Теория информационных систем и процессов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство образования и науки Российской Федерации

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Уральский федеральный университет

имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»

Высшая школа экономики и менеджмента

ЛЕКЦИИ

по дисциплине «Теория информационных систем и процессов»

студента 4 курса

Тарасенко Р.Р.

Преподаватель:

кандидат технических наук,

профессор

Шангина Е.И.

Екатеринбург 2014

Основные понятия, задачи, функции теории информационных систем и процессов.

Предпосылки возникновения:

1. Революция ЭВМ, автоматизация производства.

Автоматизация производства процесс развития машинного производства, при котором функции управления и контроля передаются приборам и автоматическим устройствам.

Цель: повышение эффективности труда, улучшения качества выпускаемой продукции и создание условий оптимального использования всех резервов производства.

Одна из характерных тенденций развития общества - появление больших сложных систем.

Основные причины этого:

1. увеличение сложности технических средств;

2. необходимость в повышении качества управления, как технических, так и организационных систем;

3. расширяющаяся специализация и кооперирование предприятий.

Проектирование больших систем делят на 2 стадии:

1. Макропроектирование (внешнее), в процессе которого решаются функционально-структурные вопросы систем в целом.

2. Микропроектирование (внутреннее), т.е. связанное с разработкой элементов системы, как физических единиц оборудования и с получением технических решений по основным элементам (конструкция, параметры, режимы эксплуатации).

Макропроектирование включает три раздела:

1. Определение цели создания системы и круга решаемых задач;

2. Описание действующих на систему факторов, подлежащих обязательному учету при разработке систем;

3. Выбор показателя (группы показателей) эффективности системы.

Все это приводит к появлению системного подхода. Поскольку большие системы не поддаются полному описанию и имеют многогранные связи между отдельными подсистемами.

В основе системного подхода лежит специальная теория - общая теория систем.

По мере усложнения производственных процессов, развития науки, появились такие задачи, которые не решались с помощью математических методов, тем самым возросла роль эвристических методов, усложнился эксперимент.

(Когнитивная психология Солсо).

Потребности практики и науки стимулировали развитие теории систем (ТС).

Теория систем рассматривается, как общенаучная теория, которая выступает связующим звеном между философскими частными науками.

Теория систем. выступает связующим звеном между философией и частными науками.

Развитие теории систем осуществляется в двух направлениях:

1. Феноменологическое (причинно-следственное или терминальное).

2. Разработка теории сложных целенаправленных систем, в которых описание системы производится с позиции достижения ею некоторой цели или выполнения некоторой функции. К числу задач, которые решает Т.С., относятся:

- определение общей структуры системы.

- организация взаимодействия между подсистемой и элементами,

- учет влияния внешней среды.

- выбор оптимальной структуры системы.

- выбор оптимальных алгоритмов функционирования системы.

Теория систем подразделяется на три ветви.

1.Системотехника (практика и технология проектирования и исследования систем).

2. Системный анализ (методология, теория и практика исследования систем)

Использует практические методы (мат. Статистика, исследование операций, программирование и др.)

Определяющим является представление о целостности исследуемых, проектируемых объектов. Системный анализ направлен на исследование причин сложности систем и устранение этих сложностей.

3. Системология (теория систем), которая изучает теоретические аспекты и используемые теоретические методы (теория информации, теория вероятности, теория игр и др.).

Предметом ее исследования являются классы систем объединенных не только по традиционным признакам (биологические, технические, социальные и т.п.), но и по видам отношения элементов в системе.

Таким образом, для общей теории систем объектом исследования является не «физическая реальность», а «система», т.е. абстрактная, формальная взаимосвязь между основными признаками и свойствами.

Исследование объекта как системы предполагает использование ряда систем представлений (категорий) среди которых основными являются:

1. Структурное представление связано с выделением элементов системы и связи между ними.

2. Функциональное представление систем - выделение совокупности функций (целенаправленных действий) системы и ее компонентов, направленное на достижение определенной цели.

3. Макроскопическое представление - понимание системы, как нерасчленимого целого взаимодействующего с внешней средой.

4. Микроскопическое представление основано на рассмотрении системы, как совокупности взаимосвязанных элементов, предполагает раскрытие структуры системы.

5. Иерархическое представление системы основано на понятии подсистемы, получаемом при разложении (декомпозиции) системы, обладающей системными свойствами, которые следует отличать от ее элемента не делимого на более мелкие части.

6. Процессуальное представление предполагает понимание системного объекта как динамического объекта, характеризующегося последовательностью его состояний во времени.

ТЕРМИНОЛОГИЯ ТЕОРИИ СИСТЕМ

Термин «система» используют в тех случаях, когда нет возможно, что - то продемонстрировать, изобразить, представить одним выражением, и нужно подчеркнуть, что это будет большим, сложным не полностью сразу понятным (с неопределенностью) и цельным, единым. (система кровообращения, солнечная система, система управления предприятием).

система - множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство.

В самом общем случае понятие «Система» характеризуется:

1. Наличием множества элементов.

2. Наличием связей между ними.

3. Целостным характером устройства или процесса.

Элемент-часть системы, обладающий некоторой самостоятельностью и имеющий связи с другими частями. Это простейшая неделимая часть системы в аспекте конкретной задачи и поставленной цели.

Подсистема- это часть системы, представляющая собой совокупность элементов и отличающаяся подчиненностью в аспекте выполняемых функций.

Структура системы - совокупность элементов системы и связей между ними. Имеет следующие характеристики:

1. Общее число связей, что обуславливает сложность систем.

2. Общее число взаимодействий, которое определяет устойчивость системы.

3. Частота связей (количество) сколько связей приходится на один элемент, определяющий интенсивность взаимодействия элементов.

4. Число внутренних связей, которое определяет внутреннее устройство системы

5. Число внешних связей характеризующих взаимодействие системы со средой. Это понятие называется - открытость

Иерархия-упорядоченность по степени важности (многоступенчатость)

Линейного типа древовидного типа

Сетевая матричная

Связь - обязательное свойство системы, которое обеспечивает возникновение и сохранность структуры и целостных свойств системы.

Связи второго порядка - такие, которые являются дополнительными.

Если связи являются излишними или противоречивы, то эти связи третьего порядка,

Избыточность - описывает, такое состояние системы, когда она содержит ненужные объекты.

Противоречие - существует, когда существует два таких объекта, что если один является истинным, то другой по определению должен быть ложным.

Входы/выходы - материальные или информационные потоки, движущиеся в системе.

Состояние системы - характеризует мгновенный «срез» системы.

Поведение системы - последовательность состояния системы, принимаемые во времени.

Среда - множество объектов вне системы, которая оказывает влияние на систему, либо находится под воздействием системы либо и то и другое вместе.

Объект - то, что находится вне нас и не зависит от сознания и является объектом познания и воздействия.

Подразделяется:

-Объекты воздействия- объекты среды, на которые воздействует система.

-Объекты возмущения- объекты среды, которые воздействуют на систему.

Состояние среды - существенные свойства среды в ее конкретных проявлениях, которые проявляются через множество значений, характеристик.

Внешняя среда- это множество элементов, которые не входят в систему, но изменения их состояния вызывают изменение поведения системы.

Ситуация- совокупность состояния системы и среды.

Функционирование- осуществление различных процессов при взаимодействии со средой.

Информационный процесс- процесс в котором присутствует хотя бы один из элементов. (прием информации и ее хранение, обработка, передача, воспроизведение).

Информация - продукт взаимосвязанных и адекватных им методов.

Модель- описание системы отражающей определенную группу ее свойств. Углубление описания - детализация модели.

Создание модели системы позволяет прогнозировать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Модель функционирования (поведения) системы - модель предсказывающая изменение состояния системы во времени.

Равновесие системы - способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянном, неизменном воздействии) сохранять свое состояние сколько угодно долго во времени.

Устойчивость системы - способность возвращаться в равновесие после выхода из равновесия путем внешних возмущающих воздействий.

Развитие системы - увеличение сложности какой-либо системы, увеличение приспособленности к внешним условиям. В результате возникает новое качество или состояние объекта.

Цель - область состояния среды и системы, которую необходимо достичь при функционировании системы.

Управление - совокупность информационных воздействий для достижения поставленных целей.

Управление в системе - внутреннее функционирование системы осуществляется независимо от того каким образом, элементами она должна выполняться.

Управление системой - выполнение внешних функций управления обеспечения необходимости условия функционирования.

Свойство системы - сторона системы, обуславливающая различие и сходства с другими системами и проявляющееся во взаимодействии с ними.

Свойства системы:

- точечные (деревянный, железный);

- обладающие интенсивностью (быстродействующие, вес).

Параметр системы - это характеристика, представленная величиной.

Характеристика - то, что отражает некоторое свойство объекта, но не выражается числом.

Классификация информационных систем

1. Классификация по масштабу

- одиночные

- групповые

- корпоративные

Одиночные:

- реализуются, как правило, на персональном автономном компьютере. Могут содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитаны на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создаются с помощью настольных или локальных систем управления базы данных (СУБД). Среди локальных СУБД наиболее известны - FoxPro, Paradox, Ассеss.

Групповые:

- ориентированы на коллективное использование информации членами рабочей группы и строятся на базе локальной вычислительной сети. Используются серверы базы данных для рабочих групп (Oracle, SQL, MSSQL, MySQL, Informix.).

Корпоративные:

информационные системы являются системам для рабочих групп, они ориентированы на крупные компании и могут поддерживать территориально разнесенные узлы или сети.

Для таких систем характерна архитектура клиент-сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. при разработке таких систем могут использовать те же серверы баз данных, что и при разработке групповых систем.

К (3) относятся системы SAP R/3, Oracle, DB2 и др.)

2. Классификация по сфере применения:

- системы обработки транзакций;

- системы поддержки принятия решений;

- информационно-справочные системы;

- офисные информационные системы.

Система обработки транзакций: по оперативности обработки данных разделяются на пакетные информационные системы и оперативные информационные системы. В информационных системах организационного управления преобладает режим оперативной обработки транзакций - OLTP (OnLine Transaction Processing), для отражения актуального состояния предметной области и любой момент времени, а пакетная обработка занимает весьма ограниченную часть. Для систем OLTP характерен регулярный (возможно, интенсивный) поток довольно простых транзакций, играющих роль заказов, платежей, запросов и т.п. Важными требованиями для них являются:

- высокая производительность обработки транзакций; - гарантированная доставка информации при удаленном доступе к БД по телекоммуникациям.

Системы поддержки принятия решений - DSS (Decision Support Systeq) - представляют собой другой тип информационных систем, в которых с помощью довольно сложных запросов производится отбор и анализ данных в различных разрезах: временных, географических и по другим показателям.

Информационно-справочные системы - основаны на гипертекстовых документах и мультимедиа. Наибольшее развитие такие информационные системы получили в сети Интернет.

Офисные информационные системы - направлены на перевод бумажных документов в электронный вид, автоматизацию делопроизводства и управление документооборотом.

3. Классификация по способу организации:

- системы на основе архитектуры файл-сервер; - системы на основе архитектуры клиент-сервер; - системы на основе многоуровневой архитектуры; - системы на основе Интернет/ интернет - технологий.

В любой информационной системе можно выделить необходимые функциональные компоненты, которые помогают понять ограничения различных архитектур информационных систем.

Рассмотрим более подробно особенности вариантов построения информационных приложений:

Архитектура файл-сервер Архитектура файл-сервер не имеет сетевого разделения компонентов диалога PS и PL и использует компьютер для функций отображения, что облегчает построение графического интерфейса. Файл-сервер только извлекает данные из файлов, так что дополнительные пользователи и приложения добавляют лишь незначительную нагрузку на центральный процессор. Каждый новый клиент добавляет вычислительную мощность к сети. Объектами разработки в файл - серверном приложении являются компоненты приложения, определяющие логику диалога PL, а также логику обработки BL и управления данными DL. Разработанное приложение реализуется либо в виде законченного загрузочного модуля, либо в виде специального кода для интерпретации.

недостаток:

- при выполнении некоторых запросов к базе данных клиенту могут передаваться большие объемы данных, загружая сеть и приводя к непредсказуемости времени реакции.

-особенно сильно сказывается при организации удаленного доступа к базам данных на файл-сервере через низкоскоростные каналы связи.

Архитектура клиент-сервер предназначена для разрешения проблем файл-серверных приложений путем разделения компонентов приложения и размещения их там, где они будут функционировать наиболее эффективно.

Особенность:

наличие выделенных серверов баз данных, понимающих запросы на языке структурированных запросов SQL (Structured Query Language) и выполняющих поиск, сортировку и агрегирование информации.

Отличительная черта серверов БД наличие справочника данных, в котором записаны структура БД, ограничения целостности данных, форматы и даже серверные процедуры обработки данных по вызову или по событиям в программе.

Объектами в таких приложениях помимо диалога и логики обработки являются реляционная модель данных и связанный набор SQL операторов для типовых запросов в БД.

Большинство конфигураций двухуровневая модель, в которой клиент обращается к услугам сервера.

Диалоговые компоненты PS и PL размещаются на клиенте, что позволяет обеспечить графический интерфейс.

Компоненты управления данными DS и FS размещаются на сервере, а диалог (PS, PL), логика BL и DL - на клиенте.

Поскольку схема предъявляет наименьшие требования к серверу, она обладает наилучшей масштабируемостью.

Однако сложные приложения, вызывающие большое взаимодействие с БД, могут жестко загрузить как клиента, так и сеть.

Результаты SQL-запроса должны вернуться клиенту для обработки, потому что там находится логика принятия решения.

Для сокращения нагрузки на сеть и упрощения администрирования приложений компонент BL можно разместить на сервере. При этом вся логика принятия решений оформляется в виде хранимых процедур и выполняется на сервере БД.

Хранимая процедура - процедура с операторами SQL для доступа к БД, вызываемая по имени с передачей требуемых параметров и выполняемая на сервере БД. Хранимые процедуры могут компилироваться, что повышает скорость их выполнения и сокращает нагрузку на сервер. Хранимые процедуры улучшают целостность приложений и БД, гарантируют актуальность коллективно используемых операций и вычислений. Улучшается сопровождение таких процедур, а также безопасность (нет прямого доступа к данным).

Многоуровневая архитектура Многоуровневая архитектура стала развитием архитектуры клиент-сервер и в своей классической форме состоит из трех уровней: - нижний уровень представляет собой приложения клиентов, выделенные для выполнения функций и логики представлений PS и PL и имеющие программный интерфейс для вызова приложения на среднем уровне; - средний уровень представляет собой сервер приложений, на котором выполняется прикладная логика BL и с которого логика обработки данных DL вызывает операции с базой данных DS; - верхний уровень представляет собой удаленный специализированный сервер базы данных, выделенный для услуг обработки данных DS и файловых операций FS (без риска использования хранимых процедур).

Трехуровневая архитектура позволяет еще больше сбалансировать нагрузку на разные узлы и сеть, а также способствует специализации инструментов для разработки приложений и устраняет недостатки двухуровневой модели клиент-сервер.

Интернет/ интернет - технологии

В развитии технологии Интернет/интернет основной акцент пока что делается на разработке инструментальных программных средств.

В то же время наблюдается отсутствие развитых средств разработки приложений, работающих с базами данных.

Компромиссным решением для создания удобных и простых в использовании и сопровождении информационных систем, эффективно работающих с базами данных, стало объединение Интернет/ интернет - технологии с многоуровневой архитектурой.

При этом структура информационного приложения приобретает следующий вид:

Браузер > сервер приложений >сервер БД >сервер динамических страниц > веб сервер.

Благодаря интеграции Интернет/ интернет - технологии и архитектуры клиент-сервер процесс внедрения и сопровождения корпоративной информационной системы существенно упрощается при сохранении достаточно высокой эффективности и простоты совместного использования информации.

Требования, предъявляемые к информационным системам

Закономерности систем к ним относят: относят гибкость, Надежность, Эффективность, Безопасность, целостность, эквифинальность, интегративность, историчность и коммуникативность.

Целостность - связана с целью, для выполнения которой предоставлена система, проявляется в системе виде новых интегративных качеств несвойственным образующим ее компонентам.

