系统科学方法:第一讲 系统方法 系统科学主要是指系统论、信息论、控制论以及新发展起来的自组织理论，包括耗散结构理论、协同学理论和超循环理论。以“六论”为代表的系统科学不仅是新型的综合性基础理论，而且还是科学和技术研究的“现代方法”，并且正是在系统科学方法中实现了科学认识方法和技术研究方法的统一。
一、系统方法及其特点
1.系统与系统方法 系统是由两个以上的相互联系、相互作用的部分（要素）所组成的、具有一定结构和功能的有机整体。系统论认为，世界万物皆系统。 所谓系统论方法，就是根据系统的观点，从整体出发，辩证地处理整体与部分、结构与功能、系统与环境、功能与目标的关系，找到既使整体最优，又不使部分损失过大的方案，作为决策的依据，实现整体最优化的方法。实际上，系统方法并不是一种单一的方法，而是由许多方法融汇和综合在一起所形成的一种复合方法。它有着不同的表现形态、类型和特殊变种。最初，系统方法不过是对系统思想和系统理论的一般原则的运用，它只能对系统进行定性的研究和描述。随着系统理论的发展，人们不再满足于对系统的定性研究，对系统的定量研究越来越受到重视。于是，各种数学方法便成了系统方法的有机组成部分。特别是本世纪四十年代以后，多种系统理论以常规数学、概率论、数理统计和运筹学等为工具，再加上电子计算机的运用，形成了各种多样的对系统进行定量化研究和描述的方法。这就使得系统方法变得更加复杂。目前，人们正在试图把系统方法发展成由不同层次构成的方法论体系。 2.系统方法的特点 系统方法要求人们把对象和过程视为一个相互联系、作用的整体，并且尽可能将整体做形式化的处理。系统方法所处理的对象，都是由种种关系和相互联系交织起来的网络画面，采用系统方法时，应尽可能将此画面做组织化的科学抽象，从而具体地反映和把握世界。例如，可以把对象抽象为信息的输出、转换、传递、接受的过程，或抽象为某种模型和图式。 系统方法同传统方法相比，有着明显的特点，这些特点也就是我们运用系统的观点研究和处理对象时，要把握的一些原则： 整体性。 整体性是系统论方法的核心。根据系统论的观点，系统是由诸多部分或要素组成的有机整体，系统的整体性质和规律，只存在于组成它的诸要素的相互联系和相互作用之中，而不等于各组成部分或要素的孤立的性质和活动规律的总和。“整体大于部分之和”。因此，在研究系统时，必须从整体出发，立足于整体来分析部分以及部分之间的关系，再通过对部分的分析而达到对整体的深刻理解。 整体性原则是系统方法的首要原则。它把研究对象视为有机整体。探索组成、结构、功能及运动变化的规律性。它要求我们，无论是认识、研究、控制自然对象，还是设计制造人工系统，都必须从系统的整体出发，探索系统内外环境中和内外环境间的辩证关系。正如爱因斯坦（A.Einstein）说的：“如果人体的某一部分出了毛病，那末，只有很好也了解整个复杂机体的人，才能医好他；在更复杂的情况下，只有这样的人才能正确地理解病因。”系统方法要求从种种联系和相互作用中认识和考察对象，使系统分析与系统综合、归纳和演绎、局部和整体、个别和一般都协调一致起来。 动态性 任何现实的系统，一般来说，都是处于动态的“活系统”。虽然在科学研究中，人们经常采用理想的“孤立系统”或“闭合系统”的抽象，但是实际存在的系统，无论在内环境的各要素（或子系统）之间，还是在内环境与外环境之间，都有物质、能量、信息的交换与流通。所以，从原则上说，实际系统都是活系统。热力学第二定律指出：绝对零度是永远达不到的。其实，即使在绝对零度，量子力学也已证明，还有零点能存在，构成系统的质点（要素）还处在振动中。所以系统总是动态的，永远处于运动变化之中。 系统要随着时间箭头而演化，大至太阳系、银河系、河外星系，小至“基本粒子”，都有一个产生和消灭的过程，所以任何系统都经历着实在的历史。因此，在研究系统时，应当把系统发展各个阶段统一加以研究，以把握过程与未来趋势。 最优化 就是系统方法通过研究系统的要素、结构以及与环境的关系，经过科学的计算、预测，作出系统目标的多种方案，从中选择最佳的设计和实施方案以及所能达到的最佳功能目标，同时，还要制定最佳控制和进行最优管理。 系统的目标往往是多元化的，有些甚至是直接对立的，如何在对立统一中寻求整个系统最优化总目标的确是非常困难的，但由于运筹学的发展和系统工程的建立，为我们提供了许多具体的实现目标最优化的办法，如线性规划、非线性规划、动态规划、对策论、决策论、排队论、存贮论等等，都是可资利用解决系统优化问题的。 综合性 综合性是系统方法的一个突出的特点。综合性就是把任何整体都看作是以诸要素为特定目的而组成的综合体，要求研究任一对象都必须从它的成分、结构、功能、相互联系方式、历史发展等方面进行综合的考察。系统论方法突破了传统分析方法的局限，但又不一般地否定分析，而是把分析与综合有机地结合起来，从综合出发，在综合的指导下进行分析，然后再回到综合。系统方法的综合性具体表现在：它在观察和处理事物的时候，把事物的各个部分、各个方面、各种因素、各种联系和相互作用结合起来全面地加以考察。不但考察事物的成分和结构，而且考察事物的功能和产生、发展、运动、变化的历史，从不同的侧面、不同的层次和不同的状态综合地研究事物。系统方法的综合性原则还要求：它不是单凭某一种方法和某一门科学知识来认识和处理问题，而是综合地运用各种各样的方法和知识来认识和处理问题。它里面包含着自然科学、社会科学和工程技术等很多方面的知识和技术。这就使它具有了多种多样的功能。既可以用来认识事物，也可以用来解决问题，既可以用来进行定性研究，也可以用来进行定量研究，既可以用来研究历史和现状，也可以用来预测未来。 模型化
运用系统方法，需要把真实系统模型化，即把真实系统抽象为模型，如放大或缩小了的实物模型，理论概念模型，数学模型，符号系统模型或其它形式化的模型等。
在采用系统的模型化原则时，除遵循模型方法的一般原则以外，还应使模型的形式和尺度符合人的需要和可能，适合人的选择。迄今为止，我们所知道的一切模型中，唯有一种模型与人的自然尺度最接近，这就是用人的206块骨头构成的人的骨骼模型。其它不符合人的尺度和认知需要的事物，要建模型，就需进行这样或那样的“人格化”，以适合人的要求。 对于复杂系统，需在系统分析的基础上，适当地采用模糊方法，经适当简化和理想化，才能建立起系统模型。一旦建立起系统模型，就可以进行模拟实验，运用电子计算机进行系统仿真。模型化原则是采用系统方法时求得最优化的保证。
整体性、动态性、最优化、综合性、模型化，是系统方法的基本特点，也是运用系统方法的基本原则。前两个是基础，第三个是目标，后两个是手段。系统方法的广泛应用，推动了自然科学、社会科学、应用技术、管理科学、医学、环境科学的新进展，同时也带来人们思维方式的变革。
3.系统方法的作用
系统方法的作用主要有以下几点：
(1)系统方法是认识、调控、改造、创造复杂系统的有效手段。
系统方法是扬弃了传统科学的简单性原则而产生的。本世纪30年代以前，科学在研究复杂事物和复杂过程时，主要采用从实体上进行还原的分析组合方法，“试图在所有的现象中找到共同具有的物质实体（譬如象物质性的原子），把它作为差异的共同基础”，至于这些实体所形成的复杂关系则很少受到重视，基本上用线性因果关系加以处理。这就把复杂问题不适当地简单化了。而事实上，世界上的事物和过程是复杂的，是由多种因素不或子系统的复杂相互作用所构成的，所以需要系统的思考。在这方面，系统科学方法提供了解决问题的钥匙。
(2)系统方法为人们提供了制定系统最佳方案以实行组合和优化管理的手段。
在人类的活动中，总需要存优汰劣、趋利避害，通过这些追求，推动人类的进步。在认识自然改造自然中，系统方法可以帮助人们制定最佳方案，优化组合与管理，取得尽可能大的效益，用最少的投入，取得最大的利益。
(3)系统科学方法为人们提供了新的思想模式。
它突破了传统的只侧重分析的机械方法的栏栅，指导人们从总体上进行思维，探索科学技术发展的新思路，建立综合学科、交叉学科和边缘学科，促进自然科学与社会科学的统一，促进科学家与哲学家的联盟，帮助人们打破两种科学、两种文化的界限，建立统一的世界图景和文化图景，建立起系统的自然观、科学观、方法论和系统的人类社会图景。
二、系统分析法
1.系统分析法的特点和步骤
系统分析法就是按照事物自身的系统性，运用系统原理进行目标、因素、功能、环境及其变化规律的深入剖析，从中选择达到预期目标的最优行动方案。
系统分析是系统方法的一种表现形态。系统分析的出发点是为了发挥系统的整体功能，实现系统的整体目标。所以，以整体为目标，是系统分析方法的一个基本特点。
系统分析不只是对系统观念的运用，它也是一种处理问题的科学方法，其目的是寻求一种解决问题的最佳决策。因此，以选择解决问题的最佳方案为重点，是系统分析的又一特点。
人们应用系统方法，总希望实现目标最优化，但是在通常的情况下完全达到“最优化”是不可能的。“最优”是理想状态，为实现理想状态有时需以付出过大的人力、物力、财力为代价，即便达到了最优目标，但因代价太大反而显得不优了。所以一般把目标定得稍低于最优化的水平，只要符合要求，做到“满意”就行了，在此基础上再去力争“最优”。这样做事留有余地，也就便于发挥人的积极性，保持持久饱满的工作热情。因此，系统分析又必须以令人满意为准则。
系统分析方法的一般步骤是：（１）提出问题确定目标。要进行系统分析，首先要明确问题，就是要明确所研究问题的性质和范围。弄清问题中所包含的因素、各因素之间的相互关系以及它们与环境间的关系。这是确定目标的前提。
所谓目标，是指决策者所希望实现的理想。它可能是某一单项，也可能是希望同时实现的多项目标。有了明确的目标，才便于着手进行系统分析。单一的目标，分析起来比较简单。多项目标分析起来比较复杂，这就需要考虑它们的协调。
（２）进行调查，搜集资料。问题、目标确定之后，即须通过各种途径和方法收集与系统有关的一切资料。进行系统分析必须以资料为依据。缺乏资料，光靠拍脑袋是无法进行系统分析的。
（３）制定方案，建立模型。在收集到大量必要的资料的基础上，来制定解决问题、达到目标的各种可能的方案。模型可以帮助确认系统中各构成因素的功能、地位、相互关系以及与环境的关系。
（４）分析计算，评价选择。在分析比较复杂的系统的时候，有大量的资料和数据需要处理，通常运用数学工具和电子计算机来进行。先把系统划分为若干个子系统，进行局部分析，然后将分析的结果加以综合，再进行系统的整体分析。所谓评价选择，就是根据评价标准对各种方案的利弊得失和成本效益进行评价。在此基础上，再加以综合研究，选择费用最低而效益最高的方案。
（５）核实鉴定，反复检验。用测验或试验的方法来鉴定所获得的结论，并提出应采用的优化方案。如果对方案不够满意，还可以按照上述步骤反复进行，直至得出满意的方案为止。当然，以上程序并不是僵化不变的，在进行系统分析的时候，需要灵活运用。
2.系统分析的内容
完整的系统分析，应包括系统的目标分析、系统的结构分析、系统的功能分析、系统的环境分析和系统的动态分析等等。 目标分析包括对系统整体的总目标和系统要素的分析。通过分析，区分目标的层次和主次，并分别了解实现该目标的约束条件，从中选择实现主要目标的最优方案。例如，导弹的摧毁力这个功能目标（Ｋ），是由导弹的毁伤力（Ｙ）和命中率（Ｃ）两个子目标构成，它们的关系式是：Ｋ＝Ｙ2/3./C2，经计算，Ｙ提高８倍，Ｋ只增加４倍,而当Ｃ＝Ｃ／８（即精度提高８倍）,Ｋ则可增加６４倍。可见提高Ｃ要比提高Ｙ的效果更佳。当然，决策时必须同时考虑相应的约束条件，进行全面的权衡。
结构分析从系统的整体和部分之间的关系，部分与部分之间的关系进行具体的分析，通过分析，了解各种相互关系，从中找出关键的部分或环节，以制定调整系统的结构，使其达到整体优化和解决问题的步骤和途径。例如，经济上的产业结构的分析和调整，智能上的知识结构的分析和调整，社会活动中项目结构的分析和调整，以及领导班子素质结构的分析和调整等等。
功能分析在结构分析的基础上，分析多个组成部分在系统整体功能中所处的地位和所起的作用并加以比较，从中找出主要的关键的部分。功能分析包括横向的和纵向的两种分析方法：
（１）横向分析。分析处在同一层次中的系统各组成部分在实现上一层次的功能目标中所起的作用。一般可采取计算“功能评价系数”的方法进行。具体步骤如下：
第一步：对系统各组成部分在实现系统整体功能目标中所起作用的大小进行“两两对比”。凡相比作用大的得１分，凡相比作用小的得０分；
第二步，累计各成员（部分）在与其他成员（部分）对比中所得的总分数和全体成员在对比中的得分总和；
第三步，计算每个成员（部分）的功能评价系数，即求出每个成员（部分）在全体成员所得总分中的比值（见表6—1）
功能系统评价表
表6—1
组成部分ABCDEF累计得分功能评价系数
A×1101140.267
B0×101130.200
C00×01120.133
D111×1150.333
E0000×00.000
F00001×10.067
合计151
其中功能评价系数最大的成员（部分）对系统整体功能的作用也最大。
有了系统各组成部分的功能评价系数，我们不仅可以了解各部分在实现整体功能目标中所起的作用，而且也便于有针对性地采取优化措施。
（２）纵向分析。在横向分析的基础上，分析处在不同层次中的各组成部分在实现系统整体功能目标中所起的作用。一般可采用树形图的方法进行。具体如图1所示：
甲乙丙
（0.25）(0.35)(0.40)
|||
ABCDEF
(0.27)(0.20)(0.13)(0.33)(0.00)(0.07)
图1系统功能分析树形图
其中：
A的作用系数为0.27′0.25=0.68
B的作用系数为0.20′0.25=0.050
C的作用系数为0.13′0.35=0.046
D的作用系数为0.33′0.35=0.116
E的作用系数为0.00′0.40=0.000
F的作用系数为0.07′0.40=0.028
环境分析
任何系统都不能脱离一定的环境条件而孤立存在，系统环境分析就是根据系统与环境的这种相关性，分析系统对环境和环境对系统的作用情况。系统与环境之间的相互作用是十分复杂的，既有物质的，能量的交换，又有信息的交换；既有环境对系统的作用，又有系统对环境的反作用。因为系统自身的复杂性和环境条件的多因子性，它们之间的相互作用又是交互进行的，所以系统的环境分析往往也需要多角度、多层次或综合地进行，这样才有可能从分析中找到使系统优化的条件和改善系统环境条件的有效措施，以提高系统对环境条件的适应度。
动态分析
系统的动态分析需要运用定性分析和定量分析相结合的方法进行。以农业系统的动态分析为例，其具体步骤如下：
第一步，根据动态分析的结果绘制系统发展的各种趋向空间图；（见图2）
第二步，分析系统各种一级趋向的约束条件（如列出可能增产、平产或减产的具体条件），并据此提出向最好方向发展和避免向最坏方向发展的具体措施；
（过去）（现在）（未来）图2系统发展趋向空间图
系—增产增收
统系—增产—增产平收
已统—增产减收
历的—平产增收
的当—平产—平产平收
发前—平产减收
展状—减产增收
状态—减产—减产平收
态—减产减收 第三步，分析系统各种二级趋向的约束条件（如列出可能增产增收……平产增收……减产增收……的具体条件），并据此提出向最有利方向发展和避免向最不利方向发展的措施。
三、系统模型法
1.什么是系统模型法
所谓系统模型法是通过研究与真实系统在功能上或结构上相似的模型，来揭示和掌握真实系统的特征和规律。
系统模型方法的根本特点在于：它不是直接研究现实世界的某一现象或过程本身，而是设计一个与该现象或过程相类似的模型，通过模型来间接地研究该现象和过程。
模型概念的基础在于，模型本身与某一对象之间，存在着某种相似性。就是说，如果在两个对象之间可以建立某种相似性，那么在这两个对象之间就存在着原型——模型关系。
长期以来，各种对象的性质相似性，已经成为研究自然界形形色色现象的科学方法的基础。建立相似于所研究的现象的模型，以使现实系统的研究得以进行，这样的模型概念已被引入到差不多所有的科学分支中去了。为什么要使用模型呢？
（１）因为现实系统作试验很难，或者不可能作试验，例如某些军事和社会系统；
（２）即使现实对象可以进行试验，但模型仍有它突出的特点：它比现实容易理解；
（３）模型比现实容易操作。尤其在模型中一些参数值的改变比在现实问题中去改变它们要容易；
（４）模型可以通过对其敏感度分析而显示出哪些因素对系统影响更大。
从系统工程的范围来看，两个对象之间导致原型一模型关系的最重要的相似性是行为上的相似性，这使我们有可能建立运动或变化的模型。建立行为模型的基础是，在一定条件下，在形式、结构和工作过程的物理性质上完全不同的若干系统中，可以观察到同样的行为。
所以，现实系统的模型一般具有三个特征：
（１）它是现实系统的抽象，或者模仿；
（２）它是由那些与分析的问题有关的部分或因素构成；
（３）它表明这些有关部分或因素之间的关系。
