Законы развития технических систем - аналоги законов биологической эволюции. Возможность появления новых технологий определяется предыдущим направлением развития технологий. Перспектива развития новой техники - влияет на все остальные стороны жизни: выделение расходов на капитальное строительсво, стимулирование демографической политики и т. д. Эти задачи относятся к категории многокритериальных. Общего метода решения таких задач нет.
Известны два подхода к оценке эффективности: функциональный и физический. Каждый имеет свои недостатки. При функциональном подходе система оценивается с точки зрения надсистемы. Эффективность рассматривается как положительное влияние системы на надсистему. Такая оценка применима лишь к целенаправленным системам и требует учёта всех свойств надсистемы, а также учёта свойств надёжности. Функциональный критерий носит вероятностный либо нормативный характер
Пример критерия 2-го вида: успешность выполнения задания, доходы с капиталовложений.
Пример критерия 1-го вида: математическое ожидание успеха, оценки риска.
Достоинства функциональных критериев:
- лёгкая интерпретация;
- приемлемость и понятность для начальства;
- хорошая сопрягаемость с надсистемой.
Недостатки:
-значение критерия зависит от способа его определения;
- широкий доверительный интервал оценки;
- трудность объективной оценки.
Примеры функциональных критериев:
1) следящая система: - функциональный вероятностный критерий. L - количество независимых задач, Vi - важность i-х задач, Pi - вероятность успешного решения.
2) информационная система: . z - максимальный ресурс системы, L0=L1+L2, L1 - число задач, решаемых по ложным данным, L2 - число задач, решаемых по истинным данным. Условная вероятность решения i-х задач при условии достаточности ресурса зависит от ошибок исходной информации P=Pi(si)Pi(Zi), где si - ошибка отображения.
3) система предупреждения: , где Ph - вероятность того, что ущерба не будет, Uh - возможная величина ущерба при экстремальных ситуациях.
4) транспортная система: показатели качества - скорость транспортировки, грузоподъёмность, безопасность груза для окружающей среды, энергопотребление. Для оценки качества системы нужно вычислить вероятность того, что эти показатели не будут хуже заданных.
5) система энергопередачи: активная мощность при заданных параметрах тока, дальность при заданном уровне потерь, безопасность и стоимость.
6) система связи: пропускная способность, достоверность, помехоустойчивость, скрытность, стоимость.
7) системы промышленных предприятий и отраслей: количество продукции в единицу времени при заданных нормативных характеристиках, надёжность, гибкость, себестоимость продукции.
Особенности физических критериев:
Они строятся на основе измеримых показателей. Их легко объединить в обобщённую функцию. Однако, их эффективность сильно зависит от удачности модели.
Достоинства:
- инвариатность;
- однотипность для разных систем;
- применимость для систем с неопределённой целевой функцией.
Недостатки:
- трудности обоснования;
- трудно определить связь, назначения системы и её критериев;
- слабо разработан математический аппарат для оценки физических критериев для сложных систем;
-непривычность для начальства.
Универсальный показатель качества системы - это количество свободной энергии в полезном виде, которая выделяется или находится внутри системы.
E=y(I*e), где e - энергия, I - информация, или отрицательная энтропия.
Примеры универсальных показателей качества системы:
1) для транспортной системы: , где Wэ - эквивалентные затраты на содержание системы за время t, P - грузоподъёмность, V -скорость.
2) для пассажирской системы: P=apN, где N - число пассажиров, p - средний вес пассажиров, a - коэффициент комфорта.
3) критерий наименьшего воздействия (из физики): L=T(p,q)-U(p,q), где T и U, соответственно, кинетическая и потенциальная энергии.
4) для систем энергопередачи: , где P - активная мощность, K - коэффициент соответствия стандартным требованиям, w - затраты, Wэ - энергетический эквивалент затрат.
5) для систем связи: , где ki –доход с километра линии, li - длина канала связи, ji – пропускная способность, n – число каналов.
6) для биосистем: E=e*I.
7) для эргатических систем: в качестве элементов обязательно включают людей. Также часто эти системы включают усилители рецепторов, рефлекторов, мыслительных функций.
Распределение функций в эргатических системах:
В больших эргатических системах скорость обработки информации гораздо больше, чем возможность её обработки человеком. Поэтому важное место занимает автоматизация производства.
Человек
ЭВМ
+
-
+
-
1) есть внутренний стимул для решения задач
2) интуиция (ориентация в незнакомых задачах)
3) может решать задачи с неполной информацией и плохо формализуемые
4) способность находить новые законы
5) пространственное мышление
6) распознавание образа
7) смысловой анализ информации
8) выделение существенных факторов
9) разумное предохранение
1) плохо запоминает безразличную информацию
1) быстрота и безошибочность выполнения простых операций
2) запоминание больших массивов, большого объёма информации
3) вся память машины активная
4) быстрый перебор вариантов
5) эффективное решение формализуемых задач большого объёма (до 30000 параметров)
6) не устаёт
7) большое количество параметров в поле зрения
1) нет стимула для решения задач
2) нет интуиции, не может решать незнакомые задачи
Три принципа автоматизации.
