Компьютерное моделирование систем

231

тельно которого определяется фазовый сдвиг. С выхода n3 компонента «Разность фаз» снимается разность фаз в градусах или радианах и передается на компоненты визуализации числовых значений или на дальнейшие блоки математической обработки.

Рис. 25.5 – Схема включения спектроанализатора в цепь

Схема, формируемая для определения разности фаз между двумя сигналами, приведена на рисунке 25.6, а, а результат работы данного компонента приведен на рисунке 25.6, б.

Анализ переходных процессов. Переходные процессы присущи физически неоднородным техническим объектам с инерционными компонентами, математические модели которых описываются обыкновенными дифференциальными уравнениями. Анализ переходных процессов в моделях таких объектах обычно проводится при постоянных, импульсных или гармонических воздействиях. Для генерации таких сигналов в среде моделирования МАРС реализованы источники, приведенные в таблице 25.4.

232

PH_D1

F

А

V1

50 нФ

а)

Фазовый сдвиг

б)

Рис. 25.6 – Схема для определения фазового сдвига и результаты его определения

Таблица 25.4 – Источники для исследования переходных процессов

Для анализа переходных процессов, вызванных действием описанных источников, а также любых других источников, включенных в библиотеку моделей

233

компонентов СММ МАРС, применяются компоненты-блоки обработки результатов анализа переходных процессов:

МАХ перерегулирования;

число колебаний;

время переходного процесса.

Они реализуются с помощью компонентов обработки статистических параметров (табл. 25.5).

Таблица 25.5 – Компоненты для обработки генеральных совокупностей

Контрольные вопросы

1.В каком виде временных либо частотных характеристик выводятся результаты измерений?

234

2.Чем стационарные колебательные процессы отличаются от переходных?

3.Назовите измеряемые параметры переходных процессов.

4.Какие типы источников служат для исследования переходных процессов?

5.Какие характеристики получаются, если разложить проходящий через объект гармонический сигнал в ряд Фурье?

6.Назовите компоненты обработки статистических параметров.

Литература

1. Функциональный контроль и диагностика электротехнических и электромеханических систем и устройств по цифровым отсчетам мгновенных значений токов и напряжений // В. С. Аврамчук, Н. Л. Бацева, Е. И. Гольдштейн, И. Н. Исаченко, Д. В. Ли, А. О. Сулайманов, И. В. Цапко // под ред. Е. И. Гольдштейна. Томск : Печатная ману-

фактура, 2003. 240 с.

235

26 Компьютерные модели

вcистемах поддержки принятия решений

26.1Системы поддержки принятия решений

Система поддержки принятия решений (СППР) представляет собой вид компьютерных информационных систем, помогающих управляющему в принятии решений (ПР), при решении плохо структурированных задач посредством прямого диалога с ЭВМ и с использованием данных, знаний и математических моделей.

Отличительные особенности СППР:

ориентация на решение плохо структурированных задач, характерных для высоких уровней управления;

место СППР среди систем – это возможность сочетания традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями компьютерных моделей и методами решения на их основе;

направленность на непрофессионального конечного пользователя посредством диалога с ЭВМ;

высокая адаптивность путем приспособления к особенностям технического и программного обеспечения пользователя.

Информационную системную модель некоторой организации можно пред-

ставить в виде следующей иерархической модели, включающей в себя 3 уровня: Обработки данных → Обработки информации → Принятие решений (рис. 26.1).

СППР

Рис. 26.1 – Иерархия информационных систем в компании

На первом уровне находятся средства обработки экспериментальных дан-

ных (СОЭД). Их основными характеристиками являются:

обработка данных на уровне оперативного контроля;

236

обработка коммерческих операций;

составление расписаний и протоколов;

составление отчетов для руководства.

На втором уровне (обработки информации), соответствующем уровню управленческого контроля, акцент переносится на процедуры обработки информации, выполняемые информационной системой управления (ИСУ). Ее основ-

ными характеристиками следует считать:

подготовку информации, полезной на уровне среднего руководства;

структурирование информационных потоков;

интеграцию данных (ИСУ маркетинга, ИСУ производства и т. п.);

создание запросно-ответной системы и подготовка отчетов для руководства.

На третьем, самом высоком этапе управления, соответствующим стратегическому планированию, формируются наиболее важные решения организации

иСППР имеет следующие характеристики:

подготовка вариантов решений для высшего руководства;

оперативные ответы на запросы пользователей;

обеспечение помощи в принятии решений любым индивидуальным управленцам [1].

26.2Структура СППР

Всостав СППР помимо пользователя входят 3 главных компонента: подсистема обработки и хранения данных; подсистема хранения и использования моделей и программная подсистема (рис. 26.2).

