових когнітивних схем.

При розробці когнітивних карток за допомогою експертів можна рекомендувати такі методи.

1-й спосіб.Когнітивну карту будує сам ЛПР на основі своїх знань та уявлень без залучення експертів та довідкових матеріалів.

Перевага методу: швидкість побудови когнітивної карти. Недолік: адекватність когнітивної карти залежить від кваліфікації ЛПР, його знання та вміння відчувати характер відносин між концептами.

Побудова когнітивної карти допомагає ЛПР ясніше уявити собі проблему, краще зрозуміти роль окремих компонентів та характер відносин між ними.

2-й спосіб.Побудова когнітивних карток експертами на основі вивчення документів.

Гідність: метод зручний і дозволяє використовувати дані, які застосовуються самим ЛПР. Недолік: вивчення документів експертами – тривалий та трудомісткий процес.

3-й спосіб.Побудова когнітивної карти на основі опитування групи експертів, які мають можливість оцінювати причинно-наслідкові зв'язки.

Гідність: можливість агрегувати індивідуальні думки та базування на більшому діапазоні оцінок, ніж можна отримати з документів, що вивчаються. Недолік: трудомісткість.

4-й спосіб.Побудова когнітивних карток, заснованих на відкритих вибіркових опитуваннях. Переваги: ​​метод може бути використаний для побудови порівняльних когнітивних карток, крім того, досліднику надається можливість вести активний діалог з джерелами інформації. Недолік: трудомісткість.

Докладний приклад розробки когнітивних карт за допомогою експертів наведено в роботах співробітників ІПУ РАН, наприклад, у книзі Е. А. Трахтенгерца, а також у роботах.

Якщо проводиться когнітивне моделювання реальної соціально-економічної чи іншої складної системи, можна рекомендувати застосування цих методів і прийомів.

Адекватність моделі

Ефективність застосування когнітивної моделі практично залежить від її відповідності реальної обстановці. Неадекватність моделі при використанні її для розробки стратегій розвитку системи та прийняття управлінських рішень може мати значно масштабніші негативні наслідки, ніж невдала когнітивна модель, побудована індивідуумом у процесі підвищення свого 1£) (в експериментах когнітивних психологів показано, що техніка когнітивних карт є однією з найбільш ефективних технік мислення, що використовує обидві півкулі мозку, що підвищує рівень інтелекту, розвиває пам'ять і т.д.). Перевірка адекватності когнітивної моделі - це одна з проблем, що неоднозначно вирішуються.

У загальному вигляді цю перевірку можна здійснити в такий спосіб.

Нехай між базисними чинниками, що є вершинами графової моделі, існують відносини, які можна трактувати як різноманітні аксіоми предметної області. Як правило, ці відносини формуються у вигляді продукції типу:

де Х; г = 1,2.....до -деяка характеристика базисного фактора V-,(Наприклад, гранична величина фактора, знак збільшення фактора і т.п.). Сукупність таких продукцій утворює базисні знання даної предметної області.

Графова модель вважається адекватною реальної ситуації, якщо модельних процесах не порушується жодна з продукцій базисних знань.

Повнота перевірки моделі на адекватність залежить від повноти базисних знань, що визначається стосовно числа станів ситуації, відбитих у базисних знаннях, до стану станів ситуації.

Якщо базисні знання про досліджувану ситуацію відсутні, поведінка процесів у минулому може ніяк не впливати на їхню майбутню поведінку. Тому ніяке прийнятне прогнозування цих процесів неможливе.

Таким чином, з найзагальніших позицій перевірка адекватності моделі - це порівняння інформації про реально моделювану систему, яка отримана емпіричним шляхом в деякій області параметрів системи, з тією інформацією, яку в тій же області параметрів системи дає модель. Якщо розбіжності невеликі з погляду цілей моделювання, модель вважається адекватною.

Якість і результативність когнітивного аналізу пов'язані як із суб'єктивністю ЛПР, і з тим фактом, що саме дослідження впливає результати. Існує взаємозв'язок між мисленням учасників та ситуацією, в якій вони беруть участь. Цей взаємозв'язок проявляється подвійно, як двох залежностей: когнітивної (пасивної), що виражає зусилля учасників, затрачуване на розуміння ситуації, і управляючої (активної), що з дією їхніх висновків на ситуацію у світі. У когнітивної функції сприйняття учасників залежить від ситуації, а керуючої функції вони впливають ситуацію.

Таким чином, наявність у системі мислячих учасників, кожен з яких по-своєму представляє ситуацію та приймає ті чи інші рішення, виходячи зі свого "віртуального" уявлення, призводить до того, що, за словами Дж. Сороса, "... послідовність подій не веде безпосередньо від одного набору факторів до іншого; натомість вона перехресним чином поєднує фактори з їх сприйняттям, а сприйняття з факторами".

Це призводить до того, що процеси в ситуації ведуть не до рівноваги, а до процесу змін, що ніколи не закінчується. Звідси випливає, що в результаті взаємодії як ситуація, так і погляди учасників є залежними змінними та первинна зміна прискорює настання подальших змін як у самій ситуації, так і у поглядах учасників. Схема когнітивного моделювання на рис. 6.17 передбачає цей факт. Переконаність дослідника в адекватності моделі виникає чи ні як у результаті вирішення кожної системної завдання окремо, і у зіставленні всіх результатів у комплексі.

Так, наприклад, якщо тенденції розвитку ситуацій за будь-яким модельованим сценарієм розвитку, що відповідає конкретному стану соціально-економічної системи, не суперечать тенденціям, що спостерігаються, процесів у реальній системі (тимчасові ряди статистичних даних), то така графова модель може вважатися адекватною. Або якщо розроблена структура - когнітивна карта - нестійка, а насправді спостерігається стійкість досліджуваної системи, виникає природний сумнів у розробленій моделі. Чисельної міри адекватності всіх результатів у сукупності не розроблено (поки залишається відкритим і питання, чи можливо це зробити в принципі), доводиться повертатися до загального визначення: "графова модель вважається адекватною реальній ситуації, якщо в модельних процесах не порушується жодна з продукцій базових знань ".

Проблеми адекватності когнітивних моделей не перестають турбувати дослідників. І наразі колективом Сектору 51 ІПУ РАН ведуться серйозні роботи у сфері перевірки когнітивних карт. Використовуються поняття "неформальних" та "формальних" когнітивних карт. Так, малюнки когнітивних карток даного параграфа відносяться до неформальних карток. Параметричні функціональні графи можна зарахувати до формальним.

Приклад застосування технології когнітивного моделювання наведено у додатку 6.

Методологія когнітивного моделювання, призначена для аналізу та прийняття рішень у погано визначених ситуаціях, була запропонована Аксельродом. Вона заснована на моделюванні суб'єктивних уявлень експертів щодо ситуації та включає: методологію структуризації ситуації: модель уявлення знань експерта у вигляді знакового орграфа (когнітивної карти) (F, W), де F – безліч факторів ситуації, W – безліч причинно-наслідкових відносин між факторами ситуації; методи аналізу ситуації В даний час методологія когнітивного моделювання розвивається у напрямку вдосконалення апарату аналізу та моделювання ситуації. Тут запропоновано моделі прогнозу розвитку ситуації; методи вирішення обернених завдань

Когнітивна карта (від латів. cognitio – знання, пізнання) – образ знайомого просторового оточення.

Когнітивні карти створюються і видозмінюються в результаті активної взаємодії суб'єкта з навколишнім світом. При цьому можуть формуватись когнітивні карти різного ступеня спільності, «масштабу» та організації (наприклад, карта-огляд або карта-шлях в залежності від повноти представленості просторових відносин та присутності вираженої точки відліку). Це - суб'єктивна картина, має, передусім просторові координати, у якій локалізовані окремі предмети, що сприймаються. Виділяють карту-шлях як послідовне уявлення зв'язків між об'єктами за певним маршрутом, і карту-огляд як одночасне уявлення просторового розташування об'єктів.

Провідною науковою організацією Росії, що займається розробкою та застосуванням технології когнітивного аналізу, є Інститут проблем управління РАН, підрозділ: Сектор-51, вчені Максимов В.І., Корноушенко Є.К., Качаєв С.В., Григорян А.К. та інші. На їх наукових працях у галузі когнітивного аналізу та ґрунтується дана лекція.

В основі технології когнітивного аналізу та моделювання (рисунок 1) лежить когнітивна (пізнавально-цільова) структуризація знань про об'єкт та зовнішнє для нього середовища.

Малюнок 1. Технологія когнітивного аналізу та моделювання

Когнітивна структуризація предметної області - це виявлення майбутніх цільових та небажаних станів об'єкта управління та найбільш суттєвих (базисних) факторів управління та зовнішнього середовища, що впливають на перехід об'єкта в ці стани, а також встановлення на якісному рівні причинно-наслідкових зв'язків між ними, з урахуванням взаємовпливу факторів один на одного.

Результати когнітивної структуризації відображаються за допомогою когнітивної картки (моделі).

2. Когнітивна (пізнавально-цільова) структуризація знань про досліджуваний об'єкт і зовнішнє для нього середовища на основі pest-аналізу та swot-аналізу

Відбір базисних факторів проводиться шляхом застосування PEST-аналізу, що виділяє чотири основні групи факторів (аспекту), що визначають поведінку об'єкта, що досліджується (рисунок 2):

P olicy – ​​політика;

E conomy – економіка;

S ociety – суспільство (соціокультурний аспект);

T echnology - технологія

Малюнок 2. Фактори PEST-аналізу

Для кожного конкретного складного об'єкта існує свій особливий набір найістотніших факторів, що визначають його поведінку та розвиток.

PEST-аналіз можна як варіант системного аналізу, т.к чинники, які стосуються переліченим чотирма аспектам, у випадку тісно взаємопов'язані і характеризують різні ієрархічні рівні суспільства, як системи.

У цій системі є детермінуючі зв'язки, спрямовані з нижніх рівнів ієрархії системи до верхніх (наука та технологія впливає на економіку, економіка впливає на політику), а також зворотні та міжрівневі зв'язки. Зміна будь-якого з чинників через систему зв'язків може проводити всі інші.

Ці зміни можуть загрожувати розвитку об'єкта, або, навпаки, надавати нові можливості для його успішного розвитку.

Наступний крок – ситуаційний аналіз проблем, SWOT-аналіз (рисунок 3):

S trengths – сильні сторони;

W eaknesses - недоліки, слабкі сторони;

O pportunities - можливості;

T hreats - погрози.

Малюнок 3. Фактори SWOT-аналізу

Він включає аналіз сильних та слабких сторін розвитку досліджуваного об'єкта в їх взаємодії з загрозами та можливостями та дозволяє визначити актуальні проблемні області, вузькі місця, шанси та небезпеки, з урахуванням факторів зовнішнього середовища.

Можливості визначаються як обставини, які б сприятливому розвитку об'єкта.

Загрози - це ситуації, у яких може бути завдано шкоди об'єкту, наприклад, може бути порушено його функціонування або він може втратити наявні переваги.

На підставі аналізу різних можливих поєднань сильних та слабких сторін із загрозами та можливостями формується проблемне поле досліджуваного об'єкта.

Проблемне поле - це сукупність проблем, що існують в об'єкті, що моделюється, і навколишньому середовищі, в їх взаємозв'язку один з одним.

Наявність такої інформації - основа визначення цілей (напрямів) розвитку та шляхів їх досягнення, вироблення стратегії розвитку.

Когнітивне моделювання на основі проведеного ситуаційного аналізу дозволяє підготувати альтернативні варіанти рішень щодо зниження ступеня ризику у виділених проблемних зонах, прогнозувати можливі події, які можуть найважче позначитися на положенні об'єкта, що моделюється.

Етапи когнітивної технології та їх результати представлені в таблиці 1:

Таблиця 1

Етапи когнітивної технології та результати її застосування

Найменування етапу	Форма подання результату
1. Когнітивна (пізнавально-цільова) структуризація знань про досліджуваний об'єкт і зовнішнє для нього середовища на основі PEST-аналізу та SWOT-аналізу: Аналіз вихідної ситуації навколо досліджуваного об'єкта з виділенням базисних факторів, що характеризують економічні, політичні та ін. 1.1 Виявлення факторів, що характеризують сильні та слабкі сторони об'єкта, що досліджується. 1.2 Виявлення факторів, що характеризують можливості та загрози з боку зовнішнього середовища об'єкта 1.3 Побудова проблемного поля досліджуваного об'єкта	Звіт про системне концептуальне дослідження об'єкта та його проблемну область
2. Побудова когнітивної моделі розвитку об'єкта – формалізація знань, здобутих на етапі когнітивної структуризації 2.1 Виділення та обґрунтування факторів 2.2 Встановлення та обґрунтування взаємозв'язків між факторами 2.3 Побудова графової моделі	Комп'ютерна когнітивна модель об'єкта у вигляді орієнтованого графа (і матриці взаємозв'язків факторів)
3. Сценарне дослідження тенденцій розвитку ситуації навколо об'єкта, що досліджується (за підтримки програмних комплексів "СИТУАЦІЯ", "КОМПАС", "КІТ") 3.1 Визначення мети дослідження 3.2 Завдання сценаріїв дослідження та їх моделювання 3.3 Виявлення тенденцій розвитку об'єкта у його макрооточенні 3.4 Інтерпретація результатів сценарного дослідження	Звіт про сценарне дослідження ситуації, з інтерпретацією та висновками
4. Розробка стратегій управління ситуацією навколо об'єкта, що досліджується. 4.1 Визначення та обґрунтування мети управління 4.2 Розв'язання зворотного завдання 4.3 Вибір стратегій управління та впорядкування їх за критеріями: можливості досягнення мети; ризику втрати управління ситуацією; ризику виникнення надзвичайних ситуацій	Звіт про розробку стратегій управління з обґрунтуванням стратегій за різними критеріями якості управління
5. Пошук та обґрунтування стратегій досягнення мети у стабільних або змінних ситуаціях Для стабільних ситуацій: a) вибір та обґрунтування мети управління; б) вибір заходів (управлінь) задля досягнення мети; в) аналіз принципової можливості досягнення мети із поточного стану ситуації з використанням обраних заходів; г) аналіз реальних обмежень на реалізацію обраних заходів; д) аналіз та обґрунтування реальної можливості досягнення мети; е) вироблення та порівняння стратегій досягнення мети щодо: близькості результатів управління до наміченої мети; витрат (фінансовим, фізичним тощо); за характером наслідків (оборотні, необоротні) від цих стратегій у реальній ситуації; по ризику виникнення надзвичайних ситуацій Для ситуацій, що змінюються: a) вибір та обґрунтування поточної мети управління; б) по відношенню до поточної мети справедливі попередні п. п. б-е; в) аналіз змін, що відбуваються в ситуації, та їх відображення у графовій моделі ситуації. Перехід до п. a.	Звіт про розробку стратегій досягнення мети у стабільних або змінних ситуаціях
6. Розробка програми реалізації стратегії розвитку об'єкта, що досліджується, на основі динамічного імітаційного моделювання (за підтримки програмного пакету Ithink) 6.1.Розподіл ресурсів за напрямами та у часі 6.2 Координація 6.3 Контроль за виконанням	Програма реалізації стратегії розвитку. Комп'ютерна імітаційна модель розвитку об'єкту

