8.5. Информационная инфраструктура - основа информационно-управляющих систем будущего1

В связи с осознанием огромного влияния информационных ре­сурсов на социальное и экономическое развитие всего мира, от­дельных стран и регионов, появилось понятие информационной инфраструктуры (ИИ) [8.41, 8.43]. Осознано, что для устойчивого развития государства нужна такая ИИ, чтобы ее взаимодействие с обществом было ориентировано на стратегические цели общества, не создавало бы социально и экономически опасного разделения на информационно бедных и информационно богатых.

Для построения информационной инфраструктуры необходимы координация разрозненных усилий отдельных фирм и государ­ственная поддержка в рамках комплексных программ развития ИИ (федеральных, региональных и т. д.).

Непременным условием решения этой проблемы является нали­чие актуальной и хорошо структурированной информации о поло­жении на рынке информационных коммуникаций (ИК), причем в рамках подобного мониторинга должны присутствовать не только сбор данных, но и их комплексная оценка.

При исследовании механизма влияния ИИ на социально-экономическое развитие страны, региона, района, любой организа­ции необходимо создать модель, на основе которой разработать методику оценки социально-экономической значимости элементов ИИ (как уже существующих, так и проектируемых).

Превалирующие на данный момент экономические и социологи­ческие подходы не позволяют описать взаимодействие таких слож­ных социально-экономических систем, как ИИ и общество. Поэто­му необходим системный подход, необходимо использовать аппа­рат системного анализа: методики структуризации целей и функций,

Параграф подготовлен студентами СПбГТУА.А.Ионовым и И. В.Релиной.

472

методы организации сложных экспертиз и информационный под­ход.

В основу рассматриваемого подхода к решению проблемы соз­дания ИИ и оценке ее влияния на социальное и экономическое раз­витие региона (или любой организации) положено стратифициро­ванное представление ИИ [8.15], в соответствии с которым ИИ мож-^но условно представить в виде 4 слоев (страт): коммуникационного, формационного, функционального и пользовательского.

Коммуникационный слой представляет из себя совокупность всех информацион-х телекоммуникаций страны, региона, района и т. п., рассматриваемых как единая Коммуникационная система. Часто коммуникационный слой ИИ называют инфор­мационной супермагистралью.

Информационный слой включает в себя всю ту информацию, которая циркулирует • телекоммуникационных сетях и хранится в различного рода информационных хра­нилищах.

Функциональный слой представляет собой совокупность услуг, предоставляемых пользователям различными поставщиками информации: доступ к базам данных и библиотекам, проведение телеконференций, электронные расчеты и покупки, видео По заказу и т. п.

Пользовательский слой состоит из собственно пользователей и правил их взаимо-нствия с ИИ.

В качестве примера приведем вариант ИИ региона и вуза.

Информационная инфраструктура региона. Вариант ИИ страти­фицированной структуры региона приведен на рис. 8.12.

У проектов в области информа­ционных коммуни-

Страта 4. Пользовательский слой. \ Пользователи и правила их взаимодействия с ИИ

Страта 3. Функциональный слой. Совокупность услуг, предоставляемых пользовате­лям различными поставщиками информации: до­ступ к базам данных и библиотекам, проведение видеоконференций, электронные расчеты и покуп-ки, видео по заказу и т. д.

кации можно выде­лить три основные составляющие: тех­ническую, экономи­ческую и социаль­ную, каждую из ко­торых вначале оце­нивают по отдель­ности, а затем воз­можно получение обобщенной (ито­говой) оценки.

Страта 2. Информационный слой. Информация, циркулирующая в телекоммуника­ционных сетях или находящаяся в различных ин-формационных хранилищах

Страта 1. Коммуникационный слой

(информационная супермагистраль). \ Совокупность информационных телекоммуника-| ций региона, рассматриваемые как единая комму-| никационная система._____________

Для получения технической оценки у проектируемой

Рис.8.12

системы выделяются три компоненты, каждой из которых ставятся в соответствие определенные технические характеристики (см. рис. 8.1 За).

Техническая оценка проекта является средневзвешенной из оценок этих характе­ристик.

473

При оценке экономической составляющей проектов оказывается удобным произвести структуризацию по критерию "Пространство инициирования целей" (см. рис. 8.1 Ъб).

Здесь на нижнем уровне находятся конкретные экономические показатели, на ба­зе которых (с учетом весовых коэффициентов) получается итоговая экономическая оценка.

Чтобы оценить социальную значимость того или иного проекта, т. е. его влияние на общество, предлагается (см. рис. 8.13в) выделить социальные компоненты, используя методику Р.Акоффа и Ф.Эмери (см. гл. 4 и [4.1]. Итоговая социальная оценка получается аналогич­но технической и экономической.

Помимо трех вышеприведенных оценок необходима информа­ция о степени реализуемости каждого проекта. В соответствии с концепцией Ю.И.Черняка о стратифицированном представлении систем (см. гл. 1), а также с учетом закономерности историчности выделяются следующие четыре уровня разработки и реализации проекта: концептуальный, научно-исследовательский, проектно-кон-структорский и уровень материально-технического воплощения. В пределах каждого из этих уровней возможна количественная оценка степени реализуемости (в процентах, например).

а) _______________________

Передающая среда			Терм обо	финальное рудование		Информационные характеристики
Ско­рость пере­дачи	Пропу­скная способ­ность	Надеж­ность	Мо­биль­ность	На- пра-влен-ность	Ме- дий-ность^1	Защита информа­ции	Спектр услуг

б)

Инвесторы			Мэрия		Исполнители			Клиенты
Рента­бель­ность	Срок окупа­емо­сти	Р и с к	Рента­бель­ность	Эксп-луатац. расхо­ды	Срок окупа­емо­сти	Р и с к	Конку­рентный статус	Эксплу-атац. расходы	Конку­рентный статус

| Социальная оценка |
Изобилие				Правда		Добро			Красота
Тор­	Про-	Стро­	Здра-	Нау­	06-	Охра­	Соц.-	06-	От­	Фор­
го­	мыш-	итель­	во-	ка	ра-	на	псих.	ще-	дых	миро­
вля	лен-	ство	ох^а-		30-	право­	служ­	ствен-	Ку-	вание
	ность		ненис		ва-	поря­	бы	нос	ль-	граж-
					ние	дка		мне­	ту-	дан-
						Юс­		ние	ра	ствен-
						тиция				ности

Рис. 8.13

' Здесь термин "медийность" означает степень приближенности к multimedia. 474

Для обновления и сопоставления оценок необходимо создание автоматизированной информационной базы (ИБ), содержащей как Первичную информацию о проектах в области ИК, так и их оценки по вышеперечисленным критериям.

В связи с высокой степенью неопределенности проблемы оценки социальной эффективности также целесообразно разделить боль­шую неопределенность на более мелкие, лучше подающиеся иссле­дованию, то есть использовать стратифицированное представление, сформировав следующие три страты: страту социальных компонент, функциональную страту и страту проектов.

Поскольку сложно определить степень влияния каждого кон­кретного проекта на ту или иную социальную компоненту, функ­циональная страта выполняет роль промежуточного звена в транзи­тивной оценке этого влияния. При этом предлагается выделение функциональных страт ИИ и общества как "интерфейсных" слоев, связывающих ИИ и цели развития региона [8.5].

Для анализа и формирования социальной страты региона используется методика структуризации целей и функций Р.Акоффа и Ф.Эмери. При этом на рис. 8.14 терми­нам авторов методики сопоставлены названия сфер, более соответстувующие реаль­ным условиям управления регионом.

При структуризации функциональной страты ИИ используется подход, предло­женный в [8.30] и осуществляемый для каждого из вышеописанных слоев ИИ.

На третьей страте помещены проекты развития ИИ, предлагаемые организация­ми региона, которые и подлежат оценке с целью определения наиболее значимых для распределения ресурсов на их реализацию.

В качестве критериев социальной оценки принята структура оценок, приведенная на рис. 8.14.

Социальная страта

Изобилие Правда Добро Красота

Экономика

Поиски истины

Разрешение конфликтов

Формирование личности

Тор

го-

вля

Про-мыш-лен-ность

Стро­итель ство

Здра-

во-

охра-

не-

ние

На­ука

Обра­зова­ние

Охрана

право­поряд­ка, юс­тиция

Соц. псих

слу­жбы

Обще­ствен­ное мне­ние

От­дых, куль­тура

Форми­рование граж-данст-венно-сти

Функциональная страта

1. Пе­редача сооб­щений

2. Доступ к гло­бальным БД

3. Совме­стное ве­дение собст­венных БД

4. Орга­низация теле- и видео­конфе­ренций

5. Опера­тивное по­лучение справоч­ной инфо­рмации и новостей

6. Прове­дение массовых меропри­ятий

7.06-разо-ва-тель-ная функ­ция

8.Рекла­ма, фи­нансо­вые опе­рации, телешо­ппинг

475

Страта проектов ИИ

Рис. 8.14

Промежуточную оценку значимости элементов каждой из стр%т модели можно производить с применением метода попарных срав­нений в модификации Т.Саати [1-41]. Для окончательной оценки взаимного влияния элементов выделенных страт целесообразно ис­пользовать идею метода решающих матриц Г.С.Поспелова (гл. 2) с применением информационного подхода А.А.Денисова (гл. 3), учи­тывающего помимо собственно степени влияния (р,) еще и вероят­ность (q,) того, что данное влияние будет оказано, а также позво­ляющего заметно упростить экспертную процедуру за счет проведе­ния нормировки экспертных оценок после, а не во время собственно экспертизы.

Практическая реализация рассмотренного подхода требует разработки и приме­нения соответствующих автоматизированных процедур оценки влияния того иэди иного проекта в сфере ИИ на социально-экономическое развитие региона, а такжсе определения основных социальных компонент региона, наиболее подверженных ссо-циально-экономическому влиянию со стороны ИИ, и степени этого влияния, и об5-ратно, выявление наиболее социально-экономически значимых компонент ИИ “и степени их значимости.

Информационная инфраструктура вуза - основа вуза будущего).

Информация оказывает большое воздействие на социально-эконо­мическое развитие любого учебного заведения, каждой личности;, на организацию научных исследований и учебно-научного процес­са в вузах. При этом огромное воздействие оказывает именно ин­формационная среда, в которой формируется личность и общество.

В то же время учебный процесс продолжает базироваться наг традиционных формах, обеспечивающих централизованную унифи­цированную передачу знаний от преподавателя - студенту, что да­же при поиске активных средств обучения не всегда обеспечиваетг формирование активной целеустремленной личности.

Учитывая современный уровень цивилизации, основой поддер­жания которого является опережающее развитие наукоемкой про­мышленности на базе компьютеризованных высоких технологий, hi роль в развитии такой индустрии высшей школы, в которой сосре­доточено больше половины научного потенциала нашей страны, в. 70-е гг. была осознана необходимость формирования гибких инно­вационных структур, реализующих цикл наука - промышленность -• образование, и в системе высшей школы был предложен термин "учебно-научный процесс", ориентирующий учебные заведения на необходимость опоры учебного процесса на научные исследования, результаты научной деятельности, получаемые преподавателями вуза и учеными научно-исследовательских организаций.

В Основных направлениях перестройки высшего и среднего специального обра­зования в стране (июнь 1986 г.)' особое внимание уделялось интеграции образова­ния, производства и науки как основы качества подготовки будущих специалистов,

' Основные направления перестройки высшего и среднего специального образова­ния в стране/ГПравда", № 152, 1 июня 1986 г.

476

ученых и организаторов производства. В развитие Основных направлений был раз­работан ряд постановлений, создавших условия для реализации укрепления взаимо­действия между вузами, предприятиями и научными организациями. На этой основе начали создаваться базовые кафедры на предприятиях, совместные научно-исследовательские лаборатории; расширилась сеть переподготовки кадров (МИПК, учебные центры); к учебному процессу в вузах было привлечено значительное число ученых и опытных специалистов предприятий, НИИ, Академии наук; появились со­вместные разработки ученых вузов, НИИ и предприятий; улучшилась организация практики и научно-исследовательской работы студентов на предприятиях и в НИИ.

В условиях многоукладной экономики и перехода вузов и предприятий на само­управление и самоокупаемость кардинально изменилась вся система подготовки специалистов, взаимодействия вузов с предприятиями и научно-исследовательскими организациями. Существенно усложнилась организация одного из принципиально важных этапов подготовки специалистов - производственной практики.

Предоставление самостоятельности образовательным учреждениям в разработке учебных планов и программ в условиях отрыва от промышленности и науки может привести к снижению уровня образования (как теоретического, так и профессио­нального), поскольку через определенное время преподавателям просто будет недо­ставать квалификации для поддержания своих программ на соответствующем разви­тию науки и промышленности теоретическом и профессиональном уровне.

В новых экономических условиях существенно меняются принципы прогнозиро­вания и планирования подготовки специалистов с высшим и средним специальным образованием. Перспективным представляется решение этой проблемы путем соз­дания распределенной системы, в которой используются различные подходы к пла­нированию подготовки специалистов - прямые договора на подготовку с предприя­тиями и организациями, региональное планирование и заказ на подготовку специа­листов для региона с последующим распределением в соответствии с планом-заказом, а по определенным специальностям - централизованное прогнозирование, планирование и гос. заказ на подготовку специалистов с последующим их распреде­лением в соответствии с этим заказом. Наряду с частичным регулированием плани­рования и распределения выпускников необходимо предусмотреть и регламентиро­вать деятельность информационно-маркетинговых структур для трудоустройства специалистов с высшим, средним специальным и послевузовским образованием.

Представляется, что важную роль в повышении качества учебно-научного процесса, развитии научных исследований в вузе и реше­нии других перечисленных проблем может сыграть создание ин­формационной инфраструктуры (ИИ), ориентированной на форми­рование многосторонне развитой личности и помогающей студенту в осознании роли своей специальности и поиске своего индивиду­ального места в обществе, а преподавателю - в повышении своей квалификации.

Создание ИИ может стать развитием формирования распределенной децентра­лизованной инструментально-кадровой среды в форме технополисов и технопарков, обеспечить восстановление и развитие взаимодействия высшей школы с промыш­ленностью, способствовать созданию конкурентоспособного уровня инновационных разработок, повышению качества учебно-научного процесса и научно-исследо­вательской работы студентов. С учетом этого информационная инфраструктура вуза может стать основой создания технополисов нового вида, для которьа можно ввести новый термин - ноополис.

Для управления развитием ИИ ее целесообразно условно пред­ставить в виде 4-х страт (рис. 8.15). Такое представление поможет решать проблему управления проектами и программами развития 477

ИИ (предлагаемыми преподавателями, сотрудниками и студентами) на основе их оценки с целью распределения финансовых, матери­альных и кадровых ресурсов, для чего разрабатывается методика, учитывающая степень влияния проектов на цели университета.

В основе предла­гаемого анализа вли­яния ИИ на соци­альное и экономиче­ское развитие вуза

Страта 4. Пользовательский слой. Собственно пользователи, включая формирова | ние потребностей в информации и правила вза | имоденствия студентов, преподавателей и сотруд | ников с ИИ._____________

Страта 3. Функциональный слой.

^.,,ч„лиш з. Функциональный слой. лежит рассмотренное Совокупность услуг, предоставляемых пользова- стратифицированное

телям различными поставщиками информации: поелставление Ппм доступ к базам данных и библиотекам, проведение 'рь.циаолсппс. пуп

видеолекций, видео по заказу, доступ к учебным ЭТОМ Предлагается планам и программам, стандартам качества спе- выделение функцио-

циалиста и т. п.____ нальных страт ИИ и

Страта 2. Информационнааый слой.

общества как "интер­фейсных" слоев, свя­зывающих ИИ и цели развития вуза и его взаимодействия с научно-исследовате­льскими организа­циями и предприя­тиями [8.6]. Для ана­лиза и формирова­ния функциональной страты вуза исполь­зуются методики структуризации це­лей и функций.

Информация в телекоммуникационных сетях и информационных хранилищах: библиотеках, отде­лах научно-технической информации, автоматизи­рованных документально-фактографических базах данных с доступом в режимах ИРИ, ДОР. РП.

Информационные ресурсы: документальная ин­формация, учебники, учебные пособия, научно-техническая информация, нормативно-правовая информация; фактографическая информация, ста­тистическая информация, нормативно-справочная информация и т. п.___________________

Страта 1. Коммуникационный слой

(информационная супермагистраль). Информационные телекоммуникации, вычисли | тельные сети и т. п. технические средства

Рис 8.15

Промежуточную оценку значимости элементов каждой из страт модели предла­гается Т1роизводить, как и при управлении ИИ региона, с применением метода по­парных сравнений в модификации Т.Саати. Для окончательной оценки взаимного влияния элементов выделенных страт предлагается использовать идею метода ре­шающих матриц Г.С.Поспелова, но оценки получать с помощью информационного подхода (гл.З), позволяющего учитывать помимо собственно степени влияния еще и вероятность того, что данное влияние будет оказано.

Для убедительности концепции приведем лишь некоторые из эффектов от по­строения подобной ИИ в высшем учебном заведении: установление взаимодействия между студентами, аспирантами, преподавателями и ведущими научными организа­циями и фирмами; организация общения, обмена опытом и мнениями внутри самого ноополиса и вне его; выявление и сбор информации о проектах и научных разработ­ках в ноополисе: возможность организации полноценного телематического образо­вания; возможность использования новых средств обучения, таких, например, как интерактивное видео и видео по заказу: создание единой электронной библиотеки ноополиса; возможность доступа ко всем библиотекам мира и получение оттуда тре­буемой информации в электронном виде; наиболее полноценное участие в учебном процессе и жизни ноополиса и наибольший комфорт для инвалидов и престарелых. 478

Приложение 1.

КЛАССИФИКАЦИЯ методов ТЕОРИИ ВЕРОЯТ­НОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИТСТИКИ-

Вероятностные (стохас¹¹¹""'¹") модели описывают ситуа­ции, в которых аналогичные дичины приводят к различным след­ствиям, т. е. имеет место элеме^ случайности. Для построения веро­ятностной модели необходим< '“""•ь, какие величины можно счи­тать случайными, а какие - н^^и”"""'. ^какой характер имеют законы распределения случайн'¹* величин и т. д.

Вероятностные модели мож¹¹⁰ разделить на две большие группы

(рис. П 1.1):

математическая модель, в к^РоЧ можно точно указать законы

распределения случайных ве'¹¹¹⁴""' является теоретико-вероят­ностной;

математическая модель, в второй заранее нельзя указать зако­ны распределения случайных в⁶'”¹⁴"", является статистической.

Вероятностная модель

Статистическая

I уровень i с С

Ъ^-JC

СВ

Модель выборки

Т

II уровень Многомерна¹"^

—ZE

III уровень

СФ

Модель регрессии

~~ТГ'~

Модель случайного процесса

Рис;¹"-”

По степени сложности вегР⁰¹¹™⁰"""^ модели делятся на три уровня (рис. П 1.1). Простейии'"⁴" теоретико-вероятностными моде­лями первого уровня являются" случайное событие (СС) и случайная величина (СВ), являющиеся со¹⁰"^⁰™""⁰ качественной и количе­ственной характеристиками npP^'WHHoro испытания.

• Материал подготовлен преподавав" и "Ф^Р" "“"-^aт"^ки " методов матема­тического моделирования Высшего в^"н°-МорскогоучнОТиа: за”едующеи кафед­рой, профессором Дсггярснко Г. А. и" профессором кафедры Мазовср С, И.

479

СС может быть простейшим (элементарным) или сложным (выраженным через элементарные). Для описания вероятностных свойств простейшего СС А используются стандартные формулы классической (в "схеме случаев") или геометрической вероятности:

Р(А)=^.

где т - число случаев из пространства элементарных событий, бла­гоприятных событию А; п - общее число глучаев, содержащее-ся в пространстве элементарных событий.

Р(А) - ^Ц(А)

^{( )-}^)' где ц(А) - мера области А; ц(Д) - мера области D, при этом

А с D и предполагается, что вероятность внутри облас­ти D распределена равномерно.

Для расчета вероятности сложных событий используются теоре­мы сложения и умножения вероятностей, формула полной вероятно­сти:

Р(А + В) = Р(А) + Р(В) - Р(А • В);

Р(А-В)=Р(А/В)-Р(В), где Р(А/В)-

условная вероятность события А при условии, что событие В про­изошло;

где P(Hi) - вероятность гипотезы Я, (события, при котором мо­жет произойти событие А); Р(А /Я() - условная вероятность со­бытия А при выполнении гипотезы Я;.

СС и СВ связаны между собой через пространство элементарных событий. При этом вероятностные свойства СВ дискретного типа описываются функцией дискретного аргумента

Pi-f^t). где Х( - реализация СВ Х; р^ - соответствующая ей вероятность, а вероятностные свойства СВ непрерывного типа описываются функцией f(x) (плотностью распределения), определенной на всей числовой оси, неотрицательной и нормированной там.

Так, например, в биномиальном законе распределения, реализуемом в схеме не­зависимых испытаний, пространство элементарных событий дискретной СВ Л' есть конечное множество целых чисел, включая 0, т. с. 480

П(Х)={0,1,2,...,л}, а вероятности значений СВ рассчитываются по формуле Бсрнулли:

Р/ v _ „\ _ /"”ffl —ffl—rt—W

„(X=n)=C„p q

где Jtt •=• 0,71; C"¹ - число сочетаний из л по гл: р - вероятность появления события в отдельном испытании; q ^ 1 - р.

Нормальный закон распределения - один из основных для непрерывной СВ - Х задается плотностью распределения:

i^T

f(^ = 1 с ^202r '^\) 0^

определенной для Vx е(-оо;+оо) и удовлетворяющей условиям f(x) S 0 и

7^)^=i.

Здесь т^ и СГд - соответственно математическое ожидание и среднее квадра-

тическое отклонение СВ Х . Отметим, что эти числовые характеристики являются основными для одномерной СВ Х . имеющей любой закон распределения.

Универсальной формой закона распределения, имеющей' место как для дискретной,, так и для непрерывной СВ, является функция распределения

F(x)=P{X<x].

Второй уровень теоретико-вероятностной модели, обобщающей модель одномерной СВ, связан с системой случайных величин (многомерной СВ), вероятностные свойства которой не исчерпыва­ются свойствами отдельных величин, образующих систему, а опи­сываются также зависимостью между ними.

Так, для двумерной непрерывной СВ (X, У) должны рассматри­ваться -.зстные плотности распределения Д(х) и /2(у)” ^а также совместная плотность f(x, у). При этом

440 +“0

/,(х)= \f{x,y)dy; f,{y)= \f{x,y}dx.

—oo -00

Однако f(x,y) не всегда может быть определена через /i(x) и /2 (у) • Для л-мерной СВ (Х^, Х^,..., Х„ ) функции распределения

имеют гораздо более громоздкий вид, поэтому на модельном уровне при описании объекта обычно используют набор числовых харак­теристик. ^

Для двумерной СВ (X, У) - это 771 д, т у , а у, а„, Гдц , где Гд.у - коэффици­ент корреляции; для п-мерной СВ - это ОТ г , 771,,..., 771 д , а также нормиро-

1 2 Н

ванная корреляционная матрица Ц г^\, .где ^ , - коэффициент корреляции между СВ Х( и -Х"у .

Обобщением модели л-мерной СВ служит модель третьего уров­ня - случайная функция (СФ) X(t), где / - вещественный параметр.

Графически СФ представима в виде набора реализации x^t), где аждая Х((() - неслучайная функция (” = l^n).

При фиксированном ^ X(t) t = ty имеем сечение

СФ X(to), представ-

сечеииеСФХ^^ -^обой °^°-• мерную СВ.

Таким образом, полное вероятностное •x.(l) описание СФ связано с .x,(t) заданием бесконечно­мерного закона рас­пределения всех ее се­чений.

Обычно на модель­ном уровне ограничи­ваются рассмотрением СФ в рамках корреля­ционной теории, т.е. рассмотрением ее математического ожидания

Рис. П 1.2

Д1д(() и корреляционной функции K^(t^,t^), являющихся неслу­чайными функциями соответственно одного и двух аргументов. Важным частным случаем модели СФ является модель стацио-

w ^-i... ” ffiyft) = const;

нарнои СФ, для которой ^х}' у у , л .__ _ . , Лд.((1,^) = Лд(т), где т = ^ - ti.

Каждому из уровней теоретико-вероятностных моделей соответ­ствует своя статистическая модель.

Поскольку математическая статистика занимается обработкой ин­формации при наличии неопределенности, то в основу по-строения статистической модели должны быть положены некото-рые допу­щения. В зависимости от их математической сути разли-чают три основные модели математической статистики: 1) модель выборки; 2) модель регрессии; 3) модель случайного процесса. 482

Каждая из них связана с определенным исходным материалом и решает свои специфические задачи. Однако, все они имеют дело с большим объемом информации и достаточно трудоемкими метода­ми ее обработки. Поэтому реализация статистических моделей осу­ществляется, как правило, на ЭВМ, для которых разработаны стан­дартные программы определения статистических законов распреде­ления, вычисления статистических характеристик СВ, проверки гипотез по критериям согласия, расчета коэффициентов регрессии, статистических характеристик случайных процессов и т. д.

В некоторых ситуациях получение исходных статистических дан­ных путем специально организованных экспериментов невозможно. В этом случае необходимый статистический материал может быть получен с помощью специально созданных математических моде­лей. Их основу составляет статистическое моделирование на ЭВМ СС и СВ. Такой метод моделирования называется методом стати­стических испытаний.

Простейшей статистической моделью является одномерная мо­дель выборки, в которой предполагается, что исходный статистиче­ский материал есть реализация одной СВ Х с законом распределе­ния F(x).

Основой для построения модели служит простая случайная вы­борка, представленная в виде ряда наблюдений (табл. П1.1).

Например, при из­мерении расстояния до цели каким-либо при­бором за счет чисто случайных причин

Таблица П1.1
i	1	2		п
х,	X,	х,	••.	X”

результат изменяется от опыта к опыту.

Реализация модели * связана с построением эмпирических

(статистических) законов распределения: f*(x) - статистическая

плотность распределения; F (х) — статистическая функция распре­деления, аналогичных теоретическим законам для СВ Х . Графиче­ским представлением f*(x) является гистограмма, а F (х) -кривая

накопленных частот.

Найденные законы содержат элемент случайности, т. к. они определены по ко­нечному числу наблюдений. Поэтому для уточнения модели следует провести сгла­живание статистического ряда, т. с.. выбрать теоретический закон распределения, наилучшим образом описывающий исходный материал. Для этого используются критерии согласия Пирсона, Колмогорова и др.

В некоторых ситуациях ограничиваются получением точечных и интервальных оценок основных числовых характеристик

* *

771- И <Т

Х •

483

Приложение 2. ОБЩНОСТЬ ЗАКОНОВ В СИСТЕ­МАХ РАЗЛИЧНОЙ ФИЗИЧЕСКОЙ ПРИРОДЫ '

В знаменитых Фейнмановских лекциях утверждается, что при всем разнообразии физических законов весь характер нашей Все­ленной в значительной степени зависит от значения одного энерге­тического уровня ядра углерода, равного 7.82 МэВ, и именно это делает нашу Вселенную такой, какая она есть. При этом философы и естествоиспытатели всех времен глубоко убеждены, что существу­ет внутрення гармония мира и эту общность можно раскрыть с по­мощью математики, описывающей обозримость и совершенство законов природы.

Именно такой взгляд на мир двигал поиски Кеплера, когда он, создавая модель солнечной системы, сформулировал знаменитые законы движения небесных тел. Кеплер был бесконечно счастлив, поняв, что наш ближний Космос организован по законам музы­кальной гармонии, что он изложил в своей книге "Музыка сфер".

Через полстолетия Ньютону удалось показать, что запись зако­на для гравитационной силы F=mi*m^/r², в которой зависимость от расстояния подчиняется закону обратного квадрата, полностью согласована со всеми тремя законами Кеплера.

Затем Шарль Кулон в результате своих опытов обнаружил, что сила, с которой одно малое заряженное-тело действует на другое заряженное тело, также обратно пропорциональна квадрату рас­стояния между ними. Магнитным аналогом закона Кулона в диф­ференциальной форме явился закон Био-Савара-Лапласа.

Эту прекрасную традицию закона обратного квадрата в наше время Денисов А.А. распространил на информационное поле [3.2]. Он показал, что взаимодействие точечных объектов, которое опи­сывается законом обратного квадрата. В терминах теории инфор­мационного поля (см. гл.З) логическая связь Л пробного объекта пропорциональна произведению информации излучающего (j]) и отражающего (./,) объектов и обратно пропорциональна квадрату расстояния (г) между ними: Л = [R^Ji ^f(4n*^)] * (r/r ).

Теория информационного поля внесла новую струю о взаимо­действии и взаимозависимости чистой и прикладной математики, позволяющей адекватно записать законы природы. Это подтверж­дает идею о том, что красота закона обратного квадрата не может быть случайной, что он отражает какие-то существенные внешние закономерности.

В этой связи здесь представлены факты (на основании обзора более чем 200 зарубежных и отечественных работ) существования

' Приложение подготовлено студентом СПбГТУ Д.С.Смолко. 486

закона обратного квадрата в результатах работ ученых из различ­ных областей знаний: физики, химии, космологии и галакти­ки,математики, медицины, а также для интерпретации результатов.

Что касается интерпретации результатов, то интересна в этой связи позиция одного из самых знаменитых современных физиков, нобелевского лауреата Поля Андриена Мориса Дирака, который утверждает, что в наше время один из самых продуктивных мето­дов работы физика-теоретика может заключаться в чисто аб­страктном развитии математического формализма, связанного с квантово-механическими закономерностями, и последующими по­пытками физического осмысления полученных результатов[П.2].

В соответствии с вышесказанным ниже приводятся факты суще­ствования Закона Обратного Квадрата в системах различной физи­ческой природы на основе упомянутого обзора работ.

1. В физике.

В статье "Проверка гравитационного закона обратного квадрата для тел на расстоянии 0,4 + 1,4 метра" (П.З] приводятся данные об исследовании точности, с которой выполняется Ньютоновский закон обратного квадрата. Авторы статьи -группа ученых из университета Калифорнии Сан-Диего, лабораторий АТ&Т\Ве11 (США), а также из института Gcog Survey (Япония), сообщает, что используя сверх-проводящий градиметр, они измерили силу, действующую на сферическую оболоч­ку iV” со стороны сферической массы М, которая периодически перемещалась вверх и вниз на лифте под гравиметром. На дистанциях от 0.4 до 1.4 метра Ньютоновский закон обратного квадрата выполнялся с точностью ± 1%.

В статье [П.4] наши ученые из Казахстана исследовали взаимодействие между парами ферромагнетика и сверхпроводником и некоторые наиболее основные зако­номерности взаимодействия между микрочастицами и сверхпроводником были введены, например, некоторые частицы отталкиваются от поверхности сверхпро­водника с силой по закону обратного квадрата.

В работе [П.5] "Точное решение уравнения Шредингера для некоторых кванто-механических многообъектных систем", выполненной в Шандоу Университете в Китае, приводится точное решение уравнения Шредингера для некоторых квантово-механических многообъектных систем. Установлено, что энергия частицы подчи­няется закону обратного квадрата радиуса потенциальной ямы. Лишь при таких значениях энергии волновая функция будет конечной и непрерывной. Собственные числа могут быть получены непосредственным образом при решении простого характеристического уравнения. Результаты практических вычислений потенциаль­ных Кулоновских систем прекрасно сочетаются с точными вычислениями.

1А. В физике плазмы.

Изучая зависимость энергии плазмонов от размеров S/ пучков [П.6] японские ученые обнаружили, что энергия плазмона увеличизасгся обратно пропорционально квадрату размера пучка, и это происходит именно таким образом из-за увеличения энергетической ямы в соответствии с принципом (эффектом) квантового ограниче­ния.

Совместный труд ирландских и немецких ученых в статье [П. 7] "Изменение Раз­мерности и Времени - есть два хорошо разработанных практических метода про­странственного интегрирования в квантовой физике" посвящен расчету обратно-квадратичного потенциала для частицы, совершающей гармонические колебания. 487

Австралийские ученые из Национального университета (Канберра) лаборатории Плазмы (П.81 установили, что при изучении неидсальной модели плазмы с помощью метода конечных элементов максимальная конвергенция пропорциональна обрат­ному квадрату количества узлов сетки-

В Станфордском университете проводили измерения в веществах с очень малыми плотностами при помощи гелиевого масс спектрометра (П.9] и обнаружили, что закон обратного квадрата является верным Описанием для энергии радиального потока плотностей.

2. В химии.

Английские ученые из Бристольского Университета (Англия) (П. 10) в статье "Эффекты диффузии в полимерных смесях с Ветвящимися полиэтиленами" описы­вают метод оценки размера диффузии в системах полимерных смесей. Оказалось, что зги уровни диффузии меняются в обратно-Квадратичной зависимости от молеку­лярного веса линейного полимера и приближаКггоя к уровням паразитной диффузии, вытекающим из уравнений Клейна и Бриско.

В Институте неорганической химии Баз^льского универсютта (Швейцария) [П. 11] было изучено окисление аскорбиновой кислоты с присутствием медпого ката­лизатора при помощи электрода Кларка в рас-пюре цианида меридия. Было найде­но, что реакция протекает в обратио-квадрат^чной зависимости от концентрации присутствующего иона MeCN в процессе самоокисления комплексного иона медь-водяная группа.

В статье "Измерение кулоновских сил между поверхностями MICA в N-2" [П. 12] описываются результаты измерения сил взаимодействия между слюдяными поверх­ностями в N-2. Установлено, что наблюдаемые силы оказались электромагнитными по природе. Показано, что когда слюда расщепляется в воздухе, она сохраняет остаточный заряд. Найдена обратно-квадратичная зависимость сил между поверх­ностями от расстояния, соответствующая закону Кулона для точечных зарядов (для гладко-поверхностной геометрии).

3. В Космологии. Галактике.

Исследуя гравитационную нестабильность д краевой Вселенной, ученые в статье [П. 13] утверждают, что раздвигающаяся Вселенная, отвечающая закону обратного квадрата ньютоновской гравитации и находящаяся д краевом нейтральном равнове­сии, предполагает уравнение для гравитацио^ого поля с однородным временно-зависимым параметром справа, пропорциональным средней массовой плотности Вселенной.

Группа австралийских ученых из Нацинальной Телескопной лаборатории в своей статье [П.14] "Универсальная гравитации _ прав ли Ньютон?", заявляет- "Мы ставим под вопрос Ньютоновский закон обратного квадрата в свете последних, современных альтернативных формулировок".

В конце работы они сообщают: "- Мы згцциоадем, что обратное линейное отно­шение совместимо с наблюдаемыми данными, полученными от взаимодействующих галактических систем, на уровне закона обратного квадрата".

4. В математике

Если заглянуть в эпоху математической Школы Пифагорейцев, то при решении ими задачи деления отрезка на две части А и t) так что большая его часть является средней пропорциональной между всем отрезком и меньшей его частью, было заме­чено, что обратное произведение (/1+Я) и В бьйю равно обратному квадрату /(."При решении такого квадратного уравнения получаются два корня: 1.618 и 0.618. назван­ные позже Леонардо да Винчи золотым сечением или золотыми числами[15]. Такие пропорциональные отношения позже легли в основу композиционного построения многих произведений мирового искусства.

488

„ |у„яд ю^гианскую симметрию интегральных квантовых цепочек SU(n) с обрат-

алпатич^¹"¹¹¹ обменом, ученые из США [П. 16] обнаружили, что эти цепочки меняют i-ii^^eecTHylo форму Янгианской симметрии, совместимую с периодиче-“•чми гоани¹^¹¹¹'"^¹¹ У^чич'"*"*, позволяя состояниям быть совместимыми. На этой нпяе была1 (У-чуена новая классификация состояний в теории комформного поля.

Автопы ^ Индийского государственного математического университета [П. 17] ппелпагают rf⁰^¹⁰ формулу с применением закона обратного квадрата для группы инверсии, когда ^она существует.

5. В ^^дииине-

Конечю^ ^же' ^очень интересно обнаружить присутствие закона обратного квад-n-notK?*⁰- Медики утверждают, что дельта ритмы мозга как реакции на раз-^ра „“итель e(^;ть затухающие колебания, соседние периоды которых соотносятся по закону "золо!-⁰¹'⁰⁰"""""-

6. интерпретации.

В none>я^^{{mw можн(>} сказать, что до сих пор еще анализируются соответству-.„—_-^<ческие концепции Кулона, его последователей и оппонентов, напри-^ю в пабот^ [П. 18], которая называется "По поводу Закона Обратного Квадрата

Кулона".

Кооме тР¹'⁰' известен ряд работ, в которых закон обратного квадрата использу-

аля ин-гй'¹"¹⁶™¹¹™ ^ПOЛУ^Чaвa•^Пi результатов. В этом аспекте интересна работа m iol в котоР⁰" предлагается установление оптимальных параметров и данных в кннешчесыи^ Р*--""”*” РВДа экспериментов.

Какой ^же ^ВДУбт вывод? Некоторые законы различной физи­ческой пcя^V^OJ:^^{л ИЬ1екуТ} общность в виде закона обратного квадра-

'^та oC>ft^wocтъ позволяет связать воедино множество разрознен­ных (boari^®¹¹™ ^нашеи Вселенной. В заключение хочется привести известное чзмечание Поля Андриена Мориса Дирака по поводу построений" ^им изящной теории Монополя, т. е. физической части-

д^дц^дющей единичному магнитному полюсу: соответствующая теория на^⁰"¹¹'"⁰ ^тематически совершенна, что "было бы удиви­тельно e⁽'^nи Природа не использовала этой возможности" [П.2,

с.56].

489

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Завершая ознакомление с основами теории систем и системного ана­лиза, попытаемся дать краткие определения этих научных направлений, сформулировать основные их особенности.

Дать определение теории систем несложно. Это - наука об общих зако­номерностях построения, функционирования и развития систем различной физической природы, о методах их исследования.

Что касается прикладных направлений системных исследований, то здесь исторически системный анализ занял особое положение.

Для всех этих направлений характерны следующие особенности: 1) при­меняются в тех случаях, когда задача (проблема) не может быть сразу пред­ставлена и решена с помощью формальных, математических методов, т. е. имеет место большая начальная неопределенность проблемной ситуации:

2) уделяют внимание процессу постановки задачи и применяют не только формальные методы (в терминах принятой в учебнике классификации -МФПС), но и методы качественного анализа (в терминах учебника -МАИС); 3) опираются на основные понятия теории систем и философские концепции, лежащие в основе исследования общесистемных закономерно­стей; 4) помогают организовать процесс коллективного принятия решения, объединяя специалистов различных областей знаний.

В определении системного анализа (СА) необходимо, наряду с этими особенностями, отразить еще две: 5) для организации процесса исследова­ния и принятия решения при проведении СА разрабатывается методика, определяющая последовательность этапов проведения анализа и методы их выполнения, объединяющая методы из групп МАИС и МФПС, а соответ­ственно и специалистов различных областей знаний; 6) важным разделом СА является исследование процессов целеобразования и разработка средств работы с целями (методик структуризации целей).

К сказанному необходимо еще добавить, что основным методом си­стемного анализа является расчленение большой неопределенности на более обозримые, лучше поддающиеся исследованию (что и соответствует поня­тию анализ), при сохранении целостного (системного) представления об объекте исследования и проблемной ситуации (благодаря понятиям цель и целеобразование).

Образно это можно сформулировать словами Гёте:

"... Любой предмет желая изучить, чтоб ясное о нем познанье получить, ^> Ученый прежде душу изымает, затем предмет на части расчленяет. И видит их...."

Нов отличие от продолжения у Гёте

"Да жаль, духовная их связь тем временем исчезла, унеслась..." системный анализ сохраняет и обеспечивает эту духовную связь, т. е. це­лостное представление об объекте и процессе принятия решения. 490

ПВВДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

Автоматизированная диалоговая про­цедура анализа целей и функций (АДПАЦФ) 271-272. 279, 283+286, 293, 303,307-309,328,

Автоматизированная документально-фактографическая информационно-по­исковая система (АДФИПС) 341+344, 424,450-458,462

Автоматизированная информационная система (АИС) 414, 421+423, 431+449

Автоматизированная система научно-технической информации (АСНТИ) 416, 421,423

Автоматизированная система норма­тивно-методического обеспечения управ­ления (АСНМОУ) 424, 341+344, 450+474

Автоматизированная система управле­ния (АСУ) 11, 24,43, 51, 61, 66, 250+252, 256, 361, 382 421+422, 431+449

предприятия (АСУП) 24, 62, 250+252, 258, 416, 421

общегосударственная (ОГАС) 43, 422 отраслевая (ОАСУ) 256, 421 обеспечивающая часть (ОЧ) 54, 422, 431+ 434,438+449

функциональная часть (ФЧ) 54, 422,

431+438

Адаптивность 51, 63 Адекватность (модели) 49, 53, 76, 85,

92+93,96

Аксиологическое представление системы 28

Аналитические методы 77, 64,91, 92+96

В

Вероятность 83, 85, 97, 99, 199, 203, 355+ 360,363366,375,379, 406+412,481+487

в теории нечетких формализации (в смысле Заде) 83

достижения цели (в смысле инфор­мационного подхода А.А.Денисова) 137, 199, 203, 210, 355+360, 363+366,375, 406+412.434+449, 464+469

статистическая 97, 379, 481+487

Гибкие производственные системы (ГПС) 354, 382+386

Графические представлении (методы) 77,83,89, 127+130

Графо-семиотическис представления (модели) 81 130, 440+449.465+474

Гибкие производственные системы (ГПС) 354, 382+386

Графические представления (методы) 77,83,89,127+130

Графо-семиотическис представления (модели) 77, 81. 130, 302-312, 319,440+449, 463+474

Д

Декомпозиция (структуризация) 9, 33, 45. 70, 243+288, 302+312, 434+438, 472+478 "Дельфи"-метод 137+138,287 "Дерево целей" (струггура целей) 133-134, 243+277, 281-(-286, 302+312, 434+438

Диалектика, диалектическая логика 189+191, 193+198, 205+230

Дискретная математика 77, 86+89, 101+ 130

Дифференцированное обслуживание руководителей (ДОР) 418, 478

Диффузные (плохо организованные) системы 48, 50, 90

3

Закон логической связи (обратного квадрата) 163, 186, 486+491

Закономерности взаимодействия части и целого 54+58, 205+215 аддитивность 56 прогрессирующая сиспматязация 57 прогрессирующая факторизация 57 ннтегративность 57+5)! целостность (эмсрджснгность) 37, 54+ 59, 64, 205+213, 234,264, Ш, 272, 335+337

