27. Фильтрация и прогнозирование. Построение линии тренда и интерполяция информации для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

При работе с проектными планами, содержащими большое число задач и ресурсов, часто требуется отображать в таблицах не все доступные данные, а только некоторую их часть. Для отбора строк, отображаемых в таблицах, служат средства фильтрации.

Прогнозирование и планирование являются некоторой системой методических приемов, выполнение которых в определенной последовательности позволяет обеспечить эффективность решений.

Линии тренда позволяют наглядно показать тенденции изменения данных и помогают анализировать задачи прогноза. При добавлении линии тренда на диаграмму Microsoft Office Excel можно выбрать любой из следующих шести различных типов тренда или регрессии: прямые, логарифмические, полиномиальные, степенные и экспоненциальные линии тренда, а также линии тренда с линейной фильтрацией. Тип линии тренда, который следует выбирать, определяется типом имеющихся данных. Линия тренда получается наиболее точной, когда ее величина достоверности аппроксимации близка к единице. При аппроксимации данных с помощью линии тренда значение величины достоверности аппроксимации рассчитывается приложением Excel автоматически. При необходимости полученный результат можно показать на диаграмме.

Интерполяция - Метод нахождения неизвестных промежуточных значений некоторой функции по имеющемуся дискретному набору ее известных значений. Типичным примером такой функции является временной ряд, значения которого – это наблюдения, зафиксированные через определенный интервал времени. Например, если наблюдения за ходом исследуемого процесса (скажем, продаж) регистрировались в последний день каждой декады, то при необходимости оценить значения внутри данного интервала потребуется выполнить интерполяцию.

27. Кибернетика как раздел теории управления

Основы кибернетики были заложены трудами по математической логике американского математика Норберта Винера, опубликованными в 1948 г.

Кибернетика – это наука об общих принципах управления в различных системах: технических, биологических, социальных и др. Управление является центральным понятием кибернетики, и оно пронизывает все сферы деятельности человека и общества.

Основная концепция, заложенная Н. Винером в кибернетику, связана с разработкой теории управления сложными динамическими системами в разных областях человеческой деятельности. Кибернетика существует независимо от наличия или отсутствия компьютеров.

27. Технические средства управления, обработки и передачи информации для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

Технические средства управления — аппаратура приема и обработки информации, техника умственного труда, и она жизненно необходима всем, кто работает с информацией. Чем совершеннее эта техника и чем лучше руководитель умеет ею пользоваться, тем эффективнее технология управления, организация управленческого труда и сам процесс управления. Эффективность применения комплекса технических средств (КТС) управления зависит от нескольких условий. Во-первых, от возможностей и качества самой компьютерной техники и средств телекоммуникаций. Во-вторых, от совершенства программного обеспечения и, наконец, от профессиональной подготовленности пользователей этих программных средств и КТС.

виды:

Благодаря достижениям кибернетики появились мощные быстродействующие средства обработки информации — электронно-вычислительные машины.

Аналоговые вычислительные машины (АВТ) реализуют идею создания электрического (электронного) аналога, модели изучаемого физического или технологического процесса.

Управляющие вычислительные машины обеспечивают конт­роль и управление особо сложными, быстро протекающими во времени или опасными для жизни человека технологическими про­цессами.

Компьютерная техника.

Автоматизированные системы управления — человеко-машинные советующие системы, в которых компьютер выполня­ет функции сбора, хранения, обработки и выдачи информации, но принятие оперативного решения остается за человеком.

Интернет.

31.Адаптивные системы управления для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

Адаптивной моделью системы управления объектом будем называть такую модель, в которой в результате изменения характеристики внутренних и внешних свойств объекта происходит соответствующее изменение структуры и параметров регулятора управления с целью обеспечения стабильности функционирования объекта.

Эффективность управления реальными объектами, как показывает практика, обычно имеет прямую зависимость от степени использования адаптивного механизма в процессе управления независимо от природы управляемого объекта.

Адаптацию в широком смысле понимают как приспособление системы к изменению условий . Конкретизация определения адаптации связана с целями исследования и конструирования.

(Адаптация в кибернетике – это накопление и использование информации для достижения оптимального в некотором смысле состояния или поведения системы при начальной неопределенности в изменяющихся внешних условиях . Адаптивной считают систему, которая может приспосабливаться к изменениям внутренних и внешних условий . Наряду с понятием адаптивной системы существует понятие управления с адаптацией (адаптивное управление), т.е. управление в системе с неполной априорной информацией об управляемом процессе, которое изменяется по мере накопления информации и применяется с целью улучшения качества работы системы. Такое значение термина «адаптация» сложилось в теории управления под влиянием технических приложений.)

 адаптивные системы функционируют в соответствии с определенными принципами:

1. Принцип необходимого разнообразия. Он утверждает, что разнообразие управляющей системы должно быть не меньше разнообразия объекта управления .Адаптивные системы подразумевают отсутствие определенного стационарного закона управления для элементов заданного класса. В процессе функционирования системы, чем больше проявляется ее разнообразие, тем в большей степени должны происходить изменение ее параметров и структуры..

2. Принцип дуального управления. Управляющие воздействия носят двойственный характер. С одной стороны, они призваны управлять объектом, с другой служат для изучения ее свойств и закономерностей для последующих управляющих воздействий. То есть, структура управляющих воздействий должна изменяться в соответствии с изменениями параметров системы объекта управления.

3. Принцип обратной связи. При помощи обратной связи происходит измерение характеристик управляемого объекта и вырабатываются реакции, выражающиеся в управляющих воздействиях.

Управление в экономико-социальных системах не может вестись по усредненным характеристикам, так как не дает должного эффекта: пока оно ведется, изменяются и сама система, и ее окружающая среда. Вследствие этого, математическая формализация процесса управления экономико-социальными системами ведет к построению модели, не являющиеся в достаточной степени адекватной реальной системе.

Адаптивная подстройка формальной модели производится по данным текущей и прогнозируемой информации о входных и выходных переменных системы.

Итак, адаптивная система, система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования или поиска оптимальных состояний. Развитой способностью к адаптации обладают, например, все живые организмы; у большинства систем автоматического управления предусмотрена возможность приспосабливаться (в определенных пределах) к изменяющимся условиям функционирования. По способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы. Ад аптивные системы (Рис.29) управления являются открытыми, замкнутыми СУ, постоянно обменивающимися информацией с внешней средой. Управляемый объект (ОУ) подвержен возмущающему воздействию, как и управляющая система (СУ), совместно они образуют макросреду, обеспечивающую гомеостазис (устойчивость) всей социально-экономической системы.

32.Самонастраивающиеся системы управления для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

Самонастраивающаяся система управления может учитывать не только текущую информацию, но и прошлый опыт. В этом случае добавляется блок оперативной памяти, в котором накапливаются сведения об управляемом технологическом процессе, и коррекция программы производится на основании обобщения опыта работы машины-автомата. Самонастраивающиеся системы с оперативной памятью называют иногда адаптивными системами.

Самонастраивающиеся системы управления проектируются с таким расчетом, чтобы они были в состоянии сохранять требуемые характеристики при изменении окружающих условий.

 Самонастраивающаяся система подразделяют на поисковые и беспоисковые. В поисковых Самонастраивающаяся система необходимое качество управления достигается в результате автоматического поиска оптимальной (в некотором смысле) настройки. Качество настройки характеризуется некоторым обобщённым показателем, связанным с первичными параметрами настройки сложным, обычно не вполне стабильным и недостаточно известным соотношением.

Поисковые системы могут работать при изменении внешних условий в широких пределах.

 Беспоисковые системы имеют перед поисковыми системами определённое преимущество, обусловленное тем, что поиск оптимального состояния отнимает значительное время, т. е. время самонастройки поисковых систем ограничено снизу. В беспоисковых систем используется некоторый контролируемый показатель качества управления (например, значение производной контролируемого параметра по времени). 

33.Самоорганизующиеся системы управления для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

Cамоорганизация системы предполагает установление равновесного порядка и упорядочивание элементов, путём их взаимодействия.

