Денис Шевчук - Исследование систем управления - конспект лекций

• неопределенности: максимальная точность определения (измерения) свойств системы зависит от присущей данной системе области неопределенности, внутри которой повышение точности определения (измерения) одного свойства влечет за собой снижение точности определения другого (других). Существует область неопределенности, в пределах которой свойства могут быть описаны только вероятностными характеристиками.

Принцип целенаправленности: целенаправленность – функциональная тенденция, направленная на достижение системой некоторого состояния либо на усиление (сохранение) некоторого процесса. При этом система оказывается способной противостоять внешнему воздействию, а также использовать среду и случайные события.

Принцип учитывает постулат выбора: сложные системы обладают способностью к выбору поведения и, следовательно, однозначно предсказать способ действия и определить их состояние невозможно ни при каком знании свойств системы и ситуации.

Данный постулат позволяет сложной системе в соответствии с ее целенаправленностью использовать редкие благоприятные события, возникающие во взаимодействии со средой, блокируя остальные (неблагоприятные) события и процессы.

Моделирование – осуществление абстрактных экспериментов при помощи построения некоторой системы-модели, которая является подобием системы-оригинала для изучения сложных объектов. Необходимость моделирования обусловлена сложным характером рассматриваемых систем.

Сущность моделирования заключается в замене реальных экспериментов, которые будут слишком сложны или потребуют весьма продолжительного времени, абстрактными экспериментами, осуществляемыми после разработки как можно более полной модели изучаемого явления. Моделирование позволяет определить степень влияния различных норм принятия решений на многочисленные элементы поставленной проблемы и выбирать из всех заранее намеченных вариантов принятия решений то, который позволит добиться в отношении поставленной цели наилучших результатов.

Наиболее часто метод моделирования ставит перед собой следующие цели:

• изучить какой-то элемент реальной действительности – дидактические и исследовательские модели;

• отработать какой-то элемент практических действий – тренировочные и игровые модели;

• оптимизировать какой-либо процесс, форму или содержание чего-либо – оптимизационные модели;

• делегировать полномочия на совершение определенных действий другими лицами – модели предпочтений.

Принцип – основное исходное положение теории, науки, системы знаний. Выделяют следующие принципы моделирования:

• абстрагирования: модель – отражение свойств в объекте исследования, для одной модели свойства существуют, для другой – нет (например, цвет автобуса);

• информационной достаточности: если мы ничего не знаем о функционировании системы, модель которой хотим создать, то мы не сможем ее создать. Модель может быть построена, если мы хоть что-то знаем об объекте, но не все и хотим узнать больше;

• многомодельности (неисчерпаемость объекта моделирования): если мы создаем модель сложной системы, то не следует ограничиваться одной моделью (иерархия моделей различной степени подробности). Пределом составления моделей является решение поставленной задачи;

• многовариантности: модель та же самая, но значения параметров, входящих в эту модель, разные;

• параметризуемого: описание результата функционирования подсистемы некоторым параметром для дальнейшего уточнения и детализации модели, если это будет необходимо.

Модель – упрощенное представление объекта системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности, создаваемое исследователем с целью получения знаний об объекте-оригинале и отражающее его наиболее существенные свойства с точки зрения поставленной задачи. Выделяются следующие причины использования моделей'.

• сложность реального мира (организация – сложная система, в которой происходят различные перемены, которые часто не могут быть постижимы с помощью возможностей любого человека.

Для этого создаются упрощенные модели реального мира);

• экспериментирование (большинство вариантов решения перед воплощением в жизнь необходимо экспериментально проверить.

Но не все решения могут быть экспериментально проверены в условиях реального мира);