30 Общая классификация методов исследования

Общая классификация методов исследования.

Эвристические методы

Методы экспертных оценок

Методы научного познания

дедукция

синтез

анализ

индукция

аналогия

типология

сравнение

индивидуальные

коллективные

анкетирование

Аналитический обзор

Метод комиссии

Морфологический анализ

интервью

Метод сценария

Мозговой штурм

Метод делфи

Деловые игры

Паттен

Метод научного познания – система действий по объективному познанию явлений, любых объектов и процессов.

Метод исследования – инструмент для решения научных задач, с целью установления закономерностей или знаний в численном выражении по процессам, технологиям, явлениям.

2 Класса методов:

Формальные методы познания опираются на точные, абстрактные языки, модели и анкеты.

Эвристические методы – специальные логические способы решения задач, построенных на методах научного познания и использования специальных правил, приемов, упрощений.

Эвристическая модель направлена на то, чтоб избежать ошибок при проведении исследования.

Формальные методы:( аналитические методы)

1. вероятностно-статистические выводы

2. методы исследования операций (мат. Программирование, статистическое программирование, сетевые модели, методы теории игр, теория массового обслуживания)

3. методы теории принятия решений

4. методы математической логики

5. математическое и имитационное моделирование.

34 Моделирование экономических систем. Принцип неопределенности

Классификация систем массового обслуживания

Модели СМО могут быть детерминированными или вероятностными

Исследование СМО – заключается в нахождении показателей, характеризующих качество и условия работы обслуживающей системы и показателей, отражающих эконом последствия применения решений

Уровень развития науки характеризуется опред-ми, совместными ограничениями на обоснованность результатов и их общность.

Можно условно разделить науки в пространственных критериях: область рез-ов ии область их применения (адекватность)(рис 1)

Простейший анализ показывает, что произведение областей применимости и областей результатов не превосходит некоторую константу, то есть увеличение 1-госомножителя приводит к снижению другого.

35 Теория массового обслуживания в исследовании процессов управления

Теория массового обслуживания в исследованиях процессов управления(ТМО) – это область прикладной математики, занимающаяся анализом процессов в системах производства, обслуживания, управления, в которых однородные события повторяются многократно. Основная задача ТМО сводится к определению оптимального соотношения между входным потоком требований и числом обслуживающих каналов, при котором общие суммарные затраты минимальны.

Очередь

В ходной поток требований Канал

Выходной поток

Общие суммарные затраты складываются из затрат обслуживания и затрат ожидания, причём по мере улучшения сервиса затраты обслуживания увеличиваются, а затраты ожидания уменьшаются. СМО (система массового обслуживания) можно описать с помощью следующих элементов:

• Входной поток требований характеризуется вероятностным законом распределения моментов поступления требований системы и количеством требований в каждом поступлении. В настоящее время теоретически наиболее разработанной и удобной в практическом применении методы решения таких задач, в которых поток требований является простейшим (пуассоновским).

Пуассоновский поток обладает 3 свойствами:

1. Стационарностью – постоянным количеством событий в единицу времени

2. Отсутствие последействия – независимость количества событий после любого момента времени от количества событий до него

3. Ординарность – практическая невозможность одновременного поступления нескольких требований.

Для простейшего случая частота наступления событий подчиняется закону Пуассона

Р_к(t)=

Вероятность того, что произойдёт к-событий, где лямбда – количество событий в единицу времени (интенсивность потока). Пуассоновский поток заявок удобен при решении задач ТМО. Простейшие потоки редки на практике, однако многие моделируют потоки допустимо рассматривать как простейшие

• Дисциплина очереди описывает порядок обслуживания требований системы, длина очереди может быть ограниченной или неограниченной. Правила постановки в очередь, а также по другим приоритетам

• Механизм обслуживания характеризуется продолжительностью процедур обслуживания и количеством одновременно обслуживаемых требований. Время обслуживания требований к системе является случайной величиной и обычно описывается экспоненциальным законом распределения. Вероятность того, что время обслуживания не превосходит некоторые величины t проверяется выражением:

F(t)=1-

µ – величина обратная времени обслуживания. Введём параметр a – коэффициент загрузки системы или среднее число каналов, которое необходимо иметь, чтобы обслужить в единицу времени все поступающие требования:

а=λ**t_{обслуживания}

λ – среднее число требований, поступающих в единицу времени, µ – среднее число требований, удовлетворяемых в единицу времени, t обслуживания – среднее время обслуживания 1 каналом 1 требования. Если а меньше количества каналов обслуживания, то очередь не может расти безгранично, т.о. число обслуживающих каналов должно быть больше среднее числа каналов, необходимых для того, чтобы за единицу времени обслужить все поступающие требования.