Практика. Лекция 11. Лекция Социальнотехнические системы (общие понятия). Основные методы моделирования в теории систем
 Скачать 3.41 Mb.
|
|
Лекция 5. Социально-технические системы (общие понятия) . Основные методы моделирования в теории систем Вопрос 1. Социально-технические системы Любая производственная система рассматривается как социально - техническая система (СТС), состоящая из двух взаимодействующих подсистем — технической и социальной. СТС представляет собой сложную систему, состоящую из технических средств, управленческих структур, рабочих мест, персонала и других элементов, определяющих деятельность системы. Социальная система характеризуется присутствием человека - именно он определяет стиль управления, процесс принятия управленческих решений. Техническая система состоит из машин, станков, приборов, оборудования, технологий, процесс эксплуатации которых определен. Изучением первостепенной роли социальной подсистемы занимались отечественные ученые В.Н. Егоров и Д.И. Коровин. Они одними из первых указали на значимость социальной подсистемы и ее доминирующее положение. Схожий путь прошла системотехника - комплексная научно-техническая дисциплина, включающая совокупность методов и средств анализа и организации инженерной деятельности и проектирования инженерных систем. Первоначально объект системотехники рассматривался в узкотехническом аспекте как машина или комплекс машин. Однако на современном этапе ее развития человеческие компоненты признаются ведущими. Сегодня уже проектируют не машины, а системы, которые включают машины и людей-операторов. Главный научным средством реализации целей исследования в теории систем является метод формализации. Формализация – это способ описания систем качественными или количественными характеристиками. К качественным методам описания систем можно отнести методы: описания сценария, экспертных оценок, дерева целей, др. К количественным методам относятся все существующее многообразие математических методов. Исследования свойств, связей и отношений в СТС не могут быть описаны только языком математики. В этом и заключается сложность исследования сложных и больших систем. Поэтому в таких случаях используют метод моделирования. Вопрос 2. Основные методы моделирования в теории систем. Классификация методов системного анализа Моделирование является основополагающим методом исследования больших и сложных систем. В теории систем утверждается, что никаких других средств для качественного и эффективного описания больших и сложных систем, кроме моделирования не существует. Модель — широкое и неоднозначное понятие. Молодые люди представляют за этим словом красотку, девушки — идеал своей внешности, ребенок — игрушку, конструктор — макет, математик — формулу. Для философа это «любой образ, мысленный аналог: изображение, описание, схема, график, план, карта, макет, упрощенная уменьшенная или увеличенная копия процесса или явления — оригинала, используемый в качестве заместителя. Моде́ль (от лат. modulus «мера, аналог, образец») — система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции. Модель является основой для изучения любых объектов, конструирования алгоритмов и выработки решений. В инженерной практике большое распространение получили математические модели. Классификация методов системного анализа
Понятие «функция» произошло от латинского слова functio (выполнение, осуществление, исполнение), объясняя явление жизнедеятельности живого организма при взаимодействии его с внешней средой. Функцию можно представить как вектор направления движения к цели (идеалу, результату). Также возможно отобразить точками две или более систем и рассматривать взаимодействие этих точек. Каждая из этих точек совершает движение и имеет свое поведение в n-мерном пространстве. Это поведение точек в пространстве и их взаимодействие описывается аналитическими закономерностями, и может быть представлено в виде величин, функций, уравнений или системы уравнений. Аналитические методы являются основой классической математики (методы интегрального и дифференциального исчисления, поиска экстремума функции и др.) и математического программирования (методы теории алгоритмом, теории игр и т.п.). 2. Статистические методы позволяют отобразить систему с помощью случайных (стохастических) процессов, которые описываются вероятностными характеристиками и закономерностями. Статистические методы являются основой теорий: вероятности, математической статистики, исследования операций. 3. Теоретико-множественные методы представления систем являются основой построения общей теории систем по М. Месаровичу и позволяют описывать систему в универсальных общих понятиях «множество», «элемент множества» и «отношения на множествах». Теоретико-множественные методы являются основой развития новых языков программирования и автоматизации проектирования систем. 4. Логические методы являются языком описания систем в понятиях алгебры логики, которая лежит в основе функционирования элементов любого компьютера. Логические методы позволяют описывать систему в виде более простых структур на основе законов математической логики. Каждое состояние элемента рассматривается в качестве 1 или 0. 5. Лингвистические методы предназначены для создания специальных языков описания систем в виде понятий тезауруса (множества смысловыражающих элементов языка с заданными смысловыми отношениями и связями). 6. Графические методы позволяют наглядно отображать объект в виде образа системы, ее структуры и связей в обобщенном виде. Наиболее употребляемые методы изображения системы в виде графики Ганта, диаграмм, гистограмм, рисунков и структурных схем. Графические методы широко применяются на практике для получения управляющих решений на основе сетевого планирования. Вопрос 3 Классификация моделей Все модели могут быть разделены на несколько видов. Прежде всего, модели можно разделить на материальные и мысленные. 1. Материальные модели являются реально существующими предметами и выполняются из реальных материалов. А. Первый вид материальных моделей – физически подобные модели. Примером таких моделей может служить макет самолета, выполненный в уменьшенном масштабе и помещенный в аэродинамическую трубу. Б. Второй вид материальных моделей – математически подобные модели. Моделирование здесь базируется на аналогии явлений, имеющих разную физическую природу. Например - специально построенные электрические цепи, процессы в которых протекают аналогично процессам в соответствующих механических, гидравлических, акустических и тепловых системах. Аналогия между гидравлической схемой (слева) и электрической схемой (справа). Давление p - Напряжение U Расход Q Сила тока I 2 а/S (а - параметр трения S -площадь сечения) - Эл. сопротивление R p0/S (p0- плотность жидкости) Индуктивность L Мысленные модели не являются реально существующими предметами; они существуют в уме исследователя в виде каких-то мысленно представляемых образов; на бумаге в виде формул, знаков, графиков, схем и т.д. Можно выделить два основных вида мысленных моделей – образные и знаковые. А. Образные модели построены из чувственно-наглядных элементов. Примером модели этого вида может служить используемая в физике мысленная модель идеального газа, молекулы которого представляются в виде не взаимодействующих упругих шаров (или кристаллическая решетка). Б. Знаковые модели отличаются полным отсутствием сходства между их элементами и соответствующими элементами исследуемой системы. Примером такой модели может служить график движения транспортных средств из города А в город В. Самым важным подвидом знаковых мысленных моделей являются математические модели. Особенности математических моделей а) Приближенность описания - объясняется принятыми при ее построении допущениями, цель которых – упростить модель, сделать ее удобной для использования. б) Учет только основных факторов. При разработке математической модели объекта или процесса стремятся учитывать только основные, наиболее существенные факторы. в) Компромисс между простотой и полнотой описания. Чрезмерное упрощение модели может привести к потере точности, а желание получить более детализированную модель приводит к усложнению модели и удорожанию результатов, полученных на ее основе. г) Ограниченность применения – она обусловлена принятием допущений, т.е. отбрасыванием второстепенных для поставленной задачи факторов. д) Отличие математической модели от закона. Закон в науке имеет характер некоторой абсолютной категории. Математическая модель не является такой абсолютной категорией как закон. Одни и те же стороны изучаемого явления можно описывать различными математическими моделями, одновременно имеющими право на существование. |