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第一章
基本概念与思想方法

第一节
系统非优的基本思想

一、系统“非优学”的产生

以往的系统分析者都承认,在时间和资源都有限的条件下是不可能实现“最优化”的,同时在最优解的后面必然存在着一系列的假设、中间决策和数据的简化。在大多数情况下,寻求最优解的那些假设实际上并不存在,尽管人们将这种方法推广应用于许多领域,所得结果只能是暂时的,而且有时根本达不到最终目的。正是这种情况,使得最优化方法与现实问题还具有一定的不适应性。如何解决现实优化理论存在的局限性,如何开创新的研究路径解决这方面的难题,乃是系统科学与决策分析研究者的历史重任。

1985年作者参加一个系统工程学术研讨会,在会上听到了一位代表关于“系统非优思想与方法”的发言深受启发,虽然发言的内容仅仅从非优的角度探讨经济改革的问题,没有对“非优思想”进行概念描述和详细论证,但激发了作者对系统非优问题的研究兴趣。1986年作者完成了《模糊系统非优理论与方法——系统限制因素思考》论文,应邀出席在波兰华沙召开的系统科学国际会议,并在大会宣读论文得到与会者的关注 。该文也是首次从理论上论述系统非优思想,第一次提出系统非优学的概念。随后《中国青年报》《辽宁日报》《大连日报》报道了会议的情况和作者所提出的“系统非优理论”,同时,《自然辩证法报》刊登了吕尔的文章——《一门正在萌芽中的系统科学》。

二、系统非优的基本思想

“非优思想”是根据人类认识、实践活动的过程与结果满足于人类主观要求和符合客观合理性的尺度,确定了“优”与“非优”两个研究范畴。其中“优”范畴包括最优和优,即成功的过程和结果;“非优”范畴包括失败的和可以接受的不好过程和结果。不可行、不合理是典型的“非优”,即使是在一定程度上合理、可行的,也往往属于“非优”范畴。实际上,任何系统大部分都是存在于“非优”范畴之中的,从“非优”范畴的角度去分析系统形成非优的行为是一种较适用的思想方法,简称“非优思想”。

“非优思想”在我国古代思想史上有着悠久的渊源。战国末期哲学家、法家的主要代表人物韩非在其著作《亡征》中,深入考察了以往历代亡国的教训,详细地论述了47种导致国家灭亡的征兆,以极其锐利的思想为统治者提出了避免亡国的治国策略。在中国古代的军事名著《孙子兵法》的“计篇”“九变篇”“地形篇”,《孙膑兵法》的“兵失”“将义”“将失”“将败”等部分中总结了春秋战国以前作战的经验,特别是剖析了失败的教训。这些文献说明,自古以来人们不光是在优范畴内分析问题,“非优思想”在人类的认识史上占有非常重要的特殊地位。

20世纪50年代,科学技术高度综合的产物——系统工程学诞生了,它把系统作为一定的模型,在满足约束条件的情况下,以求得系统整体的最优解。但是由于人类社会实践有高度复杂性,存在众多的未知因素和不确定因素,事物之间纵向和横向联系存在交叉性,人的行为的影响以及系统处于走向有序的动态过程有些隐患尚未暴露,等等,这时所得到的最优化模式往往处于不稳定状态。这说明:人类的认识与实践不仅表现在优范畴内的探索和追求,而且在大部分领域内始终在非优范畴内徘徊,即人类在现实中所面临的紧迫问题,不仅是寻求最优化模式或实现最优化目标,更重要的是如何有效地摆脱大量严重非优事件的困扰和对系统“非优因素”的控制能力。

在系统工程问题中,往往存在着两种性质完全不同的思路:一是正常思维,即与已有的思维模式相一致;另一种是反向思维,即与已有的思维模式相冲突。科学研究的历史表明,固守常规思路容易使人思想僵化,思路堵塞,造成科学研究的失败;而反向思维的出现,则往往能开阔思想,获得科学研究的成功。在科学发现史上,这正反两方面事例是屡见不鲜的,希乐伯特攻克著名数学问题——果尔丹问题,就是生动的一例。“非优思想”则是运用了反向思维。

三、系统非优范畴

非优的意义极为广泛。从系统的存在角度,意味着不可行、不合理;从系统的行为角度,意味着不理想、不好;从系统的功能角度,意味着失效和不正常;从系统的变化角度,意味着阻碍、干扰和影响。从系统的存在到系统的变化都对应着一系列非优问题,从而形成一定的非优范畴。对于各种系统工程问题来说,既有独立的非优范畴,又有共同的非优范畴,所谓独立的非优范畴,表明了由系统的特征所决定的非优范畴,而共同的非优范畴是一种客观存在。

任何一个系统都存在于非优范畴中,由于系统的需要,形成了确定的系统行为和功能,这种行为和功能都是伴随着非优范畴而确定的。现实系统的行为给出了系统所具有的非优现象。人们对所研究的领域存在着一个基于感知与经验的非优征兆群,一般来说,现实系统所出现的“非优现象”含于非优征兆群之中,但有时却不是这样。如果系统在原先基础上有较大的发展,并且系统的现实行为远不同于过去行为,这样,现实系统“非优现象”大部分将不含于非优征兆群中,但和非优征兆群有一定的关联。

