- •Алфавітний покажчик
- •Агрегирование и эмержентность систем
- •Алгоритм – образ будущей деятельности
- •Алгоритм декомпозиции
- •Алгоритм проведения системного анализа
- •Блок-схема системы передачи информации
- •Большие и сложные системы
- •В чем заключается закономерность иерархической упорядоченности систем? Приведите примеры применения данной закономерности.
- •В чем заключается смысл моделирования как метода научного познания?
- •В чем заключаются особенности имитационного и машинного моделирования?
- •В чем ограничены возможности механизации?
- •В чем различие между полностью формализованным и не полностью определенным алгоритмом?
- •В чем состоит условие физической реализуемости динамической модели?
- •Виды агрегирования
- •Виды неопределённостей в измерениях
- •Внедрения результатов системного анализа
- •Возникновение и развитие системных представлений в практической деятельности человека
- •Второе определение системы
- •Выбор в условиях неопределённости
- •Выбор в условиях статистической неопределённости
- •Подведем итог
- •Выбор. Человеко-машинные системы выбора
- •Гибкость систем.
- •Групповой выбор
- •Дайте определение понятий: внешняя среда, надсистема, подведомственные системы, система в целом. Поясните их взаимосвязь
- •Дать толкование понятию «Окружающая среда»
- •Декомпозиция и агрегирование в системных исследованиях
- •Динамика моделей
- •Динамические модели системы
- •Дифференциальная энтропия
- •Достоинства и недостатки идеи оптимизации
- •Знаковые модели и сигналы
- •Знания. Разновидность знаний
- •По природе
- •По степени научности
- •По местонахождению
- •Идентификация математических моделей. Идентификация как наука.
- •Результаты наблюдений
- •Множество моделей-кандидатов
- •Возможные причины несоответствия моделей
- •Идентификация как наука
- •Иерархия моделей систем
- •Измерительные шкалы
- •Измерительные шкалы. Порядковые шкалы
- •Измерительные шкалы. Шкала наименований
- •Результаты наблюдений
- •Множество моделей-кандидатов
- •Возможные причины несоответствия моделей
- •Идентификация как наука
- •Измерительные шкалы. Шкалы отношений
- •Информационные аспекты систем
- •Искусственные и естественные системы
- •Какие системные процессы изучает кибернетика?
- •Какие системные процессы изучает синергетика?
- •Какие функции выполняет модель в деятельности человека?
- •Какова связь между вторым определением системы и ее структурной схемой?
- •Каково главное отличие между познавательной и прагматическими моделями?
- •Каковы основные события в развитии системных представлений в течении последних 150 лет?
- •Каковы особенности мышления позволяют утверждать, что оно системно?
- •Каковы причины того, что модели изменяются со временем
- •Каковы типы моделей знаний, их характеристики?
- •Каковыми признаками должна обладать часть системы, чтобы ее можно было назвать элементом?
- •Классификация систем
- •Классификация систем по описанию оператора и способу управления.
- •Классификация систем по описанию переменных
- •Классификация систем по происхождению
- •Количество информации. Свойство количества информации. Единицы измерения информации
- •Конфигуратор. Разновидности языка конфигуратора
- •Критериальный язык описания выбора Критериальный язык описания выбора
- •Математическое и компьютерное моделирование
- •Материальные модели в виде подобия
- •К условным моделям относят знаковые модели, которые подразделяются на два вида:
- •Методы генерирования альтернатив
- •Многократный выбор
- •Модели систем. Первое определение системы Модель "Черного ящика"
- •Модель состава системы
- •Структурная модель системы
- •Модель «черный ящик». Сложности построения модели «черн. Ящик»
- •Модель состава системы. Сложность построения модели состава системы
- •Модель структуры системы
- •Модель структуры системы. Сложности построения модели структуры
- •Может ли какой-нибудь объект или явление быть несистемным? Обоснуйте ответ
- •Назовите главное условие автоматизации?
- •Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Описание ситуации в «нечетких» представлениях
- •Опишите три способа повышения производительности труда механизация
- •Автоматизация
- •Кибернетизация
- •Определите понятие модели
- •Оптимизационный выбор
- •Основные положения теории информации
- •Основные признаки развивающихся систем
- •Отношения и структуры
- •Охарактеризуйте историю развития системных представлений
- •Охарактеризуйте понятия «системный анализ» и «системный подход». В чем заключаются принципы системного подхода?
