- •1. Научные подходы в целенаправленной познавательной деятельности и их особенности.
- •2. Методы исследования и познания систем управления: общенаучные, общелогические и специализированные.
- •3. Задачи исследования систем управления.
- •4. Основные этапы возникновения, становления и развития системных идей.
- •5. Понятие методологии. Системный подход как методология современного научного исследования. Основные принципы системного подхода.
- •6. Классификация систем. Открытые, динамические, детерминированные и стохастические системы. Организация систем.
- •7. Сложные системы и их особенности. Системы управления как объекты исследования.
- •8. Современные методы исследования систем управления
- •9. Системный анализ как основной метод исследования сложных систем и решения сложных управленческих проблем.
- •10. Подходы и логика исследования с позиции системного анализа. Основные этапы (логические шаги) системного анализа.
- •12. Типология проблем. Уровни сложности проблем.
- •13. Творческий подход к решению проблемы.
- •Методы: Смешные идеи; Следуйте схеме «Поощрение-Плюсы-Риски-Решения»; Не бойтесь разногласий и противоположных точек зрения.
- •14. Основные этапы постановки проблем. Выделение проблемы из внешней среды. Структуризация проблемы
- •15. Процесс поиска и разработки решения. Специфика процесса реализации решения.
- •16. Цели и средства их достижения. Система ценностей как метод выбора целей. Классификация целей.
- •17. Целевой подход в организационном управлении. Метод «дерева целей» и специфика его применения.
- •18. Процесс формирования множества целей. Особенности процедуры выбора целей.
- •19. Структуризация и представление целей. Анализ целей. Измеримость целей. Шкалы измерений.
- •20. Некоторые понятия теории эффективности. Эффективность. Критерии и показатели эффективности. Требования, предъявляемые к критерию эффективности.
- •21. Задачи эффективности. Метод «эффективность — стоимость» и варианты его использования.
- •22. Оценочные матрицы и их виды. Матрицы эффективности, полезности и риска и их применение в задачах принятия решений.
- •23. Метод «дерева решений». Правила построения дерева и особенности применения.
- •24. Моделирование: основные понятия и определения. Недостатки натурных экспериментов. Классификация моделей. Принципы, лежащие в основе моделирования.
- •25. Моделирование как способ научного исследования. Основные сферы применения моделей (задачи моделирования).
- •26. Принципы и основные этапы моделирования. Сложность проблем и иерархия моделей, отражающая различную степень сложности.
- •27. Особенности построения моделей. Эволюционный характер процесса разработки модели.
- •28. Методологические и технологические особенности построения модели. Проверка модели. Экспериментирование с моделью.
- •29. Основные этапы процесса разработки модели.
- •30. Модели и методы сетевого планирования и управления. Область применения сетевых моделей.
- •31. Содержание процесса сетевого планирования. Методы анализа сетевых моделей.
- •32. Имитационное моделирование как методология решения сложных проблем. Достоинства и недостатки имитационного моделирования. Организация имитационного моделирования.
- •33. Состав и характеристика имитационной модели. Структура имитационной модели.
- •34. Кибернетическое моделирование и его особенности.
- •35. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент.
- •36. Экспертные оценки и методы экспертного оценивания. Метод «Дельфи» и организация его проведения.
- •37. Дескриптивные модели процессов управления и принятия решений. Концепция ограниченной рациональности.
- •38. Модели искусственного интеллекта. Экспертные системы.
- •Символьное моделирование мыслительных процессов:
34. Кибернетическое моделирование и его особенности.
Кибернетическая модель отражает поведение объекта при различных воздействиях, то есть отражает некоторые информационные процессы управления и поведения объекта.
Во-первых, наличие у кибернетики особого, синтетического характера, объединение в ней результатов самых разных наук.
Во-вторых, кибернетика имеет широкий подход к окружающему миру: она изучает элементы неорганической природы, животных и человека. Изучает со стороны информационных связей и процессов управления.
Кибернетическое моделирование используется и как общее эвристическое средство, и как искусственный организм, и как система-заменитель, и в функции демонстрационной. Использование кибернетической теории связи и управления для построения моделей в соответствующих областях основывается на максимальной общности ее законов и принципов: для объектов живой природы, социальных систем и технических систем.. С кибернетическим моделированием связываются возможные направления роста процессов теоризации различных наук, повышение уровня теоретических исследований.
Модель, будучи аналогом исследуемого явления, никогда не может достигнуть степени сложности последнего. При построении модели прибегают к известным упрощениям, цель которых – стремление отобразить не весь объект, а с максимальной полнотой охарактеризовать некоторый его "срез".
Сферы применения кибернетических моделей: использование в науках о мозге, в социологии, в искусстве, в ряде технических наук.
35. Компьютерное моделирование и вычислительный эксперимент.
Компьютерное моделирование является одним из эффективных методов изучения сложных систем. Компьютерные модели проще и удобнее исследовать в силу их возможности проводить т.н. вычислительные эксперименты, в тех случаях когда реальные эксперименты затруднены из-за финансовых или физических препятствий или могут дать непредсказуемый результат. Логичность и формализованность компьютерных моделей позволяет выявить основные факторы, определяющие свойства изучаемого объекта-оригинала (или целого класса объектов), в частности, исследовать отклик моделируемой физической системы на изменения ее параметров и начальных условий.
Построение компьютерной модели базируется на абстрагировании от конкретной природы явлений или изучаемого объекта-оригинала и состоит из двух этапов - сначала создание качественной, а затем и количественной модели. Компьютерное же моделирование заключается в проведении серии вычислительных экспериментов на компьютере, целью которых является анализ, интерпретация и сопоставление результатов моделирования с реальным поведением изучаемого объекта и, при необходимости, последующее уточнение модели и т. д.
Сравнительная компьютерная анимация двух моделей здания,
К основным этапам компьютерного моделирования относятся:
постановка задачи, определение объекта моделирования;
разработка концептуальной модели, выявление основных элементов системы и элементарных актов взаимодействия;
формализация, то есть переход к математической модели; создание алгоритма и написание программы;
планирование и проведение компьютерных экспериментов;
анализ и интерпретация результатов .