Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
ОГЛАВЛЕНИЕ:
|
[1] ГЛАВА 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ СИСТЕМ [1.1] 1.1. Системы и их элементы [1.1.1] 1.1.1. Методология теории систем [1.1.2] 1.1.2. Понятие системы [1.1.3] 1.1.3. Понятие элемента системы [1.1.4] 1.1.4. Состояние и движение элементов [1.1.5] 1.1.5. Понятия связи [1.1.6] 1.1.6. Понятие структуры системы. Архитектура [1.1.7] 1.1.7. Состояние системы [1.1.8] 1.1.8. Входы и выходы системы [1.1.9] 1.1.9. Движение (функционирование) системы [1.2] 1.2. Управление системой [1.2.1] 1.2.1. Цель системы [1.2.2] .2.2. Понятие управления [1.2.3] 1.2.3. Закон управления [1.2.4] 1.2.4. Качество управления [1.2.5] 1.2.5. Устойчивость движения системы [1.2.6] 1.2.6. Программно-целевое управление [1.3] 1.3. Разновидности систем [1.3.1] 1.3.1. Классификация систем [1.3.2] 1.3.2. Управление техническими системами [1.3.3] 1.3.3. Управление эргатическими системами [1.3.4] 1.3.4. Управление биологическими системами [1.3.5] 1.3.5. Управление общественными системами [2] ГЛАВА 2. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИСТЕМ [2.1] 2.1. Методология построения моделей [2.1.1] 2.1.1. Классы моделей по типам связей [2.1.2] 2.1.2. Стандартное описание моделей [2.1.3] 2.1.3. Свойства и база системы [2.1.4] 2.1.4. Фактические данные для модели [2.1.5] 2.1.5. Обработка данных для построения модели [2.1.6] 2.1.6. Структуризация моделей [2.1.7] 2.1.7. Модели метасистем [2.2] 2.2. Описание систем [2.2.1] 2.2.1. Методология структурного анализа [2.2.2] Метод агрегатирования является весьма мощным современным методом анализа функционирования систем и хорошо реализуется на ЭВМ. Однако и он имеет слабые стороны. Метод предназначен для описания динамического поведения систем в виде модели С, где [2.2.3] 2.2.2. Стратификация систем [2.3] 2.3. Вычислительная сложность моделей [3] ГЛАВА 3. ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ [3.1] 3.1. Понятие управления системами [3.1.1] 3.1.1. Организация [3.1.2] 3.1.2. Управление организацией [3.2] 3.2. Описание процесса управления [3.2.1] 3.2.1. Определение целей [3.2.2] 3.2.2. Выявление проблем достижения целей [3.2.3] 3.2.3. Исследование проблем и оценка обстановки [3.2.4] 3.2.4. Поиск решения проблемы [3.2.5] 3.2.5. Оценка всех альтернатив и выбор одной из них [3.2.6] 3.2.6. Согласование решения [3.2.7] 3.2.7. Утверждение решения [3.2.8] 3.2.8. Подготовка к вводу решения в действие [3.2.9] 3.2.9. Управление применением решения [3.2.10] 3.2.10. Проверка эффективности решения [3.2.11] 3.2.11. Еще раз о фазах управления [3.2.12] 3.2.12. Циклы управления [3.3] 3.3. Потоки информации в управлении [3.3.1] 3.3.1. Вероятность и энтропия [3.3.2] 3.3.2. Количество информации [3.3.3] 3.3.3. Источник информации [3.3.4] 3.3.4. Избыточность информации [3.3.5] 3.3.5. Достоверность информации [3.3.6] 3.3.6. Переработка информации [3.3.7] 3.3.7. Простейшие информационные цепи [3.3.8] 3.3.8. Соединения источников [3.3.9] 3.3.9. Соединения нагрузок [3.3.10] 3.3.10. Динамика управления [3.4] 3.4. Организация потоков информации [3.4.1] 3.4.1. Первый информационный барьер [3.4.2] 3.4.2. Декомпозиция процесса управления [3.4.3] 3.4.3. Распределение полномочий [3.4.4] 3.4.4. Структура организации [3.4.5] 3.4.5. функциональное моделирование. [3.5] 3.5. Организация процесса управления [3.5.1] 3.5.1. Организация управления [3.5.2] 35.2. Требования к процессу управления [4] ГЛАВА 4. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ [4.1] 4.1 Элементы системы управления [4.1.1] 4.1.1. Органы управления [4.1.2] 4.1.2. Пункты управления [4.2] 4.2. Структура системы управления [4.2.1] 4.2.1. Структуры систем управления [4.2.2] 4.2.2. Уровни системы управления [4.3] 4.3. Системотехнические структуры систем управления [4.3.1] 4.3.1. Характеристики графов структур [4.3.2] 4.3.2. Типовые системотехнические структуры [4.4] Литература к главе 3: |
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 67
Введение
Сокращение бюджетных средств на управление в различных уровнях власти Российского государства, затрат на управление промышленным и сельскохозяйственным производством, коммерческими организациями, банками остаются одной из постоянных забот субъектов управления. Решение этих вопросов в современных условиях при ограниченных ресурсах требует тщательного всестороннего системного анализа функционирования различных систем управления, их моделирования, выявления закономерностей, тенденций и особенностей, выработки приоритетов развития той или иной управленческой структуры.
Целесообразность и эффективность реформ во многом зависит от качества государственного управления и является весьма непростой проблемой. В связи с этим, как составная часть всех реформ, возникает необходимость дальнейшего развития теории управления как сложными и сверхсложными системами. Пришло время более широкого внедрения системного подхода в теорию и практику управления. Какие пути в развитии управления целесообразно выбрать? Что нам дает накопленный в этой области отечественный и мировой опыт?
Многофункциональность, взаимодействие и взаимозависимость систем и подсистем различных уровней привели к значительному усложнению управления ими. В связи с этим остро встала проблема совершенствования организации и управления. Однако в настоящее время основное внимание обращено на применение новых технических средств (средств вычислительной техники) сбора, передачи, обработки, хранения и отображения информации.
В этих условиях первоочередной задачей стала разработка теории управления (в том числе коллективами) для реализации современных методов анализа и синтеза систем управления.
Но ведь управление "машинами" и людьми существенно отличается между собой по своему содержанию. А для этого требуются теоретические основы управления, которые обобщали бы управление объектами любой "природы". В чем же особенность общей теории исследования систем управления как области знания?
Руководство (управление), как сфера научного исследования, находится в стадии становления. Можно сказать, что оно занимает место где то посередине между двумя крайними положениями [5]: наукой (близкой к математике) и искусством.
Руководство как наука строится на математических походах к проблемам управления. В традиционной математике только математические результаты, сформулированные в виде теорем, считаются бесспорными и окончательными. Они не допускают альтернативных следствий. Однако математика занимается только анализом следствий, полученных строгими математическими методами из некоторой системы аксиом (моделей). Сами аксиомы она не исследует, т.к. такой анализ может носить только неформальный (нематематический) характер. Аксиомы проистекают из гипотез, которые лежат вне математики [4].
Математическая модель - это продукт неформального мышления. В ней уже закодирована информация об основных элементах изучаемого процесса. А дальше мы формулируем определенную алгебру, т.е. создаем систему процедур, алгоритм, который определяет логическую цепочку действий, позволяющих раскодировать ту информацию, которая уже содержится в модели.
Таким образом, одна из задач математики - раскодирование информации, заложенной в модельном описании, построение той логической цепочки последовательных рассуждений (т.е. алгоритма и его реализации), которую традиционная для естественных наук неформальная манера мышления сформировать не может.
Руководство как искусство строится на неформальных рассуждениях и выработке альтернативных гипотез. Оно базируется на эвристических процедурах принятия решений и информационных массивах, полученных с помощью интуиции, опыта и знаний исследователей, конструкторов, и других лиц, которых можно назвать экспертами.
Однако формальные и неформальные методы анализа можно объединить в одно целое. Этого можно добиться канонизацией рассуждений, их упорядочением, т.е. в конечном счете, формализацией процедур рассуждений. Это достигается методами системного анализа, объединяющими формальные и неформальные методы исследования. Необходимую теоретическую основу для общей теории управления давала теория систем и системный анализ. Сам системный анализ возник на стыке двух наук: теории исследования операций и теории автоматического управления.
Становление системного анализа следует датировать концом XIX - началом XX века. Именно в этот период появились первые работы по теории регулирования, в экономике - начали говорить об оптимальных решениях, т.е. когда стали разрабатываться первые подходы к определению функции цели (полезности). В это же время В.Парето выдвинул и сформулировал свой первый принцип компромисса.
Однако следует иметь в виду, что объектом исследование операций являются задачи статики (в крайнем случае, многошаговые процессы). Теория же управления с момента своего зарождения была ориентирована на задачи динамики. Кроме того, в теории управления есть немало своих оригинальных задач, не связанных с принятием решений (оценка устойчивости систем, переходных процессов в системах и др.).
Исследование операций как научный метод появилось после 50-х г.г. XX столетия на основе использования теорий эффективности, игр, массового обслуживания. Он возник в связи с решением задач в условиях неопределенности и, в первую очередь, неопределенности поведения и связанной с ним многокритериальности.
Теория автоматического управления (или теория автоматического регулирования) значительно старше. Ее зарождение обычно принято датировать 40=ми г.г. XIX в., когда в двух разных странах независимо друг от друга появились две работы, посвященные одной и той же проблеме, - проблеме выбора параметров регулятора Уатта. Автором одной из них был английский физик Д.К.Максвелл, а другой - наш соотечественник, инженер И.А. Вышнеградский.
Этим работам предшествовали важные события. Еще в начале XVIII века талантливый русский механик И.И.Ползунов изобрел регулятор, поддерживающий постоянный уровень воды в котле паровой машины. Примерно в то же время выдающийся английский механик Д.Уатт разработал центробежный регулятор скорости для паровой машины.
В течение XIX века происходило совершенствование регуляторов паровых машин. Их повсеместное распространение вызвало потребность в разработке теоретически обоснованных методов их расчета. Но не только это : увеличение быстроходности паровых машин и повышение требований к точности их регулирования приводили во многих случаях к появлению незатухающих колебаний в системе “паровая машина - центробежный регулятор”, что тоже требовало научных изысканий.
В 1876 г. в докладах французской академии наук появилась работа русского машиностроителя И.А.Вышнеградского "Об общей теории регуляторов", применительно к линейным системам третьего порядка. Его работа стала теоретической основой регуляторостроения, а сам он основоположником классической теории регулирования.
Работы Вышнеградского были продолжены и обобщены на системы более высокого порядка словацким ученым А.Стодолой. По просьбе Стодола швейцарский математик А.Гурвиц вывел условия устойчивости для систем любого порядка.
Параллельно в Англии известный физик Максвелл в своем труде "О регуляторах" также получил условие устойчивости для систем третьего порядка. Математик Раус, занявшийся этими вопросами по предложению Максвелла, нашел условия устойчивости для линейных систем любого порядка в несколько ином виде, чем у Гурвица и независимо от него.
Возникновение же теории систем обычно связывают с работой [1] известного биолога Л.Берталанфи. Однако, как оказалось, это научное направление еще старше. Наиболее фундаментальные исследования были проведены еще А.А.Богдановым [2].
В настоящее время теория систем с использованием теории исследования операций и теории автоматического управления дает достаточно много возможностей для поиска путей совершенствования процессов и систем управления. Сложилась даже специфическая область знаний - менеджмент, связанная с организацией управления человеческими коллективами. Специалист в этой области деятельности называется менеджером. Но подробно менеджмент будет вами изучаться в другом теоретическом курсе.
Рассмотрим некоторые понятия теории систем, которые могут нам пригодиться при формировании теоретических основ исследования систем управления. Естественно, что мы будем касаться только основных понятий этой теории. Желающим получить более полное представление о теории систем следует обратиться к специальной литературе по этому вопросу.
В настоящее время принято считать, что общая теория систем - это совокупность философских, методологических, конкретно научных и прикладных проблем анализа и синтеза процессов и систем произвольной природы [30]. Можно утверждать, что в теории систем еще не вполне сложились предмет, задачи и методы исследования объектов такого рода. Многие понятия теории систем вводятся аксиоматически, без доказательств, опираясь на так называемый "здравый смысл" [7,8,11,13,16,19,21, 25, 29].
Будем полагать, что общая теория систем должна являться методологической основой для формирования понятийного аппарата и изучения общих закономерностей теоретических основ процессов и систем любой природы [27]. При этом будем называть любые процессы, системы и объекты одним общим термином система. Нас, в первую очередь, будут интересовать понятия и закономерности процессов управления, а также пути и методы исследования систем управления.
Методологические основы исследования систем строятся на использовании теоретических конструкций, называемых "моделями систем". Модель (от лат.modulus - мера, образ) представляет собой образ произвольной системы, имеющий необходимое сходство с самой этой системой.
Понятия степени сходства (аналогии, подобия) относятся к числу наиболее трудных проблем науки вообще. В большинстве случаев степень сходства оценивается самими авторами конкретных моделей и потому достаточно субъективна. Лишь в некоторых случаях разработаны строгие оценки сходства в виде критериев подобия [9]. Так, в гидродинамике имеется критерий Рейнольдса, в теплопередаче критерии Прандтля и Нуссельта, в теории надежности - принцип Седякина и т.д.
Теория систем в ее современном состоянии представляет собой многоуровневую понятийную схему, включающую разнообразные модели i систем, которым придается различная форма (от описательной до строго формальной) [27].
На высших уровнях этой схемы находятся наиболее общие (абстрактные) модели систем, с помощью которых вводятся понятие целое (или система), элемент, связь, структура (рис.1.1).
Рис.1.1. Понятия моделей верхнего уровня
Итак, будем рассматривать только общие (концептуальные) понятия теории систем. Начнем с наиболее общего понятия - системы.
Итак, что же такое "система"? Существует множество более или менее адекватных понятий этого термина. Определим понятие “система” через набор ее важнейших свойств [10,12]:
В этом смысле системой можно считать человека, коллектив, общество, бактерию, популяцию животных и т.п.
В более простой интерпретации под системой следует понимать некоторую общность (совокупность, множество) взаимосвязанных частей - ее элементов. Ключевым словом в этом определении является "взаимосвязанных", что подчеркивает ведущую роль связей между элементами (частями) системы.
Очевидно, что сам состав множества элементов (частей) достаточно произволен и зависит от исследователя, его целей и интересов. Ибо только он содержательно формирует понятия "элемент системы" и "связи между элементами".
И еще раз повторим, что системой может являться любой объект живой и неживой природы, общество, процесс или совокупность процессов, научная теория, если в них определены элементы, образующие единство (целостность) со связями и взаимосвязями между ними. Эта целостность создает в итоге совокупность свойств, присущих только данной системе и отличающих ее от других систем (свойство эмерджентности).
В этом смысле примером систем могут быть: человек как совокупность его психологических и эмоциональных свойств (элементов), связанных в единое целое - личность человека; коллектив как совокупность отдельных служащих (элементов), связанных в единое целое общностью задач и интересов (целей).
Нельзя не отметить, что такое изолированное рассмотрение множества выделенных исследователем элементов делает наши рассуждения о системе весьма нечеткими (неоднозначными). Ведь остается неясной роль и место тех явлений, событий, процессов и других объектов рассмотрения, которые не вошли в понятие системы как ее элементы. С точки зрения взаимодействия с системой (по отношению к системе) все они объединяются под общим понятием внешняя среда системы, т.е. все то, что не входит в саму систему.
Состав внешней среды, как правило, не конкретизируется. Например, при рассмотрении в качестве системы коллектива не определены роль и место всех остальных служащих и людей вообще. Вот они то и будут составлять внешнюю среду для коллектива.
В каком отношении находятся система и внешняя среда? Они могут не иметь взаимодействия, влияние их друг на друга может быть односторонним или взаимным. Не имеющая связей с внешней средой система считается закрытой [12].
Такие системы встречаются в технике, в живой природе и в обществе весьма редко, так как процессы в них идут в направлении неизбежного ослабления и даже разрушения связей между элементами и постепенного приближения к состоянию максимальной неупорядоченности (хаосу) множества их элементов. Это связано с энергетическим и информационным "истощением" таких систем без обмена ими с внешней средой.
Реальные системы имеют связи с внешней средой, и она влияет как на их элементы, так и на связи между ними. Такие системы считаются открытыми [12].
Коллектив должен считаться открытой системой, так как он влияет на внешнюю среду - общество и государство, а те в свою очередь оказывают воздействие на него. Общество путем общественного мнения, обычаев и традиций, сложившихся в нем, государство - путем правового регулирования его статуса и деятельности, принуждения с помощью законов совершать какие-либо действия или воздерживаться от них.
Теперь приступим к более тщательному рассмотрению таких понятий теории систем как понятия элемента и связи между элементами.
Итак, всякая система состоит из элементов. Элемент - неделимая часть системы. Ключевым словом в этом определении является "неделимость". Элементами могут являться различные объекты: электроны - в системе атом; атомы - в системе молекула; молекулы - в различных веществах; клетки - в живых организмах; детали, узлы и блоки - в технических системах; человек - в общественных системах.
Неделимость элемента рассматривается как нецелесообразность учета его внутреннего строения. Сам элемент характеризуется только его внешними проявлениями в виде его свойств, а также связей и взаимосвязей с остальными элементами и внешней средой.
В зависимости от степени подробности исследования конкретной системы ее можно рассматривать на уровне совокупностей тех или иных элементов.
Будем считать, что всякая система имеет в своем составе n различных элементов ai. Если обозначить через ai i й элемент системы, то множество A элементов системы можно описать в виде:
где n - число элементов в системе.
Что можно сказать о каждом из этих n элементов системы? Как охарактеризовать эти элементы более конкретно?
Всякий элемент ai характеризуется m конкретными свойствами vi1,vi2,vi3,...vim, определяющими его в данной системе достаточно однозначно. Например, это может быть температура, вес, пространственное положение, должность, порядок. Совокупность всех m различных свойств Vi элемента считается его состоянием zi. Будем считать, что совокупность (вектор) m его конкретных свойств является состоянием элемента. Это состояние можно представить точкой
.
в пространстве состояний элемента, показанном на рис.1.2.
Рис.1.2. Пространство состояний элемента
Состояния элемента могут изменяться в зависимости от различных факторов (времени, положения, других элементов, внешней среды и др.). Последовательные изменения состояния элемента рассматриваются как движение элемента. Если в качестве элемента рассматривать служащего, то его движением может быть продвижение по службе, перевод из одного подразделения в другое, изменение его возраста или квалификации и др.
Поскольку система есть множество связанных элементов и связь является ключевым понятием этого определения, то необходимо раскрыть этот термин.
Элементы в системе собраны не произвольно, а в соответствии с определением состава конкретной системы. Каждый элемент в системе всегда испытывает влияние других элементов этой же системы. Так, удаление атома кислорода (элемента) из молекулы воды (системы) дает нам уже не воду, а совсем другую систему. Аналогичны последствия удаления и атомов водорода.
Следовательно, влияние между элементами существует, по крайней мере, вследствие их принадлежности одной общей для них системе.
Но влияние элементов друг на друга может быть другим и более сложным. Состояния некоторого элемента могут оказаться в зависимости от состояний другого (других) элемента (-ов). Если обозначить через qij связи между i м и j м элементами этой системы, то множество Q связей qij между элементами ai и aj системы можно аналогично описать в виде:
Итак, связь - совокупность зависимостей свойств одного элемента от свойств других элементов системы. Установить связь между двумя элементами - значит выявить наличие зависимостей их свойств. Например, установить связь соподчиненности между служащими в некотором подразделении или взаимодействие между подразделениями в действиях. Некоторые варианты физической (предметной) реализации связей элементов имеют вид [27], показанный на рис.1.3.
Рис.1.3. Виды связей элементов
Очевидно, что зависимость свойств элементов может быть односторонней или двухсторонней. Это дает право различать связи (односторонние зависимости) и взаимосвязи (двухсторонние зависимости). Например, можно установить между служащими взаимосвязь, т.е. отношения старшего и младшего, определяющие их взаимные права и обязанности. Между родителем и ребенком можно установить одностороннюю связь - родительское отношение (только от родителя к ребенку).
При изучении систем в виде их образов - моделей в целях научной строгости и необходимой формализации описаний систем вместо достаточно "физичных" понятий связи и взаимосвязи принято в строгих математических формулировках говорить о соответствиях (в частном случае - отношениях) между элементами в системе.
Отношения - математические зависимости состояний элементов системы друг от друга, определяющие необходимость и характер взаимодействий между ними. Установить отношение между двумя элементами - это значит определить характер и степень влияния их друг на друга, относительное расположение в пространстве, с течением времени и др.
Отношения между элементами в системах могут быть многообразны: старших и подчиненных, основных и второстепенных, управляющих и исполнительных. Отношения между элементами не будут существовать, если между ними нет связей.
