1.Классификация ис по уровню организации:хорошо организованные, плохо организованные, самоорганизующиеся системы.

Хорошо организ.сист. Представить анализируемый проект или процесс в виде хор.орг.сист. означает необходимость определения элементов системы, их взаимосвязи, правила объединения в более крупные компоненты, т.е. необходимо определить связи между всеми элементами и целями системы, с т.зр. которых рассматривается объект или ради достижения которых создается система. Решение задачи осуществляется аналитическим методом формализованного представления систем. Описание в виде хор.орг.сист. применяется в тех случаях, когда можно предложить детерминированное описание систем, и экспериментально доказать правомерность его применения, т.е. адекватность модели к реальному процессу. Пример: солнечная система, описывающая наиболее существенные закономерности движения планет вокруг Солнца. Плохо орг.сист(диффузные). При представлении объекта в виде плохо орг.сист. не ставится задача определить все учитываемые компоненты, их свойства и связи между ними и целями системы. Система характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностей, которые находятся на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а на основе определенного. С помощью некоторых правил выборки компонентов характеризуется исследуемый объект или процесс. Пример: сист.массового обслуживания; исследование документооборота в системе управления; определение численности штата. Самоорганизующиеся сист. Это подход, позволяющий исследовать изученные объекты или процессы. Обладают признаками диффузных систем - нестационарность отдельных параметров; стохастичность поведения. Другие признаки:1)неорганизуемость поведения;2)способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды; 3)способность изменять структуру при взаимодействии системы со средой (при этом сохранять свойство целостности); 4)способность формировать возможные варианты поведения и выбирать из них лучшие. Пример: система, где присутствует человеческий фактор. При применении отображения объекта в виде самоорганизующейся системы задачи определения целей и выбора средств, как правило, разделяются.

2.Модель нелинейной стохастической динамической системы:ур-е состояния, векторы состояния, управления, возмущений.

Стохастические системы – системы, изменение которых носит случайный характер. Пример: отключение электричества. Невозможно предсказать состояние системы в определенный момент времени. Случайные воздействия могут прикладываться к системе из вне, или возникать внутри некоторых элементов (внутренние шумы). Расчет систем при случайных воздействиях производится с помощью специальных статистических методов. Вводятся оценки случайных параметров, выполненные на основании множества испытаний. Статистические свойства случайной величины определяют по ее функции распределения или плотности вероятности.

Динамическую систему можно представить как совокупность двух функций времени: x(t) - внутреннее состояние системы; y(t) - выходной процесс системы. Обе функции зависят от u(t) – управления (входного воздействия) и от f(t) – возмущения на сложную систему. Для каждого t  T существует множество z Z - мн-во состояний. Z=Z₁  Z₂ ...  Z_n - множество n мерного пространства-фазового пространства. Состояние системы z(t) - точка или вектор пространства Z с обобщенными координатами z₁, z₂, z₃, z₄, ....., z_n. u(t)U; U=T  Z - фазовое пространство системы.

Стохастические системы. Оператор переходов будет представлен соответственно: z(t)= H₁{t,t0,z(t0, ₀), (t, x_L]_t0^t, `}, y(t) = G(t, z(t), `` ) – оператор выходов системы. Системы функционирующие под воздействием случайных факторов, называются стохастическими.    - пространство элементарных событий с вероятностной мерой P(A). Где ₀, ’, ’’ - выбираются из  в соответствии с P₀(A), P_x(A), P_y(A). При фиксированных ’, ’’ - система со случайными начальными состояниями. При фиксированных ₀, ’’ - система со случайными переходами. При фиксированных ₀, ’ - система со случайными выходами.