Теорія систем та системний аналіз

Розглядаються та вивчаються: основні властивості та закономірності складних систем різної фізичної природи як об’єкта дослідження та проектування; задачі та методи системного аналізу та оптимізації цих систем, в тому числі – якісні та кількісні методи; розкриття та врахування невизначеностей цілей, конфліктів та ситуацій, що ускладнюють аналіз, проектування та функціонування складних систем в реальних умовах впливу навколишнього середовища; застосування системного підходу та методів системного аналізу до розробки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.

Метою дисципліни є вивчення студентами теоретичних та методологічних основ розробки та дослідження складних комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем, принципів застосування системного підходу, якісних і кількісних методів системного аналізу, методів пошуку оптимальних рішень при побудові комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.

Вміти знаходити обґрунтовані рішення при складанні структурної, функціональної та принципової схем засобів інформаційно-вимірювальної техніки. Вміти оптимізувати алгоритми функціонування, структуру та параметри складних засобів вимірювальної техніки. Знати методологічні та математичні основи комп’ютерного проектування та моделювання інформаційно-вимірювальних систем. Вміти впроваджувати системи інтелектуального аналізу даних та прийняття рішень, системи штучного інтелекту.

1. Складна система як об’єкт дослідження та проектування. Основні визначення. Структура та функціонування складних систем. Елементи, зв’язки та підсистеми. Мета функціонування складної системи. Взаємодія з навколишнім середовищем. Класифікація, властивості та закономірності складних систем.
2. Системний підхід як методична основа дослідження складних систем. Застосування системного підходу (розробка нової складної системи, дослідження існуючої складної системи, керування роботою складної системи). Етапи розробки нової складної системи з використанням системного підходу (планування, проектування складної системи, її елементів та підсистем, технічна підготовка виробництва, розгортання складної системи на об’єкті).
3. Задачі системного аналізу складних систем. 1 рівень задач – випробування та спостереження. 2 рівень задач – інтерпретація результатів спостережень. 3 рівень задач – створення інформаційного забезпечення системного аналізу та прийняття рішень. 4 рівень задач – прийняття рішень щодо складної системи: проектування, дослідження та удосконалення, управління.
4. Дослідження існуючої складної системи. Якісні методи оцінки ефективності системи. Оцінка ефективності роботи, визначення основних характеристик, пропозиції по удосконаленню. Метод колективної генерація ідей (мозкового штурму). Метод сценаріїв. Метод експертних оцінок індивідуальний та формування колективної оцінки. Метод «Дельфі». Метод дерева цілей. Морфологічні методи.
5. Кількісні методи оцінки ефективності системи. Визначення та дослідження цільової функції складної системи. Оптимізація цільової функції системи методом прямого перебору та модифікованого прямого перебору, методом градієнту, методом покоординатного спуску.
6. Види невизначеностей у задачах системного аналізу. Невизначеність цілей. Ситуаційна невизначеність. Невизначеність конфліктів. Системна невизначеність при функціонуванні складної системи. Концептуальна невизначеність та створення формалізованого опису складної системи.
7. Розкриття невизначеності цілей у задачах системного аналізу. Застосування принципу Парето. Лінійна згортка векторного критерію оптимальності.  Заміна частини критеріїв обмеження та перехід до однокритеріальної задачі оптимізації. Послідовне розкриття невизначеності цілей. Зведення задачі багатокритеріальної оптимізації до системи рівнянь. Приклад багатокритеріальної оптимізації комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.
8. Розкриття ситуаційної невизначеності у задачах системного аналізу. Методи розкриття ситуаційної невизначеності. Врахування непередбаченого впливу неконтрольваних факторів різного походження. Класичні критерії прийняття рішень. Мінімаксний (максімінний) критерій Вальда. Критерій Байеса-Лапласа. Критерий Сэвіджа. Похідні критерії для розкриття ситуаційної невизначеності. Критерій Гурвіця. Критерій Ходжа-Лемана. Критерій Гермейера. BL (MM) – критерій. Приклад застосування похідних критеріїв для розробки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.
9. Задачі і методи системного аналізу багатофакторних ризиків. Системна невизначеність при функціонуванні складної системи. Критерій очікуваного значення. Критерій “очікуване значення-дисперсія”. Критерій граничного рівня. Критерій найбільш вірогідного результату. Приклад застосування системного аналізу багатофакторних ризиків для розробки комп’ютеризованих інформаційно-вимірювальних систем.

10. Розкриття невизначеностей в умовах протидії коаліцій. Теорія ігор. Невизначеність конфліктів. Класифікація ігор. Матричні ігри. Вирішення матричних ігор в чистих стратегіях. Змішане розширення матричної гри. Теорема фон Неймана. Скорочення розмірності платіжної матриці. Властивості оптимальних стратегій матричних ігор. Принцип гарантованого результату.

Гр. МТ-3: лабораторні та практичні заняття – 72 бали, модульний контроль – 20 балів, лекційні заняття – 8 балів.

Гр. МТК-3: лабораторні заняття – 64 бали, модульний контроль – 20 балів, лекційні заняття – 16 балів.