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Tauride Federal University benannt nach. IN UND. Wernadski

Fakultät für Mathematik und Informatik

Zusammenfassung zum Thema:

"Systemanalyse"

Abgeschlossen von einem Studenten im dritten Jahr, 302 Gruppen

Taganow Alexander

Wissenschaftlicher Leiter

Stonjakin Fjodor Sergejewitsch

Planen

1. Definition der Systemanalyse

1.1 Modellbau

1.2 Darstellung des Forschungsproblems

1.3 Lösung des genannten mathematischen Problems

1.4 Merkmale von Systemanalyseaufgaben

3. Systemanalyseverfahren

4.1 Entstehung des Problems

4.2 Ziele setzen

5. Alternativen generieren

Abschluss

Referenzliste

1. Definitionen der Systemanalyse

Die Systemanalyse als Disziplin entstand aus der Notwendigkeit, komplexe Systeme zu erforschen und zu entwerfen und sie unter Bedingungen unvollständiger Informationen, begrenzter Ressourcen und Zeitmangel zu verwalten. Die Systemanalyse ist eine Weiterentwicklung einer Reihe von Disziplinen, wie z. B. Operations Research, optimale Kontrolltheorie, Entscheidungstheorie, Expertenanalyse, Theorie der Organisation des Systembetriebs usw. Um die gestellten Probleme erfolgreich zu lösen, nutzt die Systemanalyse die gesamte Reihe formaler und informeller Verfahren. Die aufgeführten theoretischen Disziplinen sind Grundlage und methodische Grundlage der Systemanalyse. Somit ist die Systemanalyse ein interdisziplinärer Studiengang, der die Methodik zur Untersuchung komplexer technischer, natürlicher und sozialer Systeme verallgemeinert. Die weite Verbreitung von Ideen und Methoden der Systemanalyse und vor allem ihre erfolgreiche Anwendung in der Praxis wurde erst mit der Einführung und flächendeckenden Nutzung von Computern möglich. Es war der Einsatz von Computern als Werkzeug zur Lösung komplexer Probleme, der den Übergang von der Konstruktion theoretischer Systemmodelle zu ihrer weit verbreiteten praktischen Anwendung ermöglichte. In diesem Zusammenhang N.N. Moiseev schreibt, dass die Systemanalyse eine Reihe von Methoden ist, die auf dem Einsatz von Computern basieren und sich auf die Untersuchung komplexer Systeme konzentrieren – technische, wirtschaftliche, ökologische usw. Das zentrale Problem der Systemanalyse ist das Problem der Entscheidungsfindung. In Bezug auf die Probleme der Forschung, des Entwurfs und der Steuerung komplexer Systeme ist das Problem der Entscheidungsfindung mit der Wahl einer bestimmten Alternative unter Bedingungen verschiedener Arten von Unsicherheit verbunden. Unsicherheit ist auf den multikriteriellen Charakter von Optimierungsproblemen, die Unsicherheit der Systementwicklungsziele, die Mehrdeutigkeit von Systementwicklungsszenarien, das Fehlen a priori Informationen über das System, den Einfluss zufälliger Faktoren während der dynamischen Entwicklung des Systems zurückzuführen. und andere Bedingungen. Unter diesen Umständen kann die Systemanalyse als eine Disziplin definiert werden, die sich mit Entscheidungsproblemen unter Bedingungen befasst, bei denen die Wahl einer Alternative die Analyse komplexer Informationen unterschiedlicher physikalischer Natur erfordert.

Die Systemanalyse ist eine synthetische Disziplin. Darin lassen sich drei Hauptrichtungen unterscheiden. Diese drei Richtungen entsprechen drei Phasen, die bei der Untersuchung komplexer Systeme immer vorhanden sind:

1) Erstellen eines Modells des untersuchten Objekts;

2)Darstellung des Forschungsproblems;

3) Lösung des gegebenen mathematischen Problems. Betrachten wir diese Phasen.

Systemmathematische Generierung

1.1 Modellbau

Der Aufbau eines Modells (Formalisierung des untersuchten Systems, Prozesses oder Phänomens) ist eine Beschreibung des Prozesses in der Sprache der Mathematik. Beim Aufbau eines Modells erfolgt eine mathematische Beschreibung der im System ablaufenden Phänomene und Prozesse. Da Wissen immer relativ ist, spiegelt eine Beschreibung in jeder Sprache nur einige Aspekte der laufenden Prozesse wider und ist niemals absolut vollständig. Andererseits ist zu beachten, dass bei der Erstellung eines Modells vor allem die Aspekte des untersuchten Prozesses berücksichtigt werden müssen, die für den Forscher von Interesse sind. Bei der Konstruktion eines Systemmodells ist es zutiefst falsch, alle Aspekte der Existenz des Systems widerspiegeln zu wollen. Bei der Durchführung einer Systemanalyse ist man in der Regel am dynamischen Verhalten des Systems interessiert, und bei der Beschreibung der Dynamik aus Sicht der durchgeführten Forschung gibt es Parameter und Wechselwirkungen im Vordergrund und es gibt Parameter, die unbedeutend sind in dieser Studie. Die Qualität des Modells wird somit durch die Übereinstimmung der vollständigen Beschreibung mit den Anforderungen der Studie, die Übereinstimmung der mit dem Modell erzielten Ergebnisse mit dem Verlauf des beobachteten Prozesses oder Phänomens bestimmt. Die Konstruktion eines mathematischen Modells ist die Grundlage jeder Systemanalyse, die zentrale Phase der Forschung oder des Entwurfs eines jeden Systems. Das Ergebnis der gesamten Systemanalyse hängt von der Qualität des Modells ab.

1.2 Darstellung des Forschungsproblems

In dieser Phase wird der Zweck der Analyse formuliert. Es wird angenommen, dass der Zweck der Studie ein externer Faktor des Systems ist. Dadurch wird das Ziel zu einem eigenständigen Untersuchungsgegenstand. Das Ziel muss formalisiert werden. Die Aufgabe der Systemanalyse besteht darin, die notwendige Analyse von Unsicherheiten und Einschränkungen durchzuführen und letztendlich ein Optimierungsproblem zu formulieren.

Hier X - Element eines normierten Raums G, bestimmt durch die Art des Modells, , Wo E - eine Menge, die beliebig komplexer Natur sein kann und durch die Struktur des Modells und die Eigenschaften des untersuchten Systems bestimmt wird. Daher wird das Problem der Systemanalyse in dieser Phase als eine Art Optimierungsproblem behandelt. Analyse der Systemanforderungen, d.h. Um die Ziele, die der Forscher erreichen möchte, und die Unsicherheiten, die zwangsläufig vorhanden sind, zu berücksichtigen, muss der Forscher das Ziel der Analyse in der Sprache der Mathematik formulieren. Die Optimierungssprache erweist sich hier als natürlich und praktisch, aber nicht als die einzig mögliche.

1.3 Lösung des genannten mathematischen Problems

Nur diese dritte Analysestufe kann der Stufe zugeordnet werden, die mathematische Methoden in vollem Umfang nutzt. Allerdings ist die erfolgreiche Umsetzung der ersten beiden Stufen ohne Kenntnisse der Mathematik und der Fähigkeiten ihres Apparats nicht möglich, da sowohl bei der Konstruktion eines Systemmodells als auch bei der Formulierung der Ziele und Zielsetzungen der Analyse weit verbreitet Formalisierungsmethoden eingesetzt werden sollten. Wir stellen jedoch fest, dass in der letzten Phase der Systemanalyse möglicherweise subtile mathematische Methoden erforderlich sind. Es sollte jedoch berücksichtigt werden, dass Probleme der Systemanalyse eine Reihe von Merkmalen aufweisen können, die dazu führen, dass neben formalen Verfahren auch heuristische Ansätze verwendet werden müssen. Die Gründe für den Einsatz heuristischer Methoden liegen vor allem im Mangel an a priori Informationen über die im analysierten System ablaufenden Prozesse. Zu diesen Gründen gehört auch die große Dimension des Vektors X und die Komplexität der Mengenstruktur G. Dabei sind häufig die Schwierigkeiten ausschlaggebend, die sich aus der Notwendigkeit der Nutzung informeller Analyseverfahren ergeben. Die erfolgreiche Lösung von Problemen der Systemanalyse erfordert die Verwendung informeller Argumentation in jeder Phase der Studie. Vor diesem Hintergrund wird die Überprüfung der Qualität der Lösung und ihrer Übereinstimmung mit dem ursprünglichen Zweck der Studie zum wichtigsten theoretischen Problem.

1.4 Merkmale von Systemanalyseproblemen

Die Systemanalyse steht derzeit im Vordergrund der wissenschaftlichen Forschung. Es soll einen wissenschaftlichen Apparat zur Analyse und Untersuchung komplexer Systeme bereitstellen. Die führende Rolle der Systemanalyse beruht auf der Tatsache, dass die Entwicklung der Wissenschaft zur Formulierung der Aufgaben geführt hat, die die Systemanalyse lösen soll. Die Besonderheit der gegenwärtigen Phase besteht darin, dass die Systemanalyse, die noch keine Zeit hatte, sich zu einer vollwertigen wissenschaftlichen Disziplin zu entwickeln, gezwungen ist, unter Bedingungen zu existieren und sich zu entwickeln, in denen die Gesellschaft das Bedürfnis verspürt, unzureichend entwickelte und getestete Methoden und Ergebnisse anzuwenden und ist nicht in der Lage, die Entscheidung bezüglich ihrer Aufgaben auf morgen zu verschieben. Darin liegt sowohl die Stärke als auch die Schwäche der systemischen Analyse: Stärke – weil sie ständig den Einfluss der Bedürfnisse der Praxis spürt, gezwungen ist, das Spektrum der Forschungsgegenstände kontinuierlich zu erweitern und keine Möglichkeit hat, vom Realen zu abstrahieren Bedürfnisse der Gesellschaft; Schwächen - denn oft führt der Einsatz „roher“, unzureichend entwickelter Methoden der Systemforschung dazu, dass voreilige Entscheidungen getroffen und echte Schwierigkeiten vernachlässigt werden.

Betrachten wir die Hauptaufgaben, auf deren Lösung die Bemühungen von Spezialisten abzielen und die einer Weiterentwicklung bedürfen. Zunächst sind die Aufgaben der Untersuchung des Interaktionssystems der analysierten Objekte mit der Umgebung zu beachten. Die Lösung dieses Problems umfasst:

· Ziehen der Grenze zwischen dem untersuchten System und der Umgebung, die die maximale Einflusstiefe der betrachteten Wechselwirkungen vorgibt, auf die sich die Betrachtung beschränkt;

· Identifizierung realer Ressourcen für eine solche Interaktion;

Berücksichtigung von Wechselwirkungen zwischen dem untersuchten System und einem übergeordneten System.

Der nächste Aufgabentyp bezieht sich auf die Konstruktion von Alternativen zu dieser Interaktion, Alternativen zur Entwicklung des Systems in Zeit und Raum.

Eine wichtige Richtung in der Entwicklung systemanalytischer Methoden sind Versuche, neue Möglichkeiten für die Konstruktion origineller Lösungsalternativen, unerwarteter Strategien, ungewöhnlicher Ideen und verborgener Strukturen zu schaffen. Mit anderen Worten, es geht hier um die Entwicklung von Methoden und Mitteln zur Stärkung der induktiven Fähigkeiten des menschlichen Denkens, im Gegensatz zu seinen deduktiven Fähigkeiten zielt die Entwicklung formal-logischer Mittel tatsächlich auf deren Stärkung ab. Die Forschung in dieser Richtung hat erst vor kurzem begonnen und es gibt noch keinen einheitlichen konzeptionellen Apparat. Aber auch hier lassen sich einige wichtige Bereiche identifizieren – etwa die Entwicklung eines formalen Apparats der induktiven Logik, Methoden der morphologischen Analyse und anderer struktureller und syntaktischer Methoden zur Konstruktion neuer Alternativen, Methoden der Syntaktik und Organisation der Gruppeninteraktion beim Lösen kreative Probleme sowie das Studium grundlegender Paradigmen des Suchdenkens.

Bei Problemen des dritten Typs geht es darum, verschiedene Simulationsmodelle zu konstruieren, die den Einfluss einer bestimmten Interaktion auf das Verhalten des Untersuchungsobjekts beschreiben. Beachten wir, dass das Ziel der Systemforschung nicht darin besteht, eine Art Supermodell zu schaffen. Wir sprechen über die Entwicklung privater Modelle, die jeweils ihre eigenen spezifischen Probleme lösen.

Selbst nachdem solche Simulationsmodelle erstellt und untersucht wurden, bleibt die Frage offen, verschiedene Aspekte des Systemverhaltens in einem einheitlichen Schema zu kombinieren. Es kann und sollte jedoch nicht durch die Konstruktion eines Supermodells gelöst werden, sondern durch die Analyse der Reaktionen auf das beobachtete Verhalten anderer interagierender Objekte, d. h. indem wir das Verhalten analoger Objekte untersuchen und die Ergebnisse dieser Studien auf das Objekt der Systemanalyse übertragen. Eine solche Studie liefert die Grundlage für ein sinnvolles Verständnis von Interaktionssituationen und der Beziehungsstruktur, die den Platz des untersuchten Systems in der Struktur des Supersystems, dessen Bestandteil es ist, bestimmen.

Probleme der vierten Art sind mit der Konstruktion von Entscheidungsmodellen verbunden. Jede Systemforschung ist mit der Untersuchung verschiedener Alternativen für die Entwicklung des Systems verbunden. Die Aufgabe von Systemanalytikern besteht darin, die beste Entwicklungsalternative auszuwählen und zu begründen. In der Entwicklungs- und Entscheidungsphase ist es notwendig, die Interaktion des Systems mit seinen Subsystemen zu berücksichtigen, die Ziele des Systems mit den Zielen der Subsysteme zu kombinieren und globale und sekundäre Ziele zu identifizieren.

