Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  

Загрузка...

Лекции по системному анализу и моделированию в ЧС - файл Тема 1.Лекция 3_Классификация систем.doc


Загрузка...
Лекции по системному анализу и моделированию в ЧС
скачать (1769 kb.)

Доступные файлы (21):

Вопросы к экзамену-ЗЧС.doc32kb.22.12.2008 14:07скачать
Тема 1.Лекция 1_ Модели (СРС).doc120kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 1.Лекция 2_Модели систем.doc223kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 1.Лекция 3_Классификация систем.doc93kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 1.Лекция 4_Системы с управлением.doc138kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 2.Лекция 5_Измерительные шкалы.doc77kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 3.Лекция 6_Расплывчатость.doc137kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 4.Лекция 7_Процедуры СА.doc434kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 4_Лекция 8_Агрегирование, связи.doc59kb.14.12.2004 15:11скачать
Тема 5.Лекция 9_Элементы теории управления.doc128kb.15.12.2004 18:30скачать
Тема 2.1-Методология.doc184kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.1-Математические модели.doc3616kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.2-СРС1-Моделирование на основе теории катастроф.doc122kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.2-СРС2-Связи между показателями.doc206kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.3-Формальная запись и общие св-ва.doc82kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.4-ГрафМодели-Орграфы.doc557kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.6-Сети GERT.doc366kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.6-Сети Петри.doc115kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.7-ММ ЧС.doc648kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.8-ММ управления рисками.doc308kb.14.12.2004 15:10скачать
Тема 2.2.8-ММ управления риском.doc253kb.14.12.2004 15:10скачать

Тема 1.Лекция 3_Классификация систем.doc

Реклама MarketGid:
Загрузка...
Лекция 3


КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ


  1. Переменные системы. Классификация систем по типу переменных

  2. Операторы системы. Классификация систем по типу операторов

  3. Управление системами

2.1. Гомеостазис системы

    1. Ресурсы управления

    2. Классификация систем по ресурсам


Любая классификация также является всего лишь моделью реальности. Полнота классификации является предметом особого внимания, поскольку любая классификация условна.

Если модель системы многоуровневая, иерархическая, содержит подклассы, она может быть продолжена и развита без изменения ее верхних уровней. Например, классификация по происхождению (рис.1).




Рис.1



(Неполнота и условность этой классификации очевидна).


Рассматривая разные соответствия модели системы и ее цели, можно строить разные классификации систем. Для рассмотрения такого соответствия имеют большое значение:

 входные и выходные процессы (входные и выходные параметры (переменные);

 операторы системы;

 тип управления;

 ресурсы управления.

^

1. Переменные системы



Характеристики и параметры. Характеристикой принято называть то, что отражает некоторой свойство системы или ее элемента. Характеристику можно задать кортежем уj = < name, {value} >, где name – имя j-й характеристики, а {value} – область допустимых значений. Область допустимых значений задается перечислением этих значений или функционально, с помощью правил вычисления или измерения и оценки.

Характеристики делятся на количественные и качественные в зависимости от типа отношений на множестве их значений. Если на множестве значений заданы метризованные отношения, когда указан не только факт выполнения отношения уi r уj, но и степень их количественного превосходства, характеристика называется количественной. Например, размер экрана (см) и максимальное разрешение (пиксель) или уровень звука (дБа) являются количественными, поскольку существуют шкалы измерений этих характеристик, допускающие упорядочение возможных значений по степени количественного превосходства.

Если пространство значений не метрическое, то характеристика называется качественной (например, комфортность, живучесть, актуальность и т.п.).

Количественная характеристика называется параметром.


В
ходные, выходные и внутренние (если речь идет о «белом ящике» характеристики системы называются переменными системы. Как было сказано выше, они могут быть качественными, количественными или смешанными (пример, входы и выходы телевизора: включение, выключение - качественные, величина напряжения, сила сигнала - количественные). Соответственно, имеем классификацию систем по описанию переменных (см. рис.2).

Здесь уместно вспомнить еще об одном виде характеристик, рассмотренных в курсе системного анализа и принятия решений – показателях системы. Для этого дадим вначале определение цели.

Цель – ситуация или область ситуаций, которая должна быть достигнута при функционировании системы за определенный промежуток времени. Цель может задаваться требованиями к показателям результативности, ресурсоемкости, оперативности функционирования системы или же требованиями к траектории достижения заданного результата. Как правило, цель для системы определяется старшей системой, т.е. той, в которой рассматриваемая системы является элементом.

Показатель – характеристика, отражающая качество j-й системы или целевую направленность процесса (операции), реализуемого j-й системой.

Показатели делятся на частные показатели качества (или эффективности) yij, которые отражают i-е существенное свойство j-й системы, и обобщенный показатель качества (или эффективности) системы Y j – вектор, содержащий совокупность свойств системы в целом.

^

2. Операторы системы



Оператором S системы называется связь между входными и выходными переменными. Соответственно, то особенностям операторов системы классифицируются следующим образом (рис.3).

На 1-м уровне здесь располагаются классы систем, отличающиеся степенью известности оператора S.





Рис.3
Здесь второй блок 1-го уровня (непараметризованный класс) соответствует ситуациям с очень скудной априорной информацией об S. Может, например, быть известно, что в соотношении Y = S (x) функция S непрерывна, монотонна или симметрична, но никаких конкретных данных о функциональном характере этой зависимости нет.

