- •4.Пути совершенствования систем с управлением.
- •1.Оптимизация численности управляющего персонала.
- •2.Использование новых способов организации работы су
- •3.Применение новых методов решения управленческих задач
- •18.Основные типы шкал используемых при измерениях: шкалы номинального типа; шкалы порядка; шкалы интервалов.
- •19.Основные типы шкал используемых при измерениях: шкалы отношений; шкалы разностей; абсолютные шкалы.
- •14. Принципы системного анализа: принцип конечной цели; принцип измерения; принцип эквифинальности; принцип единства; принцип связности.
- •Принцип иерархии
- •Принцип функциональности
- •Принцип конечной цели
- •15. Принципы системного анализа: принцип модульности; принцип иерархии; принцип функциональности; принцип развития; принцип децентрализации; принцип неопределенности. Принцип модульного построения
- •Принцип развития
- •Принцип децентрализации
- •Принцип неопределенности
- •8.Определить понятия: элемент сложной системы как «черного ящика»; подсистема; внешняя среда; характеристика элемента; свойства элемента.
- •10. Определить понятия: процесс; эффективность процесса; критерий эффективности; состояние системы; структура системы.
- •11.Определить понятие «моделирование системы». Цели моделирования. Функциональные, информационные и поведенческие модели информационных систем.
- •20.Разновидности методов качественного оценивания сложных систем. Методы экспертного оценивания: метод ранжирования.
- •21. Разновидности методов качественного оценивания сложных систем. Методы экспертного оценивания: метод парного сравнения.
- •22. Разновидности методов качественного оценивания сложных систем. Методы типа Дельфи.
- •Методы типа дельфи
- •23. Разновидности методов качественного оценивания сложных систем. Методы типа дерева целей.
- •Методы типа дерева целей.
- •3.Подсистемы и структура системы с управлением. Основные функции системы управления (управляющая система и система связи).
- •6. Задачи системного анализа (декомпозиция, анализ, синтез)
- •26. Виды критериев качества систем
- •1. Две части системного анализа, как отрасли науки. Два основных принципа системного анализа. Обобщенное определение системного анализа. Что является результатом системного анализа.
- •5. Общая цель автоматизации управления организационно-техническими системами. Направления, за счет которых достигается повышение эффективности функционирования объекта управления.
- •2. Сущность автоматизации управления в сложных системах. Что понимается под управлением сложной системой. Разновидности задач управления.
- •9. Определить понятия: закон функционирования, цель функционирования; показатель; разновидности внутренних связей системы.
- •16. Структура системного анализа: общий подход к решению проблем как цикл.
- •17. Определить понятия «оценка» и «оценивание». Этапы оценивания сложных систем. Сущность метода экспертных оценок. Два класса трудноформализуемых проблем.
- •27. Показатели и критерии эффективности функционирования систем.
- •28. Принятие решений в условиях определенности
- •29. Принятие решений в условиях риска (вероятностной определенности).
- •30. Принятие решений в условиях неопределенности
6. Задачи системного анализа (декомпозиция, анализ, синтез)
Системный анализ – это методология общей теории систем, заключающаяся в исследовании любых объектов посредством представления их в качестве систем, проведения их структуризации и последующего анализа.
Основными задачами системного анализа являются:
· задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов;
· задача анализа состоит в нахождении различного рода свойств системы, ее элементов и окружающей среды с целью определения закономерностей поведения системы;
· задача синтеза состоит в том, чтобы на основе знаний о системе, полученных при решении задач, создать модель системы, определить ее структуру, параметры, обеспечивающие эффективное функционирование системы, решение задач и достижение поставленных целей.
Задачи системного анализа – декомпозиция, анализ, синтез. В рамках каждой из этих задач выделяются процедуры. Напр., задача декомпозиции включает наблюдение изменения свойств системы. В задачах анализа и синтеза выполняется процедура оценки свойств, кот. Реализуют заданные законы преобразования информации. Тем самым вводятся различные определения эквивалентности систем, что делает возможным постановку задачи оптимизации.
Задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов. Часто задачу декомпозиции рассматривают как составную часть анализа.
Задача анализа состоит в нахождении различного рода свойств системы или среды, окружающей систему. Целью анализа может быть определение закона преобразования информации, задающего поведение системы. В последнем случае речь идет об агрегации (композиции) системы в один-единственный элемент.
Задача синтеза системы противоположна задаче анализа. Необходимо по описанию закона преобразования построить систему, фактически выполняющую это преобразование по определенному алгоритму. При этом должен быть предварительно определен класс элементов, из которых строится искомая система, реализующая алгоритм функционирования.
7. Что понимается под сложной кибернетической системой в рамках системного анализа. Три признака характеризующие сложную систему (свойство робастности, наличие неоднородных связей и эмерджентность). Классификация сложных систем: искусственные и естественные системы; открытые и замкнутые информационные системы.
В рамках изучаемой дисциплины под сложной кибернетической системой понимается реальный объект с управлением и его отображение в сознании исследователя как совокупность моделей, адекватная решаемой задаче.
Системы принято подразделять на физические и абстрактные, динамические и статические, простые и сложные, естественные и искусственные, с управлением и без управления, непрерывные и дискретные, детерминированные и стохастические, открытые и замкнутые.
Деление систем на физические и абстрактные позволяет различать реальные системы (объекты, явления, процессы) и системы, являющиеся определенными отображениями (моделями) реальных объектов.
Для реальной системы может быть построено множество систем - моделей, различаемых по цели моделирования, по требуемой степени детализации и по другим признакам.
Например, реальная ЛВС, с точки зрения системного администратора, - совокупность программного, математического, информационного, лингвистического, технического и других видов обеспечения, с точки зрения противника, - совокупность объектов, подлежащих разведке, подавлению (блокированию), уничтожению, с точки зрения технического обслуживания, - совокупность исправных и неисправных средств.
Деление систем на простые и сложные (большие) подчеркивает, что в системном анализе рассматриваются не любые, а именно сложные системы большого масштаба. При этом выделяют структурную и функциональную (вычислительную) сложность.
Общепризнанной границы, разделяющей простые, большие и сложные системы, нет. Однако условно будем считать, что сложные системы характеризуются тремя основными признаками: свойством робастности, наличием неоднородных связей и эмерджентностью.
Во-первых, сложные системы обладают свойством робастности - способностью сохранять частичную работоспособность (эффективность) при отказе отдельных элементов или подсистем. Оно объясняется функциональной избыточностью сложной системы и проявляется в изменении степени деградации выполняемых функций, зависящей от глубины возмущающих воздействий. Простая система может находиться не более чем в двух состояниях: полной работоспособности (исправном) и полного отказа (неисправном).
Во-вторых, в составе сложных систем кроме значительного количества элементов присутствуют многочисленные и разные по типу (неоднородные) связи между элементами. Основными типами считаются следующие виды связей: структурные (в том числе иерархические), функциональные, каузальные (причинно-следственные, отношения истинности), информационные, пространственно-временные. По этому признаку будем отличать сложные системы от больших систем, представляющих совокупность однородных элементов, объединенных связью одного типа.
В-третьих, сложные системы обладают свойством, которое отсутствует у любой из составляющих ее частей. Это интегратив-ность (целостность), или эмерджентностъ. Другими словами, отдельное рассмотрение каждого элемента не дает полного представления о сложной системе в целом. Эмерджентность может достигаться за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.