Der am weitesten entwickelte und zugleich spezifischste Bereich wissenschaftlicher Kreativität ist mit der Entwicklung der Entscheidungstheorie und der Bildung von Zielstrukturen, Programmen und Plänen verbunden. An Arbeit und aktiv arbeitenden Forschern mangelt es hier nicht. Allerdings liegen in diesem Fall zu viele Ergebnisse auf der Ebene unbestätigter Erfindungen und Unstimmigkeiten im Verständnis sowohl des Wesens der vorliegenden Probleme als auch der Mittel zu ihrer Lösung. Die Forschung in diesem Bereich umfasst:

a) Aufbau einer Theorie zur Bewertung der Wirksamkeit getroffener Entscheidungen oder erstellter Pläne und Programme; b) Lösung des Problems der Multikriterien bei der Bewertung von Entscheidungs- oder Planungsalternativen;

b) Untersuchung des Problems der Unsicherheit, insbesondere im Zusammenhang nicht mit Faktoren statistischer Natur, sondern mit der Unsicherheit von Expertenurteilen und der bewusst geschaffenen Unsicherheit im Zusammenhang mit der Vereinfachung von Vorstellungen über das Verhalten des Systems;

c) Entwicklung des Problems der Aggregation individueller Präferenzen bei Entscheidungen, die die Interessen mehrerer Parteien betreffen, die das Verhalten des Systems beeinflussen;

d) Untersuchung der Besonderheiten sozioökonomischer Leistungskriterien;

e) Erstellung von Methoden zur Überprüfung der logischen Konsistenz von Zielstrukturen und -plänen und Herstellung des notwendigen Gleichgewichts zwischen der Vorgabe des Aktionsprogramms und seiner Bereitschaft zur Umstrukturierung bei Eintreffen neuer Informationen, sowohl über externe Ereignisse als auch über veränderte Vorstellungen über die Umsetzung dieses Programms .

Letztere Richtung erfordert ein neues Bewusstsein für die tatsächlichen Funktionen von Zielstrukturen, Plänen und Programmen und die Identifizierung derjenigen, die sie haben muss durchführen, sowie die Verbindungen zwischen ihnen.

Die betrachteten Aufgaben der Systemanalyse decken nicht den vollständigen Aufgabenkatalog ab. Hier sind diejenigen aufgeführt, bei deren Lösung die größte Schwierigkeit besteht. Dabei ist zu beachten, dass alle Probleme der Systemforschung eng miteinander verknüpft sind und weder zeitlich noch hinsichtlich der Zusammensetzung der Darsteller isoliert und getrennt gelöst werden können. Darüber hinaus muss der Forscher zur Lösung all dieser Probleme einen weiten Horizont haben und über ein reichhaltiges Arsenal an Methoden und Mitteln der wissenschaftlichen Forschung verfügen.

2. Merkmale von Systemanalyseproblemen

Das ultimative Ziel der Systemanalyse besteht darin, die Problemsituation zu lösen, die vor dem Gegenstand der durchgeführten systemischen Untersuchung (normalerweise ist dies eine bestimmte Organisation, ein Team, ein Unternehmen, eine bestimmte Region, eine soziale Struktur usw.) aufgetreten ist. Bei der Systemanalyse geht es darum, eine Problemsituation zu untersuchen, ihre Ursachen herauszufinden, Möglichkeiten zu ihrer Beseitigung zu entwickeln, Entscheidungen zu treffen und das weitere Funktionieren des Systems zur Lösung der Problemsituation zu organisieren. Die Anfangsphase jeder Systemforschung ist die Untersuchung des Gegenstands der durchgeführten Systemanalyse mit anschließender Formalisierung. In dieser Phase treten Probleme auf, die die Methodik der Systemforschung grundlegend von der Methodik anderer Disziplinen unterscheiden, nämlich dass in der Systemanalyse ein doppeltes Problem gelöst wird. Einerseits ist es notwendig, den Gegenstand der systemischen Forschung zu formalisieren, andererseits unterliegt der Prozess der Systemforschung, der Prozess der Formulierung und Lösung des Problems der Formalisierung. Lassen Sie uns ein Beispiel aus der Theorie des Systemdesigns geben. Die moderne Theorie des computergestützten Entwurfs komplexer Systeme kann als Teil der Systemforschung betrachtet werden. Demnach besteht das Problem der Gestaltung komplexer Systeme aus zwei Aspekten. Zunächst ist eine formalisierte Beschreibung des Designobjekts erforderlich. Darüber hinaus werden in dieser Phase die Probleme einer formalisierten Beschreibung sowohl der statischen Komponente des Systems (hauptsächlich seine strukturelle Organisation unterliegt der Formalisierung) als auch seines zeitlichen Verhaltens (dynamische Aspekte, die seine Funktionsweise widerspiegeln) gelöst. Zweitens ist es notwendig, den Designprozess zu formalisieren. Die Bestandteile des Entwurfsprozesses sind Methoden zur Bildung verschiedener Entwurfslösungen, Methoden zu deren technischer Analyse und Methoden zur Entscheidungsfindung bei der Auswahl der besten Optionen für die Implementierung des Systems.

Einen wichtigen Platz in Systemanalyseverfahren nimmt das Problem der Entscheidungsfindung ein. Als Merkmal der Aufgaben von Systemanalytikern ist die Anforderung an die Optimalität der getroffenen Entscheidungen zu beachten. Derzeit müssen wir Probleme der optimalen Steuerung komplexer Systeme und des optimalen Designs von Systemen lösen, die eine große Anzahl von Elementen und Subsystemen umfassen. Die Entwicklung der Technologie hat ein Niveau erreicht, bei dem die Schaffung eines einfach umsetzbaren Designs allein die führenden Industrien nicht mehr immer zufriedenstellt. Während des Designprozesses ist es notwendig, die beste Leistung für eine Reihe von Eigenschaften neuer Produkte sicherzustellen, beispielsweise um maximale Leistung, minimale Abmessungen, Kosten usw. zu erreichen. während alle anderen Anforderungen innerhalb vorgegebener Grenzen gehalten werden. Daher erfordert die Praxis nicht nur die Entwicklung eines funktionsfähigen Produkts, Objekts oder Systems, sondern auch die Schaffung eines optimalen Projekts. Ähnliche Überlegungen gelten auch für andere Arten von Aktivitäten. Bei der Organisation des Betriebs eines Unternehmens werden Anforderungen formuliert, um die Effizienz seiner Aktivitäten, die Zuverlässigkeit der Ausrüstung, die Optimierung von Systemwartungsstrategien, die Ressourcenzuteilung usw. zu maximieren.

In verschiedenen Bereichen der praktischen Tätigkeit (Technik, Wirtschaft, Sozialwissenschaften, Psychologie) kommt es zu Situationen, in denen Entscheidungen getroffen werden müssen, bei denen die sie vorgebenden Bedingungen nicht vollständig berücksichtigt werden können. Die Entscheidungsfindung erfolgt in diesem Fall unter Bedingungen der Unsicherheit, die anderer Natur ist. Eine der einfachsten Arten von Unsicherheit ist die Unsicherheit der Ausgangsinformationen, die sich in verschiedenen Aspekten manifestiert. Zunächst stellen wir einen Aspekt wie den Einfluss unbekannter Faktoren auf das System fest.

Auch Unsicherheit aufgrund unbekannter Faktoren kommt in unterschiedlicher Form vor. Die einfachste Art dieser Art von Unsicherheit ist stochastische Unsicherheit. Sie tritt auf, wenn es sich bei unbekannten Faktoren um Zufallsvariablen oder Zufallsfunktionen handelt, deren statistische Eigenschaften auf der Grundlage einer Analyse früherer Erfahrungen mit der Funktionsweise des systemischen Forschungsgegenstandes bestimmt werden können.

Die nächste Art von Unsicherheit ist Unsicherheit der Ziele. Die Zielformulierung bei der Lösung systemanalytischer Probleme ist eines der Schlüsselverfahren, denn das Ziel ist der Gegenstand, der die Formulierung des Problems der Systemforschung bestimmt. Die Unsicherheit des Ziels ist eine Folge der Mehrkriteriennatur der Probleme der Systemanalyse. Die Festlegung eines Ziels, die Auswahl eines Kriteriums und die Formalisierung eines Ziels stellen fast immer ein schwieriges Problem dar. Aufgabenstellungen mit vielen Kriterien sind typisch für große technische, betriebswirtschaftliche und wirtschaftliche Projekte.

Und schließlich sollte diese Art von Unsicherheit als Unsicherheit bezeichnet werden, die mit dem späteren Einfluss der Ergebnisse der Entscheidung auf die Problemsituation verbunden ist. Tatsache ist, dass eine aktuell getroffene und in einem bestimmten System umgesetzte Entscheidung darauf abzielt, die Funktionsweise des Systems zu beeinflussen. Eigentlich wird es deshalb übernommen, da diese Lösung nach der Vorstellung von Systemanalytikern die problematische Situation lösen soll. Da die Entscheidung jedoch für ein komplexes System getroffen wird, kann die Entwicklung des Systems im Laufe der Zeit viele Strategien haben. Und natürlich haben Analysten in der Phase der Entscheidungsfindung und der Ergreifung von Kontrollmaßnahmen möglicherweise kein vollständiges Bild der Entwicklung der Situation. Bei der Entscheidungsfindung gibt es verschiedene Empfehlungen, um die Entwicklung eines Systems im Zeitverlauf vorherzusagen. Einer dieser Ansätze empfiehlt, eine gewisse „durchschnittliche“ Dynamik der Systementwicklung vorherzusagen und Entscheidungen auf der Grundlage einer solchen Strategie zu treffen. Ein anderer Ansatz empfiehlt, bei der Entscheidungsfindung von der Möglichkeit des Eintretens einer Worst-Case-Situation auszugehen.

Als nächstes Merkmal der Systemanalyse erwähnen wir die Rolle von Modellen als Mittel zur Untersuchung von Systemen, die Gegenstand der Systemforschung sind. Alle Methoden der Systemanalyse basieren auf einer mathematischen Beschreibung bestimmter Sachverhalte, Phänomene, Prozesse. Wenn wir das Wort „Modell“ verwenden, meinen wir immer eine Beschreibung, die genau die Merkmale des untersuchten Prozesses widerspiegelt, die für den Forscher von Interesse sind. Die Genauigkeit und Qualität der Beschreibung wird in erster Linie durch die Übereinstimmung des Modells mit den Forschungsanforderungen und die Übereinstimmung der mit dem Modell erzielten Ergebnisse mit dem beobachteten Prozessverlauf bestimmt. Wird bei der Entwicklung eines Modells die Sprache der Mathematik verwendet, spricht man von mathematischen Modellen. Die Konstruktion eines mathematischen Modells ist die Grundlage jeder Systemanalyse. Dies ist die zentrale Phase der Forschung oder des Entwurfs eines jeden Systems. Der Erfolg aller nachfolgenden Analysen hängt von der Qualität des Modells ab. In der Systemanalyse nehmen jedoch neben formalisierten Verfahren auch informelle, heuristische Forschungsmethoden einen großen Platz ein. Dafür gibt es eine Reihe von Gründen. Der erste ist wie folgt. Bei der Erstellung von Systemmodellen können Ausgangsinformationen zur Bestimmung der Modellparameter fehlen oder unzureichend sein.

In diesem Fall wird eine Expertenbefragung von Fachleuten durchgeführt, um Unsicherheiten zu beseitigen oder zumindest zu reduzieren, d.h. Für die Zuordnung der Ausgangsparameter des Modells können die Erfahrungen und das Wissen von Spezialisten genutzt werden.

Ein weiterer Grund für die Verwendung heuristischer Methoden ist folgender. Versuche, die in den untersuchten Systemen ablaufenden Prozesse zu formalisieren, sind immer mit der Formulierung bestimmter Einschränkungen und Vereinfachungen verbunden. Dabei ist es wichtig, nicht die Grenze zu überschreiten, ab der eine weitere Vereinfachung zum Verlust des Wesens der beschriebenen Phänomene führt. Mit anderen Worten-

Der Wunsch, einen gut untersuchten mathematischen Apparat zur Beschreibung der untersuchten Phänomene anzupassen, kann jedoch deren Wesen verzerren und zu falschen Entscheidungen führen. In dieser Situation ist es notwendig, die wissenschaftliche Intuition, Erfahrung und Fähigkeit des Forschers zu nutzen, eine Idee zur Lösung eines Problems zu formulieren, d. h. Es wird eine unbewusste, interne Begründung von Modellkonstruktionsalgorithmen und Methoden ihrer Forschung verwendet, die einer formalen Analyse nicht zugänglich ist. Heuristische Methoden zur Lösungsfindung werden von einer Person oder einer Gruppe von Forschern im Prozess ihrer kreativen Tätigkeit entwickelt. Heuristiken sind eine Reihe von Wissen, Erfahrung und Intelligenz, die verwendet werden, um mithilfe informeller Regeln Lösungen zu erhalten. Heuristische Methoden erweisen sich als nützlich und sogar unverzichtbar in Studien, die nicht numerischer Natur sind oder durch Komplexität, Unsicherheit und Variabilität gekennzeichnet sind.

Sicherlich wird es bei der Betrachtung spezifischer Probleme der Systemanalyse möglich sein, einige weitere ihrer Merkmale hervorzuheben, aber nach Meinung des Autors sind die hier genannten Merkmale allen Problemen der Systemforschung gemeinsam.

3. Systemanalyseverfahren

Im vorherigen Abschnitt wurden drei Stufen der Systemanalyse formuliert. Diese Phasen bilden die Grundlage für die Lösung aller Probleme bei der Durchführung von Systemforschung. Ihr Kern besteht darin, dass es notwendig ist, ein Modell des untersuchten Systems zu erstellen, d.h. eine formalisierte Beschreibung des Untersuchungsgegenstandes geben, ein Kriterium zur Lösung des Problems der Systemanalyse formulieren, d.h. Stellen Sie ein Forschungsproblem und lösen Sie es dann. Die angegebenen drei Stufen der Systemanalyse sind ein erweitertes Schema zur Lösung des Problems. In Wirklichkeit sind die Aufgaben der Systemanalyse recht komplex, daher kann die Auflistung der Stufen kein Selbstzweck sein. Wir weisen auch darauf hin, dass die Methodik zur Durchführung der Systemanalyse und die Richtlinien nicht universell sind – jede Studie hat ihre eigenen Merkmale und erfordert von den Ausführenden Intuition, Initiative und Vorstellungskraft, um die Ziele des Projekts richtig zu bestimmen und bei der Erreichung dieser Ziele erfolgreich zu sein. Es gab immer wieder Versuche, einen ziemlich allgemeinen, universellen Algorithmus für die Systemanalyse zu erstellen. Eine sorgfältige Untersuchung der in der Literatur verfügbaren Algorithmen zeigt, dass sie im Allgemeinen einen hohen Grad an Allgemeingültigkeit und Unterschiede in Einzelheiten und Details aufweisen. Wir werden versuchen, die grundlegenden Verfahren des Systemanalysealgorithmus zu skizzieren, die eine Verallgemeinerung der Abfolge der Phasen einer solchen Analyse darstellen, die von einer Reihe von Autoren formuliert wurde, und ihre allgemeinen Prinzipien widerspiegeln.

Wir listen die wichtigsten Verfahren zur Systemanalyse auf:

· Untersuchung der Struktur des Systems, Analyse seiner Komponenten, Identifizierung der Beziehungen zwischen einzelnen Elementen;

· Sammlung von Daten über die Funktionsweise des Systems, Untersuchung von Informationsflüssen, Beobachtungen und Experimente am analysierten System;

· Baumodelle;

· Überprüfung der Angemessenheit von Modellen, Unsicherheits- und Sensitivitätsanalyse;

· Erforschung von Ressourcenmöglichkeiten;

· Definition der Ziele der Systemanalyse;

· Kriterienbildung;

· Alternativen schaffen;

· Umsetzung von Wahlmöglichkeiten und Entscheidungsfindung;

· Umsetzung der Analyseergebnisse.

4. Definieren der Ziele der Systemanalyse

4.1 FProblem Formulierung

Für die traditionellen Wissenschaften besteht die erste Arbeitsphase darin, ein formales Problem zu stellen, das gelöst werden muss. Bei der Untersuchung eines komplexen Systems handelt es sich um ein Zwischenergebnis, dem eine langwierige Arbeit zur Strukturierung des ursprünglichen Problems vorausgeht. Der Ausgangspunkt für die Zieldefinition in der Systemanalyse ist die Formulierung des Problems. Das folgende Merkmal von Systemanalyseproblemen sollte hier beachtet werden. Der Bedarf an einer Systemanalyse entsteht dann, wenn der Kunde sein Problem bereits formuliert hat, d.h. Das Problem besteht nicht nur, sondern erfordert auch eine Lösung. Allerdings muss sich der Systemanalytiker darüber im Klaren sein, dass es sich bei der vom Kunden formulierten Problemstellung um eine ungefähre Arbeitsversion handelt. Die Gründe, warum die ursprüngliche Formulierung des Problems als erste Näherung betrachtet werden muss, sind folgende. Das System, für das der Zweck der Systemanalyse formuliert wird, ist nicht isoliert. Es ist mit anderen Systemen verbunden und Teil eines bestimmten Supersystems, beispielsweise eines automatisierten Abteilungs- oder Werkstattmanagementsystems in einem Unternehmen, einer strukturellen Einheit des automatisierten Steuerungssystems des gesamten Unternehmens. Daher muss bei der Formulierung eines Problems für das betrachtete System berücksichtigt werden, wie sich die Lösung dieses Problems auf die Systeme auswirkt, mit denen dieses System verbunden ist. Geplante Änderungen wirken sich zwangsläufig sowohl auf die Subsysteme aus, die Teil dieses Systems sind, als auch auf das Supersystem, das dieses System enthält. Daher sollte jedes reale Problem nicht als Einzelproblem, sondern als Objekt unter miteinander verbundenen Problemen behandelt werden.

Bei der Formulierung eines Problemsystems sollte ein Systemanalytiker einige Richtlinien befolgen. Zunächst sollte die Meinung des Kunden zugrunde gelegt werden. Dies ist in der Regel der Leiter der Organisation, für die die Systemanalyse durchgeführt wird. Er ist es, wie oben erwähnt, der die erste Formulierung des Problems generiert. Als nächstes muss der Systemanalytiker, nachdem er sich mit dem formulierten Problem vertraut gemacht hat, die Aufgaben verstehen, die dem Manager zugewiesen wurden, die Einschränkungen und Umstände, die das Verhalten des Managers beeinflussen, und die widersprüchlichen Ziele, zwischen denen er versucht, einen Kompromiss zu finden. Der Systemanalytiker muss die Organisation untersuchen, für die die Systemanalyse durchgeführt wird. Es ist notwendig, sich gründlich mit der bestehenden Managementhierarchie, den Funktionen der verschiedenen Gruppen und gegebenenfalls früheren Studien zu den relevanten Themen vertraut zu machen. Der Analytiker muss davon Abstand nehmen, seine Vorurteile über das Problem zu äußern und zu versuchen, es in den Rahmen seiner bisherigen Vorstellungen einzupassen, um seinen eigenen gewünschten Lösungsansatz zu nutzen. Schließlich sollte der Analyst die Aussagen und Kommentare des Managers nicht ungeprüft lassen. Wie bereits erwähnt, muss das vom Leiter formulierte Problem erstens zu einem mit den Super- und Subsystemen vereinbarten Problemkomplex erweitert werden und zweitens muss es mit allen interessierten Parteien vereinbart werden.

Es ist auch zu beachten, dass jede der interessierten Parteien ihre eigene Sicht auf das Problem und ihre eigene Einstellung dazu hat. Daher muss bei der Formulierung eines Problemkomplexes berücksichtigt werden, welche Änderungen die eine oder andere Seite vornehmen möchte und warum. Darüber hinaus muss das Problem umfassend betrachtet werden, auch in zeitlicher und historischer Hinsicht. Es muss vorhergesehen werden, wie sich die genannten Probleme im Laufe der Zeit oder aufgrund der Tatsache, dass die Forschung für Manager auf anderen Ebenen von Interesse ist, ändern können. Bei der Formulierung einer Reihe von Problemen muss ein Systemanalytiker ein detailliertes Bild davon haben, wer an einer bestimmten Lösung interessiert ist.

4.2 Ziele setzen

Nachdem das Problem formuliert wurde, das bei der Systemanalyse bewältigt werden muss, geht es an die Definition des Ziels. Den Zweck der Systemanalyse zu bestimmen bedeutet, die Frage zu beantworten, was getan werden muss, um das Problem zu lösen. Ein Ziel zu formulieren bedeutet, die Richtung anzugeben, in die man gehen soll, um ein bestehendes Problem zu lösen, Wege aufzuzeigen, die von der bestehenden Problemsituation wegführen.

Wenn Sie ein Ziel formulieren, müssen Sie sich immer darüber im Klaren sein, dass es eine aktive Rolle im Management spielt. Die Definition des Ziels spiegelte wider, dass das Ziel das gewünschte Ergebnis der Entwicklung des Systems ist. Somit wird das formulierte Ziel der Systemanalyse den gesamten weiteren Arbeitskomplex bestimmen. Daher müssen Ziele realistisch sein. Durch die Festlegung realistischer Ziele werden alle Systemanalyseaktivitäten darauf ausgerichtet, ein bestimmtes nützliches Ergebnis zu erzielen. Es ist auch wichtig zu beachten, dass die Idee eines Ziels vom Erkenntnisstadium des Objekts abhängt und wenn sich Ideen darüber entwickeln, kann das Ziel neu formuliert werden. Eine Änderung der Ziele im Laufe der Zeit kann nicht nur formal aufgrund eines immer besseren Verständnisses des Wesens der im untersuchten System auftretenden Phänomene erfolgen, sondern auch inhaltlich aufgrund von Änderungen der objektiven Bedingungen und subjektiven Einstellungen, die die Wahl beeinflussen von Zielen. Der Zeitpunkt der Veränderung von Zielvorstellungen und der Alterung von Zielen ist unterschiedlich und hängt von der Ebene der Betrachtungshierarchie des Objekts ab. Ziele auf höherer Ebene sind dauerhafter. Bei der Systemanalyse muss die Dynamik der Ziele berücksichtigt werden.

Bei der Zielformulierung ist zu berücksichtigen, dass das Ziel sowohl von systemexternen als auch von internen Faktoren beeinflusst wird. Dabei sind interne Faktoren dieselben Faktoren, die den Prozess der Zielbildung objektiv beeinflussen wie externe.

Darüber hinaus ist zu beachten, dass es auch auf der höchsten Ebene der Systemhierarchie eine Vielzahl von Zielen gibt. Bei der Analyse eines Problems ist es notwendig, die Ziele aller Beteiligten zu berücksichtigen. Unter vielen Zielen empfiehlt es sich, zu versuchen, ein globales Ziel zu finden oder zu formulieren. Wenn dies nicht möglich ist, sollten die Ziele in der Reihenfolge ihrer Präferenz zur Lösung des Problems im analysierten System geordnet werden.

Die Auseinandersetzung mit den Zielen der am Problem Interessierten sollte die Möglichkeit ihrer Klärung, Erweiterung oder gar Ersetzung einschließen. Dieser Umstand ist der Hauptgrund für den iterativen Charakter der Systemanalyse.

Die Wahl der Ziele eines Subjekts wird maßgeblich von dem Wertesystem beeinflusst, an dem es festhält. Daher besteht ein notwendiger Arbeitsschritt bei der Zielbildung darin, das Wertesystem zu identifizieren, an dem der Entscheidungsträger festhält. Beispielsweise wird zwischen technokratischen und humanistischen Wertesystemen unterschieden. Nach dem ersten System wird die Natur als Quelle unerschöpflicher Ressourcen verkündet, der Mensch sei der König der Natur. Jeder kennt die These: „Wir können von der Natur keine Gefälligkeiten erwarten.“ Unsere Aufgabe ist es, sie ihr wegzunehmen.“ Das humanistische Wertesystem besagt, dass die natürlichen Ressourcen begrenzt sind, dass der Mensch im Einklang mit der Natur leben muss usw. Die Praxis der Entwicklung der menschlichen Gesellschaft zeigt, dass die Befolgung eines technokratischen Wertesystems katastrophale Folgen hat. Andererseits hat auch eine völlige Ablehnung technokratischer Werte keine Berechtigung. Es ist notwendig, diesen Systemen nicht entgegenzutreten, sondern sie intelligent zu ergänzen und die Ziele der Systementwicklung unter Berücksichtigung beider Wertesysteme zu formulieren.

5. Alternativen generieren

Der nächste Schritt der Systemanalyse ist die Schaffung vieler möglicher Wege, um das formulierte Ziel zu erreichen. Mit anderen Worten: In dieser Phase müssen viele Alternativen generiert werden, aus denen dann der beste Weg für die Systementwicklung ausgewählt wird. Diese Phase der Systemanalyse ist sehr wichtig und schwierig. Ihre Bedeutung liegt in der Tatsache, dass das ultimative Ziel der Systemanalyse darin besteht, die beste Alternative aus einer gegebenen Menge auszuwählen und diese Wahl zu begründen. Wenn der generierte Satz von Alternativen nicht die beste Alternative enthält, hilft keine der fortschrittlichsten Analysemethoden bei der Berechnung. Die Schwierigkeit dieser Phase liegt in der Notwendigkeit, einen ziemlich vollständigen Satz von Alternativen zu generieren, darunter auch die auf den ersten Blick unrealisierbaren.

Generierung von Alternativen, d.h. Ideen über mögliche Wege zum Erreichen eines Ziels zu entwickeln, ist ein echter kreativer Prozess. Es gibt eine Reihe von Empfehlungen zu möglichen Vorgehensweisen zur Durchführung des jeweiligen Eingriffs. Es gilt, möglichst viele Alternativen zu generieren. Folgende Generierungsmethoden stehen zur Verfügung:

a) Suche nach Alternativen in der Patent- und Zeitschriftenliteratur;

b) Einbeziehung mehrerer Experten mit unterschiedlichem Hintergrund und unterschiedlicher Erfahrung;

c) Erhöhung der Zahl der Alternativen aufgrund ihrer Kombination, Bildung von Zwischenoptionen zwischen den zuvor vorgeschlagenen;

d) Änderung einer bestehenden Alternative, d.h. die Bildung von Alternativen, die sich nur teilweise von der bekannten unterscheiden;

e) Einbeziehung von Alternativen, die den vorgeschlagenen entgegengesetzt sind, einschließlich der „Null“-Alternative (nichts tun, d. h. die Konsequenzen von Entwicklungen berücksichtigen, ohne dass Systemingenieure eingreifen);

f) Stakeholder-Interviews und umfassendere Fragebögen; g) Einbeziehung auch solcher Alternativen, die auf den ersten Blick weit hergeholt erscheinen;

g) Generierung von Alternativen für unterschiedliche Zeitintervalle (langfristig, kurzfristig, Notfall).

