Эмерджентность
Если внешняя целостность отображается моделью “черного ящика”, то внутренняя целостность связана со структурой системы.
Наиболее яркое проявление внутренней целостности системы состоит в том, что свойства системы не являются только суммой свойств её составных частей. Система есть нечто большое, система в целом обладает такими свойствами, которых нет ни у одной из её частей, взятых в отдельности. Сделаем акцент на то, что при объединении частей в целое возникает нечто качественно новое, такое , что не было и не могло быть без этого объединения.
Emerdgence – внезапное появление. Какие бы удивительные свойства ни возникали при объединении элементов в систему, ничего мистического нет. Новые свойства возникают благодаря конкретным связям между конкретными элементами.
Классификация систем (Крылов Ал.)
(файл с сообщением не сдал)
Семинар 29.03.02
ХАРАКТЕРИСТИКА ОСНОВНЫХ ТИПОВ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Геоинформационные системы (Мозголин К.)
(файл с сообщением не сдал)
Семинар 02.04.02
КАЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА
Метод экспертных оценок(Баранов А.)
Методы и применение.
Роль и место экспертных оценок в прикладных исследованиях.
Одной из важнейших черт различных объектов является их неопределенность. Эта неопределенность оъясняется еще сравнительно слабой изученностью анализируемых процессов и явлений; отсутствием однозначного критерия качества функционирования объектов и систем. недостатком информации о состоянии вопроса как априорной , так и оперативной; наличием существенных ошибок измерения контролируемых показателей; отсутствие достаточно адекватных реальности математических моделей; существенной трудностью предсказания состояния объекта управления с приемлемой точностью даже на малый промежуток времени; наличием существенной нестационарности характеристик объектов, имеющих трудно предсказуемую структуру, и.т.д. Всё это свидетельствует о сложности технико-экономических проблемы требует использования для их решения системного подхода, основаного на разумном сочетании современных математических методов, богатого опыта специалистов-практиков и научных работников.
Как, в какой степени и на каком этапе исследования следует использовать метод экспертных оценок, в основном зависит от конкретной проблемы и условий, в которых она решается. Ниже будут рассмотрены некоторые общие соображения по этому вопросу, поскольку в настоящее время еще встречаются исследователи, считающие использование экспертных оценок ненаучным подходом. Столь резкие выводы обусловлены скорее всего, с одной стороны, предвзятым отношением к высказываниям экспертов и переоценкой своего личного опыта и , с другой - чрезмерным увлечением чисто математическими приемами решения задачи. Такие специалисты обычно понимают под методом экспертных оценок неподготовленный опрос группы разнородных экспертов с последующим усреднением полученной от них информации.
Экспертные оценки следует трактовать шире , чем просто сбор и усреднение произвольно собранных точек зрения , что действительно является некорректным. Помимо того, необходимо иметь в виду что последнее слово всегда остаётся за исследователем, который принимает окончательное решение об использовании результатов экспертизы. Последнюю следует рассматривать как средство получения дополнительной информации, позволяющий уменьшить не определённость, имеющая место при решении задачи.
Любой исследователь, даже полностью отрицающий применимость экспертных оценок , в реальной жизни сталкивается с их использованием. Так, решая конкретную прикладную задачу, он непременно пользуется различного рода консультациями, извлекает пользу из личных бесед. При этом он либо останавливается на одном из предложенных решений . либо синтезирует новое, анализируя полученную субъективную информацию.
Основное возражение против метода экспертных оценок заключается в том, что ряд исследователей считают недопустимым совместное рассмотрение мнений экспертов , высказывающих различные точки зрения. однако привычными для всех являются ошибки измерения в физическом эксперименте, устранение которых достигается дублированием и многократным повторением опыта. Эксперты же при опросе выполняют. по сути дела, функции датчиков и измерительных приборов. Если диапазон ответов включает истинный ответ, а это, как отмечают многие авторы, на практике обычно имеет место, то совокупность разрозненных мнений корректно может быть синтезирована в некоторое обобщенное мнение , близкое к реальности. Полное единодушие экспертов с первых шагов экспертизы свидетельствует лишь о тривиальности проблемы.
Таким образом ясно, что выбор методов и приёмов обработки экспертных заключений должен зависеть. кроме всего прочего , и от степени согласованности ответов. Многие из методов экспертных оценок учитывают эту ситуацию. С другой стороны , если взгляды экспертов существенно расходятся, могут быть применены специальные многошаговые опросы, преследующие цель уменьшить разброс мнений, либо выяснить их причину. Однако следует помнить , что даже полное единодушие экспертов не является критерием достоверности ответа, т.к из-за неправильно организованной экспертизы оно может быть результатом конформизма, либо следствием нерепрезинтативности выбранной группы экспертов.
В большинстве прикладных исследований метод экспертных оценок применяется для выделения существенных факторов и их ранжирования. При этом чаще всего применяют методы опроса, основанные на прямом ранжировании, а полученные субъективные методы обрабатывают методами ранговой корреляции. Однако область применения метода намного шире. не претендуя на полноту, можно указать следующие технико-экономические задачи, в которых его использование дает определенную практическую пользу:
Выбор целей исследования.
Выбор и построение критериев в задачах векторной оптимизации.
Принятие решений при управлении производством и выбор наилучшего варианта решения любой другой достаточно сложной проблемы в условиях неопределенности.
Задачи идентификации (математическое описание).
Построение эвристических механизмов управления.
Эргонометрические исследования.
Оценка качества продукции и пр.
Экспертные оценки не следует рассматривать как некий нулевой цикл исследования, ему должен предшествовать детальный априорный1 анализ существа вопроса. Систематизация этих априорных сведений позволяет целенаправленно и планомерно организовать экспертизу, ориентированную на извлечение массовой информации. Экспертизу чаще всего следует рассматривать как последний, наиболее формальный шаг априорного анализа. При этом получают приближённую информацию по данной задаче на языке ее окончательного решения, которая может использоваться в дальнейшем в виде ограничений, отправных точек процесса оптимизации и т.д. Однако в некоторых случаях результаты могут быть использованы и как самостоятельные решения. особенно если отсутствует какая-либо другая информация.
До сих пор обсуждались вопросы формализации субъективного мнения с самостоятельным использованием экспертных оценок. Однако иногда встречаются такие случаи ,
когда некоторые вопросы могут быть решены формальными методами и лишь на отдельных этапах требуется экспертная информация. Наилучшего сочетания обоих подходов можно добиться, используя так называемые диалоговые, имитационные системы. Хотя это ещё сравнительно новое направление в научных исследованиях, в настоящее время уже имеется определенный опыт разработки и практического применения диалоговых человека-машинных алгоритмов решения различных задач описания, оптимизации и т.д.
- Интегративность
- Коммуникативность
- Иерархичность
- Эквифинальность
- Историчность
- Ингерентность
- Эмерджентность
- Метод экспертных оценок (Повжик р.)
- Организация экспертного оценивания
- Подбор экспертов
- Опрос экспертов
- Метод мозговой атаки (Пузырева н.)
- Количественные методы системного анализа Аналитические методы представления систем (Кучеров а.)
- §1. Основная терминология.
- § 2. Теории, возникшие на базе аналитических представлений.
- § 3. Применение аналитических методов.
- Энтропия- это мера неопределённости информации, она характеризует способность одной системы (источника) отдавать информацию и способность другой системы (приёмника) принимать её.
- Математическая статистика.
- Теория статистических испытаний
- Теория выдвижения и проверки гипотез.
- Применение статистических отображений.
- Теоретико-множественные представления.
- §1. Основная терминология.
- §2. Применение теоретико-множественных представлений.
- При применении сетевых моделей пользуются определенной терминологией: вершина, ребро, путь. Эти понятия пояснены с помощью рис.10.
- Блок схемы
- Виды ис в управлении (Повжик р.)