Управление такой системой может рассматриваться как способствование собственным тенденциям развития систем с учетом присущих ей элементов саморегуляции. Для самоорганизующихся систем существует несколько различных путей развития. Это происходит за счет конструктивных свойств хаоса, который может выступать как созидательный фактор, позволяющий выйти системе на новую, более высокую ступень на основе объединения простых структур в более сложные.

Чем сложнее системы, тем более высокий уровень имеют в них процессы самоорганизации. Таким образом, самоорганизация – это возникновение порядка из беспорядка (хаоса).

Самоорганизующаяся система -  в которой приспособление к изменяющимся условиям или оптимизация процессов управления достигается изменением структуры системы управления — включением или выключением отдельных подсистем, качественным изменением алгоритмов управления, связей между подсистемами и схемы их подчинения и т. д. Основное отличие Самоорганизующаяся система от самонастраивающихся систем заключается в том, что в первых в процессе приспособления преобладают качественные изменения, а во вторых — количественные.

И так, Различают 3 типа процессов Самоорганизация Первый - это самозарождение организации, т. е. возникновение из некоторой совокупности целостных объектов определенного уровня новой целостной системы со своими специфическими закономерностями (например, генезис многоклеточных организмов из одноклеточных). Второй тип - процессы, благодаря которым система поддерживает определенный уровень организации при изменении внешних и внутренних условий её функционирования [здесь исследуются главным образом гомеостатические механизмы ,в частности механизмы, действующие по принципу отрицательной обратной связи]. Третий тип процессов Самоорганизации связан с совершенствованием и с саморазвитием таких систем, которые способны накапливать и использовать прошлый опыт.

Исследование Самоорганизации началось в конце 50-х гг. в целях отыскания новых принципов построения технических устройств, обладающих высокой надёжностью, и создания вычислительных машин, способных моделировать различные стороны интеллектуальной деятельности человека. Исследование проблем Самоорганизации стало одним из основных путей проникновения идей и методов кибернетики, теории информации и теории систем в биологическое и социальное познание.

34. Системы управления с прогнозированием для физических, производственных и социально-экономических объектов и процессов.

 прогнозирование и моделирование -научное предвидение, систематическое исследование состояния, структуры, динамики и перспектив управленческих явлений и процессов.

Объектом прогнозирования чаще всего являются совокупность си­стемы управления и внешней среды. Прогнозирование в большей сте­пени ориентировано на исследование развития внешней среды орга­низационно-производственной системы, рассматривает бизнес или его элемент как некую целостность, имеет системный характер, Прогнозирование в большей мере имеет исследовательски-информационный характер и позволяет определить: 1) возможные состояния внешней среды; 2) перечень и вероятности достижения возможных целей; 3) перечень путей и соответствующие им вероятности достижения каждой из целей. Прогноз бывает поисковым и нормативным. ^ Поисковый прогноз - прогноз, устанавливающий возможные состояния объекта прогнозирования в будущем. Нормативный прогноз - прогноз, устанавливающий пути и сро­ки достижения определенных состояний объекта прогнозирования.

Прогнозная модель - модель объекта прогнозирования, иссле­дование и использование которой позволяет получить информацию о возможных состояниях объекта в будущем и(или) путях и сроках их осу­ществления.

При прогнозировании очень важна проверка достоверности про­гноза. ^ Верификация прогноза - оценка функциональной полноты, точ­ности и достоверности прогноза. Прямая верификация прогноза - верификация путем разра­ботки того же прогноза другим методом. ^ Косвенная верификация прогноза - верификация путем сопо­ставления его с прогнозом или данными, полученными из других ис­точников. Для разработки достоверного прогноза в настоящее время важно иметь современную систему сбора и анализа информации, которая обеспечивала бы менеджеров разных уровней необходимой информа­цией и квалифицированных менеджеров, способных использовать ин­туитивные (экспертные) методы, методы логического, функционально-логического, структурного и математического прогнозирования пара­метров объектов управления, систему поддержки принятия решения.