WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     || 2 |
-- [ Страница 1 ] --

П.М. Попов, Ф.Е. Ляшко Оптимальное управление в ходе эволюционного развития процессов и систем Ульяновск 2000 Министерство образования Российской федерации Ульяновский государственный

технический университет П.М.Попов Ф.Е.Ляшко Оптимальное управление в ходе эволюционного развития процессов и систем Рекомендовано учебно-методическим объединением высших учебных заведений Российской Федерации по образованию в области авиации, ракетостроения и космоса в качестве учебного пособия для студентов, обучающихся по направлению подготовки дипломированных специалистов 652100 Авиастроение Ульяновск 2OOO УДК621.96/98(075.8) ББК32.965я7 П60 Рецензенты: д-р техн. наук, профессор А.А. Романцев;

д-р техн. наук, профессор Ю.П Егоров;

начальник отдела организации управления производством АО «Авиастар», доцент, канд. экон. наук В.П. Махитько Попов П.М., Ляшко Ф.Е.

П60 Оптимальное управление в ходе эволюционного развития процессов и систем: Учебное пособие. - Ульяновск: УлГТУ, 2000. - 148 с.

ISBN 5-89146-191- Обобщены и рекомендованы к использованию методы оптимизации решений в процессах и системах. Системно организованы и расширены некоторые методы оптимизации в ходе эволюционного развития процессов и систем, рекомендованы приемы проведения анализа разработок на основе функционально-стоимостной инженерии, функционально-стоимостного анализа. Марковских процессов принятия решений в системах автоматизации, автоматизированного проектирования и управления. Предложен ряд новых подходов оптимизации решений с позиции функциональности и стоимости.

Учебное пособие написано в соответствии с программами курсов «Оптимизация управленческих решений», «Математическое моделирование в экономике», «Автоматизированные системы подготовки авиационного производства», «САПР», «Основы автоматического управления и АСУ комплексами средств ТП». Учебное пособие предназначено для студентов дневной, вечерней и очно-заочной форм обучения при выполнении расчетно графических, курсовых и контрольных работ, а также может быть полезно аспирантам и проектно-расчетным отделам авиационных предприятий.

