- •Исследование операций
- •Учебный план
- •Тематические планы лекций Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок развития сложных системах
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций
- •Лекция № 4. Элементы выпуклого анализа
- •Лекция № 5. Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •Лекция № 6. Линейное программирование
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •Лекция № 8. Моделирование операций на основе марковских случайных процессов
- •Лекция № 9. Элементы теории массового обслуживания
- •Список источников и литературы
- •2. Дополнительная литература
- •Лекция № 1. Исследование операций как методологическая основа теории принятия управленческих решений. Основные термины, определения, формализация
- •1.1Цели и задачи курса «Исследование операций»
- •1.2Системный подход в решении проблем управления
- •1.2.1Формальное определение системы и примеры систем
- •1.2.2Основные понятия целевого подхода в управлении
- •1.2.3Концептуальная постановка проблемы
- •1.2.4Понятие структуризации проблемы
- •1.2.5Основные понятия объектно-субъектного подхода в управлении
- •1.2.6Формализация системы и фаз процесса принятия решений
- •1.2.6.1Выявление проблемы — анализ ее существования
- •1.2.6.2Постановка проблемы
- •1.2.6.3Поиск решения проблемы
- •1.2.6.4Принятие решения
- •1.2.6.5Исполнение решения
- •1.2.6.6Оценка выполненного решения
- •1.3Формализм теории исследования операций (модель операции)
- •1.4Оценка эффективности стратегии
- •1.4.1Оценка неопределенности стратегии
- •1.4.2Функциональная оптимизация стратегий
- •1.4.3Смешанные стратегии
- •Лекция № 2.Моделирование целевых установок в сложных системах (2 ч.)
- •2.1Классификация целей систем
- •2.2Графы целей и способы их построения
- •2.3Методы свертки показателей эффективности
- •2.3.1.1Экономический способ формирования критериев
- •2.3.1.2Критические состояния объекта
- •2.3.1.3Последовательное достижение частных целей
- •2.3.1.4Логическое объединение критериев
- •2.3.1.5Обобщенное логическое объединение
- •2.3.1.6Случайное и неопределенное объединение
- •2.3.1.7Единицы измерения целей
- •2.3.1.8Полнота системы элементарных действий над критериями
- •2.4Экспертная оценка эффективности
- •2.5Критерии эффективности организационного управления
- •Лекция № 3. Примеры моделей операций (2 ч.)
- •3.1Модель анализа технологических процессов
- •3.2Аппроксимация функций полиномами
- •3.3Модель численного поиска экстремума
- •3.4Модель действий нападения против защиты в военных операциях
- •3.5Модель производства продукции в условиях конкуренции
- •3.6Модель оценки надежности неремонтируемых систем
- •3.6.1Параллельное дублирование системы в целом
- •3.6.2«Холодное резервирование» системы в целом
- •3.6.3Параллельное дублирование агрегатов системы
- •3.6.4«Холодное резервирование» агрегатов
- •3.7Модель для выбора дальности стрельбы в дуэльной ситуации
- •3.8Линейная обработка измерений (фильтрация) координат движущихся объектов
- •3.8.1Случайное блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.2Зависимое блуждание координат движущегося объекта
- •3.8.3Ограниченное блуждание координат движущегося объекта
- •Лекция № 4.Элементы выпуклого анализа
- •4.1Вспомним основные понятия высшей алгебры
- •4.2Определение и примеры выпуклых множеств.
- •-Мерный куб с центром в точке и ребром :
- •-Мерный шар радиуса с центром в точке :
- •4.3Проекция точки на множество. Свойства.
- •4.4Теоремы отделимости выпуклых множеств.
- •4.5Крайние точки выпуклых множеств.
- •4.6Альтернативы Фредгольма.
- •4.7Выпуклые функции и их свойства.
- •4.8Связь между выпуклыми функциями и выпуклыми множествами
- •4.9Свойства выпуклых функций.
- •4.9.1Дифференцируемость скалярной выпуклой функции.
- •4.9.2Дифференцируемость по направлению.
- •4.9.3Непрерывность.
- •4.10Выпуклые дифференцируемые функции и их экстремальные свойства
- •4.11Критерии оптимальности
- •Лекция № 5.Основы выпуклого программирования. Теория Куна-Таккера
- •5.1Основная задача выпуклого программирования
- •5.2Формальная постановка задачи выпуклого программирования
- •5.3 Классические способы отыскания решения экстремальных задач
- •5.4Условие регулярности
- •5.5Функция Лагранжа. Условия оптимальности
- •5.6Теорема (Куна-Таккера).
- •5.7Дифференциальные условия Куна-Таккера
- •5.8Общая схема решения задачи выпуклого программирования
- •Лекция № 6.Линейное программирование
- •6.1Примеры моделей операций, приводящих к злп
- •6.1.1Задача о диете
- •6.1.2Общая задача планирования выпуска продукции (распределительная задача)
- •6.1.2.1Общая задача планирования выпуска продукции
- •6.1.2.2Выпуск комплектной продукции
- •6.1.3Транспортная задача
- •6.1.3.1Классическая транспортная задача
- •6.1.3.2Транспортная задача с фиксированными доплатами
- •6.2Различные виды злп и их эквивалентность
- •6.2.1Стандартная задача линейного программирования
- •Лекция № 7. Игровые методы обоснования решений
- •7.1Теория игр как теория обоснования решений в условиях конфликта интересов
- •7.2Конфликт и его формальная модель
- •7.3Формализация принятия решения в условиях конфликта
- •7.4Оптимальность в конфликтной ситуации
1.2Системный подход в решении проблем управления
Системный подход появился на свет, с одной стороны, в результате обобщения опыта специалистов по исследованию операций, а с другой — вследствие развития общей теории систем, теории автоматического управления и кибернетики, давших методологический аппарат для связи в единое целое разнородных управленческих задач. В многочисленных работах по вопросам организации и управления, системный подход приобретает все более важное значение при обосновании управленческих решений в самых различных областях, в том числе в военной, промышленной, коммерческой, финансовой и др. Становится общепризнанным, что системная методология представляет собой наиболее упорядоченную надежную основу для управления сложными сферами взаимосвязанной деятельности, позволяя вскрывать и анализировать составляющие системы компоненты и последовательно сочетать их друг с другом.
1.2.1Формальное определение системы и примеры систем
Под системой понимают взаимосвязанную совокупность элементов, выделенных из внешней среды и объединенных единством цели или общими правилами поведения. Под внешней средой понимают совокупность элементов, связанных с элементами системы и оказывающихся на процесс ее функционирования существенное с точки зрения исследователя влияние.
Пусть заданы множества и с элементами и .
Системой (абстрактной) называется отношение над абстрактными множествами и : . Если — однозначное отображение, , систему называют функциональной.
Напомним, что такое «отношение над абстрактными множествами».
Пусть и — некоторые множества и пусть некоторые из пар элементов этих множеств являются «выделенными» на основе некоторого правила . Если — «выделенная» пара, то говорят, что связан с отношением и записывают . Множество всех пар группируют в множество .
Таким образом, — множество «выделенных» на основе правила пар .
Входящие в определение системы множества и характеризуют входные и выходные данные и называются соответственно входным и выходным множествами, а их элементы входами и выходами. Входы функциональной системы могут рассматриваться как причины, а выходы как следствия. В этом случае входное и выходное множества называют множествами причин и следствий. Эта терминология относится к моделированию явлений, содержащих причинно-следственные связи. Если система описывается отношением, а не однозначным отображением, то причиной служит пара (вход, начальное состояние).
Система, описываемая разностным уравнением
Рассмотрим разностное уравнение
,
описывающее некоторые наблюдения, которые проводятся в дискретные моменты времени . Для заданного начального условия
каждому набору из чисел соответствует единственный набор , который удовлетворяет уравнению (1) для каждого . Таким образом, определено отображение , такое, что для всех образ является единственным решением уравнения (1) при заданном начальном условии (2). Если допустимые начальные условия образуют множество , получим отношение : , причем . Уравнение (1) описывает в общем случае систему и, в частности, определяет функциональную систему , когда задано начальное условие (2).
Описанная система представляет собой модельный теоретический пример формализованного описания абстрактной системы. Учитывая декларированные в 1.1 цели и задачи курса «Исследование операций», рассмотрим модели и формальное теоретическое описание систем различных классов некоторых прикладных задач.
Техническая система, описываемая дифференциальным уравнением
Рассмотрим простую динамическую систему
Обозначим:
— коэффициент упругости невесомой пружины,
— масса тела;
— смещение из положения равновесия в момент времени ,
— внешняя сила, действующая на тело в момент времени .
Если трение не учитывается, то связь между и задается следующим дифференциальным уравнением:
.
Предположим, что наблюдаются значения и в интервале времени . Пусть — множество всех интегрируемых вещественных функций, определенных на , а — множество всех вещественных функций, определенных на . Тогда для заданных начальных условий
каждому соответствует такая единственным образом определенная функция , что для каждого
, .
Таким образом, уравнение (5) описывает однозначное отображение .
Если множеством допустимых начальных условий является , то образованная посредством (5) система представляется отношением .
Производственная система
Производственная система (ПС) состоит из взаимосвязанных производственных единиц (ПЕ), каждая из которых осуществляет уникальный технологический процесс. В результате совместного функционирования система производит товаров, которые может быть использованы как ресурсы производства в следующем производственном цикле. Производственный процесс в модели означает преобразование уровней запасов некоторых продуктов, имевшихся к началу периода, в другие уровни запасов к концу этого периода. Разность между уровнями соответствует накоплению. Производственный процесс функционирует в моменты времени =1,2,…,T (плановый период).
Технология производства предполагается постоянной, так что модель системы и модель ее поведения определяются двумя технологическими матрицами и размеров , в которых -й столбец матрицы (матрица затрат) указывает необходимые затраты продуктов для выпуска -го столбца матрицы (матрица выпуска), когда -я производственная единица работает со стандартной интенсивностью.
Определим в некоторый момент времени :
— вектор, описывающий запасы продуктов,
— вектор затрат ресурсов, выделенных для производства,
— интенсивность работы производственной системы.
Вектор будем считать возможным управляющим воздействием, т.е. выпуск и затраты системы в момент времени можно представить как
= ; = , при этом 0, 0 для всех =1,2,…,T.
Таким образом, в каждый момент времени определено отношение: пара ( , ) моделирует производственный процесс, если существует такой вектор , что выполнено условие (6). Каждая пара задает некоторое состояние производственной системы, а множество всех таких пар выделяет в момент времени в пространстве систему .
Дайте формальное определение системы на весь плановый период.
Условия эндогенного (самообеспеченного) безрискового развития рассматриваемой производственной системы (6) определим в виде:
или 0, 0 для всех =1,2,…,T.
На понятийном уровне соотношение (7) требует использовать в каждом периоде лишь собственные наличные ресурсы ПЕ, т.е. в момент времени предлагается расходовать не более того, что имеется в наличии в момент времени .
Дайте формальное определение безрисковой ПС.
Пусть заданы подмножества и .
Подсистемой (абстрактной) системы называется отношение над подмножествами и : , для которого .
Отношение между системой и ее подсистемой будем обозначать = .
Определите безрисковую подсистему ПС (6).
Сложная система определяется наличием специфических свойств, которые характеризуют ее качественное отличие от других систем. Выделяют следующие особенности таких объектов:
эмерджентность, т.е. наличие свойств системы, не присущих ее отдельным элементам;
целенаправленность, т.е. развитие подчинено определенной цели;
самоорганизация, т.е. изменение структуры системы в процессе ее функционирования;
полиструктурность, т.е. взаимопереплетение разнокачественных подсистем, образующих несколько качественно различных структур.
Пусть система содержит подсистемы . Построим множества, характеризующие связь между входами и выходами подсистемами и системы :
.
Формализуем теперь описательное понятие сложной системы.
Система называется сложной системой, если найдутся такие подсистемы и , для которых хотя бы одно из множеств (8) не пусто.
В каком случае производственную систему (6) можно считать сложной?
В общем виде под системным анализом понимают всестороннее, систематизированное, т.е. построенное на основе определенного набора правил, исследование сложного объекта в целом, вместе со всей совокупностью его разнообразных внешних и внутренних связей, проводимое для выяснения возможностей улучшения функционирования этого объекта.
В зависимости от характера используемого набора правил системный анализ можно выполнять на уровне логики или здравого смысла. Научным методом системный анализ является лишь тогда, когда на всех его этапах используется научный подход, в основе которого лежит количественный анализ или формально-логические правила вывода. (Дать примеры «сплетен в виде версий»).
Системный подход к исследованию систем исходит из того, что любая система состоит из элементов, имеющих свои определенные цели.
Цель — желаемый результат деятельности системы (подсистемы), достижимый в пределах некоторого интервала времени.
Соответственно этому задача управления сводится к интеграции системообразующих элементов, которая может быть достигнута при условии, что каждый руководитель в решении относящихся к сфере его компетенции вопросов станет подходить с точки зрения системного анализа. Главная задача системного подхода состоит в повышении эффективности работы системы в целом, что не обязательно означает оптимизацию деятельности всех без исключения ее элементов. Сущность системного подхода сводится к следующему:
1) формулирование целей и выяснение их иерархии до начала какой-либо деятельности, связанной с управлением и, в частности, с принятием решений;
2) получение максимального эффекта в смысле достижения поставленных целей путем сравнительного анализа альтернативных путей и методов достижения целей и осуществления соответствующего выбора;
3) количественная оценка (квантификация) целей, методов и средств их достижения, основанная не на частичных критериях, а на широкой и всесторонней оценке всех возможных и планируемых результатов деятельности.
Укрупнено системный анализ состоит из следующих этапов: концептуальной постановка задачи; структуризация системы; построение и исследование модели принятия и исполнения решений.