Расширить этот раздел применительно к использованию компьютерных технологий

Расширить этот раздел применительно к использованию компьютерных технологий в области техносферной безопасности

Системный подход Система – основные понятия Система это совокупность элементов, объединенных общей функциональной средой и целью функционирования. Примеры систем: • живое существо, • автомобиль, • атомный ректор. Зачем водится понятие система. Редукционизм и эмерджентность. Элемент системы - условно неделимая, самостоятельно функционирующая часть системы, определяющая ее состав

Системный подход Система – основные понятия Функциональная среда системы - характерная для системы совокупность законов, алгоритмов и параметров, по которым осуществляется взаимодействие между элементами системы и функционирование системы в целом: 1. Элементы, объедененные в систему выступают как единое целое 2. Система не сводится к сумме своих элементов (эмерджентность) 3. Элементы сами вне системы - другие (рыба в море и на сковородке) 4. Связь элементов внутри системы значительно сильнее, чем связь этих элементов с элементами других систем

Системный подход Система – основные понятия Компонент системы (подсистема) - множество относительно однородных элементов, объединенных общими функциями при обеспечении выполнения общих целей развития системы Структура системы - совокупность связей, по которым обеспечивается энерго-, массо-, и информационный обмен между элементами системы, определяющий функционирование системы в целом и способы ее взаимодействия с внешней средой Важнейшее свойство структуры - ее относительная устойчивость. Морфология системы - зафиксированная в пространстве совокупность звеньев системы (конструкция системы)

Системный подход Иерархия систем Любую систему можно рассматривать как подсистему более высокого уровня Любая достаточно сложная система сформирована из подсистем, организованных в некую иерархию. При формировании новой системы не выгодно создавать все подсистемы заново, например, для нового вида животных, подсистемы кровообращения, пищеварения и т. п. Поэтому большинство подсистем наследуется. Структура клетки, например, сформировалась в незапамятные времена. Как правило, более древние подсистемы, занимают более низкое место в иерархии - они являются подсистемами более новых подсистем (но это не значит, что они менее важны). Пример: клетка -> система пищеварения -> животное

Системный подход Организация системы - это совокупность консервативных, медленно изменяющихся (в частном случае постоянных, неизменных) характеристик системы (интегральных свойств). Интегральные свойства системы это свойства, важные для функционирования системы более высокого уровня. Как правило, интегральные свойства зависят от множества элементов системы и от ее структуры и носят вероятностный характер. Для оценки интегральных свойств системы используются интегральные показатели

Системный подход - это методология получения знаний в основе которой лежит исследование объектов как систем. Системный подход ориентирует исследование: • на раскрытие целостности объекта и обеспечивающих ее механизмов; • на выявление многообразных типов связей, сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину; • на представление сложного объекта иерархической системой взаимосвязанных моделей, позволяющих фиксировать целостные свойства объекта, его структуру и динамику. Управление системой - влияния на связи Роль системного подхода для управления техносферной безопасностью

Системный подход Модели систем Модели свойств ("черный ящик") - статистические модели типа Y= f(X), основанные на использовании индикаторов и индексов. Основная сложность обоснование системы индикаторов, всесторонне описывающих систему Модели состава - морфологические (структура, но не связи). Часто это наборы "черных ящиков", например, районы области Модели структуры - (структура и связи) Достаточно сложные математические модели, учитывающие особенности поведения экологических систем, но могут быть информационные (описательные). А лучше всего имитационные системы

Системный подход Модели систем Модели свойств ("черный ящик") - статистические модели типа Y= f(X) или динамические модели Y = f(t), основанные на использовании индикаторов и индексов. Основная сложность - обоснование системы индикаторов, всесторонне описывающих систему

Системный подход Модели систем Модели состава - морфологические (структура, но не связи). Часто это наборы "черных ящиков", например, районы области

Системный подход Модели систем Модели структуры - структура и связи (взаимоотношения). Достаточно сложные математические модели, учитывающие особенности поведения экологических систем

Системный подход Статистические модели систем Статистические модели - модели "черного ящика" на основе использования индикаторов, которые обсуждались раньше возможность прогноза основывается на предположении об устойчивости системы или об устойчивости ее изменений Пример: Y = a + bt Постоянство характеристики или линейное изменение или правильно угаданная нелинейная модель - прогноз возможен Средняя температура на планете, нарастающее изменение - прогноз не возможен. В любом случае необходимо найти зависимость индикатора от времени. Это задача регрессионного анализа.

Основы принятия решений Решение - основные понятия Принятие решений – основа любого управления. Решение - это результат размышлений, приводящий к какой-то деятельности, включая полное бездействие пример: бездействие как выбор руководителя в неопределенной ситуации - подождем, посмотрим как будут развиваться события Решения принимают все – президенты, управляющие, менеджеры, студенты и преподаватели. Поддержка принятия решений - процесс, когда в центре внимания не принятия решений, а подготовка рекомендаций для того лица (ЛПР), которому нужно решение принимать. Схема процесса принятия решения не зависит от той области, в которой принимается решение.

Основы принятия решений Уровни принятий решений Человек : пойти ли на лекцию? (разовое решение) может быть бросить курить? (решение определяющее жизнь, но может быть и разовым решением - Марк Твен) купить ли что-то? Решение: выбирается один вариант (данет) Здравый смысл как универсальный метод поддержки принятия решений. При этом не стоит забывать, что наш здравый смысл основывается на знаниях, на опыте - пример.

Основы принятия решений Уровни принятий решений Руководитель : - начать ли выпуск нового вида продукции? - установить ли налог на пользование ресурсами? - закупить ли дорогостоящее оборудование? - уволить ли сотрудника? Решение: выбор из двух альтернатив (данет) Информация, используемая для принятия решения

Основы принятия решений Области принятия решений СОЦИОЛОГИЯ ЭКОЛОГИЯ ТОЧНЫЕ НАУКИ Почему различия? - Разница в достоверности знаний Точные науки Гуманитарные знания Физические законы Словесные описания Математические модели Интуитивные модели. Как формируются знания и чем определяется их достоверность?

Основы принятия решений Выбор принятии решений Решение это всегда результат выбора из множества вариантов. Чем больше достоверной информации использовано для принятия решения, тем больше вероятность того, что выбор будет правильным. В то же время, излишняя информация (информационный шум) обычно затрудняют принятие решения, а недостоверная информация приводит к ошибочному решению. Варианты выбора принято называть альтернативами. Задачу выбора можно решить, если каким-либо образом структурировать множество альтернатив. Формированием списка альтернатив обычно начинается подготовка принятия решений. Иногда (но очень редко) список альтернатив известен заранее и тогда задача выбора существенно облегчается. Облегчается эта задача и тогда, когда число альтернатив невелико.

Основы принятия решений Критерии выбора решений Две альтернативы — пойти или не пойти на лекцию. Альтернативы характеризуются различными по привлекательности показателями (например, как хорошо еще пару часиков поспать). Все эти показатели служат критериями выбора решения и обычно (даже в случае двух альтернатив) их достаточно много. Поэтому принято говорить о многокритериальном выборе. Существуют различные методы, позволяющие осуществить выбор из имеющих альтернатив. Рассмотрим некоторые из них.

Основы принятия решений Классификация разбиение на классы. Классы неупорядочены друг относительно друга. Нельзя сказать, что какой-то класс "важнее (лучше, старше, дороже и п. т. )" другого. Примеры классификации: • Постановка диагноза болезни • Разбиение пространства космического снимка на именованные площади

Основы принятия решений Классификация без обучения методом Isoclust (ГИС IDRISI)

Основы принятия решений Стратификация и ранжирование Стратификация есть разбиение множества на ряд уровней или слоев (страт). В отличие от классов, страты упорядочены. Примеры стратификаций: • Оценки уровня знаний ("отлично", "хорошо" и т. д. ) • Звезды отелей Ранжирование Внешне напоминает стратификацию, но в отличие от нее уровни трактуются просто как номер в списке (ранг). Пример: место спорстмена, занятое в соревновании

Основы принятия решений Методы структурирования множества альтернатив Критериальные и некритериальные методы. Критериальное структурирование основано на сопоставлении альтернатив по некоторому набору критериев (например, интегральных показателей). Некритериальное структурирование основано на сравнении членов пары "в целом" (например, ответ на вопрос «Что лучше Москва или Санкт-Петербург? » ). Индивидуальные и групповые методы. Индивидуальное решение характерно для административных методов руководства (когда решение принимает Самый Большой начальник. Групповые методы характерны при подготовке принятии решений на ранних этапах.

Основы принятия решений Групповые методы Рейтинговое голосование при выборах — пример одного из методов группового принятия решений: 1 -ый тур — определение рейтинга (число проголосовавших «за» ) 2 -ой тур — выбор из 2 -х финалистов на основе простого большинства. При групповом выборе типична следующая ситуация: у экспертов разные мнения по поводу набора критериев, у экспертов разные мнения о сравнительной значимости критериев, эксперты дают разные оценки альтернатив по критериям. Методы группового выбора позволяют структурировать множество альтернатив в ситуации "разноголосицы" суждений экспертов. 1. Обсуждение позиций экспертов (мозговой штурм и т. п. ) 2. Отбрасывание мнение меньшинства 3. Согласование экспертных суждений и т. п.

Основы принятия решений Некритериальное структурирование Пример. Есть множество альтернатив {a, b, c, d} и следующие результаты парных сравнений: a > b, b > d, d > c, c > a, a > d, b = c. Какая из альтернатив лучше? Используем метод строчных сумм: a *** 1 0 1 2 b 0 *** 0. 5 1 1. 5 c 1 0. 5 *** 0 1. 5 d 0 0 1 *** 1 Альтернатива a имеет преимущество, хотя из исходных данных этого не видно.

Основы принятия решений Критериальное структурирование a 1 a 2 a 3 w 1 x 11 w 1 x 21 w 1 x 31 w 2 x 12 w 2 x 22 w 3 x 13 w 3 x 23 w 3 x 33 Очень эффективный метод. Недостатки: Не всегда удается обосновать эффективный набор критериев. Проблемы с определением параметров x и весовых w 4 x 14 коэффициентов w. Часто приходится прибегать к помощи экспертов. w 4 x 24 Проблемы с подсчетом суммарных значений (необходимость независимости параметров ). w 4 x 34

Основы принятия решений Методы структурирования множества альтернатив Множество недоминируемых альтернатив (множество Парето) Итальянский экономист и социолог Вильфредо Парето (1848 - 1923) первым обратил внимание на Р а н г то обстоятельство, что начинать упорядочение многокритериальных альтернатив нужно с удаления явно худших. После вычеркивания заведомо наихудших альтернатив, в таблице остаются только такие альтернативы, которые хотя 1 бы по одному критерию, не хуже, чем другие. Единая порядковая шкала — формирование шкалы, позволяющей структурировать 2 множество альтернатив. Простой пример: Ранжирование учеников по оценкам. Условие: математика важней физкультуры. 3 Мате матик Физк а ульту ра 5 5 4 3

Основы принятия решений Получение знаний для поддержки принятия решений Принятие решений базируется на знаниях, т. е. на проверенном практикой, приводящем к правильным предсказаниям отражении действительности. ЗНАНИЕ - форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека, т. е. анализа имеющейся информации с учетом накопленных ранее знаний. Виды знания: научное, обыденное ( «здравый смысл» ) – обобщение осмысленного опыта неявное (интуитивное) – обобщение неосознанного опыта эзотерическое и др

Основы принятия решений Принятие решений на основе знаний Знание: « … раскаленной докрасна кочергой можно обжечься, если будешь держать ее в руках слишком долго; . . . » (Льюис Кэррол "Алиса в стране чудес") Решение: Не брать в руки раскаленную докрасна кочергу. Конечно можно представить человека, который раз за разом, несмотря на имеющиеся знания, будет хвататься за раскаленную кочергу. Но рано или поздно настанет момент, когда ему просто нечем будет хвататься. Для повседневной жизни и даже для управления предприятием важнее здравый смысл и интуиция, для управления природоохранной деятельностью, из-за сложности объекта управления, важнее научное знание

Теория катастроф Пример точки бифуркации y = x 4 - 0. 01 x 2 В 60 -е - 70 -е годы XX века в работах Р. Тома, В. И. Арнольда и других ученых была создана математическая теория катастроф, которая нашла применение во многих прикладных задачах техносферной безопасности: теории упругости, теории остойчивости судов, оптике, термодинамике, теории фазовых переходов и т. п. Термин "бифуркация" буквально означает "раздвоение", но обычно применяется в более широком смысле для обозначения точек (значений параметров), в которых начинается качественная перестройка поведения системы при изменениях параметров Скачкообразная перестройка поведения системы при малых изменениях параметра называется катастрофой. Наступление катастрофы зависит от положительных и отрицательных обратных связей. В качестве примера такой катастрофы можно привести потерю остойчивости морского судна

Теория катастроф Обратные связи и катастрофы 1. Положительные и отрицательные обратные связи 2. Устойчивые состояния 3. Точки бифуркации 4. Катастрофы Скачкообразная перестройка поведения системы при малых изменениях параметра называется катастрофой. В качестве примера такой катастрофы можно привести потерю остойчивости морского судна

Теория катастроф Положительная обратная связь K = 106 В 1835 г. Л. А. Кетле и П. Ф. Ферхюльст, развивая идеи Мальтуса, предположили, что численность вида изменяется в соответствии с законом, задаваемым логистическим уравнением. Положительная обратная связь: изменения способствуют дальнейшим изменениям и так пока не случится катастрофа

Теория катастроф Отрицательная обратная связь Динамика численности популяций в системе хищник-жертва описывается дифференциальными уравнениями: d. N 0/dt = N 0(e 0 - g 0 N 1 ) d. N 1/dt = N 1(e 1 N 0 - g 1 ) Начальные условия определяются значениями: N 0 = 30, N 1 = 20 e 0 = 3, e 1= 4 g 0 = 0. 1, g 1= 0. 2 Закон сохранения средних значений Li = ei/gi L 0 = 30, L 1 = 20 Отрицательная обратная связь: изменения препятствуют дальнейшим изменениям

Теория катастроф Следствия из теории катастроф Из теории катастроф следуют некоторые качественные выводы применительно к нелинейным системам, находящимся в установившемся устойчивом состоянии. 1. Постепенное движение в сторону лучшего состояния сразу же приводит к ухудшению. 2. По мере движения от худшего состояния к лучшему сопротивление системы изменению ее состояния растет. 3. Максимум сопротивления достигается раньше, чем самое плохое состояние, через которое нужно пройти для достижения лучшего состояния. 4. По мере приближения к самому плохому состоянию на пути перестройки, сопротивление, начиная с некоторого момента, начинает уменьшаться, и как только самое плохое состояние пройдено, не только полностью исчезает сопротивление, но система начинает притягиваться к лучшему состоянию. 5. Если систему удается сразу, скачком, а не непрерывно, перевести из плохого устойчивого состояния достаточно близко к хорошему, то дальше она сама собой будет эволюционировать в сторону хорошего состояния. 6. Потеря устойчивости в точке бифуркации происходит очень быстро, и это объясняет, почему так трудно бороться с катастрофой, когда она началась.

Теория катастроф Возникновение хаоса, горизонт прогноза b = 19 Аттрактор Лоренца b = 22

Теория катастроф Развитие техносферной катастрофы В рейсе Анапа — Санкт-Петербург 22 августа 2006 г. самолета Ту-154 бортовой номер 85185 события вошли в область джокера (область множественных вероятных исходов), когда перед самолетом возник грозовой фронт. У командира корабля были возможности выхода из этой области — вернуться в Анапу, попытаться облететь фронт сбоку. Командир выбрал ошибочное решение — облетать фронт сверху. В сочетание с тем, что граница грозового фронта видимо была выше чем ожидалось, это привело к попаданию самолета в плоский штопор, из которого самолет на удалось вывести

Спасибо за внимание!!