Bei der Durchführung von Arbeiten zur Generierung von Alternativen ist es wichtig, günstige Bedingungen für die Mitarbeiter zu schaffen, die diese Art von Tätigkeit ausüben. Psychologische Faktoren, die die Intensität kreativer Tätigkeit beeinflussen, sind von großer Bedeutung, daher ist es notwendig, sich um die Schaffung eines günstigen Klimas am Arbeitsplatz der Mitarbeiter zu bemühen.

Bei der Arbeit an der Bildung vieler Alternativen besteht noch eine weitere Gefahr, die erwähnt werden muss. Wenn wir gezielt darauf achten, dass im Anfangsstadium möglichst viele Alternativen erhalten werden, d. h. Versuchen Sie, die Menge der Alternativen so vollständig wie möglich zu gestalten, da ihre Zahl bei manchen Problemen mehrere Dutzend erreichen kann. Eine detaillierte Untersuchung jedes einzelnen würde einen unannehmbar hohen Zeit- und Kostenaufwand erfordern. Daher ist es in diesem Fall notwendig, eine vorläufige Analyse der Alternativen durchzuführen und zu versuchen, die Auswahl in den frühen Phasen der Analyse einzugrenzen. In dieser Phase der Analyse werden qualitative Methoden zum Vergleich von Alternativen verwendet, ohne auf präzisere quantitative Methoden zurückzugreifen. Dies ermöglicht eine Grobsiebung.

Lassen Sie uns nun die Methoden vorstellen, die in der Systemanalyse verwendet werden, um die Arbeit zur Generierung verschiedener Alternativen durchzuführen.

6. Umsetzung der Analyseergebnisse

Die Systemanalyse ist eine angewandte Wissenschaft, deren oberstes Ziel darin besteht, die bestehende Situation entsprechend den gesetzten Zielen zu verändern. Das endgültige Urteil über die Richtigkeit und Nützlichkeit der Systemanalyse kann nur auf der Grundlage der Ergebnisse ihrer praktischen Anwendung getroffen werden.

Das Endergebnis hängt nicht nur davon ab, wie perfekt und theoretisch begründet die in der Analyse verwendeten Methoden sind, sondern auch davon, wie kompetent und effizient die erhaltenen Empfehlungen umgesetzt werden.

Derzeit wird verstärkt auf die Umsetzung der Ergebnisse der Systemanalyse in die Praxis geachtet. In dieser Richtung sind die Werke von R. Ackoff zu erwähnen. Dabei ist zu beachten, dass sich die Praxis der Systemforschung und die Praxis der Umsetzung ihrer Ergebnisse bei Systemen unterschiedlichen Typs deutlich unterscheiden. Gemäß der Klassifizierung werden Systeme in drei Typen unterteilt: natürliche, künstliche und soziotechnische. In Systemen des ersten Typs werden Verbindungen auf natürliche Weise gebildet und wirken. Beispiele für solche Systeme sind Umweltsysteme, physikalische, chemische, biologische usw. Systeme. In Systemen des zweiten Typs entstehen Verbindungen durch menschliches Handeln. Beispiele hierfür sind alle Arten technischer Systeme. In Systemen des dritten Typs spielen neben natürlichen Verbindungen auch zwischenmenschliche Verbindungen eine wichtige Rolle. Solche Zusammenhänge werden nicht durch die natürlichen Eigenschaften von Objekten bestimmt, sondern durch kulturelle Traditionen, die Erziehung der am System beteiligten Subjekte, deren Charakter und andere Merkmale.

Mit der Systemanalyse werden Systeme aller drei Typen untersucht. Jeder von ihnen hat seine eigenen Merkmale, die bei der Organisation der Arbeit zur Umsetzung der Ergebnisse berücksichtigt werden müssen. Der größte Anteil schwach strukturierter Probleme liegt in Systemen des dritten Typs. Die schwierigste Praxis besteht daher darin, die Ergebnisse der Systemforschung in diesen Systemen umzusetzen.

Bei der Umsetzung der Ergebnisse der Systemanalyse ist folgender Umstand zu berücksichtigen. Die Arbeiten werden für den Auftraggeber (Kunden) ausgeführt, der über die erforderlichen Befugnisse verfügt, das System in den durch die Systemanalyse ermittelten Weisen zu verändern. Alle interessierten Parteien müssen direkt in die Arbeit einbezogen werden. Stakeholder sind diejenigen, die für die Lösung des Problems verantwortlich sind, und diejenigen, die direkt von dem Problem betroffen sind. Durch die Umsetzung der Systemforschung ist es notwendig, eine Verbesserung der Leistungsfähigkeit der Kundenorganisation aus Sicht mindestens eines der Stakeholder sicherzustellen; Gleichzeitig ist eine Verschlechterung dieser Arbeit aus Sicht aller anderen an der Problemsituation Beteiligten nicht zulässig.

Wenn man über die Umsetzung der Ergebnisse der Systemanalyse spricht, ist es wichtig zu beachten, dass im wirklichen Leben die Situation, dass zuerst Forschung durchgeführt wird und ihre Ergebnisse dann in die Praxis umgesetzt werden, äußerst selten ist, und zwar nur in den Fällen, über die wir sprechen einfache Systeme. Bei der Untersuchung soziotechnischer Systeme verändern sie sich im Laufe der Zeit, sowohl von selbst als auch unter dem Einfluss der Forschung. Im Prozess der Systemanalyse verändern sich der Zustand der Problemsituation, die Ziele des Systems, die personelle und quantitative Zusammensetzung der Beteiligten sowie die Beziehungen zwischen den Beteiligten. Darüber hinaus ist zu beachten, dass die Umsetzung der getroffenen Entscheidungen alle Faktoren der Funktionsweise des Systems beeinflusst. Die Forschungs- und Implementierungsphasen in einem solchen System gehen tatsächlich ineinander über, d. h. Es ist ein iterativer Prozess. Die durchgeführte Forschung hat Auswirkungen auf die Funktionsweise des Systems, wodurch sich die Problemsituation verändert und ein neues Forschungsproblem entsteht. Eine neue Problemsituation regt zur weiteren Systemanalyse etc. an. So wird das Problem durch aktive Forschung schrittweise gelöst.

INAbschluss

Ein wichtiges Merkmal der Systemanalyse ist die Untersuchung von Zielsetzungsprozessen und die Entwicklung von Mitteln zur Arbeit mit Zielen (Methoden, Zielstrukturierung). Manchmal wird sogar die Systemanalyse als eine Methode zur Untersuchung zielgerichteter Systeme definiert.

Referenzliste

Moiseev, N.N. Mathematische Probleme der Systemanalyse / N.N. Moiseev. - M.: Nauka, 1981.

Optner, S. Systemanalyse zur Lösung geschäftlicher und industrieller Probleme / S. Optner. - M.: Sowjetisches Radio,

Grundlagen eines Systemansatzes und ihre Anwendung auf die Entwicklung territorialer automatisierter Kontrollsysteme / Hrsg. F.I. Peregudova. - Tomsk: TSU-Verlag, 1976. - 440 S.

Grundlagen der allgemeinen Systemtheorie: Lehrbuch. Zuschuss. - St. Petersburg. : VAS, 1992. - Teil 1.

Peregudov, F.I. Einführung in die Systemanalyse: Lehrbuch. Zulage / F.I. Peregudov, F.P. Tarasenko. - M.: Higher School, 1989. - 367 S.

Rybnikov, K.A. Geschichte der Mathematik: Lehrbuch / K.A. Rybnikow. - M.: Verlag der Moskauer Staatlichen Universität, 1994. - 496 S.

Stroik, D.Ya. Ein kurzer Abriss der Geschichte der Mathematik / D.Ya. Konstruktion - M.: Nauka, 1990. - 253 S.

Stepanov, Yu.S. Semiotik / Yu.S. Stepanow. - M.: Nauka, 1971. - 145 S.

Systemtheorie und Methoden der Systemanalyse in Management und Kommunikation / V.N. Volkova, V.A. Woronkow, A.A. Denisov und andere -M. : Radio und Kommunikation, 1983. - 248 S.

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3. Anforderungen an die Ergebnisse der Beherrschung der Disziplin:

Der Prozess des Studiums der Disziplin zielt auf den Erwerb und die Entwicklung von Kompetenzen im allgemeinen kulturellen und beruflichen Bereich ab. Insbesondere im Bereich der allgemeinen Kultur – in der Menge OK-1, OK-2, OK-3, OK-4, OK-6, OK-7, OK-8. Im professionellen Bereich - in der Lautstärke PC-1, PC-2, PC-3, PC-4, PC-5, PC-6, PC-7, PC-8, PC-10, PC-11, PC-12, PC-13.

Als Ergebnis des Studiums der Disziplin muss ein Masterstudent:

Eine Idee haben:

Zum Verhältnis moderner Probleme der Systemanalyse und des Systemmanagements zu Problemen anderer Wissenschaftsgebiete.

Wissen :

Methoden zur Analyse der Systemkonnektivität;

Methoden zur Analyse der Stabilität und Anpassungsfähigkeit von Systemen;

Methoden zur Analyse der Komplexität von Systemen,

Methoden zur Entscheidungsfindung in Systemen unter Bedingungen der Unsicherheit.

Methoden zur Lösung multikriterieller optimaler Kontrollprobleme.

U markieren:

Anwenden von Analyse- und Entscheidungsmethoden in realen Situationen;

Angewandte Probleme der multikriteriellen Optimierung und Steuerung unter bestimmten Bedingungen lösen;

Systemprobleme formulieren und Methoden zu deren Lösung finden

Eigen:

Fähigkeiten zum systemischen Denken bei der Lösung von Forschungs- und praktischen Problemen.

4.1. Umfang der Disziplin und Arten der wissenschaftlichen Arbeit

Die Gesamtarbeitsintensität der Disziplin beträgt __5__ Krediteinheiten.

Art der pädagogischen Arbeit	Gesamtstunden	Semester

Präsenzunterricht (gesamt)
Einschließlich:

Praktische Übungen (PL)
Seminare (C)
Laborarbeit (LR)
Selbstständige Arbeit (insgesamt)
Einschließlich:
Studienprojekt (Arbeit)
Kalkulations- und Grafikarbeiten (CGR)

Weitere Arten selbstständiger Arbeit:

Hausaufgaben
Vorbereitung auf Tests und Prüfungen (insgesamt) einschließlich:
unabhängiges Studium von Theorie und Methoden zur Lösung von Problemen der Systemanalyse und des Systemmanagements
Studium von Theorie und Methoden bei der Erledigung von Hausaufgaben
Studium von Theorie und Methoden zur Vorbereitung auf die Verteidigung des RGR
Studium von Theorie und Methoden zur Vorbereitung auf den praktischen Unterricht
Studium von Theorie und Methoden zur Vorbereitung auf Laborverteidigungen
Studium von Theorie und Methoden zur Vorbereitung auf die Kursgestaltung
Arbeit mit wissenschaftlicher und technischer Referenzliteratur


Gesamtarbeitsintensitätsstunde

4.2. Inhalte der Disziplin

4.3. Inhalte der Disziplinabschnitte

	Name des Disziplinabschnitts
	Mathematische Beschreibung des Systems und seiner Eigenschaften.	Externe und interne Beschreibung von Systemen. Umsetzungsaufgabe. Beschreibung in der Sprache der Mengenlehre und der Staatensprache. Eingang-Ausgang-Verbindung. Systeme mit einer endlichen Anzahl von Zuständen. Wählen Sie eine passende Beschreibung. Automatenklasse. Beschreibung in der Sprache der Entropie und potentieller Funktionen. Stochastische Systeme. Identifikation. Die Rolle von Beschränkungen im System. Das Konzept einer Fuzzy-Menge und ihre Anwendung zur Beschreibung von Systemen, grundlegende Operationen auf einer Fuzzy-Menge, die Zugehörigkeitsfunktion und ihre Definition. Fuzzy-Arithmetik. Fuzzy-Mengen höherer Ordnung. Globale Eigenschaften großer Systeme: Dimension, Komplexität, Konnektivität, Stabilität, Unvorhersehbarkeit des Verhaltens. Strukturstabilität von Systemen. Katastrophen und Systemanpassungsfähigkeit. Arten der Systemkomplexität und Bestimmungsmethoden. Strukturelle, dynamische und rechnerische Komplexität. Die Beziehung zwischen struktureller und dynamischer Komplexität. Axiome der Komplexität. Klassifizierung von Systemproblemen nach Rechenkomplexität. Turing Maschine.
	Methoden zur Analyse der Konnektivität und Komplexität von Systemen.	Konnektivität der Struktur großer Systeme. Beschreiben der Konnektivität mithilfe eines Diagramms. Simplexe, Komplexe und mehrdimensionale Verbindungen. Exzentrizität. Das Konzept der Homotopie. Löcher und Hindernisse. Ketten und Grenzen. Erweiterung des Konzepts der topologischen Konnektivität. Abdeckungen, Partitionen und Hierarchie. Erstellung von Genehmigungsformularen. Algebraische Konnektivität. Lineare und nichtlineare Systeme. Halbgruppen und Knotenverbindungen. Der Cron-Rhodes-Zerlegungssatz und seine Anwendung. Zerlegung analytischer Systeme. Strukturelle Komplexität und Hierarchie. Konnektivitätsdiagramm. Das Konzept der Vielfalt. Ebenen der Interaktion. Dynamische Komplexität und das Problem unterschiedlicher Zeitskalen. Die Komplexität der Maschinen. Evolutionäre Komplexität. Topologische Komplexität. Komplexitäts- und Informationstheorie.
	Methoden zur Analyse der Stabilität und Anpassungsfähigkeit von Systemen.	Verwendung externer und interner Beschreibungen zur Analyse der Stabilität von Systemen. Strukturelle Stabilität. Kohäsive Widerstandsfähigkeit und Anpassungsfähigkeit. Diagramme und Prozesse der Ausbreitung von Störungen im System. Stabilität eines „Black-Box“-Systems mit Feedback. Interne Modelle und Stabilität. Hopf-Gabelung. Strukturstabile dynamische Systeme. Die Katastrophentheorie und ihr Einsatz bei der Lösung von Systemproblemen. Arten von Funktionen. Katastrophe vom Typ Montage. Stabilität gegenüber Störung und Anfangswert. Anpassungsfähigkeit dynamischer Prozesse. Anpassungsfähigkeit und Katastrophen. Morse-Smale-Systeme und Anpassungsfähigkeit.
	Probleme des Managements und der Entscheidungsfindung.	Die Hauptaufgaben der Systemanalyse im Management. Aktive und passive Steuerung. Evolutionäre Systeme. Verwaltete und nicht verwaltete Systeme. Erreichbarkeitsbereich. Merkmale der Erreichbarkeitsgrenze. Kontrollieren Sie Stabilität und Feedback. Lyapunov-Stabilität. Bifurkationskontrolle. Gesteuerte Anpassungsfähigkeit. Das Konzept der Verwaltung einzelner verteilter Systeme. Optimierungsproblem bei der Entscheidungsfindung. Das Problem der Auswahl und Komplexität. Einobjektive und mehrobjektive Entscheidungsmodelle. Nützlichkeit von Lösungsmöglichkeiten. Risiko und seine Bewertung. Heuristische Methoden zur Lösungsfindung. Anwendung der Fuzzy-Set-Theorie zur Lösung optimaler Auswahlprobleme. Funktioneller Ansatz basierend auf der Einführung eines Fuzzy-Distanzmaßes. Fuzzy-Klassifizierung, Fuzzy-Logik. Optimale Kontrollprobleme unter vielen Kriterien. Diskrete multikriterielle Probleme und Probleme mit kontinuierlicher Zeit. Markov-Modelle der Entscheidungsfindung.

