Слайд 2СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД
предполагает последовательный переход от общего к частному;
в основе рассмотрения лежит цель;

исследуемый объект выделяется из окружающей среды.
Слайд 3ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ СИСТЕМ
При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы

S и связи между ними. Совокупность элементов и связей между ними позволяет судить о структуре системы. Наиболее общее описание структуры — это топологическое описание, позволяющее определить в самых общих понятиях составные части системы и хорошо формализуемое на базе теории графов.
Слайд 4ПОДХОДЫ К ИССЛЕДОВАНИЮ СИСТЕМ
функциональный подход, при котором рассматриваются отдельные функции, т. е.

алгоритмы поведения системы;
под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели.
Поскольку функция отображает свойство, а свойство отображает взаимодействие системы S с внешней средой Е, то свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов Si(J) и подсистем Si системы, либо системы S в целом.
Слайд 5При наличии некоторого эталона сравнения можно ввести количественные и качественные характеристики систем.

Для количественной характеристики вводятся числа, выражающие отношения между данной характеристикой и эталоном.
Качественные характеристики системы находятся, например, с помощью метода экспертных оценок
Слайд 6КЛАССИЧЕСКИЙ ПОДХОД
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД
Например: планирование изучения разных учебных предметов в курсе средней школы;
Компоновка

содержимого космического аппарата и т.п.
Слайд 7М – модель
Ц – цель
Д- исходные данные
К – компонент
Т - требования
П –

подсистемы
Э - элементы
В – выбор
КВ – критерии выбора
Слайд 8ОСНОВНЫЕ ПРОБЛЕМЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СИСТЕМ:
Определение качества функционирования большой системы;
выбор оптимальной структуры;
выбор

оптимальных алгоритмов поведения;
построение системы S в соответствии с поставленной перед нею целью
Слайд 9ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М.
В

этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.
Слайд 10ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных

элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними.
По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд
входов и выходов и т. д., т. е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.
Слайд 11ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является

одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.
Слайд 12ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности

достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации.
Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы.
Слайд 13ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной

цели.
В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению — непрерывные и дискретные и т. д.
Поведенческая страта рассмотрения системы S позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов.
Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.
Слайд 14ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы.
Благодаря адаптивности удается

приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды.
Применительно в модели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным.
Поскольку модель М — сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее существованием, т. е. вопросы живучести, надежности и т. д.при различных возмущающих воздействиях.
Слайд 15ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
7. Организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от

сложности модели и степени совершенства средств моделирования.
Одним из последних достижений в области моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов.
Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечений системы моделирования S'(M), оптимальная организация процесса моделирования, поскольку следует обращать особое внимание на время моделирования и точность получаемых результатов.
Слайд 16ХАРАКТЕРИСТИКИ МОДЕЛЕЙ СИСТЕМЫ
8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны

экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные.
Наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов.
Управляемость системы тесно связана и со степенью автоматизации моделирования (мультимедийные средства общения исследователя с моделью)