Основные цели моделирования.

Основные цели моделирования.

Модельное исследование начинается с возникновения проблемы – потребности изменить в лучшую сторону существующее либо ожидаемое положение вещей в той или иной области.

Осмысливание или конкретизация проблемы приводит к формулировке целей как желаемого результата будущей деятельности по решению проблемы.

Цель моделирования на этапе постановки задачи является одним из самых важных этапов моделирования. Именно цель позволяет определить, какие характеристики объекта – оригинала считать существенными, а какими можно пренебречь. Цель определяет, каковы будут методы решения поставленной задачи, какие средства, например, программная среда, будут выбраны, и каким образом будут отображены результаты исследования.

Целями моделирования являются:

1. Понимание того, как устроен объект, каковы его структура, основные свойства, законы развития и взаимодействия с окружающей средой. Такие модели помогают понять, как устроен конкретный объект, узнать его основные свойства, установить законы развития и взаимодействия с окружающим миром. В этом случае целью построения модели является познание окружающего мира.

2. Управление объектом или процессом и определение наилучших способов управления при заданных целях.

3. Создание объектов с заданными свойствами.

4. Прогнозирование последствий воздействия на объект.

Основные этапы моделирования.

Процесс моделирования состоит из трех основных этапов: 1) построение модели; 2) исследование модели; 3) использование модели.

В построении модели используется основанный на априорных данных содержательный анализ системы «задача – объект» и выбор класса или, точнее, способа формирования модели. Если исследуемая система не слишком сложна, достаточна изучена и комплекс подлежащих модельному исследованию свойств и характеристик объекта может быть выявлен на основе теоретических представлений и данных, целесообразно избрать аналитический путь построения модели.

Часто из – за сложности, слабой изученности исследуемой системы или отсутствия соответствующих теоретических разработок этот путь не может быть реализован. Альтернативным является путь идентификации объекта, т.е. экспериментального определения существенных для решаемой задачи свойств и характеристик объекта, специально ради построения модели. Эксперимент осуществляется в соответствии со специально разрабатываемым оптимальным планом, данные эксперимента обрабатываются и становятся основой для формального описания системы в виде математической модели вход – выход.

Формализованная модель, построенная теоретическим путем или идентифицированная, оценивается в соответствии с выбранным ранее критерием и либо признается удовлетворительной (принимается), либо отвергается как недостаточно совершенная. В последнем случае возникает необходимость в ее корректировке и итеративном обращении к ранее выполненным этапам.

После принятия модели переходят к следующему этапу – опытной проверке непосредственно в условиях той задачи, для выполнения которой она построена. Наконец, следует заключительный этап процесса моделирования – использование модели по прямому назначению для решения исследовательской или иной задачи.

Модель черного ящика.

Первым наиболее простым и абстрактным уровнем описания системы является модель «черный ящик».

Эта модель системы, о которой внешнему наблюдателю доступны лишь входные и выходные величины, а структура и внутренние процессы неизвестны. Такая модель, несмотря на внешнюю простоту и отсутствие сведений о внутренней структуре, оказывается часто полезной и достаточной для практического использования.

Понятие «черный ящик» было предложено У. Р. Эшби. Система изучается не как совокупность взаимосвязанных элементов, а как нечто целое, взаимодействующее со средой на своих входах и выходах.

С исследованием моделей систем типа «черный ящик» человек сталкивается буквально с первых шагов жизни.

Исследования модели «черный ящик» проводятся путем постепенного изготовления длинного протокола, составленного в хронологическом порядке и показывающего последовательность состояния «входа» и «выхода». В результате такого протокола мы знаем, какими «входами» экспериментатор манипулирует и что происходит при этом на «выходе».

Модель данной системы можно изобразить в виде непрозрачного «ящика», выделенного из окружающей среды, где отображаются только связи системы со средой, в виде перечня «входов» и «выходов».

Модель типа "черный ящик", несмотря на внешнюю простоту и на отсутствие сведений о внутренности системы, часто оказывается полезной, а в ряде случаев единственно применимой при изучении систем.

Построение модели «черный ящик» не является тривиальной задачей, так как на вопрос о том, сколько и какие именно входы и выходы следует включать в модель, ответ не прост и не всегда однозначен. Проблема построения модели типа «черный ящик» заключается в правильном определении цели исследуемой системы. Цель – это субъективный образ (абстрактная модель) несуществующего, но желаемого состояния системы, которое решило бы возникшую проблему. Вся последующая деятельность, способствующая решению этой проблемы, направлена на достижение поставленной цели.

Главной причиной множественности входов и выходов в модели "черного ящика" является то, что всякая реальная система, взаимодействует с окружающей средой неограниченным числом способов. Строя модель системы, мы из этого бесчисленного множества связей отбираем конечное их число для включения в список входов и выходов. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели, существенность той или иной связи по отношению к этой цели. То, что существенно, важно – включается в модель, то, что несущественно, неважно не включается. Именно здесь возможны ошибки. Тот факт, что мы не учитываем в модели, исключаем из рассмотрения остальные связи, что не лишает их реальности, они все равно действуют независимо от нас.

Простота модели «черный ящик» обманчива, так как существует опасность:

1. Неполноты охвата входов и выходов.

2. Описания действия системы на базе статистики.

3. Изменения внутреннего механизма функционирования системы с течением времени.

Модель «черный ящик» обычно используется в случае:

а) когда нет возможности вмешательства в систему;

б) когда нужно получить данные о системе в обычной для нее обстановке, для уменьшения взаимодействия измерений на саму систему;

в) когда отсутствуют данные о внутреннем устройстве системы.

Модель состава системы.

При рассмотрении любой системы обнаруживается, что ее целостность и обособленность, отображенные в модели черного ящика, выступают как внешние свойства. Внутренность же "ящика" оказывается неоднородной, что позволяет различать составные части самой системы. При более детальном рассмотрении некоторые части системы могут быть, в свою очередь, разбиты на составные части и т. д. Те части системы, которые мы рассматриваем как неделимые, называются элементами. Части системы, состоящие более чем из одного элемента, называют подсистемами.

Модель состава описывает из каких подсистем и элементов состоит исследуемый объект.

Элемент – часть системы рассматриваемая исследователем как неделимая.

Подсистема – часть системы, состоящая более чем из одного элемента, объединенных обшей целью, функцией и ресурсами.

Модель состава ограничивается снизу тем, что считается элементом, а сверху – границей системы. Границы определяются целями построения модели.

Основной операцией построения данной модели является разделения целого на части. Система распадается на подсистемы и элементы, подсистема на подсистемы и элементы и т. д.

Сложности построения модели заключаются в следующем:

Во-первых, разные модели состава получаются вследствие того, что понятие элементарности можно определить по-разному. То, что с одной точки зрения кажется элементом, с другой – оказывается подсистемой, подлежащей дальнейшему разделению.

Во-вторых, модель состава является целевой, и для различных целей один и тот же объект потребуется разбить на разные части. То, что для одного обязательно войдет в модель, может совершенно не интересовать другого.

В-третьих, модели состава различаются потому, что всякое разделение целого на части, всякое деление системы на подсистемы является относительным, в определенной степени условным. Другими словами границы между подсистемами условны, относительны.

Главная задача в построении модели состава заключается в том, что бы правильно согласно определению и назначению системы определить цель системы. Разделение целостной системы на части полностью зависит от целей системы (это относится и к границам между частями системы и к границам самой системы).

Модель структуры системы.

Несмотря на полезность моделей «черный ящик» и состава системы, существуют проблемы, решить которые с помощью таких моделей нельзя. Например, чтобы получить велосипед, недостаточно иметь отдельные его детали. Необходимо еще правильно соединить все детали между собой, т. е. необходимо установить между элементами определенные связи – отношения.

Совокупность необходимых и достаточных для достижения цели отношений между элементами называется структурой системы.

Модель структуры системы – модель, описывающая системообразующие связи (отношения между элементами) и потоки, идущие по этим связям, необходимые и достаточные для достижения цели.

Когда мы рассматриваем некую совокупность объектов как систему, то из всех отношений мы выбираем важные, т.е. существенные для достижения цели.

В модель структуры (в список отношений) мы включаем только конечное число связей, которые существенны по отношению к рассматриваемой цели.

Модель структуры системы отображает связи между компонентами модели ее состава, т.е. совокупность связанных между собой моделей "черного ящика" для каждой из частей системы. Поэтому трудности построения модели структуры те же, что и для построения модели "черного ящика".

