
- •Оглавление
- •1.Предпосылки возникновения, история и развитие системного подхода. Системный подход как научная категория (онтология, эпистимология, гносеология и когнитология).
- •2.Основные понятия системного подхода: предметная область, позиция исследователя, система, окружение, цель, эффективность, операция, системный эффект (эмердженость, синергия).
- •3. Схема операции, основные элементы сложной технической системы и окружения.
- •4. Эффективность, схема исходов: влияние элементов системы и окружения на эффективность сложной технической системы.
- •11. Трансформационные и трансакционные действия в производственно-транспортно-логистических системах.
- •12. Эффективность, схема исходов операции: влияние элементов системы и окружения на эффективность сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •13. Дополнительные аспекты системного подхода при формализации описания сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •14. Системная трактовка маркетинга, менеджмента, управления персоналом, нормативно-правового поля при формализации описания сложной производственно-транспортно-логистической системы.
- •15) Технические, технологические, организационные, информационные,коммерческие и экономические решения в сложной производственно-транспортнологистической системе.
- •17. Системный анализ, структурно-параметрический синтез систем (системное проектирование) и неопределенность (риски) в системном подходе.
- •18. Объекты, цели и задачи системного анализа в логистике.
- •19. Декомпозиция – основной инструмент системного анализа, основные этапы системного анализа.
- •20. Определение проблемы, исходное и желаемое состояние системы, решение, назначение целей.
- •21. Понятие цели (ценности), иерархичность целей, целенаправленная деятельность, хозяйственная деятельность.
- •22. Затраты при реализации системы, понятие ресурсов (материальных и нематериальных).
- •23. Показатели и критерии и их место в системном анализе.
- •24. Формирование модели, постановка и решения проблем проектирования элементов сложных систем.
- •25. Формализованные и неформализованные факторы и параметры в при моделировании сложной системы.
- •26. Показатели эффективности и показатели качества моделируемой системы, функция «полезности».
- •27. Постановка задачи структурно-параметрического синтеза системы (системного проектирования), оптимизация параметров системы.
- •28. Постановка задачи математического программирования (вектор-решение, целевая функция, ограничения) при оптимизации параметров системы.
- •29. Методы решения задачи поиска условного экстремума функции нескольких независимых переменных при оптимизации параметров системы.
- •32. Графическое представление задачи оптимизации параметров сложной системы (изокванты значений показателя эффективности).
- •33. Классификация факторов проявления многокритериальности системы.
- •34. Проблемы многокритериальной оптимизации параметров системы при наличии «нехудших» вариантов возможных решений (принцип Парето).
- •35. Проблемы многокритериальной оптимизации параметров системы при наличии «нехудших» вариантов возможных решений (принцип Парето).
- •36. Ограничения в задаче оптимизации параметров системы альтернативные варианты решений.
- •37. Факторы непосредственные при оценке эффективности сложной системы, понятие риска в сложной производственно-транспортно-логистической систем
- •38. Описание параметров при оценке эффективности сложной системы в условиях неопределенности
- •40. Ситуация определенности при оценке эффеткивности сложной системы в логистике ( примеры )
- •41,42.Стохастичность и нелинейность систем
- •43Ситуация неопределенности значений параметра и неосведомленности при оценке эффективности сложной системы.
- •44. Классические,производные и составные критерии выбора
- •45. Подготовка рекомендаций по результатам системного исследования.
- •46.Многоцелевые системы, выбор решения при многокритериальной оценке системы.
- •47. Трехуровневое (иерархическое) представление моделей операций для устранения неопределенности
- •48. Применения информационных технологий в системном анализе.
- •53. Метод Дельфи при формировании вариантов решений
- •54. Причинно-следственная диаграмма Ишикавы при формировании вариантов решений.
- •55.Метод «дерева» целей (решений)
- •Раздел 6 включается в описание игры, если формализация модели позволяет лучше понять суть игры, или если в дальнейшем предполагается провести анализ формальной модели.
- •56.Методы ранжирования и парного сравнения вариантов решений.
- •57.Множество и принципы Парето при формировании вариантов решений
- •58. Метод «сценариев» при формировании вариантов решений
- •59.Морфологические методы при формировании вариантов решений
- •60.Системные особенности swot-анализа для выбора стратегии.
40. Ситуация определенности при оценке эффеткивности сложной системы в логистике ( примеры )
41,42.Стохастичность и нелинейность систем
Абсолютно все системы в универсуме находятся в состоянии изменений и
превращений. Скорость изменений варьируется в очень широких пределах от
доли секунды до 1030 и более лет. Даже такие системы, которые кажутся при
нашей жизни неизменчивыми, в космическом масштабе изменяются. Например,
солнечная система, атомы и их ядра. Распадается даже протон, которого до
сих пор считали абсолютно прочным (время жизни 1031 1033 лет). Причиной
изменений являются потоки необъятных ресурсов массы, энергии и ОНГ в
космосе, которые переведут системы в неравновесное состояние.
Любое превращение систем на микроуровне имеет случайный, стохастический,
вероятностный характер. На макроуровне вероятностный характер процессов
может быть скрыт средними значениями общих показателей. Однако временное
постоянство структур не может преодолеть общую неопределённость и
вероятностный характер всех систем. Случайные, вероятностные отклонения
наблюдаются уже в объединённом суперполе в абсолютном вакууме.
Возникновение виртуальных частиц (электронов, фотонов и др.) "из ничего"
связано случайными флуктуациями. Невозможно описать точную орбиту электрона
вокруг ядра атома. Можно описать только вероятностное облако возможных
орбит электрона в атоме. Точное определение количества движения или места
расположения частиц ограничивается в микромире соотношением
неопределённости.
Неопределённость в универсуме и в системах существует не только из-за
наших незнаний, недостаточности информации, а из-за фундаментальных свойств
вещества, энергии и ОНГ. Пространство состояния и изменения систем в
многомерном пространстве описываются нелинейными уравнениями, содержащие
квадратные, кубические или многостепенные члены. Системы этих уравнений
имеют несколько или много решений. Во многих местах многомерного
пространства имеются точки, где незначительное изменение одного фактора
может вызвать движение системы в нескольких альтернативных направлениях.
Причём выбор направления является совершенно случайным, равновероятным.
Непредсказуем конкретный путь развития, как причинное
следствие детерминированных законов. Мир случайный уже с самого начала.
Учёные считают, что даже через доли секунд после "большого взрыва" вопрос
выбора при возникновении между миром или антимиром решался случайно. Если
были бы ничтожно мало изменены величины универсальных констант универсума,
то развитие его произошло бы в совсем другом направлении.
Обобщённым показателем упорядоченности в стохастических и нелинейных
процессах является ОНГ систем.
43Ситуация неопределенности значений параметра и неосведомленности при оценке эффективности сложной системы.
Неопределенность в системе -ситуация, когда полностью или частично отсутствует информация о возможных состояниях системы и внешней среды. Иначе говоря, когда в системе возможны те или иные непредсказуемые события (вероятностные характеристики которых неизвестны). Это неизбежный спутник больших (сложных) систем; чем сложнее система, тем большее значение приобретает фактор неопределенности в ее поведении (развитии).
Например, в экономическом прогнозировании принято различать истинную (многовариантность развития и невозможность однозначного выбора эффективных вариантов) и «информационную» Н., возникающую из-за неполноты и неточности информации об исследуемых процессах.
Неопределенность информации имеет широкий диапазон: от полного неведения о прогнозируемом будущем до возможности более или менее точно определить верхние и нижние пределы значений случайных величин и даже предсказать интервалы наиболее вероятных их значений (см. Диапазон осуществимости прогноза).
В экономической системе роль фактора неопределенности быстро возрастает.
Н. — фундаментальное понятие кибернетики. Мера Н. называется энтропией.
В исследовании операций, в частности — в теории решений, теории игр, принято различать три типа неопределенности: а) «Н. природы» (т.е. внешней среды по отношению к рассматриваемой системе): б) Н. целей; в) Н. действий противника (в случае конфликтных ситуаций, конкуренции и т.п.).