- •Введение
- •1. Возникновение и развитие системных представлений
- •1.1. Предварительные замечания
- •1.2. Роль системных представлений в практической деятельности
- •Системность и алгоритмичность
- •1.3. Внутренняя системность познавательных процессов
- •Анализ и синтез в познании
- •Эволюция взглядов на системность мышления
- •1.4. Системность как всеобщее свойство материи
- •Вся природа системна
- •Системы как абстракция
- •Свойства любых систем
- •1.5. Краткий очерк истории развития системных представлений
- •Системность как объект исследования
- •Первые шаги кибернетики
- •Тектология богданова
- •Кибернетика винера
- •Попытки построения общей теории систем
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •2. Модели и моделирование
- •2.1. Широкое толкование понятия модели
- •Развитие понятия модели
- •Модель как философская категория
- •2.2. Моделирование - неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности
- •Цель как модель
- •Познавательные и прагматические модели
- •Статические и динамические модели
- •2.3. Способы воплощения моделей
- •Абстрактные модели и роль языков
- •Материальные модели и виды подобия
- •Знаковые модели и сигналы
- •2.4. Условия реализации свойств моделей
- •2.5. Соответствие между моделью и действительностью: различия
- •Конечность моделей
- •Упрощенность моделей
- •Приближенность моделей
- •Адекватность моделей
- •2.6. Соответствие между моделью и действительностью: сходство
- •Истинность моделей
- •Сочетание истинного и ложного в модели
- •2.7. О динамике моделей
- •Сложности алгоритмизации моделирования
- •Естественная эволюция моделей
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •3. Системы модели систем
- •3.1. Множественность моделей систем
- •3.2. Первое определение системы
- •Проблемы и системы
- •Сложности выявления целей
- •3.3. Модель "черного ящика"
- •Компоненты "черного ящика"
- •Сложности построения модели "черного ящика"
- •Множественность входов и выходов
- •3.4. Модель состава системы
- •Компоненты модели состава
- •Сложности построения модели состава
- •3.5. Модель структуры системы
- •Отношения и структуры
- •Свойство и отношение
- •3.6. Второе определение системы. Структурная схема системы
- •Структурная схема как соединение моделей
- •3.7. Динамические модели систем
- •Отображение динамики системы
- •Функционирование и развитие
- •Типы динамических моделей
- •Общая математическая модель динамики
- •Заключение
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •4. Искусственные и естественные системы
- •4.1. Искусственные системы и естественные объекты
- •4.2. Обобщение понятия системы. Искусственные и естественные системы
- •Структурированность естественных объектов
- •Субъективные и объективные цели
- •4.3. Различные классификации систем
- •Классификация систем по их происхождению
- •Типы переменных системы
- •Типы операторов системы
- •Типы способов управления
- •4.4. О больших и сложных системах
- •Ресурсы управления и качество системы
- •Различение больших и сложных систем
- •Другие подходы к понятию сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •5. Информационные аспекты изучения систем
- •5.1. Информация как свойство материи
- •5.2. Сигналы в системах
- •Понятие сигнала
- •Типы сигналов
- •5.3. Случайный процесс - математическая модель сигналов
- •Непредсказуемость - основное свойство сигналов
- •Классы случайных процессов
- •5.4. Математические модели реализации случайных процессов
- •Моделирование конкретных реализации
- •Некоторые модели ансамбля реализации
- •5.5. О некоторых свойствах непрерывных сигналов
- •Частотно-временное представление сигналов
- •Дискретное представление сигналов
- •5.6. Энтропия
- •Понятие неопределенности
- •Энтропия и ее свойства
- •Дифференциальная энтропия
- •Фундаментальное свойство энтропии случайного процесса
- •5.7. Количество информации
- •Количество информации как мера снятой неопределенности
- •Количество информации как мера соответствия случайных объектов
- •Свойства количества информации
- •Единицы измерения энтропии и количества информации
- •Количество информации в индивидуальных событиях
- •5.8. Об основных результатах теории информации
- •Избыточность
- •Скорость передачи и пропускная способность
- •Кодирование в отсутствие шумов
- •Кодирование при наличии шумов
- •Пропускная способность гауссова канала связи
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •6. Роль измерений в создании моделей систем
- •6.1. Эксперимент и модель
- •Классическое представление об эксперименте
- •Современное понятие эксперимента
- •6.2. Измерительные шкалы
- •Шкалы наименований
- •Порядковые шкалы
- •Модифицированные порядковые шкалы
- •Шкалы интервалов
- •Шкалы отношений
- •Шкалы разностей
- •Абсолютная шкала
- •Согласование шкалы с природой наблюдений
- •О других шкалах
- •6.3. Расплывчатое описание ситуаций
- •Понятие расплывчатости
- •Основные понятия теории расплывчатых множеств
- •6.4. Вероятностное описание ситуации. Статистические измерения
- •Понятие случайной неопределенности
- •О природе случайности
- •Статистические измерения
- •6.5. Регистрация экспериментальных данных и ее связь с последующей их обработкой
- •Классификационные модели
- •Числовые модели
- •Особенности протоколов наблюдений
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •7. Выбор (принятие решений)
- •7.1. Многообразие задач выбора
- •Выбор как реализация цели
- •Множественность задач выбора
- •7.2. Критериальный язык описания выбора
- •Выбор как максимизация критерия
- •Сведение многокритериальной задачи к однокритериальной
- •Условная максимизация
- •Варианты оптимизации при разноважных критериях
- •Выбор между упорядочениями
- •Поиск альтернативы с заданными свойствами
- •Нахождение паретовского множества
- •7.3. Описание выбора на языке бинарных отношений
- •Способы задания бинарных отношений
- •Отношения эквивалентности, порядка и доминирования
- •Об оцифровке порядковых шкал
- •7.4. Язык функций выбора
- •Функции выбора как математический объект
- •Ограничения на функции выбора
- •7.5. Групповой выбор
- •Описание группового выбора
- •Различные правила голосования
- •Парадоксы голосования
- •7.6. Выбор в условиях неопределенности
- •Задание неопределенности с помощью матрицы
- •Критерии сравнивания альтернатив при неопределенности исходов
- •Общее представление о теории игр
- •7.7. О выборе в условиях статистической неопределенности
- •Статистические решения как выбор
- •Общая схема принятия статистических решений
- •Понятие об основных направлениях математической статистики
- •Правила "статистической техники безопасности"
- •7.8. Выбор при расплывчатой неопределенности
- •Многокритериальный выбор в расплывчатой ситуации
- •Некритериальные задачи расплывчатого выбора
- •7.9. Достоинства и недостатки идеи оптимальности
- •Достоинства оптимизационного подхода
- •Ограниченность оптимизационного подхода
- •7.10. Экспертные методы выбора
- •Факторы, влияющие на работу эксперта
- •Методы обработки мнений экспертов
- •Метод "делфи"
- •7.11. Человеко-машинные системы и выбор
- •Пакеты прикладных программ для выбора
- •Базы знаний, экспертные системы
- •Системы поддержки решений
- •7.12. Выбор и отбор
- •Повторный выбор
- •Основные идеи теории элитных групп
- •Процедура "претендент- рекомендатель"
- •Процедуры "прополка" и "снятие урожая"
- •Процедура "делегирование"
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •8. Декомпозиция и агрегирование как процедуры системного анализа
- •8.1. Анализ и синтез в системных исследованиях
- •Сочетание анализа и синтеза в системном исследовании
- •Особенности синтетических методов
- •8.2. Модели систем как основания декомпозиции
- •Содержательная модель как основание декомпозиции
- •Связь между формальной и содержательной моделями
- •Проблема полноты моделей
- •8.3. Алгоритмизация процесса декомпозиции
- •Компромиссы между полнотой и простотой
- •Типы сложности
- •Алгоритм декомпозиции
- •8.4. Агрегирование, эмерджентность, внутренняя целостность систем
- •Эмерджентность как результат агрегирования
- •8.5. Виды агрегирования
- •Конфигуратор
- •Агрегаты-операторы
- •Классификация как агрегирование
- •Функция нескольких переменных как агрегат
- •Статистики как агрегаты
- •Агрегаты-структуры
- •Заключение
- •Литература
- •Упражнения
- •Вопросы для самопроверки
- •9. О неформализуемых этапах системного анализа
- •9.1. Что такое системный анализ
- •Разнородные знания и системный анализ
- •Системный анализ как прикладная диалектика
- •9.2. Формулирование проблемы
- •Превращение проблемы в проблематику
- •Методы построения проблематики
- •9.3. Выявление целей
- •Опасность подмены целей средствами
- •Влияние ценностей на цели
- •Множественность целей
- •Опасность смешения целей
- •Изменение целей со временем
- •9.4. Формирование критериев
- •Критерии как модель целей
- •Причины многокритериальности реальных задач
- •Критерии и ограничения
- •9.5. Генерирование альтернатив
- •Способы увеличения числа альтернатив
- •Создание благоприятных условий
- •Способы сокращения числа альтернатив
- •Мозговой штурм
- •Синектика
- •Разработка сценариев
- •Морфологический анализ
- •Деловые игры
- •9.6. Алгоритмы проведения системного анализа
- •Трудности алгоритмизации системного анализа
- •Компоненты системных исследований
- •9.7. Претворение в жизнь результатов системных исследований
- •Внедрение результатов системного анализа в практику
- •Необходимость методологии внедрения
- •Рост и развитие
- •Условие добровольности участия в анализе
- •Роль отношений между участниками анализа
- •Проблемы и способы их решения
- •Роль этики в системном анализе
- •9.8. О специфике социальных систем
- •Несводимость социальных законов к биологическим и физическим
- •Существуют ли исторические закономерности?
- •"Мягкая" методология в системном анализе
- •Согласие при разногласиях
- •Учитывать будущее
- •Неожиданность как следствие сложности
- •Заключение
- •Литература
- •Вопросы для самопроверки
- •Краткий словарь специальных терминов
-
Вопросы для самопроверки
-
Каковы основания для того, чтобы назвать системный анализ прикладной диалектикой?
-
Почему при исследовании реальной проблемы неизбежны неформализованные этапы?
-
Почему любую проблему не следует рассматривать изолированно, вне связи с другими проблемами и явлениями?
-
В чем различие между "рыхлой" и "жесткой" проблемами?
-
Каковы основные трудности выявления целей? Почему после каждого последующего этапа системного анализа следует возвращаться к проверке, уточнению и пересмотру целей?
-
Каково соотношение целей и критериев для оценки альтернатив?
-
В чем состоят главные особенности метода мозгового штурма?
-
Какова основная идея синектики?
-
Какое описание системы необходимо для морфологического анализа ее альтернатив?
-
Чем отличаются развитие и рост социосистем?
-
Почему последовательный и внедренческий этапы системного анализа не могут быть разделены?
-
Каково значение этики в системном анализе?
-
Краткий словарь специальных терминов
АВТОМАТ (automatic machine, от греч. "самодействующий") - устройство, само стоятельно выполняющее некий процесс по заложенной в него программе. Програм ма может фиксироваться либо непосредственно в устройстве автомата, либо на вво димом в автомат носителе
АВТОМАТИЗАЦИЯ (automation} - внедрение автоматов в практическую деятель но.сть (например, автоматизация управления, нефтедобычи, медицинской диагности ки, погрузочных работ и т.п.)
АГРЕГАТ (aggregate, от лат. "присоединять")-любая выделенная совокупность о' неструктурированной (множество, конгломерат) до высокоорганизованной системь
АГРЕГИРОВАНИЕ (aggregation)- I) операция образования агрегата: 2) преобразо вание многомерной модели в модель меньшей размерности
АДЕКВАТНОСТЬ (adequacy} - свойство модели; модель считается адекватной, есл1 с ее помощью успешно достигается поставленная цель Адекватность не обязательж совпадает с истинностью: только в познавательных моделях эти понятия сливаются
АЛГОРИТМ (algorithm, от имени узбекского математика /X в. Аль-Хорезми)- 1 полное описание последовательности действий, выполнение которых в конце после довательности приводит к достижению цели: 2) конечный текст, записанный на алго ритмическом языке. Первоначально сугубо математическое понятие алгоритма в на стоящее время расширено: допускается включение в алгоритм и указаний на неформализуемые действия, лишь бы они правильно понимались и выполнялись людьм! (например, алгоритм изобретения). Алгоритм, воспринимаемый и исполняемый автоматом, называется программой
АЛГОРИТМИЗАЦИЯ (algorithmization) - 1) составление алгоритма для проектируемого процесса (например, алгоритмизация решения задачи); 2) выявление алгоритма, формализация существующего процесса (обычно в целях его изучения, совершенствования или автоматизации)
АЛЬТЕРНАТИВА (alternative) - вариант, одна из двух или более возможностей; то, что можно иметь, использовать и т.д. вместо чего-то еще, На множестве альтернатив осуществляется выбор
АНАЛИЗ (analysis, от греч, "расчленение")- 1) мысленное или реальное разделение целого на части (например, химический анализ вещества, декомпозиция глобальной цели и т.д.); 2) до недавнего времени - синоним научного исследования вообще ("подвергнуть анализу" означало "изучить"); 3) метод познания, основанный на 1). Познание не сводится к анализу; только в сочетании, переплетении, единстве с синтезом становится возможным познание реальности
ВХОД (СИСТЕМЫ) (input)- I) связь системы с окружающей средой, направленная от среды в систему, т.е. выражающая воздействия из среды на систему; 2) то, что преобразуется системой в выход
ВЫХОД (СИСТЕМЫ) (output)- I) связь системы с окружающей средой, выражающая воздействие системы на среду и направленная от системы к среде; 2) продукт системы; то, во что преобразуются входы; может иметь как реальный характер (например, материальная продукция), так и абстрактный (например, удовлетворение потребности)
ВЫБОР (choice) - 1) операция, входящая во всякую целенаправленную деятельность и состоящая в целевом сужении множества альтернатив (обычно, если позволяют условия,- до одной альтернативы); 2) принятие решения
ГИПОТЕЗА (hypothesis) - 1) предположение; утверждение, требующее доказательства или проверки; 2) форма развития науки
ГОЛОСОВАНИЕ (vote) - способ выражения коллективного мнения, вынесения коллективного решения, осуществления коллективного выбора с помощью одного из мажоритарных правил (простого или абсолютного большинства, консенсуса и т.п.)
ГРАНИЦА СИСТЕМЫ (boundary of a system) - 1) поверхность в пространстве описания ситуации, разделяющая саму систему и окружающую ее среду, - в данной (целевой) модели системы, т.е. понятие относительное; 2) пределы, до которых распространяется и в которых исполняется управляющая информация системы
ГРАФ (graph, от греч. "записывать")-!) символическая диаграмма, состоящая из множества вершин и ребер (дуг), соединяющих некоторые из них (или все); 2) графическая модель структуры
ДЕКОМПОЗИЦИЯ (decomposition)- I) операция разделения целого на части с сохранением признака подчиненности, принадлежности; 2) повторное или многократное такое разделение, в результате чего получаются древовидные иерархические структуры
ЗНАК (sign)- I) сигнал, имеющий конкретное (обычно одиночное, элементарное) значение, воспринимаемое человеком (например, дорожный знак, знаки отличия, математические знаки, условные жесты и т.д.); 2) реальная модель абстрактного понятия
ИЕРАРХИЯ (hierarchy)- I) принцип организации, состоящий в том, что целое рассматривается как состоящее из частей, каждая из которых сама является целым, состоящим из своих частей, и т. д; 2) многоуровневая древовидная структура с отношениями подчиненности сверху вниз. В реальных системах встречаются различные отступления от идеальной иерархической структуры: связь только с одним элементом нижнего уровня ("синекура"); связь более чем с одним элементом высшего уровня ("двойное подчинение"); связь с высшим уровнем помимо непосредственного верхнего ("дислокация"); более одного элемента на самом верху ("незавершенность"); связь сверху вниз с элементами разных уровней ("неоднородность"); связь между элементами одного уровня ("зависимость"); связь с окружающей средой помимо верхнего уровня ("нарушение субординации"), и их комбинации
ИЗБЫТОЧНОСТЬ (redundancy) - свойство сигналов и систем, обеспечивающее их устойчивость против разрушительного воздействия помех, шумов, отказов элементов, непредвиденных обстоятельств и т.п. Это свойство состоит во включении в' структуру системы или сигнала большего числа элементов, чем это минимально необходимо при отсутствии помех. Если критерий эффективности связан с минимизацией числа элементов, то при отсутствии помех избыточность является излишней (отсюда - ее название), а при наличии помех - полезной, но возникает задача ее минимизации
ИЗМЕРЕНИЕ (measurement) - действие по сопоставлению определенного состояния наблюдаемого явления или объекта с выбранной для регистрации этого состояния шкалой: результатом измерения является символ (принадлежащий выбранной шкале)., обозначающий наблюдавшееся состояние (см. Шкалы измерительные)
ИНГЕРЕНТНОСТЬ (inherence)- 1) согласованность модели с окружающей ее культурной средой; принадлежность модели этой среде; 2) условие, необходимое для проявления, реализации модельных свойств модели
ИНТЕЛЛЕКТ (intellect, от лат. "разум", "рассудок") интеллект естественный:
внутренне - способность к абстракции; внешне - способность ориентироваться в незнакомых условия/ и находить решение слабо формализованных задач; 2) интеллект искусственный - техническая имитация определенных возможностей естественного интеллекта (например, узнавания, образования понятий, принятия решении, синтеза речевых и эстетических сигналов и т.п.) 10, 12, 12
ИНФОРМАТИКА (informatics, computer science) - 1) наука о научной и технической информации и ее циркуляции в обществе; 2) в последние годы в России информатикой называют научное направление, акцентирующее внимание на использовании ЭВМ в самых разнообразных областях человеческой деятельности
ИНФОРМАЦИЯ (information}- 1) в обыденной речи-любые сведения, известия, сообщения, новости и т.п.; 2) в научно-технических приложениях -то, что несет на себе сигнал; 3) как философская категория - всеобщее свойство материи, являющееся аспектом свойства отражения, допускающим количественное описание
КИБЕРНЕТИКА (cybernetics, от греч. "управлять") - в широком смысле-наука об управлении в системах произвольной природы; наиболее полными и общими определениями кибернетики в современном понимании признаются определения А.И. Берга и А.Н. Колмогорова
КЛАССИФИКАЦИЯ (classification)-^ операция отнесения заданного объекта к одному из классов, внутри которых объекты считаются неразличимыми; результат этой операции; 2) простейший вид моделирования; в частности, самый слабый вид измерения
КОД (code) - совокупность условий и правил образования сигнала, использование которых на передающем и на приемном концах позволяет передавать и получать информацию с помощью сигнала
КОЛИЧЕСТВО ИНФОРМАЦИИ (quantity of information) - числовая мера информации, содержащейся в одном случайном объекте о другом случайном объекте. Определяется как некий функционал от соответствующих распределений вероятностей (например, по Шэннону, по Фишеру, по Кульбаку - Лейблеру и др.), либо как объем вычислений, необходимых для алгоритмического определения состояния объекта (по Колмогорову)
КОНФИГУРАТОР (configurator от англ. "формирователь") - набор различных языков описания изучаемой системы, достаточный для проведения системного анализа данной проблемы. Определяется природой проблемосодержащей и проблеморазре-шающей систем с целью анализа
КРИТЕРИЙ (criterion) - 1) средство для вынесения суждения; стандарт для сравнения; правило для оценки; 2) мера степени близости к цели; в этом смысле - модель цели
МОДЕЛЬ (model, от лат. "образец")-отображение: целевое; абстрактное или реальное, статическое или динамическое; ингерентное; конечное, упрощенное, приближенное; имеющее наряду с безусловно истинным условно-истинное, предположительно-истинное и ложное содержание; реализующееся и развивающееся в процессе его практического использования
МОДЕЛЬ АБСТРАКТНАЯ (abstract model) - идеальная конструкция; модель, построенная средствами мышления, сознания (в частности - языковая модель)
МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКАЯ (dynamic model) - модель, отображающая процессы, происходящие в системе со временем; в частности, модели функционирования и развития
МОДЕЛЬ ЗНАКОВАЯ (signary model) - реальная модель, имеющая абстрактное содержание; модель, условно подобная оригиналу и предназначенная для непосредственного использования человеком
МОДЕЛЬ ИНГЕРЕНТНАЯ (inherent model) - модель, согласованная с окружающей культурной средой, входящая в нее не как чуждый ей элемент, а как ее естественная часть
МОДЕЛЬ КЛАССИФИКАЦИОННАЯ (classificatory model) - простейший вид модели, в которой фиксируются только отношения тождественности или различия
МОДЕЛЬ МАТЕМАТИЧЕСКАЯ (mathematical model) - абстрактная или знаковая модель, построенная средствами математики (например, в виде системы уравнений, графа, логической формулы и т.п.)
МОДЕЛЬ МОДЕЛЕЙ (model of models) -иерархия моделей; многоуровневая абстракция; число уровней в иерархии моделей моделей предположительно связывается с развитостью интеллекта
МОДЕЛЬ ПОЗНАВАТЕЛЬНАЯ (cognitive model) - форма организации и представления знаний; средство соединения новых знаний с имеющимися
МОДЕЛЬ ПРАГМАТИЧЕСКАЯ (pragmatic model) - средство управления, организации практических действий; образец, эталон правильных действий (например, алгоритм) или их результата (например, модель цели)
МОДЕЛЬ РЕАЛЬНАЯ (ВЕЩЕСТВЕННАЯ, ФИЗИЧЕСКАЯ, ПРЕДМЕТНАЯ) (substantional model) - модель, построенная из реальных объектов; подобие реальной модели и оригинала может быть прямым, косвенным и условным
МОДЕЛЬ СОСТАВА СИСТЕМЫ (partition model) - модель, описывающая, из каких подсистем и элементов состоит система
МОДЕЛЬ СТАТИЧЕСКАЯ (static model) - модель, в которой отсутствует временной параметр
МОДЕЛЬ СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ (structural model) - модель, описывающая все отношения (связи) между элементами модели состава системы
МОДЕЛЬ ФУНКЦИОНАЛЬНАЯ (model of functioning) - модель, описывающая процессы, которые характеризуют систему как часть более общей, охватывающей ее системы, т.е. связаны с назначением данной системы
МОДЕЛЬ "ЧЕРНОГО ЯЩИКА" (black-box-model) - модель, описывающая только входы и выходы системы, но не внутреннее устройство системы.
МОДЕЛЬ ЯЗЫКОВАЯ (conversational, or linguistic model) -любая конструкция на естественном языке, рассматриваемая как описание чего-либо (например, определение как модель определяемого; имя, название как обозначение называемого и т.д.)
МОЗГОВОЙ ШТУРМ (brain-storming) - метод, предназначенный для неформального коллективного генерирования возможно большего числа альтернатив; основные идеи этого метода: а) полное запрещение критики на стадии генерирования: б) поощрение и провоцирование ассоциативного мышления на всех стадиях; в) на стадии оценки цель состоит не в отбрасывании "плохой" альтернативы, а в поиске рационального зерна в ней
МОРФОЛОГИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ (morphological analysis) - формальный метод генерирования альтернатив с помощью перечисления всех возможных сочетаний значений заданных параметров альтернативы
НАДСИСТЕМД (wider system, containing system) - система, содержащая в своем составе данную систему
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ (uncertainty) - неоднозначность любого происхождения в описании системы
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ РАСПЛЫВЧАТАЯ (fuzz/ness) - неопределенность, связанная с нарушением аксиом тождественности - неоднозначностью классификации. Описывается с помощью функции принадлежности; характерна для языковых моделей, но возможна в любых шкалах
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ СТОХАСТИЧЕСКАЯ (randomness) - неопределенность, описываемая распределением вероятностей на множестве возможных состояний рассматриваемого объекта;случайность
НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ ЧАСТОТНО-ВРЕМЕННАЯ (time-and-frequency uncertainty) - свойство функций времени, состоящее в невозможности неограниченного уменьшения произведения их длительности на ширину их спектра; существует лишь некий минимальный предел этого произведения, которого можно достичь выбором специальной формы сигнала
НЕТРАНЗИТИВНОСГЬ ГОЛОСОВАНИЯ (vote nontransitivity) - одно из свойств коллективного выбора, состоящее в существовании набора альтернатив, на котором выбор единственной альтернативы методом голосования сделан быть не может: в частности, результат выбора может зависеть от последовательности предъявления альтернатив
ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА (environment)-то, что находится вне границ системы и взаимодействует с нею. Структурированность окружающей среды может выражаться с различной степенью подробности: как минимум - в виде входов и выходов системы
ОПТИМАЛЬНЫЙ (optimal) - наилучший в заданных условиях. Качество оценивается с помощью критерия оптимальности, а условия задаются в виде ограничений на дополнительные критерии. Оптимизация-центральная идея кибернетики
ПОДСИСТЕМА (sub-system, contained system) - система, содержащаяся целиком в данной системе. Различают подсистемы разных уровней (подподсистемы, или подсистемы такого-то уровня)
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ (decision making)- целевой выбор на множестве альтернатив. Методы принятия решений разнообразны в зависимости от типа неопределенности и других условий выбора
ПРОБЛЕМА (problem, от греч. "задача") проблема развития - неудовлетворительное состояние системы, изменение которого к лучшему является непростым делом; 2) проблема функционирования - удовлетворительное состояние системы, сохранение которого требует постоянных и непростых усилий (например, проблема выживания)
ПРОБЛЕМАТИКА (mess) - сплетение, клубок проблем, которые неразрывно связаны с проблемой, подлежащей разрешению. Необходимость рассмотрения проблематики вместо отдельной проблемы вытекает из того, что проблем осодержащая система сама состоит из подсистем и входит в надсистему, а устранение поставленной проблемы требует учета последствий для всех них
ПРОБЛЕМНАЯ СИТУАЦИЯ (problem situation) - такая ситуация, когда неудовлетворительность существующего положения осознана, но неясно, что следует сделать для его изменения 70, 321, 331. 332, 346, 348, 358-360, 362, 368
ПРОПУСКНАЯ СПОСОБНОСТЬ КАНАЛА СВЯЗИ (channel capacity) - максимальная скорость передачи информации по каналу, при которой еще возможна передача без потери информации, т.е. при сколь угодно малой вероятности ошибок
РАЗМЫТОЕ (РАСПЛЫВЧАТОЕ) МНОЖЕСТВО (fuzzy set) - множество, содержащее хотя бы один такой элемент, о котором нельзя однозначно сказать, принадлежит ли он или нет этому множеству (математическая модель расплывчатой неопределенности). Степень уверенности выражается функцией принадлежности, принимающей значения из интервала [0, 1]
РАНГ (rank) - 1) номер некоторого объекта в упорядоченном по некоторому признаку ряду объектов; 2) элемент порядковой (ранговой) шкалы
РЕГУЛИРОВАНИЕ (regulation, adjustment) - способ управления с обратной связью, основанный на обнаружении ухода объекта с программной траектории и выработке регулирующего воздействия для возвращения объекта на эту траекторию
РЕСУРСЫ (resources)- I) наличные или требуемые средства для реализации алгоритма достижения цели; сюда входят не только ресурсы, необходимые для функционирования управляемой системы, но и ресурсы, необходимые для выработки управления, т.е. затрачиваемые на актуализацию моделей, используемых в управляющей системе; 2) в философском смысле исчерпывающей квалификацией ресурсов является их деление на материальные, энергетические и информационные; однако в зависимости от целей возможны-более подробные классификации. Например, материальные ресурсы иногда дробят на вещество и время (скажем, объем памяти ЭВМ и машинное время); в оргсистемах часто выделяют кадровые и финансовые ресурсы и т.д.
СВОЙСТВО (property)- 1) качество, постоянно присущее объекту; 2) абстракция отношения данного объекта с другими, "свернутое отношение", модель отношения
СЕМАНТИКА (semantics, от греч. "обозначение")-раздел семиотики, изучающий отношения между знаками и тем, что они обозначают
СЕМИОТИКА (semiotics, от греч. "знак")-наука, исследующая знаки и знаковые системы
СИГНАЛ (signal, от лат. "знак") - материальный носитель информации
СИНЕКТИКА (synectics) - метод генерирования альтернатив, основанный на догадках по ассоциации, возникающих в группе экспертов, специально подготовленных для поиска аналогий, ,в особенности аналогий двигательным ощущениям
СИНТЕЗ (synthesis, от греч. "соединение")- I) мысленное или реальное соединение частей в единое целое; 2) метод познания, основанный на 1). Познание является единением, сочетанием анализа и синтеза
СИСТЕМА (system) - средство достижения цели; основные особенности систем: целостность, относительная обособленность от окружающей среды, наличие связей со средой, наличие частей и связей между ними (структурированность), подчиненность всей организации системы некоторой цели
СИСТЕМА БОЛЬШАЯ (large-scale system) - система, для актуализации модели которой в целях управления недостает материальных ресурсов (времени, емкости памяти, других материальных средств моделирования)
СИСТЕМА ЕСТЕСТВЕННАЯ (natural system) - система (т.е. многокомпонентный объект, обладающий всеми признаками системы), возникшая в природе в результате естественных процессов
СИСТЕМА ИСКУССТВЕННАЯ (artificial, man-made system) - система, созданная человеком как средство достижения поставленной цели
СИСТЕМА ПРОБЛЕМОРАЗРЕШАЮЩАЯ (problem-solving system) - система, обладающая возможностями (ресурсами, компетенцией и пр.), необходимыми для ликвидации проблемы; обязательный участник системного анализа; проблеморазрешающая и проблемосодержащая системы могут не совпадать
СИСТЕМА ПРОБЛЕМОСОДЕРЖАЩАЯ (problem-containing system) - система, в которой возникла проблема, подлежащая решению; обычно эта система является инициатором и заказчиком проведения системного анализа
СИСТЕМА СЛОЖНАЯ (complex system) - система, модель которой, используемая для управления системой, неадекватна заданной цели
СИСТЕМА СОЦИОТЕХНИЧЕСКАЯ (socio-technical system) - система, в составе которой имеются люди и коллективы, интересы которых существенно связаны с функционированием системы 317, 319, 322, 339, 346, 347, 351, 366
СИСТЕМА ЦЕННОСТЕЙ (values system) - идеологическая основа для постановки целей социотехнических систем: объект системного анализа на этапе выявления действительных целей лиц, причастных к решаемой проблеме
СИСТЕМНОСТЬ (systematicity) - I) обладание всеми признаками системы: 2) всеобщее свойство материи, форма ее существования, а следовательно, неотъемлемое свойство человеческой практики, включая мышление
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ (systems analysis)- 1) с практической стороны системный анализ есть система методов исследования или проектирования сложных систем, поиска, планирования и реализации изменений, предназначенных для ликвидации проблем; 2) с методологической стороны системный анализ является прикладной диалектикой, так как реализует идеи материалистической диалектики применительно к конкретным практическим задачам, особенность которых состоит в необходимости выяснения причин их сложности и устранения этих причин; 3) с методической стороны системный анализ отличается междисциплинарным и наддисциплинарным характером и вовлечением в работу как неформальных, эвристических, экспертных методов, так и эмпирических, экспериментальных методов, а также при возможности и необходимости - строгих формальных математических методов
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД (systems approach) -в настоящее время рассматривается либо как одна из ранних форм системного анализа, либо как начальная фаза современного системного анализа, этап первоначального, качественного анализа проблемы и постановки задач
СЛОЖНОСТЬ (complexity) - свойство некоторого явления (объекта, процесса, системы), выражающееся в неожиданности, непредсказуемости, необъяснимости, случайности, "антиинтуитивности" его поведения
СТРУКТУРА (structure, от лат. "строение") - совокупность связей между частями системы
СТРУКТУРНАЯ СХЕМА СИСТЕМЫ (structural scheme) - конструкция системы:
объединение моделей "черного ящика", состава и структуры
СЦЕНАРИЙ (scenario) - воображаемая, но правдоподобная последовательность действий и вытекающих из них событий, которые могут произойти в будущем с исследуемой системой; модель будущего после принятия решения, представленная до его принятия
УПРАВЛЕНИЕ (control) - целевое воздействие на системы (т.е. воздействие, приближающее к целевому состоянию)
ФУНКЦИЯ ВЫБОРА (choice function) - наиболее общая математическая модель выбора; отображение совокупности множеств в совокупность их подмножеств без поэлементного отображения одного множества на другое и без отображения множеств на числовую ось
ФУНКЦИЯ КРИТЕРИАЛЬНАЯ (criterion function) - функция от обозначения альтернатив, значения которой упорядочены в том же порядке, что и предпочтения альтернатив
ФУНКЦИЯ ПОТЕРЬ (toss function) - функция, выражающая потери, которые вынужден нести пользователь статистического решения, отличающегося от истинного суждения
ФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ (membership function) - функция, характеризующая расплывчатое множество и принимающая для каждой альтернативы значение из интервала [0, 1], выражающее степень принадлежности данного элемента этому расплывчатому множеству
ФУНКЦИЯ РЕШАЮЩАЯ (decision function) - функция, отображающая каждую выборку в пространство статистических решений
ЦЕЛЬ (goa/, end, purpose) - 1) образ желаемого будущего (субъективная цель); 2) будущее реальное состояние (объективная цель)
ШКАЛЫ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ (measurement scales) - множество обозначений, используемых для регистрации состояния наблюдаемого объекта; в зависимости от введенных отношений на этом множестве, шкалы различаются по их силе; сила измерительной шкалы должна согласовываться с природой наблюдаемого явления
ЭКСПЕРТНЫЕ МЕТОДЫ (expert methods) - методы системного анализа в которых используются знания экспертов, специалистов в нужной области