系统工程14年考点总结.docx

第一章 系统工程概述11年，1 单，1 名12年，1 单，2 填，1名13年，1 单，2 填，1名系统论：是研究系统的模式、原则和规律，并对其功能进行数学描述的理论 控制论：控制论是研究各类系统的控制和调节的一般规律的综合性理论，信息与控制是其核心概念信息论（13 名）：是研究信息的提取、变换、存储与流通等特点和规律的理论 系统的要点：系统及其要素、系统和环境、系统的结构、系统的功能 系统的属性：整体性（13 填）、关联性、环境适应性（13 填）、目的性、层次性 关联性-构成系统的要素是相互联系、相互作用的 系统的类型：自然与人造、实体与概念（12 填）、动态与静态、封闭与开放 系统工程方法的思想及应用要求：确立系统的观点（系统工程工作的前提）、总体最优观点（系统工程的目的）、综合运用方法与技术的观点（系统工程解决问题的手段）、 问题导向和反馈控制的观点（系统工程有效性的保障）系统工程的特征：1.系统工程一般采用先决定整体框架，后进入内部详细设计的程 序2. 核心思想是“综合即创造”3. 系统工程属于软科学系统工程方法的特点及相应的要求：1. 科学性与艺术性兼容，这与系统工程主要作为组织管理的方法论和基本方法，在 逻辑上是一致的；2. 多领域、多学科的理论、方法与技术的集成；3. 定性分析与定量分析有机结合；4. 需要各有关方面（人员、组织等）的协作。

第二章 系统工程方法论 11年，3 单，1 填，1 论 12 年，3 单，1 填，1 简13 年，3 单，1 简 霍尔三维结构 时间维，表示系统工程的工作阶段或进程； 规、设、分、生、实、运、更 逻辑维，是指系统系统每阶段工作所应遵从的逻辑和工作步骤； 摆、设、综、模、最、决、实知识维，该维的内容表征从事系统工程工作所需要的知识，也可反映系统工程的专 门应用领域；霍尔三维结构强调明确目标，核心内容是最优化，该方法论具有研究方法上的整体 性、技术上的综合性、组织管理上的科学性和系统工程工作的问题导向性等切克兰德方法论 认识问题、跟底定义、建立概念模型、比较及探寻、选择、设计与实施、评估与反 馈两种方法的比较 相同点：霍尔三维结构与切克兰德方法论均为系统工程方法论，均以问题为起点， 具有相应的逻辑过程不同点：1.霍尔方法论主要以工程系统为研究对象，而切克兰德方法更适合于社会 经济和经营管理等“软”系统问题的研究；2. 前者的核心是优化分析，后者的核心是比较学习；3. 前者更多地关注定量分析的方法，后者强调定性与定量相有机结合的基本方法系统分析：系统分析是运用建模及预测、优化、仿真、评价等技术对系统有关各方 面进行定性与定量相结合的分析，为选择最优或满意的系统方案提供决策依据的分 析研究过程。

系统分析的原则：（坚、整、多、定、多）1. 坚持问题导向，其目的在于寻求解决特定问题的最优或最满意方案，是系统分析 的目的2. 以整体为目标，以整体最优为核心的系统观点是系统分析的前提条件3. 多方案模型分析和选优，多样性、合目的性、能实现性、可识别性这是系统分 析的核心内容4. 定量分析与定性分析相结合，这是系统分析的基本手段5. 多次反复进行，这是系统分析成功的重要保障提问法：是针对需要研究的对象，列出有关的问题，形成检核表，然后一个个来核 对讨论，从而发掘出解决问题的大量设想的创造性技术5W1H,检核表法头脑风暴法两条基本原则：一是推迟判断，二是数量提供质量德尔菲法特点：专家匿名表示意见、多次反馈和统计汇总比较头脑风暴法与德尔菲法： 头脑风暴法是针对一定问题,召集有关人员参加的小型会议,在融洽轻松的会议气 氛中,与会者敞开思想,各抒己见,自由联想,畅所欲言,互相启发,互相激励, 使创造性设想起连锁反应,从而获得众多解决问题的方法德尔菲法运用匿名的方式反复多次征询专家的意见和进行背靠背的交流,以充分发 挥专家们的智慧、知识和经验,最后汇总得出一个能比较反应群体意志的预测结果1 ）确定调查目的,拟定调查提纲； 2 ）选择一批经验丰富而又熟悉该专题的专家, 一般 10-20 人,包括理论和实践等各方面专家；3）以通信的方式向选定的各个专家 发出调查表,征询意见；4）经过一轮德尔菲活动后,把原始资料或专家意见汇总成 图表反馈给参加咨询的专家,在一定期限内回收,在进行汇总分析,然后转入下一 轮活动。

