- •Перечень экзаменационных вопросов по дисциплине «Современные проблемы системного анализа и управления»
- •Определение понятия система. Основные исторические вехи развития системных идей.
- •История развития системных идей
- •Определение понятия система. Свойства систем: целостность, целенаправленность, эмерджентность, открытость, адаптивность.
- •Классификация по происхождению
- •Классификация по объективности существования
- •Действующие системы
- •Хорошо организованные системы
- •Плохо организованные (или диффузные) системы
- •Суть системного подхода. Основные принципы системного подхода: цели, двойственности, целостности, сложности, множественности, историзма.
- •Суть системного анализа. Элементы системного анализа: цель, альтернативы, ресурсы, модели, критерии.
- •Альтернативы
- •Ресурсы
- •Критерии
- •Формулировка целей и критериев.
- •Декомпозиция цели, определение потребностей в ресурсах.
- •Оценка состояния внешней среды.
- •IX. Диагноз существующей системы.
- •X. Построение программы реализации выбранной альтернативы.
- •Трудности целепологания
- •7. Классификация методов системного анализа и условия их применения.
- •Модель «черного ящика»
- •9. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем: входы и выходы системы, состояние, поведение, внешняя среда, равновесие. Устойчивость, цель. Модель состава системы.
- •Модель состава системы
- •10. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем: входы и выходы системы, состояние, поведение, внешняя среда, равновесие. Устойчивость, цель. Модель структуры системы.
- •Модель структуры системы
- •11. Основные понятия, характеризующие строение и функционирование систем: входы и выходы системы, состояние, поведение, внешняя среда, равновесие. Устойчивость, цель. Динамические модели систем.
- •Динамические модели систем
- •12. Методология бизнес-анализа. Современные методологии описания бизнес-процессов. Программные средства для описания бизнес-процессов.
- •Современные методологии описания бизнес-процессов
- •Методология idef0
- •«Методология dfd в нотациях Гейна-Сарсона и Йордана-Де Марко»
- •«Методология idef3»
- •«Золотые правила описания бизнес-процессов»
- •Рабочие семинары
- •Интервью
- •Вопросники и анкеты
- •Документы, существующие в организации
- •14. Инструменты идентификации проблем. Диаграмма Парето: области применения, преимущества и недостатки метода, последовательность построения. Примеры применения диаграмма Парето.
- •Назначение метода
- •Цель метода
- •Суть метода
- •План действий
- •Достоинства метода
- •Недостатки метода
- •Ожидаемый результат
- •15. Инструменты идентификации проблем. Диаграмма Исикавы: области применения, преимущества и недостатки метода, последовательность построения. Примеры применения диаграмма Исикавы.
- •16. Метод выявления критической трудности и метод контрольного листка. Область применения методов. Примеры применения. Выявление критической трудности
- •Метод контрольного листка
- •17. Этапы системного анализа. Поле корреляции. Область применения. Примеры применения.
- •Область применения
- •18. Этапы системного анализа. Постановка задачи системного анализа. Пример применения метода дерево целей.
- •19. Этапы системного анализа. Суть методов стратегического системного анализа. Примеры применения методов swot-анализа, pest-анализ и сценарного планирования.
- •20. Этапы системного анализа. Поиск решений. Пример применения метода морфологического анализа.
- •21. Этапы системного анализа. Оценка альтернатив. Пример применения метода анализа иерархий.
- •Этап №1. Построение иерархии
- •Этап №2.
- •Этап №3. Попарное сравнение критериев
- •Этап №4. Попарное сравнение альтернатив
- •Этап №5. Формируются структурные критерии s и l, отображаемые соответствующими диагональными матрицами [s] и [l]
- •Этап №6. Вектор приоритетов альтернатив
- •Этап №7. Оценка согласованности
- •Шаг 1. Вычисления оценочного значения максимального собственного числа λmax.
- •Шаг 2. Индекс согласованности вычисляется по следующей формуле:
- •Шаг 3. Вычисление оценки согласованности.
- •22. Имитационное моделирование. Области применения. Достоинства и недостатки. Современные инструменты имитационного моделирования.
- •23. Структурно-функциональный подход: области применения, преимущества и недостатки метода, последовательность применения.
- •Преимущества ссп
- •Недостатки ссп
20. Этапы системного анализа. Поиск решений. Пример применения метода морфологического анализа.
Во-первых, морфологический анализ – прекрасная тренинговая процедура, позволяющая сбить «инерцию мышления», иначе взглянуть на известное… Выше было продемонстрировано, как на основе знания, доступного выпускнику средней школы, можно усовершенствовать традиционную визитку. Более того – получить ряд оригинальных идей в других областях деятельности. Конечно, большинство из конкретных вариантов нереализуемы в рамках одной фирмы. Но – при правильном выполнении шагов – морфологический анализ даёт отличную от нуля вероятность получения гаммы решений. Во-вторых, кроме получения новых идей, если так можно выразиться, «с нуля», морфологический анализ позволяет развивать уже имеющиеся идеи. Допустим, в результате решения какой-либо насущной проблемы, у решателя имеются 4 идеи: Идея-1, Идея-2, Идея-3 и Идея-4. Каждая из них обладает как «плюсами», так и «минусами»… Что делать? Можно поступить формально и построить таблицу расширения поискового поля с помощью морфологического анализа и рассмотреть всевозможные попарные сочетания идей.
Опыт показывает: маловероятно, что из 4-х идей мы получим 4 х 4 =16 полноценных идей, но 5-6-7 новых, частично или полностью снимающих «минусы» и усиливающих «плюсы» исходных – да, это вполне реально. Мы часто используем этот подход во время разбора практических задач на наших семинарах.
Каких-то принципиальных ограничений по использованию метода не известно.
Этапы
ШАГ 1 Выбор объекта
ШАГ 2 Выбор основных характеристик объекта, которые выражаются отвлеченным понятием
ШАГ 3 Указание всевозможных вариантов реализации характеристик, выбранных на шаге 2
ШАГ 4 Рассмотрение различных полученных комбинаций и их творческое «дотягивание».
21. Этапы системного анализа. Оценка альтернатив. Пример применения метода анализа иерархий.
MPrority
Процессы принятия решений в различных сферах деятельности во многом аналогичны. Поэтому необходим универсальный метод поддержки принятия решений, соответствующий естественному ходу человеческого мышления.
Часто экономические, медицинские, политические, социальные, управленческие проблемы имеют несколько вариантов решений. Зачастую, выбирая одно решение из множества возможных, лицо, принимающее решение, руководствуется только интуитивными представлениями. Вследствие этого принятие решения имеет неопределенный характер, что сказывается на качестве принимаемых решений.
С целью придания ясности процесс подготовки принятия решения на всех этапах сопровождается количественным выражением качественных категорий таких как «предпочтительность», «важность», «желательность» и т.п.
Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования.
Иерархия – система, в которой уровни расположены и пронумерованы так, что:
1) нижний уровень содержит рейтингуемые альтернативы,
2) узлы уровней с большими номерами могут доминировать только над узлами уровней с меньшими номерами. Таким образом, в иерархии связи определяют пути одной направленности - от вершины к альтернативам через промежуточные уровни, которые состоят из узлов-факторов. Система представляет собой строгую иерархию, если допустимы связи только между соседними уровнями от верхнего уровня к нижнему.
Основное применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений. Имея в виду это обстоятельство, перечислим возможности метода.
1) Метод позволяет провести анализ проблемы. При этом проблема принятия решения представляется в виде иерархически упорядоченных:
а) главной цели (главного критерия) рейтингования возможных решений,
б) нескольких групп (уровней) однотипных факторов, так или иначе влияющих на рейтинг,
в) группы возможных решений,
г) системы связей, указывающих на взаимное влияние факторов и решений.
2) Метод позволяет провести сбор данных по проблеме.
В соответствие с результатами иерархической декомпозиции модель ситуации принятия решения имеет кластерную структуру (кластер – группа узлов одного уровня, подчиненных некоторому узлу другого уровня –вершине кластера, доминирующему узлу). Набор возможных решений и все факторы, влияющие на приоритеты решений, разбиваются на относительно небольшие группы – кластеры. Разработанная в методе анализа иерархий процедура парных сравнений позволяет определить приоритеты объектов, входящих в каждый кластер. Для этого используется метод собственного вектора. Итак, сложная проблема сбора данных разбивается на ряд более простых, решающихся для кластеров.
3) Метод позволяет оценить противоречивость данных и минимизировать ее.
С этой целью в методе анализа иерархий разработаны процедуры согласования. В частности, имеется возможность определять наиболее противоречивые данные, что позволяет выявить наименее ясные участки проблемы и организовать более тщательное выборочное обдумывание проблемы.
4) Метод позволяет провести синтез проблемы принятия решения.
