- •1.Понятие внешней среды и процесса функционирования системы.
- •2.Теория массового обслуживания.
- •3.Классификация систем. Входы и выходы системы.
- •4.Методы решения задач линейного программирования.
- •6.Исследование систем управления методами многокритериальной оптимизации.
- •7.Характеристика процессов системы. Понятие процессов системы.
- •8.Статистические методы анализа систем управления.
- •5.Движения (функционирование) системы.
- •9.Формы входных и выходных процессов. Функции процесса обратной связи.
- •10.Формализованные методы исследования систем управления.
- •12.Метод мозгового штурма. Методы синектики.
- •13.Классификация систем. Характеристика различных классов систем.
- •14. Методы активизации технологии творчества. Ассоциативные методы.
- •15. Понятие системы управления.
- •16.Эврестические методы ису.
- •17.Анализ и синтез организационных систем управления.
- •18.Ассоциативные методы ису
- •19.Закон управления системой. Критерии эффективности управления системой.
- •20.Формирование целей и условия решения проблемы.
- •21.Системный подход в ису.
- •22. Структуризация проблемы и систематизация путей достижения целей.
- •23. Понятие и основные черты системного подхода. Сущность системного подхода.
- •24. Понятие проблемы. Установление условий решения проблемы.
- •25.Задачи анализа и синтеза системы управления.
- •27. Принципы анализа и синтеза систем управления. Принцип физичности и его постулаты.
- •28. Формирование целей и условий решения проблемы.
- •29. Выявление и выбор альтернатив решения проблемы ( под проблемы). Выбор оптимальных решений.
- •30. Теория массового обслуживания.
- •31.Виды анализа и синтеза систем управления.
- •33. Принцип целенаправленности и его постулаты.
- •34. Общая характеристика проблемы как системы. Понятие проблемы и проблемной ситуации.
- •11. Функции процесса ограничения системы.
- •26. Выявление и систематизация подцелей решения проблемы. Последовательная декомпозиция целей решения проблемы.
- •32. Классификация проблем. Представление проблемы как системы.
29. Выявление и выбор альтернатив решения проблемы ( под проблемы). Выбор оптимальных решений.
этапы выделения альтернатив (вариантов) решения проблемы
выбор альтернатив
Этапы выделения альтернатив
решения проблемы
Процесс выделения альтернатив решения проблемы – сложный и противоречивый процесс. С одной стороны надо выявить все возможные варианты, чтобы свести их к минимуму, но существует опасность упустить лучшее решение; с другой стороны, исходное множество вариантов должно быть обозримым и, следовательно, остаточно узким, чтобы была возможность провести их тщательный анализ при допустимых затратах времени и других ресурсов.
Для углубленного анализа сложных организационных проблем необходимо разработать набор действительно различающих альтернатив, включая возможность бездействия.
Выбор альтернатив
Выбор альтернативы в условиях определенности. При наличии достаточной исходной информации выбор вариантов осуществляется на основании сопоставления значений целевой функции по всем сравниваемым вариантам, с учетом заданных ограничений.
Выбор альтернатив в условиях неопределенности. Условия неопределенности - это условия, в которых исходной информации недостаточно для определения численных значений целевой функции по каждому из сравниваемых вариантов.
Оптимальное решение — решение, которое по тем или иным признакам предпочтительнее других.
В технике оптимальный (вариант, решение, выбор и т. д.) — наилучший (вариант, решение, выбор, …) среди допустимых при наличии правила предпочтения одного другому.[2] Такое правило называется критерием оптимальности, а мерой предпочтения будут служить показатели качества. Можно говорить об оптимальном варианте только при удовлетворении двух условий:
наличия хотя бы одного критерия,
наличия не менее двух сравниваемых вариантов (необходимость осуществления выбора).
Каждый выбор лучшего варианта конкретен, поскольку производится на соответствие определённым критериям. Следовательно, говоря об оптимальном варианте, всегда нужно указывать эти критерии (то есть «оптимальный по …»). И то, что может быть оптимальным при одном критерии, не обязательно будет таковым при другом. Например, сцена, «оптимальная по площади», не обязательно будет «оптимальной по акустике».
30. Теория массового обслуживания.
Теория массового обслуживания (теория очередей) — раздел теории вероятностей, целью исследований которого является рациональный выбор структуры системы обслуживания и процесса обслуживания на основе изучения потоков требований на обслуживание, поступающих в систему и выходящие из неё, длительности ожидания и длины очередей [1]. В теории массового обслуживания используются методы теории вероятностей и математической статистики.
Процессы обслуживания потока клиентов изучает раздел математики, находящейся на стыке теории вероятностей и исследования операций, называемый теорией массового обслуживания (ТМО). Интересно, что в англоязычной терминологии название этого раздела математики звучит как «Queueing theory», то есть «теория очередей». Это показывает, что ее основная цель (подобно нашей) – борьба с очередями.
Круг задач, составляющий интересы этой теории, на первый взгляд, очень разнообразен. Например, ТМО изучает обслуживание станков рабочими на заводах; функционирование магазинов, касс в супермаркетах и бензозаправок; передвижение машин по системе дорог; поток программ в вычислительных системах; и, конечно же, работу банковских отделений.
Суть в том, что все эти задачи после математический формализации становятся очень похожими – и это крайне удобно. Поэтому достаточно рассмотреть работу банковского отделения или, например, телефонной станции, а затем можно с легкостью перенести эти результаты на проблему обслуживания клиентов в супермаркете.