由于系统有复杂性,所以系统在任何条件下都具有一些不分明属性,所谓不分明属性就是系统具有一些未知的东西。系统未知的多少取决于系统的复杂程度。例如,社会经济系统比物理系统要复杂得多,所以,社会经济系统未知的东西远远大于物理系统。正是这种不分明的属性,使系统具有潜在的非优因素。“系统非优”研究的关键是,如何建立系统的非优征兆群,如何挖掘系统产生非优的因果关系,如何降低系统的非优性、增强系统的优化。因此寻求系统过去的非优范畴是前提。在过去的不同阶段,非优范畴的大小可能是不同的,但非优范畴并不是非优征兆群。所以,在非优范畴中,找出那种使系统行为发生变化的非优因素,并且这些“非优因素”具有稳定域。这样,这些非优因素构成了系统非优征兆群。

例如,在经济系统分析中,过去的经济指标对分析现实的经济现象起了很重要的作用。实际上对过去的所有指标进行分析,有时是非常困难的,并且在一些条件下根本不可能。如果找出经济系统行为发生较大变化的时期,在这些时期中寻求非优因素,从而分析哪些因素是促使经济波动的主要非优因素,将稳定域中的这些因素构成现实经济系统的非优征兆群。

系统在形成非优征兆群的过程中,有两个值得注意的问题,一是过程非优,二是结果非优。系统非优减小的数量实际上就是系统功能提高的数量,同时也能说明系统的不分明属性也在减少,系统不分明属性的减少反映了系统的可控性和可观察性。从系统的自身来看,“非优现象”的最小化就是功能的最大化,从系统的环境来看,不分明属性的减少决定了系统行为变化的方向性。另外,系统非优在增加,这种增加的原因有两方面,一是系统功能减少,二是系统不分明度增加,从而使系统可观察性和可控性减弱。“系统非优”变化的不确定性现象是对不稳定系统来说的,换句话说,如果系统非优的变化是确定的,那么这样的系统是稳定系统。例如,经济系统的不稳定性正是由于一些经济要素的非优变化不确定性造成的。

四、系统非优与优的意义

人类智能行为和对事物决策水平的提高,反映出传统的优化方法与实际问题不相适应。尽管人们还没有完全搞清楚什么是所需要的最优化,但人类决策还是以实现优化为目标,并且,最优化的思想与方法在现实中所发挥的作用是无可置疑的。例如,在经济研究中,资源的合理利用和最佳配置就体现了优化和最优化的现实意义,即合理利用是优化问题,最佳配置是最优化问题。也就是说,只有在优化的前提下才能实现最优化,优化所达到的最大值就是最优化,它们是同一属性的程度判别问题,因此,只要能有效地分析和评价优化问题,最优化问题就相应得到解决。因此,可以把这种传统的优化方法称作标准优化方法,实际上,优化问题具有复杂性、非线性和不确定性。虽然在标准优化方法中对优化的非线性、动态性、随机性和模糊性等进行了较深入的理论研究,但是,在实际应用方面有些问题还不能得到真正的解决。

我们知道,所谓复杂性反映了人脑对“优”的认识没有一个标准化的尺度。不同的人在对同一事物的判断,以及同一个人对不同事物的分析中,都具有不同的优化意义。优化量值表示不满足可加性,体现了优化的非线性特征,同时,优化的随机性、模糊性和未确知性,表明了不确定性特点,这些都是标准优化理论研究的问题。例如,前面所提到的资源合理利用是资源利用方面的优化问题,然而,我们目前在资源利用上还达不到最佳的效果,这是因为在资源利用方面的合理与不合理,有时还不能得出准确的判定,同时,合理是通过与不合理的比较而确定下来的。实际上,在资源利用方面存在着许多不合理利用情况,即资源利用方面的非优。在许多情况下资源利用问题处于可能合理也可能不合理,可能部分合理也可能部分不合理,即属于优与非优的共存状态。这里可以得到一个启发,任何问题的优化都伴随着非优化,分析非优问题就是为了发现与建立优化模式,因此基于“非优分析”的优化研究,可称为非标准优化问题。

非优是优的对立性问题,但是,从系统的角度,它又是对立统一的问题。我们知道,事物对立问题的研究具有深刻的意义和研究价值,例如,系统非平衡的研究丰富了系统平衡理论的内容;信息不对称性分析解决了对称性研究中无法解决的问题。虽然非优分析的研究角度并不完全类似于非平衡和非对称等特点,但这种反向思维方法能够解决优化理论所面临的困难。

实际上,人们根据对事物的认识程度能够给出优属性和非优属性的划分,但事物的有些属性具有优又具有非优,例如,在选择决策方案时,存在着可接受的一面的同时还存在着不可接受的一面,满意结果出现的同时还会产生不满意的结果。在现实生活中,人们经过大量的经验积累对实际问题在不同程度上能有效地判断和控制优和非优,根据不同的决策条件和环境知道如何去发挥优属性,更知道怎样去克服非优属性。实际上,每一个行为都可以看作是一种基于优与非优博弈的活动。在决策中,不同的人对于不同的决策问题具有不同的优与非优属性,也就是说,人们对优与非优属性的认识具有较大的差异。 jMnkXUdMgYc9+cz1EQX8lP7RDEIJ9krwS6oSDTuuW1QdAdLytsDV5qqT4Fq3RQI2

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