УДК621.96/98(075.8) ББК32.965я ©П.М.Попов, Ф.Е.Ляшко, 2000 ISBN 5-89146-191- ©Оформление. УлГТУ, ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ........………………............................................................................ 1. ФИЛОСОФСКИЕ АСПЕКТЫ ЦИВИЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ..………….................................................................................... 1.1. Общие понятия управления и оптимизации управления с философской позиции.............................................................................................................. 1.2. Этапы становления механизма управления................................................ 1.3. Обобщенная модель механизма управления. Значение цикличности воздействий...................................................................................................... 1.4. Элементы симметрии и асимметрии в механизме управления................ 1.5. Соответствие процессов управления и познания...................................... 1.6. Эффективное управление при вдохновенной работе................................ 1.7. Механизм управления в философском срезе.............................................. 1.8. Интегральный результат интенсификации механизма управления......... 1.9. Учет динамического фактора моделирования процессов управления при принятии решений...................................................................................... 1.10. Требования системного подхода к критерию управления...................... 1.11. Уровни практической реализации феномена управления...................... 1.12. Феномен оптимизации распределенного управления организацией..... 1.13. Оптимизация управленческих структур..................................................... 2. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССАХ И СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦИИ.............................. 2.1. Оптимальное управление и задачи синтеза оптимальных систем в автоматизации....................................................................................................... 2.2 Использование методов классического вариационного исчисления в теории оптимизации систем управления.................................................................. 2.3 Оптимизация управления по принципу максимума.................................... 2.3.1. Оптимальное управление автономной системой.................................... 2.3.2. Основная теорема оптимизации по принципу максимума.................... 2.3.3- Оптимальное управление неавтономной системой.............................. 2.4. Оптимизация управления в линейных системах по быстродействию..... 2.4.1. Определение оптимальных управлений с помощью принципа максимума........................................................................................................... 2.4.2. Определение моментов переключения на основе стыкования управленческих решений.................................................................................... 2.4.3. Определение оптимальных уравнений на основе метода фазового пространства....................................................................................................... 2.5. Оптимизация уравнения в системах методом динамического программирования............................................................................................. 3. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ С ПОЗИЦИИ СТОИМОСТНОЙ ИНЖЕНЕРИИ И МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ....................................................................................................... 3.1. Функциональный подход при оценке функций управления.................... 3.2. Оптимизация управления и эффективность на основе функционально-стоимостного анализа............................................................. 3.3. Характеристика функционального синтеза в оптимизации управления.. 3.4. Концепция функционально-стоимостного анализа в процессе управления........................................................................................................... 3.5. Принцип оптимальности управления с позиции марковских процессов принятия решения.......................................................................... 3.6. Схемы оптимизации управленческих решений......................................... 3.7. Стохастические игры в оптимизации управленческих решений............ 4. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОЕКТНО- ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ.................. 4.1. Теория оптимизации в проектных решениях.......................................... 4.2. Особенности построения оптимальной структуры математических моделей конструкторско-технологического проектирования...................... 4.3. Методы оптимизации проектных решений............................................ 4.4. Некоторые рекомендации по выбору и реализации методов оптимизации при решении проектных задач................................................ 4.5. Оптимизация технологических процессов и выбор критериев оптимальности.................................................................................................. 4.6. Оптимизация системы массового обслуживания, заданной моделирующим алгоритмом............................................................................ ЗАКЛЮЧЕНИЕ............................................................................................. КОНТРОЛЬНЫЕ ВОПРОСЫ..................................................................... СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ............................................................................ ВВЕДЕНИЕ Наша страна осталась, пожалуй, единственной среди цивилизованных стран, где в народно-хозяйственный механизм еще не внедрена кибернетика - наука управления с ее могучими рычагами саморегуляции и оптимизации процессов управления. Не в этом ли причина глубокой разрегулированности народного хозяйства - производства и потребления, денежного обращения, системы цен и т.п.?

Для понимания процесса усложняющегося упорядочения связей во взаимодействиях и развития управления важнейшее значение имеет раскрытие феномена активности его оптимизации и материализации.

Механизм активности материализации и оптимизации процессов управления пытались объяснить многие ученые как отечественные, так и зарубежные с позиции возникновения в объектах (и процессах) управления неких «внутренних напряжений». Для того чтобы возникла простая форма активности для оптимизации управленческих процессов, необходимо и достаточно, чтобы образовалась какая-то система, имеющая внутренние напряжения, а именно с внутренних напряжений и начинается возникновение активности тех или иных оптимальных форм и методов материализованного управления.

Для осознания механизма развития процессов материализации управления от низшего уровня к высшему, от простого метода к сложному существенное значение имеет познание генезиса феномена управления и его системоорганизующей роли. Некоторые авторы допускают лишь, что управление и связь наблюдаются на разных уровнях движения, в том числе на уровне общественных отношений. Не являются ли эти уровни движения и этапы становления (генезис) механизма управления отражением и одновременно результатом эволюции живой природы? Сходство структур обобщенной модели управления и механизм эволюции живой природы, их сопоставительный анализ позволяют обосновать положительный ответ на этот вопрос. Другая, тоже еще мало изученная и концептуально крайне интересная проблема — структурное сходство обобщенной модели управления и процессов познания.

Системный функциональный подход должен бы стать могучим методологическим оружием материалистической диаматики познания процессов управления. Его значение особенно возросло в эпоху научно технической революции (НТР) в связи с бурным ростом материального производства, комплексностью антропологического воздействия на природу, экологическими, демографическими и другими проблемами. Да и интеграция всевозрастающего объема знаний невозможна без научно обоснованного системного и функционального подхода. Однако в повседневной практике под системным функциональным подходом до сих пор продолжают понимать лишь более или менее широкий подход к объекту управления (или проблеме) с учетом взаимосвязей данного объекта (системы) с другими объектами (или системами), с внешними условиями.

Поэтому задачей настоящего учебного пособия ставится исследовать интенсификацию различных методов оптимизации управленческих решений и информационных процессов в управлении как объективную закономерность. Осуществив декомпозицию методов интенсификации управления на составляющие, рассмотреть динамику их развития и выявить значения, влияния каждого из них на обобщенную модель управления и воздействие на процессы развития методов управления в целом.

1. ФИЛОСОФСКИЕ АСПЕКТЫ ЦИВИЛИЗОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ Слово «генезис» означает возникновение и становление какого-либо развивающегося явления. Именно к такого рода явлениям относится и феномен управления. Феномен управления долгое время считался исключительно общественным явлением, результатом сознательной деятельности человека. Успехи науки в исследовании процессов при создании сложных технических систем позволили существенно расширить видимую сферу действия управленческих процессов и подойти вплотную к более глубокому пониманию сущности феномена управления. На сегодняшний день хаос во всех сферах общественной жизни и производстве результат сознательного управления. Современные «управленцы» считают, что радикальную реформу во всех сферах жизни не надо проводить используя здравый смысл (не говоря уже о научном управлении и использовании зарубежного опыта), а процесс управления осуществляется сам по себе, независимо от познания важнейшего философского и социального феномена управления. Иначе как объяснить тот парадокс, что в десятках книг по «экономике и организации производства и управления...» великое множество схем без обратных связей названо «схемами управления», тогда как на самом деле они отражают лишь иерархию подчинения по вертикали низших звеньев высшим звеньям командно-административной системы, осуществляющей «воздействие» как на социальные процессы, так и производство в частности и приведшей к сегодняшнему развалу экономики.

В настоящей главе рассмотрим общие философские аспекты цивилизованного управления, дадим научно-обоснованные формулировки процессу управления, рассмотрим некоторые аспекты его оптимизации.

1.1. Общие понятия управления и оптимизации управления с философской позиции Управление - это функция организованных систем (биологических, технических, социальных), обеспечивающая сохранение их структуры, поддерживание режима деятельности, реализацию ее программы и цели.

Управление как система предполагает наличие подсистем: организации отношений ее элементов, режима ее функционирования в виде совокупности определенных механизмов, действующих под определенным контролем сообразно определенным нормам развития по известной программе, в направлении к какой-то цели. Управление — это сбор и обработка информации, ее анализ, диагноз и прогноз, систематизация (синтез), установление на этой основе цели (целеполагание);

выработка решения, направленного на достижение цели;

последовательная конкретизация общего решения в виде планирования, программирования, проектирования, производства и изготовления изделий (объектов), выработки конкретных или частных управленческих решений;

организация деятельности для выполнения решений;

контроль за этой деятельностью (включая вопросы подбора и расстановки кадров);

сбор и обработка информации о результатах деятельности и новый цикл этого непрерывного в идеале процесса. На практике наблюдается два типа социального управления: стихийный и сознательный (плановый). При первом типе управления воздействие на общество (или производство) происходит в результате взаимодействия различных социальных сил (рынок, традиции, обычаи и т.п.);

при втором типе, предполагается наличие специальных органов управления, действующих по заданной программе. Из социального управления, как особые его отрасли, выделяются: управление государственное (или государством), управление производством, управление в технике и науке и др.

Оптимизация - это нахождение наибольшего или наименьшего значения какой либо функции (например, функции управления);

выбор наилучшего (оптимального) варианта из множества возможных, направленных на оптимизацию управления [латин. Optimus - наилучший].

Оптимизация управленческих решений предполагает широкий аспект (спектр) принятия решений оптимального характера в процессах (и системах) управления (как социальных, производственных, механических, автоматических, автоматизированных, так и в других системах управления) машиностроительного и авиастроительного производства в частности.

В простейших оптимальных системах обеспечивается заданный критерий качества при детерминированных «сигналах» (или «возмущениях») и неизменных параметрах объекта (или события). Поэтому дадим несколько формулировок оптимальных систем с философско технической позиции:

1. Оптимальными системами управления называются производственные (или социальные) системы передачи и переработки информации математического, технического и экономического характера, наилучшие в том или ином смысле их использования.

2. Под оптимальной системой управления понимают процесс управления, в котором управление осуществляется таким образом, что некоторый показатель качества его работы, принимаемый за критерий оптимальности, имеет экстремальное (чаще всего минимальное) значение.

3. Система управления (или просто управление), которая (которое) обеспечивает наилучшие показатели качества при заданных реальных условиях работы объекта (организации, процесса, производства и т.п.) и ограничениях, называется оптимальной и т.д.

1.2. Этапы становления механизма управления При анализе центральной категории диалектики - категории развития общества, явно недостаточно внимания уделяется раскрытию ее связи с понятиями информации, организации и управления, тогда как в действительности развитие не есть просто изменения вообще, присущие всему движению, а представляет собой изменения, связанные с процессами отражения, (как всеобщего свойства материи), сопровождаемые упорядочением связей, накоплением информации, возникновением новых структур, их усложнением и детерминацией. Это - процесс самоорганизации, в котором важнейшее значение имеет генезис механизма управления, Механизм управления не дан нам изначально. Он возник и развивался в ходе эволюции, имеет свои переходы от низшего к высшему (рис. 1.1).

О - объект управления;

У—управляющее звено;

П - память, тезаурус Рис. 1.1. Этапы становления механизма управления Физическое взаимодействие объектов и элементарные формы отражения (этап О) здесь явились необходимой предпосылкой. Далее можно выделить три этапа:

I - простейший замкнутый контур с обратной связью на уровне обычного регулятора (гомеостазиса), с реакцией лишь на текущие воздействия. Появляется цель - самосохранение.

II - промежуточный, с программным изменением характера воздействия управляющего звена на объект, при сохранении его устойчивости.

Ill - механизм управления самоорганизующихся систем. Отличается наличием П контура ОС и органов памяти. Во П контуре осуществляется отбор полезной информации из I контура: эта информация накапливается, формируя опыт, знания, синтезируется в определенные структуры, повышая уровень организации, активность и живучесть системы.

Повседневная практика показывает, что процессы развития в обществе складываются из великого множества контуров управления и (или) самоуправления. Каждый такой контур (будь то управление автоматической системой, транспортным средством, заводом, государством или народными массами в социальной борьбе) представляет собой целенаправленный информационно-управленческий процесс, состоящий из управляемого объекта и управляющего субъекта (управляющего звена), замкнутых прямой и обратной информационными связями. Каковы бы ни были отличия в частностях (многоуровневость, специфика конкретных областей деятельности и т.п.), структура этого механизма едина и может быть представлена в виде обобщенной (до мировоззренческого уровня) модели, изображенной на рис. 1.2.

Рис. 1.2. Обобщенная модель механизма управления для самоорганизующихся систем Системное исследование процесса возникновения и усложняющегося упорядочения связей во взаимодействиях выявляет, таким образом, значение понятий цели, информации и управления в диалектике объективного мира, способствуя раскрытию самого механизма самоорганизации материи.

Именно становление функциональных систем, процессов саморегуляции в живой природе и формирования современного образа человеческой деятельности ознаменовали восхождение материи на следующие уровни развития, составив содержание биологической и социальной форм движения. Движения системы, направленные на сохранение устойчивости, являются положительными сторонами процесса развития, а отклонения, которые призвана выбирать (уменьшать, исключать) система, можно назвать отрицательными сторонами процесса. Движущей силой выступает целенаправленная борьба противоположностей:

положительной и отрицательной сторон процесса. В «Диалектике природы» Энгельс отмечает особую роль в этой борьбе отрицательной стороны процесса, учет которой в процессах управления и есть использование отрицательной обратной связи.

1.3. Обобщенная модель механизма управления. Значение цикличности воздействий Обоснованная выше двухконтурная система управления (рис. 1.2) названа «обобщенной моделью механизма управления» потому, что она задана на уровне его наиболее существенных признаков. Она, во-первых, едина для всех сфер, охватываемых кибернетикой, и, во-вторых, раскрывает системоорганизующую «негэнтропийную» функцию управления во всех этих сферах [1].

Становление замкнутого контура саморегуляции создало благоприятные условия для дальнейшего прогресса живой субстанции, ибо гомеостазис обеспечил возможность многократных отражений воздействия среды, сохранения и накопления полезных следов (функций-действий) этих воздействий в структуре живого и, как следствие, постепенных изменений этой структуры.

Здесь определяющее значение имела многократная повторяемость циклов «воздействие-отражение», обусловленная пространственно временным континуумом мира. Действительно, элементарный акт выбора еще не вносит организации. Единичное воздействие на клетку, единичный цикл отражения (рис. 1.3,а) не могли привести к фиксированию полезных признаков и направленным изменениям в структуре клеток.

Рис. 1.3. Схема единичного (а) и многократного (б) отражения воздействия внешней среды живой субстанцией Организацию мог внести только процесс, как серия актов, то есть длительное чередование воздействий. Исследования ученых показали, что пространственно-временная структура внешнего макромира через непрерывно повторяющийся ряд воздействий трансформировалась в химический континуум молекулярного микромира живых существ, способствовала превращению химических структур в структуры функциональные.

На рис. 1.3,6 показаны в синтезированном виде результаты работ ученых в интерпретации концепции о двухконтурной структуре механизма управления:

abсde - контур «оперативной информации» или авторегуляции, как контур реакции живой субстанции на каждый единичный акт воздействия с целью сохранения устойчивости в данный момент;

bfgd - контур «структурной информации» как контур отбора и запоминания множества «полезных следов» воздействия, контур накопления разнообразия, его формирования в определенную структуру (иначе говоря, развития и совершенствования организации).

Возрастание уровня организации живой субстанции повышает ее отражательную способность и приводит к возникновению опережающего отражения.

Возрастание уровня организации живой субстанции повышает ее отражательную способность и приводит к возникновению опережающего отражения. Благодаря этому протоплазма приобрела способность развитием своих молекулярных процессов отражать во времени и пространстве закономерное течение последовательности внешнего мира. Опережающее отражение как приспособленная реакция и как элемент организации появилось благодаря запоминанию реакций на прошлые воздействия внешнего мира («прошлого опыта») в генетическом коде с возможностью использования этой информации в процессе текущей (и будущей) жизнедеятельности.

Под влиянием физических, химических и других воздействий внешней среды на микроуровне живого возникают мутации (случайные сдвиги), являющиеся одной из причин изменчивости в биологии. Мутации редки, чаще всего неудачны, но именно из них (из «удачных») возникают новые побеги, которые закрепляются естественным отбором - решающим фактором эволюции (рис. 1.3,6).

Естественный отбор выступает как «механизм, ответственный в конечном итоге за усложнение и совершенствование самого хранилища наследственной информации».

Механизм эволюции живой природы, его структура, также состоит из двух контуров обратной информационной связи. Принцип обратной связи (ОС) составляет сущность всех биотических процессов, и эволюционного в частности. Именно в результате действия механизма обратной связи выделяются и закрепляются полезные мутации, а на уровне организмов выделяются и закрепляются индивиды, поведение которых наилучшим образом обеспечивает их стабильность (выживаемость) при изменении внешних условий.

Следует подчеркнуть специфику внешнего воздействия в механизме эволюции живой природы на нашей планете, его цикличность.

Пространственно-временной континуум мира, в течение миллионов лет с годичной и суточной цикличностью изменяя параметры среды (температуру, давление, освещаемость, влажность и т.д.), выступает как мощный и стабильный генератор воздействий. В результате в ходе эволюции, по существу, выжили только те виды, в основе функционирования которых была заложена цикличность.

