
- •Оглавление
- •Глава 1. Основы системного анализа 4
- •Глава 2. Основы оценки сложных систем 34
- •Глава 3. Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем 75
- •Глава 4. Основы управления 89
- •Глава 5. Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков 127
- •Основы системного анализа
- •1.1. Сущность автоматизации управления в сложных системах
- •1.1.1. Структура системы с управлением
- •1.1.2. Пути совершенствования систем с управлением
- •1.1.3. Цель автоматизации управления
- •1.2. Основные понятия системного анализа
- •1.2.1. Задачи системного анализа
- •1.2.2. Понятие системы как семантической модели
- •1.2.3. Классификация систем
- •1.2.4. Основные определения системного анализа
- •1.3. Модели сложных систем
- •1.3.1. Классификация видов моделирования систем
- •1.3.2.Принципы и подходы к построению математических моделей
- •1.3.3. Этапы построения математической модели
- •1.4. Принципы и структура системного анализа
- •1.4.1. Принципы системного анализа
- •1.4.2. Структура системного анализа
- •Формирование общего представления системы
- •Основы оценки сложных систем
- •2.1. Основыные типы шкал измерения
- •2.1.1. Понятие шкалы
- •2.1.2. Шкалы номинального Типа
- •2.1.3. Шкалы порядка
- •2.1.4. Шкалы интервалов
- •2.1.6. Шкалы отношений
- •2.1.6 Шкалы разностей
- •2.1.7. Абсолютные шкалы
- •2.2. Обработка характеристик, измеренных в разных шкалах
- •2.3. Показатели и критерии оценки систем
- •2.3.1. Виды критериев качества
- •Соотношение понятий качества и эффективности систем
- •2.3.2. Шкала уровней качества систем с управлением
- •2.3.3. Показатели и критерии эффективности функционирования систем
- •2.4. Методы оценивания систем разделяются на качественные и количественные.
- •2.4.1 Методы типа «мозговая атака» или «коллективная генерация идей»
- •2.4.2. Методы типа сценариев
- •2.4.3. Методы экспертных оценок
- •2.4.4. Методы типа дельфи
- •2.4.5. Методы типа дерева целей
- •2.4.6. Морфологические методы
- •2.5. Методы количественного 0ценивания систем
- •2.5.1. Оценка сложных систем на основе теории полезности
- •2.5.2. Оценка сложных систем в условиях определенности
- •2.5.3. Оценка сложных систем в условиях риска на основе функции полезности
- •Данные для оценки вычислительной сети
- •2.5.4. Оценка сложных систем в условиях неопределенности
- •Оценка эффективности для неопределенных операций
- •Матрица эффективности программных продуктов
- •Матрица потерь
- •Сравнительные результаты оценки систем
- •2.5.5. Оценка систем на основе модели ситуационного управления
- •Примеры концептуальных моделей и методик оценивания систем
- •3.1. Способы измерения компьютерных систем
- •3.2. Тесты dhrystone, linpack и «ливерморские циклы»
- •3.3. Методика spec
- •3.4. Тест icomp 2.0 для оценки эффективности микропроцессоров intel
- •3.5. Методика aim
- •3.6. Методика оценки скорости обработки транзакций
- •3.7. Методика оценки графических возможностей
- •3.8. Методика оценки производительности суперкомпьютеров
- •3.9 Методика оценки конфигураций web
- •Основы управления
- •4.1. Общие положения
- •4.1.1. Аксиомы теории управления
- •4.1.2. Принцип необходимого разнообразия эшби
- •4.2. Модели основных функций организационно-технического управления
- •4.2.1. Содержательное описание функций управления
- •4.2.2. Модель общей задачи принятия решении
- •4.2.3. Модель функции контроля
- •4.2.4. Методы прогнозирования
- •4.2.5. Модель функции планирования
- •4.2.6. Модели функции оперативного управления
- •4.3. Организационная структура систем с управлением
- •4.3.1. Понятие структуры системы
- •4.3.2. Понятие организационной структуры и ее основные характеристики
- •4.3.3. Виды организационных структур
- •4.4. Качество управления
- •4.4.1. Степень соответствия решений состояниям объекта управления
- •4.4.2. Критерии ценности информации и минимума эвристик
- •4.4.3. Требования к управлению в системах специального назначения
- •Математический инструментарий в управлении проектами с учётом рисков
- •5.1. Предварительный выбор объекта инвестирования с помощью дерева решений
- •5.1.1. Понятие экономического риска
- •5.1.2. Понятие инвестиционного проекта
- •5.1.3. Примеры задач по привлечению инвесторов
- •5.1.4. Анализ и решение задач с помощью дерева решений
- •5.1.5. Пример процедуры принятия решения
- •5.2. Прогнозирование реализации инвестиционного проекта с помощью логистических кривых
- •5.2.1. Логистичекий подход при решении задач управления материальными и денежными потоками
- •5.2.2. Система управления процессом реализации инвестиционного проекта
- •5.2.3. Основные тренды переходного процесса
- •5.2.4. Выбор варианта освоения инвестиций
- •5.3. Теория дискретного управления для анализа экономических систем
- •5.3.1. Дискретная система и ее передаточная функция
- •5.3.2. Передаточная функция экономической системы
- •5.3.3. Модель в контуре управления экономической системы
- •5.3.4. Двушкальные системы
- •5.4. Модель анализа устойчивости инвестиционного процесса
- •5.4.1. Базовый инструментарий оценки устойчивости процесса освоения инвестиций
- •5.4.2. Перечисление инвестиционных сумм частями
- •5.4.3. Критерий устойчивости инвестиционного процесса
- •5.5. Методика определения объема финансирования с учетом устойчивости инвестиционного процесса
4.2.6. Модели функции оперативного управления
Известно, что общая структурная схема системы с управлением может быть представлена в виде, показанном на рис. 4.10. В зависимости от наличия, объема и неопределенности информации в управляющей системе о внешней среде и управляемом объекте общая структурная схема оперативного управления может преобразовываться в системы различных типов. Рассмотрим возможные типы систем относительно реализуемых ими принципов оперативного управления.
Основные типы систем с управлением сведены в табл. 4.2.
Перечисленные структуры имеют широкий диапазон применений и множество различных интерпретаций в аспекте управления. Одной из наиболее известных интерпретаций является представление этих структур как моделей оперативного управления (регулирования), изучаемых в теории автоматического управления.
Такие системы называются регуляторами, реализующими задачи выполнения программы, стабилизации и слежения. Цель таких систем заключается в сохранении требуемого состояния или подмножества состояний переменных Y несмотря на возмущения, представленные переменными N. Переменные X выполняют функции управляющих воздействий (командная информация); элементы Sl, S2 являются регулируемыми и регулирующими элементами соответственно.
Системы с управлением, относящиеся к типам 1-3 (см. табл. 4.2), называются разомкнутыми, так как в управляющих системах отсутствует информация о состоянии объектов управления. Остальные системы называются замкнутыми.
Задача управления по программе реализуется в системах типа 1 и заключается в жестком выполнении заранее составленной и введенной в систему последовательности управляющих воздействий {xt}, i=l, 2,... , п, заданных на весь период достижения поставленной цели Т. Эти воздействия выдаются объекту управления через определенные интервалы времени ti i=l, 2, ... , и, без учета его фактического состояния.
Программный способ управления распространен в системах, на которые внешняя среда влияет несущественно: баллистические ракеты, учебные заведения, проводящие обучение в рамках одного учебного плана, ЭВМ, выполняющая обработку информации по «жесткой программе».
При изменениях внешней среды программный способ управления оказывается неэффективным.
Для повышения эффективности управления при изменениях внешней среды в разомкнутых системах используется способ, основанный на компенсации действия возмущений на управляемые объекты.
При управлении по возмущениям в системах типов 2 и 3 управляющая система производит измерения возмущений и с их учетом формирует управляющие воздействия. К таким системам, например, относятся системы кондиционирования, режимы работы которых выбираются в соответствии с изменениями температуры вне помещения.
В зависимости от полноты информации о внешней среде системы управления по возмущениям могут обладать важным свойством: управление по возмущениям с полной информацией обеспечивает полную компенсацию воздействий внешней среды. Системы, в которых достигается полная компенсация, называются инвариантными. В них управляющее воздействие поступает в объект управления одновременно с воздействием внешней среды, нейтрализуя его.
Однако в открытых системах предусмотреть все возможные возмущения затруднительно. Так, например, невозможно заранее предугадать тип вирусной атаки на распределенную программную среду для ее немедленного отражения. Кроме того, функциональные зависимости между возмущающими и управляющими воздействиями могут быть неизвестны. Поэтому управление по возмущениям с неполной информацией приводит к накоплению ошибок.
Такие системы управления применяются, если диапазон изменений внешней среды ограничен.
