Информационный подход к анализу систем реферат

Обновлено: 03.07.2024

Процедура анализа данных с помощью информационных технологий, выбор адекватного информационному пространству объекта компьютерной технологии, метода анализа информации. Проект как совокупность взаимосвязанных процессов, определяющих систему управления.

Рубрика	Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид	реферат
Язык	русский
Дата добавления	17.09.2009
Размер файла	67,7 K

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Системный подход к информационным технологиям

Введение

Описание процесса генерации сценариев проектов

В настоящее время наиболее приемлемыми имитационными моделями для генерации сценариев, описывающих процессы целевых разработок, являются модели, основанные на графах, в частности сетевых моделях.

Развитие сценарного прогнозирования привело к разработке двух взаимосвязанных между собой методов: прогнозного графа и "дерева целей". (рис 1) [4,6]. При исследовании сложных физических систем ни один из имеющихся методов изолировано, вне связи с другими, не могут дать исчерпывающих результатов. [7] Потому процесс генерации сценариев проектов требует комплексного применения методов генерации информации при проведении экспертизы проектов. Как видно на рисунке 1, генерация сценария проекта происходит на заключительном этапе экспертизы проекта.

Рисунок 1. Компонентно-структурное представление системы методов генерации сценария проекта

Применение метода дерева целей позволяет последовательно разбить задачи на подзадачи и создать систему взвешенных по экспертным оценкам связей, которая будет четко отображать общую структуру проекта.

"Дерево целей" и метод прогнозного графа являются методами прогнозирования сложных систем или процессов, в которых возможно выделение многих структурных или иерархических уровней.

Дерево целей строится сверху вниз, исходя из главной цели, и на основе последовательного выделения все менее значительных уровней и событий в проектах. При этом ветви, исходящие из одной вершины должны быть взаимоисключающими, что придает им свойства альтернативности.

В ходе изучения литературы 3 была проведена классификация сценариев проектов.

Рисунок 2. Классификация сценариев

Содержанием начального процесса создания нового изделия являются прикладные научные исследования, самая существенная особенность которых - наличие большого числа альтернативных сценариев достижения выдвигаемых целей. При этом варианты макроструктуры технической системы характеризуются различным составом и количеством компонентов, которые в свою очередь могут иметь оригинальную структуру, что определяет в совокупности комбинаторное число вариантов исполнения изделия. Это обстоятельство обусловливает адекватность моделирования этапов создания новой продукции с помощью альтернативных стохастических графов. При этом следует иметь ввиду, что модели, основанные на альтернативных графах, могут применяться не только для анализа начальных стадий процессов разработки продукции, но и для любых других, в которых необходимо осуществить анализ комплекса альтернативных ситуаций.

Необходимо отметить, что преобразование дерева целей (дерева проблем или иной конструкции, отображающей общую структуру научно-технической разработки) в альтернативный граф не является алгоритмической проблемой, а выполняется на экспертном уровне.

Тем не менее, на основе анализа и последующего определения основных типов вершин дерева целей, может быть создан инструмент, помогающий экспертам в автоматизированном режиме строить альтернативные графы, отображающие различные сценарии. В работе [] для отображения альтернативных ситуаций предлагается рассматривать восемь типов вершин графов, причем альтернативы описываются вероятностями их реализации как независимыми, так и с учетом предшествующих решений. Иными словами, вероятности выхода альтернативного события в данной модели могут зависеть от предыдущего шага разработки, т.е. свершения дуг на входе события. В целом же модель разработки альтернативных графов организуется как некоторая суперпозиция связанных между собой вершин различных типов.

Простейшими в данной модели являются вершины, эквивалентные вершинам детерминированных графов, на входе и выходе которых реализуются логические условия

( - логическая операция "И"). Для отображения различного рода альтернатив на входах и выходах вершин могут быть использованы логические условия

логическая операция исключающая "ИЛИ"). Причем любой тип входа может быть скомбинирован с любым типом выхода. Опыт построения рассматриваемых моделей показал, что для отображения альтернативных ситуаций в реальном процессе среди всех типов вершин, которые образуются различными комбинациями входов и выходов, достаточно выбрать шесть следующих типов

Запись типов вершин в приведенном виде рассматривается таким образом. Для произвольной вершины е графа имеются логические условия на входе и выходе. Например тип означает, что на входе е имеет место условие "И", т.е. вершина е считается свершенной после окончания всех работ, непосредственно предшествующих ей; условие на выходе вершины е означает что будет реализовываться одна и только одна работа из всех работ, исходящих из нее.

При реализации разработки сценария могут встречаться ситуации, когда дальнейшее осуществление процесса, т.е. выполнение исходящих из событий дуг-работ существенно зависит от реализации дуг на входе событий. Для отображения таких ситуаций, могут быть введены дополнительно два типа вершин, которые условно обозначаются как

где - множество событий, из которых исходят работы, входящие в вершину; е; обозначает тип вершины, реализация которой на выходе зависит от реализации дуги i на входе события е с данным логическим условием; - множество событий (вершин), которые выходят из вершины е.

Перечисленные типы вершин исчерпывают различные ситуации, возникающие на начальных стадиях процесса разраотки новой продукции, допускающие альтернативы, но модель позволяет использовать не только указанные типы вершин, но и любую комбинацию из входов и выходов, приведенных в таблицах 1 и 2.

Основные понятия информационного подхода — чувственная информация (информация восприятия), логическая и прагматическая информация, информационная сложность; Параметры, характеризующие кинематику и динамику информационных процессов, — объем понятия об отображаемом объекте. Интерпретировать понятия информационного подхода применительно к объектам различного вида и назначения; Навыками применения… Читать ещё >

Информационный подход к анализу систем ( реферат , курсовая , диплом , контрольная )

Специфика системного анализа, как отмечалось в гл. 1, состоит в том, что он, с одной стороны, должен основываться на методах качественного анализа (опираться на научное мировоззрение), а с другой стороны, использовать методы формализованного представления систем. При этом по сравнению с другими видами качественного анализа (например, философским) системный анализ отличается стремлением к формализации или хотя бы символизации логических процедур исследования систем. Применение для этого традиционных формальных логик бесперспективно, поскольку они в силу метафизичности и наличия закона исключенного третьего не рассчитаны на анализ противоречивых элементов и развивающихся систем. Отразить взаимоотношения элементов во всем их многообразии способна только диалектическая логика, которая, чтобы стать средством системного анализа, нуждается в символизации.

С учетом сказанного в 1974 г. [33] был предложен подход, базирующийся на диалектическом обобщении законов функционирования и развития систем различной физической природы. Подход первоначально был ориентирован на отображение и анализ пространственно-распределенных систем, опирался на аппарат математической теории поля и был назван теорией информационного поля [33]. В дальнейшем на основе этой теории был получен вариант информационного описания объектов с сосредоточенными параметрами (т.е. с выделением дискретных элементов [34, 35]), что часто более удобно для исследования реальных объектов и процессов.

После изучения данной главы студент должен:

знать

— основные понятия информационного подхода — чувственная информация (информация восприятия), логическая и прагматическая информация, информационная сложность;
— детерминированные и вероятностные информационные меры;
— параметры, характеризующие кинематику и динамику информационных процессов, — объем понятия об отображаемом объекте

в формируемой модели, время восприятия, ригидность, сопротивляемость восприятию нового;

— принципы применения информационного подхода для макроэкономического моделирования;

— интерпретировать понятия информационного подхода применительно к объектам различного вида и назначения;

— навыками применения информационного подхода для сравнительного анализа иерархических структур.

Системный анализ немыслим без информации. Процесс системного анализа и принятия решений представляют собой информационное взаимодействие участников (отправителей и получателей информации); включают сбор сведений об объекте и анализ полученной информации. Информация является одним из самых важных атрибутов управления.

1) снятая неопределенность (К. Шеннон);

2) обозначение используемого разнообразия (Н. Винер);

3) передача разнообразия, снятая неразличимость (У.Р. Эшби);

4) мера неоднородности распределения материи и энергии в пространстве и во времени, показатель изменений, которые сопровождают все протекающие в мире процессы (В.М. Глушков);

5) содержание сигналов, поступающих в кибернетическую систему из окружающей среды, которая может быть использована для целей управления (Л.П. Крайзмер);

6) закодированный эквивалент события (Е.З. Майминас);

7) данные, организованные в систему, уменьшающие степень неопределенности при разработке и принятии управленческого решения (А.Г. Венделин);

8) вероятность выбора (А.М. Яглом);

9) оригинальность, мера сложности (Х. Моль);

10) результат отражения одного объекта в другом, используемый, в конечном счете, для формирования управляющих воздействий (Философский словарь);

11) связь или отношение между системами, в результате которой повышается негэнтропия системы-приемника (Э.Х. Лийв).

Рис. 3.2. Схема движения информации в системе.

1) в системе происходит одно из возможных событий, которое фиксируется наблюдателем;

2) наблюдатель формулирует сведения о происшедшем событии, определяет язык, т. е. осуществляет отображение события в понятие;

3) в соответствии с правилами понятие кодируется, т. е. заменяется определенным знаком;

6) получатель информации оценивает и отбирает необходимые сведения для использования.

· проблема точности выражения содержания символами – проблема смысла;

Меры информации

Информацию можно измерить. Три аспекта рассмотрения информации – синтаксический, семантический, прагматический, – предопределяют три направления количественных исследований информации.

Неопределенностьвсегда имеет место при выборе одного элемента из некоторой совокупности элементов. Степень неопределенностивыбора характеризуется отношением числа выбранных элементов к общему числу элементов множества. Вероятность можно описать как частоту появления именно данного исхода в длинной серии однотипных испытаний. Понятия возможности, случайности, вероятности находятся в определенном отношении с понятием неопределенности. Если множество состоит из одного элемента, то степень неопределенности равна нулю. Вероятность выбора в этом случае равна 1.

где А – испытание, имеющее m возможных исходов.

Тем самым, информация – это то, что снимает неопределенность.

В общем виде формула степени неопределенности (количество информации в битах) имеет следующий вид:

где — вероятность появления некоторого события .

Понятие энтропииввел немецкий физик-теоретик Р. Клаузиус в 1865 г. Энтропия обозначает меру деградации какой-либо системы. Австрийский физик Л. Больцман в 1872 г. связал энтропию с вероятностью состояния. Изменения энергии в изолированной системе описываются вторым законом термодинамики,который был сформулирован следующим образом: теплота не может сама собою перейти от более холодного тела к более теплому. Суть этого закона состоит в том, что способность изолированных систем совершать работу уменьшается, так как происходит рассеивание энергии. Формула энтропии определяет степень беспорядка, хаотичности молекул газа в сосуде. Естественным поведением любой системы является увеличение энтропии.

Чтобы система не деградировала, необходимо внести в нее дополнительную информацию (негэнтропию). Негэнтропия – это некоторое, изначально локальное состояние нарушения устойчивости, процесса возрастания энтропии в определенным образом структурированной материи (информационные структуры), приводящее к лавинообразному процессу уменьшения энтропии.Отсюда энтропия системы есть мера дезорганизации, а информация есть мера организованности.Всякий раз, когда в результате наблюдения система получает какую-либо информацию, энтропия этой системы уменьшается.

В приведенной выше формуле абсолютной негэнтропии Шеннона информация рассматривается как снятая, устраняемая неопределенность. Появление информации устраняет, уменьшает любую неопределенность. Однако информацию можно рассматривать не только как снятую неопределенность, а несколько шире. Например, в биологии информация – это, прежде всего совокупность реальных сигналов, отображающих качественное или количественное различие между какими-либо явлениями, предметами, процессами, структурами, свойствами. При таком подходе считают, что понятие информации неотделимо от понятия разнообразия. Природа информации заключается в разнообразии, а количество информации выражает количество разнообразия. Любой процесс, объект, явление при разных обстоятельствах может содержать различное количество информации. Это зависит от разнообразия, которое наблюдается в системе.

Множество, у которого все элементы различны, имеет максимальное количество разнообразия. Чем больше в системе разнообразия, тем больше неопределенность в поведении такой системы. Уменьшение разнообразия уменьшает неопределенность системы. Вероятность выбрать наугад данный элемент из множества с максимальным разнообразием равна единице, деленной на количество всех элементов множества (1/N). Количество информации в этом случае имеет максимальное значение.

Множество, у которого все элементы одинаковы, содержит минимальное количество разнообразия – всего один элемент. Количество информации в такой совокупности равно нулю. В множестве информация появляется только тогда, когда один элемент отличается от другого. Между минимальным и максимальным количеством разнообразия в множестве существует ряд промежуточных состояний, которые появляются в результате ограничения разнообразия. Понятие ограничения разнообразия является очень важным. Оно представляет собой отношение между двумя множествами. Это отношение возникает, когда разнообразие, существующее при одних условиях, меньше, чем разнообразие, существующее при других условиях.

I = log m – log n,

Пример[3]: следствие располагает данными о 9 подозреваемых, среди которых 3 женщины и 6 мужчин. Проведение экспертизы позволило заключить, что подозреваемый – мужчина. Количество информации, доставленной экспертизой:

I = log 9 – log 6 = 0,59.

где – количество информации, содержащейся в b_j относительно а_i_;

– вероятность наступления события а_i_;

Рис. 3.3. График изменения количества семантической информации

I – количество семантической информации;

Q – тезаурус получателя;

Меры прагматической информации. Ценность (полезность) информации разумно оценивать по тому эффекту, который она оказывает на результат системы. Известны несколько способов определения ценности информации. Все они основаны на представлении о цели, достижению которой способствует информация. Чем в большей мере информация помогает достижению цели, тем более ценной она считается.

1. Если цель наверняка достижима, и притом, несколькими путями, то возможно определение ценности информации по уменьшению материальных или временных затрат благодаря использованию информации. Например, сочетание хороших предметного и алфавитного каталогов библиотеки сокращают время на составление списка литературы по интересующему нас вопросу. Этот метод предложен, в частности Стратоновичем Р.Л.

2. Если достижение цели не обязательно, но вероятно, то возможно использование критерия ценности информации Iц, предложенного А.А. Харкевичем и М.М. Бонгардом, который определяется как изменение вероятности достижения цели, реализации какой-либо задачи при получении дополнительной информации:

Здесь р₀ - начальная (до получения данной информации) вероятность достижения цели, р₁ - вероятность достижения цели после получения данной информации. Физический смысл логарифмической единицы ценности информации состоит в том, что информация ценностью в р единиц позволяет повысить качество решения задачи в log p раз. При этом существуют, как минимум, три возможности.

А) Если полученная информация не изменяет вероятности достижения цели: р_{1 =} р_0, , то I ц = 0. Это означает, что ценность полученной информации равна нулю. Такая информация называется информационным шумом.

Б) Если полученная информация может изменять ситуацию в худшую сторону, т. е. уменьшать вероятность достижения цели, то Iц 0. Такая информация называется полезной (ценной) информацией.

3. Предлагаются и детерминированные методы, в частности, такие, в соответствии с которыми ценность информации от проведения исследований определяется как разность между оценкой затрат, связанных с ошибкой в результате отсутствия исследования (дополнительной информации), и затратами, связанными с ошибкой при использовании исследований. Данный метод исходит из допущения, что ЛПР (лица, принимающие решения) могут дать достаточно точную оценку затрат, связанных с неверным решением.

Механическое удерживание земляных масс: Механическое удерживание земляных масс на склоне обеспечивают контрфорсными сооружениями различных конструкций.