свобода локальных действий в пределах, обусловленных вмешательством верхнего уровня;

возможность согласования локальных и глобального критериев оптимальности уровней ИСУ в соответствии с целью, поставленной перед всей системой;

преимущества обобщения, сжатия, агрегирования информации, поступающей в ИСУ

"снизу вверх", и - конкретизации, детализации информации, передаваемой "сверху вниз"; высокая надежность системы управления, ее гибкость и адаптивность к изменяющейся ситуации; универсальный характер и, зачастую, - экономичность.

16. Основные методы, используемые при формализации иерархических систем: координация, декомпозиция, агрегация.

Формализация иерархических понятий

Координация. При оптимизации взаимодействия между уровнями в ИСУ весьма важной является проблема координации. Пусть система состоит из n подсистем первого уровня S1,

...,Sn, управляющих процессов Р и одной подсистемы второго (высшего) уровня S0. Цель высшей подсистемы влиять на низшие таким образом, чтобы достигалась общая цель, заданная для всей системы. Это составляет содержание понятия координации.

Возможны три способа анализа видов связей, каждому из которых соответствует свой способ координации: 1) подсистемы низшего уровня решают свои локальные задачи, предполагая входы связей равными тем, которые предсказаны подсистемой высшего уровня; 2) подсистемы низшего уровня решают локальные задачи, предполагая входы связей находящимися в пределах некоторых диапазонов значений, предсказанных подсистемой высшего уровня; 3) входы связей рассматриваются подсистемами низшего уровня как добавочные переменные, которые можно свободно выбирать. Соответствующие способы координации называются координацией предсказаний взаимодействий, координацией оценки взаимодействий и координацией баланса взаимодействий.

Теория координации в настоящее время находится еще на начальном этапе развития. Декомпозиция. Принцип декомпозиции (децентрализации) состоит в разбиении системы

на подсистемы, обладающие требуемыми свойствами.

Математическое исследование процесса декомпозиции получило развитие в форме задач блочного программирования, а точнее, в форме итеративных алгоритмов решения таких задач. С этой целью используются два основных класса таких процедур: Данцига — Вульфа и Корнай — Липтака. В этом методе центр спускает предприятиям информацию в виде цен, а получает от них информацию в виде предполагаемых объемов затрат и выпусков. Декомпозиционный метод Данцига — Вульфа относится к задачам линейного программирования, в которых искомые переменные группируются в блоки, связанные в единую задачу либо дополнительными общими ограничениями, либо дополнительными общими переменными, входящими во все блоки одновременно в алгоритме Корнай — Липтака центр спускает план в натуральных показателях, а информация в форме оценок в центр поступает от предприятий.

Агрегация. Агрегация является одним из методов синтеза сложных систем, т. е. процесса построения системы, обладающей заданными свойствами, путем объединения отдельных подсистем с известными характеристиками. Таким образом, агрегация может рассматриваться как противоположность декомпозиции. Ряд существенных результатов использования принципа агрегации получен Р. Куликовским.

В заключение заметим, что методы агрегации разработаны в настоящее время недостаточно.

17. Принципы управления сложными системами: постановка задачи управления (общая задача управления, программное управление, стохастическое управление, ситуационное управление, адаптивное

управление, рефлексивное управление). Задачи управления самоорганизацией (организацией)

Программное управление — управление режимом работы объекта по заранее заданной программе. Осуществляется системой автоматического управления, которая вырабатывает сигналы, воздействующие на исполнительные органы управляемого объекта для целенаправленного изменения его режима работы или состояния.

В случае стохастического управления, управляемые процессы являются случайными (стохастическими). Начальная точка управления А и конечная В не известны. В этом случае сам управляемый процесс описывается стохастическими уравнениями, которые, как правило, апроксимируются марковскими процессами.

Ситуационное управление - метод управления сложными техническими и организационными системами, основанный на идеях теории искусственного интеллекта: представление знаний об объекте управления и способах управления им на уровне логико-лингвистичечких моделей, использование обучения и обобщения в качестве основных процедур при построении процедур управления по текущим ситуациям, использование дедуктивных систем для построения многошаговых решений.

параметры регулятора или структуру регулятора в зависимости от изменения параметров объекта управления или внешних возмущений, действующих на объект управления. Подобные системы управления называются адаптивными. Адаптивное управление широко используется во многих приложениях теории управления.

Рефлексивное управление — способ управления, при котором основания для принятия решения передаются одним субъектом другому.

18.Адаптивное управление системой с подражательным механизмом

Адаптивное управление с подражательным механизмом. В теории управления рассматриваются методы адаптации к стохастической ситуации, оптимальные в среднем. Однако для сложных систем характерны неповторяющиеся ситуации поведения. Для единичных ситуаций известные методы стохастической адаптации малопригодны.

19. Рефлексивное управление системой

Управление, опирающееся на ценность рефлексивной самоорганизованности во всех деятельностных позициях, а также рефлексивно обеспеченной типодеятельностной и целостнодеятельностной самоопределенности и осознанности. При РУ. стремятся обеспечить совмещение частной самоопределенности участника совместной деятельности с самоопределением.

20.Принятие решений при управлении сложными системами. Классификация задач принятия решений и методов их решения

Выбор - это действие, которое придает всей деятельности целеустремленность, и именно выбор реализует подчинение всей деятельности определенной цели или совокупности целей. Будем представлять принятие решений как действия над множеством альтернатив, в результате чего выделяется подмножество избранных альтернатив (или одна альтернатива). Сужение множества альтернатив возможно тогда, когда есть способ сравнения их между собой и выделение лучших. Для проблемы выбора характерная множественность задач.

Могут быть варианты:

множество альтернатив конечно;

оценка альтернатив осуществляется по одному или нескольким критериям (количественным или качественным);

режим выбора может быть однократным (разовым) или с возвращением и обучением на опыте (на эксперименте);

следствия выбора могут быть точно известными (выбор в условиях определенности), иметь вероятностный характер (выбор в условиях развития)или иметь

неоднозначный результат, который не допускает введения вероятностей (выбор в условиях неопределенности);

ответственность за выбор может быть одноили многосторонней: индивидуальный и групповой выборы;

степень согласованности целей при многостороннем выборе может изменяться от полного согласования интересов сторон (кооперативный выбор) к их противоположности (выбор в конфликтной ситуации). Возможные и промежуточные случаи - компромиссный выбор, выбор в условиях возрастающего конфликта и т.д.

В сложных системах управления рассматривается семейство подпроблем, решение которых дает решение общей проблемы. В свою очередь каждая из подпроблем может быть достаточно сложной, так, что для ее решения тоже целесообразно использовать многослойный подход (например, функциональную иерархию) или сформировать отдельную многоэшелонную систему (если разрешают ресурсы и время).

С учетом особенностей и закономерностей сложных систем можно определить общие черты задач и роль подсистем в рамках иерархической системы:

Элемент верхнего уровня всегда имеет дело с более крупными подсистемами или с более широкими аспектами поведения системы в целом. При многоэшелонной иерархии элемент верхнего уровня есть «командным» по отношению к двум и больше элементов, а его решение координирует работу этих элементов в соответствии с целью для совокупности всех подчиненных ему элементов. Для концепции слоев элементы верхнего уровня отвечают за поведение системы на протяжении более продолжительных отрезков времени. Чтобы получить информацию, нужную для уменьшения неопределенности, слой обучения должен проводить наблюдение на протяжении ряда периодов принятия решений на первом слое. Для изменения структуры стратегии принятия решений третий слой (слой самоорганизации) должен наблюдать за действиями нижних слоев на протяжении еще большего периода времени, так как для оценки качества стратегии обучения ее необходимо подвергать испытанию по крайней мере несколько раз.

Период принятия решения для элемента верхнего уровня больший, чем для элементов нижних уровней. Для концепции слоя и ошибки это очевидно, а для концепции эшелона это означает: управления от высшего элемента не могут поступить чаще действий, которые выдают нижние элементы, поведение которых координируется высшим. В противоположном случае нельзя оценить желательный эффект.

Элемент верхнего уровня имеет дело с более медленными аспектами поведения всей системы. Это значит, что верхние уровни не могут реагировать на такие изменения в

окружающей среде или в самом процессе, которые происходят быстрее изменения, с которыми имеют дело нижние уровни, так как последние реагируют быстрее, т.к. имеют дело с более частыми, локальными изменениями.

Описания и проблемы на верхних уровнях менее структурированы, имеют больше неопределенностей и более трудные для количественной формализации. Самая проблема принятия решений на верхних уровнях может рассматриваться как более сложная. Можно

применять приближенные методы, но тогда точность снижается, и результаты будут иметь низкую ценность.

Для каждого уровня есть свой специфический набор средств для решения задач, методов и алгоритмов. Например, в:

слое выбора - управление с обратной связью, численные методы оптимизации;

слое адаптации - статистические методы и распознавание образов;

слое самоорганизации - эвристические методы.

В задачах верхнего слоя тяжело обеспечить простое численное решение, поэтому здесь используется «вмешательство в критических ситуациях», т.е. оценивают общую характеристику и вносят структурные изменения лишь тогда, когда характеристики ухудшаются настолько, что изменения становятся необходимыми.

Модели принятия решений в сложных системах управления

Проблема принятия решений возникает практически во всех сферах целенаправленной деятельности и есть принципиально сложной. При создании сложных систем управления возникает необходимость принятия многих решений относительно системы в целом, а также ее подсистем и элементов. Эти решения имеют технический, организационный и управленческий характер. Принятие неправильных, необоснованных решений в современных условиях проводит к тяжелым последствиям.

Таким образом, проблема принятия решения – это центральная проблема управления объектами и системами любой природы (сложными и большими).

При принятии решений всегда есть такие составляющие:

Наличие цели (или нескольких целей), без которой нет проблемы;

Возможность альтернативных линий поведения. Разным альтернативам отвечают разные затраты и разные пути достижения цели. Как правило, это связано с неопределенностями;

Наличие ограничений. Эти факторы и определяют возможность выбора действий (вариантов).

Классификация задач принятия решений:

количество целей, критериев оптимальности;

наличие зависимости критериев и ограничений по времени;

наличие случайных и неопределенных факторов, которые влияют на результат операции.

В настоящее время не существует общепринятой универсальной классификационной схемы задач принятия решений (ЗПР). Однако можно выделить отдельные классификационные признаки,

аименно:

Количество целей операции, преследуемых одной стороной, и соответствующих целям критериев оптимальности.

Наличие или отсутствие зависимости критерия оптимальности и дисциплинирующих условий от времени.

Наличие случайных и неопределенных факторов, влияющих на исход операции. Этот

признак назван признаком «определенность - риск - неопределенность».

По признаку количества целей различают одноцелевые и многоцелевые задачи принятия решений. Реальные управленческие решения, как правило, являются многоцелевыми. В этих задачах возникает проблема согласования противоречивых целей при выборе решений. Если цели описаны формализованно, в виде целевых функций, то одноцелевые задачи называют однокритериальными (или скалярными), а многоцелевые - многокритериальными (или векторными) задачами принятия решений.