Các giai đoạn chính của việc phát triển mô hình nhận thức về một tình huống có vấn đề. Dự báo trung hạn của nền kinh tế Nga bằng mô hình nhận thức

Phương pháp tiếp cận nhận thức để nghiên cứu các hệ thống phức tạp, chẳng hạn như kinh tế xã hội, chính trị, v.v., một số khái niệm liên quan, cũng như phương pháp và công nghệ mô hình hóa nhận thức của các hệ thống phức tạp được xem xét.

Biểu diễn toán học của các mô hình nhận thức

Sự khởi đầu của nghiên cứu liên quan đến việc sử dụng phương pháp nhận thức để nghiên cứu, mô hình hóa và ra quyết định trong lĩnh vực hệ thống phức tạp bắt đầu từ giữa thế kỷ 20, khi các ý tưởng về tâm lý học nhận thức bắt đầu được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. kiến thức và một hệ thống nghiên cứu chuyên ngành gọi là “khoa học nhận thức” bắt đầu hình thành (tiếng Anh nhận thức khoa học). Các lĩnh vực chính của nó là triết học, tâm lý học, sinh lý thần kinh, ngôn ngữ học và trí tuệ nhân tạo. Hiện nay, các lĩnh vực chủ đề sử dụng phương pháp nhận thức đang được mở rộng. Việc sử dụng tích cực phương pháp nhận thức trong nghiên cứu các hệ thống phức tạp ở nước ta bắt đầu từ những năm 1990; trung tâm nghiên cứu là Viện Khoa học Máy tính của Viện Hàn lâm Khoa học Nga. Phần này trình bày một số kết quả nghiên cứu nhận thức của các hệ thống phức tạp được thực hiện tại Đại học Liên bang miền Nam, nguồn gốc của chúng có thể được coi là công trình của R. Axelrod, F. Roberts, J. Cast, R. Etkin, cũng như các nhân viên của Viện Khoa học Máy tính thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga (V.I. Maksimov, V.V. Kulba, N.A. Abramov, v.v.).

Để hiểu ý nghĩa của nghiên cứu nhận thức, phương hướng, mô hình và phương pháp của chúng, cần phải biết một số thuật ngữ đặc biệt như: khoa học nhận thức và khoa học nhận thức, khoa học nhận thức (kỹ thuật tri thức), cách tiếp cận nhận thức (nhận thức), công nghệ nhận thức. mô hình hóa nhận thức (mục tiêu nhận thức), trực quan hóa, mô hình nhận thức, cấu trúc hoặc khái niệm hóa nhận thức, phương pháp mô hình hóa nhận thức, mô hình nhận thức, bản đồ nhận thức. Định nghĩa của những khái niệm này (và một số khái niệm khác liên quan đến khoa học nhận thức) có thể được tìm thấy trong các tác phẩm. Bản đồ nhận thức không chỉ có cơ sở trực quan mà còn có cơ sở toán học. Đây là những đồ thị rõ ràng và mờ (bản đồ nhận thức mờ).

Biểu đồ hóa ra là một mô hình phù hợp để thể hiện mối quan hệ giữa các đối tượng kinh tế (doanh nghiệp, tổ chức, phương tiện và yếu tố sản xuất, các yếu tố của lĩnh vực xã hội, được đặc trưng là đối tượng trong đó hoạt động kinh tế được tập trung hoặc định hướng và đại diện cho một mục đích nhất định. khía cạnh quan hệ kinh tế), giữa các chủ thể của các quá trình xã hội (ví dụ con người, nhóm người), giữa các tiểu hệ thống của hệ thống kinh tế - xã hội, giữa các khái niệm, thực thể khác, v.v.. Hãy sử dụng định nghĩa của F. Roberts: “Một đồ thị có dấu (đồ thị có dấu) là một đồ thị trong đó “... các đỉnh tương ứng với các thành viên của nhóm; từ đầu V-, một cung được vẽ đến đỉnh nếu quan sát thấy tỷ lệ V;KV được biểu thị rõ ràng và cung đó vd = (V, V]) có dấu cộng (+) nếu V,"thích" U^i dấu trừ (-) nếu không."

Khái niệm "đồ thị có dấu" có thể có nhiều ứng dụng khác nhau, do đó các cung và dấu được hiểu khác nhau tùy thuộc vào hệ thống phức tạp đang được nghiên cứu. Ngoài ra, các nghiên cứu lý thuyết về các hệ thống phức tạp đang được phát triển trong khuôn khổ của một mô hình phức tạp hơn so với đồ thị có dấu - trong khuôn khổ đồ thị có trọng số, trong đó mỗi cung ec số thực được gán (trọng lượng) túp lều.

Một ví dụ về bản đồ nhận thức được hiển thị trong Hình 2. 6.12 (hình được thực hiện bằng hệ thống phần mềm PSKM^). Các đường cung liền nét tương ứng với Shts= +1, dấu gạch ngang - = -1. Dấu hiệu này có thể được hiểu là “những thay đổi dương (âm) ở đỉnh r dẫn đến những thay đổi dương (âm) ở đỉnh yu”, tức là. đây là những thay đổi một chiều; dấu "-" - như trong "sự thay đổi dương (âm) ở đỉnh dẫn đến thay đổi âm (dương) ở đỉnh Vj" - những thay đổi đa chiều. Mũi tên ngược thể hiện sự ảnh hưởng lẫn nhau của các đỉnh, chu trình của đồ thị; mối quan hệ này là đối xứng. Hầu hết các khái niệm về đồ thị cũng áp dụng cho đồ thị có trọng số. Các khái niệm này là: đường đi, đường đi đơn giản, nửa đường đi, đường viền, chu trình, nửa mạch; kết nối mạnh, yếu, một chiều, “dấu hiệu đường đi, đường khép kín, đường viền”.

Dấu hiệu của đường dẫn, mạch, đường dẫn kín, mạch kín, đường viền vòng lặp, v.v. được định nghĩa là tích các dấu của các cung có trong chúng.

Rõ ràng, một con đường, một chu kỳ, v.v. có dấu nếu số cung âm mà chúng chứa là số lẻ, nếu không chúng có dấu "+". Vì vậy, đối với đồ thị "Romeo và Juliet", đường đi là V,-" V, -" bạn -> V âm, và chu trình Ờ -> Ờ-> V, - dương.

Cơm. 6.12. vòng cung đi= +1 và Shts = -1

Khi lập mô hình toán học cho các hệ thống phức tạp, nhà nghiên cứu phải đối mặt với vấn đề tìm kiếm sự dung hòa giữa tính chính xác của kết quả mô hình hóa và khả năng thu được thông tin chính xác và chi tiết để xây dựng mô hình. Trong tình huống như vậy, các đồ thị có dấu và có trọng số phù hợp để phát triển các mô hình toán học “đơn giản” và để phân tích các kết quả thu được với lượng thông tin tối thiểu.

Hãy để chúng tôi đưa ra thêm hai ví dụ từ [Hobesh, Với. 161, 162] - hình. 6.13 và 6.14, thú vị theo quan điểm lịch sử và là một trong những bản đồ nhận thức đầu tiên, nhưng hiện tại vẫn chưa mất đi tính liên quan.

Trong bộ lễ phục. mạch 6.14 Ồ-> Bạn - > Đô la Mỹ -> U6-" Ồ chống lại độ lệch tại đỉnh V,. Nếu bạn tăng/giảm bất kỳ biến nào trong mạch này, thì những thay đổi này sẽ dẫn đến các đỉnh khác dẫn đến việc giảm/tăng biến này (giải thích: dân số càng lớn, càng nhiều chất thải, càng nhiều vi khuẩn, tỷ lệ mắc bệnh càng lớn - càng lớn). tỷ lệ mắc bệnh, càng ít người, v.v.). Đây là một vòng phản hồi tiêu cực. Mạch V, -> U ->UA -> V là đường viền làm tăng độ lệch, tức là vòng phản hồi tích cực.

Cơm. 6.13.

Chúng tôi sẽ sử dụng những điều sau đây trong tương lai Tuyên bố của Maruyama:"Một đường viền tăng cường độ lệch khi và chỉ khi nó chứa một số chẵn cung âm (nếu không thì đó là đường viền chống lại độ lệch)."

Sơ đồ (Hình 6.14) chứa một số lượng nhỏ các đỉnh và các kết nối để thuận tiện cho việc phân tích sơ bộ. Theo Roberts, một phân tích kỹ lưỡng hơn về vấn đề tiêu thụ năng lượng sẽ đòi hỏi một số lượng lớn hơn đáng kể các biến số và các phương pháp tinh vi hơn để lựa chọn chúng. Điều này đặt ra vấn đề về việc kết hợp các ý kiến ​​chuyên gia.

Để giải quyết các vấn đề được nêu trong các ví dụ trong Hình. 6.13 và 6.14, việc xây dựng một biểu đồ có độ phức tạp này hay độ phức tạp khác và phân tích chuỗi kết nối (đường dẫn) và chu trình của nó là chưa đủ; phân tích sâu hơn về cấu trúc, tính chất ổn định (không ổn định), phân tích tác động của các thay đổi trong các tham số đỉnh trên các đỉnh khác và cần phải phân tích độ nhạy.

Cơm. 6.14.(Roberts, Với. 162)

Để hiểu và phân tích hành vi của một hệ thống phức tạp, một sơ đồ cấu trúc của mối quan hệ nguyên nhân và kết quả được xây dựng. Những lược đồ như vậy diễn giải ý kiến ​​và quan điểm của người ra quyết định được gọi là bản đồ nhận thức.

Thuật ngữ “bản đồ nhận thức” được nhà tâm lý học Tolman đặt ra vào năm 1948. Bản đồ nhận thức là một loại mô hình toán học cho phép bạn chính thức hóa mô tả về một đối tượng, vấn đề hoặc chức năng hệ thống phức tạp và xác định cấu trúc của mối quan hệ nhân quả giữa các thành phần của hệ thống, một đối tượng phức tạp, các thành phần của vấn đề và đánh giá hậu quả do ảnh hưởng đến các yếu tố này hoặc thay đổi bản chất của các kết nối. Nhà khoa học người Anh K. Ideas đề xuất việc sử dụng bản đồ nhận thức để ra quyết định và ra quyết định tập thể.

Bản đồ nhận thức về tình huống là một biểu đồ có hướng, các nút biểu thị một số đối tượng (khái niệm) và các cung là các kết nối giữa chúng, mô tả mối quan hệ nguyên nhân và kết quả.

Việc phát triển mô hình bắt đầu bằng việc xây dựng một bản đồ nhận thức phản ánh tình hình “nguyên trạng”. Dựa trên bản đồ nhận thức được tạo ra, quá trình tự phát triển của tình huống được mô hình hóa để xác định các xu hướng phát triển tích cực. “Tự phát triển” cho phép bạn so sánh những kỳ vọng chủ quan với những kỳ vọng của mô hình.

Khái niệm chính trong cách tiếp cận này là khái niệm về “tình huống”. Tình huống này được đặc trưng bởi một tập hợp cái gọi là yếu tố cơ bản, với sự trợ giúp của nó, các quá trình thay đổi trạng thái trong một tình huống được mô tả. Các yếu tố có thể ảnh hưởng lẫn nhau và ảnh hưởng đó có thể tích cực khi tăng (giảm) ở một yếu tố này dẫn đến tăng (giảm) ở yếu tố khác và tiêu cực khi tăng (giảm) ở một yếu tố này dẫn đến giảm ( tăng) ở yếu tố khác.

Ma trận tương tác trình bày trọng số của những ảnh hưởng trực tiếp duy nhất giữa các yếu tố. Các hàng và cột của ma trận được liên kết với các yếu tố của bản đồ nhận thức, giá trị có dấu tại giao điểm của hàng thứ i và cột j-ro biểu thị trọng số và chiều hướng ảnh hưởng của yếu tố i-ro đối với yếu tố thứ j. Để hiển thị mức độ (trọng lượng) ảnh hưởng, một tập hợp các biến ngôn ngữ như “mạnh”, “trung bình”, “yếu”, v.v. được sử dụng; Một tập hợp các biến ngôn ngữ như vậy được so sánh với các giá trị số trong khoảng: 0,1 - “rất yếu”; 0,3 - “trung bình”; 0,5 - “đáng kể”; 0,7 - “mạnh”; 1.0 - “rất mạnh”. Hướng ảnh hưởng được biểu thị bằng dấu: dương, khi tăng (giảm) ở một yếu tố này dẫn đến tăng (giảm) ở yếu tố khác và âm, khi tăng (giảm) ở một yếu tố này dẫn đến giảm (tăng). ) trong một yếu tố khác.

Xác định xu hướng ban đầu

Xu hướng ban đầu được thiết lập bởi các biến ngôn ngữ như

“mạnh”, “trung bình”, “yếu”, v.v.; Đối với một tập hợp các biến ngôn ngữ như vậy, các giá trị số từ khoảng được so sánh. Nếu xu hướng không được chỉ định cho một yếu tố, điều này có nghĩa là không có thay đổi đáng chú ý nào trong yếu tố được đề cập hoặc không có đủ thông tin để đánh giá xu hướng hiện tại của yếu tố đó. Khi lập mô hình, giả định rằng giá trị của hệ số này là 0 (nghĩa là nó không thay đổi).

Xác định các yếu tố mục tiêu

Trong số tất cả các yếu tố được lựa chọn, cần xác định yếu tố mục tiêu và yếu tố kiểm soát. Yếu tố mục tiêu là những yếu tố mà động lực của chúng cần được đưa đến gần hơn với giá trị yêu cầu. Đảm bảo tính năng động cần thiết của các yếu tố mục tiêu là giải pháp được theo đuổi khi xây dựng mô hình nhận thức.

Bản đồ nhận thức có thể được sử dụng để đánh giá định tính về ảnh hưởng của các khái niệm riêng lẻ lên nhau và đến tính ổn định của toàn bộ hệ thống, để mô hình hóa và đánh giá việc sử dụng các chiến lược khác nhau trong việc ra quyết định và dự báo các quyết định được đưa ra.

Cần lưu ý rằng bản đồ nhận thức chỉ phản ánh thực tế ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố. Nó không phản ánh bản chất chi tiết của những ảnh hưởng này, cũng như động lực của những thay đổi trong các ảnh hưởng tùy thuộc vào những thay đổi trong tình huống, cũng như những thay đổi tạm thời trong bản thân các yếu tố. Tính đến tất cả các trường hợp này đòi hỏi phải chuyển sang cấp độ tiếp theo của việc cấu trúc thông tin hiển thị trong bản đồ nhận thức, tức là mô hình nhận thức. Ở cấp độ này, mỗi mối quan hệ giữa các yếu tố của bản đồ nhận thức được mở rộng thành một phương trình tương ứng, phương trình này có thể chứa cả biến định lượng (có thể đo lường được) và biến định tính (không đo lường được). Trong trường hợp này, các biến định lượng được đưa vào một cách tự nhiên dưới dạng các giá trị số của chúng, vì mỗi biến định tính được liên kết với một tập hợp các biến ngôn ngữ và mỗi biến ngôn ngữ tương ứng với một số tương đương nhất định trên thang đo [-1,1]. Khi kiến ​​thức được tích lũy về các quá trình xảy ra trong tình huống đang nghiên cứu, nó có thể tiết lộ chi tiết hơn bản chất của mối liên hệ giữa các yếu tố.

Có những cách giải thích toán học về bản đồ nhận thức, ví dụ, các mô hình toán học mềm (mô hình Lotka-Volterra nổi tiếng về cuộc đấu tranh sinh tồn). Sử dụng các phương pháp toán học, người ta có thể dự đoán diễn biến của tình huống và phân tích tính ổn định của giải pháp thu được. Có hai cách tiếp cận để xây dựng bản đồ nhận thức - thủ tục và quy trình. Một quy trình là một hiệu ứng thời gian riêng biệt có kết quả có thể đo lường được. Toán học đã sử dụng đáng kể tính rời rạc, ngay cả khi chúng ta đo lường bằng các biến ngôn ngữ. Cách tiếp cận theo quá trình nói nhiều hơn về việc duy trì các quá trình; nó được đặc trưng bởi các khái niệm “cải tiến”, “kích hoạt” mà không tham chiếu đến các kết quả có thể đo lường được. Bản đồ nhận thức của phương pháp này có cấu trúc gần như tầm thường - có một quy trình mục tiêu và các quy trình xung quanh có tác động tích cực hoặc tiêu cực đến nó.

Có hai loại bản đồ nhận thức: truyền thống và mờ. Các bản đồ truyền thống được chỉ định dưới dạng biểu đồ có hướng và thể hiện hệ thống được mô hình hóa dưới dạng một tập hợp các khái niệm hiển thị các đối tượng hoặc thuộc tính của nó, được kết nối với nhau bằng mối quan hệ nhân quả. Chúng được sử dụng để đánh giá chất lượng tác động của các khái niệm riêng lẻ đến sự ổn định của hệ thống.

Để mở rộng khả năng của mô hình nhận thức, một số công trình sử dụng bản đồ nhận thức mờ. Trong bản đồ nhận thức mờ, mỗi cung không chỉ xác định phương hướng, tính chất mà còn xác định mức độ ảnh hưởng của các khái niệm liên quan.

Các mô hình nhận thức. Cấu trúc nhận thức bắt đầu bằng việc xác định các đối tượng (đặc trưng cả về số lượng và chất lượng, bằng lời nói) của hệ thống đang được nghiên cứu cho một mục đích cụ thể và thiết lập các kết nối giữa chúng. Những hành động này được thực hiện với sự giúp đỡ của các chuyên gia, bởi

Cơm. 6.16.

thu thập và xử lý thông tin thống kê, dựa trên nghiên cứu dữ liệu tài liệu, chúng dựa trên kiến ​​thức lý thuyết trong lĩnh vực chủ đề liên quan.

Là kết quả của cấu trúc nhận thức, một mô tả chính thức về kiến ​​thức được phát triển, có thể được biểu diễn trực quan bằng mô hình nhận thức (dưới dạng sơ đồ, đồ thị, ma trận, bảng hoặc văn bản). Phát triển mô hình nhận thức là giai đoạn sáng tạo nhất và kém chính thức nhất trong hoạt động của nhà nghiên cứu (nhóm chuyên gia) của một hệ thống lớn. Có thể chính thức hóa một phần khi xử lý dữ liệu số dưới dạng thông tin thống kê thông qua việc sử dụng các công cụ khai thác dữ liệu (ví dụ: Khai thác dữ liệu). Nguồn thông tin để xác định các đỉnh “chất lượng cao” có thể là thông tin lý thuyết thuộc lĩnh vực chủ đề đang được nghiên cứu và các quyết định được thống nhất của một nhóm chuyên gia. Trong trường hợp thứ hai, một “bản đồ nhận thức tập thể” được phát triển.

Cần chú ý đến nhu cầu đặt tên “chính xác” của đỉnh - những cái tên (khái niệm) được chọn kém sẽ làm sai lệch kết quả nghiên cứu và có thể không đưa ra câu trả lời cho những câu hỏi mà bạn mong muốn nhận được câu trả lời.

Vì vậy, kết quả của quá trình xác định một hệ thống phức tạp ở giai đoạn đầu tiên của nghiên cứu là bản đồ nhận thức G, có thể được coi là “ban đầu” hoặc “bắt đầu”. Liệu nó có không thay đổi, là cuối cùng hay không, quyết định phụ thuộc vào chuyên gia sau tất cả các giai đoạn của mô hình nhận thức.

Công nghệ mô hình nhận thức sử dụng nhiều loại mô hình nhận thức khác nhau.

Được sử dụng phổ biến nhất là: bản đồ nhận thức (bản đồ nhận thức không chính thức, nghiên cứu bắt đầu với sự phát triển của nó), cũng như đồ thị có dấu có trọng số, đồ thị hàm đơn giản, đồ thị hàm vectơ tham số và đồ thị được sửa đổi.

Bản đồ nhận thức(theo hiểu biết ban đầu - sơ đồ các mối quan hệ nhân quả trong một hệ thống) là sơ đồ cấu trúc các mối quan hệ giữa các đối tượng ("khái niệm", "thực thể", phần tử, hệ thống con) của một hệ thống phức tạp; được xây dựng để hiểu và phân tích cấu trúc và hành vi của nó.

Từ quan điểm hình thức, bản đồ nhận thức là một biểu đồ định hướng có dấu (chữ ghép), phản ánh mô hình mối quan hệ giữa các đối tượng được nghiên cứu - các đỉnh. Mối quan hệ giữa chúng (sự tương tác của các yếu tố) là sự mô tả định lượng hoặc định tính về tác động của sự thay đổi ở một đỉnh lên các đỉnh khác:

Ở đâu V- tập các đỉnh, đỉnh (“khái niệm”) V,- e V,¿=1,2, ĐẾN là các phần tử của hệ thống đang được nghiên cứu; E - tập hợp các cung, cung e Ơ, tôi,) =1,2, P phản ánh mối quan hệ giữa các đỉnh của U; và MuẢnh hưởng của Mr. b) trong tình huống đang nghiên cứu có thể là dấu dương (dấu ("+")), khi tăng (giảm) ở một yếu tố dẫn đến tăng (giảm) ở yếu tố khác, dấu âm ("-"), khi tăng (giảm) ở một yếu tố yếu tố này dẫn đến giảm (tăng) ở yếu tố khác, hoặc vắng mặt (0). Trong trường hợp sau, cung tương ứng có thể bị loại trừ khi phân tích một tình huống nhất định, nhưng nó có thể có ý nghĩa trong một tình huống khác. Vì vậy, nếu giả định khả năng như vậy thì phải để lại cung.

Ngoài hình ảnh đồ họa, bản đồ nhận thức có thể được biểu diễn bằng ma trận các mối quan hệ Át chủ:

Ma trận А(; là ma trận vuông, các hàng và cột được đánh dấu bằng các đỉnh của đồ thị VỚI và tại giao điểm của hàng r và cột r có các số 1 (hoặc 0) nếu có (không tồn tại) mối quan hệ giữa các phần tử V; Và ôi Trong bản đồ nhận thức, mối quan hệ có thể có dấu "+1" hoặc "-1".

Bản đồ nhận thức chỉ phản ánh thực tế là các đỉnh (yếu tố) ảnh hưởng lẫn nhau. Nó không phản ánh bản chất chi tiết của những ảnh hưởng này, cũng như động lực của những thay đổi trong các ảnh hưởng tùy thuộc vào những thay đổi trong tình huống, cũng như những thay đổi tạm thời trong bản thân các yếu tố. Có tính đến tất cả các trường hợp này đòi hỏi phải chuyển sang cấp độ tiếp theo của việc cấu trúc thông tin được hiển thị trong bản đồ nhận thức, tức là. cần phải chuyển đổi sang các loại mô hình nhận thức khác.

Ở cấp độ mô hình nhận thức, mỗi mối quan hệ giữa các yếu tố của bản đồ nhận thức được mở rộng thành một phương trình tương ứng, phương trình này có thể chứa cả biến định lượng (có thể đo lường được) và biến định tính (không thể đo lường được). Các biến định lượng vào mô hình dưới dạng các giá trị số của chúng. Mỗi biến định tính có thể được liên kết với một tập hợp các biến ngôn ngữ biểu thị các hệ thống khác nhau của biến định tính này trên thang đo.

Khi kiến ​​thức về các quá trình trong hệ thống được tích lũy, có thể tiết lộ chi tiết hơn bản chất của các kết nối giữa các đỉnh - các yếu tố (ví dụ: sử dụng các thủ tục khai thác dữ liệu, nếu có bảng số liệu thống kê).

Một mô hình nhận thức như đồ thị hàm vectơ là một bộ

Ở đâu C =< V, Е> - đồ thị có hướng; X- nhiều tham số đỉnh V; X = [ХШ, 1=1,2,.... k, X( u> = (^), e = 1, 2, học, những thứ kia. mỗi đỉnh được gán một vectơ tham số độc lập với nhau X(y"(hoặc một tham số x№>8=X, Nếu như g= 1); X: V -> tôi, tôi - tập số thực; P= E(X, E) =Đ:;, Xp e$) - Chức năng chuyển đổi cung gán cho mỗi cung một dấu ("+", "-") hoặc hệ số trọng số<о^, либо функцию chết tiệt) = và

Tùy thuộc vào E(X, E) khái niệm mở rộng về đồ thị được giới thiệu.

1. Bản đồ nhận thức (ký hiệu chữ ghép) là trường hợp đặc biệt của đồ thị Φ trong đó

trong đó co^- là hệ số trọng số; đồng^ đ. IV, V/ - tập hợp các hệ số trọng số cung là tập hợp các số thực. Việc đánh giá co- có thể được xác định bằng một con số hoặc bằng khoảng.

3. Đồ thị hàm số đơn giản nhất là là một đồ thị F trong đó E=Đ, Đ)=/(i$, Xp e$=/)/.

trong đó /y là sự phụ thuộc hàm của các tham số của các đỉnh được gán cho mỗi cung. Nghiện /y có thể không chỉ có chức năng, mà còn ngẫu nhiên. Xác định các thông số đặc trưng /y bao gồm: định nghĩa thang đo, chỉ tiêu, phương pháp, độ chính xác, đơn vị đo.

Định nghĩa của đồ thị Φ có thể được khái quát hóa như sau.

4. Đồ thị hàm vectơ tham số Fp là một bộ dữ liệu

trong đó b =< V, E > -đồ thị có hướng; X:V -" 0, X- nhiều tham số đỉnh, X= (->№> | X<г"> e X, tôi = 1,

2, ĐẾN), X("";> = (.g*,0), g 1,2.....đến x^- tham số £ của đỉnh

Y;, nếu £= 1 thì l-*,"* = x,-; 0 là không gian các tham số đỉnh; /r= E(X, E) - chức năng chuyển đổi hồ quang, E. Ex. X X x 0 -> ĐẾN

5. Đồ thị MF đã sửa đổi.Để phản ánh động lực của những thay đổi xảy ra trong hệ thống dưới tác động của các nhiễu loạn khác nhau, thời gian được đưa vào mô hình. Đồ thị như vậy được đề xuất trong công việc.

Bản đồ nhận thức phân cấp . Các hệ thống phức tạp được đặc trưng bởi một mô hình phân cấp. Để phản ánh cấu trúc như vậy, có thể sử dụng bản đồ nhận thức phân cấp - một loại mô hình nhận thức tương đối mới. Bản đồ nhận thức phân cấp thể hiện sự bộc lộ các đối tượng (đỉnh) tổng quát của bản đồ nhận thức ở cấp độ cao hơn thành các đối tượng cấu thành của chúng, bao gồm cả các đối tượng ở cấp độ thấp hơn. Số lượng cấp độ phân cấp có thể được xác định bằng cả số đỉnh “được tiết lộ” trong bản đồ nhận thức và bởi hệ thống quản lý đối tượng hiện có (ví dụ: cấp độ của một tiểu bang, khu vực, đô thị). Hình 6.17 minh họa ý tưởng này.

Cơm. 6.17.

Mô hình bản đồ nhận thức phân cấp có dạng

bản đồ nhận thức ở đâu và ở đâu ĐẾN- và (&-1) mức tương ứng, Ek = (etKr))- mối quan hệ giữa các đỉnh ĐẾN- và cấp độ p.

Bản đồ nhận thức cấp ^ là một biểu đồ có hướng

trong đó Y(£) = (r;D£)|r;D&) У(Ш,1 1,2р... и) - tập hợp các đỉnh

^-cấp độ, E(k) =|е0"(£)|е$"(£) £(<£); I,./" 1,я} - отношения, отражающие взаимосвязь между вершинами внутри уровня (^-уровня).

Sự thống nhất về mặt cấu trúc của mô hình nhận thức phân cấp dưới dạng đồ thị hàm số sẽ có dạng

Ở đâu Yu h bd., VK, BC 2 - bản đồ phân cấp nhận thức

cái đó; Xk = X(k)- tập hợp các tham số của các đỉnh của bản đồ nhận thức phân cấp; ^ = (?(X,£^);u^(*)) - phép biến đổi hàm 1=1 của các cung trong mô hình nhận thức phân cấp.

Người ta có thể tưởng tượng một số đối tượng tương tác hoạt động trong một môi trường nhất định. Trong trường hợp này, cần xây dựng các mô hình nhận thức thuộc loại phức tạp hơn - mô hình tương tác giữa các hệ thống phân cấp, mối quan hệ giữa chúng được xác định bởi các quy tắc của lý thuyết trò chơi. Như vậy, hệ thống thứ bậc có thể ở trong mối quan hệ hợp tác (hợp tác, liên minh) hoặc đối đầu (cạnh tranh). Có thể khái quát hóa trường hợp tương tác giữa N bên - mô hình chung là một hệ thống các mô hình nhận thức phân cấp trong đó các quy tắc tương tác và quy tắc thay đổi cấu trúc của mô hình nhận thức được chỉ định.

Bản đồ nhận thức động. Dựa trên kết quả nghiên cứu trong lĩnh vực tương tác của các hệ thống phức tạp, các mô hình nhận thức được sử dụng dưới dạng bản đồ nhận thức động, trong đó các tham số của mô hình phụ thuộc vào thời gian và có tính đến những thay đổi tạm thời của môi trường.

Các vấn đề về phân tích đường đi và chu kỳ của mô hình nhận thức

Giải pháp cho bài toán phân tích đường đi và chu trình của mô hình nhận thức được thực hiện bằng các phương pháp truyền thống của lý thuyết đồ thị. Việc xác định các đường dẫn có độ dài khác nhau cho phép chúng ta theo dõi và giải thích các chuỗi mối quan hệ nhân quả, xác định các đặc điểm và mâu thuẫn của chúng. Việc xác định các chu kỳ (phản hồi tích cực và tiêu cực) cho phép chúng ta đánh giá tính ổn định về cấu trúc (hoặc không) của hệ thống.

Nếu bạn phân tích bản đồ “Vấn đề tiêu thụ điện” (xem Hình 6.14), thì có năm chu kỳ trong đó: K-> Ờ->V* U^ bạn"> Ờ-> K* C>"> ^4"> ^3">

-> Vq, V7-> V5 -" VA -> V3-"V6-" V7, trong đó V5 -> -> Kj -> ^2~^ ^5 - một là âm.

Kịch bản hành vi đối tượng, mô hình xung (scenario modelling)

Mô hình hóa hành vi của hệ thống dựa trên cách tiếp cận kịch bản.

Từ quan điểm cơ bản, một kịch bản tương ứng với bản thể luận sau: trạng thái ban đầu, chuỗi sự kiện, trạng thái cuối cùng. Nói cách khác, một cách ẩn dụ, kịch bản được cấu trúc theo chiều thời gian theo sơ đồ “nguồn - đường dẫn - mục tiêu”, trong đó nguồn là trạng thái ban đầu, trạng thái cuối cùng là đích đến, các sự kiện đang diễn ra trên đường đi và đường dẫn được kéo dài về mặt thời gian.

Kịch bản là trọn, và mỗi phần tử - Phần.

Một bản thể luận tập lệnh thường bao gồm con người, sự vật, thuộc tính, mối quan hệ và mệnh đề. Ngoài ra, các phần tử ontology thường được kết nối bởi các loại quan hệ nhất định: quan hệ nhân quả, quan hệ đồng nhất, v.v.. Những mối quan hệ này được thể hiện một cách có cấu trúc bằng các sơ đồ truyền thông (lược đồ liên kết), mỗi trong số đó được phân loại theo loại kết nối mà nó đại diện. Kịch bản cũng có cấu trúc mục tiêu xác định mục tiêu của những người tham gia kịch bản.

Định nghĩa của khái niệm “kịch bản” gắn liền với định nghĩa của các khái niệm “dấu hiệu của hệ thống”, “trạng thái của hệ thống”, “hành vi của hệ thống”, “sự kiện dự kiến”, “tình huống”.

Dấu hiệu mô tả các thuộc tính của hệ thống, hệ thống con và các phần tử. Dấu hiệu có thể chất lượng Và định lượng. Một dấu hiệu có thể là thước đo hiệu quả. Đo lường một đặc điểm thường là một thách thức lớn.

Tình trạng hệ thống được đặc trưng bởi các giá trị của các tính năng tại một thời điểm nhất định. Các trạng thái của hệ thống thay đổi trong quá trình hoạt động.

Sự chuyển đổi của một hệ thống (hoặc các bộ phận của nó) từ trạng thái này sang trạng thái khác gây ra các luồng, được định nghĩa là tốc độ thay đổi giá trị của các thuộc tính của hệ thống.

Hành vi của hệ thống -đây là sự thay đổi trạng thái hệ thống theo thời gian.

Sự kiện dự kiến hành vi của một đối tượng, theo mô hình phát triển của đối tượng, là một bộ ba: một thời điểm t,được chọn theo một số quy tắc lựa chọn A (quy tắc lựa chọn A chỉ ra các thời điểm để cố định quỹ đạo lệnh của đối tượng), dg(g) và g/(g) - việc thực hiện dự kiến ​​các tham số mô tả môi trường và quỹ đạo pha của hệ thống.

Tình huống 5(0 tại một thời điểm r là tập hợp các sự kiện được sắp xếp theo thứ tự thời gian xảy ra trước thời điểm b.

Kịch bản -Đây là một tập hợp các xu hướng đặc trưng: tình huống tại thời điểm này, các mục tiêu phát triển mong muốn, một tập hợp các biện pháp ảnh hưởng đến sự phát triển của tình hình và các hệ thống quan sát các thông số (yếu tố) minh họa hành vi của các quá trình.

Độ sâu của kịch bản, tầm nhìn của kịch bản và bước thời gian của kịch bản được xác định. Trình bày kịch bản dưới dạng chính thức.

Kịch bản có thể được mô hình hóa theo ba hướng chính:

• dự báo sự phát triển của tình hình mà không có bất kỳ tác động nào đến các quá trình: tình hình tự phát triển (phát triển tiến hóa);
• dự báo diễn biến tình hình với bộ biện pháp kiểm soát đã chọn (nhiệm vụ trực tiếp);
• tổng hợp một tập hợp các biện pháp để đạt được sự thay đổi cần thiết về trạng thái của tình huống (bài toán nghịch đảo).

Mô hình hóa sự lan truyền của nhiễu loạn trên bản đồ nhận thức, các quá trình xung lực.Đối tượng mô hình hóa có thể được coi là một tập hợp các quá trình động tương tác xảy ra trong thời gian thực. Thời gian cũng phải có mặt trong mô hình quy trình, nhưng khi mô hình hóa bằng các loại đồ thị khác nhau, thời gian này có thể không có ý nghĩa về thời gian mà chỉ phản ánh một chuỗi các thay đổi trạng thái. Đây là trường hợp của đồ thị có dấu và đồ thị tham số có dấu. Để mô tả sự tương tác với môi trường, người ta sử dụng các khái niệm “đầu vào”, “đầu ra”, “trạng thái”, “hành vi” của hệ thống.

Khi phân tích các tình huống dựa trên mô hình bản đồ nhận thức, hai loại vấn đề được giải quyết: tĩnh và động. Phân tích tĩnh -đây là phân tích về tình hình hiện tại, bao gồm nghiên cứu ảnh hưởng của một số yếu tố đến các yếu tố khác, nghiên cứu về sự ổn định của tình hình nói chung và tìm kiếm những thay đổi về cấu trúc để có được cấu trúc ổn định.

Phân tích động -Đây là việc tạo và phân tích các kịch bản có thể xảy ra cho sự phát triển của tình huống theo thời gian. Bộ máy toán học phân tích là lý thuyết về đồ thị có dấu và đồ thị mờ.

Dưới ảnh hưởng của nhiều nhiễu loạn khác nhau, giá trị của các biến tại các đỉnh của đồ thị có thể thay đổi; tín hiệu nhận được ở một trong các đỉnh sẽ truyền dọc theo chuỗi đến phần còn lại, tăng cường hoặc suy giảm.

Mô hình xung -Đây là mô hình lan truyền các nhiễu loạn trên bản đồ nhận thức, gây ra bởi việc đưa các xung nhiễu loạn vào một đỉnh (một tập hợp các đỉnh) của bản đồ nhận thức. Đối tượng mô hình hóa có thể được coi là một tập hợp các quá trình động tương tác xảy ra trong thời gian thực.

Phân tích tình huống cho phép chúng ta đánh giá hành vi của hệ thống và dự đoán một cách khoa học con đường phát triển có thể có của nó. Việc phân tích được thực hiện dựa trên kết quả của mô hình xung. Để tạo ra các kịch bản có thể xảy ra cho sự phát triển của hệ thống, các ảnh hưởng gây nhiễu hoặc kiểm soát giả định được đưa vào các đỉnh của bản đồ nhận thức. Khi đưa ra nhiễu loạn<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.

Quá trình thúc đẩy có thể phản ánh cả sự phát triển tiến hóa của hệ thống và sự phát triển của nó dưới tác động của các nhiễu loạn và ảnh hưởng kiểm soát. 0,^), được thêm vào đầu 1>1 tại thời điểm g“.

Kịch bản phát triển tình huống Thông thường, người ta gọi toàn bộ tập hợp các quá trình xung lực ở tất cả các đỉnh của bản đồ nhận thức. Do đó, tập hợp các quá trình xung khi xuất hiện nhiễu<2 представляет собой модельную реализацию альтернативных действий (Л Для реальных систем 0_ được hiểu là các hoạt động quản lý khác nhau (ví dụ: các chương trình phát triển hệ thống) hoặc các ảnh hưởng gây xáo trộn (ví dụ: những thay đổi trong môi trường bên ngoài, hành động của đối thủ cạnh tranh, v.v.).

Các kịch bản phát triển được tạo ra dưới nhiều ảnh hưởng đáng lo ngại khác nhau trên thực tế là một “dự đoán khoa học” về các con đường phát triển có thể có của hệ thống. Kịch bản mô tả xu hướng phát triển của các quá trình trong hệ thống, hay chính xác hơn là các xu hướng (hậu quả) phát triển khác nhau có thể xảy ra với những thay đổi giả định về các yếu tố gây nhiễu và kiểm soát cũng như sự kết hợp (nguyên nhân) của chúng trong tương lai mô phỏng. Do đó, mô hình thúc đẩy sự phát triển của các tình huống cho phép chúng ta phát triển các kịch bản có thể xảy ra cho sự phát triển của hệ thống - từ bi quan đến lạc quan. Dựa trên các kịch bản, một chiến lược quản lý hệ thống được thiết kế, sau đó được những người ra quyết định thực hiện phù hợp với các điều kiện quy định của môi trường bên ngoài và bên trong.

Hãy xem xét quy tắc (RY) thay đổi tham số tại các đỉnh tại thời điểm Đặt tham số X! phụ thuộc vào thời gian, tức là X)(1)y 1= 1, 2, 3,.... Khi đó ta xác định được quá trình lan truyền nhiễu dọc theo đồ thị, tức là. sự chuyển đổi của hệ thống từ trạng thái £ - 1 sang và tôi + 1,....

Trong trường hợp tổng quát, nếu có một số đỉnh liền kề với V,- thì quá trình truyền nhiễu qua đồ thị được xác định theo quy tắc (đối với các giá trị ban đầu đã biết X(0) tại tất cả các đỉnh và vectơ nhiễu ban đầu P(0)):

trong đó dg,(0 và x £1+ 1) – giá trị tham số tại đỉnh V; trong khoảnh khắc bởi tôi + 1, p^£) - thay đổi ở trên cùng bạn^ tại một thời điểm G,

Vì trong đồ thị Φ, xung trong một quy trình xung được biểu diễn dưới dạng một chuỗi có thứ tự mà không cần tham chiếu đến thời gian, nên bạn có thể sử dụng ký hiệu công thức “tại thời điểm thứ i” (trong mô hình quy trình khi lập mô hình với các loại khác nhau Đối với đồ thị, thời gian có thể không có ý nghĩa về thời gian mà chỉ phản ánh chuỗi thay đổi trạng thái (điều này xảy ra đối với đồ thị có dấu và đồ thị có trọng số có dấu). Hàm py(/;) ảnh hưởng của sự thay đổi các vùng liền kề U-)đỉnh V) có thể được thay thế bằng xung p(n) = x(n + 1) - x(n),Ở đâu x(n)y x(n+ 1) - giá trị của chỉ báo tại đỉnh V. tại các bước mô phỏng tại thời điểm £ = P và theo sau nó £ = P+ 1. Khi đó công thức (6.64) được chuyển về dạng

Luật lệ(Pd) thay đổi tham số tại các đỉnh tại thời điểm £u+1, nếu tại thời điểm đó ip xung đến các đỉnh:

Mô hình của quá trình xung là một bộ (F. £>, RShch, trong đó φ là đồ thị φ, (2= 0,(1,) - chuỗi những ảnh hưởng đáng lo ngại, RY - quy tắc thay đổi tham số. Trong trường hợp này, dãy X(r0),<2(гн)^ является модельным представлением динамической системы (г0,50,В0).

Để phát triển các thuật toán tính toán phù hợp, thuận tiện là trình bày mô hình toán học của các quá trình xung trên đồ thị có dấu ở dạng ma trận.

i = 0, 1, 2 được đưa vào các đỉnh của Y; vào thời điểm £; vectơ tham số đỉnh tại thời điểm t và sự thay đổi tham số đỉnh được cho bởi phương trình:

Vì R, từ phương trình cuối cùng chúng ta thu được biểu thức

trong đó / là ma trận nhận dạng.

tự trịđược gọi là trường hợp đặc biệt của các quá trình xung trên bản đồ nhận thức, khi các xung bên ngoài chỉ được đưa vào một lần khi bắt đầu mô phỏng.

Biến thể đơn giản nhất của sự lan truyền nhiễu là trường hợp khi P(0) chỉ có một đầu vào khác 0, tức là. sự xáo trộn chỉ đến một đỉnh V-r Những quá trình như vậy thường được gọi các quy trình đơn giản.

Tình huống trong mô hình xung được đặc trưng bởi một tập hợp tất cả Q và giá trị X trong mỗi P bước mô hình hóa.

Hãy đưa ra một ví dụ về mô hình xung bằng cách sử dụng bản đồ nhận thức về các vấn đề tiêu thụ điện (Hình 0.19). Với nó, ma trận quan hệ có dạng

Hãy mô hình hóa quá trình lan truyền nhiễu bằng bản đồ nhận thức về vấn đề tiêu thụ điện: “Điều gì sẽ xảy ra nếu mức tiêu thụ điện tăng?” (Hình 6.18). Như có thể thấy từ biểu đồ của các quá trình xung lực, xu hướng phát triển của các tình huống không mâu thuẫn với các giả định trực quan rằng việc tăng mức tiêu thụ điện do tăng công suất năng lượng có thể dẫn đến giảm chi phí, suy thoái môi trường, sự gia tăng số lượng doanh nghiệp và tăng số lượng việc làm. Các biểu đồ hiển thị chu trình mô phỏng dọc theo trục OX. P, nhưng trục số 0Y đặc trưng cho tốc độ tăng trưởng của tín hiệu ở các đỉnh của bản đồ nhận thức (dự đoán khoa học về các xu hướng phát triển có thể xảy ra).

Cơm. 6.18. Tăng mức tiêu thụ điện,<7/(= +1, вектор возмущений (2= (0,0,0 + 1,0,0,0)

Các bài toán nghịch đảo, bài toán kiểm soát được và bài toán quan sát được

Giải bài toán nghịch đảo là tìm kiếm các giá trị của tác động điều khiển (2) có thể đưa ra kịch bản mong muốn cho sự phát triển của hệ thống, có thể sử dụng các phương pháp lập trình toán học (tuyến tính, phi tuyến) để giải.

Giải pháp cho các vấn đề về khả năng quan sát và khả năng điều khiển của một hệ thống có mối liên hệ với nhau. Vấn đề về khả năng quan sát - bài toán xác định tính đầy đủ của phép đo các biến đầu ra để xác định giá trị ban đầu chưa biết của đầu vào. Vấn đề về khả năng kiểm soát -đây là vấn đề về khả năng thay đổi đầu vào của hệ thống tùy thuộc vào đầu ra được quan sát (phương pháp điều khiển học hoặc quản lý).

Phân tích tính ổn định của hệ thống được biểu thị bằng biểu đồ

Tính bền vững là một khái niệm đa chiều. Trong các nghiên cứu về hệ thống kinh tế - xã hội, thuật ngữ “bền vững” có rất nhiều ý nghĩa, không phải lúc nào cũng được xác định rõ ràng (tính bền vững của hệ thống tài chính, tính bền vững của tổ chức). Trong lý thuyết điều khiển hệ thống kỹ thuật, khái niệm “ổn định” được xác định rõ ràng và các tiêu chí về ổn định hệ thống đã được xây dựng (“ổn định theo Lyapunov”, theo Poincaré, v.v.). Hai khía cạnh của khái niệm “ổn định” được xem xét: tính ổn định của hệ thống dưới tác động của các nhiễu loạn bên ngoài với cấu trúc cố định của hệ thống, tức là. khi chỉ môi trường bên ngoài thay đổi, và sự ổn định trong hoạt động của hệ thống khi cấu trúc của hệ thống thay đổi là sự ổn định về cấu trúc (những thay đổi nhỏ trong cấu trúc của hệ thống gây ra những thay đổi nhỏ trong động lực học của nó).

Khi nghiên cứu tính ổn định của đồ thị có hướng có trọng số - bản đồ nhận thức - tính ổn định về giá trị và tính ổn định trong sự nhiễu loạn của hệ thống được kiểm tra khi nó phát triển.

Chúng ta hãy giới thiệu các khái niệm về tiêu chí đại số về độ ổn định do nhiễu loạn và giá trị ban đầu, đồng thời xem xét mối liên hệ giữa độ ổn định của đồ thị và cấu trúc tôpô của nó, dựa trên các tác phẩm của V. V. Kulba, S. S. Kovalevsky, D. L. Kononov, A. B. Shelkov và những người khác, cũng như các tác phẩm của J. Cast.

Ý tưởng cơ bản khi xây dựng tiêu chí về tính ổn định của đồ thị là ý tưởng về các giá trị đặc trưng của ma trận quan hệ L(;đồ thị - mô hình nhận thức.

Các giá trị đặc trưng của đồ thị được xác định là giá trị riêng của ma trận AC. Theo định lý Routh-Hurwitz cho hệ thống tuyến tính, nếu trong số các giá trị riêng của ma trận (gốc) không có số mô đun nào lớn hơn 1 thì hệ thống ổn định khi bị nhiễu. Ổn định trong nhiễu loạn không có nghĩa là ổn định về giá trị, mặc dù điều ngược lại mới đúng. Nhưng có những hạn chế đáng kể trong việc áp dụng tiêu chí này nên chúng ta sẽ sử dụng nó trong những trường hợp đơn giản.

Đối với ví dụ trên về bài toán tiêu thụ điện (xem hình 6.18), số nghiệm ma trận Át chủ bằng 7, trong đó có nghiệm số modulo lớn hơn 1: M= 1,43. Do đó, hệ thống này không ổn định cả về nhiễu lẫn về giá trị ban đầu. Trên thực tế, thực tế về tính không ổn định được minh họa bằng đồ thị của các quá trình xung lực (xem Hình 6.18) - đồ thị phân kỳ.

Sự ổn định về cấu trúc và sự gắn kết của hệ thống

Vị trí của trạng thái cân bằng phụ thuộc vào tính chất động học của hệ đang được nghiên cứu và có thể thay đổi. Do đó, một câu hỏi khác được đặt ra: liệu một thay đổi nhỏ trong hệ thống có dẫn đến sự dịch chuyển trạng thái cân bằng hay không? Nghĩa là, trái ngược với lý thuyết ổn định cổ điển không xem xét những thay đổi của hệ thống mà chỉ xem xét những nhiễu loạn của môi trường, cần nghiên cứu các vấn đề về ổn định trong quá trình thay đổi cấu trúc của chính hệ thống. Đây thực tế là một câu hỏi rất quan trọng, vì những thay đổi này, ngay cả những thay đổi nhỏ, cũng có thể dẫn đến những thay đổi mạnh mẽ về chất trong hoạt động tiếp theo của hệ thống. Một trong những công cụ để nghiên cứu những hiện tượng như vậy là lý thuyết về thảm họa, hay lý thuyết về sự phân nhánh.

Có một khái niệm “kết hợp” về tính ổn định, kết hợp các ý tưởng cổ điển của Lyapunov với cách tiếp cận tổ hợp-tôpô - khái niệm về sự ổn định được kết nối, ban đầu nảy sinh liên quan đến việc nghiên cứu các vấn đề cân bằng trong kinh tế. Khi nghiên cứu độ ổn định kết nối, bài toán được phát biểu như sau: liệu trạng thái cân bằng của một hệ thống nhất định có còn ổn định theo nghĩa Lyapunov hay không, bất kể các kết nối kép giữa các trạng thái của hệ thống?

Hãy xác định ma trận các quan hệ AC. Trạng thái cân bằng X = O được coi là kết nối ổn định nếu nó ổn định Lyapunov cho tất cả các ma trận kết nối có thể có

Nghiên cứu về tính bền vững mạch lạc có mối quan tâm thực tế, đặc biệt là trong nghiên cứu các hệ thống tổ chức như hệ thống kinh tế. Điều này là do khi mô tả các quá trình trong các hệ thống này, sự hiện diện hay vắng mặt của kết nối này có thể không phải lúc nào cũng rõ ràng do sự gián đoạn trong hoạt động của chính hệ thống, sự hiện diện của nhiễu loạn và tính chủ quan đã biết của mô hình toán học. của hệ thống.

Khả năng thích ứng hệ thống là một khía cạnh khác của tính bền vững. Khả năng thích ứng có thể được coi là một thước đo nhất định về khả năng của một hệ thống trong việc hấp thụ các nhiễu loạn bên ngoài mà không gây ra hậu quả rõ rệt đối với hành vi của nó trong trạng thái chuyển tiếp hoặc trạng thái ổn định.

Khái niệm khả năng thích ứng gần với khái niệm ổn định cơ cấu nhưng có phần rộng hơn nó.

Chúng ta hãy xem xét các quy định chính liên quan đến việc nghiên cứu tính ổn định cấu trúc của hệ thống. Ý tưởng cổ điển về sự ổn định rất hiệu quả trong các hệ thống vật lý và kỹ thuật. Đối với các hệ thống kỹ thuật xã hội, kinh tế xã hội, cách biểu diễn như vậy có thể được sử dụng, nhưng điều này đòi hỏi phải có sự biện minh nghiêm túc cho các hệ thống cụ thể. Hơn nữa, chế độ hoạt động bình thường của các hệ thống này còn lâu mới đạt đến trạng thái cân bằng; ngoài ra, các nhiễu loạn bên ngoài liên tục làm thay đổi trạng thái cân bằng của chính nó. Yếu tố trung tâm của quan điểm hiện đại về tính bền vững là khái niệm về tính bền vững về cấu trúc mà chúng ta sẽ xem xét thêm.

Nhiệm vụ chính của việc nghiên cứu tính ổn định của cấu trúc là xác định những thay đổi về chất trong quỹ đạo của hệ thống khi bản thân cấu trúc của hệ thống đó thay đổi. Cần phải xem xét một nhóm hệ thống “gần gũi” với một tiêu chuẩn nào đó, tức là. chúng ta đang xử lý một nhóm quỹ đạo cần được khám phá. Trong tình huống như vậy người ta nói đến sự ổn định về cấu trúc.

Một hệ thống được gọi là ổn định về mặt cấu trúc nếu bản chất tôpô của quỹ đạo của tất cả các hệ thống gần nó giống như bản chất tôpô của hệ thống tiêu chuẩn.

Do đó, đặc tính của sự ổn định về cấu trúc là hệ thống đang được xem xét hoạt động gần giống như các hệ thống gần nó; mặt khác, hệ thống có cấu trúc không ổn định. Mức độ ổn định về cấu trúc mô tả thông tin tổng quát về mức độ ổn định của một hệ thống hoặc các phần tử riêng lẻ của nó trước những xáo trộn bên ngoài và bên trong có tính chất nhất định.

Đối với tất cả các vấn đề được nêu ở trên, một số khó khăn toán học nảy sinh liên quan đến cách xác định đâu là “nhiễu loạn nhỏ”, “quỹ đạo gần gốc tọa độ”, “hệ thống khép kín”, “quỹ đạo giống nhau về mặt hình thức học” là gì. Đối với một số loại hệ thống cụ thể, những khó khăn này đã được khắc phục.

Chúng ta có thể phân biệt hai nhóm phương pháp phân tích toán học về độ ổn định cấu trúc của một mô hình, được viết bằng ngôn ngữ chữ ghép. Đầu tiên dựa trên một số định lý kết nối phổ của đồ thị với độ ổn định của nó trong các quá trình xung đơn giản, thứ hai là chuyển đổi đồ thị có chữ ký ban đầu thành mô hình ma trận với phân tích chi tiết về đồ thị sau. Sự ổn định về cấu trúc của hệ thống có thể được thiết lập bằng cách phân tích các chu kỳ của bản đồ nhận thức.

Khi phân tích bản đồ nhận thức bằng cách xác định các chu kỳ trong đó, các khái niệm về chu kỳ chẵn và lẻ được sử dụng. Chúng tôi đã đề cập ở trên về các vòng phản hồi tích cực và tiêu cực. Có một mối quan hệ giữa loại chu trình và tính ổn định của hệ thống.

Chu trình chẵn là mô hình đơn giản nhất của tính không ổn định về cấu trúc, vì bất kỳ sự thay đổi ban đầu nào của một tham số tại bất kỳ đỉnh nào của nó đều dẫn đến sự gia tăng không giới hạn mô đun của các tham số của các đỉnh của chu trình. Mọi thay đổi tham số của bất kỳ đỉnh nào của chu trình lẻ đều chỉ dẫn đến sự dao động của tham số đỉnh. Một sơ đồ có dấu không chứa chu trình hoặc chỉ chứa một chu trình là ổn định xung cho tất cả các quá trình xung đơn giản.

Cho đến nay, chúng ta vẫn đang nói về một phân tích chính thức về tính ổn định của bản đồ nhận thức của các hệ thống phức tạp. Cần phải ghi nhớ một khía cạnh nghiêm túc hơn của việc nghiên cứu tính ổn định của bản đồ nhận thức được sử dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu nhận thức khác. Theo nghĩa này, việc phân tích tính ổn định của bản đồ nhận thức bao gồm việc xác định các cấu trúc nhận thức cân bằng, nhất quán, ổn định và về mặt khái niệm, dựa trên các quy định chính của các lý thuyết tâm lý xã hội: sự bất hòa về nhận thức của L. Festinger, sự cân bằng cấu trúc của F .Heider, tác phẩm truyền thông của T. Newcome.

Thách thức về độ phức tạp và khả năng kết nối của hệ thống

Khái niệm “kết nối” của một hệ thống nảy sinh cùng với khái niệm “cấu trúc” của hệ thống. Với sự biến mất của kết nối cấu trúc, hệ thống cũng biến mất. Mô tả toán học của vấn đề phân tích kết nối được thu được thành công nhất bằng ngôn ngữ lý thuyết đồ thị và cấu trúc liên kết đại số. Phương pháp đầu tiên dựa trên việc phân tích tính kết nối của mô hình đồ thị bằng phương pháp lý thuyết đồ thị. Cách tiếp cận thứ hai dựa trên việc nghiên cứu các đặc tính tôpô của mô hình đồ thị bằng cách sử dụng ma trận các mối quan hệ của bản đồ nhận thức, cái gọi là ^-phân tích về khả năng kết nối của các phức hợp đơn giản. Nền tảng của nghiên cứu tôpô của các hệ thống phức tạp dựa trên nghiên cứu các đặc tính cấu trúc của chúng bắt đầu từ những năm 1960-1970. Hiện nay, hiệu quả của việc sử dụng các tổ hợp đơn giản để mô hình hóa các đặc tính kết nối của các mạng khác nhau gồm các phần tử tương tác (hệ thống con, thực thể...), như mạng truyền thông, mạng giao thông, mạng sinh học, mạng thuật toán phân tán, đã được chứng minh. Người ta đã chứng minh rằng các tổ hợp đơn giản rất hữu ích trong việc nghiên cứu các quá trình động trong mạng.

Nền tảng toán học của phép phân tích đa diện được đặt ra bởi K. Drowker, và phép phân tích này được phát triển sâu hơn trong các công trình của nhà vật lý người Anh R. Etkin. Ông đã phát triển công cụ đầu tiên để phân tích đơn giản, được gọi là ^-analysis (phân tích đa diện hoặc phân tích động lực học đa diện). Mặc dù thực tế rằng việc áp dụng phân tích ^ vào nghiên cứu các hệ thống xã hội, sinh học, kinh tế và các hệ thống phức tạp khác đã cho thấy tính hiệu quả của nó, nhưng không có nhiều ấn phẩm theo hướng này (những ấn phẩm đầu tiên là tác phẩm của R. Etkip, J. Casti, S. Seidman, J. Johnson, K. Earl, P. Gould, H. Kauklklis, S. McGill, A. Cullen, H. Griffith, G. Varsello, H. Kramer, R. Axelrod, R. Laubenbacher) . Trong những năm gần đây, ở nước ta, người ta cũng bắt đầu quan tâm đến việc áp dụng các phương pháp cấu trúc liên kết trong nghiên cứu cấu trúc của các hệ thống phức tạp (ví dụ, V.B. Mnukhin, O.Yu. Kataev, v.v.) "nhưng những điều này và các công trình toán học khác đều mang tính chất lý thuyết và trong việc nghiên cứu các hệ thống kinh tế - xã hội thì những nghiên cứu như vậy hiện nay cực kỳ hiếm. nghiên cứu về kết nối đồ thị, vì điều này thiết lập sự hiện diện ảnh hưởng lẫn nhau của các khối đơn giản của hệ thống thông qua một chuỗi kết nối giữa chúng. các hệ thống được đặc trưng bởi các phức hợp đơn giản nhất định, các điều kiện cho sự ổn định về cấu trúc của hệ thống. Việc xác định số lượng đơn giản và cấu trúc của chúng, phân tích khả năng kết nối ^ của hệ thống cho phép chúng ta đưa ra các giải thích để giải quyết các vấn đề về phân rã và thành phần của hệ thống được nghiên cứu hệ thống xã hội hệ thống kinh tế, để xác định những đơn giản có ảnh hưởng nhiều nhất đến các quá trình trong hệ thống và các đỉnh hình thành của chúng được lựa chọn hợp lý hơn với tư cách là người quản lý. Phân tích f cho phép chúng ta khám phá hình học đa chiều của các hệ thống phức tạp, theo dõi ảnh hưởng của các thay đổi cục bộ khác nhau lên cấu trúc của hệ thống nói chung và tập trung cụ thể vào các đặc điểm cấu trúc của hệ thống, điều mà các phương pháp khác không thể hiện được. Việc sử dụng phương pháp này để phân tích các hệ thống có cấu trúc phức tạp cho phép chúng ta thực hiện một cách tiếp cận khác đối với chính định nghĩa của khái niệm “độ phức tạp”, để bộc lộ sâu sắc hơn vai trò của các yếu tố riêng lẻ và ảnh hưởng của chúng đối với các yếu tố khác của hệ thống.

Chúng ta hãy tham khảo Phần 7.4, trong đó trình bày những vấn đề cơ bản về phân tích khả năng kết nối ^ của hệ thống. Trong phân tích này, hệ thống được coi là mối quan hệ giữa các phần tử của tập hợp hữu hạn - tập hợp đỉnh Un của một họ nhất định gồm các tập con khác rỗng của các đỉnh này - các đơn hình a. Tập hợp các đỉnh và các đơn vị tương ứng tạo thành các phức đơn giản ĐẾN.Để xây dựng chúng, có thể sử dụng các kỹ thuật đặc biệt để xây dựng ma trận sự cố (chuyên gia) L:

nhưng có thể sử dụng cấu trúc hệ thống làm sẵn, được chỉ định dưới dạng biểu đồ C = <У, £>, làm cơ sở cho việc biểu diễn hình học và đại số của nó dưới dạng một phức đơn giản. Một phức hợp đơn giản bao gồm một tập hợp các đỉnh (U) và các tập hợp các tập con hữu hạn không rỗng của tập hợp (V,-), được gọi là các tập đơn giản (một phức đơn giản thu được bằng cách phân vùng một số không gian X(hoặc Y) thành các tập con giao nhau; một không gian cho phép phân vùng như vậy được gọi là khối đa diện và quá trình phân vùng của nó được gọi là tam giác).

Đơn hình được ký hiệu là 8^)^, trong đó і - số đỉnh và ts - kích thước hình học của hình đơn giác. Con số dđược xác định bởi số cung nối các đỉnh bạn) trong một đơn hình thông qua một biến xg Con số ts(số lượng cung tới y-) nhỏ hơn số đơn vị (“”) một đơn vị ở hàng /-tương ứng của ma trận A. Nếu không có số 1 ở hàng của ma trận A thì ta biểu thị thứ nguyên của đơn hình “trống”: # = O -- 1 = -1. Kích thước của một đơn hình là số cạnh ở mỗi đỉnh của một đồ thị hoàn chỉnh - một đơn hình.

Chuỗi kết nối ^ được hình thành thông qua kết nối của các đỉnh cùng tên. Mạch truyền thông phản ánh khả năng hai đơn giản, không có cạnh chung trực tiếp, có thể được kết nối bằng cách sử dụng một chuỗi các đơn giản trung gian.

Không đưa ra các định nghĩa chặt chẽ về phân tích khả năng kết nối ^ (xem phần 7.4), chúng tôi minh họa việc xây dựng một tổ hợp đơn giản bằng một ví dụ về các vấn đề về tiêu thụ điện (các thuật toán đặc biệt để xây dựng các tổ hợp đơn giản có kích thước lớn đã được phát triển cho PS CM) . Theo ma trận Át chủ người ta có thể định nghĩa các phức hợp đơn giản của nó - theo hàng KX(Y, X) và theo cột Ku(X, X*),Ở đâu X- hàng, U - cột, X- ma trận quan hệ giữa các phần tử (Ac), X* - ma trận chuyển vị.

Hãy xây dựng một khu phức hợp KX(Y, X) - theo dòng.

Dòng đầu tiên: §(1)b/=і і=и. một đơn hình bao gồm một đỉnh UA.

^2- &2=-io> một đơn hình bao gồm một đỉnh U$ . bạn: 8^/=2-=yđơn hình bao gồm hai đỉnh được kết nối với nhau thông qua Y - Ồ Và Ừ.

bạn: 8*4^_з_1=2, hình đơn giác bao gồm ba đỉnh - U^U Và đô la Mỹ.

đô la Mỹ: 8<5)^=]_1=0т симплекс состоит из одной вершины UA. U§. 8^6^d-2-1=1" đơn hình bao gồm hai đỉnh - bạn Và U-g

U7: 8(7^=3_1=0, đơn hình bao gồm một đỉnh UGG Như vậy, phức đơn giản có dạng: VD Ya.) = (8(1)9=0; 5(2)^,; 8(3>9=2; 8(4)d=3; b^; 80)^}.

Vì không có đơn giản nào có kích thước lớn hơn 2 trong phức này nên nó có thể được mô tả về mặt hình học trên một mặt phẳng (Hình 6.19).

Cơm. 6.19. Kx(Ờ, X)

Như chúng ta có thể thấy, phức hợp này không mạch lạc; nó có ba thành phần riêng biệt, điều này có thể cho thấy khả năng kiểm soát yếu kém của cấu trúc này.

Các khái niệm về kết nối và độ phức tạp của một hệ thống phụ thuộc lẫn nhau. Hãy xem xét: độ phức tạp về cấu trúc, độ phức tạp động, độ phức tạp tính toán, độ phức tạp tiến hóa; sự phức tạp bên trong và bên ngoài. Để hệ thống thực hiện một loại hành vi nhất định bất kể sự can thiệp từ bên ngoài, tính đa dạng trong hành vi của nó chỉ có thể bị triệt tiêu bằng cách tăng bộ điều khiển (nguyên tắc đa dạng cần thiết của Ashby). Khả năng này của hệ thống đặc trưng cho “sự phức tạp của việc kiểm soát”. Một hệ thống không thể “phức tạp toàn cầu”. Nó có thể phức tạp ở một số vị trí và không phức tạp ở những vị trí khác. Sự “phức tạp” của các hệ thống thường dẫn đến thực tế là trước tiên việc nghiên cứu các phần tử, thành phần của hệ thống sẽ dễ dàng hơn, sau đó, dựa trên kiến ​​​​thức thu được, cố gắng hiểu toàn bộ hệ thống. Vì vậy, nhiệm vụ phân tích độ phức tạp của một hệ thống gắn liền với các vấn đề về phân rã và thành phần của hệ thống.

Phương pháp xây dựng mô hình nhận thức của các hệ thống phức tạp

Phương pháp xây dựng mô hình nhận thức phải: đáp ứng yêu cầu về tính thuận tiện, tính xây dựng; được kết nối chặt chẽ với các phương pháp đánh giá kết quả phân tích để trong quá trình ra quyết định, mô hình nhận thức có thể đóng vai trò cố vấn và phê bình cho người ra quyết định; phản ánh chính xác ý tưởng của người ra quyết định về các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng; không nên yêu cầu trình biên dịch mô hình nhận thức phải xác định trước các khái niệm.

Hiện nay, có rất nhiều phương pháp được đề xuất để xây dựng mô hình nhận thức của các hệ thống phức tạp. Nhưng tất cả những điều này gần với nghệ thuật hơn là các quy tắc nghiêm ngặt, mặc dù một số lượng lớn các công cụ đã được phát triển để giúp nhà nghiên cứu phát triển bản đồ nhận thức này hoặc bản đồ nhận thức khác. Những phương pháp này có thể được tóm tắt như sau:

• phát triển các mô hình nhận thức (bản đồ nhận thức) với sự giúp đỡ của các chuyên gia về chủ đề. Nhiều phương pháp và công nghệ chuyên gia khác nhau để làm việc với các chuyên gia được sử dụng (bao gồm cả làm việc tại các trung tâm tình huống; vì mục đích này, đủ các tùy chọn phần mềm đặc biệt đã được phát triển, ví dụ như ArchiDoca, nhà phát triển quan hệ đối tác phi lợi nhuận cho nghiên cứu khoa học và phát triển xã hội Cơ quan phân tích " Chiến lược mới", người đứng đầu A.N. . Raikov);
• phát triển các mô hình nhận thức của một nhà nghiên cứu (kỹ sư nhận thức) cùng với một chuyên gia trong lĩnh vực chủ đề;
• phát triển các mô hình nhận thức (hoặc khối của chúng) dựa trên kết quả phân tích dữ liệu thống kê bằng chương trình Khai thác dữ liệu và cũng sử dụng phần mềm đặc biệt (ví dụ: phương pháp LOC máy tính, nhà phát triển V. N. Zhikharev, A. I. Orlov, V. G. Koltsov);
• phát triển các mô hình nhận thức dựa trên việc phân tích các văn bản chứa thông tin về lĩnh vực chủ đề;
• phát triển các mô hình nhận thức dựa trên việc phân tích các lý thuyết hiện có trong lĩnh vực chủ đề, sử dụng các sơ đồ nhận thức có sẵn.

Khi phát triển bản đồ nhận thức với sự trợ giúp của các chuyên gia, có thể khuyến nghị các phương pháp sau.

Phương pháp thứ 1. Bản đồ nhận thức được chính người ra quyết định xây dựng dựa trên kiến ​​thức và ý tưởng của mình mà không có sự tham gia của các chuyên gia hay tài liệu tham khảo.

Ưu điểm của phương pháp: tốc độ xây dựng bản đồ nhận thức. Nhược điểm: tính đầy đủ của bản đồ nhận thức phụ thuộc rất nhiều vào trình độ của người ra quyết định, kiến ​​thức và khả năng cảm nhận bản chất của mối quan hệ giữa các khái niệm.

Việc xây dựng bản đồ nhận thức giúp người ra quyết định hình dung vấn đề rõ ràng hơn, hiểu rõ hơn về vai trò của từng thành phần riêng lẻ và bản chất của mối quan hệ giữa chúng.

Phương pháp thứ 2. Xây dựng bản đồ nhận thức của các chuyên gia dựa trên tài liệu nghiên cứu.

Ưu điểm: phương pháp này thuận tiện và cho phép bạn sử dụng dữ liệu do chính người ra quyết định sử dụng. Nhược điểm: việc kiểm tra tài liệu của các chuyên gia là một quá trình lâu dài và tốn nhiều công sức.

Phương pháp thứ 3. Xây dựng bản đồ nhận thức dựa trên khảo sát của nhóm chuyên gia có khả năng đánh giá mối quan hệ nhân quả.

Ưu điểm: khả năng tổng hợp các ý kiến ​​cá nhân và dựa trên phạm vi đánh giá lớn hơn mức có thể rút ra từ các tài liệu đang được nghiên cứu. Nhược điểm: tốn nhiều công sức.

phương pháp thứ 4. Xây dựng bản đồ nhận thức dựa trên khảo sát mẫu mở. Ưu điểm: phương pháp có thể được sử dụng để xây dựng bản đồ nhận thức so sánh, ngoài ra, nhà nghiên cứu có cơ hội tiến hành đối thoại tích cực với các nguồn thông tin. Nhược điểm: tốn nhiều công sức.

Một ví dụ chi tiết về việc phát triển bản đồ nhận thức với sự trợ giúp của các chuyên gia được đưa ra trong tác phẩm của nhân viên IPU RAS, chẳng hạn như trong cuốn sách của E. A. Trakhtengerts, cũng như trong các tác phẩm.

Nếu việc mô hình hóa nhận thức của một hệ thống kinh tế xã hội thực tế hoặc hệ thống phức tạp khác đang được thực hiện thì có thể khuyến nghị sử dụng kết hợp các phương pháp và kỹ thuật này.

Sự phù hợp của mô hình

Hiệu quả của việc áp dụng mô hình nhận thức vào thực tế phụ thuộc vào sự phù hợp của nó với tình huống thực tế. Sự thiếu sót của một mô hình khi được sử dụng để phát triển các chiến lược phát triển hệ thống và đưa ra các quyết định quản lý có thể gây ra những hậu quả tiêu cực lớn hơn nhiều so với một mô hình nhận thức không thành công được xây dựng bởi một cá nhân trong quá trình tăng £1 của anh ta (trong các thí nghiệm của các nhà tâm lý học nhận thức, nó đã chứng minh rằng kỹ thuật bản đồ nhận thức là một trong những kỹ thuật tư duy hiệu quả nhất, sử dụng cả hai bán cầu não, tăng mức độ thông minh, phát triển trí nhớ, v.v.). Kiểm tra tính đầy đủ của mô hình nhận thức là một trong những vấn đề được giải quyết một cách mơ hồ.

Nói chung, việc kiểm tra này có thể được thực hiện như sau.

Cho các mối quan hệ giữa các yếu tố cơ bản là các đỉnh của mô hình đồ thị có thể được hiểu là các loại tiên đề của môn học. Theo quy luật, những mối quan hệ này được hình thành dưới dạng sản phẩm như:

ở đâu X;, G = 1,2.....ĐẾN - một số đặc điểm của yếu tố cơ bản V-,(ví dụ: giá trị giới hạn của hệ số, dấu của mức tăng hệ số, v.v.). Tổng thể các sản phẩm đó tạo thành kiến ​​thức cơ bản về một lĩnh vực chủ đề nhất định.

Một mô hình đồ thị được coi là phù hợp với tình hình thực tế nếu không có sản phẩm kiến ​​thức cơ bản nào bị vi phạm trong quá trình xây dựng mô hình.

Tính đầy đủ của việc kiểm tra tính đầy đủ của một mô hình phụ thuộc vào tính đầy đủ của kiến ​​thức cơ bản, được xác định bằng tỷ lệ giữa số trạng thái tình huống được phản ánh trong kiến ​​thức cơ bản trên tổng số trạng thái tình huống.

Nếu thiếu kiến ​​thức cơ bản về tình huống đang nghiên cứu thì hành vi trong quá khứ của các quá trình có thể không ảnh hưởng đến hành vi trong tương lai của chúng. Vì vậy, không thể chấp nhận được dự đoán nào về các quá trình này.

Như vậy, từ những vị trí tổng quát nhất, việc kiểm tra tính đầy đủ của một mô hình là so sánh thông tin về hệ thống được mô hình hóa thực tế, thu được bằng thực nghiệm trong một vùng nhất định của các tham số hệ thống, với thông tin mà mô hình cung cấp trong cùng vùng đó. của các tham số hệ thống. Nếu sự khác biệt là nhỏ xét theo quan điểm của mục đích lập mô hình thì mô hình được coi là phù hợp.

Chất lượng và hiệu quả của phân tích nhận thức có liên quan đến cả tính chủ quan của người ra quyết định và thực tế là bản thân nghiên cứu ảnh hưởng đến kết quả. Có một mối quan hệ giữa suy nghĩ của người tham gia và tình huống mà họ tham gia. Mối quan hệ này thể hiện theo hai cách, dưới dạng hai sự phụ thuộc: nhận thức (thụ động), thể hiện nỗ lực của những người tham gia để tìm hiểu tình huống và kiểm soát (chủ động), gắn liền với tác động của kết luận của họ đối với tình huống trong thế giới thực. Trong chức năng nhận thức, nhận thức của người tham gia phụ thuộc vào tình huống, trong khi ở chức năng điều hành, họ ảnh hưởng đến tình huống.

Do đó, sự hiện diện của những người tham gia có tư duy trong hệ thống, mỗi người trong số họ đại diện cho tình huống theo cách riêng của họ và đưa ra những quyết định nhất định dựa trên sự thể hiện “ảo” của họ, dẫn đến thực tế là, theo cách nói của J. Soros, “.. .. chuỗi sự kiện không dẫn trực tiếp từ tập hợp yếu tố này sang tập hợp yếu tố khác, thay vào đó, nó liên kết chéo các yếu tố với nhận thức của chúng và nhận thức với các yếu tố."

Điều này dẫn đến thực tế là các quá trình trong tình huống không dẫn đến trạng thái cân bằng mà dẫn đến một quá trình thay đổi không ngừng. Theo đó, do sự tương tác, cả tình huống và quan điểm của những người tham gia đều là những biến số phụ thuộc và sự thay đổi cơ bản sẽ đẩy nhanh sự khởi đầu của những thay đổi tiếp theo cả về bản thân tình huống và quan điểm của những người tham gia. Sơ đồ mô hình nhận thức trong Hình 2. 6.17 cung cấp thực tế này. Sự tự tin của nhà nghiên cứu về tính đầy đủ của mô hình phát sinh hay không do kết quả của việc giải quyết từng vấn đề của hệ thống một cách riêng biệt và do việc so sánh tất cả các kết quả một cách tổng thể.

Vì vậy, ví dụ, nếu xu hướng phát triển các tình huống theo bất kỳ kịch bản phát triển mô phỏng nào tương ứng với trạng thái cụ thể của hệ thống kinh tế xã hội không mâu thuẫn với các xu hướng quan sát được trong các quá trình trong hệ thống thực (chuỗi dữ liệu thống kê theo thời gian), thì một mô hình đồ thị như vậy có thể được coi là phù hợp. Hoặc nếu cấu trúc đã phát triển - bản đồ nhận thức - không ổn định, nhưng trên thực tế, sự ổn định của hệ thống đang nghiên cứu được quan sát thấy, thì nghi ngờ tự nhiên sẽ nảy sinh trong mô hình đã phát triển. Một thước đo bằng số về mức độ đầy đủ của tất cả các kết quả trong tổng hợp vẫn chưa được phát triển (trong khi câu hỏi vẫn còn bỏ ngỏ liệu điều này có khả thi về nguyên tắc hay không), chúng ta phải quay lại định nghĩa chung: “một mô hình đồ thị được coi là phù hợp với tình huống thực tế”. nếu không có sản phẩm kiến ​​thức cơ bản nào bị vi phạm trong các quy trình mẫu”.

Các vấn đề về tính đầy đủ của các mô hình nhận thức không bao giờ làm các nhà nghiên cứu hết lo lắng. Và hiện tại, nhóm Khu 51 của Viện Khoa học Máy tính thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga đang thực hiện công việc nghiêm túc trong lĩnh vực kiểm tra bản đồ nhận thức. Các khái niệm về bản đồ nhận thức “không chính thức” và “chính thức” được sử dụng. Như vậy, các hình vẽ bản đồ nhận thức trong đoạn này đề cập đến các bản đồ không chính thức. Đồ thị hàm tham số có thể được phân loại là đồ thị hình thức.

Một ví dụ về việc sử dụng công nghệ mô hình hóa nhận thức được đưa ra trong Phụ lục 6.

Phương pháp mô hình hóa nhận thức để phân tích và đưa ra quyết định trong các tình huống không xác định được đề xuất bởi Axelrod. Nó dựa trên việc mô hình hóa ý tưởng chủ quan của các chuyên gia về tình huống và bao gồm: phương pháp cấu trúc tình huống: mô hình thể hiện kiến ​​thức của chuyên gia dưới dạng chữ ghép có chữ ký (bản đồ nhận thức) (F, W), trong đó F là tập hợp các yếu tố của tình huống, W là tập hợp các mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố tình huống; các phương pháp phân tích tình huống. Hiện nay, phương pháp mô hình hóa nhận thức đang phát triển theo hướng hoàn thiện bộ máy phân tích và mô hình hóa tình huống. Các mô hình dự báo diễn biến tình hình được đề xuất tại đây; các phương pháp giải bài toán ngược

Bản đồ nhận thức (từ tiếng Latin cognitio - kiến ​​thức, nhận thức) là hình ảnh của một môi trường không gian quen thuộc.

Bản đồ nhận thức được tạo ra và sửa đổi do sự tương tác tích cực của chủ thể với thế giới bên ngoài. Trong trường hợp này, các bản đồ nhận thức ở các mức độ tổng quát, “tỷ lệ” và tổ chức khác nhau có thể được hình thành (ví dụ: bản đồ tổng quan hoặc bản đồ đường đi, tùy thuộc vào mức độ hoàn chỉnh của việc thể hiện các mối quan hệ không gian và sự hiện diện của một điểm được thể hiện của thẩm quyền giải quyết). Đây là một bức tranh chủ quan, trước hết có tọa độ không gian trong đó các đối tượng nhận thức riêng lẻ được định vị. Có bản đồ đường đi dưới dạng trình bày tuần tự các kết nối giữa các đối tượng dọc theo một tuyến đường cụ thể và bản đồ tổng quan dưới dạng biểu diễn đồng thời vị trí không gian của các đối tượng.

Tổ chức khoa học hàng đầu ở Nga tham gia phát triển và ứng dụng công nghệ phân tích nhận thức là Viện Các vấn đề Quản lý của Viện Hàn lâm Khoa học Nga, bộ phận: Khu vực-51, các nhà khoa học Maksimov V.I., Kornoushenko E.K., Kachaev S.V., Grigoryan A.K. và những người khác. Bài giảng này dựa trên công trình khoa học của họ trong lĩnh vực phân tích nhận thức.

Công nghệ phân tích và mô hình hóa nhận thức (Hình 1) dựa trên cấu trúc nhận thức (mục tiêu nhận thức) của kiến ​​thức về một đối tượng và môi trường bên ngoài của nó.

Hình 1. Công nghệ phân tích và mô hình hóa nhận thức

Cấu trúc nhận thức của một lĩnh vực chủ đề là việc xác định mục tiêu trong tương lai và các trạng thái không mong muốn của đối tượng được kiểm soát cũng như các yếu tố kiểm soát (cơ bản) quan trọng nhất và môi trường bên ngoài ảnh hưởng đến sự chuyển đổi của đối tượng sang các trạng thái này, cũng như việc thiết lập tại mức độ định tính của mối quan hệ nhân quả giữa chúng, có tính đến các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau.

Kết quả của cấu trúc nhận thức được hiển thị bằng bản đồ (mô hình) nhận thức.

2. Cấu trúc kiến ​​thức (mục tiêu nhận thức) về đối tượng nghiên cứu và môi trường bên ngoài dựa trên phân tích dịch hại và phân tích swot

Việc lựa chọn các yếu tố cơ bản được thực hiện bằng cách áp dụng phân tích PEST, trong đó xác định bốn nhóm yếu tố (khía cạnh) chính xác định hành vi của đối tượng được nghiên cứu (Hình 2):

P chính sách - chính trị;

E kinh tế - kinh tế;

S xã hội - xã hội (khía cạnh văn hóa xã hội);

T công nghệ - công nghệ

Hình 2. Các yếu tố phân tích PEST

Đối với mỗi đối tượng phức tạp cụ thể, có một tập hợp đặc biệt gồm các yếu tố quan trọng nhất quyết định hành vi và sự phát triển của nó.

Phân tích PEST có thể được coi là một biến thể của phân tích hệ thống, vì các yếu tố liên quan đến bốn khía cạnh được liệt kê nói chung có liên quan chặt chẽ với nhau và mô tả các cấp độ phân cấp khác nhau của xã hội như các hệ thống.

Hệ thống này có các kết nối mang tính quyết định hướng từ cấp thấp hơn của hệ thống phân cấp đến cấp trên (khoa học và công nghệ ảnh hưởng đến nền kinh tế, nền kinh tế ảnh hưởng đến chính trị), cũng như các kết nối ngược và liên cấp. Một sự thay đổi trong bất kỳ yếu tố nào thông qua hệ thống kết nối này đều có thể ảnh hưởng đến tất cả những yếu tố khác.

Những thay đổi này có thể gây ra mối đe dọa cho sự phát triển của đối tượng hoặc ngược lại, tạo ra những cơ hội mới cho sự phát triển thành công của đối tượng đó.

Bước tiếp theo là phân tích tình huống vấn đề, phân tích SWOT (Hình 3):

S sức mạnh - điểm mạnh;

Wđiểm yếu - khuyết điểm, điểm yếu;

ồ cơ hội - cơ hội;

T hreats - đe dọa.

Hình 3. Các yếu tố phân tích SWOT

Nó bao gồm phân tích điểm mạnh và điểm yếu trong quá trình phát triển của đối tượng đang nghiên cứu trong sự tương tác của chúng với các mối đe dọa và cơ hội, đồng thời cho phép chúng tôi xác định các vấn đề hiện tại, nút thắt, cơ hội và nguy hiểm, có tính đến các yếu tố môi trường.

Cơ hội được định nghĩa là những hoàn cảnh thuận lợi cho sự phát triển thuận lợi của một đối tượng.

Các mối đe dọa là các tình huống có thể gây ra thiệt hại cho một đối tượng, ví dụ, chức năng của nó có thể bị gián đoạn hoặc nó có thể mất đi những lợi thế hiện có.

Dựa trên việc phân tích các sự kết hợp khác nhau giữa điểm mạnh và điểm yếu với các mối đe dọa và cơ hội, lĩnh vực vấn đề của đối tượng đang nghiên cứu được hình thành.

Trường vấn đề là một tập hợp các vấn đề tồn tại trong đối tượng và môi trường được mô hình hóa, trong mối quan hệ giữa chúng với nhau.

Sự sẵn có của những thông tin đó là cơ sở để xác định các mục tiêu (phương hướng) phát triển và cách thức để đạt được chúng cũng như xây dựng chiến lược phát triển.

Mô hình nhận thức dựa trên phân tích tình huống được tiến hành giúp chuẩn bị các giải pháp thay thế nhằm giảm mức độ rủi ro trong các khu vực có vấn đề đã xác định, dự đoán các sự kiện có thể xảy ra có tác động nghiêm trọng nhất đến vị trí của đối tượng được mô hình hóa.

Các giai đoạn của công nghệ nhận thức và kết quả của chúng được trình bày trong Bảng 1:

Bảng 1

Các giai đoạn của công nghệ nhận thức và kết quả ứng dụng của nó

Tên giai đoạn	Mẫu trình bày kết quả
1. Cấu trúc kiến ​​thức (mục tiêu nhận thức) nhận thức về đối tượng đang nghiên cứu và môi trường bên ngoài của nó dựa trên phân tích PEST và phân tích SWOT: Phân tích tình hình ban đầu xung quanh đối tượng đang nghiên cứu, nêu bật các yếu tố cơ bản đặc trưng cho các quá trình kinh tế, chính trị và các quá trình khác xảy ra trong đối tượng và trong môi trường vĩ mô của nó và ảnh hưởng đến sự phát triển của đối tượng. 1.1 Xác định các yếu tố đặc trưng cho điểm mạnh, điểm yếu của đối tượng nghiên cứu 1.2 Nhận dạng các yếu tố đặc trưng cho cơ hội và mối đe dọa từ môi trường bên ngoài của đối tượng 1.3 Xây dựng trường vấn đề của đối tượng nghiên cứu	Báo cáo về nghiên cứu khái niệm có hệ thống về một đối tượng và lĩnh vực vấn đề của nó
2. Xây dựng mô hình nhận thức phát triển đối tượng - hình thức hóa kiến ​​thức thu được ở giai đoạn cấu trúc nhận thức 2.1 Xác định và chứng minh các yếu tố 2.2 Thiết lập và biện minh mối quan hệ giữa các yếu tố 2.3 Xây dựng mô hình đồ thị	Mô hình nhận thức máy tính của một đối tượng dưới dạng đồ thị có hướng (và ma trận các mối quan hệ nhân tố)
3. Nghiên cứu kịch bản các xu hướng phát triển thực trạng xung quanh đối tượng nghiên cứu (với sự hỗ trợ của các hệ thống phần mềm “SITUATION”, “COMPASS”, “KIT”) 3.1 Xác định mục đích nghiên cứu 3.2 Thiết lập các kịch bản nghiên cứu và mô hình hóa chúng 3.3 Xác định xu hướng phát triển của một đối tượng trong môi trường vĩ mô của nó 3.4 Giải thích kết quả nghiên cứu kịch bản	Báo cáo nghiên cứu tình huống, có diễn giải và kết luận
4. Xây dựng chiến lược quản lý tình hình xung quanh đối tượng nghiên cứu 4.1 Định nghĩa và biện minh cho mục tiêu quản lý 4.2 Giải bài toán ngược 4.3 Lựa chọn các chiến lược quản lý và sắp xếp chúng theo các tiêu chí: khả năng đạt được mục tiêu; nguy cơ mất kiểm soát tình hình; rủi ro khẩn cấp	Báo cáo xây dựng chiến lược quản lý với sự biện minh của chiến lược theo các tiêu chí khác nhau về chất lượng quản lý
5. Tìm kiếm và biện minh cho các chiến lược để đạt được mục tiêu trong các tình huống ổn định hoặc thay đổi. Đối với các tình huống ổn định: a) lựa chọn và chứng minh mục tiêu quản lý; b) lựa chọn các hoạt động (kiểm soát) để đạt được mục tiêu; c) phân tích khả năng cơ bản để đạt được mục tiêu từ tình trạng hiện tại bằng cách sử dụng các hoạt động đã chọn; d) phân tích các hạn chế thực sự trong việc thực hiện các hoạt động được lựa chọn; e) phân tích và chứng minh khả năng thực sự đạt được mục tiêu; f) phát triển và so sánh các chiến lược để đạt được mục tiêu bằng cách: sự gần gũi giữa kết quả quản lý với mục tiêu dự kiến; chi phí (tài chính, vật chất, v.v.); bởi bản chất của các hậu quả (có thể đảo ngược, không thể đảo ngược) từ việc thực hiện các chiến lược này trong tình huống thực tế; về nguy cơ của các tình huống khẩn cấp Đối với các tình huống thay đổi: a) lựa chọn và chứng minh mục tiêu quản lý hiện tại; b) liên quan đến mục tiêu hiện tại, các đoạn b-e trước đó là hợp lệ; c) phân tích những thay đổi xảy ra trong tình huống và hiển thị chúng trong mô hình biểu đồ của tình huống. Tới điểm a.	Báo cáo về việc phát triển các chiến lược để đạt được mục tiêu trong tình huống ổn định hoặc thay đổi
6. Xây dựng chương trình thực hiện chiến lược phát triển của đối tượng nghiên cứu dựa trên mô hình mô phỏng động (với sự hỗ trợ của gói phần mềm Ithink) 6.1.Phân bổ nguồn lực theo khu vực và theo thời gian 6.2 Phối hợp 6.3 Giám sát thực hiện	Chương trình thực hiện chiến lược phát triển trang web. Mô hình mô phỏng máy tính phát triển đối tượng

MÔ PHỎNG NHẬN THỨC

NỘI DUNG
Giới thiệu
1. Đối tượng phân tích nhận thức
1.1. Môi trường bên ngoài
1.2. Sự bất ổn của môi trường bên ngoài
1.3. Môi trường bên ngoài có cấu trúc kém
2. Khái niệm chung về phân tích nhận thức
3. Các giai đoạn phân tích nhận thức
4. Mục tiêu, giai đoạn và khái niệm cơ bản của mô hình nhận thức
4. 1. Mục đích xây dựng mô hình nhận thức
4.2. Các giai đoạn của mô hình nhận thức
4.3. Đồ thị có hướng (bản đồ nhận thức)
4.4. Đồ thị hàm số (hoàn thiện việc xây dựng mô hình nhận thức)
5. Các loại yếu tố

6.1.Xác định các yếu tố (thành phần của hệ thống)
6.2. Hai cách tiếp cận để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố
6.3.Ví dụ xác định các yếu tố và mối liên hệ giữa chúng
6.4. Bài toán xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố
7. Kiểm tra tính phù hợp của mô hình
8. Sử dụng mô hình nhận thức
8.1. Ứng dụng mô hình nhận thức trong hệ thống hỗ trợ quyết định
8.2. Một ví dụ về làm việc với mô hình nhận thức
9. Hệ thống máy tính hỗ trợ ra quyết định quản lý
9.1. Đặc điểm chung của hệ thống hỗ trợ quyết định
9.2. "Tình huống - 2"
9.3. "La bàn-2"
9.4. "Tranh sơn dầu"
Phần kết luận
Thư mục
Ứng dụng

Giới thiệu
Hiện nay, việc thu thập thông tin đáng tin cậy và phân tích nhanh chóng đã trở thành điều kiện tiên quyết quan trọng nhất để quản lý thành công. Điều này đặc biệt đúng nếu đối tượng điều khiển và môi trường bên ngoài của nó là một phức hợp gồm các quy trình và yếu tố phức tạp có ảnh hưởng đáng kể lẫn nhau.
Một trong những giải pháp hiệu quả nhất cho các vấn đề phát sinh trong lĩnh vực quản lý và tổ chức là sử dụng phân tích nhận thức, đây là chủ đề nghiên cứu trong khóa học.
Phương pháp mô hình hóa nhận thức, nhằm mục đích phân tích và ra quyết định trong các tình huống chưa được xác định rõ ràng, đã được đề xuất bởi nhà nghiên cứu người Mỹ R. Axelrod 1.
Ban đầu, phân tích nhận thức được hình thành trong khuôn khổ tâm lý học xã hội, cụ thể là chủ nghĩa nhận thức, nghiên cứu các quá trình nhận thức và nhận thức.
Việc ứng dụng những phát triển của tâm lý xã hội vào lý thuyết quản lý đã dẫn đến hình thành một nhánh tri thức đặc biệt - khoa học nhận thức, tập trung nghiên cứu các vấn đề về quản lý và ra quyết định.
Hiện nay phương pháp mô hình hóa nhận thức đang phát triển theo hướng cải tiến bộ máy phân tích và mô hình hóa các tình huống.
Những thành tựu lý thuyết của phân tích nhận thức đã trở thành cơ sở cho việc tạo ra các hệ thống máy tính nhằm giải quyết các vấn đề ứng dụng trong lĩnh vực quản lý.
Công việc phát triển phương pháp tiếp cận nhận thức và ứng dụng của nó vào việc phân tích và kiểm soát các hệ thống được gọi là bán cấu trúc hiện đang được thực hiện tại Viện các vấn đề điều khiển của Viện Hàn lâm Khoa học Nga 2 .
Theo lệnh của Chính quyền Tổng thống Liên bang Nga, Chính phủ Liên bang Nga và Chính quyền Thành phố Mátxcơva, một số nghiên cứu kinh tế xã hội sử dụng công nghệ nhận thức đã được thực hiện tại IPU RAS. Các khuyến nghị được đưa ra đã được các Bộ, ngành liên quan áp dụng thành công 3 .
Kể từ năm 2001, dưới sự bảo trợ của IPU RAS, các hội nghị quốc tế “Phân tích nhận thức và quản lý phát triển tình hình (CASC)” đã được tổ chức thường xuyên.
Khi viết khóa học, có sự tham gia của các nhà nghiên cứu trong nước - A.A. Kulinich, D.I. Makarenko, S.V. Kachaeva, V.I. Maksimova, E.K. Kornoushenko, E. Grebenyuk, G.S. Osipova, A. Raikova. Hầu hết các nhà nghiên cứu được nêu tên đều là chuyên gia của IPU RAS.
Vì vậy, phân tích nhận thức đang được phát triển khá tích cực không chỉ bởi các chuyên gia nước ngoài mà còn bởi các chuyên gia trong nước. Tuy nhiên, trong khuôn khổ khoa học nhận thức, vẫn còn một số vấn đề mà giải pháp có thể cải thiện đáng kể kết quả phát triển ứng dụng dựa trên phân tích nhận thức.
Mục đích của khóa học là phân tích cơ sở lý thuyết của công nghệ nhận thức, các vấn đề về phương pháp phân tích nhận thức, cũng như các hệ thống hỗ trợ quyết định của máy tính dựa trên mô hình nhận thức.
Cấu trúc của tác phẩm phù hợp với mục tiêu đặt ra, trong đó thống nhất bộc lộ những khái niệm cơ bản và các giai đoạn của phân tích nhận thức nói chung, mô hình hóa nhận thức (là điểm mấu chốt của phân tích nhận thức), nguyên tắc chung của việc áp dụng cách tiếp cận nhận thức vào thực tiễn trong lĩnh vực nhận thức. quản lý, cũng như công nghệ máy tính áp dụng các phương pháp phân tích nhận thức.

1. Đối tượng phân tích nhận thức
1.1. Môi trường bên ngoài
Để quản lý, dự báo và lập kế hoạch hiệu quả, cần phải phân tích môi trường bên ngoài nơi các đối tượng quản lý hoạt động.
Môi trường bên ngoài thường được các nhà nghiên cứu định nghĩa là tập hợp các yếu tố và thực thể kinh tế, xã hội, chính trị có tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến khả năng và khả năng của thực thể đó (có thể là ngân hàng, doanh nghiệp, bất kỳ tổ chức nào khác, toàn bộ tổ chức). khu vực, v.v.) để đạt được mục tiêu phát triển của mình.
Để điều hướng và phân tích môi trường bên ngoài, cần phải hiểu rõ các thuộc tính của nó. Các chuyên gia của Viện Vấn đề quản lý của Viện Hàn lâm Khoa học Nga xác định những đặc điểm chính sau của môi trường bên ngoài:
1. Độ phức tạp - điều này đề cập đến số lượng và sự đa dạng của các yếu tố mà đối tượng phải đáp ứng.
2. Mối quan hệ của các yếu tố, tức là lực thay đổi của một yếu tố sẽ ảnh hưởng đến sự thay đổi của các yếu tố khác.
3. Tính di động - tốc độ thay đổi xảy ra ở môi trường bên ngoài 4.
Việc xác định các loại đặc điểm này để mô tả môi trường cho thấy rằng các nhà nghiên cứu áp dụng cách tiếp cận hệ thống và coi môi trường bên ngoài là một hệ thống hoặc một tập hợp các hệ thống. Trong khuôn khổ của cách tiếp cận này, người ta thường biểu diễn bất kỳ đối tượng nào dưới dạng một hệ thống có cấu trúc, làm nổi bật các phần tử của hệ thống, mối quan hệ giữa chúng và động lực phát triển của các phần tử, mối quan hệ và toàn bộ hệ thống. như một tổng thể. Do đó, phân tích nhận thức, được sử dụng để nghiên cứu môi trường bên ngoài và phát triển các cách thức cũng như phương pháp hoạt động trong đó, đôi khi được coi là một thành phần của phân tích hệ thống5.
Đặc thù của môi trường bên ngoài của đối tượng điều khiển là môi trường này chịu sự tác động của yếu tố con người. Nói cách khác, nó bao gồm những chủ thể có ý chí, lợi ích và tư tưởng chủ quan tự chủ. Điều này có nghĩa là môi trường này không phải lúc nào cũng tuân theo các quy luật tuyến tính mô tả rõ ràng mối quan hệ giữa nguyên nhân và kết quả.
Điều này ngụ ý hai thông số cơ bản của môi trường bên ngoài nơi yếu tố con người hoạt động - sự bất ổn và cấu trúc yếu. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các thông số này.

1.2. Sự bất ổn của môi trường bên ngoài

Sự bất ổn của môi trường bên ngoài thường được các nhà nghiên cứu nhận định là khó dự đoán. “Mức độ bất ổn của môi trường kinh tế và chính trị bên ngoài... [đối tượng quản lý] được đặc trưng bởi sự quen thuộc của các sự kiện dự kiến, tốc độ thay đổi dự kiến ​​và khả năng dự đoán tương lai”6 . Tính khó dự đoán này được tạo ra bởi tính đa yếu tố, tính biến đổi của các yếu tố, tốc độ và hướng phát triển của môi trường.
“Tác động tổng hợp của tất cả các yếu tố môi trường, tóm tắt V. Maksimov, S. Kachaev và E. Kornoushenko, hình thành mức độ không ổn định của nó và xác định tính khả thi cũng như hướng can thiệp phẫu thuật trong các quá trình đang diễn ra” 7 .
Sự bất ổn của môi trường bên ngoài càng cao thì việc đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp càng khó khăn hơn. Vì vậy, cần phải khách quan đánh giá mức độ bất ổn của môi trường, cũng như phát triển các phương pháp tiếp cận để phân tích môi trường.
Theo I. Ansoff, việc lựa chọn chiến lược quản lý và phân tích tình huống phụ thuộc vào mức độ bất ổn của môi trường bên ngoài. Với độ không ổn định vừa phải, điều khiển thông thường được áp dụng dựa trên phép ngoại suy kiến ​​thức về quá khứ của môi trường. Ở mức độ không ổn định trung bình, việc quản lý được thực hiện trên cơ sở dự báo những thay đổi của môi trường (ví dụ: phân tích “kỹ thuật” của thị trường tài chính). Ở mức độ không ổn định cao, việc quản lý được sử dụng dựa trên các quyết định linh hoạt của chuyên gia (ví dụ: phân tích “cơ bản” 8 về thị trường tài chính) 9 .

1.3. Môi trường bên ngoài có cấu trúc kém

Môi trường mà các chủ thể quản lý buộc phải làm việc không chỉ có đặc điểm là không ổn định mà còn có cấu trúc kém. Hai đặc điểm này có mối liên hệ chặt chẽ với nhau nhưng lại khác nhau. Tuy nhiên, đôi khi những thuật ngữ này được sử dụng như từ đồng nghĩa.
Vì vậy, các chuyên gia của Viện Khoa học Điều khiển thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, khi xác định các hệ thống có cấu trúc yếu, đã chỉ ra một số đặc tính vốn có của chúng cũng là trong các hệ thống không ổn định: “Những khó khăn trong việc phân tích quy trình và đưa ra quyết định quản lý trong các lĩnh vực như kinh tế, xã hội học, sinh thái học, v.v. được gây ra bởi một số đặc điểm vốn có trong các lĩnh vực này, cụ thể là: tính chất nhiều mặt của các quá trình xảy ra trong chúng (kinh tế, xã hội, v.v.) và mối liên hệ với nhau của chúng; do đó, không thể tách biệt và tiến hành nghiên cứu chi tiết về các hiện tượng riêng lẻ - tất cả các hiện tượng xảy ra trong chúng phải được xem xét một cách tổng thể; việc thiếu thông tin định lượng đầy đủ về động lực của các quá trình, buộc chúng ta phải chuyển sang phân tích định tính các quá trình đó; sự thay đổi về bản chất của các quá trình theo thời gian, v.v. Do những đặc điểm này, kinh tế, xã hội, v.v. hệ thống được gọi là hệ thống có cấu trúc yếu” 10.
Tuy nhiên, cần lưu ý rằng thuật ngữ “không ổn định” hàm ý không thể hoặc khó dự đoán sự phát triển của một hệ thống, còn cấu trúc yếu hàm ý không thể chính thức hóa nó. Cuối cùng, theo tôi, các đặc điểm “không ổn định” và “cấu trúc yếu” phản ánh các khía cạnh khác nhau của cùng một hiện tượng, vì theo truyền thống, chúng ta nhận thức được một hệ thống mà chúng ta không thể hình thức hóa và do đó dự đoán chính xác tuyệt đối sự phát triển của nó (nghĩa là một hệ thống có cấu trúc yếu). ) , không ổn định, dễ bị hỗn loạn. Vì vậy, ở đây và hơn thế nữa, theo tác giả của các bài báo đã nghiên cứu, tôi sẽ sử dụng các thuật ngữ này tương đương. Đôi khi các nhà nghiên cứu cùng với các khái niệm trên sử dụng thuật ngữ “tình huống phức tạp”.
Vì vậy, trái ngược với các hệ thống kỹ thuật, các hệ thống kinh tế, chính trị - xã hội và các hệ thống tương tự khác có đặc điểm là không có mô tả định lượng chi tiết về các quá trình xảy ra trong chúng - thông tin ở đây có tính chất định tính. Vì vậy, đối với các hệ thống có cấu trúc yếu thì không thể tạo ra các mô hình định lượng truyền thống hình thức. Các hệ thống thuộc loại này được đặc trưng bởi sự không chắc chắn, mô tả ở mức độ định tính và sự mơ hồ trong việc đánh giá hậu quả của một số quyết định nhất định11.
Vì vậy, việc phân tích môi trường bên ngoài không ổn định (các hệ thống có cấu trúc yếu) gặp nhiều khó khăn. Khi giải quyết chúng, bạn cần có trực giác của một chuyên gia, kinh nghiệm, tư duy liên kết và khả năng phỏng đoán của anh ta.
Các công cụ máy tính để mô hình hóa nhận thức các tình huống có thể thực hiện được việc phân tích như vậy. Những công cụ này đã được sử dụng ở các nước phát triển kinh tế trong nhiều thập kỷ, giúp các doanh nghiệp tồn tại và phát triển hoạt động kinh doanh cũng như giúp các cơ quan chức năng chuẩn bị các quy định hiệu quả12 . Mô hình nhận thức được thiết kế để giúp chuyên gia phản ánh ở mức độ sâu hơn và sắp xếp kiến ​​thức của mình cũng như chính thức hóa các ý tưởng của mình về tình huống trong phạm vi có thể.

2. Khái niệm chung về phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức đôi khi được các nhà nghiên cứu gọi là “cấu trúc nhận thức”13 .
Phân tích nhận thức được coi là một trong những công cụ mạnh mẽ nhất để nghiên cứu một môi trường không ổn định và có cấu trúc kém. Nó góp phần hiểu rõ hơn về các vấn đề tồn tại trong môi trường, xác định các mâu thuẫn và phân tích định tính các quá trình đang diễn ra. Bản chất của mô hình nhận thức (nhận thức) - điểm mấu chốt của phân tích nhận thức - là phản ánh các vấn đề và xu hướng phức tạp nhất trong việc phát triển hệ thống ở dạng đơn giản hóa trong mô hình, để khám phá các kịch bản có thể xảy ra khi xuất hiện các tình huống khủng hoảng, tìm cách, điều kiện giải quyết trong một tình huống mẫu. Việc sử dụng các mô hình nhận thức làm tăng hiệu lực của các quyết định quản lý một cách định tính trong một môi trường phức tạp và thay đổi nhanh chóng, giúp chuyên gia thoát khỏi tình trạng “lang thang trực quan” và tiết kiệm thời gian để hiểu và diễn giải các sự kiện xảy ra trong hệ thống14.
TRONG VA. Maksimov và S.V. Kachaev, để giải thích các nguyên tắc sử dụng công nghệ nhận thức thông tin để cải thiện công tác quản lý, đã sử dụng phép ẩn dụ về một con tàu trong đại dương giông bão - cái gọi là mô hình “tàu khu trục-đại dương”. Hầu hết các hoạt động thương mại và phi lợi nhuận trong môi trường không ổn định và có cấu trúc kém “chắc chắn có rủi ro, phát sinh từ sự không chắc chắn của các điều kiện hoạt động trong tương lai và từ khả năng đưa ra các quyết định sai lầm của ban quản lý…. Điều rất quan trọng đối với ban quản lý là có thể lường trước những khó khăn đó và phát triển các chiến lược để khắc phục chúng trước, tức là. có những hướng dẫn được phát triển trước cho các hành vi có thể xảy ra.” Những phát triển này được đề xuất thực hiện trên các mô hình trong đó mô hình thông tin của đối tượng điều khiển (“tàu khu trục nhỏ”) tương tác với mô hình môi trường bên ngoài - kinh tế, xã hội, chính trị, v.v. ("đại dương"). “Mục đích của việc lập mô hình như vậy là đưa ra khuyến nghị cho “tàu khu trục nhỏ” về cách vượt qua “đại dương” với ít “công sức” nhất... Điều đáng quan tâm… là những cách để đạt được mục tiêu, có tính đến “những cơn gió thuận lợi” ” và “dòng chảy”… Vì vậy, chúng ta đặt ra mục tiêu: xác định “gió bông hồng”… [môi trường bên ngoài], rồi sẽ xem “gió” nào sẽ là gió thuận, gió nào sẽ là gió ngược, làm thế nào cách sử dụng chúng và cách khám phá các thuộc tính của tình huống bên ngoài quan trọng đối với... [đối tượng]” 15 .
Do đó, bản chất của phương pháp nhận thức, như đã đề cập, là giúp chuyên gia suy nghĩ về tình huống và phát triển chiến lược quản lý hiệu quả nhất, không dựa nhiều vào trực giác của anh ta mà dựa trên kiến ​​thức được sắp xếp và xác minh (càng nhiều càng tốt). về một hệ thống phức tạp. Ví dụ về việc sử dụng phân tích nhận thức để giải quyết các vấn đề cụ thể sẽ được thảo luận bên dưới trong đoạn “8. Sử dụng mô hình nhận thức."

3. Các giai đoạn phân tích nhận thức

Phân tích nhận thức bao gồm một số giai đoạn, tại mỗi giai đoạn một nhiệm vụ cụ thể được thực hiện. Giải pháp nhất quán cho những vấn đề này sẽ dẫn đến việc đạt được mục tiêu chính của phân tích nhận thức. Các nhà nghiên cứu đưa ra các danh pháp khác nhau cho các giai đoạn tùy thuộc vào đặc thù của (các) đối tượng đang được nghiên cứu 16 . Nếu chúng ta tóm tắt và khái quát hóa tất cả các cách tiếp cận này, chúng ta có thể xác định các giai đoạn sau đây đặc trưng cho quá trình phân tích nhận thức trong bất kỳ tình huống nào.

Xây dựng mục đích và mục tiêu của nghiên cứu.
Nghiên cứu một tình huống phức tạp từ góc độ của mục tiêu đã đặt ra: thu thập, hệ thống hóa, phân tích thông tin thống kê và định tính hiện có liên quan đến đối tượng kiểm soát và môi trường bên ngoài của nó, xác định các yêu cầu, điều kiện và hạn chế vốn có của tình huống đang nghiên cứu.
Xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự phát triển của tình hình.
Xác định mối quan hệ giữa các yếu tố bằng cách xem xét chuỗi nhân quả (xây dựng bản đồ nhận thức dưới dạng đồ thị có hướng).
Nghiên cứu sức mạnh ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố khác nhau. Với mục đích này, cả hai mô hình toán học đều được sử dụng để mô tả một số mối quan hệ định lượng được xác định chính xác giữa các yếu tố và ý tưởng chủ quan của chuyên gia về mối quan hệ định tính không chính thức giữa các yếu tố.

(Kết quả là vượt qua các giai đoạn 3 – 5, mô hình nhận thức về tình huống (hệ thống) cuối cùng sẽ được xây dựng, mô hình này được hiển thị dưới dạng biểu đồ chức năng. Do đó, chúng ta có thể nói rằng giai đoạn 3 – 5 thể hiện mô hình nhận thức. Trong chi tiết hơn, tất cả các giai đoạn này và các khái niệm cơ bản về mô hình nhận thức sẽ được thảo luận trong đoạn 4 – 7).

Kiểm tra tính đầy đủ của mô hình nhận thức về một tình huống thực tế (xác minh mô hình nhận thức).
Xác định, sử dụng mô hình nhận thức, các phương án khả thi để phát triển một tình huống (hệ thống) 17, khám phá các cách thức, cơ chế tác động đến tình huống nhằm đạt được kết quả mong muốn, ngăn ngừa những hậu quả không mong muốn, tức là phát triển chiến lược quản lý. Đặt mục tiêu, hướng đi mong muốn và sức mạnh của việc thay đổi xu hướng quá trình trong tình huống. Lựa chọn một tập hợp các biện pháp (một tập hợp các yếu tố kiểm soát), xác định cường độ và hướng tác động có thể và mong muốn của chúng đối với tình huống (ứng dụng thực tế cụ thể của mô hình nhận thức).

Chúng ta hãy xem xét chi tiết từng giai đoạn trên (ngoại trừ giai đoạn thứ nhất và thứ hai, về cơ bản là chuẩn bị), cơ chế thực hiện các nhiệm vụ cụ thể của từng giai đoạn, cũng như các vấn đề phát sinh ở các giai đoạn phân tích nhận thức khác nhau. .

4. Mục tiêu, giai đoạn và khái niệm cơ bản của mô hình nhận thức

Yếu tố then chốt của phân tích nhận thức là việc xây dựng một mô hình nhận thức.

4. 1. Mục đích xây dựng mô hình nhận thức

Mô hình nhận thức góp phần hiểu rõ hơn về tình huống vấn đề, xác định các mâu thuẫn và phân tích định tính của hệ thống. Mục đích của mô hình hóa là hình thành và làm rõ giả thuyết về hoạt động của đối tượng đang nghiên cứu, được coi là một hệ thống phức tạp bao gồm các phần tử và hệ thống con riêng biệt nhưng vẫn có mối liên hệ với nhau. Để hiểu và phân tích hành vi của một hệ thống phức tạp, một sơ đồ cấu trúc về mối quan hệ nhân quả của các thành phần hệ thống được xây dựng. Việc phân tích các kết nối này là cần thiết để thực hiện các biện pháp kiểm soát quy trình khác nhau trong hệ thống 18.

4.2. Các giai đoạn của mô hình nhận thức

Nói chung, các giai đoạn của mô hình nhận thức đã được thảo luận ở trên. Tác phẩm của các chuyên gia từ IPU RAS có mô tả chi tiết về các giai đoạn này. Hãy để chúng tôi làm nổi bật những cái chính.

