Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Мониторинг от приложений к общей теории. Монография
.pdf
рактеристики – это географические координаты точек (областей)
наблюдений; например, при мониторинге водных объектов – створы наблюдений, при организационном мониторинге – удаленные
от основного офиса или производства филиалы предприятия. Временные характеристики – это частота наблюдений (ежедневные,
еженедельные, ежемесячные и т. д.).
В-четвертых, необходимо установить методы обработки и анализа собранных данных наблюдений. Здесь основная роль принадлежит статистическим методам. Стандарт ИСО 9001: 2001 связывает
применение статистических методов с демонстрацией соответствия
продукции, обеспечением соответствия СМК и постоянным повышением ее результативности (п. 8.1). Статистика позволяет упорядочить большие объемы собранных данных наблюдений, подтвердить
их репрезентативность, проверить определенные гипотезы.
Прогнозирование состояния УДС требует построения и использования ее динамической модели. Математическую модель УДС
удобно записать в следующем виде [Угольницкий, 1999]:
( ) () ( ) ( (), (), ())
xt t xt t f xt ut tζ+Δ = + Δ
t
, (3.1.7)
(0) ; 0, , ...,xxt tTt==Δ −Δ
Здесь x(t) = (x
0
(t), ..., xn(t)) – вектор состояния.
1
Его компоненты (переменные состояния) x
. (3.1.8)
(t) (i = 1, ..., n) – ýòî
i
значения показателей, характеризующих состояние УДС в момент времени t с той точки зрения и с той степенью подробности,
которые обусловлены целями и возможностями моделирования.
Например, завод можно охарактеризовать одним показателем (годовой прибылью), а можно несколькими десятками показателей
(основные фонды, оборотные фонды, численность работающих,
производственные площади, номенклатура продукции и т. д.). То же
самое относится и к популяции животных, и к самолету, и любой
другой динамической системе. В наиболее распространенном случае переменные состояния принимают числовые значения. Однако
возможны и иные варианты: например, представление сведений о
работнике предприятия может осуществляться с помощью хорошо
известной кадровой анкеты; тогда большая часть компонент вектора
состояния принимает не числовые, а символьные значения («Петров», «Николай», «Сергеевич», «русский» и т. п.). Компоненты
151
вектора состояния могут также принимать качественные значения на некоторой порядковой шкале, например, «очень слабый»,
«слабый», «умеренный», «сильный», «очень сильный» и т. п.;
u(t) = (u
(t), ¾ , um(t)) – вектор управляющих воздействий.
1
Поскольку вектор u(t) входит в правую часть уравнения
(3.1.7), то от значений его компонент (управляющих переменных) u
Значения управляющих переменных u
(t) (j = 1, ..., m) зависит изменение вектора состояния x(t).
j
(t) выбираются одним или
j
несколькими ассоциированными с УДС субъектами в соответствии
с определенной целью;
ξ(t) = (ξ
(t), ..., ξp(t)) – вектор нецеленаправленных воздействий.
1
Для обозначения этого вектора не случайно используется греческая буква: он имеет иную природу, нежели вектор u(t) (хотя и
тот, и другой соответствуют внешним по отношению к системе факторам). Переменные ξ
(t) не контролируются субъектом управления;
k
он может лишь регистрировать их значения и соответствующие
изменения вектора состояния. Однако значения ξ
(t) оказывают
k
воздействие на динамику вектора состояния x(t); поэтому говорят,
что развитие динамической системы происходит в условиях неопределенности; f
(x(t), u(t), ξ(t)) – вектор-функция той же размерности,
t
÷òî è x(t), определяющая динамику вектора состояния в условиях
внешнего воздействия; x
= (x01, ..., x0n) – начальное значение век-
0
тора состояния, которое считается известным; Ò – период, в течение
которого моделируется динамика управляемой системы; Δt – шаг
моделирования (разница во времени между двумя последовательными состояниями системы). Не ограничивая общности, можно
положить Δt = 1 и переписать модель (3.1.7)–(3.1.8) в виде:
( 1) () ( (), (), ())
xt xt f xt ut tζ+= +
(0) ; 0, 1, ..., 1xxt T== −
t
0
, (3.1.9)
. (3.1.10)
Суть метода имитационного моделирования (simulation modeling), или компьютерной имитации (computer simulation), направленного на решение задачи прогнозирования, заключается в следующем. Модель (3.1.7)–(3.1.8) и ЭВМ используются для получения
ответа на вопрос: «Что будет с УДС, если ...?» Вместо многоточия
в этом вопросе следует подставить:
152
– значения управляющих переменных выбираются определенным
образом при t = 1, 2, ..., T;
– неконтролируемые переменные принимают определенные зна-
чения при t = 1, 2, ..., T.
Хотя с формальной точки зрения эти предложения аналогичны, их содержательный смысл совершенно разный. Управляющие
воздействия u(t) могут выбираться ЛПР из допустимой области
U(t) по его произвольному усмотрению: то ли для решения задачи
оптимизации, то ли из каких-то других соображений. Выбором же
неконтролируемых переменных ξ(t) ЛПР распоряжаться не может;
про них в общем случае известно лишь, что они принадлежат области Ξ(t).
Однако после того, как значения u(t) è ξ(t) ïðè t = 1, 2, ¾, T
каким-то образом определены, соотношения (3.1.7) задают алгоритм перехода УДС из начального состояния (3.1.8) в некоторое
конечное состояние õ(Ò). В имитационной модели не обязательно
явно задавать функцию f: вместо этого можно указать правило
перехода от x(t) ê x(t + Δt).
Основной причиной, обусловливающей использование модели
(3.1.7)–(3.1.8) в «имитационном режиме», является сложность УДС,
ограничивающая возможности традиционных аналитических методов
исследования математических моделей. Однако имитационное моделирование ни в коем случае не следует рассматривать как альтернативу
математическому моделированию: компьютерная имитация развивает
возможности математического моделирования и усиливает их за счет
ЭВМ (а также человека-эксперта в диалоге с ЭВМ).
Оценка текущего и будущего состояния УДС требует установления соответствующих оценочных показателей. Наиболее полное
представление о состоянии системы дает набор всех характеристик,
по которым проводятся наблюдения. Однако работа с подобными
многомерными массивами данных далеко не всегда возможна и
удобна на практике. Поэтому используются агрегированные показатели, представляющие собой скалярные функции векторного
аргумента – полного набора наблюдаемых характеристик или
некоторого подмножества характеристик. В экологических исследованиях такие агрегированные показатели называются индексами
качества (например, индекс качества воды) [Крутько и др., 1982].
Индексы применяются также при оценке общего качества жизни,
153
фондового рынка, здоровья человека и иных сложных систем и
процессов. Несомненна целесообразность использования индексов
и в организационном мониторинге. Для оценки будущего состояния УДС индексы следует применять совместно с динамическими
моделями прогноза, реализуя следующую двухэтапную процедуру:
1) вычисление характеристик УДС в будущем; 2) расчет значений
индексов качества.
Проблема нормирования состояния УДС может быть сформулирована как задача определения допустимых диапазонов значений
наблюдаемых переменных (в агрегированной постановке – значений индексов качества). Эта задача носит содержательный характер и должна решаться экспертами в соответствующих областях.
В экологическом мониторинге примером решения задачи нормирования состояния природной среды может служить установление
предельно допустимых концентраций (ПДК) для загрязняющих
веществ. В организационном мониторинге допустимые диапазоны
(или допустимые точки) представляют собой плановые значения
показателей функционирования организации (процессов СМК при
ее внедрении).
Проблема нормирования воздействия представляет собой
обратную задачу теории УДС: найти значения управляющих переменных, обеспечивающих попадание траектории УДС в заданную
(на этапе нормирования состояния) область. Эта область может
определяться в виде фазовых ограничений модели: для любого t
требуется x(t) ∈ X(t).
Наконец, проблемы регулирования воздействия на УДС и ее
состояния формализуются как задачи иерархического управления
динамической системой, примеры которых представляют модели
(3.1.1)–(3.1.2) и (3.1.3)–(3.1.6). Более детально модель иерархического управления динамической системой можно описать следующим образом:
154
( ) ; 1, 2, ...,xt t T∈Ω =
T
Jgtvt
vv
(, ()) max
=→
∑
1
=
t
; (3.1.11)
; (3.1.12)
( ) ( ); 1, 2, ...,vt V t t T∈=
; (3.1.13)
T
Jgtxtutvt
=− →
uu
( , ( 1), ( ), ( )) max
∑
1
=
t
; (3.1.14)
( ) ( , ( 1), ( )); 1, 2, ...,ut Ut xt vt t T∈− =
( ) ( ); 1, 2, ...,ttt Tζ∈Ξ =
(1) () (,(),(),())xt xt f t xt ut tζ+= +
(0) ; 0, 1,..., 1xxt T== −
0
; (3.1.15)
; (3.1.16)
, (3.1.17)
. (3.1.18)
Здесь
x(t) = (x
u(t) = (u
(t), ..., xn(t)) – вектор состояния УДС в момент t;
1
(t), ..., um(t)) – вектор управляющих воздействий
1
Ведомого на УДС в момент t;
v(t) = (v
(t), ..., vp(t)) – вектор управляющих воздействий Ве-
1
дущего на Ведомого в момент t;
ξ(t) = (ξ
(t), ..., ξr(t)) – вектор неконтролируемых внешних
1
воздействий на УДС в момент t;
V(t) – область допустимых управлений Ведущего в момент t;
U (t, x(t – 1), v(t)) – область допустимых управлений Ведомого
в момент t;
Ξ(t) – область возможных значений внешних факторов в мо-
ìåíò t;
g
(t, v(t)) – целевая функция Ведущего в момент t;
v
J
– общая целевая функция Ведущего за период [0, T];
v
g
(t, x(t – 1), u(t), v(t)) – целевая функция Ведомого в мо-
u
ìåíò t;
J
– общая целевая функция Ведомого за период [0, T];
u
f (t, x(t), u(t), ξ(t)) – оператор перехода УДС из состояния в
момент t в состояние в момент t + 1 (заданная нелинейная функция);
x
= (x01, ..., x0n) – известное начальное состояние УДС;
0
Ò – период прогнозирования;
Ω – желаемая область состояний УДС.
