Реферат / Литература для реферата / Все вместе / Волкова В.Н., Козлов В.Н. Системный анализ и принятие решений Словарь-справочник

Основные проблемы управления разработками АСУ, в свою очередь, делят на зада­ чи, которые часто можно решать параллельно.

Например, первую проблему можно разделить на следующие подэтапы:

1.1.Прогнозирование структуры ФЧ АСУ. Разработка прогнозного варианта структуры ФЧ АСУ (на 20 лет) и основных направлений развития АСУ (на 10 лет).

1.2.Разработка структуры ФЧ АСУ последующей очереди (на 5 лет). Эту задачу называют также «Выбор первоочередных подсистем (комплексов задач) автоматизации для последующей очереди АСУ».

1.3.Выбор первоочередных наиболее значимых) задач в подсистемах АСУ и последовательности их про­ ектирования и внедрения.

1.4.Проектирование подсистем АСУ.

Вторую проблему можно представить следующим образом:

2.1.Выбор (обоснование) структуры 0 4 АСУ.

2.2.Проектирование отдельных видов обеспечения.

Кроме того, в действующей АСУ важно создавать организационную структуру АСУ, которая определяется составом и взаимосвязью отдельных структурных подразделений в условиях эксплуатации АСУ.

Поэтому к названным основным проблемам в последующем была добавлена про­ блема управления разработками АСУ.

Систему управления разработками АСУ можно считать 3-й составляющей АСУ и разделить ее на сле­ дующие задачи:

3.1. Разработка структуры организационного обеспечения управлением разработками АСУ (на первых этапах эта задача сводится к определению структуры подразделения, разрабатывающего АСУ, а по мере развития - к определению взаимоотношений между подразделениями-разработчиками и подразделениями, использующими результаты разработки в практической деятельности, а также подразделениями, подготавли­ вающими и контролирующими вводимую информацию). Иногда эту составляющую выделяют в самостоя­ тельную проблему.

3.2. Создание информационной системы для обеспечения проектирования подсистем и задач АСУ.

Структура этапов разработки АСУ приведена на рисунке.

Этапы разработки АСУ

Для управления разработками автоматизированных систем были подготовлены соот­ ветствующие руководящие методические материалы [9], в которых АСУ трактовалась как развивающаяся система и вводилось понятие очереди. АСУ первой очереди разраба­ тывалась как автоматизированная информационная система - ЛИС (см.).

20

В руководящих материалах оговаривался также порядок разработки соответствую­ щей очереди АСУ (АИС) и ввода ее в эксплуатацию. Были разработаны типовые поло­ жения, типовые структуры, порядок разработки и другие методические материалы, объе­ диненные затем в единый документ - Общеотраслевые руководящие методические ма­ териалы (ОРММ) [8-10].

Четкий порядок, установленный ОРММ, ускорил распространение опыта организа­ ции работ по проектированию АСУ, облегчил учет и сравнительный анализ хода работ по созданию АСУ на предприятиях и в отраслях. Однако одновременно ограничил раз­ витие АСУ ряда предприятий и НПО, что неизбежно в силу «закона необходимого раз­ нообразия» У.Р.Эшби [13, 2, 4, И] (именно за счет ограничения «разнообразия», т.е. упрощения, типизации, и в конечном счете примитивизации систем, было достигнуто облегчение в управлении разработками АСУ).

Негативная роль ОРММ была в последующем осознана, особенно в период перехода предприятий на самоокупаемость и хозрасчет. Типовые решения и структуры можно использовать лишь на начальных стадиях создания АСУ, а по мере их развития все больше начинают проявляться индивидуальные особенности конкретных предприятий и объединений и связанная с этим индивидуальность АСУ.

В этих условиях для управления разработками АСУ потребовались методические ма­ териалы, в которых не только определялось бы, что нужно делать в процессе разработки АСУ и диктовались бы готовые типовые проектные решения, а давались бы рекоменда­ ции о том, как нужно принимать решения по выбору структуры АСУ, средств ее реализации в конкретных условиях. Начали проводиться разработки соответствующих методик и моделей для принятия решений по управлению разработками АИС и АСУ с учетом конкретных особенностей предприятий и организаций.

Очевидно, что принципы построения и эффективность АСУ существенно зависят от уровня развития информационных технологий.

С появлением в середине 70-х гг. XX в. персональных ЭВМ происходит корректи­ ровка идеи АСУ: от ВЦ и централизации управления - к распределенному вычислитель­ ному ресурсу и децентрализации управления. Такой подход нашел свое применение в системах поддержки принятия решений (СППР), которые характеризуют новый этап компьютерной информационной технологии организационного управления. При этом уменьшается нагрузка на централизованные вычислительные ресурсы и верхние уровни управления, что позволяет сосредоточить в них решение крупных долгосрочных страте­ гических задач.

В то же время для обеспечения эффективного управления крупными предприятиями остается актуальной идея создания интегрированных АСУ (см.), а для обеспечения ин­ формацией по группам основных функций организационного управления предприятиями - корпоративных информационных систем - КИС (см.), а в настоящее время ставится задача интеграции КИС.

В. Н. Волкова, В.Н. Юрьев.

Литература: 1. Автоматизированные системы управления предприятиями: Учебное пособие / Под ред. В. Н. Четверикова. - М: Высшая школа, 1979. - 308 с. 2. Автоматизированные системы управления предприятиями и объединениями /Под ред. В.И.Терещенко. - Киев: Техжка, 1978. - 295 с. 3. Авен О.И. Что же такое АСУ? - М.: Наука, 1981. - 175 с. 4. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - 510 с. 5. Глушков В.М., Валах В.Я. Что такое ОГАС. - М: Наука, 1981. - 160 с. 6. Информационные системы / Под общ. ред. В.Н.Волковой и Б.И.Кузина. - СПб.: СПбГТУ, 1998. - 213 с. 7. Келехсаев А.А., Беляев А.П. Системы интеграции и обработки данных СИОД1, СИОД2. - М.: 1977. - 208 с. 8. Комплекс общеотраслевых руково­ дящих методических материалов по созданию АСУ и САПР. - М.: Статистика, 1980. - 119 с. 9. Общеотрас­ левые руководящие методические материалы по созданию автоматизированных систем управления предпри­

21

ятиями и производственными объединениями (АСУП). - М : Статистика, 1977. - 284 с. 10. Общеотраслевые руководящие методические материалы по созданию многоуровневых интегрированных автоматизированных систем управления производственными объединениями (предприятиями). - М: Статистика, 1986. - 157 с. 11. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов / Под ред.

Введение в кибернетику. - М.: ИЛ, 1959. - 432 с.

Автоматическая система - система, в которой все рабочие и управленческие операции выполняются техническими устройствами.

Простейшими автоматическими системами называют сложные технические устрой­ ства, действующие без участия человека.

Например, станки с числовым программным управлением (ЧПУ), сложные стабилизаторы, регуляторы, промышленные роботы.

По мере повышения степени автоматизации труда и управления появляются автома­ тические участки, цеха, производства, заводы.

Например, электролитические производства химической промышленности, перерабатывающие предпри­ ятия мукомольной промышленности, представляющие собой многоэтажные автоматические комплексы, роль человека в которых сводится к наблюдению за работой оборудования на каждом этаже предприятия.

С усложнением технологий стали создаваться более сложные системы с гибкой (пе­ рестраиваемой) автоматизированной технологией или гибкие производственные систе­ мы (см.), некоторые из которых для уровня конвейерных линий, участков (ГАЛ, ГАУ) можно отнести к классу автоматических систем.

Применительно к автоматическим системам, обеспечивающим управление произ­ водственными процессами, сложными агрегатами, летательными аппаратами и т.п., используют термин системы автоматического регулирования (САР) или системы ав­ томатического управления (САУ).

Составной частью современных автоматических систем является, как правило, управляющий блок в виде управляющей вычислительной машины, реализующей слож­ ные алгоритмы управления.

Для исследования таких систем разработано большое число методов и моделей, предложены классификации систем с точки зрения сложности их математического ото­ бражения (линейные, с постоянными, переменными, распределенными параметрами, импульсные линейные, нелинейные с различными способами аппроксимации), класси­ фикации методов исследования систем различных классов.

В результате сформировались теории: вначале теория автоматического регулиро­ вания (ТАР), затем - теория автоматического управления (ТАУ, см.).

Исследования и разработки современных автоматических систем, приближающихся по сложности алгоритмов к человеку, занимаются такие направления современной нау­ ки, как техническая кибернетика (см.), робототехника (см.), теория искусственного интеллекта (см. Искусственный интеллект) и др.

В. Н.Козлов.

