2 Вопрос:
В экономических системах наибольший интерес составляют процессы выработки и реализацию управленческих решений. Для обоснования решений необходимо обрисовать проблемную ситуацию, определить область принятия решения, выявить факты, влияющие на решение, подобрать приемы, методы и аппарат формализации таким образом, чтобы решение было возможным, а результаты приемлемыми. В идеальном случае для принятия решения необходимо получить выражение, связывающее цель системы со средствами ее достижения. Такое выражение называется критерием функционирования, показателем эффективности, целевой функции, функцией цели или критериальной функцией. Однако, как бы его не называли, это выражение представляет собой закон позволяющий оценивать эффективность того или иного пути движения к цели. С одной стороны критерий отражает меру приближения к цели, с другой – цену этого приблежения.
Если такой закон известен, то он выражается в математической модели, с помощью которых выполняется поиск рациональных решений. В такой ситуации задача исследования системы разрешима практически всегда. В дальнейшем речь может идти о вычислительных сложностях
Если закон неизвестен, то стараются определить закономерности на основе статистических исследований и уставить корреляционную зависимость между критерием и ключевыми факторами функционирования системы
Установление корреляционных зависимостей осуществляется в рамках эконометрических моделей.
Если и этого не удается сделать, то выбирают или разрабатывают теорию, которая содержит утверждения и правила, позволяющие сформулировать концепцию, построить концептуальную модель и на этой основе сконструировать механизм принятия решения
Если и теории не существует, то выдвигается гипотеза и на ее основе создается имитационная модель, с помощью которой исследуются возможные варианты решения
В общем виде для ситуаций разной сложности процесс формирования критериальной функции для отображения проблемной ситуации можно представить многоуровневым описанием слоев, представленным на рисунке:
Схема формирования критериальной функции для отображения проблемной ситуации:
3 Вопрос:
Для перевода вербального описание в формализованное в первую очередь привлекается весь существующий математический арсенал. Именно необходимость постановки и решения трудно формализуемых задач на протяжении многих лет являлось двигателем развития математических методов. Как ответ на необходимость доказательства адекватности модели (на основе представительной выборки) и правомерности распространения ее экспериментальных результатов на всю генеральную совокупность, наряду с детерминированными аналитическими методами классической математики появилась теория вероятностей и математическая статистика. Необходимость решения сложных практических задач в условиях большой неопределенности стимулировала развитие таких математических направлений как теория множеств, математическая логика, математическая лингвистика и теория графов.
С другой стороны, для коллективного решения масштабных организационных задач (реструктурирования предприятия, слияние двух и более предприятий, реструктуризация компаний, выбор стратегии развития и т.д.), когда один человек не может принять решение о выборе факторов, влияющих на достижение цели, не в состоянии определить существенные взаимосвязи между целями и средствами, не обладает всем необходимым спектром знаний для успешного решения проблемы, в различных областях деятельности стали развиваться специальные приемы и методы: мозгового штурма, Дельфи, интерактивного моделирования и т.д. В конечном итоге эти методы позволяют формализовать существующие в исследуемой предметной области неформализованные знания, опыт и традиции и тем самым обеспечить перевод вербальной модели в формализованный вид
Таким образом, между проблемой, описанной на содержательном уровне, и математическими моделями сложился спектр методов, которые помогают формализовывать вербальные описания проблемных ситуаций, интерпретировать формализованные описания и увязывать их с действительностью
Шкала методов формирования проблемы:
Развитие методов моделирования идет не так последовательно, как показано на рисунке. Методы возникают и развиваются одновременно. Более того, при решении сложных задач человек, как правило, попеременно выбирает методы из левой и правой части спектра, совсем не соблюдая их эволюционность и наследственность. Если разделить шкалу методов примерно по средине получим два больших класса методов моделирования систем: методы формализованного представления систем и методы активизации и интуиции, опыта, знаний и навыков специалиста
Классификация методов моделирования систем:
Лекция №12 (31.03.2021)
Такое разделение методов полностью согласуется с основной идеей системного анализа, которое заключается в сочетании формализованных и неформализованных представлений об исследуемой системе, что помогает в разработке методик, выборе методов постепенной формализации, отображении и анализе проблемной ситуации. Тем не менее строгого разделения между двумя выделенными классами не существует. Можно только говорить о большей или о меньшей степени формализации, или с другой стороны большей или меньшей опоре на интуицию или здравый смысл.
Приведенная классификация методов моделирования является открытой. Она может развиваться и дополняться конкретными методами и подходами аккумулируя опыт, накапливаемый во всех сферах жизнедеятельности.
Тема «Статические модели»
Модель черного ящика
Модель состава системы
Структурная модель системы
При всем невообразимом разнообразии реальных систем и внушительном многообразии инструментальных средств моделирования принципиально различимых типов модели системы очень немного: модель черного ящика, модель состава, структурная модель (модель белого ящика), это в одинаковой степени относится как с статическим моделям, отображающие фиксированное состояние системы, так и к динамическим моделям, отображающим характер взаимодействия элементов исследуемой системы между собой и с внешней средой.
1 вопрос:
Модель «черного ящика» является простейшим отображением реальной системы (некоторого фрагмента реального мира), в котором полностью отсутствуют сведения о внутреннем содержании этого фрагмента, а задаются только входные и выходные связи системы со средой. Даже «стенки ящика», т.е. границы между системой и средой, в этой модели обычно не описываются, а лишь подразумеваются. Такая модель не смотря на внешнюю простоту и отсутствие сведений о внутренности системы часто оказывается очень полезной, а иногда единственно возможной
Модель черного ящика:
Бросающаяся в глаза внешняя простота черного ящика очень обманчива, кажется просто перечислить все входы и выходы, но как только это потребуется сделать для конкретной системы исследователь сталкивается со множеством трудностей
Главной причиной множественности входов и выходов является то, что всякая реальная система взаимодействует с объектами окружающей среды неограниченным числом способов. Занимаясь построением модели черного ящика, системный аналитик из этого бесчисленного множества связей отбирает конечное их число для включения в списки входов и выходов. Критерием отбора при этом является целевое назначение модели. То, что существенно и важно включается в модель, то, что несущественно или неважно не включается. Именно здесь, на этапе отбора существенных характеристик системы для включения в модель, возможны ошибки. Тот факт, что мы не учитываем в модели (исключаем из рассмотрения некоторой связи), не лишает их реальности, они все равно существуют и оказывают воздействие на исследуемую систему. Не редко оказывается, что казавшиеся несущественными или неизвестные для нас факторы на самом деле являются важными и должны учитываться в модели.
На ранних стадиях исследования системы иногда затруднительно определить относится ли обнаруженная связь со средой к входам или к выходам. В первую очередь это касается исследования причинно-следственных связей между процессами, протекающими в системе, когда трудно определить, что есть причина, а что – следствие. В таких случаях иногда полезно рассмотреть две конкурирующие модели черного ящика, в одной из которых это связь причина к входам, а в другой к выходам. Простота модели черного ящика опасна всегда существует опасность неполноты перечни входов и выходов как следствие того, что важные из них могут показаться несущественными, так и в силу неизвестности некоторых из них в момент построения модели.