- •Оглавление
- •Глава 1. Основы системного анализа 4
- •Глава 2. Основы оценки сложных систем 34
- •Глава 3. Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем 75
- •Глава 4. Основы управления 89
- •Глава 5. Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков 127
- •Основы системного анализа
- •1.1. Сущность автоматизации управления в сложных системах
- •1.1.1. Структура системы с управлением
- •1.1.2. Пути совершенствования систем с управлением
- •1.1.3. Цель автоматизации управления
- •1.2. Основные понятия системного анализа
- •1.2.1. Задачи системного анализа
- •1.2.2. Понятие системы как семантической модели
- •1.2.3. Классификация систем
- •1.2.4. Основные определения системного анализа
- •1.3. Модели сложных систем
- •1.3.1. Классификация видов моделирования систем
- •1.3.2.Принципы и подходы к построению математических моделей
- •1.3.3. Этапы построения математической модели
- •1.4. Принципы и структура системного анализа
- •1.4.1. Принципы системного анализа
- •1.4.2. Структура системного анализа
- •Формирование общего представления системы
- •Основы оценки сложных систем
- •2.1. Основыные типы шкал измерения
- •2.1.1. Понятие шкалы
- •2.1.2. Шкалы номинального Типа
- •2.1.3. Шкалы порядка
- •2.1.4. Шкалы интервалов
- •2.1.6. Шкалы отношений
- •2.1.6 Шкалы разностей
- •2.1.7. Абсолютные шкалы
- •2.2. Обработка характеристик, измеренных в разных шкалах
- •2.3. Показатели и критерии оценки систем
- •2.3.1. Виды критериев качества
- •Соотношение понятий качества и эффективности систем
- •2.3.2. Шкала уровней качества систем с управлением
- •2.3.3. Показатели и критерии эффективности функционирования систем
- •2.4. Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.
- •2.4.1 Методы типа «мозговая атака» или «коллективная генерация идей»
- •2.4.2. Методы типа сценариев
- •2.4.3. Методы экспертных оценок
- •2.4.4. Методы типа дельфи
- •2.4.5. Методы типа дерева целей
- •2.4.6. Морфологические методы
- •2.5. Методы количественного 0ценивания систем
- •2.5.1. Оценка сложных систем на основе теории полезности
- •2.5.2. Оценка сложных систем в условиях определенности
- •2.5.3. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
- •Данные для оценки вычислительной сети
- •2.5.4. Оценка сложных систем в условиях неопределенности
- •Оценка эффективности для неопределенных операций
- •Матрица эффективности программных продуктов
- •Матрица потерь
- •Сравнительные результаты оценки систем
- •2.5.5. Оценка систем на основе модели ситуационного управления
- •Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем
- •3.1. Способы измерения компьютерных систем
- •3.2. Тесты dhrystone, linpack и «ливерморские циклы»
- •3.3. Методика spec
- •3.4. Тест icomp 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров intel
- •3.5. Методика aim
- •3.6. Методика оценки скорости обработки транзакций
- •3.7. Методика оценки графических возможностей
- •3.8. Методика оценки производительности суперкомпьютеров
- •3.9 Методика оценки конфигураций web
- •Основы управления
- •4.1. Общие положения
- •4.1.1. Аксиомы теории управления
- •4.1.2. Принцип необходимого разнообразия эшби
- •4.2. Модели основных функций организационно-технического управления
- •4.2.1. Содержательное описание функций управления
- •4.2.2. Модель общей задачи принятия решении
- •4.2.3. Модель функции контроля
- •4.2.4. Методы прогнозирования
- •4.2.5. Модель функции планирования
- •4.2.6. Модели функции оперативного управления
- •4.3. Организационная структура систем с управлением
- •4.3.1. Понятие структуры системы
- •4.3.2. Понятие организационной структуры и ее основные характеристики
- •4.3.3. Виды организационных структур
- •4.4. Качество управления
- •4.4.1. Степень соответствия решений состояниям объекта управления
- •4.4.2. Критерии ценности информации и минимума эвристик
- •4.4.3. Требования к управлению в системах специального назначения
- •Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков
- •5.1. Предварительный выбор объекта инвестирования с помощью дерева решений
- •5.1.1. Понятие экономического риска
- •5.1.2. Понятие инвестиционного проекта
- •5.1.3. Примеры задач по привлечению инвесторов
- •5.1.4. Анализ и решение задач с помощью дерева решений
- •5.1.5. Пример процедуры принятия решения
- •5.2. Прогнозирование реализации инвестиционного проекта с помощью логистических кривых
- •5.2.1. Логистичекий подход при решении задач управления материальными и денежными потоками
- •5.2.2. Система управления процессом реализации инвестиционного проекта
- •5.2.3. Основные тренды переходного процесса
- •5.2.4. Выбор варианта освоения инвестиций
- •5.3. Теория дискретного управления для анализа экономических систем
- •5.3.1. Дискретная система и ее передаточная функция
- •5.3.2. Передаточная функция экономической системы
- •5.3.3. Модель в контуре управления экономической системы
- •5.3.4. Двушкальные системы
- •5.4. Модель анализа устойчивости инвестиционного процесса
- •5.4.1. Базовый инструментарий оценки устойчивости процесса освоения инвестиций
- •5.4.2. Перечисление инвестиционных сумм частями
- •5.4.3. Критерий устойчивости инвестиционного процесса
- •5.5. Методика определения объема финансирования с учетом устойчивости инвестиционного процесса
5.3. Теория дискретного управления для анализа экономических систем
5.3.1. Дискретная система и ее передаточная функция
Дискретная управляемая система - это система, в которой на вход хотя бы одной подсистемы (компонента или звена) подается дискретный сигнал. Исходя из такого определения любой объект микроэкономики (предприятие, корпорация, отрасль) является дискретной системой. Дискретный сигнал в отличие от непрерывного связан с дискретными событиями, возникающими в определенные моменты времени; при возникновении этих событий он имеет конкретное значение, в другие моменты времени сигнал считается отсутствующим (или нулевым).
Примеры дискретных событий: факт продажи партии продукции, подписание контракта, перечисление денежной суммы на расчетный счет объекта экономики, завершение фиксированного контрольного периода времени (например, финансового дня), по истечении которого может быть подсчитан баланс предприятия. Контрольный период времени для объекта экономики - это период дискретности т, по завершении которого можно определить точные значения входных воздействий и результатов деятельности объекта в денежном выражении. Внутри интервала дискретности такие значения не определяются.
Дискретный сигнал в зависимости от сложности его назначения может представлять собой некий атом-транзакт, поток транзактов с изменяющейся интенсивностью (в технических системах -дискрет). Сигнал содержит в себе информацию о материальном, информационном или денежном потоке, проходящем через какую-либо подсистему объекта. Подобная информация может быть передана посредством параметров сигнала, поэтому сигнал можно рассматривать как вектор. Будем отображать значения такой информации графически- в виде 8-импульса (рис. 5.6, а) в соответствии с площадью, которая определяется некоторым коэффициентом перед δ-функцией. Под термином «система» далее будем понимать объект микроэкономики вместе с органом управления.
Рис. 5.6. Дискретная система с k степенями свободы:
а - представление дискретной информации; б - система с передаточной функцией W(z) в виде «черного ящика»
5.3.2. Передаточная функция экономической системы
Рассмотрим описание системы относительно переменных «вход => выход». Процесс дискретизации можно описать таким образом:
где f*(t) - функция, описывающая дискретный сигнал в моменты времени nτ ; τ- период дискретности.
Поскольку δ-функция определена на всей временной оси, над функцией /"(О можно выполнить преобразование Лапласа:
Выражение (5.1) является записью дискретного преобразования Лапласа. Однако для описания и анализа дискретных систем управления более компактным и удобным является z-преобразование.
Заменим в выражении (5.1) экспоненту еpt на переменную z. Далее будем иметь дело с функцией f(t) только в моменты времени t=nτ, n=0, 1,2, ... Фактически мы полностью перешли к дискретной функции f(t) со значениями f(nτ), n=0, 1, 2, ... Причем z-преобразование такой дискретной функции определяется как
Таблицы соответствия вещественных функций-оригиналов и их z-преобразований (изображений на комплексной плоскости) можно найти в математических справочниках. Далее будем использовать некоторые свойства z-преобразований. Основные теоремы, определяющие эти свойства, а также основные используемые преобразования приведены в табл. 5.3.
Введем в рассмотрение передаточную функцию W(z) дискретной системы, изображенной на рис. 5.6, б в виде «черного ящика». Если известны входной сигнал f(t) и его изображение F(z), выходной сигнал х(t) и его изображение X(z), то передаточная функция должна установить соответствие между F(z) и X(z). Соотношение «вход → выход» в системе описывается рекуррентным уравнением k-го порядка (система с k степенями свободы):
Таблица 5.3
где f(nτ) - входная переменная; х (nτ) - выходная переменная; m≤k
Проведя z-преобразование и используя теорему о смещении независимого аргумента на целое число периодов при нулевых начальных условиях, получим соотношение
Введем в рассмотрение две функции:
-
функцию w(t) - импульсную характеристику нашей системы;
-
W(z) - z-преобразование- функции.
С помощью теоремы о свертке после соответствующих преобразований можно получить следующее выражение:
X(z) = W(z) F(z). (5.4)
Окончательно из (5.2) и (5.3) получим основную формулу, определяющую передаточную функцию W(z) системы:
Передаточная функция любой системы (подсистемы, компонента) - это функция комплексного переменного z. Вещественный модуль передаточной функции определяется по формуле
где Re W(z) - вещественная составляющая передаточной функции; Im W(z) - мнимая составляющая.