1. კურსის მიზანი „სისტემური ანალიზის საფუძვლები“. ტერმინების განმარტებები „სისტემის ანალიზი, თანმიმდევრულობა“. სისტემის ანალიზის მიზანი (SA)

არსებობს სხვადასხვა თვალსაზრისი „სისტემის ანალიზის“ ცნების შინაარსზე და მისი გამოყენების ფარგლებზე. სისტემური ანალიზის სხვადასხვა განმარტებების შესწავლა საშუალებას გვაძლევს გამოვყოთ მისი ოთხი ინტერპრეტაცია.

პირველი ინტერპრეტაცია განიხილავს სისტემის ანალიზს, როგორც ერთ-ერთ სპეციფიკურ მეთოდს წარმოქმნილი პრობლემის საუკეთესო გადაწყვეტის არჩევისთვის, მისი იდენტიფიცირებისთვის, მაგალითად, ანალიზით ხარჯების ეფექტურობის კრიტერიუმის მიხედვით.

სისტემური ანალიზის ასეთი ინტერპრეტაცია ახასიათებს ნებისმიერი ანალიზის (მაგალითად, სამხედრო ან ეკონომიკური) ყველაზე გონივრული მეთოდების განზოგადების მცდელობებს, რათა დადგინდეს მისი განხორციელების ზოგადი ნიმუშები.

პირველი ინტერპრეტაციით, სისტემური ანალიზი უფრო მეტად არის „სისტემების ანალიზი“, რადგან აქცენტი კეთდება კვლევის ობიექტზე (სისტემაზე) და არა სისტემურ განხილვაზე (ყველა ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორისა და ურთიერთობის გათვალისწინებით, რომელიც გავლენას ახდენს მასზე. პრობლემის გადაჭრა, გარკვეული ლოგიკის გამოყენებით საუკეთესო გადაწყვეტილებების მოსაძებნად და ა.შ.)

მთელ რიგ ნაშრომებში, რომლებიც მოიცავს სისტემური ანალიზის გარკვეულ პრობლემებს, სიტყვა „ანალიზი“ გამოიყენება ისეთი ზედსართავებით, როგორიცაა რაოდენობრივი, ეკონომიკური, რესურსი, ხოლო ტერმინი „სისტემის ანალიზი“ გაცილებით იშვიათად გამოიყენება.

მეორე ინტერპრეტაციის მიხედვით, სისტემური ანალიზი არის შემეცნების სპეციფიკური მეთოდი (სინთეზის საპირისპირო).

მესამე ინტერპრეტაცია განიხილავს სისტემურ ანალიზს, როგორც ნებისმიერი სისტემის ანალიზს (ზოგჯერ ემატება, რომ ანალიზი დაფუძნებულია სისტემურ მეთოდოლოგიაზე) ყოველგვარი დამატებითი შეზღუდვის გარეშე მისი გამოყენების ფარგლებსა და გამოყენებულ მეთოდებზე.

მეოთხე ინტერპრეტაციის თანახმად, სისტემის ანალიზი არის კვლევის ძალიან სპეციფიკური თეორიული და გამოყენებითი სფერო, რომელიც დაფუძნებულია სისტემურ მეთოდოლოგიაზე და ხასიათდება გარკვეული პრინციპებით, მეთოდებითა და მოცულობით. იგი მოიცავს როგორც ანალიზის მეთოდებს, ასევე სინთეზის მეთოდებს, რომლებიც მოკლედ აღვწერეთ ადრე.

ასე რომ, სისტემის ანალიზი არის გარკვეული სამეცნიერო მეთოდების ერთობლიობა და პრაქტიკებისისტემური მიდგომის საფუძველზე საზოგადოების მიზანმიმართული საქმიანობის ყველა სფეროში წარმოქმნილი სხვადასხვა პრობლემის გადაჭრა და კვლევის ობიექტის სისტემის სახით წარმოჩენა. სისტემური ანალიზის მახასიათებელია ის, რომ ძიება საუკეთესო გამოსავალიპრობლემა იწყება სისტემის მიზნების განსაზღვრით და დალაგებით, რომლის ფუნქციონირების დროს წარმოიშვა ეს პრობლემა. ამავდროულად, მყარდება მიმოწერა ამ მიზნებს, წარმოქმნილი პრობლემის გადაჭრის შესაძლო გზებსა და ამისთვის საჭირო რესურსებს შორის.

სისტემური ანალიზის მიზანია მოქმედების სხვადასხვა ვარიანტების სრული და ყოვლისმომცველი ტესტირება დახარჯული რესურსების მიღებულ ეფექტთან რაოდენობრივი და ხარისხობრივი შედარების თვალსაზრისით.

სისტემის ანალიზი მიზნად ისახავს პირველ რიგში სუსტად სტრუქტურირებული პრობლემების გადაჭრას, ე.ი. პრობლემები, რომელთა ელემენტებისა და ურთიერთობების შემადგენლობა მხოლოდ ნაწილობრივ არის დადგენილი, პრობლემები, რომლებიც წარმოიქმნება, როგორც წესი, სიტუაციებში, რომლებიც ხასიათდება გაურკვევლობის ფაქტორის არსებობით და შეიცავს არაფორმალიზებულ ელემენტებს, რომელთა თარგმნა შეუძლებელია მათემატიკის ენაზე.

სისტემის ანალიზი ეხმარება პირს, რომელიც პასუხისმგებელია გადაწყვეტილების მიღებაზე, უფრო მკაცრად შეაფასოს მოქმედების შესაძლო ვარიანტები და აირჩიოს მათგან საუკეთესო, დამატებითი, არაფორმალიზებული ფაქტორებისა და პუნქტების გათვალისწინებით, რომლებიც შესაძლოა უცნობი იყოს გადაწყვეტილების მომზადების სპეციალისტებისთვის.

2. SA-ს მიზეზები. სრულყოფილი SA-ს მახასიათებლები

სისტემის ანალიზი წარმოიშვა შეერთებულ შტატებში და, უპირველეს ყოვლისა, სამხედრო-ინდუსტრიული კომპლექსის წიაღში. გარდა ამისა, შეერთებულ შტატებში სისტემების ანალიზი შესწავლილია ბევრ სამთავრობო ორგანიზაციაში. იგი ითვლებოდა ყველაზე ძვირფას სპინ-ოფ მიღწევად თავდაცვისა და კოსმოსური ძიების სფეროში. აშშ-ს კონგრესის ორივე პალატაში 60-იან წლებში. გასული საუკუნის კანონპროექტები შემოღებულ იქნა "ქვეყნის სამეცნიერო და ტექნიკური ძალების მობილიზებისა და გამოყენების შესახებ სისტემური ანალიზისა და სისტემის ინჟინერიის გამოყენების მიზნით, რათა მაქსიმალურად გამოიყენონ ადამიანური რესურსები ეროვნული პრობლემების გადასაჭრელად".

სისტემების ანალიზს ასევე იყენებდნენ მენეჯერები და ინჟინრები დიდ სამრეწველო საწარმოებში. ინდუსტრიაში და კომერციულ სფეროში სისტემების ანალიზის მეთოდების გამოყენების მიზანია მაღალი მოგების მიღების გზების პოვნა.

შეერთებულ შტატებში სისტემური ანალიზის მეთოდების გამოყენების მაგალითია პროგრამის დაგეგმვის სისტემა, რომელიც ცნობილია როგორც "Planning-Programming-Budgeting" (PPB), ან მოკლედ "Program Finance".

შეერთებულ შტატებში PPB სისტემის გამოყენების გარდა, მთელი ხაზისისტემური ანალიზის მეთოდებზე დაფუძნებული პროგნოზირებისა და დაგეგმვის სისტემები. კერძოდ, PATTERN საინფორმაციო სისტემა გამოიყენებოდა R&D პროგნოზირებისთვის და დაგეგმვისთვის, FAME ავტომატური საინფორმაციო სისტემა გამოიყენებოდა Apollo კოსმოსური პროექტის მართვისთვის მისი განვითარების ყველა ეტაპზე, QUEST სისტემა გამოიყენებოდა სამხედრო ამოცანებსა და მიზნებს შორის რაოდენობრივი კავშირის მისაღწევად. ხოლო მათი დანერგვისათვის საჭირო სამეცნიერო-ტექნიკური საშუალებები, იგივე მიზნებისთვის მრეწველობაში, იყო „SKOR“ სისტემა.

ამ სისტემების მთავარი მეთოდოლოგიური თავისებურება იყო თითოეული პრობლემის თანმიმდევრული დაყოფის პრინციპი ქვედა დონის რამდენიმე ამოცანად, რათა აეგოთ „მიზნების ხე“.

განხილულმა სისტემებმა შესაძლებელი გახადა სამეცნიერო და ტექნიკური პრობლემების გადაჭრის ვადის განსაზღვრა და სამუშაოს ურთიერთსარგებლიანობა, ხელი შეუწყო მიღებული გადაწყვეტილებების ხარისხის გაუმჯობესებას მათი მიღებისადმი ვიწრო განყოფილების მიდგომის გადალახვით, ინტუიციური და ძლიერი ნებისყოფის გადაწყვეტილების მიტოვებით. , ასევე სამუშაოდან, რომელიც ვერ სრულდება დროულად.

თუმცა, მართვის პრაქტიკა შეერთებულ შტატებში ბოლო ათწლეულებისაჩვენებს, რომ ტერმინი „სისტემის ანალიზი“ არ გამოიყენება ისე ხშირად, როგორც ადრე. გამართლების მრავალი მიდგომა რთული გადაწყვეტილებებირაც მასთან იყო დაკავშირებული, კვლავაც გამოიყენებოდა და საკმაოდ ინტენსიურად ვითარდებოდა ახალი სახელწოდებებით - „პროგრამის ანალიზი“, „პოლიტიკის ანალიზი“, „შედეგების ანალიზი“ და ა.შ. ამასთან, ამ ტიპის ანალიზის „სიახლე“ უფრო სწორედ მათ სახელებშია. მათი მეთოდოლოგიური და მეთოდოლოგიური საფუძველი კვლავ სისტემური ანალიზია, სისტემური მიდგომის იდეოლოგია.

სისტემური ანალიზი არის გადაწყვეტილების მიღების მეცნიერული, ყოვლისმომცველი მიდგომა. შესწავლილია მთელი პრობლემა მთლიანობაში, განისაზღვრება საკონტროლო ობიექტის განვითარების მიზნები და სხვადასხვა გზებიმათი განხორციელება შესაძლო შედეგების გათვალისწინებით. ამავდროულად, საჭირო ხდება საკონტროლო ობიექტის სხვადასხვა ნაწილის, ცალკეული შემსრულებლების მუშაობის კოორდინაცია, რათა მივმართოთ მათ საერთო მიზნის მისაღწევად.

არც ერთი მეცნიერება არ იბადება ერთ დღეში, არამედ ჩნდება გარკვეული კლასის პრობლემებისა და განვითარების დონის მიმართ მუდმივად მზარდი ინტერესის დამთხვევის შედეგად. მეცნიერული პრინციპები, მეთოდები და საშუალებები, რომლითაც შესაძლებელია ამ პრობლემების გადაჭრა. სისტემის ანალიზი არ არის გამონაკლისი. მისი ისტორიული ფესვები ისეთივე ღრმაა, როგორც ცივილიზაციის ფესვები. პრიმიტიული ადამიანიც კი, რომელიც საცხოვრებლის ასაშენებლად ადგილს ირჩევს, ქვეცნობიერად სისტემატურად ფიქრობდა. მაგრამ, როგორც სამეცნიერო დისციპლინა, სისტემური ანალიზი ჩამოყალიბდა მეორე მსოფლიო ომის დროს, ჯერ სამხედრო ამოცანებთან დაკავშირებით, ხოლო ომის შემდეგ - სამოქალაქო საქმიანობის სხვადასხვა სფეროს ამოცანებს, სადაც ის გახდა პრობლემების გადაჭრის ეფექტური საშუალება. ფართო სპექტრიპრაქტიკული ამოცანები.

ამ დროს სისტემური ანალიზის ზოგადი საფუძვლები იმდენად მომწიფდა, რომ მათ ფორმალიზება დაიწყეს. დამოუკიდებელი ინდუსტრიაცოდნა. საფუძვლიანად შეიძლება ითქვას, რომ სისტემური ანალიზის მეთოდების შემუშავებამ დიდად შეუწყო ხელი იმ ფაქტს, რომ მენეჯმენტი ადამიანის საქმიანობის ყველა სფეროში ამაღლდა ხელოსნობის ან წმინდა ხელოვნების სტადიიდან, რომელიც უპირატესად იყო დამოკიდებული უნარზე. ცალკეული ადამიანებიდა მათი დაგროვილი გამოცდილება მეცნიერების საფეხურამდე.

3. სისტემური წარმომადგენლობების გაჩენა და განვითარება. თანმიმდევრულობის ნიშნები

ჩვენს დროში ხდება ცოდნის უპრეცედენტო პროგრესი, რამაც, ერთი მხრივ, გამოიწვია მრავალი ახალი ფაქტის აღმოჩენა და დაგროვება ცხოვრების სხვადასხვა სფეროდან და ამით კაცობრიობას დაუპირისპირდა მათი სისტემატიზაციის აუცილებლობას. ზოგადის პოვნა კონკრეტულში, მუდმივი ცვალებადობაში. მეორე მხრივ, ცოდნის ზრდა ქმნის სირთულეებს მის განვითარებაში, ავლენს მეცნიერებასა და პრაქტიკაში გამოყენებული რიგი მეთოდების არაეფექტურობას. გარდა ამისა, სამყაროსა და სუბატომური სამყაროს სიღრმეში შეღწევამ, რომელიც თვისობრივად განსხვავდება უკვე ჩამოყალიბებული ცნებებისა და იდეების შესაბამისი სამყაროსგან, ცალკეულ მეცნიერთა გონებაში გამოიწვია ეჭვი არსებობის კანონების უნივერსალურ ფუნდამენტურობაზე და. მატერიის განვითარება. დაბოლოს, თვით შემეცნების პროცესი, რომელიც სულ უფრო მეტად იძენს ტრანსფორმაციული საქმიანობის ფორმას, ამძაფრებს საკითხს ადამიანის, როგორც სუბიექტის როლის შესახებ ბუნების განვითარებაში, ადამიანისა და ბუნების ურთიერთქმედების არსს და ამ მხრივ, ბუნების განვითარების კანონებისა და მათი მოქმედების ახალი გაგების განვითარება. ფაქტია, რომ პიროვნების გარდამქმნელი საქმიანობა ცვლის განვითარების პირობებს ბუნებრივი სისტემები, და ამით ხელს უწყობს ახალი კანონების, მოძრაობის ტენდენციების გაჩენას. მეთოდოლოგიის დარგში ჩატარებულ რიგ კვლევებში განსაკუთრებული ადგილი უჭირავს სისტემურ მიდგომას და ზოგადად, „სისტემურ მოძრაობას“. თავად სისტემური მოძრაობა იყო დიფერენცირებული, დაყოფილი სხვადასხვა მიმართულებებისაკვანძო სიტყვები: ზოგადი სისტემების თეორია, სისტემური მიდგომა, სისტემური ანალიზი, სამყაროს სისტემური ბუნების ფილოსოფიური გაგება. სისტემური კვლევის მეთოდოლოგიის ფარგლებში არსებობს მთელი რიგი ასპექტები: ონტოლოგიური (სამყარო, რომელშიც ჩვენ ვცხოვრობთ მისი არსით სისტემურია?); ონტოლოგიურ-ეპისტემოლოგიური (არის ჩვენი ცოდნა სისტემური და არის თუ არა მისი სისტემური ბუნება სამყაროს სისტემური ბუნების ადეკვატური?); ეპისტემოლოგიური (შემეცნების პროცესი სისტემურია და აქვს თუ არა სამყაროს სისტემურ შემეცნებას საზღვრები?); პრაქტიკული (არის თუ არა ადამიანის ტრანსფორმირებადი აქტივობა სისტემური?)

ტერმინი სისტემა გაგებულია, როგორც ობიექტი, რომელიც ერთდროულად განიხილება როგორც ერთიანი მთლიანობა, ასევე ურთიერთდაკავშირებული ჰეტეროგენული ელემენტების ერთობლიობა, რომელიც მუშაობს როგორც ერთი მთლიანობა დასახული მიზნების მიღწევის ინტერესებში. სისტემები მნიშვნელოვნად განსხვავდებიან ერთმანეთისგან როგორც შემადგენლობით, ასევე ძირითადი მიზნებით. ეს მთლიანობა იძენს გარკვეულ თვისებას, რომელიც არ არის ცალკეულ ელემენტებში.

თანმიმდევრულობის ნიშნები სამი პრინციპით არის აღწერილი.

სისტემური ნიშნები:

· გარეგანი მთლიანობა - სისტემის იზოლაცია ან ფარდობითი იზოლაცია გარემომცველ სამყაროში;

· შინაგანი მთლიანობა - სისტემის თვისებები დამოკიდებულია მისი ელემენტების თვისებებზე და მათ შორის არსებულ ურთიერთობებზე. ამ ურთიერთობების დარღვევამ შეიძლება გამოიწვიოს ის ფაქტი, რომ სისტემა ვერ შეასრულებს თავის ფუნქციებს;

იერარქია - სისტემა შეიძლება დაიყოს სხვადასხვა ქვესისტემებად, მეორე მხრივ, თავად სისტემაც არის სხვა უფრო დიდი ქვესისტემის ქვესისტემა;

4. სისტემის წარმოდგენები და პრაქტიკა. შრომის პროდუქტიულობის გაზრდის გზები

შევეცადოთ ვაჩვენოთ, რომ თანმიმდევრულობა არის მატერიისა და ადამიანის პრაქტიკის უნივერსალური თვისება. დავიწყოთ ადამიანის პრაქტიკული საქმიანობის განხილვით, ე.ი. მისი აქტიური და მიზანმიმართული გავლენა ბუნებაზე. ამისათვის ჩვენ ჩამოვაყალიბებთ სისტემურობის მხოლოდ ყველაზე აშკარა და სავალდებულო ნიშნებს: მის მთლიანობას და სტრუქტურას, მისი შემადგენელი ელემენტების ურთიერთდაკავშირებას და მთელი სისტემის ორგანიზაციის დაქვემდებარებას კონკრეტულ მიზანს.

აქტივობის ასეთი კონსტრუქციის კიდევ ერთი სახელია ალგორითმულობა. ალგორითმის კონცეფცია წარმოიშვა პირველად მათემატიკაში და გულისხმობდა ცალსახად გაგებული მოქმედებების ზუსტად განსაზღვრულ მიმდევრობას რიცხვებზე ან სხვა მათემატიკური ობიექტებზე.

დღეს აშკარა ხდება, რომ სისტემური წარმოდგენების როლი პრაქტიკაში მუდმივად იზრდება, რომ იზრდება ადამიანის პრაქტიკის სისტემური ბუნება.

ბოლო თეზისი შეიძლება ილუსტრირებული იყოს მრავალი მაგალითით, სასწავლებელია ამის გაკეთება შრომის პროდუქტიულობის გაზრდის პრობლემის გარკვეულწილად სქემატურ მაგალითზე.

აკადემიკოსმა ვ.მ.გლუშკოვმა აჩვენა, რომ ობიექტურად საჭირო მენეჯმენტის ამოცანების სირთულე R უფრო სწრაფად იზრდება, ვიდრე მენეჯმენტის საქმიანობაში ჩართული ადამიანების კვადრატული მეტრი: R >

5. კომპლექსურ სისტემებში შრომის პროდუქტიულობის პრობლემის გადაჭრის შესაძლებლობებს შორის განსხვავება წინა ეტაპებიდან. როგორც გვთავაზობს ადამიანის ინტელექტის გამოყენებას

სოციალური წარმოების ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელია მისი ეფექტურობის უწყვეტი ზრდა და უპირველეს ყოვლისა, შრომის პროდუქტიულობის ზრდა. შრომის პროდუქტიულობის ზრდის უზრუნველყოფა ძალიან რთული და მრავალმხრივი პროცესია, მაგრამ მისი შედეგი გამოიხატება შრომის საშუალებების და მისი ორგანიზაციის მეთოდების შემუშავებაში.

აკადემიკოსმა ვ.მ.გლუშკოვმა აჩვენა, რომ ობიექტურად საჭირო მენეჯმენტის ამოცანების სირთულე R უფრო სწრაფად იზრდება, ვიდრე მენეჯმენტის საქმიანობაში ჩართული ადამიანების კვადრატული m: R > b m?, სადაც b = Const. ცნობილია, რომ ინდუსტრიის წარმატებული მენეჯმენტისთვის, სადაც n ადამიანია დასაქმებული და არის m მართული ობიექტი, მართვის ამოცანების მთლიანი სირთულე განისაზღვრება R = c (n + m) თანაფარდობით? (ჩვეულებრივ c = 1). მენეჯმენტის სირთულის გაზრდის ობიექტური ტენდენცია, რომელიც ხდება ქ თანამედროვე სამყარო, ასევე გვხვდება რუსეთში (სადაც n = 2731, m = 107). ეს იწვევს შრომის საარსებო მინიმუმის ზრდას, ე.ი. მართვის რესურსები და შესაძლებლობები ადამიანის ტვინიინფორმაციის დამახსოვრება და დამუშავება შეზღუდულია. საშუალოდ, ადამიანის მეხსიერების რაოდენობა S = 10 16 ბიტი, და საშუალო გამოთვლითი შესრულება V = 1/3 106 ოპ/წმ.

შესაბამისად, კომპლექსური საინფორმაციო პრობლემების გადაჭრისას მხოლოდ მუნიციპალური და ფედერალური დონის ადმინისტრაციული ორგანოების მიერ ვიღებთ R = 1 (2731 + 10000000)? = 10002731? = 100054627458000 ოპერაცია / წელიწადში და ქვეყნის დამაკმაყოფილებელი მართვისთვის სახელმძღვანელო ტექნოლოგიასაჭიროა მინიმუმ N = R/V = 3x100054627458000/1000000 = 3001636882 ადამიანი, ე.ი. 300 მილიონი. ეს ორჯერ მეტია ქვეყნის მოსახლეობაზე. ქვეყნის მმართველობაში ადამიანური შრომის დეფიციტის აღმოსაფხვრელად საჭიროა მნიშვნელოვნად გაიზარდოს (N/m = 300-ჯერ) ქვეყნის სამთავრობო აპარატის თითოეული თანამშრომლის ეფექტურობა. ეს არ იყო საჭირო კომპიუტერების დახმარებით ქვეყნის მმართველი ორგანოების საინფორმაციო და ანალიტიკური მუშაობის ავტომატიზაციის გამო.

აქ ძალიან მნიშვნელოვანია იმის გაგება, თუ რისი ავტომატიზაცია, ე.ი. მთლიანად მინდობილი მანქანას, მხოლოდ ის სამუშაოები, რომლებიც დეტალურად არის შესწავლილი, დეტალურად და სრულად აღწერილი, რომლებშიც ზუსტად არის ცნობილი რა, რა თანმიმდევრობით და როგორ უნდა გააკეთოს თითოეულ შემთხვევაში, და ყველა შესაძლო შემთხვევა და გარემოება, რომელშიც ის შეიძლება აღმოჩნდეს მანქანა. მხოლოდ ასეთ პირობებში შეიძლება აშენდეს შესაბამისი ავტომატი და მხოლოდ ამ პირობებში შეუძლია წარმატებით შეასრულოს ის სამუშაო, რისთვისაც არის განკუთვნილი.

ამრიგად, ავტომატიზაცია შრომის პროდუქტიულობის გაზრდის მძლავრი საშუალებაა.

ამრიგად, კომპლექსურ სისტემებში შრომის პროდუქტიულობის პრობლემის გადაწყვეტა მიიღწევა ავტომატიზაციის გზით. ადამიანის დაზვერვის როლი ამ შემთხვევაში არის ავტომატიზაციის მოწყობილობების განვითარება.

6. შემეცნებისა და თანმიმდევრულობის პროცესები

ცნობილია, რომ ადამიანი სამყაროს სხვადასხვაგვარად ითვისებს, პირველ რიგში, გრძნობით ეუფლება, ე.ი. უშუალოდ გრძნობებით აღიქვამს. ასეთი ცოდნის ბუნება, რომელიც შედგება მეხსიერებაში და განისაზღვრება საგნის ემოციური მდგომარეობით, ჩვენთვის არის როგორც ინტეგრალური, ასევე წილადი - წარმოადგენს სურათს მთლიანობაში ან წილადად, ხაზს უსვამს ნებისმიერ მომენტს. დაფუძნებული ემოციური მდგომარეობებიადამიანს უყალიბდება წარმოდგენა მის გარშემო არსებულ სამყაროზე. მაგრამ სენსორული აღქმა ასევე ყველა ცხოველის საკუთრებაა და არა მხოლოდ ადამიანის. პიროვნების სპეციფიკა არის შემეცნების უმაღლესი დონე - რაციონალური შემეცნება, რაც შესაძლებელს ხდის მატერიის მოძრაობის კანონების აღმოჩენას და მეხსიერებაში დაფიქსირებას.

რაციონალური ცოდნა სისტემურია. იგი შედგება თანმიმდევრული ფსიქიკური ოპერაციებისგან და აყალიბებს ფსიქიკურ სისტემას, რომელიც მეტ-ნაკლებად ადეკვატურია სისტემისთვის ობიექტური რეალობა. ადამიანის სისტემური და პრაქტიკული აქტივობა და სისტემატური პრაქტიკის დონე იზრდება ცოდნისა და გამოცდილების ზრდასთან ერთად. ადამიანის მიერ რეალობის სხვადასხვა სახის ასახვისა და ტრანსფორმაციის სისტემატური ბუნება, საბოლოო ჯამში, მატერიისა და მისი თვისებების უნივერსალური სისტემური ბუნების გამოვლინებაა.

სამყაროს სისტემური შემეცნება და ტრანსფორმაცია გულისხმობს: საქმიანობის ობიექტის (თეორიული და პრაქტიკული) სისტემად განხილვას, ე.ი. როგორც ურთიერთმოქმედი ელემენტების შეზღუდული ნაკრები, სისტემის ელემენტებისა და ნაწილების შემადგენლობის, სტრუქტურისა და ორგანიზაციის განსაზღვრა, მათ შორის ძირითადი კავშირების აღმოჩენა, იდენტიფიცირება საგარეო ურთიერთობებისისტემები, მათგან ძირითადის ხაზგასმა, სისტემის ფუნქციის და მისი როლის განსაზღვრა სხვა სისტემებს შორის, სისტემის სტრუქტურისა და ფუნქციის დიალექტიკის ანალიზი, ამის საფუძველზე სისტემის განვითარების შაბლონებისა და ტენდენციების აღმოჩენა.

სამყაროს ცოდნა და განსაკუთრებით „მეცნიერული ცოდნა“ არ შეიძლება განხორციელდეს ქაოტურად, შემთხვევით; მას აქვს გარკვეული სისტემა და ემორჩილება გარკვეულ კანონებს. შემეცნების ეს კანონები განისაზღვრება ობიექტური სამყაროს განვითარებისა და ფუნქციონირების კანონებით.

7. სისტემური ხედების განვითარება

განვითარების ისტორიული ეტაპების გათვალისწინებით სისტემის ხედები, მნიშვნელოვანია ორი საპირისპირო მიდგომის ერთიანობა და ბრძოლა ანალიტიკური და სინთეზური ცოდნის შესახებ. ადამიანის განვითარების ადრეულ ეტაპებზე ჭარბობდა სინთეტიკური მიდგომა. ფ. ენგელსმა აღნიშნა, რომ ძველ საბერძნეთში ჭარბობდა არადიფერენცირებული ცოდნა: ბუნება განიხილება ზოგადად, მთლიანობაში. ბუნების მოვლენების უნივერსალური კავშირი დეტალურად არ არის დადასტურებული: ეს პირდაპირი ჭვრეტის შედეგია.

მეტაფიზიკური აზროვნების შემდგომი ეტაპი ხასიათდება ანალიზის დომინირებით: ბუნების ცალკეულ ნაწილებად დაშლა, ბუნების სხვადასხვა პროცესებისა და საგნების გარკვეულ კლასებად დაყოფა, ორგანული სხეულების შინაგანი სტრუქტურის შესწავლა. მათი ანატომიური ფორმები, ეს ყველაფერი იყო მთავარი პირობა იმ გიგანტური წარმატებებისა, რომლებიც მიღწეული იქნა ბუნების დარგის ცოდნაში ბოლო ოთხასი წლის განმავლობაში.

სისტემური შემეცნების ახალი, უფრო მაღალი დონე არის აზროვნების დიალექტიკური მეთოდი. დიალექტიკის განვითარებაში მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანეს გერმანული კლასიკური ფილოსოფიის წარმომადგენლებმა: ი.კანტი, ი.ფიხტე, ფ.შელინგი. კანტმა ყველაზე ზუსტად გამოხატა განსჯა სისტემურობის შესახებ: გონების მიერ მიღწეული ერთიანობა არის სისტემის ერთიანობა.

სისტემის იდეალისტურმა გაგებამ პიკი ჰეგელში ჰპოვა. და მხოლოდ იდეალიზმისგან განთავისუფლებამ განაპირობა სისტემურობის თანამედროვე გაგება. სისტემის ფილოსოფიურ გაგებაში ბევრი რამ განავითარეს მარქსმა და ლენინმა.

პირველი ცალსახა კითხვა რთული სისტემების მართვის მეცნიერული მიდგომის შესახებ, როგორიცაა საზოგადოება, დასვა მ. ამპერი. ყველა სახის მეცნიერებათა კლასიფიკაციის აგებისას (მეცნიერებათა ფილოსოფიის გამოცდილება, ან მთელი ადამიანური ცოდნის კლასიფიკაციის ანალიტიკური პრეზენტაცია, ნაწილი 1 1834 წ., ნაწილი 2 1843 წ.), მან გამოყო სპეციალური მეცნიერება მმართველობის შესახებ და ე.წ. ეს კიბერნეტიკა. ამავე დროს, მან ხაზი გაუსვა მის სისტემურ მახასიათებლებს: „ხელისუფლებას მუდმივად უწევს სხვადასხვა ღონისძიებებიდან აირჩიოს ის, რაც ყველაზე შესაფერისია მიზნის მისაღწევად და მხოლოდ სიღრმისეული და შედარებითი შესწავლით. სხვადასხვა ელემენტებიმიწოდებული მას ამ არჩევანისთვის (...) მას შეუძლია თავად შეადგინოს ქცევის ზოგადი წესები.

განვითარების შემდეგი ეტაპი უკავშირდება სახელს ა.ა. ბოგდანოვა (ნამდვილი სახელი მალინოვსკი). 1911 წელს გამოიცა მისი წიგნის ზოგადი ორგანიზაციული მეცნიერება (ტექტოლოგია), ხოლო 1925 წელს მესამე ტომი. ბოგდანოვის იდეა იყო, რომ ყველა ობიექტს და პროცესს აქვს გარკვეული დონის ორგანიზებულობა. ტექტოლოგიამ უნდა შეისწავლოს ორგანიზაციის ზოგადი ნიმუშები ყველა დონისთვის. ის აღნიშნავს, რომ ორგანიზაციის დონე უფრო მაღალია, რაც უფრო მეტად განსხვავდება მთლიანის თვისებები მისი ნაწილების თვისებების მარტივი ჯამისგან.

სისტემების თეორიის რეალური შესწავლა დაიწყო რთული ტექნიკური სისტემების აგების საჭიროების გავლენით, უპირველეს ყოვლისა სამხედრო მიზნებისთვის. საკმარისი თანხებია გამოყოფილი და მნიშვნელოვანი შედეგებიც იქნა მიღებული.

სისტემური ცნებების განვითარების შემდეგი ეტაპი დაკავშირებულია ავსტრიელი ბიოლოგის ლ.ბერტალანფის სახელთან. იგი ცდილობდა შეექმნა ნებისმიერი ხასიათის სისტემების ზოგადი თეორია, რომელიც ეფუძნებოდა სხვადასხვა დისციპლინის კანონების სტრუქტურულ მსგავსებას.

სისტემური თეორიის ამჟამინდელი მდგომარეობა დაკავშირებულია ცნობილი ბელგიელი მეცნიერის, 1977 წელს ნობელის პრემიის ლაურეატი ილია რომანოვიჩ პრიგოჟინის კვლევასთან. არაბალანსირებული ფიზიკური სისტემების თერმოდინამიკის შესწავლისას მან გააცნობიერა, რომ მის მიერ აღმოჩენილი კანონზომიერებები ვრცელდება ნებისმიერი ბუნების სისტემებზე. მისი ძირითადი შედეგები დაკავშირებულია სისტემების თვითორგანიზებასთან. IN გარდამტეხი წერტილებიან ბიფურკაციის წერტილებში, ფუნდამენტურად შეუძლებელია იმის პროგნოზირება, გახდება თუ არა სისტემა მეტ-ნაკლებად ორგანიზებული.

8. მოდელები და სიმულაცია

მოდელირება არის შემეცნების ერთ-ერთი მთავარი მეთოდი, არის რეალობის ასახვის ფორმა და მოიცავს რეალური ობიექტების, საგნების და ფენომენების გარკვეული თვისებების გარკვევას ან რეპროდუცირებას სხვა ობიექტების, პროცესების, ფენომენების გამოყენებით ან აბსტრაქტული აღწერილობის გამოყენებით. სურათი, გეგმა, რუკა, განტოლებათა ნაკრები, ალგორითმები და პროგრამები.

მოდელირების შესაძლებლობები, ანუ მოდელის კონსტრუქციისა და შესწავლის დროს მიღებული შედეგების ორიგინალში გადატანა, ეფუძნება იმ ფაქტს, რომ მოდელი გარკვეული გაგებით აჩვენებს (აწარმოებს, მოდელირებს, აღწერს, მიბაძავს) ზოგიერთ მახასიათებელს. მკვლევარის ინტერესის ობიექტი.

ერთი ობიექტის (პროცესის ან ფენომენის) მეორეთი ჩანაცვლებას, მაგრამ თავდაპირველი ობიექტის (პროცესის ან ფენომენის) ყველა არსებითი თვისების შენარჩუნებას ეწოდება მოდელირება, ხოლო თავად შემცვლელ ობიექტს ეწოდება ორიგინალური ობიექტის მოდელი.

შეიძლება განვასხვავოთ მოდელების შემდეგი კლასები.

მასალის მოდელები

ამ მოდელების დამახასიათებელი საერთო მახასიათებელია ის, რომ ისინი აკოპირებენ ორიგინალ ობიექტს. ისინი, როგორც წესი, მზადდება სრულიად განსხვავებული, ხშირად იაფი მასალისგან, ვიდრე ორიგინალური ობიექტი. მოდელების ზომები ასევე შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს ორიგინალური ობიექტისგან ამა თუ იმ მიმართულებით.

საინფორმაციო მოდელები

მოდელს, რომელიც წარმოადგენს ობიექტს, პროცესს ან ფენომენს პარამეტრების და მათ შორის ურთიერთობის სიმრავლით, ეწოდება საინფორმაციო მოდელი. საინფორმაციო მოდელის პარამეტრებს შორის კავშირების გამოვლენა ხშირად ალბათ ყველაზე რთული ნაწილია მოდელის შექმნაში, რაც ხდება მისი პარამეტრების განსაზღვრის შემდეგ. ერთი და იგივე ობიექტის საინფორმაციო მოდელები, რომლებიც შექმნილია სხვადასხვა მიზნებისთვის, შეიძლება სრულიად განსხვავებული იყოს. მაგალითად, პირის საინფორმაციო მოდელი შეიძლება წარმოდგენილი იყოს ვერბალური პორტრეტის, ფოტოსურათის, სამედიცინო ბარათში ან მის სამუშაო ადგილზე პერსონალის განყოფილების ბარათის ფაილში შეტანილი ინფორმაციის სახით. Კლასი საინფორმაციო მოდელებიფართო ეს მოიცავს ვერბალურ (სიტყვიერ) მოდელებს, მონაცემთა ბაზებს, დიაგრამებს და დიაგრამებს, ნახატებს და ნახატებს, მათემატიკურ მოდელებს და ა.შ. საინფორმაციო მოდელი, რომელშიც მათ შორის პარამეტრები და დამოკიდებულებები გამოხატულია მათემატიკური ფორმამათემატიკური მოდელი ეწოდება.

მაგალითად, ცნობილი განტოლება S=vt, სადაც S არის მანძილი და v და t არის სიჩქარე და დრო, შესაბამისად, არის მათემატიკური ფორმით გამოხატული ერთგვაროვანი მოძრაობის მოდელი. (მოეცით მათემატიკური მოდელების სხვა მაგალითები)

კომპიუტერული ტექნოლოგიების სწრაფი განვითარება ხელს უწყობს და სწრაფი განვითარებადა ინფორმაციის მოდელირების საშუალებებისა და მეთოდების გაუმჯობესება; ინფორმაციის მოდელებზე დაფუძნებული პრობლემების გადაჭრა (კომპიუტერული მოდელირება) თანამედროვე კომპიუტერების გამოყენების ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი სფეროა. კომპიუტერული სიმულაციის საგანი შეიძლება იყოს: ეკონომიკური აქტივობაფირმა ან ბანკი, სამრეწველო საწარმო, საინფორმაციო და კომპიუტერული ქსელი, ტექნოლოგიური პროცესინებისმიერი რეალური ობიექტი ან პროცესი, მაგალითად, ინფლაციის პროცესი და ზოგადად - ნებისმიერი კომპლექსური სისტემა.

თამამად შეიძლება ითქვას, რომ მოდელების უმეტესობა, რომელსაც ადამიანი იყენებს გადასაჭრელად ცხოვრებისეული ამოცანები, არის ელემენტებისა და მათ შორის კავშირების ერთობლიობა. ასეთ მოდელებს ჩვეულებრივ სისტემებს უწოდებენ, ხოლო სისტემის მოდელების აგების ზოგად მეთოდებს სისტემურ მიდგომას უწოდებენ. სისტემური მიდგომის საფუძვლები თავის ნაშრომებში ჩაეყარა ლ.ფონ ბერტალანფიმ. სისტემებში, ელემენტები, რომლებიც მას ქმნიან, არ შეიძლება განიხილებოდეს იზოლირებულად. მათი მთლიანი წვლილი მთლიანად სისტემის ფუნქციონირებაში განპირობებულია ელემენტების ერთმანეთთან ურთიერთქმედებით.

9. მოდელირება – მიზანმიმართული საქმიანობის კომპონენტები

ერთ-ერთი პრობლემა, რომელიც თითქმის ყოველთვის გვხვდება სისტემური ანალიზის ჩატარებისას, არის სისტემაში ან სისტემაზე ექსპერიმენტების პრობლემა. ძალიან იშვიათად ეს დაშვებულია მორალური კანონებით ან უსაფრთხოების კანონებით, მაგრამ ძალიან ხშირად ეს დაკავშირებულია მატერიალურ ხარჯებთან და (ან) ინფორმაციის მნიშვნელოვან დაკარგვასთან.

ადამიანის მთელი აქტივობის გამოცდილება გვასწავლის, რომ ასეთ სიტუაციებში აუცილებელია ექსპერიმენტების ჩატარება არა ჩვენთვის საინტერესო ობიექტზე, ობიექტზე ან სისტემაზე, არამედ მათ მოდელებზე. ეს ტერმინი არ უნდა იქნას გაგებული, როგორც ფიზიკური მოდელი, ანუ ობიექტის ასლი შემცირებული ან გაფართოებული ფორმით. ფიზიკური მოდელირებაძალიან იშვიათად გამოიყენება სისტემებში, რომლებიც გარკვეულწილად დაკავშირებულია ადამიანებთან. კერძოდ, სოციალურ სისტემებში (მათ შორის ეკონომიკურ) უნდა მივმართოთ მათემატიკური მოდელირებას.

მათემატიკური მოდელირებისას გასათვალისწინებელია კიდევ ერთი მნიშვნელოვანი გარემოება. მარტივისკენ სწრაფვა ელემენტარული მოდელებიდა შედეგად არაერთი ფაქტორის იგნორირებამ შეიძლება მოდელი არაადეკვატური გახადოს რეალურ ობიექტთან მიმართებაში, უხეშად რომ ვთქვათ, უტყუარი გახადოს. ისევ და ისევ, ტექნოლოგებთან აქტიური ურთიერთობის გარეშე, ექსპერტებთან ამ ტიპის სისტემების ფუნქციონირების კანონების სფეროში, სისტემის ანალიზი შეუცვლელია.

ეკონომიკურ სისტემებში ძირითადად მათემატიკური მოდელირებაა საჭირო, თუმცა კონკრეტული ფორმით - არა მხოლოდ რაოდენობრივი, არამედ ხარისხობრივი, ასევე ლოგიკური მაჩვენებლების გამოყენებით.

პრაქტიკაში კარგად დადასტურებული მოდელებიდან შეგვიძლია აღვნიშნოთ შემდეგი მოდელები: სექტორთაშორისი ბალანსი; ზრდა; ეკონომიკური დაგეგმვა; პროგნოზული; ბალანსი და რიგი სხვა.

სისტემის ანალიზის შესრულებისას მოდელირების საკითხის დასრულებისას, მიზანშეწონილია დაისვას საკითხი რეალობასთან გამოყენებული მოდელების შესაბამისობის შესახებ.

ეს შესაბამისობა ან ადეკვატურობა შეიძლება იყოს აშკარა ან თუნდაც ექსპერიმენტულად დამოწმებული სისტემის ცალკეული ელემენტებისთვის. მაგრამ ქვესისტემებისთვისაც კი, და მით უმეტეს, სისტემისთვის, მთლიანობაში, არსებობს სერიოზული მეთოდოლოგიური შეცდომის შესაძლებლობა, რომელიც დაკავშირებულია დიდი სისტემის მოდელის ადეკვატურობის ლოგიკურ დონეზე შეფასების ობიექტურ შეუძლებლობასთან.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, რეალურ სისტემებში სავსებით შესაძლებელია ელემენტების მოდელების რაციონალიზაცია. ეს მოდელები უბრალოდ ცდილობენ შექმნან მინიმალურად საკმარისი, რაც შეიძლება მარტივი, პროცესების არსის დაკარგვის გარეშე. მაგრამ ადამიანს უკვე აღარ ძალუძს ლოგიკურად აღიქვას ათობით, ასობით ელემენტის ურთიერთქმედება. და სწორედ აქ შეიძლება „იმუშაოს“ მათემატიკაში ცნობილი შედეგი ცნობილი გოდელის თეორემიდან - გარე სამყაროსგან სრულიად იზოლირებულ რთულ სისტემაში შეიძლება იყოს ჭეშმარიტებები, პოზიციები, დასკვნები, რომლებიც საკმაოდ „დასაშვებია“ თვალსაზრისით. თავად სისტემის შესახებ, მაგრამ რომლებსაც არანაირი მნიშვნელობა არ აქვთ ამ სისტემების გარეთ.

ანუ შესაძლებელია ელემენტების მოდელების გამოყენებით რეალური სისტემის ლოგიკურად უნაკლო მოდელის აგება და ასეთი მოდელის ანალიზი. ამ ანალიზის დასკვნები ძალაში იქნება თითოეული ელემენტისთვის, მაგრამ სისტემა არ არის ელემენტების მარტივი ჯამი და მისი თვისებები არ არის მხოლოდ ელემენტების თვისებების ჯამი.

აქედან გამომდინარეობს დასკვნა - გარე გარემოს გათვალისწინების გარეშე, მოდელირების საფუძველზე მიღებული დასკვნები სისტემის ქცევის შესახებ, შეიძლება საკმაოდ გამართლებული იყოს სისტემის შიგნიდან დათვალიერებისას. მაგრამ არ არის გამორიცხული სიტუაცია, როცა ამ დასკვნებს სისტემასთან არანაირი კავშირი არ აქვს - გარე სამყაროს მხრიდან.

10. მოდელის განხორციელების გზები. აბსტრაქტული მასალის მოდელები

ადამიანის მიერ მოდელების შექმნისას მის განკარგულებაშია ორი სახის საშუალება: თავად ცნობიერების საშუალება და გარემომცველი მატერიალური სამყაროს საშუალებები; შესაბამისად, მოდელები იყოფა აბსტრაქტულ (იდეალურ) და მატერიალურ (რეალურ).

აბსტრაქტული მოდელები.

მათ შორისაა ენობრივი კონსტრუქტები, ე.ი. ენის მოდელები. ბუნებრივი ენა არის უნივერსალური ინსტრუმენტი ნებისმიერი აბსტრაქტული მოდელის შესაქმნელად. უნივერსალურობას უზრუნველყოფს ენაში ახალი სიტყვების შემოტანის შესაძლებლობა, ასევე უფრო და უფრო განვითარებული ენობრივი მოდელების იერარქიულად აგების შესაძლებლობა. ენის უნივერსალურობა მიიღწევა, სხვა საკითხებთან ერთად, იმით, რომ ენის მოდელები ორაზროვანი, ზუსტი და ბუნდოვანია. ეს უკვე სიტყვების დონეზე (პოლისემია თუ განუსაზღვრელობა) ვლინდება. გარდა ამისა, სიტყვების ფრაზებად გაერთიანების მრავალვარიანტულობა. ეს წარმოშობს დაახლოებას - ენის მოდელების თანდაყოლილი თვისება.

მასალის მოდელები.

იმისთვის, რომ ზოგიერთი მატერიალური ობიექტი იყოს მოდელი, რაღაც ორიგინალის შემცვლელი, მათ შორის მსგავსება უნდა დამყარდეს. ამის გაკეთების სხვადასხვა გზა არსებობს:

1). მოდელის შექმნის პროცესში ფიზიკური ურთიერთქმედების შედეგად მიღებული პირდაპირი მსგავსება (ფოტო, თვითმფრინავების მასშტაბური მოდელები, გემები, შენობები, თოჯინები, შაბლონები, შაბლონები და ა.შ.). მოდელის უშუალო მსგავსებისთვისაც კი, არსებობს სიმულაციის შედეგების ორიგინალზე გადატანის პრობლემა (გემის მოდელის ჰიდროდინამიკური ტესტების შედეგი, რომელშიც შესაძლებელია მოძრაობის სიჩქარის მასშტაბირება, მახასიათებლების მიხედვით. წყალი (სიბლანტე, სიმკვრივე, გრავიტაციული ძალა - არ არის მასშტაბური)). არსებობს მსგავსების თეორია, რომელიც დაკავშირებულია პირდაპირი მსგავსების მოდელებთან.

2). ორიგინალსა და მოდელს შორის არაპირდაპირი მსგავსება დამყარებულია არა ფიზიკური ურთიერთქმედების შედეგად, არამედ ბუნებაში ობიექტურად არსებობს, ვლინდება მათი აბსტრაქტული მოდელების დამთხვევის ან სიახლოვის სახით. მაგალითად, ელექტრომექანიკური ანალოგია. მექანიკური და ელექტრული პროცესების ზოგიერთი ნიმუში აღწერილია ერთი და იგივე კონტროლით, განსხვავება მხოლოდ ამ კონტროლში შემავალი ცვლადების განსხვავებულ ფიზიკურ ინტერპრეტაციაშია. ამიტომ, მექანიკური დიზაინის ექსპერიმენტი შეიძლება შეიცვალოს ექსპერიმენტით ელექტრული წრედით, რაც უფრო მარტივი და ეფექტურია. ექსპერიმენტული ცხოველები ექიმებისთვის - ანალოგები ადამიანის სხეული, ავტოპილოტი - პილოტის ანალოგი და ა.შ.

3) პირობითი მსგავსება. მოდელის მსგავსება ორიგინალთან დგინდება შეთანხმების შედეგად. მაგალითები: პირადობის მოწმობა არის მისი მფლობელის მოდელი, რუკა არის ტერიტორიის მოდელი, ფული არის ღირებულების მოდელი, სიგნალები არის შეტყობინებების მოდელები. პირობითი მსგავსების მოდელები არის აბსტრაქტული მოდელების მატერიალური განსახიერების საშუალება, ფორმა, რომელშიც ეს აბსტრაქტული მოდელები ინახება და გადაეცემა ერთი ადამიანიდან მეორეს, ხოლო დაბრუნების შესაძლებლობას ინარჩუნებს. აბსტრაქტული ფორმა. ეს მიიღწევა შეთანხმებით, თუ რა მდგომარეობას ენიჭება რეალური ობიექტი აბსტრაქტული მოდელის მოცემულ ელემენტს.

პირობითი მსგავსების მოდელების ზოგადი სქემის დაკონკრეტება და გაღრმავება ხდება ორი მიმართულებით: - პირობითი მსგავსების მოდელები ტექნიკურ მოწყობილობებში, სადაც ისინი გამოიყენება ადამიანის ჩარევის გარეშე; სიგნალები - სიგნალების აგების წესებს და გამოყენების გზებს ეწოდება კოდი, დაშიფვრა, გაშიფვრა - შეისწავლება სპეციალური დისციპლინები; პირობითი მსგავსების მოდელები შექმნილი თავად პიროვნების მიერ - ნიშნების სისტემები. ცოდნის ფილიალს, რომელიც ეხება ამას სემიოტიკას უწოდებენ.

11. მატერიალური მოდელების მსგავსების დადგენა

მსგავსება არის გარკვეული კავშირი სხვადასხვა ობიექტების თვისებების ინდიკატორთა მნიშვნელობებს შორის, რომლებიც აკვირდება და იზომება მკვლევარის მიერ შემეცნების პროცესში. მსგავსება გაგებულია, როგორც ობიექტების თვისებებს შორის ერთ-ერთ მიმოწერა (ურთიერთობა), რომელშიც არის ფუნქცია ან წესი ერთი ობიექტის ამ თვისებების ინდიკატორების მნიშვნელობების მნიშვნელობებამდე შემცირების მიზნით. სხვა ობიექტის იგივე მაჩვენებლები.

ასეთი ობიექტების მათემატიკური (ფორმალური) აღწერილობები შეიძლება შემცირდეს იდენტურ ფორმამდე.

სხვა სიტყვებით რომ ვთქვათ, მსგავსება არის ერთ-ერთი შესაბამისობის კავშირი სხვადასხვა ობიექტების ერთგვაროვანი თვისებების ინდიკატორებს შორის. ჰომოგენური თვისებები არის თვისებები, რომლებსაც აქვთ ინდიკატორების იგივე განზომილება.

ცნობილია ობიექტების მსგავსების რამდენიმე ტიპი.

1. პარამეტრების აღრიცხვის სისრულედან გამომდინარე, არსებობს:

აბსოლუტური (თეორიული) მსგავსება, რომელიც გულისხმობს ამ ობიექტების ყველა პარამეტრის მნიშვნელობების პროპორციულ შესაბამისობას, ე.ი.

pj(t) / rj(t) = mj(t), სადაც j=1,n;

პრაქტიკული მსგავსება - ამ კვლევისთვის აუცილებელი თვისებების გარკვეული ქვეჯგუფის პარამეტრებისა და ინდიკატორების გარკვეული ფუნქციური ერთჯერადი შესაბამისობა;

· პრაქტიკული სრული მსგავსება - შერჩეული თვისებების ინდიკატორებისა და პარამეტრების შესაბამისობა დროსა და სივრცეში;

თითქმის არასრული მსგავსება - პარამეტრების და ინდიკატორების შერჩეული თვისებების შესაბამისობა მხოლოდ დროში, ან მხოლოდ სივრცეში;

პრაქტიკული მიახლოებითი მსგავსება - შერჩეული პარამეტრების და ინდიკატორების შესაბამისობა გარკვეულ ვარაუდებთან და მიახლოებასთან.

2. საგნების ბუნების ადეკვატურობის მიხედვით განასხვავებენ:

ფიზიკური მსგავსება, რაც გულისხმობს საგნების ფიზიკური ბუნების ადეკვატურობას (ფიზიკური მსგავსების განსაკუთრებული შემთხვევებია საგნების მექანიკური, ელექტრო და ქიმიური მსგავსება);

· მათემატიკური მსგავსება, რაც გულისხმობს საგნების თვისებების ფორმალური აღწერის ადეკვატურობას (მათემატიკური მსგავსების განსაკუთრებული შემთხვევებია ობიექტების თვისებების ინდიკატორების სტატისტიკური, ალგორითმული, სტრუქტურული და გრაფიკული მსგავსება).

ასეთი ობიექტების იდენტიფიცირების პრობლემაა მეცნიერულად დაფუძნებული მსგავსების კრიტერიუმების შერჩევა და ამ კრიტერიუმების გამოთვლის მეთოდების შემუშავება.

12. მოდელის თვისებების განხორციელების პირობები

სისტემური ანალიზის ლოგიკის მიხედვით, როდესაც განისაზღვრება და აშენდება პროექტის განხორციელების ამოცანების ურთიერთდაკავშირებული ნაკრები (შეიძლება ითქვას, და საკმაოდ მკაცრი იქნება - ამოცანების სისტემა), იწყება სისტემის დიზაინის შემდეგი ეტაპი - შესწავლა. მოდელის განხორციელების პირობები.

ბუნებრივია, ნებისმიერი სისტემის მოდელის პრაქტიკაში დანერგვა შესაძლებელია მხოლოდ გარკვეულ პირობებში.

მაგალითად, განათლების სისტემა გამოვიყენოთ.

ბუნებრივია, საგანმანათლებლო სისტემის ნებისმიერი მოდელის პრაქტიკაში დანერგვა შესაძლებელია მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ არსებობს გარკვეული პირობები: საკადრო, სამოტივაციო, მატერიალურ-ტექნიკური, სამეცნიერო და მეთოდოლოგიური, ფინანსური, ორგანიზაციული, სამართლებრივი, საინფორმაციო.

პოლიტიკის შემქმნელთა დამსახურებად უნდა აღინიშნოს, რომ ქ ბოლო წლებიგაცილებით მეტი ყურადღება დაეთმო განათლების რეფორმების განხორციელების პირობებისა და მათი მსგავსების საკითხებს, ისევე როგორც განხორციელებისთვის ტექნოლოგიურ მომზადებას. საგანმანათლებლო პროექტები: საჭირო სახელმძღვანელოების შექმნა, მეთოდური განვითარება, მასწავლებლების გადამზადება და ა.შ. ძველად, შემდეგი რეზოლუციის გამოქვეყნებიდან უკვე ექვსი თვის შემდეგ, საჭირო იყო CPSU ცენტრალურ კომიტეტს მოეხსენებინა, რომ სკოლები, პროფესიული სკოლები და ა.შ. „განათლების ახალ შინაარსზე გადაერთო“.

13. მოდელი და ორიგინალი. Განსხვავებები. სასრულობა, გამარტივება, სიახლოვე

მოდელსა და რეალობას შორის შესაბამისობა შეიძლება გამოიხატოს შემდეგი პრინციპებით:

1. სასრულობა.

ნებისმიერი რეალური ობიექტი, როგორც ნაწილი რეალური სამყაროუსასრულოა მათი თვისებებითა და სხვა ობიექტებთან ურთიერთობით. თუმცა, თუ გავითვალისწინებთ ჩვენს ცოდნის უნარს, მაშინ აქ ჩვენ შემოიფარგლება ჩვენი საკუთარი რესურსებით - ტვინში ნერვული უჯრედების რაოდენობა, მოქმედებების რაოდენობა, რომლებიც შეგვიძლია განვახორციელოთ დროის ერთეულზე, ზუსტად ის დრო, რომლის დროსაც ჩვენ შეუძლია გარკვეული პრობლემის გადაჭრა; შეზღუდული გარე რესურსები, რომლებიც შეგვიძლია ჩავრთოთ ჩვენი საქმიანობის პროცესში, ე.ი. აუცილებელია უსასრულო სამყაროს შეცნობა სასრული საშუალებებით. ყველა მოდელი სასრულია. აბსტრაქტული მოდელები თავდაპირველად სასრულია - ისინი დაუყოვნებლივ დაჯილდოვდებიან თვისებების ფიქსირებული რაოდენობით. რეალური მოდელები სასრულია იმ გაგებით უსასრულო რიცხვიმათი თვისებებიდან შერჩეულია და გამოიყენება ორიგინალური ობიექტის მხოლოდ ჩვენთვის საინტერესო თვისებები. მოდელი ორიგინალის მსგავსია სასრული რაოდენობის თვალსაზრისით.

2. სიმარტივე.

მოდელების სასრულობა მათ გამარტივებას გარდაუვალს ხდის, მაგრამ ადამიანის პრაქტიკაში ეს გამარტივება მისაღებია, რადგან ნებისმიერი მიზნით, საკმარისია რეალობის არასრული, გამარტივებული წარმოდგენა. კონკრეტული მიზნებისთვის ასეთი გამარტივებაც აუცილებელია, ვინაიდან საშუალებას გაძლევთ ამოიცნოთ ორიგინალის ძირითადი ეფექტები და თვისებები ( ფიზიკური აბსტრაქციები- იდეალური გაზი, აბსოლუტური შავი სხეული, ...).

მოდელის იძულებითი გამარტივება - მასთან მუშაობის აუცილებლობა - რესურსების გამარტივება.

კიდევ ერთი ასპექტი: ორი მოდელიდან, რომელიც აღწერს რაღაც ობიექტს თანაბარი სიზუსტით, ის, რომელიც უფრო მარტივია, უფრო ახლოს არის ორიგინალთან (მის ნამდვილ ბუნებასთან).

3. მოდელების დაახლოება.

ეს ტერმინი ასოცირდება მოდელსა და ორიგინალს შორის რაოდენობრივ განსხვავებასთან (ხარისხობრივი განსხვავებები ასოცირდება ტერმინებთან სასრულობა და გამარტივება). ეს რაოდენობრივი სხვაობა ყოველთვის არსებობს და თავისთავად არც დიდია და არც მცირე, მისი საზომი შემოტანილია ამ სხვაობის მოდელირების მიზნებთან კორელაციის გზით (საათი დროის მოდელია).

4. ადეკვატურობა.

ადეკვატურია მოდელი, რომლის დახმარებითაც მიზანი წარმატებით მიიღწევა. ეს არ არის მოდელის სისრულის, სიზუსტის, სიზუსტის კონცეფციის ექვივალენტი. პტოლემეოსის მოდელი ადეკვატურია (პლანეტების მოძრაობის აღწერის სიზუსტის თვალსაზრისით). ადეკვატური, მაგრამ ყალბი მოდელი (წარმატებული განკურნება სულიერი შელოცვების დახმარებით). ზოგჯერ შესაძლებელია ადეკვატურობის გარკვეული საზომის შემოღება. შემდეგ შეგვიძლია განვიხილოთ კითხვები მოდელის იდენტიფიკაციის შესახებ (ანუ, ამ კლასში ყველაზე ადეკვატურის პოვნა), მოდელების სტაბილურობის, მათი ადაპტაციის შესახებ.

14. მოდელისა და ორიგინალის მსგავსება. მოდელის ადეკვატურობა. მოდელების სიმართლე. ჭეშმარიტისა და ტყუილის კომბინაცია

ყველაზე მნიშვნელოვანი კონცეფცია ეკონომიკურ და მათემატიკურ მოდელირებაში, როგორც ნებისმიერ მოდელირებაში, არის მოდელის ადეკვატურობის კონცეფცია, ანუ მოდელის შესაბამისობა მოდელირებულ ობიექტთან ან პროცესთან. მოდელის ადეკვატურობა გარკვეულწილად პირობითი კონცეფციაა, რადგან არ შეიძლება იყოს მოდელის სრული შესაბამისობა რეალურ ობიექტთან, რაც ასევე დამახასიათებელია ეკონომიკური და მათემატიკური მოდელირებისთვის. მოდელირებისას ვგულისხმობთ არა მხოლოდ ადეკვატურობას, არამედ შესაბამისობას იმ თვისებებთან, რომლებიც აუცილებელია კვლევისთვის. ეკონომიკური და მათემატიკური მოდელების ადეკვატურობის შემოწმება ძალიან სერიოზული პრობლემაა, მით უმეტეს, რომ ის გართულებულია ეკონომიკური ღირებულებების გაზომვის სირთულით. თუმცა, ასეთი გადამოწმების გარეშე, სიმულაციის გამოყენება იწვევს მენეჯმენტის გადაწყვეტილებებიშეიძლება არა მხოლოდ მცირე სარგებლობა მოაქვს, არამედ მნიშვნელოვანი ზიანიც მოაქვს.

ზუსტად იმ თეორიული მოსაზრებებისა და მეთოდების გათვალისწინებით, რომლებიც საფუძვლად უდევს მოდელის მშენებლობას, შესაძლებელია დაისვას კითხვები იმის შესახებ, თუ რამდენად სწორად ასახავს ეს მოდელი ობიექტს და რამდენად სრულად ასახავს მას. (მოდელირების პროცესში გამოიყოფა განსაკუთრებული ეტაპები - მოდელის გადამოწმებისა და მისი ადეკვატურობის შეფასების ეტაპი). ამ შემთხვევაში ჩნდება იდეა ადამიანის მიერ შექმნილი ნებისმიერი ობიექტის მსგავს ბუნებრივ ობიექტებთან შედარებასა და ამ ობიექტის ჭეშმარიტების შესახებ. მაგრამ ამას აზრი აქვს მხოლოდ იმ შემთხვევაში, თუ ასეთი ობიექტები იქმნება ბუნებრივი ობიექტის გარკვეული მახასიათებლების გამოსახვის, კოპირების, რეპროდუცირების სპეციალური მიზნით.

ამრიგად, შეგვიძლია ვთქვათ, რომ ჭეშმარიტება თანდაყოლილია მატერიალურ მოდელებში: - გარკვეულ ცოდნასთან მათი კავშირის გამო, - მისი სტრუქტურის იზომორფიზმის არსებობის (ან არარსებობის) გამო სიმულირებული პროცესის ან ფენომენის სტრუქტურასთან; მოდელის ობიექტთან მიმართების გამო, რაც მას კოგნიტური პროცესის ნაწილად აქცევს და გარკვეული შემეცნებითი ამოცანების გადაჭრის საშუალებას იძლევა.

და ამ მხრივ, მატერიალური მოდელი ეპისტემოლოგიურად მეორეხარისხოვანია, მოქმედებს როგორც ეპისტემოლოგიური ასახვის ელემენტი.

15. მოდელის დინამიკა. მოდელირების პროცესი. მოდელირების პროცესის სრული ალგორითმიზაციის შეუძლებლობის მიზეზები

შეყვანასა და გამომავალში გვაქვს X და Y პარამეტრების დამოკიდებულებები t დროზე. ამოცანაა შავი ყუთის განსაზღვრა.

დავუშვათ, რომ ერთიანი სიგნალი X(t) იქნა გამოყენებული სისტემის შეყვანაზე, რომელიც ადრე იყო ნულოვანი საწყის პირობებში. თუ გამომავალზე შეინიშნება ექსპონენციალური სიგნალი, მაშინ ეს არის პირველი რიგის სისტემა. ერთი წარმოებული საკმარისია მის აღსაწერად და ერთი ინტეგრალი იქნება წარმოდგენილი მოდელის ამოხსნაში. ვინაიდან ერთი ინტეგრალი "ყოველთვის აწარმოებს" ერთ მაჩვენებელს, ორი ინტეგრალი აწარმოებს ორ მაჩვენებელს. იმის დასადგენად, არის თუ არა მრუდი ექსპონენციალური, ტანგენსი იხაზება თითოეულ წერტილში, სანამ ის არ გადაიკვეთება მდგრადი მდგომარეობის ხაზთან. ნებისმიერ მომენტში, T უნდა იყოს მუდმივი. T-ის მნიშვნელობა ახასიათებს სისტემის (მეხსიერების) ინერციას. ზე მცირე ზომის T სისტემა სუსტად არის დამოკიდებული ისტორიაზე და შეყვანა მყისიერად იწვევს გამომავალი ცვლილებას. T-ის დიდი მნიშვნელობით სისტემა ნელ-ნელა პასუხობს შეყვანის სიგნალს, ხოლო ძალიან დიდი T-ით სისტემა უცვლელია.

პირველი შეკვეთის ბმულს აქვს ორი პარამეტრი:

1) ინერცია - თ

2) მოგება

მოდით შემოვიტანოთ გადაცემის ფუნქციის კონცეფცია, როგორც დინამიური სისტემის მოდელი. განმარტებით, გადაცემის ფუნქცია არის გამომავალი შეყვანის თანაფარდობა

პირველი რიგის ბმულის გადაცემის ფუნქციას აქვს ფორმა.

შემდეგ, გადაცემის ფუნქციის განმარტების გამოყენებით, გვაქვს, სადაც "p" არის წარმოებული ხატულა ().

შემდეგ ვიღებთ:

განსხვავების სახით, განტოლება შეიძლება დაიწეროს როგორც (Yi+1 - Yi)*T+Yi*dt = k*Xi*dt. ან აწმყოს გამოხატვა წარსულში Yi+1 = A* Xi + B* Yi. აქ A და B არის წონა. A მიუთითებს X კომპონენტის წონაზე, რომელიც განსაზღვრავს გარე სამყაროს გავლენას სისტემაზე, B მიუთითებს Y-ის წონაზე, რომელიც განსაზღვრავს სისტემის მეხსიერებას, ისტორიის გავლენას მის ქცევაზე.

კერძოდ, თუ B=0, მაშინ Yi+1 = A* Xi და საქმე გვაქვს ინერციულ სისტემასთან, რომელიც მყისიერად რეაგირებს შეყვანის სიგნალზე Y=k*X და ზრდის მას k-ჯერ. თუ B=0,5, მაშინ ადვილია იმის მიღება, რომ მუდმივი შეყვანის სიგნალით X, Yi+1 = A* Xi +0,5* Yi = A* Xi +0,5(A* Xi-1 + B* Yi-1) = ... = А*(1+0.5+0.52+...+0.5n)*Хi-n+0.5n+1*Yi-n = 2*A*Xi-n = k*Xi-n მივიღებთ დაშლის მაჩვენებელი. Y მიდრეკილია შეყვანის სიგნალის X მნიშვნელობისკენ, გამრავლებული k-ზე.

თუ ჩვენ გავაძლიერებთ წარსულის B=1 გავლენას, მაშინ სისტემა დაიწყებს საკუთარი თავის ინტეგრაციას (გამომავალი მიეწოდება სისტემის შეყვანას)

Yi+1 = A* Xi + Yi მუდმივად ამატებს შეყვანის სიგნალს, რაც შეესაბამება გამომავალი სიგნალის ექსპონენციალურ შეუზღუდავ ზრდას. მნიშვნელობის თვალსაზრისით, ეს შეესაბამება დადებით გამოხმაურებას. როდესაც B=-1, გვაქვს მოდელი Yi+1 = A* Xi - Yi შესაბამისი უარყოფითი გამოხმაურების თვალსაზრისით. მოდელის განსაზღვრისას საჭიროა მოძებნოთ უცნობი კოეფიციენტები k და T.

განვიხილოთ მეორე რიგის ბმული.

მეორე შეკვეთის ბმულს აქვს სამი პარამეტრი.

დამახასიათებელი: გლუვი გასვლა ნულიდან, გადახრის წერტილი და უსასრულო წინსვლა სტაბილურ მდგომარეობაში.

მოდელი არის მატერიალური ან მენტალურად წარმოდგენილი ობიექტი, რომელიც ცვლის თავდაპირველ ობიექტს შესწავლის პროცესში და ინარჩუნებს თავის ტიპურ მახასიათებლებს, რომლებიც მნიშვნელოვანია ამ კვლევისთვის. მოდელის შექმნის პროცესს მოდელირება ეწოდება.

მოდელირების პროცესი სამი ეტაპისგან შედგება - ფორმალიზაცია (რეალური ობიექტიდან მოდელზე გადასვლა), მოდელირება (მოდელის კვლევა და ტრანსფორმაცია), ინტერპრეტაცია (მოდელირების შედეგების გადატანა რეალობის სფეროში).

16. მოდელი მოდელი. მოდელის პირველი განმარტება. მეორე მოდელის განმარტება

მოდელი - ობიექტის ობიექტი ან აღწერა, სისტემა მეორე სისტემის ერთი სისტემის (ანუ ორიგინალის) ჩანაცვლებისთვის (გარკვეული პირობებით, წინადადებებით, ჰიპოთეზებით) ორიგინალის შესასწავლად ან მისი რომელიმე თვისების რეპროდუცირებისთვის. მოდელი არის ერთი სტრუქტურიდან მეორეზე რუკების შედეგი.

მოდელები, თუ უგულებელვყოფთ მათი გამოყენების სფეროებს, სფეროებს, სამი ტიპისაა: კოგნიტური, პრაგმატული და ინსტრუმენტული.

კოგნიტური მოდელი არის ცოდნის ორგანიზებისა და პრეზენტაციის ფორმა, ახალი და ძველი ცოდნის შერწყმის საშუალება. კოგნიტური მოდელი, როგორც წესი, მორგებულია რეალობაზე და არის თეორიული მოდელი.

პრაგმატული მოდელი არის პრაქტიკული მოქმედებების ორგანიზების საშუალება, სისტემის მიზნების სამუშაო წარმოდგენა მისი მართვისთვის. მათში რეალობა მორგებულია რაღაც პრაგმატულ მოდელზე. ეს არის, როგორც წესი, გამოყენებული მოდელები.

ინსტრუმენტული მოდელი არის პრაგმატული და/ან კოგნიტური მოდელების აგების, კვლევის ან/და გამოყენების საშუალება.

შემეცნებითი ასახავს არსებულს, ხოლო პრაგმატულს - მართალია არა არსებულ, მაგრამ სასურველ და, შესაძლოა, შესაძლებელ ურთიერთობებსა და კავშირებს.

მოდელირების დონის, „სიღრმის“ მიხედვით, მოდელები ემპირიულია - ემპირიულ ფაქტებზე, დამოკიდებულებებზე დაფუძნებული, თეორიული - მათემატიკური აღწერილობების საფუძველზე და შერეული, ნახევრად ემპირიული - ემპირიული დამოკიდებულებებისა და მათემატიკური აღწერების გამოყენებით.

მათემატიკურ მოდელს M, რომელიც აღწერს S სისტემას (x1,x2,...,xn; R) აქვს ფორმა: M=(z1,z2,...,zm; Q), სადაც ziIZ, i=1,2, .. .,n, Q, R - მიმართებების სიმრავლე X-ზე - შემავალი, გამომავალი სიგნალებისა და სისტემის მდგომარეობების სიმრავლე და Z - X-ის ელემენტების და ქვესიმრავლეების აღწერილობების ნაკრები, შესაბამისად.

მოდელის ძირითადი მოთხოვნები: კონსტრუქციის ვიზუალიზაცია; მისი ძირითადი თვისებებისა და ურთიერთობების ხილვადობა; მისი ხელმისაწვდომობა კვლევის ან რეპროდუქციისთვის; კვლევის სიმარტივე, გამრავლება; ორიგინალში არსებული ინფორმაციის შენახვა (მოდელის აგებისას გათვალისწინებული ჰიპოთეზების სიზუსტით) და ახალი ინფორმაციის მოპოვება.

მოდელირების პრობლემა შედგება სამი ამოცანისგან: მოდელის აგება (ეს ამოცანა ნაკლებად ფორმალიზებადი და კონსტრუქციულია, იმ გაგებით, რომ არ არსებობს მოდელების აგების ალგორითმი); მოდელის შესწავლა (ეს ამოცანა უფრო ფორმალიზებადია, არსებობს მოდელების სხვადასხვა კლასის შესწავლის მეთოდები); მოდელის გამოყენება (კონსტრუქციული და დაკონკრეტებული დავალება).

M მოდელს სტატიკური ეწოდება, თუ xi-ს შორის არ არის დროის პარამეტრი t. სტატიკური მოდელი დროის თითოეულ მომენტში იძლევა სისტემის მხოლოდ „ფოტოს“, მის ნაწილს.

მოდელი დინამიურია, თუ xi-ს შორის არის დროის პარამეტრი, ე.ი. ის დროულად აჩვენებს სისტემას (სისტემაში მიმდინარე პროცესებს).

მოდელი დისკრეტულია, თუ ის აღწერს სისტემის ქცევას მხოლოდ დისკრეტულ დროს.

მოდელი უწყვეტია, თუ იგი აღწერს სისტემის ქცევას დროის ყველა მომენტში გარკვეული დროის ინტერვალიდან.

მოდელი არის სიმულაცია, თუ ის განკუთვნილია ტესტირებისთვის ან შესასწავლად, ობიექტის განვითარებისა და ქცევის შესაძლო გზების სათამაშოდ M მოდელის ზოგიერთი ან ყველა პარამეტრის xi-ის ცვლილებით.

მოდელი დეტერმინისტულია, თუ პარამეტრების თითოეული შეყვანის ნაკრები შეესაბამება გამომავალი პარამეტრების კარგად განსაზღვრულ და ცალსახად განსაზღვრულ კომპლექტს; წინააღმდეგ შემთხვევაში, მოდელი არის არადეტერმინისტული, სტოქასტური (ალბათობითი).

ჩვენ შეგვიძლია ვისაუბროთ მოდელების გამოყენების სხვადასხვა რეჟიმზე - სიმულაციური რეჟიმის შესახებ, სტოქასტური რეჟიმის შესახებ და ა.შ.

მოდელში შედის: ობიექტი O, საგანი (სურვილისამებრ) A, ამოცანა Z, რესურსები B, მოდელირების გარემო C: M=.

ნებისმიერი მოდელის თვისებები შემდეგია:

სასრულობა: მოდელი ასახავს ორიგინალს მხოლოდ მისი მიმართებების სასრულ რაოდენობაში და, გარდა ამისა, მოდელირების რესურსები სასრულია; სიმარტივე: მოდელი აჩვენებს ობიექტის მხოლოდ არსებით ასპექტებს; დაახლოება: რეალობა ნაჩვენებია უხეშად ან დაახლოებით მოდელის მიხედვით; ადეკვატურობა: მოდელი წარმატებით აღწერს მოდელირებულ სისტემას; ინფორმაციის შინაარსი: მოდელი უნდა შეიცავდეს საკმარის ინფორმაციას სისტემის შესახებ - მოდელის აგებისას მიღებული ჰიპოთეზების ფარგლებში.

სიმულირებული სისტემის სიცოცხლის ციკლი:

· ობიექტის შესახებ ინფორმაციის შეგროვება, ჰიპოთეზები, წინასწარი მოდელის ანალიზი;

· მოდელების (ქვემოდელების) სტრუქტურისა და კომპოზიციის დაპროექტება;

· მოდელის სპეციფიკაციების აგება, ცალკეული ქვემოდელების შემუშავება და გამართვა, მოდელის მთლიანობაში აწყობა, მოდელის პარამეტრების იდენტიფიკაცია (საჭიროების შემთხვევაში);

· მოდელის შესწავლა - შესწავლის მეთოდის არჩევა და მოდელირების ალგორითმის (პროგრამის) შემუშავება;

· მოდელის ადეკვატურობის, სტაბილურობის, სენსიტიურობის კვლევა;

· მოდელირების ხელსაწყოების შეფასება (დახარჯული რესურსები);

· მოდელირების შედეგების ინტერპრეტაცია, ანალიზი და შესწავლილ სისტემაში ზოგიერთი მიზეზ-შედეგობრივი კავშირის დადგენა;

· ანგარიშების და საპროექტო (ეროვნულ-ეკონომიკური) გადაწყვეტილებების გენერირება;

· მოდელის დაზუსტება, საჭიროების შემთხვევაში მოდიფიცირება და სიმულაციური გზით მიღებული ახალი ცოდნით შესწავლილ სისტემაში დაბრუნება.

17. სისტემური მოდელების სიმრავლე. "პრობლემის", "მიზნის", "სისტემის" ცნების განმარტება

რთული სისტემების მოდელირების ერთ-ერთი ფუნდამენტური პრინციპია მრავალი მოდელის პრინციპი, რომელიც შედგება, ერთი მხრივ, მრავალი განსხვავებული სისტემისა და პროცესის ჩვენების შესაძლებლობაში ერთი და იგივე მოდელის გამოყენებით და, მეორე მხრივ, წარმოდგენის შესაძლებლობას. იგივე სისტემა კომპლექტით სხვადასხვა მოდელებიკვლევის მიზნებიდან გამომდინარე. ამ პრინციპის გამოყენება შესაძლებელს ხდის მიდგომაზე უარის თქმას, როდესაც თითოეული შესწავლილი სისტემა შეიმუშავებს საკუთარ მოდელს და შემოგვთავაზოს ახალი მიდგომა, რომელშიც შემუშავებულია სხვადასხვა დონის (ძირითადად საბაზისო და ლოკალური) აბსტრაქტული მათემატიკური მოდელები, რომლებიც გამოიყენება სისტემების შესასწავლად სხვადასხვა კლასები. ამ შემთხვევაში მოდელირების ამოცანა მცირდება მოდელების კომპეტენტურ პარამეტრიზაციამდე და მიღებული შედეგების ინტერპრეტაციაზე.

მიზანი არის სხვადასხვა კონფლიქტური ინტერესების კომპლექსური კომბინაცია. მიზანი არის სისტემის ფორმირებადი, ინტეგრირებული ფაქტორი, რომელიც აერთიანებს ცალკეულ ობიექტებს და პროცესებს მთლიანობაში, სისტემაში. ეს ასოციაცია ხდება იმის საფუძველზე, რომ განსხვავებული ობიექტები ყოველთვის არ შეიძლება იყოს საკმარისი საშუალება ადამიანის მიზნების მისაღწევად. ხოლო კომბინირებული სახით იძენენ ახალ, სისტემურ, ინტეგრალურ ხარისხს, რაც საკმარისია მიზნების მისაღწევად.

სისტემა მიზნის მიღწევის საშუალებაა.

სისტემის პირველ განმარტებას ავსებს მეორე, რომელიც ახასიათებს მის შიდა სტრუქტურას.

სისტემის ზოგადი განმარტება ჩამოყალიბებულია შემდეგნაირად: „სისტემა არის გარემოდან კონკრეტული მიზნისთვის იზოლირებული ურთიერთდამოკიდებული ელემენტების ერთობლიობა“.

პრობლემა არის სიტუაცია, რომელსაც ახასიათებს განსხვავება აუცილებელ (სასურველ) და არსებულ გამომუშავებას შორის. გასასვლელი აუცილებელია, თუ მისი არარსებობა საფრთხეს უქმნის სისტემის არსებობას ან განვითარებას. არსებული გამომავალი უზრუნველყოფილია არსებული სისტემით. სასურველი გამომავალი უზრუნველყოფილია სასურველი სისტემით. პრობლემა არის განსხვავება არსებულ სისტემასა და სასურველ სისტემას შორის. პრობლემა შეიძლება იყოს მოსავლიანობის შემცირების თავიდან აცილება, ან მოსავლიანობის გაზრდა. პრობლემის პირობა წარმოადგენს არსებულ სისტემას („ცნობილი“). მოთხოვნა წარმოადგენს სასურველ სისტემას.

18. შავი ყუთი. მოდელი, თვისებები, სირთულეები მოდელის აგებაში. შავი ყუთის მოდელის სარგებლობის პირობები

შავი ყუთის მოდელის აშენება შეიძლება რთული ამოცანასისტემის შეყვანისა და გამომავალი სიმრავლის გამო (ეს განპირობებულია იმით, რომ ნებისმიერი რეალური სისტემაურთიერთქმედებს გარემოსთან შეუზღუდავი რაოდენობის გზებით). მოდელის აგებისას მათგან უნდა შეირჩეს სასრული რიცხვი. შერჩევის კრიტერიუმია მოდელის მიზანი, კონკრეტული კავშირის მნიშვნელობა ამ მიზანთან მიმართებაში. აქ, რა თქმა უნდა, შესაძლებელია შეცდომები, უბრალოდ არ შედის კომუნიკაციის მოდელში (რომელიც ჯერ კიდევ მუშაობს) შეიძლება იყოს მნიშვნელოვანი. ამას განსაკუთრებული მნიშვნელობა აქვს მიზნის განსაზღვრისას, ე.ი. სისტემის გამომავალი. რეალური სისტემა ურთიერთქმედებს გარემოს ყველა ობიექტთან, ამიტომ მნიშვნელოვანია გავითვალისწინოთ ყველა ყველაზე მნიშვნელოვანი. შედეგად, მთავარ მიზანს თან ახლავს დამატებითი მიზნების დასახვა.

მაგალითი: მანქანამ არა მხოლოდ უნდა ატაროს გარკვეული რაოდენობის მგზავრი ან ჰქონდეს საჭირო ტვირთამწეობა, არამედ არ გამოიმუშაოს ზედმეტი ხმაური მართვის დროს, ჰქონდეს გამონაბოლქვი, რომელიც არ აღემატება ნორმას, საწვავის მისაღები მოხმარება, ... მხოლოდ ერთი მიზნის მიღწევა. საკმარისი არ არის, დამატებითი მიზნების მიღწევის მიღწევაც კი შეიძლება მავნე მიღწევამთავარი მიზანი.

შავი ყუთის მოდელი ზოგჯერ ერთადერთია, რომელიც გამოიყენება სისტემების შესწავლაში.

მაგალითი: ადამიანის ფსიქიკის ან სხეულზე წამლის ზემოქმედების შესწავლა, ჩვენ ვმოქმედებთ მხოლოდ შეყვანებზე და გამოვიტანთ დასკვნებს მომხმარებლისთვის დროის სიგნალში გამომავალზე დაკვირვების საფუძველზე, რადგან თითოეული საათი აჩვენებს მისი სენსორის მდგომარეობას, შემდეგ მათი წაკითხვები თანდათან განსხვავდება. გამოსავალი არის ყველა საათის სინქრონიზაცია გარკვეული დროის სტანდარტის წაკითხვის მიხედვით (რადიოში "ზუსტი დროის" სიგნალები). სტანდარტი უნდა შევიდეს საათში როგორც სისტემაში, თუ თითოეული საათი უნდა ჩაითვალოს ქვესისტემად დროის ზოგადი აღნიშვნის სისტემაში?

19. სისტემის მოდელის თვისებები. ელემენტი, ქვესისტემები, სხვადასხვა ექსპერტების მიერ სხვადასხვა მოდელების აგების მიზეზები

სისტემა არის ურთიერთდაკავშირებული ელემენტების ერთობლიობა, რომელიც იზოლირებულია გარემოდან და ურთიერთქმედებს მას მთლიანად.

თვისება, რომელიც წარმოიქმნება ნაწილების ერთობლიობიდან, არის ფენომენის მთავარი თვისება, არსი, არსი. ფენომენის კონცეფცია, უპირველეს ყოვლისა, არის იდეა ფენომენის არსის, ფენომენის მთავარი მახასიათებლის, მოცემულ სისტემაში წარმოქმნილი თვისების შესახებ.

მაგალითად, ტელევიზორები და მანქანები განსხვავებულია: პატარა და დიდი, კარგი და არც თუ ისე კარგი, აწყობილი სხვადასხვა სქემების მიხედვით სხვადასხვა ნაწილისგან. მაგრამ ყველა მათგანს აქვს გარკვეული გამორჩეული თვისება: ტელევიზორი არის ფენომენი, რომელიც იღებს სატელევიზიო სიგნალებს და ამრავლებს სატელევიზიო გამოსახულებას, ხოლო მანქანა არის "ურიკა, რომელიც თვითონ მართავს".

ფენომენის ცნების შედგენა ნიშნავს: ფენომენის არსებობაზე მითითებას – ფენომენის გამოყოფას, გარჩევას; აჩვენე ფენომენის მოწყობილობა; ამ ფენომენის სხვებთან ურთიერთობის დასამტკიცებლად, ე.ი. განსაზღვრავს ამ ფენომენის ადგილს ფენომენთა იერარქიაში.

იერარქია, ფენომენების ბუდობა წარმოიქმნება იქიდან, რომ ფენომენებში - სუპერსისტემებში მონაწილეობს ფენომენების თვისებები - ქვესისტემები, რომლებიც წარმოიქმნება მათი მთლიანობით. ფენომენის ნებისმიერი თვისება წარმოიქმნება ფენომენების იერარქიის გარკვეულ დონეზე, ამიტომ ფენომენების შესწავლისას აუცილებელია განასხვავოთ შემადგენელი ნაწილებისგან მემკვიდრეობით მიღებული თვისებები და ფენომენის მთლიანობით წარმოქმნილი თვისებები.

ვინაიდან ყოველი თვისება, ყველა ერთეული წარმოიქმნება ფენომენების იერარქიის საკუთარ დონეზე, აზრი არ აქვს ქვედა დონეზე თვისებების ძიებას - ისინი ჯერ არ არიან. ასევე უაზროა თვისებების შესწავლა მაღალ დონეზე - იქ თვისებები შეიძლება შეიწოვოს და შევიდეს სხვა ფენომენ-სისტემებში.

ხაზოვანი, იერარქიული დალაგების გარდა, არსებობს მისი სხვა ტიპებიც. თუმცა, ამის მიუხედავად, ფენომენის რაიმე თვისების დასაუფლებლად, საჭიროა გავიგოთ იერარქიის იმ დონის სტრუქტურა, რომელზედაც წარმოიქმნება ფენომენის საინტერესო თვისებები. ეს არის ფენომენების ანალიზის სისტემატური მიდგომის არსი.

იერარქიის თითოეულ დონეზე წარმოქმნილი ფენომენების სირთულე შეზღუდულია. იერარქიის ამ დონეზე წარმოქმნილი ნებისმიერი ფენომენი ეფუძნება 7 პრინციპიდან რამდენიმეს კომბინაციას. ეს არის ცოდნის მეთოდოლოგიის პრინციპები.

ფუნქციური თვისების რაოდენობრივ მახასიათებელს ფუნქციური პარამეტრი ეწოდება.

მაგალითად, ფენომენის შემადგენელი ნაწილები მოქმედებენ ერთმანეთზე შეერთების წრის გასწვრივ: მანქანაში საწვავის სისტემა აწვდის აალებადი ნარევს ძრავას, ხოლო ძრავა ქმნის მბრუნავ ძალას ლილვზე.

ძრავა არის მანქანის ქვესისტემა, რომელიც წარმოქმნის მამოძრავებელ ძალას. ძრავის ნაწილების ნაკრები არის ფენომენის მატარებელი, რომელიც წარმოქმნის ბრუნვის ძალას, ხოლო ნაწილებს შორის ურთიერთქმედება არის ძრავის ნაწილების შეერთების წრე.

ვინაიდან ფენომენები დამოუკიდებელია მათი მატარებლებისგან, შესაძლებელია ძრავში ყველა ნაწილის შეცვლა, ხოლო მანქანაში ერთი ძრავის შეცვლა შესაძლებელია მეორეთი, რაც ასევე წარმოქმნის მბრუნავ ძალას ლილვზე.

ასე რომ, ფენომენის შიდა სტრუქტურა, სისტემის არქიტექტურა არის შემადგენელი ნაწილების ფუნქციური თვისებებისა და მათ შორის კავშირების სტრუქტურის ერთობლიობა.

20. სისტემის სტრუქტურის მოდელი. გამოყენების პირობები, „სისტემის სტრუქტურის“, „ურთიერთობის“, „საკუთრების“ განმარტება. ურთიერთობა „ურთიერთობისა“ და „საკუთრების“ ცნებებს შორის. სისტემის მეორე განმარტება

შავი ყუთის მოდელი და კომპოზიცია ხშირ შემთხვევაში საკმარისი არ არის. აუცილებელია ვიცოდეთ კავშირები ელემენტებსა და ქვესისტემებს შორის, ანუ ურთიერთობები. მიზნის მისაღწევად ელემენტებს შორის აუცილებელი ან საკმარისი ურთიერთობების ერთობლიობას სისტემის სტრუქტურა ეწოდება. სისტემაში შემავალ რეალურ ობიექტებს შორის არის კავშირების უზარმაზარი (შეიძლება იყოს უსასრულო). სტრუქტურის მოდელის განსაზღვრისას განიხილება მხოლოდ სასრული რაოდენობის ურთიერთობები, რომლებიც მნიშვნელოვანია განსახილველ მიზანთან მიმართებაში.

მაგალითი: მექანიზმის გაანგარიშებისას მხედველობაში არ მიიღება ნაწილების ერთმანეთის მიმართ მიზიდულობის ძალა, მაგრამ აუცილებლად მხედველობაში მიიღება ნაწილების წონა.

რაც შეეხება კომუნიკაციას, ურთიერთობას, მაშინ მასში სულ მცირე ორი ობიექტი მონაწილეობს. თვისება არის ერთი ობიექტის გარკვეული ატრიბუტი. მაგრამ თვისება ვლინდება საგნის სხვა ობიექტებთან ურთიერთქმედების პროცესში, ე.ი. ურთიერთობის დამყარებისას.

მაგალითი: ბურთი წითელია, მაგრამ ეს გამოვლენილია თეთრი წყაროს და სინათლის ანალიზატორის მიმღების არსებობით. ქონება არის დაკეცილი ურთიერთობა. ჰიპოთეზა: ეს განცხადება მართალია ყველა თვისებისთვის.

სისტემის მეორე განმარტება: „სისტემა არის ურთიერთდაკავშირებული ელემენტების ერთობლიობა, რომელიც იზოლირებულია გარემოსგან და ურთიერთქმედებს მთლიანობაში“.

21. „თეთრი ყუთის“ სისტემის ბლოკ-სქემა. ითვლის

სისტემის მეორე განმარტება: „სისტემა არის ურთიერთდაკავშირებული ელემენტების ერთობლიობა, რომელიც იზოლირებულია გარემოსგან და ურთიერთქმედებს მთლიანობაში“. ეს განმარტება მოიცავს შავი ყუთის მოდელებს, კომპოზიციას და სტრუქტურას. მას უწოდებენ სისტემის სტრუქტურულ დიაგრამას (თეთრი ყუთი).

მაგალითი: საათის ბლოკის დიაგრამა.

სტრუქტურული დიაგრამების შინაარსის მხრიდან აბსტრაქცია მივყავართ დიაგრამამდე, რომელშიც მითითებულია მხოლოდ ელემენტების არსებობა და მათ შორის კავშირები. მათემატიკაში ასეთ ობიექტს გრაფიკი ეწოდება. (გრაფი - დიაგრამა, გრაფიკი, გრაფიკი). გრაფიკი განასხვავებს წვეროებს (ისინი შეესაბამება ელემენტებს) და კიდეებს (ისინი შეესაბამება კავშირებს). თუ კავშირები არ არის სიმეტრიული, მაშინ ისინი აღინიშნება კიდეებით ისრებით (რკალი) და გრაფიკს უწოდებენ მიმართულს, წინააღმდეგ შემთხვევაში - არამიმართულს. თქვენ შეგიძლიათ ასახოთ განსხვავებები ელემენტებსა და ურთიერთობებს შორის კიდეებისთვის რიცხვითი მახასიათებლების მინიჭებით (კიდეების წონა - შეწონილი გრაფიკი) ან წვეროებისა და კიდეების გამოვლენით (ფერადი გრაფიკი). არსებობს სისტემის დინამიკის ორი ტიპი:

- ფუნქციონირება - პროცესები, რომლებიც მიმდინარეობს სისტემაში, რომელიც თანმიმდევრულად ახორციელებს ფიქსირებულ მიზანს (საათები, საზოგადოებრივი ტრანსპორტი, კინო, ტელევიზია, ...);

- განვითარება - სისტემის შეცვლა, როდესაც იცვლება მისი მიზნები. სისტემის არსებული სტრუქტურა უნდა შეიცვალოს (და ზოგჯერ მისი შემადგენლობა) ახალი მიზნის მისაღწევად.

დინამიური მოდელები ასევე შეიძლება აშენდეს როგორც შავი ყუთი, კომპოზიციის მოდელი (საფეხურების სია აქტივობების თანმიმდევრობით) ან ბლოკის დიაგრამა(მაგალითად, ქსელის დიაგრამის სახით ზოგიერთის აღწერისას წარმოების პროცესი). დინამიური სისტემის კონცეფციის ფორმალიზაცია ხორციელდება შეყვანის შესაძლო მნიშვნელობების X, გამოსავლები Y და დროის წერტილების T მოწესრიგებულ სიმრავლეს შორის შესაბამისობის გათვალისწინებით.

T->X; T->Y; Tеt, Tеx, x=x(t), y=y(t).

შავი ყუთის მოდელი არის ორი პროცესის კომბინაცია (x(t)), (y(t)). მაშინაც კი, თუ ვივარაუდოთ, რომ y(t)=F(x(t)), მაშინ შავი ყუთის მოდელში ტრანსფორმაცია F უცნობია.

22. სისტემის დინამიური მოდელები. ფუნქციონირება და განვითარება

ობიექტის მოდელი წარმოადგენს შექმნილი სისტემის (ქვესისტემის) სტატიკურ სტრუქტურას. თუმცა, სტატიკური სტრუქტურის ცოდნა საკმარისი არ არის ქვესისტემის მუშაობის გასაგებად და შესაფასებლად.

აუცილებელია არსებობდეს საშუალებები ქვესისტემის მუშაობის დროს ობიექტებთან მომხდარი ცვლილებებისა და მათი ურთიერთობის აღსაწერად. ერთ-ერთი ასეთი ინსტრუმენტია დინამიური ქვესისტემის მოდელი. იგი აგებულია ქვესისტემის ობიექტის მოდელის აშენების და წინასწარ შეთანხმებისა და გამართვის შემდეგ. ქვესისტემის დინამიური მოდელი შედგება მისი ობიექტებისა და ქვესისტემების მდგომარეობის დიაგრამებისგან.

განვითარებაში ფენომენების შესაფასებლად გამოიყენება დინამიური მოდელები.

სისტემის დინამიური მოდელი შედგება მისი ობიექტებისა და ქვესისტემების მდგომარეობის დიაგრამებისგან.

ობიექტის ამჟამინდელი მდგომარეობა ხასიათდება მისი ატრიბუტებისა და ბმულების მიმდინარე მნიშვნელობების სიმრავლით. სისტემის მუშაობის დროს მისი შემადგენელი ობიექტები ურთიერთქმედებენ ერთმანეთთან, რის შედეგადაც იცვლება მათი მდგომარეობა. გავლენის ერთეული არის მოვლენა: ყოველი მოვლენა იწვევს სისტემის ერთი ან რამდენიმე ობიექტის მდგომარეობის ცვლილებას ან ახალი მოვლენების წარმოქმნას. სისტემის ფუნქციონირება ხასიათდება მასში მომხდარი მოვლენების თანმიმდევრობით.

სისტემის ფუნქციონირება (და განვითარება) შესაძლებელია, თუ სისტემას აქვს:

1. „ელემენტები“ – ქვესისტემები;

2. ერთიანი „საკონტროლო სტრუქტურა“ – ხერხემლის ფაქტორი;

3. გარემოსთან (სისტემის შიგნით და მის შიგნით) მატერიის, ენერგიის, ინფორმაციის გაცვლის შესაძლებლობა.

ჩამოყალიბებული სისტემის ფუნქციონირება ხდება ორ დონეზე:

1. მენეჯმენტი იყენებს მხატვრულ ლიტერატურას;

2. ელემენტი (ქვესისტემა წარმოდგენილია როგორც „მთელი“) არის ფანტომი და იყენებს „მონაცემებს“.

მოცემული არის ის, რაც არსებობს ჩვენი დახმარების გარეშე, როგორც ფაქტი.

ფაქტი (ლათ. factum - შესრულებული, შესრულებული) - 1) მოვლენა; ფაქტობრივი - ფაქტობრივი.

2) შესრულებული, შესრულებული; რეალობა ჩვენს წინაშე, ის, რაც აღიარებულია რეალურად არსებულად.

ამრიგად, მოვლენა-ფაქტების გამოცდილებით, ელემენტი იცვლება.

საკონტროლო სტრუქტურა იღებს სიგნალს, რომ ელემენტი შეიცვალა.

ამრიგად, ჩვენ გვაქვს:

ელემენტი არის

მოვლენა-ფაქტის ცვლილების სიგნალი

საკონტროლო სტრუქტურა არის

სიგნალის მიმღები სიგნალი, რომელიც განსაზღვრავს სიგნალის მახასიათებლებს, სიგნალის მნიშვნელობის განსაზღვრის კონცეფცია

ფაქტობრივად, აქ ჩვენ ვხედავთ გადასვლას

მოვლენა-ფაქტის სიგნალის კონცეფცია

ამგვარად

საკონტროლო სტრუქტურა ერთი რეალობაა (კონცეფციები), ხოლო ელემენტი (ქვესისტემა წარმოდგენილი როგორც „მთელი“) რეალობა სხვაა (მოვლენა-ფაქტი).

მაგრამ რეალობას შორის გადასვლა ხორციელდება მხოლოდ SIGNAL-ით (ლათინური ნიშნიდან - ნიშანი), ნიშანი, რომელიც ატარებს შეტყობინებას (ინფორმაციას) რაიმე მოვლენის, დაკვირვების ობიექტის მდგომარეობის შესახებ, ან გადასცემს საკონტროლო ბრძანებებს, სიგნალებს და ა.შ. .

ამრიგად, ფუნქციური სისტემა არის:

- ელემენტის შემომავალი სიგნალი Event-Fact გამავალი სიგნალი- კონტროლის სტრუქტურა შემომავალი სიგნალის კონცეფცია გამავალი სიგნალი

მაგრამ რადგან "ელემენტი", თავის მხრივ, ასევე "სისტემაა", ფუნქციური სისტემის სურათი უფრო რთულია:

საკონტროლო სტრუქტურა წარმოქმნის გამავალ სიგნალს კონცეფციაზე დაფუძნებული, ხოლო ელემენტი (ქვესისტემა) წარმოქმნის გამავალ სიგნალს, რომელიც დაფუძნებულია მოვლენა-ფაქტზე.

ამიტომ, სისტემას, რათა სწორად იმუშაოს, სჭირდება

- სიგნალი, რომელიც სწორად ასახავს მოვლენა-ფაქტს;

- კონცეფციის სწორი ფორმირების მექანიზმი.

23. ფორმალური მოდელის ტრანსფორმაცია შინაარსობრივად. რეკომენდაციები მოდელის სისრულის მისაღწევად

რეალური სისტემების მთელი წარმოუდგენელი მრავალფეროვნებით, ეს ფუნდამენტურად არის სხვადასხვა სახისძალიან ცოტაა სისტემის მოდელები: „შავი ყუთის“ ტიპის მოდელი, კომპოზიციის მოდელი, ურთიერთობის მოდელი, ასევე მათი გონივრული კომბინაციები და, უპირველეს ყოვლისა, სამივე მოდელის კომბინაცია, ე.ი. სისტემის სტრუქტურა. ეს ეხება როგორც სტატიკურ მოდელებს, რომლებიც აჩვენებენ სისტემის ფიქსირებულ მდგომარეობას, ასევე დინამიურ მოდელებს, რომლებიც აჩვენებენ სისტემაში მიმდინარე დროებითი პროცესების ბუნებას. შეგვიძლია ვთქვათ, რომ სტრუქტურა („თეთრი ყუთი“) მიღებულია „შავი ყუთის“ მოდელების, კომპოზიციისა და დამოკიდებულების „შეჯამების“ შედეგად. ყველა ამ ტიპის მოდელი ფორმალურია, ეხება ნებისმიერ სისტემას და, შესაბამისად, არ არის დაკავშირებული რომელიმე კონკრეტულ სისტემასთან. მოცემული სისტემის მოდელის მისაღებად აუცილებელია ფორმალურ მოდელს მივცეთ კონკრეტული შინაარსი, ე.ი. გადაწყვიტეთ რეალური სისტემის რომელი ასპექტები შეიტანოთ არჩეული ტიპის მოდელის ელემენტებად და რომელი არა, მათი უმნიშვნელოდ მიჩნევით. ეს პროცესი, როგორც წესი, არაფორმალიზებადია, რადგან მატერიალურობის ან უმნიშვნელოობის ნიშნები ძალიან იშვიათ შემთხვევაში შეიძლება იყოს ფორმალიზებული (ასეთი შემთხვევები მოიცავს, მაგალითად, მოცემული ელემენტის სიხშირის აღების შესაძლებლობას სხვადასხვა მსგავსში, ე.ი. თანაბრად კლასიფიცირებული, სისტემები, როგორც მატერიალურობის ნიშანი). თანაბრად სუსტად ფორმალიზებულია ელემენტარულობის ნიშნები და ქვესისტემებს შორის დემარკაციის ნიშნები.

ამ მიზეზების გამო, მნიშვნელოვანი მოდელების აგების პროცესი შემოქმედებითი პროცესია. მიუხედავად ამისა, კონტენტ მოდელის შემმუშავებელი ექსპერტის ინტუიციას დიდად ეხმარება ფორმალური მოდელი და რეკომენდაციები მისი კონკრეტული შინაარსით შევსების მიზნით. ფორმალური მოდელი არის „ფანჯარა“, რომლის მეშვეობითაც ექსპერტი უყურებს რეალურ სისტემას, აშენებს მნიშვნელოვან მოდელს.

სისტემების აზრიანი მოდელების აგების პროცესში აშკარად იკვეთება დიალექტიკის გამოყენების აუცილებლობა. ამ პროცესში მთავარი ამოცანაა სრული მოდელის შექმნა. ზოგადი რეკომენდაციები სისრულის მისაღწევად გამომდინარეობს დიალექტიკის ძირითადი დებულებებიდან:

- აუცილებელია ვცდილობთ გავითვალისწინოთ ყველა მნიშვნელოვანი ფაქტორი, რომელიც გავლენას ახდენს განსახილველ ფენომენზე; ვინაიდან ასეთი მატერიალურობა ყოველთვის არ არის აშკარა, უმჯობესია მოდელში შეიტანოთ უმნიშვნელო ელემენტი, ვიდრე არ შეიტანოთ არსებითი;

- მოდელის სისრულის ერთ-ერთი აუცილებელი ნიშანია მასში ურთიერთგამომრიცხავი ელემენტების არსებობა; განსაკუთრებული ყურადღება უნდა მიექცეს ამ საკითხს: მაგალითად, შედეგების ჩამოთვლისას, აუცილებელია სიაში შევიტანოთ არა მხოლოდ სასურველი სამიზნე შედეგები (კომუნიკაციები, პროდუქტები და ა.შ.), არამედ არასასურველიც (ნარჩენები, ა.შ.). ;

თუმცა ვრცელი ჩვენი ცოდნა ამ ფენომენს, რეალობა უფრო მდიდარია ვიდრე მოდელები - მასში ყოველთვის არის უცნობი ფაქტორები; იმისათვის, რომ მხედველობიდან არ დავკარგოთ რაიმე მნიშვნელოვანი, მაგრამ მაინც უცნობის შესაძლებლობა, მიზანშეწონილია მოდელში შეიტანოთ იმპლიციტური "სათადარიგო", არაზუსტი ელემენტები (როგორიცაა "ყველაფერი სხვა", "რაღაც სხვა") და მიმართოთ ეს ელემენტები სისტემის ანალიზის სხვადასხვა ეტაპზე, თითქოს სვამს კითხვას: არ არის დრო მოდელს კიდევ ერთი აშკარა ელემენტის დამატება? ეს რეკომენდაციები, რა თქმა უნდა, არ ამოწურავს ყველა შესაძლებლობას: მოდელირების ხელოვნების არსენალი მოიცავს ბევრ მეცნიერულად დაფუძნებულ მეთოდს და ემპირიულ ევრისტიკას.