Xác định các yếu tố đặc trưng cho tình hình vấn đề, sự phát triển của hệ thống (môi trường). Chẳng hạn, bản chất của vấn đề không nộp thuế có thể được hình thành ở các yếu tố “Không nộp thuế”, “Thu thuế”, “Thu ngân sách”, “Chi phí ngân sách”, “Thâm hụt ngân sách” v.v..
Xác định mối liên hệ giữa các yếu tố. Xác định chiều hướng ảnh hưởng và ảnh hưởng lẫn nhau giữa các yếu tố. Ví dụ: yếu tố “Mức gánh nặng thuế” ảnh hưởng đến “Không nộp thuế”.
Xác định bản chất ảnh hưởng (tích cực, tiêu cực, +\-) Ví dụ: tăng (giảm) yếu tố “Mức độ gánh nặng thuế” tăng (giảm) “Không nộp thuế” - tác động tích cực; và tăng (giảm) yếu tố “Thu thuế” làm giảm (tăng) “Không nộp thuế” - tác động tiêu cực. (Ở giai đoạn này, bản đồ nhận thức được xây dựng dưới dạng biểu đồ có hướng.)
Xác định mức độ ảnh hưởng và ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố (yếu, mạnh) Ví dụ tăng (giảm) yếu tố “Mức độ gánh nặng thuế” “đáng kể” tăng (giảm) “Không nộp thuế” 19 (Xây dựng cuối cùng của mô hình nhận thức dưới dạng đồ thị hàm số).

Như vậy, mô hình nhận thức bao gồm bản đồ nhận thức (đồ thị có hướng) và trọng số của các cung đồ thị (đánh giá mức độ ảnh hưởng lẫn nhau hoặc ảnh hưởng của các yếu tố). Khi xác định trọng số của các cung, đồ thị có hướng chuyển thành đồ thị hàm số.
Vấn đề xác định các yếu tố, đánh giá mức độ ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố và phân loại các yếu tố sẽ được thảo luận ở đoạn 5 và 6; Ở đây chúng ta sẽ xem xét các khái niệm cơ bản về mô hình nhận thức như bản đồ nhận thức và đồ thị hàm số.

4.3. Đồ thị có hướng (bản đồ nhận thức)

Trong khuôn khổ cách tiếp cận nhận thức, thuật ngữ “bản đồ nhận thức” và “đồ thị có hướng” thường được sử dụng thay thế cho nhau; mặc dù, nói đúng ra, khái niệm đồ thị có hướng rộng hơn và thuật ngữ “bản đồ nhận thức” chỉ biểu thị một trong những ứng dụng của đồ thị có hướng.
Bản đồ nhận thức bao gồm các yếu tố (các phần tử của hệ thống) và mối liên hệ giữa chúng.
Để hiểu và phân tích hành vi của một hệ thống phức tạp, một sơ đồ cấu trúc về mối quan hệ nhân quả của các thành phần hệ thống (các yếu tố tình huống) được xây dựng. Hai phần tử của hệ A và B được biểu diễn trên sơ đồ dưới dạng các điểm (đỉnh) riêng biệt được nối với nhau bằng một cung định hướng, nếu phần tử A được kết nối với phần tử B bằng mối quan hệ nhân quả: A a B, trong đó: A là nguyên nhân, B là kết quả.
Các yếu tố có thể ảnh hưởng lẫn nhau và ảnh hưởng đó, như đã chỉ ra, có thể tích cực khi tăng (giảm) một yếu tố dẫn đến tăng (giảm) ở một yếu tố khác và tiêu cực khi tăng (giảm) một yếu tố. dẫn đến giảm (tăng). ) hệ số khác 20 . Hơn nữa, ảnh hưởng cũng có thể có dấu thay đổi tùy thuộc vào các điều kiện bổ sung có thể có.
Các sơ đồ tương tự để biểu diễn mối quan hệ nhân quả được sử dụng rộng rãi để phân tích các hệ thống phức tạp trong kinh tế và xã hội học.
Một ví dụ về bản đồ nhận thức về một số tình huống kinh tế được thể hiện trong Hình 1.

Hình 1. Đồ thị có hướng 21.

4.4. Đồ thị hàm số (hoàn thiện việc xây dựng mô hình nhận thức)
Bản đồ nhận thức chỉ phản ánh thực tế là các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau. Nó không phản ánh bản chất chi tiết của những ảnh hưởng này, cũng như động lực của những thay đổi trong các ảnh hưởng tùy thuộc vào những thay đổi trong tình huống, cũng như những thay đổi tạm thời trong bản thân các yếu tố. Việc tính đến tất cả các trường hợp này đòi hỏi phải chuyển sang cấp độ cấu trúc thông tin tiếp theo, tức là sang mô hình nhận thức.
Ở cấp độ này, mỗi mối liên hệ giữa các yếu tố của bản đồ nhận thức được bộc lộ bởi sự phụ thuộc tương ứng, mỗi yếu tố có thể chứa cả biến định lượng (có thể đo lường được) và biến định tính (không đo lường được). Trong trường hợp này, các biến định lượng được trình bày một cách tự nhiên dưới dạng các giá trị số của chúng. Mỗi biến định tính được liên kết với một tập hợp các biến ngôn ngữ phản ánh các trạng thái khác nhau của biến định tính này (ví dụ: nhu cầu của người tiêu dùng có thể “yếu”, “vừa phải”, “thú vị”, v.v.) và mỗi biến ngôn ngữ tương ứng với một con số tương đương nhất định về quy mô. Khi kiến ​​thức được tích lũy về các quá trình xảy ra trong tình huống đang nghiên cứu, nó có thể tiết lộ chi tiết hơn bản chất của mối liên hệ giữa các yếu tố.
Về mặt hình thức, mô hình nhận thức về một tình huống có thể, giống như bản đồ nhận thức, được biểu thị bằng biểu đồ, nhưng mỗi cung trong biểu đồ này đã thể hiện một mối quan hệ chức năng nhất định giữa các yếu tố tương ứng; những thứ kia. mô hình nhận thức về tình huống được biểu diễn bằng đồ thị hàm số 22.
Một ví dụ về biểu đồ chức năng phản ánh tình huống trong vùng có điều kiện được trình bày trong Hình. 2.

Hình 2. Đồ thị hàm số 23.
Lưu ý rằng mô hình này là mô hình trình diễn nên nhiều yếu tố môi trường không được tính đến.

5. Các loại yếu tố
Để cấu trúc một tình huống (hệ thống), các nhà nghiên cứu chia các yếu tố (yếu tố) thành nhiều nhóm khác nhau, mỗi nhóm có những đặc thù nhất định, cụ thể là vai trò chức năng trong mô hình hóa. Hơn nữa, tùy thuộc vào đặc thù của tình huống (hệ thống) được phân tích, loại hình của các yếu tố (yếu tố) có thể khác nhau. Ở đây tôi sẽ nêu bật một số loại yếu tố được sử dụng trong mô hình nhận thức của hầu hết các hệ thống (tình huống, môi trường).
Thứ nhất, trong số tất cả các yếu tố được phát hiện, có thể phân biệt các yếu tố cơ bản (có ảnh hưởng đáng kể đến tình hình và mô tả bản chất của vấn đề) và các yếu tố “dư thừa” (không đáng kể) “liên kết yếu” với “cốt lõi” của các yếu tố cơ bản24. .
Khi phân tích một tình huống cụ thể, chuyên gia thường biết hoặc giả định những thay đổi nào trong các yếu tố cơ bản mà anh ta mong muốn. Các yếu tố được chuyên gia quan tâm nhất được gọi là các yếu tố mục tiêu. TRONG VA. Maksimov, E.K. Kornoushenko, S.V. Kachaev mô tả các yếu tố mục tiêu như sau: “Đây là những yếu tố “đầu ra” của mô hình nhận thức. Nhiệm vụ phát triển các giải pháp quản lý quy trình trong một tình huống là đảm bảo những thay đổi mong muốn về các yếu tố mục tiêu; đây là mục tiêu của quản lý. Một mục tiêu được coi là đặt ra chính xác nếu những thay đổi mong muốn ở một số yếu tố mục tiêu không dẫn đến những thay đổi không mong muốn ở các yếu tố mục tiêu khác”25.
Trong tập hợp các yếu tố cơ bản ban đầu, một tập hợp được gọi là các yếu tố kiểm soát - các yếu tố “đầu vào” của mô hình nhận thức, qua đó các ảnh hưởng kiểm soát được cung cấp cho mô hình. Một hành động kiểm soát được coi là phù hợp với mục tiêu nếu nó không gây ra những thay đổi không mong muốn ở bất kỳ yếu tố mục tiêu nào”26. Để xác định các yếu tố kiểm soát, các yếu tố ảnh hưởng đến mục tiêu được xác định. Các yếu tố kiểm soát trong mô hình sẽ là đòn bẩy tiềm ẩn tác động đến tình huống 27 .
Ảnh hưởng của các yếu tố điều khiển được tóm tắt trong khái niệm “vectơ của các hành động điều khiển” - một tập hợp các yếu tố, mỗi yếu tố được cung cấp một xung điều khiển có giá trị nhất định 28 .
Các yếu tố của tình huống (hoặc các yếu tố của hệ thống) cũng có thể được chia thành bên trong (thuộc bản thân đối tượng kiểm soát và chịu sự kiểm soát ít nhiều hoàn toàn của quản lý) và bên ngoài (phản ánh tác động lên tình hình hoặc hệ thống của các lực bên ngoài có thể không bị kiểm soát hoặc chỉ bị đối tượng kiểm soát gián tiếp kiểm soát).
Các yếu tố bên ngoài thường được chia thành các yếu tố có thể dự đoán được, sự xuất hiện và hành vi của chúng có thể được dự đoán dựa trên việc phân tích thông tin có sẵn và các yếu tố không thể đoán trước, hành vi mà chuyên gia chỉ biết được sau khi chúng xảy ra 29 .
Đôi khi các nhà nghiên cứu xác định cái gọi là yếu tố chỉ báo phản ánh và giải thích sự phát triển của các quá trình trong một tình huống có vấn đề (hệ thống, môi trường) 30 . Với mục đích tương tự, khái niệm về các chỉ số (yếu tố) tích hợp cũng được sử dụng, bằng những thay đổi trong đó người ta có thể đánh giá các xu hướng chung trong lĩnh vực này 31 .
Các yếu tố cũng được đặc trưng bởi xu hướng thay đổi giá trị của chúng. Các xu hướng sau đây được phân biệt: tăng trưởng, suy giảm. Nếu hệ số không thay đổi thì được gọi là không có xu hướng hoặc xu hướng bằng 0 32 .
Cuối cùng, cần lưu ý rằng có thể xác định được yếu tố nhân quả và yếu tố tác động, yếu tố ngắn hạn và dài hạn.

6. Những vấn đề chính của việc xây dựng mô hình nhận thức
Có hai vấn đề chính trong việc xây dựng một mô hình nhận thức.
Thứ nhất, khó khăn là do việc xác định các yếu tố (các phần tử của hệ thống) và các yếu tố xếp hạng (chọn các yếu tố cơ bản và phụ) (ở giai đoạn xây dựng đồ thị có hướng).
Thứ hai, xác định mức độ ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố (xác định trọng số của các cung đồ thị) (ở giai đoạn xây dựng đồ thị hàm số).

6.1. Xác định các yếu tố (thành phần của hệ thống)

Có thể nói rằng các nhà nghiên cứu chưa phát triển được một thuật toán rõ ràng để xác định các thành phần của hệ thống đang được nghiên cứu. Giả định rằng các yếu tố tình huống đang được nghiên cứu đã được chuyên gia tiến hành phân tích nhận thức biết đến.
Thông thường, khi xem xét các hệ thống lớn (ví dụ: kinh tế vĩ mô), cái gọi là phân tích PEST được sử dụng (Chính sách - chính trị, Kinh tế - kinh tế, Xã hội - xã hội, Công nghệ - công nghệ), bao gồm việc xác định 4 nhóm yếu tố chính mà qua đó chính trị Các khía cạnh kinh tế, văn hóa xã hội và công nghệ của môi trường 33. Cách tiếp cận này được biết đến rộng rãi trong tất cả các ngành khoa học kinh tế xã hội.
Phân tích PEST là một công cụ để phân tích chiến lược bốn yếu tố được thiết lập trong lịch sử của môi trường bên ngoài. Hơn nữa, đối với mỗi đối tượng phức tạp cụ thể đều có một tập hợp các yếu tố chính đặc biệt riêng ảnh hưởng trực tiếp và đáng kể nhất đến đối tượng. Việc phân tích từng khía cạnh đã xác định được thực hiện một cách có hệ thống, vì trong cuộc sống, tất cả các khía cạnh này đều có mối liên hệ chặt chẽ với nhau34 .
Ngoài ra, người ta cho rằng chuyên gia có thể đánh giá danh pháp các yếu tố theo ý kiến ​​chủ quan của mình. Do đó, phân tích “cơ bản” về các tình huống tài chính, gần giống với phân tích nhận thức ở một số thông số, dựa trên một tập hợp các yếu tố cơ bản (các chỉ số tài chính và kinh tế) - cả kinh tế vĩ mô và cấp độ thấp hơn, cả dài hạn và ngắn hạn. Những yếu tố này, theo cách tiếp cận “cơ bản”, được xác định trên cơ sở lẽ thường 35.
Do đó, kết luận duy nhất có thể được rút ra liên quan đến quá trình xác định các yếu tố là nhà phân tích, khi theo đuổi mục tiêu này, phải được hướng dẫn bởi kiến ​​thức có sẵn về các ngành khoa học kinh tế xã hội khác nhau liên quan đến nghiên cứu cụ thể về các hệ thống khác nhau, cũng như cũng như kinh nghiệm và trực giác của anh ấy.

6.2. Hai cách tiếp cận để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố

Để phản ánh bản chất của sự tương tác giữa các yếu tố, các phương pháp tiếp cận tích cực và chuẩn mực được sử dụng.
Cách tiếp cận tích cực dựa trên việc tính đến bản chất khách quan của sự tương tác giữa các yếu tố và cho phép chúng ta vẽ các cung, gán dấu (+ / -) và trọng số chính xác cho chúng, tức là phản ánh bản chất của sự tương tác này. Cách tiếp cận này có thể áp dụng được nếu mối quan hệ giữa các yếu tố có thể được chính thức hóa và thể hiện bằng các công thức toán học thiết lập các mối quan hệ định lượng chính xác.
Tuy nhiên, không phải tất cả các hệ thống thực và các hệ thống con của chúng đều được mô tả bằng công thức toán học này hay công thức toán học khác. Có thể nói rằng chỉ có một số trường hợp đặc biệt về tương tác giữa các yếu tố được hình thức hóa. Hơn nữa, hệ thống càng phức tạp thì càng ít có khả năng được mô tả đầy đủ bằng các mô hình toán học truyền thống. Điều này chủ yếu là do các đặc tính cơ bản của các hệ thống không ổn định, có cấu trúc yếu được mô tả trong đoạn 1. Do đó, cách tiếp cận tích cực được bổ sung bằng cách tiếp cận quy chuẩn.
Cách tiếp cận chuẩn mực dựa trên nhận thức chủ quan, mang tính đánh giá về sự tương tác của các yếu tố và việc sử dụng nó cũng giúp có thể gán trọng số cho các cung, tức là phản ánh cường độ (cường độ) của sự tương tác của các yếu tố. Việc xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lẫn nhau và đánh giá các ảnh hưởng này dựa trên “ước tính” của chuyên gia và được thể hiện một cách định lượng bằng thang đo [-1,1] hoặc các biến ngôn ngữ như “mạnh”, “yếu”, “trung bình” 36 . Nói cách khác, với cách tiếp cận chuẩn mực, chuyên gia phải đối mặt với nhiệm vụ xác định bằng trực giác mức độ ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố, dựa trên kiến ​​thức của mình về mối quan hệ định tính.
Ngoài ra, như đã đề cập, chuyên gia cần xác định bản chất tích cực hay tiêu cực của ảnh hưởng của các yếu tố chứ không chỉ là cường độ ảnh hưởng. Khi thực hiện nhiệm vụ này, rõ ràng có thể sử dụng hai cách tiếp cận nêu trên.

6.3.Ví dụ xác định các yếu tố và mối liên hệ giữa chúng
Hãy để chúng tôi đưa ra một số ví dụ được các nhà nghiên cứu sử dụng để minh họa cho việc xác định các yếu tố và thiết lập mối liên hệ giữa chúng.
Vì vậy, V. Maksimov, S. Kachaev và E. Kornoushenko, để xây dựng mô hình nhận thức về các quá trình diễn ra trong nền kinh tế khủng hoảng, xác định các yếu tố cơ bản sau: 1. Tổng sản phẩm quốc nội (GDP); 2. Tổng cầu; 3. Lạm phát; 4. Tiết kiệm; 5. Tiêu dùng; 6. Đầu tư; 7. Mua sắm chính phủ; 8. Thất nghiệp; 9. Cung tiền; 10. Các khoản thanh toán chuyển giao của Chính phủ; 11. Chi tiêu của Chính phủ; 12. Các khoản thu của Chính phủ; 13. Thâm hụt ngân sách nhà nước; 14. Thuế; 15. Không nộp thuế 16. Lãi suất; 17. Cầu tiền 37.
V. Maksimov, E. Grebenyuk, E. Kornoushenko trong bài viết “Phân tích cơ bản và kỹ thuật: tích hợp hai cách tiếp cận” đưa ra một ví dụ khác về việc xác định các yếu tố và tiết lộ bản chất của mối liên hệ giữa chúng: “Các chỉ số kinh tế quan trọng nhất ảnh hưởng đến Thị trường chứng khoán Mỹ và châu Âu là: tổng sản phẩm quốc dân (GNP), chỉ số sản lượng công nghiệp (PPI), chỉ số giá tiêu dùng (CPI), chỉ số giá sản xuất (PPI), tỷ lệ thất nghiệp, giá dầu, tỷ giá đô la... Nếu thị trường đang phát triển và các chỉ số kinh tế xác nhận sự phát triển kinh tế ổn định thì chúng ta có thể mong đợi giá sẽ tăng thêm... Cổ phiếu tăng giá nếu lợi nhuận của công ty đang tăng lên và có triển vọng tăng trưởng hơn nữa... Nếu thực tế tốc độ tăng trưởng của các chỉ số kinh tế khác xa với dự kiến, điều này dẫn đến thị trường chứng khoán hoảng loạn và biến động mạnh. Sự thay đổi trong tổng sản phẩm quốc dân thường là 3-5% mỗi năm. Nếu mức tăng trưởng GNP hàng năm vượt quá 5% thì đây được gọi là sự bùng nổ kinh tế, cuối cùng có thể dẫn đến sự sụp đổ của thị trường. Những thay đổi trong GNP có thể được dự đoán bởi những thay đổi trong chỉ số ngành sản xuất. IPI tăng mạnh cho thấy lạm phát có thể gia tăng, dẫn đến thị trường sụt giảm. Chỉ số CPI, PPI và giá dầu tăng cũng khiến thị trường sụt giảm. Tỷ lệ thất nghiệp cao ở Hoa Kỳ và Châu Âu (trên 6%) buộc các cơ quan liên bang phải hạ lãi suất ngân hàng, dẫn đến sự hồi sinh của nền kinh tế và giá cổ phiếu tăng. Nếu tỷ lệ thất nghiệp giảm dần, thị trường sẽ không phản ứng với những thay đổi này. Nếu mức của nó giảm mạnh và thấp hơn giá trị kỳ vọng thì thị trường bắt đầu giảm vì tỷ lệ thất nghiệp giảm mạnh có thể làm tăng mức lạm phát vượt quá mức dự kiến”38.

6.4. Bài toán xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố

Vì vậy, vấn đề quan trọng nhất của mô hình nhận thức là xác định trọng số của các cung đồ thị - tức là đánh giá định lượng về sự ảnh hưởng lẫn nhau hoặc ảnh hưởng của các yếu tố. Thực tế là phương pháp nhận thức được sử dụng khi nghiên cứu một môi trường có cấu trúc yếu, không ổn định. Chúng ta hãy nhớ lại rằng đặc điểm của nó là: tính biến đổi, khó khăn trong việc hình thức hóa, tính chất đa yếu tố, v.v. Đây là đặc điểm của tất cả các hệ thống trong đó có con người. Do đó, sự không hoạt động của các mô hình toán học truyền thống trong nhiều trường hợp không phải là khiếm khuyết về phương pháp luận của phân tích nhận thức mà là một đặc tính cơ bản của đối tượng nghiên cứu39.

Vì vậy, đặc điểm quan trọng nhất của hầu hết các tình huống được nghiên cứu trong lý thuyết quản lý là sự hiện diện của những người tham gia có tư duy trong đó, mỗi người trong số họ thể hiện tình huống theo cách riêng của mình và đưa ra những quyết định nhất định dựa trên nhận thức của “họ”. Như J. Soros đã lưu ý trong cuốn sách “Giả kim thuật tài chính” của mình, “Khi có những người tham gia có tư duy trong một tình huống, chuỗi sự kiện không dẫn trực tiếp từ tập hợp các yếu tố này sang tập hợp yếu tố khác; thay vào đó, nó cắt ngang...kết nối các yếu tố với nhận thức của họ và nhận thức với các yếu tố.” Điều này dẫn đến thực tế là “các quá trình trong tình huống không dẫn đến trạng thái cân bằng mà dẫn đến một quá trình thay đổi không ngừng”40. Theo đó, không thể dự đoán đáng tin cậy về hành vi của các quá trình trong một tình huống nếu không tính đến đánh giá về tình huống này của những người tham gia và các giả định của chính họ về các hành động có thể xảy ra. J. Soros gọi đặc điểm này là tính phản hồi của một số hệ thống.
Sự phụ thuộc định lượng chính thức của các yếu tố được mô tả bằng các công thức (mẫu) khác nhau, tùy thuộc vào đối tượng nghiên cứu, nghĩa là vào chính các yếu tố đó. Tuy nhiên, như đã đề cập, việc xây dựng một mô hình toán học truyền thống không phải lúc nào cũng có thể thực hiện được.

Vấn đề hình thức hóa phổ quát sự ảnh hưởng lẫn nhau của các yếu tố vẫn chưa được giải quyết và khó có thể giải quyết được.

Vì vậy, cần phải chấp nhận một thực tế là không phải lúc nào cũng có thể mô tả được mối quan hệ của các yếu tố bằng các công thức toán học, tức là. Không phải lúc nào cũng có thể định lượng chính xác các mối phụ thuộc 41 .
Vì vậy, trong mô hình nhận thức, khi ước lượng trọng số của các cung như đã đề cập, ý kiến ​​chủ quan của chuyên gia thường được tính đến42. Nhiệm vụ chính trong trường hợp này là bù đắp cho tính chủ quan và sai lệch của các đánh giá thông qua nhiều loại thủ tục xác minh khác nhau.

Trong trường hợp này, thường không đủ nếu chỉ kiểm tra tính nhất quán của các đánh giá của chuyên gia. Mục tiêu chính của quy trình xử lý ý kiến ​​chủ quan của chuyên gia là giúp chuyên gia phản ánh, hiểu rõ hơn và hệ thống hóa kiến ​​thức của mình, đánh giá tính nhất quán, phù hợp với thực tế.

Trong quá trình rút ra kiến ​​thức chuyên môn, có sự tương tác giữa chuyên gia - nguồn tri thức - và nhà khoa học nhận thức (kỹ sư tri thức) hoặc với chương trình máy tính, giúp có thể theo dõi quá trình suy luận của các chuyên gia khi đưa ra quyết định. và xác định cấu trúc ý tưởng của họ về chủ đề nghiên cứu 43 .
Các quy trình kiểm tra và hình thức hóa kiến ​​thức của chuyên gia được mô tả chi tiết hơn trong bài viết của A.A. Kulinich “Hệ thống mô hình nhận thức “Canva”” 44.

7. Kiểm tra tính phù hợp của mô hình
Các nhà nghiên cứu đã đề xuất một số thủ tục chính thức để kiểm tra tính đầy đủ của mô hình được xây dựng 45 . Tuy nhiên, do mô hình không chỉ được xây dựng dựa trên mối quan hệ chính thức giữa các yếu tố nên các phương pháp toán học để kiểm tra tính đúng đắn của nó không phải lúc nào cũng cung cấp một bức tranh chính xác. Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã đề xuất một loại “phương pháp lịch sử” để kiểm tra tính đầy đủ của mô hình. Nói cách khác, mô hình phát triển của một tình huống được áp dụng cho các tình huống tương tự đã tồn tại trong quá khứ và động lực của chúng đã được biết rõ46. Nếu mô hình có thể hoạt động được (nghĩa là nó tạo ra các dự báo trùng với diễn biến thực tế của các sự kiện), thì nó được công nhận là đúng. Tất nhiên, không có phương pháp xác minh mô hình nào là toàn diện, vì vậy nên sử dụng một bộ quy trình để xác minh tính đúng đắn.

8. Sử dụng mô hình nhận thức

8.1. Ứng dụng mô hình nhận thức trong hệ thống hỗ trợ quyết định
Mục đích chính của mô hình nhận thức là giúp chuyên gia trong quá trình nhận thức và từ đó đưa ra quyết định đúng đắn. Do đó, phương pháp nhận thức được sử dụng trong các hệ thống hỗ trợ quyết định.
Mô hình nhận thức trực quan hóa và sắp xếp thông tin về môi trường, ý định, mục tiêu và hành động. Đồng thời, hình dung thực hiện một chức năng nhận thức quan trọng, không chỉ minh họa kết quả hành động của chủ thể quản lý mà còn gợi ý cho anh ta cách phân tích và đưa ra các phương án quyết định 47 .
Tuy nhiên, mô hình nhận thức không chỉ có tác dụng hệ thống hóa, “làm rõ” kiến ​​thức của chuyên gia mà còn xác định những “điểm áp dụng” thuận lợi nhất trong các hành động kiểm soát của chủ thể quản lý48. Nói cách khác, mô hình nhận thức giải thích yếu tố hoặc mối quan hệ nào của các yếu tố cần bị tác động, với lực lượng nào và theo hướng nào để đạt được sự thay đổi mong muốn về các yếu tố mục tiêu, tức là đạt được mục tiêu quản lý với chi phí thấp nhất.
Các hành động kiểm soát có thể là ngắn hạn (xung động) hoặc dài hạn (liên tục), hoạt động cho đến khi đạt được mục tiêu. Cũng có thể sử dụng các hành động điều khiển xung và liên tục cùng nhau 49 .
Khi đạt được một mục tiêu nhất định, ngay lập tức nảy sinh nhiệm vụ duy trì tình hình ở trạng thái thuận lợi đã đạt được cho đến khi mục tiêu mới xuất hiện. Về nguyên tắc, nhiệm vụ duy trì tình trạng ở trạng thái yêu cầu không khác gì nhiệm vụ đạt được mục tiêu 50.
Một tập hợp các ảnh hưởng kiểm soát có liên quan lẫn nhau và trình tự thời gian hợp lý của chúng tạo thành một chiến lược quản lý tổng thể (mô hình kiểm soát).
Việc sử dụng các mô hình quản lý khác nhau có thể dẫn đến những kết quả khác nhau. Ở đây, điều quan trọng là có thể dự đoán được những hậu quả cuối cùng mà chiến lược quản lý này hoặc chiến lược quản lý kia sẽ dẫn đến.
Để phát triển những dự báo như vậy, cách tiếp cận theo kịch bản (mô hình kịch bản) được sử dụng trong khuôn khổ phân tích nhận thức. Mô hình hóa kịch bản đôi khi được gọi là "mô phỏng động".
Cách tiếp cận theo kịch bản là một kiểu “thực hiện” các phương án khác nhau để phát triển các sự kiện tùy thuộc vào mô hình quản lý đã chọn và hành vi của các yếu tố không thể đoán trước. Đối với mỗi kịch bản, một bộ ba được xây dựng: “cơ sở ban đầu - tác động của chúng ta đối với tình huống - kết quả thu được” 51. Trong trường hợp này, mô hình nhận thức có thể tính đến toàn bộ tác động phức tạp của các hành động kiểm soát đối với các yếu tố khác nhau, động lực của các yếu tố và mối quan hệ của chúng trong các điều kiện khác nhau.
Do đó, tất cả các phương án có thể có để phát triển hệ thống đều được xác định và các đề xuất được phát triển liên quan đến chiến lược quản lý tối ưu để thực hiện kịch bản mong muốn trong số các kịch bản có thể có 52 .
Các nhà nghiên cứu thường bao gồm mô hình hóa kịch bản trong số các giai đoạn phân tích nhận thức hoặc coi mô hình hóa kịch bản như một phần bổ sung cho phân tích nhận thức.
Nếu chúng ta tóm tắt và khái quát hóa ý kiến ​​​​của các nhà nghiên cứu về các giai đoạn của mô hình hóa kịch bản, thì ở dạng tổng quát nhất, các giai đoạn phân tích kịch bản có thể được trình bày như sau.
1. Phát triển mục tiêu quản lý (những thay đổi mong muốn về các yếu tố mục tiêu).
2. Xây dựng các kịch bản phát triển tình hình khi áp dụng các chiến lược quản lý khác nhau.
3. Xác định khả năng đạt được mục tiêu (tính khả thi của các kịch bản dẫn đến mục tiêu); kiểm tra tính tối ưu của chiến lược quản lý đã hoạch định sẵn (nếu có); lựa chọn chiến lược tối ưu tương ứng với kịch bản tốt nhất theo quan điểm của mục tiêu.
4. Cụ thể hóa mô hình quản lý tối ưu - xây dựng các khuyến nghị thiết thực cụ thể cho nhà quản lý. Đặc tả này bao gồm việc xác định các yếu tố kiểm soát (qua đó có thể tác động đến diễn biến của sự kiện), xác định cường độ và chiều hướng ảnh hưởng của kiểm soát đến các yếu tố kiểm soát, dự đoán các tình huống khủng hoảng có thể xảy ra do ảnh hưởng của các yếu tố bên ngoài khó lường, v.v.
Cần lưu ý rằng các giai đoạn xây dựng mô hình kịch bản có thể khác nhau tùy theo đối tượng nghiên cứu và quản lý.
Ở giai đoạn đầu của mô hình hóa, có thể có đủ thông tin định tính không có giá trị số chính xác và phản ánh bản chất của tình huống. Khi chuyển sang mô hình hóa các kịch bản cụ thể, việc sử dụng thông tin định lượng, thể hiện ước tính bằng số về giá trị của bất kỳ chỉ số nào, ngày càng trở nên quan trọng. Trong tương lai, thông tin định lượng chủ yếu được sử dụng để thực hiện các tính toán cần thiết.
Kịch bản đầu tiên, không yêu cầu nhà nghiên cứu thực hiện bất kỳ hành động nào để hình thành nó, là sự tự phát triển của tình huống (trong trường hợp này, vectơ của các hành động kiểm soát là “trống”). Việc tự phát triển tình huống là điểm khởi đầu cho việc hình thành các kịch bản tiếp theo. Nếu nhà nghiên cứu hài lòng với kết quả thu được trong quá trình phát triển bản thân (nói cách khác, nếu đạt được các mục tiêu đặt ra trong quá trình tự phát triển), thì nghiên cứu kịch bản sâu hơn sẽ chuyển sang nghiên cứu tác động của những thay đổi nhất định trong môi trường bên ngoài đối với tình huống. 54 .
Có hai loại kịch bản chính: kịch bản mô phỏng các ảnh hưởng bên ngoài và kịch bản mô phỏng diễn biến có mục tiêu (có kiểm soát) của tình huống 55 .

8.2. Một ví dụ về làm việc với mô hình nhận thức

Hãy xem xét một ví dụ về cách làm việc với mô hình nhận thức được đưa ra trong bài viết của S.V. Kachaeva và D.I. Makarenko “Tổ hợp thông tin và phân tích tích hợp để phân tích tình hình phát triển kinh tế xã hội của khu vực.”
“Việc sử dụng tổ hợp thông tin và phân tích tổng hợp để phân tích tình huống có thể được xem xét bằng cách sử dụng ví dụ về phát triển chiến lược và chương trình phát triển kinh tế xã hội của khu vực.
Ở giai đoạn đầu tiên, mô hình nhận thức về tình hình kinh tế - xã hội trong khu vực được xây dựng... Tiếp theo, các kịch bản về tiềm năng và khả năng thực tế trong việc thay đổi tình hình trong khu vực và đạt được các mục tiêu đã đặt ra được mô hình hóa.
Sau đây được chọn làm mục tiêu của chính sách kinh tế xã hội:

tăng khối lượng sản xuất
nâng cao mức sống của người dân trong vùng
giảm thâm hụt ngân sách

Để đạt được các mục tiêu đã đặt ra, các “đòn bẩy” sau đây đã được chọn (các yếu tố kiểm soát - Yu.M.), với sự trợ giúp của chúng, người ra quyết định có thể hoặc muốn tác động đến tình hình:

thu nhập của người dân;
Môi trường đầu tư;
chi phí sản xuất;
phát triển cơ sở hạ tầng sản xuất;
thu thuế;
lợi ích về thuế;
ưu đãi chính trị và kinh tế cho khu vực.

Kết quả của mô phỏng là khả năng thực tế và tiềm năng để đạt được các mục tiêu đã đặt ra với sự trợ giúp của các đòn bẩy đã chọn và các ảnh hưởng kiểm soát thu được sẽ được làm rõ (xem Hình 3).

Hình 3. Mô hình (kịch bản) mô phỏng nhận thức và động.

Ở giai đoạn tiếp theo, họ chuyển từ phát triển chiến lược đạt được mục tiêu sang phát triển chương trình hành động cụ thể. Công cụ để thực hiện chiến lược là chính sách ngân sách và thuế khu vực.
Các đòn bẩy và tác động nhất định được lựa chọn ở giai đoạn trước tương ứng với các định hướng sau đây của chính sách ngân sách và thuế.

Đòn bẩy thành tựu mục tiêu chiến lược	Định hướng ngân sách và chính sách thuế
Thu nhập của người dân	Chi cho chính sách xã hội
Môi trường đầu tư	Chi tiêu chính phủ Chi phí thực thi pháp luật Chi phí cho công nghiệp, sản xuất điện, xây dựng và nông nghiệp
Chi phí sản xuất	Quy định về giá điện, nhiên liệu, nhiệt, tiền thuê nhà, v.v.
Phát triển cơ sở hạ tầng sản xuất	Phát triển cơ sở hạ tầng thị trường
Thu thuế	Quy định mức độ không nộp thuế
Lợi ích về thuế	Quy định mức ưu đãi về thuế
Ưu đãi chính trị và kinh tế cho khu vực.	Chuyển giao miễn phí từ các cấp chính quyền khác

Vì vậy, một tổ hợp thông tin và phân tích tổng hợp về phân tích tình huống là một công cụ mạnh mẽ để phát triển chiến lược phát triển khu vực và thực hiện chiến lược này”56 .
Cần lưu ý rằng trong các nghiên cứu, các ví dụ về việc sử dụng mô hình nhận thức và kịch bản thường được đưa ra ở dạng rất chung chung, vì thứ nhất, loại thông tin này là độc quyền và có giá trị thương mại nhất định, thứ hai là từng tình huống cụ thể. (hệ thống, môi trường, đối tượng điều khiển) yêu cầu cách tiếp cận riêng lẻ.
Cơ sở lý thuyết hiện có của phân tích nhận thức, mặc dù cần được làm rõ và phát triển, nhưng cho phép các chủ thể quản lý khác nhau phát triển các mô hình nhận thức của riêng họ, vì như đã đề cập, người ta giả định rằng các mô hình cụ thể được biên soạn cho từng lĩnh vực, cho từng vấn đề.

9. Hệ thống máy tính hỗ trợ ra quyết định quản lý

Tiến hành phân tích nhận thức về các tình huống và môi trường có cấu trúc yếu, không ổn định là một nhiệm vụ cực kỳ khó khăn đối với giải pháp liên quan đến hệ thống thông tin. Về cơ bản, các hệ thống này được thiết kế để nâng cao hiệu quả của cơ chế ra quyết định, vì nhiệm vụ chính được áp dụng của phân tích nhận thức là tối ưu hóa điều khiển.

9.1. Đặc điểm chung của hệ thống hỗ trợ quyết định
Hệ thống hỗ trợ quyết định thường có tính tương tác. Chúng được thiết kế để xử lý dữ liệu và triển khai các mô hình giúp giải quyết các vấn đề riêng lẻ, chủ yếu là yếu hoặc không có cấu trúc (ví dụ: đưa ra quyết định đầu tư, đưa ra dự báo, v.v.). Những hệ thống này có thể cung cấp cho người lao động những thông tin cần thiết để đưa ra quyết định cá nhân và nhóm. Những hệ thống như vậy cung cấp quyền truy cập ngay vào thông tin phản ánh tình hình hiện tại cũng như tất cả các yếu tố và kết nối cần thiết cho việc ra quyết định 57
vân vân.................