- •34. Экспертные виды в исследовании: содержание, виды, необходимость
- •36. Системный подход как общенаучная методология исследования: содержание и особенности применения
- •39. Системный анализ как основной метод исследования и решения сложных управленческих проблем.
- •40. Подходы и логика исследования с позиции системного анализа. Основные этапы системного анализа.
- •41. Проблемы и их особенности. Проблематика и формирование проблем.
- •42. Типология проблем. Уровни сложности проблем.
- •43. Творческий подход к решению проблемы.
- •44. Основные этапы постановки проблем. Выделение проблемы из внешней среды. Структуризация проблемы
- •47. Целевой подход в организационном управлении. Метод «дерева целей» и специфика его применения.
- •46.Цели и средства их достижения. Система ценностей как метод выбора целей. Классификация целей.
- •48.Процесс формирования множества целей. Особенности процедуры выбора целей.
- •50.Некоторые понятия теории эффективности. Эффективность. Критерии и показатели эффективности. Требования, предъявляемые к критерию эффективности.
- •51. Задачи эффективности. Метод «эффективность — стоимость» и варианты его использования.
- •52. Метод «дерева решений». Правила построения дерева и особенности применения.
- •54. Моделирование как способ научного исследования. Основные сферы применения моделей (задачи моделирования).
- •63 Принятие решений и решений проблем: общее и различие
- •64 Принятие решений как заключительный этап процесса решения проблем
- •65 Основные элементы процесса решения проблем
- •69. Организация процесса исследования. Технология исследования – содержание и этапы реализации
- •81. Организация реализации результатов исследования.
52. Метод «дерева решений». Правила построения дерева и особенности применения.
"Дерево решений – это схематичное представление проблемы принятия решений"
С помощью этого метода можно принимать решения:
1. По социальным и макроэкономическим вопросам;
2. по развитию фирмы или в банковской сфере.
Деревья решений используются также для диагностики в медицине, экономике и бизнесе.
Основное отличие деревьев решений от методов распознавания образов и моделирования состоит в том, что проводимое исследование основывается на логических рассуждениях, а не на вычислениях.
Деревья решений – это один из методов построения экспертных систем на основе правил вывода. Такие системы называются системами прямого логического вывода, так как мы начинаем с фактов, в результате приходим к тому или иному выводу.
Дерево решений позволяет представить проблему схематично и сравнить возможные альтернативы визуально
В наиболее простом виде дерево решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре. Основа такой структуры – ответы "Да" или "Нет" на ряд вопросов.
Построение дерева целей начинается с формирования главной цели. Каждую цель более высокого уровня можно представить как самостоятельную систему, включающую в себя цели более низкого уровня (подцели) как ее элементы. При этом необходимо установить полный состав подцелей. Цель второго уровня может быть расчленена на цели третьего и последующих уровней.
Признаком завершения построения дерева целей является формулировка таких целей, которые дальше не расчленяются и дают конечные результаты, определенные главной целью.
53.Моделирование: основные понятия и определения. Недостатки натурных экспериментов. Классификация моделей. Принципы, лежащие в основе моделирования.
Моделированием- называется замещение одного объекта, называемого системой, другим объектом, называемым моделью, и проведение экспериментов с моделью (или на модели), исследование свойств модели, опираясь на результаты экспериментов с целью получения информации о системе.
Система <=>Модель
Моделирование позволяет исследовать такие системы, прямой эксперимент с которыми:
а) трудно выполним;
б) экономически невыгоден;
в) вообще невозможен.
Моделирование - важнейшая сфера применения средств вычислительной техники, когда положения теории моделирования используются в различных областях науки, производства и техники. В то же время сами средства вычислительной техники являются объектами моделирования на этапе проектирования новых и модернизации старых вычислительных систем, при анализе возможности использования вычислительных систем в различных приложениях.
Объектом исследования в теории моделирования является система.
Классификация моделей:
Фактор времени: 1 . Статические модели — все зависимости отнесены к одному моменту времени и не меняются во времени в период функционирования модели. 2. Динамические модели — описывают систему управления в динамике (во времени).
Фактор неопределенности: 1. Случайные (вероятностные) модели — на выходе имеют неоднозначные значения параметров. 2. Детерминированные модели — такие модели, в которых для определенной совокупности входных значений параметров на выходе системы может быть получен единственный результат.
Фактор непрерывности моделируемых процессов: 1 . Непрерывные модели — не содержат дискретных величин, т.е. выражаются дифференциальными и интегральными уравнениями. 2. Дискретные модели — все переменные в таких моделях выражены дискретными величинами.
Тип связи между моделируемыми элементами: 1. Линейные модели — отображают состояние или функционирование системы таким образом, чтобы все взаимозависимости в ней принимались линейными; модели формулируются в виде одного или системы линейных уравнений. 2. Нелинейные модели — взаимозависимости в таких моделях выражаются нелинейными функциями.
Способ представления моделей: 1. Абстрактные (концептуальные) модели — отражают предварительные, приближенные представления о системе управления. 2. Физические модели — отражают материальные, вещественные, макетные модели и построены точно в соответствии со структурой системы управления.
