ння в економіці в даний час отримали математичне програмування та статистичні методи . Правда, для подання статистичних даних, для екстраполяції тенденцій тих чи інших економічних процесів завжди використовувалися графічні представлення (графіки, діаграми і т.п.) і елементи теорії функцій (наприклад, теорія виробничих функцій). Однак цілеспрямоване застосування математики для постановки й аналізу завдань управління, прийняття економічних рішень різного роду (розподілу робіт і ресурсів, завантаження устаткування, організації перевезень і т.п.) почалося з впровадження в економіку методів лінійного та інших видів математичного програмування (роботи Л. В. Канторовича, В. В. Новожилова, С.А. Соколіцин та ін.) Привабливість цих методів для вирішення формалізованих завдань, якими зазвичай є названі вище та інші економічні завдання на початковому етапі їх постановки, пояснюється рядом особливостей, що відрізняють методи математичного програмування від методів класичної математики.
При прагненні більш адекватно відобразити проблемну ситуацію в ряді випадків доцільно застосовувати статистичні методи, за допомогою яких на основі вибіркового дослідження отримують статистичні закономірності і поширюють їх на поведінку системи в цілому. Такий підхід корисний при відображенні таких ситуацій, як організація ремонту устаткування, визначення ступеня його зносу, налагодження та випробування складних приладів і пристроїв і т.д. Все більш широке застосування знаходить статистичне імітаційне моделювання економічних процесів і ситуацій прийняття рішень.
Останнім часом з розвитком засобів автоматизації зросла увага до методів дискретної математики : знання математичної логіки, математичної лінгвістики, теорії множин допомагає прискорити розробку алгоритмів, мов автоматизації проектування складних технічних пристроїв і комплексів, мов моделювання ситуацій прийняття рішень в організаційних системах.
В даний час в економіці та організації виробництва застосовуються практично всі групи методів формалізованого представлення систем. Для зручності їх вибору в реальних умовах на базі математичних напрямів розвиваються прикладні методи і пропонуються їх класифікації.
До третьої групи відносяться комплексірованние методи: комбінаторика, ситуаційне моделювання, топологія, графосеміотіка та ін Вони сформувалися шляхом інтеграції експертних і формалізованих методів.
Кілька в стороні стоять методи дослідження інформаційних потоків.
Спеціаліст з системному аналізу повинен розуміти, що будь-яка класифікація умовна. Вона лише засіб, що допомагає орієнтуватися у величезному числі різноманітних методів і моделей. Тому розробляти класифікацію потрібно обов'язково, але робити це слід з урахуванням конкретних умов, особливостей модельованих систем (Процесів прийняття рішень) і переваг, яким можна запропонувати вибрати класифікацію.
2.3. Технологія дослідження систем управління