Интегративность - формирование свойства сохранения системы; факторы сохранения: неоднородность и противоречивость ее элементов.

Закономерность коммуникативная - любая система не изолирована и связана множеством коммуникаций со средой, которая представляет собой сложные образования, содержащие надсистему, которая задает требования к ограниченным исследованиям системы.

Иерархичность - закономерные построения всего мира существует своя иерархия на каждом уровне. Поэтому на каждом уровне возникают новые свойства, которые не могут быть выведены как сумма свойств элементов.

Эквифинальность - характеризует предельные возможности системы определенного класса сложности.

Основоположник теории - Л. фон Берталанфи определил эту закономерность применительно к открытой системе, как способность систем полностью детерминировать (опред. св-ва) своими начальными условиями, достигать независящего от времени состояния. Причем это состояние не зависит от исходных условий системы и определяется исключительно ее параметрами.

Историчность - внутренние противоречия между компонентами системы; время является обязательной характеристикой любой системы, поэтому каждая система исторична.

Последнее время историчность все больше обращает на себя внимание.

Коммуникативность - проявляется тем, что система не изолирована, она связана множеством коммуникаций со средой, представляет собой сложное образование, содержит надсистему (или даже надсистемы), задающую требования и ограничения исследуемой системе.

Целеобразование - была изучена различными учеными (философами, психологами), что позволило сформулировать некоторые общие закономерности процессов обоснования и структуризации целей в конкретных условиях совершенствования сложных систем:

- Зависимость представления о цели и формулировки цели от стадии познания объекта (процесса).

- Зависимость цели от внутренних и внешних факторов. При анализе причин возникновения цели нужно учитывать как внешние по отношению к выделенной системе факторы (внешние потребности, мотивы, программы), так и внутренние потребности, мотивы

- Возможность сведения задачи формирования общей (главной, глобальной) цели к задаче структуризации цели.

Системный подход и системный анализ

Системный подход - это совокупность некоторых общих принципов, предопределяющих научную и практическую деятельность. При анализе и синтезе сложных систем, которые вытекают из особенностей представления сложных объектов.

Базируется на этих постулатах.

1. Любая система может быть описана в терминах системных объектов, свойствах, связей.

2. Структура функции системы и решение проблемы является стандартной для любых систем и любых проблем.

К числу системного подхода относятся следующие принципы:

- Принцип цели - ориентирует на то, что, прежде всего, необходимо выявить цель системы.

- Принцип целостности - предполагает, что исследуемый объект рассматривается или выделяется из совокупности объектов, как нечто целое к окружающей среде, имеющий свои специфические функции и развивающийся по своим законам.

Принцип сложности - указывает на необходимость рассматривать объект, как сложную совокупность различных элементов, находящихся в разнообразных связях между собой и окружающей средой. Каждому элементу присуща своя сложность, поэтому необходимо выполнять его упрощение до уровня сохранения объектом своих существенных свойств: выявление простого в сложном, и показ сложного в простом.

Принцип двойственности - предполагают, что систему нужно рассматривать, как самостоятельную систему, так и подсистему более высокого уровня.

Принцип всесторонности - указывает на то, что объект нужно изучать со всех сторон.

Принцип множественности - утверждает, что при исследовании объекта нужно использовать множество его моделей.

Принцип сходства - предполагает, что нужно использовать ранее полученные результаты при изучении других схожих объектов.

С прикладной точки зрения системный подход состоит в определении направления и последовательности исследования объектов, которая реализуется в шесть этапов:

1. Четкое определение цели исследования

2. Точное и полное определение цели функционирования объекта с позиции системы более высокого уровня.

3. Выделение и изучение структуры системы и среды (структуризация).

4. Последовательное раскрытие механизма функционирования системы.

5. Рассмотрение системы на всех этапах жизненного цикла (происхождение, развитие, функционирование и разрушение).

6. Осуществляется сравнение системы с другими примерно сходными, для обнаружения одинаковых свойств.

Таким образом, системный подход к исследованию сложных объектов предполагает проведение исследований в трех взаимосвязанных областях.

- Исторический анализ

- Структурный анализ (связи и элементы)

- функциональный анализ (внешнее и внутреннее функционирование)

Методологические основания подготовки и обоснования решений по сложным проблемам (научного, экономического, технического характера) является системный анализ.

Все проблемы в зависимости, от глубины сложности подразделяются на три класса:

1. хорошо структурированные;

2. не структурированные;

3. слабо структурированные.

Для решения хорошо структурированных проблем используется методология исследования операций (ИО). Она состоит в применении математических моделей и методов для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями.

В неструктурированных проблемах традиционным является эвристический метод, который состоит в том, что опытный специалист собирает много различных сведений о решаемой проблеме, вживается в нее и на основе интуиции и суждений вносит предложения о целесообразных мероприятиях для решения этой проблемы.

К слабо структурированным проблемам, для решения которых предназначен системный анализ, относится большинство наиболее важных экономических, технических, политических, военно-стратегических задач крупного масштаба.

Типичными проблемами являются те, которые:

1) намечены для решения в будущем;

2) сталкиваются с широким набором альтернатив;

3) зависят от текущей неполноты технологических достижений;

4) требуют больших финансовых вложений и содержат элементы риска;

5) внутренне сложны из-за комбинирования ресурсов, необходимых для их решения;

6) для которых, не полностью определены требования стоимости или времени.

В системном анализе решение проблемы определяется как деятельность, которая сохраняет, или улучшает характеристики системы. Методы системного анализа направлены на выдвижение альтернативных вариантов решения проблемы, выявления масштабов неопределенных по каждому из вариантов и сопоставление вариантов по их эффективности.

Системный анализ-это методология решения крупных проблем, основанная на концепции систем.

При этом системный анализ имеет свою специфическую цель, содержание и назначения.

Цель систематического анализа:

Упорядочение последовательных действий при решении крупных проблем, основывалось на системном подходе.

Системный анализ предназначен для решения того класса проблем, которые находятся вне короткого диапазона ежедневной деятельности. Основное содержание системного анализа заключено не в формальном математическом аппарате, описывающем систему и решения проблем, и не в специальных математических методах (оценка неопределенности), а в его концептуальном, т. е. понятийном аппарате, установленных целях, идеях.

Основное значение системного анализа:

В качестве основного и наиболее ценного результата системного анализа признается не количественное определенное решение проблемы, а увеличение степени ее понимания и возможных путей решения у специалистов и экспертов, участвующих в исследовании проблемы и у ответственных лиц которым предоставляется набор хорошо оцененных и проработанных альтернатив.

Полезность новых методов анализа и управления состоит в следующем:

1) В большем понимании и проникновении в суть проблемы: практические усилия выявить взаимосвязи и количественные ценности помогут обнаружить скрытые точки зрения за теми или иными решениями;

2) В большей точности: более четкое формулирование целей, задач снизит, хотя и не устранит, неясные стороны многоплановых целей;

3) В большей сравнимости: анализ может быть осуществлен, таким образом, что планы для одной страны (района) могут быть с пользой увязаны или сравнены с планами и политикой других районов; при этом выделяются общие элементы;

4) В большей полезности, эффективности: разработка новых методов должна привести к распределению денежных ресурсов более упорядоченно, и должна оказать помощь в проверке ценности интуитивных суждений

Понятие сложной системы. Оценка сложности системы.

Объектом системного анализа выступают реальные объекты природы и общества и рассматриваются как системы. В его предмет входят разнообразные характеристики системности среды:

1) состав системы;

2) структура системы;

3) организация системы;

4) функционирование системы;

5) положение системы в среде;

6) развитие системы.

Качества, которыми обладают сложные системы следующие:

1) непредсказуемость;

2) связи между компонентами достаточно коротки;

3) отношения не являются линейными;

4) отношения между компонентами могут включать обратные связи;

5) сложная система всегда является открытой;

6) сложные системы историчны, причем небольшие изменения в настоящем могут привести к значительным изменениям в будущем;

7) Вложенность.

Сложная система - называется так, если в ней не хватает ресурсов для эффективного описания и управления системой - определение описания управляемых параметров или для принятия решений в таких системах.

Сложность системы может быть как внутренней, так и внешней.

Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям системы, т. е. такой системой сложно управлять.

Внешняя определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностями управления системой связанных с обратными связями системы и среды.

Подходы к оценке сложных систем:

С точки зрения проявления сложности принято выделять три вида сложностей:

1) структурная (связана с количеством компонентов и связями между ними);

2) динамическая (связана с поведением и развитием системы)

3) вычислительная (характеризуется необходимыми вычислениями)

Структурная

Аспекты:

- наличие иерархии (а)

-схема связанности компонентов и их многообразия. (б)

- сила взаимодействия (в) и др.

(а) Иерархия - требования, предъявляемые к высокой скорости обработки данных и обеспечению надежного контроля за выполнением решения в современных системах.

(б) Схема связанности определяет потоки передачи информации в структуре и ограничивает воздействия одной части системы на другую.

Многообразие (принцип Эшби)

Многообразие выходящих сигналов системы может быть достигнуто только с помощью достаточного многообразия входящих воздействий.

Динамическая сложность

аспекты:

- случайность в сравнении с детерминизмом (определенность) и сложностью;

Можно сказать, что одним из основных показателей сложности системы является динамическое поведение, т. е. степень трудности наглядного объяснения и предсказания траектории движущей системы.

Странный аттрактор Лоренца!!!

Аттрактор- привлекать, притягивать множество точек в фазовом пространстве динамической системы, к которым стремятся траектории развития систем.

Если траектория близка к аттрактору, то она не покинет окрестность аттрактора. Наблюдается эффект притяжения. Аттракторы могут быть точки, кривые, подмножество точек фазового пространства (к их числу относят фрактальные множества)

Фрактальные множества - странные аттракторы .

Среди странных аттракторов встречаются хаотические аттракторы, в которых прогнозирования траектории весьма затруднены, поскольку малая неточность в исходных данных может привести к сильному расхождению прогноза с реальной траекторией.

Непредсказуемость траектории в детерминированных динамических системах называют динамическим хаосом, отличая его от стохастического хаоса, возникающего в стохастических динамических системах. Это явление также называют эффектом бабочки, подразумевая образования слабых турбулентных потоков воздуха вызванных взмахом крыльев бабочки в одной точке планеты в мощное торнадо на другой ее стороне вследствие многократного усиления за некоторое время.

Шкала времени

Возникают такие ситуации, когда скорости изменения компонентов различны, примерами такого процесса являются регулирование уровня воды в системе водохранилища. Для укрепления на уровне индивидуального распределения воды требуется принимать решение ежедневно (или чаще), хотя общий поток воды регулируется раз в месяц (или квартал).

