CC BY
23
© В В. Куприянов, 2014
УЛК 622.8:681.5 В.В. Куприянов
СОВРЕМЕННЫЕ ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО ПОДХОДА И ТЕОРИИ ИНФОРМАЦИИ
Даны понятия терминов «категория управления», «организация управления» и «структура управления». Предложены к рассмотрению различные варианты их определений и возможности использования данных понятий. Приведены структура цикла принятия решения и структура цикла выбора альтернативы и дается их поэтапное объяснение. Представлен ряд принципов анализа, моделирования и прогнозирования в работе с организационными системами управления. Организационные системы являются одними из самых сложных с точки зрения построения информационных систем управления (трудности формализации знаний о предметной области, большое количество нечеткой информации, повышенные требования к наглядности, простота освоения и их сопровождения, субъективизм или человеческий фактор).
Рассмотрены характеристики процессов управления с использованием методов теоретико-системного подхода и теории информации. Определены различные аспекты, способствующие повышению эффективности принятия решений в рамках исследуемой проблемной области, выделены основные направления, оказывающие воздействие на формирование новых механизмов интеллектуального управления. Ключевые слова: управление, количество информации, категория, альтернатива, принятие решений, структура управления, энтропия, обоснование, цикл выбора, организационные системы управления, интеллектуализация.
Интенсивность поступления информации определяет нагрузочную характеристику системы и ценность информации (при редких сообщениях ценность может снизиться). В процессе оперативного управления при умеренной интенсивности потока информации (0,2-0,5 бит/с) человек обычно определяет как более важную ту информацию, которая поступает чаще, за исключением единичных, но обладающих высшим приоритетом сообщений.
Процессы проектирования и производства различных технологических систем невозможны без целенаправленного процесса управления, осуществляемого с помощью информационных технологий. Необходимо по-
Начало - самое трудное во всех делах
Ж. Руссо
нять, что практически на любом этапе жизненного цикла любое изделие, технологическая система и т.д., как сложная система, взаимодействует с системами проектирования, исследования, производства, эксплуатации, в свою очередь, являющимся сложными системами. Логика процесса управления может быть оценена с позиций:
1) категория управления;
2) организация управления;
3) структура управления .
Категории управления сведены в
таблицу.
Оперативность определяет порядок выработки сигналов управления во времени и является переменной величиной. На нее влияют производительность органа управления, ор-
Действия Характеристика Оценка Сфера применения
Процесс выработки сигнала управления Оперативность Обоснованность Категоричность Т цикла М [К0] Риск Дирекция, совет директоров, плановый отдел, коллегия министерства
Распространение сигнала управления Охват Непрерывность М [х] Т запазд. Пространство Время
ганизация процесса управления, число контуров управления в различные моменты времени, наличие и характер обратных связей. Оперативность оценивается временем цикла управления, которая задается априорно или измеряется на различных этапах процесса.
Обоснованность характеризует собой содержания управляющих воздействий, правильность которых основана на интуитивных и на научно обоснованных решениях лица, принимающего решение (ЛПР). Обоснованность оценивает степень приближения выбранного решения к оптимальному и зависит от уровня понимания закономерностей процесса управления, возможности использования знаний в конкретной ситуации, опыта и интуиции ЛПР.
Обоснованность, характеризуя качества принимаемых решений, практически не поддается оценке в процессе управления.
Существует несколько методов априорной оценки обоснованности:
а) вариантный, когда принимаются к рассмотрению шзал вариантов, заданных ЛПР или существующих в базе данных. Если фактическое число рассмотренных вариантов т из-за ресурсных ограничений оказывается меньше тзад., то обоснованность определится из их отношения. Достоверность такой оценки весьма низка из-за первоначально допускаемого субъективизма;
б) использование внешнего критерия. Предположим, что значение максимальной эффективности равно К0
для оптимального варианта решения Х(0), а К(Х) - показатель эффективности управляемого процесса Х, тогда обоснованность V равна У=1-[К0-К{Х]/К0. Такой подход, как и любая квалиме-трическая оценка, определяет степень приближения к выбранному эталону, однако не учитывать сложность оценки самих вариантов, допущений аналитических моделей, неполного знания обстановки и т.д.;
в) вероятностный метод, позволяющий учитывать вероятностный характер воздействий, параметров управления, различные аналитические модели, что достаточно просто реализуется методами имитационного, статистического моделирования.
Категоричность определяет форму передачи сигналов управления, по возможности не допускающей иных толкований в виде словесных формулировок приказа или количественных данных.
Охват определяет уровень вовлеченности в процесс управления участников этого процесса. Охваты и оперативность - противоречивые категории. Часто охват зависит от принятого варианта управления и может не учитываться на каких-либо уровнях.
Непрерывность оценивает способность постоянно влиять на объект и с появлением информационных технологий позволяет не только обеспечить постоянную фиксацию текущего состояния, но и прогнозировать будущие изменения и осуществлять корректирующие воздействия.
Организация управления представляет собой иерархию трех уровней различной степени общности:
1. Высший уровень - цикл управления состоит из:
• оценки обстановки, сводящейся к изучению имеющейся информации об аналогичных проектируемых системах; маркетинговым исследованиям, экономическим оценкам, что приводит к созданию информационного образа будущей системы, позволяющего обосновать информационное решение;
• выработки плана, касающегося перестройки и переоснащения процесса проектирования и производства, включая разработку или освоение нового программного продукта, методов моделирования, представляющий из себя организационные решения;
• следующие этапы включают в себя подготовку приказа, его оформление и доведение до управляемых структур, составляя основу управленческого решения.
2. Средний уровень - цикл выработки решения состоит из обоснования решения (информационного, организационного или управленческого) и принятия решения (информационного, организационного или управленческого). Именно на этих этапах проявляется эффективность использования информационных технологий.
3. Низший уровень - цикл выбора альтернатив, состоящий из выбора альтернативы, ее оценки, анализа.
Рис. 1. Фрагмент структуры
Структура управления обычно представляется в виде четырех этапов, реализуемых с использованием средств информационных технологий:
• сбор и обработка информации всех доступных видов;
• подготовка и поэтапное принятие решения;
• выработка управленческих сигналов, реализующих решение;
• передача информации и/или сигналов управления.
В сложной многоуровневой системе управления при использовании человека и/или ЭВМ в качестве ЛПР и лица, обеспечивающего решения (ЛОР), может быть несколько точек принятия решений на перечисленных выше этапах и уровнях управления. На рис. 1 представлен фрагмент иерархической 3-х уровневой структуры. Таким образом, точка принятия решения - это все моменты времени, в которых проводится анализ или принимаются решения. На нижнем уровне таких точек одна - анализ варианта; на среднем уровне две, на верхнем уровне три.
Поскольку процесс управления содержит повторяющиеся последовательности действий органа управления на участках между точками принятия решения, то интервалы между точками принятия решения называют циклами. Цикл реализуется контуром управления, состоящим из ЛПР, ЛОР, технических средств. Например, цикл
Анализ, принятие решения, приказ
Подготовка решения для верхнего уровня, принятие решения для нижнего уровня
Анализ
а)
Цикл выработки решения
б)
Этап обоснования решения
Этап принятия решения
Альтернативы
ПР ЛОР
Альтернативы
ПР ЛПР
Выбор альтернативы Решение альтернативы Цикл выбора альтернативы Анализ альтернативы
Рис. 2. Цикл выработки решения а) и цикл выбора альтернативы б)
выработки решения можно представить в виде рис. 2.
Сами циклы составляют иерархию, например, цикл выработки решения является частью цикла управления, включающего все четыре этапа. В свою очередь, рассмотрение альтернатив на этапе обоснования решения и принятия промежуточного решения ЛОР, а также на этапе принятия решения ЛПР распадается на выбор одной из альтернатив, ее решения и анализа полученного решения (рис. 2), что представляет собой цикл выбора альтернативы. Качество таких этапов прямо связаны со временем, имеющимся для принятия решения, что влияет на точность оценки альтернатив.
