系统工程导论

系统工程：①系统工程是一门把已有学科分支中的知识有效地组合起来用以解决综合性工程问题的技术。②系统工程是组织管理系统的规划、研究、设计、制造、实验和使用的科学方法，是一种对所有系统都具有普遍意义的组织管理的技术。

现代系统科学的基础理论的构成及代表人物：贝塔朗菲一般系统论；米勒一般生命系统论；普利高津耗散结构理论；哈肯协同学；维纳控制论；申农信息论。

霍尔三维结构的构成：Z轴：知识维（K）：指在完成上述各阶段和各步骤所需要的各种专业知识和管理知识；Y轴：时间维（T）：从规划到更新，按时间顺序排列的SE全过程；X 轴：逻辑维（L）：每个阶段需进行的工作步骤，是运用系统工程方法进行思考、分析和解决问题应遵循的一般程序。

霍尔三维结构与切克兰德方法论的区别：共同点：问题导向，具有完整的系统思维的逻辑及过程。不同点：对象：①硬系统：工程系统②软系统：社会经济，经营管理。考虑因素：①客观因素②客观，主观因素。核心：①优化分析②“调查、比较”或者说“学习”。方法：①定量分析，数学模型②定型与定量结合，概念模型。目标：①寻求最优解②寻求满意解。兰德公司的系统分析的原理的基本步骤：①初步SA：认识问题，探寻目标，综合方案；②规范分析：模型化，优化或仿真分析；③综合分析：系统评价，决策（分析）。

系统分析的五项原则：①问题导向：寻求最优或满意解②整体为目标：抓主要矛盾，最小投入最大产出③多方案模型分析及选优：3-4个方案④定量与定性结合⑤多次反复进行。WSR（物理/事理/人理）的概念：①道理：物质世界、法则、规则的理论；管理和做事的理论；人、纪律、规范的理论②对象：客观物质世界；组织、系统；人、群体、人际关系、智慧③着重点：是什么？功能分析；怎样做？逻辑分析；应当怎样做？④原则：诚实，真理，尽可能正确；协调，有效，尽可能平滑；人文分析人性，有效果，尽可能灵活⑤需要的知识：自然科学；管理科学，系统科学；人文知识，行为科学。

DMAIC的概念及阶段：基于顾客的需要，捕捉产品或者服务的缺陷以不断改善的方法。该方法注重过程，通过采用统计方法分析过程中存在的缺陷并降低它。

阶段：定义Define，测量Measure，分析Analyze，改进Improve，控制Control

TOC制约理论的内容：任何系统至少存在着一个约束，否则它就可能有无限的产出。因此要提高一个系统（任何企业或组织均可视为一个系统）的产出，必须要打破系统的约束。任何系统可以想像成由一连串的环所构成，环与环相扣，这个系统的强度就取决于其最弱的一环，而不是其最强的一环。

头脑风暴法的要求：①气氛很重要：不允许批评，不私下交谈，不妨碍别人，一律平等②善于诱导和组织：10人左右，不早做判断，结合他人想法思考③越多越好：明确问题后没有限制，记录所有提案。

5W1H提问法的内容：Why目的what对象when时间where场所who人员How手段

TRIZ的概念及原理：发明的问题解决理论。揭示了创造发明的内在规律和原理，着力于澄清和强调系统中存在的矛盾，而不是逃避矛盾，其目标是完全解决矛盾，获得最终的理想解，而不是采取折衷或者妥协的做法，而且它是基于技术的发展演化规律研究整个设计与开发过程，而不再是随机的行为。TRIZ的核心是技术进化原理。

德尔菲法（Delphi）的特征：依据系统的程序，采用匿名发表意见的方式，即专家之间不得互相讨论，不发生横向联系，只能与调查人员发生关系，通过多轮次调查专家对问卷所提问题的看法，经过反复征询、归纳、修改，最后汇总成专家基本一致的看法，作为预测的结果。①匿名性②反馈性③预测结果的统计特性，收敛性

模型化基本理论（黑，白，灰）：黑箱理论：依据对可控因素的输入所引起的可观测因素的各种实验数据来确定系统运行规律而建立模型的理论和方法称为黑箱理论。白箱理论：对系统内部结构和行为相当清楚的系统采用各种已知的理论进行描述来建立系统模型的方法。灰