КОГНІТИВНЕ МОДЕЛЮВАННЯ

ЗМІСТ
Вступ
1. Предмет когнітивного аналізу
1.1. Зовнішнє середовище
1.2. Нестабільність зовнішнього середовища
1.3. Слабоструктурованість зовнішнього середовища
2. Загальне поняття когнітивного аналізу
3. Етапи когнітивного аналізу
4. Цілі, етапи та основні поняття когнітивного моделювання
4. 1. Мета побудови когнітивної моделі
4.2. Етапи когнітивного моделювання
4.3. Орієнтований граф (когнітивна карта)
4.4. Функціональний граф (завершення побудови когнітивної моделі)
5. Види факторів

6.1.Виявлення факторів (елементів системи)
6.2. Два підходи до виявлення зв'язків між факторами
6.3.Приклади виділення факторів та зв'язків між ними
6.4. Проблема визначення сили впливу факторів
7. Перевірка адекватності моделі
8. Використання когнітивної моделі
8.1. Застосування когнітивних моделей у системах підтримки прийняття рішень
8.2. Приклад роботи з когнітивною моделлю
9. Комп'ютерні системи підтримки ухвалення управлінських рішень
9.1. Загальна характеристика систем підтримки ухвалення рішень
9.2. «Ситуація – 2»
9.3. "Компас-2"
9.4. «Канва»
Висновок
Список літератури
додаток

Вступ
Нині отримання достовірної інформації та її швидкий аналіз стали найважливішими передумовами успішного управління. Це особливо актуально, якщо об'єкт управління та його зовнішнє середовище є комплексом складних процесів і факторів, що істотно впливають один на одного.
Одне з найбільш продуктивних рішень проблем, що виникають у галузі управління та організації, полягає у застосуванні когнітивного аналізу, який є предметом вивчення в курсовій роботі.
Методологія когнітивного моделювання, призначена для аналізу та прийняття рішень у погано визначених ситуаціях, була запропонована американським дослідником Р. Аксельродом 1 .
Спочатку когнітивний аналіз сформувався в рамках соціальної психології, а саме - когнітивізму, що займається вивченням процесів сприйняття та пізнання.
Застосування розробок соціальної психології у теорії управління призвело до формування особливої ​​галузі знань – когнітології, що концентрується на дослідженні проблем управління та прийняття рішень.
Нині методологія когнітивного моделювання розвивається у напрямі вдосконалення апарату аналізу та моделювання ситуацій.
Теоретичні досягнення когнітивного аналізу стали основою створення комп'ютерних систем, орієнтованих рішення прикладних завдань у сфері управління.
Роботи з розвитку когнітивного підходу та його застосування для аналізу та управління так званими слабоструктурованими системами проводяться нині в Інституті проблем управління РАН 2 .
На замовлення Адміністрації Президента РФ, Уряду РФ, Уряду міста Москви в ІПУ РАН було здійснено низку соціально-економічних досліджень із застосуванням когнітивної технології. Вироблені рекомендації успішно застосовуються відповідними міністерствами і відомствами 3 .
З 2001 р. під егідою ІПУ РАН регулярно проводяться міжнародні конференції «Когнітивний аналіз та управління розвитком ситуацій (CASC)».
Під час написання курсової роботи залучалися праці вітчизняних дослідників - О.О. Кулініча, Д.І. Макаренко, С.В. Качаєва, В.І. Максимова, Є.К. Корноушенко, Є. Гребенюк, Г.С. Осипова, А. Райкова. Більшість із названих дослідників – спеціалісти ІПУ РАН.
Таким чином, когнітивний аналіз досить активно розвивається не лише зарубіжними, а й вітчизняними фахівцями. Тим не менш, в рамках когнітології залишається низка проблем, вирішення яких могло б значно покращити результати застосування прикладних розробок, що базуються на когнітивному аналізі.
Метою курсової є аналіз теоретичної бази когнітивних технологій, проблем методології когнітивного аналізу, а також заснованих на когнітивному моделюванні комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень.
Поставленим цілям відповідає структура роботи, в якій послідовно розкриваються основні поняття та етапи когнітивного аналізу в цілому, когнітивного моделювання (як ключового моменту когнітивного аналізу), загальні принципи застосування на практиці у сфері управління когнітивного підходу, а також комп'ютерні технології, що застосовують методи когнітивного аналізу.

1. Предмет когнітивного аналізу
1.1. Зовнішнє середовище
Для ефективного управління, прогнозування та планування необхідний аналіз зовнішнього середовища, в якому функціонують об'єкти управління.
Зовнішнє середовище зазвичай визначається дослідниками як сукупність економічних, соціальних і політичних факторів і суб'єктів, які безпосередньо чи опосередковано впливають на можливість і здатність суб'єкта (будь то банк, підприємство, будь-яка інша організація, цілий регіон тощо) досягати поставлених цілей розвитку.
Для орієнтації у зовнішньому середовищі та її аналізу потрібно чітко представляти її характеристики. Фахівці Інституту проблем управління РАН виділяють такі основні характеристики довкілля:
1. Складність - тут мається на увазі число та різноманітність факторів, на які суб'єкт повинен реагувати.
2. Взаємозв'язок чинників, тобто сила, з якою зміна одного чинника впливає зміну інших чинників.
3. Рухливістю - швидкість, з якою відбуваються зміни у зовнішньому середовищі 4 .
Виділення такого роду характеристик для опису середовища свідчить, що дослідники застосовують системний підхід і розглядають зовнішнє середовище як систему або сукупність систем. Саме в рамках цього підходу прийнято представляти будь-які об'єкти у вигляді структурованої системи, виділяти елементи системи, взаємозв'язки між ними та динаміку розвитку елементів, взаємозв'язків та всієї системи в цілому. Тому когнітивний аналіз, що використовується для вивчення довкілля та вироблення способів та методів функціонування в ній, іноді розглядається як компонент системного аналізу 5 .
Специфіка довкілля об'єктів управління у тому, що це середовище схильна до впливу людського чинника. Інакше кажучи, вона включає суб'єкти, наділені автономною волею, інтересами і суб'єктивними уявленнями. Це означає, що це середовище далеко не завжди підпорядковується лінійним законам, які однозначно описують зв'язок причин і наслідків.
Звідси випливають два базові параметри зовнішнього середовища, в якому діє людський фактор, - нестабільність і слабоструктурованість. Зупинимося докладніше цих параметрах.

