Теория Информационных Процессов и Систем.

Теория Информационных Процессов и Систем.

 

В XX веке произошла Научно-Техническая Революция, которая проявилась в том, что коренным образом изменились производственные силы. Основная производственной силой стала наука. И, начиная с этого времени изменилось все вокруг. Изменилась общественная жизнь: психология взаимоотношения людей с природой. Все государства повышают ассигнования на развитие науки и организуют планирование и управление научной деятельностью. Можно выделить дваглавных направления научно-технического прогресса(НТП):

· Комплексная автоматизация производства, контроля и управления

· Открытие и использование новых видов энергии, создание и применения новых видов материалов.

Автоматизация – процесс в развитии машинного производства, при котором функции управления и контроля передаются приборам и различным автоматическим устройствам.

Цель автоматизации – повышение эффективности труда, улучшение качества продукции, создание условий для оптимального использования всех ресурсов производства.

 

Тенденции развития народного хозяйства:

· Увеличивается сложность технических средств

· Расширяется специализация предприятий, кооперация предприятий

· Повышение качества управления

В связи с этими тенденциями, появляются большие и чрезвычайно сложные системы, в том числе и системы управления. Для этих систем характерны такие проблемы, которые связаны в основном не столько с расширением свойств и функционированием самих элементов системы, сколько связаны с выбором наилучших структур, взаимодействием между этими элементами, нахождением наилучших режимов функционирования элементов и т.д..

Для решения этих новых задач необходимо было привлекать специалистов различных областей знаний и организовывать взаимопонимание между ними. Отсюда возникает системный подход к анализу явлений. Возникает теория систем.

 

Понятие системы возникает тогда, когда что-то, которое невозможно отобразить и представить простым выражением. Это что-то является большим, громоздким, сразу не совсем понятным, но оно является целым, единым.

В отличие от понятия множества, система подчеркивает целостность элементов входящих в систему, системе еще присуща цель функционирования.

Системный подход был предложен впервые философами. Первое упоминание термина тектология было описано русским ученым Богдановым в конце XIX века. В начале XX века биолог Людвиг Фон Берталамфи впервые ввел термин теория систем.

 

Эта теория изучает такие аспекты предметов, которые являются следствием общих свойств систем и получили наиболее широкое распространение в сфере формальных научных дисциплин. В России, начиная с 30-х годов, этой теорией занимаются философы. Благодаря им возникают новые направления в науке. Основное направление называется системный анализ.

Первоначально системный анализ трактуется так: этоконкретные методы выбора наилучших решений для возникшей проблемы.

Проблема принятия решений возникает тогда, когда решаемая задача усложняется настолько, что даже для ее постановки сразу нельзя предложить подходящий аппарат формализации и требует усилия специалистов из различных областей.

Пример: доставка груза из A в B проблема возникает тогда, когда вводятся критерии и требования к достижению цели, а также накладываются ограничения(время, скорость). Для решения задачи необходимо получить выражение, которое связывает воедино цель и средства достижения. Это может быть реализовано различными способами:

· Аналитически

· Поиск статистических закономерностей

· Введение некоторых правил, позволяющим принять решение

· Построение модели, на основе какой либо гипотезы и с помощью этой модели возможность проиграть различные варианты решения задач.

 

Системный анализ -совокупность определенных научных методов и практических проемов для решения разнообразных проблем, которые возникают во всех сферах целенаправленной деятельности общества.

Он опирается на системный подход к решению, математические методы, современные методы управления.

Основная процедура системного анализа – построение обобщенной модели, которая отражает реальную ситуацию.

 

Родственные направления системного анализа:

· Исследование операций - дисциплина, которая занимается выработкой количественных рекомендаций необходимых при планирования и организации операций. Операция – любое целенаправленно действие человека, группы или человекомашинной системы.

· Системотехника (теория больших систем) – изучает методы синтеза систем на основе изучения функционирования отдельных элементов системы. Согласно этой теории разрабатываются элементы, выполняющие строго определенные функции, чтобы создать систему с заданными функциями, из набора элементов выбираются те, которые обладают заданными характеристиками. Наука более технично результативно используется при проектировании систем любой природы.

