Файл: Кравченко Р.Г. Основы кибернетики учеб. пособие.pdf

д) в системе с постоянными количественными характеристи­ ками элементов, линейно зависимых, и в системе с вероятност­ ными количественными характеристиками при нелинейных за­ висимостях.

Системная оценка в экономическом анализе неприменима в тех случаях, когда нет альтернативы в выборе элементов си­ стемы и когда характеристики избранных для анализа элемен­ тов не имеют конкретных численных выражений.

Но даже если есть альтернативные варианты и количествен­ ные характеристики, то системная оценка целесообразна только тогда, когда экономический анализ проводится для определе­ ния влияния данного элемента на развитие всей производствен­ ной системы в конкретных условиях, определения его экономи­ ческой эффективности по сравнению с другими элементами производства. Когда такая задача не ставится, то для экономи­ ческого анализа вполне применимы существующие методы и простейшие технические средства.

Например, перед исследователем стоит задача определить, насколько отличаются затраты на производство одной культуры и другой. В этом случае нет необходимости прибегать к систем­ ной оценке; достаточно обычного метода сопоставления с при­ менением обычных статистических приемов расчетов. Если же экономический анализ проводится в целях определения влияния затрат на производство данной культуры на суммарные затраты в конкретных производственных условиях в сравнении с другой, третьей и т. д. культурами, то необходим системный анализ. Или другой пример. Необходимо выяснить, какова окупаемость капи­ таловложений в один, другой объекты. Это можно установить обычными методами определения эффективности капиталовло­ жений. Но если необходимо проанализировать, как повлияют на развитие всего производства капиталовложения в один или дру­ гой конкретные объекты и насколько они эффективнее по оку­ паемости, необходимо прибегнуть к системной оценке. Выполнен­ ные многочисленные расчеты показывают, что суждение о целе­ сообразности внедрения в производственную систему новых элементов по результатам, полученным обычными методами сравнения, недостаточно обосновано.

В одном из расчетов сопоставлялась эффективность произ­ водства озимой и яровой пшеницы. Урожайность озимой пше­ ницы обеспечивала получение с гектара 13 ц товарной продук­ ции и 77,3 руб. чистого дохода. По яровой пшенице аналогичные характеристики составили— 12 ц и 49,1 руб. Обычный анализ при сопоставлении подводит к выводу о более высокой эффек­ тивности озимой пшеницы. Но в условиях конкретного хозяйства с учетом других отраслей производства системная оценка пока­ зала, что каждый гектар посевов озимых зерновых при замене им яровых уменьшает чистый доход хозяйства на 29 р. 10 к. Это происходит за счет структурных изменений в производстве.

140

Преимущество системной оценки в экономическом анализе состоит также в том, что ее возможно провести (с учетом вы­ шеприведенных требований) даже в случаях, когда обычные методы сопоставления, сравнения невозможно применить. На­ пример, надо определить, что и насколько эффективнее для конкретного сельскохозяйственного предприятия: затратить средства на распашку естественных угодий для использования их под посев, увеличить поголовье скота или построить храни­ лище. Особенно эффективно применение системной оценки при определении влияния на производство различных ресурсов, а также в ряде других случаев.

Область применения системных оценок в экономическом ана­ лизе сельскохозяйственного производства чрезвычайно обширна. Системная оценка может быть применена на любом уровне сель­ скохозяйственного производства — от отрасли в целом до сель­ скохозяйственного предприятия, его внутрихозяйственных под­ разделений. С ее помощью можно оценить и рекомендовать производству наиболее эффективные направления капиталовло­ жений: введение прогрессивной технологии; рациональные сево­ обороты; целесообразную для конкретного хозяйства структуру производственных ресурсов; включение в состав культур или животноводческих отраслей, самых эффективных с позиций за­ дач, поставленных перед хозяйствами; наиболее экономичную структуру рационов кормления; целесообразные решения по многим другим элементам и факторам производства.

Фундаментальным в кибернетике является п о н я т и е « ч е р ­ ный ящик». Это один из основных методов, присущих кибер­ нетике, обеспечивающий возможность исследования очень боль­ ших и сложных систем.

Метод «черного ящика» заключается в следующем. Изучае­ мая система рассматривается в целом или по ее отдельным под­ системам как некоторое устройство, о внутреннем строении ко­ торого мы не располагаем никакой информацией. Какие проис­ ходят в нем преобразования, какова последовательность смены состояний — неизвестно. Исследователь наблюдает только воз­ действия на входы объекта и может фиксировать возникающие после этого изменения на выходах. На основе соотношений вхо­ дов и выходов объектов можно получить знание о закономерно­ стях его поведения.

Например, известно, что если скармливать корм корове, то получим молоко. Как происходит процесс преобразования кор­ мов и воды в качественно совершенно иной продукт — молоко, нет необходимости знать. Это предстает неизвестным для иссле­ дователя, т. е. в виде «черного ящика». Как «черный ящик» мо­ жет рассматриваться любая экономическая система. Ей за­ даются информационные входы (скажем, задание на производ­ ство продукции), определенные материальные входы. Мы вправе ожидать на выходах получения определенной продукции. Как

141

она производилась, какие при этом были материальные, энерге­ тические преобразования — для нас не имеет значения. Важно только то, что мы знаем, что, задав данной системе определен­ ные входы, получим желаемый исход. При рассмотрении «чер­ ного ящика» исследователя не интересует, как происходят пре­ образования в «черном ящике», что находится в этом ящике; исследователя интересует, как будет реагировать «черный ящик» при конкретных входах. Иными словами, нас интересует, какой образ будет получен при задаваемых операндах; какой опера­ тор будет воздействовать — не имеет значения.

С позиций «черного ящика» можно утверждать, что системы, которые имеют одинаковые входы и выходы и одинаково реаги­ руют на внешние воздействия, являются изоморфными. Если экспериментатору доступны только входные и выходные вели­ чины, то, очевидно, изоморфные системы для него являются неотличимыми, какие бы опыты он ни проводил с ними. При этом вполне возможно, что внутренняя структура этих двух си­ стем будет значительно отличаться. Происходящие преобразо­ вания иные, но эти системы изоморфны, так как одни и те же операнды в итоге превращаются в одни и те же образы.

«Черный ящик» незаменим при изучении больших экономиче­ ских систем. Детальное изучение поведения таких систем путем воздействий на их входы и наблюдений на выходе невоз­

о состоянии отдельных элементов такой системы, нельзя получить полного представления о ее поведении, потому что она имеет так много элементов, что имеющуюся информацию не­ возможно свести в единое целое. В этом случае возникает не­ обходимость заменить сложную экономическую систему другой, более простой системой, но функционирующей подобным обра­ зом. Для этого экономическую систему можно рассматривать как «черный ящик» и построить упрощенную его модель. При этом сам «черный ящик» и воспроизводимая его модель описы­ ваются одинаковыми математическими формулами. В данном случае можно утверждать, что модель, которая будет получена путем упрощающего однозначного преобразования реальной эко­ номической системы за счет сокращения несущественных пере­ менных, определяющих ее поведение, или более грубой оценки их значений, будет гомоморфной, адекватной моделью сложной экономической системы. Упрощение реальной системы приводит к однозначному соответствию ее состояния гомоморфной мо­ дели и к неоднозначности обратного соответствия.

Методом «черного ящика» удобно также пользоваться и в слу­ чаях менее сложных систем, как вероятностных, так и детерми­ нированных. В экономике, в производственной деятельности мы постоянно сталкиваемся с объектами, с элементами системы, которые используютря нами по принципу «черного ящика». На­

142

пример, птичница знает, что если заложить 6 инкубатор яйца, то через определенное время вылупятся цыплята. В данном слу­ чае для нее и яйцо, и инкубатор предстают как «черные ящики». Мы знаем, какие затраты, в какой структуре должны быть за­ планированы производственной бригаде, чтобы она произвела определенную сельскохозяйственную продукцию. Как это осу­ ществляется, так же и процессы, происходящие в растении, в животном, предстает для нас «черным ящиком».

Очень важным является использование метода «черного ящика» при управлении сложными системами.

Допустим, что необходимо управлять системой, которая на­ считывает 50 элементов. Для принятия решения по управлению этой системой необходимо получить информацию о состоянии этих 50 элементов и о связях между ними. Используя формулу п(п—1), устанавливаем, что число возможных связей состав­ ляет 2450 (мы сознательно не затрагиваем возможное число состояний подобной системы, если не установлены ограничения на характер связей между элементами).

Изучение такого количества связей в динамически разви­ вающейся системе может быть просто непосильным управляю­ щей подсистеме (человеку, выполняющему функции управления этой системы). В таком случае принятие решения будет проис­ ходить в условиях недостаточно переработанной информации, что будет, несомненно, сказываться на качестве функционирова­ ния системы.

Если разделить подобную систему на несколько (скажем, пять) управляемых систем, то тогда лицо, осуществляющее управление всей системой, должно для принятия решений полу­ чать информацию о состоянии всего лишь (5-4) 20 связей, т. е. в 120 раз меньше. Информации о состоянии связей в каждой из выделенных пяти систем для управления не потребуется; эти системы предстают как «черные ящики», реагирующие опреде­ ленным образом на характер связей между ними, т. е. на посту­ пающие входы, выдавая определенные выходы. В данном слу­ чае никакой информации о совершающихся преобразованиях в каждой из выделенных пяти систем, об их влиянии на управ­ ляющую подсистему более высокого порядка не поступает. В этих системах в течение всего периода информационный кон­ тур замкнут. О нормальном свершении всех преобразований си­ стема более высокого порядка будет информирована только по состоянию выходов и входов.

Если рассматривать систему К-го порядка, то принцип замк­ нутости контура информации позволяет утверждать, что эта си­ стема может рассматривать объединяемые ею системы (К— 1)-го порядка на весь период ее функционирования как «черные ящики» с известными векторами входов и выходов и определен­ ными закономерностями (протокольно зафиксированными) ме­ жду импульсами на входах и реакцией на выходах.

143