- •Методические рекомендации к курсу «теория систем и системный анализ»
- •Предисловие
- •Введение
- •Лекция №1 Тема: Основные понятия и определения
- •1. Краткая историческая справка
- •2. Связь предмета с другими дисциплинами учебного плана
- •3. Определение системы
- •4. Улучшение систем
- •5. Проектирование систем
- •6.Сущность и принципы системного подхода
- •7. Основные характеристики системы
- •Элемент
- •Подсистема
- •Окружающая среда
- •Структура
- •Иерархия
- •Состояние
- •Более полно состояние можно определить, если рассмотреть элементы ( компоненты, функциональные блоки), определяющие состояние.
- •Поведение
- •Внешняя среда
- •Процесс преобразования
- •Входные элементы и ресурсы
- •Выходные элементы
- •Назначение и функция
- •Признаки
- •Задачи и цели
- •Проблемы согласования целей
- •Принятия решений
- •Отношение
- •Системный подход с точки зрения управления
- •Определение границ системы в целом и границ окружающей ее среды.
- •10. Установление целей системы.
- •Описания управления системой.
- •Лекция №2 Тема: Элементы теории алгоритмов
- •1. Алфавитный оператор
- •2. Запись алгоритмов. 3. Оперативные схемы. 4. Граф-схемы алгоритмов.
- •5. Построение алгоритмов
- •Лекция №3 Тема: Элементы теории Марковских процессов
- •1. Марковский процесс
- •2. Классификация состояний
- •3. Отображение марковской цепи в виде графа
- •4. Управляемые марковские цепи
- •Лекция №4 Тема: Виды информационных систем
- •1. Понятие информации
- •1.1. Информационное поле.
- •1.2. Классификация и основные свойства единиц информации
- •2. Классификация информационных систем
- •2.1. По происхождению.
- •2. 2. По степени объективности существования.
- •По виду отображаемого объекта. Технические, биологические и др. Систем.
- •2.4. По виду формализованного аппарата представления системы (детерминированные и стохастические).
- •2.5. По степени взаимосвязи с окружением (открытые, закрытые, относительно обособленные):
- •2.6. По степени внутренней организации (хорошо организованные, плохо организованные системы и самоорганизующиеся). Хорошо организованные системы.
- •Плохо организованные системы.
- •Самоорганизующиеся системы.
- •2.7. По уровню сложности структуры (суперсложные, большие и сложные, подсистемы, элементы).
- •2.8. По уровню сложности структуры (суперсложные, большие и сложные, подсистемы, элементы); Сложность системы
- •Структурная сложность
- •Многообразие
- •Динамическая сложность
- •Случайность в сравнении с детерминизмом и сложностью
- •Задачи исследования сложных систем.
- •Задача исследования системы.
- •2. 9. По состоянию во времени (статические и динамичные). Шкалы времени
- •2.10. По обусловленности процессов управления (управляемые и самоуправляемые).
- •2.12По методам моделирования процесса развития (методы индукционного и редукционного моделирования). Лекция №5 Тема: Этапы исследования систем
- •1. Системный подход и системный анализ
- •1.1. Системный подход
- •1.2. Системные исследования
- •1.3. Системный анализ
- •2. Этапы исследования систем
- •Этап определения системы
- •2.2. Этап анализа структуры системы
- •2.3. Этап формулирования общей цели и критерия системы
- •2.4. Этап декомпозиции цели управления системой и определение потребностей в средствах управления
- •Этап выявления ресурсов и процессов, композиция целей
- •Этап прогнозирования и анализ условий развития системы
- •Этап оценки целей и средств их достижения
- •Этап отбора вариантов
- •2.9. Этап диагностики существования системы
- •2.10. Этап построения комплексной программы развития
- •2.11. Этап проектирования систем организационного управления
- •Лекция №6 Тема: Закономерности систем
- •Целостность
- •Интегративность
- •Коммуникативность
- •Иерархичность
- •5. Эквифинальность
- •6. Историчность
- •7. Закон необходимого разнообразия
- •8. Закономерность осуществимости и потенциальной эффективности систем
- •9. Закономерность целеобразования
- •Лекция №7 Тема: Уровни представления информационных систем
- •1. Методы и этапы описания систем
- •2. Неформальные методы
- •2.1. Методы мозговой атаки
- •2.2. Методы сценариев
- •2.3. Методы экспертных оценок
- •2.4. Методы типа «Дельфи»
- •3. Графические методы описания систем
- •3.1. Методы типа дерева целей
- •4. Количественные методы описания систем
- •4.1. Морфологические методы
- •4.2. Три метода морфологического исследования
- •5. Уровни описания систем
- •5.1. Высшие уровни описания систем
- •5.2. Низшие уровни описания систем
- •Лекция №8 Тема: Методы системного анализа.
