Уйымдастырудағы рөлі 1 абж құрылымы
АБЖ математикалық қамтамасыз ету
жүктеу/скачать 12,78 Mb.
|
автом баск жуйеси китап (1)
| АБЖ математикалық қамтамасыз ету
Қазіргі заманғы тасымалдауды басқару міндеттерін шешу кезінде түрлі факторларды ескерген жөн. Шешім қабылдау үл- гілерін қалыптастыру мен талдауға түрлі мамандандырылған жасақтаушылар қатысуы тиіс. Мұндай жағдайлардағы процесс мақсаттарды, мақсатқа жетудің түрлі критерийлері, құралдары мен нұсқаларын таңдау мәселесіне айналады. Eгер шешім қа- былдау мақсатын оған жету құралдарымен байланыстыратын өрнек табылса, мәселе қалыптандырылған деп саналады. Eгер статистикалық зерттеулер негізінде немесе тәжірибе- де жиі кездесетін экономикалық тәуелділіктерден шыға келе мақсатты оған жету құралдарымен байланыстыру мүмкіндігін беретін заңдылыктар аныкталған болса, мұндай өрнекті (оны қызмет ету критерийі, тиімділік көрсеткіші, мақсатты неме- се критерийлік функция деп атайды) алу салыстырмалы түрде оңай. Eгер концепцияны кұрыгг, оның негізінде шешімдер қабыл- дау үрдісін жасау мүмкіндігін беретін бірқатар ережелерді қам- титын теорияны таңдау немесе әзірлеу қажет болса, тапсырма айтарлыктай күрделенеді. Теория болмаған жагдайда колдануға болатын гипотезаны алға қойып, оның негізінде имитациялық үлгіні жасау керек, оның көмегімен мүмкін болатын шешім нұсқаларына зерттеу жүргізу қажет, яғни тапсырма имитациялык санатқа өтеді. Сонымен қатар, оның күрделі болуы сонша, егер бастапқы нұсқа қалаған нәтиже бермесе, тек мақсаттарға жету кұралдары немесе критерийлердің есебі мен алуан түрлілігі ғана емес, мақсаттардың өзін түзету қажет болуы мүмкін. Шешімдер қабылдаумен байланысты мәселелерді қалыптан- дыруға мүмкіндік беретін әдістер спектрі жеткілікті түрде кең. Олардың мақсаты - тапсырмаларды коюға, мақсаттарды талдауға және мүмкін болатын құралдарды анықтауға жұмсалатын ya- кытты, сондай-ақ, шешімдер қабылдау талаптарын сипаттайтын және критерийлер мен шектеулерді таңдауға ықпалын тигізе- тін ақпаратты таңдауға қажетті уақытты қысқартуға мүмкіндік береді. Кез келген тапсырманы қою сөздік (вербальдық) сипаттама- сын формалды сипаттамаға ауыстырудан түрады. Салыстырма- лы түрде қарапайым тапсырмалар жағдайында Мұндай өту адам білімін қолдану негізінде жүзеге асырылады. Eгер алынған фор- малды үлгі іргелі заңға сүйенсе немесе тәжірибемен дәлелденсе, мұнымен көрсетілетін ситуацияның сәйкестігі дәлелденеді де, үлгі барлық ұқсас тапсырмаларды орындау үшін ұсынылады. Тапсырмаларадың күрделенуі деңгейіне байланысты үлгіні алу мен оның сәйкестігін дэлелдеу күрделене түседі. Көлік нысан- дарына катысты, тәжірибе көбінесе жүзеге аспайтын болып та- былады және тапсырманы қою, үлгіні құру, яғни сөзбен берілген сипаттаманы формалды етіп ауыстыру шешімдер қабылдау үрдісінің маңызды бөлігіне айналуы жиі кездеседі. Бұл рет- те осы құрама бөлікті оны аяқтаған кезде алынған формалды үлгіні қарапайым қатаң және абсолютті математикалық сипатта- маны пайдаланғандай пайдалануға болатын жеке кезең ретінде қарастыру әрқашан мүмкін бола бермейді. Нақты ситуациялар- дың көпшілігінде формалды үлгілерді үнемі түзетіп және дамы- тып тұру керек. Сондай-ақ, үлгіні ғана емес,үлгісін жасау әдісін де өзгерту мүмкін болады, Бұл үлгісі жасалатын ситуация турады түсінікті дамыту құралы болып табылатыны жиі кездеседі. Вербальдык сипаттаманы формальды сипаттамаға ауысты- py мәселесін шешу үшін бүгінде «сценарийлер» деп аталатын арнайы тәсілдер мен әдістер, сарапшылық бағалаулар т.б. бар және даму үстінде. Өз кезегінде математиканың дамуы тәжі- рибелік тапсырмаларды қою мен шешу құралдарын кеңейту жолымен жүруде. Классикалық математиканың детерминдел- ген, аналитикалық әдістерімен қатар ықтималдык теориясы мен математикалық статистика қолданылады, олар уәкілеттік таңдау және үлгі мен үлгі жасау нәтижелерінің ықтималдығының заңға сәйкестігі ұғымы негізінде үлгінің сәйкестігін дэлелдеу құралы ретінде пайдаланылады. Белгісіздігі басым тапсырмалар үшін көптік теориясы, математикалық логика, лингвистика мен кесте- лер теориясының әдістері тартылады. Осылайша, бір жағынан адамның формалды емес ойлауы мен формалды математикалық үлгілер арасында проблемалық ситуацияныц вербалды сипаттамасын алу мен дәлдеу (қалып- тандыру) үшін, екінші жағынан формалды үлгілерді интерпре- тациялау, яғни оларды нақты шындықпен байланыстыру үшін көмектесетін бірқатар әдістер қалыптасады. Қазір формалды және формалды емес әдістер деп қатаң бөлу жүйесі жоқ. Мысалы, сарапшылар «сценарийлер» жасақтауы кезінде статистикалық деректер қолданылуы, кейбір есептер жүргізілуі мүмкін; сарапшылык бағалауды алу және өндеу, мор- фологиялық үлгі жасау әдістері қалыптандырумен байланыс- ты болады. Бір жағынан кез келген формалды үлгі шеңберінде растығы мен жалғандығын оның өз кұралдарымен дәлелдеу мүмкін болмайтын ережелер бар болады. Мәселені шешу үшін формалды емес талдауға сүйене отырып, формалды үлгіні кеңейту кажет. Күрделі тапсырмаларды шешу үшін тәжірибе мен интуи- цияны қолданатын әдістерге, формалданған түсінік әдістеріне негізделген әдістер қолданылады. Оларға имитациялық, дина- микалық, ситуациялық, құрылымдық-лингвистикалық модельдеу жатады. Модельдеу тәжірибесінде көптік теориясы, математикалық логика, математикалық лингвистика мен қазіргі математиканың басқа да бағыттары кеңінен қолданылады. Олардың ішінде әдетте келесі жалпыландырылған әдістер топтары көрсетіледі: аналитикалық әдістер (классикалық математика әдістері, соның ішінде интегралдық-дифференциалдық есептеу, функция- лар экстремумдарын іздеу әдістері, вариациялық есептеу т.б., ма- тематикалық бағдарламалау, классикалык ойын теориясы әдістері т-б.); статистикалық әдістер (ықтималдық теориясы, математика- лық статистика әдістері және стохастикалық түсініктерді қолда- натын әдістер, жаппай кызмет көрсету, статистикалық сынактар теориялары (Монте-Карло әдісіне негізделген), статистикалык гипотезаларды алға тарту және тексерулер және статистикалық имитациялық модельдеудің басқа әдістері); дискреттік математика әдістері (модельдеу, жобалауды ав- томаттандыру тілдерін, акпараттық-іздеу тілдерін жасақтаудың теориялық негізін құрайтын теориялық-көптік, логикалық, линг- вистикалық және семиотикалық түсініктер); графикалық әдістер (графтар теориясына, сондай-ақ, акпа- ратты диаграмма, гистограмма түрінде графикалық көрсетуге не- гізделетін әдістер). Аталғандарды қоспағанда, белгілі математикалық әдістердің тоғысында жаңа бағыттар туындайды. Соның ішінде, аналитика- лык және теориялык-көптік түсініктер тоғысында топтар алгебра- сы туындаған және даму үстінде; сонымен бірге топтар алгебра- сы мен көптік теориясы шеңберінде комбинаторика даму үстінде; теориялық-көптік және графикалық түсініктер топологияның пай- да болуының негізіне айналды; статистикалық және теориялық- көптік әдістер «айқын емес» көптіктер теориясының туындауына бастамашылық етті, ал ол өз кезегінде жаңа бағыттың - айқын емес формалдаудың дамуының бастамасы болды. Бөлініп көрсетілген әдістердің топтарының сипаттамасы- на ұғымдық (терминологиялық) аппарат, сонымен қатар, сәйкес топтың түсініктері негізінде туындайтын және дамитын бағыттар (теориялық және қолданбалы) жата алады. Аналитикалық әдіс деп кеністікте қозғалатын немесе өзара әрекетгесетін нақты нысандарды нүктелер түрінде (өлшемсіз математикалық дэлелдерде) көрсететін әдістер аталады. Бұл түсініктердің ұғымдық аппараты негізінде классикалық математика ұғымдары (шама, формула, функция, теңдеу, теңдеу- лер жүйесі, логарифм, дифференциал, интеграл т.б.) жатады. Аналитикалық түсініктер негізінде классикалық математика- лық талдаудан бастап (функцияларды, олардың түрлерін, ұсыну тәсілдерін зерттеу, экстремумдар іздеу т.б. әдістері) математика- лык бағдарламалау (тізбектік, тізбектік емес, динамикалық т.б.) және ойындар теориясы (таза стратегиялы матрицалық ойын- дар, динамикалық т.б.) сияқты қазіргі математиканың жаңа та- рауларына дейін пайда болды және даму үстінде. Бұл теориялық бағыттар көптеген қолданбалы бағыттардың, соның ішінде авто- матты басқару теориясының, оңтайлы шешімдер теориясының т.б. негізі болды. Аналитикалық әдістер нысан қасиеттерін детерминделген тәуелділіктер шамаларының көмігемін, яғни белгілі бір уақыт интервалындағы үрдістер мен оқиғалар туралы білімдер олардың мінез-құлқын осы интервалдан тыс уақытта да толык анықтауға мүмкіндік беретін кезде колданылады. Бұл әдістер қозғалыс, оңтайлы орналастыру, жұмыстарды және ресурстарды үлестіру, ең жақсы жолды таңдау, оңтайлы мінез-құлық стратегиясын таңдау т.б. тапсырамаларын шешу кезінде қолданылады. Сонымен бірге, күрделі жүйелерді көрсетудің аналитикалық түсініктерін практикалық колдану кезінде олардың есепке алынатын ком- поненттер мен жүйе мақсаттарының арасында аналитикалық тәуелділік түрінде барлық детерминделген байланыстардың op- натылуын талап ететінін ескерген жөн. Күрделі көп компонент- ті, көп критерийлі жүйелер үшін аналитикалық тәуелділікті алу өте қиын. Бұл мүмкін болғанның өзінде, мұндай өрнектерді қол- данудың орынды екенін, яғни қарастырылатын тапсырмадағы үлгінің сәйкестігін дәлелдеу мүмкін емес дерлік. Аналитикалық әдістер қатарына математикалық бағдарлама- лау әдістерін жатқызуға болады. Математикалық бағдарламалау әдістерінің ерекшелігі оның, классикалық математикадан бір өзгешелігі, тапсырма қоюдың кейбір құралдарына ие болуында. Соның ішінде, «мақсатты функция» термині жүйе компоненттері мен мақсаттары арасына детерминделген өзара байланыстарды формалды орнату мүмкін еместігі айқын жағдайлардың өзінде жиі қолданылады. Тапсырманы қоюға «рұқсат етілетін шешім- дер» ұғымы да септігін тигізеді. Осы арқылы қарастырылатын бағыттың кең таралуын да түсіндіруге болады. Статистикалық әдістер негізін қүбылыстар мен үрдістерді сәйкес ықтимал (статистикалық) сипаттамалармен және ста- тистикалық заңдылықтармен сипатталатын кездейсоқ (стохас- тикалық) оқиғалар мен олардың мінез-құлқы көмегімен көр- сетілуін құрайды. Аналитикалық әдістерге балама ретінде нысандарды статистикалық көрсетуді «жайылыңқы» нүктелер (аумақтар) түрінде ұсынуға болады. «Жайылыңқы» нүктені ны- санның қозғалысын (оның мінез-құлқын) сипаттайтын аумақ ретінде қарастыру керек, бұл ретте аумақ шегі белгілі бір ықти- малдықпен («жайылыңқы») беріледі және нүктенің мінез-құл- қы кездейсоқ функциямен сипатталады. Бұл аумақтың біреуін қоспағанда барлық параметрлерін бекіте отырып, осы параметр бойынша статистикалық таралуын сипаттайтын, осы параметр- дің нысан мінез-құлқына ықпал ету көрінісін алуға болады. Статистикалық заңдылықтарды дискреттік кездейсоқ шама- лар мен олардың ықтималдықтары түрінде немесе таратылған оқиғалардың, үрдістердің үздіксіз тәуелділіктері түрінде ұсынуға болады. Дискреттік оқиғалар үшін кездейсоқ шаманың ықтимал мәні мен оның ықтималдықтары арасындағы қатынас тарату заңы деп аталады. Тарату заңы тарату функциясы (интегралдық тарату заңы) немесе ықтималдықтар тығыздығы (дифференциалды та- рату заңы) түрінде ұгынылады. Тарату заңы нысан мінез-күлқын статистикалық көрсетудің ыңғайлы формасы болып табыла- ды. Алайда, тарату заңын алу немесе бұл заңның өзгерістерін анықтау қиын әдетте орындалмайтын тапсырма болып табылады. Сондықтан, бірқатар жағдайларда таратуды емес, оның сипатта- масын - математикалық күту мен кездейсоқ шама дисперсиясын қолданады. Бұл ретте кейде тәжірибеде дисперсия емес, орташа квадраттық ауытқу қолданылады. Таратуды нақты қосымша бағдарламалар үшін қолданған кез- де оның сәйкестігінің дәлелі іріктеу ұғымына негізделеді. Іріктеу деп зерттеу негізінде толық жиынтыққа тән және оған қандай да бір ықтитмалдықпен таратылатын статистикалық заңдылықтар алынатын, зерттелетін құбылыстар жиынтығының бөлігін атай- ды. Зерттеу барысында алынған іріктеулер бүкіл жиынтыққа та- рату үшін іріктеу уәкілетті (репрезентативті) болуы, яғни белгілі бір сапалық және сандық сипаттамаларға ие болуы тиіс. Іріктеу уәкілеттілігінің сапалық сипаттамалары іріктеудің мазмұндық аспектісімен, яғни іріктеуге кіретін элементтердің зерттелетін жиынтық элементі болатынын не болмайтынын және осы элементтердің зерттеу мақсаты тұрғысынан дұрыс алынғаны не алынбағанын анықтауына байланысты. Уәкілеттіктің сандық сипаттамалары іріктеу оны зерттеу негізінде жалпы жиынтық туралы ұйғарымдар жасауға жеткілікті болатын іріктеу көлемін анықтаумен байланысты болады. Статистикалық түсініктер негізінде бірқатар математикалық теориялар дамиды: статистикалық талдаудың түрлі әдістерін (регрессиялық, дисперсиялық, корреляциялық, факторлық т.б.) біріктіретін математикалық статистика; Монте-Карло әдісін не- гізге алатын және статистикалық имитациялық модельдеу тео- риясы арқылы дамыған статистикалық сынақтар теориясы; ста- тистикалық шешуші функциялардың жалпы теориясына не- гізделетін статистикалық гипотезаларды алға қою және тексеру теориясы; посттың ықтимал кедергілерге төзімділігі теориясы; соңғы екі бағытты жалпыландырушы статистикалық шешімдер теориясы. Тізімі берілген бағыттар тәжірибе қажеттіліктерінен туында- ған болса да, көбінесе теориялық-қолданбалы сипатқа ие. Алай- да әлдеқайда айқын қолданбалы сипатқа ие бірқатар пәндер бар. Олардың қатарында - экономикалық статистика, жаппай қызмет көрсету теориясы т.б., сонымен қатар, аналитикалық түсініктер негізінде туындаған бағыттардан дамыған стохастикалық бағдар- ламалау, ойын теориясының кейбір тараулары т.б. Дискреттік математика әдістеріне деген қажеттілік шешім- дер қабылдау үрдісінің қайталануымен қамтамасыз ету ушін алу орынды болып табылатын алгоритмді аналитикалық немесе статистикалық әдістер көмегімен бірден ұсыну мүмкін болмай- тын жағдайда туындайды. Бұл жағдайларда теориялық-көптік, логикалық, лингвистикалық немесе графикалық әдістер алго- ритмде адамның тәжірибесін немесе эвристикасын байқауға көмектеседі. Негізінде алгоритмде эвристиканы көрсету үшін кез келген формалды емес көрсетуге рұқсат етіледі. Алайда, мұндай кең жіктелуде (шешімді модельдеу кезінде қайта құру тапсырма- ларын шешу тәсілдерін көрсететін) эвристикалық алгоритмдер тиімсіз болуы жиі кездеседі, ал бірқатар жағдайларда болжана- тын мерзімде шешімді алуға мүмкіндік бермейді. Алгоритмдерді жүзеге асыруды, ЭЕМ қолдану және шешім алуды жылдамда- ту мүмкіндігін беретін кейбір формалды түрлендіру ережелерін енгізуді алдын ала бағалау үшін осы дискреттік математика әдіс- тері де пайдалы болады. Теориялық-көптік түсініктер «көптік», «көптік элементтері», «көптіктегі қатынастар» түсінігіне негізделеді. Теориялық-көитік түсініктерді қолданған кезде Кантор кон- цепциясына сәйкес кез келген қатынастарды енгізуге болады. Ең қарапайым жағдайларда логика алгебрасының және ең алдымен Буль логиканың бинарлық алгебрасының функциялары сияқты қатынастар қолданылады. Әлдеқайда күрделі мәселелер үшін қатынастар математикалық лингвистикадан алынады, ал белгісіз aca күрделі проблемалық ситуацияларды көрсеткен жағдайда ерікті түрдегі қатынастар қолданылады. Бұл ретте қандай да бір арнайы катынастар түрін орнату ғана емес, бастапқы көптіктің элементтерін қарапайым «қасына орналастыру» арқылы жаңа көптіктің элементтерін құру да жаңа мағынаның пайда болуы әсерін алуға мүмкіндік береді. Бұл адамның бұрынғы тәжірибе- сінің негізінде қатынастарды толық түсінуімен қамтамасыз етіледі. Бұл нысанды, проблемалық ситуацияны көрсету үшін анық- талған түрлі топтар (ішкі көптіктер) элементтері арасындағы қатынастар сипаты белгісіз болған кезде маңызға ие болады. Көптіктер теориясын қолдану ерікті қатынастар жүргізуге жол беруінің арқасында теориялық-көптік түсініктер матема- тиканың және басқа пәндердің түрлі бағыттарын салыстыру ке- зінде жалпы тіл ретінде қолданылады, жаңа ғылыми бағыттар- дың туындауы мен әлдеқашан бар түрлерінің одан әрі дамуы үшін негіз болып табылады. Сонымен катар, ерікті қатынастар кезін- де олардын көмегімен проблемалық жағдайдың формалданған сипаттамасында шешілмейтін қарама-қайшылықтар - парадокс- тар анықталуы мүмкін, ал Бұл алынған теориялық-көптік үлгі- лермен классикалық қатынаспен жұмыс істеуге және алынған нәтижелердің растығына толық сенуге мүмкіндік бермейді. Математикалық логиканың негізгі түсініктері: «пікір», «пре- дикат», «логикалық функциялар (операциялар)», «квантор», «ло- гикалық базис», «логикалық заңдар». Алгебрада пікір деп белгілі бір акиқаттылыктың мәнімен си- патталатын пайымдау түсініледі. Eгер ақиқаттылықтың екі мәні («иэ» - «жоқ», «ақиқат» - «жалған» т.б.) қолданылса, мұндай ло- гика алгебрасы Буль логикасының бинарлық алгебрасы деп ата- лады. Предикат деп грамматикалық түрғыдан пікір формасында бо- латын, бірақ олар арнайы анықталатын кейбір ішкі көптіктердің айнымалы мәндерін қамтитын өрнек болып табылады. Айны- малылар сәйкес көптіктің элементтерімен ауыстырылған кезде предикат пікірге айналады. Пікірлер айнымалыларын қолдану жалпылықты білдіру үшін қызмет етеді және осы түрдегі кез кел- ген пікірлер үшін логика алгебрасының заңдарын қалыптасты- руға мүмкіндік береді. Бір немесе бірнеше пікірден не предикат- тан жаңа пікірлер мен предикаттар жасауға болады. Қарапайым пікірлердің күрделі пікірлерге бірігуі белгілі бір логикалық ережелер (операциялар, функциялар) негізінде бұл пікірлердің (предикаттардың) мағынасын ескерусіз жүргізіледі. Предикаттар логикасында логикалық функциялардан квант- тау операциялары — кванторлар бар. Бұлар — пікірлердің жал- пылығы мен олармен байланысты түсініктерді білдіру үшін қызмет ететін және предикаттарды есептеудің формалды тілінде бір ғана нысан емес, жалпы нысандар класы туралы айтуға мүм- кіндік беретін арнайы операциялар. Логикалық функцияның толық жүйесі логикалық базис деп аталады. Базиске қойылатын талаптар орындалатын жағдайда ло- гика алгебрасында операциялардың пікірлер үстінен қасиеттерін көрсететін теоремалар дэлелдейді. Осы теоремаларды (логика- лык заңдарды) қолдана отырып, дұрыс нәтижені өткізілген зсрт- теулердің мағынасын түсінбей-ақ, формалды алуға болады. Ал- гебраның қарапайым функцияларынан жүйеде кірістен бастап шығысқа дейінгі үрдістерді, логикалық алгоритмдерді көрсете- тін әрекеттер реті қалыптасады. Логикалық алгоритмдерді жазудың көптеген формалары бар: логика алгебрасының функциялары түрінде, кестелер немесе ма- трицалар түрінде, «Тьюринг машиналары», Ляпунов логикалык схемалары түрінде, рекурсивтік функциялар көмегімен, Марков қалыпты алгоритмдер тілінде, бағдарламалау тілдерінің бірінде ЭЕМ үшін арналған бағдарламалар түрінде, Насси-Шнайдерман диаграммалары түрінде. Қажет болған жағдайда логикалық ал- горитмдер логикалық заңдарды қолдана отырып түрлене алады. Логикалық түсініктер негізінде логикалық талдау және ло- гикалық синтез теориялары туындаған және даму үстінде. Логи- калык түсініктер элементерінің арасындағы өзара әрекеттестік оларды аналитикалық әдіспен ұсыну мүмкін болуы үшін элі айқын бола қоймаған, ал статистикалық зерттеулер қиындыкка ұшыраған немесе түрақты заңдылықтарды анықтауға әкелмеген түрлі нысандардың жаңа құрылымын зерттеу барысында қол- данылады. Қазіргі таңда логикалық түсініктер автоматты бақылау жү- йелерін зерттеу мен жасақтауда, образдарды тану тапсырмаларын шешуде кеңінен колданылады. Олардың негізінде проблемалық жағдайларды модельдеудің формалды тілдері теориясының өз ал- дына тәуелсіз бөлігі дамып келеді. Математикалық лингвистика және семиотика - жүйелерді формалды көрсетудің ең «жас» әдістері болып табылады. Оларды математикалык санатқа қосу жалпы қабылданған болып санал- майды. Лингвистикалық түсініктер негізделетін негізгі түсініктер: «тезаурус», «грамматика», «семантика», «прагматика». Тезауруске берілген мағыналық қатынастарға ие тілдің мағынаға ие элементтерінін жиынтығы деген анықтама бе- ріледі. Бұл анықтама тіл құрылымын көптіктердің (сөздердің) деңгейлері (страта) түрінде келтіруге мүмкіндік береді, олардың әрқайсысының мағыналы элементтері алдыңғы құрылымдық деңгейлердің алдындағы мағыналы элементтерден тұрады. Мұн- дай анықтамада тезаурус түсінігін жасанды тілдер жасау кезінде пайдалануға болады: модельдеу тілдері, жобалауды автоматтанды- py, ақпараттық-іздеу тілдері. Ол тілді жалпыландыру деңгейлері тұрғысынан сипаттауға, ақпараттарды индекстеу кезінде оларды қолдану ережелерін енгізу мүмкіндігін береді. Қандай да бір тіл- дің тезаурусы тереңдігі, жалпыландыру деңгейлері туралы айтуға болады, осы түсініктерді қолдана отырып, тілдерді салыстыру- ға, қарастырылатын тапсырма үшін анағұрлым үйлесімді түрін таңдауға, тіл құрылымын сипаттай отырып, оны әзірлеу үрдісін ұйымдастыруға болады. Грамматика деп олардың көмегімен мағыналы элемент- тер құрылатын ережелер ұғынылады. Бұл ережелерді қолдана отырып, грамматикалық жағынан дүрыс конструкцияларды «тудыруға» (құруға) немесе олардың грамматикалык дұрыстығын тануға болады. Семантика деп құрылатын немесе танылатын тіл конструкцияларының мазМұны, мағынасы, мәні түсініледі; прагматика деп осы мақсатқа, тапсырмаға қатысты пайдалылық ұғынылады. Жасанды тілдерді құру және колданған жағдайда тудыру- шы және танушы грамматика сияқты кұрылымдық лингвистика түсініктері қолданылады. Тудырушы грамматика деп бастапқы элементтерден грамматикалық тұрғыдан дұрыс конструкция- ларды кұру (тудыру) мүмкіндігін беретін ережелер жиынтығы түсініледі. Танушы грамматика - тіл үзінділерінің грамматика- лык дүрыстығын тану мүмкіндігін беретін ережелер. Қарастырылған ұғымдар математикалық лингвистикада, сол сиякты лингвистикалык семантикада қолданылады. Олардың арасындағы белгілі бір шартты шектеуді «формалды грамма- тикалар классы» түсінігін енгізу жолымен жүргізуге болады (математикалық лингвистика теориялары сияқты). Осы негізде Н.Хомскийдің тілдің семантикалық мүмкіндіктерін зерттеу- ге арналған формалды грамматикалар теориясы даму үстінде. Семиотикалык түсініктер тілдің семантикалық мүмкіндіктерін зерттеудің өзіндік спецификалық күралдарын қолданады. Соның ішінде кез келген белгі формаға ие болады деген Фреге үшбү- рышы түсінігімен синтаксис пен семантика қолданылады. Мұн- дай бастапқы терминология қойылым түріндегі катынастарға ие H. Хомскийдің формалды грамматикалар түсінігінен алшақтап, қатынастардың кең спектрін пайдалана отырып, грамматиканы құру мүмкіндігін береді. Графикалық көрсетулер күрделі нысандар мен үрдістердің құрылымын көрнекі түрде көрсету мүмкіндігін береді. График- тер, диаграммалар, гистограммалар, ағаш түріндегі құрылымдар сияқты құралдар адам интуициясын белсендіру күралдарына жатқызылады. Графиктік көрсетулер негізінде туындаған әдіс- тер үйымдастыру, басқару, жобалау үрдістерін оңтайландыру мәселелерін қоюға және шешуге мүмкіндік береді; дәстүрлі мағынасында математикалық әдіс болып табылады. Соның ішінде, геометрия, графтар теориясы, желілік жоспарлаудың және басқарудың (ЖЖБ) қолданбалы теориясы, ықтимал графа- лар бағалауы қолданылатын бірқатар статистикалық желілік мо- дельдеу әдістері осындай. «Мамандар тәжірибесін белсенді ету әдістері» термині әдіс- тің мәнін біршама дэл сипаттайды, бұл әдісті мамандар қа- растырылатын проблемалық ситуацияны аналитикалық тәуел- діліктермен сипаттай алмайтын шешімдер қабылдау үлгісін құру үшін формалды ұсыну әдістерінің бірін таңдай алмаған жағдайда қолданады. Мамандар тәжірибесін белсендіру әдістеріне жатады: сценарийлер типі әдісі; жүйелік-құрылымдық әдістер (желілік, матрицалық және басқа құрылымдарды құру әдістері); мақсат ағашы типінің әдістері (шешімдер ағашы, болжамдық граф т.б.); сарапшылық бағалаулар әдістері (жиынтық бағалау әдісі, жұптастыра салыстыру әдістері, бағалауларды сәйкестендіру әдістері т.б.); - күрделі сараптамаларды ұйымдастыру әдістері (Паттерн әдістемесі, Г.С. Поспеловтың шешуші матрицалар әдісі). Аталған әдістер топтарының туындауы зерттеулер жүргізу- дің нақты шарттарымен немесе тіпті авторлардың атымен де байланысты болады. Алайда, әдістерді одан әрі қолдану i іұскала- рының көптігі сонша бүгінде олардың бастапкы атауларының қолданылуын біржакты тұрғыдан айту қиын, сондықтан, бөлініп шығатын топтың сценарийлер типі әдістерін қосатыны бірқатар жағдайда арнайы айтылады. Сценарий типті әдіс бастапқыда оқиталардың логикалық рет- тілігін немесе уақыт бойынша кеңейтілген ықтимал мәселені шешу нұсқаларын қамтитын мәтінді дайындауды көздеді. Алай- да, кейіннен Бұл талап алынып тасталып, қарастырылатын мә- селені талдау мен ұсынылуы формасьшан тәуелсіз оны шешу үсыныстарын қамтитын кез келген құжат сценарий деп атала ба- стады. Қазіргі кезде сценарий формалды үлгіде ескермеу мүмкін емес мәліметтерді жіберіп алмауға көмектесетін мазмұнды пай- ымдауларды ғана емес (сценарийдің негізгі рөлі болып табы- лады), әдетте алды ала үйғарымдары бар сандық техникалық- экномикалық немесе статистикалық талдауды қамтиды. Сценарий дайындаушы сарапшылар тобы әдетте кәсіпорын немесе үйым туралы қажетті мәліметтер алу, сонымен қатар, олармен қажетті консультациялар өткізу құқығына ие. Сценарий формалды үлгі арқылы бірден көрсету мүмкін болмайтын ситуацияларда мәселе туралы алдын ала түсінік кұруға мүмкіндік береді. Алайда сцена- рий - көп мағынада түсіну мүмкіндігін беретін мәтін. Сондықтан оны болашақ жүйе немесе шешілетін мәселе туралы анағұрлым формалды түсінік әзірлеудің негізі ретінде карастырады. Түрлі құрылымдық түсініктерді үлкен белгісіздікке ие кур- дел! мәселені зерттеуге анағұрлым ыңғайлы шағын бөліктерге бөлу мүмкіндігін береді. Мұндай әдіс жүйелік-күрылымдық атауға ие болды. Нысанды уакыт бойынша (желілік құрылымдар) немесе кеңістікте (түрлі иерархиялық құрылымдар, матрицалық құры- лымдар) бөлшектеу жолымен алынатын құрылым түрлері жақсы белгілі. Құрылымдау әдістері жүйелі талдау әдістемесінің, жоба- лауды ұйымдастыру немесе басқару шешімдерін қабьшдау бой- ынша кез келген алгоритмнің негізі болып табылады. Мақсаттар ағашы әдісі идеясы алғаш рет өнеркәсіптегі шешімдер қабылдау мәселесіне байланысты ұсынылған бо- латын. «Ағаш» термині жалпы максатты кіші мақсаттарға, ал оларды өз кезегінде нақты қосымша бағдарламаларда төменгі деңгейдің кіші мақсаттары, бағыттар, мәселелер, ал белгілі бір деңгей басталғаннан бастап функциялар деп аталатын егжей- тегжейлі кұрамдастарға бөлу жолымен алынатын иерархиялық кұрылымды қолдануды білдіреді. Мақсат ағашы әдісін қолдану кезінде шешім қабылдау құра- лы ретінде «шешімдер ағашы» термині жиі қолданылады. Әдісті басқару жүйесінің функцияларын анықтау және дәлдеу үшін қолданған жағдайда «мақсаттар мен функциялар ағашы» тура- лы айтылады. Ғылыми-зерттеу тақырыбын құрылымдау кезінде «мәселе ағашы» термині, ал болжамдар жасау кезінде «даму бағыты ағашы (дамуды болжау)» немесе «болжамдық граф» қолданылады. Сарапшылық бағаларды алу мен өңдеу формалары мен әдістері жеткілікті түрде әртүрлі және түрлі жақындықты талдау тәсілдерін қолданады. Олардың ішінде белгілі: ранжирлеу және гиперреттеу әдістері, Черчмен-Акоф жұптастыра салыстыру әдістері, Терстоун әдісі, Нейман-Моргенштейнның «аралас бала- ма» әдісі, Әрроудың баламаларды шығару принципі, Кеменидің медиананы табу алгоритмі, метрленген ранжирлеулер, Парето принципі бойынша алгоритмдер, көп өлшемді баламалар арқылы калауды анықтау әдістері т.б. Жеке сарапшылық бағалауларды өңдеу барысында жеке ба- ғалардан жалпы баға шығару мүмкіндігін беретін тәсілдік айырма- шылықтарға ие нұсқалары болатын бағалауларды сәйкестендіру әдісі қолданылады. Бағаларды сәйкестендірудің түрлі әдістері белгілі: орташа ықтималдықты алу жолымен алынатын қарапайым нұскадан бастап сарапшылар пікірлерінің сәйкестілігі (немесе қарама-қайшылық болмауының коэффициенті) коэффициенттерін өлшеу және арттырудың арнайы әдістеріне немесе пікірлері сәйкестігі жоғары сарапшылық топты таңдап алуға негізделетін әдістерге дейін. Сарапшылық бағалау әдістерінің ерекшеліктері мен мүмкін- діктерін зерттеу кезінде төмендегілерге қатысты көптеген мәсе- лелер қарастырылады: сарапшылар тобын кұру мәселесі, соның ішінде, сарап- шыларға қойылатын талаптар, топтар көлемдері, сарапшыларды жаттықтыру, олардың біліктілігін бағалау мәселелері; сарапшылық сауалнама (анкета жүргізу, сұхбат, аралас сұрау формалары) мен сауалды ұйымдастыру әдістемесі (соның ішінде, анкета жүргізу әдістемесі, іскери ойындар т.б.) формалары; бағалау тәсілдері (ранжирлеу, нормалау, реттеудің түрлері, соның ішінде, қалау, жұптық салыстыру әдістері т.б.); сарапшылар бағалауды өңдеу әдістері; сарапшылар пікірлерінің келісушілігін, сарапшылық ба- ғалаудың дұрыстығын (соның ішінде, дисперсияны бағалаудың статистикалық әдістері, берілген өзгерістер ауқымындағы ық- тималдыкты бағалау, Кендалл, Спирмен рангілік корреляциясын, конкордация коэффициентін бағалау) және сарапшылық сауал- наманың нәтижелерін өңдеудің сәйкес тәсілдерін бағалаудың сәйкестілігін арттыру әдістерін анықтау тәсілдері. Амалдар, тәсілдер мен әдістерді таңдау сарапшылық сауал жүргізу барысында ескерілуі қажет мәселе сипатына байланысты болады. Әдегге, мәселелер өз сипаттарына карай екі топқа бөлінеді. Бірінші топқа ақпаратпен жеткілікті түрде қамтамасыз етілген және оны шешу үшін сарапшыны үлкен ақпарат көлемін сақтаушы, ол сарапшылардық топтык пікірін ақикатқа жақын деп санауға болатын мәселелер жатады. Екінші топқа аталған болжамдардың әділдігіне сенімді болу үшін білім жетіспейтін және сарапшы- лар сауалнамасынын нәтижелерін өңдеуде мұқияттылык таныту қажет мәселелер жатады. Бұл жағдайда аз зерттелген мәселеге басқа сарапшыларға қарағанда көбірек көңіл бөлетін бір (жеке) сарапшының пікірі анағұрлым маңызды болып шыгуы мүмкін, ал формалды өңдеу кезінде бұл жоғалатын болады. Осыған байла- нысты екінші класс тапсырмаларына негізінен сапалы өңделген нәтижелерді қолдану қажет. Орташа мәнін шығару әдістерін (бірінші топ үшін) қолдану Бұл жағдайда айтарлықтай қателерге экелуі мүмкін. Сарапшьшық бағалауды қолдану кезінде ескерілетін басқа ерекшелік мынада: бірінші топқа жататын мәселелер карас- тырылғанның өзінде сарапшылық бағалаудың тек жеке сарап- шыларға тән субъективті сипатқа ие болатынын ғана емес, ca- уалдардың нәтижелерін өңдеу кезінде жойылмайтын ұжымдық субъективті сипаттарға ие болатынын естен шығармаған жөн. Сарапшьшар бағалауы әдістерінің кемшіліктері сарапшыға ұсынылатын бастапкыда үлкен белгісіздікке ие мәселені мағы- насын түсінуге оңайырақ болатын шағын бөлшектерге бөлу арқылы бағалаудың әділдігін арттыратын әдістер жасау қажет- тігіне экеледі. Мұндай әдістер күрделі сараптаманы үйымдастыру әдістері деп аталады. Бұл әдістердің ішіндегі ең қарапайымы ретінде “Паттерн” әдістемесінде ұсынылатын күрделенген сарапшылық процеду- ра тәсілі үсынылады. Бұл әдістемеде бағалау критерийлері топ- тары бөлініп шығады және критерийлердің салмактык коэф- фициенттерін енгізу үсынылады. Критерийлерді енгізу сарап- шыларға сауалнаманы элдеқайда дифференциялды түрде ұйым- дастыруға мүмкіндік береді, ал салмақтық коэффициенттер бағалау нәтижелерінің әділдігін арттырады. Әлдеқайда күрделі әдіс болып идеясын Г.С.Поспелов ұсын- ған шешуші матрицалар әдісі саналады. Бұл жағдайда мәселе бірнеше деңгей түрінде ұсынылады. Барлық деңгейлер бойын- ша салмағына қатысты нормаланады. ПІешуші матрицалар әді- сін қолдана отырып және көп деңгейлі факторлар құрылымын құра отырып, бұл құрылымның (көпшілігі детерминделген не- месе ықтимал сипаттамалар көмегімен бағалануы мүмкін) әр деңгейінің нақты факторларының мәселеге қатысты үлесіне мұқият талдау жасауға болады. жүктеу/скачать 12,78 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|