- •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
14.5 Подсистема представления результатов моделирования
Результаты моделирования в системе «Канва» представляются в графическом или табличном виде.
Рис.3.
Прогнозные абсолютные числовые и лингвистические значения факторов, а также отклонения значений факторов представляются в графическом виде или в таблицах на естественном и понятном эксперту языке.
На рис.3 показана форма системы «Канва» с представлениями результатов моделирования в графическом виде.
14.6 Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта
Подсистема поддержки аналитической деятельности эксперта является ядром системы концептуального моделирования «Канва». Функциональность и организация этой подсистемы ориентирована на стимуляцию мышления и интуиции эксперта и включает подсистемы:
1. Подсистема объяснения прогноза развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает автоматическую генерацию отчета, включающего описание последовательных шагов (причинно-следственных цепочек) получения прогнозного значения любого фактора ситуации. Отчет включает положительную и отрицательную причинно-следственные цепочки. Положительная цепочка объясняет причину увеличения значения признака, а отрицательная его уменьшения.
Рис. 4. Форма расшифровки значения фактора
На рис. 4 Показана форма расшифровки значения фактора «Тариф на транспортные услуги» падает на 35,2%. В этой форме приведено объяснение изменение значения фактора «Тариф на транспортные услуги» при увеличении объема перевозок на 42,4 %. Правый список формы показывает причинно-следственную цепочку увеличивающую (+1,6%), а левый уменьшающую (-35,2%) значение анализируемого фактора.
2. Советующая подсистема. Эта подсистема обеспечивает интеллектуальную поддержку разработки стратегии достижения векторной цели с выдачей рекомендаций (советов) для выбора управляющих воздействий. Для получения совета эксперт из описания векторной цели (это множество факторов и их целевых значений) последовательно выбирает целевые факторы. Система, для каждого выбранного фактора предлагает два множества альтернативных управляющих воздействий. Первое множество включает факторы, значения которых для достижения целевого значения фактора необходимо увеличивать, а второе множество, соответственно, уменьшать. Эксперт, опираясь на собственные предпочтения, может выбрать любой фактор из любого предложенного множества в качестве альтернативного управляющего воздействия. Система, при этом в оперативном режиме отображает, во-первых, рекомендуемую абсолютную величину управляющего воздействия, а во-вторых, результат применения этого управляющего воздействия в графическом виде.
Таким образом, советующая подсистема поддерживает диалоговый режим разработки стратегии достижения векторной цели: эксперт выбирает целевой фактор; система дает ему советы и рекомендации по выбору управляющих факторов; эксперт выбирает управляющий фактор и величину воздействия; система оперативно отображает результаты применения этого воздействия. Советующий режим конструирования стратегии достижения векторной цели раскрепощает мышление и стимулирует интуицию эксперта, позволяет сформулировать множество различных сценариев (стратегий) достижения поставленной цели.
3. Подсистема поддержки сценарного исследования ситуации. Эта подсистема обеспечивает ввод, редактирование, просмотр и активизацию (загрузку) любого сценария. Сценарное исследование различных стратегий достижения цели осуществляется в подсистеме сравнения сценариев развития ситуации. Эта подсистема обеспечивает возможность парного сравнения и анализа двух любых сценариев развития ситуации.
Результаты моделирования: таблицы прогноза развития ситуации, графики, описание сценариев, расшифровки значений факторов в системе «Канва» могут быть распечатаны на принтере или в файл документа «Word».
Таким образом, система «Канва» может быть использована для концептуального анализа и моделирования сложных и плохо определенных политических, экономических или социальных ситуаций, разработки стратегий управления и механизмов их реализации, разработки программных документов стратегического развития страны, региона, предприятия, фирмы и т.д., а также, в качестве инструментария для непрерывного мониторинга состояния ситуации, порождения и проверки гипотез механизмов развития и механизмов управления ситуацией.
Применение системы концептуального моделирования «Канва» значительно расширяет горизонты аналитических возможностей экспертов, освобождая их интеллект от рутинной работы, стимулирует воображение и интуицию для генерации оригинальных решений и находок управления и рефлексивного поведения в запутанной ситуации.