Анализ и синтез информационных систем

1. Анализ и синтез информационных систем

Всего за 4 семестр:
Наличие в дисциплине КП/КР
18
18
36
Зачет
18
36
Экзамен, 36
72
Зачет, КП,
Экзамен 36
в форме практической
подготовки
Формы
текущего контроля
успеваемости,
форма промежуточной
аттестации
(по семестрам)
Лабораторные работы
Практические занятия
18
Самостоятельная работа
Всего за 3 семестр:
Лекции
Наименование тем и/или разделов/тем дисциплины
Неделя семестра
№
п/п
Семестр
Контактная работа обучающихся
с педагогическим работником
КП
4
Итого по дисциплине
18
18
36
Балльно-рейтинговая система 3 семестр:
Лабораторные работы (48 баллов)
Рейтинги (52 балла)
1

2.

Наименование литературы: автор, название, вид издания,
КНИГООБЕСПЕЧЕННОСТЬ
Год издания
издательство
Наличие в электронном каталоге ЭБС
Основная литература
1. Макаров Р.И. Анализ и синтез информационных систем: учеб. пособие
2019
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/7569
/ Р.И. Макаров, Е.Р. Хорошева; владим. Гос. ун-т им. А.Г. и Н.Г.
столетовых.-Владимир: Изд-во влГУ,2019.-251 с.
2. Анализ и синтез информационных систем : метод. указания к практ.
2013
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/2494
занятиям. В 2 ч. Ч. 1 / Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых ;
сост. Р. И. Макаров. – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2013. – 42 с.
3. Анализ и синтез информационных систем : метод. указания к практ.
2014
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/3471
занятиям. В 2 ч. Ч. 2 / Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г. Столетовых ;
сост. Р. И. Макаров. – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2014. – 42 с.
4. Макаров, Руслан Ильич. Анализ и синтез информационных систем
2012
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/2568
[Электронный ресурс] : методические указания к курсовому
проектированию / Р. И. Макаров ; Владимирский государственный
университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича
Столетовых (ВлГУ), Владимир: Изд-во ВлГУ, 2014. – 42 с.2012 .— 9 с
5. Макаров, Руслан Ильич. Анализ и синтез информационных систем
2012
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/2569
[Электронный ресурс] : методические указания к лабораторным
занятиям : [в 2 ч.Ч.1] / Р. И. Макаров ; Владимирский государственный
университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича
Столетовых (ВлГУ). Владимир: Изд-во ВлГУ, 2014. – 42 с. 2012.-31с.
6. Макаров, Руслан Ильич. Анализ и синтез информационных систем
2013
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/2384
[Электронный ресурс] : методические указания к лабораторным
занятиям : [в 2ч.Ч.2] / Р. И. Макаров ; Владимирский государственный
университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича
Столетовых (ВлГУ), Владимир: Изд-во ВлГУ, 2013.-50с.
Дополнительная литература
1. Макаров, Руслан Ильич. Методология проектирования
http://dspace.www1.vlsu.ru/handle/123456789/1284
информационных систем : учебное пособие / Р. И. Макаров, Е. Р.
Хорошева ; Владимирский государственный университет (ВлГУ) .—
2008
Владимир : Владимирский государственный университет (ВлГУ), 2008
.— 334 с.
2.Методы анализа данных : учебное пособие / Р. И. Макаров, Е. Р.
Хорошева ; Владимирский государственный университет имени
http://dspace.www1.vlsu.ru/bitstream/123456789/9369/1/0227
2021
Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых (ВлГУ)
7.pdf
.— Владимир : ВлГУ, 2021 .— 215 с.
3.Макрусев, В. В. Основы системного анализа : учебник / В. В. Макрусев.
— 2-е изд. — Санкт-Петербург : Троицкий мост, 2022. — 250 c. — ISBN
2022
https://www.iprbookshop.ru/111173.html
978-5-4377-0138-6.
2

3. Лекция 1 Системный подход в исследовании систем

Фундаментальные изменения, происходящие в теории и практике
экономики, а особенно в управлении общественным производством,
связаны с расширением интеграционных процессов социальноэкономического развития. Такая интеграция усиливает вероятность
возникновения проблемных ситуаций, которые все более имеют
системный характер.
Результаты принимаемых экономических решений, часто не
согласованные с состоянием других систем, вызывают
дестабилизирующей эффект как для самого мирового сообщества,
так и для всей окружающей среды.
Развивающийся процесс интеграции, происходящий в
экономической деятельности человека, должен проходить с учетом
тех системных взглядов, которые господствуют в современной
научной среде в качестве научного мировоззрения.
История эволюционного развития научных знаний показывает все
многообразие сменяющих друг друга взглядов на объективность
восприятия тех или иных явлений и методов их изучения.
На рисунке 1 схематично показана взаимозависимость знаний в
области теории и практики исследования систем. По вектору познания
3
представлена эволюция исследования природных систем.

4. Эволюция взглядов на оценочный «механизм»качества систем

Вначале наука развивалась
на основе исследования
свойств вещества, затем
свойств информации и
энергии. Синтез таких
знаний определял
методологию системных
исследований
первоначально на основе
механистического подхода,
затем кибернетического, а
сейчас это связано с
формированием
синергетического подхода в
исследовании систем
любой природы.
Рис. 1
4

5. Системные проблемы

Характерной чертой современной мировой экономики является
усиливающееся взаимодействие ресурсов систем, которое
провоцирует возникновение системных проблем.
Системные проблемы обусловлены тем, что долгие годы
исследования социальных и экономических систем происходили на
основе дифференцированного научно-предметного подхода.
Этот факт создал реальные предпосылки для углубления
системного кризиса в науке и практике организации мировых
общественных систем. Понятие «кризис» (в переводе с греческого
- решение, приговор) - это состояние неустойчивости целостного
образования – общества. Такая неустойчивость объясняется
наличием негармоничных связей как между элементами в самой
системе, так и между системами в иерархической структуре
организации мира.
Структурные связи по вертикали имеют системные свойства,
т.е. отражают связи между системами разного уровня. Структурные
связи по горизонтали имеют тоже системный характер и отражают
прямые, обратные и циклические отношения между элементами
целого образования.
Если системные свойства структурных образований
нарушаются, то возникают кризисные ситуации на всех уровнях
5
иерархической структуры.

6. Системный подход в процессе управления

Системный подход способствует выработке правильного метода
мышления о самом процессе управления, но любая система является
частью большей системы и постоянно изменяется. И, когда у
исследователя нет достаточной информации о существе проблемной
ситуации, тогда для того, чтобы организовать процесс принятия
решений, применяется системный анализ.
В общем виде процедуры системного анализа включают методики
проведения исследования и организацию процесса принятия решения.
Основу системного анализа составляет общая теория систем,
которая позволяет осуществлять исследование проблем, не решаемых
аналитически.
Системный подход объединяет формальные знания и интуицию
специалистов и стимулирует целенаправленное аналитическое
мышление. Часто логический анализ сопровождается математическими,
статистическими вычислениями и вербальными оценками как проблем,
так и целей и вариантов их достижения.
Суть анализа (декомпозиции) – в разделении целого на части, в
представлении сложного в виде простых составляющих.
6

7. Цели и задачи анализа ИС

Цели анализа информационной системы:
1) детальное изучение системы для более эффективного
использования и принятия решения по ее дальнейшему
совершенствованию или замене;
2) исследование альтернативных вариантов вновь
создаваемой информационной системы с целью выбора
наилучшего варианта.
К задачам анализа системы относятся:
• определение объекта анализа;
• структурирование системы:
• определение функциональных особенностей системы;
• исследование информационных характеристик системы;
• определение количественных и качественных показателей
системы;
• оценка эффективности системы;
• обобщение и оформление результатов анализа.
7

8. Понятие синтеза систем

Синтез является центральным звеном создания информационной
системы.
Суть синтеза (агрегирования) – в соединении (мысленном или
реальном) простых составляющих объекта в единое целое.
Рассмотрим аналитические и синтетические методы
исследования систем.
Еще французский философ и математик Рене Декарт предлагал
расчлените изучаемую задачу на столько частей, чтобы легко и
удобно было ее решать. Именно так и поступают математики: когда
интеграл не "берется в лоб" - его "берут" по частям.
Другой подход известен из рассуждений древних философов: все
люди смертны; Каин – человек; значит - Каин смертен.
В первом случае использовались методы анализа. Во втором
случае использовался синтетический метод исследования.
Особенности синтетических методов заключаются в том, что
вклад каждой части в общесистемный эффект зависит от вкладов
других частей.
Сложность системного анализа заключается в том, что при
расчленении целого на части необходимо не утратить свойства
системы (свойства целого).
8

9. Процедуры исследования систем Агрегирование и декомпозиция, являются процедурами исследования систем. Декомпозиция - процедура

разложения
целого на части. Агрегирование - процедура объединения частей
в целое.
№
Анализ
1
Объект разделяется на
части
№
Синтез
1
Объект рассматривается
как часть большего
целого
2
Объясняются части
2
Объясняется целое,
содержащее исследуемую
часть
3
Знание о частях
агрегируются в
знание о целом
объекте
3
Целое декомпозируется
для объяснения частей
9

10. Определения системы

Система - термин, используемый в тех случаях, когда хотят
охарактеризовать исследуемый или проектируемый объект как нечто
целое (единое), сложное. Существует несколько десятков определений
этого понятия. Рассмотрим некоторые из них.
В первых определениях в той или иной форме отмечалось, что
система - это элементы (части, компоненты) ai и связи (отношения) r
между ними: S = < A, R >, где А = {a,..}, R = {r,..}
В Большой советской энциклопедии система определяется прямым
переводом с греческого, что означает susthma - «состав», т.е.
составленное, соединенное из частей.
Затем в определениях системы появляется понятие цель Z.
В некоторых определениях уточняются условия целеобразования среда SR, интервал времени AT, т.е. период, в рамках которого будут
существовать система и ее цели.
На необходимость учета взаимодействия между изучаемой системой и
исследователем указывал У.Р. Эшби. Но первое определение, в которое в
явном виде включен наблюдатель N, дал Ю.И. Черняк. В последующих
вариантах этого определения Черняк стал учитывать язык наблюдателя
LN, начиная с определения:
«Система есть отображение на языке наблюдателя (исследователя,
конструктора) объектов, отношений и их свойств в решении задачи
исследования, познания»:
S =<A,QK,Rt Z,N,LN>.
10

11. Объективно существующие системы

Бессмысленность спора о материальности и нематериальности системы
показал В.Г. Афанасьев (рисунок): «...объективно существующие системы и понятие системы; понятие системы, используемое как инструмент
познания системы, - и снова реальная система, знания о которой
обогатились нашими системными представлениями, такова диалектика
объективного и субъективного в системе...».
11

12. Понятие системы как семантической модели

Семантика возникла как наука о знаках, знаковых системах.
Семантические представления рассматриваются как одна из групп методов
формализованного представления систем.
Рассматривая систему относительно построения ИС это определение
можно пояснить на основе понятия модели.
Пусть А и В – два произвольных множества. Функция f однозначно
ставит в соответствие каждому элементу а € А элемент f(a) € B, называется
отображением множества А в множество В и обозначается как:
f: А →В.
f(a)=в – значение элемента а при отображении f (образ а);
А- область отображения; В – область значений отображения f.
Если есть элемент вj € В, не являющимся образом никаких элементов
аi € А, то отображение f называется отображением «в» В.
Если f(a) = B, то отображение f называется отображением «на» В.
Функция f-1(b) = {a € A | f(a) € B} называется прообразом множества В.
В общем случае f -1 может не быть отображением «в» или «на» А, т.к. f -1
12
может быть неоднозначной.

13. Виды отображений

Отображение f называется взаимно однозначным, если каждый элемент
множества В является образом не более чем одного элемента из А.
Отображение f множества А «на» (в) В называется гомоморфизмом
множеств, если выполняется условие:
(а1, а2, …ак) → (f(a1), f(a2), …f(ak)), где ai € A, f(ai) € B.
Изоморфизм множества А на В является взаимно однозначным
гомоморфизмом, т.е. (а1, а2, …ак) €А (f(a1), f(a2), …f(ak)) € В.
Введенные понятия позволяют определить модель как изоморфизм А в Ψ,
где А – множество фиксированных элементов предметной области с
исследуемыми связями, отношениями между этими элементами;
Ψ – абстрактное множество, задаваемое кортежем:
Ψ =< {M}, P1, P2, ..Pn>,
где {M} - множество элементов модели, соответствующих элементам
предметной области, называемое носителем модели; P1, P2, ..Pn – предикаты,
отображающие наличие того или иного отношения между элементами
предметной области.
Предикат – логическая n – арная пропозиционная функция,
определенная на предметной области, принимает значения истинности или
ложности. Носитель модели {M} является содержательной областью
предикатов. Предикаты называются сигнатурой модели Ψ.
Выбор модели и сигнатуры при построении модели определяется
предметом исследования.
13

14. Понятие системы, ориентированной на проведение преобразования между двумя подмоделями Ψа → Ψв

Системой называется кортеж: S=< Ψа, Ψв, Po(Ψа, Ψв)>, (1)
где Ψа – подмодель, определяющая поведение системы (например,
«черный ящик»);
Ψв – подмодель, определяющая структуру системы при ее
внутреннем рассмотрении;
Po(Ψа, Ψв)- предикат целостности, определяющий назначение
системы, семантику подмоделей Ψа, Ψв, а также семантику
преобразования Ψа → Ψв.
Po(Ψа, Ψв)=1, если преобразование Ψа → Ψв существует при
взаимном однозначном соответствии между элементами носителей
подмоделей Ψа и Ψв, в противном случае равно 0.
Наличие предиката целостности позволяет говорить о том, что
система – это семантическая модель, имеющая внутреннюю
интерпретацию.
14

15. Состав подмодели Ψа

Подмодель Ψа определяется поведением системы, может быть
представлена в виде кортежа, включающего 5 объектов:
Ψа=<x, y, z, f, g>,
где x=x(t) – входной сигнал, т.е конечное множество функций
времени t: <x1(t),..xk(t)>;
y(t) – выходной сигнал, у1(t),..уn(t)>;
z(t) – переменная состояния модели Ψа, z(t)=<z1(t), .. zn(t)>,
знание которых в данный момент времени позволяет определить
значение выходной характеристики модели Ψа;
g, f – функционалы, задающие текущие значения выходного
сигнала y(t) и внутреннего состояния систем z(t).
Уравнение наблюдения системы:
y(t) = g(z(t), x(t));
(2)
Уравнение состояния системы:
z(t)=f(z(t0),x(t)); t € [t0, t]
Если в описании системы введены эти уравнения, то она уже не
рассматривается как черный ящик.
15

16. Задание системы тремя аксиомами

Аксиома 1. Для системы определены пространство состояния z, в
которых может находиться система, и параметрическое пространство Т, в
котором задано поведение системы. Математическое описание вида (2)
принято называть динамическими системами, т.к они отражают
способность системы изменять состояние z(t) в параметрическом
пространстве Т. Статические системы таким свойством не обладают. В
качестве параметрического пространства рассматривается временной
интервал (0, ∞).
Аксиома 2. Пространство состояния z содержит не менее двух
элементов. Это говорит о том, что сложная система может находиться в
разных состояниях.
Аксиома 3.Сисема обладает свойством функциональной
эмерджентности (целостности).
Эмерджентность – свойство системы S, которое принципиально не
сводится к сумме свойств элементов, составляющих систему, и не
выводится из них.
При таком рассмотрении система является совокупностью моделей и,
главное, отражает семантику предметной области, отличается от
неинтерпретированных частных моделей
16

17. Виды систем

Выбор определения системы отражает принимаемую
концепцию и является фактически началом моделирования.
Поэтому с самого начала целесообразно представлять
определения в символической форме, способствующей
однозначному пониманию ее всеми участниками разработки или
исследования системы.
Системы различают по назначению: автоматизированная
система управления, информационно-поисковая система,
система нормативно-методического обеспечения управления,
система организационного управления, автоматизированные
системы различного вида.
Классифицируют системы по специальным признакам:
статическая и динамическая, закрытая и открытая,
целенаправленная.
Классифицируют системы по степени организованности:
хорошо организованная, плохо организованная (диффузная)
система, самоорганизующаяся (развивающаяся) система.
17

18. Концепция риска в задачах системного анализа

В задачах системного анализа присутствует риск. Допущение малой
вероятности принятия ошибочного решения не исключает
возможности риска.
Любой риск по возможности должен учитывать, во-первых, полно,
описываться количественными характеристиками и ограничиваться,
во-вторых, не превышать уровень, при котором результат достигается
с достаточной надежностью.
Принимается решение, полученное на основании минимаксного
критерия, т.к. данное решение соответствует позиции крайней
осторожности.
Обозначим через А нежелательное событие или состояние, которое
может произойти. Пусть данное событие характеризуется
вероятностью наступления Р(А) и некоторыми последствиями U(A).
Тогда риск, связанный с наступлением события А, будет
определяться:
R(A) = U(А)P(А).
При угрозе материальным ценностям риск измеряют в денежном
выражении. При риске, связанного со здоровьем, последствия
частично могут быть оценены простоем в работе, расходами на оплату
подменяющего персонала. При риске, связанного с летальным
исходом, количественные оценки последствий, как правило,
отсутствуют. Риск событий катастрофического характера, как правило,
18
получает более высокую оценку.

19. Примеры формирования риска

Технический риск характеризуют вероятностью превышения предела.
Если X, Y случайные переменные, причем Х характеризует нагрузку
(напряжение в сети), а Y-несущую способность (допустимое изменение
напряжения в сети 220В+5%-15% ), то для технического риска
справедливо соотношение:
Rт=p(X>Y).
Технико-экономический риск Re при независимости нагрузки X и
несущей способности Y и известных плотностях распределений fX(x) и
fY(y) ожидаемых случайных величин определяется следующим
соотношением:
Rе=∫ ∫h(u,v) fX(u) fY(v)dudv.
Угроза безопасности людей. Если событие A, представляющее
угрозу, и пребывание в опасной зоне E независимы, то вероятность
совместной реализации этих двух событий можно оценить по формуле:
P(A∩E) = P(A)P(E),
где P(A)- вероятности наступления события. P(E) - вероятности
попадания в опасную зону.
Следует считаться с вероятностью совпадения опасностей, т.е.
одновременного наступления представляющего угрозу события и
попадания в опасную зону в рассматриваемом отрезке времени.
19

20. Литература

1. Алексеева М. Б., Балан С. Н. Основы теории систем
и системного анализа: Учеб. пособие. -СПб.: СПбГИЭУ,
2002. - 88 с. ISBN 5-88996-229-Х
2. Антонов А.В. Системный анализ. Учеб. для
вузов/А.В. Антонов. -М.: Высш. шк., 2004. -454с. –ISBN
5-06-004862-4.
3. Макаров Р.И., Хорошева Е.Р. Анализ и синтез
информационных систем: учеб. пособие / Р.И. Макаров,
Е.Р. Хорошева; Владим. гос. ун-т им. А. Г. и Н. Г.
Столетовых. – Владимир: Изд-во ВлГУ, 2019. –223с
20