Классификация систем. Слово «система» происходит от греческого systema, что означает целое, составленное из частей или множества элементов

Слово «система» происходит от греческого systema, что означает целое, составленное из частей или множества элементов. Система - это совокупность взаимосвязанных элементов, которые функционируют для достижения определенной цели.Основные характеристики систем: цель, входы, выходы, обратная связь и внешняя среда. Системы значительно отличаются между собой как по составу, так и по главным целям. К системам относятся аппаратные и программные средства компьютеров, телекоммуникации, системы жизнеобеспечения, системы образования и т.д.К экономическим системам относятся: промышленные предприятия, торговые организации, коммерческие банки, государственные учреждения и т.д. Итак, объектом экономической информатики выступают экономические информационные системы, конечная цель функционирования которых - эффективное управление экономической системой. Таким образом, основное назначение информационной системы – создание современной инфраструктуры для управления предприятием, организацией, учреждением.Разнообразие задач, решаемых с помощью ИС, привело к появлению множества разнотипных систем, отличающихся принципами построения и заложенными в них правилами обработки информации. Информационные системы можно классифицировать по целому ряду различных признаков. Классификация информационных систем по признаку структурированности задач. Различают три типа задач, для которых создаются информационные системы: структурированные (формализуемые);неструктурированные (неформализуемые);частично структурированные.

Структурированная (формализуемая) задача - задача, где известны все ее элементы и взаимосвязи между ними. Неструктурированная (неформализуемая) задача - задача, в которой невозможно выделить элементы и установить между ними связи. И нформационные системы для частично структурированных задач. Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида создающие управленческие отчеты и ориентированные главным образом на обработку данных; разрабатывающие возможные альтернативы решения.Классификация рынка информационных систем по масштабности системы:

Локальные системы (1С, БЕСТ, Инфо - Бухгалтер и т.д.)

Малые интегрированные системы (Skala, Парус, Галактика и другие)

Средние интегрированные системы (MFG-PRO и другие)

Крупные интегрированные системы (SAP/R3 другие)

Классификация систем, которая основывается на классификации бизнес-задач.

Принципы классификации управленческих информационных систем:

1. Уровень стратегического управления (3 – 5 лет)

2. Уровень среднесрочного управлении (1 – 1,5 года)

3. Уровень операционного управления (месяц – квартал - полугодие)

4. Уровень оперативного управления (день - неделя) 5. Уровень управления реального времени

Существуют и другие типы классификации информационных систем. За рубежом были разработаны специальные программы Стандарты информационных систем управления предприятиями системы MRP, MRP-II, ERP, ERPII. MRP – это системы планирования потребностей в материальных ресурсах (обеспечивает необходимый объем остатков материалов на складе). MRP-II – предназначены для планирования производственных ресурсов, т.е. ресурсов, используемых для производства продукции.

ERP – предназначена для планирования и управления материальными, производственными и людскими ресурсами. SAP R/3 - это ERP система (Enterprise Resourse Planning) управления ресурсами предприятия или SAP ER. ERP II – предназначена для управление ресурсами и внешними связями предприятий.Информационные системы, применяемые для планирования и управления различными ресурсами, называются интегрированными системами управления или корпоративными информационными системами.

К основным компонентам информационных систем, используемых в экономике, относятся: программно-аппаратные средства, бизнес-приложения и управление информационными системами.

1. Программно-аппаратные средства информационных систем:технические средства обработки информации (компьютеры и периферийные устройства);системное и сервисное программное обеспечение (операционные системы и утилиты)

Прикладное программное обеспечение офисного назначения (MS Office);компьютерные сети (коммуникационное оборудование, сетевое ПО и сетевые приложения);базы и банки данных.

2. Бизнес-приложения (прикладные программы):

локальные информационные системы (1С: Бухгалтерия, Инфин, Парус и т.д.);

малые информационные системы (1С: Предприятие, Парус, Галактика и т.д.);

средние информационные системы (PEOPLE SOFT, BAAN, SCALA и т.д.);

интегрированные системы управления (ERP).

3. Управление информационными системами предназначено для управления и поддержки информационных процессов предприятия (управление персоналом, развитием, качеством, безопасностью, оперативное управление и т.д.)

Таким образом, информационные системы, которые рассматриваются в экономической информатике, состоят из трех основных компонентов:

информационные технологии (аппаратные и программные средства компьютеров, телекоммуникации, данные);

функциональные подсистемы (производство, бухгалтерия и финансы, сбыт, маркетинг, кадры) и бизнес приложения (прикладные программы для решения бизнес задач);

управление информационными системами (персонал, пользователи, развитие ИС, финансы)

62) ОЦЕНКА СЛОЖНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ ПОЛЕЗНОСТИ

При аксиоматическом подходе к оценке систем на основе теории полезности используется метод свертывания векторного критерия в скалярный. Отличие данного подхода от других состоит в том, что свертывание производится на основе аксиоматизации предпочтений ЛПР. Поскольку в нашей практике нет универсальной меры, обладающей физическим смыслом и позволяющей соизмерить исходы операций по неравномерной шкале, а потребность в ней существует, то остается одно ввести какую-то искусственную меру. Такая мера определяется через полезность альтернатив (исходов). Большинство людей используют сравнительно простой подход к оценке альтернатив упорядочение их по возрастанию полезности от менее полезных до более полезных. Свое отношение к альтернативам люди могут выразить и количественно, приписав каждому исходу некоторое число, определяющее его относительную предпочтительность

Таким образом, полезность исхода операции это действительное число, приписываемое исходу операции и характеризующее его предпочтительность по сравнению с другими альтернативами относительно цели.

Зная возможные альтернативы с их показателями полезности, можно построить функцию полезности, которая дает основу для сравнения и выбора решений. Функция полезности представляет собой числовую ограниченную функцию , определенную на некотором множестве альтернатив , так, что , когда альтернативы , и неразличимы ,

63) Способы определения функции полезности с использованием методов экспертных оценок предполагают, что практический опыт и знания людей трудно заменить дедуктивными построениями формального характера. В силу этого способам на экспертной основе присущи известные преимущества по сравнению с другими, и они интенсивно развиваются.

При любом способе выполнения экспертизы в ней можно выделить следующие основные этапы:

· упорядочение множества исходов операции по их предпочтительности;

· определение полезности каждого исхода, проверка полученных оценок на непротиворечивость путем сравнения оценок предпочтительности показателей полезности исходов;

· устранение противоречий в оценках путем корректировки или варианта упорядочения исходов либо показателей полезности, либо того и другого вместе.

64)Оценка сложных систем в условиях определенности
Оценивание систем в условиях определенности производится с использованием методов векторной оптимизации с помощью шкал.
Пусть - векторный критерий, - векторная оценка альтернативы - шкала, числовая система при условии, что множество всех действительных чисел. Тогда общая задача векторной оптимизации может быть сформулирована следующим образом:
где opt - оператор оптимизации, определяющий семантику оптимальности. Решением задачи (1) является множество

Вследствие того, что, как правило, множество D пусто, оценка сложных систем в условиях определенности на основе методов векторной оптимизации проводится в три этапа.
На первом этапе с использованием системного анализа определяются частные показатели и критерии эффективности. На втором этапе находится множество Парето, формулируется задача многокритериальной оптимизации в форме (1). На третьем этапе задача (1) решается путем скаляризации критериев.

65) Методы решения задач векторной оптимизации. Существует несколько методов решения задач многокритериальной оптимизации:
• метод выделения главного критерия;
• метод лексикографической оптимизации;
• метод последовательных уступок;
• человеко-машинные процедуры векторной оптимизации.

В методе выделения главного критерия ЛПР назначает один главный критерий, остальные выводятся в состав ограничений, т.е. указываются границы, в которых эти критерии могут находиться. Недостаток метода очевиден: нет смысла проводить глубокое системное исследование, если все критерии, кроме одного, не учитываются.

В методе лексикографической оптимизации предполагается, что критерии, составляющие векторный критерий К, могут быть упорядочены на основе отношения абсолютной предпочтитель­ности.

Достоинством человеко-машинных процедур векторной оптимизации является сочетание возможностей ЭВМ по быстрому проведению больших расчетов и способностей человека к восприятию альтернатив в целом, без длительного изучения и сравнения их оценок по отдельным критериям.

66) Методы свертывания векторного критерия в скалярный. В этих методах первоначальная задача заменяется задачей
где - скалярный критерий, представляющий собой некоторую функцию от значений компонентов векторного критерия:
Основной проблемой этого подхода как раз и является построение функции, называемой сверткой. Данная проблема распадается на четыре задачи:
1.Обоснование допустимости свертки.
2.Нормализация критериев для их сопоставления.
3.Учет приоритетов (важности) критериев.
4.Построение функции свертки, позволяющей решить задачу оптимизации.
1.Обоснование допустимости свертки. Требует подтверждения, что рассматриваемые показатели эффективности являются однородными.

2.Нормализация критериев. Проводится подобно нормировке показателей.
3.Учет приоритетов критериев. Осуществляется в большинстве методов свертывания путем задания вектора коэффициентов важности критериев
4. ^ Аддитивная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в вице суммы взвешенных нормированных частных критериев:
5 Мультипликативная свертка компонентов векторного критерия состоит в представлении обобщенного скалярного критерия в виде произведения:
Рассмотренные группы методов предоставляют широкие возможности для анализа многокритериальных оценок в целях выбора наилучшей альтернативы, ранжирования альтернатив и т.д. Однако условия применимости тех или иных методов вследствие эвристического характера последних не могут быть четко сформулированы.

66При аксиоматическомподходе к оценке систем на основетеорииполезностииспользуется метод свертывания векторного критерия в скалярный. Отличие данного подхода от других состоит в том, что свертывание производится на основе аксиоматизации предпочтений ЛПР. Естественные отношения порядка на шкальных значениях критериев здесь не используются, так как все компоненты векторного критерия на основе предпочтений ЛПР преобразуются (в общем случае нелинейно) в функции полезности компонентов и лишь затем осуществляется свертывание.

67 Мультипликативнаясверткакомпонентов векторного критериясостоит в представленииобобщенного скалярного критерия в видепроизведения: . Мультипликативныйкритерийобразуетсяпутем простого перемножениячастныхкритериев ,возведенных в степени . Если все частные критерии имеют одинаковуюважность, то . При разнойважностикритериев .

68 Критерий среднего выигрыша. Данный критерий предполагает задание вероятностей состояний обстановки . Эффективность систем оценивается как среднее ожидаемое значение (математическое ожидание) оценок эффективности по всем состояниям обстановки:

69_ Критерий Лапласа опирается на принцип недостаточного основания, который гласит, что, поскольку распределение вероятностей состояний P(s_i) неизвестно, нет причин считать их различными. Следовательно, используется оптимистическое предположение, что вероятности всех состояний природы равны между собой

\

70 Критерий осторожного наблюдателя (Вальда). Это максиминный критерий,он гарантирует определенный выигрыш при наихудших условиях. Критерий основывается на том, что, если состояние обстановки неизвестно, нужно поступать самым осторожным образом, ориентируясь на минимальное значение эффективности каждой системы.

71. Критерий максимакса.

Этим критерием предписывается оценивать системы по максимальному значению эффективности и выбирать в качестве оптимального решения систему, обладающую эффективностью с наибольшим из максимумов:

,

.

Оценки систем на основе максимаксного критерия в нашем примере принимают такие значения:

;

;

.

Оптимальное решение – система . Критерий максимакса – самый оптимистический критерий. Те, кто предпочитает им пользоваться, всегда надеются на лучшее состояние обстановки и, естественно, в большой степени рискуют.

72. Критерий пессимизма-оптимизма (Гурвица).

Это критерий обобщенного максимина. Согласно данному критерию при оценке и выборе систем неразумно проявлять как осторожность, так и азарт, а следует, учитывая самое высокое и самое низкое значения эффективности, занимать промежуточную позицию (взвешиваются наихудшие и наилучшие условия). Для этого вводится коэффициент оптимизма (), характеризующий отноше­ние к риску лица, принимающего решение. Эффективность систем находится как взвешенная с помощью коэффициента а сумма максимальной и минимальной оценок:

.

Условие оптимальности записывается в виде ,.

Зададимся значением и рассчитаем эффективность систем для рассматриваемого примера:

; ;

.

Оптимальной системой будет .

При критерий Гурвица сводится к критерию максимина, при – к критерию максимакса. Значение может определяться методом экспертных оценок. Очевидно, что, чем опаснее оцениваемая ситуация, тем ближе величина должна быть к единице, когда гарантируется наибольший из минимальных выигрышей или наименьший из максимальных рисков.

На практике пользуются значениями коэффициента в пределах 0,3 – 0,7. В критерии Гурвица не выполняются требования 4 и 5.

73. Критерий минимального риска (Сэвиджа).

Минимизирует потери эффективности при наихудших условиях. Для оценки систем на основе данного критерия матрица эффективности должна быть преобразована в матрицу потерь (риска). Каждый элемент матрицы потерь определяется как разность между максимальным и текущим значениями оценок эффективности в столбце:

.

После преобразования матрицы используется критерий минимакса:

;

.

1. О критерии Сэвиджа можно сказать, относится к числу осторожных критериев. По сравнению с Критерием Вальда в нем придается несколько большее значение выигрышу, чем проигрышу. Основной недостаток критерия – не выполняется требование 4(оптимальное решение не должно становиться неоптимальным, а неоптимальное оптимальным в случае добавления новых систем, среди которых нет ни одной более эффективной системы;).