По билетам

Гибкость системы – способность к структурной адаптации системы в ответ на воздействия окружающей среды.

Пример. Гибкость экономической системы – способность к структурной адаптации к изменяющимся социально-экономическим условиям, способность к регулированию, к изменениям экономических характеристик и условий.

Траектория системы – последовательность принимаемых при функционировании системы состояний, которые рассматриваются как некоторые точки во множестве состояний системы. Траектория системы определяется ее структурой, элементами, окружением. Для простых систем (будем понимать такие системы как системы не свободные в выборе поведения) траекторию можно изменить, лишь изменив элементы, структуру, окружение. Для непростых (сложных - ниже о них подробнее идет речь) систем изменение траектории может произойти и по другим причинам.

Регулирование (системы, поведения системы, траектории системы) - коррекция управляющих параметров по наблюдениям за траекторией поведения системы с целью возвращения системы в нужное состояние, на нужную траекторию поведения.

39. Разновидности экспертных методов.

Разновидности экспертных методов.

1.Индивидуальные методы;

2.Метод интервью;

3.Аналитические экспертные оценки;

4.Методы коллективных экспертных оценок;

5.Метод круглого стола;

6.Метод Дельфи.

Экспертные (интуитивные) методы исследования основаны на использовании компетентного мнения экспертов, людей, обладающих значительным профессиональным опытом и развитой интуицией. Экспертные методы используются для исследования объектов, которые либо полностью, либо частично не поддаются предметному описанию или математической формализации. Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы для исследования объекта, объект сложен, мало времени.

Индивидуальные методы основаны на использовании мнений экспертов, не зависимых друг от друга. Наиболее часто применимы метод интервью и метод аналитических экспертных оценок.

Метод интервью предполагает беседу исследователя с экспертом, в ходе которой исследователь в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом интересующие его вопросы. Успех такой оценки в значительной степени зависит от психологической способности эксперта экспромтом давать заключения по различным, в том числе фундаментальным, вопросам.

Аналитические экспертные оценки предполагают длительную и тщательную самостоятельную работу эксперта над анализом состояния объекта исследования, поиском путей решения поставленных задач. Этот метод позволяет эксперту использовать всю доступную информацию об объекте. Свои соображения эксперт оформляет в виде докладной записки. Психологическое давление на эксперта в этом случае минимально.

Основными принципами рассмотренных методов являются максимальная возможность использования индивидуальных способностей эксперта и незначительность оказываемого на него психологического давления. Однако индивидуальные экспертные методы мало пригодны для решения наиболее общих, стратегических исследовательских задач из-за ограниченности знаний одного эксперта о развитии смежных областей науки и практики.

Методы коллективных экспертных оценок основываются на принципах выявления коллективного мнения экспертов.

В соответствии с методом круглого стола специальная комиссия, входящая в состав этого круглого стола, обсуждает соответствующие проблемы с целью согласования мнений и выработки единого мнения.

Метод Дельфи связан с обобщением и статистической обработкой мнений группы экспертов.

Сущность метода Дельфи состоит в последовательном анкетировании мнений экспертов различных областей науки и практики и формировании массива информации, отражающего индивидуальные оценки экспертов, основанные как на строго логическом анализе, так и на интуитивном опыте.

При использовании метода Дельфи следует учитывать следующее:

1. Группы экспертов должны быть стабильными и численность их должна удерживаться в благоразумных рамках.

2. Время между турами опросов должно быть не более месяца.

3.Вопросы в анкетах должны быть тщательно продуманы и четко сформулированы.

4.Число туров должно быть достаточным, чтобы обеспечить всех участников возможностью ознакомиться с причиной той или иной оценки, а также и для критики этих причин.

5.Должен проводиться систематический отбор экспертов.

6.Необходимо иметь самооценку компетенции экспертов по рассматриваемым проблемам.

7. Следует установить влияние различных видов передачи информации экспертам по каналам обратной связи.

8. Необходимо установить влияние общественного мнения на экспертные оценки и на сходимость этих оценок.

Билет № 16

16. Функции обратной связи в системах.

Функции обратной связи в системах.

Обратная связь – одно из фундаментальных понятий теории систем. Первоначально это понятие было исследовано в теории автоматического управления.

Обратную связь обычно иллюстрируют схемами, где ( ) – закон или алгоритм (программа) управления, хтреб – требуемое значение регулируемого параметра («уставка»), хi – фактическое значение регулируемого параметра, ∆х – рассогласование между хтреб и хi.