- •1. Методы системного анализа
- •2. Классификация методов системного анализа
- •Методы описания исследуемого объекта
- •3. Методика системного анализа.
- •Тема: Обработка измерений при анализе систем
- •1. Метод наименьших квадратов
- •2. Сущность метода статистических испытаний (метода Монте-Карло)
- •2.1. Разыгрывание дискретной случайной величины Разыгрывание полной группы событий
- •Приближенное разыгрывание нормальной случайной величины
- •2.2. Разыгрывание двумерной случайной величины
- •Лекция №10 Тема: Этапы системного анализа
- •1.Общие положения
- •2. Содержательная постановка задачи
- •3. Построение модели изучаемой системы в общем случае.
- •4. Моделирование в условиях определенности.
- •5. Моделирование системы в условиях неопределенности
- •6. Моделирование в условиях противодействия, игровые модели.
- •Лекция № 11. Тема: Формы представления модели
- •1. Нормальная форма Коши
- •2. Системы нелинейных дифференциальных уравнений различных порядков
- •3. Графы
- •4. Гиперграфы
- •Лекция №12. Тема: Теоретико-множественное описание систем
- •1. Предположения о характере функционирования систем
- •2. Система, как отношение на абстрактных множествах
- •3. Временные, алгебраические и функциональные системы
- •4. Временные системы в терминах «вход — выход»
- •5. Входные сигналы системы.
- •6. Выходные сигналы системы.
- •Лекция №13. Тема: Динамическое описание систем
- •1. Детерминированная система без последствий
- •2. Детерминированные системы с последствием
- •3. Стохастические системы
- •4. Агрегатное описание систем
- •Лекция №14. Тема: Алгоритмы на топологических моделях.
- •1. Задачи анализа топологии
- •2. Представление информации о топологии моделей
- •3. Поиск контуров и путей по матрице смежности
- •4. Модифицированный алгоритм поиска контуров и путей по матрице смежности
- •5. Сравнение алгоритмов топологического анализа
- •6. Декомпозиция модели на топологическом ранге неопределенности
- •7. Сортировка модели на топологическом ранге неопределенности
- •Моделирование систем
- •1. Моделирование систем
- •2. Математическое моделирование
- •3. Информационное моделирование
- •4. Ситуационное моделирование
Лекция №4 Тема: Виды информационных систем
1. Понятие информации
На протяжении последнего столетия человек все больше внимания уделял вопросам информации и информационным процессам в системах. Это объясняется тем, что «информация» является универсальной категорией и всеобщим понятием, которое позволяет представлять все объекты материального и нематериального миров в качестве системы знаний.
Информация - совокупность сведений, воспринимаемых из окружающей среды, выдаваемых в окружающую среду, либо сохраняемых внутри информационной системы.
Информационный подход, используемый в исследовании систем, сформирован на основе закона теории отражения, как способа проявления внешних свойств материи, благодаря которым мы изучает все явления в природе, обществе и технике. Особую роль информация играет в системах управления для принятия оптимальных решений. Эта роль зафиксирована в теории кибернетики, как методологическая основа создания систем управления организационными структурами.
Основные положения теории систем тесно переплетаются с теорией информации, которая изучает свойства информации. К таким свойствам относятся:
атрибутные (описание объекта совокупностью количественные и качественных характеристик, параметров, данных);
функциональные (описание направления движения, развития, отношения, связи);
коммуникационные (описание процесса взаимодействия между элементами целого).
Как следует из перечисленных свойств информации, понятие «информация» вполне соответствует универсальному способу описания любой системы в качестве специального, формального языка. Поэтому информационных подход при системном анализе объектов-систем применяется для описания как внутренних свойств, связей и отношений элементов в системе, так и внешних. Описание внешних свойств элементов и системы в целом называется информационным аспектом системы.
Под информационным аспектом системы понимается ее описание в качестве информационных элементов, структуры информационных связей и отношений.
Как уже было показано в мире природы, общества и технике существует системное взаимодействие элементов, систем и сред. Всеобщая взаимосвязь и взаимозависимость всех явлений природы, общества и техники является неоспоримым фактом развития познания человека и его бытия. Например, экономические системы не могут существовать и развиваться без использования элементов природных ресурсов (экологического окружения). Технические системы созданы по принципу антроподобия, т.е. изучения физических, механических, химических и других законов движения биологической системы (человека). Таким образом, в пространстве и во времени все объекты взаимодействуют на информационном уровне, т.е. можно говорить о существовании информационного поля.
1.1. Информационное поле.
Под информационным полем понимается пространство (среда), в которой отражаются все свойства объектов материального и нематериального мира в качестве информации о них.
В физике под полем понимают материальную среду, в которой протекают процессы взаимодействия материальных объектов. Такое взаимодействие может быть организовано: на электронном уровне и называется электрическим полем, на механическом уровне и называться механическом полем, на энергетическом уровне и называться энергетическом полем, на тепловом уровне и называться тепловым полем. Следовательно, понятие «поле» определяет уровень изучения свойств объекта в процессе взаимодействие его элементов с окружением в пространстве. Любое взаимодействие элементов системы всегда сопровождается получением информации об этом взаимодействие, поэтому существование информационного поля вполне логично в материально-описательном плане. Категория «информация» является чисто материальной, т.к. есть отражение в сознании человека объектов материального мира. Такое отражение всегда имеет субъективный характер и зависит во многом от образовательного уровня самого человека его чувственного восприятия мира. Любую действительность человек воспринимает по закону отражения в качестве адекватной модели этой действительность в сознании.
Поэтому сама информация может иметь различный характер:
эмпирической, объективной, т.е. проверенной опытом и подтвержденной научной практикой;
гипотетический (в виде умозаключений);
положительный или отрицательной (относительный) и т.п.
В теории информационного поля определены важные понятия, связанные с учетом свойств информации и степени ее адекватного отражения в виде закономерностей существования информации в самом объекте исследования ( ) и отраженным, внешнем ее проявлением ( ). Между этими двумя формами проявления информации существуют количественные отношения, которые можно определить степенью адекватности (похожести) как: ∑ ∑ . Следует, что количество объективной информации (внутренней информации об объекте) всегда больше чем субъективной информации (внешняя форма описания объекта). На основе этой закономерности разрабатывается теории информационного моделирования, в которой рассматриваются принципы и методы наиболее адекватного моделирования систем.
В информационном поле информация может быть представлена различными символами, которые для человека несут смысловую нагрузку, т.е. обладают логической структурой, направленностью и объемом. Следовательно, по определению информационное поле обладает скалярной и векторной характеристиками. Скалярная характеристика позволяет определять полноту (объем) и достоверность информационного описания объекта, в зависимости от уровня предметных и междисциплинарных знаний. Скалярная характеристика информационного поля определяется объемом атрибутных свойств информации, т.е. количеством информации об объекте-системе в параметрическом виде. Векторная характеристика информационного поля позволяет описать связи взаимодействия элементов в структуре системы и взаимосвязи системы с элементами окружающих систем.
По аналогу теорий материальных полей (электрических, тепловых и т.п.) в теории информационного поля используются такие понятия, как: «вектор информации», «поток информации», «информационный потенциал» и многое другое.
Под вектором информации понимается целевая направленность информации или логическая связь между источником информации и приемником. Вектор информации имеет количественную и качественную характеристику. Векторные связи могут быть описаны в системе дифференциальными уравнениями.
Под потоком информации понимается количество информации, передаваемое (или получаемое) из (в) точки (е) информационного поля (элемента системы) в единицу времени.
Под информационным потенциалом поля понимается количественная оценка содержания, смысла информации об объекте. Величина информационного потенциала поля определяется в процессе дополнения и сочетания знаний из разных областей предметных наук. Информационный потенциал может быть представлен интегральными представлениями об объекте, а его величина рассчитана системной интегральных уравнений.
Использование информационного подхода в системном анализе позволяет определить не только состав основных элементов системы, но и выявить характер связей между элементами, относящимися к разным системам при взаимодействие систем между собой. Такой анализ позволяет создать имитационную модель взаимодействия, которая дает возможность рассмотреть все варианта принимаемых решений и выбрать наиболее оптимальный в определенных условиях. В основе построения информационной модели любого объекта лежит расчленение целого на логические элементы, которые имеют векторные информационные связи, определяющие существенные свойства самой системы, а затем определить характер взаимосвязей при взаимодействие системы и среды с помощью определения ходя бы одного общего ресурса.
Данные - представление в формальном виде конкретной информации об объектах предметной области, их свойствах и взаимосвязях, отражающая события и ситуации в этой области.
Данные представляются в виде позволяющим автоматизировать их сбор, хранение и дальнейшую обработку информационными системами.
Данные - запись в соответствующем коде.