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Università Federale Tauride. IN E. Vernadsky
Facoltà di Matematica e Informatica
Abstract sull'argomento:
"Analisi del sistema"
Completato da uno studente del 3° anno, 302 gruppi
Taganov Alessandro
Direttore scientifico
Stonyakin Fedor Sergeevich
Piano
1. Definizione di analisi dei sistemi
1.1 Costruzione del modello
1.2 Enunciazione del problema della ricerca
1.3 Soluzione del problema matematico proposto
1.4 Caratteristiche dei compiti dell'analisi del sistema
2.
3. Procedure di analisi del sistema
4.
4.1 Dare forma al problema
4.2 Stabilire gli obiettivi
5. Generazione di alternative
6.
Conclusione
Bibliografia
1. Definizioni di analisi del sistema
L'analisi dei sistemi come disciplina è nata dalla necessità di esplorare e progettare sistemi complessi, gestirli in condizioni di informazioni incomplete, risorse limitate e pressione temporale. L'analisi dei sistemi è un ulteriore sviluppo di una serie di discipline, come la ricerca operativa, la teoria del controllo ottimale, la teoria delle decisioni, l'analisi degli esperti, la teoria della gestione dei sistemi, ecc. Per risolvere con successo i compiti impostati, l'analisi del sistema utilizza l'intero insieme di procedure formali e informali. Le discipline teoriche elencate sono la base e la base metodologica dell'analisi del sistema. Pertanto, l'analisi dei sistemi è un corso interdisciplinare che generalizza la metodologia per lo studio di sistemi tecnici, naturali e sociali complessi. L'ampia diffusione delle idee e dei metodi di analisi dei sistemi e, soprattutto, la loro applicazione pratica nella pratica, è diventata possibile solo con l'introduzione e l'uso diffuso dei computer. È stato l'uso dei computer come strumento per risolvere problemi complessi che ha permesso di passare dalla costruzione di modelli teorici di sistemi alla loro ampia applicazione pratica. A questo proposito, N.N. Moiseev scrive che l'analisi del sistema è un insieme di metodi basati sull'uso dei computer e focalizzati sullo studio di sistemi complessi: tecnici, economici, ambientali, ecc. Il problema centrale dell’analisi del sistema è il problema del processo decisionale. Per quanto riguarda i problemi di ricerca, progettazione e gestione di sistemi complessi, il problema decisionale è associato alla scelta di una certa alternativa in condizioni di vario tipo di incertezza. L'incertezza è dovuta ai multicriteri dei problemi di ottimizzazione, all'incertezza degli obiettivi di sviluppo del sistema, all'ambiguità degli scenari di sviluppo del sistema, alla mancanza di informazioni a priori sul sistema, all'impatto di fattori casuali durante lo sviluppo dinamico del sistema e ad altre condizioni . Date queste circostanze, l'analisi dei sistemi può essere definita come una disciplina che affronta problemi decisionali in condizioni in cui la scelta di un'alternativa richiede l'analisi di informazioni complesse di varia natura fisica.
L’analisi dei sistemi è una disciplina sintetica. Può essere suddiviso in tre direzioni principali. Queste tre direzioni corrispondono a tre fasi sempre presenti nello studio dei sistemi complessi:
1) costruire un modello dell'oggetto in studio;
2) impostare il problema della ricerca;
3) soluzione del problema matematico impostato. Consideriamo questi passaggi.
generazione matematica del sistema
1.1 Costruzione di modelli
Costruire un modello (formalizzazione del sistema, processo o fenomeno oggetto di studio) è una descrizione del processo nel linguaggio della matematica. Quando si costruisce un modello, viene eseguita una descrizione matematica dei fenomeni e dei processi che si verificano nel sistema. Poiché la conoscenza è sempre relativa, la descrizione in qualsiasi lingua riflette solo alcuni aspetti dei processi in corso e non è mai completamente completa. D'altra parte, va notato che quando si costruisce un modello è necessario concentrarsi su quegli aspetti del processo in studio che interessano il ricercatore. È profondamente sbagliato voler riflettere tutti gli aspetti dell'esistenza del sistema quando si costruisce un modello di sistema. Quando conducono un'analisi del sistema, di regola, sono interessati al comportamento dinamico del sistema e quando descrivono la dinamica dal punto di vista dello studio in corso, ci sono parametri e interazioni fondamentali e ci sono parametri che non lo sono essenziale in questo studio. Pertanto, la qualità del modello è determinata dalla corrispondenza della descrizione ai requisiti che si applicano allo studio, dalla corrispondenza dei risultati ottenuti con l'aiuto del modello al corso del processo o fenomeno osservato. La costruzione di un modello matematico è la base di ogni analisi di sistema, la fase centrale della ricerca o della progettazione di qualsiasi sistema. Il risultato dell'analisi dell'intero sistema dipende dalla qualità del modello.
1.2 Enunciazione del problema della ricerca
In questa fase viene formulato lo scopo dell’analisi. Si presuppone che lo scopo dello studio sia un fattore esterno rispetto al sistema. Pertanto, l'obiettivo diventa un oggetto di studio indipendente. L'obiettivo deve essere formalizzato. Il compito dell'analisi del sistema è effettuare la necessaria analisi delle incertezze, delle limitazioni e, in definitiva, formulare alcuni problemi di ottimizzazione.
Qui X è un elemento di uno spazio normato G, determinato dalla natura del modello, , Dove E - un insieme che può avere natura arbitrariamente complessa, determinata dalla struttura del modello e dalle caratteristiche del sistema oggetto di studio. Pertanto, il compito dell'analisi del sistema in questa fase viene trattato come una sorta di problema di ottimizzazione. Analizzando i requisiti di sistema, ad es. gli obiettivi che il ricercatore intende raggiungere e le incertezze inevitabilmente presenti, il ricercatore deve formulare l'obiettivo dell'analisi nel linguaggio della matematica. Il linguaggio di ottimizzazione risulta qui naturale e conveniente, ma non è affatto l'unico possibile.
1.3 Soluzione del problema matematico proposto
Solo questa terza fase di analisi può essere propriamente attribuita alla fase che utilizza pienamente i metodi matematici. Sebbene senza la conoscenza della matematica e delle capacità del suo apparato, l'implementazione riuscita delle prime due fasi è impossibile, poiché i metodi di formalizzazione dovrebbero essere ampiamente utilizzati sia quando si costruisce un modello di sistema sia quando si formulano gli scopi e gli obiettivi dell'analisi. Tuttavia, notiamo che è nella fase finale dell'analisi del sistema che potrebbero essere necessari sottili metodi matematici. Ma va tenuto presente che i problemi dell'analisi del sistema possono avere una serie di caratteristiche che portano alla necessità di utilizzare approcci euristici insieme a procedure formali. Le ragioni per ricorrere ai metodi euristici sono principalmente legate alla mancanza di informazioni a priori sui processi che si verificano nel sistema analizzato. Inoltre, tali ragioni includono la grande dimensione del vettore X e la complessità della struttura dell'insieme G. In questo caso risultano spesso determinanti le difficoltà derivanti dalla necessità di utilizzare procedure di analisi informali. La soluzione efficace dei problemi dell'analisi del sistema richiede l'uso del ragionamento informale in ogni fase dello studio. In considerazione di ciò, la verifica della qualità della soluzione, la sua conformità con l'obiettivo originario dello studio si trasforma nel problema teorico più importante.
1.4 Caratteristiche dei compiti dell'analisi del sistema
L’analisi dei sistemi è attualmente in prima linea nella ricerca scientifica. Si intende fornire un apparato scientifico per l'analisi e lo studio di sistemi complessi. Il ruolo guida dell'analisi dei sistemi è dovuto al fatto che lo sviluppo della scienza ha portato alla formulazione dei compiti che l'analisi dei sistemi è progettata per risolvere. La particolarità della fase attuale è che l'analisi del sistema, non essendo ancora riuscita a trasformarsi in una disciplina scientifica a tutti gli effetti, è costretta a esistere e svilupparsi in condizioni in cui la società inizia a sentire il bisogno di applicare metodi e risultati ancora non sufficientemente sviluppati e testati e non è in grado di rinviare a domani le decisioni relative ai propri compiti. Questa è la fonte sia della forza che della debolezza dell'analisi del sistema: forza - perché sente costantemente l'impatto del bisogno di pratica, è costretto ad espandere continuamente la gamma degli oggetti di studio e non ha l'opportunità di astrarre dal bisogni reali della società; punti deboli - perché spesso l'uso di metodi di ricerca sistematica "grezzi" e non sufficientemente sviluppati porta all'adozione di decisioni affrettate, alla negligenza delle difficoltà reali.
Consideriamo i compiti principali verso i quali sono diretti gli sforzi degli specialisti e che necessitano di ulteriore sviluppo. Innanzitutto va notato il compito di studiare il sistema di interazioni degli oggetti analizzati con l'ambiente. La soluzione a questo problema implica:
tracciare un confine tra il sistema oggetto di studio e l'ambiente, che predetermina la massima profondità di influenza delle interazioni considerate, che limita la considerazione;
· definizione delle reali risorse di tale interazione;
considerazione delle interazioni del sistema in studio con un sistema di livello superiore.
Compiti del seguente tipo sono associati alla progettazione di alternative per questa interazione, alternative per lo sviluppo del sistema nel tempo e nello spazio.
Una direzione importante nello sviluppo dei metodi di analisi dei sistemi è associata ai tentativi di creare nuove possibilità per costruire soluzioni alternative originali, strategie inaspettate, idee insolite e strutture nascoste. In altre parole, stiamo parlando dello sviluppo di metodi e mezzi per rafforzare le capacità induttive del pensiero umano, in contrasto con le sue capacità deduttive, che, infatti, sono finalizzate allo sviluppo di mezzi logici formali. La ricerca in questa direzione è iniziata solo di recente e al loro interno non esiste ancora un unico apparato concettuale. Tuttavia, anche qui si possono distinguere diverse aree importanti - come lo sviluppo di un apparato formale di logica induttiva, metodi di analisi morfologica e altri metodi strutturali e sintattici per costruire nuove alternative, metodi sintattici e organizzazione dell'interazione di gruppo nella risoluzione creativa problemi, nonché lo studio dei principali paradigmi di pensiero di ricerca.
I compiti del terzo tipo consistono nella costruzione di una serie di modelli di simulazione che descrivono l'influenza dell'una o dell'altra interazione sul comportamento dell'oggetto di studio. Si noti che gli studi di sistema non perseguono l'obiettivo di creare un determinato top model. Stiamo parlando dello sviluppo di modelli privati, ognuno dei quali risolve i propri problemi specifici.
Anche dopo che tali modelli di simulazione sono stati creati e studiati, la questione di riunire vari aspetti del comportamento del sistema in un unico schema rimane aperta. Tuttavia, il problema può e deve essere risolto non costruendo un supermodello, ma analizzando le reazioni al comportamento osservato di altri oggetti interagenti, ad es. studiando il comportamento degli oggetti - analoghi e trasferendo i risultati di questi studi all'oggetto dell'analisi del sistema. Tale studio fornisce la base per una comprensione significativa delle situazioni di interazione e della struttura delle relazioni che determinano la posizione del sistema studiato nella struttura del supersistema, di cui è una componente.
I compiti del quarto tipo sono associati alla costruzione di modelli decisionali. Qualsiasi studio di sistema è collegato allo studio di varie alternative per lo sviluppo del sistema. Il compito degli analisti di sistema è scegliere e giustificare la migliore alternativa di sviluppo. Nella fase di sviluppo e processo decisionale, è necessario tenere conto dell'interazione del sistema con i suoi sottosistemi, combinare gli obiettivi del sistema con gli obiettivi dei sottosistemi e individuare obiettivi globali e secondari.
L'area più sviluppata e allo stesso tempo più specifica della creatività scientifica è associata allo sviluppo della teoria del processo decisionale e alla formazione di strutture, programmi e piani target. Qui non mancano il lavoro e i ricercatori che lavorano attivamente. Tuttavia, in questo caso, troppi risultati sono a livello di invenzioni e discrepanze non confermate nella comprensione sia dell'essenza dei compiti che dei mezzi per risolverli. La ricerca in questo settore comprende:
a) costruire una teoria per valutare l'efficacia delle decisioni prese o dei piani e programmi elaborati; b) risolvere il problema della multicriteri nella valutazione delle alternative decisionali o progettuali;
b) studio del problema dell'incertezza, in particolare associato non a fattori statistici, ma all'incertezza dei giudizi degli esperti e all'incertezza deliberatamente creata associata alla semplificazione delle idee sul comportamento del sistema;
c) sviluppo del problema dell'aggregazione delle preferenze individuali su decisioni che incidono sugli interessi di più soggetti che influenzano il comportamento del sistema;
d) studio delle specificità dei criteri di performance socioeconomica;
e) creazione di metodi per verificare la coerenza logica delle strutture e dei piani target e stabilire il necessario equilibrio tra la predeterminazione del programma d'azione e la sua disponibilità alla ristrutturazione quando arrivano nuove informazioni, sia su eventi esterni che sul cambiamento delle idee sull'attuazione di questo programma .
Quest'ultima direzione richiede una nuova consapevolezza delle reali funzioni delle strutture target, dei piani, dei programmi e la definizione di quelli che essi stessi dovere eseguire, così come le connessioni tra di loro.
I compiti considerati dell'analisi del sistema non coprono l'elenco completo dei compiti. Di seguito sono elencati quelli che presentano maggiori difficoltà nel risolverli. Va notato che tutti i compiti della ricerca sistemica sono strettamente interconnessi tra loro, non possono essere isolati e risolti separatamente, sia nel tempo che in termini di composizione degli esecutori. Inoltre, per risolvere tutti questi problemi, il ricercatore deve avere una visione ampia e possedere un ricco arsenale di metodi e mezzi di ricerca scientifica.
2. Caratteristiche delle attività di analisi del sistema
L'obiettivo finale dell'analisi del sistema è risolvere la situazione problematica che si è verificata prima dell'oggetto della ricerca del sistema in corso (di solito si tratta di un'organizzazione specifica, un team, un'impresa, una regione separata, una struttura sociale, ecc.). L'analisi del sistema si occupa dello studio di una situazione problematica, della scoperta delle sue cause, dello sviluppo di opzioni per la sua eliminazione, della presa di una decisione e dell'organizzazione dell'ulteriore funzionamento del sistema che risolve la situazione problematica. La fase iniziale di qualsiasi ricerca di sistema è lo studio dell'oggetto dell'analisi del sistema in corso, seguito dalla sua formalizzazione. In questa fase sorgono compiti che distinguono fondamentalmente la metodologia della ricerca di sistema dalla metodologia di altre discipline, vale a dire un duplice compito viene risolto nell'analisi di sistema. Da un lato è necessario formalizzare l'oggetto della ricerca di sistema, dall'altro il processo di studio del sistema, il processo di formulazione e risoluzione del problema, è soggetto a formalizzazione. Prendiamo un esempio dalla teoria della progettazione dei sistemi. La moderna teoria della progettazione assistita da computer di sistemi complessi può essere considerata una delle parti della ricerca sui sistemi. Secondo lei il problema della progettazione di sistemi complessi presenta due aspetti. Innanzitutto è necessario effettuare una descrizione formalizzata dell'oggetto di design. Inoltre, in questa fase, vengono risolti i compiti di una descrizione formalizzata sia della componente statica del sistema (principalmente la sua organizzazione strutturale è soggetta a formalizzazione) sia del suo comportamento nel tempo (aspetti dinamici che riflettono il suo funzionamento). In secondo luogo, è necessario formalizzare il processo di progettazione. I componenti del processo di progettazione sono metodi per la formazione di varie soluzioni progettuali, metodi per la loro analisi ingegneristica e metodi decisionali per la scelta delle migliori opzioni per l'implementazione del sistema.
Un posto importante nelle procedure di analisi del sistema è occupato dal problema del processo decisionale. Come caratteristica dei compiti che devono affrontare gli analisti di sistema, è necessario notare il requisito dell'ottimalità delle decisioni prese. Allo stato attuale, è necessario risolvere problemi di controllo ottimale di sistemi complessi, progettazione ottimale di sistemi che includano un gran numero di elementi e sottosistemi. Lo sviluppo della tecnologia ha raggiunto un livello in cui la creazione di un design semplicemente realizzabile di per sé non sempre soddisfa i principali rami dell'industria. Nel corso della progettazione è necessario garantire i migliori indicatori per una serie di caratteristiche dei nuovi prodotti, ad esempio per ottenere la massima velocità, dimensioni minime, costi, ecc. mantenendo tutti gli altri requisiti entro i limiti specificati. Pertanto, la pratica richiede lo sviluppo non solo di un prodotto, oggetto o sistema realizzabile, ma la creazione di un design ottimale. Un ragionamento simile vale per altre attività. Quando si organizza il funzionamento di un'impresa, vengono formulati requisiti per massimizzare l'efficienza delle sue attività, l'affidabilità del funzionamento delle apparecchiature, l'ottimizzazione delle strategie di manutenzione del sistema, l'allocazione delle risorse, ecc.
In vari campi dell'attività pratica (tecnologia, economia, scienze sociali, psicologia), si verificano situazioni in cui è necessario prendere decisioni per le quali non è possibile tenere pienamente conto delle condizioni che le determinano. Il processo decisionale in questo caso avverrà in condizioni di incertezza, che ha una natura diversa. Uno dei tipi più semplici di incertezza è l'incertezza delle informazioni iniziali, che si manifesta in vari aspetti. Prima di tutto, notiamo un aspetto come l'impatto sul sistema di fattori sconosciuti.
Anche l’incertezza dovuta a fattori sconosciuti si presenta in forme diverse. La forma più semplice di questo tipo di incertezza è incertezza stocastica. Si verifica nei casi in cui i fattori sconosciuti sono variabili casuali o funzioni casuali, le cui caratteristiche statistiche possono essere determinate sulla base dell'analisi dell'esperienza passata nel funzionamento dell'oggetto della ricerca di sistema.
Il prossimo tipo di incertezza è incertezza degli obiettivi. La formulazione dell'obiettivo nella risoluzione dei problemi dell'analisi del sistema è una delle procedure chiave, perché l'obiettivo è l'oggetto che determina la formulazione del problema della ricerca del sistema. L'incertezza dell'obiettivo è una conseguenza dei multicriteri dei problemi dell'analisi del sistema. Assegnare un obiettivo, scegliere un criterio, formalizzare un obiettivo è quasi sempre un problema difficile. I compiti con molti criteri sono tipici dei grandi progetti tecnici, economici, economici.
E, infine, va notato un tipo di incertezza come l'incertezza associata alla successiva influenza dei risultati della decisione sulla situazione problematica. Il fatto è che la decisione presa al momento e attuata in qualche sistema è progettata per influenzare il funzionamento del sistema. In realtà, viene adottato per questo, poiché, secondo l'idea degli analisti di sistema, questa soluzione dovrebbe risolvere la situazione problematica. Tuttavia, poiché la decisione viene presa per un sistema complesso, lo sviluppo del sistema nel tempo può avere molte strategie. E, naturalmente, nella fase di prendere una decisione e intraprendere un'azione di controllo, gli analisti potrebbero non avere un quadro completo dello sviluppo della situazione. Quando si prende una decisione, ci sono varie raccomandazioni per prevedere lo sviluppo del sistema nel tempo. Uno di questi approcci consiglia di prevedere alcune dinamiche "medie" dello sviluppo del sistema e di prendere decisioni basate su tale strategia. Un altro approccio suggerisce che quando si prende una decisione, si proceda dalla possibilità di realizzare la situazione più sfavorevole.
Come caratteristica successiva dell'analisi dei sistemi, notiamo il ruolo dei modelli come mezzo per studiare i sistemi che sono oggetto della ricerca di sistema. Qualsiasi metodo di analisi del sistema si basa sulla descrizione matematica di determinati fatti, fenomeni, processi. Quando si usa la parola "modello", si intende sempre una descrizione che riflette esattamente quelle caratteristiche del processo in studio che interessano il ricercatore. L'accuratezza e la qualità della descrizione sono determinate, innanzitutto, dalla corrispondenza del modello ai requisiti che si applicano allo studio, dalla corrispondenza dei risultati ottenuti con l'ausilio del modello al corso osservato del processo. Se nello sviluppo del modello si usa il linguaggio della matematica, si parla di modelli matematici. La costruzione di un modello matematico è la base di ogni analisi di sistema. Questa è la fase centrale della ricerca o della progettazione di qualsiasi sistema. Il successo di tutte le analisi successive dipende dalla qualità del modello. Tuttavia, nell'analisi dei sistemi, insieme alle procedure formalizzate, i metodi di ricerca informali ed euristici occupano un posto importante. Ci sono una serie di ragioni per questo. Il primo è il seguente. Quando si costruiscono modelli di sistemi, potrebbe esserci una mancanza o una mancanza di informazioni iniziali per determinare i parametri del modello.
In questo caso, viene effettuata un'indagine esperta tra specialisti al fine di eliminare l'incertezza o, almeno, ridurla, ad es. l'esperienza e la conoscenza degli specialisti possono essere utilizzate per assegnare i parametri iniziali del modello.
Un altro motivo per utilizzare metodi euristici è il seguente. I tentativi di formalizzare i processi che si verificano nei sistemi studiati sono sempre associati alla formulazione di alcune restrizioni e semplificazioni. Qui è importante non oltrepassare il limite oltre il quale un'ulteriore semplificazione porterà alla perdita dell'essenza dei fenomeni descritti. In altre parole-
Tuttavia, il desiderio di adattare un apparato matematico ben studiato per descrivere i fenomeni oggetto di studio può distorcerne l’essenza e portare a decisioni errate. In questa situazione, è necessario utilizzare l'intuizione scientifica del ricercatore, la sua esperienza e capacità di formulare l'idea di risolvere il problema, ad es. viene utilizzata una fondatezza interna subconscia degli algoritmi per la costruzione di un modello e metodi per il loro studio, che non è suscettibile di analisi formale. I metodi euristici per trovare soluzioni sono formati da una persona o da un gruppo di ricercatori nel corso della loro attività creativa. L'euristica è un insieme di conoscenze, esperienze, intelligenze utilizzate per ottenere soluzioni utilizzando regole informali. I metodi euristici si rivelano utili e perfino indispensabili negli studi di natura non numerica o caratterizzati da complessità, incertezza e variabilità.
Certamente, quando si considerano problemi specifici di analisi di sistema, sarà possibile individuarne alcune caratteristiche in più, ma, secondo l'autore, le caratteristiche qui rilevate sono comuni a tutti i problemi di ricerca di sistema.
3. Procedure di analisi del sistema
Nella sezione precedente sono state formulate tre fasi per condurre un'analisi dei sistemi. Queste fasi sono la base per risolvere qualsiasi problema di conduzione di ricerche sistematiche. La loro essenza è che è necessario costruire un modello del sistema in studio, ad es. fornire una descrizione formalizzata dell'oggetto in studio, formulare un criterio per risolvere il problema dell'analisi del sistema, ad es. impostare un problema di ricerca e quindi risolvere il problema. Queste tre fasi di analisi del sistema sono uno schema allargato per risolvere il problema. In effetti, i compiti dell'analisi del sistema sono piuttosto complessi, quindi l'enumerazione delle fasi non può essere fine a se stessa. Notiamo inoltre che la metodologia e le linee guida dell'analisi del sistema non sono universali: ogni studio ha le sue caratteristiche e richiede intuizione, iniziativa e immaginazione da parte degli esecutori per determinare correttamente gli obiettivi del progetto e riuscire a raggiungerli. Ci sono stati ripetuti tentativi di creare un algoritmo abbastanza generale e universale per l'analisi del sistema. Un attento esame degli algoritmi disponibili in letteratura mostra che essi presentano un ampio grado di generalità in generale e differenze nei particolari e nei dettagli. Cercheremo di delineare le principali procedure dell'algoritmo per condurre un'analisi di sistema, che sono una generalizzazione della sequenza delle fasi per condurre tale analisi, formulata da numerosi autori, e ne riflettono i modelli generali.
Elenchiamo le principali procedure per l'analisi del sistema:
studio della struttura del sistema, analisi delle sue componenti, individuazione delle relazioni tra i singoli elementi;
raccolta di dati sul funzionamento del sistema, studio dei flussi di informazioni, osservazioni ed esperimenti sul sistema analizzato;
modelli di costruzione;
Verifica dell'adeguatezza dei modelli, analisi dell'incertezza e della sensibilità;
· studio delle opportunità delle risorse;
definizione degli obiettivi dell'analisi di sistema;
formazione di criteri;
generazione di alternative;
attuazione della scelta e del processo decisionale;
Implementazione dei risultati dell'analisi.
4. Determinazione degli obiettivi dell'analisi del sistema
4.1 Fformulazione del problema
Per le scienze tradizionali, la fase iniziale del lavoro è la formulazione di un problema formale che deve essere risolto. Nello studio di un sistema complesso questo è un risultato intermedio, che è preceduto da un lungo lavoro di strutturazione del problema originario. Il punto di partenza per stabilire gli obiettivi nell’analisi dei sistemi è legato alla formulazione del problema. Qui dovremmo notare la seguente caratteristica dei problemi di analisi del sistema. La necessità dell'analisi del sistema nasce quando il cliente ha già formulato il suo problema, ovvero il problema non solo esiste, ma richiede anche una soluzione. L'analista di sistema deve però essere consapevole che il problema formulato dal cliente è una versione approssimativa e funzionante. Le ragioni per cui la formulazione originaria del problema dovrebbe essere considerata in prima approssimazione sono le seguenti. Il sistema per il quale è formulato l'obiettivo di condurre un'analisi di sistema non è isolato. È collegato ad altri sistemi, fa parte di un determinato supersistema, ad esempio un sistema di controllo automatizzato per un dipartimento o un'officina di un'impresa è un'unità strutturale del sistema di controllo automatizzato per l'intera impresa. Pertanto, quando si formula un problema per il sistema in esame, è necessario tenere conto di come la soluzione di questo problema influenzerà i sistemi a cui questo sistema è connesso. Inevitabilmente, i cambiamenti pianificati influenzeranno sia i sottosistemi che compongono questo sistema, sia il supersistema che lo contiene. Pertanto, qualsiasi problema reale dovrebbe essere trattato non come un problema separato, ma come un oggetto tra problemi correlati.
Nel formulare un sistema di problemi, un analista di sistemi dovrebbe seguire alcune linee guida. Innanzitutto, l'opinione del cliente dovrebbe essere presa come base. Di norma, questo è il capo dell'organizzazione per la quale viene effettuata l'analisi del sistema. È lui che, come notato sopra, genera la formulazione originale del problema. Inoltre, l'analista di sistema, dopo aver familiarizzato con il problema formulato, deve comprendere i compiti assegnati al leader, le restrizioni e le circostanze che influenzano il comportamento del leader, gli obiettivi contrastanti tra i quali cerca di trovare un compromesso. L'analista di sistema deve studiare l'organizzazione per la quale viene eseguita l'analisi dei sistemi. Dovrebbe essere prestata un'attenta considerazione alla gerarchia gestionale esistente, alle funzioni dei vari gruppi e agli studi precedenti su questioni rilevanti, se presenti. L'analista deve astenersi dall'esprimere la sua opinione preconcetta sul problema e dal cercare di inserirlo nel quadro delle sue idee precedenti per utilizzare l'approccio che desidera per risolverlo. Infine, l'analista non dovrebbe lasciare non verificate le dichiarazioni e le osservazioni del manager. Come già notato, il problema formulato dal leader deve, in primo luogo, essere ampliato a una serie di problemi concordati con super e sottosistemi e, in secondo luogo, deve essere coordinato con tutte le parti interessate.
Va inoltre notato che ciascuna delle parti interessate ha la propria visione del problema e il proprio atteggiamento nei suoi confronti. Pertanto, quando si formula una serie di problemi, è necessario tenere conto di quali cambiamenti e perché una parte o l'altra vuole apportare. Inoltre, il problema deve essere considerato in modo globale, anche in termini di tempo e storia. È necessario prevedere come i problemi formulati potrebbero cambiare nel tempo o per il fatto che lo studio interesserà i manager di un altro livello. Nel formulare una serie di problemi, un analista di sistema deve conoscere il quadro generale di chi è interessato a una particolare soluzione.
4.2 Stabilire gli obiettivi
Dopo aver formulato il problema che deve essere superato nel corso dell'analisi del sistema, si procede alla definizione dell'obiettivo. Determinare lo scopo dell'analisi del sistema significa rispondere alla domanda su cosa è necessario fare per eliminare il problema. Formulare un obiettivo significa indicare la direzione in cui ci si dovrebbe muovere per risolvere il problema esistente, mostrare le vie che portano lontano dalla situazione problematica esistente.
Quando si formula un obiettivo è sempre necessario essere consapevoli che esso gioca un ruolo attivo nella gestione. Nella definizione dell'obiettivo si è riflesso che l'obiettivo è il risultato desiderato dello sviluppo del sistema. Pertanto, l'obiettivo formulato dell'analisi del sistema determinerà l'intero ulteriore complesso di lavori. Pertanto, gli obiettivi devono essere realistici. Stabilire obiettivi realistici indirizzerà tutte le attività di esecuzione di un'analisi dei sistemi per ottenere un determinato risultato utile. È anche importante notare che l'idea dell'obiettivo dipende dallo stadio di cognizione dell'oggetto e, man mano che si sviluppano le idee su di esso, l'obiettivo può essere riformulato. Il cambiamento degli obiettivi nel tempo può avvenire non solo nella forma, a causa di una migliore comprensione dell'essenza dei fenomeni che si verificano nel sistema in esame, ma anche nel contenuto, a causa dei cambiamenti delle condizioni oggettive e degli atteggiamenti soggettivi che influenzano la scelta degli obiettivi. I tempi di cambiamento delle idee sugli obiettivi, gli obiettivi di invecchiamento sono diversi e dipendono dal livello della gerarchia dell'oggetto. Gli obiettivi di livello superiore sono più durevoli. Il dinamismo degli obiettivi dovrebbe essere preso in considerazione nell’analisi del sistema.
Nel formulare l'obiettivo, è necessario tenere conto del fatto che l'obiettivo è influenzato sia da fattori esterni rispetto al sistema che da quelli interni. Allo stesso tempo, i fattori interni influenzano oggettivamente il processo di formazione degli obiettivi come fattori esterni.
Inoltre, va notato che anche al livello più alto della gerarchia del sistema esiste una pluralità di obiettivi. Quando si analizza il problema, è necessario tenere conto degli obiettivi di tutte le parti interessate. Tra i tanti obiettivi, è auspicabile cercare di trovare o formare un obiettivo globale. Se ciò fallisce, dovresti classificare gli obiettivi in ordine di preferenza per rimuovere il problema nel sistema analizzato.
Lo studio degli obiettivi delle persone interessate al problema dovrebbe prevedere la possibilità di chiarirli, ampliarli o addirittura sostituirli. Questa circostanza è la ragione principale della natura iterativa dell'analisi del sistema.
La scelta degli obiettivi del soggetto è decisamente influenzata dal sistema di valori a cui aderisce, pertanto, quando si formano gli obiettivi, la fase necessaria del lavoro è identificare il sistema di valori a cui aderisce il decisore. Ad esempio, viene fatta una distinzione tra sistemi di valori tecnocratici e umanistici. Secondo il primo sistema, la natura è proclamata fonte di risorse inesauribili, l'uomo è il re della natura. Tutti conoscono la tesi: “Non possiamo aspettarci favori dalla natura. È nostro compito portargliele via”. Il sistema di valori umanistici afferma che le risorse naturali sono limitate, che una persona deve vivere in armonia con la natura e così via. La pratica dello sviluppo della società umana mostra che seguire il sistema di valori tecnocratico porta a conseguenze disastrose. D’altra parte, anche un completo rifiuto dei valori tecnocratici non ha alcuna giustificazione. È necessario non opporsi a questi sistemi, ma integrarli ragionevolmente e formulare gli obiettivi per lo sviluppo del sistema, tenendo conto di entrambi i sistemi di valori.
5. Generazione di alternative
La fase successiva dell'analisi del sistema è la creazione di molti modi possibili per raggiungere l'obiettivo formulato. In altre parole, in questa fase, è necessario generare un insieme di alternative, da cui poi partire la scelta del percorso migliore per lo sviluppo del sistema. Questa fase dell'analisi del sistema è molto importante e difficile. La sua importanza risiede nel fatto che l'obiettivo finale dell'analisi del sistema è scegliere l'alternativa migliore su un dato insieme e giustificare questa scelta. Se la migliore non è inclusa nell'insieme delle alternative formate, nessun metodo di analisi più avanzato aiuterà a calcolarla. La difficoltà della fase è dovuta alla necessità di generare un insieme sufficientemente completo di alternative, comprese, a prima vista, anche quelle più irrealizzabili.
Generazione di alternative, ad es. idee sui possibili modi per raggiungere l'obiettivo, è un vero processo creativo. Esistono numerose raccomandazioni sui possibili approcci all'attuazione della procedura in questione. È necessario generare quante più alternative possibili. Sono disponibili i seguenti metodi di generazione:
a) ricerca di alternative nella letteratura brevettuale e giornalistica;
b) coinvolgimento di più esperti con diversa formazione ed esperienza;
c) un aumento del numero di alternative dovuto alla loro combinazione, la formazione di opzioni intermedie tra quelle proposte in precedenza;
d) modifica di un'alternativa esistente, vale a dire la formazione di alternative solo parzialmente diverse dal conosciuto;
e) inclusione di alternative opposte a quelle proposte, inclusa l'alternativa “zero” (non fare nulla, cioè considerare le conseguenze dello sviluppo degli eventi senza l'intervento degli ingegneri di sistema);
f) interviste alle parti interessate e questionari più ampi; g) inclusione nella considerazione anche di quelle alternative che a prima vista sembrano inverosimili;
g) generazione di alternative calcolate per diversi intervalli temporali (lungo termine, breve termine, emergenza).
Quando si lavora sulla generazione di alternative, è importante creare condizioni favorevoli per i dipendenti che svolgono questo tipo di attività. Di grande importanza sono i fattori psicologici che influenzano l'intensità dell'attività creativa, quindi è necessario sforzarsi di creare un clima favorevole sul posto di lavoro dei dipendenti.
C'è un altro pericolo che sorge quando si lavora sulla formazione di una varietà di alternative, che deve essere menzionato. Se ci impegniamo specificamente a garantire che nella fase iniziale siano ottenute quante più alternative possibili, ad es. cercare di rendere l'insieme delle alternative il più completo possibile, poi per alcuni problemi il loro numero può raggiungere molte decine. Uno studio dettagliato di ciascuno di essi richiederà un investimento inaccettabilmente grande di tempo e denaro. Pertanto, in questo caso, è necessario condurre un'analisi preliminare delle alternative e cercare di restringere l'insieme nelle prime fasi dell'analisi. In questa fase dell'analisi vengono utilizzati metodi qualitativi di confronto delle alternative, senza ricorrere a metodi quantitativi più accurati. In questo modo viene effettuata una vagliatura grossolana.
Presentiamo ora i metodi utilizzati nell'analisi dei sistemi per svolgere il lavoro sulla formazione di un insieme di alternative.
6. Implementazione dei risultati dell'analisi
L'analisi del sistema è una scienza applicata, il suo obiettivo finale è modificare la situazione esistente in conformità con gli obiettivi prefissati. Il giudizio finale sulla correttezza e sull'utilità dell'analisi di sistema può essere espresso solo sulla base dei risultati della sua applicazione pratica.
Il risultato finale dipenderà non solo da quanto perfetti e teoricamente fondati i metodi utilizzati nell'analisi, ma anche dalla competenza ed efficienza con cui vengono implementate le raccomandazioni ricevute.
Attualmente, viene prestata maggiore attenzione alle questioni legate all'introduzione nella pratica dei risultati dell'analisi del sistema. In questa direzione si segnalano i lavori di R. Ackoff. Va notato che la pratica della ricerca di sistema e la pratica di implementarne i risultati differiscono in modo significativo per sistemi di tipo diverso. Secondo la classificazione, i sistemi sono divisi in tre tipologie: naturale, artificiale e sociotecnico. Nei sistemi del primo tipo le connessioni si formano e agiscono in modo naturale. Esempi di tali sistemi sono ecologici, fisici, chimici, biologici, ecc. sistemi. Nei sistemi del secondo tipo, le connessioni si formano come risultato dell'attività umana. Tutti i tipi di sistemi tecnici possono servire da esempio. Nei sistemi del terzo tipo, oltre alle connessioni naturali, giocano un ruolo importante le connessioni interpersonali. Tali connessioni non sono determinate dalle proprietà naturali degli oggetti, ma dalle tradizioni culturali, dall'educazione dei soggetti partecipanti al sistema, dal loro carattere e da altre caratteristiche.
L'analisi del sistema viene utilizzata per studiare i sistemi di tutti e tre i tipi. Ognuno di essi ha le sue caratteristiche che richiedono considerazione quando si organizza il lavoro per implementare i risultati. La quota di problemi semistrutturati è maggiore nei sistemi del terzo tipo. Di conseguenza, la pratica di implementare i risultati della ricerca di sistema in questi sistemi è la più difficile.
Quando si implementano i risultati dell'analisi del sistema, è necessario tenere presente la seguente circostanza. Il lavoro viene svolto per il cliente (cliente), che ha il potere sufficiente per cambiare il sistema nei modi che saranno determinati a seguito dell'analisi del sistema. Tutte le parti interessate dovrebbero essere direttamente coinvolte nel lavoro. Gli stakeholder sono coloro che sono responsabili della risoluzione del problema e coloro che sono direttamente interessati dal problema. A seguito dell'introduzione della ricerca di sistema, è necessario garantire il miglioramento del lavoro dell'organizzazione del cliente dal punto di vista di almeno una delle parti interessate; allo stesso tempo, non è consentito il deterioramento di questo lavoro dal punto di vista di tutti gli altri partecipanti alla situazione problematica.
Parlando dell'implementazione dei risultati dell'analisi del sistema, è importante notare che nella vita reale la situazione in cui prima si svolge la ricerca e poi i risultati vengono messi in pratica è estremamente rara, solo quando si tratta di sistemi semplici. Nello studio dei sistemi sociotecnici, essi cambiano nel tempo sia da soli che sotto l'influenza della ricerca. Nel processo di conduzione di un'analisi di sistema, cambiano lo stato della situazione problematica, gli obiettivi del sistema, la composizione personale e quantitativa dei partecipanti e il rapporto tra le parti interessate. Inoltre, va notato che l'attuazione delle decisioni prese influisce su tutti i fattori del funzionamento del sistema. Le fasi di ricerca e realizzazione in questo tipo di sistemi di fatto si confondono, ovvero è un processo iterativo. La ricerca in corso ha un impatto sulla vita del sistema e ciò modifica la situazione problematica e pone un nuovo compito di ricerca. Una nuova situazione problematica stimola un’ulteriore analisi del sistema, ecc. Pertanto, il problema viene gradualmente risolto nel corso della ricerca attiva.
INconclusione
Una caratteristica importante dell'analisi del sistema è lo studio dei processi di formazione degli obiettivi e lo sviluppo di mezzi per lavorare con gli obiettivi (metodi, strutturazione degli obiettivi). A volte anche l'analisi dei sistemi viene definita come una metodologia per studiare i sistemi finalizzati.
Bibliografia
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Stepanov, Yu.S. Semiotica / Yu.S. Stepanov. - M.: Nauka, 1971. - 145 pag.
Teoria dei sistemi e metodi di analisi dei sistemi nella gestione e nella comunicazione / V.N. Volkova, V.A. Voronkov, A.A. Denisov e altri -M. : Radio e comunicazione, 1983. - 248 p.
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...Disposizioni teoriche del metodo del simplesso e analisi post-ottimale. Costruzione di un modello matematico del problema. Trovare i valori delle risorse. Determinazione degli intervalli relativi e assoluti di variazione dei livelli degli stock di risorse scarse e non carenti.
tesina, aggiunta il 19/11/2010
Creazione di un modello matematico del movimento di una palla lanciata verticalmente verso l'alto, dall'inizio della caduta fino all'impatto con il suolo. Implementazione informatica del modello matematico in ambiente foglio di calcolo. Determinazione dell'effetto della variazione di velocità sulla distanza di caduta.
lavoro di controllo, aggiunto il 03/09/2016
Elaborazione di un modello matematico del problema. Portandolo a un problema di trasporto standard con un equilibrio tra scorte e bisogni. Costruzione dello schema base iniziale del problema con il metodo dell'elemento minimo, soluzione con il metodo dei potenziali. Analisi dei risultati.
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compito, aggiunto il 21/08/2010
Metodi di ricerca operativa per l'analisi quantitativa di processi finalizzati complessi. Risolvere problemi mediante enumerazione esaustiva e inserimento ottimale (determinazione di tutti i tipi di programmi, il loro ordine, scelta di quello ottimale). Generatore di dati iniziale.
tesina, aggiunta il 01/05/2011
Soluzione del primo problema, equazione di Poisson, funzione di Green. Problemi ai limiti per l'equazione di Laplace. Enunciazione dei problemi ai limiti. Funzioni di Green per il problema di Dirichlet: caso tridimensionale e bidimensionale. Risoluzione del problema di Neumann mediante la funzione di Green, implementazione al computer.
tesina, aggiunta il 25/11/2011
Calcolo dell'efficienza di condurre un'economia diversificata, visualizzando le relazioni tra i settori nelle tabelle di analisi del bilancio. Costruzione di un modello matematico lineare del processo economico, che porti al concetto di autovettore e di valore di matrice.
abstract, aggiunto il 17/01/2011
Risoluzione di sistemi di equazioni secondo la regola di Cramer, in modo matriciale, utilizzando il metodo di Gauss. Soluzione grafica di un problema di programmazione lineare. Elaborazione di un modello matematico di un problema di trasporto chiuso, risoluzione del problema utilizzando Excel.
test, aggiunto il 27/08/2009
Analisi della ricerca nel campo della gestione del diabete. Utilizzo di classificatori di machine learning per l'analisi dei dati, determinazione delle dipendenze e delle correlazioni tra variabili, parametri significativi e preparazione dei dati per l'analisi. Sviluppo del modello.
Le moderne teorie dell'analisi dei sistemi e del processo decisionale hanno una base teorica ben sviluppata per modellare sistemi deterministici con instabilità dei parametri e qualche incertezza iniziale, solitamente determinata da influenze ambientali. Allo stesso tempo, come mostrato sopra, i problemi di modellazione socio-economica complessa sistemi eterogenei con un elemento attivo: una persona al centro , creando una grande incertezza iniziale sullo stato interno del sistema, che in una serie di compiti può essere più significativa dell'incertezza dell'ambiente esterno.
Per visualizzare questa incertezza nel modello, vengono introdotte caratteristiche qualitative. Tuttavia, i tentativi di riflettere le caratteristiche qualitative nei modelli formali tradizionali aiutano a determinare il luogo e il significato dell’incertezza nel processo decisionale, ma non risolvono il problema di rivelare l’influenza delle caratteristiche qualitative sul processo decisionale.
L. von Bertalanffy ha attirato l'attenzione sulle caratteristiche e sui modelli fondamentali dei sistemi aperti, come l'equifinalità, l'indipendenza dalle condizioni iniziali, i problemi di entropia-negentropia, la necessità di tenere conto dei modelli di comunicazione e dell'ordinamento gerarchico durante la modellazione, L. von Bertalanffy ha attirato l'attenzione proprio all'inizio della formazione della teoria dei sistemi. Tuttavia, la formalizzazione della modellizzazione dei sistemi in cui queste proprietà e regolarità si manifestano rimane ancora un problema irrisolto.
I primi ricercatori di sistemi, in particolare R. Ackoff, M. Mesarovich, si resero conto dei limiti fondamentali della descrizione formale di sistemi complessi disomogenei con elementi attivi. Tuttavia, l'attrattiva della formalizzazione del modello e del trasferimento di almeno parte delle funzioni per il suo studio su un computer ci costringe a cercare nuovi metodi per modellare tali sistemi.
Tra questi metodi simulazione modellazione dinamica, proposto da J. Forrester e si è rivelato efficace per risolvere problemi globali, ma difficile da interpretare per compiti a livello di imprese e organizzazioni; gestione della situazione, proposto dal D.A. Pospelov per aver modellato situazioni con oggetti in movimento e implementato con successo per l'invio di compiti.
Ad un certo punto dello sviluppo della ricerca sui sistemi, iniziarono a svilupparsi logico-linguistico, cognitivo Modelli.
Tali modelli sono convenienti per qualsiasi livello di gestione. Tuttavia, il problema rimane il riflesso delle caratteristiche e dei modelli qualitativi nei modelli formati.
Basandosi sullo studio dei processi di funzionamento e sviluppo di sistemi complessi utilizzando le leggi della dialettica, uno degli autori dell'articolo ha proposto approccio informativo alla modellizzazione di sistemi, basata sul paradigma materiale-informativo della divulgazione dialettica del dualismo materiale-informativo di fenomeni e processi di varia natura fisica. Questo approccio è stato la base di un nuovo concetto integrale della moderna teoria della conoscenza, che aiuta a formare consapevolmente modelli e consente di tenere conto della statica, della cinematica e della dinamica della situazione problematica visualizzata. Con l'aiuto dell'approccio informativo, vengono sviluppati metodi e tecniche per organizzare esami complessi, viene formulata una regolarità per risolvere il problema del rapporto tra la parte e il tutto nel sistema e risolvere su questa base il problema della dialettica della libertà e giustizia, flessibilità e stabilità nei sistemi con elementi attivi.
Una delle aree importanti di applicazione dell'analisi di sistema è l'uso dei suoi strumenti per la ristrutturazione della gestione organizzativa delle imprese. Tuttavia, nonostante la crescente domanda, l’analisi dei sistemi oggi non è così ampiamente utilizzata per risolvere questi problemi. Tra le ragioni di questa situazione c'è innanzitutto il livello piuttosto basso di consapevolezza da parte del management sui metodi e sui modelli di analisi del sistema, che costituisce un problema indipendente.
Un problema importante per garantire la ristrutturazione della gestione organizzativa e prendere altre decisioni sulla gestione di imprese e organizzazioni è il problema della definizione degli obiettivi, che in tutte le fasi dello sviluppo dell'analisi del sistema è stato il problema più urgente e difficile da risolvere. Per risolverlo, vengono studiate le regolarità della formazione degli obiettivi, vengono sviluppati metodi di strutturazione e analisi degli obiettivi, basati su varie definizioni e concetti filosofici di visualizzazione del sistema.
Lo studio del processo di formazione e analisi delle strutture, degli obiettivi e delle funzioni di gestione ha dimostrato che si tratta di un processo complesso e iterativo che richiede chiarimenti sulle caratteristiche della strutturazione, classificatori in base a queste caratteristiche, modifica della loro sequenza, discussione delle opzioni per la struttura e apportando modifiche ai classificatori originali. Anche quando si utilizza la stessa tecnica, diversi specialisti, di regola, formano versioni diverse della struttura, il che è dovuto alla manifestazione della regolarità dell'integrità a ciascun livello della struttura gerarchica. Quando si confrontano le varianti della struttura, coordinando le opinioni degli esperti, è necessario garantire la rapida ripetizione della formazione di nuove strutture raffinate, il che è molto laborioso. Tutto ciò ha portato alla necessità di trovare modi per automatizzare la formazione e l'analisi di strutture, obiettivi e funzioni, che ridurrebbero i tempi per ottenere una struttura senza ridurre il grado di completezza. Pertanto, lo studio del processo di formazione e analisi degli obiettivi e delle funzioni porta alla fondatezza della necessità fondamentale per lo sviluppo di procedure automatizzate di tipo dialogo con un'interfaccia utente sviluppata, che attualmente è un compito urgente dell'analisi del sistema.
Un problema importante e poco studiato dell'analisi dei sistemi moderni è il problema della creazione di sistemi auto-organizzati, la cui soluzione è associata allo studio del dualismo dei processi entrorliy-negentropy nel sistema. Gli studi di questo problema basati sul concetto sinergico hanno permesso di ottenere modelli formali per sistemi tecnici e biologici. Tuttavia, per i sistemi socioeconomici, questi risultati possono essere utilizzati solo come modelli esplicativi per aiutare a comprendere i principi di auto-organizzazione, e il compito di sviluppare modelli formalizzati di sistemi auto-organizzati rimane rilevante.
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MINISTERO DELL'ISTRUZIONE E DELLA SCIENZA DELLA FEDERAZIONE RUSSA
PROGRAMMA DI LAVORO
DISCIPLINA EDUCATIVA
« PROBLEMI MODERNI DI ANALISI E GESTIONE DEL SISTEMA»
Direzione della formazione: 220100 "ANALISI E GESTIONE DEL SISTEMA"
Titolo di studio (laurea) del laureato: master
Forme di studio: a tempo pieno
Compilato da: prof. VN Romanov
San Pietroburgo
Il programma di lavoro è stato redatto tenendo conto dei requisiti dello standard educativo statale federale dell'istruzione professionale superiore per il contenuto e il livello di formazione di un laureato nel campo di studio 220100 n. 000 del 01.01.2001 e in conformità con i programmi di lavoro dell'indirizzo di studio, approvato dal Rettore dell'Università.
Redattore redatto e scientifico: Professor V. N. Romanov
1 Scopi e obiettivi della disciplina. 3
2 Luogo della disciplina nella struttura dell'OOP: 4
3 Requisiti per i risultati della padronanza della disciplina: 5
4 L'ambito della disciplina e le tipologie del lavoro educativo .. 7
5.2 Sezioni della disciplina e collegamenti interdisciplinari con le discipline previste (successive). 9
5.3 Sezioni di discipline e tipologie di classi. undici
6 Laboratorio laboratorio.. 11
7 Esercitazioni pratiche (seminari) 12
Raccolte di compiti. 14
b) Letteratura aggiuntiva. 14
c) Software. 15
d) Banche dati, informazioni e sistemi di riferimento e di ricerca.. 15
10 Logistica della disciplina .. 16
1. Scopi e obiettivi della disciplina:
Lo scopo dello studio della disciplina familiarizzazione degli studenti universitari con i moderni problemi di analisi e gestione dei sistemi e preparazione per lavori di ricerca indipendenti nella loro specialità.
Obiettivi del corso – acquisizione e sviluppo di competenze, capacità di navigare liberamente tra i problemi di analisi e gestione del sistema, capacità di pensare in modo indipendente, possibilità di studio indipendente della letteratura scientifica moderna nella specialità scelta.
2. Luogo della disciplina nel processo educativo:
La disciplina "Problemi moderni di analisi e gestione dei sistemi" è una delle principali discipline del ciclo fondamentale nella struttura dell'OOP del master, fornisce erudizione professionale e forma le competenze della ricerca scientifica indipendente, è la base per lo studio delle discipline successive legati all’analisi e alla modellazione dei sistemi.
La disciplina è studiata dagli studenti universitari nel primo e nel secondo semestre. Crea le basi per la conoscenza dei moderni problemi scientifici nel campo dell'analisi e della gestione dei sistemi e dei metodi per la loro soluzione.
Per studiare la disciplina sono necessarie conoscenze provenienti da corsi di matematica superiore, fisica, informatica (analisi matematica, analisi funzionale, teoria delle matrici, statistica, logica, analisi dei sistemi e processo decisionale, conoscenza delle leggi fisiche di base, fisica statistica, meccanica quantistica, relatività speciale e generale, quadro generale del mondo, conoscenza delle moderne tecnologie informatiche). Le conoscenze in ingresso degli studenti universitari devono corrispondere alla competenza culturale generale nell'ambito di applicazione OK-1, 2, 3, 4, 5 e competenza professionale nell'importo PC-1, 2, 3, 4.
La conoscenza dei moderni problemi di analisi e gestione dei sistemi è il fondamento della specialità scelta, senza la quale è impossibile l'attività di successo di un laureato in aree speciali delle scienze tecniche, dell'organizzazione e della gestione di grandi sistemi.
Il percorso di studio della disciplina è finalizzato all'acquisizione e allo sviluppo di competenze nell'ambito culturale e professionale generale. In particolare, nel campo della cultura generale - nell'importo OK-1, OK-2, OK-3, OK-4, OK-6, OK-7, OK-8. Nel campo professionale - in volume PC-1, PC-2, PC-3, PC-4, PC-5, PC-6, PC-7, PC-8, PC-10, PC-11, PC-12, PC-13.
Come risultato dello studio della disciplina, lo studente universitario deve:
Avere un'idea:
Sul rapporto dei moderni problemi di analisi e gestione dei sistemi con i problemi di altri campi scientifici.
Sapere :
Metodi per analizzare la connettività dei sistemi;
Metodi per analizzare la stabilità e l'adattabilità dei sistemi;
Metodi per analizzare la complessità dei sistemi,
Metodi decisionali nei sistemi in condizioni di incertezza.
Metodi per la risoluzione di problemi di controllo ottimo multicriterio.
A segno:
Applicare metodi di analisi e processo decisionale in situazioni reali;
Risolvere problemi applicati di ottimizzazione e controllo multicriterio in condizioni specifiche;
Formulare problemi di sistema e trovare metodi per risolverli
Possedere:
Abilità di pensiero sistemico nella risoluzione di problemi pratici e di ricerca.
4.1. Volume della disciplina e tipologie di lavoro educativo
L'intensità di lavoro totale della disciplina è di __5__ unità di credito.
Tipo di lavoro di studio | Ore totali | Semestri |
|||
Attività in classe (totale) | |||||
Compreso: | |||||
Esercitazioni pratiche (PZ) | |||||
Seminari (C) | |||||
Lavoro di laboratorio (LR) | |||||
Lavoro indipendente (totale) | |||||
Compreso: | |||||
Progetto del corso (lavoro) | |||||
Insediamenti e opere grafiche (RGR) | |||||
Altri tipi di lavoro autonomo: | |||||
Compiti a casa | |||||
Preparazione per il test e l'esame (totale) Compreso: | |||||
studio indipendente della teoria e dei metodi per risolvere i problemi di analisi e gestione del sistema | |||||
apprendere teoria e metodi mentre si fanno i compiti | |||||
studio della teoria e dei metodi in preparazione alla difesa del GR | |||||
studio della teoria e dei metodi in preparazione alle esercitazioni pratiche | |||||
lo studio della teoria e dei metodi in preparazione alla difesa del lavoro di laboratorio | |||||
studio della teoria e dei metodi in preparazione alla progettazione del corso | |||||
lavorare con la letteratura scientifica e tecnica di riferimento | |||||
Ora di intensità del lavoro totale | |||||
4.2. Il contenuto della disciplina
4.3. Il contenuto delle sezioni della disciplina
Nome della sezione disciplinare | ||
Descrizione matematica del sistema e delle sue proprietà. | Descrizione esterna ed interna dei sistemi. Compito di attuazione. Descrizione nel linguaggio della teoria degli insiemi e nel linguaggio degli stati. Comunicazione "ingresso-uscita". Sistemi con un numero finito di stati. Scegliere una descrizione conveniente. Classe degli automi. Descrizione nel linguaggio dell'entropia e delle funzioni potenziali. Sistemi stocastici. Identificazione. Il ruolo dei vincoli nel sistema. Il concetto di insieme fuzzy e la sua applicazione alla descrizione di sistemi, operazioni fondamentali su un insieme fuzzy, funzione di appartenenza e sua definizione. Aritmetica confusa. Insiemi fuzzy di ordine superiore. Proprietà globali dei grandi sistemi: dimensione, complessità, connettività, stabilità, imprevedibilità del comportamento. Stabilità strutturale dei sistemi. Catastrofi e adattabilità dei sistemi. Tipi di complessità del sistema e metodi di determinazione. Complessità strutturale, dinamica e computazionale. Rapporto tra complessità strutturale e dinamica. Assiomi di complessità. Classificazione dei problemi di sistema per complessità computazionale. Macchina di Turing. |
|
Metodi per analizzare la connettività e la complessità dei sistemi. | Connettività della struttura di grandi sistemi. Descrizione della connettività tramite un grafico. Simplessi, complessi e connessioni multidimensionali. Eccentricità. Il concetto di omotopia. Buche e ostacoli. Catene e confini. Estensione del concetto di connettività topologica. Coperture, partizioni e gerarchia. Moduli permessi di costruire. Connessione algebrica. Sistemi lineari e non lineari. Semigruppi e connessioni nodali. Teorema di decomposizione di Kron-Rhoads e sue applicazioni. Decomposizione dei sistemi analitici. Complessità strutturale e gerarchia. Schema di connettività. Il concetto di diversità. Livelli di interazione. Complessità dinamica e problema delle diverse scale temporali. La complessità delle macchine. complessità evolutiva. complessità topologica. Complessità e teoria dell'informazione. |
|
Metodi per l'analisi della stabilità e dell'adattabilità dei sistemi. | L'uso delle descrizioni esterne ed interne per l'analisi della stabilità dei sistemi. stabilità strutturale. Stabilità e adattabilità connesse. Grafici e processi di propagazione delle perturbazioni nel sistema. Stabilità del sistema "scatola nera" con feedback. Modelli interni e stabilità. Biforcazione di Hopf. Sistemi dinamici strutturalmente stabili. Teoria delle catastrofi e suo utilizzo nella risoluzione di problemi di sistema. Tipi di funzionalità. Arresto anomalo del tipo di build. Stabilità rispetto alla perturbazione e rispetto al valore iniziale. Adattabilità dei processi dinamici. Adattabilità e catastrofi. Sistemi Morse-Smale e adattabilità. |
|
Problemi di gestione e processo decisionale. | I compiti principali dell'analisi del sistema nella gestione. Controllo attivo e passivo. sistemi evolutivi. Sistemi gestiti e non gestiti. zona raggiungibile. Caratteristiche del confine di raggiungibilità. Controlla stabilità e feedback. Stabilità secondo Lyapunov. Controllo della biforcazione. Adattabilità gestita. Il concetto di controllo di sistemi distribuiti singolari. Il problema dell'ottimizzazione nel processo decisionale. Il problema della scelta e della complessità. Modelli decisionali monofunzionali e multifunzionali. Utilità delle soluzioni. Rischio e sua valutazione. Metodi euristici per trovare una soluzione. Applicazione della teoria degli insiemi fuzzy alla soluzione di problemi di scelta ottima. Un approccio funzionale basato sull'introduzione di una misura di distanza fuzzy. Classificazione fuzzy, logica fuzzy. Problemi di controllo ottimo sotto molti criteri. Problemi multiobiettivo discreti e problemi con tempo continuo. Modelli decisionali di Markov. |
4.4. Sezioni della disciplina e collegamenti interdisciplinari con le discipline previste (successive).
Nome delle discipline previste (successive). | N. N. di sezioni di questa disciplina, necessarie per lo studio delle discipline previste (successive). |
||||
Analisi strutturale e sintesi di sistemi | |||||
Fondamenti di sistemi forensi basati sull'analisi dei dati | |||||
Metodi di ottimizzazione multicriterio | |||||
Software di modellazione e teoria delle decisioni | |||||
Teoria delle decisioni | |||||
Gestione nei sistemi diagnostici | |||||
Metodi di analisi dei dati di sistema | |||||
Teoria e metodi per tenere conto dell'incertezza del funzionamento dei sistemi complessi | |||||
Le moderne tecnologie informatiche nella scienza | |||||
Fondamenti della teoria dell'efficienza dei sistemi complessi | |||||
Metodi di ricerca scientifica dei sistemi tecnici e socio-economici | |||||
Lavoro di ricerca | |||||
Pratica di ricerca | |||||
Pratica di insegnamento |
5.3.1. Sezioni della disciplina e tipologie di lezioni
N. di sezione disciplina | Nome del lavoro di laboratorio | Capacità lavorativa |
|
1. Descrizione matematica del sistema e delle sue proprietà | Modellazione matematica dei sistemi | ||
2. Metodi per analizzare la connettività e la complessità dei sistemi | Determinazione della connettività e della complessità dei sistemi | ||
3. Metodi per analizzare la stabilità e l'adattabilità dei sistemi | Determinazione della stabilità e dell'adattabilità dei sistemi lineari | ||
Studio di modelli di controllo feedback | |||
4. Problemi di gestione e processo decisionale | Processo decisionale agli autovalori in condizioni di incertezza | ||
4. Problemi di gestione e processo decisionale | Scelta di una regola decisionale nella classificazione fuzzy |
N. di sezione disciplina | Argomenti delle lezioni pratiche (seminari) | Capacità lavorativa |
|
Descrizione insiemistica dei sistemi | |||
Sistemi con un numero finito di stati | |||
Modelli fuzzy per descrivere i sistemi | |||
Tipi di complessità del sistema e come determinarli | |||
Descrivere la connettività utilizzando un grafico | |||
Analisi topologica dei sistemi | |||
Coperture, partizioni e gerarchia | |||
Analisi della stabilità del sistema | |||
Analisi di adattabilità del sistema | |||
Controllo del feedback | |||
Scelta dei criteri di ottimalità per il processo decisionale in condizioni di incertezza | |||
Modelli decisionali fuzzy | |||
Classificazione fuzzy | |||
logica confusa |
UN). Letteratura principale
1. N. Tecnica di analisi dei sistemi complessi: libro di testo. San Pietroburgo: Casa editrice SZTU, 2011.
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3. N. Sistemi fuzzy. San Pietroburgo: Casa editrice LEMA, 2009.
4. Teoria elementare della stabilità e delle biforcazioni / M.: Mir, 1983.
5. Castie J. Grandi sistemi. M.: Mir, 1982.
7. Makarov I.M. Teoria della scelta e del processo decisionale / I. M. Makarov, T. M. Vinogradskaya, A. A. Rubchinsky. Mosca: Nauka, 1983.
B). letteratura aggiuntiva
8. Aizerman M.A. Scelta delle opzioni. Fondamenti della teoria / M. A. Aizerman, F. T. Aleskerov. Mosca: Nauka, 1990.
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16. Dubois D. Teoria delle possibilità / D. Dubois, D. M. Prad. Radio e comunicazioni, 1990.
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28. Mesarovich M. Teoria generale dei sistemi: fondamenti matematici / M. Mesarovich, I. Takahara. M.: Mir, 1976.
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44. Romanov V.N. Strumenti di misura intelligenti / V. N. Romanov, V. S. Sobolev, E. I. Tsvetkov. M.: RIC "I giorni di Tatiana", 1994.
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59. Sistemi esperti. Sab. traduzioni. Ed. R. Forsythe. M.: Mir, 1966.
V). Software
G). Banche dati, informazioni e sistemi di consultazione e ricerca
· versioni elettroniche di libri di testo, manuali, sviluppi metodologici, linee guida e raccomandazioni per tutti i tipi di lavoro educativo previsti dal programma di lavoro universitario, che sono liberamente disponibili per gli studenti che studiano all'università, sul server intranet http://www. spmi. ru/;
1. Aule attrezzate con computer e attrezzature multimediali per lezioni frontali ed esercitazioni.
2. Per condurre lezioni di laboratorio, è necessario un laboratorio specializzato, dotato di programmi specializzati di analisi dei sistemi con la capacità di: condurre ricerche su computer virtuali, lavorare con pubblicazioni elettroniche dell'università e accedere a Internet, dotato del numero necessario di posti di lavoro e la disponibilità delle reti Internet per almeno 12 ore/settimana.
3. Le attrezzature moderne e gli strumenti di misura necessari per attrezzare il laboratorio in conformità con le raccomandazioni dell'UMO delle università che controllano questo settore.
4. Mezzi elettronici e tecnici Lab Works Supervisor Workplace 1.2 per l'esecuzione del lavoro e l'informatizzazione dell'officina del laboratorio.
La sequenza di presentazione delle domande e la loro profondità possono variare a seconda della composizione del pubblico e del livello di preparazione degli studenti. Inoltre, l'insegnante ha il diritto di scegliere il modo di presentare una particolare questione che sia più appropriato per la composizione degli studenti. Si consiglia di presentare il corso delle lezioni utilizzando strumenti multimediali.
Principale tecniche di apprendimento le discipline e il relativo materiale metodologico utilizzato sono discussi nei libri di testo e nei manuali (indicati negli elenchi della letteratura di base e aggiuntiva):
1Tecnologie educative: metodo di insegnamento mirato al programma (presentazione coerente e chiara del materiale, una ragionevole combinazione di astratto e concreto, apprendimento con l'esempio; nelle lezioni pratiche, per lo sviluppo del pensiero indipendente e della capacità di ragionare, si consiglia di utilizzare la ricerca e metodi euristici); lettura indipendente da parte degli studenti della letteratura educativa, metodologica e di riferimento e successiva discussione sotto forma di presentazioni sul materiale da loro padroneggiato durante i seminari; utilizzo di animazioni illustrative e materiali video (filmati video, fotografie, registrazioni audio, presentazioni al computer) dimostrati su apparecchiature moderne.
2Strumenti di valutazione per corrente controllo successo e intermedio attestazioni: specifiche forme e procedure per il controllo corrente, intermedio e finale delle conoscenze vengono portate a conoscenza degli studenti durante il primo mese di formazione. Per l'organizzazione dello studio della disciplina si consiglia quello elaborato dall'autore e approvato dall'Università fondi strumenti di valutazione, compresi compiti a casa, test, progetto del corso, prove e metodi di controllo (difesa, colloquio, test, ecc.), che consentono di valutare le conoscenze, le abilità e il livello di competenza degli studenti.
Controllo competenze acquisite lavoro pratico nei laboratori Il dipartimento si svolge in due fasi: quando si esegue il lavoro di laboratorio e quando si difende la parte teorica del lavoro, i risultati della modellazione e la valutazione della loro affidabilità.
Viene effettuata una valutazione mensile dei progressi attuali sotto forma di attestazione dello studente e le informazioni vengono trasferite all'ufficio del preside.
3 Controllo finale viene effettuato mediante la difesa del lavoro di controllo, l'accettazione di test ed esami sotto forma di test. Le prove d'esame sviluppate dall'autore e approvate dall'Università devono corrispondere rigorosamente al contenuto del corso delle sezioni disciplinari lette in questo semestre. Gli studenti possono sostenere l'esame se hanno superato positivamente: le prove; compiti completati e difesi in seminari, compiti a casa e test.
Nel semestre, durante lo studio della disciplina, uno studente a tempo pieno deve completare 14 lavori pratici secondo le istruzioni metodologiche per ciascun lavoro, secondo il curriculum del calendario e il programma individuale. Il programma di lavoro individuale è comune a tutti gli studenti della SPGGU, in esso gli argomenti del lavoro della lezione successiva sono distribuiti per ogni studente in base al suo numero di serie nel diario di gruppo (il diario è tenuto dal capo del gruppo).
Sul lavoro svolto, lo studente redige relazioni. Il verbale viene rilasciato in forma stampata su fogli A4 secondo le prescrizioni del dipartimento. La tutela obbligatoria delle segnalazioni avviene pubblicamente in classe al docente capoclasse, o alla commissione.
Secondo il programma di lavoro, è necessario completare due prove nel semestre, una delle quali è compito a casa, la seconda è in aula. Gli esami vengono svolti secondo compiti simili a quelli indicati nei manuali metodologici sopra sviluppati presso il dipartimento della SPGSU e altre università. Nel lavoro di controllo vengono assegnati compiti simili ai compiti tipici discussi nei libri di testo forniti nella letteratura principale e aggiuntiva.
Tutte le informazioni sull'organizzazione del processo educativo sono duplicate sugli stand informativi della cattedrale.
Sviluppatore:
L'analisi del sistema come metodologia per risolvere i problemi 1. 2. 3. 4. Essenza e scopo del metodo. Classificazione dei metodi Caratteristiche Principali fasi di attuazione
Il posto dell'AS nella ricerca scientifica La coerenza non dovrebbe sembrare una sorta di innovazione, l'ultima conquista della scienza. La coerenza è una proprietà universale della materia, una forma della sua esistenza, e quindi una proprietà integrale della pratica umana, compreso il pensiero. Qualsiasi attività può essere meno o più sistemica. La comparsa di un problema è segno di insufficiente coerenza; la risoluzione dei problemi è il risultato di una crescente sistemicità. Il pensiero teorico a diversi livelli di astrazione rifletteva la natura sistemica del mondo in generale e la natura sistemica della conoscenza e della pratica umana. A livello filosofico questo è materialismo dialettico, a livello scientifico generale è sistemalogia e teoria generale dei sistemi, teoria dell'organizzazione; nelle scienze naturali - cibernetica. Con lo sviluppo della tecnologia informatica sono nate l’informatica e l’intelligenza artificiale.
Il posto dell'AS nella ricerca scientifica All'inizio degli anni '80 divenne ovvio che tutte queste discipline teoriche e applicate formano, per così dire, un unico flusso, un "movimento sistemico". La coerenza diventa non solo una categoria teorica, ma anche un aspetto consapevole dell'attività pratica. Poiché i sistemi grandi e complessi sono diventati necessariamente oggetto di studio, controllo e progettazione, è stato necessario generalizzare i metodi di studio dei sistemi e i metodi per influenzarli. È emersa una sorta di scienza applicata, che è un “ponte” tra le teorie astratte della sistemicità e la pratica sistemica vivente. Dapprima in campi diversi e con nomi diversi, negli anni successivi si trasformò in una scienza chiamata "analisi dei sistemi".
L'approccio sistemico è un insieme di metodi e strumenti che consentono di esplorare le proprietà, la struttura e le funzioni degli oggetti e dei processi nel loro insieme, presentandoli come sistemi con complesse relazioni tra elementi, l'influenza reciproca del sistema stesso sulla sua struttura elementi. L'approccio sistemico consiste nel considerare gli elementi del sistema come interconnessi e interagenti per raggiungere l'obiettivo globale del funzionamento del sistema.
I principali vantaggi di un approccio sistematico Evidenzia ciò che è comune a vari oggetti e processi che è oscurato da vari dettagli ed è difficile da rilevare finché i particolari non vengono scartati. I metodi decisionali vengono trasferiti da un'area funzionale all'altra; Non è consentito sopravvalutare le capacità dei metodi decisionali individuali, ad esempio, solo la modellazione matematica a scapito delle valutazioni degli esperti; Viene effettuata la sintesi delle conoscenze di varie scienze.
Principi dell'approccio sistemico: Unità - considerazione congiunta del sistema nel suo insieme e come insieme di parti; Sviluppo: tenendo conto della variabilità del sistema, della sua capacità di svilupparsi, accumulare informazioni, tenendo conto delle dinamiche dell'ambiente; Obiettivo globale: responsabilità della scelta di un obiettivo globale, l'ottimo dei sottosistemi non è l'ottimo dell'intero sistema; Funzionalità: considerazione congiunta della struttura del sistema e delle funzioni; Combinazioni di decentramento e centralizzazione; Gerarchie: tenendo conto della subordinazione e del posizionamento delle parti;
Essenza e scopo Il corso di analisi dei sistemi è un tipico corso inter e sovradisciplinare che generalizza la metodologia di studio dei sistemi tecnici, naturali e sociali complessi. Come risultato della manifestazione della tendenza integrativa, è emersa una nuova area di attività scientifica: la ricerca sistemica, che mira a risolvere problemi complessi su larga scala di grande complessità.
Essenza e scopo L'analisi dei sistemi sviluppa una metodologia di sistema per risolvere problemi applicati complessi, basata sui principi dell'approccio sistemico e della teoria generale dei sistemi, sviluppando e generalizzando metodologicamente l'apparato concettuale (ideologico) e matematico della cibernetica, della ricerca operativa e dell'ingegneria dei sistemi. L'analisi del sistema è una nuova direzione scientifica di tipo integrato, che sviluppa una metodologia di sistema per il processo decisionale e occupa un posto importante nella struttura della ricerca moderna.
Classificazione dei problemi in base al grado della loro strutturazione Secondo la classificazione proposta da Simon e Newell, l'intero insieme di problemi, a seconda della profondità della loro conoscenza, è diviso in 3 classi: 1. problemi ben strutturati o espressi quantitativamente che si prestano alla formalizzazione matematica e vengono risolti utilizzando metodi formali; 2. problemi non strutturati o espressi qualitativamente che sono descritti solo a livello sostanziale e risolti utilizzando procedure informali; 3. semi-strutturati (problemi misti), che contengono problemi quantitativi e qualitativi, e gli aspetti qualitativi, poco conosciuti e incerti dei problemi tendono a dominare.
Principi per la risoluzione di problemi non strutturati I metodi matematici della ricerca operativa sono ampiamente utilizzati per risolvere problemi della prima classe. Per risolvere i problemi della seconda classe, è consigliabile utilizzare i metodi delle valutazioni degli esperti. I metodi di valutazione degli esperti vengono utilizzati nei casi in cui la formalizzazione matematica dei problemi è impossibile a causa della loro novità e complessità o richiede molto tempo e denaro. Per risolvere problemi della terza classe si consiglia di utilizzare i metodi del sistema. analisi
Le principali fasi e metodi dell'analisi del sistema SA è un processo iterativo in più fasi e il punto di partenza di questo processo è la formulazione del problema in una forma iniziale. Nel formulare un problema bisogna tenere conto di due esigenze contrastanti: 1. il problema deve essere formulato in modo sufficientemente ampio da non tralasciare nulla di essenziale; 2. il problema dovrebbe essere formato in questo modo. in modo che sia visibile e possa essere strutturato. Nell'analisi del sistema aumenta il grado di strutturazione del problema, cioè il problema viene formulato in modo sempre più chiaro ed esaustivo.
Definizioni 1. Un sistema è una parte separata, un frammento del mondo che ha emergenza e relativa autosufficienza. 2. Un sistema è un insieme di elementi che sono in relazioni e connessioni tra loro e formano un'integrità o unità organica. 3. Sistema: un insieme di elementi che sono in relazione e connessione tra loro, che forma una certa integrità, unità. Tenendo conto delle affermazioni generalmente accettate secondo cui un sistema è sempre un tutto e il tutto indica la connessione delle parti, quando si considera sistematicamente un oggetto, prima di tutto vengono determinate la sua composizione e le connessioni interne. Come mostrano osservazioni secolari, in un oggetto di sistema, insieme agli elementi, ci sono componenti più grandi: i sottosistemi.
PRINCIPALI PROPRIETÀ DEL SISTEMA INTEGRITÀ DEL SISTEMA COMPLESSITÀ ORGANIZZAZIONE L'unità interna dell'oggetto, il sistema agisce ed è percepito in relazione all'ambiente come qualcosa di intero. Concentrazione massima sull'azione attualmente in corso. Qualsiasi impatto sul sistema nel caso generale non determina in modo inequivocabile i processi che si verificano all'interno del sistema. Le trasformazioni che il sistema subisce sono causate dall'interazione di fattori esterni ed interni.
Definizioni Organizzazione, interconnessione e integrità sono considerate le principali proprietà dei sistemi da numerose definizioni trovate nella scienza moderna. Il concetto di sistema è un modo per trovare il semplice nel complesso per semplificare l'analisi. Proprietà del sistema L'emergenza è una proprietà dei sistemi che provoca l'emergere di nuove proprietà e qualità che non sono inerenti agli elementi che compongono il sistema. L'integrità del sistema significa che ciascun elemento del sistema contribuisce all'implementazione della funzione obiettivo del sistema.
Proprietà del sistema L'organizzazione è una proprietà complessa dei sistemi, consistente nella presenza di struttura e funzionamento (comportamento). La funzionalità è una manifestazione di determinate proprietà (funzioni) quando si interagisce con l'ambiente esterno. La strutturalità è l'ordinamento del sistema, un certo insieme e disposizione di elementi con collegamenti tra loro. La proprietà della crescita (sviluppo). La proprietà fondamentale dei sistemi è la stabilità. L'affidabilità è una proprietà di mantenimento della struttura dei sistemi. L'adattabilità è la capacità di modificare il comportamento o la struttura al fine di mantenere, migliorare o acquisire nuove qualità in un ambiente in cambiamento.
Definizioni Un sottosistema è un componente relativamente indipendente del sistema in esame, il quale, a sua volta, è considerato come un sistema. L'elemento (dal latino elementum - sostanza iniziale) è un componente del sistema in esame, considerato indivisibile a causa dell'influenza insignificante delle sue relazioni e interazioni interne sulle proprietà del sistema. Per un sottosistema e un elemento viene utilizzato il termine generale "componente". L'ambiente (di seguito denominato ambiente) è un insieme di oggetti che non sono inclusi nel sistema oggetto di studio, ma che lo influenzano e/o sono influenzati dal sistema.
Definizioni La qualità è una proprietà di un oggetto, ovvero la sua idoneità all'uso per uno scopo o per un altro. Le relazioni qui sono considerate nel senso generalmente accettato, e la comunicazione come una relazione n-aria (n ≥ 2, dove n sono gli oggetti su cui è definita), caratterizzata dalla presenza di un canale di scambio fisico tra n oggetti. Le relazioni sono classificate in base alla loro natura fisica, potere, direzionalità e presenza di elementi intermediari.
Classificazione delle connessioni In base alla natura fisica, si distinguono le connessioni materiali, energetiche, informative e altre, comprese le connessioni miste. In base al potere delle connessioni si distinguono connessioni forti e deboli. La forza delle connessioni è solitamente intesa come il loro numero. La direzionalità distingue tra collegamenti direzionali e non direzionali (neutri), e tra quelli direzionali: diretti, diretti dall'input all'output del sistema (e dai vertici iniziali a quelli finali della struttura di base del sistema), e inversi avendo la direzione opposta.
Definizioni L'integrità di un oggetto di sistema ha due aspetti semantici: -isolamento dall'ambiente; -struttura definita. L'unità dell'oggetto sistema ha i seguenti aspetti semantici: sistema e ambiente; componenti del sistema, i suoi lati mutuamente esclusivi.
Definizioni Le caratteristiche del sistema vengono utilizzate per riconoscere i sistemi e le caratteristiche del sistema vengono utilizzate per descrivere i sistemi. Un segno è una proprietà (o un insieme di proprietà) mediante la quale gli oggetti vengono classificati o identificati o ne viene determinato lo stato. Come segni di un oggetto di sistema, useremo: articolazione, connessione; integrità, unità; emergenza. Una caratteristica è una proprietà distintiva essenziale di un oggetto.
Emergenza significa l'irriducibilità delle proprietà/modelli di un sistema alle proprietà/modelli dei suoi componenti e l'irriducibilità delle proprietà/modelli del sistema dalle proprietà/modelli dei componenti. Questa caratteristica distingue gli oggetti di sistema da quelli non di sistema, come un bicchiere d'acqua o un sacchetto di patate, tra le cui parti non esistono connessioni stabili e forti (strutturali) (non hanno proprietà emergenti).
Caratteristiche del sistema Le principali caratteristiche del sistema sono: la composizione dei componenti; strutture e organizzazione; proprietà; stato e comportamento. Lo studio, la creazione e la modifica, nonché la gestione di qualsiasi sistema (anche naturale) vengono effettuati in modo diverso da persone diverse a causa della complessità dei sistemi, dell'imprevedibilità del loro comportamento e di molti altri fattori.
Analisi del sistema 1. ricerca del sistema 2. approccio del sistema 3. concetti specifici del sistema 4. teoria generale dei sistemi (metateoria) 5. materialismo dialettico (problemi filosofici della ricerca del sistema) 6. teorie e modelli scientifici del sistema (la dottrina della biosfera terrestre; probabilità teoria, cibernetica, ecc.) 7. teorie e sviluppi dei sistemi tecnici - ricerca operativa; ingegneria di sistema, analisi di sistema, ecc. 8. teorie private del sistema.
Ambito di SA I problemi risolti con l'aiuto dell'analisi dei sistemi hanno una serie di caratteristiche: la decisione presa si riferisce al futuro (un impianto che non esiste ancora) esiste un'ampia gamma di alternative le decisioni dipendono dall'attuale incompletezza della tecnologia avanzamenti le decisioni prese richiedono ingenti investimenti di risorse e contengono elementi di rischio non sono pienamente definiti i requisiti relativi ai costi e ai tempi di risoluzione del problema il problema è internamente complesso a causa del fatto che per risolverlo è necessaria una combinazione di diverse risorse Esso.
Le principali disposizioni del concetto di analisi del sistema 1. Il processo di risoluzione di un problema dovrebbe iniziare con l'identificazione e la giustificazione dell'obiettivo finale che si desidera raggiungere in una particolare area, e già su questa base vengono determinati obiettivi e obiettivi intermedi. 2. Qualsiasi problema deve essere affrontato come un sistema complesso, identificando tutti i possibili sottoproblemi e relazioni, nonché le conseguenze di determinate decisioni 3. Nel processo di risoluzione del problema, la formazione di molte alternative per raggiungere l'obiettivo ; valutazione di queste alternative utilizzando criteri appropriati e selezione dell'alternativa preferita. 4. La struttura organizzativa di un meccanismo di risoluzione dei problemi dovrebbe essere subordinata a un obiettivo o a una serie di obiettivi e non viceversa.
Principali fasi e metodi della SA SA prevede lo sviluppo di un metodo sistematico per la risoluzione di un problema, ovvero una sequenza di operazioni organizzata logicamente e proceduralmente finalizzata alla scelta della soluzione alternativa preferita. SA viene implementato praticamente in più fasi, tuttavia non c'è ancora unità per quanto riguarda il numero e il contenuto, poiché esiste un'ampia varietà di problemi applicati.
Le fasi principali dell'analisi del sistema Secondo F. Hansman Germania, 1978 Secondo D. Jeffers USA, 1981 Secondo V. V. Druzhinin URSS, 1988 Selezione del problema dei criteri 2. Descrizione 3. Formazione di soluzioni alternative 2. Dichiarazione del problema e limitazione del grado della sua complessità 3. Stabilimento di criteri 4. Identificazione di fattori ambientali significativi 3. Stabilimento di una gerarchia 4. Idealizzazione di scopi e obiettivi (limitando la semplificazione, un tentativo di costruire un modello)
Le fasi principali dell'analisi del sistema Secondo F. Hansman Germania, 1978 Secondo D. Jeffers USA, 1981 Secondo V. V. Druzhinin URSS, 1988 ) 6. Valutazione e previsione dei parametri del modello 6. Valutazione delle possibili strategie 6. Composizione ("incollaggio " parti insieme) 7. Ottenere informazioni 7. Implementare i risultati 7. Prendere la decisione migliore in base al modello 8. Prepararsi per la scelta di una soluzione 9. Attuazione e controllo
Gli strumenti scientifici di SA comprendono i seguenti metodi: il metodo dello scenario (un tentativo di descrizione del sistema) il metodo dell'albero degli obiettivi (ovvero la scomposizione in compiti che possono essere risolti) il metodo dell'analisi morfologica (per le invenzioni) i metodi delle valutazioni probabilistiche degli esperti -metodi statistici (teoria MO, giochi, ecc.) metodi cibernetici (oggetto scatola nera) metodi IO (scalar opt) metodi di ottimizzazione vettoriale metodi di simulazione (es. GPSS) metodi di rete metodi a matrice metodi di analisi economica, ecc.
Il posto dell'AS nella ricerca scientifica Nel processo dell'AS ai suoi diversi livelli, vengono utilizzati vari metodi, in cui l'euristica viene combinata con la formalizzazione. La SA funge da quadro metodologico che combina tutti i metodi, le tecniche di ricerca, le attività e le risorse necessarie per la risoluzione dei problemi. L'analisi dei sistemi moderni è una scienza applicata volta a scoprire le cause delle reali difficoltà sorte davanti al "proprietario del problema" e a sviluppare opzioni per eliminarle.
Il posto dell'AS nella ricerca scientifica Le caratteristiche della moderna analisi dei sistemi derivano dalla natura stessa dei sistemi complessi. Avendo come obiettivo l'eliminazione del problema o, almeno, il chiarimento delle sue cause, l'analisi del sistema coinvolge un'ampia gamma di mezzi per questo, utilizza le possibilità di varie scienze e campi pratici di attività. Essendo essenzialmente una dialettica applicata, l'analisi dei sistemi attribuisce grande importanza agli aspetti metodologici di qualsiasi ricerca di sistema. D'altra parte, l'orientamento applicato dell'analisi del sistema porta all'uso di tutti i moderni mezzi di ricerca scientifica: matematica, tecnologia informatica, modellizzazione, osservazioni sul campo ed esperimenti.
Segni evidenti di struttura sistemica del sistema; interconnessione delle sue parti costitutive; la subordinazione dell'organizzazione dell'intero sistema a un obiettivo specifico. Attività pratica sistemica Ogni nostra azione cosciente persegue un obiettivo ben definito; in ogni azione è facile vedere le sue parti costitutive, che vengono eseguite in una certa sequenza. Coerenza dell'attività cognitiva Una delle caratteristiche della cognizione è la presenza di modi di pensiero analitici e sintetici. L'essenza dell'analisi è dividere il tutto in parti, rappresentare il complesso come un insieme di componenti più semplici. Ma per conoscere il tutto, il complesso, è necessario anche il processo inverso: la sintesi. Ciò vale non solo per il pensiero individuale, ma anche per la conoscenza umana universale. Diciamo solo che la divisione del pensiero in analisi e sintesi e l'interconnessione di queste parti sono il segno più importante della natura sistematica della conoscenza. La natura sistemica del nostro pensiero deriva dalla natura sistemica del mondo. I moderni dati scientifici e i moderni concetti di sistema ci permettono di parlare del mondo come un sistema gerarchico infinito di sistemi che sono in sviluppo e in diversi stadi di sviluppo, a diversi livelli della gerarchia del sistema.
Aree di applicazione dell'analisi di sistema A livello nazionale nello sviluppo di Programmi globali di progresso scientifico e tecnologico Principali direzioni di sviluppo economico e sociale Programmi integrati mirati Miglioramento delle strutture dell'economia A livello industriale nello sviluppo Previsioni per lo sviluppo del industria Principali direzioni di sviluppo settoriali Piani settoriali a breve termine Programmi complessi settoriali Miglioramento della struttura dell'industria e dei sistemi di gestione Programmi di informatizzazione settoriale A livello regionale durante lo sviluppo Programmi globali per lo sviluppo della regione Le principali direzioni per lo sviluppo della regione Piani delle regioni a breve termine Programmi globali regionali intersettoriali Strutture di gestione nella regione Programmi di informatizzazione regionale A livello aziendale durante lo sviluppo del Concetto per lo sviluppo dell'impresa Le principali aree di attività delle imprese Piani di produzione annuali Quando si organizza la gestione operativa della produzione Produzione e strutture organizzative dell'impresa Sistemi informativi per la gestione della produzione
Compito 1. Classificare il sistema, tenendo conto delle principali caratteristiche di classificazione. Oggetto - KSTU Caratteristica di classificazione Per grado di organizzazione Per interazione con l'ambiente esterno Per struttura Per natura della relazione tra elementi Per natura delle funzioni Per natura di sviluppo Per grado di organizzazione Per complessità di comportamento Per scopo
L'analisi del sistema da un punto di vista pratico è una tecnica universale per risolvere problemi complessi di natura arbitraria. Il concetto chiave in questo caso è il concetto di “problema”, che può essere definito come “l’atteggiamento soggettivo negativo del soggetto nei confronti della realtà”. Di conseguenza, la fase di identificazione e diagnosi di un problema in sistemi complessi è la più importante, poiché determina gli scopi e gli obiettivi dell'analisi del sistema, nonché i metodi e gli algoritmi che verranno utilizzati in futuro con il supporto decisionale. Allo stesso tempo, questa fase è la più complessa e meno formalizzata.
Un'analisi delle opere in lingua russa sull'analisi del sistema ci consente di individuare le due aree più grandi in quest'area, che possono essere condizionatamente chiamate approcci razionali e oggettivo-soggettivi.
La prima direzione (approccio razionale) considera l'analisi dei sistemi come un insieme di metodi, inclusi metodi basati sull'uso del computer, focalizzati sullo studio di sistemi complessi. Con questo approccio, la massima attenzione è rivolta ai metodi formali per la costruzione di modelli di sistema e ai metodi matematici per lo studio del sistema. I concetti di “soggetto” e “problema” in quanto tali non vengono considerati, ma spesso si incontra il concetto di sistemi e problemi “tipici” (sistema di gestione - problema di gestione, sistema finanziario - problemi finanziari, ecc.).
Con questo approccio, un “problema” è definito come una discrepanza tra il reale e quello desiderato, cioè una discrepanza tra il sistema effettivamente osservato e il modello “ideale” del sistema. È importante notare che in questo caso il sistema viene definito esclusivamente come quella parte della realtà oggettiva che deve essere confrontata con il modello di riferimento.
Se ci basiamo sul concetto di "problema", allora possiamo concludere che con un approccio razionale il problema sorge solo per un analista di sistema che ha un certo modello formale di qualche sistema, trova questo sistema e trova una discrepanza tra il modello e il sistema reale, che causa il suo "atteggiamento negativo nei confronti della realtà". Volkova, V.N. Analisi del sistema e sua applicazione nei sistemi di controllo automatizzati / V.N. Volkova, A.A. Denisov. - L.: LPI, 2008. - 83 p.
Ovviamente, ci sono sistemi la cui organizzazione e comportamento sono strettamente regolati e riconosciuti da tutti i soggetti: queste sono, ad esempio, le leggi legali. La discrepanza tra modello (diritto) e realtà in questo caso è un problema (reato) da risolvere. Tuttavia, non esistono norme rigide per la maggior parte dei sistemi artificiali e i soggetti hanno i propri obiettivi personali in relazione a tali sistemi, che raramente coincidono con gli obiettivi di altri soggetti. Inoltre, un particolare soggetto ha la propria idea di quale sistema fa parte, con quali sistemi interagisce. I concetti con cui opera il soggetto possono differire radicalmente da quelli "razionali" generalmente accettati. Ad esempio, un soggetto potrebbe non individuare affatto un sistema di controllo dall'ambiente, ma utilizzare un modello di interazione con il mondo che sia comprensibile e conveniente solo per lui. Si scopre che l'imposizione di modelli generalmente accettati (anche se razionali) può portare all'emergere di un "atteggiamento negativo" nel soggetto, e quindi all'emergere di nuovi problemi, che contraddice fondamentalmente l'essenza stessa dell'analisi del sistema, che comporta un impatto migliorativo: quando almeno un partecipante al problema migliorerà e nessuno peggiorerà.
Molto spesso, la formulazione del problema dell'analisi del sistema in un approccio razionale è espressa in termini di problema di ottimizzazione, cioè la situazione problematica è idealizzata ad un livello che consente l'uso di modelli matematici e criteri quantitativi per determinare la migliore soluzione al problema. il problema.
Come è noto, per un problema sistemico non esiste un modello che stabilisca in modo esaustivo rapporti di causa-effetto tra le sue componenti, pertanto l'approccio di ottimizzazione non sembra del tutto costruttivo: “... la teoria dell'analisi del sistema procede dall'assenza di un problema sistemico , opzione assolutamente migliore per risolvere problemi di qualsiasi natura ... la ricerca di un'opzione realisticamente realizzabile (di compromesso) per risolvere il problema, quando il desiderato può essere sacrificato per il bene del possibile e i confini del possibile possono essere significativamente ampliato a causa del desiderio di raggiungere il desiderato. Ciò presuppone l’uso di criteri di preferenza situazionale, cioè criteri che non sono impostazioni iniziali, ma vengono sviluppati nel corso dello studio…”.
Un'altra direzione dell'analisi del sistema: un approccio oggettivo-soggettivo, basato sui lavori di Ackoff, pone il concetto di soggetto e il problema a capo dell'analisi del sistema. Infatti, in questo approccio, includiamo il soggetto nella definizione del sistema esistente e ideale, vale a dire da un lato, l'analisi del sistema procede dagli interessi delle persone: introduce una componente soggettiva del problema, dall'altro esplora fatti e modelli osservati oggettivamente.
Torniamo alla definizione di "problema". Da ciò, in particolare, ne consegue che quando osserviamo il comportamento irrazionale (nel senso generalmente accettato) del soggetto e il soggetto non ha un atteggiamento negativo nei confronti di ciò che sta accadendo, allora non c'è alcun problema che debba essere risolto. Sebbene questo fatto non contraddica il concetto di “problema”, in determinate situazioni è impossibile escludere la possibilità dell'esistenza di una componente oggettiva del problema.
L'analisi del sistema ha nel suo arsenale le seguenti possibilità per risolvere il problema dell'argomento:
* intervenire nella realtà oggettiva e, eliminata la parte oggettiva del problema, modificare l'atteggiamento soggettivo negativo del soggetto,
* modificare l'atteggiamento soggettivo del soggetto senza interferire con la realtà,
* intervenire contemporaneamente nella realtà oggettiva e modificare l'atteggiamento soggettivo del soggetto.
Ovviamente il secondo metodo non risolve il problema, ma elimina solo la sua influenza sull'argomento, il che significa che rimane la componente oggettiva del problema. È vera anche la situazione opposta, quando la componente oggettiva del problema si è già manifestata, ma l'atteggiamento soggettivo non si è ancora formato, o per una serie di motivi non è ancora diventato negativo.
Ecco diversi motivi per cui il soggetto non può avere un “atteggiamento negativo nei confronti della realtà”: Direttore, S. Introduzione alla teoria dei sistemi / S. Direttore, D. Rohrar. - M.: Mir, 2009. - 286 p.
* ha informazioni incomplete sul sistema o non lo utilizza completamente;
* cambia la valutazione delle relazioni con l'ambiente a livello mentale;
* interrompe il rapporto con l'ambiente, che ha causato un "atteggiamento negativo";
* non crede alle informazioni sull'esistenza dei problemi e sulla loro natura, perché ritiene che le persone che lo segnalano denigrino le sue attività o perseguano i propri interessi egoistici, e forse perché semplicemente non amano personalmente queste persone.
Va ricordato che in assenza di un atteggiamento negativo da parte del soggetto, la componente oggettiva del problema rimane e continua a influenzare il soggetto in un modo o nell'altro, oppure il problema potrebbe peggiorare significativamente in futuro.
Poiché l'identificazione di un problema richiede l'analisi di un atteggiamento soggettivo, questa fase appartiene alle fasi non formalizzabili di un'analisi di sistema.
Finora non sono stati proposti algoritmi o tecniche efficaci, molto spesso gli autori di lavori sull'analisi dei sistemi si affidano all'esperienza e all'intuizione dell'analista e gli offrono completa libertà di azione.
Un analista di sistema deve possedere un insieme sufficiente di strumenti per descrivere e analizzare quella parte della realtà oggettiva con cui il soggetto interagisce o può interagire. Gli strumenti possono includere metodi per lo studio sperimentale dei sistemi e la loro modellizzazione. Con la diffusa introduzione delle moderne tecnologie informatiche nelle organizzazioni (commerciali, scientifiche, mediche, ecc.), quasi ogni aspetto delle loro attività viene registrato e archiviato in database che già oggi hanno volumi molto grandi. Le informazioni contenute in tali database contengono una descrizione dettagliata sia dei sistemi stessi che della storia del loro sviluppo e della loro vita (sistemi). Si può dire che oggi, quando analizza la maggior parte dei sistemi artificiali, è più probabile che un analista incontri una mancanza di metodi efficaci per studiare i sistemi che una mancanza di informazioni sul sistema.
L'atteggiamento soggettivo deve però essere formulato dal soggetto, il quale potrebbe non avere conoscenze particolari e quindi non essere in grado di interpretare adeguatamente i risultati della ricerca condotta dall'analista. Pertanto, la conoscenza del sistema e dei modelli predittivi, che l'analista eventualmente riceverà, deve essere presentata in una forma esplicita e interpretabile (possibilmente in linguaggio naturale). Tale rappresentazione può essere chiamata conoscenza del sistema oggetto di studio.
Sfortunatamente, attualmente non esistono metodi efficaci per acquisire conoscenze sul sistema. Di grande interesse sono i modelli e gli algoritmi di Data Mining (analisi intelligente dei dati), che vengono utilizzati in applicazioni private per estrarre conoscenza da dati "grezzi". Vale la pena notare che il Data Mining è un’evoluzione della teoria della gestione dei database e dell’analisi dei dati online (OLAP), basata sull’idea di una rappresentazione concettuale multidimensionale.
Ma negli ultimi anni, a causa del crescente problema del “sovraccarico di informazioni”, sempre più ricercatori stanno utilizzando e migliorando i metodi di Data Mining per risolvere i problemi di estrazione della conoscenza.
L’uso diffuso di metodi di estrazione della conoscenza è molto difficile, il che, da un lato, è dovuto all’insufficiente efficacia della maggior parte degli approcci conosciuti, che si basano su metodi matematici e statistici abbastanza formali, e, dall’altro, alla la difficoltà di utilizzare metodi efficaci di tecnologie intellettuali che non hanno una descrizione formale sufficiente e richiedono l'attrazione di specialisti costosi. Quest’ultimo può essere superato utilizzando un approccio promettente per costruire un sistema efficace per analizzare i dati ed estrarre conoscenza sul sistema, basato sulla generazione e configurazione automatizzate di tecnologie dell’informazione intelligenti. Questo approccio consentirà, in primo luogo, attraverso l'uso di tecnologie intellettuali avanzate, di aumentare significativamente l'efficienza della risoluzione del problema dell'estrazione della conoscenza che verrà presentata al soggetto nella fase di identificazione del problema nell'analisi del sistema. In secondo luogo, eliminare la necessità di uno specialista di configurazione e l'uso di tecnologie intelligenti, poiché queste ultime verranno generate e configurate automaticamente. Bertalanfi L.Fon. Storia e status della teoria generale dei sistemi / Bertalanfi L. Fon // System Research: Annuario. - M.: Nauka, 2010. - C. 20 - 37.
