- •Н.Д. Дроздов основы системного анализа
- •Тверь, 2000 г.
- •Оглавление
- •Предисловие
- •1. Системный анализ. Определение, связь с другими научными дисциплинами
- •2. Методология системного анализа
- •2.1. Принцип системности
- •2.2. Система. Основные определения
- •2.3. Системный подход — основа методологии системного анализа.
- •2.4. Основные закономерности организации материального мира
- •А. Основы организации неживой природы
- •Б. Биологический уровень организации материи
- •В. Особенности эволюции общественных систем (особенности антропогенеза)
- •2.5. Системный анализ в исследовании социальных и экономических процессов
- •3. Моделирование. Основные понятия
- •3.1. Определение понятия «модель»
- •3.2. Классификация моделей
- •1) В зависимости от особенностей возникновения модели могут быть разделены на три группы:
- •2) В зависимости от способа описания свойств моделируемого объекта различают модели вербальные, изобразительные, аналоговые, символические.
- •3) В зависимости от способа отображения объекта различают модели аналитические и имитационные.
- •4) По отношению к управлению модели разделяются на описательные — не содержащие управлений и конструктивные.
- •6) По отношению к предметной области (по) модели делятся на независимые от по, настраиваемые на по, ориентированные на по.
- •3.3. Общие требования к моделям.
- •1) Требование адекватности модели моделируемой системе относительно совокупности характеристик, обеспечивающих достижение поставленной цели исследования.
- •3) Требование замкнутости модели.
- •6) Требование удобства.
- •3.4. Структура моделей
- •3.5. Этапы моделирования
- •3.6. Значение и содержание этапа «Постановка задачи»
- •3.7. Формализация задачи
- •3.8. Некоторые проблемы, возникающие при исследовании
- •3.8.1. Интерполяция, экстраполяция, прогнозирование.
- •3.8.2. Линейность и нелинейность
- •3.8.3. Дискретность и непрерывность
- •3.8.4. Детерминированность и случайность
- •3.9. Планирование эксперимента
- •3.10. Проверка модели
- •3.11. Анализ результатов и внедрение рекомендаций
- •3.12. Использование эвм в моделях
- •3.13. Измерительные шкалы
- •4. Субъективные проблемы исследований
- •2) Ошибки в определении цели
- •3) Пренебрежение аналитическими (дедуктивными) построениями.
- •5) Произвольная трактовка статистических данных.
- •6) Пренебрежение научным подходом к процессу принятия решения
- •5. Выбор
- •5.1 Основные положения
- •5.2 Формализация задачи принятия решения
- •5.2.1 Постановка задачи
- •5.2.2. Декомпозиция задачи принятия решения и оценка свойств альтернатив
- •5.2.3.Композиция оценок свойств и сравнение альтернатив.
- •5.3 Пример модели принятия решения в условиях неопределенности
- •5.4. Примеры решения оптимизационной задачи методом динамического программирования
- •Литература
3. Моделирование. Основные понятия
3.1. Определение понятия «модель»
Под аппаратной реализацией в системном анализе понимается моделирование поведения сложной системы и процессов принятия решения в ней, а также способы (методология) использования моделей.
Модель — способ познания мира — основной и единственный инструмент решения всех задач, возникающих перед человеком, инструмент научных исследований: анализа и синтеза.
Существует множество определений понятия «модель». Приведем некоторые из них.
(1). Любое абсолютное знание познается через бесконечную цепочку относительных истин, приближенно отражающих те или иные черты объективной реальности. Эти относительные истины и есть модели. Язык описания модели определяет её характер. На математическом языке получается математическая модель. /29/
(2). Модель является намеренно упрощенной схемой некоторой части реальной жизни, с помощью которой мы надеемся получить рекомендации к решению реальных проблем. /14/
(3). Объект М является моделью объекта А относительно некоторой системы S характеристик, если М имитирует А по этим характеристикам. /18/
Модель может применяться в одном из следующих качеств:
средства познания мира, изучения характеристик и поведения реальных объектов в различных условиях;
средства синтеза объектов с требуемыми характеристиками, заданным поведением;
средства обучения и тренировки;
средства общения (язык, письменность).
Модель строит исследователь. Модель базируется на объективных законах, но и способствует их пониманию.
Модели могут служить для достижения описательной или предписывающей цели. Описательные модели служат для лучшего понимания, объяснения объекта, предписывающие позволяют предсказать и (или) воспроизвести характеристики объекта, определяющие его поведение. Предписывающие модели всегда и описательные.
Математическая модель по мере накопления фактов перерастает в математическую теорию, которая сама начинает служить источником информации.
3.2. Классификация моделей
Существует много классификаций моделей, характеризующих свойства моделей, особенности их применения, происхождение. Понимание классификаций моделей является одним из условий их грамотного применения. При этом оказываются полезными ответить на следующие вопросы.
Какого вида (типа) модель более всего подходит для решения поставленной задачи? К какому классу относится разрабатываемая модель и в чём особенности её использования?
Приведём некоторые основные классификации.
1) В зависимости от особенностей возникновения модели могут быть разделены на три группы:
а) феноменологические, возникающие в результате наблюдения объекта, явления, его осмысливания;
б) асимптотические — их появление результат дедукции. Новая модель появляется как частный случай более общей модели. Переход от феноменологических моделей к асимптотическим характеризует определённую зрелость науки;
в) модели ансамблей — возникли в результате процесса индукции. Новая модель является обобщением или синтезом отдельных моделей. В моделях ансамблей свойство отдельных объектов исследуются с учётом взаимодействия объектов. Модели ансамблей не могут быть получены путем механического объединения моделей отдельных объектов в модель системы. При объединении объектов в систему внутренние свойства объектов могут изменяться, что особенно заметно при изучении социально-экономических систем.