- •Первое определение системы
- •Перечислите основные признаки системы
- •Перечислить некоторые типы классификаций систем !!! Білети №52-54 !!!
- •Познавательные и прагматические модели
- •Понятие «лингвистическая модель».
- •Наиболее важные свойства моделей, в том числе лингвистических.
- •Понятие «проблемная ситуация»
- •Понятие гетерогенной и гомогенной структур систем
- •Понятие модели системы
- •2.1. Множественность моделей системы
- •2.2. Первое определение системы
- •2.2.1. Определение
- •2.2.2. Проблемы и системы
- •Существуют такие модели систем:
- •Понятие об эволюционном моделировании и генетических алгоритмах
- •Понятие субъективных и объективных целей существования систем
- •Понятие эмерджентности
- •Представление знаний
- •Приведите аргументы в пользу системности материи?
- •Пропускная способность Гауссова канала святи
- •Различие между большими и сложными системами
- •Разновидности классификаций систем
- •Разновидности неопределённостей
- •Разновидности отбора
- •Системность – всеобщее свойство материи и познания
- •Соответствие и различие между моделью и действительностью
- •Соответствие между моделью и действительностью: конечность, упрощенность, приближенность, адекватность, истинность моделей
- •Способы воплощения моделей. Абстрактные модели
- •Способы реализации моделей
- •Способы решения многокритериальных задач
- •Статистические измерения. Методы обработки экспериментальных данных
- •Статические и динамические модели
- •Структура системы. Разновидности структур систем
- •Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •Теория игр. Общее представление
- •Типы сигналов. Реализация сигналов
- •Три ветви науки, изучающие системы
- •Условия реализации свойств моделей
- •Соответствие между моделью и действительностью
- •Формальная и содержательная модели
- •Функционирование и развитие систем
- •Цель как модель
- •Частотно временное представление сигналов
- •Классические частотно-временные представления.
- •Что заставляет нас пользоваться моделями объектов вместо самих объектов?
- •Что называется алгоритмом?
- •Что необходимо для перехода от моделей лингвистических к моделям математическим?
- •Что общего и в чем различие между понятием элемента и его моделью «черного ящика»?
- •Что представляет собой сетевая структура? в каких случаях применяются сетевые структуры? Какие понятия используются при применении сетевых моделей?
- •Что такое интегрировать модели?
- •Что такое категория, функтор?
- •Что такое проблемная ситуация?
- •Что такое системный анализ?
- •Шкала интервалов
- •Шкала отношений в измерении
- •Эволюция моделей
- •Эксперимент и модель. Активный эксперимент
- •Эксперимент и модель. Пассивный эксперимент
- •Экспертный выбор
- •Энтропия и ее свойства
- •Этапы компьютерного моделирования объектов и явлений
- •Разработка компьютерной модели для проведения эксперимента:
- •Компьютерный эксперимент:
- •Этапы системного анализа
- •Этика в системном анализе
- •Язык функции выбора
- •7.6 Иллюстрация различных аксиом, накладываемых на функции выбора
Компьютерный эксперимент:
исследование модели;
анализ полученных результатов на соответствие цели моделирования;
уточнение модели.
Компьютерный эксперимент включает в себя исследование модели в соответствии с поставленной целью.
Конечная цель моделирования — принятие решения, которое должно быть выработано на основе всестороннего анализа результатов моделирования. Анализ полученных результатов на соответствие цели моделирования — решающий этап для дальнейшей работы. Если результаты не соответствуют целям поставленной задачи, значит, на предыдущих этапах были допущены ошибки. Если такие ошибки выявлены, то требуется уточнение (корректировка) модели. Корректировка может быть незначительной в рамках проведения самого эксперимента или существенной, требующей возврата к предыдущим этапам. Процесс повторяется до тех пор, пока результаты не будут удовлетворять цели моделирования и их можно будет использовать для принятия решений.
Этапы системного анализа
При системном анализе объектов, процессов, явлений необходимо пройти (в указанном порядке) следующие этапы системного анализа:
1. Обнаружение проблемы (задачи).
2. Оценка актуальности проблемы.
3. Формулировка целей, их приоритетов и проблем исследования.
4. Определение и уточнение ресурсов исследования.
5. Выделение системы (из окружающей среды) с помощью ресурсов.