(3)Вычислительная сложность -

Можно оценить с точки зрения объема информации, которую нужно обработать для решения той или иной задачи. С практической точки зрения определяется такими параметрами

-оценка ресурсов

-время вычислений

-память

2 подход

Сложность системы должна зависеть от ее структуры. Однако, количество элементов не влияют на сложность системы. Такая ситуация возможна, если структура и поведение системы состоят из 10 элементов (в отличие от 2 элементов) точно известно, а у системы состоящей из 2ух элементов содержится некоторая неопределенность.

Различают следующие виды сложности:

-сложность анализа существующих систем;

- сложность синтеза новой системы;

-сложность тиражирования созданной системы;

-сложность репродукции существующей системы.

3 подход

Самоорганизующиеся системы (С.С.)

Отображение объекта в виде С.С.- этот подход позволяет исследовать наименее изученные объекты и процессы.

С.С. обладают признаками диффузных систем:

1) стохастичность поведения (не детерминирование) моделирования давления, когда при броуновском движении возникает понятие эмерджентность, от эмерджентности неожиданно появляется наличие у системы особых свойств, не присущих ее подсистемам и элементам, т.е. несводимость свойств системы к сумме свойств ее компонентов.

2) нестационарность отдельных параметров и процессов.

Так же рассмотрим такие признаки:

1) непредсказуемость поведения;

2) способность адаптироваться к изменяющимся условиям среды;

3) изменять структуру при взаимодействии с окружающей средой, сохраняя свойства целостности.

4) Способность формировать возможные варианты поведения и выбирать из них лучшие и др.

Иногда из С.С. выделяют

- самоорганизующиеся

- самовосстанавливающиеся

- самовоспроизводимые

-самоприспосабливаемые

Информация и управление

Информационная система взаимосвязанная совокупность средств, методов и персонала, используемая для хранения, обработки и выдачи информации в интересах поставленной цели.

Подсистемы информационной системы:

1) Информационное обеспечение- совокупность единиц системы классификации и кодирования информации, унифицированных систем документации, схем информационных потоков, циркулирующих в организации, а так же методология построения баз данных.

2) Техническое обеспечение - комплексы технических средств, предназначенных для работы информационной системы, а так же вся документация на эти средства и технические процессы.

3) Математическое и программное обеспечение- совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функционирования комплекса технических средств.

4) Организационное обеспечение- совокупность методов и средств регламентирующих взаимодействие работников с техническими средствами и между собой в процессе разработки и эксплуатации информационных систем.

5) Правовое обеспечение- совокупность правовых норм определяющих создание, юридический статус и функции информационных систем, регламентирующие порядок получения, преобразования и использования информации.

Основные фазы проектирования информационной системы

На этой фазе определяются подсистемы, их взаимосвязи, выбираются наиболее эффективные способы выполнения проектирования и использования ресурсов.

Характеристики работы этой фазы:

- выполнение базовых проектных работ.

- разработка частных технических заданий.

- выполнение концептуального проектирования

-составление технических спецификаций (перечней) и инструкций

- представление проектной разработки, экспертиза и утверждение.

Жизненный цикл информационной системы (Ж.ц.И.С.)- совокупность стадий и этапов, которые проходит И.С. в своем развитии от момента принятия решения создания или усовершенствования до момента когда И.С. приостанавливает свое существование.

Схема Ж.Ц.И.С.:

(1) системный анализ основные цели проектирования:

1) сформулировать потребность в новой И.С. (если система существует- идентифицировать все недостатки)

2) выбрать направление и определить экономическую целесообразность проектирования системы

(2) Фаза предполагает-

1) разработать функциональную архитектуру И.С. которая отражает структуру выполняемых функций.

2) разработать системную архитектуру выбранного варианта И.С., т.е. состав обеспечивающих систем.

3) выполнить реализацию проекта.

(3) Внедрение разработанного проекта.

Процесс предполагает выполнение этапов опытного и промышленного внедрения.

(4) Эксплуатация и сопровождение проекта (эксплуатация и модернизация).

(5) Утилизация

Методы описания систем

Классифицируются в порядке возрастания формализованности от качественных методов, с которыми в основном был связан системный анализ до до количественного системного моделирования с применением ЭВМ.

Методы системного анализа

(I)Неформальные методы:

-метод мозговой атаки (1)

-метод экспертных оценок (2)

- метод «Дельфи» (3)

- диагностические методы (4)

- морфологические методы (5)

-метод дерева целей (6) и др.

Формализованные методы:

-графические: - матричные,

- сетевые;

-статистические: мат. статистика, теория вероятности, теория массового обслуживания.

- аналитические: классической математики математического программирования.

(I) Неформальные методы-

1) (метод мозговой атаки) Основная цель- поиск новых идей, их широкое обсуждение и конструктивная критика. Основная гипотеза состоит в предположении, что среди большого числа идей имеются, по крайней мере, несколько хороших.

Правило: 1) сформулировать проблему в основных терминах выделив центральный пункт.

2) не объявлять ложной и не прекращать исследования ни одной идеи.

3) поддерживать идею любого рода даже если кажется сомнительной.

4) не сковывать своим поведением участников обсуждения.

(2) (метод экспертных оценок) Основная цель- различные формы экспертного опроса с последующим оцениванием и выбором наиболее предпочтительного варианта.

Объективность базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется, как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка эксперта о достоверности или значимости события. Чаще всего используется в социально- экономических исследованиях.