模型是描述现实系统的一个抽象，由于描述现实，因此必须反映实际，但是由于它的抽象的特征，因此又高于实际，并且便于研究其共性，从而有助于解决这个被抽象的实际系统，而且能指导其它有这些共性的实际问题的解决。
模型是现实的一个表示，但如果模型搞得太复杂，甚至和实际情况一样，那就太难控制而且也失去利用模型的意义。因此一般总是作一个比实际对象远为“简单”的模型，同时又希望在实际使用它来预测及解释一些现象时有足够的“精确度”。任何一个实际现实总要涉及大量的因素（或变量），但是确定其现象的本质的因素往往只要抓住其中部分的主要因素即可，即所谓抓主要矛盾。
描述现实系统的模型常用下面几种形式：
（１）形象模型（缩尺模型）这是把现实东西的尺寸进行改变（如放大或缩小）后的表示。它们看起来和现实的东西基本相似，例如照相，飞机和导弹的风洞模型，化工试验车间，教学用的原子模型等。
（２）模拟模型这是用有这一组性质的东西去代替有另一组性质的东西，只要这两组性质之间的关系相同。例如，地形图上用不同颜色表示不同海拔高度，电路模拟中用电压模拟机械运动中速度，电流模拟力，电容模拟质量等。
（３）符号模型或数学模型这是用字母、数字及其它符号来体现变量以及它们之间的关系。因此这是最一般，最抽象的模型。它使人一点也想不起原来所代表的现实是什么。符号模型（人们也常把符号模型即叫作数学模型）采用数学表达式的型式（通常是一些方程式、不等式或者一组程序）来描述被模拟的现实对象的结构。由于数学模型中参数和变量最容易改变，因此最容易操作。数学模型在系统工程和运筹学等方面的重要性十分显著。
以上三种不同形式的模型之间的利弊如图3所示：
这三种形式的模型在实际使用时，经常交叉使用，以发挥各自的长处和克服自己的缺点。同时这三种模型之间也还可有些其它类型的模型，或者还有其它模型的分类法。
2.系统模型的建立
（一）建立系统模型的基本要求
系统模型、尤其是系统动态模型，虽然适于研究和解决大系统问题，但由于涉及因素众多、内外关系复杂、目标体系庞大、情况千变万化。因此，要建立一个有效的系统模型，必须符合三个基本要求：
（１）相似性。模型与原型要有相似关系，也就是说，模型的结构和功能必须是研究对象（原型）的结构和功能的模仿；
（２）简单性。模型必须由与原型有关的基本部分（要素）所构成。也就是说，模型是以简化的形式，撇开了研究对象的次要成分或过程，但必须抓住研究对象的主要成分成环节，才能起到对原型的模仿作用和简化作用；
（３）精确性。模型必须反映原型的各种真实关系，也就是说，模型要能表现研究对象内部的和外部的各种基本关系。
（二）建立系统模型的方法
系统模型建立的方法很多，具体采用什么方法，视具体情况需要而定。
（１）直接分析问题当问题（系统）足够简单和明显时可按问题性质直接作出模型。例如我们可以为这样一个命题：“面积为一定值的长方形中，四边长度总和Ｌ为最小者为正方形”建立数模，加以计算。 （２）利用模型如有很多机械系统，气动力学系统，水力学系统，热力学系统及电路系统之间某些现象彼此类似，特别是通过微分方程描述的变量运动方程有的基本一致。因此往往搞清其中一个系统的运动性质，自动地也就模拟了另一些系统的运动性质。由于电模拟机的发明，利用它模拟其它系统就特别方便。
（３）利用数据分析方法有些系统结构性质不很清楚，但是可以通过描述系统功能的数据的分析来搞清系统的结构模型。这些数据是已知的，或者可以按需要而收集来的。例如在生产中经常遇到某些产品的质量有问题，造成质量出问题的影响因素很多，其中有些因素是可控的，有些却是不可控或不好控的，究竟这些因素与质量指标之间是什么关系和它们分别起的影响多大是不很清楚的，这时往往使用回归分析等工具来帮助建立起模型，并在此基础上进一步分析一些因素的作用。 （４）系统试验当现有数据分析不能确定个别因素（变量）对系统工作的指标的影响时，有时有必要在系统上作局部试验，以搞清那些是本质的变量及其对指标的影响。就是说，我们运用系统模型方法，经常要一边分析，一边进行试验来逐步搞清模型。
（５）利用“人工现实系统”这是最复杂情况下构造模型的思路。当系统结构性质不明确，又没有足够的数据，在系统上又无法做试验，表面看来似乎这时元法去构造模型，但实际上有时也可以着手构造模型。由于这时既无法直接研究现实系统，又无法全靠实验室研究，于是引入一个人工的现实系统，把要研究的真实系统先来一番科学的设想，最后把模型构造出来。
借用人工的现实，把现实情况适当地简化，然后将人工的现实适当分解成一些较为初等的情况（或者初等系统），它们过去已经有过研究，或者比较容易形成模型，以后再返回到人工现实以形成人工现实的一个较满意的模型称之为Ｍ1，然后人工的现实再根据现实的情况适当修改，使得更精确一些，这样又得到广一些的模型2，他比Ｍ1要更细一些，这样反复迭代形成模型Ｍ1，Ｍ2，Ｍ3，…，Ｍn，每一个比前一个更复杂，更具一般性，也更接近现实的情况。
（三）模型简化
由于实际情况的复杂和变化多端，我们往往不能简单套用现有的模型，甚至对一些似乎具有简单结构的模型的情况也是如此。例如有些参数在这个场合容易拿到，换一个场合却拿不到，这时迫使改用其它形式的模型，有时通过模型的构造才发现必须拥有哪些数据，或者模型应往那一个方向修正。
有时，虽然复杂的模型已构造出来，但是作试验和求解太困难，也迫使我们改用较为简单的近似模型，在对实际情况作适当简化时，常采用的方法有下述几种：
（１）除去一些变量在应用优选法的模型时，当与要考察的指标Ｕ有关的可控变量很多时，由于变量太多（例如五、六个以上）能试验次数会大大增多，这时如果过去对实际情况有丰富经验时，可以抓住其中一、二个主要变量来进行优选试验，有时往往起到事半功倍的作用。但是如果事先经验不多，无法区别其主次，这时可以人为地除去一些变量，而只留下２个变量，如果优选试验结果已经满意，就可不管其它变量。反之，就除去这两个变量，取另外两个变量来进行同样的工作，如此等等，一直到找到一对使指标有满意结果的可控变量为止。
有时我们也用正交试验方法粗粗地把多因素（变量）的作用都摸一下，然后从中找出对效率指标有显著影响的少量因素，再进行优选试验。
（２）合并和分细一些变量把有些性质类同的变量合并成少数有代表性的变量，例如构成国民经济平衡表模型，本来要考虑成千上万种的产品，但为了计算方便，我们只把它合成６１个品种，当然这样合并会带来误差，问题是使之尽量小。有时候为了深入一些研究问题，我们也可将有些变量再分细，这在统筹方法中经常采用。
（３）改变变量的性质经常用的改变变量性质的办法有三种：把有的变量看成是常量；把有的连续变量看成是离散的；把有的离散变量看成连续的变量。
（４）改变变量之间的函数关系在数学中最常用的是原来非线性的关系，由于处理起来太困难，而改用线性关系式来逼近，也可用二次函数或其它我们研究比较透的一些函数来逼近，这样使模型大大简化。
在随机性问题中我们也常用一些熟知的概率分布函数，例如正态分布，指数分布等去替代不太好处理的概率分布函数。
（５）改变约束为简化模型还可对变量的约束条件加以改变：增加一些约束；去掉一些约束；对约束进行一些修改。
显然增加约束后求得系统质量指标一般偏低，有时把这样求得的解称为保守的或悲观的，而去掉一些约束后求得的质量指标往往偏高，这时求得的解称为冒进的或乐观的，虽然它们都不一定求得真正的解，但可以指出解的范围，这对系统进行初步估计时是很有用处的。
四、系统决策法 1.决策与系统决策法
“决策”即“拍板”或“决定”。所谓决策就是在一定条件下，为了达到最佳目标，从多种准备行动的方案中选择最优方案的过程。 由于决策是人类的一项最基本的活动，因此，人类对决策理论的研究从很早就开始了，后来并形成了一门独立的科学——决策论。决策论就是关于作决定的科学，就是研究怎样从若干个可行方案中选择最优方案的基本理论和方法。它是运筹学的一个分支学科。它的基本内容是关于决策者怎样根据外界情况，运用数学方法来做出最优决策的理论。最初的决策理论并不是一门独立的学问，而是包含在不同的学科里。早在本世纪初，管理科学中的社会系统学派就开始研究决策理论了。美国的巴纳德在他１９３８年出版的《经理的职能》一书里，就对组织决策理论作了深入研究。本世纪四十年代后期，人们又把统计学方法运用于科学管理，产生了统计决策理论。于是，在五十年代，科学家们把组织决策理论、统计决策理论和其他数学工具同决策论的概念结合起来，创立了现代决策论。在某些文献中，人们又把决策论称做决策分析。后来，美国管理学家西蒙、马奇等人又把这门科学发展到一个新的阶段，使其更加完善。
由于解决问题的角度和用途不同，决策可分为经验决策和科学决策，确定型决策、非确定型决策和风险决策，战略决策、战术决策和日常决策，单目标决策和多目标决策，程序型决策和非程序型决策，等等。
系统科学出现以后，系统理论使决策论发展到系统决策的高度。所谓系统决策就是运用系统论方法把决策这个动态过程，看成是由若干步骤构成的有机联系的决策系统，为实现特定目标，运用现代科学方法和计算工具对之研究和处理，以选取最优方案的过程和方法。简单地说，系统决策法就是运用系统论方法，把决策过程当作一个决策系统来对待，以确定最佳目标的科学决策方法。
2.决策的条件与步骤
系统决策是有条件的，当你处在无法控制的状态，或遇到无法控制的因素时，是无法直接进行决策的，只能听之任之，或者是先通过系统的调整使之趋向可控状态，变不可控为可控，然后才能进行决策。决策还必须在有两个以上可供选择的方案出现时才有选择的余地和可能。所以在无边无际的情况下要首先对系统进行简化，创造决策的条件。
系统决策在程序上有着内在的共同规律，其过程可分为以下几个步骤：
（１）提出问题，确定目标提出问题是决策过程中一个十分重要而又严肃的环节。决策的价值、质量和水平，在很大程度上也是取决于所提出的问题的价值、质量和水平。提出问题，包括发现问题、界定问题和确认问题，这是有效决策的基础。所谓问题，就是指应有的现象或状态和实际的现象或状态之间所出现的差距。或者说，是指离开某一理想目标或规范的一种偏差。当然，并不是所有的偏差都能构成问题。只有当这种偏差被认为必须加以纠正，迫切需要加以解决的时候，这种偏差才能真正成为有待解决的问题。如果偏差虽已发生，但并不被认为非解决不可，那么这种偏差实际上是被当成不成问题的问题，而不能被确认。人们对这种不能被确认的问题，是不可能着手给予解决的。当然也就不存在决策的问题。因此，在发现问题之后，为了使问题能够得到确认，必须对问题加以“界定”，并进行必要的思想工作和宣传说明，使人们明确问题的范围、性质、内容、原因和意义。所以，发现问题、界定问题和确认问题需要有相当的思想水平、洞察能力和敢于面对事实作实事求是的分析精神。
与提出问题紧密相联的是确定目标。所谓确定目标是指明确在一定的环境条件下所要求达到的结果，包括后果、时间和责任的确定。目标既要明确又要切实可行，否则不但无从决策，而且没有意义。目标一错，一错百错；所以一般必须通过调查研究和科学预测来确定，切忌想当然。由于决策对象的复杂性和预测的近似性，任何一个高明的决策者都不可能同时完满地实现全部目标，因此，确定目标应依不同的层次提出不同的要求，即进行目标分解，并区分主次、缓急，确定取舍原则和指明约束条件。
（２）设计方案即拟定实现决策目标的途径、方法、措施、时间、步骤和责任。方案要多、要详尽，要有排斥性，否则，既无从选择，也无章可循，无法检查。
（３）分析评价在这个阶段里，要对已设计方案的利弊和条件进行比较、评估。
（４）决策选优即要进行方案选优。系统决策的方案选优，必须按上述系统优化的基本思路进行。进而，按照所确定的方案，在小范围内进行局部的或全套的试验。这一步既是对所定方案的检验，也是为方案的正式实施，取得经验和做准备。
（5）方案实施即把经过优选和试验的方案付诸实行。
３.确定型决策和非确定型决策
所谓确定型决策，就是环境条件为确定情况的决策。比如，一个工厂能生产几种产品，每种产品的销售量和获利情况都是已知的。研究究竟生产哪种产品最合算，这类决策就是属于确定型决策。对于确定型问题，要全面占有有关数据资料，进行周密的计算分析，以此作为决策的依据。
所谓非确定型决策，是指环境条件为不确定情况的决策。就是说决策的环境条件可能会出现种种情况，究竟出现哪种情况是无法估计的。比如，一个工厂要生产一种市场上从来没有出现过的新产品，究竟市场的需求量多大，没有任何资料可供参考，很难做出估计。对这类问题拿主意作决定，就属于非确定型决策。决策论告诉我们，解决这类问题，有三种常用的决策方法。
一种叫保守法。也叫小中取大法。采用这种方法的决策者是从保守的观点出发，对未来总是从最坏处着想，认为将会遇到最不利的情况。从最坏处着想来选择最优方案，是这一方法的突出的特点。保守法的决策步骤有两步。第一步是先求出各个方案的最小收益值；第二步是从这些最小收益值里选择那个最大的作为最优方案。所以，人们又把这种方法叫做最小最大收益值法。