Это понятие хорошо объясняется на примерах технических и электронных устройств, но не всегда легко интерпретируется в системах организационного управления. При использовании этого понятия часто ограничиваются только фиксацией рассогласования ∆х между требуемым хтреб и фактическим хi значением регулируемого параметра, а необходимо учитывать и реализовывать все элементы, не забывая замкнуть контур обратной связи, выработав в блоке обратной связи соответствующие управляющие воздействия, которые скорректируют закон управления ( ).

Обратная связь может быть:

-отрицательной – противодействующей тенденциям изменения выходного параметра, т.е. направленной на сохранение, стабилизацию требуемого значения параметра (например, стабилизацию количества выпускаемой продукции и т.п.);

-положительной – сохраняющей тенденции происходящих в системе изменений того или иного выходного параметра

(что используется при моделировании развивающихся систем).

Обратная связь является основой саморегулирования, развития систем, приспособления их к изменяющимся условиям существования.

При разработке моделей функционирования сложных саморегулирующихся, самоорганизующихся систем в них, как правило, одновременно присутствуют и отрицательные, и положительные обратные связи. На использовании этих понятий базируется, в частности, имитационное динамическое моделирование.

Единственное назначение подсистем обратной связи – изменение идущего процесса.

Обратная связь может быть:

1) объектом отдельного процесса подсистемы;

2)объектом интегрированного процесса подсистемы;

3)распределённым по времени объектом, возвращающим выход подсистемы с высшим приоритетом (более поздний по времени) для сравнения с критерием подсистемы низшего приоритета (более раннего по времени).

Интегрированным процессом называется такой, в котором объекты подсистемы теряют свой независимый характер. В интегрированных системах объекты могут быть определены только в контексте подсистемы или системы, к которой они принадлежат.

Пример:

Подсистема АА на рисунке предшествует двум подсистемам АВ и АС. Но она играет по отношению к ним разные роли:

-обратная связь АВ даёт вход в подсистему АА (выступает как обратная связь объекта отдельного процесса подсистемы), но,

-кроме того, выход используется как вход в подсистему АС.

Выход подсистемы АС поступает на входную сторону подсистемы АЕ. Подсистемы АА, АС и АЕ видоизменяются собственными функциями подсистем обратной связи (обратная связь выступает как объект интегрированного процесса подсистем). Кроме того, подсистемы АА, АС, АЕ также изменяются под воздействием результатов последующих действий, например, подсистема АЕ изменяет подсистему АА с помощью обратной связи AF.

40. Морфологический подход. Методы морфологического анализа.

Морфологический подход. Методы морфологического анализа.

Основная идея морфологического подхода – систематически находить наибольшее число, а в пределе

– все возможные варианты решения поставленной проблемы или реализации системы путем комбинирования основных (выделенных исследователем) структурных элементов системы или их признаков. При этом система или проблема может разбиваться на части разными способами и рассматриваться в различных аспектах.

Главная задача исследования – найти решение проблемы, которое устраняет либо существующее препятствие развития, либо фактор нормального функционирования. Но решение, полученное в результате исследования, может быть различным. Оно может иметь вид некоторого акта деятельности, а может быть целой концепцией деятельности на ближайшую перспективу.

Морфологический анализ предполагает не простую декомпозицию, т. е. разложение целого на составляющие его части, но выделение элементов по принципам функциональной значимости и роли, т. е. влияния элемента или подпроблемы на общую проблему, а также прямую или опосредованную связь с внешней средой (иногда это называют надсистемой).

Итак, исходной позицией морфологического анализа является постановка проблемы. Далее проводится ее декомпозиция, т. е. разделение на составляющие проблемы. В качестве примера можно назвать проблемы структуры системы управления, профессионализма персонала, мотивации деятельности, трудоемкости функции, учета загрузки. Могут быть названы и другие проблемы.

Пределом развития морфологической схемы снизу-вверх и сверху вниз является возможный переход в другой класс проблем, который сделает эту схему бесконечной. На этом переходе следует остановиться.

Некоторой разновидностью морфологического анализа является другой метод исследования – метод «букета проблем».

Он основан на поиске такой формулировки проблемы, которая в большей мере способствует нахождению ее решения.

