Общие понятия теории систем и системного анализа

Общие понятия теории систем и системного анализа. Термины теория систем и системный анализ (системный подход), несмотря на период более 25 лет их использования, все еще не нашли общепринятого, стандартного истолкования. Причина этому динамичность процессов в области чел. деят-ти и применяемость теории систем в любой задаче. Система – мн-во отдельных объектов с неизбежными связями м/у ними. Более важно понять позиции системного подхода: 1.расширить и углубить собственные представления о “механизме” взаимодействий объектов в системе; изучить и, возможно, открыть новые её св-ва; 2.повысить эффективность системы в том плане ее функционирования, который интересует нас больше всего. Глобальная задача системного подхода - совершенствование процесса управления экономикой.   2. Сущность и принципы системного подхода. ТСиСА, как отрасль науки, может быть разделена на две условные части: 1.теоретическую: использующую такие отрасли как теория вероятностей, теория инф-ции, теория игр, теория графов, теория расписаний, теория решений, топология, факторный анализ; 2.прикладную, основанную на прикладной математич. статистике, методах исследовании операций. В ТС имеется свое “ядро”, свой особый метод - системный подход к возникающим задачам. Сущность метода: все элементы системы и все операции в ней должны рассматриваться только как одно целое, только во взаимосвязи друг с другом. Плачевный опыт попыток решения системных вопросов с игнорированием этого принципа достаточно хорошо изучен. Локальные решения, учет недостаточного числа факторов, локальная оптимизация - на уровне отдельных элементов почти всегда приводили к неэффективному в целом и опасному по последствиям результату. Принципы системного подхода: 1.Требование рассматривать совокупность элементов системы как одно целое или, более жестко, - запрет на рассмотрение системы как простого объединения элементов. 2.Св-ва системы не просто сумма свойств ее элементов. Тем самым постулируется возможность того, что система обладает особыми св-вами, которых может и не быть у отдельных элементов. 3.Важным атрибутом системы явл-ся ее эффективность. Теоретически доказано, что всегда функция ценности системы - в виде зависимости ее эффективности от условий построения и функционирования. Кроме того, эта функция ограничена,  необходимо искать ее максимум. Максимум эффективности системы может считаться ее основным принципом. 4.Запрещают рассматривать данную систему в отрыве от окружающей ее среды - как автономную, обособленную. Это означает обязательность учета внешних связей или, в более общем виде, требование рассматривать анализируемую систему как часть (подсистему) некоторой более общей системы. 5.Согласившись с необходимостью учета внешней среды, необходимо рассмотреть возможности деления данной системы на части, подсистемы. Если последние оказываются недостаточно просты для анализа, с ними поступают точно также. Но в процессе такого деления нельзя нарушать предыдущие принципы - пока они соблюдены, деление оправдано и гарантирует применимость практических методов, приемов, алгоритмов решения задач системного анализа. Все изложенное выше позволяет формализовать определение термина система в виде - многоуровневая конструкция из взаимодействующих элементов, объединяемых в подсистемы нескольких уровней для достижения единой цели функционирования (целевой функции).   3.Проблемы согласования целей. В большинстве случаев показателем полноты достижения цели “жизни” системы служит стоимостной показатель. Выбор показателя - критерия эффективности системы, является заключительным этапом формулировки целей и задач системы. От этого этапа будут зависеть представления о свойствах системы и результаты самого системного анализа. Необходимо системой управлять - решать вопрос об алгоритме или тактике управления для достижения наибольшей эффективности. Но почти всегда возникают противоречия. Рассмотрим пример. Имеется предприятие, производящее определенные виды продукции и, естественно, стремящейся получить максимальную прибыль от ее продажи. Необходимо решить вопрос: сколько готовой продукции хранить на складе предприятия и сколько разновидностей ее должно производиться? Каждый из отделов заинтересован в достижении глобальной цели - максимуме прибыли фирмы. Но: - Производственный отдел будет заинтересован в длительном и непрерывном производстве одного и того же вида продукции. Только в этом случае будут наименьшими расходы на наладку оборудования. - Отдел сбыта будет отстаивать идею производства максимального числа видов продукции и больших запасов на складах. -Финансовый отдел будет настаивать на минимуме складских запасов - то, что лежит на складе, не может приносить прибыли. - Отдел кадров будет иметь свою локальную целевую ф-цию - производить продукцию всегда (даже в периоды делового спада) и в одном и том же ассортименте, т.к. в этом случае не будет проблем текучести кадров. В связи с этим возникает проблема управления большой системой с достижением глобальной цели - максимума прибыли. Придется ставить и решать задачи согласования целей отдельных подсистем и в случаях одинакового показателя эффективности подсистем.   4Проблемы оценки связей в системе. Рассмотрим вопрос о связях системы – м/у отдельными элементами подсистем, подсистемами разных уровней и связях с внешней средой. каналы связи. Возникает вопрос: как согласовывать эти разные по размерностям показатели, как привести их к “общему знаменателю”? Без такого согласования невозможно будет установить единый показатель эффективности системы в целом. Вторая проблема оценки связей при системном анализе заключается в том, что количества продукции, суммы денег и показатели информационных потоков в каналах связи системы имеют стохастичную, вероятностную природу - их значения в данный момент времени нельзя предсказать. При системном анализе приходится иметь дело не с конкретными значениями величин, не с заранее определенными событиями, а с их оценками по прошлым наблюдениям или по прогнозам на будущее. Возникает необходимость использования специальных методов математической статистики. Основное назначение системного анализа - получить рекомендации по вопросам управления системой или по совершенствованию этого управления. Возникает вопрос - а всегда ли оправдан системный подход? Для его реализации потребуются определенные и немалые затраты времени и средств. Выводы системного анализа, полученные на его основе рекомендации, почти всегда не полностью достоверны.  риск. Самое точное следование рекомендациям науки не дает гарантии получить именно то, что задумали, проектировали, планировали. Можно рисковать без попыток просчитать возможные последствия и можно рисковать в условиях, когда использованы все научные методы оценки этих последствий.     5.Моделирование как метод системного анализа.  проблема, с которой сталкиваются при проведении системного анализа - проблема эксперимента в системе или над системой. Необходимо экспериментировать не над объектом, предметом или системой, а над их моделями. В соц. системах используют математич моделирование. методы планирования экспериментов и метод “черного ящика”, предполагая некоторую статистическую связь м/у его входом и выходом. Важное обстоятельство приходится учитывать при математич. моделировании. Стремление к простым, элементарным моделям и вызванное этим игнорирование ряда факторов может сделать модель неадекватной реальному объекту. В системах экономических используют математич. моделирование с использованием не только количественных, но и качественных, а также логических показателей. Это модели: межотраслевого баланса; роста; планирования экономики; прогностические; равновесия др. Соответствие или адекватность используемых моделей реальности могут быть очевидными или экспериментально проверенными для отдельных элементов системы. В реальных системах возможно логическое обоснование моделей элементов. Следствие из теоремы Гёделя - в сложной системе, полностью изолированной от внешнего мира, могут истины, положения, выводы вполне “допустимые” с позиций самой системы, но не имеющие никакого смысла вне этой системы. Т.е., можно построить логически безупречную модель реальной системы с использованием моделей элементов и производить анализ такой модели. Выводы этого анализа будут справедливы для каждого элемента, но система - это не простая сумма элементов, и ее св-ва не просто сумма св-в элементов. Отсюда следует вывод - без учета внешней среды выводы о поведении системы, полученные на основе моделирования, могут быть обоснованными при взгляде изнутри системы. Но не исключена и ситуация, когда эти выводы не имеют никакого отношения к системе - при взгляде на нее со стороны внешнего мира. Метод статистических испытаний (Монте Карло). Суть метода - имитируется достаточно долгая “жизнь” модели. При этом моделируются и регистрируются случайно меняющиеся внешние (входные) воздействия на систему. Для каждой из ситуации по уравнениям модели просчитываются выходные (системные) показатели. Затем производится обратный расчет - по заданным выходным показателям производится расчет входных.   6. Процессы принятия управляющих решений. Пусть построена модель системы с соблюдением всех принципов системного подхода, разработаны и “обкатаны” алгоритмы необходимых расчетов, приготовлены варианты управляющих воздействий на систему. Далее необходимо управлять целью - повышения эффективности функционирования системы (однокритериальная задача) или с одновременным достижением нескольких целей (многокритериальная задача). Судьбу разработок по управлению большими системами должно решать только лицо, принимающее решения или коллективный орган решает вопрос дальнейшей судьбы итогов системного анализа.   7. Развитие системных представлений. Становление системного анализа. Ранее всего системные проблемы были осознаны философами. Первым в явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами поставил М.