Закономерности иерархической упоря­доченности 58+61, 205+215 иерархичность 58+61 коммуникативность 21,58. 256. 292-294

эквифинальность 64**”, 238+243

491

Закономерности осуществимости систем 64+67

"необходимого разнообразия" (У.Р.Эшби) 65-66

потенциальной эффективности (Б.С.Флейшмана) 66+67

Закономерности функционирования и развития систем 61+64 историчности 61+62 самоорганизации 62+64 Закономерности целеобразования 11. 67+70,134,236+238, 242. 280 Законы диалектики 193-198

И

Иерархическая система 10. 35+42, 59 Иерархическая структура 33+42, 59+61 древовидная, типа "дерева" 33+34 со "слабыми" связями 33+34 "страты" 35+38 "слои" или уровни 38-40 "эшелоны" 40-42 Иерархичность 58+61 Иерархия 34, 58+60 Изделия сложной техники и оборудова­ния (ИСТиО) 367+368 Имитационное динамическое модели­рование (ИДМ) 26, 77, 80+81. 322, 325+326

Информационная инфраструктура (ИИ) 472+478 Информационная мощность 214 Информационная система (ИС) 413+478 Информационно-поисковая система (ИПС) 248, 418, 423+428 документальная 424+428 документально-фактографическая 341+344, 450+474

фактографическая 422, 431+449 Информационно-управляющая система (ИУС) 404+412 Информационно-поисковый язык (ИПЯ) 42, 130, 343+344, 423+428, 450+451 Информационно-проницаемая и ин­формационно-непроницаемая система 46 Информационный барьер 10 Информационный подход, информаци­онное поле, информационный анализ, систем, информационные оценки, ин­формационные модели систем)13,14.57. 59. 79, 155+232, 264,266. 272,293+295. 297+302, 335+337, 352+368. 375, 377-386. 389+394,404-412,430. 478, 480. 488-491

492

Информационный потенциал (смысл) 163+170

Информационный ток 170+174 Информация 157+189, 191-205, 220, 230. 413+416

восприятия (чувственная) 24, 158+161, 192+103,

логическая 89, 161-166, 193+205,223, 226+228 документальная 417+418

научно-техническая 248, 263, 260+261, 418.420

фактографическая 417+418 Избирательное распределение инфор­мации (ИРИ) 419,478 Исследование операций 8, 12

К

Каузальное представление системы 20 Классификации систем 45+54, 90+91

открытые 45+46, 68

по степени организованности 48+54

по уровню сложности 47+48, 90

целенаправленные, целеустремлен­ные 47

Коалиции 41+42,68 Комбинаторика 77, 80, 143, 282 Коммуникативность 51,58, 256, 292-294 Комплексированные методы 77. 80 Координация 41, 43

Косвенные количественные оценки 154, 261+263,272+273 Критерий

смыслового соответствия (КСС) 427, 451

функционирования 49, 73

эффективности 49, 73, 319

Л

Лингвистические представления (методы) 77, 83, 88+“9, 91, 117+127

Лингвистический подход 70,261, 282+283

Логическая информация 89, 161+166, 193+ 205,223,226+2287,282+283 Логические представления (методы) 17, 76+77,83,87+88, 109+117

М

Методика

системного анализа (понятие) 146+154

структуризации целей 243+288 Методы математического программи­рования 85,93+96

Методы, направленные на активиза­цию использования интуиции и опыта специалистов (МАИС) 13, 71. 77, 79+81. 127,130+145,153+154, 292

"Дельфи"-метод 77, 137+138, 287

метод "дерева целей" 133+ 134, 243+277,281+286,302+312,434+438

метод решающих матриц (Г.С.По­спелова) 77,139+140,345+352,476, 478

методы организации сложных экспер­тиз 77,139+140, 345+376

"мозговая атака" или коллективная генерация идей (КГИ) 77,130+132

морфологический подход, морфоло­гические методы 50, 70, 77, 142+195, 258-259, 389, 394+404

"сценарий" 77,132+133,244 Методы формализованного представ­ления систем (МФПС) 13,71,77,79+81, 90+130,146, 153+154, 292,326

аналитические 77, 83+85, 91+93

графические 77, 89, 91, 127+130

лингвистические, семиотические 77, 83,88+89,91, 117+127

логические 17, 76+77,83,87+88, 109+117

статистические 77,83,85+86,91, 93+101, 479+485

теоретико-множественные 77, 86+87, 102+109,439+440

Методы системного анализа специаль­ные 77, 80+в1,130,155+232,302+312, 319, 322,325+326, 440+449,463+474

имитационное динамическое модели­рование (ИДМ) 26, 77, 80+“1, 322, 325+326

информационный подход 13,14, 57, 59,79,155+232, 264, 266,272,293+295, 297+302, 335+337,352+368,375,377+386, 389+394,404+412,430,478,480,488+491

постепенная формализация задач с неопределенностью с использованием средств МАИС и МФПС 77, 81,130, 440+449,463+474

ситуационное моделирование 77, 81, 104

структурно-лингвистическое модели­рование 77,81,130,302+312,319,440+449, 463+474 Н

"Наблюдатель" 18-19, 22+23 Научно-техническая информация (НТИ) 248. 260+261. 263, 327, 418, 420

Нормативно-методические, норматив­но-правовые, нормативно-технические

документы (НМД, НПД, НТД) 337+340,

452+462

Нововведения (НВВ) 352+360 Нормативно-функциональный подход

318

О

Организационная структура (оргструк-тура) 34, 44, 257,147+151,313+344

линейная 44,313

линейно-функциональная 44, 315

матричная 44, 316

программно-целевая 44, 315+317

проектная 314

тензорная 44, 216

функциональная 313+314

функциональная координация 315 Организационно-технологические про­цедуры (ОТП) 320, 326+327, 344, 463+472

П

ПАТТЕРН (PATTERN) 12, 139, 235, 243+245,266,295,345, 347, 356,410 Поведение 30 Подсистема 24+25 Подходы канализуй разработке системы

информационный (см. информацион­ный подход)

лингвистический 70, 261, 282+283 морфологический 50, 70, 77,142+195, 258+259,389,394+404

постепенная формализация процесса принятия решения 7. 81, 130, 440+449,

463+474

структурно-лингвистический 77,81, 130. 302+312,319,440+449.463+474

тезаурусный 70, 261, 282+283

терминальный 70

целевой, целенаправленный 70, 258 Прагматическая информация 120+121,

199+200

Проблема (процесс) принятия решения 71+76

Прогнозный граф 133

Р

Равновесие 30

Развивающаяся (самоорганизующаяся) система 22, 31, 48, 50+54, 68, 76, 91

Развитие 31

Размытые (нечеткие) множества (нечеткие формализации) 200

493

с

Самоорганизация 50-54. 62+64 Самооргаянзующаяся (развивающаяся) система 22,31, 48, 50-54, 68. 76. 91 Связь (отношение) 15,25-26 Семантика 120-121, 199-200 Семиотические представления 77. 88+89 Сетевые методы (модели, структуры) 53,69, 128+130, 153 Синтагма 17, 125 Система

информационно-поисковая (ИПС) 248, 418, 421^428

нормативно-методического обеспе­чения управления (СНМОУ) 337+341 определения системы 5. 15-22 организационного управления (СОУ) 289+291,361+363 открыта* 46+47 плохо организованная (диффузная) 48+50,90+91

самоорганизующаяся (развива­ющаяся) 22,31, 48, 50+54,68, 76,91

с активными элементами 31. 51, 234 хорошо организованная 48-50, 68, 76,90+91

целенаправленная 9, 47 Система нормативно-методического обеспечения управления (СНМОУ) 337+343

Системно-целевой подход 318, 320 Системные исследования 9 Системный анализ (понятие) 9-14, 146+154,490

Системный подход 5, 9,12, 498, 504 Системология 8, 12 Системотехника 8. 12 Ситуационное моделирование 77, 81, 104

"Слои" (уровни сложности) 38+40 Смысл, сложность, содержание инфор­мации 120,163+170, 201, 204, 207-209 взаимный 201, 207+209 системный 201, 207+209 суммарен” 201, 207+209 Состояния 30 Среда 8, 21+22

Статистичеоие методы 77, 83. 85-86, 91, 93+101,479+485

Степень цеяесоответствия 137, 141, 208+ 211,353+357, 386+389, 434+449,464+469

Степень целостности 56+57.64. 205+213, 264, 271-272, 335-337

494

"Страта" 21, 35, 278+280, 290+292. 316, 341+343, 473+478 Структура 29+45

иерархическая 33+35, 44, 69, 138, 243+288

матричная 42+44, 69

многоуровневая (типа "страт", "слоев", "эшелонов") 21, 35+42, 69, 278+280, 290-.292, 316, 341+343, 473+478

сетевая 33,69,128+130

смешанная ( с вертикальными и гори­зонтальными связями) 43+ 44 со "слабыми" связями 32, 34, 44,69

с произвольными связями 44+45 Структуризация (декомпозиция) 9, 33, 45,70,243+288, 302+312, 434+438, 472+478

Структурво-лшп-вистическос модели­рование 77,8i, 130, 302+312,319,440-449, 463+474

"Сценарий" 77, 132+133, 244 Т

Тезаурус 118+120,424+425 Тезауруснии подход 70, 261, 282+283 Тсктопопа (А-А-Богданова) 7 Теоретико-множественные представле­ния (методы) 77, 86+87, 102+109, 439+440 Теория систем (понятие) 6+7, 12, 49

Ц

Целевая функция 49, 73, 94+96 Целенаправленная, целеустремленная система 9,47

Ценообразование 11,13, 67+70, 134, 236+238,242, 280

Целостность 37, 54+ 59,64, 205+213, 234, 264, 266, 27U272, 335+337, 375

Цель 18+19,26+29,47,55,67+70, 233-288. 302+312, 323, 325,352+368, 404+412

Ч

"Черный ящик" 21 Э

Эквифиющьносп, 64+^5, 238+243

Экспертные оценки 134+137,286+288 Элемент tb, 24

Эффективность 66, 321, 369+376 'Эшелон" 40+42, 69

Я

Язык автоматизации моделирования

(проектирования) 107, 109, 116+117, 130, 326.344,470,

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие.....................................................................................................................3

Введение...........................................................................................................................5

Глава. 1. Смете”” и закономерносте их фуждкмфовивинривиш...................... 15

.1. Определение системы.....—.........................................,....................................15

.2. Понятия, характеризующие строение и функционирование систем............23

.3. Виды и формы представления структур.........................................................31

.4. Классификации систем....................................................................................45

.5. Закономерности систем.— .............................................................................54

.6. Закономерности целеобразования.................................................................. 67

Гмиа 2. Методы •|тдежтео)рн систем в сжте”вогояввляз>..................................71

2.1. Классификация методов моделирования систем...........................................71

2.2. Методы формализованного представления систем .....................................82

2.3. Методы, направленные на активизацию использования интуиция

и опыта специалистов (МАИС)...................................................................130

2.4. Понятие о методике системного анализа....—..............................................146

Гмяа 3. Инфоркофюшлб подход к “вклкгу сястем.................................................. 155

3.1. Теория информационного поля.........................................;.;........................ 155

3.2. Дискретные информационные модели..-....................................................189

3.3. Диалектика части и целого........................................................................205

Гяма 4. Цела. формуляроваяве.структурюапия, “ивлю....—................................233

4.1. Проблемы формулирования цели при управлении развивающимися

системами...........—............... ——..—..——..................................................233

4.2. Первые методики системного анализа целей...............................................243

4.3. Методики, базирующаяся на философских концепциях системы...............249

4.4. Разработка методик структуризации целей.....—..—...................................268

4.5. Анализ целей и функций в сложных многоуровневых системах.............—.277

4.6. Автоматизация процесса формирования и оценки структур целей

и функций.........——.....——.......———....—.——. ..........................................281

/л—в 5. Разработка в рвзжпм систем органвзияюваогоуорввлеж!......................289

5.1. Рекомендации по разработке методики проектирования и развития

системы организационного управления.-...................................................289

5.2. Анализ факторов, влияющих на создание и функционирование

предприятия (организации).................................—....—.............................292

5.3. Анализ целей и функций системы управления предприятием

(организацией).........——.........................-.....—.........—........—................302

5.4. Разработка (корректировка) организационной структуры предприятия

(организации)—..............—........-.—..—.........................................................313

5.5. Система нормативно-методического обеспечения управления

предприятием (организацией)-......— ——..———.—.————— .................337

509

Гмял & Методы оргиявацгсложвасэксперло.....................................................345

6.1. Модификации метода решающих матриц....................................................345

6.2. Методы организации сложных -экспертиз, базирующиеся

на использовании информационного подхода............................................352

6.3. Организация сложных экспертиз как основа маркетинга сложных

технических комплексов................................................................................360

6.4. Подход к оценке эффективности инвестиционных проектов.....................369

Глмл 7. Пупи ш инг пгтгппп глгтгпдпгп ни Tin” 1уи пргчдгпнп щтпчщ

спм • (фооствровавян слоххжх теммческих комплексов ........................377

7.1. Информационное моделирование производственных систем....................377

7.2. Модели постепенной формализации задач при организации

технологических процессов производства и управления...........................386

7.3. Применение информационного подхода для анализа нелинейных

автоматических систем.................................................................................389

7.4. Применение морфологического подхода при принятии плановых

решений в условиях позаказной системы производства............................394

7.5. Применение системного анализа при управлении проектами

сложных технических комплексов............................................................... 404

Гчч Я. 11||^“1)ип>|||ГИ • систоич.............................................................................413

8.1. Информационные ресурсы системы.............................................................413

8.2. Информационные системы: понятие, история, перспективы.....................421

8.3. Применение системного анализа при разработке автоматизированных информационных систем..............................................................................431

8.4. Примеры реализации автоматизированных систем

нормативно-методического обеспечения управления................................450

8.5. Информационная инфраструктура - основа информационно-управляющих систем будущего...................................................................472

Прюожеме I. Классификация методов теории вероятностей

и математической статистики............................................................479

Дрляожеяяе 2. Информационный закон обратного квадрата.................................. 486

Заключение.................................................................................................................... 490

Предметный указатель...........................................„..........—.......................................491

Именной указатель.................................—.......................—......................—............— .495

Список литературы...............................w....—......—........................................,..—...... 496