Прикладные классификации МФПС

⇐ ПредыдущаяСтр 14 из 20Следующая ⇒

Для удобства выбора методов решения реальных практических задач на базе математических направлений развиваются прикладные и предлагаются их классификации.

Так, существуют различные классификации экономико-математических методов, которые включают прикладные направления, базирующиеся, в основном, на использовании аналитических и статистических представлений. Однако некоторые из них (модели объемного и календарного планирования, потоковые модели) используют графические методы (сетевое моделирование), а иногда для предварительного описания задачи - теоретико-множественные представления.

Когда начали широко развиваться автоматизированные системы сбора, хранения и поиска информации разного рода, появилась потребность в разработке классификаций методов работы с информационными массивами. Эти классификации, напротив, базируются на использовании методов дискретной математики, и в основном графических и теоретико-множественных представлений с элементами математической логики.

Классификации, ориентированные на прикладные направления, можно сопоставить с классификациями математических методов. При выборе метода моделирования для постановки принципиально новых задач с большой начальной неопределенностью удобно связать классификацию методов формализованного представления с классификацией систем.

Следует оговорить, что любая классификация методов всегда может быть подвергнута критике. Однако, понимая условность классификации, ее все же нужно создавать. Желательно, чтобы такую классификацию формировал коллектив, разрабатывающий и применяющий модель или методику системного анализа. Это позволит ему в более сжатые сроки выбрать методы моделирования для выполнения того или иного этапа методики системного анализа.

Все методы современной математики не может знать глубоко ни один специалист, однако при выборе метода важно понимать особенности того или иного направления и возможности его использования, а, выбрав метод, пригласить соответствующих специалистов, владеющих им. Выбор метода зависит от предшествующего опыта разработчиков и управленческих работников. Ошибки в выборе методов моделирования на начальных этапах постановки задачи могут существенно повлиять на дальнейший ход работ, затянуть их или привести в тупик, когда решение вообще не будет получено.

Специалист по системному анализу должен понимать, что любая классификация условна. Она лишь средство, помогающее ориентироваться в огромном числе разнообразных методов и моделей. Поэтому разрабатывать классификацию нужно обязательно с учетом конкретных условий, особенностей моделируемых систем (процессов принятия решений) и предпочтений лиц, принимающих решение (ЛПР), которым можно предложить выбрать классификацию.

Следует также оговорить, что новые методы моделирования часто создаются на основе сочетания ранее существовавших классов методов.

Так, методы, названные комплексированными (комбинаторика, топология) начинали развиваться параллельно в рамках линейной алгебры, теории множеств, теории графов, а затем оформились в самостоятельные направления.

Существуют также новые методы, базирующиеся на сочетании средств МАИС и МФПС. Эта группа методов представлена на рис. 4.7в в качестве самостоятельной группы методов моделирования, обобщенно названной специальными методами.

Наибольшее распространение получили следующие специальные методы моделирования систем:

Имитационное динамическое моделирование - System Dynamics Symulation Modeling. Предложено Дж. Форрестером (США) в 50-х гг. ХХ в., использует удобный для человека структурный язык, помогающий выражать реальные взаимосвязи, отображающие в системе замкнутые контуры управления, и аналитические представления (линейные конечно-разностные уравнения), позволяющие реализовать формальное исследование полученных моделей на ЭВМ с использованием специализированного языка DYNAMO.

Ситуационное моделирование. Идея предложена Д.А. Поспеловым, развита и реализована на практике Ю.И. Клыковым и Л.С. Загадской (Болотовой). Это направление базируется на отображении в памяти ЭВМ и анализе проблемных ситуаций с применением специализированного языка, разрабатываемого с помощью выразительных средств теории множеств, математической логики и теории языков.

Структурно-лингвистическое моделирование. Подход возник в 70-е гг. хх в. в инженерной практике и основан на использовании для реализации идей комбинаторики структурных представлений разного рода, с одной стороны, и средств математической лингвистики, с другой. В расширенном понимании подхода в качестве языковых (лингвистических) средств используются и другие методы дискретной математики, языки, основанные на теоретико - множественных представлениях, на использовании средств математической логики, математической лингвистики.

Теория информационного поля и информационный подход к моделированию и анализу систем.

Концепция информационного поля предложена А.А. Денисовым и основана на использовании для активизации интуиции ЛПР законов диалектики, а в качестве средства формализованного отображения - аппарата математической теории поля и теории цепей. Этот подход для краткости в последующем назван информационным, поскольку в его основе лежит отображение реальных ситуаций с помощью информационных моделей.

Метод постепенной формализации задач и проблемных ситуаций с неопределенностью путем поочередного использования средств МАИС и МФПС.

Этот подход к моделированию самоорганизующихся (развивающихся) систем был первоначально предложен на базе концепции структурно-лингвистического моделирования, но в последующем стал основой практически всех методик системного анализа.

Классификация методов моделирования, подобная рассмотренной, помогает осознанно выбирать методы моделирования и должна входить в состав методического обеспечения работ по проектированию сложных технических комплексов, по управлению предприятиями и организациями. Она может развиваться, дополняться конкретными методами, т. е. аккумулировать опыт, накапливаемый в процессе проектирования и управления.

Модели в системном анализе

Модели в системном анализе занимают центральное место. Они помогают представить систему в удобном для исследования виде и выступают в качестве основного инструмента проектирования. В зависимости от стадии и целей исследования или проектирования применяются аксиологическое или каузальное представления системы.

Аксиологическое представление системы – это отображение системы в терминах целей и функций (функционалов), связывающих цели со средствами их достижения.

Каузальное представление системы – это описание системы в терминах влияния одних переменных на другие.

Сложно выстроить порядок применения того или иного представления. Обычно представление системы начинается с идентификации целевых выходов (y). Затем выясняются входные факторы, оказывающие существенное влияние на целевые выходы. При этом важно сразу разделить входы на три группы: возмущения (x), управления (u) и помехи (ε ). После этого выясняется наличие побочных эффектов – нецелевых выходов, оказывающих значимое влияние на окружающую среду.

Аксиологическое представление позволяет оценить (спроектировать) возможности и средства влияния на выходы системы со стороны субъекта.

Примеры:

1. “Дерево целей”.

2. Кибернетическая модель y = F(u).

Каузальное (от cause - причина) представление подразумевает установление причинно-следственных отношений в терминах «вход-выход», а также оценку влияния элементов системы друг на друга (без употребления понятий цели и средств ее достижения). При этом будущее состояние системы определяется ее предыдущими состояниями и воздействиями среды, в том числе и со стороны субъекта управления.

⇐ Предыдущая 9 10 11 12 131415 16 17 18 Следующая ⇒