- •1. Дайте определение и перечислите основные принципы системного анализа.
- •Принципы:
- •Классификация систем
- •8. Дайте описание системной модели поддержки принятия решений
- •5. Перечислите основные принципы принятия решений, сформулируйте проблему принятия решений
- •6. Сформулируйте постановку задач принятия оптимальных решений
- •7. Перечислите этапы принятия решений
- •9. В чем состоит назначение и какова область использования систем поддержки принятия решений
- •2. Дайте определение системы и перечислите основные характеристики системы
- •10.Приведите приемы формализации задач системного анализа
- •12. Проанализируйте роль целей и стратегий в процессе формирования управленческих решений
- •13. Рассмотрите пример структурирования целей стратегического управления предприятием
- •14. Опишите процесс формирование критериев принятия решений
- •22.Рассмотрите содержательные постановки задач, приводящие к моделям линейного программирования
- •Задачи распределения ресурсов
- •16. Дайте определение и приведите описание модели онтологического анализа.
- •17.Дайте определение и приведите описание модели онтологии
- •18.Рассмотрите методику разработки онтологии
- •20.Дайте определение и сформулируйте поставку задач математического программирования
- •23.Дайте общую математическую формулировку задачи линейного программ-ния
- •24.Рассмотрите пример графического решения задачи линейного программирования
- •26.Сформулируйте принципы постановки двойственных задач линейного программирования
- •Основная теорема двойственности:
- •Метод ветвей и границ для задачи целочисленного программирования.
- •27.Опишите процесс решения задач линейного программирования с использованием программного обеспечения matlab
- •Метод ветвей и границ для задачи целочисленного программирования.
- •32.Дайте общую математическую формулировку задач нелинейного программирования
- •28.Дайте общую формулировку задач дискретного программирования
- •34.Дайте общую математическую формулировку задач квадратичного программирования
- •Если одна из задач двойственной пары разрешима, то и другая задача также разрешима; причем экстремальные значения обеих задач равны.
- •35.Поясните понятия: задача многокритериальной оптимизации, множество допустимых решений, оптимальное решение. Дайте общую математическую формулировку задач многокритериальной оптимизации
- •36.Сформулируйте условие Парето-оптимальности
- •38.Опишите алгоритм поиска решений методом анализа иерархий
- •47.Приведите пример моделирования системы массового обслуживания на эвм
- •Листинг программы:
- •39.Дайте определение типовых математических схем массового обслуживания, укажите основные соотношения математической схемы процесса обслуживания
- •40.Дайте характеристику метода статистического моделирования систем на эвм
- •2. Пакеты, использующие язык физического моделирования.
- •42.Опишите, что представляют собой конгруэнтные процедуры генерации последовательностей
- •К онгруэнтный метод генерации последовательности случайных чисел
- •43.Укажите, какие функции используются для генерации случайных чисел с различными законами распределения в системе matlab
- •44.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования разомкнутых систем массового обслуживания с отказами
- •Одноканальная смо с ожиданием, без ограничений на вместимость накопителя
- •46.Дайте определение и приведите основные соотношения для моделирования замкнутых систем массового обслуживания
- •53.Укажите принципы разработки схем моделирующих алгоритмов
- •54.Дайте общую математическую формулировку игровых моделей
- •56. Опишите метод Байеса-Лапласа нахождения оптимальной стратегии
- •Лапласа.
8. Дайте описание системной модели поддержки принятия решений
Системная модель поддержки принятия решений отображает процесс обработки знаний для формирования рекомендаций по принятию решений в критических ситуациях при управлении сложными динамическими системами. Целью моделирования яв-ся системное описание знаний, используемых в процессе управления.
В процессе исследования выявлены следующие основные проблемы моделирования знаний о процессе управления в проблемных ситуациях:
-проблема представления знаний как семантических отношений между объектами предметной области, в том числе парадигматических отношений между понятиями (например, отношений семантической синонимии, отношений обобщения, агрегации и каузальных отношений); -проблема моделирования знаний о динамике поведения объектов, в том числе в реальном времени; -проблема моделирования операций и методов обработки знаний, в том числе вывода решений на основе правил и поиска аналогичных прецедентов.
Для решения перечисленных проблем предложена методология разработки информационной системы поддержки принятия решений (ИСППР), основой которой яв-ся объектно-когнитивный анализ предметной области, интегрирующий методы объектно-ориентированного анализа, онтологического анализа и семантической сети представления знаний. Объектно-ориентированный анализ – способ анализа, изучающий требования к системе с точки зрения будущих классов и объектов, основываясь на словаре предметной области. Онтологический анализ – это уровень анализа знаний, в основе которого лежит описание предметной области в терминах сущностей, отношений между ними, и действий над сущностями. Семантический анализ – это анализ предметной области, направленный на описание и идентификацию базовых элементов предметной области, установление взаимосвязей (отношений) между ними и определение характеристик отношений.
В соответствии с этой интеграцией объектно–когнитивный анализ предметной области включает следующие основные этапы. Вначале, в соответствии с методологией объектно-ориентированного анализа, выделяется множество значимых сущностей из этой области (множество классов и объектов). Затем идентифицируются значимые отношения, которые существуют между классами и объектами предметной области. На следующем этапе определяется, какие операции взаимодействия объектов представляются важными, и моделируется поведение объектов. По результатам моделирования на основе онтологического анализа разрабатывается предметно-ориентированный тезаурус. В заключение значимые отношения оформляются синтаксически, то есть при помощи аксиом. Таким образом, результатами объектно-когнитивного анализа яв-ся формальные описания отношений между абстрагированными понятиями и сущностями, являющимися базовыми объектами предметной области (когнитивными элементами), в терминах предметно-ориентированного тезауруса.
Предлагаемый новый подход к разработке баз знаний основан на объектно-когнитивном анализе и моделировании предметной области. В соответствии с этим подходом предлагается при разработке систем, основанных на знаниях, использовать специальные формализмы средств моделирования предметной области, разработанные для проектирования информационных систем, чтобы воссоздать концептуальную модель экспертов в формализованной модели представления знаний. В частности, предлагается использовать CASE-средства (от Computer Aided Systems Engineering) нового поколения, предназначенные для визуального моделирования и проектирования информационных систем. Адаптация современных CASE- средств моделирования информационных систем к моделированию систем обработки знаний позволяет реализовать такие методы системного анализа, как создание иерархии понятий, обобщение понятий, наследование свойств, многообразие моделей описания предметной области. Внедрение современных методов проектирования информационных систем позволяет четко определить требования к системе и облегчить процесс формализации знаний.
CASE – средства моделирования основаны на некоторых общих принципах формализации описания предметной области. Проблемы можно описать формой, определяющей отношения между сущностями, являющимися объектами исследования, атрибутами, свойствами, поведением (характеристиками) в условиях некоторой внешней среды.