1.2. Архетипы системы управления как фактор оценки потенциала знаний и умения

Идеальный образ системы или ее элемента — это достижение независимости функционирования от внешних возмущающих воздействий, т.е. способность поддерживать свой гомеостаз. В этом случае говорят, что система, или элемент, обладает свойством инвариантности. В клас­сическом понимании инвариантность системы управления — это ноль ошибки в реакции системы на внешние возмущения.

Принимая во внимание тот факт, что управляемый объект представ­ляет собой сложную диффузную систему, условие инвариантности, практически не достигаемое, заменяется необходимыми и, можно счи­тать, достаточными свойствами функционирования системы, такими, как гомеостатическое равновесие, или устойчивость, адаптация, эф­фективность, надежность. Развитие названных свойств системы полностью зависит от знаний и умения персонала системы уп­равления.

В первую очередь уровень знаний и умения будем характеризовать развитостью механизма управления, который наглядно отображается через архетипы системы управления (рис. 1.1.2).

Рис. 1.1.2. Архетипы системы управления с различным уровнем знаний и умения

Архетип «жесткого» управления отличается высокой формализацией управления, основанной на построении нормативных моделей в виде аналитических зависимостей, и реализует управление строго по установленному алгоритму. Будем считать, что система уп­равления, представленная таким архетипом, обладает необходимым уровнем знаний и умения для выполнения определенных функций.

Архетип системы управления с обратной связью включает весь механизм управления архетипа «жесткого» управления с развитием метода управления по отклонениям. Такое управление осуществляется в рамках действующих структуры, правил, технологий и отличается ограниченным разнообразием принимаемых решений. Цель оптимизации в управлении с обратной связью сводится к умень­шению отклонений текущего состояния системы, описываемого на­бором параметров, от планируемой траектории стационарного состо­яния.

В архетипе адаптивного управления расширены рамки принятия решений за счет создания, прежде всего, в объекте управления, элементов, способных погасить возмущающие воздействия, поступающие дискретно со стороны внешней и внутренней среды. Элементы адапта­ции в объект и систему управления встраиваются таким образом, чтобы обеспечить целевую, функциональную, структурную, объектную и пара­метрическую адаптацию системы в целом. Развитие свойств адаптации си­стемы связано с дополнительными затратами для организации, которые должны быть компенсированы эффектом, получаемым в связи с прида­нием ей устойчивости и надежности при функционировании. Определению вида и параметров адаптивных элементов предшествуют тестирование и ди­агностика действующей системы и вычислительные эксперименты с мо­делями ее будущего состояния.

В архетипе оптимального управления система знаний интегрирует модели некоторой области прикладных, формализованных и неформализованных знаний. Знания в ней структурированы и управление ими организовано определенным образом. Первым уровнем систем знаний могут служить экспертные системы, которые способны высту­пать в качестве советчиков и консультантов управляющему персоналу в самых разных ситуациях и сферах его деятельности. Второй уровень - это переход к системе знаний. Здесь первый шаг — создание системы тотального учета и анализа, второй — подключение автоматизирован­ных рабочих мест специалистов (или локальных экспертных систем), на основе которых создаются системы сетевого управления, третий шаг — создание системы знаний, а также технологии использования и про­граммной поддержки моделей базы знаний.

К высшей форме концентрации знаний и умения относится архе­тип системы управления, реализующий алгоритм рефлексивного уп­равления. Пример интеграции знаний в таких системах дается в рабо­те [70] и с дополнением отображен на рис. 1.1.3.

Рис. 1.1.3. Пример интеграции знаний в системах с рефлексивным управлением

Для осуществления рефлексивного управления, следуя схеме на рис. 1.1.3, необходимо создать:

а) экспертную систему для познания ситуации и решения сложных те­кущих задач, а также для выполнения функций советчика и консультанта;

б) систему формализованных знаний предметной области, которая подключается для решения задач планирования, развития и реорганизации системы;

в) систему искусственного интеллекта, определяющую, как наилуч­шим образом использовать знания, и конструирующую новые модели для управления в условиях непрерывной флуктуации элементов внеш­ней и внутренней среды.