- •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
-
Функции выбора как математический объект
Язык функций выбора описывает выбор как операцию над произвольным множеством альтернатив X, которая ставит этому множеству в соответствие некоторое его подмножество С(X): С(Х) Х - (Обозначение связано с первой буквой английского слова choice - "выбор".) Функция выбора как отображение совокупности множеств в совокупность множеств (поскольку для выбора могут предлагаться любые подмножества Xi X) без поэлементного отображения одного множества на другое и без отображения множеств на числовую ось является своеобразным и пока еще не полно изученным математическим объектом, Конечно, накладывая на функцию выбора определенные требования, мы можем на этом языке описывать и те варианты выбора, которые отражаются в предыдущих языках. Однако главное достоинство нового языка-возможность рассмотрения более сложных правил выбора. На такую возможность указывает хотя бы различие числа возможных функций выбора и числа возможных графов предпочтения на множестве п альтернатив. Число графов, отличающихся наличием или отсутствием хотя бы одной дуги, равно 2n2. Если для выбора предлагаются k из п альтернатив, то число функций выбора равно 2kn (каждая из альтернатив может либо входить в C(Xk), либо нет). Так как число возможных вариантов предъявления альтернатив равно Ckn, то общее число функций выбора равно k(2k)Ckn. Как видим, разнообразие функций выбора на много превосходит разнообразие графов предпочтения. Кроме того, здесь сразу допускается отказ от выбора, т.е. пустой выбор C(Xi)= , что также расширяет множество правил выбора.
-
Ограничения на функции выбора
Различие между классами правил выбора можно выразить через различные ограничения, которым подчиняется тот или иной тип функции выбора. Отдельные ограничения и их комбинации дают уже известные нам правила выбора, другие определяют новые правила, которые предстоит изучить. (По разным причинам наиболее подробному рассмотрению подвергались именно те функции выбора, которые идентичны выбору, описываемому на предыдущих языках [22].) Приведем некоторые из таких ограничений:
Аксиома наследования (Н): X' X C(X') C(X) X'.
Смысл этой аксиомы сводится к требованию, чтобы в выбор на подмножестве X' вошли все те альтернативы из X', которые входили в выбор на Х.
Аксиома согласия (С): |iC(Xi) |iC(Xi).
Это означает, что в выбор из объединения множеств обязательно должны входить альтернативы, общие для выборов из всех множеств.
Оказывается, совместное подчинение функции выбора аксиомам Н, С дает выбор, описываемый в языке бинарных отношений.
Аксиома отбрасывания (О): C(X) X' X C(X')=C(X).
Это означает, что если отбросить любую часть отвергнутых при выборе альтернатив, то выбор на оставшемся множестве не изменится; поэтому данную аксиому называют также условием независимости от отвергнутых альтернатив.
Совместное наложение на выбор аксиом Н, С, О приводит к случаю выбора паретовского множества.
Аксиома Плотта (КС): C(X1 Х2)=C(C(X1 Х2)).
Это отражает требования, накладываемые при многоступенчатых выборах, когда считается, например, что определить чемпиона мира можно путем соревнований между чемпионами стран и результат окажется тем же, если соревноваться будут не только чемпионы. Поэтому эту аксиому называют еще условием независимости от пути. Функции выбора, удовлетворяющие ей, называются квазисумматорными.
Можно показать, что требование КС эквивалентно совместному выполнению Н, О; следовательно, соединение требований КС, С тоже приводит к паретовскому выбору.
Аксиома предпочтения (П): X' Х C(X) X'=C(X').
Она требует, чтобы при сужении множества альтернатив в выборе оставались только те альтернативы, которые входили в выбор ранее. Это столь жесткое ограничение, что оно эквивалентно скалярному критериальному выбору.
Ясно, что некоторые из введенных аксиом можно ослаблять или усиливать. Аксиому Плотта можно усилить до аксиомы сумматорности: C(X1 Х2)=C(X1) C(X2) можно накладывать новые, независимые требования (например, аксиома мультиплика-торности C(X1 Х2)=C(X1) C(X2), аксиома монотонности X1 X2 C(X1) C(X2), получая при этом различные типы выбора. Наоборот, можно, изучив ограничения того или иного реального правила выбора, искать свойства класса функций выбора, удовлетворяющего этим ограничениям (попробуйте, например, установить, каким аксиомам отвечает и противоречит правило определения победителя шахматного турнира по числу набранных очков). Айзерман с сотрудниками начал изучение классов функций выбора [2]; эту работу пока нельзя считать законченной.
Подведем итог: Язык функций выбора является весьма общим и потенциально может описать любой выбор. Однако его теория находится в начальной стадии развития и пока еще занимается преимущественно описанием старых ситуаций в новых терминах