Сокращение циклов любого уровня возможно за счет:
1) понижения степени обоснованности;
2) повышения децентрализации;
3) уменьшения адаптивности.
Первая возможность очевидна и
не требует комментария. Стремление ЛПР централизовать управление приводит к увеличению цикла управления. Введение децентрализации при-
водит к тому, что решения в отдельных звеньях могут вырабатываться параллельно. Тогда сокращается время цикла управления и повышается его оперативность. В качестве количественной меры централизации процесса управления берется отношение числа контуров, в которых решение принимается лично ЛПР, к общему числу точек принятия решения.
Тенденция современных систем управления к увеличению гибкости и эффективности управления приводит к созданию адаптивных структур. В качестве количественной меры адаптивности можно принять отношение максимального времени функционирования совокупности контуров управления, решающих задачу после адаптации структуры, к минимальному времени функционирования начальных контуров управления, решающих ту же задачу в штатном режиме. Адаптация также повышает живучесть системы, так как многие системы управления построены по принципу комплексирования функций.
Широкое применение информационных технологий привело к появле-
нию категории управления, называемой коллегиальность. Само по себе это понятие не является новым, но в вычислительных системах оно приобрело новое содержание, отражающее долю участия ЭВМ в выработке и принятии решения. Особенно это категория управления важна при дефиците времени.
Можно рассмотреть несколько вариантов ответственности при участии в управлении искусственного интеллекта:
1) ЛПР рассматривает все возможные варианты решения, подготовленные ЛОР с помощью информационных технологий, тогда степень обоснованности самая высокая;
2) из-за объективных причин рассмотрены не все варианты, то обоснованность снижается;
3) ЛПР рассмотрел только один вариант, отличающийся от варианта ЛОР, при этом вся ответственность ложится на ЛПР;
4) если ЛОР смог воспользоваться только одним вариантом, подготовленным ЭВМ, то ответственность полностью на ЭВМ;
5) если время на принятие решения меньше цикла решения на ЭВМ, то необходимо переходить на резервные варианты управления.
Исходя из сказанного, можно сделать определенные выводы:
1. Внедрение информационных технологий в процессы проектирования и производства создало возможность объединить в процессе решения искусственный и естественный интеллекты, существенно расширив диапазон принятия решений в реальном масштабе времени.
2. Мерой качества принимаемых решений являются категории управления: оперативность и обоснованность.
3. Процессы проектирования и управления представляют собой композицию сложных систем, рассмотре-
ние которых возможно только с позиций системного подхода.
4. Общеинформационные представления все больше используются для информационной интерпретации процессов и систем.
Рассмотрим информационную интерпретацию процессов управления. В современных сложных системах используются большие информационные комплексы, действующие на больших расстояниях и с большим уровнем помех. Для анализа и синтеза систем управления необходимо применение основных положений теории информации с целью обеспечения оптимальности и в информационных процессах.
Энтропия - это средняя величина от плотности функции распределения вероятностей: Н(Х) = М[-1од ¡(х)Ах].
В теории вероятностей средние величины вводятся от X, где X - процесс. В данном же случае математическое ожидание берется от функции ¡(х), т.е. здесь X нет, и средняя величина не от процесса, а от закона распределения. Если закон не меняется, то энтропия одна и та же. Другими словами, энтропия - средняя величина. А как ее можно интерпретировать к процессам управления с точки зрения теории вероятностей.
Рассмотрим несколько примеров случайных функций и процессов. Траектория самолета: то, что видим, это неслучайная функция, траектория в будущем - это случайная функция, т.к. не знаем ее. Помехи в виде вибраций на самолет - неизвестная функция, а значит, это случайный процесс. Другой пример. Функция, воздействующая на какой либо прибор: до настоящего момента времени известна, а в будущем - неизвестна, следовательно, это случайный процесс.
Дискретные случайные процессы изучаются в специальных курсах с ис-
пользованием дискретизации по времени и по уровню на основе теоремы Котельникова. Ограничимся непрерывными процессами.
А как исследовать случайные процессы? Нужна ли новая методика или применима существующая? Применима методика из теории вероятностей. А как ее использовать? Пусть имеем случайный процесс. До настоящего момента t = 0 он известен, а в будущем - неизвестен. Поэтому условно на рис. 3 это изобразим пунктиром. Другими словами, может быть много вариантов или много различных реализаций мы можем иметь.
А какая реализация будет в действительности? Неизвестно. Берем определенные сечения в моменты времени t1, t2, t3,... Считаем, что Х(^ -амплитуда процесса во времени. Рассмотрим значение процесса в точке t1. В ней процесс может иметь разные значения (числа), тогда мы можем применить статистические методы, т.е. мы можем построить функцию распределения вероятностей (плотность вероятностей) появления амплитуд в данной точке t1. И тогда применимы все методы теории вероятностей для точки t1 (распределение амплитуд в точке
В точке t2 используя статистические данные, можно построить функцию распределения амплитуд. И это будет функция, отличная от функции в точке t1. Аналогично для других то-
чек можно написать функции распределения.
Для различных моментов t имеем различные распределения ¡1 = /1(Х, /).
Возникает вопрос : не теряем ли мы здесь данные? Т.е. будет ли полная или неполная информация о функции { при ее построении, считая, что точки ^ берем достаточно близко и часто?
Оказывается, что теряем. Мы ведь считаем, что связи между точками t1 и t2 нет, т.е. нет зависимости, они не взаимосвязаны. А на самом деле - взаимосвязаны. А как в теории вероятностей описать величины, если между ними есть связь? Как описать функции ¡'1 и ¡"1, если они взаимосвязаны?
Надо брать двухмерное распределение, а не одномерное. И оно дает описание взаимозависимости между величинами. Для полного описания функций в теории вероятностей вводят двухмерное описание взаимосвязанных функций. А нами вышенапи-санное применимо для невзаимосвязанных функций!
Двухмерную плотность вероятностей, описывающую плотность вероятностей в точках t1 и t2, обозначим как /2(Х1,Х2; t1,t2). Для трех точек используем трехмерную функцию плотности вероятностей. И так доходим до п-мерной плотности вероятностей: ¡п(Хр...Хп; t1,...tr). Если точки достаточно близки, то для 3-х, 4-х и п-мерных функций имеем сложные описания,
5 -• 1
в б а
Рис. 4. Схема информационной трактовки системы управления:
1 - источник информации; 2 - элемент преобразования информации: физической природы информационного процесса, языка и разделения полезной информации и помех; 3 -элемент; производящий оценку информации; 4 - элемент принятия решения; 5 - регулирующий орган-преобразователь информации в действие: а - помехи - ложная информация, б - информация, определяющая механизм управления, в - дополнительная информация о характеристиках системы и внешних условиях, используемая при принятии решения, г - информация о регулируемом параметре, д - информация о регулируемом параметре после ее преобразования, е - информация оценки регулируемого параметра, ж - информация, создаваемая элементом принятия решения, □ - информационная подсистема.
которые почти не используются, хотя они - правильные описания. Дискретного представления не будет!
При п=ю п-мерная плотность распределения вероятностей удовлетворяет всем требованиям практики. Поэтому «п» берем достаточно большим. Бесконечно-мерное пространство не используют для полного описания из-за громоздкости и сложности.
Из данного нами представления процесса выделяют классы процессов, которые широко используют в виде моделей и имеют достаточно простое описание. Среди всех классов выделяют: класс стационарных случайных процессов; класс Марковских случайных процессов.
Несмотря на то, что информационные процессы в системах управления играют важную роль, в современной теории систем общеинформационная
трактовка процессов развита еще недостаточно полно. Это в значительной мере объясняется тем, что теория управления была развита в период, когда информационные представления еще не были сформулированы.
С целью более четкого понимания роли информации в системах рассмотрим изображенную на рис. 4 структурную схему упрощенной системы управления, в которой информационная трактовка отдельных ее элементов.
Управление процессом, как это представлено на схеме, происходит на основе информации, получаемой о процессе, информации о внешних воздействиях, состоянии объекта и о механизме изменения управляемых параметров. Элементы информационной подсистемы создают информацию о свойствах процесса и о внешних воздействиях.
Информация оценивается с использованием какой-либо меры или нескольких мер по определенному алгоритму. Обычно оценка происходит на основе информации, имеющейся в памяти, или на основе информации, поступающей из внешних источников в виде программы или механизма управления. После оценки полученной информации требуется принять решение, что делать с управляемым процессом. Для этой цели используется элемент, вырабатывающий решение, который на выходе создает информацию принятого решения. Выработка информации решения производится по алгоритму решения на основе информации, получаемой от предыдущего элемента, и добавочной информации в режиме функционирования систем.
Следующим элементом системы является устройство, преобразующее информацию решения в действие с целью воздействия на управляемый процесс. Данный элемент часто выполняется в виде преобразователя одного вида энергии в другой.
В настоящее время в информационных системах, используемых в управлении, применяется амплитудно-временной код. Это объясняется тем, что свойства процесса оцениваются с использованием амплитудно-
временных оценок. Важными вопросами для информационных процессов являются выбор мер и алгоритмов оценок на основе энтропийных свойств, связанных с понятием неопределенности.
_ СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Глушенко В.В. Информация. Информационные технологии. Принятие решений. - СПб.: ГУВК, 1998. - 90 с.
2. Винограй Э.Д. Основы общей теории систем. - Кемерово, 1993. - 248 с.
КОРОТКО ОБ АВТОРЕ_
3. Советов Б.Я. Информационная технология. - М.: Высшая школа, 1994. - 367 с.
4. Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. - М.: ИИЛ, 1963. -487 с. \ТШ
Куприянов Вячеслав Васильевич - доктор технических наук, профессор, Московский государственный горный университет, e-mail: ud@msmu.ru.
UDC 622.8:681.5
MODERN PROBLEMS OF CONTROL ON THE BASIS OF SYSTEMS APPROACH AND THE THEORY OF INFORMATION
Kupriyanov V.V., Doctor of Technical Sciences, Professor, Moscow State Mining University, e-mail: ud@msmu.ru.
In this article the concept of terms of «category of control», «organization of control» and «structure of control» is given. Various variants of their definitions and possibility of use of the given concepts are offered to consideration. Also the attention is paid to their basic features. The structure of a cycle decision making and structure of a cycle of choice alternative are resulted and their stage-by- stage explanation is offered. Further in article a number of principles of the analysis, modeling and forecasting in work with organizing control systems is presented.
Organizing systems are more complex among information control systems (hard formalization knowledge about subject domain, large quantity of fuzzy information, high requirements to direct methods, simplicity of mastering and their accompaniment, subjectivity or human factor).
Characteristics of processing control with use of methods of theoretical system approach and the theory of information are considered. Also considered the different factors, that affect efficiency increasing of the decision making about subject domain problems, and underlined the factors, that influence the new intellectual controlling mechanisms.
Key words: control, amount of information category, alternative, decision making, structure of control, entropy, ground, choice cycle, organizing control systems, intellectualization.
REFERENCES
1. Glushchenko V.V., Information. Information Technologies. Decision-Making. Saint-Petersburg: GUVK, 1998. 90 p.
2. Vinograi E.D., Fundamentals of General Theory of Systems. Kemerovo, 1993. 248 p.
3. Sovetov B.Ya., Information Technology. Moscow: Vusshaya shkola, 1994. 376 p.
4. Shannon C., Information Theory and Cybernetics. Moscow: IIL, 1963. 487 p.
