- •1. Системность практической деятельности. Системный анализ. Разнообразие системных технологий (Привести примеры).
- •4.Второе определение системы. Модель состава. Модель структуры
- •5.Третье определение системы. Искусственные и естественные системы. Субъективные и объективные цели.
- •6. Модель. Понятие. Сходство и различие между моделью и действительностью. Предел истинности модели.
- •7. Многоместная модель: субъект-объект-модель-среда.
- •8. Познавательные и прагматические модели.
- •9. Абстрактные модели.
- •10.Материальные модели.
- •11. Определение обобщенного критерия (показателя) качества по показателям единичных свойств объекта исследования.
- •12. Фундаментальные и прикладные результаты теории информации.
- •13. Понятие «сигнал». Модель сигнала. Классы случайных процессов.
- •14. Модели реализаций непрерывных сигналов.
- •15. Принцип частотно-временной неопределённости. Проблема дискретного представления непрерывных сигналов.
- •16. Понятие «энтропии». Дифференциальная энтропия.
- •18. Понятие эксперимента.
- •19. Понятие измерительной шкалы. Шкала наименований.
- •20. Порядковая шкала. Интервальная шкала.
- •21. Агрегирование. Эмерджентность. Агрегаты. Агрегат-конфигуратор.
- •22. Декомпозиция. Формирование содержательной модели.
- •23. Назначение, преимущества и недостатки среды разработки MatLab.
- •24. Основные классы вычислительных объектов MatLab. Операции с переменными класса struct.
- •25. Основные классы вычислительных объектов MatLab. Операции с переменными класса cell.
- •26. Основные классы вычислительных объектов MatLab. Операции с переменными класса char.
- •27. Операции с матрицами в MatLab: формирование, преобразование, обработка данных.
- •28. Операции с полиномами в MatLab.
- •30. Выполняемые файлы ядра MatLab. Различия и сходства function- и script-файлов.
- •31. Применение метода размерности при построении моделей. Пример
- •32. Уточнение проблемы методом «Букета проблем». Пример.
- •5. Обратная проблема:
- •33. Привести пример модели косвенного подобия для системы. Объяснить выбор модели.
- •34. Многокритериальный выбор.
- •35. Многократный выбор (отбор). Идеи теории элитных групп.
- •36. Неформализуемые этапы системного анализа. Выявление целей
- •37. Алгоритмизация системного анализа.
- •38.Обработка экспериментальных данных. Возможность перевода измерений из одной шкалы в другую.
- •39. Алгоритм методики системного анализа. Пояснить выполнение на конкретном примере.
- •40. Роль измерений в создании моделей систем.
35. Многократный выбор (отбор). Идеи теории элитных групп.
Многократного выбора (отбора)– выбор при котором каждый последующий выбор происходит в условиях, отличающихся от тех, в которых происходил предыдущий. Отбор придает динамику самому процессу выбора и его последствиям. Конкретный характер происходящих при этом изменений зависит от многих факторов: самой природы множества альтернатив, степени влияния предыдущего выбора на последующий, от того, насколько и как именно учитываются происшедшие изменения на очередном шаге выбора, и т.д. При этом, хотя возможные постановки задач весьма разнообразны, только очень немногие из этих задач на сегодняшний день рассмотрены.
Наиболее подробно изучены процессы принятия статистических решений с адаптацией, т.е. с обратной связью по решениям (иначе говоря, принятие решения на очередном шаге с учетом решений, принятых на предыдущих шагах). Главный результат такой постановки состоит в том, что адаптация может улучшить качество решений.Примером могут служить радиолокационные станции, постоянно ведущие обзор заданной зоны, накапливающие информацию о помеховой обстановке в зоне обзора и использующие эту информацию при обработке принятых сигналов для обнаружения целей.Другой пример процессов многократного выбора даетестественный отбор. Своеобразие таких процессов изучается теорией эволюции, математической биологией. Для нас основной интерес представляют процессы сознательного выбора, поэтому, обращаясь к отбору, мы приходим, в частности, к задачам целенаправленного многократного выбора, т.е.искусственного отбора, селекции. Как показали исследования А.Н. Ефимова и В.М. Кутеева, тенденции, возникающие в ходе селекции, сильно зависят от конкретных способов формирования и пополнения отборных ("элитных") групп. Даже простейшие модели селекции обнаруживают интересные эффекты в эволюции элитных групп [4,5].Эти эффекты следует иметь в виду при комплектовании любых групп элементов, в чем-то лучших, чем остальные: в промышленности — при изготовлении высокосортной продукции; в сельском хозяйстве — при выводе высокопроизводительных пород животных и сортов растений; в управленческой деятельности — при комплектовании групп исполнителей особо ответственных дел и т.д.
Рассмотрим модель, предложенную А.Н.Ефимовым. Предположим, что имеется некоторая совокупность элементов. Пусть интересующее нас свойство элемента выражается некоторой критериальной величиной х, для определенности будем считать, что чем больше значениех, тем лучше, и что. В исходной совокупности присутствуют элементы с любыми значениями величиных, и задача отбора возникает, если для достижения некоторой цели потребуется, чтобы показатель качества был не ниже некоторой заданной величиныa < 1. Предположим, что из исходной совокупности с помощью определенного эталона (носителя величиныa) отбирается заданное количество nэлементов. Для общности можно предположить, что процедура отбора изредка дает сбои, так что в элитную группу с небольшой вероятностьюпопадают и «сорные» элементы, для которых. С некоторым количеством «сорных» элементов или без них, но элитная группа сформирована и может приступить к выполнению стоящей перед ней задачи. Если элементы для отбора выбираются случайно,F(x)- функция распределения качествахв исходной группе,f(x)- соответствующая ей плотность, то распределение качествахв сформированной элитной группе характеризуется плотностью
Очевидно, что среднее качество элитной группы зависит от величиниF(a).Так как обычнодостаточно мало, aF(a)достаточно велико, т.е.<F(а), то . При=F(a)среднее качество «элиты» не отличается от среднего качества всей совокупности, а при>F(a)становится хуже него (эти случаи не представляют практического интереса).