Всё развитие общества, а также развитие теории управления сталкивается с так называемыми информационными барьерами:

· Иерархия управления - при развитии общества создавались иерархические системы управления обществом, а также правила взаимоотношений между людьми. Сначала - религия, затем законодательная система и различные экономические рычаги.

· Ограниченная способность людей перерабатывать поступающую информацию – сложность решаемых задач управления растет быстрее, чем число занятых в управлении людей. В начале XX века, в США: на 1 управленца – 40 рабочих, в1958 г. 6 рабочих, 1965 г. – 1 рабочий.

Причины:

1) В ХХ веке резко возросла сложность техники. Если в начале века 1 рабочий мог делать только небольшую операцию, то в конце века он управляет линиями, цехами

2) Управленческий персонал все больше занимается технической подготовкой, материальным, кадровым, финансовым и другим обеспечением.

 

Проектирование систем можно поделить на 2 группы:

1) Макропроектирование – занимается функционированием системы в целом.

2) Микропроектирование – занимается разработкой элементов систем.

 

В теории управления и систем рассмотрим макропроектирование, которое включает в себя:

1) Определение целей создания системы и круга решаемых задач

2) Описание факторов, действующих на систему, которая подлежит обязательному учету.

3) Выбор показателей эффективной системы

 

Если посмотреть на информацию, как на ресурс, то в данном случае информация должна информация должна приносить новые сведения, которые позволяют улучшить процессы, связанные с преобразование вещества, энергии и самой информации.

В данном случае с информацией связаны понятия: «источник» и «потребитель». Существуют 3 фазы существования информации:

1) Ассимилированная информация - представление информации в сознании человека, наложенное на систему его понятий и оценок.

2) Документированная информация – те сведения, которые зафиксированные в какой либо знаковой форме на физическом носителе.

3) Передаваемая информация – сведения в момент передачи информации от источника к потребителю.

 

Правильное восприятие информации может быть затруднено из-за наличия помех/шумов.

 

Информационные шумы

1. Синтаксический – информация, в которой нет смысла по определенному принятому соглашению. Синтаксический фильтр содержит набор правил, позволяющий различать осмысленные и бессмысленные последовательности знаков.

2. Семантический:

1) Каждое сообщение должно расширять знания потребителя о передаваемом предмете.

2) При передаче кода осуществляется проверка на существование этого кода и контроль сообщения на соответствие с уже имеющейся информацией.

3. Прагматический:

- Устанавливается степень ценности информации для потребителя (своевременность, полнота, доступность)

Для каждого шума существует свой фильтр.

 

По пути от источника к потребителю информация проходит через ряд устройств и на промежуточных стадиях, семантические и прагматические свойства отступают на 2-й план, так как потребитель в данный момент отделен от информации. В этом случае понятие информации заменяется, на более узкое понятие - данные.

Данные - набор фактов, символов, которые лексически и синтаксически связаны между собой. Данные безразличны к семантическому и прагматическому шумам.

 

Информация существенно зависит от тех процессов, которые протекают в изучаемой системе. Если это, например, процессы в сфере производства, распределения, обмена, потребления материальных благ, то это экономическая информация, если процессы протекают в вычислительной системе - это данные

 

Признаки, по которым осуществляется классификация информации:

1) Отношение к данной управляющей системе. Поэтому признаку сообщения делится на входные, выходные и промежуточные.

2) Признаки времени делятся на перспективные и ретроспективные (учетные данные).

3) Функциональные признаки разбивают систему согласно по способу функционирования, различают подсистемы объектов: химические, физические и другие процессы.

Система

Первое определение дал Людвиг Фон Берталамфи.

Система - комплекс взаимодействующих элементов, которые находятся в определенных взаимоотношениях друг с другом и внешней средой.

Затем в определениях появляется целостности, цели для системы. С появлением системного анализа появляется понятие пассивного или активного наблюдателя. Понятие системы меняется в зависимости от количества факторов и степени абстракции.

Определение системы:

D1: S = A (1, 0) – система есть нечто целое. Отношение А(1, 0) означает наличие или отсутствие целостности.

D2: S = (орг, M) – система есть организованное множество. орг. – это операция организации, приложенная к множеству M.

D3: S = ({m}, {n}, {r}) – система есть множество вещей, свойств, отношений.

D4: S = (, ST, BE, E) - множество элементов , образующих структуру ST. Обеспечивают определенное поведение BE, в условиях окружающей среды E.

D5: S = (x, y, z, H, G) – для автоматики. Система есть множество входов x, выходов y, состояний z, которые характеризуются операторами перехода H и операторами выхода G.

D6: S = (GN, RD, MB, EV, FC, RP) в биологической система: система учитывает биологическое начало GN, условие существования RD, обменные процессы MB, развитие EV, функционирование FC, воспроизводство RP.

D7: S = (F, SC, R, FL, FQ, CO, JN) в нейрокибернетических исследованиях:

- F – модель

- SC – связь

- R – пересчет

- FL - признак самообучения

- FQ – самоорганизация

- CO - проводимость связей

- JN - возбудимость моделей.

D8: S = (T, x, y, z, , V, , ) используется в автоматизированном управлении и расширяет пятое определение.

- T – время

- x,y,z - как в D5

- - класс операторов на выходе

- V - значение операторов на выходе

- и - операторы функциональной связи.

D9: S = (PL, RV, RJ, EX, PR, DT, SV, RD, EF) используется для организации систем.

- PL - цели и планы

- RV - внешние ресурсы

- RJ - внутренние ресурсы

- EX - исполнители

- PR - процессы

- DT - помехи

- SV - контроль системы

- RD - управляемость системы

- EF - эффект системы

 

Определение системы можно продолжать до тех пор, пока количества элементов, связей, действий в модели, не будет соответствовать реальной системе для решения поставленной задачи. На практике поступают следующим образом: сначала рекомендует воспользоваться полным описанием системы, затем выделить те факторы, которые наиболее сильно влияют на её функционирование и сформировать рабочее описание системы.

 

Элемент - простейшая, неделимая часть системы, с точки зрения конкретной задачи и поставленной цели.

Подсистема - более крупный комплекс, чем элемент, но в то же время более детальная часть, чем система в целом. Подсистема обладает свойствами системы, в частности цельностью, но она может иметь свою цель функционирования.

Структура – расположение; означает наиболее существенные взаимоотношения между элементами и их группами. Она обеспечивает связь между ними. Структура мало меняется во время работы системы, так как обеспечивает её существование. Структура может быть представлена графически, в виде матриц, множеств, графов.

Часто структура представляется в виде иерархически расположенных элементов.

В том случае, если компоненты нижнего уровня подчиняются только первому из компонент вышележащего уровня, то такая система является называются системами сильной иерархии (дерево графа).

Если существуют связи между элементами в пределах первого уровня, или же существует связь компонента нижнего уровня с несколькими компонентами более высокого уровня, то такая система называется системой со слабой иерархией.

Связь обеспечивает возникновения и сохранения структуры и целостных свойств системы. Она характеризуются направлением, силой и характером.

Связь делится:

1. Направленные и ненаправленные

2. Сильные и слабые

3. Подчинения и равноправно управляемые

4. Прямые и обратные

 

Состояние системы -мгновенный срез системы. Состояние определяется через входные и выходные сигналы.

U - входной управляющий сигнал

X - возмущение сигнала

- элементы системы

Z_t = f( _t, U_t, X_t)

Состояние - множество существующих свойств, которыми обладает система в данный момент времени.

Поведение системы -способность системы переходить из одного состояния в другое.

Z_t = f(Z_t-1, X_t, U_t, _t)

Внешняя среда - множество элементов, которые не входят в систему, но оказывают влияние на поведение системы.

Цель системы - идеальное устремление, которое позволяет увидеть перспективы и реальные возможности системы.

 

Формально, качество функционирования системы можно описать переменными:

U₁,U₂,…U_n. Одна из них, например: U₁ поддерживает в экстремальном значении.

U₁ = f(x,y,t,..)- целевая функция системы.

На остальные переменные накладываются ограничения. Часто функция f не имеет явного выражения и может быть задана алгоритмически.

 

Информационная система - система, которая функционирует во времени, её деятельность заключается в сборе, хранении, обработке и распространении информации о деятельности какого либо объекта.

Информационная система создается для конкретного объекта и должна копировать взаимосвязь элементов этого объекта.

Чтобы построить Информационную систему, нужно обладать принципами построения, функционирования системы:

 

1. Принцип соответствия - Информационная система должна обеспечивать функционирование объекта с заданной эффективностью, эффективность должна быть выражена количественно.

2. Принцип экономичности - затраты на обработку информации должны быть меньше экономического вы по использованию данной системы.

3. Принцип регламентированности - информация в Информационной системе может поступать и обрабатываться по расписанию, либо с заданной периодичностью.

4. Принцип самоконтроля - Информационная система должна обеспечивать обнаружение и исправление ошибок данных и в процессе их обработки.

5. Принцип интегральности - сведение к минимуму вводимой информации и множества использованных результатов работы Информационной системы.

6. Принцип адаптивности – способность Информационной системы менять свою структуру и поведение для достижения оптимального результата.

 

Особенности систем и ИС:

1. Большие объемы информации.

2. Большой вес в логической обработки данных.

Это выливается в сложные, дорогие процессы. Встает задача оценки эффективности ИС. Для этого разрабатываются некие числовые характеристики, которые называются критериями эффективности. Эти критерии должны удовлетворять следующим требованиям:

1. Прямая зависимость от процесса проектирования и функционирования системы.

2. Должны давать наглядное представление о целях системы.

3. Иметь простой алгоритм расчета.

4. Допуск приближенной оценки по экспериментальным данным.

Критерии эффективности должны оценивать:

1. Систему в целом.

2. Отдельные составляющие этапов проектирования системы

3. Важнейшие компоненты этапа эксплуатации системы.

Цели функционирования ИС:

1. Обеспечить максимальной полнотой информации

2. Обеспечить максимальной возможной скоростью представления информации.

3. Обеспечить максимальное удобство взаимодействия ИС с пользователем.

Все это обеспечивает повышение эффективности управления объектом.

Эффективное использование ресурсов ИС

a)Сокращение расходов на создание, эксплуатацию, развитие ИС.

b) Максимальное извлечение информации из имеющихся объемов данных.

c) Сокращение избыточности данных.

 

Критерии работы системы, соответствующей поставленным целям:

1. Отношение объема информации данных к объему информации управления.
2. Время обработки информации.
3. Время которое необходимо потребителю на запрос необходимой информации и её использование в управлении.
4. Сумма капитальных вложений и текущих затрат на создание, эксплуатацию и развитие системы.
5. Соотношение объемов входной и выходной информации.
6. Доля избыточной информации в общем объеме данных.

Все критерии противоречивы. При их выборе необходим компромисс.

Классификация ИС

ИС можно классифицировать по многим аспектам в зависимости от цели и задачи.

1) По функциональным признакам.

2) По режиму работы.

3) По способам представления вычислительных ресурсов.

4) По виду отображаемых объектов.

5) По виду научного направления.

6) По виду формализованного аппарата.

7) По типу целеустремленности.

8) По сложности структуры и поведения

9) По степени организованности.

 

Функциональность системы.

1. Системы обработки данных (СОД)

2. Информационно поисковые системы (ИПС).

3. Автоматизированные система управления (АСУ).

4. Интеллектуальная ИС (ИИС).

Экспертные, обучающиеся системы, САПР.

Для СОД характерно наличие математических соотношений, которые позволяют вычислять значения элементов выходной информации по известным значениям входной информации без применения каких либо методов оптимизации процессов управления. СОД производит обслуживание специалистов органа управления, которые принимают управленческие решения.

 

Решение, которое принимается органом управления передаются напрямую в управляемый объект, минуя СОД.

Используются следующие потоки информации:

1. Для СОД – входная информация от УО
2. Информация от внешней среды.
3. НСИ
4. Выходная информация, которая выработана СОД, на основании всей поступившей информации, передаётся в органы управления.

Частично не обработанная информация идет в ОУ.

Внутри СОД существует промежуточная информация, необходимая для следующих расчетов.

 

Если СОД способна выбрать управленческие решения, то она остается АСУ.

Принятие решений может осуществляться как с помощью математических методов, так и с помощью моделирования действий специалистов по принятию решений.

Открытые и закрытые системы

Открытая система способна обмениваться с внешней средой энергией и информацией. Закрытая (замкнутая) система изолирована от внешней среды

 

Организация

1) Хорошо организованная система – где определены все элементы, взаимосвязи, правила объединения элементов в более крупные компоненты.

Чтобы представить такую систему необходимо определить все связи между элементами и целями, с точки зрения которых, рассматривается данный объект. Это можно сделать в виде математического выражения связывающего цель и средства системы.

При описании хорошо организованной системы учитываются только существенные связи для выполнения заданной цели.

2) Плохо организованная система (диффузная) – для таких систем не ставится задача определить все возможные компоненты. Система будет характеризоваться набором некоторых параметров, которые находятся с помощью правил, которые характеризуют исследуемый объект на основании такого выбора получают некие общие характеристики, которые распространяются на всю систему в целом с соответствующими оговорками. К таким системам относятся системы массового обслуживания.

3) Само организованная система – для неё характерна стохастичность поведения, не стационарность отдельных параметров., способность адаптироваться к изменяемым условиям среды, способность изменять свою структуру, но при этом сохранять свойство целостности, способность формировать варианты поведения и выбирать из них наилучший в соответствии с заданными критериями.

Сложности систем.

1) Большие – от 10⁴ - 10⁷

2) Маленькие – от 10 - 10³ элементов

3) Сложные

4) Простые

ультра сложные: 10⁸ - 10³⁰

суперсистемы: 10⁸ - 10³⁰

 

Сложные системы – это те, которые нельзя корректно описать математическими методами.

Для случая моделирования систем с помощью ЭВМ, используются 2 основных ресурса:

1. Объем памяти

2. Использованное машинное время

Эти ресурсы ограничивают решение больших задач в реальном масштабе времени.

Будем считать системы, моделирование которых затруднено в следствии большой размерности – большими. Эти системы можно перевести в малые использую ложные вычислительные средства (разбиение на маленькие задачи).

1. Использование более мощных вычислительных систем
2. разбиение исходной задачи на задачи малой размерности

Информация – третий ресурс системы и главным признаком простоты системы является достаточность информации для управления.

В таком случае сложными будем называть системы, в моделях которых не хватает информации для эффективного управления. В данном случае свойства сложности будут отражать отношения между самой системой и её моделью.

 

Существуют 2 способа перевести сложную систему в простую:

1.Выяснение конкретной причины случайности, получение недостающей информации и внесения её в модель.

2.Смена цели – этот способ в технических системах малоэффективен, но в социальных системах это единственный выход.

Типы систем:

1.МП – малые простые системы (для пользователя: исправный утюг, холодильник; для профи: неисправный утюг)

2.МС – малая сложная (неисправный бытовой прибор)

3.БП – большие простые – кодовый замок для вора.

4.БС – организм.

Для больших систем существует ряд характерных особенностей:

1.Большое число элементов в системе

2.Взаимосвязь и взаимодействие между элементами

3.Иерархичность систем управления

4.Наличие человека в контуре управления, на которого возлагаются большие функции:

Сложность систем имеет двоякую природу:

1.Сложность структуры (статическая сложность)

2.Сложность поведения системы (динамическая сложность)

Это свойства независимы.

 

1) Даже в элементарных системах могут возникнуть неожиданные явления, если сложность взаимосвязей и взаимодействия не изучена должным образом. Это может быть вызвано существующей в системе структурой.

Пример: Существует система из n элементов. Для ее изучения, при условии, что все элементы не связаны друг с другом, необходимо провести n исследований, а если все элементы связаны и связь AàB ≠ BàA, то надо рассмотреть n(n-1) вариантов.

Если в данной системе связи могут быть или отсутствовать в данный момент, то общее число состояний системы будет , поэтому при описании системы стараются сократить число изучаемых состояний системы или разбить ее на подсистемы.

С другой стороны, порядок системы может быть большим, а схема взаимосвязи достаточно простой. Тогда поведение системы легко предсказуемо и сложность системы может быть охарактеризована взаимодействием всех схем взаимодействия подсистем.

2) Для динамических систем характерна высокая степень трудности наглядного объяснения и предсказания её движения. Структура системы оказывает большое влияние на её динамическую сложность. Если структура простая, а поведение системы сложное, то значит на систему происходит воздействие некоторых случайных факторов. При изучении динамической системы встает вопрос о различных шкалах времени для различных частей процессов. Скорости изменения компонентов одного и того же процесса могут быть различны, следовательно встает вопрос связывания шкал времени.

Существует еще одна сторона сложности систем.

Сложность управления – способность системы реализовывать различные типы поведения. Это есть способность системы преобразовывать многообразие входных сигналов в многообразие выходных, это называется принцип необходимого многообразия: Многообразие выходных сигналов системы может быть достигнуто только с помощью достаточного многообразия входных воздействий.

Смысл в том, что если необходимо, чтобы система управления реализовывала заданный вид поведения в независимости от внешних помех, то подавить многообразие в её поведении можно только за счет увеличения управляющих воздействий.

Многообразие может быть разрушено только многообразием.

Это кибернетический аналог 2-го закона термодинамики.

 

Роль человека в системе:

1. Управление должно учитывать социальные, психологические, моральные и физические факторы воздействия, которые не поддаются формализации, но должны быть учтены в системе управления.

2. Необходимость принятия решений в условиях неполной информации (нужен опыт работы)

3. Могут быть системы в которых нет отношения подчиненности и существует лишь отношения взаимодействия.

Методы описания систем

Они характеризуются в порядке возрастания формализационности: качественные и количественные. Граница между ними условна.

 

В качественных методах основное внимание уделяется организации постановки задач, формированию вариантов, выбору подхода к оценке вариантов, использование опыта человека и его предпочтений. Качественные методы применяются тогда, когда отсутствует описание закономерностей в системах в виде каких-либо аналитических зависимостей.

 

Количественные методы связаны с анализом вариантов, сравнении их количественных характеристик, оценкой корректности и точности.

 

Качественные:

1 метод мозговой атаки

Получил развитие в конце 50гг, как метод творческого мышления, с помощью которой достигались новые идеи при согласии целой группы людей. При проведении мозговой атаки выполняются некоторые правила:

• Обеспечить свободу мышления для участников и для высказывания ими новых идей.

• Приветствуются любые идеи, даже те, что сначала кажутся сомнительными или абсурдными
• Не допускается никакая критика, не прекращается обсуждение и не объявляется ложной ни одна идея
• Желательно высказывать как можно больше идей, особенно нетривиальных.

2 метод сценариев:

Представляется о проблеме подготовки и согласования в письменном виде. Сценарий – любой документ, содержащий анализ проблемы и предлагается по ее решению. Все предя-я пишутся индивидуально, а затем формируется согласованный текст. Сценарий является предварительной информацией, на основании которой производится дальнейшая работа по разработке вариантов проекта. В дальнейшем эти варианты могут быть подвергнуты анализу, чтобы исключить из рассмотрения то, что невозможно выполнить.

 

3 метод экспертных оценок:

Исходя из того, что мнение группы экспертов надежнее, чем мнение одного эксперта. Все множество проблем, решаемых этим методом, делится на 2 класса:

• В 1 классе рассматриваются проблемы в отношении которых имеется достаточно количество информации. В данном случае эксперты используются как измеритель и групповое мнение близкое к истинному решению
• Во 2 классе рассмотрим проблемы, в отношении которых знаний не хватает. В этом случае к результату экспертизы необходимо подготовиться с осторожностью.

 

При обработке экспертных оценок используется теория рангов корреляции для оценки мнения экспертов используется коэффициент конкордации:

где m-количество экспертов, n-кол-во рассмотренных свойств, - место, занятое i – тыл свойством - отклонение рангов по i – тому свойству от среднего арифметического сумм рангов по всем n свойствам.

Коэффициент конкордации позволяет оценить насколько согласованны между собой мнения экспертов. Каждый эксперт выстраивается ряд предпочтительности по отношению к свойствам.

, w=0.7-0.8 уверенная согласность

 

4метод Делфи.

Полный отказ о коллективного обсуждения авторитетных специалистов и влияния большинства. В данном случае тщательно разрабатываются программы последовательных опросов в форме анкетирования. После этого ответы обобщаются и опять поступают в распоряжение экспертов, после чего они уточняют свои первоначальные ответы. И так несколько раз, до тех пор, пока не будет достигнута приемлемая обобщенная оценка внимания.

 

«–» очень долго, неоднократно пересмотрение экспертами своих мнений

5 метод типа «дерево целей»

Этот метод в основном используют для принятия решений и подразумевает под собой построение и исполнение иерархической структуры. Которая может быть получена путем разделения цели на подцели, подцелей й структуры. ы последовательных опросов в форме акетирования. используется коэффициент конко- на более мелкие составные. Получение новой цели и функции.

 

6 Морфологические методы

Идея: систематически находят все мыслимые варианты решения проблемы и реализация системы путем комбинирования выделения элементов или их свойств:

6.1 Метод отрицания и конструирования.

На пути прогресса стоят догмы и ограничения, которые есть смысл отрицать и заменять их на противоположные и уже эту схему испытывать при проведении анализа.

6.2 Метод морфологического ящика.

Для него определяется все мыслимыми параметрами которые хоть в какой то мере пожжет зависеть решение проблемы и представление этих параметров в виде строки. Эти строки составляют матрицу, называемую ящиком. После построения ящика определяются все возможные сочетания параметров по 1 из каждой строки. Все эти варианты подвергнуты оценке и анализу и выбираемым наилучшим.

 

7 Методы системного анализа

Формализировавшийся процесс исследования систем и решения проблемы в то случае, если нет достаточных сведений о системе.

Анализ делиться на 2 этапа:

1. Формирование вариантов

2. Выбор наилучшего

 

1. Формирование вариантов

1.1 Отделение системы от среды

1.2 Выбор подход к представлению системы

1.3 Формирование вариантов представления системы

 

2. Выбор подхода к оценке

2.1 Выбор критической оценки и ограничения

2.2 Оценка и обработка результатов

2.3 Анализ результатов и выбор наилучших

Количественные.

Используются для:

1) оценки показателей, характеристик различных свойств системы

2) выбор оптимальной структуры системы

3) выбор оптимальных значений параметров системы

Выполнение таких исследований возможно лишь при условии существования математического описания процесса функционирования системы, т.е. существование ее математической модели. Для полного описания необходимо изучить одну и ту же систему для всех целей, которые дают описание системы для заданного уровня абстракции.

Уровни абстракции:

1) символический (лингвистический)

2) теоретико-множественный

3) абстрактно-алгебраический

4) топологический

5) логико-математический

6) теоретико-информационный

7) динамический

8) эвристический

Из описания на лингвистическом уровне можно получить в виде частного сложения любые другие уровни описания системы более низкого ранга. Это описательный уровень в виде высказываний. Понятие высказывания означает, что имеется некоторое предложение, построенное на правилах данного языка.

Высказывание:

1) обозначающие предметы (термины)

2) обозначающие отношения (функторы)

Tеоретико-множественный:

На этом уровне можно получиться только наиболее общие сведения о системе, которая представляется в виде множеств и функций соответствия между этими множествами. Если между элементами этих множеств установить с помощью некоторой функции однозначного отображения элементов этого множества на само себя, то получится абстрактно-алгебраический уровень. Если на элементах множества определить какие либо топологические структуры, то проходим к топологическому уровню.

Логико-математический уровень.

Используется для формирования функционирования автоматов.

Теоретико-информационный.

Информация выступает как некоторое свойство объектов и процессов, которые последовательно отображаются от одного объекта в другому и запечатлевают в его образе/структуре. При таком подходе кодирование информации можно рассмотреть с помощью некоторой математической модели, при которой существует некоторое абстрактное множество с заданными на нем логическими условиями. Эти условия определяют тип элементов кода и их расположение друг относительно друга.

Динамический.

Система представляется в виде объекта, куда в определенный момент времени можно вводить информацию, энергию, вещество, а в другой момент времени выводить их. Таким образом динамические системы имеют свойство входов и выходов. Процессы могут протекать непрерывно и дискретно.

Эвристический.

Заключается в поиске удовлетворяющего решения задач управления при обязательном нахождении в этой системе человека.

Эвристика – это прием, позволяющий сократить количество просматриваемых вариантов. Он не гарантирует поиск наилучшего решения, но создает методы отсечения заведомо ложных путей решения.

 

Структурный анализ системы