32. Общая классификация методов познания.

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

Индукция – движение мысли от единичного к общему.

Дедукция – восхождение процесса познания от общего к единичному.

Аналогия – установление сходства в некоторых сторонах, свойствах и отношениях между нетождественными объектами, на основании чего делается соответствующий вывод – умозаключение по аналогии. Аналогия дает вероятностное знание.

Анализ – реальное или мысленное разделение объекта на составные часта.

Синтез – их объединение в единое целое.

Типология - в основе расчленение систем объектов и их группировка с помощью обобщённой, идеализированной модели или типа.

Сравнение - сопоставление изучаемых данных и фактов.

33. Исследование и проектирование целей и функций управления.

Функции управления- однородный вид деятельности, объективно необходимый для реализации целей функционирования и выделения по определенному признаку. Выделяют общие и специфические функции управления:

1. Общие: планирование, организация, регулирование, контроль, учет;

2. Специфические: управление основными производственными процессами, вспомогательными и обслуживающими процессами, управление технической подготовкой производства, управление сбытом и тп.

Алгоритм проектирования целей:

1. Исследование предназнач. Общ. Цели организации;

2. Формирование конечных целей;

3. Оценка (ранжирование целей);

4. Построение дерева целей

5. Исследование и формирование количественных целей;

6. Оценка степени достижение количественных и качественных целей.

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.