Модель типа «Черный ящик»

Реферат

ИНФОРМАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, АНАЛИЗ СИСТЕМ, КЛАССИФИКАЦИЯ СИСТЕМ, МОДЕЛИ, IDEF, IDEF3, IDEF1X

Курсовая работа: 29 страниц, 7 рисунков, 3 источника литературы.

Цель работы: Ознакомление с системообразующими свойствами систем, способами их классификации и мерами оценки сложности. Приобретение практических навыков по созданию комплекса взаимосвязанных моделей систем на основе методологии IDEF.

Задачи:

1. Описать, как в системе проявляются основные системообразующие свойства

2. Классифицировать систему по ряду признаков

3. Оценить сложность системы

4. Разработать комплекс взаимосвязанных IDEF моделей.

Содержание

Содержание. 3

Введение. 4

1. Теоретическая часть. 6

1.1 Закономерности систем.. 6

1.3 Оценка сложности. 10

1.4 Модели систем.. 11

1.4.1 Модель типа «Черный ящик». 11

1.4.2 Модель состава системы.. 12

1.4.3 Модель структуры системы.. 12

1.4.4 Структурная схема системы.. 13

1.5 Методологии IDEF.. 14

1.5.1 Методология IDEF0. 14

1.5.2 Методология IDEF1X.. 16

1.5.3 Методология IDEF3. 17

2. Практическая часть. 18

2.1 Закономерности системы.. 18

2.2 Классификация системы.. 20

2.3 Сложность системы.. 21

2.4 Информационная модель на основе технологии IDEF1X.. 22

2.5 Функциональная модель на основе технологии IDEF0. 23

2.6 Модель на основе технологии IDEF3. 26

Заключение. 28

Список использованных источников. 29

Введение

Человек – активная часть природы. Добиваясь своих целей, человек использует природу, воздействует на нее, преобразует ее и себя. Без преувеличения можно сказать, что самыми важными и наиболее интересными для человечества являются вопросы о возможностях человека в его отношениях с природой, о способах реализации этих возможностей, о факторах, способствующих и препятствующих расширению этих возможностей. Даже основной вопрос философии – о соотношении материи и сознания – принадлежит к этому кругу вопросов.

Наиболее очевидные и обязательные из признаков системности: - это структурированность системы, взаимосвязанность составляющих ее частей, подчиненность организации всей системы определенной цели. По отношению к человеческой деятельности эти признаки и в самом деле очевидны, поскольку встречаются в практическом опыте большинства людей. Всякое осознанное действие преследует определенную цель. В любом действии легко увидеть его составные части, более мелкие действия. При этом легко убедиться, что эти составные части должны выполняться не в произвольном порядке, а в определенной последовательности. Это и есть та самая подчиненная определенной цели взаимосвязанность составных частей, которая и является признаком системности.

Всякая деятельность тем успешнее, чем выше уровень ее системности; неудачи вызваны недостаточной системностью. Выделяют три уровня системности труда: механизация, автоматизация, кибернетизация. Возможности механизации ограничены участием человека. Автоматизировать можно только алгоритмизируемые процессы. Кибернетизация включает в технологический процесс интеллект – естественный или искусственный – в тех случаях, когда алгоритмизация решаемой задачи затруднительна или невозможна.

Основная идея разрешения проблем, связанных со сложными системами, состоит в том, чтобы в тех случаях, когда автоматизация (т.е. формальная алгоритмизация) невозможна, использовать человеческую

способность, которая именно в таких случаях проявляется и которая называется интеллектом: способность ориентироваться в незнакомых условиях и находить решение слабоформализованных задач. При этом человек выполняет именно те операции в общем алгоритме, которые не поддаются формализации (например, экспертная оценка или сравнение многомерных и неколичественных вариантов, принятие управленческих решений, взятие на себя ответственности). Именно на этом принципе строятся автоматизированные (в отличие от автоматических)системы управления, в которых формализованные операции выполняют автоматы и ЭВМ, а неформализованные операции – человек.

Вариант задания:

Приобретение телевизора (в том числе предусмотреть процесс выбора модели и места покупки)

Цель работы:

Ознакомление с системообразующими свойствами систем, способами их классификации и мерами оценки сложности. Приобретение практических навыков по созданию комплекса взаимосвязанных моделей систем на основе методологии IDEF.

Задачи:

1. Описать, как в системе проявляются основные системообразующие свойства

2. Классифицировать систему по ряду признаков

3. Оценить сложность системы

4. Разработать комплекс взаимосвязанных IDEF моделей.

Теоретическая часть

Закономерности систем

Целостность (интегративность, эмерджентность) проявляется в системе в виде возникновения новых качеств, не свойственных образующим ее компонентам, т.е свойства всей системы Q не являются простой суммой свойств ее элементов qi

Чем организованнее система, тем ее эмерджентность выше. Система находится всегда между крайними точками условной шкалы: абсолютная

целостность – абсолютная аддитивность.

Иерархичность (коммуникативность). Считается, что любая система представляет собой элемент некоторой надсистемы. Элементы исследуемой системы выступают как системы более низкого порядка. При этом существуют системы одного уровня с рассматриваемой. Предполагается, что целостность (эмерджентность) систем проявляется на каждом уровне их иерархии – возникают новые свойства.

Эквифинальность.Способность системы при любых начальных условиях переходить в некоторое финальное состояние (конечных состояний может быть несколько за время существования системы). Термин ввел австрийский биолог Людвиг фон Берталанфи (1901-1972 гг.). Эквифинальность объясняется опытом функционирования предшествующих во времени систем, испытывавших в своем развитии разные способы реагирования на воздействия окружающей среды.

Закон необходимого разнообразия.Его сформулировал английский психиатр Уильям Росс Эшби (1903-1972 гг.): управление может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие управляющей системы по крайней мере не меньше, чем разнообразие объекта управления :

Историчность.Время является непременной характеристикой системы, поэтому каждая система исторична – имеет свой жизненный цикл, стадии проектирования, рождения, становления, расцвета, упадка и смерти.

Робастность.Способность системы сохранять частичную работоспособность при отказе отдельных элементов или подсистем.

Гомеостаз.От греч. «homois» – подобный, одинаковый и «stasis» – неподвижный, состояние. Термин ввел американский физиолог Уолтер Брэдфорд Кеннон (1871-1945 гг.). Это равновесное состояние какой-либо системы, сохраняемое путем ее противодействия нарушающим это равновесие внешним и внутренним факторам.

ГомеокинезОт греч. «homois» – подобный, одинаковый и «kinetikos» – движение. Это состояние системы, при котором ее показатели, при отсутствии изменений внешней среды, колеблются около некоторого среднего положения, оставаясь в определенных рамках.

Закономерности формулировки целей. Зависимость формулировки цели от стадии познания объекта. В процессе развития представлений об объекте исследования цель может переформулироваться.

Зависимость формулировки цели от внутренних и внешних факторов.Теория управления техническими системами оперирует понятием

цели только по отношению к внешним факторам. В открытых системах при формулировке целей внутренние факторы являются такими же значимыми, как и внешние.

Возможность формулировки общей цели в виде структуры целей.Цель возникает вначале в виде некоторого размытого «образа». Четкое ее представление невозможно без детализации в виде некоторого набора взаимосвязанных подцелей. Достижение целей вышележащего уровня не может быть полностью обеспечено достижением подцелей.

Классификация систем

По типу элементов:

· система типа «объект»

· система типа «процесс»

По характеру функционирования:

· детерминированные

· стохастические

По отношению к окружающей среде:

· открытые

· закрытые

По происхождению:

· искусственные

· естественные

· абстрактные

· смешанные

По типу описания закона функционирования:

· типа «Черный ящик»

· типа «Серый ящик»

· типа «Белый ящик»

По способу управления:

· управляемые извне

· управляемые изнутри

· комбинированное управление

По вкладу человека-оператора:

· механические

· автоматические

· автоматизированные

По доминированию:

· централизованные

· децентрализованные

По степени организованности:

· хорошо организованные

· диффузные

По разнообразию:

· гомогенные

· гетерогенные

По критериям рассмотрения:

· мягкие (качественные критерии)

· жесткие (количественные критерии)

По размеру:

· малые

· большие

По поведению:

· простые

· сложные

Оценка сложности

Теоретико-множественнаяконцепция отождествляет сложность системы с числом ее элементов.

Топологическаясложность определяется исходя из структуры и связей системы. При линейном - сложность структуры будет оцениваться длинной структуры от входа до выхода.

Алгоритмическая сложность оценивается на основе длины алгоритма функционирования системы, причем она пропорциональна самому «худшему» тестовому набору данных.

Вычислительная сложность определяется программным кодом системы:

L = L1 + L2 + L3 + L4,

где:

· L1 – общее число операторов (строчек)

· L2 – число исполняемых операторов

· L3 – показатель сложности (вложенности) циклов

· L4 – показатель сложности условных операторов (определяется на основе числа условных операторов и их вложенности)

Теоретико-информационная сложность связывает сложность системы с энтропией (мерой неопределенности).

,

где N – число состояний системы.

Модели систем

Любую систему можно с той или иной степенью достоверности смоделировать при помощи 4 типов моделей.

Модель типа «Черный ящик»

Система, которую представляют как «черный ящик», рассматривается как имеющая некий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы, при этом происходящие в ходе работы системы процессы наблюдателю неизвестны. Предполагается, что состояние выходов функционально зависит от состояния входов.

Каноническое представление чёрного ящика — это полное описание его функций. Два черных ящика с одинаковыми каноническими представлениями считаются эквивалентными.

Изучение системы по методу чёрного ящика сводится к наблюдениям за ней и проведению экспериментов по изменению входных данных, при этом в ходе наблюдения над реакциями системы на внешние воздействия достигается определённый уровень знаний об исследуемом объекте, позволяющий осуществлять прогнозирование поведения «чёрного ящика» при любых заданных условиях.

Рис. 1 Модель типа «Черный ящик»