В остальных случаях применяется управление с обратной связью, как показано в табл. 4.2 (типы 4 - 10). Эти системы позволяют реализовать принцип управления по состоянию.
Благодаря обратной связи в управляющей системе имеется информация о состоянии объекта управления. На основе этой информации определяется отклонение текущего состояния ОУ от требуемого и вырабатывается управляющее воздействие в зависимости от задачи управления.
В задачах стабилизации управление обеспечивает поддержание текущего состояния в заданных пределах изменения значений выходных переменных. К таким системам относятся стабилизаторы напряжения (тока), системы автоматической подстройки частоты (фазы, уровня) в системах передачи информации, организмы теплокровных животных, у которых поддерживается постоянная температура тела, давление и состав крови.
В задачах слежения управление направлено на соблюдение соответствия между текущим состоянием системы с управлением и состоянием другой системы, изменения состояний которой заранее не известны. Системами слежения являются, например, средства радиоразведки, радиолокаторы в режиме сопровождения воздушной цели, живые организмы, режим и глубина дыхания которых следуют за изменениями физической нагрузки.
К недостаткам замкнутых систем следует отнести их усложнение за счет введения каналов обратной связи и наличие неустранимого отклонения между фактическим и требуемым состоянием управляемых объектов, обусловленного тем, что управляющие воздействия вырабатываются только с появлением отклонений.
Для ослабления влияния неустранимых отклонений между фактическим и требуемым состоянием управляемых объектов при оперативном управлении в системах с неполной информацией может использоваться принцип необходимой иерархии: чем менее формализованы зависимости управляющих воздействий от возмущений среды или состояний объектов управления и чем больше неопределенность при принятии решений, тем более высокая иерархия необходима для управления.
Из этого принципа следует, что недостаточные возможности управления можно до некоторой степени компенсировать с помощью построения управляющей системы как иерархической многоцелевой структурированной системы типа 10 (см. табл. 4.2). Здесь обозначения Sl, S2, N, N', X, Y, Y соответствуют обозначениям на рис. 4.1; S3 -, управляющая система более высокого уровня иерархии; N - информация о состоянии внешней среды, находящаяся в управляющей системе S3; X-командная (управляющая) информация системы S2, имеющаяся в системе S3; X' - командная информация системы S 3; Y -информация о состоянии объекта управления, содержащаяся в системе S3.
Наиболее часто иерархические системы применяются там, где информация о состоянии, находящаяся в управляющей системе, не полностью соответствует реальному состоянию среды и объекта управления ( N N и Y У), число переменных и диапазоны изменений их значений велики, сами эти переменные могут быть как качественными, так и количественными, их взаимозависимости слабо формализованы и изменяются с течением времени. Это типично, например, для организационно-технических систем, где высокая неопределенность при принятии решений снижает возможности по оптимальному управлению.
В таких системах управление не может ограничиваться только функциями регулирования. Важную роль начинают играть процессы, связанные с контролем, учетом, анализом и другими функциями управления.
При этом управляющая система S 2 решает задачи оперативного управления (регулирования), как и в системах других типов. На систему S3 возлагаются остальные функции управления, не связанные непосредственно с регулированием. Например, целеполагание, прогнозирование, планирование.
Подобные системы рассматриваются как системы, принимающие решения. Элементы Sl и S2 становятся элементами реализаций решения, a S3 - элементом принятия решения. При таком представлении управляющая система решает задачу оптимизации. Состояния входных переменных N соответствуют внешним обстоятельствам, возможным перемещениям противника, определенным характеристикам некоторого вида, ограничениям и т.п. Состояния переменных в множестве Y представляют альтернативы, на которых определена функция полезности. Цель системы заключается в максимизации функции полезности. C помощью переменных X выбираются варианты из множества решений, положительно воздействующие на выходы. В соответствии с их ролью эти переменные можно, например, назвать переменными принятия решения или выбора.
Кроме собственно управления другая интерпретация целенаправленных систем (см. табл. 4.2) заключается в рассмотрении их как обучающихся. Элементы S l и S 2 являются соответственно обучающимися и обучающими. Цель заключается в получении требуемой реакции (состояний переменных в множестве Y) на отдельные раздражители (состояния переменных в множестве N), которые рассматриваются (определены) как правильные. Воздействие переменных X в этом случае представляется как своего рода усиление положительных и ослабление отрицательных реакций. Можно описать и некоторые другие интерпретации целенаправленной системы с управлением, например системы, корректирующие ошибки, адаптивные или самоорганизующиеся системы.