Исследование систем управления
темы в
граничащих состояниях (max и min) близка к нулю.
2. минимизируется действие положительных факторов и максимизируется
действие отрицательных, т.е. определяется нижний предел развития системы.
В этом коридоре можно получить наиболее вероятное состояние системы и
направить усилия на поддержание этого состояния.
Основной недостаток - "трубка" очень широка; задача вероятностного
характера (применяются вероятностные методики).
Лекция 9 01.04.97
Основные черты МАИС :
1. ассоциативность мышления
2. нестереотипность мышления (должны отмахнуться от стереотипов)
3. нетривиальность мышления (оригинальность)
4. раскрепощенность
Эти методы применяются в организационно-экономических системах (или
социально-экономических системах), для плохо организованных систем
(многослойных систем, т.к. они плохо управяемы).
5. интуиция (если есть основа - критическая масса знаний - то интуиция
разовьется)
МПФС - связь с внешним миром ограничена в системах, хорошо
организованные системы :
III. Аналитические методы - проектируют систему, свойства которой
описываются в виде определенных точек в пространстве и во времени.
1. Свойства система описывают в виде детерминированных величин
(определенных).
2. Основу методов составляют понятия классической математики.
3. Это функциональные зависимости :
. прямые (спрос и предложение)
. параболы (явления социально-экономического характера)
a, b - коэффициенты, рассчитанные
с помощью статистической
информации.
Затраты - параболические кривые.
. степенная функция (для описания интенсивно развивающихся процессов,
начальных этапов жизненного цикла изделия)
. показательная функция (замедляет процесс)
Основа аналитических методов в экономических системах - регрессионное
уравнение.
I - фонд заработной платы :
I = 94 + 0.0022*X1 + 195.4*X2 + 0.03*X3 + 0.5*X4
Это частный случай на предприятиях электронной промышленности.
X1 - товарный выпуск, тыс. руб.
X2 - фондоотдача
X3 - себестоимость
X4 - материалоемкось
IV. Статические методы : особенность - могут применяться для диффузионных и
плохо организованных систем (с вероятностными характеристиками).
Если зафиксировать все параметры и изменять только один, то получим
прямую.
Ф(х) - оператор, формализующий систему.
Отображение системы происходит с помощью вероятностных характеристик
и система представляется в виде размытой области.
Таблица использования статистических методов при реализации управленческих
функций.
| | |Этапы процесса управления |
| |Статистические |Подгот|Выявле|Исслед|Разраб|Принят|Органи|Учет и|Анализ|
| |методы |овка |ние |о-вани|отка и|ие |за-ция|контро|эфф-ек|
| | |информ|направ|е |принят|решени|выполн|ль |тивнос|
| | |а-ции |ле-ний|выявле|ие |й |ения |хода |ти |
| | | |анализ|нных |решени| |решени|вы-пол|получе|
| | | |а |пробле|й | |й |нения |нных |
| | | | |м | | | | |резуль|
| | | | | | | | | |татов |
| |1 |2 |3 |4 |5 |6 |7 |8 |9 |
|1|Статистическое |+ | | | | | |+ | |
|.|наблюдение | | | | | | | | |
|2|Группировка и |+ |+ |+ | | | |+ |+ |
|.|классификация | | | | | | | | |
|3|Расчет |+ |+ |+ | | | |+ |+ |
|.|абсолютных | | | | | | | | |
| |величин, | | | | | | | | |
| |относительных и| | | | | | | | |
| |средних | | | | | | | | |
| |показателей | | | | | | | | |
|4|Методы | |+ |+ | | | |+ |+ |
|.|исследования | | | | | | | | |
| |динамических | | | | | | | | |
| |рядов | | | | | | | | |
|5|Индексный метод| |+ |+ | | | |+ |+ |
|.| | | | | | | | | |
|6|Корреляционно-р| |+ |+ | | | | |+ |
|.|егрессионный | | | | | | | | |
| |анализ | | | | | | | | |
|7|Дисперсионный | |+ |+ | | | | |+ |
|.|анализ | | | | | | | | |
|8|Экспертные |+ |+ |+ |+ | | | | |
|.|методы | | | | | | | | |
|9|Факторный и | |+ |+ | | | | |+ |
|.|компо-нентный | | | | | | | | |
| |анализ | | | | | | | | |
Статистические наблюдения - хронометражное установление научно-
обоснованных норм.
Группировка и классификация - включает многомерные группировки и
классификации.
Индексные методы широко используются в экономических и социально-
экономических системах (индекс цен и т.п.).
(5, 6, 7) - область методов МАИС.
Задачи, решаемые с помощью статистических методов :
. Методы статистического контроля качества :
= вероятность получения годных изделий на выходе объекта управления
= контроль качества для анализа информационных потоков
. Методы измерения риска :
= ожидаемое значение при соответствующей вероятности риска
. Задачи определения и разрешения неопределенности :
H0 = log(m)
H0 - начальная энтропия
m - состояний системы
H = -Px*log(Px)
Меняется основание log ( меняется множество.
H = H0 , если равновероятные исходы, т.е. все Px = 1/m
Чем больше неопределенность, тем важнее единица информации о состоянии
системы.
. Методы нормального распределения статистики.
. Марковские процессы (марковские цели).
Это случайный процесс, когда при известном значении случайной величины ((t)
= ((t) = S , при t > t (в последующий момент), случайные величины не
зависят от значений ((u), при u<=t (от предыдущих значений этой величины).
Т.е. при известном настоящем будущее не зависит от прошлого (можем
пренебречь прошлым и опираться на сиюминутное состояние системы)
Цепь Маркова - это последовательность состояний системы, для которой
известна вероятность того, что в момент времени t имеет место состояние St
.
Pij - вероятность того, что система находится в переходе из состояния i в
состояние j (вероятность перехода системы из i в j, совершаемое системой за
1 шаг, где j - целочисленные величины, т.е. это дискретная цепь Маркова)
Для того, чтобы рассчитать состояние системы в любой момент времени t в
фазовом пространстве состояний, нужна матрица вероятностей P = (Pij), где
порядок равен числу состояний системы (в начальный момент времени). Таким
образом можем вычислить вероятность Pj(k) (в момент времени t = n)
[pic] - вероятность перехода системы в состояние j в момент времени
n.
. Методы анализа использования рабочего времени (методы установления научно-
обоснованных норм) :
= метод моментных наблюдений
= хронометраж рабочего времени
= фотография рабочего дня
. Анализ складских запасов
V. Теоретико-множественные методы.
Система представляется в виде множества или набора множеств
(многомерное множество) и отношений между этими множествами.
При подмножестве - их элементы создают соответствующее множество из
точек, которые все принадлежат этим множествам.
Например, рабочие профессии а, участка б и возраста в составляют
множество М.
Теоретико-множественные представление систем используются для
построения баз данных информационных систем (например, реляционные базы
данных).
VI. Логические методы. Переводят реальную систему и отношение между
элементами этой системы на язык одной из алгебр логики (например, алгебра
Буля).
Используется предметная область этой алгебры (высказывания, предикаты
и т.д.). Используется для логического анализа и синтеза сложных систем
(особенно в технических системах) и при исследовании структур систем разной
природы (там, где невозможно применить статистические и аналитические
методы).
VII. Лингвистические и семиотические методы. Базируются на понятиях
Тезауруса Т и грамматики.
Тезаурус - это словарь данного профессионального языка, области,
который содержит синтаксические единицы языка.
Грамматика - правила объединения этих смысловых (семантических)
единиц в логические фразы, которые имеют понятийное направление.
Применение - разрабатываются языки моделирования систем и систем
автоматизированного проектирования, языки программирования.
Используются для формального анализа текстов и языков, а также
процессов в сложныз системах (когда не удается применить другие методы).
Эти методы характерны для плохо организованных систем.
Графическое представление системы :
. м
| |  скачать работу |
Исследование систем управления |