Литература• 1. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления: Автоматическое регулиро­ вание непрерывных линейных систем. - 2-е изд., перераб. - М.: Энергия, 1980. - 312 с. 2. Воронов А.А. Основы теории автоматического управления: Особые линейные и нелинейные системы. - 2-е изд., перераб. - М : Энергия, 1981. - 304 с. 3. Техническая кибернетика: Теория автоматического регулирования. Кн. З/Под ред. В.В.Солодовникова. - М : Машиностроение, 1969. 4 . 1- 608 с. Ч. 2 - 368 с.

22

Адаптация - в широком смысле способность системы приспосабливаться к изме­ няющимся условиям среды (см.), помехам, исходящим от среды и оказывающим влияние на систему [2-4, 6].

Адаптация определялась также как «способность системы обнаруживать целена­ правленное приспосабливающееся поведение в сложных средах» [4, с. 20].

Адаптация к среде, характеризующейся высокой неопределенностью, позволяет сис­ теме обеспечивать достижение целей в условиях недостаточной априорной информации о среде. Если система не может приспосабливаться к изменениям окружающей среды, то она погибает.

Впроцессе приспособления могут изменяться: количественные характеристики системы (например, параметры автопилота при изменении динамических характеристик летательного аппарата); структура (см.) системы (например, ящерица способна отбра­ сывать хвост при необходимости, аналогично способность корректировки организаци­ онной структуры считается полезной характеристикой предприятия и организации, обес­ печивающей их адаптивность); корректироваться закон функционирования, поведение системы.

Вразвивающихся системах существуют различные формы адаптации: рост системы, настройка и самонастройка, обучение и самообучение, объединение систем в коллектив

и, наоборот, - распад системы на отдельные части и т.д.

Высокоорганизованные адаптивные системы обладают, кроме того, способностью изменять внешнюю среду для того, чтобы не было необходимым изменение поведения системы, т.е. способны адаптировать внешние условия для достижения своих целей.

Простые формы адаптивного поведения наблюдаются у регуляторов, в технических системах с обратной связью (см. Обратная связь).

Наиболее развитую теорию адаптации применительно к техническим системам раз­ работал Я.З.Цыпкин [5]. Он исследовал различные формы регулирования в технических системах, и показал, что моделью адаптивного поведения можно считать управление с упреждением (или компенсационное управление), при этом устройство, измеряющее помехи и вырабатывающее компенсирующие воздействия, которые корректируют закон управления, в теории Цыпкина представлено как интегратор или дигратор (при дис­ кретных помехах) для накопления помех до уровня, при котором необходима корректи­ ровка закона управления).

Принцип иллюстрируется рис. 1, на котором показаны: устройство, выраба­ тывающее программу или закон функ­ ционирования лг(0; устройство управле­ ния (обозначенное специальным зна­ ком - кругом, разделенным на

секторы), вырабатывающее сово­ купность управляющих воздействий и(/); объект управления; помехи zy; вы­ ходной результат увых; компенсацион­ ное устройство - интегратор или дигра­

тор; Zxp - критический уровень помех, после достижения которого скачком изменяется закон управления x(t) и соответственно набор управляющих воздействий м(/).

Такой принцип применяется, например, в устройствах, обеспечивающих стабилизацию напряжения при ко­ лебаниях постоянного тока, в бортовой аппаратуре автоматически управляемых космических летательных аппа­ ратов.

23

В более развитых моделях адаптивного поведения применяется сочетание принципов обратной связи и дигратора (рис. 2).

С помощью такой модели можно объяснить функционирование основных регуляторов организма челове­ ка, формирование условных рефлексов (например, при накоплении опыта прикосновения к горячему утюгу, человек в дальнейшем автоматически отдергивает руку, даже если утюг не горячий и т.п.).

Сочетание принципов обратной связи и ди­ гратора (рис. 2) представляет собой одну из моделей гомеостата (см.), которую исследова­ ли в первых работах по моделированию процес­ сов адаптации.

Проблему адаптации применитель­ но к живым, биологическим системам, и в частности, при моделировании мозга, исследовал У.Р. Эшби [6]. В дальнейшем понятие адаптации, на­ блюдаемое в биологических системах и исследуемое вначале для техниче­ ских систем, стали применять для социально-экономических систем.

Рис. 2 Формы адаптационного поведения социально-экономических систем весьма разнообразны. Адаптационное поведение про­ является в изменении поведения системы в условиях нестабильной среды с целью под­ держания существенных переменных в определенных границах, сохранения основных свойств системы или ее структуры.

Поддержание в определенных границах существенных переменных экономических систем (таких, например, как прибыль, рентабельность, объем выпуска продукции, объем реализации, себестоимость продукции, фонд зарплаты и т.п.), сохранение основных свойств системы называют иногда экономическим гомеостазом [3].

В последующем стал осознаваться тот факт, что на нестабильность системы могут влиять не только внешние помехи, но и внутренние факторы нестабильности системы, применительно к которым тоже можно говорить об адаптации и необходимости создания адаптационных механизмов.

Исследования нелинейных развивающихся систем с неопределенностью показали, что каждая система в своем развитии проходит через максимум адаптационных возмож­ ностей, после чего наступает фаза размножения. В результате этих исследований М.Б.Игнатьевым [1] был открыт феномен адаптационного максимума (см.).

Наиболее сложной формой адаптации обладают самоорганизующиеся системы (см.). При этом исследование адаптационных механизмов приводит к анализу сложных про­ блем противоречия стабильности (управляемости) и свободы инициатив, которые играют важную роль в обеспечении развития системы и приспосабливаемости к изменяющимся условиям (как внешним, так и внутренним), т.е. к исследованию проблемы устойчиво-

сти развивающихся систем (см. Устойчивость).

В.Н. Волкова, М.Б. Игнатьев.

Литература: 1. Игнатьев М.Б. Голономные автоматические системы. - М.: Изд-во АН СССР, 1963. 2. Куликовски Р. Оптимальные и адаптивные процессы в системе автоматического регулирования. - М.: Наука, 1967. 3. Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. - М.: Экономика, 1975. 4. Приспосабливающиеся автоматические системы. - М.: Изд-во Иностр. лит., 1963. 5. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. - М : Наука, 1968. 6. Эшби У.Р. Конструкция мозга. - М.: Мир, 1964.

24

Адаптационный максимум - механизм адаптации, открытый в 1963 г. в результате исследования нелинейных систем с неопределенностью.

Феномен адаптационного максимума заключается в том, что в системе из п пере­ менных с поведением, заданным с точностью до т пересекающихся многообразий, чис­ ло произвольных коэффициентов в структуре эквивалентных уравнений будет опреде­

откуда следует, что для многомерных систем п > 6 при наложении ограничений число произвольных коэффициентов будет сначала возрастать, достигнет максимума и начнет убывать.

Это имманентное свойство было названо феноменом адаптационного максимума

[!]•

Наличие в системе адаптационного максимума позволяет объяснить многие антиэнтропийные процессы в природе и обществе.

При взаимодействии системы с изменяющейся средой наличие произвольных коэф­ фициентов в структуре эквивалентных уравнений системы позволяет приспособиться к потоку изменений и чем больше этих коэффициентов, тем выше адаптационные возмож­ ности систем.

Существует несколько способов такого управления системами, которое позволяет удерживать их в зоне адаптационного максимума в потоке изменений: наложение новых и снятия старых ограничений, объединение в коллектив и др. В частности, если имеем две системы

S, = C„"5I+1, п\ > m l; S, = С™22+1, п2>т2,

то после объединения систем в коллектив путем наложения ограничений будем иметь

е_ ^,/и1+/и2+/и

^col ~ ^п\+п2

Если Sco/ > S\ + S2, то объединение в коллектив дает приращение адаптационных возможностей, а если: Scoi> S\ + S2, то объединение в коллектив нецелесообразно.

В [2, 3] показано, что устойчивое развитие возможно только в зоне адаптационного максимума, что справедливо для биологических, социально-экономических и физико­ химических систем и самоподдерживающихся реакций. Для повышения безопасности систем они должны находиться в зоне адаптационного максимума [4].

На основе систем с неопределенностью строится единая нелинейная теория вещест­ ва, объясняющая поведение газов, жидкостей, твердых тел, плазмы и живых структур. Единая теория вещества строится на основе анализа динамики перехода из одной точки состояния вещества в другую [3].

М.Б. Игнатьев.

Литература: 1. Игнатьев М.Б. Голономные автоматические системы. - М: Изд-во АН СССР, 1963. 2. Иг­ натьев М.Б. Устойчивое развитие - зоне адаптационного максимума // Тезисы докл. IV Междунар. семинара: Комплексные исследования перехода России и других стран к устойчивому развитию с использованием матема­ тического моделирования. - М: Сентябрь, 1998. 3. Игнатьев М.Б. Роботы на основе нанотехнологий и пути перехода из одной мировой точки в другую//Вестник Северо-Западного отделения Метрологической Академии, вып. 2. - Санкт-Петербург: Изд-во ВНИИМ им. Д.И.Менделеева, 1998. 4.M.Ignatiev, N. Simalov, S. Sivasundaram. Aircraft as adaptive nonlinear system which must be in the adaptational maximum zone for safety // proceedings of The First International Conference on Nonlinear Problems in Aviation avd Aerospace, - Daytona Beach, USA, May, 1996.

25

Аддитивность (физическая аддитивность, независимость, суммативность, обособ­

ленность) - закономерность теории систем, двойственная по отношению к закономерно-

сти целостности (см.).

Свойство физической аддитивности проявляются у системы, как бы распавшейся на независимые элементы; тогда становится справедливым

п

Qs =2 ^’

ы\

где Qs - свойства системы; qt - свойство /-го элемента.

В этом крайнем случае и говорить-то о системе нельзя.

На практике существует опасность искусственного разложения системы на незави­ симые элементы, даже когда при внешнем графическом изображении они кажутся эле­ ментами системы.

Реальная развивающаяся система всегда находится между двумя крайними состоя­ ниями - абсолютной целостности (см.) и аддитивности - и важно оценивать степень целостности (см.) системы.

В.Н. Волкова.

Литература: 1. Системный анализ в экономике и организации производства: Учебник для студентов вузов / Под ред. С.А.Валуева, В.Н.Волковой. - Л.: Политехника, 1991. - 398 с. 2. Волкова В.Н., Де­

нисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - С. 54—57.

Адекватность (модели решаемой задаче) - правомерность применения модели для исследования решаемой задачи, отображения проблемной ситуации.

В более узком смысле под адекватностью модели понимают ее соответствие модели­ руемому объекту или процессу.

При этом следует иметь в виду, что полного соответствия модели объекту быть не может. Имеется в виду доказательство соответствия модели и объекта по наиболее существенным свойствам объекта.

Адекватность модели при разработке и исследовании технических систем доказыва­ ется экспериментом.

Основой доказательства адекватности статистических моделей является доказательство репрезентативности (представительности) выборки (см. Статистические методы).

По мере усложнения систем эксперимент усложняется, усложняется и доказательст­ во репрезентативности выборочного исследования. Доказательство адекватности стано­ вится проблемой.

При отображении проблемных ситуаций методами математического программиро­ вания, при применении имитационного моделирования используют специальные методы доказательства адекватности, основанные на верификации модели.

При этом в случае имитационного моделирования (особенно с применением ЭВМ) оценку адекватности модели представляют в виде двух этапов: оценки адекватности принципиальной структуры модели, т.е. ее замысла, принципов построения, легенды компьютерной модели (собственно верификация), и доказательства достоверности ее реализации - валидация имитационной модели.

При доказательстве адекватности прогнозов предложен ряд методов верификации прогнозов: прямая верификация (путем разработки прогноза методом, отличным от пер­ воначально используемого), косвенная верификация (другим прогнозом, полученным из источников информации), верификация повторным опросом, верификация оппонентом и ДР. [2].

26

Доказательство адекватности моделей развивающихся систем с активными элемен­ тами осуществляют пошагово (см. Самоорганизующаяся система) [3].

В.Н. Волкова, В.Н. Козлов.

Литература: 1. Емельянов А.А., Власова Е.А., Дума Р.В. Имитационное моделирование экономиче­ ских процессов. - М.: Финансы и статистика, 2002. - 356 с. 2.Лопатников Л.И. Краткий экономико­ математический словарь. - М.: Наука, 1979. - С. 15-16, 33, 36. 2. Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. И.В.БестужевЛада. - М.: Мысль, 1982. - С. 409-410. 3. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - 510 с. Изд. 3-е, перераб. и дополн. - Изд-во СПбГПУ, 2003. - 520 с.

Аксиологическое представление системы - отображение системы в терминах

целей (см.) и целевых функционалов.

Термин используется в тех случаях, когда необходимо выбрать подход к отображе­ нию системы на начальном этапе моделирования и противопоставить это отображение описанию системы в терминах «перечисления» элементов системы и их непосредствен­ ного влияния друг на друга, т.е. каузального представления (см.), характерного для тра­ диционных математических моделей.

В. И. Волкова.

Литература: 1. Математика и кибернетика в экономике: Словарь-справочник. - М . Экономика, 1975.-С . 355, 622.

Аналитические методы - термин, введенный в классификации методов форма­ лизованного представления систем Ф.Е.Темникова [1].

Аналитическими в этой классификации названы методы, которые отображают реальные объекты и процессы в виде точек (безразмерных в строгих математических доказательст­ вах), совершающих какие-либо перемещения в пространстве (либо взаимодействующих между собой) или обладающую каким-то поведением, посредством оператора (функции, функ­ ционала) <t>[Sx]. Поведение отдельных точек, или их взаимодей­ ствие описываются строгими соотношениями, имеющими силу

закона.

Основу понятийного (терминологического) аппарата этих представлений составляют понятия классической математики (величина, формула, функция, уравнение, система уравнений, логарифм, дифференциал,

интеграл и т. д.).

Аналитические представления имеют многовековую историю развития, и для них характерно не только стремление к строгости терминологии, но и к закреплению за не­ которыми специальными величинами определенных букв (например, удвоенное отноше­ ние площади круга к площади вписанного в него квадрата - п * 3,14; основание нату­ рального логарифма - е * 2,7 и т. д.).

На базе аналитических представлений возникли и развиваются математические теории различной сложности - от аппарата классического математического анализа (методов исследования функций, их вида, способов представления, поиска экстремумов функций и т. п.) до таких новых разделов современной математики, как математическое программиро­ вание (линейное, нелинейное, динамическое и т. п.), теория игр (матричные игры с чисты­ ми стратегиями, дифференциальные игры и т. п.).

27

Эти теоретические направления стали основой многих прикладных, в том числе тео­ рии автоматического управления, теории оптимальных решений и т. д.

При моделировании систем применяется широкий спектр символических пред­ ставлений, использующих «язык» классической математики. Однако далеко не всегда эти символические представления адекватно отражают реальные сложные процессы, и их в этих случаях, вообще говоря, нельзя считать строгими математическими моделями.

Большинство из направлений математики не содержит средств постановки задачи и доказательства адекватности модели. Последняя доказывается экспериментом, который по мере усложнения проблем становится также все более сложным, дорогостоящим, не всегда бесспорен и реализуем.

Вто же время в состав этого класса методов входит относительно новое направление математики - математическое программирование (см.), которое содержит средства постановки задачи и расширяет возможности доказательства адекватности моделей.

Аналитические методы применяются в тех случаях, когда свойства системы можно отобразить с помощью детерминированных величин или зависимостей, т. е. когда зна­ ния о процессах и событиях в некотором интервале времени позволяют полностью определить поведение их вне этого интервала. Эти методы используются при решении задач движения и устойчивости, оптимального размещения, распределения работ и ре­ сурсов, выбора наилучшего пути, оптимальной стратегии поведения, в том числе в кон­ фликтных ситуациях и т. п.

Вто же время при практическом применении аналитических представлений для отображения сложных систем следует иметь в виду, что они требуют установления всех детерминированных связей между учитываемыми компонентами и целями системы в виде аналитических зависимостей. Для сложных многокомпонентных, многокритери­ альных систем получить требуемые аналитические зависимости крайне трудно. Более того, даже если это и удается, то практически невозможно доказать правомерность применения таких выражений, т. е. адекватность модели рассматриваемой задаче. В

таких ситуациях следует обратиться к другим методам моделирования.

В.Н. Волкова.

Литература: 1. Волкова В.Н., Темников Ф.Е. Методы формализованного представления (отображения) систем: Текст лекций. - М.: ИПКИР, 1974. - 114 с. 2. Волкова В.Н., Денисов А.А., Темников Ф.Е. Методы формализованного представления систем: Учебное пособие. - СПб.: СПбГТУ, 1993. - 107 с. 3. Денисов А.А., Колесников Д.Н. Теория больших систем управления: Учебное пособие для студентов вузов. - Л.: Энергоиздат, 1982. - 288 с. 4. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. - С. 92-96.

.Лртоника - направление кибернетики (см.), ориентированное на использование структурных достижений различных искусств, музыки, литературы и архитектуры в ки­ бернетических структурах и программировании.

Это направление является развитием концепции структурированной неопределенно­ сти [1], которая проявляется в биологических, социально-экономических, физико­ химических и других системах.

Артоника - научное направление, связанное с исследованием структур искусства, архитектуры и литературы на предмет использования выявленных принципов, методов и приемов в компьютерных и сетевых науках и приложениях.

Это название возникло в результате совместной работы профессоров Б.Ф. Егорова, М.Б. Игнатьева и Ю.М. Лотмана в начале 70-х гг. XX в. над проблемой организации кол­

28