-А. Ампер. Он впервые выделил кибернетику как спец. науку об управлении гос-вом, обозначил ее место в ряду других наук и сформулировал ее системные особенности. Идеи системности применительно к управлению гос-вом развивались в работах польского ученого Б. Трентовского. Он отмечал, что действительно эффективное управление должно учитывать все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления. В своих работах Трентовский пишет, что при выработке управляющего воздействия необходимо учитывать нац. особенности населения с учетом временного аспекта, при одной и той же политической идеологии кибернет (в современной терминологии, лицо, принимающее решение) должен управлять различно в Австрии, России или Пруссии, точно так же и в одной и той же стране он должен управлять завтра иначе, чем сегодня. Трентовский рассматривает общество как систему, которая развивается путем разрешения противоречий. Одним из основоположников теории систем является академик Федоров. Основные научные результаты были достигнуты им в области минералогии. Он установил, что только 230 типов кристаллической решетки, тем не менее, любое вещество при определенных условиях может кристаллизоваться. Им были отмечены аналогичные закономерности в области архитектурных и музыкальных конструкций, языковых построений, строения вещества и ряда др. систем. Богданов в начале XX в. начал создавать теорию организации (тектологию). Основная идея теории заключается в том, что все существующие объекты и процессы имеют определенный уровень организованности, который тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств комплектующих элементов. Именно анализ свойств целого и его частей был впоследствии заложен в качестве основной характеристики понятия сложной системы. Богданов изучает не только статическое состояние структур, а занимается исследованием динамического поведения объектов, уделяет внимание вопросам развития организации, подчеркивает значение обратных связей, указывает на необходимость учета собственных целей организации, отмечает роль открытых систем. Он подчеркивает роль моделирования и математических методов как потенциальных методов решения задач теории организации. Позднее идеи теории организации развивались в трудах И.И. Шмальгаузена, В.Н. Беклемишева и др. Австрийский ученый Л. фон Берталанфи в 50-х гг. XX в. организовал в Канаде центр системных исследований. Он опубликовал большое кол-во работ, в которых исследовал взаимодействие систем с окружающей средой. Подчеркнуто большое значение обмена системы веществом, энергией и энтропией с внешним миром, отмечено, что в системе устанавливается динамическое равновесие, которое может быть направлено в сторону усложнения организации, функционирование системы является не просто откликом на изменение внешних условий, а сохранением старого или установлением нового внутреннего равновесия системы. В своих работах Берталанфи исследует общие закономерности, присущие любым достаточно сложным организациям материи как биологической, так и общественной природы. Берталанфи и организованная им школа последователей в своих трудах пытаются придать общей теории систем формальный характер. Н. Винер в 1948 г. опубликовал книги «Кибернетика» и «Кибернетика и общество». В своих трудах он развивает идеи управления и связи в животном мире и машинах, анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе. Н.Винером и его последователями было указано, что предметом кибернетики является исследование систем. Для изучения систем различных типов, будь она физической, биологической, экономической, организационной или представленной в виде модели, кибернетика предлагает единые подходы к ее исследованию. Ф.И Перегудов и Ф.П. Тарасенко в своей книге отмечают, что с кибернетикой Винера связаны такие продвижения в развитии системных представлений как типизация моделей систем, выявление особого значения обратных связей в системе, подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания, развитие методологии моделирования вообще и в особенности идеи математического эксперимента с помощью ЭВМ. В период, когда в Советском Союзе кибернетику считали лженаукой и шли горячие дискуссии о сути кибернетики, были сформулированы достаточно общие и полные определения кибернетики: «Кибернетика - это наука об оптимальном управлении сложными динамическими системами» (Берг); «Кибернетика - это наука о системах, воспринимающих, хранящих, перерабатывающих и использующих инф-ию» (Колмогоров). Ученые бельгийской школы во главе с И. Пригожиным исследовали механизм самоорганизации систем. Они отмечают, что в результате взаимодействия с окружающей средой система может перейти в неравновесное состояние. В результате такого взаимодействия изменяется организованность системы. Переломные точки, в которых наблюдается неустойчивость неравновесных состояний, называются точками бифуркации. Т.о., согласно теории И. Пригожина, материя не является пассивной субстанцией, ей присуща спонтанная активность.   8. Понятие сложной системы. Объектом изучения системного анализа являются сложные системы. В «Философском словаре» система - «совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях и связях м/у собой и образующих некоторое целостное единство». Дегтярев: «Системой называется упорядоченная совокупность материальных объектов (элементов), объединенных какими-либо связями (механическими, информационными), предназначенных для достижения определенной цели и достигающих ее наилучшим (по возможности) образом». Перегудов, Тарасенко: «система есть средство достижения цели; совокупность взаимосвязанных элементов, обособленная от среды и взаимодействующая с ней как целое». Под автоматизированной системой понимается программно-аппаратный комплекс, выполненный на базе средств измерительной и вычислительной техники, предназначенный для решения задач управления на основе получения и использования моделей объекта управления. Автоматизированная система - это совокупность частей (технических средств, математических методов, коллектива исполнителей), образующая организационное комплексное единое целое и обеспечивающая решение требуемого набора задач автоматизации с заданной точностью в пределах ограничений во времени и стоимости. Особенности систем: 1)система обладает новыми свойствами по сравнению с элементами, из которых она состоит. При этом система есть не просто механический набор элементов, а целенаправленное их соединение в виде определенных структур и взаимосвязей. Система есть организационное единство элементов. Нарушение взаимосвязей приведет к разрушению системы. 2) обладают свойствами оптимальности. Системы проектируются с учетом критериев оптимальности и функционируют согласно построенным заранее оптимальным планам. 3)цель или назначение системы. Системы создаются для достижения какой-либо цели, для решения определенных задач. Классификация систем Подходы к классификации системы: 1) по виду отображаемого объекта: технические, биологические, соц.; 2)по характеру поведения: детерминированные, вероятностные, игровые; 3) по типу целеустремленности: открытые и закрытые; 4)по сложности структуры и поведения: простые и сложные; 5) по виду научного направления, используемого для их моделирования: математические, физические, химические и др.; 6)по степени организованности: хорошо организованные, плохо орга­низованные и самоорганизующиеся.     9.Характеристика задач системного анализа. Рассмотрим основные задачи: 1) Задачи исследования системы взаимодействий анализируемых объектов с окр. средой. Решение дан­ной задачи предполагает: - проведение границы м/у исследуемой системой и окр. средой, предопределяющей предельную глубину влияния рассматриваемых взаимодействий, которыми ограничивается рассмотрение; - определение реальных ресурсов такого взаимодействия; - рассмотрение взаимодействий исследуемой системы с системой более высокого уровня. 2)Задачи, связаные с конструированием альтернатив этого взаимодействия, альтернатив развития системы во времени и в пространстве. Важное направление развития методов системного анализа связано с попытками создания новых возможностей конструирования оригинальных альтернатив решения, неожиданных стратегий, непривычных представлений и скрытых структур. 3)Задачи заключающиеся в конструировании мн-ва имитационных моделей, описывающих влияние того или иного взаимодействия на поведение объекта исследования. В системных исследованиях не преследуется цель создания некоей супермодели. Речь идет о разработке частных моделей, каждая из которых решает свои специфические вопросы. Даже после того как подобные имитационные модели созданы и исследованы, вопрос о сведении различных аспектов поведения системы в некую единую схему остается открытым. Решить его можно анализируя реакции на наблюдаемое поведение других взаимодействующих объектов, т.е. путем исследования поведения объектов-аналогов и перенесения результатов этих исследований на объект системного анализа. Такое исследование дает основание для содержательного понимания ситуаций взаимодействия и структуры взаимосвязей, определяющих место исследуемой системы в структуре суперсистемы, компонентом которой она является. 4)Задачи, связаные с конструированием моделей принятия решений. Всякое системное исследование связано с исследованием различных альтернатив развития системы. Задача системных аналитиков выбрать и обосновать наилучшую альтернативу развития. На этапе выработки и принятия решений необходимо учитывать взаимодействие системы с ее подсистемами, сочетать цели системы с целями подсистем, выделять глобальные и второстепенные цели.   10.Особенности задач системного анализа. Системный анализ занимается изучением проблемной ситуации, выяснением ее причин, выработкой вариантов ее устранения, принятием решения и организацией дальнейшего функционирования системы, разрешающего проблемную ситуацию. Начальным этапом любого системного исследования явл-ся изучение объекта проводимого системного анализа с последующей его формализацией. В системном анализе решается двуединая задача: 1необходимо формализовать объект системного исследования; 2)формализации подлежит процесс исследования системы, процесс постановки и решения проблемы. Важное место в процедурах системного анализа занимает проблема принятия решения. Особенность задач- требование оптимальности принимаемых решений. В настоящее время приходится решать задачи оптимального управления сложными системами, оптимального проектирования систем, включающих в себя большое кол-во элементов и подсистем. Практика предъявляет требования разработки не просто работоспособного изделия, объекта, системы, а создания оптимального проекта. В различных областях практической деят-ти (технике, экономике, соц. науках, психологии) возникают ситуации, когда требуется принимать решения, для которых не удается полностью учесть предопределяющие их условия. Принятие решения в таком случае будет происходить в условиях неопределенности, которая имеет различную природу. Виды неопределенности: 1.неопределенность исходной инф-ции, проявляющаяся в различных аспектах. Такой аспект, как воздействие на систему неизвестных факторов. Пример. Проектируется дамба, которая должна защитить населенные пункты от селевых потоков. Ни моменты наступления неблагоприятных событий, ни размеры их заранее неизвестны. Тем не менее, строить защитные сооружения необходимо и необходимо принимать решения об их размерах. Причем лицо, принимающее решение, должно понимать уровень ответственности, которая на него ложится. Строительство слишком массивных конструкций потребует необоснованно больших материальных затрат. С другой стороны, экономия в этом вопросе в случае наступления паводков или селевых потоков может повлечь за собой несоизмеримые экономические убытки, а нередко и человеческие жертвы. 2. Стохастическая неопределенность - вид неопределенности, обусловленной неизвестными факторами Она имеет место в тех случаях, когда неизвестные факторы представляют собой случай-ные величины или случайные ф-ции, статистические характеристики которых могут быть определены на основании анализа прошлого опыта функционирования объекта системных исследований. Задача исследователя заключается в определении вероятностных характеристик случайных факторов и постановке задачи принятия решения в форме статистической оптимизации.  два случая, когда неизвестные факторы не могут быть изучены и описаны статистическими методами: 1) когда распределение вероятностей для неизвестных факторов в принципе , но к моменту принятия решения не может быть получено; 2) когда распределение вероятностей для неизвестных факторов вообще . 3. Неопределенность целей. Формулирование цели при решении задач системного анализа является одной из ключевых процедур, потому что цель является объектом, определяющим постановку задачи системных исследований. Неопределенность цели является следствием из многокритериальности задач системного анализа. 4.неопределенность, связанная с последующим влиянием результатов принятого решения на проблемную ситуацию. Решение, принимаемое в настоящий момент и реализуемое в некоторой системе, призвано повлиять на функционирование системы. Т.к. решение принимается для сложной системы, то развитие системы во времени может иметь мн-во стратегий. При принятии решения различные рекомендации прогнозирования развития системы во времени: 1)прогнозировать некоторую «среднюю» динамику развития системы и принимать решения исходя из такой стратегии. 2) исходить из возможности реализации самой неблагоприятной ситуации. Особенность системного анализа - роль моделей как средства изучения систем, являющихся объектом системных исследований. Любые методы системного анализа опираются на математическое описание тех или иных фактов, явлений, процессов. Модель - некоторое описание, отражающее именно те особенности изучаемого процесса, которые и интересуют исследователя. Точность, качество описания определяются соответствием модели тем требованиям, которые предъявляются к исследованию, соответствием получаемых с помощью модели результатов наблюдаемому ходу процесса. Если при разработке модели используется язык математики, то это математическая модель. Построение математической модели это центральный этап исследования или проектирования любой системы. В системном анализе наряду с формализованными процедурами большое место занимают неформальные, эвристические методы исследования. Причины: 1. При построении моделей систем может иметь место отсутствие или недостаток исходной инф-ции для определения параметров модели. В этом случае проводится экспертный опрос специалистов с целью устранения неопределенности. 2. Попытки формализовать процессы, протекающие в исследуемых системах, всегда связаны с формулированием определенных ограничений и упрощений. Желание приспособить хорошо изученный математический аппарат для описания исследуемых явлений может исказить их суть и привести к неверным решениям. В этой ситуации применяется подсознательное, внутреннее обоснование алгоритмов построения модели и методов их исследования, не поддающееся формальному анализу. Эвристические методы поиска решений формируются человеком или группой исследователей в процессе их творческой деят-ти. Эвристика - это совокупность знаний, опыта, интеллекта, используемых для получения решений с помощью неформальных правил.   11.Прогнозирование, планирование. Прогнозом называется научно обоснованное суждение об ожидаемых состояниях системы, объекта или явления окр. действительности. Прогнозирование - это разработка прогнозов, состоящая в организации и проведении спец. исследований перспектив развития исследуемых объектов, систем или явлений. Научное прогнозирование чаще всего применяется в соц.-экономических и научно-технических областях чел. деят-ти. Процесс прогнозирования базируется на изучении объективных тенденций развития объекта исследования. Разработка общей проблемы предсказания должна основываться на изучении реальных закономерностей развития объекта исследования. Содержание и степень достоверности прогноза определяются информацией о поведении объекта исследования, накопленной до того времени, на который составляется прогноз, закономерностями, выявленными при функционировании объекта исследования, а также опытом, знаниями и научной интуицией специалистов, занимающихся данным видом деятельности. Прогнозирование и планирование являются двумя фазами общего процесса управления. Прогнозирование - это генерирование информации о представляющихся возможными будущих состояниях или траекториях развития системы. Планирование есть процесс принятия управленческих решений на сравнительно длительные сроки. Принятие планового решения отделено от его реализации достаточно продолжительным периодом. Соотношение прогнозирования и планирования: 1.прогноз помогает найти проблемные ситуации, решение которых может быть предусмотрено при выполнении планирования, тем самым способствуя уточнению процедур, выполняемых на этапе планирования. 2.прогноз позволяет охарактеризовать мн-во допустимых траекторий решения, вокруг одной из которых в дальнейшем будет происходить разработка плана. Благодаря процессу прогнозирования появляется возможность зафиксировать ряд ограничений, имеющих существенное значение при выполнении операции планирования. 3.прогноз позволяет предвидеть некоторые косвенные последствия реализации плана, характеристика которых не является составной частью последнего. Тем самым предоставляется возможность оценить вариант планового решения или его отдельные компоненты по различным факторам (техническим, экономическим, экологическим, соц.) с точки зрения реалистичности, устойчи­вости, эффективности и т.д. Этапы прогнозирования: 1) выявление или формирование возможных вариантов развития прогнозируемого процесса или явления. 2) производится оценка вероятности реализации отдельных вариантов развития с тем, чтобы на основании соответствующих вероятностных характеристик получить количественные оценки реализуемости возможных траекторий развития прогнозируемых процессов. Важную роль в процедурах прогнозирования приобретает анализ -он должен определить возможные траектории развития системы, приводящие к заданному конечному состоянию. На первом этапе средствами планирования определяется конечная, желаемая цель развития системы, затем намечаются мероприятия, последовательность которых могла бы в случае их успешной реализации обеспечить достижение этой цели. Такая плановая процедура в той или иной степени сама может использовать результаты ранее выполненных прогностических иссле­дований. Когда проект плана подготовлен, он используется в качестве исходной информации для последующего прогноза - как основа сценария развития системы. Цель данной прогностической процедуры состоит в анализе и характеристике разнообразных последствий реализации разработанного проекта плана. Последующий анализ результатов прогноза позволяет оценить реалистичность и качество проекта плана. Методы прогнозирования: методы экстраполяции, методы экспертных оценок и логического моделирования. Методы экстраполяции основаны на аппроксимации результатов, полученных при анализе развития исследуемых процессов, описании полученных данных с помощью мат. моделей и дальнейшем расчете моделей для будущих моментов времени. Данные методы позволяют осуществлять поиск приемлемых оценок состояний системы в будущем, однако их применение обоснованно только для описания процессов эволюционного развития. Но процессы развития систем включают в себя как периоды эволюционного изменения, так и скачкообразные переходы от одних состояний к другим. Скачкообразные переходы обусловлены открытиями новых физических принципов, реализацией оригинальных технических решений, осуществлением крупных проектов. Рекомендуемым методом прогнозирования скачкообразных изменений развития систем может быть метод экспертных оценок. При этом в качестве экспертов должны выступать высококвалифицированные в данной области знаний специалисты. Необходимая для формирования прогноза информация обобщается путем обработки мнений экспертов. В результате разрабатывается сценарий развития системы, а также возможные его варианты, учитывающие наличие скачков. Методы логического моделирования предполагают построение моделей, в которых проводятся аналогии между различными по своей природе явлениями, анализируются взаимосвязи отдельных процессов, обобщаются данные о процессах различной физической природы, к которым применимы понятия теории подобия. Это позволяет предсказывать нестандартные ситуации в той или иной области деятельности, находить наилучшие решения, учитывать реальные перспективы совершенствования анализируемых систем на основе их подобия другим, более хорошо изученным, процессам.   12.Процедуры системного анализа. Процедуры системного анализа: - изучение структуры системы, анализ ее компонентов, выявление взаимосвязей м/у отдельными эл-ми; - сбор данных о функционировании системы, исследование информационных потоков, наблюдения и эксперименты над анализируемой системой; - построение моделей; - проверка адекватности моделей, анализ неопределенности и чувствительности; - исследование ресурсных возможностей; - определение целей системного анализа; - формирование критериев; - генерирование альтернатив; - реализация выбора и принятие решений; - внедрение результатов анализа.   13.Анализ структуры системы. Основные понятия и определения Под элементом принято понимать простейшую неделимую часть системы. Подсистема - совокупность взаимосвязанных элементов, обладающая свойствами системы (в частности, свойством целостности), способная выполнять относительно независимые ф-ции, подцели, направленные на достижение общей цели системы. Отличие подсистемы от простой группы элементов состоит в том, что для подсистемы формулируются подцели ее функционирования. Если части системы представляют собой совокупности однородных элементов, то такие части называют компонентами. Структура отражает определенные взаимосвязи, взаиморасположение составных частей системы, ее устройство, строение. При описании системы требуется отобразить систему путем расчленения ее на подсистемы, компоненты и элементы и показать, каким путем обеспечивается в объекте выполнение поставленной цели. Структура системы - состав системы и схема связей между ее элементами.. Совокупность отношений, заданных на мн-ве подсистем и элементов, образующих некоторую систему, называется структурой этой системы. Связь обеспечивает возникновение и сохранение структуры и целостных свойств системы. Понятие связь характеризует одновременно и статическое строение системы, и динамическое ее поведение. Связь определяют как ограничение степени свободы элементов. Связь характеризуется направлением, силой и характером. По первому признаку связи делят на направленные и ненаправленные. По второму признаку различают сильные и слабые связи. По характеру: связи подчинения, равноправные, генетические, связи управления. По направленности процессов - прямые и обратные. Обратные связи: положительные, сохраняющие тенденции происходящих в системе изменений того или иного параметра, и отрицательные - противодействующие тенденциям изменения выходного параметра. Обратная связь направлена на сохранение, стабилизацию требуемого значения параметра. Цели системы - желательные состояния или результаты поведения системы. Глобальная цель системы - конечное состояние, к которому стремится система в силу своей структурной организации. Цель - это субъективный образ (абстрактная модель) не существующего, но желаемого состояния среды, которое решило бы возникшую проблему. Цель достигается путем решения задач. Задачи системы - цели, которые желательно достичь к определенному моменту времени в пределах определенного периода функционирования системы. Модель - отражение структуры системы, ее элементов и взаимосвязей, направленное на отображение определенной группы свойств. Формы представления структур Принятый способ описания структур - графическое изображение. В таком графе элементы, компоненты, подсистемы и прочие объекты системы отображаются в виде вершин графа; связи между объектами представляют в виде дуг. Сетевые структуры представляют собой отображение взаимосвязи объектов м/у собой. Их применяют для представления организа­ционных структур, для изображения структурных схем систем, для представления информационного обеспечения и т.д. С помощью сетевых структур отображаются пространственные взаимосвязи между элементами одного иерархического уровня. Пример: структурная схема ЭВМ. Различают  виды сетевых структур: 1. Линейные структуры со строго упорядоченным взаимоотношением элементов «один к одному». 2.Древовидная структура представляет собой объединение многих линейных подструктур. 3.Кольцевая структура (циклическая) имеет замкнутые контуры в соответствующих графах. С помощью циклических структур изображаются схемы циркуляции информации в системах. Обобщенная сетевая структура характеризуется многочисленными межэлементными связями. Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве и применяются для описания подчиненности элементов в структурах управления. Термин иерархия означает соподчиненность, порядок подчинения низших по должности лиц высшим.   14.Сбор данных о функционировании системы. Исследование информационных потоков. Основное содержание данного этапа состоит в идентификации параметров системы с целью последующего включения их в модель. Этот этап связан с определением числовых значений параметров системы в режиме ее функционирования. Параметры системы подразделяются на внутренние и внешние. Внешние параметры системы - характеристики функционирования системы, служащие показателями качества ее работы как единого целого. Внутренние параметры системы - характеристики, показывающие особенности технических решений, принятых при организации системы в целом и отдельных технических средств, входящих в состав системы, а также в совокупности влияющие на значения внешних параметров системы. При описании параметров системы определению подлежат идентификатор параметра, единицы измерения, диапазон изменения, качественные характеристики (однозначный - многозначный, регулируемый - не регулируемый), место применения в модели. Параметры отражают свойства системы. Наблюдения с целью сбора данных могут проводиться в процессе функционирования системы либо же для сбора данных организуются спец. экспериментальные исследования. В первом случае говорят, что данные получены в результате пассивного эксперимента. Во втором случае -активный эксперимент. Активный эксперимент проводится по спец. составленному плану с использованием методов планирования эксперимента. Анализ информационных потоков Анализ информационных потоков позволяет выявить схему работы объектов управления, обеспечивает информационное отображение объекта управления, взаимосвязь между его элементами, структуру и динамику информационных потоков. Изучаются формы документов и недокументированных сообщений. В процессе изучения информационных потоков анализируются следующие группы документов: 1) официальные положения и инструкции, регламентирующие ф-ции подразделений и определяющие сроки и процедуры обработки информации и принятия решений; 2) входные документы, источники которых находятся вне системы; 3) систематически обновляемые записи в виде картотек или книг, используемые в процессе работы; 4) промежуточные документы, получаемые и используемые в процессе обработки данных; 5) выходные документы. Анализ информационных потоков осуществляется с помощью спец. разработанных методов: графического, метода с использованием сетевой модели, графоаналитического и метода с использованием графов типа «дерево». Графический метод применяется для описания потоков информации на макроуровне, когда решается задача анализа общей схемы работы объектов управления. Здесь отношения м/у элементами потока, в виде которых выступают документы, изображают структурно-информационно-временной схемой. На схеме приводятся краткие пояснения, описывающие движение информации и материальных потоков. Суть метода с использованием сетевой модели. В качестве события сетевой модели является определенный документ. Если документ представляет собой результат выполнения какой-либо работы, он является конечным, если же он будет использоваться в дальнейшем ходе выполнения работ, такой документ будет начальным. Под работой понимается определенная задача или ф-ция, выполняемая элементом органа управления. Графоаналитический метод основан на анализе матрицы смежности информационного графа. Исходными для анализа информационных потоков явл-ся данные о парных отношениях м/у наборами информационных элементов, формализуемые в виде матрицы смежности. Под информационными элементами понимают различные типы входных, промежуточных и выходных данных. Матрица смежности - квадратная бинарная матрица с кол-вом строк (и столбцов), равным количеству информационных элементов. В каждой позиции матрицы смежности записывают 1, если м/у соответствующими элементами матрицы отношение, т.е. информация одного документа используется при формировании другого, и в соответствующей позиции ставится 0, если отношения нет. Далее матрице смежности ставится в соответствие граф информационных взаимосвязей. Мн-вом вершин графа является мн-во информационных элементов, дуги отражают взаимосвязи м/у элементами. Дуга присутствует, если в матрице смежности отношение м/у элементами отмечено 1, и отсутствует в противном случае. Анализ графа позволяет выявить информационную зависимость между входными, промежуточными и выходными документами, характер зависимости, установить направление движения информации. Метод с использованием графов типа «дерево» применяют для описания системы потоков информации. Строится граф взаимосвязи показателей и так называемые графы расчетов, описывающие преобразование инф-ции в процессе формирования отдельных показателей. При построении дерева взаимосвязи показателей ребра ориентируют с учетом иерархии от исходных к результирующим. Такой подход позволяет строить графы с более высокой степенью укрупнения. Полученный комплекс графов отражает процесс движения и преобразования инф-ции в системе.   15.Формирование критериев. Критерий - это способ сравнения альтернатив. Необходимо различать понятия критерий и критериальная функция. Критерием качества альтернативы может служить любой ее признак, значение которого можно зафиксировать в порядковой или более сильной шкале. После того как критерий сформирован, т.е. найдена характеристика, которая будет положена в основу сравнения альтернатив, появляется возможность ставить задачи выбора и оптимизации. Задача формирования критериев решается непосредственно после того, как сформулированы цели системного анализа. Задача системного аналитика состоит в том, чтобы формализовать проблемную ситуацию, возникающую в ходе системного анализа. От критериев требуется как можно большее сходство с целями, чтобы оптимизация по критериям соответствовала максимальному приближению к целям. Для формирования хорошего критерия, адекватно отражающего цель системного анализа, используют неформализуемые процедуры. Критерий, как и всякая модель, приближенно отображает цель; адекватность одного критерия может оказаться недостаточной. Поэтому решение может выражаться в использовании нескольких критериев, описывающих одну цель по-разному и дополняющих друг друга. Когда сформулировано несколько целей системного анализа, отражающих разные системы ценностей, исследователю необходимо формировать несколько критериев и решать многокритериальную задачу. Т.о., многокритериальность является способом повышения адекватности описания цели. Формирование критериев отражает цель, которую ставит заказчик. Но при постановке и решении задач системного анализа необходимо учитывать не только цели, на решение которых он направлен, но и возможности, которыми обладают стороны для решения поставленных задач и которые позволяют снять выявленные проблемы. Необходимо учитывать ресурсы, имеющиеся у сторон. К ресурсам относят денежные ресурсы, которые заказчик согласен выделить системным аналитикам для решения поставленной задачи; ресурсы исполнителя - людские ресурсы, ресурсы вычислительные (наличие ВТ, ее кол-во и т.д.), материальные ресурсы, требуемые для решения задач (например, наличие канц. товаров, транспорта, ресурсов связи); временные ресурсы (сроки решения задач системного анализа,). Необходимо также учитывать интересы окр. среды, любая система внутри нее, взаимодействует с ней. Поэтому при постановке задачи системного анализа необходимо следовать принципу не навредить, не предпринимать ничего, что противоречило бы законам природы. Чтобы удовлетворить условиям непревышения кол-ва имеющихся ресурсов, в постановку задачи системного анализа вводят ограничения. Между целевыми критериями и ограничениями имеются сходство и различия. Общее заключается в том, что и критерий, и ограничения явл-ся мат. формулировкой некоторых условий. На этапе формирования целевой критерий открывает возможности для генерирования новых альтернатив в поисках лучшей из них, а ограничение заведомо уменьшает их число, запрещая некоторые из них. Основные критерии, встречающиеся в анализе сложных технических систем: экономические критерии - прибыль, рентабельность, себестоимость; технико-экономические - производительность, надежность, долговечность; технологические - выход продукта, характеристики качества и пр.   16.Реализация выбора и принятия решений. Целевое предназначение всего системного анализа состоит в том, чтобы в результате осуществить выбор. Для того, чтобы обоснованно подойти к решению задачи выбора анализируется система и строится ее модель, изучаются цели, которые ставит перед собой заказчик, исследуются возможные пути развития системы, т.е. генерируются альтернативы. После проработки проблемной ситуации наступает завершающий этап - этап принятия решения. Процедура принятия решения представляет собой действие над мн-вом альтернатив, в результате которого получается подмн-во выбранных альтернатив. Сужение множества альтернатив возможно, если есть способ сравнения альтернатив м/у собой и определения наиболее предпочтительных. Для того чтобы имелась возможность сравнивать альтернативы, необходимо выработать критерий предпочтения. Сложности, возникающие при решении задач выбора и принятия решений: - мн-во альтернатив может быть конечным, счетным или бесконечным; - оценка альтернативы может осуществляться по одному или по нескольким критериям; -критерии могут иметь количественное выражение или допускать только качественную оценку; - режим выбора может быть однократным или повторяющимся, допускающим обучение на опыте; - последствия выбора могут быть точно известны, иметь вероятностный характер или иметь неоднозначный исход, не допускающий введение вероятностей. Для решения задач выбора предлагаются различные подходы. Критериальный подход. Основным предположением критериального подхода является следующее: каждую отдельно взятую альтернативу можно оценить конкретным числом - значением критерия. Критерии, на основе которых осуществляется выбор, имеют различные названия - критерий качества, целевая ф-ция, ф-ция предпочтений, ф-ция полезности и т.д. Сравнение альтернатив сводится к сравнению результатов расчетов соответствующих критериев. Если выбор любой альтернативы приводит к однозначно определяемым последстви­ям и заданный критерий численно выражает оценку этих последствий, то наилучшей альтернативой является та, которая обладает наибольшим значением критерия. Подходы к решению многокритериальных задач: метод сведения многокритериальной задачи к однокритериальной, метод условной максимизации, поиск альтернативы с заданными свойствами, нахождение паретовского мн-ва альтернатив. Выбор альтернативы на основании критериального подхода предполагает, что выполненными являются несколько условий: известен критерий, задан способ сравнения вариантов и метод нахождения лучшего из них. Оптимизационный подход. Особенности, накладывающие ограничения на применение оптимизационного подхода при решении задач принятия решений. 1. Оптимальное решение часто оказывается чувствительным к изменению условий задачи. 2. Обычно система, для которой принимается решение, входит в структуру более общей системы, т.е. является ее подсистемой, и решения оптимальные для этой подсистемы, могут входить в противоречие с целями надсистемы; т.е. возникает необходимость увязывать критерии подсистем с критериями надсистем. 3. Критерий должен выбираться из анализа цели исследования. 4. Важны ограничения. Анализ существа проблемной ситуации и качественное обоснование ограничений задачи имеют значительное влияние на принимаемое решение. Экспертный подход применяется в тех случаях, когда при исследовании сложных систем возникают проблемы, которые не удается представить в виде формальных мат. задач. Для решения задач выбора в сложных проблемных ситуациях создаются спец. человеко-машинные, проблемно-ориентированные системы. Системы поддержки решений ориентированы не на автоматизацию ф-ий лица, принимающего решение, а на предоставление ему помощи в проведении данной работы. Проблема выбора и принятия решений - центральная проблема системного анализа.   17.Анализ и синтез – методы исследования систем. Анализ - совокупность операций разделения целого на части. Синтез - объединение частей в целое. Аналитический метод состоит в расчленении сложного целого на все менее сложные части. Он также предполагает, что части снова образуют единое целое в случае их соединения надлежащим образом. Этот момент соединения частей в целое является конечным этапом анализа, т.к. только после этого появляется возможность объяснить целое ч/з его части и представить результат анализа в виде структурной схемы целого. Синтетическое мышление объясняет поведение системы. На первом шаге анализа вещь, подлежащая объяснению, разделяется на части; в синтетическом мышлении она должна рассматриваться как часть большего целого. На втором шаге анализа объясняются содержимые части; в синтетическом мышлении объясняется содержащее вещь целое. На последнем шаге анализа знание о частях агрегируется в знание о целом; в синтетическом мышлении понимание содержащего целого дезагрегируется для объяснения частей. Это достигается путем вскрытия их ролей или функций в целом. Синтетическое мышление открывает не структуру, а ф-цию; почему система работает так, а не то, как она делает это. Проведение системного анализа требует совмещения анализа и синтеза. Автономное применение аналитического метода возможно лишь в тех случаях, когда систему удается разделить на не зависимые друг от друга части. В этом случае отдельное рассмотрение частей позволяет составить правильное представление об их вкладе в общий эффект функционирования системы.   18.Сущность имитационного моделирования. Имитационное моделирование проводится в тех случаях, когда исследователь имеет дело с такими мат. моделями, которые не позволяют заранее вычислить или предсказать результат. В этом случае для предсказания поведения реальной сложной системы необходим эксперимент, имитация на модели при заданных исходных параметрах. Имитация представляет собой численный метод проведения на ЭВМ экспериментов с мат. моделями, описывающими поведение сложной системы в течение заданного или формируемого периода времени. Поведение компонентов сложной системы и их взаимодействие в имитационной модели описывается набором алгоритмов, реализуемых на некотором языке моделирования. Термин «имитационная модель» используют в том случае, когда речь идет о проведении численных расчетов и в частности о получении статистической выборки на мат. модели, например, для оценки вероятностных характеристик некоторых выходных параметров. Моделирование на системном уровне применяется в системном анализе для проведения расчетов характеристик будущей системы. При построении имитационной модели исследователя интересует возможность вычисления некоторого функционала, заданного на мн-ве реализаций процесса функционирования изучаемой системы. Наиболее важным функционалом является показатель эффективности системы. Имитируя различные реальные ситуации на модели, исследователь получает возможность решения таких задач как оценка эффективности тех или иных принципов управления системой, сравнение вариантов структурных схем, определение степени влияния изменений параметров системы и начальных условий на показатель эффективности системы. Этап составления формального описания объекта моделирования сложной системы. Цель этапа - получение исследователем формального представления алгоритмов поведения компонентов сложной системы и отражение вопросов взаимодействия м/у собой этих компонентов. В зависимости от сложности объекта моделирования и внешней среды могут использоваться 3 вида формализации: аппроксимация явлений функциональными зави­симостями, алгоритмическое описание происходящих в системе процессов, комбинированное представление в виде формул и алгоритмических записей. Сложность системы и вероятностный характер процессов, происходящих в объекте исследования, свидетельствуют о том, что для определения выходных характеристик системы необходимо использовать стохастические модели. При моделировании сложных систем применяется способ алгоритмического описания происходящих в системе процессов. В социотехнических системах люди решают часть задач из общей после­довательности задач, решаемых системой. Следовательно, они не устранимы из системы и должны быть представлены в модели системы как ее элементы. При выполнении человеком производственных операций требуется учитывать квалификацию конкретного исполнителя его опыт и стаж работы. Необходимо также иметь в виду, что на качество выполняемых процедур могут оказывать влияние состояние его здоровья, эмоционально-психологический настрой и прочие факторы, которые практически не удается формализовать при составлении модели. Поэтому в моделях принимают определенного рода допущения, приводящие к упрощению модели, задают некоторые средние характеристики выполнения человеком своих функций и при данных значениях проводят расчеты модели. Для того, чтобы учесть возможные отклонения в процессе выполнения операций различными исполнителями, необходимо проводить анализ чувствительности модели.   