Они взаимодополняют достоинства человека и ЭВМ в эргатической системе и взаимокомпенсируют их недостатки.
1. ЭВМ обеспечивает информацией ЛПР (лица принимающие решения) в простых ситуациях и управляет в сложных ситуациях.
2. ЭВМ вырабатывает и реализует решения в простых рутинных операциях.
3. ЭВМ контролирует ЛПР и при явных ошибках блокирует его решение
Большое значение в эргатических системах приобретает отображение информации, т.е. отображается только необходимая информация, когда параметры подходят к критическим пределам, но по желанию можно вызвать любую информацию.
Цель автоматизации: максимально освободить управленцев от нетворческой деятельности (50-70% времени управленцев - рутинная работа, 10% - ориентация и усвоение ситуации, <10% - творческие задачи).
Интеллектуальные задачи - распознавание ситуации, выработка решений в сложных ситуациях, а также технологические функции:
- эвристический (при задачах, которые нельзя формализовать).
Система управляема, если:
Pu - мощность для реализации U.
Уменьшение задержки повышает энергетику управления.
Em - общий энергоресурс системы,
p*- дополнительное значение мощности управления,
V - область возможных воздействий,
Y - выход из системы,
W - затраты,
Э* - дополнительный эффект от упрвления.
Адаптивное управление.
Метод включает адаптацию к стохастичесокой ситуации. Используются стохастические методы оптимизации, и оптимальность может быть достигнута в среднем. Если же система не стохастична, то используем метод массовых проб МГУА (метод группового учёта аргументов).
Схема адаптивного управления.
Идея: используется вероятностные автоматы, которые могут случайно и неслучайно изменять №№№ и запоминать результаты вычислений. По мере их взаимодействия и отбора алгоритм совершенствуется.
Данный метод применим только к большим системам, если неизвестен закон управления.
С вероятностью P автоматы будут действовать по заданной программе, с вероятностью 1-P будет мутация. Случайная составляющая должна быть около20%. Минимальный информационный ресурс для формирования целесообразного поведения. Данный способ напоминает игру и может эффективно применяться в обучающих программах и играх.
Рефлексивное управление основано на отборе информации, а именно: системе передаются те данные, которые стимулируют желаемый выбор.
Примеры: жёсткие методы обучения, методы руководства, методы пропаганды, грязные выборные технологии.
Пропаганды бывают:
- белые - все сообщения являются истинными фактами, но их подбор очень тенденциозный;
- серые - часть фактов преувеличивается, а часть - замалчивается;
- чёрные - часть фактов выдумывается в правдоподобном виде.
Частным случаем рефлексивного управления является самореализующий прогноз, который, будучи только высказанным широко, обязательно сбывается (P=1).
Схема рефлексии:
- рефлексия нулевого порядка: “Я знаю что (именно) ты про меня знаешь”
- рефлексия первого порядка: “Я знаю, что ты думаешь о том, что ты обо мне знаешь”
- рефлексия второго порядка: “Я знаю, что ты думаешь о том, что я знаю, что ты знаешь обо мне”
Рефлексия нулевого ранга - модель себя:
Суть рефлексивного управления в дозировании информации, а также в её искажении. Это нужно для того, чтобы объект управления создал модель поведения (своего), которая устраивает управляющую систему.
Особенности рефлексивного управления:
1. Большая роль мотивации поведения.
2. В каждый момнт информация об объекте управления не достоверная.
3. Есть ограничивающие условия (например,психологическая совместимость).
4. Сложность управляющих воздействий зависят от масштаба управления.
5. Особая роль прогноза.
6. Управляющая система состоит из трёх частей:
- модель себя;
- модель управляемой системы;
- контролирующая часть.
Основная трудность при реализации этого управления - это определение необходимых границ свободы выбора. На успешность управления сильно влияет запаздывание управляющего воздействия.
- функциональный вероятностный критерий. L - количество независимых задач, Vi - важность i-х задач, Pi - вероятность успешного решения.
. z - максимальный ресурс системы, L0=L1+L2, L1 - число задач, решаемых по ложным данным, L2 - число задач, решаемых по истинным данным. Условная вероятность решения i-х задач при условии достаточности ресурса зависит от ошибок исходной информации P=Pi(si)Pi(Zi), где si - ошибка отображения.
, где Ph - вероятность того, что ущерба не будет, Uh - возможная величина ущерба при экстремальных ситуациях.
, где Wэ - эквивалентные затраты на содержание системы за время t, P - грузоподъёмность, V -скорость.
L=T(p,q)-U(p,q), где T и U, соответственно, кинетическая и потенциальная энергии.
, где P - активная мощность, K - коэффициент соответствия стандартным требованиям, w - затраты, Wэ - энергетический эквивалент затрат.
, где ki –доход с километра линии, li - длина канала связи, ji – пропускная способность, n – число каналов.
