- •Оглавление
- •Глава 1. Основы системного анализа 4
- •Глава 2. Основы оценки сложных систем 34
- •Глава 3. Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем 75
- •Глава 4. Основы управления 89
- •Глава 5. Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков 127
- •Основы системного анализа
- •1.1. Сущность автоматизации управления в сложных системах
- •1.1.1. Структура системы с управлением
- •1.1.2. Пути совершенствования систем с управлением
- •1.1.3. Цель автоматизации управления
- •1.2. Основные понятия системного анализа
- •1.2.1. Задачи системного анализа
- •1.2.2. Понятие системы как семантической модели
- •1.2.3. Классификация систем
- •1.2.4. Основные определения системного анализа
- •1.3. Модели сложных систем
- •1.3.1. Классификация видов моделирования систем
- •1.3.2.Принципы и подходы к построению математических моделей
- •1.3.3. Этапы построения математической модели
- •1.4. Принципы и структура системного анализа
- •1.4.1. Принципы системного анализа
- •1.4.2. Структура системного анализа
- •Формирование общего представления системы
- •Основы оценки сложных систем
- •2.1. Основыные типы шкал измерения
- •2.1.1. Понятие шкалы
- •2.1.2. Шкалы номинального Типа
- •2.1.3. Шкалы порядка
- •2.1.4. Шкалы интервалов
- •2.1.6. Шкалы отношений
- •2.1.6 Шкалы разностей
- •2.1.7. Абсолютные шкалы
- •2.2. Обработка характеристик, измеренных в разных шкалах
- •2.3. Показатели и критерии оценки систем
- •2.3.1. Виды критериев качества
- •Соотношение понятий качества и эффективности систем
- •2.3.2. Шкала уровней качества систем с управлением
- •2.3.3. Показатели и критерии эффективности функционирования систем
- •2.4. Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.
- •2.4.1 Методы типа «мозговая атака» или «коллективная генерация идей»
- •2.4.2. Методы типа сценариев
- •2.4.3. Методы экспертных оценок
- •2.4.4. Методы типа дельфи
- •2.4.5. Методы типа дерева целей
- •2.4.6. Морфологические методы
- •2.5. Методы количественного 0ценивания систем
- •2.5.1. Оценка сложных систем на основе теории полезности
- •2.5.2. Оценка сложных систем в условиях определенности
- •2.5.3. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
- •Данные для оценки вычислительной сети
- •2.5.4. Оценка сложных систем в условиях неопределенности
- •Оценка эффективности для неопределенных операций
- •Матрица эффективности программных продуктов
- •Матрица потерь
- •Сравнительные результаты оценки систем
- •2.5.5. Оценка систем на основе модели ситуационного управления
- •Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем
- •3.1. Способы измерения компьютерных систем
- •3.2. Тесты dhrystone, linpack и «ливерморские циклы»
- •3.3. Методика spec
- •3.4. Тест icomp 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров intel
- •3.5. Методика aim
- •3.6. Методика оценки скорости обработки транзакций
- •3.7. Методика оценки графических возможностей
- •3.8. Методика оценки производительности суперкомпьютеров
- •3.9 Методика оценки конфигураций web
- •Основы управления
- •4.1. Общие положения
- •4.1.1. Аксиомы теории управления
- •4.1.2. Принцип необходимого разнообразия эшби
- •4.2. Модели основных функций организационно-технического управления
- •4.2.1. Содержательное описание функций управления
- •4.2.2. Модель общей задачи принятия решении
- •4.2.3. Модель функции контроля
- •4.2.4. Методы прогнозирования
- •4.2.5. Модель функции планирования
- •4.2.6. Модели функции оперативного управления
- •4.3. Организационная структура систем с управлением
- •4.3.1. Понятие структуры системы
- •4.3.2. Понятие организационной структуры и ее основные характеристики
- •4.3.3. Виды организационных структур
- •4.4. Качество управления
- •4.4.1. Степень соответствия решений состояниям объекта управления
- •4.4.2. Критерии ценности информации и минимума эвристик
- •4.4.3. Требования к управлению в системах специального назначения
- •Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков
- •5.1. Предварительный выбор объекта инвестирования с помощью дерева решений
- •5.1.1. Понятие экономического риска
- •5.1.2. Понятие инвестиционного проекта
- •5.1.3. Примеры задач по привлечению инвесторов
- •5.1.4. Анализ и решение задач с помощью дерева решений
- •5.1.5. Пример процедуры принятия решения
- •5.2. Прогнозирование реализации инвестиционного проекта с помощью логистических кривых
- •5.2.1. Логистичекий подход при решении задач управления материальными и денежными потоками
- •5.2.2. Система управления процессом реализации инвестиционного проекта
- •5.2.3. Основные тренды переходного процесса
- •5.2.4. Выбор варианта освоения инвестиций
- •5.3. Теория дискретного управления для анализа экономических систем
- •5.3.1. Дискретная система и ее передаточная функция
- •5.3.2. Передаточная функция экономической системы
- •5.3.3. Модель в контуре управления экономической системы
- •5.3.4. Двушкальные системы
- •5.4. Модель анализа устойчивости инвестиционного процесса
- •5.4.1. Базовый инструментарий оценки устойчивости процесса освоения инвестиций
- •5.4.2. Перечисление инвестиционных сумм частями
- •5.4.3. Критерий устойчивости инвестиционного процесса
- •5.5. Методика определения объема финансирования с учетом устойчивости инвестиционного процесса
2.3. Показатели и критерии оценки систем
Искусственные системы создаются, как правило, для реализации одной или ряда операций. Требуемый и реально достигаемый системой результаты могут различаться. Это зависит от условий протекания операции, качества системы, реализующей операцию, и способов достижения требуемых результатов. Поэтому при оценке систем принято различать качество систем и эффективность реализуемых системами процессов.
Эффективность относят не к самой системе, а к выполняемой ею операции. Эффективность, как группа свойств, представляет только качество функционирования системы соответствие требуемого и достигаемого результата.
2.3.1. Виды критериев качества
Соотношение понятий качества и эффективности представлено в табл. 2.4. Для рассмотрения утверждений, приведенных в табл. 2.4, введем ряд понятий.
Таблица 2.4
Соотношение понятий качества и эффективности систем
Параметр |
Качество |
Эффективность |
Определение |
Свойство или совокупность системы, обусловливающих ее пригодность (соответствие) для использования по назначению |
Комплексное операционное свойство (качество) процесса функционирования системы, характеризующее его приспособленность к достижению цели операции (выполнению задачи системы) |
Область применения' |
Объекты любой природы, в том числе элементы систем |
Только целенаправленные операции, проводимые системой |
Основная характеристика |
Совокупность атрибутивных свойств системы, существенных для ее использования по назначению |
Степень соответствия результатов операции ее цели |
Фактор структурного анализа |
Строение системы (состав той структура организация) |
Алгоритм функционирования, качество системы, реализующей алгоритм, воздействия внешней среды |
Размерность |
Показатель качества — вектор показателей существенных свойств |
Показатели результативности, ресурсоемкости, оперативности по исходу операции и по качеству «алгоритма», обеспечивающего получение результатов |
Способ оценивания - |
Критерии пригодности, оптимальности, превосходства |
Критерии пригодности или оптимальности, определяемые в зависимости от типа проводимой операции (детерминированная, вероятностная или неопределенная) |
Каждое i-е качество j-й системы, i = 1, ..., n; j = 1, ..., m, может быть описано с помощью некоторой выходной переменной уji, отображающей определенное существенное свойство системы, значение которой характеризует меру (интенсивность) этого качества. Эту меру назовем показателем свойства или частным показателем качества системы. Показатель уji, может принимать значения из множества (области) допустимых значений .
Назовем обобщенным показателем качества j-й системы вектор , компоненты которого суть показатели его отдельных свойств. Размерность этого вектора определяется числом существенных свойств системы. Обратим внимание на то, что показатель качества именно вектор, а не простое множество частных показателей, поскольку между отдельными свойствами могут существовать связи, которые в рамках теории множеств описать весьма сложно.
Частные показатели имеют различную физическую природу и в соответствии с этим различную размерность. Поэтому при образовании обобщенного показателя качества следует оперировать не с «натуральными» показателями, а с их нормированными значениями, обеспечивающими приведение показателей к одному масштабу, что необходимо для их сопоставления.
Задача нормировки решается, как правило, введением относительных безразмерных показателей, представляющих собой отношение «натурального» частного показателя к некоторой нормирующей величине, измеряемой в тех же единицах, что и сам показатель
где у0i — некоторое «идеальное» значение i-го показателя.
Выбор нормирующего делителя для перевода частных показателей в безразмерную форму в значительной мере носит субъективный характер и должен обосновываться в каждом конкретном случае.
Возможны несколько подходов к выбору нормирующего делителя.
Во-первых, нормирующий делитель у0i можно задавать с помощью ЛПР, и это предполагает, что значение у0i является образцовым.
Во-вторых, можно принять, что нормирующий делитель у0i=max уji.
В-третьих, в качестве нормирующего делителя может быть выбрана разность между максимальными и минимальными допустимыми значениями частного показателя.
Требуемое качество системы задается правилами (условиями), которым должны удовлетворять показатели существенных свойств, а проверка их выполнения называется оцениванием качества системы. Таким образом, критерий качества это показатель существенных свойств системы и правило его оценивания.
Назовем идеальной системой Y* гипотетическую модель исследуемой системы, идеально соответствующую всем критериям качества, вектор, являющийся показателем качества идеальной системы.
Назовем областью адекватности некоторую окрестность значений показателей существенных свойств. В общем виде область адекватности определяется как модуль нормированной разности между показателем качества Yдоп и показателем качества Y*:
где — радиус области адекватности.
На радиус области адекватности накладываются ограничения, зависящие от семантики предметной области. Как правило, определение этой величины является результатом фундаментальных научных исследований или экспертной оценки.
При таком рассмотрении все критерии в общем случае могут принадлежать к одному из трех классов:
-
Критерий пригодности Кприг:
правило, согласно которому j-я система считается пригодной, если значения всех i-х частных показателей уji этой системы принадлежат области адекватности , а радиус области адекватности соответствует допустимым значениям всех частных показателей.
-
Критерий оптимальности Копт:
правило, согласно которому j-я система считается оптимальной по i-му показателю качества, если существует хотя бы один частный показатель качества уi,, значение которого принадлежит области адекватности , а радиус области адекватности по этому показателю оптимален. Оптимальность радиуса адекватности определяется из семантики предметной области, как правило, в виде опт = 0, что подразумевает отсутствие отклонений показателей качества от идеальных значений.
-
Критерий превосходства Кпрев:
правило, согласно которому j-я система считается превосходной, если все значения частных показателей качества уji принадлежат области адекватности , а радиус области адекватности оптимален по всем показателям.
Иллюстрация приведенных формулировок приведена на рис. 2.4, где по свойствам у1 и у2 сравниваются характеристики пяти систем , имеющие допустимые области адекватности значений .., n, для которых определены оптимальные значения уопт1, уопт2 соответственно.
Из рис. 2.4 видно, что системы пригодны по свойствам у1 и у2. Системы Y1 и Y3 оптимальны по свойству у1.
Система Y3 является превосходной, несмотря на то, что имеет место соотношение у42 > у32 поскольку система Y4 вообще не пригодна и, следовательно, неконкурентоспособна по сравнению с остальными.
Легко заметить, что критерий превосходства является частным случаем критерия оптимальности, который, в свою очередь, является частным случаем критерия пригодности, поскольку область адекватности по критерию пригодности представляет собой декартово произведение множеств по критерию оптимальности вырождается в двухточечное множество , по критерию превосходства вырождается в точку превосходства. Формально /