Статистические методы

Сущность статистических методов заключается в том, что на основе исследования некоторой выборки данных производят вычисления и выявляют закономерности, которые можно распространить на поведение системы в целом (или на всю генеральную совокупность данных). В их основе лежат такие разделы математики, как математическая статистика и теория веро­ятностей. Например, статистические методы часто используются при обработке информации, полученной экспертным путем, что уже рассматривалось ранее.

К статистическим методам относятся в числе прочих методы корреляционно-регрессионного анализа, методы анализа временных рядов, дисперсионный анализ, изучаемые в курсе статистики.

Особую группу статистических методов представляет собой имитаци­онное моделирование, когда поведение исследуемой системы управления моделируется с помощью электронно-вычислительной техники. Здесь в качестве выборки рассматриваются не реальные данные о функционировании системы, а результаты машинного эксперимента. Такие модели являются стохастическими; учет фактора неопределенности обеспечивается с помощью генератора случайных чисел с заданными параметрами.

Некоторые авторы [3] относят к статистическим методам также теорию массового обслуживания. Любая система массового обслуживания предназначена для обслуживания потока заявок и обычно состоит из четырех основных звеньев: входящего потока заявок, накопителя (где поступившие заявки ждут начала обслуживания), блока обслуживания (состоящего из нескольких каналов) и выходящего потока заявок.

С помощью моделей массового обслуживания можно рассчитывать различные характеристики этих систем (среднее число заявок в очереди, среднее время ожидания обслуживания, среднее число занятых каналов, вероятность отказа и т.п.), а также оптимизировать их функционирование (на основе сравнения характеристик систем с различной структурой).

Теоретико-множественные методы

При использовании теоретико-множественных методов система управления представляется в виде набора множеств и отношений между этими множествами.

Например, множество работников некоторой организации, имеющих высшее образование обозначим А1 = {Иванов, Петров, Кузнецов}. Множество работников, имеющих стаж работы более 5 лет, обозначим А2 = {Петров, Сидоров, Кузнецов}. Пересечение этих множеств есть множество всех работников, имеющих высшее образовании и стаж более 5 лет: А1А2 = {Петров, Кузнецов}. Объединение этих множеств есть множество всех работников, имеющих либо высшее образовании, либо стаж более 5 лет: А1А2 = {Иванов, Петров, Кузнецов, Сидоров}.

Теоретико-множественные представления систем используются для построения баз данных информационных систем (например, реляционные базы данных).

Прочие методы

В числе прочих следует назвать также:

- логические методы (переводят отношения между элементами системы на язык одной из алгебр логики, например, алгебры Буля);

- лингвистические и семиотические методы (используются для разработки разного рода языков моделирования, авто­матизации проектирования, языков программирования);

- графические методы (используются для графического представления информации в виде разного рода диаграмм, гистограмм и т.п.)

Как правило, при проведении реального исследования приходится в той или иной мере сочетать различные методы, как формальные, так и основанные на интуиции. Кроме того, как уже упоминалось, многие из перечисленных методов трудно с определенностью отнести к какому-то одному из названных классов. Преодолеть это затруднение можно, используя понятие комплексных методов. К ним иногда относят [3] методы имитационного и динамического моделирования, комбинаторные аналитические методы и пр.