Дело в том, что решение любой проблемы зависит от того, как она поставлена, как сформулированы вопросы, отражающие суть этой проблемы. Корректная постановка вопроса всегда отражает знание пути его решения. На этом и построен метод букета проблем. Технология использования этого метода включает несколько этапов.

1.Постановка проблемы в таком виде, в каком она представлена в реальной практике управления. Например, как использовать компьютер в деятельности менеджера?

2.Обобщить эту проблему, представить ее в общем виде. Здесь может быть множество формул обобщения, так же, как и уровней. В нашем примере: повысить производительность управленческой деятельности, обеспечить профессионализм управления, поднять авторитет менеджера и пр. Обобщение позволяет определить класс проблемы, ее истоки, главное в выборе ее решения.

3.Определить проблему-аналог. Эти действия заключаются в поиске аналогичных проблем в других областях деятельности или сферах природы. Можно по поставленной первоначально нами проблеме так сформулировать аналог «отрастить вторую голову», «увеличить скорость мысли», «обеспечить выживание» и т. д. Это звучит парадоксально, но в исследовании не надо бояться парадоксов. Они могут подсказать удачные решения, убедить в необходимости решения проблемы, показать важность ее, они определяют отношение к проблеме, позволяют увидеть исходную проблему в новом ракурсе.

4.Установить роль и взаимодействия проблемы в комплексе других проблем. Может быть, можно решить проблему не саму по себе, а через решение другой проблемы: может быть, решение проблемы произойдет как следствие. Например, по нашей исходной проблеме это может быть замена менеджера другим лицом, владеющим компьютером, изменение распределения функций и полномочий в системе управления так, чтобы менеджер не нуждался в индивидуальном владении компьютером, создать должность личного помощника менеджера, владеющего компьютерной техникой, разработать предельно простые программы использования компьютера, доступные несведущему человеку.

5.Сформулировать обратную проблему. Это бывает очень полезно, так как может подсказать решение, навести исследователя на удачный вариант. Например, компьютеризация деятельности менеджера снижает действие человеческого фактора управления, а это отрицательно сказывается на эффективности управления при любом уровне его технической вооруженности. Такая формулировка обратной проблемы позволяет увидеть опасность неудачных решений, установить критерии выбора успешных решений.

Билет № 17

17. Понятие модели и моделирования. Назначение моделей.

Понятие модели и моделирования. Назначение моделей.

Первоначально моделью называли некое вспомогательное средство, объект, который в определённой ситуации заменял другой объект.

Осмысливание основных особенностей таких моделей привело к разработке многочисленных определений, типичным призером которых служит следующее: моделью называется некий объектзаместитель, который в определённых условиях может заменять объект-оригинал, воспроизводя интересующие нас свойства и характеристики оригинала, причём имеет существенные преимущества удобства (наглядность, обозримость, доступность испытаний, лёгкость оперирования с ним и пр.).

Следует отметить, что споры вокруг такого широкого толкования понятия модели продолжаются и поныне.

Модель есть способ существования знаний.

В широком смысле под моделированием следует понимать процесс адекватного отображения наиболее существенных сторон исследуемого объекта или явления с точностью, которая необходима для практических нужд. В общем случае моделированием можно назвать также особую форму опосредствования, основой которого является формализованный подход к исследованию сложной системы.

Теоретической базой моделирования является теория подобия. Подобие – это взаимно однозначное соответствие между двумя объектами, при котором известны функции перехода от параметров одного объекта к параметрам другого, а математические описания этих объектов могут быть преобразованы в тождественные. Теория подобия даёт возможность установить наличие подобия или позволяет разработать способ его получения.

Таким образом, моделирование – это процесс представления объекта исследования адекватной (подобной) ему моделью и проведения экспериментов с моделью для получения информации об объекте исследования. При моделировании модель выступает и как средство, и как объект исследований, находящийся в отношении подобия к моделируемому объекту. Иными словами, модель

– это физическая или информационная система, представляющая собой объект исследования адекватно целям исследования.

Моделирование – неотъемлемый этап всякой целенаправленной деятельности.

Всякий процесс труда есть деятельность, направленная на достижение определённой цели. Целевой характер имеет любая деятельность человека, она всегда целесообразна, целенаправленна.

Важнейшим организующим элементом деятельности является цель – образ желаемого будущего, т.е. модель состояния, на реализацию которого направлена деятельность.

Однако роль моделирования этим не ограничивается. Системность деятельности проявляется в том, что она осуществляется по определённому плану, или, как чаще говорят, по алгоритму. То есть алгоритм – образ будущей деятельности, её модель. В алгоритме моделируются все возможные ситуации, в зависимости от различных промежуточных значений параметров; возможные шаги деятельности не выполняются реально, а проигрываются на модели.

Моделирование возникает в таких сферах человеческой деятельности, как познание, общение, практическая деятельность.

Человека (субъекта моделирования) могут интересовать: внешний вид, структура, поведение объекта моделирования.

Цели и задачи моделирования влияют на выбор одного из этих трёх аспектов. Каждый аспект моделирования раскрывается через совокупность свойств.

Так, описание внешнего вида объекта сводится к перечислению его признаков. В языке эти признаки часто выражаются прилагательными: красивый, жёлтый, круглый, длинный и т.п.

Описание структуры обычно сводится к перечислению составных элементов объекта и указанию связи между ними. В языке эти элементы и связи часто выражаются именами существительными: электрон, протон, нейтрон, сила притяжения, энергетический уровень (при описании атома).

Поведение объекта характеризуется изменением его внешнего вида и структуры с течением времени в результате взаимодействия с другими объектами. В языке, как правило, оно выражается глаголами: сохраняется, развивается, укрупняется, перестраивается, преломляется, превращается и т.д.

Некоторые свойства можно охарактеризовать величинами, принимающими числовые значения. Например, единицами

массы, длины, мощности и пр. В этом случае они называются параметрами.

Как правило, моделирование внешнего вида объекта необходимо для идентификации (узнавания) объекта (создание фоторобота преступника), долговременного хранения (фотография, портрет).

Моделирование структуры объекта необходимо для её наглядного представления, изучения свойств объекта, выявления значимых связей, изучения стабильности объекта и пр.

Поведением объекта назовем изменения, происходящие с ним с течением времени. Моделирование поведения необходимо для: прогнозирования, установления связей с другими

объектами, управления, конструирования технических устройств и пр.

41. Методы формализованного представления систем.

Методы формализованного представления систем.

Для описания систем управления на практике используется ряд формализованных методов, которые в разной степени обеспечивают изучение функционирования систем во времени, изучение схем управления, состава подразделений, их подчиненности и т.д., с целью создания нормальных условий работы аппарата управления, персонализации и четкого информационного обеспечения управления.

Иначе говоря, обследование системы управления в рамках выбранного метода формализованного описания должно выявить оптимальные варианты построения, организации и функционирования реальной системы.

Применяемые методы формализованного описания систем управления должны способствовать в конечном итоге созданию четких организационных механизмов управления, используемых объектов.

В настоящее время разработано и опробовано целый ряд различных методик обследования и формализованного представления систем управления.

Они, как правило, существенно отличаются одна от другой и соответствуют разной глубине исследования и поставленным целям.

Билет № 18

18. Принципы и подходы к построению математических моделей.

Принципы и подходы к построению математических моделей. Принципы:

Принципы определяют те общие требования, которым должна удовлетворять правильно построенная модель. Рассмотрим эти принципы.

1.Адекватность. Этот принцип предусматривает соответствие модели целям исследования по уровню сложности и организации, а также соответствие реальной системе относительно выбранного множества свойств. До тех пор, пока не решен вопрос правильно ли отображает модель исследуемую систему, ценность модели незначительна.

2.Соответствие модели решаемой задаче. Модель должна строиться для решения определенного класса задач или конкретной задачи исследования системы. Попытки создания универсальной модели, нацеленной на решение большого числа разнообразных задач, приводят к такому усложнению, что она оказывается практически непригодной. Опыт показывает, что при решении каждой конкретной задачи нужно иметь свою модель, отражающую те аспекты системы, которые являются наиболее важными в данной задаче. Этот принцип связан с принципом адекватности.

3.Упрощение при сохранении существенных свойств системы. Модель должна быть в некоторых отношениях проще прототипа – в этом смысл моделирования. Чем сложнее рассматриваемая система, тем по возможности более упрощенным должно быть ее описание, умышленно утрирующее типичные и игнорирующее менее существенные свойства. Этот принцип может быть назван принципом абстрагирования от второстепенных деталей.

4.Соответствие между требуемой точностью результатов моделирования и сложностью модели.

Модели по своей природе всегда носят приближенный характер. Возникает вопрос, каким должно быть это приближение. С одной стороны, чтобы отразить все сколько-нибудь существенные свойства, модель необходимо детализировать. С другой стороны, строить модель, приближающуюся по сложности к реальной системе, очевидно, не имеет смысла. Она не должна быть настолько сложной, чтобы нахождение решения оказалось слишком затруднительным. Компромисс между этими двумя требованиями достигается нередко путем проб и ошибок

5.Баланс погрешностей различных видов. В соответствии с принципом баланса необходимо добиваться, например, баланса систематической погрешности моделирования за счет отклонения модели от оригинала и погрешности исходных данных, точности отдельных элементов модели, систематической погрешности моделирования и случайной погрешности при интерпретации и осреднении результатов.

6.Многовариантность реализаций элементов модели. Разнообразие реализаций одного и того же элемента, отличающихся по точности (а, следовательно, и по сложности), обеспечивает регулирование соотношения «точность/сложность».

7. Блочное строение. При соблюдении принципа блочного строения облегчается разработка сложных моделей и появляется возможность использования накопленного опыта и готовых блоков с минимальными связями между ними. Выделение блоков производится с учетом разделения модели по этапам и режимам функционирования системы.

Подходы:

В зависимости от конкретной ситуации возможны следующие подходы к построению моделей:

-непосредственный анализ функционирования системы;

-проведение ограниченного эксперимента на самой системе;

-использование аналога;

-анализ исходных данных.

42. Характеристика условий определенности, риска и неопределенности.

Характеристика условий определенности, риска и неопределенности.

Условия определенности. В этом случае предполагается, что отсутствует какая-либо неясность в отношении перспективвыполнения решения и его выполнение приведет к заранее известному единственному результату. Иными словами, допускается полная осведомленность о дальнейшем изменении внешней и внутренней среды, что дает уверенность в гарантированном достижении рассчитанных показателей работы предприятия или его подразделения. В таких условиях выбирается решение с наилучшим критериальным показателем. Иногда такие решения называются детерминированными.

Условия разработки и принятия управленческих решений:

Условия риска. в данной постановке принимается во внимание действие во внешней и внутренней среде предприятия случайных факторов, вследствие чего реализованное решение по факту может расходиться с рассчитанной однозначной величиной. Поэтому подразумевают, что каждое решение может привести к множеству возможных результатов, вероятности которых известны или могут быть оценены. При этом алгоритм выбора решения опирается как на вероятности получения тех или иных результатов, так и на их полезность, выраженную в натуральных, денежных и других единицах.

Условия неопределенности. В данных условиях проблема информационной неполноты ощущается наиболее остро: необходимые для поиска решения сведения либо отсутствуют, либо их пригодность вызывает обоснованные сомнения. Тогда процесс разработки управленческого решения не имеет объективной информационной базы и становится неизбежным привлечение квалифицированных экспертов. Суждения их позволяют ослабить дефицит знаний и дать рекомендации в плохо определенной обстановке, хотя результат выполнения решения при этом по-прежнему остается субъективным.

Билет № 19

19. Виды моделей систем.

Виды моделей систем.

1.Физические модели;

2.Информационная (абстрактная) модель;

3.Информационная модель;

4.Дескриптивные, наглядные и смешанные;

5.Гносеологические модели;

6.Инфологическая модель;

7.Сенсуальные модели;

8.Концептуальная модель;

9.Математическая модель.

Различают физические и абстрактные модели.

Физические модели образуются из совокупности материальных объектов. Для их построения используются различные физические свойства объектов, причём природа применяемых в модели материальных элементов не обязательно та же, что и в исследуемом объекте. Примером физической модели является макет.

Информационная (абстрактная) модель – это описание объекта исследований на каком-либо языке. Абстрактность модели проявляется в том, что её компонентами являются понятия, а не физические элементы (например, словесные описания, чертежи, схемы, графики, таблицы, алгоритмы или программы, математические описания).

Информационные модели описывают поведение объекта-оригинала, но не копируют его.

Информационная модель – это целенаправленно отобранная информация об объекте, которая отражает наиболее существенные для исследователя свойства этого объекта.

Среди информационных (абстрактных) моделей различают:

-дескриптивные, наглядные и смешанные;

-гносеологические, инфологические, кибернетические, сенсуальные (чувственные), концептуальные, математические.

Гносеологические модели направлены на изучение объективных законов природы (например, модели солнечной системы, биосферы, мирового океана, катастрофических явлений природы).