另一种方法叫乐观法。也叫大中取小法。它与保守法正好相反。它对未来总是从最好处着想，一心追求各个方案的最大收益值中最大的一个。乐观法的决策步骤也分两步。第一步是求出每个方案在各种情况下的最大收益值；第二步是从这些最大收益值中挑一个最大的作为最优决策方案。
第三种方法叫后悔值法。也叫折衷决策思维法。所谓后悔值，就是在解决某个决策问题时，虽然存在一个相应的最优方案，但当初没有采用这个方案，而是采用了其它方案。当然事后就会感到后悔和遗憾。这个最优方案的最大收益值与所采用的方案的收益值之间的差额，就是后悔值。后悔值法就是先找出各个方案的最大后悔值，然后选择最大后悔值为最小的那个方案作为最优方案。后悔值法的决策步骤通常分为四步。第一步是先找出对应于各种情况下的最大收益值。第二步是把对应于各种情况下的各项收益值从相应的最大收益值中减去，求出各方案的后悔值。第三步是找出各个方案的最大后悔值。第四步是比较各方案的最大后悔值，看哪个最小，最大后悔值为最小的那个方案就是最优方案。
以上三种方法各有千秋，在决策过程中究竟采用哪种办法，应根据具体情况而定。一般说，必须高度安全的事情，以保守法为好；那些有点风险，但不会带来灾难情况后果，却有可能获得很高效益的事情，可以考虑采用乐观法。如果是一次性决策，而且对未来把握较小，要求稳妥行事，那么采用后悔值法比较合适。
五、系统工程法
１.系统工程的基本概念
所谓系统工程，就是按照系统科学的思想，运用控制论、信息论、运筹学等理论，以信息技术为工具，用现代工程的方法去解决和管理系统的技术。系统工程所说的“工程”不同于服务于特定目的的各项工程，如水利工程、土木工程、灌溉工程等，它是指从系统的认识出发，设计和实现一个整体以求达到我们所希望得到的效果，它是合理的进行开发设计时所运用的思想原理、方法、步骤、组织技巧的总称。
系统工程是把各种工程看成系统，用系统理论和方法来解决工程实践问题，而又把系统问题作为工程，用工程学理论和方法建造系统，这就是它之所以叫系统工程的原因。系统工程就是把系统理论和方法与工程学理论和方法这两方面结合了起来而形成的一门综合科学。
系统工程的第一个特点是，它处理问题的思路首先着眼于系统整体，从整体出发去研究部分，再从部分回到整体。系统工程强调系统整体最优，强调各要素之间的组织、管理、配合和协调，这是它优于传统方法的一个显著的特点。系统工程的第二个特点是，它在处理问题时全面综合地考虑，综合利用各种知识和技术，它要求统筹兼顾，避免顾此失彼。系统工程的第三个特点是它的实践性和科学性。系统工程是一门应用技术。它有严格的工作步骤和工作程序。
２.三维结构法
本世纪６０年代末美国学者Ａ?霍尔(A.D.Hall)提出来用三维空间结构即时间维、逻辑维、知识维来概括地表示系统工程的具体阶段、一般步骤和涉及到的知识范围，被叫做三维结构法。
（１）时间维（工作阶段）是指工程的进度，可分为若干工期和阶段。如第一期工程、第二期工程……其中每一期又可分为若干基本阶段。例如，规划、设计、研制、生产、安装、调试、运行等等；
（２）逻辑维（解决问题的思维过程）是指工程实施的逻辑步骤，每一步骤都有若干按一定工序相互关联的具体措施。例如，在规划阶段，依次按问题形成、确定目标、方案设计、方案论证、决策等步骤进行；
（３）知识维（专业学科知识）是指进行上述阶段、步骤所需要的各种专业科学知识。其具体要求是依工程项目的不同而不同。例如，工业工程与农业工程、港口工程与食品工程等等，所要求的知识结构就各有不同。我们可以把三维用一个立体结构图来表示：（见图4）
三维结构按工程的时间进程、解决问题的逻辑程序和相应的知识要求这三个方面对工程的组织和实施进行系统的规划，使采取的步骤和措施切实有力，井井有序，从而以最少的投入和最快的速度完成工程计划。这种方法体现了整体与局部的辩证关系，把工程的阶段、步骤和措施都系统化、规范化，为人们提供了关于实施各种工程的基本组织方法。
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