При рассмотрении структуры системы важно также осознавать различие и связь понятий «отношение» и «свойство».

Свойство – некий атрибут одного объекта, а в отношении участвуют не менее двух объектов.

Отношения могут быть записаны математически:

Пусть Е – множество и есть х Є Е.

Любое свойство х задает в Е подмножество А Є Е всех элементов, обладающих этим свойством.

Пусть R – некоторое отношение, в котором могут находиться элементы х и у, т.е. можно записать x R y или xṜy

Эти отношения связывают два элемента, поэтому называются двухместными, или бинарными.

Примеры построения систем в виде графов.

Примеры построения математических моделей для решения задач.

Пример 2. Приведем интересный пример системы «Продажа – покупка лошади». Продавец N продавал лошадь за 156 руб., но покупатель сказал: «Ваша лошадь таких денег не стоит». Тогда N предложил другие условия: «Если по-твоему цена лошади высока, то купи только ее подковные гвозди, лошадь же получишь тогда в придачу бесплатно. Гвоздей в подкове шесть. За первый гвоздь дай мне всего четверть копейки, за второй полкопейки, за третий копейку, и так далее». Покупатель, соблазненный низкой ценой и желая даром получить лошадь, принял условия продавца, рассчитывая, что за гвозди придется уплатить не более 10 руб. Что произошло в действительности?

Цель моделирования. Определить, кто – покупатель или продавец – остался в проигрыше и насколько.

Построение математической модели.

Чтобы решить эту задачу, давайте построим таблицу стоимости всех гвоздей в подковах. Поскольку, видимо лошадь была на четырех ногах, то общее количество гвоздей нетрудно сосчитать. Их будет двадцать четыре. Построим таблицу, в которой укажем стоимость каждого гвоздя.

Номер гвоздя	Стоимость гвоздя в копейках
	1/4
	1/2
…	…
	2²¹

 

Пусть а_ij представляет собой часть продукции, выпускаемой i-м сектором, которая необходима для производства единицы продукции j-го сектора (i, j =1, 2,..., n). Внешнее потребление продукции, выпускаемой i-м сектором, обозначим через y_i. Тогда можно записать следующее уравнение материального баланса:

 

Данная элементарная модель может быть использована для определения объема продукции, необходимой для удовлетворения заданного спроса при существующей технологии. Возможные обобщения и детализация этой модели образуют основу для так называемой модели «затраты-выпуск».

Назначение классификации.

Классификацией называется разбиение на классы по наиболее существенным признакам. Под классами понимается совокупность объектов, обладающих некоторыми признаками общности. Признак (или совокупность признаков) является основанием (критерием) классификации.

Сама классификация выступает в качестве инструмента системного анализа. С ее помощью структурируется объект (проблема) исследования, а построенная классификация является моделью этого объекта.

Назначение классификации — описание свойств классов и подклассов, видов и подвидов систем, с целью применения ее для идентификации конкретных систем, с которыми сталкиваются люди в тех или иных областях деятельности.

Классификация систем, должна помочь делать оптимальный выбор требуемых систем, экономя время и ресурсы.

24. Проблема построения классификации систем.

Основные причины сложности классификации систем:

1. Множество конкретных разновидностей систем.
2. Абстрактность понимания самой системы.
3. Отсутствие четких общих параметров характеризующих систему.

Сущностная классификация.

Одной из первых попыток классификации систем была попытка Александра Богданова (1873-1928). Суть его классификации в том, что в результате непрерывного взаимодействия формируется три вида систем, которые различаются по степени их организованности — организованные, неорганизованные и нейтральные.

В настоящее время существуют самые разнообразные подходы к классификации систем. Полной классификации систем в настоящее время нет, более того, не выработаны окончательно ее принципы. Разные авторы предлагают разные принципы классификации, а сходным по сути - дают разные названия.

Анализ известных классификаций систем показал, что наиболее полной, в которой положена концепция, объясняющая классифицируемые явления является сущностная классификация предложенная Ю.П. Сурминым. Согласно данной классификации, любая система характеризуются четырьмя основными параметрами: субстанцией, строением, функционированием и развитием.

Понятие иерархии систем.

Иерархия (от греческого hieros – священный и arche – власть) – расположение частей или элементов целого в порядке от высшего к низшему.

Мир состоит из различных простых систем, которые в свою очередь формируют более сложные системы. Более сложные системы формируют еще более сложные и т.д. Возникает иерархия систем, в которой системы высоких уровней организации базируются на системах более низких уровней организации. Система, являющаяся элементом данной системы, называется подсистемой данной системы. Система, элементом которой является данная система, называется надсистемой данной системы.

27. Правила разбиения системы на подсистемы.

Правила разбиения системы на подсистемы:

- каждая подсистема должна реализовать единственную функцию системы;

- выделенная в подсистему функция должна быть легко понимаема независимо от сложности ее реализации;

- связь между подсистемами должна вводится только при наличии связи между соответствующими функциями системы;

- связи между подсистемами должны быть простыми (насколько это возможно);

- число уровней, число подсистем каждого уровня может быть различным, но подсистемы, непосредственно входящие в одну систему более высокого уровня, действуя совместно, должны выполнять все функции той системы, в которую они входят.

28. Понятие иерархической структуры.

Иерархическая структура — многоуровневая форма организации объектов со строгой соотнесенностью объектов нижнего уровня определенному объекту верхнего уровня (У подчиненного может быть только один руководитель).

29. Понятие об иерархической лестнице.

Понятие об иерархической лестнице (или о принципе пирамиды) является мощным инструментом и в ней заключается основное преимущество системного анализа. Невозможно анализировать всё громадное количество информации, характеризующее бесконечное число различных элементов. Понятие иерархии систем резко сужает число элементов, подлежащих анализу.

иерархическая лестница систем – это, по сути, иерархическая лестница блоков управления систем. Эта лестница строится по принципу пирамиды. Наверху один начальник (блок управления всей системы), под ним несколько его конкретных подчинённых (блоки управления подсистем системы), под каждым из них их конкретные подчинённые (блоки управления ниже стоящих подсистем) и т.д.

30. Цели иерархической системы.

Конечная главная цель системы является логической суммой подцелей её подсистем. Цель складывается из подцелей.

Нет систем в виде неделимого объекта, любая система состоит из элементов. А каждый элемент, сам является системой со свой целью, являющейся подцелью генеральной цели. Для достижения цели система делает множество различных действий и каждое из них является результатом действия её элементов. Логической суммой всех результатов действий подсистем системы является конечная функция – результат действия данной системы.Главная цель системы является суммой целей её подсистем.

Ответы 31-40:

31. Иерархическая система управления.

 

Иерархическая система управления. Управляющая система всегда находится на верхней ступени иерархии, другая управляемая, ниже на одну ступень иерархии. У управляемой системы, в свою очередь есть свои подсистемы на ещё более низкой ступени иерархии с их блоками управления и с их входами установки. Таким образом, система состоит из подсистем, но и сама она может входить в качестве подсистемы в состав другой системы, стоящей на более высокой ступени системной иерархии.

Число иерархических ступеней может быть любым. Для систем управления деление системы возможно до тех пор, пока полученная при очередном делении подсистема не перестает выполнять функции управления. С этой точки зрения системой управления низшего иерархического уровня являются такие подсистемы, которые осуществляют непосредственное управление конкретными орудиями труда, механизмами, устройствами или технологическими процессами. Система управления любого другого уровня, кроме низшего, всегда осуществляет управление технологическими процессами не непосредственно, а через подсистемы промежуточных, более низких уровней.

От подсистем, расположенных на более высоком уровне, идет поток управляющих воздействий, а информация о текущем состоянии объекта управления более низкого уровня поступает подсистемам более высокого уровня. Рассматривая своеобразное «дерево» управления, можно отметить, что преимущество иерархической структуры управления состоит в том, что решение задач управления возможно на базе локальных решений, применяемых на соответствующих уровнях иерархии управления.

 

32. Первоочередные задачи автоматических систем управления.

 

- разработка прогнозов и программ развития производственного комплекса, а также долгосрочное планирование производства по всему комплексу предприятий;

- среднесрочное и краткосрочное технико-экономическое планирование;

- оперативное управление производственным комплексом, задачи учета, контроля и анализа выполнения планов и результатов производственно – хозяйственной деятельности по предприятиям и организациям комплекса;

- планирование и управление снабжением предприятий отрасли и сбытом готовой продукции;

- планирование и управление капитальным строительством и реконструкцией действующих предприятий;

- планирование и управление исследованиями и разработками (НИР и ОКР), а также всем комплексом мероприятий по научно- техническому прогрессу по предприятиям комплекса.

