Тема 4 Структура системного анализа

проводится путем построения дерева целей и дерева функций;
глубина декомпозиции

ограничивается обычно 5-6 уровнями;

подсистем:
последовательное соединение элементов,
параллельное соединение элементов,
соединение с помощью обратной

связи.

финансы, управление персоналом и т.п.);
компонентная – по виду элементов (технические,

организационные, экономические и т.п.);
структурная – по виду отношений между элементами (информационные, логические, иерархические, энергетические и т.п.)

сформулировать требования к создаваемой системе.
Он включает:
уточнение состава и

законов функционирования элементов, алгоритмов функционирования и взаимовлияний подсистем,
разделение управляемых и неуправляемых характеристик,
задание пространства состояний Z,
задание параметрического пространства Т, в котором задано поведение системы,
анализ целостности системы,
формулирование требований к создаваемой системе.

анализ предыстории,, имеющихся тенденций, построение прогнозов.
Анализ аналогов.
Анализ эффективности.

Он включает выбор шкалы измерения, формирование показателей эффективности, обоснование и формирование критериев эффективности, непосредственно оценивание и анализ полученных оценок.
Формирование требований к создаваемой системе, включая выбор критериев оценки и ограничений.

модели).
Синтез альтернативных структур системы.
Синтез параметров системы.
Оценивание вариантов

синтезированной системы (реализация модели, проведение эксперимента по оценке, обработка и анализ результатов оценивания, выбор наилучшего варианта).

полное, неполное, приближенное.
При полном моделировании модели идентичны объекту во времени

и пространстве.
Для неполного моделирования эта идентичность не сохраняется.
В основе приближенного моделирования лежит подобие, при котором некоторые стороны реального объекта не моделируются совсем.
Поэтому при моделировании абсолютное подобие не имеет смысла. Исследователи стремятся к тому, чтобы модель хорошо отображала только исследуемый аспект системы.

воздействий.
Стохастическое моделирование учитывает вероятностные процессы и события.
Статическое моделирование служит для

описания состояния объекта в фиксированный момент времени, а динамическое — для исследования объекта во времени.
При этом в модели используют аналоговые (непрерывные), дискретные переменные, или и те и другие.

заданном интервале времени либо отсутствуют условия для их физического создания.

Мысленное моделирование реальных систем реализуется в виде наглядного, символического и математического.
При наглядном моделировании на базе представлений человека о реальных объектах создаются модели, отображающие явления и процессы, протекающие в объекте. Примером таких моделей являются учебные плакаты, рисунки, схемы, диаграммы.

протекания процесса в реальном объекте, которая отражает уровень знаний исследователя

об объекте и базируется на причинно-следственных связях между входом и выходом изучаемого объекта. Этот вид моделирования используется, когда знаний об объекте недостаточно для построения формальных моделей.
Аналоговое моделирование основывается на применении аналогий различных уровней.
Макетирование применяется, когда протекающие в реальном объекте процессы не поддаются физическому моделированию, и может предшествовать проведению других видов моделирования.

который замещает реальный и выражает его основные свойства с помощью

определенной системы знаков и символов.
В основе языкового моделирования лежит некоторый тезаурус, который образуется из набора понятий исследуемой предметной области, причем этот набор должен быть фиксированным.
Между тезаурусом и обычным словарем имеются принципиальные различия. Тезаурус — словарь, который очищен от неоднозначности, т.е. в нем каждому слову может соответствовать лишь единственное понятие, а в обычном словаре одному слову может соответствовать несколько понятий.

объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью.
Вид математической модели

зависит как от природы реального объекта, так и от задач исследования объекта, от требуемой достоверности и точности решения задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект с некоторой степенью приближения.

моделируется только функциональный аспект системы.
При этом глобальные уравнения системы,

описывающие закон (алгоритм) ее функционирования, записываются в виде некоторых аналитических соотношений (алгебраических, интегрально-дифференциальных, конечноразностных и т.д.) или логических условий.

времени — поведение системы, причем имитируются элементарные явления, составляющие процесс,

с сохранением их логической структуры и последовательности протекания.
Имитационные модели позволяют достаточно просто учитывать такие факторы, как наличие дискретных и непрерывных элементов, нелинейные характеристики элементов системы, многочисленные случайные воздействия и другие, которые часто создают трудности при аналитических исследованиях.
В настоящее время имитационное моделирование — наиболее эффективный метод исследования систем, а часто и единственный практически доступный метод получения информации о поведении системы, особенно на этапе ее проектирования.

имитационного моделирования.
При построении комбинированных моделей производится предварительная декомпозиция процесса

функционирования объекта на составляющие подпроцессы, и для тех из них, где это возможно, используются аналитические модели, а для остальных подпроцессов строятся имитационные модели.

которых отсутствует непосредственное подобие физических процессов, происходящих в моделях, реальным

процессам.
В этом случае стремятся отобразить лишь некоторую функцию, рассматривают реальный объект как «черный ящик», имеющий ряд входов и выходов, и моделируют некоторые связи между выходами и входами.
Таким образом, в основе информационных (кибернетических) моделей лежит отражение некоторых информационных процессов управления, что позволяет оценить поведение реального объекта.

структуризации с лингвистическими;
структурный подход в направлении формализации построения и

исследования структур разного типа (иерархических, матричных, произвольных графов) на основе теоретико-множественных представлений.

категориях нормального человеческого языка, языка ситуаций.
Ситуация - совокупность характеристик объектов

и связей между ними, которые состоят из постоянных и причинно-следственных отношений (событий и процессов).
Способ реализации ситуационного моделирования – Ситуационный центр – совокупность интеллектуально организованных рабочих мест с автоматизированными операциями закачки и пополнения информации, процедурами построения моделей, анализа ситуации, прогона моделей, графического представления проигранных сценариев.

на реальном объекте целиком, либо на его части.
Реальное моделирование

может быть натурным или физическим
Реальное моделирование является наиболее адекватным видом моделирования, но его возможности ограничены.

с последующей обработкой результатов эксперимента.
Натурное моделирование подразделяется на научный

эксперимент, комплексные испытания и производственный эксперимент.

весьма разнообразных средств обработки информации, возможностью вмешательства человека в процесс

проведения эксперимента.
Одна из разновидностей эксперимента — комплексные испытания, в процессе которых вследствие повторения испытаний на объекте в целом выявляются общие сведения о характеристиках качества, надежности этих объектов. В этом случае моделирование осуществляется путем обработки и обобщения сведений о группе однородных явлений.

моделирования путем обобщения опыта, накопленного в ходе производственного процесса, т.е.

можно говорить о производственном эксперименте.
Здесь обрабатывают статистический материал по производственному процессу и получают его обобщенные характеристики.

в замене изучения некоторого объекта или явления экспериментальным исследованием его

модели, имеющей ту же физическую природу.
К физическому моделированию прибегают не только по экономическим соображениям, но и потому, что натурные испытания очень трудно или вообще невозможно осуществить, когда слишком велики (малы): размеры натурного объекта или значения других его характеристик (давления, температуры, скорости протекания процесса и т. п.).