Третий блок 1-го уровня соответствует ситуации, когда мы можем записать зависимость y(x) от x(t) в явной форме с точностью до конечного числа параметров  = (1 … к), т.е. y(t) = S(x(), ). Пример: S = Jn – закон Стивенса , Закон Вебера-Фехнера S = KlnJ + C.

^
Большие и сложные системы. Теперь можно вновь вернуться к определению больших и сложных систем и уточнить их.

Большие системы – системы, моделирование которых затруднительно вследствие их размерности. Существуют два способа перевода их в малые:

  1. разработка более мощных ЭВМ;

  2. декомпозиция многомерной задачи на совокупность связанных задач меньшей размерности.

Сложные системы – системы, в моделях которых не хватает информации для эффективного управления.

Действительно, признак простоты системы – это достаточность информации для управления. Если же полученное с помощью модели управления приводит к неожиданным, непредвиденным или нежелательным результатам, т.е. отличающимися от предсказанных моделью, это может быть объяснено недостатком информации и интерпретироваться как сложность системы.

Таким образом, свойство простоты или сложности управляемой системы является свернутым отношением между нею и управляющей системой, точнее, между системой и ее моделью. Это отношение объективно (примеры: кодовый замок, родной язык, умение обращаться с компьютером, водить автомобиль и т.п.).


Считается также, что сложную систему можно охарактеризовать тремя основными принципами:

  1. свойством робастности (сохранения частичной работоспособности при отказе отдельных элементов или подсистем, что объясняется функциональной избыточностью сложной системы (простая система может находиться лишь в одном из двух состояний (работоспособности или полного отказа);

  2. большим числом неоднородных (разных по типу) связей;

  3. интегративной целостностью (эмерджентностью), которая достигается за счет обратных связей, играющих важнейшую роль в управлении сложной системой.


В отношении информации можно сказать то, что структурная сложность системы должна быть пропорциональна объему информации, необходимой для ее описания (т.е. снятия неопределенности). В этом случае общее количество информации о системе S, в которой априорная вероятность появления j-го свойства равна p(yi), определяется соотношением для количества информации (энтропийный подход):


Y = -  p(yi)log2(p(yi))/


Такая сложность называется также дескриптивной (описательной). Одним из способов описания такой сложности является оценка числа элементов, входящих в систему (переменных, состояний, компонентов) и разнообразия связей между ними.

В общей теории систем утверждается, что не существует систем обработки данных, которые могли бы обработать > 210547бит/(секг). Задачи, которые требую скорости более 10593 бит/(секг) (предел Бремермана – такое количество информации может обработать компьютер с массой, равной массе Земли за 4,5 млрд. лет), называются трансвычислительными.


Возможны два способа перевода сложной системы в более простую:

  1. получение недостающей информации (основная задача науки);

  2. смена цели.

Классификация по отношению к информационным ресурсам может быть развита и дополнена. Например, есть предложения выделить в отдельный класс «очень сложные системы (мозг, экономика и т.п.).

Не следует путать понятия сложная система и большая система: первое связано с материальными ресурсами, размерностью, второе – с информацией. Таким образом, между большими, малыми, простыми и сложными системами возможны все четыре комбинации (см. рисунок).


Итак, на основании рассмотренного в этой и в предыдущих лекциях можно сделать следующий вывод.

Если признать, что искусственная система остается системой, даже если ее цель неизвестна, а природа объективно системна, т.е. естественные объекты структурированы, упорядочены и имеют объективные цели.

Следует, что «не систем» в мире вообще не существует. Мы можем рассматривать некоторый объект, не считаясь с его системностью, но рано или поздно это выльется в появление проблем.

Характерные же различия между всевозможными системами учитываются с помощью классификаций систем.

При управлении системой выделяют следующие аспекты:

а) описание природы системы S;

б) задание типов переменных X, Y, Z;

в) конкретизация типа оператора S;

г) описание способа управления (получения U);

д) задание условий получения U (обеспеченности управления ресурсами).

Каждый из этих аспектов служит основой построения классификаций систем.


контрольные вопросы

  1. Какая проблема возникает при переносе понятия системы на естественные объекты?

  2. Можно ли утверждать, что объект (естественный или искусственный) не является системой, если его цель неизвестна?

  3. Что такое оператор системы?

  4. Что такое «переменные системы»? Какие виды переменных, служащие основанием для классификации Вы знаете?

  5. Что означает развитие модели от «черного ящика» до «белого ящика».

  6. Какие промежуточные между черным и белым ящиком классы моделей систем Вы можете назвать?

  7. Чем отличаются инерционные и безинерционные системы?

  8. Какие особенности управления дают основания для различения программного управления, регулирования, параметрической адаптации, структурной адаптации?

  9. Чем отличается большая система от сложной?

  10. Что такое сложность систем: отношение между системой и ее моделью или атрибут самой системы?
ЛИТЕРАТУРА

  1. Ф.И. Перегудов, Ф.П. Тарасенко. Введение в системный анализ. М.: Высшая школа, 1989.

  2. Н.Н. Моисеев. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.



Скачать файл (1769 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации