- •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
Математические модели Системного анализа
О классификация моделей
В
зависимости от выбора различных
существенных черт системы (элементов
и связей между ними)можно получать
различные модели, описывающие с различных
точек зрения реальную систему.
В настоящее время используются следующие уровни описания систем:
лингвистический (в том числе – логико-математический);
теоретико-множественный (в том числе – абстрактно-алгебраический, топологический);
динамический.
Лингвистический уровень – наиболее высокий уровень абстрагирования. Наиболее детально разработано представление моделей на теоретико-множественном и динамическом уровнях.
В общем случае модель S на теоретико-множественном уровне задается в виде кортежа *:
К
омпонентами
которого являются множество элементов
А1,…Аn,
образующих
систему, и определенные на этом множестве
отношения между элементами системы
R1,…Rm
из представления
моделей (1.1)
видно, что
компоненты
А1,…Аn
представляют некоторую “опорную
информацию”,
положенную
в построение моделей. Только выделив
«опорные»
точки можно
приступать к заданию отношений на
множестве А1,
А2,….Аn.
Кортеж – последовательность элементов, в которой каждый элемент занимает определенное место.
Система
может характеризоваться различными
отношениями между множествами объектов.
В связи с этим математической моделью
системы назовем кортеж:
,
(*).
Компонентами
которого являются семейство множеств
(объектов) М1,
М2….Мn,
образующих систему, и определенные на
этом семействе множеств отношения R1,
R2,…Rm,
каждое из которых определяется или как
бинарное отношение на семействе множеств,
или как отношение размерности к,
.
Каждой комбинации отношений будет соответствовать своя модель системы.
Если кортеж (*) имеет одно отношение, то модель отображает какую-либо одну сторону – один аспект системы.
В многоаспектной модели принимается во внимание множество отношений.
Кортеж (*), который мы назвали математической моделью системы, иногда будем называть просто – системой.
Взаимодействие со средой.
Воздействие среды на систему характеризуется некоторыми параметрами или показателями, которые называются входными параметрами (входами, факторами). Множество входов может быть представлено кортежем: Х=(Х1, Х2, …Хr).
Входы преобразуются системой в параметры, которые характеризуют результаты проводимых системой операций. Эти параметры – выходные: у= (у1, у2,…уs).
Система преобразует
входы в выходы благодаря некоторому
отношению R:
.
Тогда моделью системы «вход-выход» будет тройка: S = (x, y, R)
Отношение может быть функциональным: y = F(x), тогда модель будет иметь вид: S = (x, y, F).
Эти модели соответствуют случаям, когда система имеет единственное состояние и параметры выходов совпадают с параметрами состояния.
В более общем случае вход системы определяет параметры её состояния: Z = (Z1, Z2,…Zn).
через
отношение
или через функцию
Z
= F(x)
Выходные
системы определяются бинарным отношением
между параметрами вход-состояние и
выход
или функционально y
= G(x,Z).
В этом случае модели системы определяются пятерками: S = (x, Z, y, R1, R2) или S = (x, Z, y, F, G).
