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

O objetivo da análise de sistemas é agilizar a sequência de ações na resolução de grandes problemas, com base em uma abordagem de sistemas. Na análise de sistemas, a resolução de problemas é definida como uma atividade que mantém ou melhora o desempenho de um sistema. Técnicas e métodos de análise de sistemas visam propor soluções alternativas para o problema, identificando a escala de incerteza para cada opção e comparando opções para sua eficácia.

A análise de sistemas é baseada em uma série de princípios gerais, incluindo:

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

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

o princípio de coordenação de recursos e metas de consideração, atualizando o sistema;

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

2. Aplicação de análise de sistema

A área de aplicação dos métodos de análise de sistema é muito ampla. Existe uma classificação segundo a qual todos os problemas, à solução dos quais os métodos de análise de sistema podem ser aplicados, são divididos em três classes:

problemas bem estruturados ou quantificados nos quais as relações essenciais são muito bem compreendidas;

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

problemas mal estruturados (mal estruturados) ou mistos que contêm elementos qualitativos e lados vagos e pouco conhecidos que tendem a dominar.

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

O envolvimento de métodos de análise de sistemas para a resolução destes problemas é necessário, em primeiro lugar, porque no processo de tomada de decisão é necessário fazer uma escolha em condições de incerteza, que se deve à presença de fatores que não podem ser quantificados com rigor. Neste caso, todos os procedimentos e métodos visam especificamente propor soluções alternativas para o problema, identificando a escala de incerteza para cada uma das opções e comparando as opções de acordo com um ou outro critério de desempenho. Os especialistas apenas preparam ou recomendam soluções, ao passo que a tomada de decisão continua a ser da competência do funcionário (ou órgão) relevante.

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

A tecnologia para resolver tais tarefas difíceis pode ser descrito pelo seguinte procedimento:

a formulação da situação problema;

definição de metas;

determinação de critérios para cumprimento de metas;

construir modelos para justificar decisões;

busca pela solução ótima (aceitável);

aprovação de uma solução;

preparação de uma solução para implementação;

aprovação da decisão;

gerenciar o andamento 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 de uma situação real que podem surgir no processo de implementação de uma solução. O modelo resultante é investigado a fim de descobrir a proximidade do resultado da aplicação de uma ou outra das opções de ação alternativas à desejada, os custos comparativos dos recursos para cada uma das opções, o grau de sensibilidade do modelo a várias influências externas.

A pesquisa é baseada em uma série de disciplinas matemáticas aplicadas e métodos amplamente usados ​​em atividades relacionadas com a gestão técnica e econômica moderna. 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 sistema é o poder de computação moderno e os sistemas de informação criados com base nisso.

As ferramentas metodológicas usadas na resolução de problemas usando a análise de sistemas são determinadas dependendo se um único objetivo ou conjunto de objetivos é perseguido, se uma decisão é tomada por uma ou várias pessoas, etc. Quando há um objetivo suficientemente expresso claramente, o grau de cujo alcance pode ser avaliado com base em um critério, são usados ​​métodos de programação matemática. Se o grau de cumprimento da meta deve ser avaliado com base em vários critérios, usa-se o aparato da teoria da utilidade, com a qual os critérios são ordenados e a importância de cada um deles determinada. Quando o desenvolvimento de eventos é determinado pela interação de várias pessoas ou sistemas, cada um dos quais persegue seus próprios objetivos e toma suas próprias decisões, os métodos da teoria dos jogos são usados.

Apesar do fato de que a gama de métodos de modelagem e solução de problemas usados ​​na análise de sistemas está em constante expansão, não é de natureza idêntica à pesquisa científica: não está associada às tarefas de obtenção de conhecimento científico no sentido adequado, mas é apenas a aplicação de métodos científicos à resolução de problemas práticos de gestão e prossegue o objetivo de racionalizar o processo de tomada de decisão, não excluindo deste processo os momentos subjetivos que nele são inevitáveis.

Análise de sistema - IT komplekc iccledovany, nappavlennyx nA vyyavlenie obschix tendentsy e faktopov pazvitiya opganizatsii e vypabotky mepoppiyaty Po covepshenctvovaniyu cictemy yppavlenie obschix tendentsy e faktopov pazvitiya opganizatsii e vypabotky mepoppiyaty Po covepshenctvovaniyu cictemy yppavlenie obschix tendentsy e faktopov pazvitiya opganizatsii e vypabotky mepoppiyaty Po covepshenctvovaniyu cictemy yppavleniya e vcey ppoizvodctvenizno-xozynocti.

A análise do sistema tem o seguinte recursos:

Eles são usados ​​para resolver tais problemas que não podem ser fornecidos e resolvidos por métodos separados de matemática, ou seja, problema com a incerteza da situação de tomada de decisão;

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

Combina diferentes métodos com a ajuda de um único método;

Baseia-se na cosmovisão atual, em particular, na lógica dialética;

Torna possível combinar conhecimento, discernimento e intuição de especialistas em vários campos do conhecimento e os obriga a uma disciplina específica de pensamento;

O foco principal está no propósito e no propósito.

Areas de aplicação A análise do sistema pode ser determinada do ponto de vista da solução para o problema:

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

Problemas de desenvolvimento ou melhoria de estruturas;

Problemas de design.

Todas essas tarefas são implementadas de maneiras diferentes em diferentes níveis de gestão econômica. Portanto, é conveniente destacar as áreas de aplicação da análise do sistema e, portanto, o princípio: tarefas do nível de agência; tarefas de caráter regional; tarefas do nível de sindicatos, instalações.

10. As etapas do processo de desenvolvimento e os principais métodos de tomada de decisões de gestão.

A tomada de decisão é um processo rápido de duas ou mais alternativas. SoluçãoÉ uma escolha consciente das características de comportamento em uma situação particular.

Todas as soluções podem ser divididas em programável e não programável... Portanto, o estabelecimento do valor dos salários em uma organização orçamentária é uma solução programável, que é determinada por atos legislativos e regulamentares em vigor na Federação Russa.

Por urgencia distribuir:

pesquisar soluções;

orientação de crise.

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

Existem os seguintes abordagens de tomada de decisão:

pelo grau de centralização;

por individualidade;

pelo grau de envolvimento do funcionário.

A abordagem centralizada pressupõe que o maior número possível de decisões deve ser feito no nível mais alto da organização. A abordagem descentralizada incentiva os gerentes a transferir a responsabilidade pela tomada de decisões para o nível mais baixo da gerência. Além disso, a decisão pode ser tomada individualmente ou em grupo.

Conforme fica mais complicado processos tecnológicos cada vez mais as decisões são tomadas por um grupo de especialistas em vários campos conhecimento científico. O grau de participação do funcionário na solução do problema depende do nível de competência. Ressalta-se que a gestão moderna incentiva a participação dos funcionários na solução de problemas, por exemplo, por meio da criação de um sistema de coleta de premissas sobre a melhoria do empreendimento.

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

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

avaliação dos resultados.

O problema geralmente reside em alguns desvios do curso esperado dos eventos. Em seguida, você precisa determinar a escala do problema, por exemplo, qual é a participação de produtos rejeitados no volume total. É muito mais difícil determinar as causas do problema, por exemplo, quando a violação da tecnologia levou ao aparecimento de um casamento. A definição do problema é seguida pelo estabelecimento de metas, que servirão de base para decisões futuras, como qual deve ser a taxa de casamento.

Muitas vezes, a solução para um problema pode ser fornecida de mais de duas maneiras. A formação de soluções alternativas requer a coleta de informações de muitas fontes. A quantidade de informações coletadas depende da disponibilidade de fundos e do momento das decisões. Na empresa, via de regra, a probabilidade de obtenção de resultados superiores a 90% é considerada um bom indicador.

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

A implementação da decisão envolve o anúncio de uma alternativa, a emissão das ordens necessárias, a distribuição de tarefas, a disponibilização de recursos, o acompanhamento da implementação da decisão, a tomada de decisões adicionais.

Depois de implementar a decisão, o gerente deve avaliar sua eficácia respondendo às perguntas:

A meta foi alcançada; foi possível atingir o nível de despesas exigido;

Houve alguma conseqüência indesejável;

Qual é a opinião dos funcionários, gerentes e outras categorias de pessoas envolvidas nas atividades da empresa sobre a eficácia da solução.

11. Abordagem de gestão direcionada. O conceito e classificação de objetivos.

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

Alvoé uma concretização da missão da organização em um formulário disponível para gerenciar o processo de sua implementação

Requisitos para os objetivos da organização:

Funcionalidade para para que os gerentes em diferentes níveis possam facilmente transformar objetivos comuns definidos em um nível superior em tarefas para os níveis inferiores

Estabelecer um vínculo temporário obrigatório entre objetivos de longo e curto prazo

Eles são revisados ​​periodicamente com base em análises de critérios especiais, a fim de garantir que as capacidades internas sejam consistentes com as condições existentes;

Assegurar a necessária concentração de recursos e esforços;

A necessidade de desenvolver um sistema de objetivos, não apenas um objetivo;

Cobertura de todas as esferas e níveis de atividade.

Qualquer meta será eficaz se tiver o seguinte características:

Concretude e mensurabilidade;

Certeza no tempo;

Direcionamento, direcionalidade;

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

Controlabilidade.

Todo o sistema de objetivos da organização deve ser um sistema interconectado. Esse relacionamento é alcançado ligando-os através da construção "Árvore de golos". A essência do conceito de "árvore de metas" é que no primeiro estágio de definição de metas em uma organização, o objetivo principal de suas atividades é determinado. 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 um objetivo comum em subobjetivos) depende da escala e da complexidade dos objetivos definidos, da estrutura adotada na organização e do grau de hierarquia na construção de sua gestão. No topo desse modelo está o objetivo geral (missão) da organização, e a base são as tarefas, que são a formulação do trabalho que pode ser executado da maneira necessária e em um período de tempo predeterminado.

Instruções para melhorar o estabelecimento de metas na organização:

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

Controle e gestão das mudanças nos parâmetros econômicos de desenvolvimento da organização;

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

Determinação da estratégia econômica da organização em relação a concorrentes, parceiros e consumidores;

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

Cálculos econômicos das necessidades da população nos bens e serviços oferecidos pela organização;

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

Estabelecer um sistema de remuneração eficaz para o pessoal da organização.

Um papel importante no processo de definição de metas é desempenhado por motivoção O modelo para a formação de um sistema de objetivos organizacionais é baseado em um sistema de motivações que é utilizado 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 ninguém, mesmo um incentivo muito importante. Portanto, no desenvolvimento dos objetivos de uma organização, a correta construção e a forma de aplicação do sistema de motivação são de grande importância.

Classificação dos objetivos da organização.

Os objetivos da organização definem os parâmetros da organização. Os objetivos de uma organização são freqüentemente definidos como as direções nas quais suas atividades devem ser realizadas. Os objetivos principais da organização são desenvolvidos pelos gestores dos principais recursos (gestores profissionais) com base num sistema de valores. A alta administração da organização é um dos recursos-chave, pois o sistema de valores da alta administração influencia a estrutura dos objetivos da organização, enquanto a integração dos valores dos funcionários da empresa e dos acionistas é alcançada.

Podem ser distinguidos sistema de objetivos da organização:

Sobrevivência em um ambiente competitivo;

Prevenção de falências e grandes contratempos financeiros;

Liderança na luta contra concorrentes;

Maximizando "preço" ou criando uma imagem;

Crescimento do potencial econômico;

Crescimento da produção e vendas;

Maximização do lucro;

Minimização de custos;

Lucratividade.

Os objetivos da organização são classificados:

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

3 prioridades: alta prioridade, prioridade, outros;

4 mensurabilidade: quantitativa e qualitativa;

5 a natureza dos interesses: externos e internos;

6 repetibilidade: constantemente recorrente e pontual;

7período temporal: curto prazo, médio prazo, longo prazo;

8foco funcional: financeiro, inovação, marketing, produção, administrativo;

9 estágios vida útil: na fase de concepção e criação, na fase de crescimento, na fase de maturidade, na fase de conclusão do ciclo de vida;

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

12 escalas: corporativa, intracompanhia, 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 requer um conjunto de objetivos, diferentes em termos de nível de gestão, tarefas de gestão, etc. A classificação de objetivos permite um entendimento mais aprofundado da versatilidade das atividades das organizações econômicas. Os critérios usados ​​para classificação também podem ser aplicados por muitos Organizações de negócios... No entanto, as expressões específicas de propósito dentro desta classificação permanecerão diferentes. A classificação dos objetivos da organização permite melhorar a eficiência da gestão escolhendo para cada objetivo um sistema de informação e métodos de fixação necessários.

Aula 1: Análise de Sistemas como Metodologia de Resolução de Problemas

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

R. Feynman

Uma das áreas de reestruturação em ensino superioré superar as deficiências da especialização estreita, fortalecer os laços interdisciplinares, o desenvolvimento de uma visão dialética do mundo, o pensamento sistêmico. V programa de Estudos muitas universidades já introduziram cursos gerais e especiais que implementam essa tendência: para especialidades de engenharia - "métodos de projeto", "engenharia de sistemas"; para especialidades militares e econômicas - "pesquisa operacional"; em gestão administrativa e política - "ciência política", "futurologia"; na pesquisa científica aplicada - "modelagem de simulação", "metodologia experimental", etc. Essas disciplinas também incluem o curso de análise de sistemas - um curso tipicamente inter e supradisciplinar que generaliza a metodologia de estudo de sistemas técnicos, naturais e sociais complexos.

1.1 Análise de sistema na estrutura de 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 se destacam das ciências mais gerais.
2. 2. Integração, quando as ciências mais gerais surgem como resultado da generalização e do desenvolvimento de certas seções de ciências relacionadas e seus métodos.

Os processos de diferenciação e integração são baseados em 2 princípios fundamentais da dialética materialista:

1. princípio da originalidade de qualidade formas diferentes movimento da matéria, def. a necessidade de estudar certos aspectos do mundo material;
2. o princípio da unidade material do mundo, def. a necessidade de obter uma visão holística de todos os objetos do mundo material.

Como resultado da manifestação de uma tendência integrativa, uma nova área surgiu. atividades científicas: estudos sistêmicos que visam resolver problemas complexos de grande escala e grande complexidade.

No âmbito da pesquisa de sistemas, estão se desenvolvendo ciências de integração como: cibernética, pesquisa operacional, engenharia de sistemas, análise de sistemas, inteligência artificial e outras. Aqueles. estamos falando sobre a criação de um computador de 5ª geração (para remover todos os intermediários entre o computador e a máquina. Usuário não qualificado.), uma interface inteligente é usada.

A análise de sistemas desenvolve uma metodologia sistêmica para a resolução de problemas aplicados complexos, apoiando-se nos princípios da abordagem de sistemas 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 do sistema é um novo direção científica tipo integração, que desenvolve uma metodologia sistemática de tomada de decisão e ocupa um determinado lugar na estrutura da pesquisa sistêmica moderna.

Figura 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 (doutrina da biosfera terrestre; teoria da probabilidade; 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, todos os muitos problemas, dependendo da profundidade de seus conhecimentos, são divididos em 3 classes:

1. problemas bem estruturados ou quantificados que se prestam à formalização matemática e são resolvidos usando métodos formais;
2. problemas não estruturados ou expressos qualitativamente que são descritos apenas no nível substantivo e são resolvidos usando procedimentos informais;
3. semi-estruturados (problemas mistos), que contêm problemas quantitativos e qualitativos, e os lados qualitativos, pouco conhecidos e incertos dos problemas tendem a dominar.

Esses problemas são resolvidos por meio do uso complexo de métodos formais e procedimentos informais. A classificação é baseada no grau de estruturação do problema, e a estrutura de todo o problema é determinada por 5 elementos lógicos:

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

O grau de estruturação do problema é determinado por quão bem os elementos indicados dos problemas são identificados e compreendidos.

É característico que o mesmo problema possa ocupar um lugar diferente na tabela de classificação. No processo de estudo, compreensão e análise cada vez mais profundos, o problema pode passar de não estruturado a semiestruturado e, então, de semiestruturado a estruturado. Nesse caso, a escolha do método de resolução de um problema é determinada pela sua posição na tabela de classificações.

Figura 1.2 - Tabela de classificação

1. identificar o problema;
2. Formulação do problema;
3. solução;
4. problema não estruturado (pode ser resolvido usando métodos heurísticos);
5. métodos de avaliações de especialistas;
6. problema mal estruturado;
7. métodos de análise de sistema;
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, os métodos matemáticos de I.O. Na pesquisa operacional, as principais etapas podem ser distinguidas:

1. Determinação de estratégias concorrentes para atingir a meta.
2. Construção de um modelo matemático da operação.
3. Avaliando a eficácia das estratégias concorrentes.
4. Escolha da estratégia ideal para atingir os objetivos.

O modelo matemático da operação é funcional:

E = f (x∈x →, (α), (β)) ⇒ extz

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

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

1. persistência do problema
2. restrições
3. critério de desempenho
4. modelo matemático da operação
5. os parâmetros do modelo, mas alguns dos parâmetros, via de regra, não são conhecidos, portanto (6)
6. informações de previsão (ou seja, você precisa prever uma série de parâmetros)
7. estratégias concorrentes
8. análise e estratégias
9. estratégia ótima
10. estratégia aprovada (mais simples, mas que satisfaz uma série de critérios)
11. implementação de solução
12. correção de modelo

O critério de eficácia da operação deve atender a uma série de requisitos:

1. Representatividade, ou seja o critério deve refletir o objetivo primário, não o secundário, da operação.
2. Criticidade - ou seja o critério deve mudar ao mudar os parâmetros das operações.
3. Singularidade, pois só neste caso é possível encontrar uma solução matemática rigorosa para o problema de otimização.
4. Contabilizar a estocasticidade, que geralmente está associada à natureza aleatória de alguns parâmetros de operações.
5. Consideração das incertezas associadas à falta de qualquer informação sobre alguns parâmetros de operações.
6. Levando em consideração a reação que geralmente é causada por um adversário consciente que controla todos os parâmetros das operações.
7. Simples porque um critério simples permite simplificar os cálculos matemáticos ao pesquisar opt. soluções.

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

Arroz. 1.4 - Esquema que ilustra os requisitos para o critério de desempenho de pesquisa operacional

1. declaração do problema (2 e 4 (restrições) seguem);
2. critério de eficiência;
3. tarefas de nível superior
4. restrições (organizamos aninhamento de modelos);
5. comunicação com modelos de nível superior;
6. representatividade;
7. criticamente;
8. singularidade;
9. contabilizando estocasticidade;
10. contabilizando a incerteza;
11. contabilização da oposição (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 um critério generalizado;
19. avaliação do otid-i matemático;
20. construção de intervalos de confiança:
21. análise das opções possíveis (existe um sistema; não sabemos exatamente qual é a intensidade do fluxo de entrada; só podemos assumir uma certa intensidade com uma certa probabilidade; então, pesamos as opções de saída).

Exclusividade - para que você possa resolver o problema por métodos estritamente matemáticos.

Os itens 16, 17 e 18 são maneiras de se livrar dos critérios múltiplos.

Contabilizando a estocasticidade - a maioria dos parâmetros tem um valor estocástico. Em alguns casos, stoh. nós perguntamos em forma f-i distribuição, portanto, o próprio critério deve ser medido, ou seja, aplicar expectativas matemáticas, portanto, cláusulas 19, 20, 21.

1.4 Princípios para resolver problemas não estruturados

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

Os métodos de avaliação de especialistas são usados ​​nos casos em que a formalização matemática de problemas é impossível devido à sua novidade e complexidade, ou requer muito tempo e dinheiro. Comum a todos os métodos de avaliação de especialistas é o apelo à experiência, orientação e intuição de especialistas que desempenham as funções de especialistas. Ao responder à pergunta feita, os especialistas são como sensores de informações que são analisadas e generalizadas. Pode-se argumentar, portanto, que se houver uma resposta verdadeira na gama de respostas, então o agregado de opiniões discordantes pode ser efetivamente sintetizado em alguma opinião generalizada próxima à realidade. Qualquer método de avaliação por especialistas 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 de um exame inclui as seguintes etapas:

1. definição de cadeias de expertise;
2. formação de um grupo de analistas;
3. formação de um grupo de especialistas;
4. desenvolvimento de um cenário e procedimentos de exame;
5. coleta e análise de informações de especialistas;
6. processamento de informações de especialistas;
7. análise dos resultados do exame e tomada de decisão.

Ao formar um grupo de especialistas, é necessário levar em consideração os seus x-ki individuais, que afetam os resultados do exame:

• competência (nível de formação profissional)
• criatividade ( Habilidades criativas humano)
• pensamento construtivo (não "voe" nas nuvens)
• conformismo (exposição à influência da autoridade)
• atitude para examinar
• coletivismo e autocrítica

Os métodos de avaliação de especialistas são usados ​​com bastante sucesso nas seguintes situações:

• escolha de objetivos e tópicos de pesquisa científica
• escolha 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 de vetores
• classificação de objetos homogêneos de acordo com a gravidade de uma propriedade
• avaliação da qualidade dos produtos e novas tecnologias
• tomada de decisão em tarefas de gerenciamento de produção
• planejamento de longo prazo e atual de produção, pesquisa e desenvolvimento e desenvolvimento
• previsões científicas, técnicas e econômicas, etc. etc.

1.5 Princípios para resolver problemas semiestruturados

Para resolver problemas desta classe, é aconselhável usar os métodos de análise de sistema. Os problemas resolvidos usando a análise de sistemas têm uma série de características características:

1. a decisão tomada refere-se ao futuro (a planta, que ainda não existe)
2. há ampla variedade alternativas
3. as decisões dependem da incompletude atual dos avanços tecnológicos
4. as decisões tomadas requerem 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. um problema interno é complexo devido ao fato de que para sua solução é necessário combinar vários recursos.

Os conceitos básicos de análise de sistemas são os seguintes:

• o processo de resolução do problema deve começar com a identificação e justificação da meta final que se deseja atingir em uma determinada área e já nesta base metas e objetivos intermediários são determinados
• qualquer problema deve ser abordado como um sistema complexo, identificando todos os detalhes e inter-relações possíveis, bem como as consequências de certas decisões
• no processo de resolução do problema, realiza-se a formação de diversas alternativas para o alcance da meta; avaliando essas alternativas usando critérios apropriados e escolhendo a alternativa preferida
• a estrutura organizacional do mecanismo de solução 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, 2 requisitos conflitantes devem ser levados em consideração:

1. o problema deve ser formulado de forma ampla o suficiente para não perder nada significativo;
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 está sendo formulado de forma cada vez mais clara e abrangente.

Arroz. 1.5 - Análise do sistema em uma etapa

1. Formulação do problema
2. justificativa de propósito
3. formação de alternativas
4. exploração de recursos
5. construindo um modelo
6. avaliação de alternativas
7. tomada de decisão (escolha de uma decisão)
8. análise sensitiva
9. verificação dos dados iniciais
10. esclarecimento do objetivo final
11. procure por novas alternativas
12. análise de recursos e critérios

1.6 Principais etapas e métodos de CA

CA fornece: o desenvolvimento de um método sistemático para resolver o problema, ou seja, uma sequência de operações organizada de forma lógica e procedimental com o objetivo de escolher a alternativa de solução preferida. O CA é implementado praticamente em várias etapas, porém, ainda não há unidade quanto à sua quantidade e conteúdo, uma vez que Esta é uma grande variedade de problemas aplicados.

Aqui está uma tabela que ilustra os padrões básicos de SA de diferentes escolas científicas.

As ferramentas científicas da CA incluem os seguintes métodos:

• método de script (tentando descrever o sistema)
• método da árvore de objetivos (há um objetivo final, é dividido em submetas, submetas para problemas, etc., ou seja, decomposição em tarefas que podemos resolver)
• método de análise morfológica (para invenções)
• métodos de avaliação de especialistas
• métodos probabilísticos e estatísticos (teoria do ML, jogos, etc.)
• métodos cibernéticos (objeto caixa preta)
• Métodos IO (escalar opt)
• métodos de otimização de vetor
• técnicas de simulação (por exemplo, GPSS)
• métodos de rede
• métodos de matriz
• métodos análise econômica e etc.

No processo de AC, em seus diferentes níveis, são utilizados vários métodos, nos quais as heurísticas são combinadas com o formalismo. O CA serve como uma estrutura metodológica que reúne todos os métodos, técnicas de pesquisa, atividades e recursos necessários para resolver problemas.

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

O processo de tomada de decisão consiste em escolher uma solução racional a partir de um conjunto de soluções alternativas, levando em consideração o sistema de preferências do decisor. Como qualquer processo do qual uma pessoa participa, ele tem 2 lados: objetivo e subjetivo.

O lado objetivo é o que é real fora da consciência de uma pessoa, e o lado subjetivo é o que se reflete na consciência de uma pessoa, ou seja, objetivo na mente de uma pessoa. O objetivo se reflete na consciência de uma pessoa nem sempre de forma adequada, mas não se segue que não possa haver decisões corretas. Na prática, considera-se que a decisão certa é aquela que, nos contornos principais, reflete corretamente a situação e corresponde à tarefa em questão.

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

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

Arroz. 1.6 - Sistema de preferências dos 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 em um intervalo aleatório t); c) oposição organizada
6. informações sobre condições externas
7. decisão racional
8. síntese de controle (dependente do sistema)

Estando nessas garras, o tomador de decisão deve normalizar o conjunto de soluções potenciais a partir delas. Selecione 4-5 melhores deles e 1 solução deles.

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

1. Muitas soluções potenciais se destacam.
2. Muitas soluções concorrentes são selecionadas entre elas.
3. Uma solução racional é selecionada levando em consideração as preferências do tomador de decisão.

Arroz. 1.7 - Uma abordagem sistemática para o processo de tomada de decisão

1. soluções possíveis
2. soluções concorrentes
3. decisão racional
4. finalidade e objetivos da operação
5. informação de status de operação
6. informações sobre condições externas
   1. estocástico
   2. contra-ação organizada
7. restrição de recursos
8. limitação no 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 eficiência

A análise de sistemas modernos é uma ciência aplicada que visa elucidar as razões das reais dificuldades enfrentadas pelo "dono do problema" e desenvolver opções para sua eliminação. Em sua forma mais avançada, a análise de sistemas também inclui uma intervenção direta, prática e aprimorada em uma situação problemática.

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

No início da década de 1980, tornou-se óbvio que todas essas disciplinas teóricas e aplicadas formam, por assim dizer, uma única corrente, um "movimento sistêmico". A consistência se torna não apenas uma categoria teórica, mas também um aspecto consciente da atividade prática. Uma vez que sistemas grandes e complexos tornaram-se necessariamente o objeto de estudo, gerenciamento e design, tornou-se necessário generalizar os métodos de estudo dos sistemas e os métodos para influenciá-los. Deveria ter surgido um tipo de ciência aplicada, que é uma "ponte" entre as teorias abstratas de sistematicidade e a prática sistêmica viva. Surgiu - primeiro, como observamos, em vários campos e sob diferentes nomes, e em últimos anos formada em uma ciência que foi chamada de "análise de sistemas".

Os recursos da análise de sistemas modernos derivam da própria natureza dos sistemas complexos. Com o objetivo de eliminar o problema ou, pelo menos, de esclarecer suas causas, a análise de sistemas envolve uma ampla gama de meios para isso, utiliza as capacidades de várias ciências e campos práticos de atividade. Essencialmente uma dialética aplicada, a análise de sistemas transmite 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, computação, modelagem, observações de campo e experimentos.

Ao examinar um sistema real, geralmente encontramos uma grande variedade de problemas; é impossível uma pessoa ser profissional em cada uma delas. A saída é vista no fato de que aqueles que se comprometem a realizar análises de sistemas têm a formação e a experiência necessárias para identificar e classificar problemas específicos, para determinar quais especialistas devem ser contatados para continuar a análise. Isso impõe requisitos especiais aos especialistas em sistemas: eles devem ter ampla erudição, pensamento relaxado, capacidade de atrair pessoas para o trabalho e organizar atividades coletivas.

Depois de ouvir este curso de palestras, ou depois de ler vários livros sobre o assunto, você não pode se tornar um especialista em análise de sistemas. Como W. Shakespeare colocou: "Se fazer fosse tão fácil quanto saber o que fazer, as capelas seriam catedrais, as cabanas seriam palácios." O profissionalismo é adquirido com a prática.

