
- •1. Информационный процесс как неотъемлемый алгоритмический элемент системы управления.
- •2. Основные причины возникновения и развития системных представлений.
- •3. Понятие проблемной ситуации. Роль системного подхода к постановке и решению задач с большой неопределённостью.
- •4. Основные признаки системности. Системность и алгоритмичность.
- •5. Системность как всеобщее свойство материи. Повышение системности как форма развития.
- •6. Внутренняя системность познавательных процессов. Системность мышления как проявление системности окружающего мира.
- •7. Проявление системности в практической деятельности человека.
- •8. Основные этапы истории развития системных представлений 19-20-го веков (тектология, кибернетика, общая теория систем, синергетика и др.)
- •9. Развитие междисциплинарных направлений 20-21-го веков, основанных на системном подходе (теория систем, системология, системотехника, системный анализ и др.).
- •10. Системный анализ как конструктивное направление системных исследований. Сходства и различия с другими системными подходами.
- •11. Множественность определений понятия системы. Искусственная система как средство достижения цели.
- •12. Естественные системы. Расширение класса целенаправленных систем за счёт введения понятий субъективной и объективной целей.
- •13. Основные понятия, характеризующие состав, структуру и поведение системы.
- •14. Формы представления структуры и поведения системы. Положительные и отрицательные обратные связи.
- •15. Разнообразие признаков классификации систем.
- •16. Типы ресурсов, используемых при построении и эксплуатации систем. Различие понятий «большой» и «сложной» системы.
- •17. Различие типов сложности системы. Подходы к оценке сложности.
- •18. Работа системы в режимах функционирования и развития. Развивающиеся и саморазвивающиеся системы.
- •19. Основные группы закономерностей функционирования и развития систем.
- •20. Закономерности взаимодействия части и целого. Эмерджентность.
- •21. Закономерности иерархичности. Коммуникативность.
- •22. Закономерности осуществимости систем. Эквифинальность.
- •23. Закон «необходимого разнообразия» у. Р. Эшби.
- •24. Закономерность возрастания и убывания энтропии/негэнтропии в системе (закономерность самоорганизации).
- •25. Закономерность устойчивости гомеостатической системы (принцип Ле-Шателье-Брауна).
- •26. Принцип 20/80 (закон в. Парето).
- •27. «Качественные» методы разработки и описания систем типа «мозговой атаки».
- •28. Методы типа сценариев.
- •29. Методы экспертных оценок.
- •30. Методы типа «Дельфи».
- •31. Методы типа «дерева целей».
- •32. Морфологические методы.
- •33. Формализация процесса исследования системы на основе методики системного анализа.
- •34. Методы формализованного представления систем («количественные»). Классификация ф. Е. Темникова.
- •35. Моделирование – неотъемлемый этап целенаправленной деятельности.
- •36. Модель как способ существования знаний. Понятие о системном гомоморфизме и изоморфизме.
- •37. Основные требования к правильно построенной модели.
- •38. Разнообразие принципов классификации моделей.
- •39. Цель как модель желаемого состояния. Познавательные и прагматические модели.
- •40. Материальные и идеальные модели. Виды подобия.
- •41. Соответствие между моделью и действительностью: сходство и различия. Сочетание истинных и ложных черт в модели.
- •42. Основные подходы к построению математических моделей процессов и систем.
- •43. Математическое моделирование. Аналитические и имитационные модели.
- •44. Case-технологии и их применение в структурном моделировании.
- •45. Основные направления и характерные черты компьютерного моделирования.
- •46. Компьютерное моделирование на основе тематических пакетов прикладных программ.
- •47. Место имитационных моделей в общей структуре средств компьютерного моделирования. Языки и системы имитационного моделирования.
- •48. Достоинства и недостатки имитационного моделирования.
- •49. Основные этапы построения имитационной модели и задачи, решаемые в ходе её создания.
- •50. Кибернетический подход. Основные законы управления.
39. Цель как модель желаемого состояния. Познавательные и прагматические модели.
Моделировать можно не только то, что существует, но и то, чего еще нет. Нормативные модели (прескриптивные, прагматические) предназначены для указания целей деятельности и определенного порядка (алгоритма) действий для их достижения.
Цель — образ желаемого будущего, т. е. модель состояния, на реализацию которого и направлена деятельность. Алгоритм — образ (модель) будущей деятельности.
Познавательные и прагматические модели
Познавательная модель – это форма организации и представления знаний, средство соединения новых знаний с уже имеющимися (рис.2).
П
ри
установлении расхождения между моделью
и реальностью это рассуждение устраняется
путем изменения модели (модель
«подгоняется» под реальность, см. рис.
3а).
Прагматическая модель это средство управления, средство организации практических действий, способ представления образцово правильных действий или их результата.
По сути, прагматическая модель есть рабочее представление целей. Поэтому при обнаружении расхождений между моделью и реальностью прагматическая модель используется для изменения реальности, т.е. здесь реальность «подгоняется» под модель, см. рис.3б (пример: социально-политические доктрины ® преобразование мира, школьная педагогика ® изменение характеров, воздействие на личность, руководитель – коллектив).
Прагматические модели являются как бы стандартом, образцом, носят нормативный характер. Под эти образцы «подгоняются» как сама деятельность, так и ее результат. Примеры: ССБТ, СНиПы, кодексы законов, уставы организаций, планы и программы действий, рабочие чертежи, шаблоны, технические допуски, экзаменационные требования и др.
Таким образом основное различие между познавательными и прагматическими моделями следующее:
Познавательные модели отражают существующее, а прагматические – не существующее, но желаемое и (возможно) осуществимое. Не все модели легко классифицировать по этому признаку (например, произведения искусства, игрушки, географические карты). К тому же прагматические модели также претерпевают изменения как и познавательные.
40. Материальные и идеальные модели. Виды подобия.
Модель - очень широкое понятие, включающее в себя множество способов представления изучаемой реальности. Различают модели материальные (натурные) и идеальные (абстрактные). Материальные модели основываются на чем-то объективном, существующем независимо от человеческого сознания (каких-либо телах или процессах). Материальные модели делят на физические (например авто- и авиамодели) и аналоговые, основанные на процессах, аналогичных в каком-то отношении изучаемому (например, процессы в электрических цепях оказываются аналогичными многим механическим, химическим, биологическим, и даже социальным процессам и могут быть использованы для их моделирования). Границу между физическими и аналоговыми моделями провести можно весьма приблизительно и такая классификация моделей носит условный характер.
Еще более сложную картину представляют идеальные модели, неразрывным образом связанные с человеческим мышлением, воображением, восприятием. Среди идеальных моделей можно выделить интуитивные модели, к которым относятся, например, произведения искусства - живопись, скульптура, литература, театр и т.д., но единого подхода к классификации остальных видов идеальных моделей нет. Иногда эти модели все разом относят к информационным. В основе такого подхода лежит расширительное толкование понятия "информация": "информацией является почти все на свете, а может быть, даже вообще все". Такой подход является не вполне оправданным, так как он переносит информационную природу познания на суть используемых в процессе моделей - при этом любая модель является информационной. Более продуктивным представляется такой подход к классификации идеальных моделей, при котором различают следующие.
1. Вербальные (текстовые) модели. Эти модели используют последовательности предложений на формализованных диалектах естественного языка для описания той или иной области действительности (примерами такого рода моделей являются милицейский протокол, правила дорожного движения).
2. Математические модели - очень широкий класс знаковых моделей (основанных на формальных языках над конечными алфавитами), широко использующих те или иные математические методы. Например, можно рассмотреть математическую модель звезды. Эта модель будет представлять собой сложную систему уравнений, описывающих физические процессы, происходящие в недрах звезды. Математической моделью другого рода являются, например, математические соотношения, позволяющие рассчитать оптимальный (наилучший с экономической точки зрения) план работы какого-либо предприятия.
3. Информационные модели - класс знаковых моделей, описывающих информационные процессы (возникновение, передачу, преобразование и использование информации) в системах самой разнообразной природы.
Виды подобия моделей
Чтобы некоторая материальная конструкция могла быть моделью, т.е. замещала в каком-то отношении оригинал, между оригиналом и моделью должно быть установлено отношение подобия.
1. ПРЯМОЕ (устанавл. в процессе создания модели).Примером такого подобия являются фотографии, масштабированные модели самолетов, кораблей, макеты зданий, выкройки, куклы и т.д.
Следует помнить, что как бы хороша ни была модель, она все-таки лишь заменитель оригинала, только в определенном отношении. Например, трудно достигается взаимозаменяемость модели и оригинала в фотокопиях произведений искусства, голографических изображениях предметов искусства.
2. КОСВЕННОЕ. объективно существует в природе и обнаруживается в виде достаточной близости или совпадения их абстрактных математических моделей и вследствие этого широко используется в практике реального моделирования. Наиболее характерным примером может служить электромеханическая аналогия между маятником и электрическим контуром.
3. УСЛОВНОЕ. особый класс моделей составляют модели, подобие которых оригиналу не является ни прямым, ни косвенным, а устанавливается в результате соглашения. С моделями условного подобия приходится иметь дело очень часто, поскольку они являются способом материального воплощения абстрактных моделей. Примерами условного подобия служат деньги (модель стоимости), удост. личности