- •Часть 1. Методологические аспекты моделирования
- •Часть 3. О методике построения математических моделей
- •Часть 4. Экспертиза в системном анализе
- •Объект и предмет исследования
- •Часть 1. Методологические аспекты моделирования
- •Понятие моделирования
- •1.2. Обобщенный процесс моделирования
- •1.3. Математические модели
- •Часть 2. Элементы теории систем
- •2.1. Система и ее компоненты
- •2.2. Строение системы
- •2.2.1. Связи в системе
- •2.2.2. Структура системы
- •2.2.3. Пространственные и временные связи
- •2.2.4. Описание системы
- •2.3. Классификация систем
- •2.3.1. Понятие классификации
- •2.3.2. Основные методы классификации
- •Иерархическая схема классификации.
- •Классификация систем по степени структурированности.
- •2.4. Системные принципы
- •2.4. Основы системного анализа
- •2.4.1. Понятие системного анализа
- •2.4.2. Этап постановки проблемы
- •2.4.3. Содержание системного анализа
- •Часть 3. О методике построения математических моделей
- •3.1. Анализ задачи
- •3.2. Этап формирования математической модели
- •3.3. Классификация математических моделей
- •3.4. Модель черного ящика
- •3.5.Теоретико-множественная модель
- •3.6. Типовые математические схемы
- •Непрерывно-детерминированные модели (d - схемы).
- •3.7. Пример построения динамической модели
- •3.8. Метод статистических испытаний (метод Монте – Карло)
- •3.9. Имитационное моделирование
- •3.10.1. Понятие нечеткого множества
- •3.10. Операции над нечеткими множествами.
- •3.10.3. Нечеткие отношения
- •3.10.4. Нечеткие и лингвистические переменные.
- •3.10.5. О построении функций принадлежности
- •3.10.6. Элементы нечетких алгоритмов
- •Стандартные графики функции принадлежности
- •Часть 4. Экспертиза в системном анализе
- •4.1. Методы проведения экспертизы в системном анализе
- •4.1.1. Основные задачи экспертизы в системном анализе
- •4.1.2. Методы коллективной генерации идей
- •4.1.3. Структуризация систем
- •4.1.4. Морфологические методы
- •4.2. Измерение
- •4.2.1. Понятие измерения
- •4.2.2. Шкалы измерений числовых показателей.
- •4.2.3. Шкала измерений нечисловых показателей
- •4.2.4. Сравнительный анализ шкал
- •4.3. Обработка экспертных измерений
- •2.4.1. Ранжировка и оценка в баллах
- •2.4.2. Исследование зависимости показателей качества, измеряемых в нечисловых шкалах
- •4.4.3. Оценка степени согласованности порядковых показателей
- •4.4.4. Проверка степени несогласованности и безразличия экспертов
- •Заключение
- •Библиография
- •Живицкая е.Н., о.П. Едемская. Системный анализ и проектирование информационных систем: Учебно-метод. Пособие. / Мн.: бгуир, 2005.
Заключение
Широко известно изречение И.Канта: «Учение о природе будет содержать науку в собственном смысле лишь в той мере, в какой может быть применена в нем математика» 1. В чем суть этой мысли? Почему математика, как мир идей, сконструированный воображением людей, и объективные законы природы находятся в столь тесной связи? Дело в том, что и законы природы и математические идеи обладают одинаковым фундаментальным свойством: на них не действует время. Законы природы существуют всегда, хотя человек может знать о них или нет. Также и математические объекты обладают «вневременным бытием». Прямая линия, квадрат, окружность и т.д. не могут быть физически изготовлены, они продукт мысли. Однако, в отличие от других мыслей они обладают тождественностью самим себе (именно в этом смысле они вечны) 2. Таким образом, в тех случаях, когда при решении вопросов удается воспользоваться математикой, в смысле использования математических моделей, мы имеем основания для уверенности в том, что найденный ответ верен.
Казалось бы, все ясно: требуется сформировать математическую модель объекта исследования и провести на ней математический эксперимент. В чем же тогда состоят встречающиеся на этом пути трудности? Конечно, требуются знания математики и неукоснительное соблюдение условий применимости математических процедур. Но проблема гораздо глубже. Необходимо осознать диалектическую связь между наукой и познаваемым миром.
Окружающий нас мир во всех своих проявлениях исключительно сложен и разнообразен. Однако, наука в целом, а математика в частности, (крайне бедные по сравнению с природой) обеспечивают достижение существенных успехов в познании окружающего нас мира. В частности, располагая математическими моделями, имеется возможность точного расчета, описания и предсказания явлений, которые часто поражают своей необычностью 3. Это противоречие объясняется тем, что наука, используя весьма бедные и грубые средства, выхватывает из действительности лишь отдельные группы проявления качества объекта исследования, игнорируя все остальное.
Иначе говоря, в борьбе за точность и универсальность результатов исследований приходится платить сокращением области их применимости. Между тем возможности науки, и в первую очередь за счет успехов математики и информатики, постоянно расширяются, в чем состоят основные преимущество и перспективы научной деятельности.
По мере развития цивилизации приходится решать все более сложные проблемы, побуждающие разрабатывать новые подходы, теории и модели. Среди них разработка теории систем и системного анализа - реакция на потребность рассмотрения объектов, как систем, обеспечивающая очередной шаг в расширении области применения науки.
Научные положения теории систем имеют большую общность, соизмеримую с современными философскими воззрениями. Ее отличительные черты характеризуются не только в масштабностью, а дают и чисто практический результат во всех сферах человеческой деятельности. В этом плане теория систем претендует на место натурфилософии 21 века .
Представленная работа, отражая мнение и взгляды ее автора и авторов использованных источников, преследует цель донести их до читателя и способствовать расширению их кругозора относительно одной из перспективных тенденций современной науки.