Марат Телемтаев - Целостный метод – теория и практика

• Название: Целостный метод – теория и практика
• Автор: Марат Телемтаев
• Жанр: Прочая научная литература
• Год: 2008
• ISBN: 978-5-904229-01-6

Целостность и системность деятельности – ключевые факторы успешности современного профессионала, фирмы, социальных институтов, государства, нации.

Главная тема монографии – открытие целостного метода и доказательного подхода к его реализации в практической деятельности. Разработаны целостный метод (теория) и инструменты его реализации – целостный подход (методология теории), метод системной технологии (методология практики целостной деятельности). Создана возможность целостно и системно решать проблемы любого формата – от инновационных проектов национального и регионального развития, экономико-финансовых задач систем управления разного уровня до проблем создания эффективных компьютерных систем и технических устройств. Позволяет каждому профессионалу конструировать целостные теории и практики для разнообразных направлений своей деятельности.

Книга полезна инженерам, экономистам, преподавателям, ученым и специалистам, государственным деятелям и топ-менеджерам, предпринимателям для реализации целостности и системности в теории, в проекте и на практике. Полезна также и обучающимся – студентам, магистрантам, аспирантам, для формирования целостности собственного мышления и практики.

Усвоение теории и практики целостного метода поддерживается в книге большим количеством примеров практического применения – от разработки национальной идеи российского народа и целостности государственного управления до целостной модели знания специалиста, рынка знаний предприятия и конструкции бесшумного вентилятора.

В каждом разделе предлагаются типовые для любой профессиональной деятельности задачи использования метода. Опыт решения данных задач поможет учащемуся и опытному специалисту сформировать собственный вариант целостного мышления и практики.

За консультациями можно обратиться на сайт systemtechnology.ru.

Для корректного отображения математических операндов используйте шрифт с поддержкой Юникода (например, Arial Unicode MS)

---

Модель изучаемого объекта можно называть также и моделирующим объектом, а изучаемый объект – моделируемым объектом. Каждая известная модель объекта имеет один или несколько известных главных признаков, которые рассматриваются в виде аксиом в теории этой модели. Построенная на основе совокупности аксиом с помощью принятых правил вывода теория определенной модели может ответить на вопросы в отношении реального объекта, в том случае если реальный объект удовлетворяет условиям того же набора аксиом. Другими словами, общий Принцип моделирования[59] состоит в том, что реальный моделируемый объект и используемая модель должны удовлетворять одному набору аксиом.

Составление единой модели какого-либо объекта в виде, позволяющем получить все ответы на вопросы в отношении изучаемого объекта, невозможно и по этой причине любые реальные объекты представляют с помощью некоторого множества известных моделей систем объектов данного класса. Каждая такая известная модель объекта позволяет ответить на некоторый комплекс вопросов в отношении построения и функционирования определенного объекта или класса объектов. В зависимости от цели изучения объекта – анализ, исследование, проектирование и т.д., используются различные способы построения моделей. Рассмотрим наиболее распространенные виды моделей.

• Концептуальные, структурные и математические модели динамических систем. Как правило, все модели являются концептуальными, структурными или математическими. Рассмотрим эти виды моделей на примере моделирования динамических систем[60].

Динамической системой называется упорядоченное множество взаимно связанных друг с другом элементов, существующих в реальной действительности, т.е. в пространстве и времени. К внешней среде динамической системы относится все, не являющееся элементом данной системы. Каждый элемент системы принято характеризовать совокупностью количественных и/или качественных признаков, изменяющихся с течением времени. Состояние (поведение) системы в каждый фиксированный момент времени описывается однозначным выражением характеристик элементов системы. Классическими примерами динамической системы являются система «Земля-Луна»; солнечная система, элементами которой являются Солнце, планеты и кометы; Галактика, элементами которой являются отдельные звезды, созвездия и планетные системы (в том числе и Солнечная система).

В настоящее время в теории моделирования систем различают три уровня: концептуальное моделирование, структурное моделирование; математическое моделирование. Классическими примерами концептуальных и структурных моделей являются:

– геоцентрическая модель Птолемея, согласно которой Земля является центром всей Вселенной; Солнце, звезды и Планеты вращаются вокруг земли. Это пример модели, не удовлетворяющей общему Принципу моделирования, так как реальный моделируемый объект (Вселенная) и используемая модель (модель Птолемея) не удовлетворяют одному набору аксиом;

– гелиоцентрическая модель Коперника, согласно которой Солнце находится в центре околоземной Вселенной, планеты движутся вокруг Солнца, звезды удапены на громадные расстояния от Солнца, наблюдаемые перемещения звезд на небе не истинные, а кажущиеся за счет суточного вращения Земли вокруг своей оси;

Классическими примерами математических моделей являются: законы движения планет, установленные И. Кеплером в математической форме; математическое моделирование И. Ньютоном, Л. Эйлером механического движения твердых тел; закон сохранения энергии и материи М.В. Ломоносова.

В целом математические модели по степени общности и детализации делятся на следующие классы: 1) математические теории реальных процессов и ситуаций; 2) прикладные математические модели; 3) математические задачи.

Модели класса «математическая задача» содержат конкретную математическую формулировку задачи, где указаны известные и неизвестные величины и их связывающие математические соотношения, цифровые данные для известных величин, а также четко сформулировано, что требуется найти, установить или определить.

Модели класса «прикладные математические модели» также содержат ряд входных и выходных величин, связывающие их математические соотношения, при этом не указано конкретно, какие величины являются известными, а какие неизвестны. Указывается лишь в общем виде предполагаемый перечень задач, которые можно сформулировать и решить на основе данной прикладной модели.

Модели класса «математические теории реальных процессов и ситуаций» содержат достаточно полный и общий набор математических соотношений. Эти соотношения выражают реальные физические, химические, биологические, социологические и др. законы, которые позволяют на их основе разработать прикладную математическую модель для математической постановки и решения требуемого комплекса задач.

В отличие от концептуальных моделей математическая теория приводит к численному решению задач моделируемого объекта.

• В моделируемых объектах изучаются модели процесса и структуры.

Процесс моделируемого объекта представляется как некоторая совокупность целесообразных элементарных преобразований ресурса – элементарных процессов производства результата моделируемого объекта. Все эти преобразования моделируются, как функции времени. Другими словами, процесс моделируемого объекта – это то, с помощью чего моделируемый объект реализуется во времени. Модели процесса – временные модели.

Структура моделируемого объекта моделируется как некоторая совокупность элементов производства (людей, машин, аппаратов, оборудования, автоматизированных рабочих мест), внутри каждого из которых локализовано протекание определенного элементарного процесса моделируемого объекта. Все эти элементы моделируемого объекта имеют «привязку» к определенному месту в пространстве (вода, воздух, земля, космическое пространство). Структура моделируемого объекта – это то, с помощью чего моделируемый объект реализуется в пространстве. Модели структуры – пространственные модели.

• Рассмотрим наиболее часто используемые модели процессов и структур.

Для моделирования процессов и структур объектов часто используется принцип «черного ящика», согласно которому для предсказания поведения объекта не обязательно точно знать, как именно устроены его процесс и структура. Этот принцип широко применяется при моделировании таких больших систем, как производственные системы, на основе анализа характеристик информации о входных и выходных потоках и ресурсов системы.

Для моделирования используются машинные модели двух видов: аналоговые и дискретные. Аналоговые модели – это, как правило, модели процессов в виде обыкновенных дифференциальных уравнений и уравнений в частных производных, решаемые на аналоговых и цифровых вычислительных машинах. Дискретные модели, т.е. модели с развитой системой логических переходов и условий, описываемой с помощью аппарата дискретной математики (математическая логика и теория алгоритмов, теория языков и языковых процессоров, алгебраические системы и др.), решаются с помощью цифровых вычислительных машин. Существуют также модели процессов систем, ориентированные на решение с помощью аналогово-цифровых комплексов, так как во многих случаях модели процессов моделируемого объекта являются непрерывно-дискретными.

Для решения задач моделирования процессов эффективными являются имитирующие модели. Для этих моделей не ставится задача наибольшего соответствия структуры модели структуре моделируемого процесса. Основная задача – наиболее достоверное воспроизведение реакции моделируемого процесса на внешние, в том числе и на входные воздействия в виде изменений характеристик преобразуемого ресурса. Подбор совокупности операторов преобразования входной информации в выходную информацию производится с помощью статистических математических методов. Модель процесса структурируется в виде блоков в соответствии с достоверными представлениями о структуре моделируемого объекта. Каждый блок модели имитирует поведение определенной системы, являющейся подсистемой исследуемого моделируемого объекта. Имитирующие модели позволяют корректировать набор операторов преобразования в соответствии с текущим поведением моделируемой системы, создавать имитационные и деловые игры для принятия решений по проектированию, управлению, развитию производственных систем.

Процессы в производственных объектах часто моделируются с помощью «неформальных» графических моделей. Графические модели позволяют наглядно изобразить в виде схем, графиков, других простых и сложных графических конструкций частные и общие качественные и количественные характеристики моделей моделируемого объекта. Неформальные модели являются, как правило, этапом, предшествующим построению формальных математических, экономических и экономико-математических моделей моделируемого объекта.