1.2. Нестабільність зовнішнього середовища

Нестабільність довкілля часто ототожнюється дослідниками з непередбачуваністю. «Ступінь нестабільності зовнішньої для [об'єкта управління] економічного і політичного середовища характеризується звичністю очікуваних подій, передбачуваними темпами змін, можливостями передбачення майбутнього» 6 . Ця непередбачуваність породжується багатофакторністю, мінливістю факторів, темпів та напрямки розвитку середовища.
«Сукупна дія всіх факторів зовнішнього середовища, резюмують В. Максимов, С. Качаєв та Є. Корноушенко, - формує рівень її нестабільності та визначає доцільність та спрямованість оперативного втручання у процеси, що відбуваються» 7 .
Чим вище нестабільність довкілля, тим складніше виробити адекватні стратегічні рішення. Тому існує об'єктивна потреба в оцінці ступеня нестабільності середовища, а також у виробленні підходів до її аналізу.
На думку І. Ансоффа, вибір стратегії управління та аналізу ситуаціями залежить від рівня нестабільності довкілля. При помірній нестабільності застосовується звичайне керування на основі екстраполяції знань про минуле середовище. При середньому рівні нестабільності управління складає основі прогнозу змін у середовищі (наприклад, «технічний» аналіз фінансових ринків). За високого рівня нестабільності використовується управління на основі гнучких експертних рішень (наприклад, «фундаментальний» 8 аналіз фінансових ринків) 9 .

1.3. Слабоструктурованість зовнішнього середовища

Середовище, у якому змушені працювати суб'єкти управління, характеризується як нестабільна, а й як слабоструктурированная. Ці дві характеристики міцно взаємопов'язані, але різні. Втім, іноді ці терміни вживаються як синоніми.
Так, спеціалісти ІПУ РАН, даючи визначення слабоструктурованим системам, вказують на деякі їх властивості, властиві та нестабільним системам: «Складності аналізу процесів та прийняття управлінських рішень у таких галузях як економіка, соціологія, екологія тощо. обумовлені низкою особливостей, властивих цим областям, а саме: багатоаспектністю процесів, що відбуваються в них (економічних, соціальних тощо) та їх взаємопов'язаністю; в силу цього неможливо вичленування і детальне дослідження окремих явищ - всі явища, що відбуваються в них, повинні розглядатися в сукупності; відсутністю достатньої кількісної інформації про динаміку процесів, що змушує переходити до якісного аналізу таких; мінливістю характеру процесів у часі тощо. З огляду на зазначені особливості економічні, соціальні тощо. системи називаються слабоструктурованими системами »10.
Проте слід зазначити, що термін «нестабільність» передбачає неможливість чи складність передбачити розвиток системи, а слабоструктурованість – неможливість її формалізувати. Зрештою, характеристики «нестабільність» і «слабоструктурованість», на мій погляд, відображають різні аспекти того самого явища, оскільки ми традиційно сприймаємо систему, яку не можемо формалізувати і таким чином абсолютно точно передбачити її розвиток (тобто слабоструктуровану систему) як нестабільну, схильну до хаосу. Тому тут і далі, слідом за авторами вивчених статей, я вживатиму ці терміни як рівнозначні. Іноді дослідники, поряд із переліченими вище поняттями, використовують термін «складні ситуації».
Отже, на відміну від технічних систем економічні, соціально-політичні та інші аналогічні системи характеризуються відсутністю детального кількісного опису процесів, що відбуваються в них - інформація тут має якісний характер. Тому для слабоструктурованих систем неможливе створення формальних традиційних кількісних моделей. Для систем такого типу характерні невизначеність, опис на якісному рівні, неоднозначність оцінки наслідків тих чи інших рішень 11 .
Таким чином, аналіз нестабільного зовнішнього середовища (слабоструктурованих систем) пов'язаний з багатьма труднощами. За їх вирішенні необхідна інтуїція експерта, його досвід, асоціативність мислення, припущення.
З подібним аналізом дозволяють впоратися комп'ютерні засоби пізнавального (когнітивного) моделювання ситуацій. Ці кошти в економічно розвинених країнах застосовуються вже десятки років, допомагаючи підприємствам виживати та розвивати бізнес, а владі готувати ефективні нормативні документи 12 . Пізнавальне моделювання покликане допомогти експерту відрефлексувати на більш глибокому рівні та впорядкувати свої знання, а також формалізувати свої уявлення про ситуацію тією мірою, якою це можливо.

2. Загальне поняття когнітивного аналізу

Когнітивний аналіз іноді називається дослідниками «когнітивною структуризацією» 13 .
Когнітивний аналіз розглядається як один з найбільш потужних інструментів дослідження нестабільного та слабоструктурованого середовища. Він сприяє кращому розумінню існуючих у середовищі проблем, виявленню протиріч і якісному аналізу процесів, що протікають. Суть когнітивного (пізнавального) моделювання – ключового моменту когнітивного аналізу – полягає в тому, щоб найскладніші проблеми та тенденції розвитку системи відобразити у спрощеному вигляді у моделі, дослідити можливі сценарії виникнення кризових ситуацій, знайти шляхи та умови їх вирішення у модельній ситуації. Використання когнітивних моделей якісно підвищує обґрунтованість прийняття управлінських рішень у складній і швидкозмінній обстановці, позбавляє експерта «інтуїтивного блукання», економить час на осмислення та інтерпретацію подій, що відбуваються в системі 14 .
В.І. Максимов та С.В. Качаєв для пояснення принципів використання інформаційних пізнавальних (когнітивних) технологій для вдосконалення управління використовують метафору корабля в бурхливому океані - так звану модель "фрегат-океан". Більшість видів комерційної та некомерційної діяльності в нестабільному та слабоструктурованому середовищі «неминуче пов'язані з ризиком, що викликається як невизначеністю майбутніх умов роботи, так і можливими помилковими рішеннями, що приймаються керівництвом. Керівництву дуже важливо вміти передбачати подібні труднощі та заздалегідь розробити стратегії їхнього подолання, тобто. мати заздалегідь опрацьовані установки можливої ​​поведінки». Ці розробки пропонується проводити на моделях, у яких інформаційна модель об'єкта управління («фрегат») взаємодіє з моделлю довкілля - економічної, соціальної, політичної тощо. («Океан»). Мета такого моделювання - дати рекомендації "фрегату" як перетнути "океан" з найменшими "зусиллями" ... Інтерес ... представляють способи досягнення мети з урахуванням попутних " вітрів " і " течій " ... Отже, ставимо за мету: визначити " троянду вітрів " ... [ довкілля], а там подивимося, які “вітри” будуть попутними, які - зустрічними, як ними скористатися і як виявити важливі для [об'єкта] властивості зовнішньої ситуації» 15 .
Таким чином, сутність когнітивного підходу полягає, як уже згадувалося, в тому, щоб допомогти експерту відрефлексувати ситуацію і розробити найбільш ефективну стратегію управління, ґрунтуючись не стільки на своїй інтуїції, скільки на впорядкованому і верифікованому (наскільки це можливо) знанні про складну систему. Приклади застосування когнітивного аналізу для вирішення конкретних завдань будуть розглянуті в пункті «8. Використання когнітивної моделі».

3. Етапи когнітивного аналізу

Когнітивний аналіз складається з кількох етапів, на кожному з яких реалізується певне завдання. Послідовне вирішення цих завдань призводить до досягнення головної мети когнітивного аналізу. Дослідники наводять різну номенклатуру етапів залежно від специфіки об'єкта, що вивчається (об'єктів) 16 . Якщо підсумовувати та узагальнити всі ці підходи, можна виділити такі етапи, характерні для когнітивного аналізу будь-якої ситуації.

Формулювання мети та завдань дослідження.
Вивчення складної ситуації з позицій поставленої мети: збір, систематизація, аналіз існуючої статистичної та якісної інформації щодо об'єкта управління та його довкілля, визначення властивих досліджуваної ситуації вимог, умов та обмежень.
Виділення основних чинників, які впливають розвиток ситуації.
Визначення взаємозв'язку між чинниками шляхом розгляду причинно-наслідкових ланцюжків (побудова когнітивної карти як орієнтованого графа).
Вивчення сили взаємовпливу різних чинників. Для цього використовуються як математичні моделі, що описують деякі точно виявлені кількісні залежності між факторами, так і суб'єктивні уявлення експерта щодо якісних взаємовідносин факторів, що не формалізуються.

(В результаті проходження етапів 3 – 5 будується, зрештою, когнітивна модель ситуації (системи), яка відображається у вигляді функціонального графа. Тому можна сказати, що етапи 3 – 5 є когнітивним моделюванням. Більш докладно всі ці стадії та основні поняття когнітивного моделювання будуть розглянуті у пунктах 4 – 7).

Перевірка адекватності когнітивної моделі реальної ситуації (верифікація когнітивної моделі).
Визначення за допомогою когнітивної моделі можливих варіантів розвитку ситуації (системи) 17 виявлення шляхів, механізмів впливу на ситуацію з метою досягнення бажаних результатів, запобігання небажаним наслідкам, тобто вироблення стратегії управління. Завдання цільових, бажаних напрямів та сили зміни тенденцій процесів у ситуації. Вибір комплексу заходів (сукупності керуючих факторів), визначення їх можливої ​​та бажаної сили та спрямованості на ситуацію (конкретно-практичне застосування когнітивної моделі).

Розглянемо детально кожен із наведених етапів (за винятком першого та другого, які є, по суті, підготовчими), механізми реалізації приватних завдань кожного з етапів, а також проблеми, що виникають на різних стадіях когнітивного аналізу.

4. Цілі, етапи та основні поняття когнітивного моделювання

Ключовий елемент когнітивного аналізу – побудова когнітивної моделі.

4. 1. Мета побудови когнітивної моделі

Когнітивне моделювання сприяє кращому розумінню проблемної ситуації, виявлення протиріч та якісному аналізу системи. Мета моделювання полягає у формуванні та уточненні гіпотези про функціонування досліджуваного об'єкта, що розглядається як складна система, яка складається з окремих, але все ж таки пов'язаних між собою елементів і підсистем. Для того щоб зрозуміти та проаналізувати поведінку складної системи, будують структурну схему причинно-наслідкових зв'язків елементів системи. Аналіз цих зв'язків необхідний реалізації різних управлінь процесами у системі 18 .

4.2. Етапи когнітивного моделювання

Загалом етапи когнітивного моделювання розглянуті вище. У працях фахівців ІПУ РАН міститься конкретизований виклад цих етапів. Виділимо основні їх.

Виявлення факторів, що характеризують проблемну ситуацію, розвиток системи (середовища). Наприклад, суть проблеми неплатежів податків можна сформулювати у факторах «Неплатежі податків», «Збирання податків», «Доходи бюджету», «Витрати бюджету», «Дефіцит бюджету» та ін.
Виявлення зв'язків між факторами. Визначення напряму впливів та взаємовпливів між факторами. Наприклад, фактор «Рівень податкового навантаження» впливає на «Неплатежі податків».
Визначення характеру впливу (позитивне, негативне, +-) Наприклад, збільшення (зменшення) фактора «Рівень податкового навантаження» збільшує (зменшує) «Неплатежі податків» - позитивний вплив; а збільшення (зменшення) фактора «Збирання податків» зменшує (збільшує) «Неплатежі податків» – негативний вплив. (На цьому етапі здійснюється побудова когнітивної карти у вигляді орієнтованого графа.)
Визначення сили впливу та взаємовпливу факторів (слабко, сильно) Наприклад, збільшення (зменшення) фактора «Рівень податкового навантаження» «значно» збільшує (зменшує) «Неплатежі податків» 19 (Остаточна побудова когнітивної моделі у вигляді функціонального графа).

Таким чином, до когнітивної моделі входять когнітивна карта (орієнтований граф) та ваги дуг графа (оцінка взаємовпливу або впливу факторів). При визначенні ваг дуг орієнтований граф перетворюється на функціональний.
Проблеми виявлення факторів, оцінки взаємовпливу факторів та типологія факторів будуть розглянуті у пунктах 5 та 6; тут же розглянемо такі базові поняття когнітивного моделювання, як когнітивна карта та функціональний граф.

4.3. Орієнтований граф (когнітивна карта)

У рамках когнітивного підходу часто терміни «когнітивна карта» і «орієнтований граф» вживаються як рівнозначні; хоча, строго кажучи, поняття орієнтований граф ширше, а термін «когнітивна карта» вказує лише одне із застосувань орієнтованого графа.
Когнітивна карта складається з факторів (елементів системи) та зв'язків між ними.
Для того щоб зрозуміти та проаналізувати поведінку складної системи, будують структурну схему причинно-наслідкових зв'язків елементів системи (факторів ситуації). Два елементи системи А і В, зображуються на схемі у вигляді окремих точок (вершин), з'єднаних орієнтованою дугою, якщо елемент А пов'язаний з елементом причинно-наслідкового зв'язку: А a В, де: А - причина, В - наслідок.
Чинники можуть впливати один на одного, причому такий вплив, як уже вказувалося, може бути позитивним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до збільшення (зменшення) іншого фактора, і негативним, коли збільшення (зменшення) одного фактора призводить до зменшення (збільшення) ) іншого фактора 20 . Причому вплив може мати і змінний знак залежно від можливих додаткових умов.
Подібні схеми подання причинно-наслідкових зв'язків широко використовуються для аналізу складних систем економіки та соціології.
Приклад когнітивної карти деякої економічної ситуації наведено на рис.1.

Малюнок 1. Орієнтований графік 21 .

4.4. Функціональний граф (завершення побудови когнітивної моделі)
Когнітивна карта відображає лише факт впливу факторів один на одного. У ньому не відбивається ні детальний характер цих впливів, ні динаміка зміни впливів у залежність від зміни ситуації, ні тимчасові зміни самих чинників. Врахування всіх цих обставин вимагає переходу на наступний рівень структуризації інформації, тобто до когнітивної моделі.
На цьому рівні кожен зв'язок між факторами когнітивної карти розкривається відповідними залежностями, кожна з яких може містити як кількісні (вимірювані) змінні, так і якісні (не вимірювані) змінні. У цьому кількісні змінні видаються природним чином їх чисельних значень. Кожній же якісній змінній ставиться у відповідність сукупність лінгвістичних змінних, що відображають різні стани цієї якісної змінної (наприклад, попит попит може бути «слабким», «помірним», «ажіотажним» тощо), а кожній лінгвістичній змінній відповідає певний числовий еквівалент у шкалі. У міру накопичення знань про процеси, що відбуваються у досліджуваній ситуації, стає можливим детальніше розкривати характер зв'язків між факторами.
Формально когнітивна модель ситуації може, як і когнітивна карта, бути представлена ​​графом, проте кожна дуга в цьому графі представляє вже якусь функціональну залежність між відповідними факторами; тобто. Когнітивна модель ситуації представляється функціональним графом 22 .
Приклад функціонального графа, що відображає ситуацію в умовному регіоні, представлений на рис. 2.

Малюнок 2. Функціональний графік 23 .
Зауважимо, що дана модель є демонстраційною, тому багато факторів довкілля в ній не враховано.

