ГОУ ВПО
«Сургутської ДЕРЖАВНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Ханти-Мансійського автономного ОКРУГУ - Югри »
РЕФЕРАТ
для складання кандидатського іспиту за спеціальністю науки на тему:
Теоретичні основи і методи системного аналізу, оптимізації, управління, прийняття рішень і обробки інформації
Спеціальність 05.13.01
Системний аналіз, управління та обробка інформації
галузь наук технічні
Виконав
аспірант (здобувач)
Чернобровкін Віталій Вікторович
Сургут - 2010
Введення
Досить часто в науковій літературі використовуються такі поняття, як "системний підхід", "теорія систем", "системний аналіз", "принцип системності" та ін При цьому їх не завжди розрізняють і часто застосовують як синоніми. Найбільш загальним поняттям, яке позначає всі можливі прояви систем, є "системність". Причому в цьому терміні укладається два сенсу. Перший становить ототожнення системності з об'єктивним, незалежним від людини властивістю дійсності. Таке розуміння робить її онтологічним, об'єктивно-діалектичним властивістю всього сущого. Інший під системністю увазі накопичені людьми уявлення про саму властивості, тобто вона являє собою гносеологічне явище, деякі знання про системи різної природи. Гносеологічна системність - досить складне і різноманітне явище, що виявляється в трьох аспектах:
У системному підході як принципі пізнавальної та практичної діяльності людей. Термін "підхід" означає сукупність прийомів, способів впливу на кого-небудь, у вивченні чого-небудь, веденні справи і т.д. У цьому сенсі підхід - скоріше не детальний алгоритм дії людини, а безліч деяких узагальнених правил. Це лише підступ до справи, але не модель самої справи. Тому системний підхід можна розглядати як принцип діяльності. Призначення системного підходу полягає в тому, що він направляє людину на системне бачення дійсності. Він змушує розглядати світ з системних позицій, точніше - з позицій його системного пристрою. Системний підхід полягає в тому, що будь-який більш-менш складний об'єкт розглядається як відносно самостійної системи зі своїми особливостями функціонування та розвитку.
У теорії систем, або науковому знанні про системи, що характеризується своїми гносеологічними можливостями. Теорія систем пояснює походження, пристрій, функціонування і розвиток систем різної природи. Це - не просто світогляд, а строге наукове знання про світ систем
У системному методі і його дозволяють здібностях. Системний метод виступає як деяка інтегральна сукупність відносно простих методів і прийомів пізнання, а також перетворення дійсності.
1. Системи і завдання їх аналізу
1.1 Властивості систем
Теорія систем вивчає загальні проблеми зв'язку цілого і його частин. У більш вузькому розумінні це питання, пов'язані з вирішенням наступних проблем:
визначення змісту проблем;
призначення і (або) визначення цілей при прийнятті рішень;
пошук шляхів вирішення проблем;
проектування і (або) побудова систем для досягнення цілей і т.д.
Так що ж розуміється під терміном «система»? Досить усталеною є думка, що «система» («S») має мінімум чотирма властивостями:
1) Цілісність і членімость
Цілісність означає, що система сприймається навколишнім середовищем як єдиний елемент цього середовища. Членимість означає, що в системі можна виділити деякі елементи, сукупність яких разом з їх взаємодією і утворює систему. При цьому сукупність елементів має якісно новими властивостями, які дозволяють розглядати їх як елемент більш складної системи. Нова якість, емерджентност' - це те, що визначає «обличчя» системи, ідентифікує її цілісність, і тому воно первинно для системи.
2) Інтегративні якості
Властивості, що забезпечують цілісність, які є у системи, але немає у елементів, що складають систему, називаються інтегративним якістю (ІК), вони визначають емерджентност'. Істотно, що ІК не може бути виявлене як завгодно глибоким вивченням властивостей елементів. Наприклад, команда (бригада) може виконати завдання, які члени команди (бригади) окремо виконати не в змозі 3) Зв'язки (відносини)
Система, як правило, взаємодіє з іншими системами (F i, i = 1,2, ...), які для неї є зовнішнім середовищем, зв'язок здійснюється між деякими (або всіма) елементами, що належать даній системі, і елементами інших систем (див. рис. 1.1). Інші системи - це зовнішнє середовище для системи S. Якщо взаємодія системи S з зовнішнім середовищем не розглядається (у теоретичних дослідженнях, наприклад), тоді система називається закритою або автономною. Безліч змінних (координат), через які система S взаємодіє із зовнішнім середовищем, часто поділяють на підмножини вхідних X = {x i, i = 1,2 ...} і вихідних Y = {y j; j = 1,2 ...} координат системи . У реальному світі один і той же елемент може входити в різні системи. Взаємодія систем носить різноплановий характер, тому істотним питанням є визначення меж системи і виділення змінних Х, Y. Причому значення мають, тільки зв'язки, що визначають інтегративну якість, тобто «Імідж» системи.
Зв'язок підсистем кількісно задається безліччю характеристик зв'язків В = {b i, i = 1,2, ...}, до числа яких належить фізична наповнення (енергетична, інформаційна, речова, механічний зв'язок і т.д.), а також потужністю, спрямованістю і т.д.
Рис. 1.1 - Графічне представлення системи і середовища
Формально зв'язок може бути представлена відображенням b: Х ® за умови, що метрики множин Х і пов'язані функцією f (b):
.
Метрика (міра, відстань) - це спосіб вимірювання відстані між елементами множин а, b, з Î Х.
Метрика повинна задовольняти деяким визначальним властивостями:
а) r ≥ 0 при будь-яких а, b, c;
б) r (a, b) = 0 тоді і тільки тоді, коли a = b (аксіома ідентичності);
в) r (a, b) = r (b, a) (аксіома симетричності);
г) r (a, b) £ r (а, с) + r (с, b) (аксіома трикутника).
Пара (Х, r Х) називається метричним простором.
Приклади метрик:
а) r (а, b) = | a - b |;
б) r 2 (a, b) = -
евклідова метрика в евклідовому просторі R n,
в) r ¥ (а, b) = - Чебишовської метрика;
г) r К (a, b) = - Метрика Гельдера, К - ціле.
У загальному випадку - відносини бувають: унарні (самого з собою); бінарні (між двома елементами); тернарние (між трьома елементами); взагалі, - n-арні.
4) Організація
Введемо в розгляд поняття «стан» елемента або системи. Кількість станів (потужність множини станів) може бути звичайно, лічильно (кількість станів вимірюється дискретно, але їх число нескінченно); потужності континуум (стану змінюються безперервно і число їх нескінченно і незліченно).
Стану можна описати через змінні стану. Якщо змінні - дискретні, то кількість станів може бути або кінцевим, або рахунковим. Якщо змінні - аналогові (безперервні), тоді - потужності континуум.
Мінімальна кількість змінних, через які може бути задано стан, називається фазовим простором. Зміна стану системи відображається в фазовому просторі фазовою траєкторією.
Рівняння стану системи:
Y = F (X, Z), (1.1)
де Z - змінні стану (вектор аналогових або дискретних величин),
Х - вхідні змінні, Y - вихідні змінні системи.
Однією з найбільш часто використовуваних характеристик організації є ентропія (Поворот, перетворення - грец.).
Ентропія систем
Ступінь організації елементів у системі пов'язується із зміною (зниженням) ентропії системи в порівнянні з сумарною ентропією елементів. Поняття ентропії введено Больцманом для термодинамічних систем:
(1.2)
де - Ймовірність j-го стану (у теорії інформації - події); m - можливе число станів (подій).
Наприклад, два елементи А і В можуть кожен приймати два рівноймовірно стану: «0» і «1». Імовірність кожного стану:
Р 1 (А) = Р 2 (А) = Р 1 (В) = Р 2 (У) = 0,5.
Для одного елемента ентропія складе
Н (А) = Н (В) = -0,5 log 2 0,5 - 0,5 log 2 0,5 = 1.
Ентропія двох елементів:
Н (А) + Н (В) = 1 + 1 = 2.
¨ Припустимо, що система S елементів А і В може приймати три стани: «-1», «0», «1» з ймовірностями Р 1 (S) = Р 3 (S) = 0,2; Р 2 = 0, 6.
Тоді
Н (S) = -2. 0,2. Log два 0,2 - 0,6. Log 2 0,6 = -0,4 × (-2,32) - 0,6 × (-0,737) = 1 , 37.
Ентропія системи S менше суми ентропій елементів А і В на
D Н = Н (А) + Н (В) - Н (S) = 2 - 1,37 = 0,63.
¨ Для розрахунку зміни ентропії системи через імовірності станів дуже часто використовується метод Колмогорова. Припустимо, дана структурна схема (граф) станів підсистеми S. Вихідним станом системи з рівним ступенем вірогідності може бути одне з чотирьох станів, тобто . Будемо вважати, що інтенсивності переходів l 21, l 32, l 43, l 14, l 24 задані. Тоді можна показати, що швидкості зміни ймовірності перебування системи в i-му стані визначаються як
, (1.3)
де ; N - число вузлів графа (кількість станів);
m j - Інтенсивності переходів по дугах, що входять до i-й вузол;
r i - число дуг, що входять до i-й вузол;
l k - Інтенсивності переходів по дугах, що походить із i-го вузла;
m i - число дуг, що виходять з i-го вузла;
P i і P j - ймовірності перебування системи в i-м і j-м станах відповідно.
Зауважимо, що
.
Стале значення ймовірності перебування системи в i-му стані визначається з умови
.
Тоді для системи з n станами маємо систему з (n + 1) рівнянь з n невідомими:
; . (1.4)
Одне з рівнянь (1.4) можна відкинути, тому що воно може бути отримане з (n - 1) залишилися.
Приклад. Приймемо l 21 = 0,1, l 32 = 0,2, l 43 = 0,3, l 14 = 0,4, l 24 = 0,5. Тоді отримуємо:
l 14. Р 4 - l 21. Р 1 = 0
l 21. Р 1 + l 24. Р 4 - l 32. Р 2 = 0
l 32. Р 2 - l 43. Р 3 = 0
l 43. Р 3 - (l 14 + l 24). Р 4 = 0
Р 1 + Р 2 + Р 3 + Р 4 = 1.
Із системи відкинемо друге рівняння і отримаємо:
- 0,1. Р 1 + 0. Р 2 + 0. Р 3 + 0. Р 4 = 0
0. Р 1 + 0,2. Р 2 - 0,3. Р 3 + 0. Р 4 = 0
0. Р 1 + 0. Р 2 + 0,3. Р 3 - 0,9. Р 4 = 0
1. Р 1 + 1. Р 2 + 1. Р 3 + 1. Р 4 = 1.
Рішення отриманої системи: Р 1 = 0,32, Р 2 = 0,36, Р 3 = 0,24, Р 4 = 0,08.
Розрахунок ентропій ведеться за формулою
.
Для вихідного стану
Е 0 = -4. 0,25. log 2 0,25 = 2,
Для кінцевого стану
Е к = - (0,32. log 2 0,32 + 0,36. log 2 0,36 + 0,24. log 2 0,24 + 0,08. log 2 0,08) = 1,835.
Тобто, зміна ентропії становить
D Е = Е 0 - Е к = 2 - 1,835 = 0,165.
Існують два основні підходи до розрахунку ентропій систем і цінності інформації.
Перший підхід заснований на декомпозиції вихідної задачі на етапи обчислення ймовірностей апостеріорної і апріорної ймовірності елементарних подій.
Методика розрахунку включає:
декомпозицію вихідної задачі на послідовність таких елементарних подій, апріорна ймовірність яких відома, а апостеріорна може бути легко розрахована;
розрахунок ентропій (або цінності інформації) кожного елементарного події;
обчислення зміни ентропії вихідного стану по відношенню до кінцевого (або цінності інформації) шляхом підсумовування змін ентропій елементарних етапів (переходів, подій).
Даний підхід дозволяє уникнути обчислення ймовірності складних подій.
Другий підхід грунтується на використанні умовних ймовірностей подій. Останні іноді розрахувати досить складно.
Таким чином, ентропія виступає в якості міри хаосу, безладу та її зниження означає збільшення організації.
Для інформаційних систем ступінь організації дуже часто залежить від кількості інформації, яка може бути використана для управління.
1.2 Кількість інформації
У теорії інформації кількість інформації часто вимірюють у бітах (binary digital), де біт, визначається як цінність I інформації про результат двох рівноймовірно подій. Наприклад, ця інформація про те, що зараз день, а не ніч.
Імовірність кожного з подій
Р (Д) = 0,5; Р (Н) = 0,5;
I = log 2 , (1.5)
де Р 1 (х) - апостеріорна ймовірність; Р 2 (х) - апріорна ймовірність.
Для прикладу:
Крім бітів (термін ввів Тьюкі) використовуються
«Нат» і
«Дит» .
1.3 Класифікація систем
Існує досить велика кількість класифікаційних ознак (властивостей) систем, зокрема:
відкритість - замкнутість (відсутність зв'язку з зовнішнім середовищем);
детермінованість (визначеність) - стохастичність (випадковість);
простота - складність;
наявність мети - відсутність мети;
субстанціональні ознаки (за цими ознаками виділяють: природні, концептуальні, штучні системи);
наявність спрямованості зв'язків та характер зв'язків: не спрямовані, зворотні, лінійні, нелінійні;
наявність або відсутність ієрархії елементів у системі;
еволюціонують - не що еволюціонують (жорсткі, не адаптовані) системи;
безперервні - дискретні;
з фізичного наповнення: речові, енергетичні, інформаційні і т.д.;
за потужністю зв'язків: коефіцієнти зв'язку, інтенсивності, чутливості, коефіцієнти кореляції і т.д.;
за роллю зв'язку: обмежує, координує, позитивна, негативна.
Для характеристики властивостей систем виділяють фактори:
Системоутворюючим;
сістеморазрущающіе;
сістемозначімие (властивості, що характеризують інтегративну якість, в тому числі поза системою);
сістемоопределяющіе (властивості визначають інтегративну якість системи) і ін
За ознакою «складність» виділяються два типи систем (прості - складні). Існує кілька аспектів, за якими система може класифікуватися як проста або складна. Досить спільне з практичної точки зору визначення складної системи: це така система, аналіз і прогноз зміни стану якої неможливий із заданою точністю і заданим часом.
Для штучних систем, до яких належить переважна більшість систем, що створюються людиною, виділяють три основних рівня формулювання мети:
1) мета не дуже зрозуміла (цілеспрямовані системи);
2) мета ясна і намічені шляхи її досягнення (цілеспрямовані системи);
3) мета визначена і формалізована на рівні математичної постановки, є алгоритм досягнення мети (алгоритмічні системи).
Реальні постановки проблем можуть являти собою проміжні варіанти перерахованих випадків.
1.3.1 Класифікація систем за складністю
Визначення великої системи
Існує ряд підходів до поділу систем за складністю. Зокрема, Г.Н. Кухарів в залежності від кількості елементів, що входять в систему, виділяє чотири класи систем:
малі системи (10 ... 10 3 елементів);
складні системи (10 4 ... 10 7 елементів);
ультрасложние системи (10 7. .. 10 30 записів);
суперсистеми (30 жовтень ... 10 200 елементів).
Так як поняття елементу виникає щодо завдання і цілі дослідження системи, то і дане визначення складності є відносним, а не абсолютним.
Англійська кібернетик С. Бір класифікує усі кібернетичні системи на прості і складні в залежності від способу опису: детермінованого або теоретико-імовірнісного. А. І. Берг визначає складну систему як систему, яку можна описати не менше ніж на двох різних математичних мовами (наприклад, за допомогою теорії диференціальних рівнянь і алгебри Буля).
Дуже часто складними системами називають системи, які не можна коректно описати математично, або тому, що в системі є дуже велика кількість елементів, невідомим чином пов'язаних один з одним, або невідома природа явищ, що протікають в системі.
Чітке визначення та критерії складних систем (СС) в даний час відсутні. Однак є ознаки, такі як, багатовимірність, многосвязной, багатоконтурною, а так само багаторівневий, складовою і багатоцільовий характер побудови, за якими можна віднести модель до класу СС. Даний термін використовувався в роботах наукової школи А.А. Вавілова.
При розробці складних систем виникають проблеми, пов'язані не тільки до властивостей їх складових елементів і підсистем, але також до закономірностей функціонування системи в цілому. При цьому з'являється широке коло специфічних завдань, таких, як:
визначення загальної структури системи;
організація взаємодії між елементами і підсистемами;
облік впливу зовнішнього середовища;
вибір оптимальних режимів функціонування системи;
оптимальне управління системою та ін
Чим складніше система, тим більша увага приділяється цих питань. Математичної базою дослідження складних систем є теорія систем. А при сучасному інформаційно-технологічному забезпеченні зовнішнього середовища будь-якої системи, дослідження такої системи беруть свої початки як з теорії систем, так і з теорії чисел, теорії інформації та інших теорій. У теорії систем великою системою (складної, системою великого масштабу, Lage Scale Systems) називають систему, якщо вона складається з великої кількості взаємопов'язаних і взаємодіючих між собою елементів і здатна виконувати складну функцію.
Чіткої межі, яка відділяє прості системи від великих, немає. Ділення це умовне і виникло через появу систем, що мають у своєму складі сукупність підсистем з наявністю функціональної надмірності. Велика система при відмові окремих елементів і навіть цілих підсистем не завжди втрачає працездатність, найчастіше тільки знижуються характеристики її ефективності. Це властивість великих систем зумовлено їх функціональної надмірністю і, у свою чергу, ускладнює формулювання поняття «відмова» системи.
Під великою системою розуміється сукупність матеріальних ресурсів, засобів збору, передачі та обробки інформації, людей-операторів, зайнятих на обслуговуванні цих коштів, і людей-керівників, наділених належними правами і відповідальністю для прийняття рішень. Матеріальні ресурси - це сировина, матеріали, напівфабрикати, грошові кошти, різні види енергії, верстати, обладнання, люди, зайняті на випуску продукції, і т. д. Всі зазначені елементи ресурсів об'єднані за допомогою деякої системи зв'язків, які за заданими правилами визначають процес взаємодії між елементами для досягнення загальної мети або групи цілей.
Приклади великих систем: інформаційна система; пасажирський транспорт великого міста; виробничий процес; система управління польотом великого аеродрому; енергетична система та інших
Характерні особливості великих систем. До них відносяться:
велика кількість елементів у системі (складність системи);
взаємозв'язок і взаємодія між елементами;
ієрархічність структури управління;
обов'язкова наявність людини в контурі управління, на якого покладається частина найбільш відповідальних функцій управління.
Складність системи
Нехай є сукупність з n елементів. Якщо вони ізольовані, не пов'язані між собою, то ці n елементів ще не є системою. Для вивчення цієї сукупності досить провести не більше ніж n досліджень. У загальному випадку в системі зв'язок елемента А з елементом Б не еквівалентна зв'язку елемента Б з елементом А, і тому необхідно розглядати n (n -1) зв'язків. Якщо характеризувати стан кожної зв'язку наявністю або відсутністю в даний момент, то загальне число станів (для такого самого простого поведінки) системи буде дорівнює 2 ^ n. Навіть при невеликих n це фантастичне число. Наприклад, нехай n == 10. Число зв'язків n (n -1) = 90.
Тому вивчення БС шляхом безпосереднього обстеження її станів виявляється досить громіздким. Отже, необхідно використовувати ЕОМ і розробляти методи, що дозволяють скоротити число обстежуваних станів БС. Скорочення числа станів БС - перший крок у формальному описі систем. У свою чергу серійні ЕОМ той же мають нехай великі але все ж обмежені ресурси. Звідси випливає запитання, якщо система є гіпербольшой і продовжує динамічно розвиватися, то якими методами користуватися при її вивченні. За визначенням А. І. Берга таку систему можна описати за допомогою математичних мов (теорії диференціальних рівнянь і алгебри Буля). Тобто основи витікають з дискретної математики і теорії чисел. Але, якщо гіперсістеми дуже великих розмірів, з числом своїх елементів переважаючим діапазон серійних ЕОМ, а саме такі нас очікують у недалекому майбутньому, то їх дослідження за допомогою теорії диференціальних рівнянь і алгеброю Буля буде недостатньо. Пошуки методів у дослідженні таких систем лежать у витоках методів модулярної алгоритміки запропонованої професором кафедри інформатики Сургутського Державного Університету д.т.н. Інютін С.А..
2. Методи системного аналізу
2.1 Основні поняття
На сьогоднішній день основним є так званий системний підхід (ССП) до наукового пізнання і дослідженням. Як розширення цього підходу можна розглядати також синергетичний (СДП) та інформаційний підходи (ІФП).
Системний підхід базується на цілісному баченні досліджуваних об'єктів з точки зору цілей дослідження. На відміну від «побутового» підходу (від простого до складного, від елемента до системи), при вирішенні завдань він виходить з того, що дослідження (або рішення задачі) починається з цілей дослідження, які на основі аналізу об'єкта дослідження редукуються до завдань аналізу та формування моделей елементів (до рішення підзадач) з урахуванням взаємозв'язку елементів. При цьому організуються два взаємодіючих за принципом зворотного зв'язку процесу:
декомпозиція дослідження (завдання) на етапи (підзадачі);
розробка, виконання етапів (рішення підзадач) і інтегрування результатів, отриманих на етапах, для досягнення мети дослідження (виконання завдання).
Синергетичний підхід - Метод обліку та використання випадкового фактора (хаосу) для організації систем та управління ними. Хаос виступає при цьому не як дезорганізують чинник, а як необхідна умова появи більш складною і організованої системи. Розвиток і побудова складних систем, що самоорганізуються, у тому числі систем зі штучним інтелектом, зв'язується з синергетикою.
В якості прикладу примітивного СГП може служити рішення задачі укладання безлічі цвяхів різного розміру в банку. Звичайний, детермінований, підхід зводиться до того, що цвяхи треба відсортувати, розрахувати оптимальний спосіб укладання та провести укладання. Синергетичний підхід - треба потрясти банку (внести фактор випадковості) і вони вгамуються (самоорганізуються).
Інформаційний підхід - Розвиток ССП на інформаційні системні процеси, характерною особливістю яких є відсутність закону збереження енергії.
Застосування ССП до вирішення проблеми гармонії і дисгармонії призводить до принципів функціонування гомеостатичних систем. Вивчається управління, що забезпечує існування систем в умовах антагонізму двох і більше підсистем.
Введемо ще декілька, які використовуються в теорії систем термінів.
Концепція - сукупність основних понять з їхніми зв'язками (система понять), що виражає суть деякої ідеї. У число основних понять входять, як правило:
1) мета і засоби її досягнення,
2) критерії ефективності шляхів (альтернатив) досягнення цілей,
3) модель, що описує залежності між альтернативами,
5) модель прийняття рішень.
Системна парадигма - основні елементи тієї чи іншої концепції, модель постановки проблем і їх вирішення.
Катастрофа - стрибкоподібна зміна стану при малих змінах вхідних і фазових координат системи.
Зона біфуркації - кризовий стан з непередбачуваним результатом; район, ситуація, область значень змінних, де можлива катастрофа.
Одним з найважливіших принципів при організації складних систем є принцип компенсації ентропії: ентропія системи може бути зменшена тільки за рахунок збільшення ентропії іншої системи. У цілеспрямованих системах це здійснюється за рахунок збільшення ентропії зовнішнього середовища.
Когнітивна структуризація - метод формування гіпотези (топологічної моделі) про функціонування об'єктів на основі досвіду і уявлень людини.
Когнітивна карта - це знаковий (зважений) орграф, що відображає причинно-наслідкові зв'язки між елементами системи, як їх розуміє людина.
2.2 Методологія системного аналізу
Це конкретизація системного підходу щодо проблем управління та проектування систем шляхом використання математичних та евристичних процедур.
ССП - це методологія, яка вказує напрям пошуку і розробки методів аналізу для вирішення проблем. ССП характеризується принципами:
1) елемент об'єкта описується в тій мірі, в якій він важливий для розуміння об'єкта; можуть розглядатися структурні та функціональні аспекти та методи;
2) невіддільність властивостей системи від умов її існування, тобто облік ефектів взаємодії з середовищем;
3) зв'язки і взаємозумовленість властивостей цілого і елементів (у тому числі інтегративну якість, емержентность);
4) джерело перетворення системи та її функцій лежить зазвичай в самій системі, тому основний напрям перетворень - самоорганізація, що базується на широко понимаемом принципі зворотного зв'язку.
Системний аналіз (СА) конкретизує ССП шляхом розробки моделей систем (Мс) і моделей вимог (Мт), тобто є інструментом ССП. Методи СА розрізняються рівнем визначеності Мс і Мт.
Випадок, коли ці моделі формалізовані (виражені у вигляді математичних співвідношень), належить зазвичай до галузі науки, званої дослідженням операцій. Якщо ж у Мс і Мт в якості елемента міститься суб'єктивний фактор (чоловік), то цей випадок відноситься до СА.
2.3 Аналітичні методи системного аналізу
Це, в основному, формалізовані методи, які використовують математизувати виду моделі систем і моделі прийняття рішень при обмеженнях, накладених різного роду допущеннями при моделюванні.
Формалізовано описуються такі етапи, як:
а) процедура генерування альтернатив (наприклад, перебором);
б) оцінка альтернатив за системою показників на основі моделей системи;
в) вибір рішення (модель компромісу).
По виду моделей Мс і Мт розрізняють такі, наприклад, завдання:
аналіз властивостей (характеристик);
синтез систем (синтез топології, структури, параметрів) при детермінованих умовах середовища і системи;
те ж при випадкових характеристики середовища й системи (задачі масового обслуговування);
проектування систем і ряд інших.
Перераховані завдання йдуть у порядку зростання складності і, як правило, нижележащие завдання включають як етап рішення вищерозміщених.
Зауважимо, що вимога повного детермінізму не накладається. Модель системи може бути описана як:
детермінована (диференціальні рівняння, передавальні функції, структурні схеми, мережі і т.д.);
стохастична - топологія, структура, параметри можуть містити невизначеності, викликані випадковими чинниками, характеристики яких відомі (мат. очікування, дисперсія, вид закону розподілу випадкової величини ін);
нечітка (топологія, структура, параметри можуть містити невизначеності, викликані незнанням).
Модель прийняття рішень може включати такі процедури як:
обчислення показників на основі моделей,
спосіб отримання єдиного рішення на основі оптимізації за критерієм чи вибору по прецеденту або ситуації.
У свою чергу, можуть використовуватися різні схеми оптимізації:
лінійне програмування (модель є системою лінійних рівнянь і обмежень),
нелінійне програмування,
динамічне програмування,
варіаційні методи і т.д.
2.4 Математичні методи
Розглянемо деякі методи системного аналізу в якості типових прикладів методів цієї групи.
2.4.1 Метод логічного ранжирування
Метод використовується для задач складання розкладів. Призначення методу: упорядкування етапів виконання деяких робіт.
Припустимо, що є набір робіт (етапів виконання робіт), причому деякі види робіт не можуть бути розпочаті до того, як будуть закінчені інші роботи. Наприклад, визначено причинно - наслідкові відносини між окремими роботами (див. рис. 2.1.): Робота Р 0 є завершальною, їй повинні передувати роботи Р 1, Р 2 і Р 3, роботі Р 1 повинні передувати роботи Р 4, Р 5 і Р 9 і т.д. Тривалість кожної роботи приймемо за одиницю.
Для прийняття рішень потрібно виробити критерій, за яким буде відбуватися оптимізація. В якості критерію візьмемо вага роботи. Він чим більше, тим раніше роботу необхідно виконати. Для вирішення завдання складається матриця ваг (див. табл. 2.1).
В останній колонці таблиці відзначені ваги кожної роботи, рівні сумі чисел у відповідному рядку. Звідси можна визначити послідовність виконання робіт:
Р 11, Р 14 ® Р 12, Р 13 ® Р 7, Р 10 ® Р 5, Р 6, Р 8 ® Р 4, Р 9 ® Р 1, Р 2, Р 3.
Тобто, спочатку виконуються роботи Р 11 і Р 14, після них Р 12 і Р 13 і т.д. Може бути врахована нерівнозначність видів робіт, що виконуються одночасно.
Малюнок 2.1 - Причинно-наслідкові відносини
Таблиця 2.1 - Матриця ваг
Р 0 | Р 1 | Р 2 |