
- •0.1.Роль системных представлений в практической деятельности человека
- •0.2.Краткая историческая справка.
- •0.3.Анализ и синтез в познании
- •0.4.Построение общей теории систем
- •0.5.Основные проблемы информатики и информационных систем
- •0.6.Контрольные вопросы
- •1.Основы теории систем
- •1.1.Системы и их основные свойства.
- •1.1.1.Модель "черный ящик"
- •1.1.2.Сложности построения модели "черный ящик"
- •1.1.3.Множественность входов и выходов
- •1.1.4.Модель состава системы
- •1.1.5.Модель структуры системы
- •1.2.Классификация систем.
- •1.3.Особенности функционирования систем.
- •1.3.1.Пространство состояний системы.
- •1.3.2.Преобразования в системах.
- •1.3.3.Устойчивость систем.
- •1.3.4.Особенности управления сложных систем.
- •1.4.Критерии эффективности сложных систем.
- •1.5.Основы разработки и исследования сложных систем.
- •1.5.1.Основные этапы разработки сложных систем
- •1.5.2.Основные задачи исследования сложных систем.
- •1.6.Контрольные вопросы
- •2.Информационные системы
- •2.1.Автоматизированные информационные системы
- •2.1.1.Содержание и структура теории ис
- •2.1.2.Предметная область аис
- •2.1.3.Взаимодействие предметной области, пользователей и аис
- •2.1.4.Классификация, состав и структура аис
- •2.2.Интегрированные корпоративные ис
- •2.2.1.Основы построения икис
- •2.2.2.Базовая концепция икис «Галактика»
- •2.3.Основные виды обеспечения аис
- •2.3.1.Информационное обеспечение аис
- •2.3.2.Средства обработки данных
- •2.3.3.Интерфейсы пользователя
- •2.3.4.Классификация программного обеспечения аис
- •2.3.5.Операционные системы
- •2.3.6.Средства автоматизации проектирования аис
- •2.3.7.Программное обеспечение интерфейсов аис
- •2.3.8.Техническое обеспечение аис
- •2.3.9.Нормативно - техническое обеспечение качества, эффективности и безопасности аис
- •2.4.Контрольные вопросы
- •3.Информация в системах
- •3.1.Кодирование информации и алфавиты
- •3.2.Сигналы в системах
- •3.2.1.Понятие сигнала
- •3.2.2.Типы сигналов
- •3.3.Математическая модель сигналов
- •3.3.1.Непредсказуемость – основное свойство сигналов.
- •3.3.2.Классы случайных процессов
- •3.4.Математические модели реализаций случайных процессов
- •3.4.1.Моделирование конкретных реализаций
- •3.4.2.Некоторые модели ансамбля реализации.
- •3.5.О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •3.5.1.Частотно – временное представление сигналов
- •3.6.Цифровое представление непрерывных сигналов
- •3.6.1.Особенности цифрового представления непрерывных сигналов. Решетчатые функции.
- •3.6.2.Особенности прохождения непрерывного сигнала в цифровых системах.
- •3.7.Энтропия
- •3.7.1.Понятие неопределенности
- •3.7.2.Энтропия и ее свойства
- •3.7.3.Дифференциальная энтропия
- •3.7.4.Фундаментальное свойство энтропии случайного процесса.
- •3.8.Количество информации
- •3.8.1.Количество информации как мера снятой неопределенности
- •3.8.2.Количество информации как мера соответствия случайных объектов
- •3.8.3.Свойства количества информации
- •3.8.4.Единицы измерения энтропии и количества информации
- •3.9.Основные результаты теории информации
- •3.9.1.Избыточность
- •3.9.2.Скорость передачи и пропускная способность
- •3.9.3.Кодирование в отсутствии шумов
- •3.9.4.Кодирование при наличии шумов
- •3.10.Контрольные вопросы
- •4.Декомпозиция и агрегирование систем
- •4.1.Модели систем как основание декомпозиции
- •4.2.Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •4.2.1.Компромиссы между полнотой и простотой
- •4.2.2.Типы сложности
- •4.3.Алгоритм декомпозиции
- •4.4.Агрегирование, эмерджентность и внутренняя целостность систем
- •4.4.1.Эмерджентность как проявление внутренней целостности систем
- •4.4.2.Эмерджентность как результат агрегирования
- •4.5.Виды агрегирования
- •4.5.1.Конфигуратор
- •4.5.2.Агрегаты-операторы
- •4.5.3.Классификация как агрегирование
- •4.5.4.Статистики как агрегаты
- •4.5.5.Агрегаты - структуры
- •4.6.Обобщенная модель агрегата
- •4.7.Некоторые особенности моделирования процесса функционирования агрегата.
- •4.8.Агрегативные системы.
- •4.9.Контрольные вопросы
- •5.Эксперимент в анализе систем
- •5.1.Измерительные шкалы
- •5.1.1.Шкалы наименования
- •5.1.2.Порядковые шкалы
- •5.1.3.Модифицированные порядковые шкалы
- •5.1.4.Шкалы интервалов
- •5.1.5.Шкалы отношений
- •5.1.6.Шкалы разностей
- •5.1.7.Абсолютная шкала
- •5.2.Расплывчатое описание ситуаций
- •5.3.Вероятностное описание ситуаций. Статистические измерения
- •5.3.1.Понятие случайной неопределенности
- •5.3.2.О природе случайности
- •5.3.3.Статистические измерения
- •5.3.4.Регистрация экспериментальных данных и ее связь с их последующей обработкой
- •5.4.Классификационные модели
- •5.5.Числовые модели
- •5.6.Особенности протоколов наблюдений
- •5.7.Контрольные вопросы
- •6.Приложение
- •6.1.Пример структуры аис.
- •6.1.1.Краткая характеристика аис
- •6.2.Иерархическая информационно-функциональная модель (взаимосвязанные диаграммы потоков данных) аис.
- •7.Библиографический список
4.6.Обобщенная модель агрегата
Серьезную помощь при разработке моделей агрегатов-операторов может оказать владение типовыми математическими схемами, наиболее широко используемыми в арсенале моделирования и многократно проверенными опытом. Среди них наиболее простой является схема конечного автомата. Конечный автомат характеризуется конечными множествами состояний Z, входных сигналов X, выходных сигналов Y. В каждый момент времени в него поступает входной сигнал x(t), под действием которого автомат переходит в новое состояние в соответствии с функцией переходов z(t)=f1[z(t-1), x(t)] и выдает выходной сигнал, определяемый функцией выходов y(t)=f2[z(t-1), х(t)]. Автомат можно задать также таблицами переходов и выходов или графической схемой переходов и выходов.
Математические модели широкого класса детерминированных объектов (т.е. без учета случайных факторов), функционирующих в дискретном времени, приводятся к различным типам конечных автоматов.
Детерминированные объекты, функционирующие в непрерывном времени, обычно описывают дифференциальными уравнениями.
Стохастические объекты, функционирующие в дискретном времени, можно представить вероятностными автоматами. Функция переходов вероятностного автомата определяет не одно конкретное состояние, а лишь распределение вероятностей на множестве состояний, т.е. автомат со случайными переходами, а функция выходов - распределение вероятностей на множестве выходных сигналов, т.е. автомат со случайными выходами. Функции этих автоматов изучаются с помощью теории цепей Маркова.
Математическими моделями стохастических объектов с непрерывным временем служат системы массового обслуживания или представители марковских случайных процессов.
Остановимся на некоторых общих свойствах динамических систем, используемых в качестве математических моделей элементов сложных систем:
1. Элемент функционирует во времени; в каждый момент времени t он находится в одном из возможных состояний z.
2. С течением времени под действием внутренних и внешних причин элемент переходит из одного состояния в другое.
3. В процессе функционирования элемент взаимодействует с другими элементами системы и объектами внешней среды.
Наличие общих свойств моделей элементов сложных систем позволяет дать им общее математическое описание, полезное для решения ряда теоретических и практических вопросов системного анализа, называемое агрегатом.
В каждый момент времени t=(0, T) агрегат находится в одном из возможных состояний, являющихся элементами некоторого множества Z, т.е. состояние z изменяется как функция времени z(t), причем, состояние агрегата z(t) зависит как от предыдущих состояний, так и от внешних входных и управляющих воздействий.
С точки зрения моделирования агрегат выступает как универсальный преобразователь информации - он воспринимает входные и управляющие сигналы и выдает выходные сигналы.
Совокупность входных, управляющих и выходных сигналов, расположенных в порядке их поступления или выдачи, называют входными, управляющими или выходными сообщениями.
У агрегата выделяют так называемые особые состояния, под которыми понимают его состояния в моменты получения входного, управляющего или выдачи выходного сигнала.
рис. 4.5
Математическая модель агрегата приведена на рис 4.5. Состояния агрегата z(t) для произвольного момента времени t>t0 определяется по предыдущим состояниям оператором Н (в общем случае имеющим случайный характер): z(t)=H[z(t0), t], т.е. данному z(t0) ставится в соответствие в общем случае не одно конкретное z(t), а множество значений z(t) с некоторым законом распределения и статистическими характеристиками, зависящими от вида оператора Н.
Конкретное значение z(t) определяется как реализация в соответствии с этим законом распределения.
Выходной сигнал y(t) является элементом некоторого множества Y и определяется по состояниям агрегата z(t) при помощи оператора G.
Оператор H называется оператором переходов; G - оператором выходов.
Агрегат представляет собой математическую схему общего вида, частными случаями которой являются функции алгебры логики, конечные и вероятностные автоматы, и т.п. С точки зрения моделирования он выступает как достаточно универсальный преобразователь информации - воспринимает входные, управляющие и выдает выходные сигналы, обрабатывает их.