头脑风暴法缺点：面对面式讨论带来的害怕权威、随声附和,或固执己见,或因顾 虑情面不愿与他人意见冲突等弊端德尔菲法缺点：专家时间紧,他们的回答往往比较草率；同时由于预测主要依靠专 家,因此归根到底仍属专家们的集体主观判断；选择合适的专家也较困难,征询意 见的时间较长,对于需要快速判断的预测难以使用群体决策支持系统（GDSS）,能让分散在不同地方的决策者在同一时间通过远程电 视会议系统，面对面地在一起讨论某些重大决策这种决策模式得以实现的基础被 称之为群件（群件就是帮助群组协同工作的软件），即任务共享、环境共享、时间与 地点共享（技术包括会议技术、布告栏技术、存储与转发技术）情景分析法：是通过一系列有目的、有步骤的探索与分析，设想未来情景以及各种 影响因素的变化，从而更好地帮助决策者制定出灵活且富有弹性的战略规划、计划 或对策第三章 系统模型与模型化11 年，1 单，3 填，1 简，1 论12年，2 单，4 填，1 名，1 论13年，1 单，4 填，1 名，1 论模型：是现实系统的替代物，模型反映出系统的主要组成部分、各部分之间的相互 作用，以及在运用条件下的因果作用及相互关系模型是现实系统理想化的抽象或 简洁表示，描绘了系统的某些主要特点，是为了客观地研究系统而发展起来的。

模型的特征：1.它是现实世界部分的抽象或模仿；2.它是由那些与分析问题有关的因 素构成的；3.它表明了有关因素间的相互关系模型的本质：利用模型与原型之间的相似关系，在研究过程中可以用模型来代替原 型，通过对模型的研究得到关于原型的一些信息这里的相似关系是指两事物不论 其自身结构如何不同，其某些属性是相似的模型的分类：概念模型、符号模型、形象模型、类比模型、仿真模型 概念模型是通过人们的经验、知识和直觉形成的形式上是思维、字句、描述 符号模型用符号代表系统的各种因素和它们间的相互关系，结构模型和数学模型 形象模型是把现实的东西的尺寸进行改变后的表示物理模型、图像模型 类比模型和实际系统的作用相同用一组参数来表示实际系统的另一组参数 仿真模型是用计算机对系统进行仿真时所使用的模型构造模型的原则（大纲无要求）：1.建立方框图；2 考虑信息相关性；3.考虑准确性；4. 考虑结集性建模的基本步骤（11 论）：1.明确建模的目的和要求，以便使模型满足基本要求，不 致产生太大偏差；2. 对系统进行一般语言描述；3. 弄清系统中的主要因素（变量）及其相互关系，以便使模型准确地表示现实系统；4. 确定模型的结构；5. 估计模型的参数；6. 实验研究；7. 必要修改。

模型化的基本方法：1. 分析法，分析解剖问题，深入研究客体系统内部的细节，利用逻辑演绎方法，从 公理、定律导出系统模型2. 实验法，通过对实验结果的观察和分析，利用逻辑归纳法导出系统模型数理模 型方法是典型代表包括：模拟法、统计数据分析、试验分析3. 综合法，将实验数据与理论推导统一于建模之中4. 老手法，德尔菲法5. 辩证法，系统是一个对立统一体，是由矛盾的两方面构成的结构模型是定性表示系统构成要素以及它们之间存在着的本质上相互依赖、相互制 约和关联情况的模型采用集合、有向图、矩阵等三种相互对应的方式来表达系统的某种结构二元关系，是根据系统的性质和研究目的所约定的一种需要讨论的、存在于系统中 的两个要素之间的关系通常有影响关系、因果关系、包含关系、隶属关系以及各 种可以比较的关系对系统的任意构成要素Si和Sj来说，既有SiRSj，又有SjRSi，这种相互关联的二元关系叫强连接关系具有强连接关系的各要素之间存在替换性有向图是由节点和连接各节点的有向弧组成的，可用来表达系统结构用节点表示系统的各构成要素，用有向弧表示要素之间的二元关系邻接矩阵，若有一列元素全为0则Sj是系统的输入要素，若有一行元素全为0， 则Si是系统的输出要素。

列入行出可达矩阵，表示系统要素之间任意次传递性二元关系或有向图上两个节点之间通过 任意长的路径可以到达的情况的方阵解释结构模型化技术（ISM）基本思想：通过各种创造性技术，提取问题的构成要 素，利用有向图、矩阵等工具和计算机技术，对要素及其相互关系等信息进行处理， 最后用文字加以解释说明，明确问题的层次和整体结构，提高对问题的认识和理解 程度 （提要素、利工计、素关处、文解释、明层整、提认理）主成分分析（PCA）,通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的综合指标 变量特点：能将众多的线性相关指标转换为少数线性无关指标，就显示出其应用价值 主成分是指通过转换后所找到的线性无关的变量聚类分析，按照事物属性的内在联系规律和一定的要求，对事物进行分类研究的方 法叫做聚类分析聚类分析可将样本或变量按亲疏的程度进行分类通过距离，相 似系数来描述其亲疏程度有了距离和相似系数就可定量地对样本分组，根据分类 函数将差异最小的两类归成一组，组和组之间再按分类函数进一步归类，直到所有 样本归成一类为止过程： 1.首先对原始数据进行处理，对原始数据进行标准化转换2. 定义距离公式，计算距离3. 按照距离由小到大逐步归类 聚类分析不仅可用于对样本进行分析，而且可用于对指标变量进行分类，后者又可 表示变量间的亲疏程度。

不论对样品还是变量，均可用相关系数表示状态：状态是指为完全描述t$t0时系统行为所需变量的最小集合，该集合构成状 态空间状态变量：最小变量集合中的每个变量称为状态变量模糊逻辑：模糊逻辑推广了经典的二值逻辑，可以具有无穷多个中间状态，是处理 不精确性和不确定性的有效工具模糊技术以模糊逻辑为基础，从人类思维中的模 糊性出发，对于模糊信息进行量化，其中最重要的一步是利用专家的知识和实际经 验来定义相应模糊集的隶属函数在模糊理论研究中，隶属函数是最基本的研究对 象，它的确定主要是靠专家的知识和实际经验，其中包含有主观的因素模糊集反 映了人脑的思维特征，而使得模糊理论在许多以人为主要对象的领域得到了成功应 用模糊控制是基于模糊集的一种“软控制”，相应的控制算法则是人脑思维的量化 模拟所以模糊集及模糊控制理论是智能信息处理、软计算技术的基础禁忌搜索算法（TS）： TS是Glove模拟智能过程而提出的一种具有记忆功能的全局 逐步优化算法TS的核心在于对搜索过程使用短期记忆和中长期记忆，以令搜索具 有广泛性和集中性其基本思想是搜索可行的解空间，在当前解的邻域中找到另一 个更好的解但是为了能够逃出局部极值和避免循环，算法中设置了禁止表，当搜 索的解在禁止表中时，则放弃该解。

TS算法可以灵活地使用禁止表记录搜索过程， 从而使搜索既能找到局部最优解，同时又能越过局部极值得到更优的解模拟退火算法（SA）： SA是基于蒙特卡洛迭代求解的一种全局概率型搜索算法该 算法源于固体退火过程的模拟先将固体加热至熔化，再徐徐冷却使之凝固成规整 的晶体熔解是为了消除系统中原先可能存在的非均匀状态，冷却过程徐徐进行的 目的是使系统在每一温度下都达到平衡态因为在平衡态，系统的自由能达到最小 值如果将优化问题的目标函数类比为能量函数，控制参数类比为温度T,模拟固 体退火过程就可将给定控制参数值时优化问题的相对最优解求出，然后减少控制参。