 

33. Иерархические системы в крупных автоматизированных комплексах.

 

Развитие электронно- вычислительной техники, системного анализа, исследования операций, различных методов моделирования и теории автоматического управления позволили решить ряд проблем связанных с управлением сложными техническими объектами и крупными производственными комплексами.

Примерами решения подобных задач могут служить автоматизированные системы управления (АСУ) рядом крупных химических производств, энергетических и металлургических комплексов и т. д.

 

34. Основные функции системы управления сталелитейным заводом.

 

а) планирование производства;

б) составление рабочих заданий и координация работ;

в) управление технологическими процессами.

 

35. Вертикальная соподчиненность.

 

Любая иерархия состоит из вертикально соподчиненных подсистем; это означает, что вся система представляет собой семейство взаимодействующих подсистем. «Подсистемой» здесь понимается просто осуществление процесса преобразования входных данных в выходные.

Преобразование входных данных в выходные может быть динамическим, протекающим чаще всего в реальном масштабе времени процессом с заранее заданным детерминированным алгоритмом и последовательно выполняемыми операциями.

Преобразование может также представлять собой так называемую процедуру «решения проблемы». В данном случае операции могут быть выполнены в разное время и в разной последовательности (системы с недетерминированным алгоритмом).

Входы и выходы могут быть распределены по всем уровням, хотя чаще всего обмен со средой происходит на более низком (или самом низком) уровне.

Взаимодействие между уровнями не обязательно происходит только между каждыми двумя близлежащими уровнями, а зависит от того, что именно мы рассматриваем в качестве подсистемы на данном уровне.

 

36. Право вмешательства.

 

На деятельность подсистемы любого уровня непосредственное и явно выраженное воздействие оказывают вышерасположенные уровни, чаще всего ближайший старший уровень. Это воздействие носит для нижележащих уровней обязывающий характер и в нем находит свое выражение приоритет действий и целей более высоких уровней. В дальнейшем мы это воздействие на более низкие уровни будем называть вмешательством. В системах с детерминированным алгоритмом выполнения вмешательство обычно проявляется в виде изменения параметров подсистем нижележащего уровня.

В системах с недетерминированным алгоритмом выполнения, приоритет действий задает последовательный порядок получения решений на разных уровнях; обычно проблема (или алгоритм получения решения) на нижележащем уровне не определяется в окончательном виде до тех пор, пока не решена проблема на вышележащем уровне. Чтобы подчеркнуть значение приоритета в установлении порядка действий, мы будем называть элементы верхнего и нижнего уровней соответственно вышестоящими и нижестоящими.

 

37. Взаимозависимость действий.

 

Успешность действия системы в целом и фактически элементов любого уровня зависит от поведения всех элементов системы. Успешность работы верхнего уровня зависит не только от осуществляемых им действий, но и от соответствующих реакций нижних уровней, точнее от их суммарного эффекта. Поэтому можно считать, что качество работы всей системы обеспечивается обратной связью, т. е. реакциями на вмешательство, информация о которых направляется снизу вверх

 

38. Основные виды иерархий.

 

Характерны следующие виды иерархии: временная, пространственная, функциональная, ситуационная и информационная.

Временная иерархия. Признаком деления здесь является интервал времени от момента поступления информации о состоянии объекта управления до момента выдачи управляющего воздействия. Чем больше интервал, тем выше уровень (ранг) элемента. Управление может осуществляться в реальном времени с интервалом, равным суткам, декаде, месяцу, кварталу и т.д. Причем управляющий интервал выбирается не произвольно, а исходя из критериев, определяющих устойчивость и эффективность функционирования всей системы.

Пространственная иерархия. Признаком деления здесь является площадь, занимаемая объектом управления. Чем больше площадь объекта, тем выше его ранг. Данный признак является субъективным, так как не всегда площадь, занимаемая объектом, соответствует ее значимости, и ее можно использовать в случае аналогичности параметров элементов одного уровня.

Функциональная иерархия. В ее основе лежит функциональная зависимость (подчиненность) элементов системы.

