
- •1. Основні засади системного аналізу
- •2. Поняття системи, її властивості та структура
- •Пов'язані зі структурою
- •Пов'язані з ресурсами та особливостями взаємодії із середовищем
- •3. Взаємодія систем із зовнішнім середовищем
- •4. Класифікація систем
- •5.Особливості, структура та функціонування ек. Систем.
- •6.Особливості, структура та функціонування виробничих(вир.) систем.
- •7.Особливості фінансових систем
- •8. Декомпозиція у моделюванні та системному аналізі.
- •9. Декомпозиція односекторної моделі економіки
- •10. Агрегування в моделях міжгалузевих зв’язків
- •11.Проблема невизначеності та випадковості
- •12.Інформаційні аспекти дослідження систем. Інформація та її передавання
- •13. Поняття управління. Управління і система
- •14. Типи (способи) управління системами
- •15.Прості системи управління
- •16.Системи управління з адаптацією
- •17.Модельні системи управління
- •18.Семіотичні системи управління
- •Етапи управління
- •20.Особливості управління у виробничих системах
- •21. Базова модель прийняття рішень та її структура
- •22. Головні завдання системного аналізу та його основні етапи.
- •Процес виконання системного аналізу
- •23. Формулювання проблеми у системному дослідженні
- •24. Визначення цілей і формування критеріїв у системному дослідженні
- •Генерування альтернатив у системному дослідженні
- •26.Алгоритмізація системних досліджень.
- •27.Проблеми реалізації системних досліджень
- •28.Способи вирішення проблеми та етика системних досліджень
- •29. Поняття моделі та суть методу моделювання.
- •30. Класифікація моделей.
- •31. Головні етапи моделювання економічних процесів
- •32. Моделі типу “життєвий цикл”
- •33. Модель чорної скриньки.
- •34.Статичні і динамічні моделі систем.
- •35. Математичний опис динамічних систем
- •36. Модель національної економіки
- •Статичні матричні макроекономічні моделі
- •Моделі виробничих систем
- •39.Основні характеристики виробничих функцій. Випадок функції Кобба-Дугласа
- •40.Функції виробничих затрат
- •41.Сіткові моделі
- •42.Проблема класифікації методів системного аналізу
- •43.Метод колективної генерації ідей або "мізкової атаки"
- •44.Метод сценаріїв
- •45.Методи експертних оцінок
- •46. Метод Дельфі
- •47. Метод дерева цілей.
- •48. Морфологічні методи (або метод Цвіккі)
- •49. Особливості застосування кількісних методів у системному дослідженні
- •51. Застосування математичного програмування у системному аналізі
- •52. Застосування лінійного та нелінійного програмування у системному аналізі
- •53.Застосування блокового програмування у системному аналізі
- •54.Застосування дискретного програмування у системному аналізі
- •55.Застосування динамічного програмування у системному аналізі
- •56.Статистичні методи у дослідженні систем.
- •57.Теорія масового обслуговування
- •58.Теорія ігор.
- •59.Машинне імітування.
- •60. Графи та їхнє застосування.
34.Статичні і динамічні моделі систем.
Системи, в яких не враховано зміни, що можуть відбуватися з часом, називають статичними. Системи, в яких відбуваються зміни з часом, називають динамічними. Вже на рівні чорної скриньки розрізняють два типи динаміки систем: її робота та розвиток. Роботу системи описують процеси, які відбуваються в системі і оточуючому середовищі для досягнення мети.
Розвиток системи відповідає процесам, які відбуваються при зміні мети системи. За умови розвитку існуюча структура системи може з часом не відповідати новій меті, тоді для забезпечення функції змінюється структура, а то й склад системи.
Важливу роль в удосконаленні моделювання систем відіграють математичні методи. Математична модель відображає стан системи, зв’язки з середовищем, взаємозв’язки між частинами системи, а також дію системи у вигляді певного набору математичних співвідношень.
З метою опису статичних систем і моделей відповідними співвідношеннями використовують алгебричні рівняння, нерівності, теоретико-множинні включення. З метою опису динамічних систем і моделей – функціональні, диференційні, різницеві рівняння та нерівності.
Головним у математичному моделюванні є розв’язування прямої задачі, тобто отримання вихідних даних (теоретичних наслідків) на підставі аналізу моделі для їхнього зіставлення спостереженням явищ, які вивчають, або ж для вироблення остаточних висновків.
Пряму задачу можна розв’язати в аналітичній формі, тобто у вигляді певних формул. Якщо задача не має точного аналітичного розв’язку, то на ЕОМ відшукують наближений розв’язок.
Наступний етап математичного моделювання полягає в оцінюванні адекватності моделі, тобто у порівнянні отриманих результатів з даними спостережень.
Головну роль тут відіграють обернені задачі. Це задачі, в яких визначають характеристики моделі так, щоб вихідну інформацію можна було порівняти з результатами спостережень реального об’єкта, який вивчають. Якщо це неможливо, то модель є неадекватною і потребує уточнення, модернізації, переробки, доки не буде складено нову, досконалішу модель, яка задовольнятиме вимоги адекватності.
Процеси математичного моделювання, аналізу моделі та складання висновків для практичних дій можна зобразити циклічною граф-схемою (рис.5.4).
Коли аналітичні засоби досліджень моделі відсутні, а їхнє створення потребує великих затрат коштів і часу, тоді застосовують імітаційне моделювання. Воно полягає у виконанні на ЕОМ числових експериментів зі спеціальними математичними моделями, які описують поведінку складних систем протягом заданих періодів часу.
Значного поширення набули стохастичні (імовірнісні) методи імітаційного моделювання, оскільки в більшості складних систем відомі тільки усереднені значення параметрів процесів. Тому доводиться мати справу не з параметрами, а тільки з розподілами ймовірностей їхніх значень.
Об’єкт моделювання Мат модель Моделюючий алгоритм
Порівняння, Реалізація
Уточнення алгоритму
Висновки
Рис. 5.4. Циклічна граф-схема процесу моделювання