Этапы экспертизы:

1) формирование цели

2) разработка процедуры экспертизы

3) формирование группы экспертов

4) опрос

5) анализ и обработка информации

К наиболее употребительным процедурам экспертных измерений относятся:

1) ранжирование;

2) парное сравнение;

3) множественные сравнения;

4)непосредственная оценка;

5) Черчмена-Акоффа;

6) Терстоуна

7) фон Неймана-Моргенштерна;

8) метод «Дельфи».

Основа обратная связь ознакомления экспертов с результатами предшествующего тура при оценке значимости экспертов.

(3)(Метод Дельфи) Приемы обследования системы и подсистемы с целью усовершенствования форм и методов ее работы. Применяется на этапе диагностики исследуемого объекта, а так же при анализе системы.

(4) (диагностические методы) используются для решения эвристических задач. Приемы обследования системы и подсистемы с целью усовершенствования форм и методов ее работы.

Цель: установление и изучение признаков характерных состояний систем для предсказания возможных отклонений и предотвращения нарушения нормального функционирования системы.

(5) (морфологические методы)

Цель: систематически находить все мыслимые варианты решения проблемы или реализации системы путем комбинирования выделенных элементов или признаков.

Другое название метод Цвикки.

Разновидности:

- метод систематического покрытия поля (МСПП) основан на выделении опорных пунктов знания в любой исследуемой области и использования для заполнения поля некоторых сформулированных принципов мышления.

-Метод отрицания и конструирования (МОК) заключается в том, что на пути конструктивного прогресса стоят догмы и ограничения, которые есть смысл отрицать, и следовательно, сформулировав некоторые положения, заменить их на противоположные и использовать при проведении анализа.

-метод морфологического ящика (ММЯ) Идея в том, чтобы определить все мыслимые параметры, от которых может зависеть решение проблемы, представить их в виде матриц- строк, а затем определить их в этом морфологическом матрице - ящике все возможные сочетания параметров по одному из каждой строки. Полученные таким образом варианты могут снова подвергаться оценке и анализу в целях выбора наилучшего. М.Я. может быть многомерным.

(6)(метод дерева целей) подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения общей цели на подцели.

Дерево цели представляет собой связный граф, вершины которого интерпретируются как цели, а ребра, дуги- связи между ними.

Используется для:

- структуризации анализа проблемы;

-структуризации системы;

-декомпозиции критериев оптимальности.

Формализованные методы

1) Матричные.

Не являются основным инструментом системного анализа, используются как вспомогательные средства в качестве наглядной формы представления информации (таблица Менделеева).

2) сетевые методы - наиболее наглядное средство отражения динамических развивающихся во времени процессов, их анализа и планирования с включением элементов оптимизации. В основном используется на этапе построения программы развития.

3) статистические методы.

Величины способные принимать различные значения в зависимости от внешних по отношению к ним условий принято называть случайными (стохастичными по природе).

Для случайной величины используются статистические методы описания (дискретные или непрерывные). Дискретное описание заключается в том, что указывает все возможные значения данной величины (цветового спектра) и для каждой из них указывается вероятность или частота наблюдений этого значения при бесконечно большом числе наблюдений.

К понятию вероятности значений дискретной случайной величины можно подойти в аспекте теории вероятностей и математической статистики- события с вероятностью 50% (в 50 случаях из 100) может произойти или не произойти, а в случае если вероятность больше 50% чаще всего происходит.

В ряде случаев имеем дело с непрерывно распределенными случайными величинами- весами, расстояниями и т. д, и т.п.

Для них идея оценки среднего значения (мат. ожидания) и меры рассеивания (дисперсии) остаются той же, что и для дискретных системных величин. Приходится только вместо соответствующих сумм вычислять интегралы. математический программирование информационный

Для непрерывных случайных величин вопрос о том, какова вероятность принятия ею конкретного значения не имеет смысла. Для всех случайных величин - дискретных и непрерывно распределенных - большой смысл имеет определение диапазона значений. Правило определения вероятности попадания в диапазон очень просто, надо просуммировать вероятности отдельных дискретных значений диапазона или проинтегрировать кривую распределения на этом диапазоне.

Математическое программирование (планирование)

Математическое программирование (планирование)- раздел математики занимающийся разработкой методов отыскания экстремальных значений функции, на аргументы которой наложены ограничения.

Используется в экономических, военных и др. системах для решения так называемых распределительных задач.

Распределительные задачи возникают, когда имеющихся в наличии ресурсов не хватает для выполнения каждой из намеченных работ и нужно распределить ресурсы в соответствии с выбранным критерием оптимальности.

В зависимости от целей функции и ограничений выделяют следующие виды математического программирования:

-линейное программирование (если целевая функция линейна);

-нелинейное программирование;

-динамическое программирование;

-геометрическое программирование;

-стохастическое программирование;

-эвристическое программирование.

Не линейное программирование

Математическое программирование, в котором целевой функцией или ограничением является нелинейная функция.

Сводится к задаче нахождения оптимума определенной целевой функции.

В отличие от задачи линейного программирования, в задаче программирования нелинейного, оптимум не обязательно лежит на границе области, определяемой ограничениями.

Динамическое программирование

Способ решения сложных задач путем разбиения их на простые подзадачи.

Идея:

Чтобы решить поставленную задачу, требуется решить отдельные части задачи (подзадачи), после чего объединить решения подзадач в одно общее решение. Часто многие их этих подзадач одинаковые.

Подход динамического программирования состоит в том, чтобы решить каждую подзадачу, только один раз, сократив тем самым количество вычислений.

Геометрическое программирование

Изучает подход к решению нелинейных задач оптимизации спец. структуры.

