Укрупненная блок-схема алгоритма декомпозиции
Алгоритм декомпозиции. Ниже приводится алгоритм декомпозиции в виде блок-схемы (рис. 7.1). Результатом его работы является дерево, конечные фрагменты которого либо элементарные фрагменты, либо фрагменты, признанные экспертом сложными, но не поддающимися дальнейшему разложению.
Агрегирование. Как и в случае декомпозиции, техника агрегирования основана на использовании определенных моделей исследуемой или проектируемой системы. Именно избранные нами модели жестко определяют, какие части должны войти в состав системы и как должны быть связаны между собой. Разные условия и цели агрегирования приводят к необходимости использовать разные модели, что в свою очередь определяет как тип окончательного агрегата, так и технику его построения [5].
В самом общем виде агрегирование можно определить как установление отношений на заданном множестве элементов. Благодаря значительной свободе выбора в том, что именно рассматривается в качестве элемента, как образуется множество элементов и какие отношения устанавливаются (выявляются или навязываются) на этом множестве, получается весьма обширное количественно и разнообразное качественно множество задач агрегирования. Отметим здесь лишь основные агрегаты, типичные для системного анализа: конфигуратор, агрегаты-операторы и агрегаты-структуры. Понятие конфигуратора было рассмотрено ранее. Остановимся на остальных понятиях.
Агрегаты-операторы. Одна из наиболее частых ситуаций, требующих агрегирования, состоит в том, что совокупность данных, с которыми приходится иметь дело, слишком многочисленна, плохо обозрима. С этими данными трудно «работать». Именно интересы работы с многочисленной совокупностью данных приводят к необходимости агрегирования. В данном случае на первый план выступает такая особенность агрегирования, как уменьшение размерности: агрегат объединяет части в нечто целое, единое, отдельное.
Простейший способ агрегирования состоит в установлении отношения эквивалентности между агрегируемыми элементами, то есть образования классов. Это позволяет говорить не только о классе в целом, но и о каждом элементе в отдельности.
Можно рассматривать различные задачи, связанные с классификацией и ее использованием. Классификация является очень важным и многофункциональным, многосторонним явлением в человеческой практике вообще и в системном анализе в частности. С практической точки зрения одной из важнейших является проблема определения, к какому классу относится данный конкретный элемент. Если признак принадлежности к классу является непосредственно наблюдаемым, то особых трудностей классификаций нет.
Сложности классификации резко возрастают, если признак классификации не наблюдается непосредственно, а сам является агрегатом косвенных признаков. Типичным примером является диагностика заболевания по результатам анамнеза: диагноз болезни (ее название есть имя класса) представляет собой агрегат большой совокупности ее симптомов и характеристик состояния организма.
Агрегирование в классы является эффективной, но далеко не тривиальной процедурой. Если представлять класс как результат действия агрегата-оператора, то такой оператор имеет вид «ЕСЛИ <условия на агрегируемые признаки>, ТО <имя класса>». Иногда класс непосредственно задается совокупностью признаков, а в ряде случаев, наоборот, требуется доопределить оператор, выявив экспериментально, при каких условиях на признаки объект будет принадлежать заданному классу.
Статистики как агрегаты. Важный пример агрегирования данных дает статистический анализ [5]. Среди различных агрегатов особое место занимают достаточные статистики, то есть такие агрегаты, которые извлекают всю полезную информацию об интересующем нас параметре из совокупности наблюдений. Однако при агрегировании обычно потери информации неизбежны, и достаточные статистики не являются в этом отношении исключением. В таких условиях становятся важными оптимальные статистики, то есть позволяющие свести неизбежные в этих условиях потери к минимуму в некотором заданном смысле. Наглядный пример статистического агрегирования представляет собой факторный анализ, в котором несколько переменных сводятся в один фактор. Именно потому, что при рассмотрении реальных данных самым важным является построение модели-агрегата при отсутствии информации, необходимой для теоретического синтеза статистики. К. Тьюки предложил назвать эту область «анализом данных», оставляя за математической статистикой задачи алгоритмического синтеза и теоретического анализа статистики.
Агрегаты-структуры. Важной (а на этапе синтеза – важнейшей) формой агрегирования является образование структур. Как и любой вид агрегата, структура является моделью системы и, следовательно, определяется тройственной совокупностью: объекта, цели и средств (в том числе среды) моделирования. Этим и объясняется многообразие типов структур (сети, матрицы, деревья и т. д.), возникающих при выявлении, описании структур.
При синтезе мы создаем, определяем, навязываем структуру будущей проектируемой системе. Если это не абстрактная, а реальная система, то в ней вполне реально (то есть независимо от нашего желания) возникнут, установятся и начнут «работать» не только те связи, которые мы спроектировали, но и множество других, не предусмотренных нами, вытекающих из самой природы сведенных в одну систему элементов. Поэтому при проектировании системы важно задать ее структуру во всех существенных отношениях, так как в остальных отношениях структуры сложатся сами стихийным образом (конечно, не совсем зависимо от установленных и поддерживаемых проектных структур). Совокупность всех существенных отношений определяется конфигуратором системы. Отсюда вытекает, что проект любой системы должен содержать разработку стольких структур, сколько языков включено в ее конфигуратор. Например, проект организационной системы должен содержать структуры распределения власти, распределения ответственности и распределения информации. Подчеркнем, что хотя эти структуры могут весьма сильно отличаться топологически (например, структура подчиненности иерархична, а функционирование организовано по матричной структуре), они лишь с разных сторон описывают одну и ту же систему. Следовательно, не могут быть не связанными между собой.
В современных системных науках все возрастающее внимание уделяется одному из специфических видов структур так называемым семантическим сетям. В настоящее время исследование таких сетей с разных позиций ведется во многих научных коллективах, поскольку логико-лингвистические модели (иное название семантических сетей) оказались в центре всех событий, происходящих в искусственном интеллекте и его приложениях. Такое положение вызвано тем, что указанные модели отображают структуру человеческих знаний, выражаемых на естественном языке, причем это отображение может быть осуществлено средствами ЭВМ.
Похожие рефераты:
