
- •1. Цель и задачи дисциплины. Понятие социального процесса (масштаб, направленность, интенсивность, состав, характер стимуляции).
- •2. Основные элементы социального процесса (участники, субъект процесса, причины, наблюдатель). Социальные системы. Динамика социального процесса.
- •3.Понятие cоциально-экономических и политических процессов. Классификация. Политическая система общества.
- •4.Свойства социально-экономических и политических процессов.
- •5.Институциональный и системный подходы к исследованию социальных процессов
- •6.Эволюционный и функциональный подходы к исследованию социальных процессов.
- •7. Индуктивный и дедуктивный способы научных представлений об обществе, социальных процессах.
- •8.Системный подход как методология научных исследований. Системность материального мира, мышления и практической деятельности.
- •9.Кибернетика н.Винера. Тектология Богданова. Общая теория систем л.Фон Берталанфи.
- •10.Понятие абстрактной системы. Базовые свойства системы. Подсистема и надсистема.
- •11.Понятие модели системы. Сложная система.
- •12.Понятие структуры системы. Виды структур систем (страты, слои, эшелоны). Примеры.
- •13.Понятие процесса и его состояния.
- •14.Понятие динамической системы. Фазовое пространство. Модель «черного ящика».
- •15.Понятие и свойства внешней среды. Открытая и закрытая системы.
- •16.Общесистемное понятие цели, задачи, дерево цели. Трудности в формировании цели.
- •17. Понятие и классификация систем по субстанциональному (основному) признаку.
- •18. Классификация систем по уровню автоматизации. Естественные системы.
- •19. Классификация систем по целевому назначению.
- •20. Классификация смешанных систем.
- •21. Классификация динамических систем по способу описания, по основным свойствам.
- •22. Классификация систем по виду структур.
- •23. Классификация социальных систем.
- •24. Закон системности. Законы преобразования композиции систем.
- •25. Закон полиморфизации. Полиморфизм и изоморфизм систем. Гомогенные и гетерогенные системы.
- •26. Принцип декомпозиции и композиции систем.
- •27. Принцип адекватности систем.
- •28. Принцип управляемости и наблюдаемости. Принцип единства системы и среды.
- •30. Принципы реализуемости, типизации и стандартизации.
- •31. Принцип контринтуитивного проектирования, оперативного принятия решения и самоорганизации.
- •32. Принцип ситуационного управления.
- •33. Определение модели. Назначение модели.
- •34. Задачи моделирования. Достоинства и недостатки метода моделирования.
- •35. Классификация моделей: по способу использования, по отражению режимов работы.
- •36. Классификация моделей по способу создания.
- •37. Классификация моделей: по виду деятельности человека, по способу математического описания.
- •38. Свойства моделей и требования к ним.
- •39. Понятие экспертной системы. Назначение, структура.
- •40. Основные режимы работы эс. Этапы разработки эс.
- •41. Системы массового обслуживания. Структура и характеристики.
- •42. Условие работоспособности системы. Показатели эффективности функционирования смо.
- •43. Классификация систем массового обслуживания. Примеры.
- •44. Планирование развития и функционирования сложных систем. Основные понятия.
- •45. Процедура планирования сложных систем.
- •46. Виды планирования сложных систем.
- •47. Методы экспертных оценок.
- •48. Мeтoды кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы.
- •49. Мeтoды пoлyчeния индивидyaльнoгo мнeния члeнoв экcпepтнoй гpyппы.
- •50. Предпосылки к применению когнитивного подхода к анализу сложных ситуаций (пример когнитивной карты).
- •51. Понятие и составление когнитивной карты сложной ситуации (пример когнитивной карты).
- •52. Этапы построения когнитивной карты. Анализ устойчивости знакового графа.
36. Классификация моделей по способу создания.
По способу создания (построения) моделей различают:а) абстрактные (дедуктивные, умозрительные, идеальные) модели, построенные средствами мышления на базе нашего сознания; б) материальные (физические, реальные) модели, построенные средствами материального мира для отражения его объектов, явлений, процессов и т.д.
Абстрактные модели – это идеальные конструкции в нашем сознании в виде образов или представлений о тех или иных физических явлениях, процессах, ситуациях, объектах, системах. Примерами абстрактных моделей могут служить какая-либо гипотеза о свойствах материи, предположения о поведении сложной системы в условиях неопределенности или новая теория о строении сложных систем. На абстрактных моделях и на умозрительной аналогии (сходстве) между моделью и оригиналом строится идеальное (дедуктивное) моделирование. Различают два вида идеального моделирования: формализованное и неформализованное (интуитивное). К формализуемым абстрактным моделям относятся знаковые модели, в том числе математические и языковые конструкции (языки программирования, естественные языки) вместе с правилами их преобразования и интерпретации. Примером знаковых моделей могут служить чертежи, схемы, графики, формулы и т.д. К неформализуемым абстрактным моделям относятся модели, построенные с использованием различных форм мышления: эмоции, интуиции, образного мышления, подсознания, эвристики как совокупности логических приемов и правил отыскания истины. При неформализованном моделировании модель не формулируется, а вместо нее используется некоторое нечеткое мысленное отражение реальности, служащее основой для рассуждения и принятия решения. Примером неопределенных (интуитивных) представлений об объекте может служить нечеткое описание ситуации, основанное на опыте и на интуиции. Конечно, при таком подходе принятое решение может оказаться малоэффективным и даже ошибочным ввиду того, что модель одной и той же ситуации понимается исследователями по-разному и приводит не только к несовпадающим результатам, но и к совершенно противоположным выводам. Однако применение неформализованного моделирования при принятии решения привлекает своей быстротой, дешевизной, легкостью, ясностью и порой оказывается весьма эффективным. Для уменьшения вероятности совершения грубых ошибок при принятии решения целесообразно сочетание формализованного и неформализованного моделирования на основе человеко-машинных моделирующих систем. Материальные модели – реальные, вещественные конструкции, служащие для замены оригинала в определенном отношении. Основным требованием к построению данного класса моделей является требование сходства (подобия, аналогии) между моделью и оригиналом.
37. Классификация моделей: по виду деятельности человека, по способу математического описания.
По виду деятельности человека различают модели:
а) проектирования;
б) управления;
в) планирования;
г) принятия решения;
д) прогнозирования;
е) развития;
ж) идентификации и т.д.
По способу математического описания различают следующие типы математических моделей:
а) линейные и нелинейные (в том числе логические);
б) непрерывные и дискретные;
в) детерминированные и стохастические;
г) с сосредоточенными и с распределенными параметрами;
д) стационарные и нестационарные;
е) одномерные и многомерные;
ж) аналитические и имитационные;
з) функциональные и структурные.