Тизимли таҳлилнинг ривожланиш тарихи, предмети, мақсади

Илмий тадқиқотлар, рефератлар ва Интернет-саҳифалар учун мавзулар:
1. Математик моделлаштириш: тарих, шахслар, келажак.
2. Компьютерли моделлаштириш ва унинг хусусиятлари.
3. Ҳозирги дунёда математик моделлаштиришнинг роли.
12- маъруза. Эволюцион моделлаштириштириш ва генетик алгоритмлар
Режа:
I Эволюцион моделлаштириштириш;
II Генетик алгоритм.
Кўплаб социал-иқтисодий тизимларни, ягона-эволюцион назария методлари ва
воситалари билан яхлит позициялардан баён этиш мумкин. Эволюцион
моделлаштириштиришда 
мураккаб 
социал-иқтисодий 
тизимни
моделлаштириштириш жараёни унинг эволюцияси моделини яратишга ёки
тизимнинг йўл қўйиладиган ҳолатларини излашга, кўплаб мумкин бўлган
ҳолатлар (траекториялар)ни кузатиш процедурасига (алгоритмига) келтирилади.
Социал-иқтисодий 
тизимларни эволюцион 
моделлаштириштиришда
классик ва классик бўлмаган математик моделларни, жумладан, тизимнинг
фазовий таснифини (масалан, кактакли автоматлар ва фракталлар), ички
тизимларнинг таснифи ва иерархиясини, тажриба ва сезгисини ҳисобга олиб
ишлатиш фойдали. Эволюцион моделлаштириштириш процедурасини амалга
оширишнинг адекват воситаси генетик алгоритмлардир.

---

43
Тизим эволюциясини ўрганишда, таъминот мақсадида, унинг ички
тизимларга декомпозицияси зарур:
•
муҳит билан самарали ўзаро ҳаракат;
•
ички тизимлар билан моддий, энергетик, информацион, ташкилий
ресурсларни аниқловчилар билан оптимал айирбошлаш;
•
динамик алмаштириш ва мақсадларнинг қайта тартибланиш, таснифли
фаоллик 
ва 
тизим 
мураккаблиги 
шароитларида 
Тизимнинг
эволюционирланиши;
•
тизимнинг бошқарувчанлиги, бошқарувчи ички тизим ва тизим ички
тизимлари 
билан 
самарали 
боғлиқлик, тескари 
алоқанинг
идентификацияси.
Генетик алгоритм – бу эволюцион динамиканинг тамойилларига мос тарзда
популяция ривожланишининг генетик процедураларини имитация қилишга
асосланган алгоритм. У кўпинча кўп мезонли оптимизация, излаш ва бошқариш
масалаларини 
ечиш 
учун
ишлатилади.
Бу алгоритмнинг хусусияти – уларнинг NP-мураккаб муаммоларни
(полиномиал ўсувчи алгоритмик мураккабликдаги алгоритм тузиш мумкин
бўлмаган муаммолар) ечишда муваффақият билан ишлатилишидир. Генетик
алгоритмларни бошқа усуллар билан ечиш мумкин бўлмаган масалаларни ечишда
қўллаш мумкин бўлса ҳам улар оптимал ечимни топиш учун (ҳеч бўлмаганда,
мумкин бўлган вақтда, бу ерда полиномиал баҳолар кўпинча яроқсиз) кафолат
бермайдилар.