7. Теория планирования экспериментов.

Различия в моделях объектов экспериментальных исследований вызывают две трактовки состава множества методов математической теории планирования эксперимента:

1. в соответствии с первой (узкой) трактовкой эту теорию отождествляют с регрессионным и факторным планированием (При разработке таких планов рассматривают и используют регрессионные модели объектов испытаний. Однако большинство реальных объектов не может быть описано регрессионными моделями, в том числе, в силу дискретности реальных процессов, исследуемых в системе управления.);

2. в соответствии со второй (расширенной) трактовкой под математической теорией планирования эксперимента понимают совокупность математических методов, каждый из которых позволяет в соответствии с определенными задачами испытаний найти необходимые условия или(и) количество реализаций эксперимента. При этом рассматриваются имитационные модели (функциональные испытания), и частные виды моделей: модели повышения обученности, модели надежности объектов испытаний и другие.

При широком подходе к методам теории планирования экспериментов могут быть отнесены:

• логико-математические функциональные планы: полный,интегральный, усеченный;

• регрессионное, факторное планирование;

• интерпретация испытаний как процесса повышения «обученности» системы;

• интерпретация испытаний как процесса повышения надежности;

• статистический корреляционный метод;

• расчет на основе базовых коэффициентов;

• методы переводных коэффициентов и бальных оценок, рассматриваемые как разновидности метода базовых коэффициентов, а также модификация этого метода, используемая иногда с целью повышения точности метода;

• расчет объемов испытаний (числа экспериментов) для обеспечения статистической достоверности (доверительной вероятности) результата испытаний;

• использование условных вероятностей (теоремы Байеса) для оценки условной вероятности достижения результата в зависимости от уровня затрат на это ;

• использование функций штрафа для определения объемов испытаний, обеспечивающих минимум суммарных затрат на испытания и устранение недостатков в процессе эксплуатации.

8. Информационная основа исследования систем управления.

Информационные условия, в которых осуществляется исследование, разделяются на детерминированные (определенные), случайные, неопределенные.

Детерминированные или определенные условия имеют место тогда, когда точно известен результат каждого из альтернативных вариантов выбора. Такая ситуация относительно редка. Чаще, в результате анализа факторов, влияющих на параметры объекта прогнозирования, приходят к выводу, что в условиях конкретной задачи все или часть параметров можно считать детерминированными. При этом считают, что существует лишь один вариант значения или изменения параметров.

Случайные условия имеют место тогда, когда представляется возможным определить вероятность появления каждого результата.Вероятность определяют как степень возможности свершения данного события (изменяется от 0 до 1). Вероятность появления события можно оценить как частоту его появления при большом числе реализаций на практике или при фиктивном разыгрывании, моделировании ситуации. Кроме этого, вероятность может быть оценена экспертным путем. События образуютполную группу, если сумма вероятностей всех альтернативных событий равна 1.

Неопределенные условия имеют место тогда, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. Это может иметь место при противодействии разумного противника или, когда требующие учета факторы настолько новы, что насчет них невозможно получить достаточно информации.

Источником подсознательной информации могут выступать: опыт предыдущих поколений, благоприобретенный опыт, знания, полученные в процессе обучения и т. п. Воображение позволяет преобразовать эту информацию в более или менее формализованный качественный или количественный результат исследования. Это используют при экспертном исследовании систем управления. В результате может быть получен качественный (хуже, лучше; больше, меньше и т. п.) или количественный результат (например, прогноз, план).

Предметная информация - описание процесса или состояний объекта - дается естественным языком. Предметное описание объекта исследования позволяет получить результат с использованием формальных методов математической логики и логики предложений. Результат исследования может иметь только качественный характер.

Формальные статистические данные получают на этапе ретроспекции при анализе объекта или, используя данные официальной статистики. Результатом исследования на основе этих данных будут количественные оценки. Формальные статистические данные позволяют разрабатывать и проверять статистические гипотезы об адекватности прогнозных моделей, которые используют для получения прогнозов.

По степени достоверности знания делятся на достоверные (знания, полученные из официальных источников), знанияотносительной достоверности (полученные из случайных источников), знания свозможным умышленным искажением информации.

Должны исследоваться действие тайны, конфиденциальности, дезинформации при исследовании систем управления, их влияние на точность и достоверность результата.

Должен проводиться анализ устойчивости результата исследования к ошибкам в исходных данных. В моделировании такие исследования называют исследованиями робастности модели и(или) результата. Если в результате исследования будет выявлена устойчивость (робастность) результата к ошибкам в информационных условиях, то это свидетельствует о пониженном риске. Это должно учитываться при практическом использовании таких результатов.

Сбор и анализ информации в процессе предпрогнозных исследований во многом определяют как эффективность, достоверность прогноза, так и затраты на него.

Тщательный анализ информационных условий исследования систем управления соответствует возрастающей значимости информационных ресурсов по отношению к другим видам ресурсов исследования систем управления, может предопределить выбор и эффективность метода исследования.