Основы системного анализа Раздел 1. Введение

1. Системность как всеобщее свойство материи.

1.1. Определение системы.

1.2. Сложная и большая система.

1.3. Классификация систем по их основным свойствам.

1.4. Искусственная система как средство достижения цели.

1.5. Системность как всеобщее свойство материи

1.6. Системность познавательных процессов

1.7. Методология системного подхода

1.8. Развитие системных представлений в науке и практике

1.9. Контрольные вопросы и упражнения

Раздел 2. Имитационное моделирование как метод исследования систем большой сложности

2.1. Введение

2.2. Основные понятия

2.3. Принципы и методы построения имитационных моделей

2.4. Вопросы для самопроверки

2.5. Упражнения

2.6. Случайные события и их имитация

2.7. Имитация случайного события

2.8. Имитация сложного события

2.9. Имитация сложного события, состоящего из зависимых событий

2.10. Имитация событий, составляющих полную группу

2.11. Вопросы для самопроверки

2.12. Упражнения

2.13. Имитация непрерывных случайных величин

2.14. Метод обратной функции

2.15. Метод фон Неймана (режекции)

2.16. Алгоритм получения значений нормально распределенной случайной величины

2.17. Алгоритм получения случайной величины, распределенной по Пуассону

2.18. Упражнения

2.19. Алгоритмы получения значений систем случайных величин (случайных векторов)

2.20. Метод аналитических преобразований

2.21. Метод разложения по координатным случайным величинам

2.22. Алгоритм получения значений системы дискретных случайных величин

2.23. Упражнения

2.24. Имитация случайных процессов

2.25. Имитация нестационарных случайных процессов

2.26. Имитация стационарных СП

2.27. Имитация стационарных нормальных СП

2.28. Обработка результатов моделирования

2.29. Оценка вероятности

2.30. Гистограмма

2.31. Оценка математического ожидания

2.32. Оценка дисперсии

2.33. Оценка корреляционного момента

2.34. Оценка характеристик случайного процесса

2.35. Количество реализаций, обеспечивающих заданную точность

Раздел 3. Основы теории систем массового обслуживания

3.1. Введение

3.1.1. Историческая справка

3.1.2. Примеры систем массового обслуживания. Анализ задач ТСМО

3.1.3. Понятия, определения, терминология

3.1.4. Классификация СМО

3.1.5.Основная задача ТСМО

3.2. Математические модели потоков событий

3.2.1. Регулярный и случайный потоки

3.2.2. Простейший пуассоновский поток

3.2.3. Свойства простейшего пуассоновского потока

3.2.4. Простейший поток и решение практических задач

3.2.5. Нестационарные пуассоновские потоки

3.2.6. Потоки с ограниченным последствием (потоки Пальма)

3.2.7. Потоки восстановления

Термины и определения

Литература 

Введение

Формирование системного анализа в качестве самостоятельного исследовательского направления обусловлено общей тенденций развития человечества, которая сложилась к настоящему времени. Эта тенденция проявляется: во все более глубоком рациональном вмешательстве в организационную деятельность человека, а также в процессы выработки и принятия им решений.

В 70-х гг. ХХ столетия в научной литературе появилась масса терминов: “системная революция”, “системный подход”, “общая теория систем”, “системный анализ операций” и т.д. Это говорило об объединении усилий специалистов различных профессий для решения общих задач, связанных с изучением, проектированием и управлением сложными системами. Причем, начиная с этого времени понятие системности стало не только теоретической категорией, но осознанной необходимостью в практической деятельности. Именно это “системное движение” [16], привело к интеграции отдельных научных направлений по созданию науки, получившей название “системный анализ”, которая в настоящее время выступает как самостоятельная дисциплина.

Предметом изучениясистемного анализа является система, независимо от ее природы, организации, способа существования и способа описания.

Целью рассмотрениясистемы является решение задач анализа, управления и проектирования.

В ходе рассмотрения реальной системы приходится сталкиваться с совокупностью проблем, решение которых могут быть под силу только коллективу профессионалов различного профиля. К таким проблемам относятся проблемы начиная с выделения системы из среды, ее формального описания, взаимодействия с внешней средой, выбора или разработки оптимального алгоритма управления, оптимального проектирования, технических средств управления и т.п., кончая подбором кадров и организацией коллектива по решению этих работ. Для решения названных проблем системный анализ привлекает широкий спектр различных наук и различные сферы практической деятельности. При этом он придает большое значение методическим аспектам любого системного исследования [1, 4,11, 15, 16].

Данный курс лекций посвящен решению локальной задачи системного анализа – вопросам методологии системных исследований и математическим методам этих исследований.