Управление как информационная система
Тема 12. Управление как информационная система
Структура процесса
Информационные процессы в системах управления можно рассматривать в двух аспектах:
- преобразование;
- движение информации.
В первом случае внимание концентрируется на этапах и способах преобразования; информации в функциональных блоках управляющей системы. Во втором случае изучается передача информации между этими блоками.
Основным элементом преобразования информации в управляющей системе любого масштаба и уровня является процесс принятия решения. Вокруг него организуется все частные преобразования информации: наблюдение и анализ, фильтрация данных, память, размножение данных и другие.
Под решением будем понимать некоторое предписание к действию для объекта управления. Обычно разрабатывается несколько вариантов такого предписания. Выбор наилучшего варианта будем называть принятием решения, а процесс, включающей разработку альтернатив - процесс принятия решения.
Рекомендуемые материалы
Этапы принятия решений
1. Процесс принятия решения начинается с получения данных. Текущая информация поступает к плановику. С одной стороны, здесь существенна достоверность данных. Если данные о объекте поступают из разных независимых источников, то достоверность данных плановик оценивает методами статистики. С другой стороны, важна сама способность плановика, воспринимать и опознавать поступающие данные. Технология опознавания образов плановиком меняется по мере накопления знаний и опыта. Объем поступающей информации для опознавания становится меньше, поскольку он располагает все большим базовым объемом информации.
2. На втором этапе осуществляется фильтрация данных применительно к каждому отдельному процессу принятия решения или к их классу. В планировании обычно используются три вида фильтров (либо их комбинация):
- отсечка ненужных или недостоверных данных;
- агрегация данных;
- типологическая выборка данных.
При отсечке множество данных разбивается на два класса: X -пропускаемых и 
- отсекаемых данных. С помощью признаков отсечки пропускается, например лишь данные об определенных изделиях или о выполнении плана определенными предприятиями.
При агрегации множество элементов разбивается на классы агрегации и выбирается способ агрегации, то есть перехода к макроэлементам 
, заменяющим каждый класс так, чтобы сохранить интересующие плановика характеристики. Например, объединение различных видов проката в показатель "прокат черных металлов".
При типологической выборке производится разбиение множества N на классы эквивалентности N’, N” и отбор элементов n’, n”… - представителей из каждого класса.
3. На следующих этапах осуществляется структуризация данных, обеспечивающая постановку задачи принятия решения. Плановик имеет дело со многими ситуациями. В потоке поступающих данных ему приходится сопоставлять их друг с другом, чтобы поставить конкретную задачу принятия решения.
Выявляя условия задачи принятия решения, плановик должен определить:
1. множество управляемых факторов М, состоящее из элементов (векторов) m;
2. множество учитываемых им неуправляемых факторов S, состоящее из векторов s;
3. множество исходов W, состоящее из элементов (векторов) w, изоморфных упорядоченным парам (m, s).
Выделения множеств M и S относится непосредственно к структуризации поступающих к плановику данных. Знания и опыт помогают ему выделить факторы, определить их значимость, степень возможного изменения и воздействия на них. Множество же исходов плановик должен «рассчитывать» и сформировать. Здесь широко используются аналитические модели экономики или ее подсистем.
4. При формировании альтернатив решения плановик всегда сталкивается с неопределенностью. Поэтому естественным продолжением структуризации данных, особенно при формировании множества W, является прогнозирование, то есть возможность реализации каждой альтернативы и следствий ее реализации.
После прогнозирования плановик способен из множества потенциально возможных альтернатив х выделить подмножество осуществимых альтернатив х.
5. С самого начала у плановика имеется целевая ориентация. Ее актуализация позволяет из множества возможных альтернатив х выделить подмножество желательных альтернатив 
, которое определяется по желательности исходов. В итоге образуется множество допустимых альтернатив Х как пересечение множества осуществимых и множества желательных альтернатив: Х = х I . Оно образует первую компоненту собственно задачи принятия решения: {x,≥}.
6. Следующий этап связан со второй компонентой этой задачи, то есть с выявлением предпочтений плановика. Под предпочтением: будем понимать любой способ устранения неопределенности при выборе альтернатив из множества X. В общем случае плановик должен упорядочить альтернативы от лучшей к худшей, причем некоторые он может считать равноценными (X1≥ X2≥…≥ Xn).
Обычно плановик оценивает альтернативы по многим признакам, с различной точки зрения. Решение, принимаемое по нескольким профилям предпочтения (или критериям) будем называть сложным решением. В случае если решение принимается по одному профилю или критерию, является простым решением.
7. Следующим пунктом является акт выбора лучшей альтернативы, то есть собственно принятие решения. В его основе лежит определенная модель и процедура - от прямого перебора и сравнения альтернатив, до развитых эвристических и формальных методов.
Поэтому необходимой предпосылкой принятия решения является разработка приемлемой модели и процедуры выбора альтернатив.
Возможны три случая:
- определенность - если относительно каждого действия m известно, что оно неизменно приводит к некоторому конкретному исходу w. Здесь все функциональные зависимости являются детерминированными. И соответственно применяют детерминированные методы решения (динамическое программирование, теории графиков).
- риск, если каждое действие m приводит к одному из множеств возможных частных исходов, но каждый исход имеет известную вероятность появления р(w). (В этом случае применяют стохастическое программирование, теорию массового обслуживания).
- неопределенность - если вероятности исходов неизвестны или даже не имеют смысла. Плановик знает все свои альтернативные стратегии и множество исходов, а также может задать предпочтение на этом множестве. Для решения используются теория статистических решений и различные эвристические методы.
8. После того, как выбрана единственная альтернатива, плановик должен еще раз интерпретировать и оценить принятое решение. Такая интерпретация и проверка являются содержательными, а их характер определяется особенностями объекта решения.
9. Если результаты проверки оказались удовлетворительными, плановик должен сформировать это решение в виде директив исполнителям, обеспечивающим реализацию решения. В сложных производственно-технологических комплексах «перевод» решения в директивы требует специальных информационных преобразователей, поскольку исполнительные блоки специализированны функционально и могут в различных комбинациях реализовать разные по целям и содержанию решения.
Формирование сложного решения
Описанное выше предполагает один профиль предпочтения или критерии решения, то есть. в случай простого решения. Принятие сложного решения мы разобьем на два этапа. Плановик выделяет некоторое множество признаков (точек зрения) {a}=A, по которым он оценивает альтернативы {x}=X.
На первом этапе по каждому отдельному признаку ( a 
А) осуществляется выбор лучшей с точки зрения альтернативы X*а X. Если плановик имеет по данному признаку функцию полезности Ua (x), то для лучшей альтернативы будет выполняться соотношение: Ua (Х*a)=max Ua (х).
На втором этапе необходимо осуществить согласованный выбор единственной альтернативы X*, то есть подучить сложное решение. Процедура выбора здесь существенно зависит от сравнимости самих признаков а и от способа задания предпочтения на множестве альтернатив {x} по каждому признаку.
Рассмотрим несколько основных случаев:
Люди также интересуются этой лекцией: 10.3. Уголовно-правовая характеристика.
1. Признаки не сравнимы. Плановик вообще не может сопоставить их друг с другом и тем более сказать какая из них важнее, но по каждому отдельному признаку у него есть своя функция Ua (x).
2. Признаки упорядочены. Плановик имеет не только функции полезности Ua (x) по каждому отдельному признаку оценки альтернатив, но может упорядочить и сами признаки по их важности а1> a2>…>an. В этом случае он начинает последовательно пропускать множество альтернатив через фильтры признаков, начиная с наиболее важного признака. Лучший в качестве исходного множества брать не X а П то есть, переговорное множество, «очищенное» от совместно худших альтернатив.
На первом шаге надо отобрать множество альтернатив X1 
П , таких что Uа1 (x: х Х1) = max Ua1(Х), то есть лучших по первому наиболее важному признаку. На втором шаге уже из этого множества Х1 отбираются альтернативны, образующие множество X2 d Х1, такие что лучшие по первому и относительно лучшие по второму признаку и так далее. Однако на практике зачастую приходится делать уступки по первому, хотя и наиболее важному признаку, чтобы получить хорошее решение по некотором другим признакам.
3.Признаки количественно сравнимы. В этом случае функции полезности Uа (х) по каждому признаку сравнимы друг с другом в единой количественной шкале и плановик может каждому признаку приписать вес 
а. Тогда сложное решение сводится к простому и за совокупный критерий этого решения принимается максимизация функция 
. Если по каждому отдельному признаку задан лишь профиль предпочтения X1а≥ X2а ≥…≥ XМа, а сами признаки имеют веса а1, а2,…,аn, тогда можно применить голосование признаков, причем каждый имеет столько голосов, каков его вес.
На практике стараются возможно большее число заданных целей выразить в виде ограничений, определяющих допустимое множество альтернатив X. В идеальном случае тогда одна цель представлена функцией полезности, а остальные - ограничениями. Возможны и выражение всех целей в виде ограничений, пороговых величин. Изменяя эти ограничения, плановик может последовательно сужать допустимое множество альтернатив X и свести его к одной альтернативе.
