Главная стр 1стр 2 ... стр 5стр 6
скачать


Министерство сельского хозяйства Российской Федерации
ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева

Кафедра экономической кибернетики




Н.М. Светлов

ПРАКТИКУМ
по теории систем и системному анализу

для студентов бакалавриата по направлениям «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике»




МОСКВА 2009


С 27 Светлов Н.М. Практикум по теории систем и системному анализу для студентов бакалавриата по направлениям «Прикладная информатика в экономике» и «Математические методы в экономике» / Издательство ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева. М., 2009. – 84 c.

Рецензенты: профессор Е.В. Худякова (МГАУ имени В.П. Горячкина);


профессор А.А. Землянский (РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева).
Рекомендовано к изданию методической комиссией экономического факультета РГАУ-МСХА имени К.А. Тимирязева.

Протокол №__ от __ _________ 2008 г.

Председатель методической комиссии профессор Ф.К. Шакиров.

© Н.М. Светлов, 2009.

© ФГОУ ВПО РГАУ–МСХА имени К.А. Тимирязева, 2009.

Введение

Данный практикум рекомендуется в качестве руководства для выполнения лабораторных работ по курсу «Теория систем и системный анализ» студентами, проходящими обучение в образовательных учреждениях высшего профессионального образования по направлениям 351400 – прикладная информатика в экономике и 061800 – математические методы в экономике. Он разработан с учётом действующих государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования по данным направлениям.

Лабораторные работы, вошедшие в состав практикума, основаны на сквозной задаче, ежегодно решавшейся студентами в течение 1993…2007 гг. В течение этого периода задание совершенствовалось с целью повышения эффективности использования учебного времени и степени усвоения материала. Накопленный в течение 15 лет опыт нашёл отражение в данном практикуме. В данном издании цикл лабораторных работ дополнен рядом новых элементов:


  • существенно переработана и пополнена теоретическая часть практикума с учётом имеющихся различий в степени освоения отдельных дисциплин (прежде всего статистики и математики) студентами различных специальностей, относящихся к вышеуказанным направлениям;

  • пересмотрен набор вариантов заданий с ориентацией на системный анализ аграрных производственных систем национального уровня, что обеспечивает применимость практикума для решения более широких педагогических задач — в частности, для подготовки специалистов для любого уровня управления АПК и сельским хозяйством;

  • в качестве рекомендуемой информационной базы практикума используются международные информационные ресурсы, представленные в сети Internet, причём поиск и отбор конкретных данных для анализа студентам предлагается выполнять самостоятельно;

  • уточнены объём, содержание и методика выполнения ряда лабораторных работ;

  • списки рекомендуемой литературы полностью обновлены и дополнены источниками на английском языке по тем вопросам, которые не нашли достаточного отражения в отечественных и переводных изданиях.

Особенностью настоящего практикума является то, что задания ориентированы на коллективное выполнение рабочими группами студентов. Это, во-первых, позволяет решать учебную задачу той степени сложности, при которой удаётся сохранить содержательность предметной области в сочетании с необходимой степенью разнообразия используемых аналитических процедур, приёмов и методик. Во-вторых, в ходе выполнения заданий формируются начальные навыки координации и компетенции, необходимые для командного стиля работы.

Приступая к выполнению заданий лабораторного практикума, студент обязан внимательно изучить раздел «Постановка задачи» и при необходимости получить консультации у преподавателя по всем возникшим вопросам.

Постановка задачи и каждая изучаемая тема снабжены теоретическим материалом, минимально необходимым для понимания задания и его выполнения. Его наличие не освобождает от необходимости обращения к лекционному материалу, рекомендуемой литературе и ресурсам сети интернет для вовлечения в процесс решения учебной задачи самых современных методических подходов, адекватных специфике анализируемой системы.

Практическая часть каждой темы содержит формулировку цели работы, перечень необходимых приборов и материалов, задание для самостоятельного выполнения, методические указания по его выполнению, включающие рекомендации технического и организационного плана, облегчающие и ускоряющие выполнение работ, и перечень требований к отчёту, обязательных для выполнения. Отчёт принимается преподавателем только в печатном виде на листах формата A4 или A5, аккуратно оформленным. Небрежность в оформлении отчёта (включая ошибки компьютерного редактирования, непоименованные показатели, пропущенные единицы изменения, неправильные названия рисунков и таблиц) является достаточным основанием для повторного выполнения задания с самого начала по новому варианту во внеучебное время. Перед сдачей отчёта каждый участник рабочей группы обязан внимательно прочитать отчёты (или индивидуальные разделы коллективного отчёта) всех своих товарищей по группе, указать им на замеченные ошибки, неточности и опечатки в отчёте и проконтролировать их исправление.

Отзывы, замечания и предложения по совершенствованию практикума просьба направлять автору по адресу электронной почты
svetlov@timacad.ru.

методические указания преподавателю


Предлагаемый практикум рассчитан на 45 академических часов аудиторного времени для выполнения лабораторных работ и 15 академических часов самостоятельной работы на освоение теоретического материала, необходимого для их выполнения. Если рабочей программой курса «Теория систем и системный анализ» предусмотрен меньший объём лабораторного практикума либо если данный практикум сочетается с другими лабораторными или практическими заданиями, можно осуществить системный анализ одноуровневой системы. В этом случае выполняются задания, относящиеся к темам 1…4. Кроме того, не является обязательной тема 1: преподаватель может регламентировать не только выходную, но и множество входных переменных.

Цель практикума — освоение комплекса методических подходов к системному анализу производственных систем в условиях ограниченности априорных знаний об их структуре (на примере аграрно-промышленного комплекса).

Используемый для организации лабораторного практикума комплекс методических подходов обладает следующими характерными чертами:


  • в прагматическом плане — пригодность к исследованию систем, плохо поддающихся структуризации, слабо изученных, при условии, что их переменные поддаются наблюдению (количество доступных наблюдений может быть ограниченным);

  • в педагогическом плане — иллюстрация специфики предметных областей, требующих применения метода системного анализа, и сущности самого системного анализа как достаточно общего метода, предполагающего выбор и использование более конкретных методов исследования для решения частных задач.

Вследствие естественных условий проведения учебного практикума требования к детальности структуризации системы и информационной базе, предусматриваемыми заданиями к лабораторным работам, сообразуются с ограничениями, налагаемыми учебным процессом. Это приводит к ограниченной достоверности получаемого решения. Студенты должны иметь ясное представление об учебном характере задачи и о том, каким образом достигается требуемая достоверность результатов анализа при применении подобных методик для решения задач, имеющих научно-исследовательское или прикладное значение.

Для системного анализа предлагаются системы, структура которых хорошо изучена и известна студентам. Это даёт им возможность соотнести результаты формального подхода к структуризации с известными и проверенными практикой представлениями о структуре данных систем, а также сократить требуемый объём данных, опираясь на собственный опыт в данных предметных областях, накопленный при изучении соответствующих дисциплин и в ходе производственной практики.

Для решения одного варианта практического задания создаётся рабочая группа численностью 4…6 студентов. Как правило, функции каждого члена рабочей группы определяются студентами самостоятельно. Задание принимается только при услови и подготовки отчёта в соответствии с требованиями, приведёнными в практических заданиях по каждой теме. Студенты, не принимающие участие в работе группы либо выполняющие задание несвоевременно, исключаются из состава группы и работают самостоятельно по индивидуальным заданиям. При наличии уважительных причин они по решению деканата могут быть направлены на повторное прохождение курса «Теория систем и системный анализ», в противном случае на итоговой аттестации не могут претендовать на оценку выше удовлетворительной, а в случае, если отдельные задания практикума не выполнены до окончания учебного времени, выделенного на освоение данного курса согласно календарно-тематическому плану — не допускаются к ней.

На титульном листе отчёта указываются наименование темы, номер варианта задания, номер рабочей группы, фамилии и инициалы составителей и дата составления. В целях экономии бумаги допускается замена титульного листа заголовком, содержащим вышеуказанную информацию.

Формат бумаги, используемой для отчёта, — A4 или A5. Размер шрифта основного текста — 12 пунктов, межстрочный интервал — 12 пунктов (минимум). Разрешается двусторонняя печать. Отчёт рекомендуется печатать на принтере ПЭВМ, но допускаются и рукописные отчёты при условии выполнения их разборчивым почерком и без помарок. Страницы должны быть пронумерованы, листы надёжно скреплены или сшиты. Таблицы и рисунки оформляются в соответствии с ГОСТ 2.105-95.

В конце отчёта обязательно приводится список литературы, использованной при выполнении практического задания, оформленный в соответствии со стандартом библиографического описания ГОСТ 7.1-2003 (как в библиотечных карточках). В списке литературы не следует указывать настоящие методические указания и неопубликованные источники.


Ссылки на источники в сети Интернет допустимы при условии указания автора или составителя (в том числе коллективного), наименования документа, адреса (URL) и даты доступа. Адреса источников должны быть точными: адресуемый ресурс должен действительно содержать использованную в отчёте информацию (а не ссылки на неё).

При невыполнении требований, сформулированных выше, отчёт не принимается.

Отметка о принятии отчёта с указанием даты ставится преподавателем на титульном листе отчёта или на первой странице.

Оценка выполненного задания осуществляется по пятибалльной системе с учётом следующих факторов:



  • степень владения теоретическим материалом;

  • трудоёмкость выполнения задания1;

  • личный вклад студента в результат работы группы;

  • своевременность выполнения задания;

  • оригинальность предложенного решения.

Оценки за выполненные задания по каждой теме рекомендуется использовать в системе рейтинговой оценки знаний студентов по изучаемому курсу. Рекомендуется применять к оценке по каждой теме весовые коэффициенты, пропорциональные количеству часов, выделенных на изучение данной темы (аудиторной и самостоятельной работы в совокупности).

Постановка задачи

Теоретическая часть


Представим процесс производства, распределения обмена и (или) потребления, характеризующий аграрную или аграрно-промышленную систему, в форме системы, обладающей структурой ‹x, q(x)›, где x — вектор переменных системы (не обязательно числовых), q(x) — вектор отношений, упорядочивающих вектор x. Для многих приложений можно предположить, что вектор-функция q(x) отображает вектор x на вектор действительных чисел, а правило упорядочения представляет собой векторное уравнение q(x) = 0.

Предположим далее, что вектор-функция q(x) нам не известна, зато имеются данные наблюдений некоторых (возможно, не всех) компонентов вектора x, и в их числе того компонента, который характеризует цель управления данной системой.

Задача состоит в том, чтобы аппроксимировать реально существующую структуру ‹x, q(x)› некоторой другой структурой ‹y, r(y)›, обладающей следующими свойствами:


  • она гомоморфна структуре ‹x, q(x)›, откуда, в частности, следует существование отношения, отображающего x на y;

  • её можно синтезировать на основе имеющихся данных, пользуясь некоторой формализованной процедурой.

Аппроксимацию нужно выполнить таким образом, чтобы возможно полнее использовать информацию о структуре ‹x, q(x)›, содержащуюся в матрице X, в которой представлены все имеющиеся в распоряжении исследователя результаты наблюдений данной системы.

Если бы имело место следующее:



  1. в распоряжении исследователя были сведения, достаточные для обоснованного выбора функциональной формы уравнения r(y)=0;

  2. данные наблюдений представляли бы собой репрезентативную выборку;

  3. компоненты вектора y представляли бы нормально распределённые случайные величины;

  4. все они, кроме одного, были бы независимы между собой,

тогда можно было бы воспользоваться классическими методами регрессионного анализа.

Если бы выполнялось по крайней мере условие (a), существовала бы возможность воспользоваться специальными методами оценивания параметров корреляционных связей — например, методом максимальной энтропии. При подобных обстоятельствах необходимо, чтобы результат оценивания параметров уравнений регрессии в полном объёме сохранял неопределённость, объективно обусловленную недостаточностью, неполнотой, а подчас и недостоверностью имеющихся данных. Методы данного класса отвечают указанному требованию. Благодаря этому они обеспечивают использование информации, заключённой в теоретической модели исследуемого процесса и в имеющихся наблюдениях, в условиях, когда этой информации недостаточно для применения классических методов.

Но часто случается, что нет никаких оснований для того, чтобы предположить ту или иную функциональную форму. В этом случае постулирование функциональной формы приводит к систематическим ошибкам в принятии управленческих решений, подготавливаемых на основе результата системного анализа — модели ‹y, r(y)›. Причина в том, что предположение о форме функциональной связи, если только оно случайно не совпало с действительным законом, присущим системе ‹x, q(x)›, препятствует отражению действительной степени неопределённости исследуемой системы, создавая иллюзию более высокой управляемости исследуемой системы в сравнении с действительностью.

Методика, представленная в практикуме, используется (наряду с другими приёмами системного анализа) для формализации систем, структура которых изучена недостаточно. Она опирается на систему общенаучных и специальных методов, используемых в различных областях знания.

Цель методики — описать структуру исследуемой системы в форме таблиц условных вероятностей реализации возможных состояний её переменных.

Реализация данной методики обычно предполагает следующие этапы:



  1.  Выбор выходной переменной, отражающей полезный эффект функционирования изучаемой системы.

  2.  Выбор входных переменных, влияющих на выходную переменную.

  3.  Приведение действительных переменных (если таковые имеются) к дискретной форме.

  4.  Проверка существенности влияния входных переменных на выходную и взаимной независимости входных переменных.

  5.  Построение таблиц условных вероятностей и оценка достоверности значений условных вероятностей.

  6.  При необходимости — рассмотрение некоторых или всех переменных, отобранных на шаге 2, в качестве выходных переменных и выполнение для каждой из них шагов 2…6 данного алгоритма.

  7.  Проверка работоспособности модели.

Данная методика может применяться при выполнении следующих условий.

  •  Постановка задачи системного исследования должна включать спецификацию переменной, закон изменения значений которой требуется установить (далее — выходной переменной).

  •  Исследуемая система должна допускать декомпозицию на подсистемы, описываемые единственной выходной и произвольным числом входных переменных.

  •  Входные переменные каждой подсистемы должны быть взаимно независимыми или степень зависимости между ними должна быть пренебрежимой.

  •  Обусловленность значения выходной переменной каждой подсистемы значениями входных переменных должна быть достаточно высока, чтобы обеспечить необходимую точность его определения.

На тип переменных никаких ограничений не накладывается: допустимы как числовые, так и нечисловые (в частности, логические) переменные. Примеры переменных: норма внесения удобрений (ц действующего вещества на 1 га пашни), сорт культуры, наличие системы орошения, число полей в севообороте.

Этап 6 выполняется в тех случаях, когда не удаётся установить непосредственное влияние некоторых переменных на выходную переменную (нет соответствующих данных). Тогда, если возможно, изучают их влияние на другие входные переменные, зависимость от которых выходной переменной уже изучена, но которые на практике не могут использоваться для её оценивания1.

Формализм условных вероятностей, применяемый для представления знаний о связях между переменными исследуемой системы, не требует предположений о форме функциональной связи. Он, в отличие, например, от метода наименьших квадратов, широко используемого для статистического оценивания2 параметров регрессионных зависимостей, не имеет теоретических ограничений по применению в случае малого количества наблюдений, на основании которых можно судить об исследуемых связях. Практические ограничения, связанные со снижением достоверности оценивания параметров связей, сохраняются: о том, достаточно ли достигнутой точности для принятия конкретного управленческого решения, судит лицо, принимающее данное решение.


рис. 1. Представление производственной системы после декомпозиции.



Декомпозиция позволяет представить исследуемую систему в виде дерева, подобного изображённому на рис. 1. Здесь (1) — подсистема первого уровня, (2)…(4) — подсистемы второго уровня, (5)…(9) — третьего. Стрелками обозначены переменные системы, в том числе жирной стрелкой — выходная переменная.

Число входных переменных каждой подсистемы и число уровней иерархии модели определяются:



  • доступной информационной базой;

  • требуемой точностью предсказания значения выходной переменной на основе информации о значениях входных переменных.

Кроме того, обычно необходимо, чтобы входные переменные терминальных подсистем (то есть подсистем низшего уровня) допускали непосредственное наблюдение либо поддавались управлению со стороны человека. Иначе их невозможно будет использовать для определения значения выходной переменной.

Библиографический список


Городецкий В.И. Байесовский вывод. Л.: ЛИИАН, 1991.

Нейлор К. Как построить свою экспертную систему. М.: Энергоатомиздат, 1991.

Zellner, A. Bayesian analysis in econometrics and statistics. North-Holland publ., 1980.

Zellner, A. An introduction to Bayesian inference in econometrics. Wiley, 1971.


Задание


Описать структуру системы, определяющей значение выходной переменной, указанной в разделе «Варианты заданий для лабораторного практикума», в форме таблиц условных вероятностей. Оценить степень адекватности описания путём тестирования модели и сопоставления его результатов с фактическими данными.

Самостоятельно определить множество входных переменных, принимая во внимание следующие ограничения, обусловленные учебным характером задачи:



  • число уровней — 2 (см. этап 6 последовательности реализации методики, с. 12);

  • число переменных первого уровня — 4 или 5;

  • число переменных в каждой модели второго уровня — 2;

  • число моделей второго уровня — не менее 3 (остальные переменные первого уровня предполагаются поддающимися непосредственному наблюдению или управлению);

  • число наблюдений, используемых для формулирования моделей первого уровня — от 45 до 60; для формулирования моделей второго уровня — от 20 до 60.

В процессе выполнения лабораторного практикума добиться возможно большей информативности модели по отношению к выходной переменной.

Проделанную работу отразить в письменных отчётах в соответствии с требованиями, сформулированными в практикуме.


Варианты заданий для лабораторного практикума


Наименование выходной переменной


  1. Цена кукурузы, произведённой в странах Европы.

  2. Производство кукурузы в странах Европы.

  3. Потребление молока в странах Европы.

  4. Урожайность пшеницы в странах Европы.

  5. Производство яблок в странах Европы.

  6. Импорт картофеля в страны Европы.

  7. Производство хлопковолокна в странах мира.

  8. Производство мяса птицы в странах Европы.

  9. Поголовье овец в странах Европы.

  10. Поголовье овец в странах Азии.

  11. Производство куриных яиц в странах Европы.

  12. Производство шерсти в странах Азии.

  13. Мясная продуктивность свиней в странах Европы.

Примечание. Дополнительные варианты при необходимости могут быть получены выбором другой группы стран.



скачать

следующая >>
Смотрите также:
Практикум по теории систем и системному анализу для студентов бакалавриата по направлениям «Прикладная информатика в экономике»
808.67kb.
Программа учебной дисциплины «Теория систем и системный анализ» для студентов 3 курса специальности «Прикладная информатика в экономике»
128.61kb.
Рабочая программа учебной дисциплины «теория систем и системный анализ» Направление 080800 Прикладная информатика
220.79kb.
Календарно-тематическии план
223.63kb.
Реферат По Теории Систем и Системному Анализу. «Математические методы в функциональном моделировании»
214.6kb.
Конспект лекций для студентов специальности Прикладная информатика (в экономике) содержание понятие информационной технологии
3129.93kb.
Рабочая программа для студентов направления 230700. 62 «Прикладная информатика»
583.96kb.
Вопросы к экзамену по математическому анализу за первый курс первый семестр для специальности прикладная математика и информатика
38.97kb.
Методические рекомендации по изучению дисциплины и выполнению контрольной работы №1 для студентов заочного обучения специальностей: 060400 «Финансы и кредит»
248.71kb.
Учебно-методический комплекс по дисциплине дпп. Р. 01 Практикум по анализу литературного произведения
1433.38kb.
Вопросы на рубежную аттестацию специальность «Прикладная информатика в экономике», 2 курс предмет «Теоретические основы информационных технологий и информационных систем»
19.65kb.
Корпоративные
1206.05kb.