- •Лекции по системному анализу Павленко а.И.
- •Часть I. Основы методологии системного анализа
- •1.1. Системный анализ
- •1.2. Системный анализ и другие междисциплинарные научные подходы
- •1.3. Виды системного анализа
- •1.4. Методология
- •Определение системы
- •1.6. Элементы
- •1.7. Взаимосвязи и отношения
- •1.8. Окружающая среда
- •1.9. Свойства систем
- •1. Закономерности взаимодействия части и целого
- •2. Закономерности развития
- •3. Закономерности иерархической упорядоченности
- •4. Закономерности вариативного существования
- •1.10. Субъект и объект
- •Система как объект исследования
- •Роли субъекта в системном анализе
- •1.11. Классификация систем
- •2. Структуры и функции
- •2.1. Понятие структуры
- •2.2. Понятие иерархии
- •2.3. Функции
- •3.Проблемы и решения
- •3.1. Понятие проблемы
- •Уяснение проблемы
- •Структурирование проблемы
- •1. Уяснение проблемы
- •2. Структурирование проблемы
- •3. Определение целей
- •3.2. Понятие решение
- •4. Цель и критерии
- •4.1. О понятии цель
- •4.2. Определение целей
- •4.3. Критерии
- •4.4. Измерения и шкалы
- •5. Методология системного анализа
- •5.1. Системный анализ как процесс управления
- •5.2. Этап 1 - Уяснение проблемы
- •Этап 2 – Структурирование проблемы
- •5.4. Этап 3 - Определение целей
- •5.5. Этап 4 - Разработка вариантов решения
- •5.6. Этап 5 - Анализ ограничений
- •5.7. Этап 6 - Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
- •5.8. Этап 7 - Принятие решения
- •5.9. Этап 8 - Реализация решения
- •Часть 2. Модели в системном анализе
- •6.1. О понятии модель
- •6. 2. Отношения
- •Т.О., множество r-(X) – это множество всех элементов y м, с которыми фиксированный элемент X м находиться в отношении r.
- •Рассмотрим четыре отношения специального вида:
- •Операции над отношениями.
- •В графе g( ) присутствуют только те дуги, которые отсутствуют в графе g(r).
- •6.3. Типы отношений
- •Отношение толерантности
- •Отношение порядка
- •6.4. Размытые (нечеткие) множества
- •6.5. Понятие нечеткого бинарного отношения
- •6.8. Трехместные и n-местные отношения
- •Математические модели Системного анализа
- •Взаимодействие со средой.
- •При описании системы в виде конечного автомата: ,
- •Часть III. 8. Методы экспертного оценивания альтернатив
- •8.1. Методы получения качественных оценок
- •1. Метод парных сравнении
- •2. Метод множественных сравнений (мс)
- •3. Ранжирование
- •4. Метод векторов предпочтений
- •5. Задача классификации
- •8. 2. Методы получения количественных оценок
- •Лекция №16
- •9. Меры близости на отношениях
- •Парадокс Эрроу.
- •Лекция №17
- •2. Медиана Кемени
- •VI.4 Показатели согласованности общественного мнения группы экспертов
- •VI.4.1 Метод коэффициентов ассоциаций
- •VI.4.2 Коэффициенты ранговой корреляции
- •VI.4.3 Коэффициент конкордации (от англ. Согласованность)
- •Эксперты дают одинаковые оценки разным альтернативам
- •Многокритериальные задачи принятия решения Классификация многокритериальных задач
- •Предпочтения лпр
- •Наилучшие решения
- •Если множество maxpB не является внешне устойчивым, то для утверждения о том, что выбор следует ограничить рамками этого множества, нет основания.
- •У Слейтора все граничные точки включены в множество.
- •Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- •7.2.3. Принципы компромисса
- •Лекция № 21 Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
- •Методы решения мкз
- •Строится для каждой точки
- •Лпр д. Задать уступку
- •Лекция 22
- •Спольз-е нечетких мн-в в мкз
- •Методы прогнозирования
5.7. Этап 6 - Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
К текущему этапу у нас уже имеется несколько вариантов решения проблемы, известны ресурсные потребности для реализации каждого варианта и наступает момент оценки на моделях преимуществ и недостатков всех вариантов. Поскольку большое количество разноплановых моделей (как количественных, так и качественных) не поддается прямому аналитическому исследованию, для всесторонней оценки вариантов обычно применяют имитационное или компьютерное моделирование.
Под имитацией обычно понимают численный метод проведения на компьютере экспериментов с компьютерными моделями, описывающими поведение сложных систем в течение продолжительных периодов времени.
Имитационную модель функционирования системы в целом можно представить совокупностью моделей функционирования отдельных элементов системы.
При анализе различных вариантов системы большое значение имеет рассмотрение характеристик поведения системы в различных ситуациях, которые могут возникнуть в процессе функционирования системы.
Модели ситуаций фактически определяют характер и воздействий на вход системы.
С учетом наличия в системе возмущающих воздействий и неопределенностей, для того чтобы выявить, как влияет тот или иной входной параметр на выходные даны и осуществить поиск рациональных решений, приходится осуществлять многократные «прогоны» компьютерных моделей ситуации. Это приводит к пониманию важности оптимальной организации самого процесса моделирования.
Результаты моделирования должны дать возможность получить критериальные оценки множества вариантов решения проблемы, что позволит ЛПР более обосновано принимать решение.
5.8. Этап 7 - Принятие решения
На данном этапе системного анализа выбор осуществляет Лицо, Принимающее Решение (ЛПР) на основе информации подготовленной для него аналитиками. Основная трудность на данном этапе определяется наличием значительного числа критериев, характеризующих принимаемое решение. ЛПР стремится выбрать такой вариант, который представляется ему наилучшим в соответствии с его системой предпочтений.
Под системой предпочтений ЛПР понимается совокупность его представлений о преимуществах и недостатках сравниваемых решений.
Однако система предпочтений ЛПР является слабоструктурированной, т.е. она не позволяет априорно полностью проанализировать все альтернативы, установить их существенность, сформулировать правило выбора наилучшей альтернативы. Поэтому необходимо провести определенную структуризацию данного этапа, с целью установления предпочтений ЛПР.
Напомним, что этап выбора решения в процессе принятия решения предполагает выполнение следующих действий:
- определение множества допустимых решений,
- формирование критериев выбора решения,
- определение недоминируемых (эффективных) решений,
- выбор «наилучшего» решения.
Данные операции являются достаточно формализованными и имеется значительное число методов, позволяющих осуществить выбор в условиях многокритериальности. Здесь вкратце перечислим наиболее известные методы:
- аксиоматические методы,
- прямые методы,
- методы компенсации и замещения,
- методы «порогов несравнимости»,
- методы нечетких критериев и ограничений и др.
Методы данного этапа системного анализа основаны на использовании не только экспертных оценок, но и строгого математического аппарата. Поэтому детальный анализ данного этапа рассмотрим позднее, после ознакомления с математическим аппаратом системного анализа.
Задача аналитика на данном этапе заключается в следующем, используя соответствующие модели помочь ЛПР на основе изучения его предпочтений сократить количество рассматриваемых вариантов, и тем самым упростить ЛПР его задачу. Но окончательный выбор единственного варианта возлагается на ЛПР.