5. Види факторів
Для структуризації ситуації (системи) дослідники поділяють чинники (елементи) різні групи, кожна з яких має певної специфікою, саме - функціональної роллю в моделюванні. Причому залежно від специфіки аналізованої ситуації (системи) типологія факторів (елементів) може бути різною. Тут я виокремлю деякі види факторів, що використовуються при когнітивному моделюванні більшості систем (ситуацій, середовищ).
По-перше, серед усіх виявлених факторів виділяються базові (що впливають на ситуацію істотно, що описують суть проблеми) та «надлишкові» (незначні) фактори, «слабко пов'язані» з «ядром» базисних факторів 24 .
При аналізі конкретної ситуації експерт зазвичай знає чи передбачає, які зміни базисних чинників є йому бажаними. Чинники, які мають найбільший інтерес для експерта, називаються цільовими. В.І. Максимов, Є.К. Корноушенко, С.В. Качаєв так описують цільові чинники: «Це – “вихідні” чинники когнітивної моделі. Завдання вироблення рішень щодо управління процесами у ситуації полягає у тому, щоб забезпечити бажані зміни цільових чинників, це – мета управління. Ціль вважається коректно заданою, якщо бажані зміни одних цільових факторів не призводять до небажаних змін інших цільових факторів» 25 .
У вихідному безлічі базисних чинників виділяється сукупність про керуючих чинників - «”вхідних” чинників когнітивної моделі, якими подаються управляючі впливу модель. Керуючий вплив вважається узгодженим з метою, якщо він не викликає небажаних змін у жодному з цільових факторів» 26 . Для виявлення факторів, що управляють, визначаються фактори, що впливають на цільові. Керуючі чинники моделі будуть потенційно можливими важелями на ситуацію 27 .
Вплив факторів, що управляють, підсумовується в понятті «вектор управляючих впливів» - сукупність факторів, на кожен з яких подається управляючий імпульс заданої величини 28 .
Фактори ситуації (або елементи системи) можуть також підрозділятися на внутрішні (що належать самому об'єкту управління і перебувають під більш менш повним контролем керівництва) і зовнішні (відбивають вплив на ситуацію або систему зовнішніх сил, які можуть не контролюватись або лише побічно контролюватись суб'єктом управління) .
Зовнішні чинники зазвичай поділяються на передбачувані, виникнення та поведінка яких можна передбачати на основі аналізу наявної інформації, і на непередбачувані, про поведінку яких експерт дізнається лише після їхнього виникнення 29 .
Іноді дослідники виділяють так звані фактори-індикатори, що відображають та пояснюють розвиток процесів у проблемній ситуації (системі, середовищі) 30 . Для таких цілей використовується також поняття інтегральних показників (факторів), щодо зміни яких можна судити про загальні тенденції у цій сфері 31 .
Чинники характеризуються також тенденцією зміни своїх значень. Розрізняють такі тенденції: зростання, зниження. У разі відсутності зміни фактора говорять про відсутність тенденції або нульову тенденцію 32 .
Нарешті, слід зазначити, що можливе виявлення причинних факторів та факторів-наслідків, короткочасних та довгострокових факторів.

6. Основні проблеми побудови когнітивної моделі
Існують дві головні проблеми побудови когнітивної моделі.
По-перше, проблеми викликає виявлення чинників (елементів системи) і ранжування чинників (виділення базисних і другорядних) (на етапі побудови орієнтованого графа).
По-друге, виявлення ступеня взаємовпливу факторів (визначення ваг дуг графа) (на етапі побудови функціонального графа).

6.1. Виявлення факторів (елементів системи)

Можна констатувати, що дослідниками не розроблено чіткого алгоритму виявлення елементів досліджуваних систем. Передбачається, що фактори ситуації, що вивчаються, вже відомі експерту, який проводить когнітивний аналіз.
Зазвичай при розгляді великих (наприклад, макроекономічних) систем застосовується так званий PEST-аналіз (Policy – ​​політика, Economy – економіка, Society – суспільство, Technology – технологія), що передбачає виділення 4-х основних груп факторів, за допомогою яких аналізується політичний, економічний, соціокультурний та технологічний аспекти середовища 33 . Подібний підхід добре відомий у всіх соціально-економічних науках.
PEST-аналіз - це інструмент чотириелементного стратегічного аналізу зовнішнього середовища, що історично склався. При цьому для кожного конкретного складного об'єкта існує свій особливий набір ключових факторів, які безпосередньо і найбільше впливає на об'єкт. Аналіз кожного з виділених аспектів проводиться системно, оскільки у житті всі ці аспекти між собою тісно взаємопов'язані34.
Крім того, передбачається, що експерт може судити про номенклатуру факторів, відповідаючи своїм суб'єктивним уявленням. Так, «Фундаментальний» аналіз фінансових ситуацій, близький за деякими параметрами до когнітивного аналізу, виходить з набору базисних чинників (фінансово-економічних показників) - як макроекономічних, і нижчого порядку, як довгострокових, і короткострокових. Ці фактори у відповідність до «фундаментального» підходу визначаються на основі здорового глузду 35 .
Таким чином, єдиний висновок, який можна зробити щодо процесу виявлення факторів, полягає в тому, що аналітик, переслідуючи цю мету, має керуватися вже готовими знаннями різних соціально-економічних наук, які займаються конкретним вивченням різноманітних систем, а також своїм досвідом та інтуїцією.

6.2. Два підходи до виявлення зв'язків між факторами

Для відображення характеру взаємодії факторів використовуються позитивний та нормативний підходи.
Позитивний підхід ґрунтується на обліку об'єктивного характеру взаємодії факторів і дозволяє провести дуги, приписати їм знаки (+/-) та точні ваги, тобто відобразити характер цієї взаємодії. Цей підхід застосовується в тому випадку, якщо взаємозв'язок факторів може бути формалізований і виражений математичними формулами, що встановлюють точні кількісні взаємозв'язки.
Проте далеко ще не всі реальні системи та його підсистеми описуються тими чи іншими математичними формулами. Можна сказати, що формалізовані лише деякі окремі випадки взаємодії факторів. Більше того, чим складніша система, тим менша ймовірність її вичерпного опису за допомогою традиційних математичних моделей. Це пов'язано насамперед із фундаментальними властивостями нестабільних, слабоструктурованих систем, описаними у пункті 1. Тому позитивний підхід доповнюється нормативним.
Нормативний підхід ґрунтується на суб'єктивному, оцінному сприйнятті взаємодії факторів та його використання також дозволяє приписати дугам ваги, тобто відобразити силу (інтенсивність) взаємодії факторів. З'ясування впливів факторів один на одного та оцінки цих впливів спираються на «прикидки» експерта та виражаються в кількісному вигляді за допомогою шкали [-1,1] або лінгвістичними змінними типу «сильно», «слабко», «помірно» 36 . Інакше кажучи, за нормативного підходу перед експертом стоїть завдання інтуїтивно визначити силу взаємовпливу факторів, ґрунтуючись на своїх знаннях про якісний взаємозв'язок.
Крім того, як уже згадувалося, експерту потрібно визначити негативний чи позитивний характер впливу факторів, а не лише силу впливу. При здійсненні цього завдання, очевидно, можливе використання двох зазначених вище підходів.

6.3.Приклади виділення факторів та зв'язків між ними
Наведемо деякі приклади, що використовуються дослідниками для ілюстрації виділення факторів та встановлення зв'язків між ними.
Так, В. Максимов, С. Качаєв та Є. Корноушенко для побудови когнітивної моделі процесів, що відбуваються в кризовій економіці, виділяють такі базові фактори: 1. Валовий внутрішній продукт (ВВП); 2. Сукупний попит; 3. інфляція; 4. Заощадження; 5. Споживання; 6. Інвестиції; 7. Державні закупівлі; 8. Безробіття; 9. Пропозиція грошей; 10. Державні трансфертні платежі; 11. Державні витрати; 12. Державні доходи; 13. Дефіцит державного бюджету; 14. Податки; 15. Неплатежі податків;16. Ставка відсотка; 17. Попит на гроші 37 .
В. Максимов, Є. Гребенюк, Є. Корноушенко у статті «Фундаментальний та технічний аналіз: інтеграція двох підходів» наводять ще один приклад виявлення факторів та розкривають характер зв'язків між ними: «Найважливішими економічними показниками, що впливають на ринок акцій США та Європи, є: валовий національний продукт (ВНП), індекс виробничої продукції (ІПП), індекс споживчих цін (ІСЦ), індекс виробничих цін (ІПрЦ), рівень безробіття, ціна на нафту, курс долара… Якщо ринок зростає та економічні показники підтверджують стабільний розвиток економіки , то можна очікувати подальшого зростання цін… Акції підвищуються в ціні, якщо прибутки компанії зростають і є перспектива їх подальшого зростання… Якщо реальні темпи зростання економічних показників розходяться з очікуваними, то це призводить до паніки на фондовому ринку та його різких змін. Зміна валового національного продукту у нормі становить 3-5% на рік. Якщо річне зростання ВНП перевищує 5%, це називають економічним бумом, що у результаті може призвести до обвалу ринку. Зміна ВНП можна передбачити зміни індексу виробничої промисловості. Різке збільшення ІПП свідчить про можливе зростання інфляції, що призводить до падіння ринку. Зростання ІСЦ та ІПрЦ та цін на нафту також призводить до падіння ринку. Високий рівень безробіття у навіть Європі (понад 6%) змушує федеральні служби знижувати ставку банківського відсотка, що зумовлює пожвавлення економіки та зростання цін акцій. Якщо безробіття поступово зменшується, то ринок на ці зміни не реагує. Якщо рівень її різко падає і стає меншим від очікуваного значення, то ринок починає падати, тому що різке зменшення безробіття може збільшити понад очікуваний рівень інфляції» 38 .

6.4. Проблема визначення сили впливу факторів

Отже, найважливіша проблема когнітивного моделювання – виявлення ваг дуг графа – кількісна оцінка взаємовпливу чи впливу чинників. Справа в тому, що когнітивний підхід застосовується при дослідженні нестабільного, слабоструктурованого середовища. Нагадаємо, що її характеристики: мінливість, трудноформалізованість, багатофактрність і т.д. Такою є специфіка всіх систем, в які включені люди. Тому непрацездатність традиційних математичних моделей у багатьох випадках – це не методологічна вада когнітивного аналізу, а фундаментальна властивість предмета дослідження 39 .

Отже, найважливішою особливістю більшості досліджуваних теоретично управління ситуацій є наявність у яких мислячих учасників, причому кожен із яких по-своєму представляє ситуацію та приймає ті чи інші рішення, з «свого» уявлення. Як зазначив Дж. Сорос у своїй книзі «Алхімія фінансів», «коли у ситуації діють мислячі учасники, послідовність подій не веде безпосередньо від одного набору факторів до іншого; натомість вона перехресним чином... поєднує чинники зі своїми сприйняттями, а сприйняття з чинниками». Це призводить до того, що «процеси в ситуації ведуть не до рівноваги, а до процесу змін, що ніколи не закінчується» 40 . Звідси випливає, що достовірне передбачення поведінки процесів у ситуації неможливе без урахування оцінки цієї ситуації її учасниками та їх власних припущень про можливі дії. Цю особливість деяких систем Дж. Сорос назвав рефлексивністю.
Формалізовані кількісні залежності факторів описуються різними формулами (закономірностями), що залежать від предмета дослідження, тобто самих факторів. Однак, як уже згадувалося, побудова традиційної математичної моделі не завжди можлива.

Проблема універсальної формалізації взаємовпливу факторів досі не вирішена і навряд чи будь-коли буде вирішена.

Тому необхідно змиритися про те, що які завжди можлива опис зв'язків чинників математичними формулами тобто. далеко не завжди можлива точна кількісна оцінка залежностей 41 .
Тому в когнітивному моделюванні при оцінці ваг дуг, як згадувалося, часто застосовується облік суб'єктивної думки експерта 42 . Основне завдання при цьому – компенсувати суб'єктивність та спотворення оцінок за допомогою різноманітних процедур верифікації.

При цьому зазвичай недостатньо однієї перевірки оцінок експерта на несуперечність. Головна мета процедури обробки суб'єктивних думок експерта – допомогти йому відрефлексувати, більш чітко усвідомити та систематизувати свої знання, оцінити їхню несуперечність та адекватність реальності.

У процесі отримання знань експерта відбувається взаємодія експерта - джерела знань - з когнітологом (інженером з знань) або з комп'ютерною програмою, що дозволяє простежити за ходом міркування фахівців при прийнятті рішень і виявити структуру їх уявлень про предмет дослідження 43 .
Більш детально процедури перевірки та формалізації знань експерта розкриваються у статті А.А. Кулініча «Система когнітивного моделювання Канва» 44 .

7. Перевірка адекватності моделі
Дослідниками запропоновано кілька формальних процедур перевірки адекватності збудованої моделі 45 . Проте, оскільки модель будується як формалізованих відносинах чинників, математичні методи перевірки її правильності який завжди дають точну картину. Тому дослідники запропонували своєрідний «історичний метод» перевірки адекватності моделі. Інакше кажучи, розроблена модель будь-якої ситуації застосовується до подібних ситуацій, що існували у минулому і динаміка яких добре відома 46 . У тому випадку, якщо модель виявляється працездатною (тобто видає прогнози, що збігаються з реальним перебігом подій), вона визнається правильною. Звичайно ж, не один із методів верифікації моделі окремо не є вичерпним, тому доцільно застосування комплексу процедур перевірки правильності.

8. Використання когнітивної моделі

8.1. Застосування когнітивних моделей у системах підтримки прийняття рішень
Головне призначення когнітивної моделі - допомогти експерту в процесі пізнання і відповідно вироблення правильного рішення. Тому когнітивний підхід використовують у системах підтримки прийняття рішень.
Когнітивна модель візуалізує та впорядковує інформацію про обстановку, задум, цілі та дії. При цьому візуалізація виконує важливу когнітивну функцію, ілюструючи як результати дій суб'єкта управління, а й підказуючи йому способи аналізу та генерування варіантів рішень 47 .
Проте когнітивна модель служить як для систематизації і «прояснення» знань експерта, але й виявлення найвигідніших «точок докладання» управляючих впливів суб'єкта управління 48 . Інакше висловлюючись, когнітивна модель пояснює, який чинник чи взаємозв'язок чинників необхідно впливати, з якою силою й у якому напрямі, щоб отримати бажане зміна цільових чинників, тобто домогтися мети управління з найменшими затратами.
Керуючі впливи можуть бути короткочасними (імпульсними) або тривалими (безперервними), що діють до досягнення мети. Можливе спільне використання імпульсних і безперервних керуючих впливів 49 .
При досягненні заданої мети відразу постає завдання утримання ситуації у досягнутому сприятливому стані до того часу, доки з'явиться нова мета. У принципі, завдання утримання ситуації у необхідному стані не відрізняється від завдання досягнення мети 50 .
Комплекс взаємозалежних управляючих впливів та його логічна тимчасова послідовність становлять цілісну стратегію управління (модель управління).
Застосування різних моделей керування може призвести до різних результатів. Тут важливо вміти передбачити, яких наслідків призведе, зрештою, та чи інша управлінська стратегія.
Для розробки таких прогнозів використовується сценарний підхід (сценарне моделювання) у межах когнітивного аналізу. Іноді сценарне моделювання називають динамічне імітаційне моделювання.
Сценарний підхід є свого роду «розігрування» різних варіантів розвитку подій залежно від обраної моделі управління та поведінки непередбачуваних факторів. Для кожного сценарію вибудовується тріада «вихідні передумови – наш вплив на ситуацію – отриманий результат» 51 . Когнітивна модель у разі дозволяє врахувати весь комплекс ефектів управляючих впливів щодо різних чинників, динаміку чинників та його взаємозв'язків за різних умов.
Таким чином, виявляються всі можливі варіанти розвитку системи та виробляються пропозиції щодо оптимальної стратегії управління для реалізації бажаного сценарію з можливих 52 .
Дослідники досить часто включають сценарне моделювання до етапів когнітивного аналізу або ж розглядають сценарне моделювання як доповнення до когнітивного аналізу.
Якщо підсумовувати та узагальнити думки дослідників щодо стадій сценарного моделювання, то у найзагальнішому вигляді етапи сценарного аналізу можна подати так.
1. Вироблення мети управління (бажаної зміни цільових чинників).
2. Розробка сценаріїв розвитку при застосуванні різних стратегій управління.
3. Визначення досяжності поставленої мети (реалізованості сценаріїв, що ведуть до неї); перевірка оптимальності вже наміченої стратегії управління (якщо є); вибір оптимальної стратегії, що відповідає найкращому, з погляду поставленої мети, сценарію.
4. Конкретизація раціональної управлінської моделі – розробка конкретно- практичних рекомендацій керівникам. Ця конкретизація включає у собі виявлення керуючих чинників (з допомогою яких можна проводити розвиток подій), визначення сили та спрямованості керуючих впливів на керуючі чинники, передбачення можливих кризових ситуацій внаслідок впливу непередбачуваних зовнішніх чинників тощо.
Слід зазначити, що етапи сценарного моделювання можуть змінюватись залежно від об'єкта дослідження та управління.
На початковому етапі моделювання може бути досить якісної інформації, яка не має точного числового значення та відображає суть ситуації. При переході до моделювання конкретних сценаріїв все більш значущим стає використання кількісної інформації, що є числові оцінки значень будь-яких показників. Надалі щодо необхідних обчислень використовується переважно кількісна інформація 53 .
Найпершим сценарієм, який вимагає ніяких дій дослідника щодо його формуванню, є саморозвиток ситуації (у разі вектор управляючих впливів «порожній»). Саморозвиток ситуації є відправною точкою подальшого формування сценаріїв. Якщо дослідника влаштовують результати, отримані при саморозвитку (іншими словами, якщо в ході саморозвитку досягаються поставлені цілі), то подальше сценарне дослідження зводиться до вивчення впливу на ситуацію тих чи інших змін довкілля 54 .
Існують два основні класи сценаріїв: сценарії, що моделюють зовнішні впливи та сценарії, що моделюють цілеспрямований (керований) розвиток ситуації 55 .

8.2. Приклад роботи з когнітивною моделлю

Розглянемо приклад роботи з когнітивною моделлю, наведений у статті С.В. Качаєва та Д.І. Макаренко "Інтегрований інформаційно-аналітичний комплекс для ситуаційного аналізу соціально-економічного розвитку регіону".
Застосування інтегрованого інформаційно-аналітичного комплексу ситуаційного аналізу можна розглянути на прикладі розробки стратегії та програми соціально-економічного розвитку регіону.
На першому етапі будується когнітивна модель соціально-економічної ситуації в регіоні… Далі моделюються сценарії потенційної та реальної можливості зміни ситуації у регіоні та досягнення поставлених цілей.
Як цілі соціально-економічної політики були обрані:

збільшення обсягів виробництва
покращення рівня життя населення регіону
скорочення бюджетного дефіциту

Для досягнення поставленої мети були обрані такі “важелі” (керівні фактори – Ю.М.), за допомогою яких особа, яка приймає рішення, може чи хоче впливати на ситуацію:

доходи населення;
інвестиційний клімат;
витрати виробництва;
розвиток виробничої інфраструктури;
збирання податків;
податкові пільги;
політичні та економічні преференції регіону.

В результаті моделювання з'ясовується потенційна і реальна можливість досягнення поставленої мети за допомогою обраних важелів та отриманих керуючих впливів (див. рис. 3).

Малюнок 3. Когнітивне та динамічне імітаційне (сценарне) моделювання.

На наступному етапі переходять від виробітку стратегії досягнення цілей до розробки програми конкретних дій. Інструментом реалізації стратегії є регіональна бюджетна та податкова політика.
Обраним на попередньому етапі важелям та певним впливам відповідають такі напрямки бюджетної та податкової політики.

Важелі досягнення стратегічних цілей	Напрями бюджетної та податкової політики
Доходи населення	Витрати на соціальну політику
Інвестиційний клімат	Витрати державне управління Витрати на правоохоронну діяльність Витрати на промисловість, електроенергетику будівництво та сільське господарство
Витрати виробництва	Регулює тарифи на електроенергію, паливо, тепло, орендну плату і т.д.
Розвиток виробничої інфраструктури	Розвиток ринкової інфраструктури
Збирання податків	Регулювання рівня неплатежів податків
Податкові пільги	Регулювання рівня податкових пільг
Політичні та економічні преференції регіону.	Безоплатні перерахування з інших рівнів влади

Таким чином, інтегрований інформаційно-аналітичний комплекс ситуаційного аналізу є потужним інструментом вироблення стратегії розвитку регіону та втілення цієї стратегії в життя» 56 .
Необхідно зауважити, що в дослідженнях приклади використання когнітивного та сценарного моделювання зазвичай наводяться у вельми загальному вигляді, оскільки, по-перше, подібна інформація є ексклюзивною і представляє певну комерційну цінність, і, по-друге, кожна конкретна ситуація (система, середовище, об'єкт управління) потребує індивідуального підходу.
Існуюча теоретична база когнітивного аналізу, хоч і вимагає уточнень та розвитку, дозволяє різним суб'єктам управління зайнятися розробкою власних когнітивних моделей, оскільки, як згадувалося, передбачається, що для кожної області, для кожної проблеми складаються специфічні моделі.

9. Комп'ютерні системи підтримки ухвалення управлінських рішень

Проведення когнітивного аналізу нестабільних, слабоструктурованих ситуацій та середовищ є вкрай складним завданням, для вирішення якого залучаються інформаційні системи. Фактично ці системи призначені підвищення ефективності механізму прийняття рішень, оскільки головним прикладним завданням когнітивного аналізу є оптимізація управління.

9.1. Загальна характеристика систем підтримки ухвалення рішень
Системи підтримки прийняття рішень зазвичай є діалоговими. Вони призначені для обробки даних та реалізації моделей, що допомагають вирішувати окремі, в основному слабо-або неструктуровані завдання (наприклад, ухвалення рішення про інвестиції, складання прогнозів тощо). Ці системи можуть забезпечувати працівників інформацією, яка потрібна на прийняття індивідуальних і групових рішень. Такі системи забезпечують безпосередній доступ до інформації, що відображає поточні ситуації та всі фактори та зв'язки, необхідні для прийняття рішень.
і т.д.................