Инфологическая модель (узкое толкование) – параметрическое представление процесса циркуляции информации, подлежащее автоматизированной обработке.

Сенсуальные модели – модели каких-то чувств, эмоций, либо модели, оказывающие воздействие на чувства человека (например, музыка, живопись, поэзия).

Концептуальная модель – это абстрактная модель, выявляющая причинно-следственные связи, присущие исследуемому объекту и существенные в рамках определённого исследования. Основное назначение концептуальной модели - выявление набора причинно-следственных связей, учёт которых необходим для получения требуемых результатов. Один и тот же объект может представляться различными концептуальными моделями, которые строятся в зависимости от цели исследования. Так, одна концептуальная модель может отображать временные аспекты функционирования системы, иная - влияние отказов на работоспособность системы.

Математическая модель – абстрактная модель, представленная на языке математических отношений. Она имеет форму функциональных зависимостей между параметрами, учитываемыми соответствующей концептуальной моделью. Эти зависимости конкретизируют причинно-следственные связи, выявленные в концептуальной модели, и характеризуют их количественно.

Таким образом, модель – это специальный объект, в некоторых отношениях замещающий оригинал. Принципиально не существует модели, которая была бы полным эквивалентом оригинала. Любая модель отражает лишь некоторые стороны оригинала. Поэтому с целью получения больших зияний об оригинале приходится пользоваться совокупностью моделей. Сложность моделирования как процесса заключается в соответствующем выборе такой совокупности моделей, которые замещают реальное устройство или объект в требуемых отношениях.

Например, систему дифференциальных уравнений, описывающую переключательные процессы в элементах цифрового устройства, можно использовать для оценки их быстродействия (времени переключения), но нецелесообразно применять для построения тестов или временных диаграмм работы устройства. Очевидно, в последних случаях необходимо воспользоваться какими-либо другими моделями, например, логическими уравнениями.

43. Понятие управления. Основные компоненты управления. Аксиомы теории управления.

Понятие управления. Основные компоненты управления. Аксиомы теории управления.

В наиболее общем виде управление представляет собой воздействие субъекта управления на его объект. Обозначенные элементы являются подсистемами единой системы управления. Г. В. Атаманчук, в зависимости от субъекта управляющего воздействия, выделил следующие типы управления: государственное управление (субъект управления – государство), общественное управления (субъект управления – общество и его структуры), менеджмент (субъект управления – предприниматель, собственник).

Для управления необходимо выполнение ряда естественных условий, которые сформулируем в виде аксиом.

Аксиома 1. Наличие наблюдаемости объекта управления. В теории управления ОУ считается наблюдаемым в состоянии z(t) на множестве моментов времени Т при входном воздействии ХО) и отсутствии возмущений, если уравнение наблюдения динами ческой системы, представленное в виде

y*(t) = g[t,x(t),z*(t)],

где у *(t) — некоторая реализация выходного процесса, доступная для регистрации, имеет единственное решение

z*(t) = z(t) Х

Если это утверждение справедливо для любого z(t) Х, то объект считается полностью наблюдаемым. Это выражение означает, что определение любого из состояний ОУ (т.е. его наблюдаемость) реализуется

только в том слу чае, если по результатам измерения выходных переменных у*(t) при известных значениях входных переменных x(t) может быть получена оценка z*(t) любой из переменных состояния z(t).

Такая задача в теории систем известна как задача наблюдения. В организационно-технических системах управления эта задача реализуется функцией контроля текущего состояния ОУ и воз действий внешней среды. Без этой информации управление или невозможно, или неэффективно.

Аксиома 2. Наличие управляемости — способности ОУ переходить в пространстве состояний Z из текущего состояния в требуемое под воздействиями управляющей системы. Под этим можно понимать перемещение в физическом пространстве, изменение скорости и направления движения в пространстве состояний, изменение структуры или свойств ОУ. Если состояние ОУ не меняется, то понятие управления теряет смысл.

Аксиома З. Наличие цели управления. Под целью управления понимают набор значений количественных или качественных характеристик, определяющих требуемое состояние ОУ.

Если цель неизвестна, управление не имеет смысла, а изменение состояний превращается в бесцельное блуждание. Цель отображается точкой, в которую надо перевести систему из существующего состояния, или траекторией перевода ОУ в требуемое состояние в виде, например, аддитивной свертки

с ограничениями типа

, где

yi – i-я характеристика,

ai – важность (вес) i-й характеристики,

bi– расход ресурсов на поддержании i-й характеристики в требуемом состоянии, c – общее количество ресурсов.

