Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

В учебном пособии «Теория систем и системный анализ» рассмотрены основы теории систем и методология системного анализа. Описаны многокритериальные методы принятия решений в условиях неопределенности.

Принятие решения в большинстве случаев заключается в генерации возможных альтернатив решений, их оценке и выборе лучшей альтернативы.

Принять «правильное» решение значит выбрать такую альтернативу из числа возможных, в которой с учетом всех разнообразных факторов и противоречивых требований будет оптимизирована общая ценность, то есть она будет в максимальной степени способствовать достижению поставленной цели.

В учебном пособии рассмотрена задача принятия решений в сложной экономической системе на примере выбора приоритетных направлений инвестирования экономики Волгоградской области. Для этого создана математическая и информационная модели для прогнозирования стратегических направлений инвестирования Волгоградской области.

Существует большое количество методов прогнозирования и планирования в сложных экономических системах. В данном учебном пособии представлен комплексный подход к исследованию сложных экономических систем на основе построения иерархической модели задачи и построения сетевой модели задачи.

Способ решения данных моделей может состоять из двух вариантов. Первый вариант, когда иерархическая или сетевая модели системы рассчитываются с помощью экспертных методов. Второй вариант, когда данные модели рассчитываются с помощью вероятностных методов. Данные два подхода к решению сложных экономических систем могут значительно дополнять друг друга. К наиболее распространенным методам принятия решений относятся три группы методов: метод анализа иерархии, теория нечетких множеств и методы Electra.

Метод анализа иерархии основан на представлении знаний экспертов в виде иерархии целей, факторов, критериев, подкритериев и альтернатив. Предпочтения экспертов выявляются с помощью процедуры парных сравнений элементов иерархии нижележащих уровней относительно связанных с ними элементов более высокого уровня. Для измерения степени предпочтительности используется шкала отношений.

Одним из основополагающих методов принятия решений является теория нечетких множеств.

Ключевым элементом в теории нечетких множеств является понятие функции принадлежности. Эта функция отображает элементы множества U на множество вещественных чисел отрезка [0, 1], которые указывают степень принадлежности каждого элемента нечеткому множеству F, являющееся нечетким подмножеством множества U.

Теория нечетких множеств предоставляет разнообразные средства для принятия решений. Нечеткими множествами можно представить информацию о целях, критериях, альтернативах. Представление экспертных предпочтений с помощью нечетких множеств позволяет перейти от точечных оценок к интервальным, которые являются более устойчивыми в случае неточных и неполных данных. Математические методы принятия решений на нечетких множествах можно классифицировать по способу представления оценок альтернатив и критериев, по виду предпочтений и по способу упорядочения предпочтений. При точечном оценивании альтернатив по критериям, которые представлены нечеткими множествами, предполагается, что высокие значения функций принадлежности соответствуют наиболее желательным значениям критерия, а низкие - наименее желательным. Многокритериальный выбор сводится к получению значения интегрального показателя качества на основе точечных оценок альтернативных вариантов по критериям. Такой подход называют априорным, поскольку вся информация, необходимая для оценки альтернатив, заранее известна.

Другим подходом к многокритериальному решению задач является метод Electre. Данный подход был предложен в конце 60-х годов группой французских ученых во главе с профессором Б. Руа. Методы ELECTRE направлены на решение задач с уже заданными многокритериальными альтернативами. В этих методах не определяется количественно показатель качества каждой из альтернатив, а устанавливается лишь условие превосходства одной альтернативы над другой.

В учебном пособии также представлена модель управления большими системами на основе метода Монте-Карло. Экономические процессы в системах любой сложности могут быть формально выражены при помощи цепей Маркова и решены методом Монте-Карло за ограниченное время, зависящее только от требуемой точности вычислений.

Таким образом в учебном пособии представлен комплексный подход к исследованию сложных экономических систем.