Условие (3.1.11) формализует объективную цель управления:
требуется, чтобы в каждый момент времени УДС находилась в
некоторой заданной области Ω пространства состояний R
n
.
155
Максимум в (3.1.12) ищется по всевозможным траекториям
{v(t)}, удовлетворяющим (3.1.13); таким образом, (3.1.12)–(3.1.13)
есть задача оптимизации для Ведущего (при обязательном дополнительном ограничении (3.1.11)). Соответственно, соотношения
(3.1.14)–(3.1.15) образуют оптимизационную задачу для Ведомого;
о внешних факторах ξ(t) в общем случае известно лишь, что они
удовлетворяют условию (3.1.16). Наконец, соотношения (3.1.17)–
(3.1.18) описывают динамику управляемой системы в условиях
воздействия со стороны Ведомого и внешних факторов при известных начальных условиях.
С математической точки зрения соотношения (3.1.11)–(3.1.18)
задают многошаговую иерархическую игру двух лиц (Ведущего и
Ведомого) с учетом действия внешних факторов ξ(t). Формальные
требования к участвующим в записи модели функциям и множествам, а также регламент игры определяются отдельно в каждом
конкретном случае.
Из вышеизложенного можно сделать принципиальный вывод
о тесной связи мониторинга с математическим моделированием.
Математические модели (разумеется, наряду с содержательными
методами и экспертными оценками) служат неотъемлемой частью
решения задач прогнозирования и оценки состояния УДС, нормирования воздействий на УДС, регулирования воздействия на УДС
и ее состояния.
3.2. Мониторинг в информационно-аналитических
системах поддержки управления
Схема информационно-аналитической системы поддержки
(рис. 3.2.1) управления обобщает рассмотренную в п. 1.3 схему
экологической ИАС.
Необходимость разработки информационно-аналитических
систем (ИАС) поддержки управления обусловлена следующими
факторами [Угольницкий, 2004]. Во-первых, в современных условиях возрастают требования к качеству управления предприятиями, организациями и территориями. Решение сложных задач
сбора, хранения и обработки больших массивов данных в режиме
реального времени, обусловленных указанными требованиями,
156
Подсистема моделирования
Методы
Режимы
Оптимизация
Прогноз Приближенный
Численные
Приближенный
оптимального
траекторий
Описательные модели
методы
поиск
решения
расчет
Имитация
Проверка
субоптимальных
решений
на соответствие
дополнительным
ограничениям
Оценка
последствий
управляющих
воздействий
Экспертная
подсистема
Ââîä
экспертных
оценок
Подсистема импорта
Операционные БД
ÁÄ 1 ÁÄ 2
Пользователи ИАС
Хранилище данных по проблеме ИАС
Импорт данных из БД (очистка, агрегирование, интеграция, защита)
Обработка запросов и подготовка отчетов
Работа с очень большими массивами данных
Алгоритмы поддержки
Многоуровневые справочники метаданных
ÁÄ N
¾
Генератор отчетов
Средства поддержки
внутреннего
и пользовательского
интерфейса
Ðèñ. 3.2.1. Схема ИАС поддержки управления
157
возможно исключительно на основе современных информационных
технологий.
Во-вторых, обработка информации стандартными средствами
систем управления базами данных недостаточна для качественного
решения многих важных задач управления. Наряду с первичной
обработкой данных необходима их более глубокая, интеллектуальная обработка, предоставляющая более широкие возможности для
выбора управленческих решений. Поэтому ИАС включают аналитический блок, выполняющий функции моделирования, прогнозирования, оптимизации, выдачи экспертных рекомендаций.
В-третьих, в соответствии с требованиями государства и современными PR-концепциями ИАС обеспечивают информационную
открытость и прозрачность деятельности органов государственной
власти, руководства предприятий, организаций и территорий,
предоставляют пользователям необходимые сведения и удобные
возможности информационного сервиса. Совокупность названных
свойств делает предлагаемый класс ИАС уникальным инструментом
поддержки решений по управлению предприятиями, организациями и территориями и предоставления информационного сервиса
для пользователей, полностью удовлетворяющим современным
требованиям к программному обеспечению управления сложными
динамическими объектами с участием людей [Савин, 1999].
Типовая структура ИАС включает взаимодействующие информационный, аналитический и сервисный блоки. Информационный
блок предназначен для сбора, хранения и первичной обработки
данных и включает в себя хранилище данных и систему управления хранилищем данных. Хранилище обеспечивает постоянное
хранение необходимых для функционирования ИАС информации,
поступающей из различных баз данных предприятия. Система
управления хранилищем данных поддерживает стандартные функции: ввод и редактирование данных; организацию их хранения;
генерацию статистических отчетов по заданным признакам; вывод
данных по запросу в удобной для пользователя форме, а также
дополнительные функции агрегирования и фильтрации данных и
поддержки аналитических приложений.
Аналитический блок предназначен для решения задач интеллектуальной обработки данных и включает в себя прогнозирующую,
оптимизирующую и экспертную подсистемы. Прогнозирующая
158
подсистема представляет собой набор имитационных моделей, позволяющих оценивать последствия различных входных воздействий на
процесс (административных, экономических, структурных и т. д.)
на основе метода сценариев. Оптимизирующая подсистема представляет собой комплекс оптимизационных и теоретико-игровых
моделей и методов их решения и позволяет решать задачи выбора
наилучших вариантов управления при заданных ограничениях
(формирование организационной структуры, распределение ресурсов, синтез механизмов управления и т. п.). Экспертная подсистема
аккумулирует знания и опыт специалистов по управлению предприятиями, организациями и проектами и позволяет выдавать
рекомендации по принятию решений в сложных ситуациях.
Сервисный блок предназначен для повышения удобства работы
с ИАС и обслуживания пользователей. Он включает программы
внутреннего и пользовательского интерфейса. Программное обеспечение внутреннего интерфейса решает служебные задачи взаимодействия информационного и аналитического блоков. Программы
пользовательского (внешнего) интерфейса обеспечивают взаимодействие с ИАС различных групп пользователей, а именно: 1) руководителей и специалистов администрации территорий и организаций,
для которых ИАС обеспечивает информационно-аналитическую
поддержку решений по управлению; 2) работников администрации
территорий и организаций, которым ИАС предоставляет удобные
возможности для ввода и получения по запросу необходимой информации; 3) внешних пользователей, которым ИАС обеспечивает
предоставление всей необходимой справочной информации, возможность формирования заявок и получения сведений о работе
предприятий и организаций с учетом требований информационной
открытости; 4) условной группы «пользователей» – технических
средств, с которых ИАС обеспечивает считывание и ввод информации в автоматическом режиме.
Предлагаемые ИАС позволяют учитывать специфику объектов
управления. Для органов государственной власти основное внимание уделяется:
– повышению эффективности работы за счет оптимизации процес-
сов сбора, обработки и анализа больших массивов информации,
обеспечения оперативного доступа служащих к распределенным
159
информационным ресурсам, более эффективного использования
бюджетных средств;
– внедрению электронного документооборота;
– созданию централизованных государственных регистров;
– проведению электронных закупок для государственных нужд;
– повышению прозрачности работы федеральных и региональ-
ных органов власти, организации доступа к информации об их
деятельности через Интернет-порталы, упрощению взаимодей-
ствия граждан с органами власти;
– решению экологических проблем территорий.
В случае государственных и частных предприятий основное
внимание уделяется вопросам обеспечения их устойчивого развития, под которым понимается согласование краткосрочных целей
и интересов различных групп и отдельных индивидов в составе
организации с долгосрочными стратегическими целями, определяемыми требованиями внутреннего развития организации и ее
взаимодействия с внешней средой. Требования устойчивого развития предприятия включают выполнение следующих условий
[Угольницкий, 2002б]:
– выпуск качественной продукции, отвечающей потребностям
целевой группы населения;
– сохранение и модернизацию производственного комплекса
предприятия, его технолого-экономических связей;
– создание благоприятного «имиджа» предприятия в глазах на-
селения и деловой репутации в глазах партнеров;
– сохранение трудового коллектива предприятия в рамках тре-
буемой профессионально-квалификационной структуры;
– создание благоприятной социально-психологической атмосферы
в коллективе и условий для творческой самореализации работников;
– выполнение требований экологической безопасности произ-
водственного процесса (по потреблению природных ресурсов и
загрязнению окружающей среды) в зависимости от специфики
предприятия.
Синтез управляющих воздействий устойчивого развития реализуется с помощью следующей многоэтапной процедуры:
160
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]