系统工程课件--第4章 分析模型.ppt
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1、第四章第四章 分析模型分析模型o人们日常决策大都依靠直觉判断,但系统工人们日常决策大都依靠直觉判断,但系统工程人员并不是决策者,他们的工作是提供一程人员并不是决策者,他们的工作是提供一种清晰的模型,将所推荐的方案的优缺点阐种清晰的模型,将所推荐的方案的优缺点阐释清楚,供决策者参考。释清楚,供决策者参考。&1 模型的概念模型的概念o一、模型及其分类一、模型及其分类o一切客观存在的事物及其运动形态统称为实一切客观存在的事物及其运动形态统称为实体,模型是对实体的特征及其变化规律的一体,模型是对实体的特征及其变化规律的一种抽象或者表征,而且往往是对实体中那些种抽象或者表征,而且往往是对实体中那些所要研
2、究的特定的特征的抽象。所要研究的特定的特征的抽象。o模型是把对象实体通过适当的过滤,用适当模型是把对象实体通过适当的过滤,用适当的表现规则描绘的简洁的模仿品。的表现规则描绘的简洁的模仿品。o系统的属性是多方面的,系统模型只是系统某一系统的属性是多方面的,系统模型只是系统某一方面本质属性的描述,所以同一系统或实体,模方面本质属性的描述,所以同一系统或实体,模型不是唯一的;型不是唯一的;o模型建立是以模型与原型之间的相似性为基础的,模型建立是以模型与原型之间的相似性为基础的,这里的相似可以是外表的相似,内部结构的相似这里的相似可以是外表的相似,内部结构的相似或仅为功能的相似。或仅为功能的相似。o模
3、型可以是定量的,也可以是定性的,或是两者模型可以是定量的,也可以是定性的,或是两者的结合模型。的结合模型。说说明明2 系统模型的特征系统模型的特征o它是现实系统的抽象或模仿;它是现实系统的抽象或模仿;o它是由反映系统本质或特征的主要因素构成;它是由反映系统本质或特征的主要因素构成;o它集中体现这些主要因素之间的关系。它集中体现这些主要因素之间的关系。模型的分类模型的分类o实体模型和抽象模型两大类实体模型和抽象模型两大类o实体模型:实物模型(如城市规划模型、作战沙盘实体模型:实物模型(如城市规划模型、作战沙盘等)和模拟模型(地图、电路图、电路模拟机械运等)和模拟模型(地图、电路图、电路模拟机械运
4、动)动)o抽象模型:也称为符号模型,模型中丰富多彩的部抽象模型:也称为符号模型,模型中丰富多彩的部分,包括数学模型、结构模型、仿真模型及诸如化分,包括数学模型、结构模型、仿真模型及诸如化学、音乐、美术等学科的符号模型学、音乐、美术等学科的符号模型现实系统形象模型模拟模型文字模型网络模型图表模型逻辑模型解析模型物理模型数学模型研究的速度修改方便性抽象性现实性建模费用建模时间增加减少系统模型的分类及特征比较系统模型的分类及特征比较1 建模的原则建模的原则(1)现实性:把本质的东西和关系反映进去,非本质的)现实性:把本质的东西和关系反映进去,非本质的东西去掉,而又不影响反映现实的真实程度。东西去掉,
5、而又不影响反映现实的真实程度。(2)简明性:模型既要精确,又要简明。)简明性:模型既要精确,又要简明。(3)适应性:在运算分析方面、适应问题的变化、操作)适应性:在运算分析方面、适应问题的变化、操作方面等具有适应性。方面等具有适应性。(4)完整性)完整性(5)规范性:尽量借鉴标准形式。)规范性:尽量借鉴标准形式。o一般处理原则:力求达到真实性,在真实的基础上达一般处理原则:力求达到真实性,在真实的基础上达到简明性,最后尽可能达到适应性要求。到简明性,最后尽可能达到适应性要求。三三、建建模模的的原原则则及及常常用用方方法法二、现实世界与模型二、现实世界与模型现实世界的原型数学结论现实世界的分析、
6、预测等数学模型现实事物在模型中的作用现实事物在模型中的作用o现实事物按其在模型中的作用可以分为三类:现实事物按其在模型中的作用可以分为三类:o可以忽略影响的因素可以忽略影响的因素o对模型起作用但不属于模型描述范围的因素对模型起作用但不属于模型描述范围的因素o模型所需研究的因素模型所需研究的因素o第一类因素可以忽略不计第一类因素可以忽略不计o第二类属于环境的外部因素,可以视为外生第二类属于环境的外部因素,可以视为外生变量,或者叫参数和输入变量、自变量变量,或者叫参数和输入变量、自变量o第三类是描述模型行为的因素,叫做内生变第三类是描述模型行为的因素,叫做内生变量或者输出变量、因变量量或者输出变量
7、、因变量&4-2矩阵、文氏图、树形图、卡氏图矩阵、文氏图、树形图、卡氏图o欲按照大学毕业学历和工程师职称两项指欲按照大学毕业学历和工程师职称两项指标将人员分类。设标将人员分类。设A具有大学学历,具有大学学历,B具有具有工程师职称,相应工程师职称,相应A、B表示没有大学毕业表示没有大学毕业和不是工程师的人员。和不是工程师的人员。ABABABABAABBo矩阵图可以用来推测各类人员数量的数学模矩阵图可以用来推测各类人员数量的数学模型型o设待分类人员设待分类人员1000人,其中人,其中800属于属于A,700属于属于B,欲求各类人员数量欲求各类人员数量0200300500AABB8002003007
8、003000800AABB3007002008002000100700AABB300700200800文氏图的表示方法文氏图的表示方法ABABABABABo我在西安,也就在陕西我在西安,也就在陕西o我不在陕西,也就不在西安我不在陕西,也就不在西安o我不在西安,但可能在陕西我不在西安,但可能在陕西o我在陕西,可能就在西安我在陕西,可能就在西安o概括来讲,地处陕西是处于西安的必要条件,概括来讲,地处陕西是处于西安的必要条件,地处西安是地处陕西的充分条件地处西安是地处陕西的充分条件陕西西安树形图树形图o见教材见教材ABABABAB卡氏图ABo如果有三种属性分类,则上面这些模型的情如果有三种属性分类,
9、则上面这些模型的情况如下:况如下:见课本。见课本。&4-3权重有向图权重有向图o例例4-1能源需求模型,每一有向线段标出的能源需求模型,每一有向线段标出的数字表示起始节点变化单位值对于相邻节点数字表示起始节点变化单位值对于相邻节点的影响的影响14322.60.71.2-1.8-0.45.81 能源供给能源供给 2 价格价格3 能源需求能源需求 4 人口人口o根据图绘制出此权重有向图的邻接矩阵,邻根据图绘制出此权重有向图的邻接矩阵,邻接矩阵中各权重均为常数,意味着各变量间接矩阵中各权重均为常数,意味着各变量间系线性关系系线性关系o对于权重有向图进行灵敏度分析时,可以在对于权重有向图进行灵敏度分析
10、时,可以在某个节点引入单位变化值,然后研究各节点某个节点引入单位变化值,然后研究各节点受到的影响。通过邻接矩阵可以研究各种输受到的影响。通过邻接矩阵可以研究各种输入条件下的系统行为和系统稳定性入条件下的系统行为和系统稳定性人口转移模型人口转移模型412351/81/43/81/161/83/101/41/101/21/44/102/101/161/61/21/41/33/4o这类以权重为概率的有向图,其邻接矩阵称这类以权重为概率的有向图,其邻接矩阵称为传递矩阵为传递矩阵P,传递矩阵的各元素称为传递传递矩阵的各元素称为传递概率。概率。o具有传递概率的即其记忆跨度只有一步的随具有传递概率的即其记忆
11、跨度只有一步的随机过程,是一种有多步距组成的链,相应发机过程,是一种有多步距组成的链,相应发生的状态称为马尔可夫链。一个生的状态称为马尔可夫链。一个n种状态的种状态的马尔可夫链相应有一个传递概率矩阵,此矩马尔可夫链相应有一个传递概率矩阵,此矩阵每行元素之和为阵每行元素之和为1,每行称为概率向量。,每行称为概率向量。对事件的全面预测,不仅要能够指出事件发生的各种可能结果,而且还必须给出每一种结果出现的概率。马尔可夫(Markov)预测法,就是一种预测事件发生的概率的方法。它是基于马尔可夫链,根据事件的目前状况预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法。o状态。指某一事件在某个时刻(或时期
12、)出。指某一事件在某个时刻(或时期)出现的某种结果。现的某种结果。o状态转移过程。事件的发展,从一种状态转。事件的发展,从一种状态转变为另一种状态,称为状态转移。变为另一种状态,称为状态转移。o马尔可夫过程。在事件的发展过程中,若每。在事件的发展过程中,若每次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关,次状态的转移都仅与前一时刻的状态有关,而与过去的状态无关,或者说状态转移过程而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。为马尔可夫过程。几个基本概念 n状态转移概率。在事件的发展变化过程中,从某一种状态出发,下一时刻转
13、移到其它状态的可能性,称为状态转移概率。由状态Ei转为状态Ej的状态转移概率是(1)n状态转移概率矩阵。假定某一个事件的发展过程有n个可能的状态,即E1,E2,En。记为从状态Ei转变为状态Ej的状态转移概率 ,则矩阵 几个基本概念 称为状态转移概率矩阵。称为状态转移概率矩阵。o 概率矩阵。概率矩阵。一般地,将满足条件(一般地,将满足条件(3 3)的任何矩阵都)的任何矩阵都称为随机矩阵,或概率矩阵。称为随机矩阵,或概率矩阵。(2)(3)几个基本概念 不难证明,如果P为概率矩阵,则对于任何整数m0,矩阵都是概率矩阵。n标准概率矩阵、平衡向量。标准概率矩阵、平衡向量。如果P为概率矩阵,而且存在整数
14、m0,使得概率矩阵 中诸元素皆非零,则称P为标准概率矩阵。可以证明,如果P为标准概率矩阵,则存在非零向量 ,而且 满足 ,使得:(4)这样的向量称为平衡向量,或终极向量。这就是说,标准概率矩阵一定存在平衡向量。几个基本概念 o状态转移概率矩阵的计算。状态转移概率矩阵的计算。计算状态转移概率矩阵计算状态转移概率矩阵P,就是求从每个就是求从每个状态转移到其它任何一个状态的状态转移概状态转移到其它任何一个状态的状态转移概率率 。为了求出每一个,一般采用频率近似概为了求出每一个,一般采用频率近似概率的思想进行计算。率的思想进行计算。几个基本概念 o例题例题1:考虑某地区农业收成变化的三个状态,即考虑某
15、地区农业收成变化的三个状态,即“丰收丰收”、“平收平收”和和“欠收欠收”。记。记E1为为“丰收丰收”状态,状态,E2为为“平收平收”状态,状态,E3为为“欠欠收收”状态。表状态。表1给出了该地区给出了该地区19601999年期年期间农业收成的状态变化情况。试计算该地区间农业收成的状态变化情况。试计算该地区农业收成变化的状态转移概率矩阵。农业收成变化的状态转移概率矩阵。表1某地区农业收成变化的状态转移情况 年份年份1960196119621963196419651966196719681969序号序号状态状态年份年份序号序号状态状态年份年份序号序号状态状态年份年份序号序号状态状态1E119701
16、1E3198021E3199031E12E1197112E1198122E3199132E33E2197213E2198223E2199233E24E3197314E3198324E1199334E15E2197415E1198425E1199435E16E1197516E2198526E3199536E27E3197617E1198627E2199637E28E2197718E3198728E2199738E39E1197819E3198829E1199839E110E2197920E1198930E2199940E2 从表1中可以知道,在15个从E1出发(转移出去)的状态中,(1)有3个是
17、从E1转移到E1的(即12,2425,3435)(2)有7个是从E1转移到E2的(即23,910,1213,1516,2930,3536,3940)(3)有5个是从E1转移到E3的(即67,1718,2021,2526,3132)计算:计算:所以所以同理可得:同理可得:结结论论:该该地地区区农农业业收收成成变变化化的的状状态态转转移移概概率矩阵为率矩阵为(5)状状态态概概率率及及其其计计算算o状态概率状态概率 :表示事件在初始(:表示事件在初始(k0)状状态为已知的条件下,经过态为已知的条件下,经过k次状态转移后,在次状态转移后,在第第k 个时刻(时期)处于状态个时刻(时期)处于状态 的概率。
18、的概率。且:且:根据马尔可夫过程的无后效性及根据马尔可夫过程的无后效性及Bayes条件概条件概率公式,有率公式,有(6)(7)记行向量记行向量 ,则由(则由(7)式可以得到逐次计算状态概率)式可以得到逐次计算状态概率的递推公式:的递推公式:(8)式中,为初始状态概率向量。o第k个时刻(时期)的状态概率预测 如果某一事件在第如果某一事件在第0个时刻(或时期)个时刻(或时期)的初始状态已知,即的初始状态已知,即 已知,则利用递已知,则利用递推公式推公式(8)(8)式,就可以求得它经过式,就可以求得它经过k次状态次状态转移后,在第转移后,在第k个时刻(时期)处于各种个时刻(时期)处于各种可能的状态的
19、概率,即可能的状态的概率,即 ,从而就得,从而就得到该事件在第到该事件在第k个时刻(时期)的状态概个时刻(时期)的状态概率预测。率预测。马尔可夫预测法例题:将例题将例题1中中1999年的农业收成状态记为年的农业收成状态记为 =0,1,0,将状态转移概率矩阵(,将状态转移概率矩阵(5 5)式及代入)式及代入递推公式(递推公式(8 8)式,可求得)式,可求得20002010年可能出年可能出现的各种状态的概率(见表现的各种状态的概率(见表2 2)。)。表2 某地区19902000年农业收成 状态概率预测值 年份年份200020012002 2003状态状态概率概率E10.5385E20.1528E3
20、0.3077E10.3024E20.414E30.2837E10.3867E20.3334E30.2799E10.3587E20.3589E30.2779年份年份2004200520062007状态状态概率概率 E10.3677E20.3509E30.2799E10.3647E20.3532E30.2799E10.3656E20.3524E30.2799E10.3653E20.3526E30.2799年份年份20082009 2010状态概率状态概率E10.3653E20.3525E30.2799E10.3653E20.3525E30.2799E10.3653E20.3525E30.2799终
21、极状态概率预测终极状态概率预测 定义定义:经过无穷多次状态转移后所得到的:经过无穷多次状态转移后所得到的状态概率称为终极状态概率状态概率称为终极状态概率,即:,即:终极状态概率应满足的条件:终极状态概率应满足的条件:马尔可夫预测法 例题:在例例题:在例1中,设终极状态的状态概率为中,设终极状态的状态概率为 则则 即:即:求解该方程组得:求解该方程组得:0.3653,0.3525,0.2799。这说明,该地区农业收成的变化过程,在无穷这说明,该地区农业收成的变化过程,在无穷多次状态转移后,多次状态转移后,“丰收丰收”和和“平收平收”状态出现状态出现的概率都将大于的概率都将大于“欠收欠收”状态出现
22、的概率。状态出现的概率。市场占有率的预测市场占有率的预测 在市场经济的条件下,各企业都十分注意扩大自己的市场占有在市场经济的条件下,各企业都十分注意扩大自己的市场占有率。因此,预测企业产品的市场占有率,就成为企业十分关心的问率。因此,预测企业产品的市场占有率,就成为企业十分关心的问题。题。若我们假设:若我们假设:市场的发展变化只与当前市场条件有关;市场的发展变化只与当前市场条件有关;没有新没有新的竞争者加入,也没有老的竞争者退出;的竞争者加入,也没有老的竞争者退出;顾客总量保持不变;顾客总量保持不变;顾客在不同品牌之间流动的概率保持不变,就可用马尔可夫预测法顾客在不同品牌之间流动的概率保持不变
23、,就可用马尔可夫预测法对市场占有率进行预测。当然,假设与市场实际存在差距,只要预对市场占有率进行预测。当然,假设与市场实际存在差距,只要预测对象基本符合假设条件,就可以运用此法得出相对科学的预测结测对象基本符合假设条件,就可以运用此法得出相对科学的预测结论。论。例例2:某市场销售啤酒有甲、乙、丙三种品牌。:某市场销售啤酒有甲、乙、丙三种品牌。4月份的市场占有率各月份的市场占有率各为为0.3、0.45、0.25。据抽样调查。据抽样调查5月份消费者消费意向有所变化,月份消费者消费意向有所变化,见表。请用马尔可夫预测法,见表。请用马尔可夫预测法,预测预测5月份甲、乙、丙牌啤酒市场月份甲、乙、丙牌啤酒
24、市场占有率各是多少?占有率各是多少?若预计若预计5月份该市啤酒总需求量为月份该市啤酒总需求量为1200吨,甲、吨,甲、乙、丙牌啤酒各销售多少?乙、丙牌啤酒各销售多少?若上述条件不变,预测若上述条件不变,预测6月份啤酒的月份啤酒的市场占有率。市场占有率。由上表可知消费者在不同品牌之间流动产生的状态转移概率矩阵如下:计算5月份甲、乙、丙三种啤酒市场占有率预测值首先,要建立新转移概率矩阵 4月份啤酒市场占有率矩阵:5月的状态概率矩阵为:5月份各品牌市场占有率为:甲品牌啤酒占有率是:乙品牌啤酒市场占有率是:丙品牌啤酒市场占有率是:o计算计算5月份甲、乙、丙品牌销售量预测月份甲、乙、丙品牌销售量预测值值
25、 o甲品牌销售量:甲品牌销售量:o乙品牌销售量:乙品牌销售量:o丙品牌销售量:丙品牌销售量:计算计算6月份甲、乙、丙品牌啤酒市场占有率预测值月份甲、乙、丙品牌啤酒市场占有率预测值由上计算,可知由上计算,可知5月份市场占有率矩阵为:月份市场占有率矩阵为:6月份市场占有率矩阵应为:月份市场占有率矩阵应为:6月份甲品牌啤酒市场占有率为:月份甲品牌啤酒市场占有率为:6月份乙品牌啤酒市场占有率为:月份乙品牌啤酒市场占有率为:6月份丙品牌啤酒市场占有率为:月份丙品牌啤酒市场占有率为:根据马尔可夫链的基本原理,一般情况下,本期市场占有根据马尔可夫链的基本原理,一般情况下,本期市场占有率仅取决于上期市场占有率
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