В зависимости от природы элементов и физических носителей их влияния связи могут быть самыми различными. Часто считается, что количество и сложность связей в системе определяет степень ее "организованности". Чем больше связей между элементами системы и чем они разнообразнее и сложнее, тем на более высоком уровне организации находится система. Как в наиболее общей форме охарактеризовать систему?
Понятие элементов и связей между ними дает возможность представить модель системы при статичном описании в виде множества
Среди возможных образов - моделей i систем при их изучении наиболее часто употребляется именно эта форма описания системы. Она определяется как структура D системы. Таким образом, структура системы - совокупность элементов системы и связей (отношений) между ними
.
Следует отметить, что структура D характеризует только строение системы и не учитывает состояний (множества свойств) ее элементов. Иначе говоря, структура является статической моделью системы. Вместе с тем структура является довольно удобным инструментом описания систем и ею не следует пренебрегать в практических приложениях.
Естественно поставить вопрос о единственности (каноничности, стандартности) представления систем их структурой. Ответ должен быть, безусловно, отрицательным, так как даже само понятие системы неоднозначно.
Следовательно, каждая конкретная система может быть представлена множеством своих структур, которые будут отличаться как составом элементов, так и характером отношений между ними.
Совокупность различных структур одной и той же системы в настоящее время принято называть архитектурой системы.
Рассмотрев свойства элементов и их связи в системе, перейдем к описанию свойств самой системы.
Ранее мы рассматривали модель системы на основе самых простых понятий: элементов и связей между ними. Более частная, но весьма важная модель системы строится вокруг специального вида понятия - процесса функционирования системы. В этой модели вводятся новые частные понятия: состояние и движение, вход и выход, пространство входов, пространство выходов, а также другие аналогичные понятия (рис.1.4).
Рис.1.4. Понятия моделей среднего уровня
Состояние Z системы можно определить по аналогии с состояниями ее элементов, если в качестве свойств системы рассматривать состояния ее элементов и связей между ними. Следовательно, можно сказать, что состояние системы - совокупность состояний ее n элементов и связей между ними (в системе с n элементами не может быть более чем n(n 1) двухсторонних связей). Понятие состояния системы является фундаментальным в теории систем.
Если связи в системе неизменны, то ее состояние можно представить точкой (в виде совокупности состояний всех ее элементов)
в некоторое пространство Z, которое логично назвать пространством состояний системы, показанном на рис.1.5.
Рис.1.5. Пространство состояний системы
Задание конкретной системы сводится к заданию ее состояний, начиная с зарождения и кончая гибелью или переходом в другую систему. На практике, как правило, наблюдатель получает сведения о многих (но не всех!) состояниях системы только лишь на основе наблюдения, а сведения об остальных состояниях накапливаются в процессе наблюдения и анализа других, но аналогичных систем.
Здравый смысл подсказывает, что реальная система не может находиться в любом состоянии. На ее состояния накладывают ограничения некоторые внутренние и внешние факторы. Человек не может жить 1000 лет. Один менеджер не может эффективно управлять всем человечеством.
Возможные состояния реальной системы образуются в пространстве всех состояний системы:
.
Посмотрим на произвольную систему со стороны внешней среды (извне). Напомним, что все, не вошедшее в определение данной конкретной системы, считается внешней средой. При этом если система не взаимодействует с внешней средой, то она считается замкнутой. В противном случае система считается открытой.
Интересующие нас в практическом плане открытые системы испытывают влияние внешней среды на свое состояние (на элементы системы и связи между ними). В свою очередь, внешняя среда может испытывать влияние состояний системы.
Различные точки приложения влияния (воздействий) внешней среды на систему называются входами xi системы. Входами человека могут быть его органы чувств. Входами общества могут быть материальное и моральное состояние людей в этом обществе.
Будем считать, что система имеет всего конкретных входов. Некоторое (любое) состояние всех входов системы будет представлено вектором
,
называемым обобщенным входом X системы.
Под влиянием внешней среды (путем воздействия внешней среды на обобщенный вход системы) состояния системы могут изменяться тем или иным образом, т.е. система будет совершать движение. Такое движение системы называется вынужденным движением.
Вынужденным движением служащего как системы будет исполнение им указания вышестоящего начальника.. Вынужденным движением автомобиля будет его разворот в результате поворота руля.
Движение системы без воздействия внешней среды (только под действием внутренних причин) называется собственным движением.
Например, собственным движением коллектива как системы можно считать его повседневную деятельность в соответствии с трудовым распорядком дня. Собственным движением человека будет его жизнь как биологического (а не общественного!) индивида, т.е. питание, сон, размножение.
Различные точки приложения влияния (воздействия) системы на внешнюю среду называются выходами yj системы.
Будем считать, что система имеет всего s конкретных выходов. Некоторое (любое) состояние всех s входов системы будет представлено вектором
,
называемым обобщенным выходом Y системы.
Иначе говоря, влияние системы на внешнюю среду осуществляется в виде воздействия на нее (внешнюю среду) через обобщенный выход системы. Например, выходами органа управления (как системы) могут считаться разработанные в нем служебные документы. Выходами человека могут быть его конечности, мысли, поступки, манера поведения и др.
В общей теории систем принято считать системы с входами и выходами направленными системами, т.е. открытые системы являются направленными. Системы без входов и выходов (закрытые системы) считаются нейтральными.
Если конкретное состояние Z системы будет представлено в пространстве состояний системы одной точкой Z=(z1,z2,z3,...zk,...zn), т.е. вектором, то движение системы будет отображаться в этом пространстве как последовательность точек (состояний в порядке их следования при изменении), т.е. Z(1),Z(2),Z(3),...Z(t), где t - последовательные моменты времени.
Таким образом, движение системы - процесс последовательного (например, во времени, но не только во времени!) изменения ее состояний.. Движению идентичны понятия: поведение, функционирование, жизнь системы.
До сих пор мы описывали систему в образе ее модели C с помощью понятия структуры D (т.е. перечня ее элементов и связей между ними) или с помощью терминальной модели T (т.е. перечня ее входов, выходов и состояний). При этом изменения состояний (движение) элементов и самой системы не рассматривались (модель в обоих случаях носила статичный характер).
Теперь, опираясь на понятия входов, выходов и состояния системы, мы можем ввести иную модель С системы, отображающую не только ее состояния, а также их последовательную смену, т.е. движение системы (динамичную модель). Состояния системы Z(t) в любой момент времени t можно связать некоторым соответствием (в частном случае функцией) с состоянием ее входов X(t) в виде:
.
Однако в общем случае, состояние системы Z(t) может зависеть не только от состояний входов X(t) в тот же момент времени t, но и от состояний той же системы только в предыдущие моменты времени t 1,t 2,...,т.е. Z(t 1),Z(t 2)... представляется в виде более сложной функции состояний (переходов):
.
Зависимость состояний системы в любой момент времени от предшествовавших ее же состояний характеризует наличие в системе "памяти" или, как иногда говорят, “последействия”.
В рамках этой же модели С состояние выходов Y(t) системы в любой момент времени t можно связать некоторым соответствием (функцией) с состоянием ее входов X(t) в виде:
,
т.е. без учета предыдущих состояний системы. Система с такой функцией выходов называется статической.
Однако в общем случае, состояние выходов системы Y(t) может, по аналогии с предыдущим, зависеть не только от состояний входов X(t) в тот же момент времени t, но и от состояний системы Z(t), включая и состояния системы в предыдущие моменты времени t 1,t 2,..., т.е. Z(t 1),Z(t 2)...в виде более сложной функции выходов:
.
Системы с такой функцией выходов называются динамическими (или системами с поведением).
Эта новая модель системы С (в отличие от модели, упомянутой несколько ранее) носит уже динамический характер и задается в ином виде:
,
где Z0 - начальное состояние системы;
Z - множество состояний системы;
X - множество состояний обобщенных входов системы;
Y - множество состояний обобщенных выходов системы;
Fс - функция состояний (переходов) системы;
Fв - функция выходов системы.
Интересно еще раз отметить, что в функциях Fс и Fв , кроме текущего отсчета Z(t) состояния системы используются и предыдущие состояния Z(t 1),Z(t 2),...Z(t w). По существу эти состояния несут информацию о предшествовавших значениях X(t 1),X(t 2),...X(t w) входов системы. Следовательно, эти состояния отображают как бы состояние "памяти" системы. Величина w является объемом (глубиной) памяти системы. Иногда говорят о глубине w интеллекта системы.
В зависимости от характера математических свойств значений входов и выходов систем различают системы дискретные и непрерывные. Для непрерывных систем выражения для Fс и Fв принимают вид:
,
.
Первое из этих уравнений называют уравнение переменных состояния системы (оно определяет состояния системы), а второе - уравнением наблюдения (оно определяет наблюдаемый нами выход системы). Таким образом, мы имеем теперь возможность описывать систему статично моделью через ее структуру D или терминальную модель T и динамично моделью C' через функции состояний (переходов) Fс и выходов Fв (для непрерывных систем в виде функций переменных состояния системы и наблюдения).
Управление системами является основным понятием в общей теории исследования систем управления. Эта общая теория в ее современном виде вышла далеко за пределы своего предшественника - теории автоматического регулирования технических систем. Современная теория управления рассматривает управление самыми разнообразными по своей природе системами: техникой, человеком, биологическими системами, обществом [4,6,10,15,18,20,22,23,24].
В таком обобщенном виде теория управления уже получила название кибернетики (как теории управления и связи в технике, живой природе и в обществе). Мы рассмотрим только несколько основных понятий кибернетики, которые нам потребуются для рассмотрения в дальнейшем собственно теории исследования систем управления.
Теперь мы можем приступить к рассмотрению моделей систем специального вида - систем управления. Для этого углубим далее наши возможности описания систем.
Среди множества возможных систем нас будут интересовать только те системы, которые созданы и используются для решения конкретных задач, т.е. имеют цель существования (функционирования).
Такая дальнейшая конкретизация понятия система приводит к модели целенаправленной системы, в которой вводятся новые частные понятия: цель, проблема, альтернатива, решение, качество, показатель, критерий и другие подобные понятия (рис.1.6).
Рис.1.6. Понятия моделей нижнего уровня
Еще раз подчеркнем, что на этом уровне рассматривается модель не всякой системы, а только целенаправленной (т.е. имеющей четко выраженную цель функционирования).
Формально определить понятие цели практически невозможно, т.к. в реальных условиях назначение систем может быть самым разным. Например, в [26] цель управления определяется как "значения, соотношения значений координат процессов в объекте управления или их изменения во времени, при которых обеспечивается достижение желаемых результатов функционирования объекта".
Однако цели существования реальных систем всегда конкретны. Цели производственной системы - создание определенного продукта. Однако все цели реальных систем можно свести к трем основным типам формального их задания:
первый тип задания: требуемое конечное состояние Zкон системы;
второй тип задания: требуемый порядок смены состояний - движение Z(t) системы;
третий тип задания: требуемое "направление" движения системы без фиксации конкретной конечной точки.
Из нашего личного опыта известно, что достичь какой либо цели не так уж просто. В формальной постановке достижение цели любого типа ее задания требует, как правило, определенного заданного (навязанного, вынужденного) движения системы, т.к. собственное движение системы (под действием внутренних для системы факторов) может не привести к поставленной цели. Следовательно, это возможно лишь при "внешнем" воздействии, т.е. при соответствующем целенаправленном воздействии (влиянии) внешней среды на систему через ее обобщенные входы.
Воздействие (влияние) внешней среды на систему для обеспечения ее заданного целью вынужденного движения считается управлением системой. В [26] под управлением понимается "процесс выработки и осуществления управляющих воздействий".
Следовательно, управление осуществляется путем формирования специальных (управляющих) воздействий u(t) на систему со стороны особой (другой) системы, не входящей в состав рассматриваемой (рис.1.7) и являющуюся по отношению к ней элементом "внешней среды".
Рис.1.7. Состав системы управления
Система, формирующая управляющие воздействия u(t), называется управляющей системой. Тогда система, "испытывающая" на себе внешние воздействия, называется управляемой системой (объектом управления). Обе эти системы в совокупности с учетом их взаимодействия образуют уже новую систему систему управления.
Еще раз отметим, что система управления это совокупность двух систем - управляющей и управляемой.
Так, в [26] система управления определена как "система, состоящая из управляющего объекта и объекта управления". Например, по схеме: самолет и его автопилот, автомобиль и водитель, подразделение и начальник.
Следует отметить одну важную отличительную особенность управляющей системы. Ее непосредственная собственная цель не совпадает с целью управляемой системы и вот в каком смысле. Собственная цель управляющей системы единственна - выработка управления u(t), в то время как цели управляемой системы могут быть весьма разнообразными. Естественно, что собственная цель управляющей системы не должна противоречить цели управляемой системы. Более того. Собственная цель управляющей системы должна соответствовать цели управляемой системы. Однако это не означает совпадения или тождества целей управляющей и управляемой систем.
Наличие собственной цели управляющей системы означает, что она сама должна рассматриваться как обособленная система, т.е. описываться статически (своей собственной структурой Dу) и динамически (своими функциями состояний Fус и выходов Fув).
Целевая, а зачастую и конструктивная, обособленность управляющей системы проявляется на практике весьма своеобразным способом. Очень часто в специальной (прикладной) литературе именно управляющую систему и называют системой управления, т.е. происходит смешение понятий системы управления и управляющей системы. Этот феномен можно объяснить только тем, что в процессе создания (проектирования) системы управления объект управления всегда известен заранее и остается лишь создать (спроектировать, организовать) соответствующую ему управляющую систему.
В таком различии понятий системы управления нет ничего катастрофического. Всегда из контекста можно уяснить, о чем конкретно идет речь.
Итак, введение понятия управления требует выделения из внешней среды специальной системы - управляющей системы, обеспечивающей заданное движение (функционирование) рассматриваемой системы - объекта управления.
В соответствии с рис.1.7 отметим, что связь от управляющей системы к управляемой называется прямой связью. Такая связь имеется в любой без исключения системе управления (иначе не будет возможности управлять). Противоположная же по направлению действия связь (от управляемой системы к управляющей) называется обратной связью и имеется в системе управления, как правило, не всегда. Система управления с обратной связью считается замкнутой, а система управления без обратной связи считается разомкнутой [1,3,14].
Понятие обратной связи является фундаментальным в кибернетике, ибо системы управления с обратной связью наиболее распространены и в технике, и в природе, и в обществе.
Наконец пришла пора выяснить какой характер имеет воздействие управляющей системы на объект управления и как его сформировать. Это воздействие может быть одноразовым (одношаговым), многоразовым (многошаговым) и непрерывным. Таким образом, воздействие управляющей системы на объект управления можно рассматривать как процесс - последовательную смену значений u(t) а, следовательно, и состояний X соответствующих входов управляемой системы. В силу этого описание движения (функционирования) системы принимает вид:
и
.
Как удается системе управления создать такое воздействие u(t) на объект управления, чтобы его движение было направлено только к достижению цели управления? Решением этого вопроса мы и займемся.
Управление u(t) само является воздействием на выходе, но уже управляющей системы. А что же поступает на вход управляющей системы? Судя по предыдущему рисунку, на вход управляющей системы (в первом приближении) поступают воздействия управляемой системы, которые являются для нее выходными Y(t). Следовательно,
,
где Fув - закон управления для данной системы управления;
p - свойства управляющей системы (ее структура, параметры и др.).
Здесь возникает новое понятие - закон управления, который можно рассматривать как правило Fув выработки управления u(t) с учетом особенностей (свойств и возможностей) p управляющей системы.
Можно сказать проще: закон управления - правило достижения цели управления.
В общем случае под управлением понимают формирование (выработку решения) и реализацию управляющих воздействий (управления), выбранных, как правило, из множества возможных на основании определенной информации, обеспечивающих желаемое движение (функционирование, поведение) объекта, приводящее к поставленной цели.
Почему же управление u(t) необходимо выбирать из множества возможных воздействий? Прежде всего, это связано с характером влияния внешней среды. Это влияние может быть известным (конкретным), случайным (неизвестным, но предсказуемым) или неопределенным (неизвестным и непредсказуемым). В связи с этим закон управления системой в общем случае может быть представлен в виде:
.
Реально в качестве влияния внешней среды могут рассматриваться ресурсы, выделяемые для достижения цели управления, и сведения об условиях функционирования объекта управления.
Любые неточности в оценке этого влияния на ход управления могут привести к нежелательным последствиям. Все это требует учета условий функционирования объекта управления в форме изучения вариантов проявления влияния на ход и исход управления и, следовательно, вариантов управления.
Управление объектом для достижения некоторой заданной цели предполагает оценку процесса движения и достижение им определенной цели. Степень приближения к цели оценивает качество управления. Понятие качества (также как и понятие системы, элемента) является неоднозначным и зависит от исследователя.
Обычно для численной оценки качества управления выбирается показатель качества, который в математической форме "измеряет" (оценивает) это качество. Поясним сказанное на примере.
Пусть в качестве цели управления задано конечное состояние Zкон. Тогда на роль показателя качества управления можно выбрать "расстояние" фактического состояния Z(t) объекта управления от цели (заданного состояния Zкон) в виде:
.
В общем случае показатель качества управления является некоторым функционалом от "траектории" движения Z(t) управляемой системы
.
В теории исследования систем управления этот функционал принято называть целевой функцией управления.
Как уже было рассмотрено ранее, при известной цели управления предварительно вырабатываются альтернативные варианты решения. В связи с тем, что таких возможных решений может быть несколько или даже весьма много, возникает необходимость (проблема) выбора одного решения из множества несовместных решений (альтернатив).
Для этого все возможные решения сравниваются по показателю (-ям) качества управления. "Наилучшее" (эффективное) решение выбирается из множества решений с помощью правила, которое называется критерием (мерой) выбора решения. Заметим, кстати, что понятие эффективности было введено русским академиком А.Н.Колмогоровым как мера степени достижения цели функционирования.
Поясним и это понятие конкретнее. Для предыдущего примера в качестве критерия (правила, меры) качества решения можно выбрать выражение: .
Вообще, критерий качества управления может быть представлен в виде более общего выражения:
,
или в какой либо другой форме.
Таким образом, решение состоит в выборе такого управления u(t) из множества U возможных, где u(t)U, чтобы для него значение показателя качества было бы экстремальным или, по крайней мере, допустимым с точки зрения практических соображений о степени приближения к цели управления.
Критерий представляется, как правило, некоторым функционалом [27], область задания которого лежит в пространстве показателей качества. При выборе критерия всегда имеет место некоторый произвол. Однако можно сформулировать ряд требований, выполнение которых в какой то мере устраняет этот произвол и облегчает выбор критерия, а именно:
поскольку критерий предназначен для сравнения, он должен определять некоторый порядок на множестве альтернатив. Если критерий представляется функционалом, то это выполняется автоматически;
каждый критерий должен иметь четкий физический смысл и отражать целевое предназначение системы;
критерий должен быть чувствителен к изменению параметров и показателей, на множестве которых задан;
если представляется возможность выбора, то нужно стараться, чтобы критерий был наиболее прост в употреблении и допускал экспериментальную проверку.
Как уже упоминалось, качество управления объектом управления может быть оценено показателем . Среди множества возможных проявлений качества управления имеется одно, которое имеет фундаментальное значение в теории систем. Это качество - устойчивость движения системы. Что же понимается под устойчивостью движения системы?
Движение (функционирование) системы происходит не только под действием управления u(t), но и под действием влияния внешней среды, являющимся зачастую вредным (по крайней мере, бесполезным) с точки зрения цели управления, т.е. возмущением. В [26] возмущение определено как "воздействие извне на любой элемент (подсистему) системы управления, включая объект управления, затрудняющее, как правило, достижение цели управления".
Тогда устойчивостью движения системы следует называть ее свойство сохранять некоторое
качество движения в процессе управления при наличии возмущений [2].
В общем случае под устойчивостью понимается сохранение системой требуемых свойств при действии различных возмущений. Следует обратить внимание на следующие особенности понятия устойчивости:
Существует много различных методов оценки показателей такого качества системы как устойчивость. Однако главное в этих методах состоит в том, что достаточным условием динамической устойчивости управляемого, т.е. вынужденного движения (функционирования) системы, является устойчивость ее собственного движения. Поэтому во многих методах оценки устойчивости систем решение этой задачи сводится к оценке характера ее собственного движения.
Ранее рассмотренные возможности управления различными системами (объектами управления) показали, что достичь заданного качества управления весьма непросто. В реальных ситуациях управления "камнем преткновения" является неполная информация о влиянии внешней среды. Аналитические методы выработки решения (в виде управления u(t) для объекта управления) при таких условиях в настоящее время неизвестны. Однако ситуация не столь драматична, как может показаться на первый взгляд. Для таких ситуаций найден достаточно приемлемый выход. Он заключается в следующем [17].
Процедура выработки решения u(t) разбивается на решение двух сопряженных и дополняющих друг друга задач:
Таким способом, носящим название программно-целевого (программного) управления, осуществляется управление многими реальными техническими, экономическими, социальными, производственными системами.
При рассмотрении понятий системы и управления ею мы приводили примеры различных систем. Однако изложение материала было обобщенным. Реальные системы всегда конкретны и специфичны, это необходимо учитывать. Особенно, если речь идет об управлении конкретными системами. Так, например, управление коллективами и управление техникой имеют свои отличительные особенности. С позиции особенностей управления различными системами нам и предстоит рассмотреть разновидности реальных систем.
Ключом к содержательному изучению систем управления является их классификация. Системы можно классифицировать по различным признакам. Нас интересуют вопросы управления. Поэтому, с точки зрения особенностей управления, один из возможных вариантов (весьма упрощенный) имеет вид [28], приведенный в таблице 1.1.
|
Таблица 1.1. |
|
|
Сложность |
Простые, сложные, большие |
|
Неопределенность |
Детерминированные, стохастические, неопределенные |
|
Особенности управления |
Технические, эргатические, биологические, общественные |
|
Целеопределенность |
Одноцелевые, многоцелевые |
По сложности различают: простые, сложные и большие системы. Это деление условное и зависит от степени подробности изучения объекта и глубины наших знаний о нем.
Простые системы с достаточной степенью точности могут быть описаны известными математическими соотношениями. Изучение этих систем может быть проведено методами традиционных технических дисциплин (электротехника, радиотехника, прикладная механика и другие).
Примерами относительно простых систем могут являться отдельные детали, механизмы, элементы электронных схем, электрические цепи и т.п.
Сложные системы обычно характеризуются большим числом составных элементов, многообразием связей, разнородностью структурных элементов и многообразием их природы. Кроме того, эти системы обладают свойствами, которыми не обладает ни один из составляющих их элементов. Исследование сложных систем необходимо осуществлять путем оценки комплексного влияния элементов друг на друга и на систему в целом с привлечением современных методов математического анализа, теории вероятностей и математической статистики.
В качестве примеров относительно сложных систем можно привести организм животного или человека, сложное автоматическое техническое устройство, например, ЭВМ.
Большие системы - это сложные пространственно распределенные системы. Дополнительными особенностями, характеризующими большую систему, являются особо большие размеры системы, сложная иерархическая структура, циркуляция в системе больших информационных, энергетических и материальных потоков, высокий уровень неопределенности в описании системы.
Промышленные предприятия, промышленные группы, отрасли промышленности, банковские союзы, системы связи (например, глобальная линия связи “Интернет”), автоматизированные системы управления, коллективы, государства, государственные союзы и т.п., - все это примеры больших систем.
По степени неопределенности описания и возможности предсказания будущих состояний выделяют детерминированные, стохастические и неопределенные системы.
Детерминированные системы отличаются тем, что их поведение можно предсказать с большой точностью. При точно заданных воздействиях на систему с такой же точностью можно определить ее поведение (функционирование).
Примерами детерминированных систем являются солнечная система, механический маятник, колебательный контур, автомобиль, автоматические линии и др.
Стохастическими системами называются такие системы, поведение которых носит случайный характер и может быть описано случайными величинами и функциями с заданными или предполагаемыми законами распределения. Предсказание поведения таких систем тоже возможно. Однако это предсказание будет иметь уже вероятностный характер.
Примерами стохастических систем являются все технические системы, рассматриваемые с учетом их надежности, система "снаряд - цель" с учетом точности попадания.
Неопределенные системы (нечеткие системы) могут быть описаны величинами, закон формирования которых неизвестен, а задан, как правило, лишь достаточно широкий диапазон их изменения. В этом случае прогноз поведения системы вообще невозможен. Возможна лишь предположительная, а не аналитическая, оценка будущего поведения системы. Допустим, мажоритарная избирательная система, предполагающая множество кандидатов на какую-либо выборную должность. Однако здесь все же можно предсказать возможный диапазон кандидатур, между которыми развернется основная борьба на выборах.
В зависимости от особенностей управления будем выделять автономные технические, человеко машинные (эргатические), биологические и общественные системы.
Технические системы - это системы, которые содержат в качестве элементов технические устройства и могут в течение некоторого интервала времени функционировать без участия человека (автоматические линии, заводы - автоматы и пр.).
Человеко машинные системы (эргатические системы) включают в качестве элементов как технические системы, так и людей, взаимодействующих с этими системами. Для эффективного функционирования подобных систем необходимо выбирать рациональные способы взаимодействия людей с техникой на основании выводов эргономики.
Примерами относительно простых человеко машинных систем являются следующие системы: автомобиль - водитель, самолет - летчик, ЭВМ - исследователь, управляемый объект - оператор и т.п. Более сложными являются автоматизированные системы управления.
Биологические системы включают в качестве элементов биологические объекты. К их числу можно отнести человека, растительный мир, животных, сообщества бактерий, биоценозы и др.
Общественные системы включают взаимодействующие коллективы людей, государства, государственные союзы и, возможно, технические элементы.
Технические системы могут рассматриваться (а в отдельных случаях и не учитываться) в составе общественных систем.
Основное влияние на поведение общественных систем оказывают способы взаимодействия между людьми.
По целеопределенности (целеполаганию) системы могут быть разделены на одноцелевые и многоцелевые.
Одноцелевые системы характеризуются тем, что создаются для реализации только одной цели управления. Таковыми могут быть технические, эргатические или биологические системы. Например, система стабилизации полета ракеты, автомат по продаже билетов, система управления полетами.
Многоцелевые системы характеризуются тем, что создаются для реализации нескольких (возможно многих) целей одновременно. При этом цели могут быть не только согласованными, но и противоречивыми. Таковыми системами являются все общественные системы и, в первую очередь, коллективы.
Относительно простыми в управлении являются технические системы. В таких системах легко выделить объект управления и управляющую систему. Так, в энергоблоке можно выделить турбину и регулятор оборотов.
Особенности управления техническими системами состоят в том, что в них закон управления Fув (а, следовательно, и управляющая система через ее свойства p) может быть спроектирован заранее. И это можно сделать таким образом, что качество управления будет гарантировано для любых условий функционирования системы управления.
Если функционирование системы происходит в условиях неопределенности (неизвестно точно влияние внешней среды - возмущения), то качество управления будет обеспечено с той точностью, с которой известно это возмущение. Если же возмущение неизвестно вообще, то качество управления может быть обеспечено за счет адаптивных систем управления (самонастраивающихся, обучаемых).
Особенность человеко машинных (эргатических) систем состоит в том, что в контур управления, т.е. в управляющую систему, включен сам человек - оператор или коллектив людей - операторов. К таким системам относятся самолет, электростанция, междугородняя телефонная станция, поезд, метро и др. Особенности управления эргатическими системами состоят в том, что психофизиологические свойства человека - оператора должны быть включены в параметры (свойства) p управляющей системы. Закон управления Fув для таких систем также может быть спроектирован заранее с гарантией качества управления, как и в технических системах.
Если функционирование системы происходит в условиях неопределенности, то качество управления обеспечивается качеством работы человека - оператора. Повышения качества управления такими системами возможно за счет профессионального отбора и обучения (тренировок) управляющего персонала.
Особенности управления в биологических системах носят совершенно специфический характер. Если системы технические и эргатические относились к числу целенаправленных, т.е. получающих извне конкретные цели, то биологические системы таких целей не получают. Эти системы, в большинстве случаев, относятся к числу целесообразных. Цель таких систем обеспечить свою стабильность (гомеостазис), т.е. выживание в условиях имеющейся внешней среды.
В биологических системах имеет место выработка управления (решения) u(t), но закон управления имеет рефлексивный тип:
.
Термин "рефлексивный" подчеркивает простоту зависимости u(t) от Y(t) по схеме "возбуждение - рефлекс" и соответствует проявлению безусловных рефлексов.
При исследовании биологических систем большую роль играет понятие организма. Организмом можно называть систему, обладающую собственными (внутренними) целями и ресурсами для их достижения, т.е. целесообразными действиями. Так организмом является человек, животное, бактерия и др. Организмом можно считать и некоторые биологические сообщества (популяции). Например, стадо животных может иметь свои "коллективные" интересы и цели и некоторые ресурсы для их достижения. Однако биогеоценоз (экосистема) организмом уже не является, т.к. не имеет своих системных целей (гомеостазис имеет индивидуальный характер) и, главное, не имеет в своем распоряжении необходимых ресурсов для целесообразного поведения всего биологического сообщества.
И еще одна особенность управления в биологических системах. Ввиду отсутствия в них управляющей системы управление осуществляется по рефлексивному типу путем взаимодействия их элементов через внешнюю среду. Такое взаимодействие учитывает кормовую среду (наличие жизненных ресурсов), наличие во внешней среде других биологических индивидуумов и даже такой "тривиальный" вопрос "кто кого ест и в каком количестве?".
Однако среди биологических систем имеются и целенаправленные системы, действия которых протекают на основании накопленного опыта (предшествовавшего обучения) и соответствуют проявлению условных рефлексов. Таковым, в первую очередь, является человек. Для реализации такого сложного поведения биологические системы должны иметь память и возможность анализа накопленного опыта.
Следует отметить, что в описании биологических систем необходимо учитывать не только внешнюю, но и внутреннюю среду.
Особенности управления в общественных системах наиболее заметны. Это связано с тем, что элементы системы - люди являются биологическими объектами (организмами), да и цели управления всей системой могут не совпадать с целями, входящих в систему людей (элементов). Это является дополнительным неудобством, т.к. создает элемент непредсказуемости поведения объекта управления (коллектива), если люди будут стремиться в первую очередь достичь своих собственных целей, а затем, если это возможно, обеспечить достижение цели всей системы.
Человек является активным элементом системы управления. Ему присуща активность в целенаправленной деятельности. Эта активность может быть не только положительной (сопутствует достижению цели системой), но и отрицательной (противоречит цели системы). Учет и формализация активного поведения человека в системе привели к появлению понятия активная система [5].
Мы часто говорим о примате прав человека над всеми остальными законами жизни общества. Однако права человека не могут быть безграничными. Если человек будет иметь право поступать как ему заблагорассудится, то жизнь в обществе станет невозможной. Отсюда - влияние норм права, предполагающих принуждение, на поведение людей.
Жизнь и деятельность человека носит общественный характер. Это означает, что человек являясь членом сообщества (коллектива), вынужден сознательно делегировать ограничение некоторых своих прав коллективу. Аналогично в больших сообществах людей (включая государство) малые сообщества (коллективы) делегируют ограничение своих "групповых" прав всему большому сообществу.
Делегирование прав происходит на основании некоторых правил или правовых механизмов, которыми являются "писанные" и "неписаные" законы. Эти законы существуют в виде специально оформленных и утвержденных нормативных правовых актов, положений, приказов, договоров, стандартов, а также в виде неформальных соглашений и договоренностей (например, “джентельменское соглашение”).
Деятельность любой организации (коллектива) немыслима без соблюдения обязательных для всех ее членов правил и процедур.
Следует заметить, что деятельность любого коллектива как общественной системы невозможна без соблюдения двух основных правил:
исключения искажения или сокрытия информации членами коллектива в личных целях или ради групповых интересов;
обеспечения всеми членами коллектива безусловного выполнения поставленных задач.
Коллективы, в которых выполняется только первое условие (объективность информации) и отсутствует второе условие (обязательность наличия и выполнения планов), называются коллективами с механизмом открытого управления. Управление в таких общественных системах обеспечивается свободными ("рыночными") отношениями, т.е. отсутствием общего управляющего центра. Каждый в коллективе выполняет лишь те работы, которые ему "выгодны". В связи с распространением рыночных отношений в нашей экономике изучение подобных механизмов управления общественными системами представляется весьма уместным и своевременным.
Коллективы, в которых выполняются оба условия получили название коллективов с правильным механизмом управления. Добиться качественного выполнения планов действий в общественных системах с таким механизмом управления можно с помощью тщательно разработкой системы не только контроля исполнения (волевое управление или жесткая централизация), но и соответствующей системы стимулирования деятельности людей в организационной системе (самоуправление).
При этом, приказная форма управления эффективна только при наличии двух условий:
Такая форма управления зачастую целесообразна и эффективна при управлении деятельностью в небольших группах.
При управлении большими группировками и в руководстве в повседневной деятельности управление должно учитывать активный характер элементов системы - людей, предоставляя им большую самостоятельность в выборе конкретных действий при обязательности выполнении общего плана.
Первый вид управления иногда называют прямым управлением, а второй - координацией.
Координация является единственным эффективным видом управления большими системами (предприятием, отраслью промышленности, народнохозяйственным комплексом, большой группировкой).
При управлении общественными системами рассмотрение понятия внутренней среды становится не только желательным, но и обязательным.
Изучение и исследование систем управления требует соответствующего их представления как объекта исследования. Такое представление в значительной мере зависит от "языка" описания систем. Не вызывает возражения тот факт, что "удачное" представление системы очень существенно зависит от "выразительности" языка ее описания. В настоящее время ведутся активные поиски все новых и новых языков описания систем для создания их "образов" - моделей. Некоторые наиболее популярные из них будут рассмотрены в этой главе.
В последние годы теория систем получила бурное развитие. Побудительным мотивом к этому стало появление ряда родственных научных направлений, таких как кибернетика, общесистемные исследования, теория информации, теория автоматического управления, математическая теория систем, теория принятия решений, исследование операций и искусственный интеллект.
Общность этих областей знания состоит в том, что все они имеют дело с такими системными задачами, в которых главенствующими являются информационные и структурные аспекты. Целесообразно посмотреть на эти разработки как на часть некоторого целого, обычно называемого теорией систем или системологией [4].
В ней можно выделить два основных подхода в рассмотрении систем.
Первый подход рассматривает науку о системах (системологию) как расширение и обобщение теории автоматического управления, где изучаются процессы функционирования (движения) систем и изучаются такие ее свойства, как: устойчивость, качество, линейность, стационарность и др. К этому направлению относятся работы А.М.Летова, М.Месаровича и других авторов.
Второй подход рассматривает системологию как кибернетические или структуралистские исследования систем, т.е. основное внимание уделяет структурным характеристикам систем. К этому направлению относятся работы Н.Винера, У.Росс Эшби и других авторов.
Модели систем можно упорядочить различными способами, в том числе по:
Рассмотрению разных типов их элементов;
Рассмотрению разных типов их связей (отношений).
При первом способе упорядочения возникает традиционное подразделение науки и техники на дисциплины и специальности (физические, химические, биологические, политические, экономические и т.д.).
При втором способе упорядочения возникают классы систем, отличающиеся типом связей (отношений) между элементами. Именно этот подход является основным в системологии. Он дает методологию построения математических моделей систем для реализации на ЭВМ. Рассмотрим этот подход подробнее.
В наших исследованиях мы всегда имеем дело с некоторыми реальными системами управления, которые условимся в дальнейшем называть объектами исследования. Под объектом исследования будем понимать часть окружающего нас мира, выделяемую нами как единое целое в течение ощутимого отрезка времени (сравнить с понятием системы!).
Все, не вошедшее в этот объект, будем считать внешней средой (относительно данного объекта).
Объекты могут быть как материальными, так и абстрактными. В свою очередь, материальные объекты могут разделяться на естественные и созданные человеком (искусственные). К естественным объектам относятся клетка, животное, человек и др. К искусственным объектам относятся автомобиль, ракета, коллектив людей и др. Абстрактные объекты это такие объекты, как: язык, мнение, закон, музыкальное произведение и др.
Итак, мы будем рассматривать модели систем с отличающимися типами связей (отношений) между их элементами. Классификация моделей по типам этих отношений является преимущественно теоретической. При такой классификации самыми большими классами моделей систем по типам отношений (а мы рассматриваем только типы отношений) являются классы, описывающие различные эпистемологические уровни (рис.2.1).
Рис.2.1. Классификация моделей
Эпистемология - теория познания, т.е. раздел философии, в котором изучаются природа и сфера распространения знания, его предпосылки и основы, а также критерии истинности знания.
Первый уровень классификации основан на различиях именно в эпистемологических уровнях моделей, т.е. уровнях знаний относительно рассматриваемых объектов.
На следующем уровне классификации классы делятся на подклассы по признаку методологических отличий между моделями. Возможно и дальнейшее деление подклассов на более мелкие классификационные группы.
Каждый из классов (подклассов) моделей систем состоит из моделей, эквивалентных с точки зрения конкретных (и практически существенных для исследователя) сторон определенных в этих классах (подклассах) отношений между элементами. Такая эквивалентность моделей, существующая в каждом классе (подклассе) называется изоморфизмом, а сами классы эквивалентности называются изоморфными классами.
Таким образом, в системологии изучаются модели систем с точностью до изоморфных классов. Что нам дает использование понятия изоморфизма? А вот что. Если рассматривать только характеристики отношений в системах, то достаточно каждый класс изоморфных систем заменить одной системой, представляющей этот класс, и изучать только ее вместо всех систем этого класса. Тогда решение любой практической задачи будет выполняться по схеме 2.2.
Следовательно, решение любой конкретной системной задачи сводится к ее замещению (абстрагированию) соответствующей этому классу изоморфизма общесистемной задачей, ее решением (моделированием, имитацией и др.) и интерпретацией решения общесистемной задачи в терминах конкретной системной задачи. Такой подход к решению реальных системных задач является наиболее современным.
Как выбрать представителя класса изоморфизма? Будем выбирать в качестве такого представителя класса (с множеством A элементов одной природы) модель, в которой отношения описаны в подходящей стандартной форме.
Стандартным считается описание, удовлетворяющее определенным соглашениям, которые определяются, в первую очередь, применением данной модели системы.
Поскольку мы хотим иметь математические модели систем для их реализации на ЭВМ, то в качестве стандартного описания целесообразно выбрать представление модели именно в ЭВМ.
Стандартная форма представления моделей систем включает несколько последовательно рассматриваемых (применяемых) эпистемологических уровней. Такими эпистемолгическими уровнями могут быть:
Уровень 0. Представляющая система;
Уровень 1. Система данных;
Уровень 2. Порождающая система;
Уровень 3. Структурированная система;
Уровень 4. Метасистема и т.д.
В результате последовательного рассмотрения различных эпистемологических уровней представления модели системы мы получаем полную форму модели для реализации на ЭВМ.
На первом этапе построения модели объекта исследователь выделяет его из множества гипотетических (возможных) объектов, т.е. определяет свой объект исследования и его внешнюю среду.
Способ действий исследователя с объектом на этом уровне не вполне произволен и частично определяется целью исследования, условиями исследования (время, финансы, измерители, юридические ограничения), а также имеющимися знаниями, относящимися к данному исследованию.
В большинстве случаев объекты обладают практически бесконечным числом реальных свойств (цвет, вес, размеры, температура, возраст и др.), любое из которых ai (i=1...n) можно осмысленно изучать. Это означает, что при изучении объекта необходимо отобрать ограниченное (и обычно довольно малое) число n его реальных свойств (характеристик), наилучшим образом описывающих этот объект как явление.
При единичном наблюдении каждое свойство имеет одно конкретное проявление (значение, уровень, вид). Для определения возможных изменений его проявления требуется совокупность (вектор) Ai наблюдений
этого свойства. Для этого, однако, необходимо, чтобы отдельные наблюдения свойства, осуществляемые с помощью одной и той же процедуры наблюдения, каким то образом отличались одно от другого (например, временем измерения этого свойства). Это отличие наблюдений свойства объекта возможно описать с помощью особого существенного свойства (метки).
Любое существенное свойство (метка) bj, на самом деле используемое для определения различий в наблюдениях одного и того же свойства объекта, будем называть базой.
Типичной базой, пригодной для практически любого свойства является время, т.е. наблюдения любого свойства легко различать между собой по времени. Если же измерения выполнялись одновременно, то базой (меткой различия) можно считать положение объекта в пространстве наблюдений. Например, положения слов в тексте и др. Базой может быть принадлежность к некоторой группе. Например, служащие разных подразделений.
Базы трех основных типов - время, пространство, группа можно комбинировать для отличия отдельных наблюдений свойств объекта изучения.
Выбор свойств в качестве базы достаточно гибок, но не произволен. Свойства, используемые в качестве базы, должны удовлетворять следующим требованиям:
При единичном наблюдении каждая база имеет одно конкретное проявление. Для определения возможных изменений ее проявления требуется совокупность (вектор) Bj значений базы при наблюдениях.
Следовательно, для описания объекта на самом первом этапе его следует представить в виде множеств значений всех свойств {ai,Ai} и базы {bj,Bj}. Объект исследования при таком описании называется исходной системой.
Итак, каждое свойство ai исследуемого объекта в модели представляется переменной vi, которая имеет определенное имя, отличающее ее от других переменных. Каждое конкретное значение переменной vik можно считать состоянием переменной. Все значения (состояния) переменной называют множеством значений (состояний) Vi этой переменной.
Иначе говоря, на этом эпистемологическом уровне определяется множество n переменных и множество потенциальных состояний (или возможных значений), выделяемых для каждой переменной, а также некий способ описания смысла этих состояний. Следовательно, теперь уже для нас объект - это не система, а список переменных.
Аналогично каждое свойство bj (j=1...m) исследуемого объекта, относящееся к базе, можно считать параметром wj. Иначе говоря, способ измерения свойства bj задает некоторую абстрактную переменную wj, представляющую наш образ (наше отображение)
этого свойства. Значит слово “параметр” обозначает абстрактный образ wj реального свойства bj объекта.
Каждый параметр wj также имеет определенное имя. Множество значений параметра называется параметрическим множеством Wj, а каждый элемент этого множества является значением параметра.
Разные наблюдения одной и той же переменной будут различаться по значениям параметров системы. Следует отметить еще раз, что реальные проявления свойства отличаются своей базой, а соответствующие им переменные различаются параметрами.
В итоге всех рассуждений объект исследования следует представить в абстрактном виде как множество значений всех переменных {vi,Vi} и параметров {wj,Wj}. Теперь уже система нами рассматривается не как объект, а как абстрактные множества переменных и параметров. Модель системы на этом эпистемологическом уровне описания называется представляющей системой I. Соответствующий представляющей системе I эпистемологический уровень считается уровнем 0. Это представление показано на рис.2.3.
Рис.2.3. Исходная и представляющая система
Термин методологическое отличие используется для описания особенностей системных задач, по которым различаются типы задач внутри одной эпистемологической категории (эпистемологического класса) задач. Таким образом, методологические отличия представляют собой вторичные критерии классификации системных задач.
На данном эпистемологическом уровне можно выделить переменные и параметры со следующими методологическим отличиями:
Методологические отличия для переменных и параметров - это характеристики (математические свойства) их множеств состояний (vi,Vi) и, соответственно, их параметрических множеств (wj,Wj).
Одним из методологических отличий является отсутствие математических свойств у переменных vi и параметров wj. Например, семейное положение (холостой, женатый, вдовец), пол (мужской, женский), цвет (красный, синий, зеленый) и т.д. Подобного типа переменные vi обычно называются переменными с номинальной шкалой (аналогично для параметров wj).
Другим методологическим отличием является упорядоченность множеств состояний Vi и параметрических множеств Wj. Здесь можно выделить частично упорядоченные множества (служебное положение, образование и др.) и линейно упорядоченные множества (размеры, вес, экзаменационные оценки, время и др.). Переменные с линейно упорядоченными множествами состояний называются переменными с упорядоченной шкалой.
Следующим методологическим отличием является расстояние между двумя элементами (vi и vk или wj и wl) соответствующих множеств (Vi или Wj). Расстояние может быть определено или нет. Нельзя ввести расстояние между цветом элементов, их полом и т.д. Если же расстояние имеет смысл, то такие переменные называются метрическими переменными (размеры, место среди победителей соревнований, объем производства и др.). Аналогичные понятия вводятся и для параметров.
Наконец, методологическим отличием может быть непрерывность. Переменные vi и параметры wj могут быть дискретными или непрерывными. Физический смысл этих отличий очевиден.
Поскольку представляющая система I является только схемой, по которой могут быть сделаны наблюдения переменных, то на следующем эпистемологическом уровне (уровне 1) представляющая система дополняется конкретными данными, т.е. фактическими значениями переменных vi (включая входные x и выходные y переменные) при определенном наборе значений параметров wj.
Эти данные могут быть получены из опыта или определены как желательные. Полученная модель (описание исследуемой системы) называется системой данных Dд (рис.2.4).
Рис.2.4. Система данных
Конкретные значения для системы данных могут быть получены путем:
При измерении получают количественные данные (переменные vi и параметры wj) непосредственно в ходе реального (натурного) эксперимента.
При наблюдении можно получить лишь качественные данные без их количественного выражения (как наблюдавшиеся события). Эти данные также получают в ходе реального эксперимента.
При оценивании данные могут быть получены как в количественной, так и качественной форме. Отличие оценивания от измерения и наблюдения заключаются в том, что при оценивании эксперимент носит мысленный характер и не проводится реально (в натуре).
Система данных как модель может быть представлена словесным описанием, таблицами, матрицами значений и т.д. Таким образом, система данных устанавливает соответствие между значениями параметров wj (или параметров wj и входных переменных x) и значениями выходных переменных y.
В системе данных также могут быть рассмотрены методологические отличия. Система данных имеет (наследует) те же методологические отличия, что и представляющая система. Кроме того, она может иметь и другие методологические отличия. Назовем лишь главное из них. Конкретные данные в модели могут быть полностью определенными или нечеткими.
Представляющая система I и системы данных Dд - это эпистемологические классы объектов, имеющие по преимуществу эмпирическую природу. Однако более высокие эпистемологические классы являются преимущественно теоретическими.
Следует отметить, что построение представляющей системы и системы данных требуют от исследователя систем управления хороших знаний в соответствующей предметной области.
Для любого содержательного эмпирического исследования необходимы три предпосылки:
Тогда порядок эмпирических исследований можно представить в виде, показанном на рис.2.5.
На очередном эпистемологическом уровне (уровне 2) формируются знания о некоторых параметрически инвариантных (неизменных при изменении параметров wj) свойствах отношений между рассматриваемыми переменными vi (или между x и y).
Существует ряд параметрически инвариантных свойств. Каждое такое свойство описывает ограничение, наложенное на переменные vi представляющей системы I, не меняющееся в пределах параметрического множества Wj. Например, если параметром wj является время, то любое свойство не зависящее от времени, является ограничением на переменные vi. Другими словами, на этом эпистемологическом уровне путем обработки данных (полученных из системы данных Dд) устанавливаются зависимости
,
в виде некоторых функций в аналитическом, табличном или графическом виде. Для направленных систем эти зависимости имеют вид:
,
или в общем виде:
.
Рис.2 5. Порядок эмпирических исследований
Какими же математическими методами (с учетом методологических отличий переменных и параметров) можно воспользоваться для определения параметрически инвариантных свойств отношений?
Пусть переменные vi и параметры Wj модели будут считаться некоторыми факторами [6]. По типам переменных и параметров эти факторы могут быть классифицированы, как показано на рис.2.6.
Рис.2.6. Классификация факторов
С точки зрения информированности исследователя относительно факторов их можно разделить на определенные и неопределенные.
Определенные факторы F имеют значения, известные исследователю с любой необходимой точностью.
Неопределенные факторы S имеют значения, о которых исследователь информирован не полностью.
Неопределенные факторы могут иметь различную природу. Они могут быть случайными и не стохастической природы (нечеткие).
Случайные факторы E каждый раз принимают конкретное, но заранее неизвестное значение. Однако они имеют некоторые "групповые" свойства - законы распределения их значений при наблюдении или какие-либо параметры этих законов.
Факторы не стохастической природы J также как и случайные каждый раз принимают конкретное, но заранее неизвестное значение. Однако они не обладают никаким "групповыми" свойствами. Относительно этих факторов могут быть известными лишь диапазоны их возможных значений или отсутствовать даже эти сведения.
Факторы не стохастической природы могут быть подразделены в зависимости от обстоятельств их возникновения на факторы природной, поведенческой и целевой неопределенности.
Факторы природной неопределенности JN относятся к числу недостаточно изученных исследователем. Эти факторы носят объективный характер. Однако исследователю о них ничего неизвестно.
Факторы поведенческой неопределенности JB связаны с событиями, которые целенаправленно изменяются некоторым субъектом и не контролируются исследователем. Эти факторы носят субъективный характер. Естественно, что о них исследователю также ничего неизвестно.
И, наконец, факторы целевой неопределенности JA имеют место в функционировании целенаправленных систем, когда имеется нечеткое (неоднозначное) представление о цели системы. Эти факторы также субъективны, но субъективность порождается самим исследователем.
|
Таблица 2.1. |
|||
|
ФАКТОРЫ |
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПИСАНИЯ |
||
|
F |
Классические математические методы (математический анализ, математическая логика и др.). |
||
|
E |
Теория вероятностей и случайных процессов. Математическая статистика. |
||
|
s |
JN |
Нечеткие множества и нечеткая логика. |
|
|
j |
JB |
Теория игр. |
|
|
JA |
Теория нечетких игр. |
Введенная классификация факторов [6] позволяет дать некоторые общие рекомендации о возможных математических методах построения порождающих систем (таб.2.1).
Таким образом, в результате обработки данных эксперимента (реального или мыслимого) получаем описание объекта на этом эпистемологическом уровне в виде зависимостей Fв. Полученная система Dп называется порождающей системой (рис.2.7). Фактически только на этом этапе построения модели путем исследований получаются те зависимости, которые мы и называем математической моделью объекта.
Рис.2.7. Порождающая система
В итоге такого исследования используются возможности:
Все это позволяет получить новый облик исследуемой системы, который и называется порождающей системой.
На этом эпистемологическом уровне также сохраняются (наследуются) методологические отличия предшествовавших эпистемологических уровней. Однако могут быть выделены и дополнительные методологические отличия, которые рассматриваются в [4].
Однако, построенную модель надо еще проверить путем интерпретации полученных зависимостей y от x. При интерпретации аналитическими или экспериментальными методами проверяется [3]:
непротиворечивость модели;
чувствительность модели;
реалистичность модели;
работоспособность модели.
Непротиворечивость проверяет нет ли нелогичных значений выходных переменных при произвольном (чаще всего экстремальном) изменении входных переменных.
Чувствительность проверяет заметно ли изменяются выходные переменные при небольших изменениях входных переменных.
Реалистичность проверяет соответствует ли модель тем частным случаям, для которых значения входных и выходных переменных достоверно известны.
Работоспособность проверяет удобство и легкость использования модели на практике.
Нарушение хоть одного из упомянутых свойств модели говорит о том, что модель несовершенна и работу над ней нужно продолжить. В каком направлении? Направлений доработки модели может быть несколько (рис.2.6):
продолжить или изменить обработку данных и если потребуется, то добавить или сократить некоторые свойства ai объекта исследования;
продолжить измерение (наблюдение, оценивание) переменных для расширения системы данных;
вообще переопределить заново исходную систему.
Этот процесс должен повторяться до тех пор, пока проверка модели не даст удовлетворительных результатов.
Определением порождающей системы (системы уровня 2) теоретически заканчивается только первый этап исследования объектов и построения их модели. Однако на практике процесс построения модели на этом часто не заканчивается. Почему? А вот по каким причинам.
Для того, чтобы строить модели систем произвольного вида необходимо уметь строить модели этих систем по моделям их элементов (своеобразная интеграция элементов в систему). Какие причины побуждают нас рассматривать подобные задачи?
Одна из причин связана с наблюдением или измерением. Некоторые данные об объекте исследования могут быть заимствованы из предыдущих наблюдений или измерений части переменных, описывающих также и данный объект. Выбросить эти наблюдения и начать сначала все измерения (наблюдения), но уже со всеми переменными данного объекта, мягко говоря, неразумно. В связи с этим возникает вопрос о перечне тех переменных объекта, которые должны быть получены (измерены или наблюдаться) дополнительно к уже имеющимся для получения полной модели объекта.
Разбиение объекта на элементы (структуризация) в общем случае является неоднозначным процессом. Для правомерности такого разбиения необходимо определить, соотносятся ли элементы исходного объекта и сам объект как части и целое. Для этого всегда должны соблюдаться три основных условия:
При соблюдении этих условий структуризация, в принципе, возможна.
В структурированной системе некоторые элементы могут иметь общие переменные vi, которые в этом случае называются связывающими (соединяющими) переменными. Эти общие переменные представляют взаимодействие (связи) между элементами.
Итак, для структурированной системы (набора элементов) существует связанная с ней система, определяемая всеми переменными, входящими в ее элементы. Такая система называется полной системой и она представляет структурированную систему (набор элементов) в виде некоторого целого.
Элементы полной системы интерпретируются как подсистемы соответствующей полной системы, а полная система интерпретируются как суперсистема этих элементов.
Структуризация возникает при решении задач анализа и синтеза различных систем.
При решении задач синтеза проблема может формулироваться в виде: “найти структурированную систему с заданными свойствами (моделью)”. В качестве исходных данных могут выступать порождающие системы возможных элементов (их исходное множество).
При решении задач анализа проблема формулируется в таком виде: “найти модель заданной системы”. В качестве начальных данных выступает некоторая исходная система. При решении этой задачи возможна структуризация.
Отметим, что структуризация при исследованиях систем порождает на практике две разновидности задач исследования объектов: реконструкции и идентификации.
Задача идентификации состоит в получении модели полной системы по заданным моделям отдельных элементов. Эта задача имеет в свою очередь две подзадачи.
Первая из них состоит в нахождении некоторого множества полных систем, которые могут быть получены из данной структурированной системы (набора элементов).
Вторая подзадача состоит в выборе из множества возможных полных систем такой, которая наиболее точно воспроизводит наше предположение (гипотезу) об облике полной системы.
Задача реконструкции состоит в построении структурированных систем (возможно нескольких как при стратификации), которые с некоторой точностью воспроизводят заданную полную систему.
Наконец, на высших эпистемологических уровнях (уровнях 4,5,...), также как и на уровне 3, из простых систем строятся более сложные системы (происходит интеграция элементов в в систему), которые называются метасистемами. Однако здесь (при такой интеграции) есть свои особенности.
В структурированных системах объединение осуществляется по множествам переменных Vi в предположении, что все они имеют одно и то же параметрическое множество W. Таким образом, элементами структурированных систем являются системы с разными множествами переменных vi, но с одинаковыми параметрическими множествами W.
В метасистемах, напротив, объединение осуществляется по параметрическим множествам W независимо от того, имеют эти системы одно множество переменных или нет.
.
В случае описания многоэлементных систем такая модель оказывается практически нереализуемой из за сложности оператора R сопряжения агрегатов.
Выходом из положения является имитационное моделирование систем. Однако, в этом случае центр проблемы моделирования переносится на этап исследования взаимодействия элементов в рамках общей системы. Следовательно, имеет смысл искать такие методы описания структуры системы (ее структурирования) в виде модели D, где
,
которые, как и агрегатирование, удобно реализуются на ЭВМ.
Кроме того, при исследовании общественных систем (организаций) построение математической модели вообще невозможно. Это связано с тем, что функционирование таких систем имеет не формальный (математизируемый) характер, а явно смысловой (семантический). Построение моделей общественных систем требует иных методов структуризации, чем агрегатирование.
Такие методы были разработаны. Одним из современных и широко используемых является метод SADT (Structured Analisis and Design Technique), или технология структурного анализа и проектирования [2].
SADT это совокупность графического языка и формальных правил описания систем как совокупности однородных элементов. В этом есть немалое сходство с методом агрегатирования.
Основой SADT модели является SA блок. Он имеет вид рис.2.7.
Рис.2.7. SA блок
Внешне схема SA блока похожа на схему агрегата. В чем же их схожесть и различия? Общее у агрегата и SA блока то, что они имеют вход, выход и управление. Однако SA блок имеет дополнительный вход - механизм. В SA блоке вход при наличии управления преобразуется в выход с помощью механизма (исполнителя).
Конкретный пример SA блока для процесса изготовления детали [2] приведен на рис.2.8.
Рис.2.8. Конкретный SA блок
Для описания системы с помощью SA блоков вся система декомпозируется на отдельные блоки со связями между ними. Весь секрет этого подхода состоит в том, как проводить декомпозицию и до какого уровня детализации.
Для построения модели (описания) системы необходимо знать:
субъект моделирования;
цель моделирования и
позицию ("точку зрения") моделирования.
Всякая модель является некоторым "толкованием" системы. Поэтому субъектом моделирования является сама система. Однако она должна быть однозначно описана и отделена от внешней среды. Иначе в модель могут быть ошибочно включены другие субъекты, не относящиеся к делу.
Для определения цели моделирования необходимо на основании постановки задачи и общего (вербального) описания системы сформулировать вопросы, на которые должна ответить модель. Суть этих вопросов, выраженная в одной - двух фразах и будет целью моделирования.
И, наконец, для построения модели необходима "точка зрения". Она представляет собой место (позицию моделирования), на которую надо встать, чтобы увидеть моделируемую систему в действии.
SADT модель является моделью системы, если она может быть использована для получения ответов на вопросы относительно системы с некоторой точностью. Эта точность, определяющая окончание декомпозиции, достигается возможностью полно и однозначно ответить на поставленные перед моделированием вопросы.
Декомпозиция конкретного примера SA блока (рис.2.14) для процесса изготовления детали [2] приведен на рис.2. .9.
Рис.2..9. Декомпозиция конкретного SA блока
Каждый SA блок изображает либо функцию, либо объекты описываемой (моделируемой) системы. Если SA блок представляет функции системы, то связи (дуги) между блоками отображают объекты системы (людей, ресурсы, информацию и др.), участвующих в реализации этой функции. В этом случае вся модель системы называется функциональной моделью системы.
Если же SA блок представляет объекты системы (людей, программы, ЭВМ и др.), то связи (дуги) между блоками отображают функции системы, участвующие в преобразовании этих объектов (данных). В этом случае вся модель системы называется моделью данных в системе.
Интересно отметить, что функциональная модель и модель данных обладают дуализмом моделей. Это означает, что если в функциональной модели (где блоки обозначают функции, а дуги - объекты) объекты обозначать блоками, а функции - дугами, то мы получим модель данных. И наоборот.
Более подробно применение SADT метода будет приведено в дальнейшем, а пока желающих ознакомиться с ним подробнее отсылаем к [2]. Отметим лишь, что SADT метод уже применялся для моделирования систем средней сложности, - таких, как: телефонные коммуникации реального времени, автоматизация производства, создание программного обеспечения для управляющих систем. Эта методика применялась также при описании банковского дела, очистки нефти, планировании промышленного производства, организации материально технического снабжения, методологии планирования, технологии программирования и др.
Как уже указывалось, процесс изучения любой системы неразрывно связан с ее моделированием, т.е. с приближенным представлением системы мысленно в нашем сознании или в форме математических формул, знаков, графических изображений и физических систем.
Поскольку каждая система может быть представлена большим количеством моделей, то степень адекватности (подобия) системы и ее модели всегда остается неоднозначной. Более точные модели сложны в реализации на ЭВМ, а более простые - слишком неточны. Это противоречие можно разрешить путем описания системы не одной, а совокупностью моделей, каждая из которых наиболее хорошо описывает какую либо одну сторону представления о системе.
Один из таких способов описания систем [5] мы и рассмотрим. Этот метод построения модели системы состоит в том, что общая модель задается совокупностью согласованных моделей всей системы, но отличающихся друг от друга уровнем абстрагирования.
Уровни абстрагирования, соответствующие различным моделям всей системы, называют стратами, а сам процесс описания называется стратификацией. Подобное многомодельное описание системы называется стратифицированным описанием, а представленная в таком виде система называется стратифицированной системой.
Таким образом, стратифицированная модель системы представляется множеством частных моделей системы - страт. Начнем с примера. Рассмотрим стратифицированную модель ЭВМ (рис.2.10).
На первой страте система описывается на уровне составляющих ее технических (электронных) элементов и физических взаимодействий между ними. Для описания микросхем здесь, например, могут использоваться законы молекулярной физики; при описании взаимодействий элементов - законы электротехники и т.д.
Рис.2.10. Стратификация ЭВМ
На второй страте система уже описывается как элемент, обрабатывающий информацию в системе более высокого ранга. Здесь для моделирования используются различные формы записи алгоритмов функционирования системы и языки программирования, а физические законы, используемые на первой страте, здесь в явном виде не рассматриваются.
Поскольку частные модели на отдельных стратах могут выбираться по различным признакам, поэтому возможно построение различных стратифицированных моделей одной и той же системы. Однако при разработке всех этих моделей (страт) необходимо придерживаться следующих общих принципов:
Таким образом, если при агрегатировании системы каждый ее элемент задавался в некоторой стандартной форме - форме агрегата, то при стратификации каждый элемент задается в своей оригинальной форме, соответствующей "языку" данной страты.
Стратификация различных систем менее предрасположена для реализации на ЭВМ. Однако ее познавательная роль в современных исследованиях весьма велика.
Стратификация различных систем является мощным оружием в их описании. Особенно это касается сложных систем, одномерное описание которых является недостаточным или чрезмерно сложным.
При построении моделей различных объектов кроме подобия между объектом и его моделью необходимо всегда оценивать также сложность реализации модели (и прежде всего на ЭВМ).
Понятие сложности многолико. Однако независимо от того, что рассматривается как сложное или простое, в общем случае степень сложности связана с числом различаемых частей и мерой их взаимосвязанности. Например, степень сложности можно оценить количеством информации, необходимой для описания реальной системы.
На уровне исходных систем [4] системная сложность определяется тривиально. Она выражается только через мощности рассматриваемых множеств - множества переменных, множества параметров, множеств состояний и параметрических множеств, поскольку между этими множествами нет взаимосвязей.
История современной науки позволяет выделить три степени сложности. Наиболее часто в науке решались задачи с малым числом переменных, высокой степенью детерминизма, решение которых ищется в аналитической форме. Задачи такого типа называют задачами организованной простоты. Таковыми были задачи Ньютона в классической физике.
При исследовании поведения газа в замкнутом объеме физики столкнулись с задачами, где методы упрощения по Ньютону неработоспособны. Задачи этого класса породили статистические методы решения задач с большим числом переменных. Задачи такого типа получили название задач неорганизованной сложности.
В отличие от используемых при организованной простоте аналитических методов, которые оказываются неприменимы уже при относительно небольшом числе переменных (порядка пяти), точность и уместность использования статистических методов возрастает с ростом числа переменных.
Задачи организованной простоты и неорганизованной сложности является взаимодополняющими. Они соответствуют двум противоположным концам спектра сложностей. Однако они покрывают весьма небольшую часть всего спектра сложностей практических задач. Задачи из середины этого спектра сложностей получили название задач организованной сложности. Иллюстрация этих положений приведена на рис.2.11.
Рис.2.11. Сложности вычислительных задач
Примеров задач со свойствами организованной сложности - огромное число, особенно в науках, изучающих жизнь, поведение, общество и окружающую среду, а также в таких прикладных областях, как современные технологии. В них наблюдается отличительная особенность: чем детальнее рассматривается задача, тем более нечетким оказывается ее решение.
Однако на пути решения современных задач организованной сложности в качестве наиболее мощного ограничения стоит предельно достижимая вычислительная сложность современных моделей. Она определяется известной величиной (вычисленной Бреммерманном): "не существует системы обработки данных, искусственной или естественной, которая могла бы обрабатывать более чем 2*1047 бит в секунду на грамм своей массы".
Исходя из этой посылки ЭВМ с массой земли (6*1027 г) за время, равное возрасту земли (1010 лет), смогла бы обработать порядка 1093 бит информации. Это число (1093 бит) обычно называют пределом Бреммерманна, а задачи, требующие обработки более чем (10 93 бит)
информации называют трансвычислительными задачами.
Эта величина кажется довольно большой. Однако это впечатление весьма обманчиво. В самом деле, решение многих задач для систем даже относительно небольшого размера требует большего, чем указанный предел, объема обработки информации.
Следует заметить, что предел Бреммерманна соответствует задачам, требующих при их решении полного перебора всех значений переменных. Если же перебор сделать направленным (ограниченным), то его объем сократится и появится возможность решать задачи с числом переменных, превосходящим предел Бреммерманна.
Таким образом, при разработке моделей реальных систем необходимо предварительно получить ответ на два фундаментальных вопроса:
Классы сложности моделей систем определяются тремя фиксированными значениями вычислительной сложности: пределом Бреммерманна, пределом для существующей вычислительной техники и пределом сложности для известных методов моделирования (рис.2.12).
Рис.2.12. Пределы сложности моделей систем
Следовательно, все модели разбиваются на четыре больших класса, которые позволяют оценить вычислительную сложность модели реальной системы и возможность ее разрешения в настоящее время или в обозримом будущем.
Важнейшей стороной управленческой деятельности является ее содержание (смысл). К сожалению, семантические (смысловые) методы исследования управленческой деятельности развиты пока еще слабо. Однако работы в этом направлении в последнее время заметно активизировались. Некоторые наиболее существенные, с нашей точки зрения, результаты этого направления и будут рассмотрены в этой главе.
Итак, начнем с рассмотрения содержательной (абстрактной) стороны управленческой деятельности. Для этого среди множества систем как общего понятия, особенности и разновидности которых рассмотрены в главе 1, мы выделим как объект нашего дальнейшего интереса и изучения процессы управления.
В первом приближении любая организация - это группа людей, деятельность которых сознательно координируется для достижения общей цели или целей [17]. Говоря более строго, группа людей считается организацией, если:
имеет, по крайней мере, одну цель, которую принимают как общую все члены группы;
состоит, по крайней мере, из двух человек, которые считают себя частью этой группы;
члены группы намеренно работают вместе, чтобы достичь значимой для всех цели.
При этом целью организации является конкретный результат, которого стремится добиться организация как группа людей, работая вместе.
К простым организациям можно отнести такие, которые имеют одну цель. Очевидно, что организации могут иметь различную сложность. Эта сложность целиком и полностью определяется сложностью поставленных перед организацией целей.
Сложными считаются организации, которые имеют несколько взаимосвязанных целей.
С точки зрения общей теории управления процесс управления организацией представляет собой одноразовый, многоразовый или непрерывный процесс выработки управления u(t) и передачи его подчиненным объектам управления для исполнения и достижения цели (целей) управления.
Материально управление u(t) представляет собой сигналы, устные или письменные приказы, приказания, распоряжения и другие формы управляющих действий.
Процесс управления организациями является особым процессом, относящимся к наиболее сложным формам деятельности человека.
С точки зрения содержания под управлением организацией понимается процесс планирования, координации, мотивации и контроля, необходимый для того, чтобы сформулировать и достичь цели организации. В общем случае управление организацией, как особый вид деятельности, превращает неорганизованную группу людей (толпу) в эффективную целенаправленную и производительную группу.
При управлении решаются разнообразные задачи, которые во многом зависят от особенностей объекта управления. Эти особенности мы будем связывать с составом и назначением объекта управления.
Для изучения процесса управления как системы необходимо структурировать этот процесс, т.е. выделить его элементы и рассмотреть связи между ними.
Достижение целей управления - серия (последовательность или непрерывный процесс) взаимосвязанных действий - элементов процесса управления. Эти действия, каждое из которых само по себе также является процессом, очень важны для успеха организации.
Для обозначения этих действий применяются самые различные названия: фазы, этапы, работы и др. Поскольку эти действия выполняются последовательно, но могут частично перекрываться во времени, то целесообразно, на наш взгляд, эти действия назвать фазами управления.
Выделение фаз управления является неоднозначным [17,30,-33]. Мы будем считать, что управлять (руководить) организацией - это означает осуществлять выполнение следующих основных фаз управления:
Еще раз подчеркнем, что это только основные фазы управления и они выполняются по отношению к каждой цели организации отдельно (заново).
Однако эти фазы управления не являются стандартными (канонизированными) и к фазам управления можно также отнести и другие [17]. Общего мнения о количестве и составе основных фаз управления, из которых состоит процесс управления, еще не существует. Подробное изучение других фаз управления является задачей уже специализированных учебных курсов. Поэтому мы будем ограничиваться упомянутыми выше десятью основными фазами управления, поскольку они практически все же исчерпывают содержание процесса управления. Весь процесс управления является общей суммой всех его фаз.
Безусловно, каждая фаза управления также представляет собой процесс потому, что состоит из серии взаимосвязанных действий.
Поэтому каждая фаза управления может быть расчленена на более мелкие процессы, которые мы назовем управленческими работами.
Работа является еще одним направлением (наряду с фазами) разделения труда и представляет собой предписанную задачу или совокупность задач, которые должны быть выполнены заранее установленным способом в заранее оговоренные сроки. Таким образом, управленческие работы при необходимости могут быть разделены на управленческие задачи.
Рассмотрим основные фазы управления [33].
Для выяснения роли и места управления организацией необходимо рассмотреть цели действий этой организации. На государственной службе цели управления, как правило, задаются извне. Они формируются некоторой управляющей системой, которая стоит "выше" по иерархии управления над исследуемой системой управления (рис.3.1).
Рис.3.1. Целевое управление
И по каждой указанной цели процесс управления будет включать выполнение рассмотренных выше основных фаз управления.
Определение целей управления является не формализуемой задачей, т.к. нет еще математического аппарата для выработки целей.
Кроме того, каждая цель может рассматриваться как совокупность более частных целей (подцелей). Причем как цели, так и частные цели могут быть не взаимодополняющими и даже противоречивыми, что резко усложняет процесс управления.
Теперь рассмотрим подробнее другие основные фазы процесса управления.
При заданной цели управления необходимо выяснить ее существо, а также что способствует и что препятствует достижению этой цели (проблема управления).
Наличие проблем достижения цели могут быть результатом трех различных ситуаций:
Поставлена новая цель управления;
Ранее осуществленное управление неэффективно (не дало планируемого результата);
Изменились условия управления (в том числе внешняя среда).
В первом случае действия по определению проблем очевидны.
Во втором случае формирование управления необходимо начинать с анализа причин неэффективности ранее осуществленного управления.
В третьем случае необходимо предварительно уточнить данные о новых условиях управления (и внешней среде). При этом надо иметь представление о характере изменений внешней среды, на которые необходимо реагировать уточнением проблем достижения целей. На существенные изменения реакция должна обеспечивать уточнение проблем, а несущественные изменения внешней среды должны просто игнорироваться.
После выявления всех факторов и обстоятельств, которые либо способствуют, либо препятствуют достижению поставленной цели необходимо их тщательно изучить (исследовать).
Оценка обстановки требует оценки текущего состояния Z объекта управления и характера воздействия внешней среды. Для выполнения этой фазы управления необходим сбор информации об объекте управления и о внешней среде.
В процессе управления всегда стремятся к непрерывности сбора информации об обстановке или, по крайней мере, к разумной периодичности сбора информации. Информация по характеру изменения в процессе достижения поставленных целей может быть оперативной (изменяющейся) и консервативной (неизменной).
По форме информация, используемая для оценки обстановки, может быть первичная и вторичная. Первичная информация представляется в форме результатов непосредственного наблюдения. Вторичная информация представляет собой результат некоторой достаточно простого преобразования первичной информации в виде сортировки по различным признакам, некоторых обобщений, фильтрации (отсеивания) несущественных факторов и т.д., позволяющих придать этой информации лаконичную, легко обозримую и понятную форму. Это позволяет добиться правильного понимания (интерпретации) полученной информации.
Кроме того, собираемая информация должна обладать качеством полноты и достаточности для принятия необходимых решений. И, наконец, информация должна быть своевременной, получаемой без большого запаздывания (старения), и безошибочной.
Для выполнения этой фазы управления в организациях создают специализированные подразделения по сбору и анализу текущей (оперативной) информации для оценки обстановки. Для сбора и хранения консервативной информации создают различные библиотеки, архивы, справочные службы и др.
Поскольку в силу недостаточности информации об обстановке, а это почти всегда имеет место, пути достижения целей могут быть весьма различными и несовместными (альтернативными), то необходимо выделить разумное количество вариантов действий, приводящих к поставленной цели. Выполнение этой фазы управления является "ключевой" (самой важной) и наиболее трудоемкой частью процесса управления.
Во многих практических случаях выбор вариантов действий опирается на опыт и интуицию (эвристику) участников такого выбора.
При поиске будущего управления необходимо выбирать те варианты действия, которые, безусловно, приводят к достижению поставленной цели (целей). Это означает, что необходимо для каждого варианта действий уметь прогнозировать его ход и исход. Именно прогнозирование и делает этот этап управления наиболее трудоемким.
Существует много вариантов прогнозирования [8,9]. Однако потребности практики столь разнообразны, что универсальных методов прогнозирования хода и исхода будущих действий просто нет.
Отметим только, что в практике управления принято накапливать варианты действий с течением времени и создавать некий архив решений. Некоторые из прошлых действий могут быть использованы в последующем полностью или частично. Именно с этой целью проводят деловые игры. Именно в них накапливается "банк" будущих управленческих действий.
Еще одним источником "образа" будущих управленческих действий является применение математического моделирования этих действий.
Из выбранного множества вариантов действий путем их изучения, сравнения и оценки положительных и отрицательных сторон выбирается наиболее приемлемый вариант с точки зрения достижения цели. Такая фаза управления в практике управления является определением замысла решения на предстоящие действия (проблемы).
Как уже упоминалось, одной из важнейших составляющих оценки альтернатив решения проблемы является предсказание результатов всех альтернативных действий. Оценка альтернативных действий ведется по определенным критериям, которые принято называть критериями эффективности. Существует довольно большое количество работ по оценке эффективности управления и выработке решений [1,2,4,12,15,20,21,24,25,26,30 и др.]. В силу этого в данном тексте не будем конкретизировать этот этап процесса управления. Сделаем лишь несколько замечаний.
Какие существуют подходы к выбору замысла решения? Замысел решения можно выбирать на основе прошлого опыта, из логических рассуждений (эвристически) и используя современные математические методы и модели.
Если для однозначного выбора замысла решения нет достаточных оснований, то этот выбор можно произвести на основе граничных (предельных) оценок альтернативных решений методами предпочтений.
Если принимаются решения по нескольким (и возможно не взаимодополняющим) целям, то приходится решать задачу выбора со многими критериями.
Принятый таким образом замысел решения требует дальнейшей конкретизации для выработки собственно решения, т.е. закона управления. Эта конкретизация состоит в согласовании действий всех участников между собой и с теми, кто поставил цели действий организации (вышестоящими начальниками), т.е. в планировании (достаточно детальном) действий в соответствии с принятым замыслом. Необходимость в согласовании действий связана, в первую очередь, с ограниченными ресурсами (материальными, временными, людскими и т.д.), привлекаемыми для достижения поставленных целей управления.
В зависимости от характера цели управления планирование может быть долговременным (стратегическим) и кратковременным (оперативным).
При долговременном (стратегическом) планировании вырабатывается решение, которое формирует управление u(t) действиями (движением) объекта управления в течение длительного времени без существенного изменения воздействия внешней среды.
В случае относительно быстрого изменения воздействий внешней среды планирование на длительное время нецелесообразно, т.к. оно окажется малоэффективным. В этом случае выполняется оперативное (краткосрочное) планирование.
Согласованное и четко спланированное действие должно быть обеспечено соответствующим принятому решению управлением u(t) в виде соответствующих распоряжений и указаний, т.е. документов управления. В таком виде управление u(t) доводится до объекта управления.
Утверждение решений и распоряжений является обязанностью руководителей в пределах их компетенции. При этом в решении не только указываются действия всех объектов управления, но и делегируются полномочия по управлению ими.
Кстати, в бюрократических системах управления распределение обязанностей по решению проблем управления и утверждение решений производится одними и теми же лицами. Это особенно характерно для систем управления, которые используют схему прямого подчинения (линейное распределение задач). При сочетании линейного и функционального распределения задач управления такой ситуации не возникает.
Действия объекта управления в соответствии с выработанным управлением u(t) могут быть выполнены не сразу после принятия решения и выработки этого управления. Непосредственным действиям может и, как правило, предшествует этап организации действий объекта управления. С этой целью, например, служащим выдаются заранее предварительные распоряжения.
С точки зрения общей теории управления организовать действия - значит разработать некую структуру управляющей системы и определить ее параметры p. В соответствии с уставами коллективов для осуществления управления создается система управления.
Понятие "создается" является расширительным. Не следует думать, что руководитель строит систему управления от начала и до конца каждый раз заново. Практически руководитель каждый раз организует систему управления (настраивает параметры p закона управления) для решения стоящих перед ним задач в соответствии с поставленными целями управления.
Существует много элементов управляющей системы (или, как принято говорить, системы управления) которые необходимо структурировать (упорядочить), чтобы организация могла выполнять свои планы и тем самым достигать своих целей. Структуризация управляющей системы (системы управления) означает организацию взаимодействия вспомогательных организационных структур предприятий и обеспечение этих действий необходимыми ресурсами.
Управление применением принятого решения в практических действиях объекта управления сводится к непосредственному управлению (руководству) действиями. Управление состоит в одноразовой, многоразовой или непрерывной выдаче управляющих воздействий u(t) на объект управления в процессе управления в соответствии с принятым решением и планом действий.
Эта фаза управления имеет целью сравнить текущее состояние Z объекта управления с заданным (в соответствии с решением) и, при необходимости, скорректировать ранее принятое решение.
Следует однозначно подчеркнуть, что контроль имеет смысл, прежде всего, тогда, когда возможна и допустима корректировка решения и управления u(t) в соответствии с вновь возникшими обстоятельствами. Это возможно лишь в замкнутых системах управления (имеющих обратную связь для контроля). Если система управления является разомкнутой, то контроль в ней отсутствует.
Напомним, что хотя рассмотренные выше десять основных фаз процесса управления в прямой или скрытой форме всегда присутствуют в процессе управления, но они не являются однозначными и строго последовательными (т.е. не всегда каждая последующая фаза начинается после завершения предыдущей).
Если рассматривать процесс управления как совокупность различных фаз, то разбиение процесса управления на фазы можно выполнить и другими способами. Например, основные фазы:
определение целей;
выявление проблем в процессе достижения этих целей;
исследование проблем и оценка обстановки
можно считать обобщенной подготовительной фазой процесса управления. Фазы управления:
поиск решения проблемы;
оценка всех альтернатив и выбор одной из них;
можно считать обобщенной фазой выработки замысла решения.
согласование решений;
утверждение решения
можно считать обобщенной фазой планирования.
Наконец, фазу управления подготовки к вводу решения в действие можно иначе считать фазой организации действий. Фазы управления:
управление применением решения;
проверка эффективности решения
можно считать обобщенной фазой непосредственных действий.
Следовательно, в новой интерпретации фаз управления процесс управления можно разбить на следующие обобщенные фазы:
Очевидно, что для удобства исследования можно выделять и иные фазы процесса управления. Например, можно считать что процесс управления (в простейшем виде) содержит следующие три обобщенные фазы:
Наконец следует сказать о соотношениях в последовательности фаз управления. Фазы управления являются логическими фрагментами в структуре процесса управления. Это означает, что фазы не могут быть расположены в ином логическом порядке, чем это было рассмотрено выше. Иначе говоря, ни одна предшествующая фаза управления не может закончиться позже, чем закончится последующая фаза управления.
Однако это не исключает и того факта, что некоторые последующие фазы могут начинаться ранее, чем закончится предыдущая фаза процесса управления. На этом основано применение метода параллельной работы над выработкой решения, при котором в целях экономии времени некоторые последующие фазы управления начинаются ранее, чем закончились предыдущие фазы управления.
Очевидно, что для каждой цели управления все фазы управления не могут выполняться одновременно. Их выполнение образует некоторую последовательность управленческих работ, каждая из которых решает ту или иную задачу (задачи) управления. Иначе говоря, процесс управления является многофазовым (многошаговым).
Суммарная длительность всех фаз управления по достижению каждой цели составляет цикл управления. Циклом управления называется период времени, в течение которого один раз выполняется набор основных фаз управления, охватывающих одно управляющее действие для достижения (одной) цели управления.
Поскольку по разным решениям (разным целям) длительность фаз и всего цикла может оказаться разной, то между циклами может устанавливаться определенное соответствие. Это соответствие должно устанавливать частоту и порядок обновления данных об обстановке и корректировки решений и управления u(t) по каждой цели управления.
Структура процесса управления (как системы) состоит из фаз (элементов этой системы) и является его статической моделью.
Для исследования динамики процесса управления необходимы другие модели процесса. Какими моделями для этого можно воспользоваться?
При исследовании процесса управления мы сталкиваемся с самыми различными объектами управления и целями управления ими. Для изучения такого разнообразия процессов управления уже общих (вербальных) методов описания недостаточно. Необходимо иметь математический аппарат для исследования динамических свойств процесса управления. В общем случае этот аппарат не должен быть связан с конкретным содержанием процесса управления, иначе все наши выводы будут также иметь конкретное (частное) значение.
Основным "материалом" во всяком процессе управления является информация. Поэтому рассмотрим кратко математические методы измерения информации и ее преобразований в процессе управления безотносительно к ее конкретному содержанию.
В процессе управления приходится иметь дело с информацией об объектах управления и внешней среде в самой разнообразной форме. Эта информация должна в интересах управления собираться, передаваться, приниматься, храниться, перерабатываться, отображаться и использоваться. Следовательно, для организации и оценки процесса управления необходимо уметь "измерять" информацию.
Поэтому обратим внимание на практическую сторону вопроса - как измерять информацию?
Существует несколько разных подходов к измерению количества информации. Мы ограничимся рассмотрением статистических (вероятностных) методов измерения информации [10,16,23,28,31-32], которые рассматриваются в теории информации.
Основным в теории информации является понятие события. Под событием a понимается некоторое явление или процесс, которые в каждый момент времени могут наблюдаться или нет.
Обычно события характеризуются их ансамблем (вариантами их наблюдения). Если имеется ансамбль {A} событий ai (i=1....n), то считается, что этот ансамбль составляет полную группу событий, т.е.
или .
Таким образом, ансамбль представляет собой некоторое множество с известным распределением вероятностей его элементов и может быть задан в виде:
.
В каждом конкретном проявлении событие a может наблюдаться в том или ином варианте ai. Следовательно, при наблюдении события a имеет место неопределенность его проявления. Неопределенность H(A) всего ансамбля (т.е. любого события из этого ансамбля) будет, в соответствии с теорией информации, численно определяться выражением
. (3.3.1)
Эта неопределенность H(A) появления любого (но одного) события ai из ансамбля {A} называется энтропией этого ансамбля. Понятие энтропии является основным рабочим понятием статистической теории информации. Мера энтропии (3.3.1) была введена в [31].
Понятие энтропии позволяет нам определять количество информации, которое мы получаем при наблюдении любых реальных событий. Пусть энтропия H(A) ансамбля {A} определяется формулой (3.3.1). Тогда неопределенность наблюдения любого одного события ai из этого ансамбля до его фактического наблюдения равна H(A), а после наблюдения неопределенности уже нет (энтропия равна 0). Изменение энтропии при наблюдении события (до наблюдения и после него) характеризует полученное нами количество информации об этом событии a. Следовательно, при наблюдении события a мы получили количество информации I равное разности энтропий до и после наблюдения события [29]
.
Еще раз подчеркнем, что в общем случае количество информации, полученное в результате наблюдения некоторого события, равна разности энтропий этого события до и после наблюдения (опыта).
На практике чаще всего информация о некотором событии a получается из наблюдения не самого события a, а некоторого другого события b. Сколько же информации об ансамбле {A}, т.е. любом событии a из этого ансамбля, мы получаем при наблюдении любого события b из ансамбля {B}?
Пусть события a и b образуют общий ансамбль {A,B}. Тогда должно выполняться условие
.
Энтропия H(A,B) этого совместного ансамбля {A,B} будет, согласно выражению (3.3.1),
.
Можно показать, что
(3.3.2),
где H(A/B) - энтропия (условная энтропия) ансамбля {A} при условии фактического наблюдения любого события b из {B} и
;
H(B/A) - энтропия (условная энтропия) ансамбля {B} при условии фактического наблюдения любого события a из {A} и
.
При этом , но
(3.3.3).
Очевидно, что и
.
Из формулы (3.3.2) следует, что
,
.
Теперь ответим на поставленный вопрос. Если мы наблюдаем любое событие из ансамбля {B}, то мы при этом получаем количество I информации об ансамбле {A}, равное
.
Поскольку 0H(A/B)H(A), то
.
Иначе говоря, мы не можем получить информации о событии a из ансамбля {A} при наблюдении события b из ансамбля {B} больше, чем при наблюдении самого события a (почти очевидно!).
Таковы основные закономерности, используемые для определения количества информации в любом событии (процессе, документе, сигнале).
Источником информации может быть любой объект (в том числе и объект управления), состояние которого определяется некоторым физическим процессом, протекающим во времени или пространстве по случайному (заранее неизвестному) закону [29]. Если состояния z этого источника образуют ансамбль {Z}, то энтропия источника будет H(Z).
Если состояния z источника изменяются, то этот источник будет порождать поток информации V(Z) о своих текущих состояниях, производя в каждом последовательном состоянии количество информации, равное H(Z). Величину этого потока V(Z) можно определить следующим образом. Пусть источник изменяет свои состояния z во времени, т.е. имеет место зависимость z(t), которая, однако носит случайный характер. Если среднее время пребывания источника информации в каждом возможном состоянии zi из множества Z равно (Z), то поток информации от источника равен
.
Таким образом, от любого источника можно получить поток V(Z) информации о его состояниях и их изменении с течением времени.
Это уже динамическая характеристика процесса. Именно этот поток информации об объекте управления должен быть получен управляющей подсистемой и использован (переработан) для выработки управления u(t).
Поскольку реальные технические устройства, да и человек, не могут работать с потоками информации любой интенсивности, то для оценки их возможности вводится понятие пропускной способности устройства (человека). Пропускная способность C0 представляет собой предельную скорость поступления информации (поток)
,
при которой возможна передача (переработка) с достаточным качеством. Величина пропускной способности не зависит от внешних условий и является внутренней характеристикой технического устройства (человека).
При управлении от объектов управления может быть получена самая разнообразная информация об их состоянии. Однако не вся эта информация является полезной с точки зрения достижения цели управления. Часть информации может оказаться ненужной для управления, т.е. "балластом". Передача такой информации от объекта управления к управляющей подсистеме только бесполезно занимает время и ресурсы системы управления. Для оценки избыточности информации от источника (объекта управления) используется коэффициент избыточности, равный
,
где Hmax(Z) - максимальное количество информации, которое можно получить от источника о его состояниях;
H(Z) - фактическое количество информации, получаемое от источника в процессе управления.
Этот коэффициент имеет значения от 0 до 1. Чем он больше, тем больше избыточность информации от источника, т.е. доля ненужной для целей управления информации.
Информация, получаемая от объекта управления, может не совсем точно отображать его истинные состояния. Причин здесь может быть несколько. Наиболее важные из них:
Эти ошибки в процессе управления скажутся на качестве принимаемых решений. В чем особенности каждой из причин снижения достоверности информации об объекте?
ПОЛУЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ. Наблюдение (измерение) состояний объекта управления можно рассматривать как "прохождение" ("протекание") информации через некоторый абстрактный канал, который можно назвать измерительным каналом. Схема прохождения информации по измерительному каналу представлена на рис.3.2.
Рис.3.2. Измерительный канал
На входе измерительного канала имеется информация об ансамбле состояний {Z} объекта управления. Поскольку мы заранее не знаем, какое состояние имеет объект, то неопределенность этого ансамбля оценивается величиной энтропии H(Z).
Получая результат наблюдений (измерений), мы с некоторой вероятностью можем получить несовпадающее с z значение состояния s из ансамбля реальных наблюдений {S} из за действия помехи . С математической точки зрения мы получим при наблюдении условную энтропию H(Z/S) ансамбля {Z} после наблюдения одного из возможных результатов из ансамбля {S}. На основании полученных ранее формул имеем, что
.
Докажем это. Действительно, на основании (3.3.2)
,
но на основании (3.3.3)
.
Тогда
или окончательно
(3.3.4)
что и требовалось доказать.
Следовательно, при измерении в присутствии помех от внешней среды количество информации I(Z/Z)=H(Z) о состояниях объекта z (при условии, что мы их непосредственно и безошибочно наблюдали) уменьшается до величины I(Z/S)=H(Z/S) вместо H(Z). Следовательно, при измерении в присутствии помех (ведущих к ошибкам измерения) потери информации будут
(3.3.5)
Если перейти к количеству информации I(Z), I(Z/S) и I, то формула (3.3.5) может быть пояснена рис.3.3.
Рис.3.3. Потери информации в измерительном канале
Если информация в процессе наблюдений будет полностью искажаться, то энтропия H(Z/S) и информация I(Z/S) будут равны 0, т.е. никакой информации об объекте мы не получим.
ПЕРЕДАЧА ИНФОРМАЦИИ. Аналогичная ситуация имеет место при передаче информации по каналу связи, как это показано на рис.3.4.
Рис.3.4. Канал связи
В этом случае также имеют место потери информации (недостоверность), как следует из формулы
,
и они связаны с действием помех от внешней среды.
Если перейти к количеству информации I(Z), I(Z/S) и I, то эта формула может быть пояснена рис.3.5.
Рис.3.5. Потери информации в канале связи
Если информация в процессе передачи будет полностью искажаться, то энтропия H(Z/S) и информация I(Z/S) будут равны 0, т.е. никакой информации об объекте мы не получим.
СТАРЕНИЕ ИНФОРМАЦИИ. Еще одним источником ошибок в определении состояния объекта управления является "старение" информации. Этот источник ошибок очень редко учитывается на практике и поэтому мы его рассмотрим более подробно. Старение информации может быть следствием ее длительного хранения или недостаточно быстрого доведения до адресата. Расчетная схема для канала запоминания представлена на рис.3.6.
Рис.3.6. Канал запоминания
Пусть информация до ее передачи или использования для принятия решения хранится в специально отведенном месте (или просто запаздывает во времени относительно момента времени ее наблюдения). В момент запоминания t- состояние объекта было z(t-) и ансамбль этих состояний имел энтропию H(Z,t-). Спустя время условная энтропия этого ансамбля, при условии фактического получения информации об объекте в момент времени t и при действии помех будет H(Z,t-/Z,t). Поскольку, в соответствии с формулой (3.3.4)
,
то при запоминании (запаздывании) информация, в лучшем случае, сохраняется полностью, а в худшем - теряется на величину
.
Потери информации при запаздывании (хранении) могут достигать величины энтропии H(Z,t-). Иными словами, вся информация может быть потеряна только за счет ее старения (даже без учета помех). Это может быть в том случае, когда
.
т.е. та информация, которую мы получаем об объекте, не зависит от текущего (фактического) состояния объекта
.
Необходимо напомнить, что при хранении информации (а не при запаздывании) на нее могут действовать и помехи от внешней среды (как в канале связи), что даст дополнительные потери информации. Поэтому не следует смешивать недостоверность (потери) информации от помех из внешней среды и за счет запаздывания.
Без математических тонкостей можно утверждать, что чем чаще объект меняет свои состояния, тем больше будут потери от старения информации при ее задержке или хранении.
Теперь обратимся к самому главному в процессе принятия решений - к обработке (преобразованию) информации. Математическое описание процесса обработки информации довольно сложное и в современной теории информации рассматривается неоднозначно. Поэтому не проводя математических доказательств [18], сделаем лишь несколько замечаний.
При обработке информации в канале обработки по схеме (рис.3.7)
Рис.3.7. Канал обработки
количество I(W) в результатах w этой обработки всегда меньше, чем количество информации I(Z) в исходных (перед обработкой) данных z.
Однако это уменьшение количества информации на величину IA (относительно объекта управления) не является нежелательными потерями, как это было в случае получения, передачи и старения информации. Напротив, уменьшение количества информации является полезным и свидетельствует о полезной деятельности (об обработке информации), т.е. об "отсеве" бесполезной, с точки зрения целей обработки, информации.
Однако не следует забывать, что и в этом случае помеха (как и при передаче информации по каналу связи) может дополнительно уменьшить количество полезной информации об объекте на величину I и эти потери уже будут вредными с точки зрения достижения целей управления.
Рис.3.8. Потери информации в канале обработки
Что можно сказать о величине потерь I от помех и алгоритмических "потерь" IA по смыслу? Во первых, потери I от помех (ошибок обработки) может меняться в пределах
.
Во вторых, алгоритмические "потери" могут меняться в этих же пределах
.
Однако потери IA не могут достигать величины I(Z), так как в этом случае обработка сводилась бы к полному "разрушению" входных данных, что бессмысленно.
Все, что говорилось выше об измерении информации, было нужно для того, чтобы научиться рассчитывать различные динамические характеристики процесса управления. Процесс управления можно рассматривать как прохождение (протекание) информации в системе управления. Сама система управления может рассматриваться как некоторая цепь, в которой протекает не ток, а информация. Такая аналогия системы управления с электрическими цепями оказалась весьма плодотворной в теории управления.
При изложении материала будем следовать терминологии первоисточника по данному вопросу [11]. Потоки информации можно изучать с помощью методов, разработанных для потоков тока в электрических цепях. Имеются и другие взгляды на эту проблему. Однако все же остановимся только на [11]. Расчетная схема представлена на рис.3.9.
Рис.3.9. Информационная цепь
Будем понимать под информационной цепью совокупность взаимодействующих источников, преобразователей и потребителей информации, имея в виду информационные цепи систем управления в самом широком смысле.
В общем случае информационные цепи представляют собой довольно сильно разветвленные многоконтурные иерархические структуры. Информационные цепи всегда замкнуты на источник информации каналами прямой и обратной связи.
Сущность действия, осуществляемого источником информации, может быть охарактеризована некоторым информационным напряжением (ИН) H. Оно может быть определено по формуле:
,
где p0 - априорная вероятность некоторого события;
pусл - вероятность того же события, но при фактическом управлении им.
Выданная источником информация поступает к исполнительным органам и системам (объектам управления), которые являются информационной нагрузкой источника. Если объект управления не обладает ни памятью, ни "привычками", то единственной его характеристикой в рассматриваемом аспекте является информационное сопротивление н, т.е. время его реакции (исполнение и доклад) на полученную информацию.
Тогда для простейшей информационной цепи, представленной на рис.3.9, имеем (для системы без памяти и "привычек"), что поток V информации в системе с информационным сопротивлением нагрузки н будет
.
По аналогии можно утверждать, что время вн, необходимое для выработки и принятия самого решения, являющееся внутренним информационным сопротивлением источника информации, обратно пропорциональным его пропускной способности Cупр=1/вн.
Естественно, что эффективность источника зависит от того, насколько быстро он выдает управляющую информацию при изменении состояния нагрузки (объекта управления). Запаздывание, имеющееся в источнике, обесценивает выданную им управляющую информацию и выполняет функции внутреннего информационного сопротивления источника.
Расчетная схема для случая когда вн0 (расходуется время на выработку решения) представлена на рис.3.10.
Рис.3.10. Простейшая информационная цепь
Информационное напряжение H источника, которое бы он давал при вн=0, т.е. его информационно движущую логику (ИДЛ) h, позволяет определить выражение:
или
Длительность цикла управления может рассматриваться как сумма времен всех фаз управления. Это выражение дает некоторый аналог "закона Ома", но для информационной цепи.
Не вдаваясь в подробности, лишь заметим, что в соответствии с рассмотренными аналогиями между информационными и электрическими цепями можно рассматривать сложные многоконтурные информационные цепи с помощью аналогов законов Кирхгофа.
Из предыдущего изложения следует, что при однократном достижении цели (в течение цикла управления) через систему проходит информация Iц численно равная
,
т.е. информационному напряжению источника. Если же система работает длительное время T (совершая несколько циклов управления) , то через нее проходит I информации
.
Представляет интерес для исследования систем управления рассмотреть различные соединения источников информации [11]. В процессе управления часто приходится соединять элементарные источники информации (управляющие подсистемы или системы управления) с целью увеличения ИДЛ или их пропускной способности.
При последовательном соединении источников по информационной цепи проходит один и тот же поток V информации, что характерно для систем управления с соподчиненными управляющими подсистемами, участвующими в общем процессе управления (вертикальное разделение труда). Расчетная схема представлена на рис 3.11.
Рис.3.11. Последовательное соединение источников
При таком соединении суммарная информационное напряжение (ИН) источников информации равна сумме информационных напряжений всех последовательно соединенных источников:
.
Это означает, что такое соединение источников информации улучшает качество управления. Однако одновременно их внутренние информационные сопротивления (время выработки решения) также суммируются:
,
т.е. время выработки решения увеличивается. Следовательно, такое соединение источников целесообразно тогда, когда вн много меньше, чем н. Это позволяет не слишком увеличивать длительность цикла управления при улучшении качества управления.
Это обстоятельство нужно учитывать при организации управления, когда управляющие системы последовательно во времени осуществляют экспертизу (визируют) с разных точек зрения подготовленные одним из них решение, что, с одной стороны повышает ИН источника (вероятность достижения цели управления), но, с другой стороны, в случае длительной бюрократической волокиты в вышестоящих контрольных органах может сделать бессмысленным существование последних, т.к. они будут экономически обременительными.
При параллельном соединении источников с одинаковым ИН через нагрузку проходит суммарный поток V информации. расчетная схема для этого случая дана на рис.3.12.
Рис.3.12. Параллельное соединение источников
В этом случае информационные потоки от отдельных источников информации складываются на нагрузке
.
Такое соединение характерно для распределения горизонтального разделения труда между управляющими подсистемами при выработке общего решения. Это способствует уменьшению общего внутреннего информационного сопротивления вн (времени выработки решения), т.к. при этом
.
Однако этот эффект имеет место, если внутреннее информационное сопротивление каждого из параллельных источников вн соизмеримо или больше информационного сопротивления нагрузки н, т.е. составляет значительную долю длительности цикла управления. Если объект управления инерционен (имеет большое информационное сопротивление н), то экономить на времени выработки решения нецелесообразно.
Отметим, что параллельное соединение источников имеет смысл лишь тогда, когда все источники имеют одинаковые ИДЛ hi, т.е. являются равно компетентными в выработке решения (взаимодействие между ними в процессе выработки решения минимально).
Аналогично источникам информации различным образом могут соединяться и информационные нагрузки (объекты управления). Если нагрузки соединены последовательно, то это означает, что они выполняют поставленные задачи последовательно друг за другом. Расчетная схема представлена на рис.3.13.
Рис.3.13. Последовательное соединение нагрузок
В этом случае время выполнения всеми приемниками информации поставленных задач суммируется
.
Выводы в этом случае вполне очевидны.
Если же нагрузки соединены параллельно, то это означает, что они выполняют одни и те же задачи одновременно, как бы "помогая" друг другу. Расчетная схема для этого случая представлена на рис.3.14.
Рис.3.14. Параллельное соединение нагрузок
В этом случае время выполнения задач сокращается, т.к. при этом
.
Можно рассмотреть и более сложные соединения источников и нагрузок, используя для расчетов аналоги законов Кирхгофа для электрических цепей.
Выскажем несколько соображений о динамике управления различными объектами с точки зрения теории информации. Для сравнения интеллектуальных и творческих возможностей различных людей и организаций можно использовать их информационные напряжения (ИН), т.е. степень изменения под их управляющим воздействием вероятности того или иного события (достижения цели).
Однако такие сравнения не всегда корректны. Интеллектуальная (смысловая) мощность сравниваемых людей и организаций определяется не только их напряжением, но и информационным потоком V, который они способны обеспечить. В силу этого смысловой мощностью N управляющей подсистемы назовем величину
.
Сравнение руководителей, органов управления и должностных лиц по величине их смысловой мощности уже вполне корректно [19].
После структурирования процесса управления по фазам, управленческим работам и задачам, а также после рассмотрения методов измерения информации пришла пора содержательно рассмотреть элементы информационных цепей, в которых собственно и реализуется процесс управления. Иначе говоря, теперь можно приступить к рассмотрению динамических моделей процесса управления.
Качество управления в решающей степени зависит от возможностей системы управления своевременно и качественно реагировать на изменяющиеся условия внешней среды и вырабатывать управления u(t) для достижения цели управления.
Однако возможности системы управления сами зависят от сложности как объекта управления, так и управляющей подсистемы. Как можно оценить сложность системы управления? Эмпирическим путем установлено, что сложность системы управления можно оценить выражением [7]
, (3.4.1)
где n - число управляющих подсистем, участвующих в управлении;
m - число объектов управления в системе;
a - некоторая эмпирическая величина.
Также эмпирическим путем установлено, что величина показателя a=1,8...2,0. Будем считать a=2. Тогда сложность управления будет
.
Учеными и практиками было высказано [7] предположение, что поток V информации, который необходимо принять и обработать для достижения целей управления пропорционален сложности системы управления, т.е.
,
где - некоторый коэффициент пропорциональности, подбираемый эмпирическим путем.
Возможности человека по переработке информации (число выполняемых операций сложения и сравнения в единицу времени) будем считать равными Vк Обычно считают, что Vк=106 простейших операций в год. Если же человек оснащен средствами усиления "интеллекта" (например, имеет в своем распоряжении персональную ЭВМ), то его возможности значительно превзойдут величину Vк=106.
При потоке информации VVк качественное управление вполне может осуществить только один человек (руководитель), т.е. его возможности достаточны для этого.
Если же VVк, то эффективно управлять один человек уже не может. Значение (n+m), при которых достигается V=Vк называется первым информационным барьером (в этом случае, очевидно, n равно 1, а m - произвольная величина).
Величины V, Vк, а также первый информационный барьер изображены на рис.3.15.
Рис.3.15. Первый информационный барьер.
При сложности системы управления выше первого информационного барьера (а на практике это имеет место в большинстве случаев) для качественного управления необходимо увеличить возможности обычного человека Vк.
ПЕРВЫЙ ПУТЬ. Этот путь связан с передачей "рутинной" управленческой работы вспомогательному аппарату управления (административному аппарату). Этот аппарат может быть представлен тремя типами управленческого персонала: консультативным, обслуживающим и личным.
Обслуживающий управленческий персонал решает вспомогательные задачи управления путем предоставления различных услуг руководителю. Сюда относятся делопроизводство, библиотека, связь, транспорт и др.
Личный управленческий персонал решает вопросы личного обеспечения руководителя. Сюда относятся секретари, адъютанты и др.
И, наконец, консультативный управленческий персонал, который выполняет подготовительную работу, необходимую для принятия решений. Сюда относятся референты, советники, консультанты и др. Однако процесс принятия решений по всем целям управления по прежнему остается прерогативой самого руководителя и это самое "узкое" место в процессе управления.
Еще большего результата можно добиться, если человеку дать средства повышения производительности интеллектуального труда (современные средств связи и средства персональных вычислений). Этого можно добиться, автоматизируя рабочее место руководителя.
Рассмотрим имеющиеся на этом пути возможности "интеллектуализации" деятельности руководителя. В главе 2 было показано, что для решения сложных задач (в том числе и задач управления) имеется три последовательных барьера: предел для имеющихся вычислительных средств, предел для известных методов решения задач и предел Бреммерманна.
В нашем случае (для процесса управления) необходимо рассмотреть свои три барьера:
барьер b11 возможностей "не оснащенного" человека с традиционными методами управления с производительностью Vк1;
барьер b12 новейших средств управления (как правило, ЭВМ), но с традиционными методами управления, с производительностью Vк2 и
барьер b13 более эффективных методов управления (новых информационных технологий), ориентированных только на применение в процессе управления ЭВМ, с производительностью Vк3.
На этом возможности "отодвинуть" первый информационный барьер за счет "интеллектуализации" управленческого труда руководителя полностью исчерпываются. Соответствующие изменения первого информационного барьера приведены на рис.3.16.
Рис.3.16. Возможные изменения первого информационного барьера.
Следовательно, создавая автоматизированное рабочее место (АРМ), можно несколько отодвинуть первый информационный барьер, но не преодолеть его.
ВТОРОЙ ПУТЬ. Радикальным способом преодоления первого информационного барьера является разделение интеллектуального управленческого труда между несколькими лицами или между их коллективами, участвующими в процессе выработки решений. Такие коллективы людей, которые в той или иной мере привлекаются к выработке решения, называются органами управления.
Необходимость создания органов управления ставит перед руководителем задачу организации потоков информации или разделения (вертикального и горизонтального) управленческого труда, которая не имеет однозначного решения.
Для определения необходимых руководителю органов управления целесообразно процесс управления по каждой цели разбить на подпроцессы с частными целями (подцелями всего процесса). Такие подпроцессы принято называть функциями управления.
Выделение отдельных функций управления позволяет для параллельного достижения частных целей управления создавать специализированные (функциональные) подразделения управления (органы управления), которые берут на себя принятие решений по отдельным функциям управления при координирующей роли руководителя организации.
Дробление функций и, соответственно, функциональных органов управления на более мелкие (управления на отделы, отделы на отделения и т.д.) сопровождается постановкой новым функциональным органам соответствующих им конкретных целей (подцелей).
Это дробление целей на подцели должно продолжаться до тех пор, пока не будет найден рациональный путь достижения всех подцелей управления, т.е. до тех пор, пока поток V информации через данный орган управления не достигнет допустимой величины.
Для создания специализированных по функциям управления (функциональных) органов управления каждому из них должна быть поставлена своя цель (цели), за достижение которой они несут полную ответственность. Как можно разбить процесс управления на функции управления с целью создания различных органов управления?
Можно считать, что единственной целью управления является эффективность их применения. Однако не всегда представляется возможным найти рациональный путь создания органов управления для достижения этой цели. Тогда эта цель может быть разбита на ряд более простых целей (подцелей), достижение которых более очевидно и его можно возложить на дополнительные функциональные органы управления, как это показано на рис.3.17.
Рис.3.17. Декомпозиция процесса управления
Если найти рациональный путь достижения выделенных подцелей также невозможно, то подцели в свою очередь разбиваются на более мелкие подцели. При этом функции управления разбиваются на еще более простые частные функции, как показано на рис.3.18.
Дробление функций и, соответственно, функциональных органов управления на более мелкие (управления на отделы, отделы на отделения и т.д.) сопровождается постановкой новым функциональным органам соответствующих им конкретных целей (подцелей).
Это дробление целей на подцели должно продолжаться до тех пор, пока не будет найден рациональный путь достижения всех подцелей управления, т.е. до тех пор, пока поток V информации через данный орган управления не достигнет допустимой величины.
Рис.3.18. Декомпозиция функций управления
Если создаются специализированные (функциональные) органы управления, то они должны взять на себя принятие решений по достижению отдельных целей (подцелей) управления. Такое разделение управленческих функций называется горизонтальным разделением труда и состоит в разделение всей работы [13] на компоненты (составляющие части) общей деятельности вн. Это соответствует параллельному соединению источников информации.
Однако при управлении наряду с горизонтальным разделением труда возможно и вертикальное. Вертикальное разделение труда разделяет работу по координированию действий от самих действий, т.е. "вышестоящий" орган управления уже не принимает непосредственно детальных решений в полном объеме, а координирует принятие более детальных решений между "нижестоящими" органами управления. Это соответствует последовательному соединению источников информации.
При разделении труда каждый орган управления получает полномочия в принятии решений в пределах своей компетенции (функции).
Полномочия представляют собой ограниченное право использовать ресурсы организации и направлять усилия некоторых ее сотрудников на выполнение определенных задач.
Полномочия могут быть линейными и функциональными. Функциональные полномочия означают те полномочия, которые передаются специализированным (функциональным) органам управления. Линейные полномочия - это полномочия, которые передаются непосредственно от начальника к подчиненному и далее к другим подчиненным, но по всем функциям управления.
При вертикальном разделении управленческого труда возникает несколько уровней управления. Между руководителями различных уровней возникает линейное разделение полномочий, т.е. младшим руководителям передается право принятие решений в полном объеме, но для ограниченного числа объектов управления. При этом возникают своеобразные проблемы управления. Как распределить ответственность за правильность принятых решений?
При любом разделении труда в управлении воинскими коллективами обеспечивается единоначалие, которое состоит в том, что подчиненный отвечает только перед одним начальником и получает приказы только от одного начальника.
При вертикальном разделении труда возникает еще одна проблема - сколько подчиненных можно подчинить каждому руководителю, т.е. какова норма управляемости?
Норма управляемости определяется как количество работников, которые непосредственно подчиняются данному руководителю. Обычно считается, что норма управляемости не должна превышать 10. Однако в практике, как правило, норма управляемости равна 3...5.
В результате горизонтального и вертикального разделения труда (предоставления функциональных и линейных полномочий) возникает некоторая структура отношений между разными руководителями - структура организации.
Структура организации - это логические взаимоотношения уровней управления и функциональных областей ответственности, построенные в такой форме, которая позволяет наиболее эффективно достигать целей организации.
В любой структуре управления можно выделить вертикали и горизонтали. Множество всех руководителей (органов управления), вышестоящих и подчиненных по отношению к данному руководителю (органу управления) называется вертикалью управления.
Все руководители (органы управления), принадлежащие одной вертикали называются соподчиненными, а связи между ними вертикальными.
Руководители (функциональные органы управления) одного уровня называются горизонталью управления, а связи между ними горизонтальными.
Решения (предложения вариантов действий) руководителя (руководителей) нижестоящего уровня утверждаются непосредственным (смежным по вертикали) руководителем и, при необходимости, согласовываются с руководителями на горизонтали утверждающего.
Соотношение в управлении вертикалей и горизонталей определяет степень централизации управления. Она определяется по следующим характеристикам:
количество решений, принимаемых на нижестоящих уровнях управления;
важность решений, принимаемых на нижестоящих уровнях управления;
последствия решений, принимаемых на нижестоящих уровнях управления;
количество контроля за работой подчиненных.
Чем больше вертикалей в управлении, тем выше его степень централизации. Чем больше горизонталей в управлении, тем ниже степень централизации (выше степень децентрализации) управления. Разнообразные виды управления можно схематично представить [3] в виде схемы на рис.3.19.
Рис.3.19. Виды управления
На этом рисунке используются следующие обозначения:
I - в управлении используется информация об окружающей среде, состоянии средств и объектов управления, т.е. управление является активным (при I* эта информация не используется и управление является пассивным);
R - ресурсы и средства управления являются общими, т.е. управление считается интегральным (при R* ресурсы используются раздельно и управление является локальным);
Q - цели управления и критерии их достижения являются общими, т.е. управление считается централизованным (при Q* цели и критерии разные и управление считается децентрализованным);
а - управление активное;
п - управление пассивное;
и - управление интегральное;
л - управление локальное;
ц - управление централизованное;
д - управление децентрализованное.
В состав функциональных органов управления включаются: штаб, управления, отделы, другие постоянные (штатные) и временно создаваемые (нештатные) органы, предназначенные для выполнения функций управления по всем или отдельным целям управления на различных уровнях управления.
Основным функциональным органом управления является штаб, который осуществляет боевое управление. На основе решений, приказов и указаний вышестоящего штаба он объединяет и координирует усилия всех других органов управления на обеспечение своевременного и полного выполнения поставленных задач. Остальные функциональные органы осуществляют только организационное (административное) управление.
Следует отметить, что штаб является основным органом управления, но не главным. Все функциональные органы управления одного уровня равнокомпетентны, однако штаб является к тому еще и их координатором.
В последние годы разработаны эффективные методы проектирования сложных программных систем различного назначения в виде так называемых CASE технологий (Computer Aided Software Engineering или дословно компьютерная поддержка проектирования программного обеспечения).
Приняты следующие этапы проектирования систем управления с помощью CASE технологии:
С середины 70-х годов Правительство и МО США разрабатывало и приняло проект методов описания и проектирования систем ICAM (Integrated Computer Aided Manufacturing или объединенная компьютерная поддержка производства), в рамках которого разработано семейство методологий IDEF (ICAM DEFinition) для моделирования систем.
Эти методологии представляют собой:
Методологии IDEF послужили основой для создания нескольких CASE технологий, реализованных в виде программных комплексов (пакетов). Например, пакет Design/IDEF, распространяемый на российском рынке программ.
Пакет Design/IDEF является графической средой для проектирования и моделирования сложных систем (в том числе и систем управления), которая позволяет описывать и моделировать функции систем и подсистем, потоки информации в них и динамическое поведение системы. Этот пакет уже практически использовался для создания проектов сложнейших систем, связанных с автоматизацией и компьютеризацией производства, управлением и контролем в телекоммуникационных сетях и аэрокосмических комплексах.
Таким образом, распределение целей управления (проектирование органов управления) можно осуществлять различными методами. Одним из самых мощных методов является применение пакета прикладных программ IDEF0 (фирмы Meta Software Corporation) для описания и исследования функциональной структуры всей организации и ее органов управления. Пакет IDEF0 основан на реализации метода структурного анализа и проектирования SADT, упоминавшегося ранее. SADT модель дает полное, точное и адекватное описание системы.
СУБЪЕКТ МОДЕЛИРОВАНИЯ - определяет границы исследуемой системы (что включать в состав модели, а что нет).
ЦЕЛЬ МОДЕЛИРОВАНИЯ - определяет на какие вопросы о моделируемой системе должна исчерпывающе отвечать модель. Обобщенный вопрос к модели и будет искомой целью моделирования.
ТОЧКА ЗРЕНИЯ НА МОДЕЛЬ - определяет с какой позиции (от лица какого субъекта) строится модель.
Для примера модели экспериментального цеха [14] эти позиции можно сформулировать следующим образом:
Пример SADT диаграммы для обобщенной цели A0 (изготовления нестандартной детали) [14] приведен на рис.3.20.
Рис.3.20. Диаграмма для обобщенной цели
В этом примере цель моделирования A0 была сформулирована как необходимость дать точные и однозначные ответы на вопросы:
Каковы обязанности мастера?
Каковы обязанности механика?
Кто контролирует задания?
Как продвигаются по цеху материалы?
На каких этапах требуется чертеж?
В какой момент времени на процесс влияют стандарты качества?
На каких этапах требуются инструменты?
Что происходит с забракованными деталями?
Дальнейшее и более подробное описание модели (SADT модель) организовано в виде иерархии взаимосвязанных диаграмм (SADT диаграмм). Вершина этой древовидной структуры представляет собой самое общее описание системы, а ее основание состоит из наиболее детализированных описаний.
Для этого на первом этапе производится декомпозиция обобщенной цели A0 на частные цели (подцели) A1, A2 и A3 и исходная SADT диаграмма (нулевого уровня) представляется в виде SADT диаграммы следующего (первого) уровня. По каким правилам строится SADT диаграмма любого уровня?
SADT диаграмма представляет собой совокупность блоков и дуг. Она является основным рабочим элементом при создании модели. Разработчик диаграмм и моделей обычно называется аналитиком (в терминологии SADT - автором).
Блоки на диаграмме представляют функцию (со своей целью) или активную часть системы и имеют названия в виде глаголов или глагольных оборотов (выполнить, проверить, управлять, изучить, завершить и т.д.). Дуги связывают блоки на диаграмме и отображают взаимодействие и взаимосвязи между ними и имеют название в виде существительных или существительных с определениями (набор инструментов, инструкции, чертежи, документы и т.д.).
Каждая сторона блока имеет особое, вполне определенное назначение. Левая сторона блока предназначена для входов, верхняя - для управления, правая - для выходов и нижняя - для механизмов. Это соответствует принципам системности: входы преобразуются в выходы, управление ограничивает или предписывает условия выполнения преобразований, механизмы показывают кто, что и как выполняет функцию.
Между объектами и функциями на диаграмме возможны четыре отношения: вход, выход, управление и механизм.
Входные дуги изображают объекты, используемые и преобразуемые функциями. Управленческие дуги представляют информацию, управляющую реализацией функций (что должна выполнять функция). Выходные дуги изображают объекты, в которые с помощью функции преобразуются входы. Дуги механизмов отображают как и кем реализуются функции.
SADT требует, чтобы на одной диаграмме было не менее трех и не более шести блоков. Эти ограничения поддерживают сложность диаграмм и всей модели на уровне, доступном для чтения, понимания и использования.
Пример следующего этапа детализации SADT диаграммы (первого уровня) для случая изготовления нестандартной детали [14] на рис.3.21.
Рис.3.21 SADT-диаграмма первого уровня
Итак, SADT-диаграмма составлена из блоков, связанных дугами, которые определяют, как блоки влияют друг на друга. Блоки на диаграмме располагаются по степени важности (с точки зрения ее автора) или доминирования. Наиболее доминирующий блок обычно размещается в верхнем левом углу. Наименее доминирующий блок размещается в правом нижнем углу.
Если полученная модель (рис.3.21) не вполне отвечает поставленной цели, то необходимые цели A1, A2 A3 могут быть подвергнуты дальнейшей декомпозиции.
На рис.3.22 показана декомпозиция цели (функции) A3 на подцели A31, A32, A33 A34.
Рис.3.22. SADT-диаграмма второго уровня (для цели A3)
Декомпозиция продолжается до тех пор, пока SADT диаграммы самого последнего уровня будут описывать систему с заданной точностью (возможностью однозначно и точно ответить на поставленные перед моделью вопросы).
Еще раз напомним, что SADT модель исследуемой системы представляет собой набор (множество) SADT диаграмм различного уровня. Когда все необходимые SADT диаграммы получены наступает самый ответственный момент - непосредственное моделирование системы.
Моделирование, как и в случае агрегативных систем, носит имитационный характер. Как известно, в этом случае кроме отдельных элементов системы (представленных в стандартной форме) необходимо указать и оператор сопряжения этих элементов. Как это реализуется в случае SADT моделей?
SADT это совокупность графического языка и формальных правил описания систем как совокупности однородных элементов. В этом есть немалое сходство с методом агрегатирования.
В пакете Design/IDEF имеются графические возможности создавать все необходимые для моделирования SADT диаграммы, которые затем легко читаются ЭВМ. При этом ЭВМ автоматически считывает с SADT диаграмм информацию о связях отдельных диаграмм в общую SADT модель (строит оператор сопряжения).
Методологический подход IDEF моделирования организационных систем (систем управления), предлагаемый фирмой МетаТехнология имеет вид, представленный на рис.3.23.
На первом этапе проектирования осуществляется:
обследование и анализ функциональной деятельности органов управления организации;
обследование и анализ функционального взаимодействия органов управления.
Узловым этапом проектирования системы управления является второй этап. На этом этапе осуществляется построение комплекса моделей, отражающих существующую технологию ("как она есть") работы организации и в том числе:
разработка функциональных моделей технологии работы организации;
интеграция функциональных моделей органов управления в единую функциональную модель технологии работы всей организации;
Эту задачу выполняет пакет прикладных программ Design/IDEF. Второй этап является отправным для последующих работ.
Если требуется провести оценку эффективности информационной деятельности всей организации или ее отдельных органов управления, то выполняется 3 этап. На этом этапе вырабатываются предложения по совершенствованию информационной деятельности организации (органов управления). Критериями оценки информационной деятельности являются:
На этом этапе применяются пакеты прикладных программ Design/IDEF и EasyABC.
Рис.3.23 Структурная схема методологии IDEF
Существо остальных этапов достаточно четко показано на рисунке рис.3.22.
В общем случае CASE-технология позволяет найти ответы на такие вопросы проектирования систем, как:
Таким образом, в настоящее время разработаны достаточно эффективные (и реализованные на ЭВМ) методы функционального моделирования, которые позволяют рационально организовать потоки информации в системе управления.
В заключение следует подчеркнуть, что CASE технологии ( в том числе и технология IDEF) являются смысловыми (семантическими) имитационными моделями.
В предыдущих параграфах главы мы познакомились с основными понятиями теории управления, которые касались процессов управления. Более глубокое (а значит и содержательное) изучение процессов управления является задачей специальных курсов.
Однако пока остался открытым достаточно общий вопрос об организации процесса управления и его качестве. Как должны быть организованы процессы управления? Каким законам и принципам они должны подчиняться? Каковы требования к процессам управления? Постараемся ответить на эти неизбежно важнейшие вопросы.
Управленческая деятельность в современных условиях сложна и многообразна. Она включает решение большого круга задач, организацию и осуществление многих сложных мероприятий, связанных с подготовкой действий и руководством в различных условиях.
Организация управления представляет собой, с одной стороны, совокупность последовательно выполняемых должностными лицами органов управления работ, объединенных единством цели и общностью решаемых задач по управлению, с другой - совокупность тесно связанных между собой организационных форм работы, методических приемов непосредственного решения задач управления. Все эти стороны, в конечном итоге, составляют технологию управленческой деятельности.
Понятие организация управления содержит комплекс мероприятий, направленных на создание и развертывание системы управления и обеспечение ее эффективного функционирования на различных этапах действий.
Организация работы органов управления предусматривает решение таких вопросов, как четкое разделение функций между различными инстанциями (уровнями управления) и органами управления одного уровня (управлениями, отделами, службами), определение функциональных обязанностей должностных лиц каждого органа управления), последовательность и порядок их практического осуществления.
Организация работы определяет задачи управления, последовательность их решения, время и исполнителей, методы работы, дает конкретные пути, приемы и правила их осуществления.
Под методом вообще понимается сумма приемов, правил и способов, используемых в практической деятельности для достижения поставленной цели. Существо и разнообразие методов работы является предметом рассмотрения в последующих частях этого учебного пособия.
При формировании требований к процессу управления необходимо четко отдавать себе отчет, во первых, в том, кому они должны быть конкретно адресованы (кто их будет выполнять и отвечать за их выполнение). Во вторых, необходимо, чтобы требования были четкими и "измеримыми" (как их выполнение практически проверить).
"Идеальным" набором требований к управлению был бы такой, при котором все требования были бы независимы друг от друга (ортогональны), минимальны по своему числу и в то же время характеризовали процесс управления достаточно всесторонне и однозначно. Не следует забывать и об их "измеримости". К сожалению, такие требования еще не разработаны. Каковы же существующие требования к процессу управления и в чем их смысл?
В настоящее время в литературе "стандартизованы" следующие требования к процессу управления:
Иногда еще рассматривается требование гибкости управления или интеллектуальности управления.
А) Важнейшим требованием к любой системе, в том числе и к процессу управления, является устойчивость управления. Как уже упоминалось ранее, всякая устойчивость есть свойство системы не допускать необратимых отклонений объекта управления от заданного состояния (движения).
Почему это требование необходимо считать первостепенным? Это связано с тем, что неустойчивая система (процесс управления) будет под действием внешних воздействий вести себя непредсказуемо, что вряд ли допустимо для реальных систем.
Какие же причины могут повлечь за собой потерю устойчивости объекта управления?
Самой простой причиной может быть потеря непрерывности управления. Кроме того, управление может быть нарушено ошибками в оценке состояния объекта управления или недопустимой задержкой в этой оценке. Достоверность данных об обстановке - гарантия устойчивости управления.
Однако причины могут быть и другими. В частности, относиться к действиям человека (оперативного персонала) в системе управления и влиять на его интеллектуальную деятельность по принятию решения. Рассмотрим таблицу 3.2.
На ошибки в интеллектуальных действиях оперативного персонала могут влиять различные факторы: внутренние и внешние. Внутренние факторы могут быть пассивными и активными. Что же конкретно может быть источником этих помеховых факторов?
Источником внутренних пассивных факторов может быть только техника. Например, неправильная выдача исходных данных на устройствах отображения информации, устаревшая информация о обстановке. Такие факторы являются случайными (в силу неправильной работы технических средств управления) и их интенсивность имеет стохастический характер, т.е. может исследоваться заранее экспериментальным путем.
Источником же внутренних активных факторов может быть только человек. Например, неумышленные ошибочные действия должностных лиц органов управления. Интенсивность этих факторов также имеет стохастический характер и также может исследоваться заранее экспериментальным путем в процессе тренировок.
|
Таблица 3.2. |
|||
|
Факторы |
|||
|
Условия |
Внутренние |
Внешние |
|
|
Пассивные |
Активные |
||
|
Источник факторов |
Система |
Человек |
|
|
Характер внешних условий |
Нормальный |
Аномальный |
|
|
Нарушение |
Несанкционированные действия (НСД) |
||
|
Интенсивность |
Стохастическая |
Сценарная |
|
|
Понятие |
Защита от НСД |
||
|
Макроцель компенсации |
Устойчивость к НСД |
Все внутренние (пассивные и активные) факторы действуют в нормальных условиях работы органов управления.
Источником внешних факторов также может быть только человек.
Во всех этих случаях мы имеем дело с ошибками в результатах интеллектуальной деятельности по принятию решения в силу несанкционированных действий техники и должностных лиц органов управления. Устойчивость процесса управления к действию всех этих факторов рассматривается как защищенность процесса управления от несанкционированных действий (НСД). Способами борьбы с такими ошибками, которые нарушают устойчивость управления, является создание (организация) процессов управления устойчивых к несанкционированным действиям (НСД).
Иногда в литературе этот вид устойчивости называют операциональной или функциональной устойчивостью.
Б) Следующим требованием, которое необходимо рассмотреть, является непрерывность управления. Фраза о том, что управление должно быть непрерывным является общеизвестной. Однако так ли нужна непрерывность именно управления для обеспечения заданного качества процесса управления?
Когда говорят о непрерывности управления, то понимают это требование как необходимость постоянно отслеживать состояние объекта управления (непрерывность сбора информации об обстановке) для его немедленной коррекции при недопустимых отклонениях от заданного состояния.
Напомним, что процесс управления может быть одношаговым, многошаговым и непрерывным.
В системах с одношаговым процессом управления весь цикл управления от оценки (измерения, наблюдения) состояния объекта управления до выдачи управления u(t) и его исполнения осуществляется только один раз. При этом цель управления может быть достигнута или нет.
В системах с многошаговым управлением весь цикл управления повторяется несколько раз с известной периодичностью или по условиям обстановки. Однако и в этом случае далеко не всегда необходима непрерывность управления (не путать с непрерывностью наблюдения!).
Таким образом, при одношаговом и многошаговом процессах управления непрерывность управления влияет на качество управления весьма слабо.
Совсем иная картина при непрерывном управлении, когда времена вн и н примерно равны и при потере управления объект может потерять устойчивость и не выполнить своей задачи. В этом случае и наблюдение, и управление объектом должны вестись непрерывно для того, чтобы вовремя вмешаться в поведение объекта управления. Такие системы управления называются системами реального времени. Например, управление самолетом с помощью автопилота.
Безусловно, лишь то, что непрерывность управления никогда не бывает вредной, если для этого имеются возможности. И все же это требование очень трудно измеримо. Вряд ли можно ответить на вопрос о степени непрерывности управления. Поэтому требование непрерывности управления, в его существующем варианте, скорее "идеологическое" , чем практическое. Требовать можно, а удовлетворить это требование проблематично.
В) Еще одним требованием к управлению является оперативность управления. При этом под оперативностью понимают длительность цикла управления. Чем оперативность управления выше (длительность цикла управления меньше), тем более своевременной может оказаться реакция системы на поведение объекта управления.
Г) Наконец, для систем управления важным требованием является скрытность управления. Выполнение этого требования обеспечивается как техническими, так и организационными мерами.
Д) Иногда выдвигается требование гибкости управления. Обычно под этим понимается способность системы приспосабливаться к изменяющимся условиям управления (поражение элементов системы управления, резкие изменения условий обстановки и др.). Гибкость управления также обеспечивается как техническими, так и организационными мерами.
Таковы основные требования к процессу управления. Можно было бы еще рассматривать безошибочность управления. Однако это не делается по причине трудностей содержательного учета всех ошибок в процессе управления и их влияния на конкретные принимаемые решения.
Процессы управления, рассмотренные в 3 главе, являются как бы "бесплотными" образами управления. Они являются определенными и целенаправленными действиями. Однако всякие действия происходят в некоторой "материальной" среде. Такой средой для управления является система управления. Как неразрывны среда и действия в ней, так неразрывны система управления и процессы управления. Одно невозможно без другого. Процесс управления без системы управления невозможен, а система управления без процесса управления бесполезна. В связи с этим приступим к рассмотрению системы управления как среды для процесса управления.
Основными и обязательными для любой системы управления структурными элементами являются органы управления. При этом система управления в минимальном составе - совокупность органов управления, связанных тем или иным способом.
Ранее было показано, что процессы управления и составляющие их функции управления осуществляются отдельными людьми (руководителями) и коллективами людей (органами управления).
Очевидно, что деятельность органов управления протекает не в "безвоздушном" пространстве. Какова же "рабочая" среда, в которой осуществляются действия по управлению?
В повседневной деятельности (руководители) и органы управления находятся и осуществляют свою деятельность на рабочих местах в обычных зданиях и сооружениях, оборудованных обычными средствами управления (телефоны, телеграфные аппараты, персональные компьютеры и др.). Режим работы органов управления, как правило, определяется распорядком дня.
В некоторых случаях, для решения внезапно возникающих задач, необходимо организовать работу органов управления в оперативном режиме с несением ими постоянного дежурства. В этом случае для обеспечения такого режима работы органов управления создаются специальные рабочие места, которые называются пунктами управления [6,9].
Пункт управления представляет собой специально организованные, оборудованные и оснащенные необходимыми средствами связи и управления места для должностных лиц и обслуживающего их персонала.
Для выполнения внезапно возникающих задач оперативному персоналу пунктов управления подчиняются специально выделенные дежурные силы, т.е. специально назначенные подразделения.
По своему расположению пункты управления могут быть стационарными (неподвижными) и мобильными (подвижными). Подвижные пункты управления могут располагаться на различной транспортной базе: на автомобилях, поездах, самолетах, вертолетах и даже на космических аппаратах.
По своему назначению пункты управления могут быть: основными, запасными, полевыми и вспомогательными.
Основные пункты управления являются элементами системы управления для руководства при решении ими всех возложенных на них задач.
Запасные пункты управления создаются для повышения устойчивости управления и выполняют, как правило, те же задачи, что и основные пункты управления (в случае передачи на них управления).
Вспомогательные пункты управления создаются для руководства с целью достижения частных целей управления и, как правило, временно.
Пункты управления являются основными (но не обязательными) структурными элементами системы управления
Если при изучении процессов управления, в основном, использовались динамические модели теории систем, то при изучении систем управления более важными оказываются статические модели теории систем. В этом случае неизбежно использование понятия структуры системы управления.
Рассмотренные ранее органы управления, пункты управления и связи между ними образуют структуру системы управления. Можно рассматривать различные структуры системы управления: функциональную (организационную), системотехническую и др.
Системотехническая структура системы управления описывает состав и связи между пунктами управления как информационные взаимодействия между техническими комплексами средств связи и управления.
Организационная (функциональная) структура управления описывает связи между органами управления (выполняемыми ими функциями) как между специализированными коллективами людей. Эта структура отображает не только распределение целей управления между ними, но и распределение управленческих функций и работ между должностными лицами органов управления и их взаимодействие.
В общем случае все элементы системы управления (органы управления или пункты управления) нумеруются по порядку и в дальнейшем считаются вершинами графа, отображающего структуру этой системы управления. В качестве дуг такого графа считаются связи (информационные каналы) этих элементов между собой (эти связи могут быть направленными от руководящего элемента к подчиненному). Полученный граф и дает абстрактное изображение структуры системы управления. Например, как показано на рис.4.1.
Рис.4.1. Граф структуры системы управления
Очевидно, что такое изображение структуры системы управления является недостаточно удобным, поскольку подчиненность элементов в системе управления графически неупорядочена.
Попробуем графически упорядочить элементы системы управления в соответствии с их соподчиненностью. Это можно сделать с помощью следующего алгоритма (порядка действий), приведенного в [5].
Рис.4.2. Первый этап построения графа
2. Затем располагаем на втором уровне все элементы, которые имеют путь c длиной L()=1, исходящий из элементов первого уровня. Получим граф, изображенный на рис.4..3.
Рис.4..3. Второй этап построения графа
3. Затем располагаем на третьем уровне все элементы, которые имеют путь c длиной L()=1, исходящий из элементов второго уровня. Получим граф, изображенный на рис.4.4.
Рис.4.4. Третий этап построения графа
4. Затем располагаем на четвертом уровне все элементы, которые имеют путь c длиной L()=1, исходящий из элементов третьего уровня.
Этот процесс продолжается до тех пор, пока не останется элементов, не поставленных на каком либо уровне.
Замечание. Если элемент структуры имеет связь длиной L()=1 c элементами нескольких предшествующих уровней, то отсчет его уровня идет от самого последнего. Возьмем для примера систему управления, представленную на рис.4.5.
Рис.4.5. Граф сложной структуры
Вид упорядоченного графа для этого примера будет иметь вид, представленный на рис.4.6.
Теперь можно вновь вернуться к анализу структур систем управления. Уровни в представлении графа системы управления можно интерпретировать как уровни управляющих элементов в системе управления.
Уровень 1 отождествляется с элементами системы управления самого высшего уровня, а уровень с наибольшим номером - с элементами самого низшего уровня.
Рис.4.6. Упорядоченный граф сложной структуры
Упорядоченный граф имеет вид, показанный на рис.4.7.
Рис.4.7. Пример упорядоченного ориентированного графа
В любой системе управления элементы самого низшего уровня всегда представлены объектами управления. Это можно представить в виде рис.4..8.
Рис.4. 8. Сложная система управления
Число уровней системы управления определяется как число уровней ее графа с учетом только управляющих систем. В связи с этим различают системы управления одноуровневые и многоуровневые. Обычно одноуровневые системы управления имеют место при управлении техническими системами. Системы управления коллективами, как правило, бывают многоуровневыми.
Все элементы одного уровня называются звеном системы управления. Звенья управления могут включать как органы, так и пункты управления. Звенья нумеруются тем уровнем системы управления, к которому они принадлежат.
Системы управления могут быть "правильными" и "неправильными". В правильной системе управления каждый элемент системы подчинен только одному элементу вышестоящего уровня. В противном случае система управления считается неправильной.
Понятие "правильности" системы управления связано с такой характеристикой ее графа как отсутствие контуров. Всякая правильная система управления не имеет контуров и, как правило, представлена графом типа "дерева".
Под деревом понимается [1] конечный граф без контуров, который имеет не менее двух вершин (управляющую и исполнительную). Граф, приведенный на рис.4.4 является деревом, а граф на рис 4.7 - нет. Очевидно, что в дереве имеются только вертикали системы управления, обеспечивающие вертикальное распределение труда и линейное подчинение. Применительно к организационным структурам говорят, что в этом случае имеет место прямое управление.
Однако в системах управления могут иметь место и связи между элементами одного уровня - горизонтальные связи. Эти связи соответствуют в организационных структурах горизонтальному (функциональному) разделению труда, обеспечивая вспомогательное управление - управление взаимодействием (координацию).
При координации управление имеет не прямой (директивный) вид, а направляющий (координирующий) - путем указания подчиненным цели управления и выделения им необходимых ресурсов.
Линейное подчинение всегда имеет место при вертикальном разделении труда, а функциональное подчинение (управление взаимодействием) имеет место при горизонтальном разделении труда.
Соотношение числа вертикальных и горизонтальных дуг в графе системы управления определяет степень централизации управления в ней. Чем больше вертикальных дуг (чем ближе граф системы управления к дереву), тем выше степень централизации управления. Если в графе системы управления только горизонтальные дуги, то система считается полностью децентрализованной.
Конечно, структура системы управления не является "застывшей" в процессе функционирования. Она может изменяться и приспосабливаться (адаптироваться) к условиям управления, в силу чего граф системы управления будет изменяться. Такое изменение структуры системы управления называется ее реконфигурацией.
Системотехнические структуры (связи между пунктами и средствами управления) систем управления существенно отличаются от организационных структур. В этом случае говорить о достижении цели нет смысла, так как средства управления индеферентны к целям управления. Однако они могут быть одноуровневыми и многоуровневыми. Как правило, системотехнические структуры являются многоуровневыми.
В связи с этим можно рассматривать по уровням различные звенья системы управления: высшие, промежуточные и низшие. Высшие звенья управления принимают решение. Низшие звенья управления непосредственно управляют. И, наконец, промежуточные звенья управления обеспечивают доведение принятых решений до низших, т.е. исполнительных звеньев (объектов управления).
Следовательно, для систем непосредственного управления важна системотехническая структура, определяющая применяемые комплексы средств управления и связи между ними.
В системе управления графы связей органа управления с объектами управления этой системы (системотехнические структуры) могут иметь самый разнообразный вид. Для возможности сопоставления этих структур рассмотрим основные структурно топологические характеристики графов систем управления [5].
Одной из важнейших характеристик графа является его связность. Она характеризует количество связей между вершинами графа системы управления. Для неориентированного графа с n вершинами минимальное число связей в структуре не может превышать числа n(n-1)/2. Для ориентированного графа число связей не может быть меньше n-1, иначе какие то вершины окажутся изолированными от остальных вершин графа. Для определения числа связей в графе используется матрица связности [5]. Эта характеристика графа важна для оценки живучести системы управления.
Следующей характеристикой графа является структурная избыточность. Она отражает превышение числа связей в графе над минимально необходимым числом связей, при котором все вершины графа связаны между собой. Данная характеристика важна для косвенной оценки экономичности и надежности структуры системы управления. Она определяется выражением
, при ij.
где qij - элементы матрицы смежности вершин графа [5].
Иногда эту характеристику дополняют неравномерностью связей 2 в графе системы управления, которая определяется выражением
,
где n - число вершин графа;
m - число ребер графа;
i - действительная степень i-ой вершины графа (число ребер, связанных с этой вершиной);
ср - средняя степень всех вершин графа, равная
.
Степень i вершины ai неориентированного графа представляет собой число ребер, связанных с этой вершиной.
Показатель 2 характеризует недоиспользование возможностей структуры графа в достижении максимальной связности.
Важной характеристикой графа является структурная компактность Q, которая отражает близость вершин ai и aj графа между собой. Близость определяется через минимальную длину dij цепи между двумя вершинами. Эта величина Q может быть получена из выражения
при ij.
Обычно вместо структурной компактности используют относительный показатель компактности, представленный формулой
,
где
и представляет собой число связей в структуре полный граф.
Однако компактность структуры можно характеризовать и еще проще диаметром графа d, вычисляемого по формуле
.
Величины Q и d интегрально оценивают инерционность процессов передачи информации в системе управления.
Еще одной характеристикой графа является степень централизации в структуре графа, которая оценивается индексом центральности
,
где при ij.
Степень централизации характеризует концентрацию всех вершин графа относительно одной из них (центра).
Наиболее характерными системотехническими структурами можно считать:
Эти структуры представлены на рис.4..9 - 4.13. К каждой из этих структур дается расчет основных их структурно топологических характеристик.
Линейная (последовательная) структура представлена на рис.4. 9.
Рис.4.9. Линейная структура
Для этой структуры матрица смежности имеет вид
.
Тогда структурная избыточность будет
.
Для определения неравномерности связей в графе определяем среднюю степень всех вершин графа
.
Расчеты неравномерности связей в графе линейной структуры ведем в таблицу 5.1.:
|
i |
ср |
i-ср |
(i-ср)2 |
|
1 |
1,6 |
-0,6 |
0,36 |
|
2 |
1,6 |
0,4 |
0,16 |
|
2 |
1,6 |
0,4 |
0,16 |
|
2 |
1,6 |
0,4 |
0,16 |
|
1 |
1,6 |
-0,6 |
0,36 |
|
(i-ср)2= |
1,2 |
Следовательно, неравномерность связей в графе линейной структуры будет
.
Очевидно, что для структуры типа полный граф
.
Матрица расстояний для графа последовательной структуры имеет вид
di
, где .
Тогда структурная компактность неориентированного графа линейной структуры будет
,
а относительная компактность графа будет
.
Диаметр графа линейной структуры системы управления будет
.
И, наконец, степень централизации графа линейной структуры будет
где
Кольцевая структура представлена на рис.4.10.
Рис.4.10. Кольцевая структура
Для этой структуры матрица смежности имеет вид
.
Тогда структурная избыточность будет
.
Матрица расстояний для графа кольцевой структуры будет
.
Результаты расчетов остальных структурно топологических характеристик сведены в таблицу 5.2.
Радиальная структура представлена на рис.4.11.
Рис.4.11. Радиальная структура
Для этой структуры матрица смежности имеет вид
,
а матрица расстояний будет
Результаты расчетов остальных структурно топологических характеристик также сведены в таблицу 5.2.
Древовидная структура представлена на рис.4.12.
Рис.4.12. Древовидная структура
Для этой структуры матрица смежности имеет вид
,
а матрица связей имеет вид
Результаты расчетов остальных структурно топологических характеристик также сведены в таблицу 5.2.
Структура полный граф представлена на рис.4.13.
Рис.4.13. Структура полный граф
Для этой структуры матрица смежности имеет вид
,
а матрица связей имеет вид
di
Результаты расчетов остальных структурно топологических характеристик также сведены в таблицу 5.2.
В некоторых случаях рассматривают также структуру магистрального типа (разомкнутое кольцо), которая представлена на рис.4.14, а также и другие структуры. Однако такие структуры чаще всего используется для организации внутренних связей в системах.
Рис.4.14. Магистральная структура
Структурно-топологические характеристики графов характерных системотехнических структур систем управления приведены в таблице 5.2.
|
Таблица 5.2. |
|||||
|
Структура |
Характеристики |
||||
|
R |
2 |
Qотн |
d |
||
|
Линейная |
0 |
1.2 |
0 |
4 |
0.67 |
|
Кольцевая |
0.25 |
0 |
0.5 |
2 |
0 |
|
Радиальная |
0 |
7.2 |
0.6 |
2 |
1.0 |
|
Древовидная |
0 |
3.2 |
0.7 |
3 |
0.8 |
|
Полный граф |
1.5 |
0 |
1 |
1 |
0 |
Анализ таблицы 5.2 показывает, что:
1. Структурная избыточность R наименьшая (равна 0) для последовательной, радиальной и древовидной структуры, а для структуры типа полный граф - наибольшая R>0.
2. Наименьшую неравномерность 2=0 имеют структуры кольцевая и полный граф, а 2>0 имеют линейная, радиальная и древовидная структуры.
3. Наибольшую "близость" (наибольшую компактность) Qотн имеет структура типа полный граф. Напротив, линейная структура наименее компактна.
4. Радиальная и кольцевая структуры, имеющие одинаковое значение диаметра d=2, различаются компактностью Q.
5. Радиальная и древовидная структуры, имеющие одинаковые или близкие значения R, Q, d, значительно отличаются по показателям 2 и d. Это вполне соответствует физическому смыслу, т.к. отход от полной централизации в структуре ведет к большей равномерности распределения связей по элементам структуры.
6. Дополнительно можно заметить, что магистральная структура по своим характеристикам эквивалентна структуре типа полный граф.
Исследование системотехнических структур систем управления можно продолжить и значительно расширить за счет введения некоторых числовых функций (оценок) на элементах структуры. Например, можно рассматривать надежность, пропускную способность, время передачи информации и др. Однако это является задачей специализированных курсов.
Сделаем одно существенное замечание. Типовые системотехнические структуры являются "элементами" в строительстве системы управления. В связи с этим система управления может одновременно содержать различные типовые системотехнические структуры на разных уровнях управления.
В последнее время в зарубежном бизнесе и производстве наметилась революция (именно революция!), связанная с внедрением глобального управления качеством. Она требует радикального изменения и в структуре систем управления.
При существующих организационных структурах системы управления сложный процесс управления упрощается за счет его декомпозиции и возложение решения более простых управленческих задач на функциональные органы управления (задачно - ориентированное управление). Деятельность среднего звена органов управления слабо связана с конечным результатом деятельности всей организации. Да и думать в этом случае управленческому персоналу приходится меньше. Они становятся "винтиками" большого производства. Во всяком случае им не дано право принимать ответственные решения за всю организацию. Все это снижает эффективность деятельности организации в целом.
Устранение этого недостатка требовало максимально стереть грань между управленцами и исполнителями. Это повышало престиж любой работы в организации и гарантировало повышение качества деятельности всей организации. Современная система управления должна обеспечивать саморегулируемую деятельность организации [3]. Для реализации такого подхода в качестве органов управления требовались самоуправляемые группы (СГР). Они должны изменять деятельность организации (значит должны все время думать) на участке своей ответственности в соответствии с целью всей организации. Пример такой структуры приведен на рис.4.15.
Рис.4.15. Самоуправляемые структуры
Можно поставить естественный вопрос о том, почему этого не делали раньше. Ждали революции?
Ответ очень прост. Для реализации такой организационной структуры системы управления не было технических предпосылок для реализации такого подхода. Ведь для принятия частных решений с учетом интересов всей организации в каждой СГР требуется иметь возможность доступа ко всей информации организации о целях и ходе их достижения в целом, тогда и можно принять решение, которое нужно всей организации (информация на кончиках пальцев). Такой технической возможностью стала стратегия клиент/сервер в применении вычислительных средств в управлении организациями.
.СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