Ситуационная иерархия. Деление на уровни в данном случае осуществляется в зависимости от эффекта, вызываемого той или иной ситуацией, например, от ущерба, возникающего в результате аварии или выхода из строя оборудования.

Информационная иерархия. В настоящее время этот вид иерархии является очень существенным в связи с возросшим значением информации для управления. В основе деления на уровни лежит оперативность и обновляемость информации. Именно через эти характеристики прослеживается иерархия информации по уровням управления предприятием.

Виды иерархии информации. Важным аспектом информации является ее главенствующая роль в процессе управления. Круг объектов управления чрезвычайно широк и разнообразен: экономика, территория, социальная сфера, производство, научный эксперимент, образование и др. На нижнем уровне хранится и обрабатывается повторяющаяся, часто обновляющаяся информация, необходимая для повседневной деятельности, т.е. для оперативного управления.

Следующий уровень составляет информация более обобщенная, чем оперативная, и используемая не так часто. Информация группируется по функциональным областям и применяется для поддержки принятия решения по управлению производством. На верхнем уровне хранится и обрабатывается стратегическая информация для долгосрочного планирования. Для нее характерны высокая степень обобщенности, неповторяемость, непредсказуемость и редкое использование.

 

39. Примеры иерархического описания систем.

 

40. Страты. Уровни описания, или абстрагирования.

 

Сложную систему почти невозможно описать полно и детально, что по существу вытекает уже из определения такой системы. Основная дилемма состоит в нахождении компромисса между простотой описания, что является одной из предпосылок понимания, и необходимостью учета многочисленных поведенческих (т.е. типа вход — выход) характеристик сложной системы. Разрешение этой дилеммы ищется в иерархическом описании.

Система задается семейством моделей, каждая из которых описывает поведение системы с точки зрения различных уровней абстрагирования. Для каждого уровня существует ряд характерных особенностей и переменных, законов и принципов, с помощью которых и описывается поведение системы.

Чтобы такое иерархическое описание было эффективным, необходима как можно большая независимость моделей для различных уровней системы. Чтобы отличить эту концепцию иерархии от других, используют термин стратифицированная система, или стратифицированное описание. Уровни абстрагирования, включающие стратифицированное описание, называют стратами.

На каждой страте в иерархии структур имеется свой собственный набор переменных, которые позволяют в значительной степени ограничить изучение только одной стратой. Независимость страт открывает возможность для более глубокого и детального изучения поведения системы. Однако, предположение о полной независимости страт было бы неоправданным, поэтому пренебрежение их взаимной зависимостью может привести лишь к неполному пониманию поведения системы в целом.

В самом деле, ограничение, скажем, только биологическим исследованием системы «человек» уже само по себе означает изоляцию, ибо совершенно очевидно, что рассматриваемая система может быть описана также, с одной стороны, на страте химии или физики, а с другой — на страте экологии или социологии.

Ответы 41-50:

ВЫБОР КАК РЕАЛИЗАЦИЯ ЦЕЛИ.

Выбор является действием, придающим всей деятельности целенаправленность. Именно выбор реализует подчиненность всей деятельности определенной цели или совокупности целей. Рано или поздно наступает момент, когда дальнейшие действия могут быть различными, приводящими к разным результатам, а реализовать можно только одно действие, причем вернуться к ситуации, имевшей место в этот момент, уже (как правило) нельзя.

 

Способность сделать правильный выбор в таких условиях – очень ценное качество, которое присуще людям в разной степени. Великие полководцы, выдающиеся политики, гениальные инженеры и ученые, талантливые администраторы отличались и отличаются от своих коллег или конкурентов прежде всего умением принимать лучшие решения, делать лучший выбор.

 

Естественно стремление понять, что такое “хороший выбор”, выработать рекомендации, как приблизиться к наилучшему решению, а если возможно, то и предложить алгоритм получения такого решения. Работа многих исследователей в этом направлении выявила характерную ситуацию, типичную для моделирования (в данном случае – моделирования процессов принятия решений): полная формализация нахождения наилучшего решения возможна, но лишь для хорошо изученных (хорошо структурированных) задач; для решения слабо структурированных задач полностью формальных алгоритмов не существует (если не считать тривиального и далеко не всегда приемлемого алгоритма перебора, т.е. метода проб и ошибок), но опытные и способные специалисты часто делают выбор, оказывающийся хорошим. Современная тенденция практики выбора в естественных ситуациях состоит в сочетании способности человека решать неформализованные задачи с возможностями формальных методов и компьютерного моделирования (например, диалоговые системы поддержки решений, экспертные системы, информационно-поисковые системы, системы управления базами данных, автоматизированные системы управления и т.п.).

