
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации. 14
- •Глава 2. Классификация систем и моделей. 23
- •Глава 3. Информация и управление. 33
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание. 43
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем. 52
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи". 69
- •Глава 7. Управление в иерархических системах. 84
- •Глава 8. Человек как управляющий объект в кибернетике и его моделирование. 92
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата. 97
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем. 113
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации.
- •Глава 2. Классификация систем и моделей.
- •Глава 3. Информация и управление.
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание.
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем.
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи".
- •Глава 7. Управление в иерархических системах.
- •Глава 8. Человек как управляющий объект и его моделирование.
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата.
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем.
- •Предисловие.
- •Введение
- •Глава 1. Кибернетика как наука об управлении и информации.
- •Управление зенитным огнем как первая задача кибернетики.
- •Норберт Винер и термин "кибернетика", и почему это слово не появилось у нас.
- •Определение понятий "кибернетика" и "управление".
- •Понятие системы, сложной системы.
- •Метод кибернетики - моделирование.
- •Методы исследований в кибернетике - анализ и синтез.
- •Способ исследования в кибернетике.
- •"Рабочее" определение термина "информация".
- •Способ решения задач в кибернетике - общее описание научного метода.
- •Специфическая роль кибернетики в системе экономических наук.
- •Вопросы и задания.
- •Глава 2. Классификация систем и моделей.
- •Определение понятия "система".
- •Классификация систем.
- •Исследование систем - системный анализ.
- •Этапы проведения системного анализа.
- •Системный анализ в социальной и экономической аналитике.
- •Классификация моделей по глубине описания.
- •Иерархические системы, иерархия моделей.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 3. Информация и управление.
- •"Наивная" точка зрения на управление и информацию.
- •Информация и энтропия.
- •Информация в социальных и экономических системах - современный взгляд на информацию.
- •Человек как единственный источник социальной и экономической информации.
- •"Рабочее" определение терминов "управление" и "информация".
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 4. Кибернетические модели и их математическое описание.
- •"Черный ящик".
- •Оператор как модель для описания концепции "вход-выход".
- •Линейный оператор.
- •Процессы "без памяти" - марковские процессы.
- •Уравнение Колмогорова (Фоккера-Планка) и его статистическая интерпретация.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 5. Пример проведения исследования социально-экономических систем.
- •Введение и постановка задачи
- •Общее обсуждение
- •Общая постановка задачи оптимального управления.
- •Способ распознавания иерархического строения системы сэс.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 6. Математический аппарат для описания кибернетического управления: концепция "обратной связи".
- •Принципы кибернетического управления: положительная и отрицательная обратная связь ("кнут и пряник").
- •Линейный случай - модель Мальтуса.
- •Нелинейная обратная связь - модель Ферхюлста.
- •Интерпретация и обобщение модели Ферхюлста: "квота вылова" как модель оптимального управления.
- •Двухкомпонентная модель социально-экономической системы с обратной связью (обобщение модели Лоттка-Вольтерра): математическое исследование, экономическая и социальная интерпретации.
- •Классификация состояний системы.
- •Социально - экономическая интерпретация.
- •Следствия для посткоммунистических стран (Украина, Россия).
- •Некоторые итоги.
- •Область применения изложенной базовой модели.
- •Вопросы.
- •Задачи.
- •Глава 7. Управление в иерархических системах.
- •Иерархические системы - описание и примеры применительно к экономике и обществу.
- •Упорядоченные образования (объекты) как состояние на фоне потоков энергии и/или вещества
- •Иерархия.
- •Активная и полупроницаемая мембрана.
- •Самоорганизация: понятие, описания, примеры.
- •Логические уровни понятий и терминов.
- •Термины остенсивные и вербальные.
- •Термины житейские и научные.
- •Вопросы и задания.
- •Глава 8. Человек как управляющий объект в кибернетике и его моделирование.
- •Человек как главное действующее лицо в кибернетике.
- •Место человека в технической кибернетике.
- •Человек – главный объект для моделирования в экономический кибернетике.
- •User modelling как направление для описания человека в социальных и экономических системах.
- •Главная проблема: адекватное для данного интерьера задание «модели человека».
- •Определение понятия "интерьер" (контекст).
- •Вопросы и задания.
- •Глава 9. Пример моделирования управленческой деятельности человека с помощью модели информационного автомата.
- •Человек как объект и как субъект управления.
- •Описание интерьера, в котором происходит управление - иерархические системы.
- •Связь управления с европейским способом социального кодирования индивида.
- •Разбиение информации о событии на компоненты.
- •Определение термина "управление" через компоненты информации.
- •Двухкомпонентные аиа: определение.
- •2Аиа как оператор в пространстве компонент информации.
- •16 Типов 2аиа - минимальный набор, который способен осуществить оптимальное управление.
- •Человек как 2аиа.
- •Вопросы и задачи.
- •Глава 10. Практическое моделирование социальных и экономических систем.
- •Совместное управление в системе, состоящей из 2аиа.
- •Введение понятия "пирамида управления" и ее математическое описание.
- •Реальные социальные и экономические как примеры пирамид управления.
- •Вопросы и задания.
- •Список литературы.
- •Глава 1.
- •Глава 2.
- •Глава 3.
- •Глава 4.
- •Глава 5.
- •Глава 6.
- •Глава 7.
- •Глава 8.
- •Глава 9.
- •Глава 10.
Линейный случай - модель Мальтуса.
Перейдем теперь к математической форме описания сказанного выше.
Рассмотрим систему, которая характеризуется всего одной характеристикой х – такие системы называются однокомпонентными. Пусть состояние системы характеризуется ее значением х0. Из-за внешних воздействий характеристика системы изменилась и стала равна х1. Наиболее простой случай управления – когда мы реализовали такие условия, что скорость изменения координаты оказывается пропорциональной ее отклонению от ее равновесного (стационарного) положения х0.
Математически это можно записать так:
(6.1)
Удобнее записывать уравнение сразу относительно изменения характеристики – то есть изменения «координаты» системы х.
В уравнении (6.1) k – это так называемый управляющий параметр, - в нашем случае число, характеризующее систему и которое мы можем изменять как по величине, так и по знаку – например, сделать его либо положительным, либо отрицательным – при помощи внешних (управляющих) воздействий.
Решение уравнения (6.1) записывается в виде
(6.2)
Здесь х1 – значение характеристики х (отклонение от равновесия) при t=0, то есть – в начальный момент времени.
Из (6.2) видно, что при k>0 система будет все более удаляться от своего равновесного состояния, характеризуемого значением х0. Наоборот, при k<0 система будет возвращаться к своему равновесному состоянию. Таким образом, в первом случае – при k>0 – имеет место положительная обратная связь, а при k<0 – отрицательная обратная связь.
Скорость, с которой будет осуществляться это удаление/приближение, зависит от абсолютной величины управляющего параметра – от |k|. Чем больше эта величина, тем быстрее система удаляется/возвращается к равновесному состоянию.
Итак, в рамках этой математической модели мы получаем возможность регулировать – то есть управлять системой посредством:
Создания положительной/отрицательной обратной связи.
Изменения силы этой обратной связи (величины модуля управляющего параметра |k|).
Примером уравнения (6.1), описывающего реальную социально-экономическую ситуацию, является так называемая модель Мальтуса для численности населения. В ее основу заложено «простое и естественное» предположение: прирост количества людей пропорционален их имеющемуся количеству. В этом случае дифференциальное уравнение, описывающее отклонение системы от некоторого начального количества людей N0, может быть записано так: dN/dt=kN. Конечно, здесь k>0, чтобы имел место именно прирост, а не убыль населения. Решение этого уравнения имеет вид N(t)=N0exp(kt), - полагается, что при t=0 численность населения становила N0. Как видно из решения, численность населения в такой модели стремительно нарастает, - период удвоения количества населения может быть рассчитан по формуле T=ln2/k: по демографическим статистическим данным этот период времени сегодня составляет 40 лет. В модели Мальтуса мы получили рост населения в геометрической прогрессии. Вместе с тем известно, что ресурсы, которыми обладает та или иная страна (да и вся планета в целом!) возрастают в прогрессии арифметической. Но тогда приходим к выводу, что, по мере истечения времени, рост населения происходит быстрее, чем прирост ресурсов! Другими словами, относительное количество ресурсов – количество ресурсов, приходящихся на одного человека – с течением времени будет уменьшаться. В этом, собственно, и состоит вывод теории Мальтуса. Этот вывод был им сделан в начале ХIХ века, а в конце ХХ века к этому же выводу пришли и ученые, сформировавшие неформальную организацию под названием «Римский клуб». Конечно, пришли они к нему, используя гораздо более «изощренные» теоретические и математические модели. Собственно, именно в такой простой модели, которая оказалась на удивление мало чувствительной к последующим уточнениям, и кроются причины все учащающихся призывов к ограничению рождаемости (то есть к уменьшению управляющего параметра k). Конечно, это не решит проблемы – но хотя-бы даст время на принятие решений. Может быть, добиться, чтобы k=0 – хотя бы в масштабах всей планеты? Однако, как легко видеть, это значение является неустойчивым: чуть только k станет положительным – начнется опять рост населения, а чуть только оно станет отрицательным – количество населения начнет уменьшаться. Конечно, это произойдет не сразу – но такая организация управления затрагивает уже все население Земли, и поэтому требует совершено новых способов управления и координации в масштабах всей планеты. Осуществить это сегодня невозможно. Так что же делать?! Прежде всего – изучать эту проблему, строить новые модели, рассматривать новые возможные сценарии развития событий.