
- •1.Класифікація проблем за ступенем їх структуризації.
- •2.Описання систем з кінцевим числом станів.
- •3.Випадковий процес – математична модель сигналів
- •4.Кількість інформації як міра знятої невизначеності.
- •5.Модель "чорного ящика".
- •6.Пошук альтернативи із заданими властивостями.
- •7.Модель структури системи.
- •8.Частотно-часове представлення сигналів.
- •9.Поняття невизначеності.
- •10.Зв'язок між формальною та змістовною моделями
- •11.Критерій для оптимізації рішень в умовах ризику та невизначеності.
- •12.Структуризація кінцевої мети у вигляді дерева цілей
- •13.Принципи рішення слабоструктурованих проблем.
- •14.Принцип узгодженого оптимуму Парето
- •16.Стійкість систем
- •17.Пошук нових технічних рішень на базі морфологічного аналізу.
- •18.Фундаментальна властивість ентропії випадкового процесу.
- •19.Емерджентність як результат агрегування.
- •20.Основні етапи та методи системного аналізу.
- •21. Стохастичні системи.
- •22. Процедура структуризації проблеми у вигляді дерева рішень.
- •23. Методика структурного аналізу з використанням функції корисності.
- •24 Керовані та некеровані динамічні системи.
- •25. Поняття та основні напрямки математичної статистики.
- •26. Динамічні моделі систем.
- •27. Складність систем
- •28. Модель складу системи.
- •29. Кількість інформації в індивідуальних подіях.
- •30. Цикли проектування та рівні оптимізації складних технічних систем.
- •31. Зведення багатокритеріальних задач до однокритеріальної.
- •32. Глобальні властивості систем
- •33. Методика багатокритеріального вибору раціональних структур.
- •34.Кількість інформації як міра відповідності випадкових процесів
- •35.Ранжування критеріїв по їх важливості методом Перстоуна.
- •36.Метод комплексної оцінки структур
- •37.Принципи рішення добре структурованих проблем.
- •38.Статистичний розв’язок як вибір.
- •39. Парадокси голосування.
- •40.Сутність задач системного проектування та природа багатоканальності
- •41.Дискретне представлення сигналів.
- •42.Переоцінка альтернатив на основі байєсівського підходу.
- •43.Описання вибору на мові бінарних відношень.
- •44.Стаціонарні системи.
- •45.Ранжування проектів методом парних порівнянь.
- •46.Метод функціонально-вартісного аналізу
- •47.Ентропійна оцінка узгодженості експертів.
- •48.Вибір як реалізація цілі.
- •49.Принципи формалізації евристичної інформації.
- •50.Диференціальна ентропія.
- •51.Знаходження паретівської множини.
- •62. Катастрофи та властивість адаптації
- •63. Вибір раціональної стратегії з використанням множини критеріїв
- •64. Загальна математична модель динаміки
42.Переоцінка альтернатив на основі байєсівського підходу.
Розглянемо безліч альтернатив H1, H2, ..., Hn, що утворюють повну групу несумісних подій. Відомі апріорні ймовірності альтернатив Р (H1), Р (H2), ..., Р (Hn)
Виробляється деякий експеримент, в результаті якого відбувається подія А, причому можливо знайти умовні ймовірності події А.Р (А/H1), Р (А/H2), ..., Р (А / Hn)
У цих умовах апостеріорні (післядослідні) ймовірності альтернатив визначаються формулою Байєса:P (Hl / A) = [P (Hl) ⋅ P (A / Hl)] / Σ [P (Hl) ⋅ P (A / Hl)]
Формула Бейеса дозволяє здійснити переоцінку альтернатив з урахуванням додаткової інформації, що надходить в результаті експерименту. Наявність додаткової інформації зменшує апріорну невизначеність. Тому ступінь довіри до апостеріорної ймовірності повинна бути більше, ніж до відповідних апріорних ймовірностей.
43.Описання вибору на мові бінарних відношень.
Вибір можна описувати загальнішим способом — за допомогою мови бінарних відношень. її більша загальність ґрунтується на врахуванні того, що в реальності часто важко чи неможливо оцінити окремо взяту альтернативу; однак якщо розглядати її не окремо, а в парі з іншою альтернативою, то можна зазначити, яка з них краща.
Отже, основні припущення мови бінарних відношень такі:
• окрему альтернативу не оцінюють, тобто не вводять критері- альну функцію;
• для кожної пари альтернатив (ж, у) якось можна виявити, що одна з них переважає іншу або вони рівноцінні чи непорівнянні;
• відношення переваги всередині будь-якої пари альтернатив не залежить від інших альтернатив, пропонованих для вибору.
44.Стаціонарні системи.
Система вважається стаціонарною і має постійні параметри, якщо її властивості (математичний алгоритм оператора перетворення) в межах заданої точності не залежать від вхідного і вихідного сигналів і не змінюються ні в часі, ні від будь-яких інших зовнішніх факторів. Математично це означає завдання системи рівняннями типу (11.1.1-2)
з постійними значенннями коефіцієнтів aj і bi і реакція системи на будь-яку дію не залежить від часу (координат) його програми. В іншому випадку система є нестаціонарної або параметричною (системою із змінними параметрами).
45.Ранжування проектів методом парних порівнянь.
Хай є m експертів Е1, Е2 ..., Еm і n проектів k1, k2, ..., kn, що підлягають оцінці. Для визначеності вважатимемо, що 4 експерти оцінюють важливість 4-х проектів k1, k2, k3, k4. Розглянемо метод експертних оцінок, що дозволяє ранжувати проекти по їх важливості: 1. Експерти здійснюють попарне порівняння проектів, оцінюючи їх важливість в долях одиниці.
2. Знаходяться оцінки, що характеризують перевагу одну з проектів над всіма іншими проектами
3. Обчислюються вага проектів.
Отримані результати дозволяють ранжувати проекти по їх важливості к1, к2, к3, к4 — результат рішення. Реально застосовується система реального часу (літаки).
46.Метод функціонально-вартісного аналізу
Функціонально-вартісний аналіз — це метод комплексного техніко-економічного дослідження об'єкта з метою розвитку його корисних функцій при оптимальному співвідношенні між їхньою значимістю для споживача і витратами на їхнє здійснення.
У центр уваги ставилося питання, наскільки виправдані витрати з урахуванням отриманих властивостей товару, що задовольняють ті чи інші запити і потреби. Для одержання відповідних властивостей товару необхідні визначені витрати, тому важливі пропорції між корисністю окремих властивостей і понесених витрат.
Об'єктами ФСА можуть бути використовуємі властивості виробу як у цілому, так і його окремих частин (вузлів, груп деталей, окремих деталей і т.
Ціль ФСА — зниження витрат на виробництво, проведення робіт і надання послуг при одночасному чи підвищенні збереженні якості виконуваної роботи. Ціль ФСА можна записати математично:
ПС/З прямує до max,
де ПС— використовуєма вартість аналізованого об'єкта, що представляє сукупність його використовуємих властивостей;
3 — витрати на досягнення необхідних використовуємих властивостей.
ФСА складається з декількох етапів:
підготовчий,
інформаційний,
аналітичний,
дослідницький,
рекомендаційний,
впроваджувальний.