Одним из основных в излагаемой теории является неравенство между средним геометрическим и средним арифметическим его обобщения.

Базовым понятием является позином. Позином - расширение понятия полином, как суммы одночленов, с помощью расширения понятия моном (одночлен)

Стохастическое программирование

Подход позволяющий учитывать неопределенность в оптимизационных моделях.

Используют знания распределений вероятностей для данных или их оценок.

Цель:

Найти некоторое решение, которое является допустимым для всех возможных значений данных и максимальное математическое ожидание некоторой функции решений и случайных переменных.

Эвристическое программирование

Метод поиска оптимальных решений, основу которых составляют формализованные эвристики, причем под эвристикой понимают методы отыскания нового.

Моделирование систем

Модель является представлением реального объекта системы или понятия в некоторой форме отличной от формы их реального существования.

Всякая модель это некоторая аналогия, т. е. для одной системы должна существовать другая система, элементы которой с некоторой точки зрения подобны элементам первой.

Изоморфные (равные, одинаковые)

гомоморфные (подобные) модели.

Должно существовать отображение, которое элементом моделируемой системы ставит в соответствие элементы некоторой другой системы - моделируются.

Кроме того, должно существовать отображение, которое свойствам элементов моделируемых систем ставит в соответствие свойства элементов моделирующей системы.

Для большинства случаев система произвольной природы моделью может быть представлена с помощью следующей абстрактной схемы:

Обычно система не существует сама по себе, а выделяется из окружающей среды по какому - либо системообразующему фактору (признаку), в качестве которого чаще всего выступает цель системы. Взаимодействие системы с внешней средой осуществляется через вход и выход (множество входных и выходных параметров).

Под входными параметрами системы понимается комплекс параметров внешней среды, ( в том числе входные параметры систем, внешних по отношению к рассматриваемой, например, систем управления) оказывающих значительное влияние на состояние и значение выходных параметров рассматриваемой системы и поддающихся учету и анализу средствами, которые имеются у исследователя.

Выходные параметры - это комплекс параметров системы оказывающих непосредственное влияние на состояние внешней среды и значимых с точки зрения цели исследования.

Важной особенностью функционирования сложных систем является принципиальная неопределенность истинного состояния внешней среды в каждый момент времени. Природа этой неопределенности связана с наличием ряда причин, важнейшие из которых обусловлены следующими факторами:

1) О некоторых, возможно, непосредственно влияющих на поведение системы параметрах внешней среды (относится к входным), исследователь систем часто не знает, и, следовательно, не может их учитывать.

2) Некоторые параметры внешней среды не могут быть измерены в силу технической неприспособленности информационных средств.

3) Численные значения учитываемых параметров оцениваются с ошибками измерений, определяемыми с одной стороны внутренними шумами измерений устройств, а с другой стороны внешними помехами.

Воздействие на систему подобных неучтенных факторов компенсируется введением в модель дополнительных связей - внешних возмущающих воздействий или «шумов». Система может находиться в различных состояниях. Состояние любой системы в определенный момент времени можно охарактеризовать совокупностью значений параметров состояния(q). Таким образом, система характеризуется тремя группами переменных:

1) входные переменны, которые генерируются системами, внешними относительно исследуемой хЇ=х₁х₂….х_n ;

2) выходные переменные - определяющие воздействие исследуемой системы на окружающую среду уЇ=у_1,у_{2, …}у_{L ;}

3) Параметры состояния, характеризующие динамическое поведение исследуемой системы qЇ=q_1,q_2,….q_m

Физическое и математическое моделирование

Физическое моделирование осуществляется путем воспроизведения исследуемого процесса на модели, имеющей в общем случае отличную оригинала природу, но одинаковое математическое описание процесса функционирования. Математическое моделирование является одной из форм идеального моделирования. Математическое моделирование основано на использовании для исследования системы совокупности математических соотношений (операторы, формулы, уравнения), определяющих структуру исследуемой системы и ее поведение.

Математическая модель- это совокупность математических объектов (чисел, символов, множеств), отражающих важные для исследователя свойства технического объекта, процесса или системы.

Математическое моделирование- это процесс создания математической модели оперирования ею с целью получения новой информации об объекте исследования. Построение математической модели реальной системы, процесса или явления предполагает решение двух классов задач, связанных с построение «внутреннего» и «внешнего» описания системы. Этап, связанный с «внешним»- макроподход; с «внутренним»- микроподход.

Макроподход - это способ внешнего описания системы, где описывается совместное поведение всех элементов системы, точно указывается, как система откликается на каждое из возможных внешних воздействий (хЇ). Система рассматривается, как «черный ящик», внутренне строение, которого неизвестно.

Степень разнообразия входных воздействий принципиальным образом связана с разнообразием состояний выходов системы.

Если на каждую новую комбинацию входных воздействий система реагирует не предсказуемым образом, испытание нужно продолжать.

Если на основе полученной информации может быть построена система, полностью повторяющая поведение исследуемой - задачу макроподхода можно считать решенной.

Микроподход

При микроподходе структура системы предполагается известной, т.е. известен внутренний механизм преобразования входных сигналов в выходные.

Исследование сводится к рассмотрению отдельных элементов системы. Выбор этих элементов неоднозначен и определяется задачами исследования и характеристикой этой системы. При микроподходе изучается структура каждого из выделенных элементов, их функции, совокупность и диапазон возможных изменений параметров. Результатом этого этапа исследования должен явиться вывод зависимостей, определяющих связь между множествами входных параметров, параметров состояния и выходных параметров системы.

...