箱理论：对系统内部结构和行为的主要部分清楚，但其他部分不清楚，不清楚的部分，先采用已知的科学知识建立模型，然后通过试验对所建立的模型进行补充和修正。

建模的主要方法：①推理法：对于内部结构和特性已经清楚或者可以经过分析弄清楚的系统，即所谓的“白箱”系统(例如大多数的工程系统)，可以利用已知的定律和定理，经过一定的分析和推理，得到系统模型②实验法：对于那些内部结构和特性不清楚或者难以弄清楚的系统，即所谓的“黑箱”或“灰箱”系统，如果允许进行实验性观察，则可以通过实验方法，选择各种典型的输入量，并测试其相应的输出量，然后按照一定的辨识方法，得到系统模型③统计分析法：对于那些属于“黑箱”，但又不允许直接进行实验观察的系统(例如非工程系统多数属于此类)，可以采用数据收集和统计分析的方法来建造系统模型④混合法：大部分系统模型的建造往往是上述几种方法综合运用的结果⑤类似法：即建造原系统的类似模型。因子分析的原理：每一个观测变量有多个公因子和一个特殊因子的线性组合来表示

主成分分析的目的：实证问题研究中不同变量反映的信息有叠加性且变量过多导致分析复杂，因此可以将众多的线性相关指标转换为少数线性无关指标。

主成分因子个数的选择：①特征值准则：选择特征值大于或等于1的主成分作为初始因子，放弃特征值小于1的主成分②碎石原则：依据因子特征值随因子个数变化的算点图，曲线变平开始的前一个点认为是提取的最大因子数。后面的散点就像山下的碎石，可以舍去。

聚类分析：依据研究对象的个体的特征把分类对象按一定规则分成若干类，这些类非事先给定的，而是根据数据特征确定的。在同一类中这些对象在某种意义上趋向于彼此相似，而在不同类中趋向于不相似。

变量类型：①潜在变量：社会、心理研究中所涉及到的不能准确、直接地测量变量，如智力，能力，信任，自尊，动机，成功，雄心，偏见，异化等②观测变量：可观察变量

模型设别的必要条件：①数据点的数目不能少于自由参数的数目。数据点数目：（Ｐ＋Ｑ）（Ｐ＋Ｑ＋１）／２．Ｐ是观测变量Ｙ的数目，Ｑ是观测变量Ｘ的数目。②为模型在每个潜在变量建立一个测量尺度③递归模型不能识别④尽可能使模型简化，保留必要的参数，以利于识别

Lookup_value：为需要在表格数组第一列中查找的数值。Table_array：为两列或多列数据。table_array第一列中的值是含有lookup_value搜索的值。Col_index_num：为table_array 中待返回的匹配值的列序号。Range_lookup：为逻辑值，指定希望VLOOKUP查找精确的匹配值还是近似匹配值：TRUE或省略：返回精确匹配值或近似匹配值，没有的话返回较小值中的最大值，必须按升序排列table_array第一列中的值。False：只返回第一个找到的精确匹配值，没有的话就返回N/A

竞争尺度：被看做通过长时间投资累积的战略资产股，以及不能被轻易模仿或者通过交易和用替代品代替的制造能力

系统动力学代表人物：J.W.弗雷斯特

系统动力学原理总结：四个基本要素：状态或水准、信息、决策或速率、行动或实物流。两个基本变量：水准变量、速率变量。一个基本思想：反馈控制

模糊综合评判评价步骤：①确定因素集F和评语集E②统计，确定单因素评价隶属度向量，形成隶属度矩阵R③确定权重向量WF, WE等④计算综合评价向量S及综合评价值μ

信息的价值：①完全信息：可得到肯定的自然状态的信息，有助于决策，从而获得较大的收益或支出较少的费用，但其代价也相当可观和困难②抽样信息：不完全可靠的信息，通过抽样来获得的信息，用统计方法推断自然状态出现的可能性，其代价相对小些，所获得的信息也可作决策之需

稳定性分析：基本假设：①每个局中人都将不断朝着对自己最有利的方向改变其策略②局中人在决定自己的选择时，都会考虑到其他局中人可能的反应及对本人的影响③全局平稳结局