Типы системных представлений, использованных при изучении систем управления - ABCD42.RU

Типы системных представлений, использованных при изучении систем управления

Представления знаний в интеллектуальных системах, экспертные системы

Введение

Экспертная система (далее по тексту — ЭС) — это информационная система, назначение которой частично или полностью заменить эксперта в той или иной предметной области. Подобные интеллектуальные системы эффективно применяются в таких областях, как логистика, управление воздушными полетами, управление театром военных действий. Основною направленной деятельностью предсказание, прогнозирование в рамках определенного аспекта в предметной области.

Экскурс в историю экспертных систем

История экспертных систем берет свое начало в 1965 году. Брюс Бучанан и Эдвард Фейгенбаум начали работу над созданием информационной системы для определения структуры химических соединений.

Результатом работы была система под названием Dendral. В основе системы формировалась последовательность правил подобных к «IF – THEN». Информационная система не перестала развиваться и получила множество наследников, таких как ONCOIN – информационная система для диагностики раковых заболеваний, MYCIN – информационная система для диагностики легочных инфекционных заболеваний.

Следующим этапом стали 70-е годы. Период не выделялся особыми разработками. Было создано множество разных прототипов системы Dendral. Примером служит система PROSPECTOR, областью деятельности которой являлась геологические ископаемые и их разведка.
В 80-ых годах появляются профессия – инженер по знаниям. Экспертные системы набирают популярность и выходят на новый этап эволюции интеллектуальных систем. Появились новые медицинские системы INTERNIS, CASNE.

С 90-ых годов развитие интеллектуальных систем приобретает новые и новые методы и особенности. Нововведением становится парадигма проектирования эффективных и перспективных систем. Гибкость, четкость решения поставленных задач дало новое название – мультиагентных систем. Агент – фоновый процесс который действует в целях пользователя. Каждый агент имеет свою цель, «разум» и отвечает за свою область деятельности. Все агенты в совокупности образуют некий интеллект. Агенты вступают в конкуренцию, настраивают отношения, кооперируются, все как у людей.

В 21 век, интеллектуальной системой уже не удивишь никого. Множество фирм внедряет экспертные системы в области своей деятельности.

Быстродействующая система OMEGAMON разрабатывается c 2004 года с IBM, цель которой отслеживание состояния корпоративной информационной сети. Служит для моментального принятия решений в критических или неблагоприятных ситуациях.

G2 – экспертная система от фирмы Gensym, направленная на работу с динамическими объектами. Особенность этой системы состоит в том, что в нее внедрили распараллеливание процессов мышления, что делает ее быстрее и эффективней.

Структура экспертной системы

1. База знаний
Знания — это правила, законы, закономерности получены в результате профессиональной деятельности в пределах предметной области.
База знаний — база данных содержащая правила вывода и информацию о человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. Другими словами, это набор таких закономерностей, которые устанавливают связи между вводимой и выводимой информацией.

2. Данные
Данные — это совокупность фактов и идей представленных в формализованном виде.
Собственно на данных основываются закономерности для предсказания, прогнозирования. Продвинутые интеллектуальные системы способные учиться на основе этих данных, добавляя новые знания в базу знаний.

3. Модель представления данных
Самая интересная часть экспертной системы.
Модель представления знаний (далее по тексту — МПЗ) — это способ задания знаний для хранения, удобного доступа и взаимодействия с ними, который подходит под задачу интеллектуальной системы.

4. Механизм логического вывода данных(Подсистема вывода)
Механизм логического вывода(далее по тексту — МЛВ) данных выполняет анализ и проделывает работу по получению новых знаний исходя из сопоставления исходных данных из базы данных и правил из базы знаний. Механизм логического вывода в структуре интеллектуальной системы занимает наиболее важное место.
Механизм логического вывода данных концептуально можно представить в виде :
А — функция выбора из базы знаний и из базы данных закономерностей и фактов соответственно
B — функция проверки правил, результатом которой определяется множество фактов из базы данных к которым применимы правила
С — функция, которая определяет порядок применения правил, если в результате правила указаны одинаковые факты
D — функция, которая применяет действие.

Какие существуют модели представления знаний?

Распространены четыре основных МПЗ:

  • Продукционная МПЗ
  • Семантическая сеть МПЗ
  • Фреймовая МПЗ
  • Формально логическая МПЗ

Продукционная МПЗ

В основе продукционной модели представления знаний находится конструктивная часть, продукция(правило):
IF , THEN
Продукция состоит из двух частей: условие — антецендент, действие — консеквент. Условия можно сочетать с помощью логических функций AND, OR .
Антецеденты и консеквенты составленных правил формируются из атрибутов и значений. Пример: IF температура реактора подымается THEN добавить стержни в реактор
В базе данных продукционной системы хранятся правила, истинность которых установлена к за ранее при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в базе данных с антецедентом правила, которое подвергается проверке, имеет место совпадение. Результат работы правила заносится в базу данных.

Пример

Диагноз Температура Давление Кашель
Грипп 39 100-120 Есть
Бронхит 40 110-130 Есть
Аллергия 38 120-130 Нет

Пример продукции:
IF Температура = 39 AND Кашель = Есть AND Давление = 110-130 THEN Бронхит

Продукционная модель представления знаний нашла широкое применение в АСУТП

Среды разработки продукционных систем(CLIPS)

CLIPS (C Language Integrated Production System) — среда разработки продукционной модели разработана NASA в 1984 году. Среда реализована на языке С, именно потому является быстрой и эффективной.
Пример:

Подобное правило будет активировано только тогда, когда в базе данных появится факт симптома с подобными параметрами.

Семантическая сеть МПЗ

В основе продукционной модели лежит ориентированный граф. Вершины графа — понятия, дуги — отношения между понятиями.
Особенностью является наличие трех типов отношений:

  • класс — подкласс
  • свойство — значение
  • пример элемента класса

По количеству типов отношений выделяют однородные и неоднородные семантические сети. Однородные имею один тип отношения между всеми понятиями, следовательно, не однородные имею множество типов отношений.

Все типы отношений:

  • часть — целое
  • класс — подкласс
  • элемент — количество
  • атрибутивный
  • логический
  • лингвистический

Пример


Недостатком МПЗ является сложность в извлечении знаний, особенно при большой сети, нужно обходить граф.

Фреймовая МПЗ

Предложил Марвин Мински в 1970 году. В основе фреймовой модели МПЗ лежит фрейм. Фрейм — это образ, рамка, шаблон, которая описывает объект предметной области, с помощью слотов. Слот — это атрибут объекта. Слот имеет имя, значение, тип хранимых данных, демон. Демон — процедура автоматически выполняющаяся при определенных условиях. Имя фрейма должно быть уникальным в пределах одной фреймовой модели. Имя слота должно быть уникальным в пределах одного фрейма.

Слот может хранить другой фрейм, тогда фреймовая модель вырождается в сеть фреймов.

Пример

Пример вырождающейся в сеть фреймов


На своей практике, мне доводилось встречать системы на основе фреймовой МПЗ. В университете в Финляндии была установлена система для управления электроэнергией во всем здании.

Языки разработки фреймовых моделей (Frame Representation Language)

FRL (Frame Representation Language) — технология создана для проектирования интеллектуальных систем на основе фреймовой модели представления знаний. В основном применяется для проектирования вырождающихся в сеть фреймовой модели.

Запись фрейма на языке FRL будет иметь вид:

Существуют и другие среды: KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa, PILOT/2.

Формально логическая МПЗ

В основе формально логической МПЗ лежит предикат первого порядка. Подразумевается, что существует конечное, не пустое множество объектов предметной области. На этом множестве с помощью функций интерпретаторов установлены связи между объектами. В свою очередь на основе этих связей строятся все закономерности и правила предметной области. Важное замечание: если представление предметной области не правильное, то есть связи между объектами настроены не верно или не в полной мере, то правильная работоспособность системы будет под угрозой.

Пример

A1 = A2 = A3 = ; IF A1 AND A2 THEN
Банальней примера и не придумаешь.
Важно: Стоит заметить, что формально логическая МПЗ схожа с продукционной. Частично это так, но они имеют огромную разницу. Разница состоит в том, что в продукционной МПЗ не определены никакие связи между хранимыми объектами предметной области.

Важно

Любая экспертная система должна иметь вывод данных и последовательность «мышления» системы. Это нужно для того чтобы увидеть дефекты в проектировании системы. Хорошая интеллектуальная система должна иметь право ввода данных, которое реализуется через интеллектуальный редактор, право редактора на перекрестное «мышление» представлений при проектировании системы и полноту баз знаний(реализуется при проектировки закономерностей предметной области между инженером по знаниям и экспертом).

Заключение

Экспертные системы действительно имеют широкое применение в нашей жизни. Они позволяют экономить время реальных экспертов в определенной предметной области. Модели представления знаний это неотъемлемая часть интеллектуальных систем любого уровня. Поэтому, я считаю, что каждый уважающий себя IT-специалист, должен иметь даже поверхностные знания в этих областях.

Системные представления

На начальных стадиях системных исследований дается обобщенное определение системы, выражающее общие свойства объектов исследования. Оно не позволяет увязать цели и задачи системы с конкретными способами их достижения. Поэтому на дальнейших этапах анализа возникает необходимость и появляется возможность в построении понятия системы, обладающего более конкретными чертами , присущими сложным объектам, и позволяющего рассмотреть объект исследования с различных точек зрения.

Для формулировки такого понятия системы бывает необходимо построить несколько различных системных представлений: система, с одной стороны, должна быть описана динамически как процесс, а с другой – статически с описанием её структуры, а также с точки зрения или внешних, или внутренних характеристик.

Выделяют 5 основных системных представлений: процессуальное, функциональное, макроскопическое, иерархическое и микроскопическое.

В процессуальном представлении система рассматривается динамически как процесс, остальные же системные представления отражают ее статические аспекты. В макроскопическом представлении описываются внешние характеристики системы, в остальных – внутренние. В функциональном и микроскопическом представлениях фиксируется, соответственно, способ функционирования и структурные аспекты системы. В иерархическом представлении – способы разбиения системы на подсистемы.

Читайте также  Понятие и источники дипломатического права

Эти представления тесно связаны между собой.

микроскопическое представление системы основано на интуитивном ее понимании как совокупности взаимосвязанных элементов, которые для данной системы в данных исследованиях являются абсолютно неделимыми. Рассматриваются связи между элементами, которые делятся на прямые и косвенные. Прямые связи характеризуются непосредственным взаимодействием элементов друг на друга и характеризуют взаимное расположение элементов в данной системе и связи между ними, а косвенные — через систему как целое.

Например, если четыре металлических шарика соединены (рис.2. 1) между собой пружинами только последовательно, то шарики, расположенные друг против друга, косвенно связаны. Они не соединены пружинами, но при попытке «вынуть» один из таких шариков последний «потянет» за собой и все остальные: они связаны через систему в целом, т. е. через всю совокупность пружинных связей, образующих данную механическую систему.

функциональное представление связано с пониманием системы как совокупности функций (действий) для достижения определенной цели. Каждый элемент выполняет определенные функции, которые делятся на функции первого и второго порядков. Функции первого порядка направлены на достижение основных целей системы, ради них элемент и вводится в систему; функции второго порядка – это нежелательные свойства, которые привносят элементы с собой в систему. Функциональные свойства элементов в полной мере невозможно учесть при проектировании, они раскрываются в процессе эксплуатации. Поэтому на основе опыта эксплуатации подобных других систем необходимо собрать статистический материал и стремиться учесть как можно больше этих свойств при проектировании новой системы;

макроскопическое представление связано с пониманием системы как нерасчлененного целого для учета ее взаимодействия с окружающими системами. Ни одна система не может быть рассмотрена вне системного окружения. Под системным окружением понимается совокупность всех объектов вне рассматриваемой системы, изменения свойств которых влияют на данную систему и на которые влияет изменения свойств этой системы;

иерархическое представление основано на понятии системы как совокупности подсистем и элементов, составляющих системную иерархию, которая замыкается снизу предельной единицей, которая может делиться только на элементы. Понятие неделимости элемента относительно и применимо только в пределах данного исследования.

Совокупность единиц, принадлежащих одному горизонтальному ряду системной иерархии, называется уровнем иерархии. Существует понятие уровня анализа, которое характеризует глубину системной иерархии от системы до элемента.

Между единицами системной иерархии существуют горизонтальные связи (связи координации) и вертикальные связи (связи субординации). Горизонтальные связи устанавливаются между единицами одного уровня, бывают однонаправленные и двунаправленные. Вертикальные связи устанавливаются между единицами разных уровней иерархии и являются внешними по отношению к единицам более низкого уровня и внутренними — к единицам более высокого уровня.

процессуальное представление предполагает понимание системного объекта как совокупности процессов, характеризуемых последовательностью состояний системы во времени. Период жизни Т системы разбивается на ряд моментов [t, t1. tn]. Для каждого момента определяются состояния системы [St, St1. Stn], являющиеся результатами процессов, протекающих в системе, которые могут быть разделены на основные и вспомогательные. К основным процессам относятся развитие и функционирование системы; при этом развитие является внешним процессом системы, а функционирование – внутренним, и определяет выполнение системой основных целей и задач, ради которых она создается. Вспомогательные процессы поддерживают равновесие системы и обеспечивают ее нормальное функционирование.

Системный подход и его развитие

Понятие системного похода

Системный подход является направлением философии и методологии научного познания, в источнике которого заложено исследование объектов как систем.

Особенностью системного подхода является то, что он ориентируется на установление целостности объекта и механизмов, обеспечивающих ее, на обнаружение многообразных типов взаимосвязей сложного объекта и суммирование их в единую теоретическую картину.

Термин «системный подход» (от английского systems approach) стало широко использоваться в 1960 — 1970 гг., хотя само стремление к изучению объекта исследования в качестве целостной системы появилось еще в античной науке и философии (Аристотель, Платон). Идея системной организации знаний, появившаяся во времена античности, преобразуется в средние века и получает большое развитие в немецкой классической философии (Шеллинг, Кант).

Классическим образцом системного исследования является «Капитал» Карла Маркса. Отраженные в нем принципы изучения целого (восхождение от абстрактного к конкретному, единство синтеза и анализа, исторического и логического, выявление разнокачественных связей в объекте и их взаимодействия, синтез генетических и структурно-функциональных представлений об объекте и т.д.) выступили важнейшим элементом диалектико-материалистической методики научного познания. Теория эволюции Чарльза Дарвина является ярким примером использования системного подхода в науке биологии.

В XX век системный подход получает одну из ведущих позиций в научном познании. Данный аспект в первую очередь связан с изменением типа практических и научных задач. В целом ряде отраслей науки центральное место занимают проблемы изучения процесса организации и функционирования саморазвивающихся сложных объектов, состав и границы которых не являются очевидными и требуют проведения специального исследования в каждом из случаев. Исследование данных объектов — иерархических, многоуровневых, самоорганизующихся биологических, социальных, психологических, технических — потребовало рассмотрение данных объектов в качестве систем.

Появляется целый ряд научных идей, для которых характерно применение основных идей системного подхода. Например, в учении В. И. Вернадского о ноосфере и биосфере научному познанию предлагается новый тип объектов – это глобальные системы. А. А. Богданов и некоторые другие исследователи начинают создание теории организации. Выделение особого класса систем — управляющих и информационных — стало фундаментом появления кибернетики.

В биологии системные идеи применяются в экологических исследованиях, в анализе биологической организации, при анализе функционирования высшей нервной деятельности, в систематике.

Принципы системного подхода в экономической науке используются при постановке и решении задач экономического планирования, требующие построения моделей социальных систем с большим количеством компонентов разного уровня.
Идеи системного подхода в практике управления отражаются в методологических инструментах системного анализа.

Принципы системного подхода, таким образом, применяются практически во всех сферах научного знания и научной практики. Параллельно начинается систематическая разработка данных принципов в методологическом плане. Методологические исследования группировались первоначально вокруг задач построения общей теории систем (сам термин и первая программа ее построения были предложены Л. Берталанфи). Молодой биолог Людвиг фон Берталанфи в начале 1920-х гг. начал изучать организмы как системы, отразив свои идеи в книге «Современная теория развития», 1929. Л. Берталанфи сформировал системный подход к анализу биологических организмов. В книге «Роботы, люди и сознание», 1967, ученый перенес общую теорию систем на анализ явлений и процессов общественной жизни. Очередная книга Берталанфи вышла в 1969 г. «Общая теория систем». Берталанфи трансформирует свою теорию систем в науку общедисциплинарного характера. Предназначение этой науки Берталанфи видел в поиске структурного сходства законов, которые установлены в различных дисциплинах, основываясь на которых можно выделить общесистемные закономерности.

Развитие исследований в этом направлении, однако показало, что совокупность проблем методологии системного исследования значительно выходит за рамки целей общей теории систем. Для определения данной более широкой сферы проблем и используют понятие «системный подход», которое с 1970-х гг. вошел прочно в научный обиход (в научной литературе различных стран для обозначения данного термина используют и иные определения — «общая теория систем», «системный анализ», «системно-структурный подход», «системные методы»; при этом за определениями общей теории систем и системного анализа зафиксировано еще и специфическое, более конкретное значение; термин «системный подход» с учетом этого необходимо считать более точным, к тому же он является более распространенным в литературе на русском языке).

Этапы развития системного подхода в XX в.

Выделяют следующие этапы в развитии системного подхода в XX в. (таблица 1).

Таблица 1 — Основные этапы в развитии системного подхода

Временные рамки Содержание Имена исследователей
1920-е гг. Тектология (всеобщая организационная наука) – это общая теория организации (дезорганизации), наука об универсальных типах структурного преобразования систем Л. А. Богданов
1930-1940-е гг. Общая теория систем (в качестве совокупности принципов исследования систем и спектр отдельных изоморфизмов, выявленных эмпирически, в формировании и функционировании различных по структуре системных объектов). Система является комплексом взаимодействующих элементов, совокупностью элементов, которые находятся в определенных соотношениях со средой и друг с другом Л. фон Берталанфи
1950-е гг. Проектирование автоматизированных систем управления и развитие кибернетики. Винер доказал законы информационного взаимодействия структурных элементов в процессе управления системой Н. Винер
1960-1980-е гг. Концепции общей теории систем, обеспеченные собственным математическим аппаратом, к примеру, модели многоцелевых многоуровневых систем П. Глушков, М. Месарович

Системный подход не функционирует в качестве строгой методологической концепции, выступая скорее объединением принципов исследования.

Системный подход — подход, при котором исследуемый объект рассматривается в качестве системы, т.е. совокупности взаимосвязанных компонентов (элементов), имеющих цель (выход), ресурсы (вход), обратную связь, взаимосвязь с внешней средой.

Согласно общей теории систем объект изучается в качестве системы и как составляющий более крупной системы одновременно.

Типы системных представлений, использованных при изучении систем управления

Реферат: Типы системных представлений, использованных при изучении систем управления

    • Рефераты
    • Остальные рефераты

1. Концепции, типы системных представлений. Требования к системам управления.

2. Сущность системного подхода.

3. Список использованной литературы.

1. КОНЦЕПЦИИ, ТИПЫ СИСТЕМНЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ. ТРЕБОВАНИЯ К СИСТЕМАМ УПРАВЛЕНИЯ

«Все, состоящее из связанных друг с другом частей, мы будем называть системой»

«Система — это комплекс взаимодействующих компонентов».

«Система — это множество связанных действующих элементов».

«Система – это множество взаимосвязанных элементов. не существует ни одного подмножества элементов, не связанного с другим подмножеством».

«Система — это не просто совокупность единиц. а совокупность отношений между этими единицами».

«И хотя понятие системы определяется по-разному, обычно все-таки имеется в виду, что система представляет собой определенное множество взаимосвязанных элементов, образующих устойчивое единство и целостность, обладающее интегральными свойствами и закономерностями».

Читайте также  Управление качеством продовольственных товаров

«Мы можем определить систему как нечто целое, абстрактное или реальное, состоящее из взаимозависимых частей».

«Более полно и содержательное общее определение описывает систему как набор объектов, имеющих данные свойства, и набор связей между объектами и их свойствами».

Само вовлечение компонентов или выбор из имеющегося множества происходит до и в процессе формирования цели и происходит это на основе исходной потребности. Потребность есть причинный системообразующий фактор, а цель — функциональный фактор.

В настоящее время можно выделить, по крайней мере, пять типов системных представлений: микроскопическое, функциональное, макроскопическое, иерархическое и процессуальное.

Каждое из указанных представлений системы отражает определенную группу ее характеристик.

Микроскопическое представление системы основано на понимании ее как множества наблюдаемых и неделимых величин (элементов). В принципе абсолютно неделимых элементов нет, однако в каждом конкретном случае проектирования системы элемент принимается неделимым. Структура системы фиксирует расположение выбранных элементов и их связи.

Под функциональным представлением системы понимается совокупность действий (функций), которые необходимо выполнять для реализации целей функционирования системы.

Макроскопическое представление характеризует систему как единое целое, находящееся в «системном окружении» (среде). Это означает, что реальная система не может существовать вне системного окружения (среды), а окружающая среда представляет собой ту систему, в рамках которой выбраны интересующие нас объекты. Следовательно, система может быть представлена множеством внешних связей со средой.

Иерархическое представление основано на понятии «подсистема» и рассматривает всю систему как совокупность подсистем, связанных иерархически.

И, наконец, процессуальное представление характеризует состояние системы во времени.

Следовательно, система управления как объект исследования обладает следующими признаками: состоит из множества (по крайней мере двух) элементов, расположенных иерархически; элементы систем (подсистемы) взаимосвязаны посредством прямых и обратных связей; система — это единое и неразрывное целое, являющееся целостной системой для нижестоящих иерархических уровней, имеются фиксированные связи системы с внешней средой.

Изучая систему управления как объект исследования, необходимо выделять требования, предъявляемые к системам управления, по которым можно судить о степени организованности систем. К таким требованиям относятся:

· детерминированность элементов системы;

· наличие в системе управляющего параметра;

· наличие в системе контролирующего параметра;

· наличие в системе каналов (по крайней мере, одного) обратной связи.

Соблюдение этих требований должно обеспечивать условия эффективного уровня функционирования органов управления. Рассмотрим подробно эти требования.

В системах управления детерминированность (первый признак организованности системы) проявляется в организации взаимодействия подразделений органов управления, при которой деятельность одного элемента (управления, отдела) сказывается на других элементах системы. Если в организационной структуре управления, например, есть отдел, действия которого не влияют на другие подразделения, то такой отдел не реализует ни одну из целей функционирования организации и является лишним в системе управления.

Вторым требованием системы управления является динамичность, т.е. способность под воздействием внешних и внутренних возмущений оставаться некоторое время в определенном неизмененном качественном состоянии.

  • «
  • 1
  • 2
  • 3
  • »

Понятие и типы систем. Виды и формы представления структур

Цель: Выработать понятийный аппарат дисциплины. Дать представление о системе управления и принципе обратной связи. Познакомить с различными видами и формами представления структур, позволяющих производить декомпозицию системы как в пространстве, так и во времени.

Основные положения темы: Введение в системный анализ. Понятия, характеризующие структуру систем (система, элемент, подсистема, внешняя среда, связь, взаимодействие, структура, модель). Понятия, характеризующие функционирование систем (состояние, поведение, движение, вход, выход, ограничение, равновесие, устойчивость, цель, развитие, управление, процессы, переходный процесс). Принципы и закономерности функционирования систем: принципы физичности, моделируемости, целенаправленности; закономерности взаимодействия части и целого, иерархической упорядоченности, осуществимости систем, развития систем. Управляемость, достижимость, устойчивость. Понятие о системе управления. Принцип «обратной связи».

Сетевые структуры. Иерархические структуры, «сильные» и «слабые» связи. Многоуровневые иерархические структуры: страты, слои, эшелоны. Матричные структуры. Структуры смешанные и с произвольными связями.

Краткий теоретический материал по теме. Основные понятия и определения.

Существует множество определений понятия системы. Основоположник теории систем Людвиг фон Берталанфи определял систему как комплекс взаимодействующих элементов или как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой. Наиболее полным, учитывающим такие важные составляющие любого материального объекта, как элемент, связь, взаимодействие и целеполагание, является определение, предложенное А.С.Малиным и В.И.Мухиным. «Система – множество составляющих единство элементов, их связей и взаимодействий между собой и между ними и внешней средой, образующих присущую данной системе целостность, качественную определенность и целенаправленность».

Элемент – неделимая часть системы, обладающая самостоятельностью по отношению к данной системе.

Подсистема – более крупный компонент, чем элементы, и в то же время более детальный, чем система в целом. Подсистема включает в себя совокупность взаимосвязанных элементов, способных выполнять относительно независимые функции, подцели, направленные на достижение общей цели системы.

Связь – совокупность зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы. Связь характеризуется направлением, силой и характером (или видом).

Структура системы – совокупность элементов системы и связей между ними.

Внешняя среда – это набор существующих в пространстве и во времени объектов (систем), которые, как предполагается, действуют на систему.

Модель – описание системы, отображающее определенную группу ее свойств. Создание модели системы позволяет предсказывать ее поведение в определенном диапазоне условий.

Функционирование системы определяется следующими понятиями.

Состояние системы – совокупность состояний ее n элементов и связей между ними. Под понятием «состояние» обычно характеризуют мгновенную фотографию, «срез» системы.

Поведение системы – множество последовательных во времени состояний системы.

Движение системы – процесс последовательного изменения ее состояния.

Входы системы хi – различные точки приложения влияния (воздействия) внешней среды на систему.

Выходы системы yi – различные точки приложения влияния (воздействия) системы на внешнюю среду.

Ограничения системы – то, что определяет условия ее функционирования (реализацию процесса). Ограничения бывают внутренними и внешними. Одним из внешних ограничений является цель функционирования системы. Примером внутренних ограничений могут быть ресурсы, обеспечивающие реализацию того или иного процесса.

Равновесие – способность системы в отсутствие внешних возмущающих воздействий (или при постоянных воздействиях) сохранять свое состояние сколь угодно долго.

Устойчивость – способность системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была из этого состояния выведена под влиянием внешних возмущающих воздействий.

Цель – субъективный образ (абстрактная модель) несуществующего, но желаемого состояния системы. Другими словами, положение дел, к которому необходимо стремиться.

Развитие – есть реализация сущности системы, заложенного в ней потенциала. Критериями развития являются увеличение порядка системы, рост организованности, увеличение информации, снижение энтропии. Если рассматривать жизненный цикл системы, то развитие есть первый его этап. Далее следуют стабилизация («зрелость») и деградация (упадок) системы. Однако не стоит забывать и тот факт, что «организации и люди развиваются с помощью кризисов» (Зеро Воутилайнен).

Управление – воздействие на объект (систему, подсистему, отдельный элемент) с целью достичь желаемых свойств его поведения.

Процессы системы – совокупность последовательных изменений состояния системы для достижения цели.

Процесс целенаправленного воздействия на систему, при котором происходит повышение ее организованности, достигается тот или иной полезный эффект, называется управлением. Системы, в которых протекают процессы управления, называются системами управления (СУ).

Система, формирующая управляющее воздействие, называется управляющей подсистемой (например, водитель). Система, которая испытывает внешнее воздействие, называется управляемой подсистемой или объектом управления (например, автомобиль).

Рис.1.1. Структура системы управления

Связь от управляющей подсистемы к управляемой называется прямой. Она существует во всех СУ. Связь от управляемой подсистемы к управляющей называется обратной. Понятие «обратной связи» является фундаментальном в теории систем. Обратная связь подразумевает наличие канала для передачи информации (воздействия) от управляемого объекта (с его выходов) к управляющему.

Выделяют три основных вида систем управления:

1) технические – это системы, которые содержат в качестве элементов технические устройства и могут в течение некоторого интервала времени функционировать без участия человека (например, автоматические линии на производствах);

2) эргатические – это системы, которые включают в качестве элементов как технические системы, так и людей, взаимодействующих с этими системами (например, «ЭВМ — пользователь», «самолет — летчик»);

3) организационные – это система, состоящая из коллектива людей (студенческая группа, коллектив предприятия, население страны и т.д.) как объекта управления и управляющей подсистемы. Примеры организационных систем управления: СУ предприятиями, войсками, отраслями промышленности, государствами. Такой тип систем является наиболее сложным для исследования.

Особенности каждого типа систем управления можно проиллюстрировать на основании трех характеристик: присутствие или отсутствие человека в контуре управления; количество и определенность целей управления; возможность формализации процессов функционирования системы.

Структурные представления могут являться средством исследования систем. Выделяют сетевые, иерархические, матричные, смешанные структуры и структуры с произвольными связями.

Сетевая структура, или сеть, представляет собой декомпозицию системы во времени.

Иерархические структуры представляют собой декомпозицию системы в пространстве. Все компоненты (вершины, узлы) и связи (дуги, соединения узлов) существуют в этих структурах одновременно (не разнесены во времени).

Структуры, в которых каждый элемент нижележащего уровня подчинен одному узлу (одной вершине) вышестоящего (и это справедливо для всех уровней иерархии), называют древовидными структурами, структурами типа «дерево», структурами, на которых выполняется отношение древесного порядка, иерархическими структурами с «сильными» связями.

Матричная структура – в первоначальном значении математическое понятие. Однако в последующем оно стало использоваться в более широком смысле для отображения многомерного представления сложных систем, как эквивалент табличной формы.

Смешанные иерархические структуры с вертикальными и горизонтальными связями. В реальных системах организационного управления (особенно на уровне региона, государства) могут быть использованы одновременно несколько видов иерархических структур – от древовидных до многоэшелонных. Такие иерархические структуры можно назвать смешанными.

Читайте также  Межмуниципальное сотрудничество и его роль в местном самоуправлении Российской Федерации

Структуры с произвольными связями. Этот вид структур обычно используется на начальном этапе познания объекта, новой проблемы, когда идет поиск способов установления взаимоотношений между перечисляемыми компонентами, нет ясности в характере связей между элементами, и не могут быть определены не только последовательности их взаимодействия во времени (сетевые модели), но и распределение элементов по уровням иерархии.

Самостоятельная работа.

Самостоятельное изучение разделов темы: принципы и закономерности функционирования систем: принципы физичности, моделируемости, целенаправленности; закономерности взаимодействия части и целого, иерархической упорядоченности, осуществимости систем, развития систем. Управляемость, достижимость, устойчивость.

Подготовка к практическим работам: сетевая структура; иерархическая структура.

Рекомендуемая литература по теме: /1/, гл.1, /2/, п.1.1, 1.2, 1.4, /6/, с.26, 103, 105-112, 137, 193, 215, 397, 413, 419-423, 441-444, 453-454, 465-474, 514-516, 519-547, 556-559, 587, 601, /7/, с.7-40, 180-205, 599, 613-614, 624, 656-660, 671-676, 676, 694-708, 735-738, 742-764, 818-821, /8/, гл.1, /9/, п.1.1, 1.2, /3/, с.9-12, c.26-45, с.81-86, /23/, гл.1-2, /24/, гл.1.

Вопросы для самоконтроля:

1. В чем состоит междисциплинарное назначение системного анализа?

2. Дайте определение понятию «система».

3. Дайте определение понятию «система управления».

4. В чем сущность принципа «обратной связи»?

5. Какие понятия характеризуют структуру систем?

6. Какие понятия характеризуют функционирование систем?

7. Чем отличается дескриптивное определение от конструктивного определения системы?

8. Какие структуры отражают декомпозицию системы в пространстве?

9. Какие структуры отражают декомпозицию системы во времени?

10. Где могут применяться сетевые структуры?

11. Где могут применяться иерархические структуры?

12. Где могут применяться матричные структуры?

Дата добавления: 2015-09-12 ; просмотров: 44 | Нарушение авторских прав

Изучив тему 10, студент должен знать:

• основные методы формализованного представления систем управления;

• выбирать метод формализованного представления системы управления; применять методы формализованного представления систем управления для решения конкретных задач.

При изучении темы необходимо:

• читать [1] п.п. 3.9; [2] п.п. 4.3; [3] Тема 10;

• акцентировать внимание на следующих понятиях:

сетевой метод, сетевая модель, модель сетевого планирования и управления, метод системной динамики;

• выполнить задание: для решения конкретной задачи по исследованию системы управления выбрать метод формализованного представления системы управления, применить выбранный метод.

Выбор метода формализованного описания. Сетевой метод формализованного представления систем управления. Принципы функционального моделирования систем управления. Методы структурного анализа систем управления.

10.1. Методы формализованного представления СУ

1. аналитические — (включают методы классической математики — интегральное исчисление, дифференциальное исчисление, методы поиска экстремумов функций, вариационное исчисление и другие, методы математического программирования, теории игр);

2. статистические — (включают теоретические разделы математики — математическую статистику, теорию вероятностей — и направления прикладной математики, использующие стохастические представления — теорию массового обслуживания, методы статистических испытаний, методы выдвижения и проверки статистических гипотез и другие методы статистического имитационного моделирования);

3. теоретико-множественные, логические, лингвистические, семиотические представления (разделы дискретной математики, составляющие теоретическую основу разработки разного рода языпков моделирования, автоматизации проектирования, информационно-поисковых языков);

4. графические (включают теорию графов и разного рода графические представления информации типа диаграмм, графиков, гистограмм и т. п.).

— методы поиска экстремумов функций;

— методы математического программирования, теории игр.

Дифференциальное исчисление — широко применяемый для экономического анализа математический аппарат.

Базовой задачей экономического анализа является изучение экономических величин, записываемых в вице функций.

Задачи, решаемые при помощи методов дифференциального исчисления

В каком направлении изменится доход государства при увеличении налогов или при введении импортных пошлин?

Увеличится или уменьшится выручка фирмы при повышении цены на ее продукцию?

В какой пропорции дополнительное оборудование может заменить выбывающих работников?

Для решения подобных задач должны быть построены функции связи входящих в них переменных, которые затем изучаются с помощью методов дифференциального исчисления.

Задачи, решаемые при помощи методов поиска экстремумов функций.

В экономике очень часто требуется найти наилучшее, или оптимальное значение того или иного показателя: наивысшую производительность труда, максимальную прибыль, максимальный выпуск, минимальные издержки и т. д.

Каждый показатель представляет собой функцию одного или нескольких аргументов.

Таким образом, нахождение оптимального значения показателя сводится к нахождению экстремума (максимума или минимума) функции одной или нескольких переменных.

Задачи, решаемые при помощи методов математического программирования

Многие задачи включают не только максимизируемую (минимизируемую) функцию, но и ограничения (скажем, бюджетное ограничение в задаче потребительского выбора).

Это задачи математического программирования, для решения которых разработаны специальные методы, также опирающиеся на дифференциальное исчисление.

Задачи, решаемые при помощи методов предельного анализа

Предельный анализ в экономике — совокупность приемов исследования изменяющихся величин затрат или результатов при изменениях объемов производства, потребления и т. п. на основе анализа их предельных значений.

Предельный показатель (показатели) функции у = f (х) — это ее производная (в случае функции одной переменной) или частные производные (в случае функции нескольких переменных).

Задачи, решаемые при помощи расчета средних величин

В экономике широко используются средние величины:

1. средняя производительность труда,

2. средние издержки,

3. средний доход,

4. средняя прибыль и т. д.

Задачи, решаемые при помощи методов интегрального исчисления

Интегральное исчисление широко применяется на практике при оценке последствий мер экономической политики.

Так, при подготовке налоговых реформ экономисты рассчитывают изменения потребительских излишков в зависимости от различных вариантов налогообложения и, анализируя полученные результаты с учетом необходимого размера налоговых поступлений, останавливаются на тех вариантах, которые вызывают наименьшее сокращение потребительских выгод.

Исследование М. Кинга при помощи методов интегрального исчисления

Исследовав расходы на жилищные услуги при помощи интегрального исчисления по 5895 домохозяйствам, Кинг вывел функцию спроса на жилищные услуги.

В итоге им быпло установлено, что налоговая реформа в области налогообложения жилищных услуг, проводимая в Великобритании в 1983 г. оказала бы положительное воздействие на благосостояние 4888 из 5895 домохозяйств.

Более того, он смог точно идентифицировать те домохозяйства, которые понесли бы наибольшие потери от такой реформы.

Он обнаружил, что от реформы вышграли бы 94% домохозяйств, имеющих самые высокие доходы, и лишь 58% лиц с наименьшими доходами.

Полученные им результаты оказали огромное влияние на концепцию разрабатываемых реформ.

В результате намечавшиеся изменения в реформировании системы налогообложения жилищной сферы были кардинально пересмотрены и изменены для более полного соответствия поставленным целям.

Задачи, решаемые при помощи математических рядов

Для исследования совокупности экономических явлений, следующих одно за другим в известном порядке, используется такой математический инструментарий как ряды.

Представляя собой совокупность величин, расположенных в определенной последовательности, ряды позволяют зафиксировать тенденцию какого-либо экономического процесса, описываемого совокупностью последовательных явлений.

10.2. Сетевой метод

Данный метод сводится к построению сетевой модели, в которой весь комплекс задач управления расчленяется на отдельные четко определенные операции (работы, располагаемые в строгой технологической последовательности).

Используется в производстве, строительстве, т. е. там, где завершается работа и одновременно можно начинать следующую. Заслуженный строитель Злобин предложил такой метод — не складировать материалы при строительстве, а использовать их с колес. Пример: Зеленоград быпл быстро построен. Для этого быпл, в частности, использован метод сетевого планирования. Стадия складирования исключалась.

В основном, метод сетевого планирования используется с целью оптимизации, уменьшения сроков, сил и затрат.

Виды сетевых моделей:

В терминах событий. Само собыгтие изображается кружком. Под собыгтием понимают результат вышолненной работы. Стрелки между кружками — взаимосвязи работ.

В терминах работ и событий. Здесь стрелка — выполняемые работы. Кружки — результаты вышолненных работ. Такая модель является наиболее полной. С помощью такой модели можно изобразить состав управленческой деятельности, стадии производственного процесса. Можно увидеть связи между стадиями и результаты. Недостатком такой модели является отсутствие информационного содержания.

В терминах работ. Работа изображается кружком. Под ней понимается процесс составления одного документа.

10.3. Метод имитационного функционального моделирования

В последнее время для решения задач управления и анализа функционирования различных систем все шире применяется метод системной динамики (System Dynamics), основы которого разработаны профессором Дж, Форрестером (США) в 50-х годах. Название этого метода не совсем точно отражает его сущность, так как при его использовании имитируется поведение моделируемой системы во времени с учетом внутрисистемных связей. Поэтому в ряде зарубежных работ в последние годы метод все чаще называют System Dynamics Simulation Modeling, а в России Имитационным динамическим моделированием

При имитационном моделировании строится модель, адекватно отражающая внутреннюю структуру моделируемой системы; затем поведение модели проверяется на ЭВМ на сколь угодно продолжительное время вперед. Это дает возможность исследовать поведение как системы в целом, так и ее составных частей.

Имитационные модели используют специфический аппарат, позволяющий отразить причинно-следственные связи между элементами системы и динамику изменений каждого элемента. Модели реальных систем обычно содержат значительное число переменных, поэтому их имитация осуществляется на компьютере.

Вопросы для самоконтроля:

1. Зачем используются методы формализованного представления систем управления?

2. Какие методы формализованного представления систем управления вы знаете?

3. В чем заключается сетевой метод формализованного представления систем управления?

4. Когда наиболее эффективно применение сетевых методов?

5. В чем заключается метод системной динамики (метод имитационного динамического моделирования)?

6. Когда наиболее эффективно применять метод системной динамики?

7. Какие экономические задачи решают с помощью математических рядов?

8. Какие экономические задачи решают с помощью методов интегрального исчисления?

9. Какие существуют виды сетевых моделей?

10. Какова роль графических методов в решении задач управления?

Понравилась статья? Поделиться с друзьями:
Добавить комментарий

;-) :| :x :twisted: :smile: :shock: :sad: :roll: :razz: :oops: :o :mrgreen: :lol: :idea: :grin: :evil: :cry: :cool: :arrow: :???: :?: :!: