Экономическая кибернетика
Системы, модели и их классификация. Управление: виды, принципы и законы. нформация: ее количественное измерение, неопределенность, семиотика. Экономическая система и ее идентификация. Основные принципы анализа и синтеза моделей экономических систем.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Вид | учебное пособие |
Язык | русский |
Дата добавления | 08.11.2008 |
Размер файла | 380,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
сложностью - разнообразием факторов, воздействующих на систему;
силой воздействия факторов, среди которых выделяются более существенные и менее значимые;
динамичностью - скоростью изменений, происходящих в окружении системы;
неопределенностью - количеством априорной информации, которой располагает система относительно конкретного фактора.
Исследование экономических систем различного уровня с использованием метода моделирования базируется на предположении о том, что сложная экономическая система обладает набором характеристик, инвариантных относительно целей исследования, среди которых основными являются:
целостность - все части системы (подсистемы) и элементы подчинены единой цели, стоящей перед всей системой. Цель может быть задана системе извне или сформулирована самой системой. Цель может быть сформулирована на качественном уровне или иметь форму целевых заданий по конкретным количественным экономическим показателям. Формулировка глобальной цели должна быть достаточной, чтобы управляющая система могла осуществить разработку плана ее достижения. Локальные цели подсистемы должны быть совместимы с глобальной целью системы;
эмерджентность - несводимость свойств системы в целом к свойствам отдельных ее частей;
холизм - формальный аспект обеспечения целостности системы:
цели экономической системы должны быть формализуемы, координируемы и агрегируемы;
пространственная и временная определенность и ограниченность означает, что для экономической системы, локализованной и функционирующей в реальном времени, можно построить модель или систему моделей, с помощью которых можно решать задачи трех классов: наблюдения, идентификации, прогнозирования; задача наблюдения связана с определением настоящего состояния системы U(t) по данным поведения выходных величин в будущем:
; задача идентификации требует определения U(t) пo данным о поведении выходных величин в прошлом: ; задача прогнозирования позволяет определять будущее состояние и() по данным о текущих и прошлых значениях выхода ;
динамичность - экономическая система функционирует и развивается во времени, она имеет предысторию и будущее, характеризуется определенным жизненным циклом, в котором могут быть выделены определенные целями исследования фазы: возникновение, формирование, рост, развитие, стабилизация, деградация, ликвидация или стимул к изменению;
сложность - экономическая система характеризуется большим числом неоднородных элементов и связей, полифункциональностью, полиструктурностью, многокритериальностью, многовариантностью развития и другими свойствами сложных систем;
относительная автономность функционирования экономических систем означает, что в результате действия обратной связи каждая из составляющих выходного сигнала может быть изменена за счет изменения входного сигнала , причем другие составляющие , остаются неизменными;
функциональная управляемость экономической системы означает, что подходящим выбором входного воздействия х можно добиться получения любого выходного сигнала :
где - функциональная управляемая система;
причинность экономической системы означает возможность предсказывать последствия некоторых событий в будущем. Иначе, причинно-следственные связи в системе определены тогда, когда причины возникновения некоторого явления идентифицированы, выявлены их последствия и установлена их зависимость. Причинность во времени предполагает такое описание эволюции системы, при котором значения выходных величин в любой момент времени t зависит исключительно от предыстории развития системы. С причинностью связаны понятия неупреждаемости системы и предопределенности. В неупреждающей системе изменения выходной величины не могут предугадывать, упреждать изменения входного воздействия. Предопределенность системы означает, что существуют такие что для любых будущая эволюция системы определяется исключительно прошлыми наблюдениями;
неопределенность в функционировании экономической системы представляет собой множество возмущающих воздействий которые сказываются на поведении системы и на исходе принятого решения X. Элементы включают как параметрическую, так и структурную неопределенность;
гомеостатичность системы отражает ее свойство к самосохранению, противодействие разрушающим воздействиям среды; гомеостатичность можно трактовать как способность осуществлять простейшие формы управления: в структурном отношении такая система характеризуется наличием только отрицательных обратных связей, а в функциональном - постоянством цели управления, это система в ее статическом представлении, вне развития; более обширный подход к исследованию адаптивных характеристик системы дает такая характеристика, как устойчивость;
устойчивость системы зависит от уровня, вида экономического объекта, а также от того, каким образом оценивается степень ''инертности" системы. Иными словами, исследуется вопрос о том, насколько существенно изменяется поведение системы под действием возмущений. Система признается устойчивой относительно введенного определения окрестности, если при достаточно малых изменениях условий функционирования экономической системы поведение системы существенно не изменится. В рамках теории систем исследуются структурная устойчивость и устойчивость траектории поведения системы;
инерционность экономической системы сказывается в возникновении запаздываний в системе, симптоматично реагирующей на возмущающие и управляющие воздействия. Такие запаздывания учитываются, в частности, с помощью моделей лагов: внутренних, или лагов принятия решений относительно стабилизирующих воздействий, и внешних - отражающих задержки в реакции системы на соответствующие воздействия;
адаптивность экономической системы определяется двумя видами адаптации: пассивной и активной адаптацией. Пассивная адаптация является внутренне присущей характеристикой экономической системы, которая располагает определенными возможностями саморегулирования (эффект антисипации). Активная адаптация представляет механизм адаптивного управления экономической системой и организацию его эффективного осуществления.
Описанные характеристики в той или иной мере присущи любой экономической системе: макроэкономической - экономике в целом, крупным секторам экономики, модели которых оперируют синтетическими показателями (общественный продукт, национальный доход, инвестиции и т.п.); - или микроэкономической, изучающей поведение отдельных объектов - предприятий, фирм, потребителей и взаимодействий между ними. Исследование экономических систем любого уровня производится с позиций системного подхода, который является научной и прикладной методологией решения крупных проблем.
Сущность системного подхода к исследованию экономической системы
Системный подход - понятие, подчеркивающее значение комплексности, широты охвата и четкой организации в исследовании реальных систем, в частности, - экономической природы. Системный подход опирается на диалектический закон взаимосвязи и взаимообусловленности явлений в мире и обществе, определяя необходимость рассмотрения исследуемых явлений и процессов не только как самостоятельной системы, но как подсистемы некоторой большей системы, по отношению к которой данный объект рассматривается как открытая система. Системный подход требует прослеживания всего комплекса внутренних и внешних связей с тем, чтобы выделить все существенные связи и эффекты. Очень важно для системного подхода понимание того, что система - это не простое объединение своих частей. Отсюда и отрицание элементаризма -- подхода, неверно ориентирующего на простое "сосуществование" элементов, их механическое соединение. На практике системный подход - это системный охват, системные представления, системная ориентация исследований. Системный охват требует рассмотрения проблемы в различных аспектах с различных позиций. Системное представление достигается построением единой модели, способной замещать реальный объект и давать актуальную информацию о моделируемом объекте. Системная организация исследования означает непрерывное планирование и управление разработкой с помощью методов и средств координации работ. Решение сложных проблем с позиций системного подхода подчинено определенной последовательности действий (рис. 5.2).
Важнейшие этапы этого процесса предполагают:
идентификацию проблемы Р,
внутренний и внешний анализ проблемы Р,
идентификацию системы S,
синтез модели М,
анализ модели М,
оптимизацию системы S с помощью модели М в ходе эксперимента Э.
В рамках системного подхода задачи анализа и синтеза взаимосвязаны, они чередуются с заданной регулярностью и характеризуют две стороны единого цикла процесса исследования.
Описанный цикл решения проблемы относится как к количественному, так и к качественному системному подходу. При этом идентификация и имитация реализуются на интуитивном, эвристическом уровне. Основным недостатком качественного подхода является то, что противоинтуитивное поведение, которое проявляется в сложных социально-экономических системах, упускается из виду и не анализируется. Преимущество качественного подхода перед количественным состоит в существенной экономии времени и средств на проведение исследования.
Существует, помимо качественного и количественного, еще один интересный и перспективный подход к исследованию систем, предложенный Л.А. Задэ (Zaden L.A.), базирующийся на концепции размытых множеств. Размытое множество определяется как класс объектов, не имеющий четкой границы между принадлежащими и не принадлежащими ему объектами.
Определение 5.1. Пусть Х={х} - заданное множество объектов. Тогда размытое множество А появляется в Х как множество распределенных пар:
где - функция принадлежности х к А:
где z - пространство принадлежности.
Функция принадлежности носит исключительно эвристический характер. Например, она определяется в ходе изучения мнений заинтересованных лиц или организаций.
Данный подход имеет "неявный" характер, по предположению, он позволяет обрабатывать нечеткие высказывания вроде: "влияние фактора не слишком сильное, но и не слабое", "операция h не является вполне законной", - с помощью логических операторов.
Экономическая система как система управления
Экономическая система является сложной системой управления, причем разнообразие структур управления определяется разнообразием экономических систем и процессов, а также разнообразием их характеристик.
С точки зрения внешней среды экономика выступает:
в роли производственной системы, производящей материальные блага, удовлетворяющие определенную потребность;
как система целенаправленного преобразования ресурсов;
как объем приложения живого и общественного труда;
как преобразователь инвестиций во вновь созданный капитал;
как информационная система управления процессами функционирования и развития объекта, реализующая функции организации, контроля, анализа, регулирования, координации, планирования и проектирования с помощью соответствующих структур - организационно-хозяйственной и социально-экономической.
Выделение в экономической системе производственно-технологического уровня преобразования ресурсов и информационно-управляющих уровней преобразования информации определяют два типа моделей: 1) моделей объектов управления и 2) моделей процессов управления. Используемые модели, методы, цели, объекты управления существенно различны, и в последующих главах будут рассмотрены обособленно.
Идентификация экономической системы
Подход, с помощью которого строится процедура идентификации экономической системы, состоит в следующем:
Основные системные понятия вводятся с помощью формализации. Это значит, что исходя из результатов проблемного анализа ситуации, формируется интуитивное, эвристическое описание предметной области исследования, определяются цели исследования и, на основе размытого словесного описания экономической системы, дается вербальное определение этого понятия, имеющее минимальную математическую структуру, например, - минимум аксиом, допускающий его однозначную интерпретацию.
Опираясь на основные понятия, полученные в результате первоначальной формализации, добавляются новые математические структуры, необходимые для исследования фундаментальных свойств, присущих экономической системе и актуальных с позиций целей исследования. Подобная процедура позволяет идентифицировать необходимое множество предположений для описываемых свойств или для условий их выполнения.
Отправной точкой идентификации экономической системы является диагностический анализ ситуации. Первая фаза диагностического анализа - осознание и прояснение симптомов, или проблем-следствий (например, дефицит товара на рынке, низкая прибыль, низкое качество продукции, чрезмерные издержки, высокий уровень безработицы и т.д.). Выявлению симптомов способствуют данные мониторинга соответствующих экономических показателей (формальный, неформальный мониторинг). Динамика симптоматичных показателей определяет главные индикаторы проблемного анализа. Определение базовых проблем -- причин диагностированных симптомов осуществляется на практике путем логико-смыслового моделирования. Дальнейший анализ предполагает определение ожидаемых последствий и генерирование решений по элиминированию нежелательных симптомов. На этой фазе формируется вербальное определение экономической системы, которая по определению является целенаправленной. Вербальное, или лингвистическое определение соответствует предельно общему уровню представлений об экономической системе. Экономическая система представляется в виде некоторого отношения, определенного на множестве объектов. Для такого уровня идентификации пригодна концепция нечеткого множества. Фактически в состав системы попадают объекты, имеющие отношение к цели исследования. В такой системе свойства не формализованы. Уточняя свойство целостности, определяется эмерджентность системы, а ее назначение связывается с глобальной целью или с макрофункцией системы. При этом часть объектов первоначальной совокупности исключается из системы и интерпретируется как источники воздействия на нее со стороны внешней среды. Система формализуется в терминах входов и выходов, как открытая система, взаимодействующая с внешней средой. Такой уровень идентификации отвечает теоретико-множественному определению абстрактной системы. Но для экономической системы соответствующие множества имеют конкретный экономический смысл, например: множество ресурсов и множество продуктов. Назначение системы связывается с ее основной функцией - преобразователя множества входных воздействий в выходные. Начинает проясняться структура системы: для выполнения основной функции система должна осуществлять собственно "производство" (или другую деятельность, связанную с конечным результатом, с "миссией" системы) и выполнять управление этой деятельностью. формируется функциональная структура обеих подсистем: часть элементов образуют управляющую подсистему, а остальные упорядочиваются в некую производственно-технологическую структуру. Формализуются соответствующие функционально-структурному уровню идентификации характеристики экономической системы. Объект управления и управляющая система характеризуются как сложные, со всеми присущими сложным системам характеристиками. Интуитивно понятно, что их поведение не предопределено. Последующая идентификация требует учета временного аспекта, случайности, запаздывающих реакций (лагов). Все эти свойства учитываются идентификацией на уровне сложной динамической системы. Этот уровень предполагает идентификацию поведенческих аспектов работы системы. Действительно, экономическая система может справляться со своей функцией, например, с выпуском продукции, но осуществлять это она может по-разному: с различной производительностью, с разными затратами ресурсов, на различном оборудовании, разнообразными технологическими способами. Для описания новых, присущих системе свойств вводятся соответствующие математические структуры. Параллельно идентифицируется управляющая система. Она предстает как система принятия решений, как правило, - иерархическая: многоуровневой системе решения задач управления соответствует многоуровневая структура организации элементов, вырабатывающих решения.
Идентификация системы, ее уровень, глубина, спектр учитываемых и интерпретируемых свойств производится на основе базы знаний об особенностях и специфике объекта исследования и целей исследования и предваряет проектирование работоспособной модели, включающей существенные черты реальной системы и отвечающей требованиям, предъявляемым к ней исследователем.
Описанная схема процесса идентификации характеризует дедуктивный теоретический подход к построению модели экономической системы. Нередко для крайне сложных социально-экономических процессов известна лишь часть взаимосвязей, хотя объясняющие их причинно-следственные закономерности отсутствуют. Можно утверждать, что иногда реальные системы характеризуются "противоинтуитивным" поведением. При экспериментальном подходе модель строится методом индукции, исходя из измеренных значений на входе и выходе системы. При этом внутренняя структура исследуемой системы не рассматривается, является "чёрным ящиком".
На практике обычно используется комбинированный подход, сочетающий одновременное применение дедукции и индукции и имеющий итеративный характер.
Экспериментальные методы идентификации подразделяются на методы прямого и адаптивного (косвенного) измерения.
В методах прямого измерения параметры процесса определяются непосредственно по данным измерения характеристик входа и выхода реальной системы.
В методах адаптивного измерения наряду с анализом поведения реальной системы изучается ее модель. Параметры модели и системы сопоставляются и модифицируются так, чтобы они соответствовали реально существующему аналогу.
В последующих главах будут рассмотрены вопросы построения моделей анализа и синтеза экономических систем.
ГЛАВА 6..ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА МОДЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Если возникает задача руководства, которую можно сузить, иначе говоря, если можно выделить небольшую область деятельности организма для изучения и усовершенствования, то такое частичное исследование все еще будет относиться к классу "сложных" систем, и методы исследования операций в этом случае вполне работоспособны. Подобно тому, как хирург вскрывает изолированный участок человеческого тела, чтобы удалить аппендикс, руководство может разрешить изолированную проблему. Но в чем заключается общая задача руководства? Она сводится к обеспечению условий существования фирмы или предприятия. Частные задачи должны решаться именно с этих позиций. Так, например, руководству может потребоваться научно обоснованное решение относительно закрытия отдельного цеха предприятия или отдела фирмы. Если методами теории операций удастся изолировать этот участок, то можно его исследовать как сложную вероятностную систему. Прежде всего необходимо сформулировать критерий, отвечающий на вопрос, чего стремится достигнуть руководство. Если речь идет о максимизации прибыли, то все обстоит благополучно. Если задача заключается в минимизации рабочей силы, то ученый также в состоянии решить ее. Если требуется максимизировать производительность предприятия или свести к минимуму капиталовложения, то и в этих случаях задача разрешима. По существу, мы перечислили именно те задачи, которые в настоящее время наиболее успешно решаются различными методами исследования операций. При этом, однако, предполагается, что определенная область может быть целесообразно изолирована, подобно тому. как поступает хирург при операции по поводу аппендицита. Но предположим теперь, что хирургу нужно сделать операцию на печени или мозжечке. Если он сделает то, что представляется наиболее рациональным с точки зрения этих органов, не учитывая весь организм в целом, то он может просто решить удалить их.
Могут возразить, что хирургу отлично известно, что он имеет дело с живым организмом. Руководство предприятием также наверняка осознает, что решение проблемы для какой-либо изолированной части предприятия, рассматриваемой в качестве автономной замкнутой системы, может оказаться неверным с точки зрения общего благополучия всего предприятия. Здесь следует со всей решительностью высказать два соображения. Прежде всего, на практике руководство далеко не всегда осознает, когда действительно допускаемся изолированное рассмотрение отдельного участка производства и когда этого нельзя делать. Любой специалист в области исследования операций, имеющий практический опыт, безусловно, сталкивался с такими случаями, когда перед ним ставили псевдозадачи. Мы называем их "псевдозадачами", ибо решение, безусловно, оптимальное для локальной системы, может оказаться неправильным или даже катастрофическим для всей системы в целом. Во-вторых, гораздо более опасным является случай, когда руководство уже само заранее признает, что задача затрагивает весь организм, или убеждается в этом на опыте. Что же происходит при этом с критерием оптимальности? Общей целью предприятия как единого организма является не только максимизация прибыли. Использование всего арсенала научных средств для максимизации текущей прибыли означало бы, очевидно, принесение в жертву репутации или предприятия, что, в конечном счете, приводит к гибели всего организма.
Ст. Бир
Принципы декомпозиционного анализа экономической системы
Декомпозиционным решением исходной глобальной задачи управления экономической системой является определение решения с помощью системы взаимосвязанных локальных задач. При этом подразумевается, что частные, или локальные задачи являются в определенном смысле менее сложными, чем исходная задача.
Методы декомпозиции, которые позволяют построить систему локальных задач, образуют известную дихотомию: с одной стороны, они являются основой вычислительных алгоритмов при решении задач управления - алгоритмическое направление; с другой - методы декомпозиции служат для выделения моделей комплекса подсистем управления, функциями которых является решение локальных задач, - модельное направление, или декомпозиционное моделирование.
Пусть - множество экзогенных переменных, или интенсивностей видов деятельностей.
В конкретном случае под видами деятельности понимается факторы производства, технология, мероприятия, отрасли и т.д.
Интенсивности управляемы, т.е., где Xi, - множество допустимых значений i-ой переменной, и ограничены, т.е., где аi, - лимит i-го вида деятельности.
- множество эндогенных переменных, или результатов.
Показателями результатов могут быть: выпуск, потребность, спрос, доход, расход и т.д.
,где j - лимит результата.
Функцию, которая описывает связи между эндогенными и экзогенными переменными, назовем функцией результата:
F:XY, или y=F(X). (6.1)
Пусть также с результатами связаны значения определенных показателей эффекта. Показателями эффекта могут быть, например:
прибыль, экономия времени и др. В отдельных случаях показатели эффекта совпадают с показателями результата (например, доходы).
Функцию, которая описывает связи между результатами и эффектами, назовем функцией цели, или целевой функцией:
f : Х Y , или с = f(y) = f(F(x)) = f'(x), (6.2)
где f(y) - функция цели по результатам,
f'(x) - функция цели по интенсивности, или по плану.
Замечание 6.1. Если интенсивности видов деятельности являются
планируемыми, они называются планом.
Пусть также предикат
P{z, D(x, a)} (6.3)
означает, что "z является решением задачи D", иди иначе:
z = D(x, a).
Описанные функции и переменные Х могут быть детерминированными и стохастическими. В первом случае исходная задача управления может быть записана в виде:
(6.4)
Замечание 6.2. В задаче (6.4) целевая функция и система ограничений разделены фигурной скобкой
Эта запись означает: найти такое значение X, при котором функция f'(x) достигает экстремума при ограничении результата параметром , а деятельность - лимитом а. Или, используя предикативную форму (6.3), запись (6.4) можно представить в виде:
(6.5)
Описание стохастической задачи сложнее и в данной главе не рассматривается.
Декомпозиция исходной системы или глобальной задачи производится путем применения принципов декомпозиции и координации. Первые определяют те свойства исходной системы (или задачи), на основе которых она будет разложена.
Рассмотрим следующие принципы декомпозиции:
по времени,
по видам деятельности,
по целям,
по результатам (по ресурсам или по ограничениям),
по аспектам.
При декомпозиции по времени исходная динамическая задача управления разбивается на различные по времени частные задачи, ориентированные на достижение долгосрочных, среднесрочных, краткосрочных целей. В практике планирования этот принцип традиционен.
Долгосрочные цели формируются, как правило, в первую очередь и имеют наибольший горизонт планирования. Затем вырабатываются средне- и краткосрочные цели для обеспечения долгосрочных целей.
Например, долгосрочная цель в отношении производительности системы: увеличить общую производительность на 25% за 5 лет. Среднесрочная цель: повышение производительности на 10% за 2 года. Краткосрочные цели планируются на сроки в пределах одного года и устанавливаются в конкретных областях: стоимость товарно-материальных запасов, повышение квалификации работников, модернизация оборудования, повышение эффективности использования производственных мощностей и так далее. Эта группа целей должна обеспечивать долгосрочные, среднесрочные цели, а также быть согласована с другими целями уровня.
Обозначим:
D - глобальная задача управления;
{Di} - множество задач перспективного планирования,
{Dj} - множество задач среднесрочного планирования
{Dk} - множество задач краткосрочного планирования,
ti ,tj ,tk - горизонты планирования.
Тогда:
(6.6)
где - отношение связи между задачами уровня i, j, k;
- отношение связи между уровнями.
При разложении исходной системы по объектам и видам деятельности основой декомпозиции служат структурные или функциональные элементы экономическою объекта. Такой подход также вполне традиционен в аналитическом исследовании. Структуризация системы при этом зависит от воли исследователя, который руководствуется целями анализа и требуемой степенью детализации.
Пусть S - исходная система, тогда :
, (6.7)
где {Si} - множество ее подсистем или элементов,
- отношение связи между ними.
В качестве элементов S, могут выступать предприятия, регионы, отрасли, цеха или технологические процессы и др.
Принцип целевого разложения применяется в случае использования комплексных, интегральных целевых показателей. Исходная задача может быть декомпонирована на локальные таким образом, чтобы аргументом целевой функции каждой частной задачи были один или несколько целевых показателей исходной задачи. Например, если аргументами целевой функции исходной задачи служат потребление и накопление, то можно составить две частные задачи - задачи максимизации потребления и накопления.
Целевая функция F исходной задачи может быть представлена алгебраическим выражением:
,
где R - алгебраическая операция,
{Fi} - целевые функции локальных задач.
Декомпозиция по результатам или ограничениям производится следующим образом. Исходная задача содержит систему ограничений на результаты, а также на значения экзогенных переменных. Следовательно, можно составить частные задачи, в которых присутствует только часть ограничений.
Поаспектная декомпозиция делится на два класса: проблемная и формальная. Так, комплексную в проблемном отношении систему можно разложить по проблемам. Например, комплекс факторов внешней среды организации можно разделить на семь областей: экономика, политика, рынок, социум, технология, конкуренция, международное положение.
Формальная декомпозиция системы может быть проиллюстрирована следующим образом. По формальным свойствам адекватная модель экономического объекта является стохастической, нелинейной, непрерывной, некоторые аргументы которой принимают только дискретные значения и т.д. Для решения задач управления такой системой можно составить систему из формально более простых задач, каждая из которых предназначена для изучения объекта в определенном аспекте. Например, одна задача линейная, но детерминирована, вторая - стохастическая, но линейная и непрерывная, третья - дискретна, но линейна и детерминирована.
Для создания декомпозиционного метода можно комбинировать несколько принципов разложения. Например, применить последовательно разложение по времени и по аспектам. В этом смысле можно говорить о принципах комбинированной декомпозиции.
Следует различать два основных способа использования перечисленных принципов:
дизъюнктивный тип декомпозиции;
конъюнктивный тип декомпозиции.
В первом случае подсистемы не пересекаются, а локальные задачи не имеют общих переменных. Во втором случае подсистемы пересекаются, а локальные задачи содержат общие показатели. Именно последний тип декомпозиции более сложен и более продуктивен при исследовании сложных аналитических проблем. Он не имеет общей формальной схемы реализации, но способен дать новые результаты в каждом конкретном случае, например, когда речь идет о согласовании конкретных целей (региональных и отраслевых, конкурентных и т.д.).
Для того, чтобы разложенные части глобальной задачи, представленные комплексом локальных задач, были связаны в единую систему, эквивалентную исходной, используются принципы координации.
В данном случае мы рассматриваем задачи управления в виде (6.4), то есть они имеют две основные компоненты: целевую функцию и систему ограничений. Таким образом, взаимосвязь частных задач может быть обеспечена путем введения координирующих параметров в целевые функции частных задач и/или в их ограничения.
При таком подходе говорят о двух основных принципах координации:
стимулирования;
лимитирования.
Стимулирующая координация локальных задач производится при помощи связующих сигналов, которые входят в целевую функцию частной задачи.
При лимитировании координирующие параметры содержатся в системе ограничений локальной задачи.
В рамках общего принципа стимулирования следует различать:
принципы цен;
принципы штрафов;
принципы целевой консультации.
Если целевая функция по сущности выступает как стоимостная, то цены в составе этой функции в определенном смысле "стимулируют" решение локальной задачи. Очевидно, что принцип цен может быть реализован в виде:
цены результаты;
цены деятельности.
В первом случае цены координируют результаты (например, выпуск продукции). Во втором - цены устанавливают применительно к показателям интенсивности деятельности.
Принципы штрафов стимулируют уменьшение нежелательных отклонений переменных и результатов от координирующих параметров. Соответственно, различаются:
штрафы за деятельности;
штрафы за результаты.
Принцип целевой консультации состоит в ситуационной корректировке цен, уже имеющихся в целевой функции глобальной задачи.
В рамках основного принципа лимитирования выделяются три принципа:
лимитирование результатов;
лимитирование деятельностей;
лимитирующие консультации.
Лимитирование результатов предполагает воздействие на локальные задачи с помощью ограничения результатов (например, лимитирование резервов) в системе ограничений задачи, а лимитирование деятельностей состоит в прямом ограничении переменных интенсивностей в частных задачах. Лимитирующие консультации предусматривают корректировку параметров функций в системе ограничений.
Перечисленные принципы координации применяются или отдельно (уникоординация) или комбинировано (мультикоординация). В прикладном аспекте наибольший интерес представляет сочетание различных принципов координации.
Исходная глобальная задача и применяемые к ней принципы декомпозиции, а также принципы координации определяют метод декомпозиции или систему локальных задач.
Построение метода на этой основе требует описания алгоритмов корректировки координирующих параметров.
Каждый метод декомпозиции имеет ряд свойств. Прежде всего, сюда относятся сходимость метода к решению исходной задачи и необходимые для этого предпосылки. Существенны также скорость сходимости, монотонность сходимости и т.д.
Одним из принципов декомпозиционного анализа является принцип моделирования. Он заключается в использовании систем локальных задач или методов декомпозиции в качестве так называемых моделей решающих систем. Решающая система - более общее понятие, чем система локальных задач. Поэтому для ее моделирования особенно подходят более общие методы, обладающие комбинированными связями разных направлений, а также иерархическими и обратно иерархическими структурами.
В моделировании решающей системы используются такие основные понятия, как число уровней и направление связей.
Для определения уровней локальные задачи подразделяем на:
задачи управления (выработки управляющих воздействий или планирования);
задачи координации.
Первые содержат независимые переменные исходной глобальной задачи, а вторые - не содержат. Предполагается, что координирующая задача в сравнении с управляющими находится на более высоком уровне, а управляющие - на каком-либо одном уровне. Связи между локальными задачами разных уровней называются вертикальными, а между локальными задачами одного уровня - горизонтальными.
Системы, где координирующая задача отсутствует, содержат только горизонтальные связи, являются одноуровневыми и называются децентрализованными.
Системы, содержащие несколько уровней, могут быть моно- или полицентрическими. В первом случае каждую локальную задачу координирует только одна координирующая задача, а во втором случае - их несколько.
Многоуровневые системы могут быть иерархическими или пирамидальными. В пирамидальных системах имеются только вертикальные связи, они называются централизовано координированными системами. В иерархических системах есть как вертикальные, так я горизонтальные связи, они называются системами с централизованно
- децентрализованной координацией.
Полицентрические системы делятся на типы в зависимости от того, находятся ли на низшем уровне одна или несколько частных задач, имеются ли только вертикальные или горизонтальные связи. Существуют понятия обратной иерархии и обратной пирамиды. Последние структуры складываются тогда, когда па низшем уровне имеется только одна частная задача.
Координация в иерархических системах управления
Иерархические системы управления (ИСУ) - это системы произвольной природы (экономические, технические, социальные, биологические) и назначения, имеющие многоуровневую структуру в организационном, функциональном или каким-либо ином плане.
Всем иерархическим системам присущи следующие особенности:
вертикальная декомпозиция, или многоуровневая иерархия;
приоритет действий верхнего уровня, или подчиненность (отношение субординации) действий нижних уровней решениям, принимаемых на верхнем уровне;
зависимость решений, принимаемых на верхних уровнях иерархии, от результатов, полученных на нижних уровнях, т.е. наличие обратных связей в ИСУ
Широкое распространение ИСУ и их универсальный характер обусловлены рядом преимуществ, которыми они обладают по сравнению с другими системами управления:
свобода локальных действий в пределах, обусловленных вмешательством верхнего уровня;
возможность согласования локальных и глобального критериев оптимальности уровней ИСУ в соответствии с целью, поставленной перед всей системой;
преимущества обобщения, сжатия, агрегирования информации, поступающей в ИСУ "снизу вверх", и - конкретизации, детализации информации, передаваемой "сверху вниз";
высокая надежность системы управления, ее гибкость и адаптивность к изменяющейся ситуации;
универсальный характер и, зачастую, - экономичность.
Основные разделы теории ИСУ: структурный анализ и синтез ИСУ; проблема координации ИСУ; оптимизация функционирования
ИСУ.
Задачи структурного анализа и синтеза ИСУ весьма разнообразны, представление сложной системы в виде ИСУ зависит от принципа детализации: он определяет структуризацию системы по уровням. Различают три основные концепции построения иерархической структуры "по вертикали":
декомпозиция системы по аспектам деятельности называется стратификацией сложной системы, а сами уровни называются стратами. Так, например, регион как сложная система, может быть представлен следующими уровнями, или стратами: политической, экономической, социальной, природно-климатической, экологической, др.;
расчленение системы по организационному признаку позволяет строить многоэшелонные структуры управления, отражая необходимую субординацию между подсистемами, что является плодотворным при построении системы управления различными производства ми, фирмами и др.;
подразделение сложной проблемы на частные задачи позволяет представить процесс решения в виде многослойной иерархии.
В ходе структуризации каждый из уровней можно подразделять еще на ряд подсистем уже по другому признаку. В качестве такового можно использовать функциональный подход или избранный принцип управления: с отрицательной обратной связью, с адаптацией, с обучением и др.
Основными задачами, возникающими при исследовании ИСУ, являются задачи анализа и синтеза иерархических систем. Рассмотрим некоторые предпосылки формального подхода к постановке задания исследования.
ИСУ любой системы сложности может быть представлена как совокупность взаимосвязанных модулей, в качестве которых выступают двухуровневые ИСУ - простейшие подсистемы, имеющие все характерные особенности ИСУ.
Двухуровневая ИСУ образована (п+2) основными подсистемами:
вышестоящей управляющей подсистемой, или координатором С0 , генерирующим координирующие сигналы уi (i=1,п), адресованные
п нижестоящим управляющим подсистемам Сi (i=1,n), которые вырабатывают сигналы обратной связи i (i=1,n), поступающие на вход координатора, а также управляющие воздействия mi, предназначенные для управления
процессом Р, связь которого с внешней средой осуществляется посредством входа Х и выхода У, а обмен информацией о результатах деятельности происходит по каналам обратной связи zi.
Взаимодействия между подсистемами ИСУ носят динамический характер, изменяются во времени и образуют замкнутый контур, при чем по определению верхний уровень обладает приоритетом.
При этом вышестоящий элемент С0 до принятия управленческих решений подсистемами Ci (i=1,2,...,n) реализует директивную функцию: на основе прогнозирования состояния окружающей среды и будущего поведения системы управления (сокращение неопределенности ситуации) устанавливает функцию качества управления, определяет форму взаимосвязи элементов Сi (i=1,2,...,n), или способ координации (выбор алгоритмов и правил) и выбирает координационные переменные уi (i=1,2, ...,п) Г, а после выработки и реализации управляющих воздействий mi (i=1,2,...,n) и получения информации о результатах по каналам i (1,2,...,п) корректирует, регулирует деятельность подсистем управления, реализуя побудительную функцию, чтобы достичь цели системы наилучшим образом.
Такие представления о правилах функционирования системы, используя терминологию теории множеств, в общем виде можно записать:
- директивная функция C0,
- побудительная функция C0,
- функция управления Ci,
- функция оценки результата,
- функция производства Р,
отчетная информация объекта P.
Выражения (6.9) иллюстрируют принципы построения соответствующих зависимостей, конкретный вид которых определяется спецификой реальной системы.
Задача выбора способа координации элементом C0 сводится к отысканию таких правил, которые определяют значения воздействий множества и, в частности, устанавливают целесообразный способ согласования действий между подсистемами одного уровня Ci(i=1,2,…n). Можно предложить несколько принципов, пригодных для указанных целей:
координация путем "прогнозирования взаимодействий " - вышестоящий элемент прогнозирует состояние внешней среды и, в соответствии с ним, определяет связующие сигналы для подсистем нижнего уровня, которые действуют уже в условиях определенности;
координация путем "оценки взаимодействий " - когда элемент C0 задает диапазон изменений связующих сигналов для элементов Ci(i=1,2,…n);
"развязывание взаимодействий" - управляющие подсистемы действуют относительно автономно, самостоятельно выбирая связующие сигналы;
координатор осуществляет свое право путем "наделения ответственностью", определяя зависимость между действиями (результатами) управляющих подсистем и откликами (санкциями, поощрениями) координатора;
координация с помощью "создания коалиций", когда вышестоящий элемент определяет тип связей между группами элементов нижнего уровня.
На рис 6.4 представлена двухуровневая система с двумя подсистемами на первом уровне, с помощью которой можно наглядно продемонстрировать сущность способов координации. Первый уровень (подсистемы С1 и С2) управляет объектами P1 и Р2 с помощью воздействий т1 и т2. Координатор С0 управляет регуляторами С1 и С2, подавая на их входы координирующие сигналы у1 и у2, от которых зависят значения m1 и т2 : m1(y1) и т2 (у2). Или в общем случае: m1(y) и т2 (у), где y=(y1, у2). Иначе, m1 и т2 могут зависеть одновременно от у1 и от y2.
Система называется координируемой, если найдены такие значения , что m1() и т2() удовлетворяют общей вели, стоящей перед системой. Значения управляющих воздействий т1 и т2, удовлетворяющие условию координируемости, обозначим через 1(у) и 2(у). Величины U1 и U2: характеризуют перекрестные взаимодействия между управляемыми объектами P1 и Р2. Текущие значения этих величин U1 и U2 передаются к координатору С0 и путем сопоставления их со значениями 1(у) и 2(у), удовлетворяющими условиям координируемости системы, определяют ошибки рассогласования:
и
и используют их для построения алгоритма функционирования координатора.
Стратегия координатора, при которой значения управляющих воздействий 1(у) и 2(у) удовлетворяют общей цели системы, когда:
и (6.10)
то есть достигается баланс взаимодействий, называется принципом "прогнозирования взаимодействий", а если соотношения (6.10) заменяются на
и (6.11)
где и - допустимые диапазоны изменения связующих сигналов U1 и U2, то принцип координации называется "оценкой взаимодействий".
Выбор того или иного способа координации производится на основе сопоставления результатов теоретических расчетов, моделирования и эвристических соображений. При исследовании ИСУ, имеющих более двух уровней, при переходе от уровня к уровню характер задач и их алгоритмизация меняется и сопровождается усложнением: все меньше автоматизма и все больше эвристики, учитывающей мотивационные аспекты управления.
Следующее уточнение касается выбора способа формализации связующих сигналов. Для этого рассмотрим декомпозицию отдельных подсистем двухуровневой ИСУ, представленной на рис.6.3. В соответствии с этой схемой, собственно управление процессом Р осуществляется подсистемами С1, С2, ..., Сn , с помощью управляющих воздействий m1, т2, ..., тn, воздействующие на различные аспекты деятельности Р. Логично предположить необходимость декомпозиции процесса Р на некоторые взаимосвязанные подпроцессы P1, Р2,…, Рn (по числу аспектов) такой, что результат работы новой, декомпонированной системы будет обеспечивать достижения цели управления, а сущность механизма управления и координации станет более ясной и простой. Суть процесса декомпозиции представлена с помощью схем на рис.б.5. Все обозначения соответствуют представленным ранее.
По предположению, процесс Р подвергается декомпозиции по аспектам и может быть представлен совокупностью подпроцессов P1, P2..., Рn. При этом предполагается, что не только множество управлений М, но и множество входов Х и выходов Y декомпонируется так, что каждому из подпроцессов приписывается определенное входное воздействие i и выход уi, такие, что .
В результате мы получаем совокупность автономных подпроцессов (рис.6.5,б), которое отличается от Р тем, что подпроцессы не связаны между собой. Для того, чтобы получить совокупность взаимосвязанных подпроцессов (рис.6.5,в), предположим, что на вход каждого из Pi (i=1,...,n) поступает связующий сигнал Ui (i=1,...,n), обеспечивающий координированное, согласованное функционирование подпроцессов.
Выработка связующих сигналов между подпроцессами, с точки зрения сущности их деятельности, может производиться на основе:
известных управляющих воздействий и результатов, или на основе управляющих воздействий и ситуации, определенной входами из вне, или же на основе управления, ориентации на результат и учета ситуации вместе. Эти концептуальные соображения могут быть положены в основу определения функции взаимосвязи подпроцессов F в конкретном случае исследования реальной ИСУ.
Формальное описание процесса дается следующими соотношениями:
,(6.12)
,(6.13)
,(6.14)
,(6.15)
,(6.16)
,или и=F(m,y),(6.17)
,или (6.18)
.(6.19)
Декомпозиция управляющих подсистем осуществляется аналогично, однако полезно рассматривать процедуру координации во взаимосвязи с решаемыми в ИСУ задачами.
В общем случае в ИСУ решаются задачи трех типов: глобальная, стоящая перед всей системой, задача D; задача, решаемая координатором С0 - задача D0 и задачи управления, решаемые нижестоящими подсистемами Сi, которые фигурируют в описании как задачи Di (i=1, 2,..., п). Отметим, что в общем случае задачи D и D0 не совпадают. Можно предположить, например, что глобальная задача, конкретизируемая целями функционирования системы или внешними требованиями к ней со стороны внешней среды (канал S на рис.6.3), связана с выходом Y, т.е. предикат (6.20) является истинным, когда D(S) - глобальная задача, а Y- ее решение.
P{Y, D(S)}. (6.20)
И пусть D0 - задача вышестоящего элемента, состоящая в выработке координирующих воздействий y. Цель вышестоящего элемента как отражение его интересов может быть, например, связана уже не с функцией результата, а с функцией эффективности, и координирующие воздействия могут быть направлены на достижение цели, диссонирующей с требованиями внешней среды, что вызывает в таком случае необходимость координации, или согласования. Очевидно можно сформулировать:
Подобные документы
Основы теории продукционных систем: основные понятия и модели. Элементы теории живучести предпринимательства. Вариационные модели продукционных систем. Расчетная часть: компонентная модель продукционной системы и технологическая расчетная таблица.
методичка [100,4 K], добавлен 08.11.2008Теоретические основы экономико-математических задач о смесях. Принципы построения и структура интегрированной системы экономико-математических моделей. Организационно-экономическая характеристика и технико-экономические показатели работы СПК "Родина".
курсовая работа [66,6 K], добавлен 01.04.2011Классификация систем (по отношению ко времени и среде, обусловленности поведения, сложности), их основные свойства. Виды процессов в динамических системах. Кибернетические системы и законы их функционирования. Особенности нелинейных динамических систем.
презентация [204,4 K], добавлен 19.12.2013Использование математических методов в сфере управления, в традиционных экономических расчетах при обосновании потребностей в ресурсах, разработке планов и проектов. Основные признаки иерархической системы управления и количественная оценка решений.
контрольная работа [57,0 K], добавлен 21.01.2010Основы построения и тестирования адекватности экономических моделей множественной регрессии, проблема их спецификации и последствия ошибок. Методическое и информационное обеспечение множественной регрессии. Числовой пример модели множественной регрессии.
курсовая работа [3,4 M], добавлен 10.02.2014Современная экономическая теория. Экономические процессы. Использование моделирования и количественного анализа. Выражение взаимосвязи экономических явлений и процессов. Определение, объект исследования, основные принципы, цели и задачи эконометрики.
реферат [19,3 K], добавлен 04.12.2008Регламентация основ разработки сложных систем. Классификация структурных методологий и их примеры. Основные этапы подхода Мартина. Методологии структурного анализа Йодана/Де Марко и Гейна-Сарсона. Сравнительный анализ SADT-моделей и потоковых моделей.
реферат [81,5 K], добавлен 05.10.2012Функция и экономическая деятельность предприятия. Сущность методов статистического анализа. Технологии проектирования имитационных математических моделей по оценке и анализу финансового состояния предприятия, экономическая эффективность от их внедрения.
дипломная работа [1,1 M], добавлен 12.12.2011Общие принципы системного анализа. Основные этапы построения эконометрических моделей и использования их для прогнозирования. Экстраполяция трендов и ее использование в анализе. Правила составления информации подсистем. Модель "спрос-предложение".
реферат [190,5 K], добавлен 24.01.2011Задачи, функции и этапы построения экономико-математических моделей. Аналитические, анионные, численные и алгоритмические модели. Экономическая модель спортивных сооружений. Модели временных рядов: тенденции и сезонности. Теории массового обслуживания.
реферат [167,6 K], добавлен 22.07.2009