 

Задачи выбора чрезвычайно многообразны, различны и методы их решения. Прежде всего введем понятия, общие для всех задач выбора.

 

Будем представлять принятие решения как действие над множеством альтернатив, в результате которого получается подмножество выбранных альтернатив (обычно это одна альтернатива, что не обязательно, а иногда и невозможно). Сужение множества альтернатив возможно, если имеется способ сравнения альтернатив между собой и определения наиболее предпочтительных. Каждый такой способ будем называть критерием предпочтения. Обратим внимание на то, что при таком описании выбора считают сами собой разумеющимися, уже пройденными, два чрезвычайно важных этапа: 1) порождение множества альтернатив, на котором предстоит осуществлять выбор; 2) определение целей, ради достижения которых производится выбор. В практике системного анализа реализация этих этапов связана с определенными трудностями, для преодоления которых необходимы свои приемы и методы. В гл. 9 мы вернемся к этим действиям, отнеся их к числу этапов системного анализа, а пока будем считать, что исходное множество альтернатив, из которых требуется выбрать наиболее предпочтительные, уже задано и преследуемые нами цели определены настолько детально, что уже имеются критерии оценки и сравнения любых альтернатив.

 

 

УСЛОВНАЯ МАКСИМИЗАЦИЯ.

 

Это второй способ решения задач многокритериального выбора. Он заключается в использовании того факта, что частные критерии обычно неравнозначны между собой. Наиболее явное выражение этой идеи состоит в выделении основного, главного критерия и рассмотрении остальных как дополнительных, сопутствующих. Такое различие критериев позволяет сформулировать задачу выбора как задачу нахождения условного экстремума основного критерия при условии, что дополнительные критерии остаются на заданных им уровнях.

 

Основные выводы:

- Данный метод используется, когда частные критерии неравнозначны между собой.

- Метод состоит в выделении одного основного критерия, при этом остальные критерии задаются диапазонами значений и играют роль ограничителей.

- Основной задачей является нахождение условного экстремума основного критерия в приемлемых диапазонах остальных критериев.

 

МЕТОД УСТУПОК.

Процедура решения многокритериальной задачи методом последовательных уступок заключается в том, что все частные критерии располагают и нумеруют в порядке их относительной важности; максимизируют первый, наиболее важный критерий; затем назначают величину допустимого снижения значения этого критерия и максимизируют второй по важности частный критерий при условии, что значение первого критерия не должно отличаться от максимального более чем на величину установленного снижения (уступки);

Снова назначают величину уступки, но уже по второму критерию и находят максимум третьего по важности критерия при условии, чтобы значения первых двух критериев не отличались от ранее найденных максимальных значений больше чем на величины соответствующих уступок; далее подобным же образом поочередно используются все остальные частные критерии; оптимальной обычно считают любую стратегию,

которая получена при решении задачи отыскания условного максимума последнего по важности критерия.

Удобным свойством данного способа является возможность задавать желательные значения критериев как в виде точных, так и в виде верхних или нижних границ.

Основные выводы:

- метод последовательных уступок целесообразно применять для решения тех многокритериальных задач, в которых все частные критерии естественным образом упорядочены по степени важности;

- метод последовательных уступок представляет собою итерационную процедуру, используя которую разработчик, давая допустимые приращения одним параметрам, анализирует изменение других, принимая решение о допустимости вводимых уступок.

 

Метод «мозговой атаки.

Метод «Мозговой атаки» (коллективной генерации идей, мозгового штурма, дискуссионных методов). Метод основан на свободном выдвижении идей, направленных на решение проблемы.

Метод «Мозгового атаки» базируется на психологических и педагогических закономерностях коллективной деятельности.

Успех проведения мозговой атаки зависит от соблюдения двух принципов. Один из них лежит в области теории синергетики. Он заключается в следующем: при совместном обсуждении появляются идеи более высокого качества, чем при индивидуальной р