Analisi dei sistemi: Golubkov

«L’approccio sistemico nella pianificazione di lungo periodo» di Golubkov, Raizenberg e Pekarskij, 1975 (in russo).

L’analisi dei sistemi comprende un insieme di metodi scientifici e tecniche pratiche per la risoluzione di problemi complessi (tecnici, delle scienze naturali, economici, socio-politici e altri).

Essa si basa innanzitutto sul concetto di sistema come unità di elementi interconnessi che agiscono congiuntamente per raggiungere un obiettivo comune. Le proprietà possedute da un sistema nel suo insieme differiscono dalle proprietà dei suoi elementi costitutivi. Ogni sistema è caratterizzato da proprie regolarità specifiche, che non derivano direttamente dalle modalità di azione dei suoi elementi.

Le parti principali di un sistema sono l’ingresso, il processo (struttura) e l’uscita. L’ingresso di un sistema è un concetto complesso. Da un lato, si tratta della sostanza che entra nel sistema e subisce al suo interno determinate trasformazioni. Dall’altro, è l’ambiente esterno (circostante), cioè l’insieme dei fattori e dei fenomeni che influenzano il sistema (condizioni naturali, situazione di politica estera, condizioni di mercato). Con il termine ingresso si intendono anche le modalità operative stabilite per gli elementi del sistema, ad esempio istruzioni, regolamenti e ordini che definiscono le procedure, le regole, i vincoli e gli obiettivi del funzionamento del sistema.

La seconda parte di un sistema è la sua struttura interna, cioè i canali attraverso i quali passano la materia, l’energia e l’informazione che entrano nel sistema tramite i suoi ingressi, e i processi o le operazioni che le trasformano (per i sistemi economici si tratta dei processi di riproduzione delle risorse materiali, di lavoro e finanziarie).

La terza parte di un sistema è la sua uscita, il prodotto o il risultato della sua attività.

In base al grado di interazione con l’ambiente esterno, i sistemi si dividono in aperti e chiusi. I sistemi aperti scambiano intensamente materia, energia o informazione con l’ambiente, mentre i sistemi chiusi, isolati, funzionano con uno scambio relativamente scarso (ad esempio, un ciclo chiuso di elaborazione dell’informazione pianificatoria ed economica, oppure un ciclo tecnologico chiuso). Va notato che un sistema può essere chiuso o aperto rispetto alla materia, all’energia o all’informazione separatamente. Un sistema ha confini naturali oppure confini stabiliti in base agli obiettivi della ricerca; in questo secondo caso i confini del sistema sono definiti dal ricercatore.

Lo stesso oggetto può essere rappresentato come diversi sistemi differenti. Se un’impresa manifatturiera viene considerata come un insieme di macchine, processi tecnologici, materiali e prodotti lavorati su tali macchine, l’impresa appare come un sistema tecnologico. L’impresa può essere considerata da una prospettiva diversa: esaminando il rapporto dei lavoratori con i mezzi di produzione, la loro partecipazione al processo lavorativo e alla distribuzione dei suoi risultati, il posto dell’impresa nel più ampio sistema economico e così via. In questo caso l’impresa è un sistema economico.

Nel corso dello sviluppo sociale e della rivoluzione scientifico-tecnologica è emerso un nuovo oggetto di ricerca nel campo della gestione, noto come sistema di grande scala. Generalizzando i punti di vista di vari autori, si possono individuare le seguenti caratteristiche più importanti dei sistemi di grande scala:

• la presenza di sottosistemi con proprietà locali chiaramente espresse, che insieme costituiscono il sistema di grande scala;
• l’orientamento agli obiettivi e la controllabilità del sistema, cioè l’esistenza di un obiettivo comune e di una finalità generale, stabiliti e regolati all’interno di sistemi di livello superiore;
• una struttura organizzativa gerarchica (multilivello) complessa del sistema, che prevede una combinazione di controllo centralizzato con l’autonomia delle parti (sottosistemi), la presenza di legami verticali tra elementi di livelli diversi e di legami orizzontali tra elementi dello stesso livello;
• le grandi dimensioni del sistema, cioè un numero elevato di elementi, ingressi e uscite, e una diversità di funzioni;
• l’integrità e la complessità del comportamento, l’intreccio complesso delle relazioni tra le variabili e la presenza di anelli di retroazione che fanno sì che il cambiamento di una variabile comporti cambiamenti in molte altre.

