metod_15.03.04_atppp_tsisa_2016 (1016619), страница 7
Текст из файла (страница 7)
Кэндэллом предложен показатель согласованности или коэффициентконкордации, определяемый какKSSmax12 Sm2 (n3 n)(2.4)В нашем примере значение коэффициента конкордации составляет около0.229, что при четырех экспертах и шести факторах достаточно, чтобы свероятностью не более 0.05 считать мнения экспертов несогласованными. Делов том, что как раз случайность ранжировок, их некоррелированностьпросчитывается достаточно просто.
Так для нашего примера указаннаявероятность соответствует сумме квадратов отклонений S= 143.3 , что намногобольше 64.2.3. Элементы теории адаптивных системУправление в широком смысле представляет собой воздействие наэволюцию (развитие во времени) того или иного процесса с целью приданияему желаемых свойств. Направленные воздействия осуществляет управляющаясистема, в качестве которой могут выступать человек, естественный илиискусственный орган (устройство) и др.С задачей управления непосредственно связан вопрос: чем и зачемуправлять? При соответствующем уточнении создается предпосылка решения36задачи управления, что связано с ответом на вопрос: как управлять?Исследованиеэтоговопросасоставляетосновноесодержаниетеорииуправления.Всложившейсяматематическойтеорииуправленияобычнопредполагаются известными математическая модель процесса и необходимыесведения о состояниях модели в те или иные моменты времени, так что ясно,чем надо управлять.
Кроме того, цель управления формализована (указана вподходящих терминах), а потому понятно, зачем надо управлять. Хотя в рамкахтеории управления рассматриваются разнообразные модели управляемыхобъектов и ставятся различные цели управления, вопрос об их адекватностиреальным процессам и неформальным целям управления не ставится.
Такойподход к теории управления позволяет широко использовать математическиеметоды исследования. Практическая значимость полученных результатовзависит от содержательности принятых моделей управляемых процессов ицелей управления.Необходимостьвадаптивном(самонастраивающемся)управлениивозникает, когда математическая модель задана не полностью, например, сточностью до значений конечного набора параметров.
В подобных ситуацияхговорятопараметрическойпараметрическойнеопределенностинеопределенностиклассическиемодели.Вметодыусловияхуправления,основанные на полном знании значений всех параметров системы, обычнооказываются непригодными, и приходится эти методы дополнять теми илиинымиспособамивосстановлениянеизвестныхзначенийпараметровматематической модели объекта управления. Иногда достаточно точные оценкизначений параметров можно получить из анализа входо-выходных сигналовуправляемого объекта. Всякий такой способ, позволяющий с необходимойточностьювосстанавливатьнеизвестныезначенияпараметров,можноинтерпретировать как процесс адаптации (приспособления).
После завершенияпроцесса адаптации приходим к обычной задаче управления (неизвестныезначения параметров восстановлены с необходимой точностью, и тем самым37преодолена начальная неопределенность задания математической модели).Алгоритмы адаптации могут требовать различного времени для получениятребуемых оценок (это время называется временем адаптации). С практическойточки зрения важны алгоритмы, время адаптации которых не слишком велико,причем сами алгоритмы достаточно простые. Эти противоречивые условия (атакже ряд других) трудно формализуемы, но могут успешно изучаться путемимитации алгоритмов адаптивного управления на ЭВМ.2.4.
Информационный подход к анализу системПоле по определению – подкласс колец, применяемых в различныхобластях математики, когда приходится иметь дело с разнообразнымимножествами, над элементами которых можно производить две операции,весьма похожие по свойствам на сложение и умножение обычных чисел.Теория информационного поля - необычная теория. Это самая простая нетребующая дополнительных доказательств теория, но при этом все выводы,математические построения и, что самое главное, исходные данные являютсянеотъемлемой составной частью теории.Не существует языка, кроме математического, посредством которогоможновыразитьИнформационномусвойстваихарактеристикиполюприсущивсеинформационногоматематическиеполя.атрибутыполяфизического.В настоящий момент принцип построения информационныхсистем (ИС) — дробление этого информационного поля на составляющие,поддерживаемые в рамках многочисленных разделенных ИС, в том числе икорпоративных.
Это ведет к многократному дублированию информации ипотерееепространствадостоверности.(ЕИП)—Введемэлектроннойпонятиеверсииединогоинформационноеинформационногополя,поддерживаемойовокупностью программно-технических средств (рис. 2.1).В информационном поле обращаеся счетное число информационновзаимосвязанных объектов. Пример оъекта — Информация о гражданах во всехее аспектах:38– гражданин как биологический объект: антропометрические данные;медицинские данные; генетический код, и т.д.;– гражданин как член социума: учетные данные (идентификационныйномер, место проживания, отношения с другими гражданами — сутьсемейное положение); отношение к собственности (объекты владения,доходы и расходы); отношение к участию в трудовой деятельности; и т.д.Рис.2.1.
Единое информационное пространствоТакогородаобъектовинформационноеполесодержитвеликоемножество, и оно постоянно расширяется по мере увеличения знанийчеловечества о себе. Для предметности рассмотрения можно перечислить ещенесколькопримеровНедвижимость;такихТранспорт;иформационныхЭкономика;оъектов:СоциальнаяГражданин;инфраструктура;Окружающая среда; Технологическая инфраструктура и т.д.Следует отметить, что формирование перечня объектов и их описаниераспадается на две составляющие:39– объективную, — продиктованную физической и социальной сутьюобъектов,– субъективную, — продиктованную особенностями законодательства имировоззрения отдельных государств и регионов.Хранимые структуры данных об объектах должны сохранять, какобъективную составляющую, так и субъективную, в привязке к субъектамобработки информации, породивших индивидуальную сущность объекта.2.5.
Дискретные информационные модели. Закономерностицелостности и иерархической упорядоченностиВомногихслучаяхцелесообразнорассматриватьсостояния(характеристики) системы для последовательности дискретных значенийнезависимой переменной (времени), отвлекаясь от характера процессов впромежутках между этими значениями. Такой подход называется дискретным иобслуживается различными типами дискретных моделей.
При дискретномподходе значения характеристик дискретны, а область значений временнойкоординаты связывают с множеством положительных целых чисел. Для многихсистем дискретность является основным свойством их функционирования. Втакихслучаяхдискретнаямодельпредставляетсобойестественноеотображение системы.Универсальным способом задания дискретной информации является код,т.е. последовательность символов в данном алфавите.Иерархия является распространенным типом структуры системныхобъектов. Особенно характерна она для систем управления в миребиологических и социально-экономических явлений. Всюду, где приходитсясталкиватьсясиерархией,обнаруживаетсяоднаважнаяособенность:целостность оказывается «разложимой» на элементы, каждый из которых, всвою очередь, ведет себя как целостность.Целостность как особое свойство системных объектоввыступает здесь вдифференцированной форме, т.е.
присуща как системе в целом, так и ее частям40(подсистемам). Иными словами, свойство целостности в данном случае неможет быть отнесено ни к классу собственно структурных (т.е. присущихчастям, но не присущих системе в целом), ни к классу собственнофункциональных (т.е. присущих системе в целом, но не присущих частям)свойств.При формировании реальных иерархических структур мы осуществляемне только формальную процедуру разбиения исходной системы, но иобеспечиваемтемсамостоятельностьилиинымвыделяемыхспособомцелостность,подсистем.Факторы,относительнуюобусловливающиецелостность, относительную самостоятельность элементов иерархическойструктуры, могут быть самыми разнообразными по своей качественнойспецифике и по степени своего проявления.
Качественная спецификаопределяет характер иерархической структуры, принцип выделения ееэлементов. От степени проявления фактора зависит степень выраженностииерархии.При изучении сложных кибернетических систем мы сталкиваемся сиерархией процессов принятия решений. Автономность выделяемых подсистемобусловливается при этом возможностью принимать на данном уровне те илииные самостоятельные решения. Чем выше степень самостоятельностиэлементов управляющей системы, тем менее выражена ее иерархическаяструктура. При уменьшении степени децентрализации иерархия управлениястановится все более жесткой и в пределе уступает место тоталитарномурежиму в его чистой форме. В этом случае все решения принимаютсяисключительно на верхнем уровне и вся организационная структурапревращается в инструмент для приведения решений к исполнению.
Приполной децентрализации, когда право принимать решение остается лишь заэлементами нижнего уровня, организационная иерархия разрушается, уступаяместо анархии.Всистемахуправлениянередкососедствуетсразунесколькоиерархических структур, между которыми возникает сложное взаимодействие.41Примером может служить экономическая система народного хозяйства, гдепредприятия, с одной стороны, расчленены и управляются по отраслевомупринципу, а с другой – образуют иерархию региональных систем. В результатевозникает сложная проблема взаимоувязки отраслевого и территориальногоуправления, актуальность которой в настоящее время имеет тенденцию квозрастанию.В теории систем выделяют следующие три основных вида иерархии:стратифицированные системы, многослойные системы, многоэшелонныесистемы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