СУБД СУБМ

Подсистема управления интерфейсом

Пользователь

Рис. 26.2 – Структура подсистемы данных СППР

237

Использование баз данных (БД) в составе СППР характеризуется определенными особенностями. Так, например, БД в составе СППР имеют значительно больший набор источников данных, включая внешние источники, важные для принятия решений на высоких уровнях управления.

Подсистема данных, входящих в состав СППР, должна обладать следующими возможностями:

составление комбинаций данных путем использования процедур агрегирования и фильтрации;

оперативное добавление или исключение данных;

построение структуры данных в терминах пользователя;

управление данными с помощью функций СУБД;

обеспечение полной логической независимости БД, входящей в СППР от других операционных БД.

26.3Подсистема моделей

СППР обеспечивают доступ не только к данным, но и к моделям ПР. Это достигается введением в ИСУ соответствующих моделей и использованием в ней БД как механизма интеграции моделей и коммуникации между ними (рис. 26.3). СУБМ – система управления базами модели.

Подсистема

данных

СУБД СУБМ

Функции:

•создание моделей;

•параметризация

моделей;

• манипулирование свойтвами

СУД

Рис. 26.3 – Структура подсистемы моделей СППР

238

Использование моделей обеспечивает способность СППР к проведению анализа. Модели, используя математическую интерпретацию проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия решений. Целью создания моделей являются либо оптимизация, либо описание некоторого объекта или процесса.

Оптимизационные модели связаны с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей.

Описательные модели описывают поведение некоторой системы и не предназначены для целей управления. Они образуют базу моделей, включаю-

щую в себя стратегические, тактические и оперативные модели, а также сово-

купность модельных блоков и модулей для построения моделей. Стратегические модели используются на высших уровнях управления для

установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения. Эти модели обычно детерминированные, описательные и специализированные для использования на одной определенной фирме.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования: финансовое планирование, планирование увеличения продаж, построение схем подготовки предприятий. Обычно тактические модели реализу-

ются как детерминированные, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом на дни или недели. Возможные сферы их применения включают в себя календарное производственное планирование, управление запасами и т. д. Обычно оперативные модели де-

терминированные, оптимизационные и универсальные.

В дополнение к этим моделям база моделей СППР включает в себя совокупность модельных блоков и процедур. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического и регрессионного анализа и т. п.

Рассмотрим основные шаги при компьютерном моделировании решаемых проблем.

Первый шаг – выявление факторов или переменных, которые лицо, принимающее решения (ЛПР), считает важными. Они могут быть классифицированы

ввиде следующих пяти категорий:

1.Управляемые переменные – это наиболее важные переменные, формирующие альтернативы решения, при условии, что они контролируются со стороны ЛПР.

239

2.Внешние, или экзогенные, переменные, от которых зависит решение рассматриваемой проблемы, но их выбор находится за пределами компетенций ЛПР.

3.Выбранная политика с ограничениями. ЛПР часто вынужден действо-

вать в условиях законодательных или физических ограничений.

4.Выбранный критерий. Принимая решения, менеджер преследуют определенные цели, которых он хотел бы достичь. Количественным отображением выбранной цели и является критерий.

5.Промежуточные переменные. Для того чтобы модель была достаточно полной и удобной для решения и анализа, в нее часто включают дополнительные или промежуточные переменные, например при расчетах

себестоимости или нормы прибыли.

На рисунке 26.4 показано, как связаны различные категории переменных в модели.

Политика и ограничения

Рис. 26.4 – Связь различных категорий переменных в модели

Второй шаг построения модели связан с определением структуры отношений между переменными.

Модели характеризуются 3 глобальными параметрами:

сложностью (определяемой количеством введенных в рассмотрение переменных);

степенью неопределенности рассматриваемых переменных (от детер-

минированных до вероятностных);

учетом фактора времени (от статического до динамического).

На рисунке 26.5 представлены 8 вариантов построения модели, соответствующих вершинам параллелепипеда.

240

4

Время

Рис. 26.5 – 8 вариантов построения модели: вершина 1 простая детерминированная статическая модель

с одной переменной // определение суммарных затрат; вершина 2 – детерминированная динамическая модель // определение текущей стоимости денежного вклада; вершина 3 вероятностная статическая модель // определение объема продаж за текущий месяц; вершина 5 вероятностная динамическая модель // определение цены акции

Дальнейшее продвижение к вершинам 4 и 6, 7, 8 параллелепипеда ведет к усложнению модели за счет введения новых переменных, что требует от пользователя более глубоких знаний в предметной области. По мере работы над проблемой используемые модели усложняются (детализируются) по мере того, как идет погружение все глубже в исследуемую область (рис. 26.6).

Уровень детализации

Высокий

Уровень неопределенности

Низкий

Рис. 26.6 – Усложнение используемых моделей

Последовательная реализация построения модели показана на рисун-

ке 26.7.