Лекции по системному анализу Павленко а.И.

Содержание

• Лекции по системному анализу Павленко а.И.
• Часть I. Основы методологии системного анализа
• 1.1. Системный анализ
• 1.2. Системный анализ и другие междисциплинарные научные подходы
• 1.3. Виды системного анализа
• 1.4. Методология
• Определение системы
• 1.6. Элементы
• 1.7. Взаимосвязи и отношения
• 1.8. Окружающая среда
• 1.9. Свойства систем
• 1. Закономерности взаимодействия части и целого
• 2. Закономерности развития
• 3. Закономерности иерархической упорядоченности
• 4. Закономерности вариативного существования
• 1.10. Субъект и объект
• Система как объект исследования
• Роли субъекта в системном анализе
• 1.11. Классификация систем
• 2. Структуры и функции
• 2.1. Понятие структуры
• 2.2. Понятие иерархии
• 2.3. Функции
• 3.Проблемы и решения
• 3.1. Понятие проблемы
• Уяснение проблемы
• Структурирование проблемы
• 1. Уяснение проблемы
• 2. Структурирование проблемы
• 3. Определение целей
• 3.2. Понятие решение
• 4. Цель и критерии
• 4.1. О понятии цель
• 4.2. Определение целей
• 4.3. Критерии
• 4.4. Измерения и шкалы
• 5. Методология системного анализа
• 5.1. Системный анализ как процесс управления
• 5.2. Этап 1 - Уяснение проблемы
• Этап 2 – Структурирование проблемы
• 5.4. Этап 3 - Определение целей
• 5.5. Этап 4 - Разработка вариантов решения
• 5.6. Этап 5 - Анализ ограничений
• 5.7. Этап 6 - Анализ взаимовлияния целей, альтернатив и ресурсов
• 5.8. Этап 7 - Принятие решения
• 5.9. Этап 8 - Реализация решения
• Часть 2. Модели в системном анализе
• 6.1. О понятии модель
• 6. 2. Отношения
• Т.О., множество r-(X) – это множество всех элементов y м, с которыми фиксированный элемент X м находиться в отношении r.
• Рассмотрим четыре отношения специального вида:
• Операции над отношениями.
• В графе g( ) присутствуют только те дуги, которые отсутствуют в графе g(r).
• 6.3. Типы отношений
• Отношение толерантности
• Отношение порядка
• 6.4. Размытые (нечеткие) множества
• 6.5. Понятие нечеткого бинарного отношения
• 6.8. Трехместные и n-местные отношения
• Математические модели Системного анализа
• Взаимодействие со средой.
• При описании системы в виде конечного автомата: ,
• Часть III. 8. Методы экспертного оценивания альтернатив
• 8.1. Методы получения качественных оценок
• 1. Метод парных сравнении
• 2. Метод множественных сравнений (мс)
• 3. Ранжирование
• 4. Метод векторов предпочтений
• 5. Задача классификации
• 8. 2. Методы получения количественных оценок
• Лекция №16
• 9. Меры близости на отношениях
• Парадокс Эрроу.
• Лекция №17
• 2. Медиана Кемени
• VI.4 Показатели согласованности общественного мнения группы экспертов
• VI.4.1 Метод коэффициентов ассоциаций
• VI.4.2 Коэффициенты ранговой корреляции
• VI.4.3 Коэффициент конкордации (от англ. Согласованность)
• Эксперты дают одинаковые оценки разным альтернативам
• Многокритериальные задачи принятия решения Классификация многокритериальных задач
• Предпочтения лпр
• Наилучшие решения
• Если множество maxpB не является внешне устойчивым, то для утверждения о том, что выбор следует ограничить рамками этого множества, нет основания.
• У Слейтора все граничные точки включены в множество.
• Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
• 7.2.3. Принципы компромисса
• Лекция № 21 Концептуальные проблемы при решении многокритериальных задач
• Методы решения мкз
• Строится для каждой точки
• Лпр д. Задать уступку
• Лекция 22
• Спольз-е нечетких мн-в в мкз
• Методы прогнозирования