L’analisi dei sistemi fornisce tecniche particolari mediante le quali un sistema di grande scala, difficile da esaminare nel suo insieme, può essere suddiviso in una serie di sistemi più piccoli e interagenti, o sottosistemi.

Tra i concetti importanti dell’analisi dei sistemi vi è il concetto cibernetico fondamentale di retroazione. È stato proprio questo concetto a permettere di stabilire l’analogia tra l’organizzazione del controllo in sistemi qualitativamente diversi. La retroazione indica l’esistenza di un canale di comunicazione tra l’uscita e l’ingresso di un sistema, diretto oppure passante attraverso altri elementi del sistema (ad esempio, tramite un’unità di controllo). Mediante la retroazione, i dati sul funzionamento del sistema controllato vengono trasmessi dalla sua uscita al sistema di controllo. Lì tali dati vengono confrontati con i dati che specificano il contenuto e la portata del lavoro (ad esempio, con il piano). In caso di discrepanza tra lo stato effettivo e quello previsto del sistema, vengono elaborate misure per eliminare tale discrepanza.

Un concetto importante utilizzato nell’analisi dei sistemi è il concetto di incertezza. Il fattore di incertezza è presente nella risoluzione di molti problemi complessi nel campo della pianificazione e della gestione dell’economia nazionale.

L’incertezza che si incontra nel corso dell’analisi dei sistemi può derivare da una conoscenza insufficiente del fenomeno studiato, oppure può essere dovuta al fatto che le conseguenze delle decisioni prese si manifestano su un periodo sufficientemente lungo e non possono essere previste con sufficiente precisione.

Altre cause di incertezza comprendono l’impossibilità di una valutazione quantitativa di molti fenomeni, in particolare la difficoltà di un’interpretazione quantitativa dei concetti «meglio–peggio», «più–meno» nella presa di decisione, la formulazione imprecisa del problema e le caratteristiche individuali di chi prende le decisioni.

L’analisi dei sistemi si caratterizza principalmente non per uno specifico formalismo scientifico, ma per un approccio ordinato e logicamente fondato allo studio dei problemi. Con l’aiuto dei metodi dell’analisi dei sistemi si studiano sistemi e situazioni complesse, in particolare quelle legate alla necessità di determinare obiettivi, compiti e linee d’azione.

L’analisi dei sistemi rappresenta un insieme di metodi applicati nello studio dei possibili approcci alla risoluzione di problemi complessi e, al tempo stesso, costituisce un mezzo per ordinare e utilizzare più efficacemente le conoscenze, i giudizi e l’intuizione degli specialisti nel processo di presa di decisione su tali problemi. In altre parole, l’analisi dei sistemi è uno strumento scientifico per i ricercatori e per chi prende le decisioni.

Il compito dell’analisi dei sistemi consiste nel chiarire i problemi che si presentano a chi prende le decisioni in modo tale che il responsabile esecutivo sia consapevole di tutte le principali conseguenze delle decisioni e possa tenerne conto nelle sue azioni. L’analisi quantitativa aiuta la persona responsabile di una decisione ad affrontare in modo più rigoroso la valutazione delle possibili linee d’azione e a selezionare la migliore, tenendo conto di fattori e considerazioni aggiuntivi, non formalizzabili, che possono essere ignoti agli specialisti che preparano la decisione (gli analisti di sistema). L’analisi dei sistemi serve a determinare i modi più realistici per risolvere i problemi che sono sorti, garantendo la massima soddisfazione dei requisiti posti.

L’esperienza dell’applicazione dell’analisi dei sistemi nel campo militare ha avuto una grande influenza sul suo sviluppo come metodologia, il che ha lasciato una certa impronta sulla terminologia di questa disciplina scientifica e di quelle strettamente correlate (ricerca operativa, ingegneria dei sistemi).

Tra le singole direzioni dell’analisi dei sistemi che portano nomi diversi spesso non esistono differenze fondamentali né confini chiaramente delineati; al tempo stesso, ciascuna di queste direzioni si caratterizza per determinati tratti distintivi e sfumature. Così, per ricerca operativa si intende di solito la scienza che si occupa di elaborare raccomandazioni quantitative necessarie per la pianificazione e l’organizzazione delle operazioni. Per operazione si intende qui qualsiasi azione orientata a un obiettivo compiuta da una persona, da un gruppo di persone o da un sistema uomo-macchina. L’ingegneria dei sistemi crea metodi per la sintesi di sistemi di grande scala basati sullo studio del funzionamento dei loro singoli elementi. Sebbene molti metodi e risultati dell’ingegneria dei sistemi siano stati ottenuti in applicazione a sistemi tecnici, essi possono, in misura significativa, essere trasferiti a oggetti di natura diversa, compresi quelli economici.

L’emergere dell’analisi dei sistemi nella metodologia di fondazione delle decisioni gestionali segna un passaggio dalla risoluzione di problemi ben strutturati e formalizzabili (in cui obiettivi, percorsi e criteri sono chiaramente definiti, raggiungibili con i metodi della ricerca operativa) alla risoluzione di problemi mal strutturati, che nascono in condizioni di incertezza e contengono elementi non formalizzabili, non traducibili nel linguaggio della matematica.

Lo specialista di ricerca operativa impiega metodi di analisi matematica o logica in condizioni in cui vi è una chiara comprensione di ciò che costituisce una prestazione «più efficiente». Raramente si addentra nella definizione dell’obiettivo del lavoro o dei metodi per valutarne il successo; questo è uno dei compiti principali dell’analista di sistema.

Uno specialista di pianificazione agisce praticamente sempre come analista di sistema, poiché vede il problema da risolvere nel suo insieme. I risultati dell’analisi dei sistemi dipendono dal sistema di criteri adottato. La scelta dei criteri è parte integrante dell’analisi. Il ruolo dell’analisi consiste nello stabilire quali criteri sia opportuno utilizzare per prendere determinate decisioni nel campo della gestione.

Una variante dell’analisi operativa, nota come analisi costi-efficacia, consiste in un confronto completo tra l’effetto della realizzazione di una determinata linea d’azione e le risorse necessarie per la sua realizzazione.

La differenza tra l’analisi dei sistemi e l’analisi costi-efficacia sta nel fatto che, in quest’ultimo caso, l’analisi è indirizzata a trovare modi razionali di utilizzo delle risorse in condizioni di un obiettivo formulato, il più spesso dato. L’analisi dei sistemi pone il problema in modo più ampio, trattando l’obiettivo stesso come oggetto di una scelta effettuata secondo determinati principi.

La metodologia dell’analisi dei sistemi può essere definita come un insieme dei suoi principi, cioè delle regolarità più generali e fondamentali che governano la conduzione di analisi concrete di vari sistemi e dei processi che in essi si svolgono.

Il principio determinante dell’analisi dei sistemi è l’orientamento agli obiettivi. Ogni sistema esiste e si sviluppa in conformità con obiettivi stabiliti dall’esterno o attivamente formati dal sistema stesso. Dal punto di vista dell’analisi dei sistemi, è l’insieme degli obiettivi che definisce e delimita il sistema, unificando il sistema e la sua attività in un tutto unico.

Il principio successivo dell’analisi dei sistemi deriva dalla necessità di applicare un approccio sistemico e consiste nell’individuare e studiare tutte le interrelazioni essenziali sia all’interno del sistema sia tra il sistema e il suo ambiente esterno, nonché nella scelta di soluzioni particolari, tenendo conto della loro influenza sul sistema nel suo insieme.

Nell’analisi dei sistemi occorre tenere presente che gli stessi obiettivi possono essere raggiunti mediante l’impiego di diversi mezzi e metodi. Da ciò deriva un principio dell’analisi dei sistemi che consiste nella ricerca di diverse soluzioni alternative ai problemi sorti. Esaminare le possibili varianti della struttura di un sistema, della sua organizzazione e dei processi che in esso si svolgono (tecnologici, di pianificazione, di gestione e altri), con l’obiettivo di scegliere la migliore tra esse, è un tratto essenziale dell’analisi dei sistemi.

Spesso il compito principale dell’analisi dei sistemi è la ricerca di soluzioni ottimali. Le soluzioni ottimali sono quelle che, in base a un determinato criterio, risultano preferibili alle altre. Di norma, nella selezione di una soluzione ottimale in base a un dato criterio, l’effetto ottenuto dall’attuazione di una determinata strategia di comportamento viene confrontato con la spesa di risorse necessaria per la sua realizzazione.

La profondità e la completezza dell’analisi dei processi che si svolgono in vari sistemi sono in gran parte determinate dal grado in cui viene studiata la natura dinamica del loro funzionamento e sviluppo. L’analisi dei sistemi procede dalla necessità di comprendere non solo le interrelazioni statiche in un sistema, ma anche le interazioni dinamiche, di studiare non solo lo stato del sistema in un dato momento, ma anche il suo cambiamento nel tempo. L’esame dei fenomeni nella loro dinamica e nel loro sviluppo è anch’esso un importante principio dell’analisi dei sistemi.

Il principio della separazione della responsabilità tra le raccomandazioni derivanti dall’analisi dei sistemi e le decisioni prese sulla loro base presuppone la definizione di un insieme chiaramente delineato di diritti e responsabilità per gli analisti di sistema e per chi prende le decisioni sulla base dei risultati dell’analisi. Nell’approvare in via definitiva una decisione, i responsabili di quest’ultima possono tenere conto, oltre alle raccomandazioni derivanti dall’analisi dei sistemi, di una serie di considerazioni quantitative e qualitative aggiuntive non prese in considerazione dagli analisti.

Nei casi in cui si studia un sistema complesso, la cui analisi può essere effettuata solo generalizzando i risultati dell’analisi delle sue parti costitutive (sottosistemi, elementi), si studiano innanzitutto la struttura del sistema (problema) analizzato e le possibilità di scomporlo in elementi. Successivamente si effettua una scomposizione (strutturazione) sequenziale del sistema nelle sue parti costitutive, in conformità con la sua struttura, le sue funzioni e i suoi processi interni, tenendo conto di tutte le interrelazioni più importanti. Il principio della strutturazione orientata all’obiettivo del sistema in esame trova un’incarnazione pratica concreta in una serie di metodi dell’analisi dei sistemi, ad esempio nel metodo dell’albero degli obiettivi.

L’ambito di applicazione dell’analisi dei sistemi, in base alla complessità dei problemi da risolvere e alla possibilità di utilizzare metodi matematici, può essere suddiviso approssimativamente in cinque livelli:

• ottimizzazione della pianificazione e della gestione di singole operazioni;
• scelta del tipo di sistema o dei percorsi più efficaci per raggiungere gli obiettivi stabiliti;
• sviluppo di nuovi sistemi;
• determinazione del posto e del ruolo di un sistema in problemi di livello superiore;
• pianificazione e gestione di un sistema economico a livello dell’economia nazionale.

Questo ordinamento corrisponde a una crescente complessità del problema, a un crescente livello di incertezza e a una crescente difficoltà nell’elaborare raccomandazioni sulla base delle quali si possa intraprendere un’azione concreta. Al primo livello, l’analisi assume nella massima misura una forma matematica e può basarsi sull’impiego di strumenti e metodi logico-formali. In sostanza, si tratta di ricerca operativa orientata ad aumentare l’efficienza del sistema in condizioni in cui il concetto di «più efficiente» è chiaramente definito. La caratteristica principale dei problemi in questo ambito è che essi hanno una struttura chiaramente delineata, suscettibile di una descrizione formalizzata. Agli altri livelli, l’applicazione dell’analisi dei sistemi è necessariamente legata alla necessità di studiare fattori e condizioni qualitativi, il più spesso di natura sociale.

In alcuni casi, l’analisi dei sistemi è inevitabilmente legata alla necessità di studiare le contraddizioni. Esempi di contraddizioni e incongruenze includono piani non equilibrati, interruzioni nella fornitura di determinati tipi di materiali e attrezzature, discrepanze tra la crescita del volume di produzione e di consumo di determinati tipi di prodotti, e contraddizioni legate alla lenta adozione di nuove tecnologie.

L’analisi dei problemi al secondo e al terzo livello include la progettazione di nuovi sistemi destinati a un migliore svolgimento di operazioni note o di operazioni mai svolte prima. Nell’esaminare i problemi a questo e ai livelli successivi, diventa sempre più importante la considerazione di fattori sociali e politici.

«L’impiego dell’analisi dei sistemi nella pianificazione settoriale» di E.P. Golubkov, 1977 (in russo).

Il metodo generale per la risoluzione di problemi specifici di analisi dei sistemi si differenzia e si concretizza in una grande varietà di metodi, che, in base al principio di classificazione adottato, possono essere suddivisi in diversi gruppi — ad esempio, in metodi di analisi e di sintesi, metodi descrittivi e sperimentali. In base al grado in cui gli elementi formali sono impiegati nell’analisi dei sistemi, si possono distinguere tre gruppi di metodi: matematici (formali), euristici (informali) e metodi combinati matematico-euristici.

I metodi dell’analisi dei sistemi possono essere considerati sia in senso ampio che in senso ristretto e specifico. In senso ampio, i metodi dell’analisi dei sistemi comprendono qualsiasi metodo dei tre gruppi elencati sopra, applicato alla risoluzione del problema in questione sulla base di un approccio sistemico. In questa accezione ampia, i metodi dell’analisi dei sistemi coincidono con i metodi di risoluzione dei problemi e possono essere classificati in base alle singole fasi del processo di presa di decisione.

In senso ristretto, i metodi dell’analisi dei sistemi sono metodi specifici concepiti per determinare l’insieme degli obiettivi dell’attività di un sistema e i migliori percorsi per raggiungerli, per scegliere modelli e criteri, per la scomposizione sequenziale e orientata di un sistema (problema) nei suoi elementi costitutivi, per determinare le interrelazioni e le interdipendenze tra questi elementi, e per determinare l’importanza relativa (preferenza) di singoli obiettivi, misure, criteri e modelli. Si tratta quindi, principalmente, di metodi diretti a risolvere problemi mal strutturati nei casi in cui l’applicazione di metodi formali, matematici, è limitata.

Il corpo principale dei metodi matematici nell’analisi dei sistemi è costituito dai metodi della ricerca operativa (vari tipi di programmazione, teoria dei giochi, teoria delle code e altri). Questi metodi sono ampiamente applicati nell’analisi dei sistemi, ma piuttosto per studiare singoli aspetti del problema da risolvere che per indagarne l’essenza.

I metodi matematici nell’analisi dei sistemi sono utilizzati più spesso:

• per determinare i valori numerici degli indicatori che caratterizzano i risultati del funzionamento di un sistema;
• per trovare le migliori linee d’azione che conducono al raggiungimento di risultati specifici (ottimizzazione);
• per elaborare e analizzare dati di natura euristica e creativa.

Nonostante il crescente ruolo dei metodi matematici nella risoluzione dei problemi economici, essi non possono essere considerati un mezzo universale di soluzione. Restano essenziali i metodi basati sull’esperienza accumulata e sull’intuizione, cioè i metodi euristici (informali).

Il desiderio di ottenere risposte precise alle domande poste mediante metodi matematici può portare l’ingegnere e l’economista a lasciarsi assorbire così tanto dal proprio lavoro e dalla metodologia di individuazione delle esigenze di ricerca, che il risultato finale dei loro sforzi si rivela essere la conclusione della necessità di ulteriori studi.

Nel frattempo, in condizioni in cui mancano determinati dati su un determinato processo, fenomeno o risultato economico, è meglio ottenere risposte approssimative alle domande più importanti che tentare di dare risposte precise a domande non del tutto chiare e comprese. Le procedure per formulare gli obiettivi del sistema, le alternative per la loro realizzazione, i modelli e i criteri non possono essere completamente formalizzate.

La conduzione di tali valutazioni e conferenze di esperti è molto spesso regolata dalla tradizione, cioè in definitiva dall’esperienza, e in molti aspetti costituisce un’arte. Tuttavia, gradualmente, vari metodi matematici per l’elaborazione del materiale di origine euristica cominciano a penetrare anche in questo ambito.

Una caratteristica distintiva dei metodi euristici è che lo specialista, nel valutare un evento, si basa in misura significativa su informazioni derivanti dalla sua esperienza e dalla sua intuizione. Questa informazione dipende enormemente dalle qualità personali dell’esperto. Quando si utilizza il metodo intuitivo di presa di decisione, l’esperto non è in grado di esprimere a parole la sequenza della sua realizzazione.

L’intuizione presuppone il raggiungimento diretto, a salti, di una soluzione, invece di una catena di passi accurati, ben ponderati e deliberati. Una persona che pensa intuitivamente spesso non può riferire quali aspetti della situazione sono stati identificati nel processo di percezione, quale parte delle informazioni memorizzate ha utilizzato, o quale «ragionamento» lo ha condotto dai dati iniziali alla decisione.

I metodi euristici di presa di decisione basati sull’esperienza procedono da un’analisi passata di un problema identico a quello sorto nel momento presente (una decisione basata sull’analogia con il passato). Tra i metodi informali rientra anche la presa di decisione basata sul ricorso all’autorità (richiesta di consigli e indicazioni alla dirigenza, agli esperti o a fonti di riferimento, come la letteratura scientifica ed educativa).

Ambiti di applicazione dei metodi dell’analisi dei sistemi:

1. Determinazione dell’insieme degli obiettivi e dei percorsi per raggiungerli (ad esempio, definizione degli obiettivi di un piano settoriale e sviluppo di diverse alternative per la sua realizzazione).
2. Determinazione della preferenza (ordinamento) di singoli obiettivi, percorsi, misure, risultati e così via (ad esempio, determinazione della priorità e dei tempi di realizzazione di singole misure in un piano settoriale per le nuove tecnologie).
3. Scomposizione di obiettivi, programmi, piani e così via nei loro elementi (ad esempio, elaborazione di piani per singole associazioni o imprese sulla base dei compiti stabiliti per l’intero settore).
4. Scelta dei migliori percorsi per raggiungere gli obiettivi stabiliti (ad esempio, analisi e confronto di varie misure organizzative e tecniche proposte per l’inserimento nel piano).
5. Scelta dei criteri per confrontare obiettivi e percorsi per raggiungerli (ad esempio, scelta dei criteri per valutare l’efficacia di varie alternative di piano settoriale).
6. Costruzione di modelli per la scelta di obiettivi e percorsi per raggiungerli (ad esempio, un modello per la distribuzione degli incarichi di piano tra le imprese di un settore secondo il criterio della minimizzazione dei costi ridotti).
7. Generalizzazione dei dati dell’analisi del funzionamento dei singoli sottosistemi per trarre conclusioni sull’ottimalità del funzionamento del sistema nel suo insieme (ad esempio, elaborazione di uno schema ottimale per lo sviluppo dei piani settoriali sulla base dell’analisi delle procedure di pianificazione adottate nelle singole associazioni o imprese del settore).

Va notato che il confine tra metodi euristici e metodi combinati è in una certa misura convenzionale, poiché non esiste una demarcazione rigorosa tra essi. Attualmente, le tecniche matematiche per l’elaborazione dei dati di origine euristica sono utilizzate nell’applicazione di quasi tutti i metodi euristici.

Nell’analisi dei sistemi, in base al grado di certezza nella formulazione dei problemi e alle condizioni per la loro risoluzione, possono presentarsi vari tipi di problemi che predeterminano l’uso di un determinato metodo risolutivo specifico. Questi problemi, utilizzando la classificazione impiegata nella ricerca operativa, possono essere suddivisi in tre gruppi, sebbene siano necessarie anche qui alcune precisazioni.

1. Problemi deterministici. Si tratta di problemi di scelta della migliore alternativa di soluzione in situazioni in cui ogni strategia conduce a un risultato unico (ad esempio, una data alternativa di piano conduce all’ottenimento del risultato richiesto con una probabilità del 100 per cento).
2. Problemi probabilistici. Si tratta di problemi di scelta della migliore alternativa di soluzione in situazioni in cui ogni azione può produrre risultati diversi le cui probabilità sono note o possono essere stimate (ad esempio, ogni alternativa di piano conduce all’ottenimento di risultati noti con una determinata probabilità).
3. Problemi in condizioni di incertezza. Si tratta di problemi di scelta della migliore alternativa di soluzione in situazioni in cui le probabilità di ottenere risultati diversi sono ignote, oppure è del tutto ignoto quali risultati si possano ottenere scegliendo una determinata strategia tra quelle considerate.

L’introduzione di tale terminologia per i problemi dell’analisi dei sistemi è in una certa misura convenzionale, poiché, ad esempio, il fattore di incertezza è presente anche nella risoluzione dei problemi probabilistici.

Va tenuto presente che la classe dei problemi probabilistici e dei problemi in condizioni di incertezza comprende anche problemi per i quali non è stato definito un insieme completo di strategie possibili, e si considerano solo le strategie note. Tale situazione è caratteristica della pratica decisionale, in cui non vengono considerate tutte le possibili alternative di soluzione del problema sorto, ma solo un numero limitato di tali alternative.

I problemi deterministici e quelli in condizioni di incertezza possono essere considerati come casi limite (ad esempio, conoscenza completa e completa ignoranza dei risultati) dei problemi probabilistici. Per questo motivo, esamineremo innanzitutto i problemi probabilistici, dopodiché passeremo alla considerazione dei problemi deterministici e dei problemi in condizioni di incertezza.

Nella risoluzione dei problemi probabilistici, la scelta della migliore alternativa di soluzione viene effettuata massimizzando il valore atteso del grado di preferenza. Questo criterio viene applicato nella risoluzione della maggior parte dei problemi di questo tipo.

Nei casi in cui determinati calcoli, ad esempio tecnico-economici, consentono di determinare l’efficacia di una determinata strategia in varie condizioni dell’ambiente esterno, al posto dei valori del grado di preferenza devono essere utilizzati valori concreti che caratterizzano l’effetto della realizzazione di una determinata alternativa di soluzione. Le raccomandazioni finali sulla scelta di una soluzione dovrebbero essere elaborate tenendo conto della probabilità di ottenere risultati diversi per le alternative di soluzione considerate.