Аксиома 4. Свобода выбора – возможность выбора управляющих воздействий (решений) из некоторого множества допустимых альтернатив. Чем меньше это множество, тем менее эффективно управление, так как в условиях ограничений оптимальные решения часто остаются за пределами области адекватности. Если имеется единственная альтернатива, то управление не требуется. Если решения не влияют на изменение состояния СУ, то управления не существует.

Аксиома 5. Наличие критерия эффективности управления. Обобщенным критерием эффективности управления считается степень достижения цели функционирования системы.

Кроме степени достижения цели качество управления можно оценивать по частным критериям: степени соответствия управляющих воздействий требуемым состояниям ОУ, качеству принимаемых решений, точности управления. Для оценки систем управления военного назначения вводятся требования к управлению по показателям устойчивости, непрерывности (длительности цикла управления), оперативности и скрытности. Аксиома 6. Наличие ресурсов (материальных, финансовых, трудовых и т.д.), обеспечивающих реализацию принятых решений. Отсутствие ресурсов равносильно отсутствию свободы выбора. Управление без ресурсов невозможно.

Билет № 20

20. Классификация методов моделирования систем.

Классификация методов моделирования систем.

Постановка любой задачи заключается в том, чтобы перевести её словесное, вербальное описание в формальное.

Вербальное описание: Мозговая атака, Сценарий, Экспертные оценки, Дерево целей;

Формальная модель: Математическая логика, Теория множеств, Статистические методы, Аналитические методы.

Методы моделирования систем:

Методы, направленные на активизацию интуиции и опыта специалистов (МАИС):

- Методы организации сложных экспертиз: Экспертные оценки, Морфологические методы, Методы структуризации (типа «дерева целей», сети и др.), Методы типа «Дельфи», Методы типа «Сценариев», Методы типа «Мозговой атаки» или коллективной генерации идей (КГИ).

Специальные методы, Методики постепенной формализации задачи:

- Имитационное динамическое моделирование, Структурно-лингвистическое моделирование, Ситуационное моделирование.

Методы формализованного представление систем (МФПС):

- Комплексированные методы, Графические (Графо-семиотическое моделирование), Семиотические, Лингвистические (математическая лингвистика), Логические (математическая логика), Теоретикомножественные (топология), Статистические (комбинаторика), Аналитические.

44. Содержательное описание функций управления.

Содержательное описание функций управления.

Управление в организационно-технических системах можно представить, как последовательность функций, составляющих технологический цикл управления.

Под функцией управления понимают устойчивую упорядоченную совокупность операций, основанную на разделении труда в управляющей системе.

В настоящее время к основным функциям управления относят:

1)Сбор данных – функция измерения характеристик у выполняемая в объекте управления вручную или автоматически

2)Формирование сообщения (запроса) – преобразование информации к виду, пригодному для передачи по каналам связи в управляющую систему и/или обработки в автоматизированном режиме

3)Передача данных по каналам связи – осуществляется разными способами, в том числе с использованием средств автоматизации. Главными требованиями к передаче данных являются: своевременность, достоверность и безопасность обмена информацией

4)Учет – система функций, обеспечивающих хранение информации. Включает ввод-вывод, регистрацию, преобразование формы, поиск, отображение, тиражирование, классификацию, статистическую обработку, выборку, получение агрегированных данных, обеспечение конфиденциальности и целостности информации.

5)Контроль – система функций, обеспечивающих определение состояния ОУ (измерение, сбор, уточнение данных об объекте управления) и оценку степени отклонения текущего состояния от требуемого по заданным критериям эффективности.

Различают три вида контроля:

Предварительный контроль проводится до начала цикла управления для оценки ресурсов ОУ и внешних воздействий.

Текущий, или оперативный, контроль осуществляется на продолжении всего цикла управления в целях обнаружения отклонений от требуемого состояния.

Заключительный контроль предназначен для оценки степени достижения цели в конце цикла управления.

6) Анализ – средство, обеспечивающее объяснение причин отклонений состояния системы от требуемого и обоснование решения на переход к оперативному управлению или планированию. Анализ часто в отдельную функцию не выделяется, а рассматривается совместно с контролем как составная часть других функций управления.