Классификация методов и моделей системного анализа ситуаций

Классификации методов формализованного представления ситуации

аналитические, к которым в рассматриваемой классификации отнесены методы классической математики, включая интегро-дифференциальное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и т.п.; методы математического программирования; первые работы по теории игр и т.п.;

статистические, включающие и теоретические разделы математики - теорию вероятностей, математическую статистику и направления прикладной математики, использующие стохастические представления - теорию массового обслуживания, методы статистических испытаний (основанные на методе Монте-Карло), методы выдвижения и проверки статистических гипотез А. Вальда и другие методы статистического имитационного моделирования);

теоретико-множественные, логические (см. Математическая логика), лингвистические (см. Математическая лингвистика), семиотические представления (методы дискретной математики), составляющие теоретическую основу разработки языков моделирования, автоматизации проектирования, информационно-поисковых языков;

графические, включающие теорию графов, геометрию и разного рода графические представления информации типа диаграмм, гистограмм и других графиков.

Методы, направленные на активизацию использования интуиции и опыта специалистов

К этой группе методов относятся методы типа «мозговой атаки» или коллективной генерации идей (КГИ) и другие методы выработки коллективных решений; методы типа «сценариев»; «Дельфи»-метод; метод «дерева целей», морфологический подход; метод решающих матриц и другие методы организации сложных экспертиз.

Основные типы шкал измерения, применяемые при оценке сложных ситуаций

Результаты эксперимента фиксируются, регистрируются с помощью измерений. В основе измерения, или оценки, лежит процесс сопоставления значений качественных или количественных характеристик исследуемой системы значениям соответствующих шкал.

Необходимая информация об исследуемой системе есть следствие двух факторов: результата измерений; результата преобразований, или обработки, экспериментальных данных.

Будем рассматривать только такие объекты, про любые два состояния которых можно сказать, различимы они или нет, и только такие алгоритмы измерения, которые различным состояниям ставят в соответствие разные обозначения, а неразличимым состояниям – одинаковые обозначения.