4.4. Fachbereiche und interdisziplinäre Verbindungen zu den vorgesehenen (Folge-)Disziplinen

	Name der bereitgestellten (Folge-)Disziplinen	Anzahl der für das Studium der angebotenen (Folge-)Fächer notwendigen Abschnitte dieser Disziplin


	Strukturanalyse und Synthese von Systemen
	Grundlagen der Systemprüfung auf Basis der Datenanalyse

	Multikriterielle Optimierungsmethoden
	Modellierungs- und Entscheidungstheorie-Software
	Entscheidungstheorie
	Management in Diagnosesystemen
	Methoden der Systemdatenanalyse
	Theorie und Methoden zur Berücksichtigung der Unsicherheit der Funktionsweise komplexer Systeme
	Moderne Computertechnologien in der Wissenschaft
	Grundlagen der Effizienztheorie komplexer Systeme
	Methoden der wissenschaftlichen Erforschung technischer und sozioökonomischer Systeme
	Forschungsarbeit
	Forschungspraxis
	Unterrichtspraxis

5.3.1. Disziplinabschnitte und Unterrichtsarten

6.1. Laborwerkstattim Computerunterricht

Nummer des Disziplinabschnitts	Name der Laborarbeit	Arbeitskapazität
1.Mathematische Beschreibung des Systems und seiner Eigenschaften	Mathematische Modellierung von Systemen
2. Methoden zur Analyse der Konnektivität und Komplexität von Systemen	Bestimmung der Konnektivität und Komplexität von Systemen
3. Methoden zur Analyse der Stabilität und Anpassungsfähigkeit von Systemen	Bestimmung der Stabilität und Anpassungsfähigkeit linearer Systeme
	Untersuchung von Feedback-Kontrollmodellen
4. Probleme des Managements und der Entscheidungsfindung	Entscheidungsfindung mit der Eigenwertmethode unter Bedingungen der Unsicherheit
4. Probleme des Managements und der Entscheidungsfindung	Auswahl einer Entscheidungsregel in der Fuzzy-Klassifizierung

7.1. Praktische Kurse (Seminare)

Nummer des Disziplinabschnitts	Themen der praktischen Lehrveranstaltungen (Seminare)	Arbeitskapazität
	Mengentheoretische Beschreibung von Systemen
	Endliche Zustandssysteme
	Fuzzy-Modelle zur Beschreibung von Systemen
	Arten der Systemkomplexität und Methoden zu ihrer Bestimmung
	Beschreiben der Konnektivität mithilfe eines Diagramms
	Topologische Analyse von Systemen
	Abdeckungen, Partitionen und Hierarchie
	Systemstabilitätsanalyse
	Analyse der Systemanpassungsfähigkeit
	Rückmeldungskontrolle
	Auswahl von Optimalitätskriterien bei Entscheidungen unter Unsicherheitsbedingungen
	Fuzzy-Entscheidungsmodelle
	Fuzzy-Klassifizierung
	Fuzzy-Logik

8. Studienleistungen sind nicht im Lehrplan enthalten

9. Pädagogische, methodische und informative Unterstützung der Disziplin

A). Hauptliteratur

1. N. Techniken zur Analyse komplexer Systeme: Lehrbuch. St. Petersburg: Verlag der Nordwestlichen Technischen Universität, 2011.

2. N. Grundlagen der Systemanalyse: Pädagogischer und methodischer Komplex. St. Petersburg: Verlag der Nordwestlichen Technischen Universität, 2008.

3. N. Fuzzy-Systeme. SPb.: Verlag „LEMA“, 2009.

4. Elementartheorie der Stabilität und Bifurkationen / M.: Mir, 1983.

5. Castie J. Große Systeme. M.: Mir, 1982.

7. Makarov I. M. Theorie der Wahl und Entscheidungsfindung / I. M. Makarov, T. M. Vinogradskaya, A. A. Rubchinsky. M.: Nauka, 1983.

B). weitere Literatur

8. Yzerman M. A. Auswahl an Optionen. Grundlagen der Theorie / M. A. Aizerman, F. T. Aleskerov. M.: Nauka, 1990.

9. Bellman R. Entscheidungsfindung unter vagen Bedingungen / R. Bellman, L. Zadeh // Fragen der Analyse und Entscheidungsverfahren: Sa. Übersetzungen. Ed. I. F. Shakhnova. M.: Mir., 1976.

10. BorissowA.M. Verarbeitung unscharfer Informationen in Entscheidungssystemen / A. M. Borisov, A. B. Alekseev, G. V. Merkuryeva. M.: Radio und Kommunikation, 1989.

11. Viner N. Kybernetik oder Kontrolle und Kommunikation bei Tieren und Maschinen. M.: Nauka, 1989.

12. Volkova V. N. Systemtheorie und Methoden der Systemanalyse in Management und Kommunikation / V. N. Volkova, V. A. Voronkov, A. A. Denisov. M.: Radio und Kommunikation, 1983.

13. Gig J., van. Angewandte allgemeine Systemtheorie: In 2 Büchern. M.: Mir, 1981.

14. Gluschkow V. M. Modellierung sich entwickelnder Systeme / V. M. Glushkov, V. V. Ivanov, V. M. Yanenko. M.: Nauka, 1983.

15. A. Multikriterielle Modelle zur Bildung und Auswahl von Systemoptionen / Yu. A. Dubov, S. I. Travkin, V. N. Yakimets. M.: Nauka, 1986.

16. Dubois D. Theorie der Möglichkeiten / D. Dubois, D. M. Prad. Radio und Kommunikation, 1990.

17. G. Komplexe technische Systeme. M.: Höhere Schule, 1984.

18. Kalman R. Aufsätze zur mathematischen Systemtheorie / R. Kalman, P. Falb, M. Arbib. M.: Mir, 1971.

19. Quaid E. Analyse komplexer Systeme. M.: Sov. Radio, 1969.

20. L. Entscheidungsfindung unter vielen Kriterien: Präferenzen und Substitutionen / R. L. Keeney, X. Raiffa. M.: Radio und Kommunikation, 1981.

21. Systemanalyse und Zielmanagement / D. Cleland, W. King. M.: Sov. Radio, 1974.

22. Klar J. Systemologie. Automatisierung der Lösung von Systemproblemen. M.: Radio und Kommunikation, 1990.

23. Kofman A. Einführung in die Theorie der Fuzzy-Mengen. M.: Radio und Kommunikation, 1982.

24. UND. Objektive Modelle und subjektive Entscheidungen. M.: Nauka, 1987.

25. Laurier J.-L. Künstliche Intelligenzsysteme. M.: Mir, 1991.

26. Melentyev L. A. Systemforschung in der Energie. M.: Nauka, 1987.

27. Mesarovic M. Theorie hierarchischer Mehrebenensysteme / M. Mesarovic, D. Mako, I. Takahara. M.: Mir, 1973.

28. Mesarovic M. Allgemeine Systemtheorie: Mathematische Grundlagen / M. Mesarovic, I. Takahara. M.: Mir, 1976.

29. N. Mathematische Probleme der Systemanalyse. M.: Nauka, 1981.

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32. Negojce K. Anwendung der Systemtheorie auf Kontrollprobleme. M.: Mir, 1981.

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35. Optner S. Systemanalyse zur Lösung geschäftlicher und industrieller Probleme. M.: Sov. Radio, 1969.

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37. Pantle A. Methoden der Systemanalyse der Umwelt. M.: Mir, 1979.

38. Peregudov F. I. Einführung in die Systemanalyse / F. I. Peregudov, F. P. Tarasenko. M.: Höhere Schule, 1989.

39. Podinovsky V.V. Pareto-optimale Lösungen für multikriterielle Probleme / V. V. Podinovsky, V. D. Nogin. M.: Nauka, 1982.

40. Angewandte Fuzzy-Systeme. Sa. Übersetzungen. Ed. T. Terano. M.: Mir, 1993.

41. N. Grundlagen der Systemanalyse: Lehrbuch. St. Petersburg: SZPI, 1996.

42. N. Systemanalyse. SPb.: SZTU, 2005.

43. N. Systemanalyse für Ingenieure. SPb.: SPb. Staatliche Universität, 1998.

44. Romanov V. N. Intelligente Messgeräte / V. N. Romanov, V. S. Sobolev, E. I. Tsvetkov. M.: RIC „Tatiana's Day“, 1994.

45. Ross Einführung in die Kybernetik. M.: IL, 1959.

46. Saati T. Analytische Planung. Organisation von Systemen / T. Saaati, K. Kearns. M.: Radio und Kommunikation, 1991.

47. N. Grundlagen der allgemeinen Systemtheorie. M.: Nauka, 1974.

48. Sargsyan S. A. Analyse und Prognose der Entwicklung großer technischer Systeme / S. A. Sarkisyan, V. M. Akhundov, E. S. Minaev. M.: Nauka, 1983.

49. Moderne Methoden zur Systemidentifikation. Ed. Eickhoff. − M.: Mir. − 1983.

50. N. Transport- und Produktionssysteme. Kiew: Naukova Dumka, 1986.

51. YU. Datenanalyse mit multidimensionalen Skalierungsmethoden. M.: Nauka, 1986.

52. Nutzentheorie für die Entscheidungsfindung. M.: Nauka, 1978.

53. MIT. Elemente der Theorie der potentiellen Effizienz komplexer Systeme. M.: Sov. Radio, 1971.

54. Forrester J. Weltdynamik. M.: Mir, 1978.

55. Forrester J. Grundlagen der Unternehmenskybernetik. M.: Fortschritt, 1971.

56. Homologietheorie / P. Hilton, S. Wiley. M.: Mir, 1966.

57. A. Methoden zur Synthese von Systemen in Zielprogrammen. M.: Nauka, 1987.

58. Multikriterielle Optimierung. M.: Radio und Kommunikation, 1992.

59. Expertensysteme. Sa. Übersetzungen. Ed. R. Forsyth. M.: Mir, 1966.

V). Software

G). Datenbanken, Informations-, Referenz- und Suchsysteme

elektronische Datenbank mit pädagogischer und methodischer Literatur der Abteilung für Allgemeine und Technische Physik (GTP) der Staatlichen Universität für Geisteswissenschaften St. Petersburg;

· elektronische Versionen von Lehrbüchern, Handbüchern, Methodenentwicklungen, Anleitungen und Empfehlungen für alle im Hochschularbeitsprogramm vorgesehenen Formen der Bildungsarbeit, die für Studierende der Hochschule auf dem Intranetserver http://www frei verfügbar sind. spmi. ru/;

Wissenschaftliche Elektronische Bibliothek http://www. E-Bibliothek. ru;. Informationssystem „Einziges Fenster für den Zugriff auf Bildungsressourcen“ (http://window.edu.ru/); Empfohlene Suchmaschinen http://www. Yandex. ru/, http://www. Google. ru/, http://www. Google. com/ und andere persönliche Website des Autors http://www. Vadim-Romanov. ucoz. ru

10. Logistikunterstützung für Disziplin

1. Hörsäle, die mit Computer- und Multimediageräten für die Durchführung von Vorlesungen und praktischen Übungen ausgestattet sind.

2. Zur Durchführung von Laborkursen ist ein Fachlabor erforderlich, das mit speziellen Programmen zur Systemanalyse ausgestattet ist und über die Fähigkeit verfügt: virtuelle Computerforschung durchzuführen, mit elektronischen Publikationen der Universität zu arbeiten und Zugang zum Internet zu haben, ausgestattet mit der erforderlichen Anzahl von Arbeitsplätzen und die Verfügbarkeit von Internet-Netzwerken für mindestens 12 Stunden/Woche.

3. Notwendige moderne Geräte und Messgeräte zur Ausstattung des Labors gemäß den Empfehlungen der Bildungsabteilung der Universitäten, die diesen Bereich kontrolliert.

4. Elektronische und technische Mittel Laborleiterarbeitsplatz 1.2 zur Durchführung von Arbeiten und zur Computerisierung der Laborwerkstatt.