19.Модели и виды подобия. При использовании моделей необходимо теоретически обосновать аналогию м/у моделью и реальным физическим явлением. Только в этом случае результаты, полученные на модели, могут быть перенесены на исследуемый объект. В основе док-ва степени соответствия модели и объекта лежит теория подобия. Моделирование представляет собой процесс проведения исследований объекта, базирующийся на подобии модели и объекта, и включает в себя построение модели, ее изучение и перенос полученных результатов на объект исследования. Под моделью понимают объект (явление, процесс, систему, экспериментальную установку, знаковое образование, мат. выражения), находящиеся в отношении подобия к исследуемому объекту. Мат. моделирование использует подобие м/у величинами, входящими в мат. выражения, описывающие поведение изучаемого объекта. Т.е., в мат. моделировании предполагается замена явления его мат. описанием, воспроизводимым вычислительными средствами. Физическое моделирование использует подобие м/у объектом и моделью, имеющей физическую природу. Основой физического или мат. экспериментального исследования являются методы теории подобия, которые применяются при постановке эксперимента, обработке данных о результатах экспериментальных исследований и испытаний. Модель и отображаемый ею объект находятся в отношении сходства, а не тождества. Это означает, что модель по определенным признакам подобна изучаемой системе, а по каким-то может быть от нее отлична. Важное условие при проведении исследований - реализовать подобие по наиболее важным признакам с точки зрения проведения конкретного, данного исследования. Модель обеспечивает подобие тех процессов, которые удовлетворяют критериям, полученным с помощью теории подобия. Характеристики любого явления в группе подобных явлений могут быть реализованы с помощью критериев подобия путем некоторого преобразования характеристик другого подобного явления. Пример такого преобразования - масштабирование. Чтобы некоторая конструкция могла быть отражением, т.е. замещала в некотором смысле оригинал, между оригиналом и моделью должно быть установлено отношение подобия. Виды подобия: 1) подобие, устанавливаемое в результате физического взаимодействия в процессе создания моделей. Примеры: масштабированные модели самолетов, кораблей, автомобилей, макеты зданий и т.п. Такое подобие называется прямым. 2) косвенное подобие объективно в природе, обнаруживается в виде совпадений или достаточной близости оригинала и модели. Пример: подобие некоторых электрических и механических процессов, описываемых одинаковыми уравнениями. 3) условное подобие - подобие оригиналу не является ни прямым, ни косвенным, а устанавливается в результате соглашения. Примеры: чертежи (модели будущих объектов), карты (модели местности), сигналы (модели сообщений).   20.Характеристика эксперимента. Эксперимент - это совокупность действий исследователя, осуществляемая посредством материальных средств исследования с целью получения новой информации об изучаемом объекте (процессе, явлении) путем построения информационных (описательных) моделей, характеризующих различные его стороны и проявления. Основные элементы эксперимента: 1) экспериментатор и его деят-ть как познающего субъекта; 2) объект экспериментального исследования; 3) средства экспериментального исследования. Различают пассивный и активный эксперименты. Пассивный эксперимент подразумевает сбор исходного статистического материала в режиме нормальной эксплуатации объекта наблюдения. Активный эксперимент ставится по заранее составленному плану с использованием методов планирования эксперимента. При этом предусматривается одновременное изменение всех параметров, влияющих на процесс, что приводит к сокращению общего числа опытов. Для проведения активного эксперимента требуются спец. установки. Эксперимент может быть управляемым и неуправляемым. Одним из основных принципов организации научных экспериментальных исследований является стремление к изоляции изучаемого объекта от влияния окр. среды, т.е. проведение контролируемого активного эксперимента. В таком эксперименте независимые переменные могут варьироваться по желанию исследователя, а влияние внешних переменных исключается. Управляемый эксперимент предполагает управляемость объекта исследований, которая определяется возможностью перевода объекта с наперед заданной точностью в любое из различимых состояний, в котором он находится в течение требуемого промежутка времени. При этом под состоянием объекта понимается все мн-во значений его характеристик и соотношений м/у ними, присущих ему в данный момент времени. В неуправляемом эксперименте наблюдатель пассивно фиксирует спонтанно протекающие процессы. Контролируемый и неконтролируемый эксперименты. В контролируемом эксперименте независимые переменные, воздействующие на объект исследования и называемые факторами, могут быть измерены с достаточно высокой точностью. Неконтролируемый эксперимент характеризуется тем, что исследователь предполагает воздействие некоторых факторов внешней среды, но у него нет технической возможности произвести количественные измерения уровней воздействующих факторов. Свойства научно-технических экспериментов: 1. Процесс экспериментальных исследований обязательно связан с непосредственным участием человека-исследователя и диктуется его интересами. Человек определяет ход системных исследований на каждом из этапов его проведения. 2. Наличие неопределенности, обусловленной уровнем априорной инф-ии об исследуемом объекте и степенью ее достоверности. 3. Результаты каждого эксперимента всегда имеют некоторый элемент неопределенности, который вносится ограниченностью экспери­ментального материала. 4. Любой научно-технический эксперимент ведет к определенным действиям исследователя - принятию решения по продолжению или прекращению исследований - и заканчивается представлением результатов, формулировкой выводов, выдачей рекомендаций. 5. Сложность объекта исследования определяется числом различных состояний, в которых он может находиться. 6. Общий принцип организации экспериментальных исследований - системный подход. Элементами такой организации должны стать планирование эксперимента, исключение или учет случайных воздействий окр. среды, анализ получаемых результатов с оценкой ошибок и их совокупного влияния, проверка приемлемости результатов и их интерпретация, представление полученных данных в упорядоченном и наглядном виде. Современная теория системного анализа трактует понятие эксперимента шире классического, предусматривающего лишь количественные, однозначные измерения. Выделяют  черты эксперимента: 1. Имеются наблюдаемые явления не допускающие числовой меры, но которые можно фиксировать в «качественных», «сла­бых» шкалах. 2. Неотъемлемым природным свойством некоторых наблюдений - их расплывчатость. Тем не менее, таким наблюдениям придана строгая математическая форма и разработан формальный аппарат работы с ними. 3. Погрешности измерений являются естественным свойством процесса измерения. 4.Широкое распространение получили статистические измерения, т.е. оценивание функционалов распределений вероятностей по реализации случайного процесса. Путем обработки результатов наблюдений, фиксируемых в ходе проведения эксперимента, генерируется информация для включения в модель с целью ее усовершенствования. Т.о. производится перевод модели на более высокий качественный уровень.   21.Классификация экспериментальных исследований. 1) качественный н количественный эксперименты. Цель качественного эксперимента - установление только факта существования явления. Количественный эксперимент требует для своего проведения более сложного оборудования. Задача количественного эксперимента - установление количественных связей м/у параметрами, описывающими состояние системы. 2) по структуре: натурные, модельные и модельно-кибернетические (машинные). В натурном эксперименте средства экспериментального исследования взаимодействуют непосредственно с объектом исследования, в модельном эксперименте - не с самим объектом, а с его моделью. При этом модель играет двоякую роль. Во-первых, она является непосредственно объектом экспериментального исследования. Во-вторых, по отношению к подлинному изучаемому объекту или процессу модель выступает в качестве средства экспериментального исследования. При модельно-кибернетическом эксперименте соответствующие характеристики изучаемого объекта исследуются с помощью модели на ЭВМ. Эксперименты на моделях делятся на масштабное, аналоговое, полунатурное и кинематическое моделирование. При масштабном моделировании, чтобы качественно или количественно изучить явление, делается его модель (уменьшенная копия). Достоинство: изучение явлений и процессов в натуре. Недостаток: геометрическое подобие не обеспечивает подобия явления. Аналоговое моделирование - исследования, проводимые на аналоговых моделях. Если различные явления описываются одними и теми же уравнениями, то можно одно из явлений выбрать за основу модели, а остальные выражать через него. Модельным выбирается то явление или процесс, в котором можно легче и точнее произвести измерения. Полунатурное моделирование чаще всего применяется при исследовании систем автоматического или по­луавтоматического регулирования или управления. На основе полунатурного моделирования создаются различные тренажеры. Математическое моделирование. Если удается выразить весь моделируемый процесс в форме мат. уравнений и отношений, то эти мат. уравнения и отношения исследуются на ЭВМ. Составляя мат. модель нужно стремиться оставлять для рассмотрения лишь наиболее существенные параметры, делать мат. описание процесса как можно проще. 3) деление экспериментов согласно стадиям проведения научных исследований: лабораторные, стендовые и промышленные. К лабораторным относятся эксперименты по изучению общих закономерностей различных явлений и процессов, по проверке научных гипотез и теорий. Лабораторный эксперимент характеризуется небольшим числом измерительных и управляющих каналов, малыми энергетическими затратами экспериментальной установки, немногочисленным штатом обслуживающего персонала. Стендовые исследования проводят при необходимости изучить вполне конкретный процесс, протекающий в исследуемом объекте с определенными физическими, химическими и др. свойствами. При стендовых исследованиях на основе сведений, полученных на стадии лабораторных экспериментов, уточняются характеристики объекта, его поведение при варьировании факторов, воздействующих на объект, определяются оптимальные условия функционирования объекта иссле­дования. Промышленный эксперимент проводят при создании нового изделия или организации технологического процесса по данным лабораторных или стендовых исследований, при оптимизации технологического процесса, при проведении контрольно-выборочных испытаний качества выпускаемой продукции. Промышленный эксперимент может быть модельным, полунатурным и натурным. 4) По организации экспериментов: обычные (рутинные), специальные (технические), уникальные и смешанные эксперименты, проводимые в стационарных условиях или на подвижных объектах. Обычные эксперименты выполняются по стандартным методикам с использованием сравнительно простого локального экспериментального оборудования Технические эксперименты связаны с созданием и исследованием различных приборов и аппаратов. Уникальные эксперименты проводятся на сложном дорогостоящем экспериментальном оборудовании. Такие эксперименты отличаются большими объемами экспериментальных данных, высокой скоростью протекания исследуемых процессов, широким диапазоном изменения характеристик объектов исследования. Смешанный эксперимент обладает особенностями разных типов экспериментов. Названные разновидности экспериментов организуются как в стационарных условиях, так и на подвижных объектах (морских, авиационных, космических, наземных). 5) По типу моделей определенного вида, восстанавливаемых по результатам исследований. На данном уровне классификации можно выделить следующие классы. 1. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии неоднородностей разного вида. 2. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при взаимосвязанных входных переменных. 3. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при наличии свойства сохранять последействие. 4. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования при выяснении механизма явлений. 5. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, опи­сывающей локальную область пространства его параметров, соответ­ствующую экстремуму некоторого критерия оптимальности при наличии временного дрейфа параметров. 6. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, описывающей локальную область пространства его параметров, соот­ветствующую экстремуму некоторого критерия оптимальности при отсутствии временного дрейфа параметров. 7. Эксперименты по нахождению модели объекта исследования, опи­сывающей степень влияния входных переменных на выходные переменные. 8. Эксперименты по нахождению мат. модели объекта исследования, позволяющей преобразовать набор переменных объекта исследования. 9. Эксперименты по нахождению мат. модели объекта исследования, прогнозирующей его поведение. 10. Эксперименты по нахождению моделей классификации объектов исследования и проверки степени соответствия экспериментальных данных определенным известным моделям. 6) По способу их проведения, определяющему характер взаимодей­ствия системы автоматизации с объектом исследовании: пассивный, активный с программным управлением, активный с обратной связью, активно-пассивный эксперименты. Активный эксперимент с программным управлением проводится по заранее разработанному плану. В случае активного эксперимента с обратной связью система автоматизации интерпретирует результаты на каждом шаге эксперимента и выбирает оптимальную стратегию управления им. Активно-пассивный эксперимент характеризуется тем, что при его проведении часть факторов просто контролируется, а по другой части осуществляется управление.   22.Обработка экспериментальных данных. Результаты любого эксперимента фиксируют в той или иной форме, затем их используют с целью обработки. Операции сбора и обработки в одних случаях могут быть совмещены во времени, в других случаях обработка экспериментальных данных является самостоятельным этапом. Методы обработки экспериментальной информации зависят от того, какова модель, для уточнения которой проводится эксперимент. Фактически обработка экспериментальных данных - это преобразование информации к виду, удобному для использования, перевод результатов наблюдений с языка измерений на язык уточняемой модели. Модель может принадлежать к одному из двух типов: классификационным или числовым моделям. Классификационные модели являются первичными, исходными формами знания. Человек выделяя основные признаки, способен относить объекты к тому или иному классу, т.е. решать задачу классификации. В науке, познание начинается со сравнения изучаемого объекта с другими, выявления сходства и различия м/у ними. Наблюдаемые данные, полученные в ходе эксперимента, проводимого на классификационном уровне, содержат результаты измерения ряда признаков Х для подмн-ва А объектов, выбранных из мн-ва Г: каждый объект обладает значениями признаков где n - число признаков; N - число объектов в А. Каждый признак харак­теризует конкретное свойство объекта. Для построения классификационных моделей решают типы задач: кластеризации, классификации или распознавания образов, упорядочивание объектов и уменьшение размерности модели. Задача кластерного анализа характеризуется условиями: считается, что и границы классов в пространстве признаков, и число классов являются неизвестными. Требуется определить классы исходя из близости, похожести или различия описаний объектов . Компоненты вектора Х0 - признаки кластера, значения которых подлежат определению. В задаче классификации или распознавания образов число классов считается заданным. Если границы м/у классами заданы, то имеем априорную классификацию, если границы требуется оценить по классификационным примерам, то задача будет называться распозна­ванием образов по обучающей выборке. Целевой признак Х0 имеет значения в номинальной шкале. При решении задачи упорядочивания объектов требуется установить отношение порядка м/у признаками объектов х10, х20..., х n 0 (или некоторой их частью) по определенному критерию предпочтения. Задача уменьшения размерности заключается в следующем. Классификационные модели могут учитывать мн-во предположений, которые еще надо проверить. Список признаков X формируется эвристически и может содержать дублирующие признаки. Поэтому задача состоит в совершенствовании классификационных моделей, в уменьшении размерности модели с помощью отбора наиболее информативных признаков или путем формирования обобщенных признаков. Числовые модели отличаются от классификационных рядом особенностей: 1) целевые признаки х0 измеряются в числовых шкалах; 2) числа х0, представляют собой функционалы или ф-ии признаков переменных, которые не обязательно имеют числовые выражения; 3) в числовых моделях переменные могут зависеть от времени. В задаче построения числовых моделей в качестве первичной информации могут присутствовать результаты длительных наблюдений за одним объектом или небольшой по объему группой однотипных объектов. Числовые модели могут задавать связь м/у переменными как в виде параметрических, так и в виде непараметрических зависимостей. Типичными задачами для числовых моделей являются задачи косвенных измерений и поиска экстремума. В задаче косвенных измерений требуется по результатам наблюдений {xij} оценить параметр х0. Измеряется в числовой шкале. Если статистические данные {xij} представляют собой результаты наблюдения до некоторого момента времени t0, а x0 требуется оценить для момента t > t 0, то задача оценивания называется прогнозированием. Задача поиска экстремума состоит в организации наблюдений за исследуемым процессом т.о., чтобы по результатам наблюдений можно было получить экстремальное значение целевого признака х0. Задачи такого рода решаются с помощью методов планирования эксперимента.   23.Характеристика и классификация статистической информации. Данные, для которых имеется неопределенность в наблюдениях за реализацией исследуемого признака, называются цензурированными данными. Цензурирование - это процесс возникновения неопределенности момента реализации признака объекта (в теории надежности момента отказа), интервал неопределенности считается известным. Интервалом неопределенности называется интервал времени, внутри которого произошла либо произойдет реализация наблюдаемого признака объекта, при этом точное значение времени реализации признака объекта неизвестно. В процессе анализа надежности приходится сталкиваться с ситуациями, когда определенная часть объектов или систем не отказывает за период наблюдения, а другая часть отказывает, но моменты отказов точно неизвестны. В таких ситуациях возникает необходимость проведения статистического анализа надежности на основе специфических выборок, основной особенностью которых является отсутствие сведений о моментах отказов контролируемой части изделий. Это явление носит название цензурированных данных, а получаемые в результате выборки - цензурированными выборками (ЦВ). Под данными, применительно к задачам надежности, понимают фиксированные значения наработок изделий, полученные по результатам испытаний или эксплуатационных наблюдений. Данными ЦВ являются наработки, как отказавших объектов, так и неотказавших объектов, а также интервалы времени, в течение которых объект отказал, но момент отказа точно неизвестен. ЦВ называется выборка, элементами которой являются значения наработки до отказа и наработки до цензурирования, либо только значения наработки до цензурирования. Интервал неопределенности - интервал наработки, внутри которого произошел либо произойдет отказ объекта, причем точное значение наработки до отказа неизвестно. Если интервал неограничен справа, то это цензурирование справа, если ограничен справа - цензурирование слева. Если интервал неопределенности момента отказа ограничен слева и справа, то это цензурирование интервалом. В задачах надежности при цензурировании слева левая граница интервала неопределенности =0, при цензурировании интервалом - >0. Необходимо обратить внимание на то, При устремлении правой границы интервала к цензурирование интервалом превращается в цензурирование справа, при устремлении левой границы интервала к 0 - в цензурирование слева. При устремлении границ интервала друг к другу цензурирование исчезает. Полная наработка - это наработка изделия до отказа. Неполная наработка - наработка объекта от начала испытаний или эксплуатации до прекращения испытаний или эксплуатационных наблюдений до отказа. Условная наработка при цензурировании слева - это значение интервала, измеряемого в единицах наработки, в пределах которого произошел отказ. Наработка при цензурировании интервалом складывается из неполной наработки и условной наработки при цензурировании слева. Причины появления цензурированных данных на примере обработки результатов наблюдений с целью определения характеристик надежности объектов. Причиной появления цензурированных данных в данном случае является специфика организации функционирования объектов, состоящая в том, что реально функционирующие объекты в процессе работы до отказа стараются не доводить. На предприятии регулярно проводятся планово-профилактические работы (ППР), цель которых состоит в восстановлении работоспособности объектов. Схема функционирования элементов: в период проведения ППР объекты выводят из работы и на их ме­сто ставят новые. Работоспособность снятых объектов восстанавливается до первоначального уровня; если есть необходимость, производят их ремонт, настройку, чистку. При проведении следующих ППР эти устройства ставятся в систему, а объекты, которые находились в работе, выводят для проведения восстановительных мероприятий. Особенностью функционирования является наличие контроля исправности работы элементов, их замена при достижении определенной наработки, независимо от того, отказал элемент к данному моменту или нет. Причины возникновения цензурированных данных. 1. Разное время установки в систему и снятие с эксплуатации однотипных объектов. Характерна для элементов, которые выводятся из работы в период проведения ППР независимо от того, отказали они или нет; на их место устанавливаются аналогичные объекты из состава запасных изделий. 2. Снятие объектов с эксплуатации из-за отказов составных частей, надежность которых не исследуется. 3. Переход объектов из одного режима применения в другой в процессе их эксплуатации. 4.Необходимость оценки надежности различных систем до наступления отказов ее комплектующих элементов. 5. Наличие периодического контроля за исправностью функционирования объектов приводит к поступлению информации в отдельные моменты времени на границах интервалов наблюдений. Т.о., наблюдателю не известно, как ведут себя объекты внутри интервала наблюдения; известными становятся состояния объектов только в моменты контроля. Данная схема наблюдений называется цензурированием интервалом или группированные данные. 6.Ненадежность устройств контроля, которые должны фиксировать отказы отдельных приборов или каналов. Цензурирование для группы однотипных объектов может быть задано в одной точке; с другой стороны, могут наблюдаться реализации, когда цензурирование проводится в разных точках. Когда цензурирование производится в разных точках, оно называется многократным. Цензурирование может быть случайным и неслучайным. Цензурирование будет неслучайным тогда, когда цензурирующие моменты детерминированы. Например, заранее спланированы моменты времени, в которые начинается профилактика. Примером неслучайного цензурирования являются результаты наблюдения за функционированием объектов, которые проходят испытания по плану, когда момент постановки испытаний известен заранее. При случайном цензурировании цензурирующие моменты являются реализациями случайной величины.   24.Оценивание показателей систем и определение их точности. При решении вопросов построения моделей систем актуальность имеет задача формирования исходной информации о параметрах элементов, входящих в состав системы. От точности и достоверности исходной информации зависит точность оценок анализируемых характеристик систем, точность расчетов по оптимизации стратегий функционирования и правил их обслуживания, решение проблем, связанных с прогнозированием поведения системы в будущем. При формировании исходной информации о параметрах элементов, за основу берется информация, получаемая в ходе проведения обследования систем и изучения опыта ее эксплуатации. Анализ исходных показателей элементов, узлов, составных частей, который производят на этапах эксплуатации, испытаний, конструкторских разработок, выполняется в целях разрешения вопросов: 1) определения фактических значений исследуемых характеристик комплектующих элементов в условиях их реальной эксплуатации; 2)выявления взаимосвязи изучаемых характеристик элементов и условий их эксплуатации, анализа влияния на исследуемые показатели внешних воздействий; 3) прогнозирования поведения вновь создаваемого оборудования. Информация, получаемая в процессе эксплуатации объектов, используется для построения моделей систем, в отношении которых проводится анализ. При проведении экспериментальных исследований большую роль играет информация, полученная в результате наблюдений за объектами, поведение которых имеет вероятностную природу. Изучение таких систем осуществляется по результатам реализации выходных параметров, являющихся случайными величинами. Наиболее общей характеристикой, описывающей поведение одномерной случайной величины, является ее плотность распределения f ( t ) - Зная плотность распределения случайной величины, можно определить такие характеристики, как вероятность реализации некоторого события, интенсивность наступления события, среднее время м/у реализациями событий и пр. Вероятность реализации события за время t определяется по формуле Величина, определяемая ч/з ф-ию распределения: P ( t )=1- F ( t ) Например, в теория надежности так определяется вероятность безотказной работы. Среднее время м/у реализациями событий определяется из соотношения Интенсивность наступления события: Т.о., зная плотность или ф-ию распределения случайной величины, можно определить характеристики сложной системы. Точность оценивания показателей сложных систем характеризуется величиной дисперсии. Пусть необходимо произвести оценивание некоторого показателя R ( t ). Покажем, как определяется дисперсия в его оценке. Показатель R ( t ) определяется ч/з ф-ию распределения, которая зависит от параметров  и . Пусть F ( t )= F ( t , , ). Оцениваемый показатель сложной системы можно представить как функционал от F ( t )= F ( t , , ). Разложим оценку в ряд Тейлора в точке ,  и ограничимся тремя членами: К обеим частям выражения применим операцию вычисления дисперсии где  - ковариация м/у параметрами . Т.о., для оценки дисперсии некоторого показателя необходимо определить частные производные данного показателя по параметрам закона распределения и дисперсии в оценке параметров закона распределения. Плотность нормального закона распределения имеет вид: Ф-ия распределения: Вероятность безотказной работы: Вычислим частные производные: Среднее время м/у реализациями событий: Частные производные определяются как: Для интенсивности наступления события имеем: Плотность распределения усеченного нормального закона с односторонним усечением слева в точке 0: где Ф-ия распределения: Вероятность безотказной работы: Введем обозначения: , . Соответствующие производные имеют вид: Среднее время м/у реализациями событий: Интенсивность наступления событий   НЕДОПИСАН

Общие понятия теории систем и системного анализа

Система - объект или процесс, в котором элементы-участники связаны некоторыми связями и отношениями.
Подсистема - часть системы с некоторыми связями и отношениями.
Состояние системы - фиксация совокупности доступных системе ресурсов (материальных, энергетических, информационных, пространственных, временных, людских, организационных), определяющих ее отношение к ожидаемому результату или его образу. Это "фотография" механизма преобразования входных данных системы в выходные данные.
Цель - образ несуществующего, но желаемого, с точки зрения задачи или рассматриваемой проблемы, состояния среды, т.е. такого состояния, которое позволяет решать проблему при данных ресурсах.
Задача - некоторое множество исходных посылок (входных данных к задаче), описание цели, определенной над множеством этих данных, и, может быть, описание возможных стратегий достижения этой цели или возможных промежуточных состояний исследуемого объекта.
Решить задачу означает определить четко ресурсы и пути достижения указанной цели при исходных посылках.
Проблема - описание, хотя бы содержательное, ситуации, в которой определены: цель, достигаемые (достижимые, желательные) результаты и, возможно, ресурсы и стратегия достижения цели (решения). Проблема проявляется поведением системы.
Описание (спецификация) системы - это идентификация ее определяющих элементов и подсистем, их взаимосвязей, целей, функций и ресурсов, т.е. описание допустимых состояний системы.
Если входные посылки, цель, условие задачи, решение или, возможно, даже само понятие решения плохо (частично) описываемы, формализуемы, то эти задачи называются плохо формализуемыми.
Структура - все то, что вносит порядок во множество объектов, т.е. совокупность связей и отношений между частями целого, необходимых для достижения цели.
Топологии: линейного типа, иерархического, сетевого, матричного
Внутреннее описание дает информацию о поведении системы, о соответствии (несоответствии) внутренней структуры системы целям, подсистемам (элементам) и ресурсам в системе, внешнее описание - о взаимоотношениях с другими системами, с целями и ресурсами других систем
Основные признаки системы:

· целостность, связность или относительная независимость от среды и систем

· наличие подсистем и связей между ними или наличие структуры системы (наиболее существенная качественная характеристика системы). С исчезновением подсистем или связей между ними может исчезнуть и сама система;

· возможность обособления или абстрагирования от окружающей среды, т.е. относительная обособленность от тех факторов среды, которые в достаточной мере не влияют на достижение цели;

· связи с окружающей средой по обмену ресурсами;

· подчиненность всей организации системы некоторой цели (как это, впрочем, следует из определения системы);

· эмерджентность или несводимость свойств системы к свойствам элементов.

 

---

Дата добавления: 2019-02-12; просмотров: 258; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!