Un problema deterministico può essere considerato come un caso limite di un problema probabilistico, assumendo che la probabilità di ottenere ciascuno dei possibili risultati sia uguale a uno oppure a zero.

Esempi di problemi deterministici sono, ad esempio, i problemi di programmazione lineare.

I criteri applicati nella risoluzione di tali problemi possono rappresentare un caso limite della massimizzazione del valore atteso del grado di preferenza, in cui le probabilità di realizzazione dei possibili risultati sono uguali a uno oppure a zero. Vari indicatori dotati di un significato economico concreto (costi ridotti, livello di redditività, produttività del lavoro e altri) sono spesso utilizzati come criteri nella risoluzione dei problemi deterministici.

Il tipo più caratteristico dei problemi dell’analisi dei sistemi è costituito dai problemi in condizioni di incertezza. Nei casi reali, quando inizialmente sembra che siano assenti stime di probabilità per il raggiungimento di vari risultati, l’analista di sistema di solito compie il massimo sforzo per ottenere informazioni su tali probabilità conducendo uno studio specifico e, di norma, vi riesce. Tuttavia, sono possibili anche casi in cui le stime di probabilità sono del tutto ignote.

Nella risoluzione dei problemi in condizioni di incertezza si applicano criteri noti come il minimax, il maximin, il maximin generalizzato (criterio di Hurwicz), il criterio del rimpianto minimax (criterio di Savage), il criterio di Laplace e altri.

L’uso di criteri diversi nella risoluzione di uno stesso problema porta, di norma, a ottenere risultati dissimili. Esistono due approcci alla scelta dei criteri per la risoluzione dei problemi in condizioni di incertezza. Il primo è lo sviluppo di nuovi criteri o requisiti per la scelta di un criterio decisionale. Il secondo approccio consiste nell’utilizzare qualsiasi informazione, anche la più modesta, sulle probabilità che si realizzino diverse condizioni ambientali (diversi risultati ottenuti dall’attuazione di una determinata strategia), oppure nel condurre esperimenti per ottenere stime di tali probabilità. In tal modo, il problema di incertezza diventa un problema probabilistico.

Entrambi gli approcci richiedono un notevole impegno e, di norma, sono difficili da attuare nella pratica; tuttavia, il secondo approccio è preferibile. Il primo approccio conduce alla ricerca di nuovi criteri per scegliere il migliore tra quelli noti, poi alla ricerca di criteri per scegliere criteri tra quelli considerati, e così via. In altre parole, non esiste un criterio decisionale non basato su stime di probabilità che soddisfi determinati requisiti giustificati per un «buon» criterio.

I tentativi di formulare un criterio per valutare le possibili decisioni in condizioni di incertezza riflettono l’aspirazione a rendere più trasparenti i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna linea d’azione in varie condizioni. Nessuno dei criteri esistenti per la scelta delle decisioni in condizioni di incertezza è universale, in grado di soddisfare qualsiasi decisore.

I metodi dell’analisi dei sistemi non devono essere contrapposti tra loro. Ciascuno presenta vantaggi e svantaggi, ma nessuno è adatto a risolvere tutti i problemi. Pertanto, i migliori risultati si possono ottenere combinando diversi metodi, in base alla natura del problema da risolvere e al livello al quale esso viene esaminato. Nella risoluzione dei problemi di pianificazione al livello più basso della gestione economica, si incontrano di solito problemi sufficientemente ben strutturati, che consentono un’ampia applicazione di metodi matematici di analisi. Ai livelli superiori, gli obiettivi e gli altri elementi dell’analisi dei sistemi acquisiscono un carattere sempre più qualitativo, e pertanto cresce l’importanza dei metodi informali.

La complessità della modellazione dei processi sociali nei sistemi economici complica ulteriormente l’applicazione dei metodi matematici. Al tempo stesso, aumenta il ruolo del fattore di incertezza, e ignorarlo mediante metodi formali può condurre a conclusioni errate.