6. Описание подсистем (вскрытие их структуры), их целостности (связей), элементов (вскрытие структуры системы), анализ взаимосвязей подсистем.
7. Построение (описание, формализация) структуры системы.
8. Установление (описание, формализация) функций системы и ее подсистем.
9. Согласование целей системы с целями подсистем.
10. Анализ (испытание) целостности системы.
11. Анализ и оценка эмерджентности системы.
12. Испытание, верификация системы (системной модели), ее функционирования.
13. Анализ обратных связей в результате испытаний системы.
14. Уточнение, корректировка результатов предыдущих пунктов.
Этика в системном анализе
В заключение затронем еще один раздел "теории практики", посвященный вопросам этики, т.е. морали и нравственности. Рассмотрение этих проблем неизбежно: не бывает этически нейтральных системных исследований. Дело не просто в том, что, как только заходит речь о субъективных целях и средствах их достижения, мы автоматически оказываемся причастными к проблемам этики (например, технократические и гуманистические парадигмы) В "теории практики" основной акцент делается на этике самих системных исследований.
С одной стороны, системные исследования имеют много общих черт с "обычными" научными исследованиями, в том числе и много общих этических норм: научная добросовестность, честность, объективность, преданность истине, требовательность к собственной компетентности, нормы общения с коллегами по профессии. С другой стороны, в системном анализе кроме истин фактических ("научных") необходимо учитывать человеческие ценности, психологические моменты отношений между людьми, плохо изученные и далекие от формализации интересы конкретных людей. Это заметно усиливает значение этических аспектов в поведении системного аналитика.
Например, одна из опасностей ("ловушек") в системном анализе состоит в навязывании системным аналитиком своего мнения лицу, принимающему решения. Этика поведения системного аналитика состоит в том, чтобы не быть "серым кардиналом", т.е.:
не скрывать альтернатив, которые почему-либо не нравятся ему самому; доводить и такие альтернативы до сведения лица, принимающего решения;
явно сообщать о предположениях, лежащих в основе полученных заключений;
обращать внимание лица, принимающего решения, на устойчивость или чувствительность альтернатив к изменениям условий.
В чем-то системный аналитик должен идти на компромиссы. Например, только для того, чтобы завоевать доверие заказчика, ему следует включать в модели детали, которые тот считает существенными, хотя сам аналитик придерживается противоположного мнения. Однако далеко не всегда компромиссы столь безболезненны и столь позволительны. Например, требуется определенная смелость, чтобы предложить ответственному лицу альтернативу, которая заведомо встретит его негативную реакцию, хотя анализ показывает ее высокую эффективность.
Системный аналитик оказывается перед этическим выбором, когда его принципы противоречат принципам заказчика. М.Дрор формулирует несколько этических правил для системного аналитика в такой ситуации:
не работать на клиента, не дающего доступа к информации и не позволяющего публиковать результаты;
отказываться выполнять анализ только для обоснования уже принятого решения;
не работать на клиента, чьи цели и ценности противоречат гуманистическим целям и ценностям, а также собственным убеждениям аналитика.
Категоричность этих правил в процессе реализаций наталкивается на так называемые "сложности жизни". Этика вообще дело не принудительное, а добровольное. Например, известный кибернетик С. Вир выполнял системные исследования проблем Чили по заказу правительства Альенде, но отказался работать по приглашению Пиночета, хотя ему после этого приходилось принимать меры личной безопасности. Однако сложности могут быть заложены даже не в персональных проблемах.
Исследования многих систем, обобщенные в частности Р.Черчменом, показали, что реальные системы на деле служат не тем целям, ради которых они были созданы, а целям людей, работающих в данной системе. В качестве примеров приводятся отрасли промышленности, в работе которых интересы производителей стоят выше интересов потребителей; система торговли, в которой интересы продавцов выше интересов покупателей; можно привести аргументы за то; что в больницах интересы врачей часто выше интересов больных, а в вузах интересы преподавателей выше интересов студентов. Быть может, "эгоизм систем" столь же естествен и необходим, как и эгоизм личности? И вопрос состоит в том, как вести себя с системой, "эгоизм" которой выходит за "разумные рамки".
Безоговорочный отказ работать на "неэтичную" систему не всегда оправдан. Бывают случаи, когда имеется надежда, что такая работа может изменить этику системы к лучшему.