Die Reihenfolge der Präsentation der Fragen und ihre Tiefe können je nach Zusammensetzung des Publikums und dem Ausbildungsstand der Studierenden variieren. Darüber hinaus hat der Lehrer das Recht, die Art und Weise der Präsentation eines bestimmten Themas zu wählen, die für das Publikum am besten geeignet ist. Es wird empfohlen, die Vorlesung multimedial zu präsentieren.

Basic Lerntechniken Disziplinen und das entsprechende methodische Material werden in Lehrbüchern und Lehrmitteln behandelt (aufgelistet in den Verzeichnissen der Grundlagen- und Zusatzliteratur):

1Bildungstechnologien: programmorientierte Lehrmethode (konsistente und klare Präsentation des Stoffes, sinnvolle Kombination von Abstrakt und Konkret, Unterricht anhand von Beispielen; im praktischen Unterricht wird zur Entwicklung eigenständiger Denk- und Argumentationsfähigkeiten der Einsatz recherchierter und heuristischer Methoden empfohlen); selbstständige Lektüre von Lehr-, Bildungs-, Methoden- und Nachschlageliteratur durch Studierende und anschließende Diskussion in Form von Vorträgen zu den im Seminarunterricht erlernten Stoffen; Verwendung von anschaulichen Animations- und Videomaterialien (Videofilme, Fotos, Audioaufnahmen, Computerpräsentationen), demonstriert an modernen Geräten.

2Bewertungstools für Strom Kontrolle akademische Leistung und Mittelstufe Zertifizierungen: Den Studierenden werden im ersten Ausbildungsmonat konkrete Formen und Verfahren zur aktuellen, mittleren und abschließenden Wissenskontrolle vermittelt. Um das Studium der Disziplin zu organisieren, werden die vom Autor entwickelten und von der Universität genehmigten empfohlen. Mittel Bewertungsmittel, einschließlich Hausaufgaben, Tests, Kursprojekt, Tests und Kontrollmethoden (Verteidigung, Kolloquium, Test usw.), mit denen Sie das Wissen, die Fähigkeiten und das Kompetenzniveau der Studierenden beurteilen können.

Kontrolle erworbene Fähigkeiten praktische Arbeit im Labor Die Abteilung wird in zwei Phasen durchgeführt: bei der Durchführung von Laborarbeiten und bei der Verteidigung des theoretischen Teils der Arbeit, der Modellierung der Ergebnisse und der Bewertung ihrer Zuverlässigkeit.

Es erfolgt monatlich eine Leistungsbeurteilung in Form eines Studierendenzeugnisses und die Übermittlung der Informationen an das Dekanat.

3 Endkontrolle erfolgt durch Verteidigung der Prüfungsarbeit, Ablegen von Prüfungen und Prüfungen in Form von Prüfungen. Vom Autor entwickelte und von der Hochschule genehmigte Prüfungsleistungen müssen strikt mit den Lehrinhalten der im jeweiligen Semester gelehrten Fachbereiche übereinstimmen. Studierende dürfen an der Prüfung teilnehmen, wenn sie in folgenden Prüfungen positiv abschneiden: abgeschlossene und verteidigte Aufgaben in Seminarstunden, Hausaufgaben und Tests.

Während des Studiums der Fachrichtung muss ein Vollzeitstudent in einem Semester 14 praktische Arbeiten gemäß den Richtlinien für jede Arbeit, gemäß dem Kalenderlehrplan und dem individuellen Stundenplan absolvieren. Der individuelle Arbeitsplan ist allen Studierenden der SPGU gemeinsam; darin werden die Arbeitsthemen für die nächste Unterrichtsstunde an jeden Studierenden entsprechend seiner Seriennummer im Gruppentagebuch verteilt (das Tagebuch wird vom Gruppenleiter geführt).

Der Student erstellt Berichte über abgeschlossene Arbeiten. Der Bericht wird entsprechend den Anforderungen des Fachbereichs in gedruckter Form auf A4-Blättern erstellt. Die obligatorische Verteidigung von Gutachten erfolgt öffentlich in einer Unterrichtsstunde vor dem klassenleitenden Lehrer oder vor der Kommission.

Gemäß Arbeitsprogramm sind pro Semester zwei Prüfungen zu absolvieren, davon eine als Hausaufgabe, die zweite als Präsenzprüfung. Die Tests werden anhand von Aufgaben durchgeführt, die denen der oben genannten Lehrmittel ähneln, die an der Abteilung der Staatlichen Universität St. Petersburg für die Staatliche Universität und andere Universitäten entwickelt wurden. In den Tests werden Aufgaben gestellt, die den typischen Aufgaben ähneln, die in den Lehrbüchern der Haupt- und Zusatzliteratur behandelt werden.

Alle Informationen zur Organisation des Bildungsprozesses werden an Informationsständen der Abteilungen dupliziert.

Entwickler:

Systemanalyse als Methodik zur Lösung von Problemen 1. 2. 3. 4. Wesen und Zweck der Methode. Klassifizierung der Methoden Merkmale Hauptphasen der Implementierung

Der Platz von SA in der wissenschaftlichen Forschung Systematik sollte nicht wie eine Art Innovation, die neueste Errungenschaft der Wissenschaft, erscheinen. Konsistenz ist eine universelle Eigenschaft der Materie, die Form ihrer Existenz und daher eine integrale Eigenschaft der menschlichen Praxis, einschließlich des Denkens. Jede Aktivität kann weniger oder mehr systematisch sein. Das Auftreten eines Problems ist ein Zeichen unzureichender Systematik; Die Lösung des Problems ist das Ergebnis einer erhöhten Systematik. Theoretisches Denken auf verschiedenen Abstraktionsebenen spiegelte die Systematik der Welt im Allgemeinen und die Systematik der menschlichen Erkenntnis und Praxis wider. Auf philosophischer Ebene – das ist dialektischer Materialismus, auf allgemeinwissenschaftlicher Ebene – Systemologie und allgemeine Systemtheorie, Organisationstheorie; in der Naturwissenschaft - Kybernetik. Mit der Entwicklung der Computertechnologie entstanden Informatik und künstliche Intelligenz.

Der Platz der SA in der wissenschaftlichen Forschung In den frühen 80er Jahren wurde deutlich, dass alle diese theoretischen und angewandten Disziplinen eine Art einheitlichen Strom, eine „Systembewegung“, bilden. Konsistenz wird nicht nur zu einer theoretischen Kategorie, sondern auch zu einem bewussten Aspekt praktischer Tätigkeit. Da große und komplexe Systeme zwangsläufig zum Gegenstand von Studium, Management und Design geworden sind, war eine Verallgemeinerung der Methoden zur Untersuchung von Systemen und Methoden zu ihrer Beeinflussung erforderlich. Es ist eine gewisse angewandte Wissenschaft entstanden, die eine „Brücke“ zwischen abstrakten Systematiktheorien und lebendiger systemischer Praxis darstellt. Zunächst in verschiedenen Bereichen und unter verschiedenen Namen, und in den folgenden Jahren entwickelte sich daraus eine Wissenschaft, die „Systemanalyse“ genannt wurde.

Der Systemansatz ist eine Reihe von Methoden und Werkzeugen, die es ermöglichen, die Eigenschaften, Struktur und Funktionen von Objekten und Prozessen als Ganzes zu untersuchen und sie als Systeme mit komplexen Beziehungen zwischen Elementen und der gegenseitigen Beeinflussung des Systems selbst darzustellen Strukturelemente. Der Systemansatz besteht darin, die Elemente des Systems als miteinander verbunden und interagierend zu betrachten, um das globale Ziel der Systemfunktion zu erreichen.

Die Hauptvorteile des Systemansatzes: Er hebt hervor, was in verschiedenen Objekten und Prozessen gemeinsam ist, was durch verschiedene Details verdeckt wird und schwer zu erkennen ist, bis die Einzelheiten verworfen werden. Entscheidungsmethoden werden von einem Funktionsbereich auf einen anderen übertragen; Es ist nicht zulässig, die Leistungsfähigkeit einzelner Entscheidungsmethoden, beispielsweise nur mathematischer Modellierungen, zu Lasten von Experteneinschätzungen zu überschätzen; Es erfolgt eine Synthese von Erkenntnissen aus verschiedenen Wissenschaften.

Prinzipien des Systemansatzes: Einheit – gemeinsame Betrachtung des Systems als Ganzes und als Sammlung von Teilen; Entwicklung – unter Berücksichtigung der Variabilität des Systems, seiner Fähigkeit, sich zu entwickeln, Informationen zu sammeln und die Dynamik der Umgebung zu berücksichtigen; Globales Ziel – Verantwortung für die Wahl eines globalen Ziels; das Optimum der Teilsysteme ist nicht das Optimum des Gesamtsystems; Funktionalität – gemeinsame Betrachtung der Systemstruktur und -funktionen; Kombinationen aus Dezentralisierung und Zentralisierung; Hierarchien – unter Berücksichtigung der Unterordnung und Rangfolge von Teilen;

Wesen und Zweck Der Systemanalysekurs ist ein typischerweise inter- und überdisziplinärer Kurs, der die Methodik zur Untersuchung komplexer technischer, natürlicher und sozialer Systeme verallgemeinert. Durch den integrativen Trend ist ein neues wissenschaftliches Tätigkeitsfeld entstanden: die Systemforschung, die auf die Lösung komplexer Großprobleme von großer Komplexität abzielt.

Wesen und Zweck der Systemanalyse entwickelt eine Systemmethodik zur Lösung komplexer angewandter Probleme, die sich auf die Prinzipien des Systemansatzes und der allgemeinen Systemtheorie stützt und den konzeptionellen (ideologischen) und mathematischen Apparat der Kybernetik, Operations Research und Systems Engineering entwickelt und methodisch verallgemeinert. Die Systemanalyse ist eine neue wissenschaftliche Richtung vom Integrationstyp, die eine systemische Methodik zur Entscheidungsfindung entwickelt und einen wichtigen Platz im Gefüge der modernen Forschung einnimmt.

Klassifizierung von Problemen nach dem Grad ihrer Strukturierung Nach der von Simon und Newell vorgeschlagenen Klassifizierung wird die gesamte Problematik je nach Wissenstiefe in 3 Klassen eingeteilt: 1. gut strukturierte oder quantitativ ausgedrückte Probleme, die sind einer mathematischen Formalisierung zugänglich und werden mit formalen Methoden gelöst; 2. unstrukturierte oder qualitativ ausgedrückte Probleme, die nur auf der inhaltlichen Ebene beschrieben werden und durch informelle Verfahren gelöst werden; 3. schwach strukturierte (gemischte Probleme), die quantitative und qualitative Probleme enthalten, wobei die qualitativen, wenig bekannten und unsicheren Aspekte der Probleme tendenziell dominieren.

Prinzipien zur Lösung unstrukturierter Probleme Zur Lösung von Problemen erster Klasse werden häufig mathematische Methoden des Operations Research eingesetzt. Zur Lösung von Problemen zweiter Klasse empfiehlt sich der Einsatz von Expertengutachtenmethoden. Expertenbewertungsmethoden werden dort eingesetzt, wo die mathematische Formalisierung von Problemen aufgrund ihrer Neuheit und Komplexität entweder unmöglich ist oder viel Zeit und Geld erfordert. Zur Lösung von Problemen der dritten Klasse empfiehlt es sich, die Methoden von Systemen zu nutzen. Analyse

Die Hauptphasen und Methoden der SA-Systemanalyse sind ein mehrstufiger iterativer Prozess, und der Ausgangspunkt dieses Prozesses ist die Formulierung des Problems in einer anfänglichen Form. Bei der Formulierung eines Problems müssen zwei widersprüchliche Anforderungen berücksichtigt werden: 1. Das Problem muss breit genug formuliert werden, um nichts Wesentliches zu übersehen; 2. Das Problem muss auf diese Weise gebildet werden. damit es sichtbar und strukturierbar ist. Im Zuge der Systemanalyse nimmt der Strukturierungsgrad des Problems zu, das heißt, das Problem wird klarer und umfassender formuliert.

Definitionen 1. Ein System ist ein separater Teil, ein Fragment der Welt, das über Emergenz und relative Selbstgenügsamkeit verfügt. 2. Ein System ist eine Menge von Elementen, die in Beziehungen und Verbindungen zueinander stehen und eine Integrität oder organische Einheit bilden. 3. System – eine Reihe von Elementen, die in Beziehungen und Verbindungen zueinander stehen und eine gewisse Integrität und Einheit bilden. Unter Berücksichtigung der allgemein anerkannten Aussagen, dass ein System immer ein Ganzes ist und das Ganze den Zusammenhang seiner Teile anzeigt, werden bei der systematischen Betrachtung eines Objekts zunächst seine Zusammensetzung und seine inneren Zusammenhänge bestimmt. Wie jahrhundertealte Beobachtungen zeigen, gibt es in einem Systemobjekt neben Elementen auch größere Komponenten – Subsysteme.

GRUNDLEGENDE EIGENSCHAFTEN EINES SYSTEMS SYSTEMINTEGRITÄT KOMPLEXITÄT ORGANISATION Die innere Einheit eines Objekts, das System erscheint und wird in Bezug auf die Umwelt als etwas Ganzes wahrgenommen. Maximale Konzentration auf die Aktion, die gerade ausgeführt wird. Im Allgemeinen bestimmen etwaige Einflüsse auf das System nicht eindeutig die Prozesse, die innerhalb des Systems ablaufen. Die Veränderungen, die das System erfährt, werden durch das Zusammenspiel äußerer und innerer Faktoren verursacht.

Definitionen Organisation, Vernetzung und Integrität werden in zahlreichen Definitionen der modernen Wissenschaft als Haupteigenschaften von Systemen angesehen. Das Konzept eines Systems ist eine Möglichkeit, das Einfache im Komplexen zu finden, um die Analyse zu vereinfachen. Systemeigenschaften Emergenz ist eine Eigenschaft von Systemen, die zur Entstehung neuer Eigenschaften und Qualitäten führt, die den Elementen, aus denen das System besteht, nicht inhärent sind. Die Integrität des Systems bedeutet, dass jedes Element des Systems zur Umsetzung der Zielfunktion des Systems beiträgt.

Systemeigenschaften Organisation ist eine komplexe Eigenschaft von Systemen, die im Vorhandensein von Struktur und Funktionsweise (Verhalten) besteht. Funktionalität ist die Manifestation bestimmter Eigenschaften (Funktionen) bei der Interaktion mit der äußeren Umgebung. Strukturalität ist die Ordnung eines Systems, eine bestimmte Menge und Anordnung von Elementen mit Verbindungen zwischen ihnen. Eigenschaft des Wachstums (Entwicklung). Die grundlegende Eigenschaft von Systemen ist Stabilität. Zuverlässigkeit ist die Eigenschaft, die Struktur von Systemen aufrechtzuerhalten. Anpassungsfähigkeit ist die Fähigkeit, Verhalten oder Struktur zu ändern, um unter Bedingungen einer sich ändernden äußeren Umgebung neue Qualitäten aufrechtzuerhalten, zu verbessern oder zu erwerben.

Definitionen Ein Subsystem ist eine relativ unabhängige Komponente des untersuchten Systems, das wiederum als System betrachtet wird. Ein Element (von lateinisch elementum – ursprüngliche Substanz) ist ein Bestandteil des untersuchten Systems, der aufgrund des unbedeutenden Einflusses seiner inneren Beziehungen und Wechselwirkungen auf die Eigenschaften des Systems als unteilbar gilt. Für ein Subsystem und ein Element wird allgemein der Begriff „Komponente“ verwendet. Die Umgebung (im Folgenden „Umgebung“ genannt) ist eine Menge von Objekten, die nicht zum untersuchten System gehören, dieses aber beeinflussen und/oder von dem System beeinflusst werden.

Definitionen Qualität ist eine Eigenschaft eines Objekts, also seine Eignung für den einen oder anderen Zweck. Beziehungen werden hier im allgemein akzeptierten Sinne betrachtet, und eine Verbindung ist eine n-äre Beziehung (n ≥ 2, wobei n die Objekte sind, für die sie definiert ist), die durch das Vorhandensein eines physischen Austauschkanals zwischen n Objekten gekennzeichnet ist. Verbindungen werden nach ihrer physikalischen Beschaffenheit, Kraft, Richtung und dem Vorhandensein zwischengeschalteter Elemente klassifiziert.

Klassifizierung von Verbindungen Aufgrund ihrer physikalischen Natur unterscheiden sie zwischen Stoff-, Energie-, Informations- und anderen, auch gemischten Verbindungen. Anhand der Stärke der Verbindungen wird zwischen starken und schwachen Verbindungen unterschieden. Unter der Stärke von Verbindungen versteht man üblicherweise deren Anzahl. Basierend auf der Richtung unterscheiden sie zwischen gerichteten und ungerichteten (neutralen) Verbindungen und zwischen gerichteten – direkten Verbindungen, die vom Eingang zum Ausgang des Systems (und vom Anfangs- zum Endpunkt der Grundstruktur des Systems) gerichtet sind. und umgekehrt, mit entgegengesetzter Richtung.

Definitionen Die Integrität eines Systemobjekts hat zwei semantische Aspekte: - Isolation von der Umgebung; - Struktursicherheit. Die Einheit eines Systemobjekts hat die folgenden semantischen Aspekte: System und Umgebung; Komponenten des Systems, seine sich gegenseitig ausschließenden Aspekte.

Definitionen: Systemmerkmale dienen der Erkennung von Systemen, Merkmale von Systemen dienen der Beschreibung. Ein Zeichen ist eine Eigenschaft (oder eine Reihe von Eigenschaften), anhand derer Objekte klassifiziert oder identifiziert oder ihr Zustand bestimmt wird. Als Attribute eines Systemobjekts verwenden wir: Artikulation, Konnektivität; Integrität, Einheit; Entstehung. Charakteristisch ist eine wesentliche Unterscheidungseigenschaft eines Objekts.

Emergenz bedeutet die Irreduzibilität der Eigenschaften/Regelmäßigkeiten eines Systems auf die Eigenschaften/Regelmäßigkeiten seiner Komponenten und die Nichtableitbarkeit von Systemeigenschaften/Regelmäßigkeiten aus den Eigenschaften/Regelmäßigkeiten der Komponenten. Dieses Merkmal unterscheidet systemische Objekte von nicht-systemischen Objekten wie einem Glas Wasser oder einer Tüte Kartoffeln, zwischen deren Teilen keine stabilen und starken (strukturellen) Verbindungen bestehen (sie haben keine emergenten Eigenschaften).

Systemmerkmale Die Hauptmerkmale des Systems sind: Zusammensetzung der Komponenten; Strukturen und Organisation; Eigenschaften; Zustand und Verhalten. Das Studium, die Erstellung und Änderung sowie die Verwaltung jedes Systems (auch eines natürlichen) durch verschiedene Personen werden aufgrund der Komplexität der Systeme, der Unvorhersehbarkeit ihres Verhaltens und vieler anderer Faktoren unterschiedlich durchgeführt.

Systemanalyse 1. Systemforschung 2. Systemansatz 3. Spezifische Systemkonzepte 4. Allgemeine Systemtheorie (Metatheorie) 5. Dialektischer Materialismus (philosophische Probleme der Systemforschung) 6. Wissenschaftliche Systemtheorien und Modelle (Die Lehre von der Biosphäre der Erde; Wahrscheinlichkeit). Theorie; Kybernetik etc.) 7. Technische Systemtheorien und Entwicklungen - Operations Research; Systemtechnik, Systemanalyse usw. 8. Besondere Theorien des Systems.

Anwendungsbereich der CA Mit der Systemanalyse gelöste Probleme weisen eine Reihe charakteristischer Merkmale auf: Die getroffene Entscheidung bezieht sich auf die Zukunft (eine Anlage, die noch nicht existiert), es gibt eine Vielzahl von Alternativen; Lösungen hängen von der aktuellen Unvollständigkeit der Technologie ab Errungenschaften; getroffene Entscheidungen erfordern große Ressourceninvestitionen und beinhalten Risiken; die Anforderungen an die Kosten und die Zeit der Lösung des Problems sind vollständig definiert; das Problem ist intern komplex, da seine Lösung eine Kombination verschiedener Ressourcen erfordert.

Grundlegende Bestimmungen des Konzepts der Systemanalyse 1. Der Prozess der Lösung eines Problems sollte mit der Identifizierung und Begründung des Endziels beginnen, das in einem bestimmten Bereich erreicht werden soll, und auf dieser Grundlage werden Zwischenziele und Zielsetzungen festgelegt. 2. Jedes Problem muss als komplexes System betrachtet werden, wobei alle möglichen Teilprobleme und Beziehungen sowie die Konsequenzen bestimmter Entscheidungen identifiziert werden müssen. 3. Im Prozess der Lösung eines Problems werden viele Alternativen zum Erreichen des Ziels gebildet. Bewertung dieser Alternativen anhand geeigneter Kriterien und Auswahl der bevorzugten Alternative. 4. Die Organisationsstruktur des Problemlösungsmechanismus sollte einem Ziel oder einer Reihe von Zielen untergeordnet sein und nicht umgekehrt.

Hauptphasen und Methoden von CA CA beinhaltet die Entwicklung einer systematischen Methode zur Lösung eines Problems, d. h. einer logisch und prozedural organisierten Abfolge von Operationen, die auf die Auswahl einer bevorzugten Lösungsalternative abzielen. Die praktische Umsetzung von SA erfolgt in mehreren Stufen, allerdings besteht hinsichtlich Anzahl und Inhalt noch keine Einheitlichkeit, da es eine Vielzahl an Anwendungsproblemen gibt.

Die Hauptphasen der Systemanalyse Nach F. Hansman Deutschland, 1978 Nach D. Jeffers USA, 1981 Nach V.V. Druzhinin UdSSR, 1988 1. Allgemeine Orientierung zum Problem (Umrissdarstellung des Problems) 1. Identifizierung des Problems 2 . Auswahl geeigneter 1 Auswahl von Problemkriterien 2. Beschreibung 3. Bildung alternativer Lösungen 2. Darstellung des Problems und Eingrenzung des Grades seiner Komplexität 3. Festlegung von Kriterien 4. Identifizierung wesentlicher Umweltfaktoren 3. Festlegung einer Hierarchie, 4. Idealisierung von Zielen und Vorgaben (ultimative Vereinfachung, Versuch, ein Modell zu erstellen)

Die Hauptphasen der Systemanalyse Nach F. Hansman Deutschland, 1978 Nach D. Jeffers USA, 1981 Nach V.V. Druzhinin UdSSR, 1988 5. Aufbau und Test eines Modells 5. Modellierung 5. Zerlegung (Aufschlüsselung und Lösungsfindung in Teile) 6. Schätzung und Prognose von Modellparametern 6. Bewertung möglicher Strategien 6. Zusammensetzung („Zusammenkleben“ von Teilen) 7. Informationsbeschaffung 7. Umsetzung der Ergebnisse 7. Treffen der besten Entscheidung basierend auf dem Modell 8. Vorbereitung zur Auswahl eine Lösung 9. Umsetzung und Kontrolle

Zu den wissenschaftlichen Werkzeugen der SA gehören folgende Methoden: die Szenariomethode (ein Versuch, das System zu beschreiben), die Zielbaummethode (d. h. Zerlegung in lösbare Aufgaben), die morphologische Analysemethode (für Erfindungen), Expertenbewertungsmethoden, probabilistische Statistik Methoden (MO-Theorie, Spiele usw.) Kybernetische Methoden (Objekt in Form einer Blackbox) IR-Methoden (Skalar-Optimierung) Vektoroptimierungsmethoden Simulationsmodellierungsmethoden (z. B. GPSS) Netzwerkmethoden Matrixmethoden Methoden der ökonomischen Analyse usw.

Der Stellenwert der SA in der wissenschaftlichen Forschung Im Prozess der SA kommen auf den verschiedenen Ebenen verschiedene Methoden zum Einsatz, bei denen Heuristiken mit Formalisierung kombiniert werden. CA dient als methodischer Rahmen, der alle notwendigen Methoden, Forschungstechniken, Aktivitäten und Ressourcen zur Lösung von Problemen vereint. Die moderne Systemanalyse ist eine angewandte Wissenschaft, die darauf abzielt, die Ursachen realer Schwierigkeiten, die vor dem „Problembesitzer“ aufgetreten sind, zu identifizieren und Möglichkeiten zu deren Beseitigung zu entwickeln.

Der Stellenwert der SA in der wissenschaftlichen Forschung Merkmale der modernen Systemanalyse ergeben sich aus der Natur komplexer Systeme. Mit dem Ziel, ein Problem zu beseitigen oder zumindest seine Ursachen aufzuklären, setzt die Systemanalyse zu diesem Zweck ein breites Spektrum an Mitteln ein und nutzt dabei die Möglichkeiten verschiedener Wissenschaften und praktischer Tätigkeitsfelder. Da es sich im Wesentlichen um eine angewandte Dialektik handelt, legt die Systemanalyse großen Wert auf die methodischen Aspekte jeder Systemforschung. Andererseits führt die angewandte Ausrichtung der Systemanalyse zum Einsatz aller modernen Mittel der wissenschaftlichen Forschung – Mathematik, Computertechnik, Modellierung, Feldbeobachtungen und Experimente.

Offensichtliche Zeichen der Systematik sind die Struktur des Systems; Vernetzung seiner Bestandteile; Unterordnung der Organisation des Gesamtsystems unter ein bestimmtes Ziel. Systematik der praktischen Tätigkeit Jedes unserer bewussten Handelns verfolgt ein ganz bestimmtes Ziel; Bei jeder Aktion sind die einzelnen Bestandteile, die in einer bestimmten Reihenfolge ausgeführt werden, leicht zu erkennen. Systematik der kognitiven Aktivität Eines der Merkmale der Kognition ist das Vorhandensein analytischer und synthetischer Denkweisen. Das Wesen der Analyse besteht darin, das Ganze in Teile zu zerlegen und den Komplex als eine Sammlung einfacherer Komponenten darzustellen. Aber um das Ganze, das Komplexe zu verstehen, ist auch der umgekehrte Prozess notwendig – die Synthese. Dies gilt nicht nur für das individuelle Denken, sondern auch für das universelle menschliche Wissen. Sagen wir einfach, dass die Aufteilung des Denkens in Analyse und Synthese und die Vernetzung dieser Teile das wichtigste Zeichen für die Systematik der Erkenntnis sind. Die Systematik unseres Denkens ergibt sich aus der Systematik der Welt. Moderne wissenschaftliche Daten und moderne systemische Konzepte ermöglichen es uns, von der Welt als einem endlosen hierarchischen System von Systemen zu sprechen, die sich in der Entwicklung und in unterschiedlichen Entwicklungsstadien auf verschiedenen Ebenen der Systemhierarchie befinden.

Anwendungsbereiche der Systemanalyse Auf nationaler Ebene bei der Entwicklung umfassender Programme des wissenschaftlichen und technischen Fortschritts Hauptrichtungen der wirtschaftlichen und sozialen Entwicklung Gezielte umfassende Programme Verbesserung der Wirtschaftsstrukturen Auf Branchenebene bei der Entwicklung Branchenentwicklungsprognosen Branchenhauptrichtungen der Branchenentwicklung kurzfristig Pläne Branchenkomplexe Programme Verbesserung der Struktur der Industrie und der Managementsysteme BrAuf regionaler Ebene bei der Entwicklung integrierter regionaler Entwicklungsprogramme Hauptrichtungen der regionalen Entwicklung Regionale Pläne für die kurze Zeit Intersektorale regionale umfassende Programme Managementstrukturen in der Region Regionale Informatisierungsprogramme An die Unternehmensebene bei der Entwicklung von Unternehmensentwicklungskonzepten. Hauptrichtungen der Unternehmensaktivitäten. Jährliche Produktionspläne. Bei der Organisation des operativen Produktionsmanagements. Produktions- und Organisationsstrukturen des Unternehmens. Produktionsmanagement-Informationssysteme

Aufgabe 1. Klassifizieren Sie das System unter Berücksichtigung der wichtigsten Klassifizierungskriterien. Objekt - KSTU-Klassifizierungszeichen Nach Organisationsgrad Nach Interaktion mit der äußeren Umgebung Nach Struktur Nach der Art der Verbindung zwischen Elementen Nach der Art der Funktionen Nach der Art der Entwicklung Nach Organisationsgrad Nach Komplexität des Verhaltens Nach Zweck Objektklasse nach dem Attribut Gut organisierte Begründung. Arbeitet nach den geltenden Gesetzen

Aus praktischer Sicht ist die Systemanalyse eine universelle Technik zur Lösung komplexer Probleme beliebiger Natur. Der Schlüsselbegriff in diesem Fall ist der Begriff „Problem“, der als „die subjektive negative Einstellung des Subjekts zur Realität“ definiert werden kann. Dementsprechend ist die Phase der Identifizierung und Diagnose von Problemen in komplexen Systemen die wichtigste, da sie die Ziele und Zielsetzungen der Systemanalyse sowie Methoden und Algorithmen bestimmt, die in Zukunft zur Entscheidungsunterstützung eingesetzt werden. Gleichzeitig ist diese Phase die komplexeste und am wenigsten formalisierte.

Eine Analyse russischsprachiger Arbeiten zur Systemanalyse ermöglicht es uns, die beiden größten Trends in diesem Bereich zu identifizieren, die bedingt als rationale und objektiv-subjektive Ansätze bezeichnet werden können.

Die erste Richtung (rationaler Ansatz) betrachtet die Systemanalyse als eine Reihe von Methoden, einschließlich Methoden, die auf dem Einsatz von Computern basieren und sich auf die Untersuchung komplexer Systeme konzentrieren. Bei diesem Ansatz wird das größte Augenmerk auf formale Methoden zur Konstruktion von Systemmodellen und mathematische Methoden zur Untersuchung des Systems gelegt. Die Begriffe „Subjekt“ und „Problem“ werden nicht als solche betrachtet, aber der Begriff „Standard“-Systeme und -Probleme ist häufig anzutreffen (Managementsystem – Managementproblem, Finanzsystem – Finanzprobleme usw.).

Bei diesem Ansatz wird das „Problem“ als die Diskrepanz zwischen dem Tatsächlichen und dem Gewünschten definiert, also die Diskrepanz zwischen dem tatsächlich beobachteten System und dem „idealen“ Modell des Systems. Es ist wichtig zu beachten, dass das System in diesem Fall ausschließlich als der Teil der objektiven Realität definiert wird, der mit dem Referenzmodell verglichen werden muss.

Wenn wir uns auf den Begriff „Problem“ verlassen, können wir daraus schließen, dass bei einem rationalen Ansatz ein Problem nur für einen Systemanalytiker entsteht, der ein bestimmtes formales Modell eines bestimmten Systems hat, dieses System findet und eine Diskrepanz zwischen dem Modell und entdeckt das reale System, was seine „negative Einstellung“ zur Realität verursacht.“ Volkova, V.N. Systemanalyse und ihre Anwendung in automatisierten Steuerungssystemen / V.N. Volkova, A.A. Denisow. - L.: LPI, 2008. - 83 S.

Es liegt auf der Hand, dass es Systeme gibt, deren Organisation und Verhalten streng geregelt und von allen Subjekten anerkannt sind – das sind beispielsweise Gesetze. Die Diskrepanz zwischen Modell (Gesetz) und Realität ist in diesem Fall ein Problem (Straftat), das gelöst werden muss. Für die meisten künstlichen Systeme gibt es jedoch keine strengen Vorschriften, und die Probanden haben ihre eigenen persönlichen Ziele in Bezug auf solche Systeme, die selten mit den Zielen anderer Probanden übereinstimmen. Darüber hinaus hat ein bestimmtes Subjekt seine eigene Vorstellung davon, zu welchem System es gehört und mit welchen Systemen es interagiert. Die Konzepte, mit denen das Subjekt operiert, können sich radikal von den allgemein akzeptierten „rationalen“ unterscheiden. Beispielsweise darf ein Subjekt das Kontrollsystem überhaupt nicht von der Umgebung isolieren, sondern ein bestimmtes verständliches und bequemes Modell der Interaktion mit der Welt verwenden. Es stellt sich heraus, dass die Durchsetzung allgemein anerkannter (wenn auch rationaler) Modelle zur Entstehung einer „negativen Einstellung“ im Subjekt und damit zur Entstehung neuer Probleme führen kann, was grundsätzlich dem Wesen der Systemanalyse widerspricht geht von einer verbessernden Wirkung aus – wenn mindestens ein Problembeteiligter besser wird und niemand schlechter wird.

Sehr oft wird die Formulierung des Problems der Systemanalyse in einem rationalen Ansatz als Optimierungsproblem ausgedrückt, d. h. die Problemsituation wird auf ein Niveau idealisiert, das den Einsatz mathematischer Modelle und quantitativer Kriterien zur Ermittlung der besten Lösung ermöglicht zum Problem.

Bekanntlich gibt es für ein Systemproblem kein Modell, das die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen seinen Komponenten erschöpfend aufklärt, daher erscheint der Optimierungsansatz nicht ganz konstruktiv: „... die Theorie der Systemanalyse basiert auf der Abwesenheit von eine optimale, absolut beste Option zur Lösung von Problemen jeglicher Art... Vorgeschlagen wird ein iterativer Ansatz, die Suche nach einer realistisch erreichbaren (Kompromiss-)Lösung des Problems, bei der das Gewünschte zugunsten des Möglichen und der Grenzen geopfert werden kann des Möglichen kann durch den Wunsch, das Gewünschte zu erreichen, deutlich erweitert werden. Dies setzt die Verwendung situativer Präferenzkriterien voraus, d. h. Kriterien, die keine Ausgangseinstellungen sind, sondern im Laufe der Studie entwickelt werden ...“

Eine weitere Richtung der Systemanalyse ist der objektiv-subjektive Ansatz, der auf der Arbeit von Ackoff basiert und das Konzept von Subjekt und Problem in den Vordergrund der Systemanalyse stellt. Im Wesentlichen beziehen wir bei diesem Ansatz das Subjekt in die Definition des bestehenden und idealen Systems ein, d. h. Einerseits geht die Systemanalyse von den Interessen der Menschen aus – sie führt eine subjektive Komponente des Problems ein, andererseits untersucht sie objektiv beobachtbare Fakten und Muster.

Kehren wir zur Definition von „Problem“ zurück. Daraus folgt insbesondere, dass es kein Problem gibt, das gelöst werden muss, wenn wir irrationales (im allgemein akzeptierten Sinne) Verhalten eines Subjekts beobachten und das Subjekt keine negative Einstellung zum Geschehen hat. Obwohl dieser Umstand nicht im Widerspruch zum Begriff „Problem“ steht, kann in bestimmten Situationen das Vorliegen einer objektiven Komponente des Problems nicht ausgeschlossen werden.

Die Systemanalyse verfügt über die folgenden Fähigkeiten, um das Problem des Subjekts zu lösen:

* in die objektive Realität eingreifen und nach Beseitigung des objektiven Teils des Problems die subjektive negative Einstellung des Subjekts ändern,

* die subjektive Einstellung des Subjekts ändern, ohne in die Realität einzugreifen,

* gleichzeitig in die objektive Realität eingreifen und die subjektive Einstellung des Subjekts verändern.

Offensichtlich löst die zweite Methode das Problem nicht, sondern beseitigt lediglich seinen Einfluss auf das Subjekt, sodass die objektive Komponente des Problems bestehen bleibt. Auch der umgekehrte Fall ist gegeben, wenn sich die objektive Komponente des Problems bereits manifestiert hat, die subjektive Einstellung aber noch nicht gebildet ist oder aus verschiedenen Gründen noch nicht negativ geworden ist.

Hier sind mehrere Gründe, warum ein Subjekt möglicherweise keine „negative Einstellung zur Realität“ hat: Direktor, S. Einführung in die Systemtheorie / S. Direktor, D. Rorar. - M.: Mir, 2009. - 286 S.

* unvollständige Informationen über das System hat oder es nicht vollständig nutzt;

* verändert die Einschätzung der Beziehungen zur Umwelt auf mentaler Ebene;

* unterbricht die Beziehung zur Umwelt, was zu einer „negativen Einstellung“ führte;

* glaubt nicht an Informationen über die Existenz von Problemen und deren Wesen, weil glaubt, dass die Leute, die es melden, seine Aktivitäten verunglimpfen oder ihre eigenen egoistischen Interessen verfolgen, und vielleicht weil er diese Leute einfach persönlich nicht mag.

Es sollte daran erinnert werden, dass ohne eine negative Einstellung des Subjekts die objektive Komponente des Problems bestehen bleibt und das Subjekt in gewissem Maße weiterhin beeinflusst, oder dass sich das Problem in Zukunft erheblich verschlimmern kann.

Da die Identifizierung eines Problems eine Analyse der subjektiven Einstellung erfordert, bezieht sich diese Phase auf die nicht formalisierten Phasen der Systemanalyse.

Derzeit wurden keine wirksamen Algorithmen oder Techniken vorgeschlagen. Meistens verlassen sich die Autoren von Werken zur Systemanalyse auf die Erfahrung und Intuition des Analytikers und bieten ihm völlige Handlungsfreiheit.

Ein Systemanalytiker muss über ausreichende Werkzeuge verfügen, um den Teil der objektiven Realität zu beschreiben und zu analysieren, mit dem das Subjekt interagiert oder interagieren kann. Werkzeuge können Methoden zur experimentellen Untersuchung von Systemen und deren Modellierung sein. Mit der weit verbreiteten Einführung moderner Informationstechnologien in Organisationen (gewerblich, wissenschaftlich, medizinisch usw.) wird nahezu jeder Aspekt ihrer Aktivitäten erfasst und in Datenbanken gespeichert, die heute sehr große Mengen umfassen. Informationen in solchen Datenbanken enthalten eine detaillierte Beschreibung sowohl der Systeme selbst als auch der Geschichte ihrer (System-)Entwicklung und ihres Lebens. Man kann sagen, dass ein Analytiker heute bei der Analyse der meisten künstlichen Systeme eher auf einen Mangel an effektiven Methoden zur Untersuchung von Systemen als auf einen Mangel an Informationen über das System stößt.

Es ist jedoch das Subjekt, das die subjektive Einstellung formulieren muss, und es verfügt möglicherweise nicht über spezielle Kenntnisse und ist daher nicht in der Lage, die Ergebnisse der vom Analytiker durchgeführten Forschung angemessen zu interpretieren. Daher muss das Wissen über das System und die Vorhersagemodelle, das der Analyst letztendlich erhält, in einer expliziten Form dargestellt werden, die interpretiert werden kann (möglicherweise in natürlicher Sprache). Diese Darstellung kann als Wissen über das untersuchte System bezeichnet werden.

Leider wurden derzeit keine wirksamen Methoden vorgeschlagen, um Kenntnisse über das System zu erlangen. Von größtem Interesse sind die Modelle und Algorithmen des Data Mining (Data Mining), die in privaten Anwendungen dazu dienen, Wissen aus „Rohdaten“ zu extrahieren. Es ist erwähnenswert, dass Data Mining eine Weiterentwicklung der Theorie des Datenbankmanagements und der operativen Datenanalyse (OLAP) ist, die auf der Idee einer mehrdimensionalen konzeptionellen Darstellung basiert.

Doch in den letzten Jahren nutzen und verbessern Forscher aufgrund des wachsenden Problems der „Informationsüberflutung“ Data-Mining-Methoden, um Probleme der Wissensextraktion zu lösen.

Der weit verbreitete Einsatz von Wissensextraktionsmethoden ist sehr schwierig, was einerseits mit der unzureichenden Effizienz der meisten bekannten Ansätze, die auf eher formalen mathematisch-statistischen Methoden basieren, und andererseits mit der Schwierigkeit, effektive Methoden anzuwenden, verbunden ist von intelligenten Technologien, die keine ausreichende formale Beschreibung haben und die Anwerbung teurer Spezialisten erfordern. Letzteres kann überwunden werden, indem ein vielversprechender Ansatz zum Aufbau eines effektiven Systems zur Analyse von Daten und zur Gewinnung von Wissen über das System verwendet wird, das auf der automatisierten Generierung und Konfiguration intelligenter Informationstechnologien basiert. Dieser Ansatz wird es erstens ermöglichen, durch den Einsatz fortschrittlicher intelligenter Technologien die Effizienz der Lösung des Problems der Gewinnung von Wissen, das dem Subjekt in der Phase der Problemidentifizierung während der Systemanalyse präsentiert wird, erheblich zu steigern. Zweitens entfällt die Notwendigkeit eines Setup-Spezialisten und der Einsatz intelligenter Technologien, da diese automatisch generiert und konfiguriert werden. Bertalanffy L. Hintergrund. Geschichte und Status der allgemeinen Systemtheorie / Bertalanffy L. Fon // Systemforschung: Jahrbuch. - M.: Nauka, 2010. - S. 20 - 37.

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