Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Лекція 7. Принципи системного підходу. Об’єктно-структурний підхід.




 

Об’єктний або об’єктно-орієнтований підхід (ООП) виник як технологія програмування складних програм. ООП побудований на наступних ключових поняттях:

- об’єкти об’єднуються в класи, які в свою чергу є об’єктами для класів вищого ступеня абстракції;

- об’єкти всередині класу поєднані спільною структурою та однією чи декількома спільними властивостями, що відрізняють один клас від іншого;

- між класами і їх об’єктами встановлені відносини ієрархії та наслідування (кожен об’єкт в класі крім власних рис має всі властивості класу);

- структура відносин об’єктів всередині класу поліморфна – об’єкти можуть бути взаємозамінні в межах свого класу.

ООП містить свою базу позначень, логічних та фізичних моделей для побудови складних систем при їх проектуванні. Останнє дозволяє використовувати при створенні чи зміні системи окремі уніфіковані блоки, які вільно узгоджуються і взаємодіють один з одним. Конструктивність і переваги ООП демонструє розповсюдження об’єктно-орієнтованих мов програмування (VBA, C++, Delphi, Perl) які сьогодні мають до 80% ринку програмних продуктів.

Ключовими постулатами об’єктно-орієнтованого підходу є:

1. Системність – об’єкти розглядаються не окремо, а в системі.

2. Абстрагування – виділення особливостей об’єкта, що відрізняють його від усіх інших об’єктів його ж рівня.

3. Ієрархія – об’єкти, явища, їх властивості і функції упорядковані за певними принципами.

4. Типізація – виділення класів об’єктів через спільні набори властивостей з наслідуванням цих властивостей за ієрархією.

5. Модульність – розбиття задачі на під задачі меншої складності.

6. Показовість та простота опису і представлення.

ООП передбачає використання всіх без винятку постулатів на кожному етапі життєвого циклу системи. На основі ООП побудований загальний алгоритм об’єктно-структурного аналізу (ОСА). Цей алгоритм є універсальним і призначений для детального структурування і аналізу знань про систему чи окремий об’єкт. В основі ОСА знаходиться алгоритм заповнення так званої матриці ОСА, рядки якої називаються стратами, а стовпці – рівнями. В кожній чарунці знаходиться інформація, що відноситься до певної страти на певному рівні деталізації чи ієрархії.

Алгоритм ОСА поділяється на дві послідовні процедури аналізу:

1) Глобальний або вертикальний аналіз, що розбиває предметну область досліджень на страти. В результаті заповнюється перший стовпець матриці ОСА,

2) Аналіз страт або горизонтальний, що фактично полягає в дедуктивній або індуктивній декомпозиції певної категорії знань по рівням ієрархії (розглянуто раніше).

Глобальний аналіз

Страти, які виділяються в ході глобального аналізу – це фактично окремі питання, на які відповідають при аналізі об’єктів чи систем. Для відповіді на кожне з питань виконується окремий вид аналізу. Частіше за все виділяють вісім страт. Питання і види аналізу, що до них відносяться, наведені в таблиці. Мінімальний набір страт що розглядаються – три (, та ), максимальний – практично необмежений, але введення кожної додаткової старти значно збільшує обсяг дій при аналізі системи.

 

Таблиця 1. Стратифікація знань про предметну область.

Страта Питання Вид аналізу
s1 НАВІЩО Стратегічний аналіз: призначення і функції системи
s2 ХТО Організаційний аналіз: хто працює з системою і для кого вона призначена
s3 ЩО Концептуальний аналіз: визначення термінів, їх зв’язків, понятійної бази
s4 ЯК Функціональний аналіз: принципи функціонування системи, методи роботи
s5 ДЕ Просторовий аналіз: оточення системи, умови її існування, вхідні та вихідні дані
s6 КОЛИ Часовий аналіз: часові характеристики і обмеження роботи системи, оцінка життєвого циклу системи і його етапів
s7 ЧОМУ Каузальний або причинно-наслідковий аналіз: формування підсистеми пояснень дій системи та її реакцій
s8 СКІЛЬКИ Економічний аналіз: перелік ресурсів, витрат, ефектів, результатів у матеріальному вимірі

 

Аналіз страт

Кожна зі старт піддається горизонтальному аналізу з використанням дедуктивної чи індуктивної стратегії. Частіше всього ці стратегії поєдную в одну – дуалістичну стратегію аналізу предметної області.

При горизонтальному аналізі виділяють наступні рівні ієрархії:

1) рівень всієї предметної області, до якої відноситься система;

2) рівень системи, що розглядається;

3) рівень проблеми, що вирішується;

4) рівень підсистем, що можуть бути виділені в системі;

5) рівень задач, які вирішує та чи інша підсистема в системі;

6) рівень підзадач, які можуть бути вирішені в межах глобальної задачі.

Подальші рівні, якщо має сенс їх виділяти, присвячуються специфічним об’єктам, функціям, методам та діям, які можуть суттєво вплинути на кінцеве рішення проблеми. Розкласти знання навіть на 6 рівнів іноді буває досить складно. Мінімальна припустима кількість рівнів – 3. якщо їх менше, говорять про недостатню ступінь виконаного аналізу системи.


Лекція 8. Системний аналіз. Основні напрямки та методи

 

До системного аналізу можна відносити як всі напрямки, що забезпечують рішення комплексних проблем, так і методи, які використовуються при плануванні та управлінні. Більш детально сферу використання СА можна визначити через об’єкт та предмет дослідження.

Об’єктом системного аналізу є будь-які системи та процеси, в тому числі процеси підготовки та прийняття рішень, кожен з яких є не що інше, як система правил, процедур та методів.

Предметом системного аналізу є загальносистемні характеристики об’єктів, що розглядаються та взаємодія системи з її оточенням.

Найважливішими теоретичними сферами системного аналізу є наступні напрямки:

- загальні принципи поведінки складних систем;

- узагальнення принципів дослідження систем, включаючи поєднання методів різних дисциплін;

- проблеми складності і невизначеності рішень в задачах та методах та шляхи їх розв’язання;

- проблема граничних характеристик систем;

- принципи імітації реальних процесів на ЕОМ та їх адекватності.

Головні концепції системного аналізу:

1. Системний підхід.

2. Побудова математичних моделей систем.

3. Послідовний розгляд усіх перетинів системи (стратифікація) з метою визначення перспектив та більш чіткого формулювання мети роботи.

4. Широке використання обчислювальних алгоритмів та обчислювальної техніки.

Узагальнюючи викладене, приймаємо наступне визначення. Системний аналіз - це науковий напрямок, що забезпечує на основі системного підходу розробку методів і процедур рішення слабо структурованих проблем при наявності суттєвої невизначеності.

Серед методів, що використовує системний аналіз на сьогодні найбільш поширені: евристичне програмування, семантичний підхід, методи аналогій, аналітичні методи та моделювання. Розглянемо їх докладніше.

При дослідженні роботи складних систем традиційно ефективні методи математичного аналізу часто заходять в глухий кут, або виявляються неефективними, у зв’язку з чим поширилися методи евристичного програмування, що основані на принципах аналізу діяльності людини. Серед методів цієї групи значну роль відіграють методи експертних оцінок (мозкова атака, обмін думками і т.і.), що використовують ту чи іншу форму узагальнення сукупності суб’єктивних знань з даної тематики певної групи спеціалістів (експертів). Перевагами такого методу є простота і доступність, недоліком – практична неможливість встановити ступінь достовірності знань.

З евристичними методами межують методи семантичного підходу, які базуються на виразних особливостях природної мови спілкування. Таке застосування лінгвістичних одиниць та побудов дозволяє просто і виразно описувати широкі класи об’єктів, процесів та явищ. Одним з методів, що реалізує семантичний підхід, є ситуативне управління, головними принципами якого є:

1. Модель об’єкта управління, опис процесів, що в ньому відбуваються та ситуацій, які виникають, будуються у вигляді текстів на природній мові.

2. Формування моделі об’єкта управління, процесів у ньому та ситуацій виконується шляхом її створення, до введення в ЕОМ, або на основі аналізу поведінки об’єкта, що виконується самою ЕОМ.

Основним недоліком ситуаційного управління є великий обсяг роботи по формуванню базових термінів та відношень, а також переліку ситуацій, які можливі в системі, причин і наслідків їх зміни.

Методи аналогій ґрунтуються на так званих біонічних принципах. В якості аналога технічної, економічної або соціальної системи розглядається біологічна. Це дозволяє використовувати досвід, накопичений живою природою за часи еволюції. Біонічні методи використовуються не лише в СА, але також і споріднених наукових напрямках. Так, серед методів оптимізації на сьогодні найбільш поширеними є так звані генетичні алгоритми, методі моделювання колоній та інші. Крім біонічного принципу методи аналогій можуть використовувати уявлення про систему як про іншу, спрощену систему, для якої існує добре відомий механізм поведінки, розрахунку тощо.

Аналітичні методи, поширені в системному аналізі, відносяться як до відомих і широко вживаних наук (дослідження операцій, теорія прийняття рішень), а також можуть бути специфічними: метод “чорного ящику”, нейрокібернетичні моделі, моделі теорії графів, теорії чітких та нечітких множин. На жаль, на сьогодні аналітичні методи рідко забезпечують високий ступінь достовірності результатів, що можуть бути отримані з їх використанням. Це обумовлено трьома наступними факторами:

1. При розгляді складних систем не всі параметри і фактори підлягають аналітичному оцінюванню. Більш того, інколи неможливо сформувати таку шкалу вимірювання, яка мала б сенс.

2. Недостатній математичний апарат для опису та оцінки характеристик явищ і процесів, що базуються на суб’єктивних психологічних оцінках (нечітких множин, нейронних мереж і т.д.).

3. Надмірна конкретизація в класичній математиці ключових термінів, на основі яких будується як теорія, так і математичний апарат сучасних аналітичних методів (окружність є окружністю виключно в Декартовій системі координат.....)

Серед методів системного аналізу ключовим є моделювання, левову частку якого має імітаційне, а не математичне моделювання. Відмінність першого від другого полягає в тому, що математичне моделювання намагається якомога точніше описати аналітично поведінку системи, або об’єкта в усіх можливих режимах чи ситуаціях. Імітаційне ж моделювання має за мету лише повторення створеною моделлю поведінки реального об’єкту в усіх режимах та ситуаціях. При цьому ідентичність структури і ступінь конкретизації математичного апарату не мають значення. Тобто при імітаційному моделюванні важливо щоб модель поводила себе як реальний об’єкт, а при математичному – щоб опис максимально відповідав реальному об’єктові.

Використання імітаційного моделювання дозволяє значно розширити галузі наукових досліджень, завдяки наступним можливостям:

1) замість проводити експерименти в реальних умовах, їх можна проводити на моделі;

2) моделювати ситуації, які є теоретично можливими, але раніше не спостерігались на даних об’єктах;

3) більш широке використання в процесі досліджень інтуїції та знань експертів з можливістю їх перевірки;

4) можливість змінювати час експериментів в широких межах;

5) забезпечення стабільності умов експерименту;

6) отримання максимальної кількості альтернатив поведінки системи.

Зрозуміло, що наведений перелік переваг не обходиться без певного набору недоліків. По-перше, реальний об’єкт вже існує, а його модель необхідно створювати, використовуючи час, людські та машинні ресурси. По-друге, навіть у спеціалістів високого рівня досить високим є відсоток можливості хибної імітації, коли модель не продемонструє якусь з властивостей реального об’єкта, або навпаки – покаже властивість, якої насправді не існує. По-третє, далеко не кожен алгоритм, логічний або математичний опис можуть бути реалізовані, а потім змодельовані на ЕОМ через свою складність або невизначеність. І нарешті, якщо виявляється похибка, або вада моделі – її зміна, або виправлення віднімає часто-густо більше часу, аніж процес моделювання.

 

 


Лекція 9. Моделювання систем

 

Основою вивчення і моделювання процесів знаходиться експеримент – реальний або логічний. При реальному експерименті вивчаються властивості тої чи іншої системи в ході безпосереднього спостереження за нею. В логічному експерименті досліджують властивості математичної чи імітаційної моделі, яка ізоморфна об’єкту.

Будь-який експеримент виконується за схемою, представленою на рис. 1. До неї входять три обов’язкових елементи: дослідник, об’єкт дослідження - система або модель та зовнішнє середовище. До останнього відносяться будь-які об’єкти, явища та фактори, що мають той чи інший вплив на систему як цілеспрямований, так і випадковий.

Дослідник може пасивно спостерігати за впливом на систему зовнішнього середовища і реакціями системи, не проявляючи своєї наявності. Такий експеримент називається пасивним. Якщо ж дослідник починає корегувати зовнішній вплив, задаючи інтенсивність, порядок та величини вхідних сигналів, такий експеримент називається активний. Сьогодні пасивний експеримент поширений в соціальних та природничих науках, а також при дослідженні маловідомих і унікальних об’єктів, активний вплив на які може призвести до небажаних наслідків. В техніці та економіці більш поширений активний експеримент, оскільки системи та моделі, що досліджуються є відкритими активними системами, тобто потребують для свого вдалого функціонування певних зовнішніх впливів.

Функціонування системи завжди розглядається на певному, скінченому проміжку часу . На ньому в певному вигляді може бути сформульовано опис потоку зовнішнього впливу (як множина значень, часова функція, інтервальна дискретна функція тощо) . В ході проведення експерименту дослідників цікавить реакція системи на той або інший вхідний вплив . Найбільш простою моделлю функціонування системи може бути рівняння “ вхід-вихід ”, яке пов’язує певний набір значень вхідного і вихідного процесів.

(1)

Таке рівняння не враховує попереднього функціонування системи, а також можливість наявності внутрішніх факторів, які впливають на вихід системи.

Врахування таких факторів при моделюванні систем виконується за рахунок так званих змінних стану . Введення цих змінних дозволяє пояснити чому одна й та сама система може реагувати на однакові вхідні величини по-різному. Урахування змінних стану дозволяє вивести більш складну модель функціонування системи, ніж “вхід-вихід”. Ця модель побудована на операторі виходу та операторі стану.

(2)

(3)

Оператор виходу G пов’язує вихід системи з поточними значеннями часу, внутрішнього стану та входу системи. Оператор стану H пов’язує поточний стан системи з поточними ж значеннями часу та входу системи і попереднім значенням її стану. Простіше кажучи, оператор виходу є модифікацією моделі “вхід-вихід”, як враховує внутрішній стан системи, а оператор стану – дозволяє дізнатися яким буде наступний стан системи якщо вона знаходиться в поточному стані і на вході має місце вплив.

Оператори виходу та внутрішнього стану мають загальну властивість: вони не залежать від значення часу, тобто в будь-який момент можна спрогнозувати наступні значення виходу і внутрішнього стану системи, користуючись виключно поточними значеннями, а не історією поведінки системи. Оператори G та H можуть бути записані для певного об’єкта чи системи сумісно у вигляді так званої таблиці переходів-виходів. Приклад – завдання скінченого автомату в дискретній математиці.

Все викладене досі передбачає, що є одна вхідна змінна, один внутрішній стан та одна вихідні змінна. В реальності таких систем не існує. В загальному випадку вхідним впливом називають множину припустимих значень на усіх входах систем, а виходом – множину значень на виході. Якщо розмірність цих множин відома заздалегідь, зручно представляти вхід або вихід вектором такої розмірності, що складається з цілих, дійсних, або логічних компонентів. Кожен з елементів такого вектора називається відповідно вхідною чи вихідною координатою або окремим виміром.

Далеко не завжди області припустимих значень по окремих координатах в добутку дають область припустимих значень для всієї системи, оскільки для реальних фізичних систем можливі стани, які не можуть бути реалізовані в тій чи іншій комбінації вхідних координат. Вважають, що модель функціонування багатокоординатної (багатовимірної) системи задана, коли визначені припустимі діапазони вхідних та вихідних координат, часу, внутрішніх станів та задані багатовимірні оператори виходу та стану. Система вважається описаною лише в межах цих діапазонів.

(4)

Наприклад: робота і рух автомобіля розглядається при швидкості від 0 до 250 км на годину і нахилі поверхні не більше 20 градусів. Коли функціонування такої системи відбувається поза описаними умовами, воно не відповідає традиційній моделі, отже відбувається за іншими законами.






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных