Классификация систем. Закономерности больших(сложных) систем.
Определение большой системы. Существует ряд подходов к разделению систем по сложности. В частности, Г. Н. Поваров в зависимости от числа элементов, входящих в систему, выделяет четыре класса систем:
малые системы (10...103 элементов),
сложные (104...107 элементов),
ультрасложные (107. ..1030 элементов),
суперсистемы (1030.. .10200 элементов).
Так как понятие элемента возникает относительно задачи и цели исследования системы, то и данное определение сложности является относительным, а не абсолютным.
Английский кибернетик С. Бир классифицирует все кибернетические системы на простые и сложные в зависимости от способа описания: детерминированного или теоретико-вероятностного. А. И. Берг определяет сложную систему как систему, которую можно описать не менее чем на двух различных математических языках (например, с помощью теории дифференциальных уравнений и алгебры Буля).
Очень часто сложными системами называют системы, которые нельзя корректно описать математически, либо потому, что в системе имеется очень большое число элементов, неизвестным образом связанных друг с другом, либо неизвестна природа явлений, протекающих в системе.
Под большой системой понимается совокупность материальных ресурсов, средств сбора, передачи и обработки информации, людей-операторов, занятых на обслуживании этих средств, и людей-руководителей, облеченных надлежащими правами и ответственностью для принятия решений. Материальные ресурсы — это сырье, материалы, полуфабрикаты, денежные средства, различные виды энергии, станки, оборудование, люди, занятые на выпуске продукции, и т. д. Все указанные элементы ресурсов объединены с помощью некоторой системы связей, которые по заданным правилам определяют процесс взаимодействия между элементами для достижения общей цели или группы целей.
Примеры больших систем: информационная система; пассажирский транспорт крупного города; производственный процесс; система управления полетом крупного аэродрома; энергетическая система и др.
Характерные особенности больших систем. К ним относятся:
-большое число элементов в системе (сложность системы);
-взаимосвязь и взаимодействие между элементами;
-иерархичность структуры управления;
-обязательное наличие человека в контуре управления, на которого возлагается часть наиболее ответственных функций управления.
- Определение современного системного анализа как дисциплины. Основные понятия системном анализе.
- Классификация систем. Закономерности больших(сложных) систем.
- Понятие управления, системы управления. Классификация систем управения.
- Автоматизированные системы управления и их базовые элементы.
- Формулирование пролемы. Превращение проблемы в проблематику. Методы построения проблематки.
- Выявление целей.
- Формирование критериев.
- Генерирование альтернатив.
- Компоненты системных исследований
- Компоненты системных исследований
- 12. Структурный анализ ссу
- 13. Функциональный анализ ссу
- 14. Информационный анализ ссу
- 15. Параметрический анализ ссу
- 18. Эмпирико-теоретические методы исследования систем управления.
- 20. Физические и математические модели
- 21. Перечислите основные принципы моделирования
- 22. Основные понятия теории моделирования
- 23. Дайте определение понятию компьютерного моделирования. Выполнение каких действий предполагает технология комп. Моделирование.
- 24. Дайте определение концептуальной модели. Перечислите этапы построения концептуальной модели.
- 25. Что такое имитационное моделирование и имитационная модель?
- 26. Дайте определение понятиям: процесс, работа, событие, транзакт.
- 29. Потоки требований (событий) и их свойства.
- 30. Основные характеристики случайного потока.
- 31. Перечислите наиболее часто встречающиеся виды потоков требований.
- 32. Дайте определение смо. Какие элементы она в себя включает?
- 33. Классификация смо.
- 34. Сформулируйте постановку задачи координации подсистем в сложной системе управления. Какие существуют принципы координации.
- 38. Дайте определение информации и поясните ее значение в сложных системах управления.
- 43. Составляющие процесса принятия решений.
- 44. Дайте определение и область применения систем поддержки принятия решений.
- 45. Назначение и состав экспертных систем
- 48. Порядок обработки экспериментальных данных в виде выборки одномерных случайных величин для определения предполагаемого закона распределения.
- Критерий согласия Пирсона
- В качестве критериев эффективности для многоканальной смо с отказами выступают:
- 52. Методика решения транспортной задачи и определение ее допустимых решений