Методы моделирования сложных систем в организации

контрольная работа

Введение

Системный анализ в экономике исследует социально-экономические системы, главной особенностью которых является наличие «активных элементов» (персонала). Согласно теории систем: система не одинока в окружающем мире, она связана коммуникациями с внешней средой, представляющие собой сложные образования, включающие в себя «Надсистема», «Актуальную среду», а также «Подведомственную систему».

Рис.1

Надсистема представляет собой объекты и системы более высокого порядка, которые взаимодействуют с нашей системой.

Актуальная среда делится на:

1) Дружественную среду

2) Конкурентную среду

3) Безразличную среду (Такая среда интересует на лишь в той части, где она может перейти в дружественную или конкурентную)

Подведомственные системы включают в себя те объекты и системы, которые обеспечивают бесперебойное выполнение всех функций исследуемого объекта.

Таким образом, для того чтобы проанализировать систему, необходимо составить описание объекта исследования.

Классификация методом моделирования систем:

Постановление любой задачи заключается в том, чтобы перевести ее словесное, вербальное описанье в формальное. В случае относительно простых задач, такой переход осуществляется в сознании человека, который не всегда может объяснить как это он сделал. Если полученная формальная модель(математическая зависимость между величинами в виде формулы, уравнения, системы уравнений) опирается на фундаментальный закон или подтверждается экспериментально, то этим доказывается его адекватность отображаемой ситуации, и модель рекомендуется для решения задач подобного класса.

По мере усложнения задач получение модели и доказательство ее адекватности усложняется. Вначале эксперимент становится дорогим и опасным, а применительно к экономическим системам становиться практически не реализуемым, задача переносится в класс проблем по принятию решения. То есть перевод вербального описания в формальное , становиться важной составной частью процесса принятия решения. Причем эту составную часть не всегда можно выделить как отдельный этап, завершив который, можно обращаться с формальной моделью так же, как с обычным математическим описанием, строгим и абсолютно справедливым. Большинство реальных ситуаций проектирования сложных технических комплексов и управления экономикой необходимо отображать классом самоорганизующихся систем, модели которых должны постоянно корректироваться и развиваться. При этом возможно изменение не только модели, но и метода моделирования, что часто является средством развития представления ЛПР о моделируемой ситуации.

Иными словами, перевод вербального описания в формальное, осмысление, интерпретация модели и получаемых результатов становиться неотъемлемой частью практически каждого этапа моделирования сложной развивающейся системы. Часто, для того чтобы точнее охарактеризовать такой подход к моделированию процессов принятия решений, говорят о создании как бы «механизма» моделирования, «механизма» принятия решений.

Сразу возникает вопрос, как правильно формировать такие развивающиеся «Механизмы»? И как доказать адекватность моделей?

Для решения проблемы перевода вербального описания в формальное в различных областях деятельности стали развиваться специальный приемы и методы. Так, возникли методы типа «мозговой атаки», «сценариев», экспертных оценок, «дерева целей» и т.п.

В свою очередь, развитие математики шло по пути расширения средств постановки и решения трудно формализуемых задач. Наряду с детерминированными, аналитическими методами классической математики возникла теория вероятности и математическая статистика (как средство доказательства адекватности моделей на основе представительной выборки и понятия вероятности правомерности использования модели и результатов моделирования).

Таким образом, между неформальным, образным мышлением человека и формальными моделями классической математики сложился как бы «спектр» методов, которые помогают получать и уточнять вербальное описание проблемной ситуации, с одной стороны, и интерпретировать формальные модели, связывать их с реальной действительностью, с другой. Этот спектр условно представлен на рис. 1 ниже.

Рис. 2

Делись добром ;)