Главная страница
qrcode

Документ Microsoft Word. Системный анализ подготовка билета


Скачать 21,58 Kb.
НазваниеСистемный анализ подготовка билета
Дата28.01.2020
Размер21,58 Kb.
Формат файлаdocx
Имя файлаДокумент Microsoft Word.docx
ТипДокументы
#245842
Каталог

 Системный анализ подготовка билета
1. Управление, проектирование. Этапы, функции

Функции управления являются центральным понятием: они выполняются на всех уровнях управления проектами, в каждой его реализации проекта, для всех процессов и управляемых объектов (элементов) проекта.
Последовательность управленческих действий образует цикл управления

Функция организации предусматривает выбор формы организации работ по осуществлению проекта, в способствующей обеспечению реализации целей проекта, и создание организационной структуры управления всем комплексом работ по проекту. Основными задачами организационной деятельности при управлении проектом является создание коллективов для работ по реализации проекта, четкая координация работы всех участников, выбор рациональной организационной структуры управления проектом и обеспечение эффективного труда исполнителей.

Функция контроля является важным элементом обеспечения выполнения проекта и достижения желаемого результата. Объектами контроля служат: получение, распределение и утверждение документации проекта, сроки, затраты, качество и изменения, вносимые по мере продвижения работ, или проекта в целом. Результаты выполнения функции контроля используются для оценки (анализа) отклонений фактического хода процессов выполнения проекта по всем планируемым показателям. В свою очередь, данные этого анализа становятся исходными для начала работ по регулированию процесса реализации проекта, с которого начинается новый управленческий цикл.

Стадии управления проектом – группы процессов управления проектом, соответствующие основным элементам стандартного управленческого цикла (инициация, планирование, организация выполнения, контроль и регулирования, закрытие)

Этапы
1. Инициация– санкционирование начала проекта или очередной фазы его жизненного цикла. • Анализ проблемы и определение стратегии ее решения • Определение содержания и границ проекта как основы для принятия решений • Анализ состояния и возможностей эксплуатирующей организации • Декомпозиция проблемы на взаимосвязанные задачи, отражающие структуру самого проекта • Определение заинтересованных лиц проекта • Определение внешних и внутренних ограничений и требований • Формирование критериев оценки успешности завершения проекта • Выбор основных исполнителей и поставщиков • Заключение основных контрактов.

2. Планирование– определение наилучшего способа действий для достижения целей фазы жизненного цикла проекта с учетом складывающейся обстановки: • Определение объема и основных этапов работы • Разработка графика работ • Формирование организационной структуры проекта, распределение функциональных обязанностей и ответственности • Планирование ресурсов • Выбор исполнителей отдельных работ и поставщиков, услуг, материалов и оборудования • Определение исходных рисков • Адаптация проектных процедур операционного стандарта или разработка дополнительных проектных процедур • Планирование структуры и формы отчетности.

3. Организация выполнения– реализация плана фазы жизненного цикла проекта (от выдачи задания до получения результата). • Заключение контрактов с исполнителями и поставщиками • Организация выполнения запланированных работ • Распределение информации (информирование заинтересованных сторон, ведение архивов) • Обеспечение качества • Мониторинг текущих рисков проекта, решение возникающих проблем, реализация необходимых изменений в планах, бюджете и/или содержании проекта.

4. Контроль и регулирование– выявление фактов отклонения фактического выполнения фазы жизненного цикла проекта от запланированного и принятие корректирующих. • Регулярная отчетность о ходе выполнения проекта • Контроль сроков и объемов выполнения работ • Контроль затрат, сметы и бюджета проекта • Контроль мероприятий по снижению рисков • Контроль качества.

5. Закрытие –завершение и закрытие проекта или фазы жизненного цикла проекта. Предусматривает закрытие контрактов, административное завершение проекта, рассмотрение и анализ результатов. • Заключительный анализ резу

 льтатов проекта и формирование сводного отчета о его реализации.
----------------------------------------------------------------------------

2. Математические методы структурного моделирования
Модель – это отображение существенных свойств объекта (системы) при его изучении.

Основным методом изучения систем является математическое моделирование. А основным инструментом исследования математических моделейсложных систем является компьютер. Только для некоторых очень простых математических моделей систем могут быть получены аналитические (в виде формул) решения. Математические модели представляют собой системы уравнений (чаще всего – дифференциальных уравнений) и ограничений (в виде равенств и неравенств). Эти системы разрабатываются исходя из базовых «законов природы» и конкретных теорий в данной предметной области. В общем, для построения хороших математических моделей надо знать предметную область, нужные разделы математики и применять системный подход. Такие модели называют физичными, системными, или моделями «прозрачного ящика». Они – основные в технике.

Исследование поведения систем при помощи имитационных математических моделей и компьютеров называется вычислительным экспериментом.

В системном анализе ключевую роль играют системно-структурные или просто структурныемодели, представляющие проблему в виде системы с определенной структурой. При построении их используется теория графов

1) наличием нескольких дискретных состояний;

2) способностью находиться в данном состоянии в широком диапазоне внешних воздействий (гомеостаз и гомеокинез).

Эргативные системы наряду с этими свойствами, как отмечалось, обладают целенаправленностью (стремлением к прогнозируемому и желаемому будущему). В частности, они обладают способностью целенаправленно реагировать на внешние воздействия.

Математические модели систем должны учитывать эти свойства

Процесс разработки моделей сложной системы имеет такие иерархические уровни, такую последовательность.

1) Структурная модель («анатомия системы») – подсистемы, элементы и связи.

2) Функциональная модель («физиология системы») – на качественном уровне описывает функции, интегративные свойства системы и влияние на них внешних воздействий.

3) Динамическая модель («поведение системы») – описывает изменение состояний системы во времени и пространстве, описывает по возможности количественно.

4) Имитационная модель – описывает поведение системы в различных, в том числе и случайных условиях (случайных внешних воздействиях или случайных изменениях параметров и структуры системы).

5) Оптимизационная модель – служит для поиска лучших проектных параметров.

Начнём с динамических моделей, наиболее часто применяемых в частных науках (экономика, экология, демография…). Эти модели применяются и в системном анализе. Они включают в себя следующие виды (классы). Они принадлежат к так называемым физичным (другое название, довольно корявое – физикалистские модели) моделям – моделям «прозрачного ящика».

1. Матричные модели

Это алгебраические или дифференциальные линейные модели, они имеют вид:

· алгебраические (дискретные) модели:

 (4.1)

· дифференциальные (непрерывные) модели:

 (4.2)

Здесь  вектор (набор) переменных параметров состояния системы,  матрица коэффициентов (квадратная). Матрица  в общем случае может быть переменной: её элементы (все или некоторые) – известные функции времени:  . Размерность вектора  и размерность матрицы должны быть согласованы. Соответственно:  и  .

Напомним, что производная по времени – это скорость изменения переменной состояния.

2. Динамические балансовые модели

Наряду с линейными (как правило, матричными) и нелинейными динамическими моделями имеется ещё один важный класс динамических моделей – балансовые модели. Они используют тот же математический аппарат – обыкновенные дифференциальные уравнения и алгебраические уравнения, но отличаются подходы к моделированию, «взглядом» на моделируемую систему. Система в них представляется как совокупность потоков вещес

 тва и энергии. Балансы – это сохранение «входящих» и «исходящих» потоков с учётом их преобразований внутри системы. Такие балансы рассчитываются на каждом этапе моделирования. В балансы могут входить информационные составляющие, например, финансовые ресурсы. Но с учётом их специфики и принципов обмена.

Видно, что балансовые модели могут применяться для моделирования широкого диапазона проблем в экономике, экологии, функционировании технических систем, предприятий, бизнес-процессов. Короче говоря, для моделирования процессов в разнообразных, в том числе – комплексных технических и производственных системах.

Это – основной класс моделей для таких целей

3. Системно-динамические модели

Они являются развитием динамических балансовых моделей. В этих моделях сложные системы (очень сложные и большие) исследуются на высоком уровне абстракции. Исследователи абстрагируются от индивидуальных объектов системы и рассматривают только агрегированные количественные характеристики потоков этих объектов.

В системно-динамических моделях (по сравнению с резервуарными моделями) важную роль играют обратные связи, перестройки структуры системы (логика процессов). В математическом аппарате наряду с обычными дифференциальными уравнениями используются дифференциальные уравнения с запаздывающим аргументом:



где  запаздывающий аргумент,  .

То есть поведение системы зависит не только от текущего состояния, но и от прошлого, отстающего на некоторый конечный интервал времени (эти интервалы для разных переменных могут быть разными).

В настоящее время метод системной динамики рассматривается как один из главных методов системного анализа, а именно – анализа систем. Системная динамика – это эффективный подход к анализу таких проблем, как производственный процесс, анализ рынка, управление поставками и сбыта, логистика.

5. Статистические модели

В этих моделях используется математический аппарат статистики, случайного эксперимента (метод Монте-Карло), а также регрессионный анализ, марковские цепи, «интеллектуальный анализ данных» (data mining).

При построении статистических моделей исследователь стремится устранить связь между входными и выходными параметрами системы, «не вникая» в её структуру и внутренние процессы.

Так, линейная регрессионная модель имеет вид:

 (4.6)

Здесь  выходная характеристика,  вектор входных характеристик («факторов»),  постоянные коэффициенты,  случайная величина с нулевым математическим ожиданием и заданной дисперсией. С математической точки зрения с помощью модели (4.6) ищется система коэффициентов  , задающая гиперплоскость в  мерном пространстве  некоторым наилучшим образом, например по методу наименьших квадратов или методу наименьших модулей.

6. Модели стохастической динамики

Они объединяют динамический и вероятностный подходы.

Такая модель имеет вид:

 (4.7)

где  вектор переменных состояния (характеристик системы);  вектор внешних воздействий (управлений);  случайный вектор.

Если исключить случайный вектор  , то модель (4.7) становится моделью динамической системы, например, балансовой; влияние случайных воздействий (их можно разделить на влияние воздействия и случайные изменения внутренних коэффициентов) делают эту модель стохастической, привносит вероятностный характер.

Стохастические модели используются в моделировании динамики энергетических и транспортных систем (поездов, например) работы систем энергоснабжения, в системной динамике.

3. Задача СДКМС
перейти в каталог файлов


связь с админом