Considere uma previsão interessante do emprego em expansão mais rápida 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 representações sistêmicas

O que significa a própria palavra “sistema” ou “grande sistema”, o que significa “agir sistematicamente”? Iremos receber respostas a essas questões de forma gradativa, aumentando o nível de consistência do nosso conhecimento, que é o objetivo deste curso de palestras. Nesse ínterim, temos o suficiente dessas associações que surgem quando a palavra "sistema" é usada na linguagem comum em combinação com as palavras "sócio-político", "Solar", "nervoso", "aquecimento" ou "equações", “indicadores”, “visões e crenças”. Posteriormente, consideraremos em detalhes e de forma abrangente os sinais de consistência, e agora iremos observar apenas os mais óbvios e obrigatórios deles:

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

Consistência da atividade prática

Em relação, por exemplo, à atividade humana, esses sinais são óbvios, pois cada um de nós os detectará facilmente em nossas próprias atividades práticas. Cada uma de nossas ações conscientes busca um objetivo bem definido; em qualquer ação é fácil ver suas partes constituintes, ações menores. Nesse caso, as partes componentes são executadas não em uma ordem arbitrária, mas em uma determinada sequência. Esta é uma interconexão definitiva subordinada ao objetivo. partes componentes, o que é um sinal de consistência.

Consistência e algoritmicidade

Outro nome para essa construção de atividades é algoritmicidade. O conceito de algoritmo originou-se no início da matemática e significava a atribuição de uma sequência precisamente definida de operações compreendidas de forma inequívoca em 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 tomada de decisões gerenciais, de algoritmos de aprendizagem, algoritmos para jogar xadrez, mas também de algoritmos de invenção, algoritmos para composição de música. Enfatizamos que isso é um afastamento do entendimento matemático do algoritmo: embora mantenha uma sequência lógica de ações, assume-se que o algoritmo pode conter ações não formalizadas. Assim, a algoritmização explícita de qualquer atividade prática é uma propriedade importante de seu desenvolvimento.

A consistência da atividade cognitiva

Uma das características da cognição é a presença de formas analíticas e sintéticas de pensar. A essência da análise consiste em dividir o todo em partes, em representar o complexo como um conjunto de componentes mais simples. Mas para conhecer o todo, o complexo, o processo inverso também é necessário - a síntese. Isso se aplica não apenas ao pensamento individual, mas também ao conhecimento humano universal. Digamos apenas que o desmembramento do pensamento em análise e síntese e a interconexão dessas partes são o sinal mais importante da natureza sistemática da cognição.

Sistemicidade como propriedade universal da matéria

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

Resumir

Em conclusão, como informação para reflexão, apresentamos um diagrama que mostra a conexão das questões discutidas acima.

Figura 1.8 - Relação entre as questões discutidas acima

Métodos de análise de sistema

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

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

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

Abstração e concretização

Análise e síntese, indução e dedução

Formalização e concretização

Composição e decomposição

Linearização e extração de componentes não lineares

Estruturação e reestruturação

Prototipagem

Reengenharia

Algoritmização

Modelagem e experimento

Controle e regulação programados

Reconhecimento e identificação

Clustering e classificação

Avaliação e teste de especialistas

Verificação

e outros métodos e procedimentos.

Cabe destacar as tarefas de estudo do sistema de interações dos objetos analisados ​​com o ambiente. A solução para este problema envolve:

- traçar a fronteira entre o sistema em estudo e o ambiente, que predetermina a profundidade máxima

a influência das interações consideradas, às quais a consideração é limitada;

- determinação dos recursos reais de tal interação;

- consideração das interações do sistema em estudo com o sistema de nível superior.

Problemas do próximo tipo estão associados ao desenho de alternativas para essa interação, alternativas para o 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 possibilidades para a construção de alternativas de soluções originais, estratégias inesperadas, ideias incomuns e estruturas ocultas. Em outras palavras, o discurso está aqui é sobre o desenvolvimento de métodos e ferramentas fortalecimento das capacidades indutivas do pensamento humano, em contraposição às suas capacidades dedutivas, que, de fato, visa o desenvolvimento de meios lógicos formais. As pesquisas nessa direção começaram apenas recentemente e ainda não há um único aparato conceitual nelas. No entanto, aqui, também, várias áreas importantes podem ser distinguidas - como o desenvolvimento o aparato formal da lógica indutiva, os métodos de análise morfológica e outros métodos estruturais e sintáticos para a construção de novas alternativas, métodos de sintática e organização da interação do grupo na resolução de problemas criativos, bem como o estudo dos principais paradigmas do pensamento de pesquisa.

Os problemas do terceiro tipo envolvem a construção do conjunto modelos de simulação descrever a influência desta ou daquela interação no comportamento do objeto de pesquisa. Observe que em estudos sistêmicos, o objetivo de criar uma certa supermodelo não é perseguido. Estamos falando sobre o desenvolvimento de modelos privados, cada um dos quais resolve seus próprios problemas específicos.

Mesmo depois que tais modelos de simulação foram criados e investigados, a questão de como combinar vários aspectos do comportamento do sistema em um certo esquema unificado permanece em aberto. No entanto, isso 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 análogos e transferindo os resultados desses estudos para o objeto de análise do sistema. Tal estudo fornece uma base para uma compreensão significativa das situações de interação e da estrutura das interconexões que determinam o lugar do sistema em estudo na estrutura do supersistema, do qual é um componente.

As tarefas do quarto tipo estão relacionadas ao design modelos de tomada de decisão. Qualquer estudo sistêmico está associado ao estudo de várias alternativas para o desenvolvimento do sistema. A tarefa dos analistas de sistemas é escolher e justificar a melhor alternativa de desenvolvimento. Na fase de desenvolvimento e tomada de decisões, é necessário levar em conta a interação do sistema com seus subsistemas, combinar os objetivos do sistema com os objetivos dos subsistemas e individualizar os objetivos globais e secundários.

A área mais desenvolvida e ao mesmo tempo a mais específica criatividade científica associado ao desenvolvimento da teoria da decisão e à formação de estruturas, programas e planos alvo. Não faltam trabalhos e pesquisadores ativos aqui. No entanto, neste caso, muitos resultados estão no nível de invenção não confirmada e discrepâncias na compreensão como um ser desafios e os meios de resolvê-los. A pesquisa nesta área inclui:

a) construir uma teoria para avaliar a eficácia decisões tomadas ou planos e programas formados;

b) resolver o problema de multicritério na avaliação das alternativas de decisão ou planejamento;

c) investigar o problema da incerteza, especialmente associada não a fatores de natureza estatística, mas à incerteza dos julgamentos de especialistas e à incerteza deliberadamente criada associada à simplificação de ideias sobre o comportamento do sistema;

d) desenvolvimento do problema de agregação das preferências individuais nas decisões que afetam os interesses de várias partes que afetam o comportamento do sistema;

e) estudar características específicas critérios de desempenho socioeconômico;

f) a criação de métodos para verificar a consistência lógica das estruturas e planos-alvo e estabelecer o equilíbrio necessário entre o programa de ação pré-determinado e sua prontidão para a reestruturação quando um novo chegar.

informações sobre eventos externos e mudanças nas idéias sobre a execução deste programa.

A última direção requer uma nova compreensão das funções reais das estruturas, planos, programas alvo e a definição daquelas que devem desempenhar, bem como das conexões entre elas.

As tarefas consideradas de análise do sistema não cobrem uma lista completa de tarefas. Estes são os mais difíceis de resolver. Deve-se notar que todas as tarefas da pesquisa sistêmica estão intimamente interligadas entre si, não podendo ser isoladas e resolvidas separadamente, tanto no tempo quanto na composição dos performers. Além disso, para resolver todos esses problemas, um 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 amplamente usados ​​na prática de design e gerenciamento. É verdade que as representações gráficas (gráficos, diagramas, etc.) são amplamente utilizadas para representar os resultados intermediários e finais da modelagem. No entanto, os últimos são subsidiários; Com base no modelo, a evidência de sua adequação é formada por certas direções de representações analíticas e estatísticas. Portanto, apesar de cursos independentes de palestras serem ministrados em universidades nas principais áreas dessas duas classes de métodos, ainda fazemos uma breve caracterização de suas características, vantagens e desvantagens do ponto de vista de sua utilização em sistemas de modelagem.

Analítico Na classificação considerada, são nomeados métodos que refletem objetos e processos reais na forma de pontos (adimensionais em provas matemáticas rigorosas) que fazem quaisquer movimentos no espaço ou interagem uns com os outros. O aparato conceitual (terminológico) dessas representações é baseado nos conceitos da matemática clássica (quantidade, fórmula, função, equação, sistema de equações, logaritmo, diferencial, integral, etc.).

As representações analíticas têm uma história secular de desenvolvimento e se caracterizam não só pela busca pelo rigor da terminologia, mas também por fixar certas letras para determinados valores especiais (por exemplo, a dupla proporção da área de Um círculo para a área do quadrado inscrito nele p "3,14; a base do logaritmo natural - e» 2,7, etc.).

Com base em conceitos analíticos, teorias matemáticas de complexidade variável surgiram e estão se desenvolvendo - do aparato da análise matemática clássica (métodos de estudo de funções, seu tipo, métodos de representação, busca de extremos de funções, etc.) a novos ramos da matemática moderna como programação matemática (linear, não linear, dinâmica, etc.), teoria dos jogos (jogos matriciais com estratégias puras, jogos diferenciais, etc.).

Esses direções teóricas tornou-se a base de muitos aplicados, incluindo a teoria do controle automático, a teoria das soluções ótimas, etc.

Ao modelar sistemas, uma ampla gama de representações simbólicas é usada usando a "linguagem" da matemática clássica. No entanto, essas representações simbólicas nem sempre refletem adequadamente processos complexos reais e, nesses casos, de modo geral, não podem ser considerados modelos matemáticos rigorosos.

A maioria das áreas da matemática não contém meios de definir o problema e comprovar a adequação do modelo. Este último é comprovado por experimentos, que, à medida que os problemas se tornam mais complexos, tornam-se cada vez mais complexos, caros, nem sempre indiscutíveis e realizáveis.

Ao mesmo tempo, essa classe de métodos inclui uma direção relativamente nova da matemática, a programação matemática, que contém meios para definir o problema e amplia as possibilidades de comprovar a adequação dos modelos.

Estatístico representações 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 pelas correspondentes características probabilísticas (estatísticas) e leis estatísticas. Os mapeamentos estatísticos do sistema no caso geral (por analogia com os analíticos) podem ser representados, por assim dizer, na forma de um ponto "borrado" (área borrada) no espaço n-dimensional, no qual o sistema (suas propriedades levado em consideração no modelo) é traduzido pelo operador F. Um ponto “borrado” deve ser entendido como uma determinada área que caracteriza o movimento do sistema (seu comportamento); neste caso, os limites da região são dados com uma certa probabilidade p ("borrada") e o movimento de um ponto é descrito por uma certa função aleatória.

Fixando todos os parâmetros desta área, exceto um, você pode obter um corte ao longo da linha a - b, cujo significado é o impacto este parâmetro sobre o comportamento do sistema, que pode ser descrito pela distribuição estatística deste parâmetro. Da mesma forma, você pode obter bidimensional, tridimensional, etc. padrões de distribuição estatística. Os padrões estatísticos podem ser representados na forma de variáveis ​​aleatórias discretas e suas probabilidades, ou na forma de dependências contínuas da distribuição de eventos, 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 o problema, enquanto qualquer método (qualquer pensamento expresso em voz alta) está incluído no número dos considerados, quanto mais ideias, melhor. Na fase preliminar, a qualidade dos métodos propostos não é levada em consideração, ou seja, o objetivo da pesquisa é criar o maior número possível de opções para a solução do problema. Mas para ter sucesso, as seguintes condições devem ser atendidas:

· A presença de um inspirador de ideias;

· O grupo de especialistas não ultrapassa 5 a 6 pessoas;

· O potencial dos pesquisadores é proporcional;

· O ambiente é calmo;

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

· Duração do trabalho não superior a 1 hora.

Depois que o "fluxo de ideias" para, os especialistas selecionam as propostas de forma crítica, levando em consideração as restrições organizacionais e econômicas. A seleção da melhor ideia pode ser realizada de acordo com vários critérios.

Este método o mais produtivo na fase de desenvolvimento de uma solução para a implementação da meta, ao divulgar o mecanismo de funcionamento do sistema, ao escolher um critério para resolução de um problema.

Método de "focar a atenção nos objetivos do problema apresentado"

Este método consiste no fato de ser selecionado um dos objetos (elementos, conceitos) associados ao problema a ser resolvido. Ao mesmo tempo, sabe-se que o objeto aceito para consideração está diretamente relacionado aos objetivos finais desse problema. Em seguida, a conexão entre este objeto e algum outro, escolhido ao acaso, é investigada. Em seguida, o terceiro elemento é selecionado, da mesma forma que ao acaso, e sua conexão com os dois primeiros é examinada, e assim por diante. Assim, uma certa cadeia de objetos, elementos ou conceitos interconectados é criada. Se a cadeia for interrompida, o processo será reiniciado, uma segunda cadeia será criada e assim por diante. É assim que o sistema é investigado.

Método de E / S do sistema

O sistema em estudo é considerado necessariamente em conjunto com o meio ambiente. Ao mesmo tempo, atenção especial é dada às limitações que o ambiente externo impõe ao sistema, bem como às limitações inerentes ao próprio sistema.

Na primeira fase de estudo do sistema, as possíveis saídas do sistema são consideradas e os resultados de seu funcionamento são avaliados de acordo com as mudanças no ambiente. Então investigado entradas possíveis sistemas e seus parâmetros que permitem que o sistema funcione dentro das restrições aceitas. E, ao final, na terceira etapa, são selecionados os insumos aceitáveis ​​que não violem as restrições do sistema e não o levem ao desacordo com os objetivos do meio ambiente.

Este métodoé mais eficaz nas fases de compreensão do mecanismo de funcionamento do sistema e de tomada de decisões.

Método de script

A peculiaridade do método é que um grupo de especialistas altamente qualificados de forma descritiva representa o curso possível dos eventos 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 à entrada e saída do sistema (para matérias-primas, recursos de energia, finanças e assim por diante).

A ideia principal deste método é identificar as conexões entre vários elementos do sistema, que se manifestam sob um determinado evento ou restrição. O resultado de tal estudo é um conjunto de cenários - direções possíveis para a solução do problema, das quais as mais aceitáveis ​​poderiam ser selecionadas por comparação de acordo com algum critério.

Método morfológico

Este método permite a busca de todas as soluções possíveis para o problema por meio de uma enumeração exaustiva dessas soluções. Por exemplo, F.R. Matveev identifica seis estágios na implementação deste método:

· Formulação e definição das limitações do problema;

· Pesquisa de possíveis parâmetros de soluções e possíveis variações desses parâmetros;

· Encontrar todas as combinações possíveis desses parâmetros nas soluções resultantes;

· Comparação de soluções em função dos objetivos perseguidos;

· Escolha de soluções;

· Estudo aprofundado das soluções selecionadas.

Técnicas de modelagem

Um modelo é um determinado sistema criado com o objetivo de apresentar uma realidade complexa de uma forma simplificada e compreensível, ou seja, um modelo é uma imitação dessa realidade.

Os problemas que os modelos podem resolver são muitos e variados. Os mais importantes deles são:

Com a ajuda de modelos, pesquisadores buscam entender melhor o fluxo Processo complexo;

· Com a ajuda de modelos, são realizados experimentos no caso em que isso seja impossível em um objeto real;

· Com a ajuda de modelos, avaliar a possibilidade de implementação de várias soluções alternativas.

Além disso, os modelos têm propriedades valiosas como:

· Reprodutibilidade por experimentadores independentes;

· Variabilidade e possibilidade de melhoria pela introdução de novos dados no modelo ou modificações de links dentro do modelo.

Os modelos simbólicos e matemáticos devem ser destacados entre os principais tipos de modelos.

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

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

Ao construir modelos, as seguintes condições devem ser observadas:

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

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

· A utilização de métodos de processamento automático de informações, especialmente quando a quantidade de dados é grande ou a natureza da relação entre os elementos do sistema é muito complexa.

Ao mesmo tempo, os modelos matemáticos têm algumas desvantagens:

· O desejo de refletir o processo estudado na forma de condições conduz a um modelo que só pode ser compreendido por seu desenvolvedor;

· Por outro lado, a simplificação leva a uma limitação do número de fatores incluídos no modelo; portanto, há uma imprecisão no reflexo da realidade;

· O autor, tendo criado o modelo, "esquece" que não leva em consideração o efeito de inúmeros fatores, talvez insignificantes. Mas o efeito combinado desses fatores no sistema é tal que os resultados finais não podem ser alcançados em um determinado modelo.

A fim de nivelar essas deficiências, o modelo deve ser verificado:

• quão plausível e satisfatório é refletir o processo real;

· Se a alteração dos parâmetros causa uma alteração correspondente nos resultados.

Os sistemas complexos, devido à presença de uma infinidade de subsistemas de funcionamento discreto, como regra, não podem ser adequadamente descritos usando apenas modelos matemáticos; portanto, a modelagem de simulação tornou-se generalizada. Os modelos de simulação têm se difundido por dois motivos: em primeiro lugar, esses modelos permitem utilizar todas as informações disponíveis (modelos gráficos, verbais, matemáticos ...) e, em segundo lugar, porque esses modelos não impõem restrições estritas aos dados iniciais usados. Assim, os modelos de simulação permitem o uso criativo de todas as informações disponíveis sobre o objeto de pesquisa.