- •Системный анализ и моделирование процессов в техносфере
- •1.1. Понятие системы. Базовые категории систем
- •1.2. Классификация систем
- •1.3. Общее представление о системном анализе
- •1.4. Принципы системного анализа
- •2.1. Этапы анализа и синтеза
- •2.2. Понятие о структурном анализе
- •2.3. Методы декомпозиции
- •2.4. Требования, предъявляемые к декомпозиции
- •2.5. Алгоритм декомпозиции
- •2.5. Программно-целевой подход к решению системных задач
- •1. Область применения и этапы программно-целевого подхода
- •2. Дерево целей
- •3.1. Агрегирование системы и эмерджентность
- •3.2. Виды связей в системе
- •Связи взаимодействия (координации):
- •Связи преобразования:
- •3.3. Виды агрегирования
- •4.1. Общие свойства процесса принятия решений
- •4.2. Участники процесса принятия решения
- •4.3. Схема ппр
- •4.4. Формулирование проблемы
- •4.5. Определение целей
- •4.6. Генерирование альтернатив
- •4.7. Формирование критериев
- •4.8. Физиология принятия решений
- •4.9. Виды и особенности задач принятия решений
- •4.10. Формализация принятия решений
- •Лекция 5. Информационное обеспечение ппр
- •5.1. Понятие информации
- •5.2. Информационная структура процесса принятия решений
- •6.1. Особенности группового выбора
- •6.2. Экспертные методы выбора
- •6.3. Методы типа мозговой атаки или коллективной генерации идей
- •6.4. Методы типа сценариев
- •6.5. Методы типа «Делфи»
- •6.6. Методы типа дерева целей
- •6.7. Морфологические методы
- •7.1 Основные положения теории управления
- •7.2 Аксиомы теории управления
- •7.3 Модели основных функций организационно-технического управления
- •7.4 Описание функций управления
- •Лекция 8. Понятие и классификация моделей
- •8.1 Понятие модели, моделирования
- •8.2 Познавательные и прагматические модели
- •8.3 Статические и динамические модели
- •8.4 Классификация моделей по способу воплощения
- •8.5 Место математического моделирования в системных исследованиях
- •8.6 Типы и виды математических моделей
- •8.7 Процесс построения математической модели
- •8.8 Структура моделирования происшествий в техносфере
- •9.1 Конфликт ‒ предмет рассмотрения теории игр
- •9.2 Понятие игры. Классификация игр. Формальное представление игр
- •9.3 Определение бескоалиционной игры
- •9.4 Приемлемые ситуации и ситуации равновесия
- •9.5 Примеры игровых задач
- •10.1 Граф и его виды
- •10.2 Задача о кратчайшем пути
- •10.3 Задача о максимальном потоке
- •11.1 Поверхность отклика
- •11.2 Этапы планирования эксперимента
- •11.3 Обработка и анализ результатов моделирования
- •12.1 Полный факторный эксперимент
- •12.2 Дробный факторный эксперимент
- •12.3 Метод наименьших квадратов
- •13.1 Основная цель кластерного анализа
- •13.2 Объединение (древовидная кластеризация)
- •13.3 Двувходовое объединение
- •13.4 Метод k средних
- •13.5 Алгоритм нечеткой кластеризации
- •14.1 Понятие когнитивного моделирования
- •14.2 Подсистема представления субъективной информации
- •14.3 Подсистема извлечения предпочтений эксперта
- •14.4 Подсистема обработки
- •14.5 Подсистема представления результатов моделирования
- •14.6 Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта
- •14.7 Моделирование бизнес процессов на основе bpmn-диаграмм
- •14.8 Метод анализа иерархий (маи): введение
- •14.9 Основные принципы маи
- •1. Принцип идентичности и декомпозиции
- •2. Принцип дискриминации и сравнительных суждений
- •3. Принцип синтеза
- •14.10 Общая оценка маи как метода принятия решений
- •15.1 Общий ход решения задачи на основе метода конечных элементов
- •15.2 Сети одномерных конечных элементов
- •15.3 Виды конечных элементов
- •16.1 Основные понятия
- •16.2 Приближенное решение оду при заданных начальных условиях
- •16.3 Метод Эйлера и его модификации
- •16.4 Метод Рунге-Кутта
- •16.5 Приближенное решение ду n-го порядка при заданных начальных условиях
- •16.6 Приближенное решение ду при заданных граничных условиях (краевых задач)
- •16.6.1 Метод начальных параметров
- •16.6.2 Редукция к задаче Коши для линейного ду второго порядка
- •17.1 Основные понятия
- •17.2 Типы элементов
- •17.3 Источники энергии и преобразователи. Аналоги топологических уравнений
- •17.4 Метод получения топологических уравнений
- •18.1 Свойства задач принятия решения со многими критериями
- •18.2. Формирование множества критериев
- •18.3 Методология решения многокритериальных задач
- •18.4 Технологии отыскания эффективных решений
- •18.5 Методы принятия решения при нескольких критериях
4.10. Формализация принятия решений
Формально задача ПР может быть представлена следующим образом:
где S0 – проблемная ситуация;
t – время для ПР;
R – ресурсы, потребные для ПР;
– множество целей, преследуемых при ПР;
– множество ограничений;
– множество альтернатив;
p – функция предпочтения ЛПР;
– множество критериев выбора наилучшего решения;
Х* – оптимальное решение.
Собственно процедура выбора представляется в виде:
где Ф – правило (механизм) выбора.
Существует ряд подходов к формализации ППР:
критериальный выбор (однокритериальные, многокритериальные задачи ПР, задачи ПР в условиях неопределенности);
выбор на основе анализа бинарных отношений (некритериальные задачи ПР);
групповой выбор (экспертные методы).
Литература:
1. Попов Г.В. Выбор решений и безопасность: Учеб. пособие / Иван. гос. энерг. ун-т. – Иваново. 2003. – 92 с.
2. Романов В.Н. Системный анализ для инженеров / В.Н. Романов. – СПб: СЗГЗТУ, 2006. – 186 с.
Лекция 5. Информационное обеспечение ппр
5.1. Понятие информации
Информация – абстрактное понятие, которое выражается в виде данных, являющихся ее носителями. В ППР информация является основным ресурсом.
Для ПР необходимо некоторое количество информации, которое называется информационной потребностью. Обозначим это количество информации через Im (рис. 1).
Рис. 1. Удовлетворение информационной потребности
Источники информации: Д1, Д2, …, Дn – документы; Э1, Э2, …, Эm – эксперты; темным цветом показано дублирование информации, серым – востребованные части источников
Информация обладает свойством рассеивания, что может быть выражено следующей формулой:
I=Im(1 – e – λN),
где Im – потенциально необходимый объем информации;
N – количество привлеченных информационных источников (документов и экспертов);
λ>0 – коэффициент, характеризующий степень рассеивания и дублирования информации.
Другим свойством информации является ее старение, что выражается формулой:
C=C0e ‒ βt,
где С0 – первоначальная ценность информации;
β>0 – коэффициент, характеризующий процесс старения;
t – время.
Еще одна из особенностей информации заключается в том, что она в отличие от других ресурсов не уменьшается при передаче и использовании.
В ППР постоянно происходит общение разных людей. При межличностной и межгрупповой коммуникациях возможны значительные потери и искажение информации, что объясняется следующими причинами:
человек не может в процессе общения передать без каких-либо искажений всю информацию, которая содержится в его сознании и касается конкретной проблемы; в экстремальных ситуациях эти искажения особенно существенны;
часть информации теряется из-за ограниченного словарного запаса человека, а часть – содержится на уровне подсознания и словами вообще не выражается;
часть информации утаивается, если ее озвучивание невыгодно говорящему;
из-за возможного дефицита времени какая-то информация не проговаривается;
многое из сказанного не усваивается другим участником ППР из-за невнимательности или трудностей понимания (особенно в экстремальных ситуациях);
услышанное человек обычно подвергает собственной интерпретации, что при дальнейшей коммуникации может создать ситуацию "испорченного телефона".
Неправильное понимание участниками ППР друг друга из-за искажения информации часто затрудняет достижение эффективного результата, что мы постоянно наблюдаем в повседневной жизни. Специалисты по безопасности жизнедеятельности в своей практической работе на эти особенности передачи информации должны обращать особое внимание.
Концептуальная схема классификации источников и способов получения информации представлена на рисунке 2. Из анализа этой схемы следует, что принципиально есть только три источника информации:
эмпирические данные (кратко будем обозначать этот источник информации именем «ОПЫТ»);
знания, личный опыт и интуиция ЛПР (имя источника – «ЛПР»);
совет специалиста (краткое имя для этого источника – «ЭКСПЕРТИЗА»).
Рис. 2. Концептуальная схема классификации источников и способов получения информации
Ясно, что практически чаще всего люди черпают информацию из собственного опыта и знаний, а собственная интуиция помогает им заполнить пробелы в позитивном знании. В историческом отношении этот источник информации («ЛПР») наиболее древний. Но бывает, что само ЛПР не имеет достаточных знаний или опыта по разрешению стоящей перед ним проблемы. Вообще-то это не такой уж редкий случай. В подобной ситуации ЛПР начинает искать наиболее подходящий источник получения недостающих данных, информации или знаний. Здесь перед ним оказываются две принципиальные возможности: поискать необходимые сведения в одном из «объективных источников», где зафиксирован исторический опыт человечества, или обратиться к «субъективному источнику» к знаниям, умениям и навыкам признанных специалистов своего дела (экспертам).
По-видимому, использование для принятия решений знаний, навыков и опыта специалистов следует считать исторически следующим шагом в развитии методов управления и разработки решений. ЛПР прибегали к подобному источнику информации («ЭКСПЕРТИЗА») для принятия ответственных решений столь же часто, как и к собственным опыту и интуиции. Однако, если в обыденной жизни человек самостоятельно решает, является ли тот или иной из знакомых ему специалистов «экспертом», то, чтобы считаться экспертом в строгом, научном понимании, человек должен удовлетворять ряду особых требований.