После того, как проведен анализ проблемы и собраны данные по всем кластерам, по специальному алгоритму рассчитывается итоговый рейтинг - набор приоритетов альтернативных решений. Свойства этого рейтинга позволяют осуществлять поддержку принятия решений Например, принимается решение с наибольшим приоритетом. Кроме того, метод позволяет построить рейтинги для групп факторов, что позволяет оценивать важность каждого фактора.
5) Метод позволяет организовать обсуждение проблемы, способствует достижению консенсуса.
Мнения, возникающие при обсуждении проблемы принятия решения, сами могут в данной ситуации рассматриваться в качестве возможных решений. Поэтому метод анализа иерархии можно применить для определения важности учета мнения каждого участника обсуждения.
6) Метод позволяет оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений.
В соответствии с формулировкой задачи принятия решения величина приоритета напрямую связана с оптимальностью решения. Поэтому решения с низкими приоритетами отвергаются как несущественные. Как отмечено выше, метод позволяет оценивать приоритеты факторов. Поэтому, если при исключении некоторого фактора приоритеты решений изменяются незначительно, такой фактор можно считать несущественным для рассматриваемой задачи.
7) Метод позволяет оценить устойчивость принимаемого решения.
Принимаемое решение можно считать обоснованным лишь при условии, что неточность данных или неточность структуры модели ситуации принятия решения не влияют существенно на рейтинг альтернативных решений.
Преимущества и недостатки
В рамках метода анализа иерархий нет общих правил для формирования структуры модели принятия решения. Это является отражением реальной ситуации принятия решения, поскольку всегда для одной и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод позволяет учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения. Это одно из важных достоинств данного метода перед другими методами принятия решений[3].
Формирование структуры модели принятия решения в методе анализа иерархий достаточно трудоемкий процесс. Однако в итоге удается получить детальное представление о том, как именно взаимодействуют факторы, влияющие на приоритеты альтернативных решений, и сами решения. Как именно формируются рейтинги возможных решений и рейтинги, отражающие важность факторов. Процедуры расчетов рейтингов в методе анализа иерархий достаточно просты (он не похож на «черный ящик»), что выгодно отличает данный метод от других методов принятия решений.
Сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется главным образом с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми. (Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных.) При этом возникает необходимость пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими. Однако в итоге лицо, принимающее решение, приобретает уверенность, что использующиеся данные являются вполне осмысленными.
В рамках метода анализа иерархий нет средств для проверки достоверности данных. Это важный недостаток, ограничивающий отчасти возможности применения метода. Однако метод применяется главным образом в тех случаях, когда в принципе не может быть объективных данных, а ведущими мотивами для принятия решения являются предпочтения людей. При этом процедура парных сравнений для сбора данных практически не имеет достойных альтернатив. Если сбор данных проведен с помощью опытных экспертов и в данных нет существенных противоречий, то качество таких данных признается удовлетворительным.
Схема применения метода совершенно не зависит от сферы деятельности, в которой принимается решение. Поэтому метод является универсальным, его применение позволяет организовать систему поддержки принятия решений.
Работа по подготовке принятия решений часто является слишком трудоемкой для одного человека. Модель, составленная с помощью метода анализа иерархий, всегда имеет кластерную структуру. Применение метода позволяет разбить большую задачу, на ряд малых самостоятельных задач. Благодаря этому для подготовки принятия решения можно привлечь экспертов, работающих независимо друг от друга над локальными задачами. Эксперты могут не знать ничего о характере принимаемого решения, что отчасти способствует сохранению. В частности, благодаря этому удается сохранить в тайне информацию о подготовке решения.
Метод дает только способ рейтингования альтернатив, но не имеет внутренних средств для интерпретации рейтингов, т.е. считается, что человек, принимающий решение, зная рейтинг возможных решений, должен в зависимости от ситуации сам сделать вывод.) Это следует признать недостатком метода.
Данный метод может служить надстройкой для других методов, призванных решать плохо формализованные задачи, где более адекватно подходят человеческие опыт и интуиция, нежели сложные математические расчеты. Метод дает удобные средства учета экспертной информации для решения различных задач.
Метод отражает естественный ход человеческого мышления и дает более общий подход, чем метод логических цепей. Он дает не только дает способ выявления наиболее предпочтительного решения, но и позволяет количественно выразить степень предпочтительности посредством рейтингования. Это способствует полному и адекватному выявлению предпочтений лица, принимающего решение. Кроме того, оценка меры противоречивости использованных данных позволяет установить степень доверия к полученному результату.
