Análise de sistema - método científico cognição, que é uma sequência de ações para estabelecer conexões estruturais entre os elementos dos sistemas complexos em estudo - técnicos, econômicos, etc. É baseado em um complexo de métodos científicos gerais, experimentais, científicos naturais, estatísticos e matemáticos. É realizado com tecnologia informática moderna. O resultado pesquisa de sistemasé, via de regra, a escolha de uma alternativa muito específica: um plano de desenvolvimento, um sistema técnico, uma região, uma estrutura comercial, etc. Portanto, as origens da análise de sistemas e seus conceitos metodológicos residem nas disciplinas que lidam com problemas de tomada de decisão: teoria das operações e teoria geral da gestão e abordagem sistêmica.

O objetivo da análise de sistemas é agilizar a sequência de ações na resolução de grandes problemas, com base em uma abordagem sistêmica. Na análise de sistemas, a resolução de problemas é definida como uma atividade que mantém ou melhora as características de um sistema. As técnicas e métodos de análise de sistemas visam apresentar opções alternativas para a resolução de um problema, identificando o grau de incerteza de cada opção e comparando as opções de acordo com a sua eficácia.

A análise do sistema é baseada em vários princípios gerais, incluindo:

o princípio da sequência dedutiva - uma consideração sequencial do sistema em etapas: do ambiente e das conexões com o todo às conexões entre as partes do todo (veja as etapas da análise do sistema com mais detalhes abaixo);

o princípio da consideração integrada - cada sistema deve ser integral como um todo, mesmo quando se consideram apenas subsistemas individuais do sistema;

o princípio da coordenação de recursos e revisão de metas, atualizando o sistema;

o princípio do não conflito - ausência de conflitos entre as partes do todo, levando a um conflito entre os objetivos do todo e da parte.

2. Aplicação de análise de sistemas

O escopo de aplicação dos métodos de análise de sistemas é muito amplo. Existe uma classificação segundo a qual todos os problemas aos quais os métodos de análise de sistemas podem ser aplicados são divididos em três classes:

problemas bem estruturados ou formulados quantitativamente, nos quais as dependências significativas são muito bem compreendidas;

problemas não estruturados ou expressos qualitativamente, contendo apenas uma descrição dos recursos, características e características mais importantes, cujas relações quantitativas são completamente desconhecidas;

problemas mal estruturados ou mistos que contêm elementos qualitativos e aspectos pouco conhecidos e incertos que tendem a dominar.

Para resolver problemas quantitativos bem estruturados, utiliza-se a conhecida metodologia de pesquisa operacional, que consiste na construção de um modelo matemático adequado (por exemplo, problemas de programação linear, não linear, dinâmica, problemas de teoria das filas, teoria dos jogos, etc. ) e aplicando métodos para encontrar as ações intencionais da estratégia de controle ideal.

A utilização de métodos de análise de sistemas para resolver estes problemas é necessária, em primeiro lugar, porque no processo de tomada de decisão é necessário fazer uma escolha em condições de incerteza, que é causada pela presença de fatores que não podem ser estritamente quantificados. Neste caso, todos os procedimentos e métodos visam especificamente propor soluções alternativas para o problema, identificando o grau de incerteza para cada uma das opções e comparando as opções de acordo com determinados critérios de desempenho. Os peritos apenas preparam ou recomendam soluções, enquanto a tomada de decisões permanece da competência do funcionário (ou órgão) relevante.

Os sistemas de apoio à decisão são usados ​​para resolver problemas pouco estruturados e não estruturados.

Tecnologia para resolver tais tarefas complexas pode ser descrito pelo seguinte procedimento:

formulação da situação problema;

definição de metas;

definição de critérios para cumprimento de metas;

construir modelos para justificar decisões;

procure uma solução ótima (permissível);

acordo sobre a decisão;

preparar uma solução para implementação;

aprovação da decisão;

gestão da implementação da solução;

verificar a eficácia da solução.

O procedimento central na análise de sistemas é a construção de um modelo (ou modelos) generalizado que reflita todos os fatores e relações da situação real que podem surgir no processo de implementação de uma decisão. O modelo resultante é examinado para determinar a proximidade do resultado da aplicação de uma ou outra das opções alternativas à desejada, os custos comparativos dos recursos para cada opção e o grau de sensibilidade do modelo a diversas influências externas.

A pesquisa baseia-se em uma série de disciplinas e métodos matemáticos aplicados amplamente utilizados nas modernas atividades técnicas e econômicas relacionadas à gestão. Esses incluem:

métodos de análise e síntese de sistemas de teoria de controle,

método de avaliações de especialistas,

método do caminho crítico,

teoria das filas, etc.

A base técnica da análise de sistemas é o poder computacional moderno e os sistemas de informação criados com base nele.

Os meios metodológicos utilizados na resolução de problemas por meio da análise de sistemas são determinados dependendo se um único objetivo ou um determinado conjunto de objetivos está sendo perseguido, se a decisão é tomada por uma pessoa ou várias, etc. cujo grau de realização pode ser avaliado com base em um critério; são utilizados métodos de programação matemática. Se o grau de cumprimento de uma meta deve ser avaliado com base em vários critérios, utiliza-se o aparato da teoria da utilidade, com o qual se ordenam os critérios e se determina a importância de cada um deles. Quando o desenvolvimento dos eventos é determinado pela interação de vários indivíduos ou sistemas, cada um dos quais persegue seus próprios objetivos e toma suas próprias decisões, são utilizados métodos da teoria dos jogos.

Apesar de a gama de métodos de modelagem e resolução de problemas utilizados na análise de sistemas estar em constante expansão, ela não é de natureza idêntica à pesquisa científica: não está relacionada às tarefas de obtenção de conhecimento científico no sentido próprio, mas é apenas o aplicação de métodos científicos à resolução de problemas práticos de gestão e tem como objectivo racionalizar o processo de tomada de decisão, sem excluir deste processo os inevitáveis ​​aspectos subjectivos do mesmo.

Análise de sistema - trata-se de um conjunto de estudos que visa identificar tendências e fatores gerais de desenvolvimento da organização e desenvolver medidas para melhorar o sistema de gestão e toda a atividade económica produtiva da organização.

A análise do sistema tem o seguinte Características:

É usado para resolver problemas que não podem ser colocados e resolvidos por métodos matemáticos separados, ou seja, problemas com a incerteza da situação de tomada de decisão;

Utiliza não apenas métodos formais, mas também métodos de análise qualitativa, ou seja, métodos que visam ativar o uso da intuição e da experiência de especialistas;

Combina diferentes métodos utilizando uma única metodologia;

Baseia-se na visão científica do mundo, em particular, na lógica dialética;

Permite combinar conhecimentos, julgamento e intuição de especialistas em diversas áreas do conhecimento e obriga-os a uma determinada disciplina de pensamento;

A atenção principal é dada aos objetivos e propósitos.

Áreas de aplicação A análise do sistema pode ser determinada do ponto de vista da natureza das tarefas que estão sendo resolvidas:

Tarefas relacionadas com a transformação e análise de objetivos e funções;

Tarefas de desenvolvimento ou melhoria de estruturas;

Tarefas de design.

Todas estas tarefas são implementadas de diferentes maneiras em diferentes níveis de gestão económica. Assim, é aconselhável destacar as áreas de aplicação da análise de sistemas e de acordo com este princípio: tarefas do público em geral, nível económico nacional; tarefas no nível da indústria; tarefas de natureza regional; tarefas a nível de associações e empresas.

10. Etapas do processo de desenvolvimento e métodos básicos de tomada de decisões gerenciais.

A tomada de decisão é o processo de um rápido curso de ação entre duas ou mais alternativas. Soluçãoé uma escolha consciente de características de comportamento em uma situação específica.

Todas as soluções podem ser divididas em programável E não programável. Assim, estabelecer o montante da remuneração numa organização orçamental é uma decisão programável, que é determinada por atos legislativos e regulamentares em vigor na Federação Russa.

Por grau de urgência destaque:

pesquisar soluções;

instrutivo de crise.

As decisões de pesquisa são tomadas quando há tempo para obter informações adicionais. Soluções intuitivas para crises são usadas quando há um perigo que requer uma resposta imediata.

Distinguem-se os seguintes: abordagens de tomada de decisão:

por grau de centralização;

por grau de individualidade;

por nível de envolvimento dos funcionários.

Uma abordagem centralizada significa que tantas decisões quanto possível devem ser tomadas no nível superior da organização. A abordagem descentralizada incentiva os gestores a delegarem responsabilidades de tomada de decisão aos níveis mais baixos de gestão. Além disso, a decisão pode ser tomada individualmente ou em grupo.

À medida que se torna mais complexo processos tecnológicos Cada vez mais decisões são tomadas por um grupo formado por especialistas em diversas áreas conhecimento científico. O grau de participação dos funcionários na resolução de um problema depende do nível de competência. De referir que a gestão moderna incentiva a participação dos colaboradores na resolução de problemas, por exemplo, através da criação de um sistema de recolha de sugestões para melhorar o funcionamento do empreendimento.

O processo de planejamento da solução pode ser dividido em seis etapas: - definição do problema;

Definir metas; desenvolver soluções alternativas; escolher uma alternativa; implementar uma solução;

avaliação de resultados.

O problema geralmente reside em alguns desvios do curso esperado dos acontecimentos. A seguir, é necessário determinar a dimensão do problema, por exemplo, qual a proporção de produtos rejeitados no volume total. É muito mais difícil determinar as causas do problema, por exemplo, em que área a violação da tecnologia levou ao aparecimento de defeitos. A definição do problema é seguida pelo estabelecimento de metas que servirão de base para decisões futuras, como qual deve ser a taxa de defeitos.

A solução para um problema muitas vezes pode ser alcançada de mais de duas maneiras. Para formar soluções alternativas, é necessário coletar informações de diversas fontes. A quantidade de informação recolhida depende da disponibilidade de fundos e do momento das decisões. Numa empresa, via de regra, a probabilidade de obter resultados superiores a 90% é considerada um bom indicador.

Para selecionar uma das alternativas é necessário considerar a correspondência entre custos e resultados esperados, bem como a viabilidade de implementação da solução na prática e a probabilidade de surgirem novos problemas após a implementação das soluções.

A implementação de uma decisão envolve anunciar uma alternativa, emitir as ordens necessárias, distribuir tarefas, fornecer recursos, monitorar o processo de implementação da decisão e tomar decisões adicionais.

Após implementar uma decisão, o gestor deve avaliar sua eficácia respondendo às perguntas:

O objectivo foi alcançado, foi possível atingir o nível de despesa exigido?

Houve alguma consequência indesejável?

Qual a opinião dos funcionários, gestores e demais categorias de pessoas envolvidas nas atividades da empresa sobre a eficácia da decisão.

11. Abordagem direcionada à gestão. Conceito e classificação de metas.

O princípio fundamental da gestão é a escolha correta do objetivo, uma vez que o propósito é Característica principal qualquer atividade humana. A transição para as relações de mercado mostra de forma convincente que a gestão do processo de trabalho e de produção se torna cada vez mais um processo de gestão de pessoas.

Alvo representa uma especificação da missão da organização de uma forma acessível para gerenciar o processo de sua implementação

Requisitos para os objetivos da organização:

Funcionalidade para para que os gestores de vários níveis possam facilmente transformar objetivos comuns definidos em um nível superior em tarefas para níveis inferiores

Estabelecer uma conexão de tempo obrigatória entre metas de longo e curto prazo

A sua revisão periódica, baseada em análises baseadas em critérios específicos, para garantir que as capacidades internas correspondem às condições existentes;

Garantir a necessária concentração de recursos e esforços;

A necessidade de desenvolver um sistema de metas, e não apenas uma meta;

Cobertura de todas as áreas e níveis de atividade.

Qualquer meta será eficaz se tiver as seguintes características:

Específico e mensurável;

Certeza no tempo;

Direcionamento, foco;

Coordenação e consistência com outros objetivos e capacidades de recursos da organização;

Controlabilidade.

Todo o sistema de metas organizacionais deve ser um sistema interconectado. Esta relação é conseguida ligando-os através da construção "árvore de metas". A essência do conceito de “árvore de metas” é que na primeira etapa do estabelecimento de metas em uma organização, é determinado o objetivo principal de suas atividades. Então, uma meta se divide em um sistema de metas para todas as esferas e níveis de gestão e produção. O número de níveis de decomposição (dividindo a meta geral em submetas) depende da escala e complexidade das metas definidas, da estrutura adotada na organização e do grau de hierarquia na estrutura de sua gestão. No topo deste modelo está o objetivo geral (missão) da organização, e a base são as tarefas, que representam a formulação do trabalho que pode ser concluído da maneira exigida e dentro de um prazo predeterminado.

Instruções para melhorar o estabelecimento de metas em uma organização:

Desenvolvimento e especificação de parâmetros de análise econômica na organização; análise da atividade econômica da organização;

Controlo e gestão das alterações nos parâmetros económicos de desenvolvimento da organização;

Disponibilidade de cálculos econômicos de previsão para o desenvolvimento de novos mercados;

Determinar a estratégia económica da organização em relação aos concorrentes, parceiros e consumidores;

Avaliação de ativos fixos, capital de giro, produtividade do trabalho;

Cálculos econômicos das necessidades da população em relação aos bens e serviços oferecidos pela organização;

Determinar uma abordagem estratégica para o cálculo económico do preço base de um produto (serviço);

Estabelecer um sistema eficaz de remuneração do pessoal da organização.

Desempenha um papel importante no processo de definição de metas motivoção. O modelo de formação de um sistema de objetivos organizacionais é construído a partir de um sistema de motivações que são utilizadas nos diferentes níveis de gestão da empresa. A motivação eficaz pode ser realizada com base em um sistema de meios, e não com a ajuda de qualquer um, mesmo que seja um incentivo muito importante. Portanto, no desenvolvimento dos objetivos de uma organização, a correta construção e método de aplicação do sistema de motivação são de grande importância.

Classificação dos objetivos organizacionais.

As metas organizacionais definem os parâmetros da organização. Os objetivos de uma organização são frequentemente definidos como as direções nas quais suas atividades devem ser conduzidas. Os principais objetivos da organização são desenvolvidos por gestores de recursos básicos (gestores profissionais) com base em um sistema de valores. A gestão de topo da organização é um dos recursos-chave, pois o sistema de valores da gestão de topo influencia a estrutura dos objetivos da organização, ao mesmo tempo que se consegue a integração dos valores dos colaboradores e acionistas da empresa.

Você pode selecionar sistema de metas organizacionais:

Sobrevivência em ambiente competitivo;

Prevenção de falências e grandes falências financeiras;

Liderança na luta contra os concorrentes;

Maximizar o “preço” ou criar uma imagem;

Crescimento do potencial económico;

Aumento dos volumes de produção e vendas;

Maximização do lucro;

Minimizar custos;

Lucratividade.

Os objetivos da organização são classificados:

2. período de estabelecimento: estratégico, tático, operacional;

3 prioridades: especialmente prioridade, prioridade, outras;

4mensurabilidade: quantitativa e qualitativa;

5natureza dos interesses: externos e internos;

6repetição: constantemente recorrente e única;

7período de tempo: curto prazo, médio prazo, longo prazo;

8orientação funcional: financeira, inovadora, marketing, produção, administrativa;

9 etapas vida útil: na fase de concepção e criação, na fase de crescimento, na fase de maturidade, no final da fase do ciclo de vida;

11hierarquias: objetivos de toda a organização, objetivos de unidades individuais (projetos), objetivos pessoais do funcionário;

12 escalas: empresarial, intraempresa, grupo, individual.

A diversidade dos objetivos da organização é explicada pelo fato de que o conteúdo dos elementos da organização é multidirecional em muitos parâmetros. Esta circunstância determina a necessidade de múltiplos objetivos, variando em nível de gestão, tarefas de gestão, etc. A classificação dos objetivos permite compreender melhor a versatilidade das atividades das organizações empresariais. Os critérios utilizados para classificação também podem ser aplicados por muitos organizações econômicas. Contudo, as expressões específicas dos objetivos dentro de uma determinada classificação permanecerão diferentes. A classificação dos objetivos organizacionais permite aumentar a eficiência da gestão, selecionando as informações necessárias e definindo métodos para cada objetivo do sistema.

Aula 1: Análise de sistemas como metodologia para resolução de problemas

É necessário ser capaz de pensar abstratamente para perceber o mundo que nos rodeia de uma nova forma.

R.Feynman

Uma das direções da reestruturação em ensino superioré superar as deficiências da especialização restrita, fortalecer as conexões interdisciplinares, desenvolver uma visão dialética do mundo e o pensamento sistêmico. EM programa de Estudos Muitas universidades já introduziram cursos gerais e especiais que implementam esta tendência: para especialidades de engenharia - “métodos de design”, “engenharia de sistemas”; para especialidades militares e económicas - “investigação operacional”; na gestão administrativa e política - “ciência política”, “futurologia”; na investigação científica aplicada - “modelagem de simulação”, “metodologia experimental”, etc. Entre essas disciplinas está um curso de análise de sistemas - um curso tipicamente inter e supradisciplinar que generaliza a metodologia para estudar sistemas técnicos, naturais e sociais complexos.

1.1 Análise de sistemas na estrutura da pesquisa de sistemas modernos

Atualmente, existem 2 tendências opostas no desenvolvimento das ciências:

1. Diferenciação, quando, com o aumento do conhecimento e o surgimento de novos problemas, as ciências especiais são separadas das ciências mais gerais.
2. 2. Integração, quando surgem ciências mais gerais como resultado da generalização e desenvolvimento de certos setores das ciências afins e seus métodos.

Os processos de diferenciação e integração baseiam-se em 2 princípios fundamentais da dialética materialista:

1. princípio da originalidade qualitativa várias formas movimento da matéria, def. a necessidade de estudar certos aspectos do mundo material;
2. princípio da unidade material do mundo, def. a necessidade de obter uma compreensão holística de quaisquer objetos do mundo material.

Como resultado da tendência integrativa, surgiu um novo campo atividade científica: pesquisa de sistemas que visa resolver problemas complexos de grande escala e de grande complexidade.

No âmbito da pesquisa de sistemas, estão sendo desenvolvidas ciências de integração como: cibernética, pesquisa operacional, engenharia de sistemas, análise de sistemas, inteligência artificial e outras. Aqueles. estamos falando em criar um computador de 5ª geração (para remover todos os intermediários entre o computador e a máquina. O usuário não é qualificado), é utilizada uma interface inteligente.

A análise de sistemas desenvolve uma metodologia sistêmica para resolução de problemas aplicados complexos, apoiando-se nos princípios da abordagem sistêmica e da teoria geral dos sistemas, desenvolvendo e generalizando metodologicamente o aparato conceitual (ideológico) e matemático da cibernética, pesquisa operacional e engenharia de sistemas.

A análise de sistemas é uma nova direção científica tipo de integração, que desenvolve uma metodologia sistêmica de tomada de decisão e ocupa um determinado lugar na estrutura da pesquisa de sistemas modernos.

Fig.1.1 - Análise do sistema

1. pesquisa de sistemas
2. Abordagem de sistemas
3. conceitos de sistema específicos
4. teoria geral sistemas (metateoria em relação a sistemas específicos)
5. materialismo dialético (problemas filosóficos de pesquisa de sistemas)
6. teorias e modelos de sistemas científicos (a doutrina da biosfera terrestre; teoria das probabilidades; cibernética, etc.)
7. teorias e desenvolvimentos de sistemas técnicos – pesquisa operacional; engenharia de sistemas, análise de sistemas, etc.
8. teorias particulares do sistema.

1.2 Classificação dos problemas de acordo com o grau de sua estruturação

De acordo com a classificação proposta por Simon e Newell, todo o conjunto de problemas, dependendo da profundidade do seu conhecimento, é dividido em 3 classes:

1. problemas bem estruturados ou expressos quantitativamente que podem ser formalizados matematicamente e resolvidos por meio de métodos formais;
2. problemas não estruturados ou expressos qualitativamente, descritos apenas no nível do conteúdo e resolvidos por meio de procedimentos informais;
3. fracamente estruturados (problemas mistos), que contêm problemas quantitativos e qualitativos, e os aspectos qualitativos, pouco conhecidos e incertos dos problemas tendem a ser dominados.

Estes problemas são resolvidos através da utilização integrada de métodos formais e procedimentos informais. A classificação é baseada no grau de estruturação dos problemas, e a estrutura de todo o problema é determinada por 5 elementos lógicos:

1. uma meta ou série de metas;
2. alternativas para atingir metas;
3. recursos gastos na implementação de alternativas;
4. modelo ou série de modelos;
5. 5.critério para escolha da alternativa preferida.

O grau de estruturação do problema é determinado pela forma como os elementos especificados do problema são identificados e compreendidos.

É típico que o mesmo problema possa ocupar lugares diferentes na tabela de classificação. No processo de estudo, compreensão e análise cada vez mais profundos, o problema pode passar de não estruturado para fracamente estruturado, e depois de fracamente estruturado para estruturado. Neste caso, a escolha do método de resolução de um problema é determinada pela sua posição na tabela de classificação.

Fig.1.2 - Tabela de classificação

1. identificar o problema;
2. Formulação do problema;
3. solução para o problema;
4. problema não estruturado (pode ser resolvido usando métodos heurísticos);
5. métodos de avaliações periciais;
6. problema mal estruturado;
7. métodos de análise de sistemas;
8. problema bem estruturado;
9. métodos de pesquisa operacional;
10. tomando uma decisão;
11. implementação da solução;
12. avaliação da solução.

1.3 Princípios para resolver problemas bem estruturados

Para resolver problemas desta classe, métodos matemáticos de IO são amplamente utilizados. Na pesquisa operacional, podem ser distinguidas as principais etapas:

1. Identificar estratégias concorrentes para atingir um objetivo.
2. Construção de um modelo matemático da operação.
3. Avaliar a eficácia das estratégias concorrentes.
4. Escolher a estratégia ideal para atingir os objetivos.

O modelo matemático da operação é funcional:

E = f(x∈x → , (α), (β)) ⇒ extz

• E - critério de eficácia das operações;
• x é a estratégia da parte operadora;
• α é o conjunto de condições para a realização das operações;
• β é o conjunto de condições ambientais.

O modelo permite avaliar a eficácia das estratégias concorrentes e selecionar a estratégia ideal entre elas.

1. persistência do problema
2. restrições
3. critério de eficiência operacional
4. modelo matemático da operação
5. parâmetros do modelo, mas alguns dos parâmetros são geralmente desconhecidos, portanto (6)
6. informações de previsão (ou seja, você precisa prever uma série de parâmetros)
7. estratégias concorrentes
8. análise e estratégias
9. estratégia ideal
10. estratégia aprovada (mais simples, mas que também satisfaz uma série de critérios)
11. implementação da solução
12. ajuste do modelo

O critério de eficácia de uma operação deve satisfazer uma série de requisitos:

1. Representatividade, ou seja, o critério deve refletir o objetivo principal, e não o secundário, da operação.
2. Criticidade - ou seja, o critério deve mudar quando os parâmetros de operação mudam.
3. Singularidade, pois só neste caso é possível encontrar uma solução matemática rigorosa para o problema de otimização.
4. Levando em consideração a estocasticidade, que geralmente está associada à natureza aleatória de alguns parâmetros de operação.
5. Contabilização da incerteza, que está associada à falta de qualquer informação sobre determinados parâmetros das operações.
6. Levando em conta a contra-ação que muitas vezes é causada por um inimigo consciente que controla todos os parâmetros das operações.
7. Simples, porque um critério simples permite simplificar os cálculos matemáticos na busca por opt. soluções.

Apresentamos um diagrama que ilustra os requisitos básicos para o critério de eficácia da pesquisa operacional.

Arroz. 1.4 — Diagrama que ilustra os requisitos para um critério de desempenho de pesquisa operacional

1. declaração do problema (seguem 2 e 4 (limitações));
2. critério de eficiência;
3. tarefas de nível superior
4. restrições (organizamos aninhamento de modelos);
5. comunicação com modelos de alto nível;
6. representatividade;
7. criticamente;
8. singularidade;
9. tendo em conta a estocasticidade;
10. contabilização da incerteza;
11. tendo em conta a contra-ação (teoria dos jogos);
12. simplicidade;
13. restrições obrigatórias;
14. restrições adicionais;
15. restrições artificiais;
16. seleção do critério principal;
17. tradução de restrições;
18. construção de critério generalizado;
19. avaliação do desempenho matemático;
20. construindo intervalos de confiança:
21. análise de opções possíveis (existe um sistema; não sabemos exatamente qual é a intensidade do fluxo de entrada; só podemos assumir uma ou outra intensidade com uma certa probabilidade; então pesamos as opções de saída).

Singularidade - para que o problema possa ser resolvido usando métodos estritamente matemáticos.

Os pontos 16, 17 e 18 são métodos que permitem livrar-se dos multicritérios.

Contabilizando a estocasticidade - a maioria dos parâmetros tem um valor estocástico. Em alguns casos, estoc. nós perguntamos em forma distribuição, portanto, o próprio critério deve ser calculado em média, ou seja, aplique expectativas matemáticas, portanto, parágrafos 19, 20, 21.

1.4 Princípios para resolver problemas não estruturados

Para resolver problemas desta classe, é aconselhável utilizar métodos de avaliação especializada.

Métodos de avaliação especializada são utilizados nos casos em que a formalização matemática dos problemas é impossível devido à sua novidade e complexidade, ou requer muito tempo e dinheiro. Comum a todos os métodos de avaliação pericial é o apelo à experiência, orientação e intuição de especialistas que desempenham funções de peritos. Respondendo à questão colocada, os especialistas são, por assim dizer, sensores de informação que se analisa e resume. Pode-se argumentar, portanto: se houver uma resposta verdadeira no conjunto de respostas, então um conjunto de opiniões díspares pode ser efetivamente sintetizado em alguma opinião generalizada próxima da realidade. Qualquer método de avaliação pericial é um conjunto de procedimentos que visa obter informações de origem heurística e processar essas informações por meio de métodos matemáticos e estatísticos.

O processo de preparação e realização do exame inclui as seguintes etapas:

1. definição de cadeias de exame;
2. formação de grupo de analistas especialistas;
3. formação de grupo de especialistas;
4. desenvolvimento de cenário e procedimentos de exame;
5. coleta e análise de informações periciais;
6. processamento de informações periciais;
7. análise de resultados de exames e tomada de decisões.

Na formação de um grupo de especialistas, é necessário levar em consideração suas características individuais, que afetam o resultado do exame:

• competência (nível de formação profissional)
• criatividade ( Habilidades criativas pessoa)
• pensamento construtivo (não “voe” nas nuvens)
• conformismo (suscetibilidade à influência da autoridade)
• atitude em relação ao exame
• coletivismo e autocrítica

Os métodos de avaliação especializada são utilizados com bastante sucesso nas seguintes situações:

• seleção de objetivos e temas de pesquisa científica
• seleção de opções para projetos e programas técnicos e socioeconômicos complexos
• construção e análise de modelos de objetos complexos
• construção de critérios em problemas de otimização vetorial
• classificação de objetos homogêneos de acordo com o grau de expressão de qualquer propriedade
• avaliação da qualidade do produto e novas tecnologias
• tomada de decisão em problemas de gerenciamento de produção
• planejamento de produção atual e de longo prazo, pesquisa e desenvolvimento
• previsões científicas, técnicas e econômicas, etc. e assim por diante.

1.5 Princípios para resolução de problemas semiestruturados

Para resolver problemas desta classe, é aconselhável utilizar métodos de análise de sistemas. Os problemas resolvidos por meio da análise de sistema possuem vários recursos característicos:

1. a decisão tomada diz respeito ao futuro (uma fábrica que ainda não existe)
2. disponível ampla variedade alternativas
3. as soluções dependem dos atuais avanços tecnológicos incompletos
4. as decisões tomadas exigem grandes investimentos de recursos e contêm elementos de risco
5. Requisitos relacionados a custo e tempo para resolver o problema não estão totalmente definidos
6. o problema interno é complexo porque sua solução requer uma combinação de diversos recursos.

Os conceitos básicos de análise de sistemas são os seguintes:

• o processo de resolução de um problema deve começar com a identificação e justificativa da meta final que se deseja alcançar em uma determinada área, e com base nisso são determinadas metas e objetivos intermediários
• qualquer problema deve ser abordado como um sistema complexo, identificando todos os subproblemas e relações possíveis, bem como as consequências de determinadas decisões
• no processo de resolução de um problema, formam-se muitas alternativas para atingir o objetivo; avaliando essas alternativas usando critérios apropriados e selecionando a alternativa preferida
• A estrutura organizacional de um mecanismo de resolução de problemas deve estar subordinada a uma meta ou conjunto de metas, e não vice-versa.

A análise do sistema é um processo iterativo de várias etapas, e o ponto de partida desse processo é a formulação do problema em alguma forma inicial. Ao formular um problema, é necessário levar em consideração 2 requisitos conflitantes:

1. o problema deve ser formulado de forma suficientemente ampla para que nada de essencial seja esquecido;
2. o problema deve ser formado de forma que seja visível e possa ser estruturado. No decorrer da análise do sistema, o grau de estruturação do problema aumenta, ou seja, o problema é formulado de forma cada vez mais clara e abrangente.

Arroz. 1.5 – Uma etapa da análise do sistema

1. Formulação do problema
2. justificativa para o propósito
3. formação de alternativas
4. pesquisa de recursos
5. construindo um modelo
6. avaliação de alternativas
7. tomada de decisão (escolhendo uma solução)
8. análise sensitiva
9. verificação dos dados de origem
10. esclarecimento do objetivo final
11. procurar novas alternativas
12. análise de recursos e critérios

1.6 Principais etapas e métodos de SA

SA prevê: desenvolvimento de um método sistemático para resolver o problema, ou seja, uma sequência de operações organizada de forma lógica e processual destinada a selecionar uma alternativa de solução preferida. O SA é implementado praticamente em várias etapas, mas ainda não há unidade quanto ao seu número e conteúdo, pois Existe uma grande variedade de problemas aplicados.

Apresentamos uma tabela que ilustra os principais padrões de SA de três escolas científicas diferentes.

As ferramentas científicas da SA incluem os seguintes métodos:

• método de script (tentando descrever o sistema)
• método da árvore de objetivos (existe um objetivo final, ele é dividido em subobjetivos, subobjetivos em problemas, etc., ou seja, decomposição em problemas que podemos resolver)
• método de análise morfológica (para invenções)
• métodos de avaliação especializada
• métodos probabilísticos e estatísticos (teoria do MO, jogos, etc.)
• métodos cibernéticos (objeto em forma de caixa preta)
• Métodos IR (opção escalar)
• métodos de otimização vetorial
• métodos de simulação (por exemplo, GPSS)
• métodos de rede
• métodos matriciais
• métodos análise econômica e etc.

No processo de SA, vários métodos são utilizados em diferentes níveis, nos quais a heurística é combinada com o formalismo. A AC serve como um quadro metodológico que combina todos os métodos, técnicas de investigação, atividades e recursos necessários para a resolução de problemas.

1.7 Sistema de preferências dos tomadores de decisão e uma abordagem sistemática do processo de tomada de decisão.

O processo de tomada de decisão consiste na escolha de uma solução racional a partir de um determinado conjunto de soluções alternativas, tendo em conta o sistema de preferências do decisor. Como qualquer processo do qual uma pessoa participa, tem 2 lados: objetivo e subjetivo.

O lado objetivo é o que realmente está fora da consciência humana, e o lado subjetivo é o que se reflete na consciência humana, ou seja, objetivo na mente humana. O objetivo nem sempre se reflete adequadamente na consciência de uma pessoa, mas daí não se segue que não possa haver decisões corretas. Uma decisão praticamente correta é aquela que em suas principais características reflete corretamente a situação e corresponde à tarefa em questão.

O sistema de preferências do tomador de decisão é determinado por muitos fatores:

• compreender o problema e as perspectivas de desenvolvimento;
• informações atuais sobre o estado de alguma operação e as condições externas de sua ocorrência;
• diretivas de autoridades superiores e vários tipos de restrições;
• fatores legais, econômicos, sociais, psicológicos, tradições, etc.

Arroz. 1.6 — Sistema de preferências para tomadores de decisão

1. diretrizes de autoridades superiores sobre as metas e objetivos das operações (processos técnicos, previsões)
2. restrições de recursos, grau de independência, etc.
3. processando informação
4. Operação
5. condições externas (ambiente externo), a) determinação; b) estocástico (o computador falha após um intervalo aleatório t); c) oposição organizada
6. informações sobre condições externas
7. decisão racional
8. síntese de controle (dependente do sistema)

Estando sob esse controle, o tomador de decisão deve normalizar as muitas soluções potencialmente possíveis a partir deles. Destes, selecione 4-5 melhores e deles - 1 solução.

Abordagem de sistemas ao processo de tomada de decisão consiste na implementação de 3 procedimentos inter-relacionados:

1. Muitas soluções potenciais são destacadas.
2. Entre eles, muitas soluções concorrentes são selecionadas.
3. Uma solução racional é selecionada tendo em conta o sistema de preferências do decisor.

Arroz. 1.7 — Abordagem sistemática do processo de tomada de decisão

1. soluções possíveis
2. soluções concorrentes
3. decisão racional
4. finalidade e objetivos da operação
5. informações de status de operação
6. informações sobre condições externas
   1. estocástico
   2. oposição organizada
7. limitação de recursos
8. limitação do grau de independência
9. restrições e condições adicionais
   1. fatores legais
   2. forças económicas
   3. fatores sociológicos
   4. fatores psicológicos
   5. tradições e muito mais
10. critério de desempenho

A análise de sistemas modernos é uma ciência aplicada que visa identificar as causas das dificuldades reais que surgiram perante o “dono do problema” e desenvolver opções para eliminá-las. Na sua forma mais desenvolvida, a análise de sistemas também inclui intervenções diretas e práticas para melhorar uma situação problemática.

A sistematicidade não deve parecer uma espécie de inovação, a mais recente conquista da ciência. A consistência é uma propriedade universal da matéria, a forma de sua existência e, portanto, uma propriedade integral da prática humana, incluindo o pensamento. Qualquer atividade pode ser menos ou mais sistemática. O aparecimento de um problema é sinal de sistematicidade insuficiente; a solução para o problema é o resultado de uma maior sistematicidade. O pensamento teórico em diferentes níveis de abstração refletia a natureza sistemática do mundo em geral e a natureza sistemática da cognição e da prática humanas. No nível filosófico é o materialismo dialético, no nível científico geral é a sistemalogia e a teoria geral dos sistemas, a teoria da organização; em ciências naturais - cibernética. Com o desenvolvimento da tecnologia informática, surgiram a ciência da computação e a inteligência artificial.

No início dos anos 80, tornou-se óbvio que todas estas disciplinas teóricas e aplicadas formavam uma espécie de corrente única, um “movimento sistémico”. A consistência torna-se não apenas uma categoria teórica, mas também um aspecto consciente da atividade prática. Uma vez que sistemas grandes e complexos tornaram-se necessariamente objeto de estudo, gestão e design, era necessária uma generalização dos métodos para estudar sistemas e métodos para influenciá-los. Tinha que surgir uma certa ciência aplicada, que seria uma “ponte” entre as teorias abstratas da sistematicidade e a prática sistêmica viva. Surgiu - primeiro, como observamos, em diferentes áreas e sob diferentes nomes, e em últimos anos formado em uma ciência chamada “análise de sistemas”.

As características da análise de sistemas modernos surgem da própria natureza dos sistemas complexos. Tendo como objectivo a eliminação de um problema ou, no mínimo, o esclarecimento das suas causas, a análise de sistemas envolve um vasto conjunto de meios para o efeito, utilizando as capacidades de diversas ciências e campos práticos de actividade. Sendo essencialmente dialética aplicada, a análise de sistemas dá grande importância aspectos metodológicos de qualquer pesquisa sistêmica. Por outro lado, a orientação aplicada da análise de sistemas leva ao uso de todos meios modernos pesquisa científica - matemática, tecnologia computacional, modelagem, observações de campo e experimentos.

Ao estudar um sistema real, geralmente encontramos uma grande variedade de problemas; É impossível que uma pessoa seja profissional em cada uma delas. A solução parece ser que quem se compromete a realizar a análise de sistemas tenha a formação e a experiência necessárias para identificar e classificar problemas específicos, para determinar quais especialistas devem ser contactados para continuar a análise. Isto impõe exigências especiais aos especialistas em sistemas: eles devem ter ampla erudição, pensamento descontraído, capacidade de atrair pessoas para o trabalho e organizar atividades coletivas.

Depois de ouvir um verdadeiro curso de palestras ou ler vários livros sobre o assunto, você não poderá se tornar um especialista em análise de sistemas. Como disse W. Shakespeare: “Se fazer fosse tão fácil quanto saber o que fazer, as capelas seriam catedrais, as cabanas, palácios”. O profissionalismo é adquirido através da prática.

Consideremos uma previsão interessante das áreas de emprego em mais rápida expansão nos Estados Unidos: Dinâmica em % 1990-2000.

• equipe de enfermagem - 70%
• Especialistas em tecnologia de radiação - 66%
• agentes de viagens - 54%
• analistas de sistemas de computador - 53%
• programadores - 48%
• engenheiros eletrônicos - 40%

Desenvolvimento de visualizações do sistema

O que significa a palavra “sistema” ou “grande sistema”, o que significa “agir sistematicamente”? Receberemos respostas a essas questões gradativamente, aumentando o nível de sistematicidade do nosso conhecimento, que é o objetivo deste curso de palestras. Por enquanto, temos o suficiente dessas associações que surgem ao usar a palavra “sistema” na linguagem comum em combinação com as palavras “sociopolítico”, “Solar”, “nervoso”, “aquecimento” ou “equações”, “indicadores ”, “opiniões” e crenças." Posteriormente, consideraremos detalhada e abrangentemente os sinais de sistematicidade, mas agora observaremos apenas os mais óbvios e obrigatórios deles:

• estrutura do sistema;
• interconectividade de suas partes constituintes;
• subordinação da organização de todo o sistema a um objetivo específico.

Sistematicidade das atividades práticas

Em relação, por exemplo, à atividade humana, estes sinais são óbvios, pois cada um de nós pode detectá-los facilmente nas suas próprias atividades práticas. Cada ação consciente que realizamos persegue um objetivo muito específico; em qualquer ação é fácil ver suas partes componentes, ações menores. Nesse caso, os componentes não são executados em uma ordem aleatória, mas em uma determinada sequência. Esta é uma interconectividade específica e orientada para um objetivo componentes, o que é um sinal de sistematicidade.

Sistemático e algorítmico

Outro nome para esse tipo de atividade é algorítmico. O conceito de algoritmo surgiu primeiro na matemática e significava especificar uma sequência definida com precisão de operações compreendidas de forma inequívoca sobre números ou outros objetos matemáticos. Nos últimos anos, a natureza algorítmica de qualquer atividade começou a ser percebida. Já estão falando não só de algoritmos para tomar decisões gerenciais, de algoritmos de aprendizagem e de algoritmos para jogar xadrez, mas também de algoritmos de invenção, algoritmos de composição musical. Ressaltamos que neste caso se afasta da compreensão matemática do algoritmo: embora mantendo a sequência lógica de ações, é permitido que o algoritmo possa conter ações não formalizadas. Assim, a algoritmização explícita de qualquer atividade prática é uma propriedade importante do seu desenvolvimento.

Sistematicidade da atividade cognitiva

Uma das características da cognição é a presença de modos de pensamento analítico e sintético. A essência da análise é dividir o todo em partes, apresentar o complexo como uma coleção de componentes mais simples. Mas para compreender o todo, o complexo, também é necessário o processo inverso - a síntese. Isto se aplica não apenas ao pensamento individual, mas também ao conhecimento humano universal. Digamos apenas que a divisão do pensamento em análise e síntese e a interconexão dessas partes são o sinal mais importante da natureza sistemática da cognição.

Sistematicidade como propriedade universal da matéria

Aqui é importante destacarmos a ideia de que a consistência não é apenas uma propriedade da prática humana, que também inclui trabalho ativo, e pensando, mas uma propriedade de toda matéria. A natureza sistemática do nosso pensamento decorre da natureza sistemática do mundo. Os dados científicos modernos e os conceitos sistêmicos modernos nos permitem falar do mundo como um sistema hierárquico sem fim de sistemas que estão em desenvolvimento e em diferentes estágios de desenvolvimento, em diferentes níveis da hierarquia do sistema.

Resumir

Concluindo, como alimento para reflexão, apresentamos um diagrama que descreve a conexão entre as questões discutidas acima.

Fig 1.8 - Conexão dos assuntos discutidos acima

Métodos de análise de sistema

Análise de sistema- um método científico de cognição, que é uma sequência de ações para estabelecer conexões estruturais entre variáveis ​​ou elementos do sistema em estudo. É baseado em um complexo de métodos científicos gerais, experimentais, científicos naturais, estatísticos e matemáticos.

Para resolver problemas quantitativos bem estruturados, utiliza-se a conhecida metodologia de pesquisa operacional, que consiste na construção de um modelo matemático adequado (por exemplo, problemas de programação linear, não linear, dinâmica, problemas de teoria das filas, teoria dos jogos, etc. ) e aplicando métodos para encontrar as ações intencionais da estratégia de controle ideal.

A análise de sistemas fornece os seguintes sistemas para uso em diversas ciências: métodos de sistema e procedimentos:

abstração e concretização

· análise e síntese, indução e dedução

· formalização e especificação

· composição e decomposição

· linearização e seleção de componentes não lineares

· estruturação e reestruturação

· prototipagem

· reengenharia

· algoritmização

· modelagem e experimento

· controle e regulação de software

· reconhecimento e identificação

agrupamento e classificação

· avaliação e testes de especialistas

· verificação

e outros métodos e procedimentos.

Ressaltam-se as tarefas de estudar o sistema de interações dos objetos analisados ​​​​com o meio ambiente. A solução para este problema envolve:

– traçar a fronteira entre o sistema em estudo e o ambiente, que determina a profundidade máxima

a influência das interações em consideração, às quais a consideração se limita;

– identificação de recursos reais para tal interação;

– consideração das interações do sistema em estudo com um sistema de nível superior.

O próximo tipo de tarefa está relacionado com a construção de alternativas a esta interação, alternativas ao desenvolvimento do sistema no tempo e no espaço. Uma direção importante no desenvolvimento de métodos de análise de sistemas está associada às tentativas de criar novas oportunidades para a construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias incomuns e estruturas ocultas. Em outras palavras, o discurso aqui trata-se de desenvolver métodos e ferramentas fortalecer as capacidades indutivas do pensamento humano, em contraste com as suas capacidades dedutivas, para fortalecer as quais, de fato, visa o desenvolvimento de meios lógicos formais. A pesquisa nessa direção começou apenas recentemente e ainda não existe um aparato conceitual unificado. Contudo, também aqui podem ser identificadas várias áreas importantes - como o desenvolvimento o aparato formal da lógica indutiva, métodos de análise morfológica e outros métodos estruturais e sintáticos para a construção de novas alternativas, métodos de sintática e organização da interação grupal na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos paradigmas básicos do pensamento de busca.

Problemas do terceiro tipo envolvem a construção de um conjunto modelos de simulação, descrevendo a influência de uma determinada interação no comportamento do objeto de estudo. Observemos que na pesquisa de sistemas o objetivo não é criar algum tipo de supermodelo. Estamos falando do desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus problemas específicos.

Mesmo depois de tais modelos de simulação terem sido criados e estudados, a questão de combinar vários aspectos do comportamento do sistema em um esquema unificado permanece em aberto. No entanto, pode e deve ser resolvido não pela construção de um supermodelo, mas pela análise das reações ao comportamento observado de outros objetos em interação, ou seja, estudando o comportamento de objetos analógicos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise de sistemas. Tal estudo fornece a base para uma compreensão significativa das situações de interação e da estrutura de relacionamentos que determinam o lugar do sistema em estudo na estrutura do supersistema do qual é componente.

Problemas do quarto tipo estão relacionados ao design modelos de tomada de decisão. Qualquer pesquisa de sistemas está associada ao estudo de diversas alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é selecionar e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisão, é necessário levar em consideração a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e identificar objetivos globais e secundários.

A área mais desenvolvida e ao mesmo tempo mais específica criatividade científica associado ao desenvolvimento da teoria da tomada de decisão e à formação de estruturas, programas e planos-alvo. Não há falta de trabalho ou de pesquisadores trabalhando ativamente aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão no nível de invenção não confirmada e discrepâncias na compreensão como criatura desafios e os meios para resolvê-los. A pesquisa nesta área inclui:

a) construir uma teoria de avaliação de desempenho decisões tomadas ou planos e programas formados;

b) resolver o problema da multicritério na avaliação de alternativas de decisão ou planeamento;

c) investigação do problema da incerteza, especialmente associada não a factores de natureza estatística, mas à incerteza dos julgamentos de peritos e à incerteza criada deliberadamente associada a ideias simplificadoras sobre o comportamento do sistema;

d) desenvolvimento do problema de agregação de preferências individuais em decisões que afetam os interesses de diversas partes que influenciam o comportamento do sistema;

e) estudar características específicas critérios de desempenho socioeconómico;

f) criar métodos para verificar a consistência lógica das estruturas e planos-alvo e estabelecer o equilíbrio necessário entre a predeterminação do programa de acção e a sua prontidão para reestruturação quando chegar um novo

informações tanto sobre eventos externos quanto sobre mudanças de ideias sobre a implementação deste programa.

Esta última direcção exige uma nova consciência das funções reais das estruturas, planos, programas-alvo e a definição daqueles que devem desempenhar, bem como das ligações entre eles.

As tarefas consideradas de análise do sistema não cobrem a lista completa de tarefas. Listados aqui estão aqueles que apresentam maior dificuldade em resolvê-los. Deve-se notar que todos os problemas de pesquisa de sistemas estão intimamente interligados e não podem ser isolados e resolvidos separadamente, tanto em termos de tempo quanto de composição dos executores. Além disso, para resolver todos esses problemas, o pesquisador deve ter uma visão ampla e possuir um rico arsenal de métodos e meios de pesquisa científica.

MÉTODOS ANALÍTICOS E ESTATÍSTICOS. Esses grupos de métodos são mais difundidos na prática de design e gerenciamento. É verdade que representações gráficas (gráficos, diagramas, etc.) são amplamente utilizadas para apresentar resultados de modelagem intermediários e finais. Contudo, estes últimos são auxiliares; a base do modelo, a evidência da sua adequação, consiste em determinadas áreas de conceitos analíticos e estatísticos. Portanto, apesar de nas universidades serem ministrados cursos independentes de palestras sobre as principais áreas dessas duas classes de métodos, ainda caracterizaremos brevemente suas características, vantagens e desvantagens do ponto de vista da possibilidade de utilização na modelagem de sistemas. .

Analítico A classificação em consideração nomeia métodos que exibem objetos e processos reais na forma de pontos (adimensionais em provas matemáticas estritas) que realizam quaisquer movimentos no espaço ou interagem entre si. A base do aparato conceitual (terminológico) dessas representações são os conceitos da matemática clássica (quantidade, fórmula, função, equação, sistema de equações, logaritmo, diferencial, integral, etc.).

Os conceitos analíticos têm uma longa história de desenvolvimento e são caracterizados não apenas pelo desejo de rigor na terminologia, mas também pela atribuição de certas letras a algumas quantidades especiais (por exemplo, a dupla razão entre a área de um círculo e o área do quadrado inscrito nele p » 3,14; a base do logaritmo natural – e » 2,7, etc.).

Com base em conceitos analíticos, surgiram e estão sendo desenvolvidas teorias matemáticas de complexidade variada - desde o aparato de análise matemática clássica (métodos de estudo de funções, sua forma, métodos de representação, busca de extremos de funções, etc.) até esses novos seções da matemática moderna como programação matemática (linear, não linear, dinâmica, etc.), teoria dos jogos (jogos matriciais com estratégias puras, jogos diferenciais, etc.).

Esses orientações teóricas tornou-se a base para muitas aplicações, incluindo a teoria do controle automático, a teoria das soluções ótimas, etc.

Ao modelar sistemas, é utilizada uma ampla gama de representações simbólicas, utilizando a “linguagem” da matemática clássica. No entanto, estas representações simbólicas nem sempre refletem adequadamente processos reais complexos e, nestes casos, de um modo geral, não podem ser consideradas modelos matemáticos estritos.

A maioria das áreas da matemática não contém meios de definir o problema e provar a adequação do modelo. Esta última é comprovada pela experiência, que, à medida que os problemas se tornam mais complexos, também se tornam mais complexos, caros e nem sempre indiscutíveis e viáveis.

Ao mesmo tempo, esta classe de métodos inclui um ramo relativamente novo da matemática - a programação matemática, que contém meios de formulação de problemas e amplia as possibilidades de comprovação da adequação dos modelos.

Estatística ideias formadas como uma direção científica independente em meados do século passado (embora tenham surgido muito antes). Eles são baseados na exibição de fenômenos e processos usando eventos aleatórios (estocásticos) e seus comportamentos, que são descritos por características probabilísticas (estatísticas) e padrões estatísticos correspondentes. Os mapeamentos estatísticos de um sistema no caso geral (por analogia com os analíticos) podem ser representados como um ponto “borrado” (área borrada) no espaço n-dimensional, no qual o operador F transforma o sistema (suas propriedades levadas em consideração em o modelo) O ponto “borrado” deve ser entendido como uma determinada área que caracteriza o movimento do sistema (seu comportamento); neste caso, os limites da região são especificados com uma certa probabilidade p (“turva”) e o movimento do ponto é descrito por alguma função aleatória.

Ao fixar todos os parâmetros desta área, exceto um, você pode obter uma fatia ao longo da linha a – b, cujo significado é o impacto este parâmetro no comportamento do sistema, que pode ser descrito por uma distribuição estatística para este parâmetro. Da mesma forma, você pode obter imagens bidimensionais, tridimensionais, etc. imagens de distribuição estatística. Os padrões estatísticos podem ser apresentados na forma de variáveis ​​aleatórias discretas e suas probabilidades, ou na forma de dependências contínuas na distribuição de eventos e processos.

Para eventos discretos, a relação entre os valores possíveis da variável aleatória xi e suas probabilidades pi é chamada de lei de distribuição.

Método de brainstorming

Um grupo de pesquisadores (especialistas) desenvolve formas de resolver um determinado problema, e qualquer método (qualquer pensamento expresso em voz alta) está incluído no número de considerações; quanto mais ideias, melhor. Na fase preliminar, a qualidade dos métodos propostos não é levada em consideração, ou seja, o objetivo da busca é criar o maior número possível de opções para a solução do problema. Mas para alcançar o sucesso, as seguintes condições devem ser atendidas:

· presença de um inspirador de ideias;

· o grupo de peritos não excede 5-6 pessoas;

· o potencial dos investigadores é proporcional;

· o ambiente é calmo;

· a igualdade de direitos é respeitada, qualquer solução pode ser proposta, não é permitida a crítica de ideias;

· duração do trabalho não superior a 1 hora.

Após a interrupção do “fluxo de ideias”, os especialistas selecionam criticamente as propostas, tendo em conta as restrições organizacionais e económicas. A seleção da melhor ideia pode ser feita de acordo com diversos critérios.

Este métodoé mais produtivo na fase de desenvolvimento de uma solução para atingir o objetivo traçado, ao revelar o mecanismo de funcionamento do sistema, ao escolher um critério para resolver um problema.

O método de “focar nos objetivos do problema em questão”

Este método consiste em selecionar um dos objetos (elementos, conceitos) associados ao problema a ser resolvido. Além disso, sabe-se que o objeto aceito para consideração está diretamente relacionado aos objetivos finais deste problema. Em seguida, explora-se a conexão entre esse objeto e algum outro escolhido aleatoriamente. Em seguida, seleciona-se o terceiro elemento, também de forma aleatória, e examina-se sua ligação com os dois primeiros, e assim sucessivamente. Desta forma, cria-se uma certa cadeia de objetos, elementos ou conceitos interligados. Se a cadeia for interrompida, o processo será retomado, uma segunda cadeia será criada e assim por diante. É assim que o sistema é explorado.

Método de entrada-saída do sistema

O sistema em estudo deve ser considerado em conjunto com o seu ambiente. Neste caso, é dada especial atenção às restrições que o ambiente externo impõe ao sistema, bem como às restrições inerentes ao próprio sistema.

Na primeira fase de estudo do sistema, são consideradas as possíveis saídas do sistema e avaliados os resultados do seu funcionamento com base nas alterações ambientais. Então eles examinam entradas possíveis sistemas e seus parâmetros que permitem que o sistema funcione dentro das limitações aceitas. E, por fim, na terceira etapa, são selecionados insumos aceitáveis ​​que não violem as restrições do sistema e não o levem a discordar dos objetivos do meio ambiente.

Este método mais eficaz nas fases de compreensão do mecanismo de funcionamento do sistema e de tomada de decisão.

Método de script

A peculiaridade do método é que um grupo de especialistas altamente qualificados apresenta de forma descritiva o possível curso dos acontecimentos em um determinado sistema - partindo da situação atual e terminando com alguma situação resultante. Ao mesmo tempo, erguido artificialmente, mas surgindo em Vida real restrições nas entradas e saídas do sistema (para matérias-primas, recursos energéticos, finanças, e assim por diante).

A ideia principal deste método é identificar conexões entre vários elementos do sistema que aparecem durante um determinado evento ou limitação. O resultado de tal estudo é um conjunto de cenários - possíveis direções para a solução do problema, a partir dos quais, por comparação segundo algum critério, poderiam ser selecionados os mais aceitáveis.

Método morfológico

Este método envolve a busca de todas as soluções possíveis para um problema através de um inventário exaustivo dessas soluções. Por exemplo, F.R. Matveev identifica seis estágios de implementação deste método:

· formulação e definição das limitações do problema;

· busca de possíveis parâmetros de soluções e possíveis variações destes parâmetros;

· encontrar todas as combinações possíveis destes parâmetros nas soluções resultantes;

· comparação de soluções do ponto de vista dos objetivos perseguidos;

· escolha de soluções;

· estudo aprofundado das soluções selecionadas.

Métodos de modelagem

Um modelo é um sistema criado com o propósito de representar uma realidade complexa de forma simplificada e compreensível; em outras palavras, um modelo é uma imitação dessa realidade.

Os problemas resolvidos através de modelos são numerosos e variados. O mais importante deles:

Com a ajuda de modelos, os pesquisadores estão tentando compreender melhor o fluxo de Processo complexo;

· através de modelos, a experimentação é realizada nos casos em que isso não é possível em um objeto real;

· através de modelos, avaliar a possibilidade de implementação de diversas soluções alternativas.

Além disso, os modelos possuem propriedades valiosas como:

· reprodutibilidade por experimentadores independentes;

· variabilidade e possibilidade de melhoria através da introdução de novos dados no modelo ou da modificação de relações dentro do modelo.

Dentre os principais tipos de modelos, destacam-se os modelos simbólicos e matemáticos.

Modelos simbólicos – diagramas, diagramas, gráficos, fluxogramas e assim por diante.

Modelos matemáticos são construções abstratas que descrevem de forma matemática as conexões e relações entre os elementos do sistema.

Ao construir modelos, as seguintes condições devem ser atendidas:

· possuir uma quantidade suficientemente grande de informações sobre o comportamento do sistema;

· a estilização dos mecanismos de funcionamento do sistema deve ocorrer dentro de limites que seja possível refletir com suficiente precisão o número e a natureza das relações e conexões existentes no sistema;

· a utilização de métodos automáticos de processamento de informação, especialmente quando a quantidade de dados é grande ou a natureza das relações entre os elementos do sistema é muito complexa.

No entanto, os modelos matemáticos têm algumas desvantagens:

· o desejo de refletir o processo em estudo na forma de condições leva a um modelo que só pode ser compreendido pelo seu desenvolvedor;

· por outro lado, a simplificação leva à limitação do número de factores incluídos no modelo; consequentemente, há uma imprecisão na reflexão da realidade;

· o autor, tendo criado o modelo, “esquece” que não leva em conta a ação de numerosos fatores, talvez insignificantes. Mas o impacto combinado destes factores no sistema é tal que os resultados finais não podem ser alcançados utilizando este modelo.

Para nivelar essas deficiências, o modelo deve ser verificado:

· quão plausível e satisfatória reflecte o processo real;

· se a alteração dos parâmetros provoca uma alteração correspondente nos resultados.

Sistemas complexos, devido à presença de muitos subsistemas que funcionam discretamente, como regra, não podem ser descritos adequadamente usando apenas modelos matemáticos, de modo que a modelagem de simulação se generalizou. Os modelos de simulação tornaram-se difundidos por duas razões: em primeiro lugar, estes modelos permitem a utilização de toda a informação disponível (modelos gráficos, verbais, matemáticos...) e, em segundo lugar, porque estes modelos não impõem restrições estritas aos dados de origem utilizados. Assim, os modelos de simulação permitem o uso criativo de todas as informações disponíveis sobre o objeto de estudo.