Из сказанного можно заключить, что многократное воздействие внешней среды в сочетании с естественным отбором (фактором не циклическим, но тоже «подключенным» к механизмам отражения обратной связи) способствовало формированию механизма управления, объединившего в себе две важнейшие для жизнедеятельности взаимосвязанные функции — саморегуляцию (I контур ОС) и саморазвитие (II контур) (рис. 1.2).

Процесс эволюции мог осуществиться только в том случае, если наряду и вместе с эволюцией живых организмов имела место эволюция самих механизмов, обеспечивающих процесс эволюции с механизмов, формирующихся на уровне информационно-структурных отношений, что и подтверждается генезисом механизма управления (рис. 1.1).

Следовательно, механизм управления не придуман людьми, а сформировался в процессе эволюции живой природы. Человек познает его и использует в своих целях. Раскрыв общность механизма управления, его научные основы и создав специальные технические средства для интенсификации информационных процессов в контуре управления (скоростные системы передачи данных, ЭВМ, дисплеи и т.д.), человек осуществляет оптимизацию управления в конкретных областях своей деятельности. Человек и сам в процессе трудовой деятельности и повседневной жизни непрерывно накапливает опыт на основе ежедневно получаемой разнообразной информации. Он постоянно приобретает что-то в результате предыдущих событий, проб, ошибок и удач, их оценки и отбора.

Поэтому он и заменяется то в одном, то в другом отношениях и постоянно развивается в социальном плане. Это формирует тезаурус, питает интуицию человека и дает ему возможность ориентироваться в сложной обстановке, принимать нужные решения и при непредвиденных ситуациях, что пока недоступно автоматам, «искусственному интеллекту». В мировоззренческом плане интересно отметить, что цикличность процессов управления перекликается с квантовыми концепциями в физике. Действительно каждый информационно-управленческий цикл в I контуре (рис. 1.2) - это квант регулирования, то есть элементарный, законченный акт регулирования. Из таких квантов складывается процесс саморазвития.

Концепция о двухконтурной структуре механизма управления основана на анализе и обобщении трудов многих ученых.

Устойчивость и поучение - две формы коммуникативного поведения...

Живые организмы, в частности высшие виды живых организмов, способны изменять формы своего поведения на основе прошлого опыта.

Таким образом, подытоживая все сказанное, можно сформулировать следующее определение механизма управления: механизм управления есть закономерно возникшая в процессе эволюции, специфически организованная форма движения материи, заключающаяся в целенаправленном многоцикличном преобразовании информации в двух взаимосвязанных, замкнутых обратными связями контурах и функционально-регулирующая как сохранение устойчивости управляемого объекта, системы (I контура ОС), так и развитие, дальнейшее повышение уровня ее организации (или создания новых структур) путем отбора и накопления информации (во II контуре ОС).

1.4. Элементы симметрии и асимметрии в механизме управления Понятие симметрии и асимметрии тесно связаны с понятиями устойчивости и изменчивости, порядка и беспорядка, организации и дезорганизации. Это способствует более глубокому проникновению в диалектику процессов развития.

Физики обсуждают симметрию пространства и времени.

Осуществляется дальнейшее обобщение квантовой теории поля и общей теории относительности (теория суперструн). Свойства симметрии проявляются в кристаллофизике, в характеристиках элементарных частиц и их взаимодействии.

Р1деи симметрии реализуются в новой объединенной теории электромагнитных и слабых взаимодействий. При этом установлено, что законы симметрии при определенных условиях могут приводить к асимметрии в физических явлениях [I].

Говоря о связи между симметрией и асимметрией, следует отметить пересмотр первичных представлений о них: симметрии до недавнего времени отводилось ведущее место, а асимметрии - подчиненное, как бы второстепенное. Теперь существенно возрос интерес к явлениям асимметрии.

С ними оказались неразрывно связаны неравномерные процессы, объясняющие возникновение диссипативных структур при переходе от неживого к живому (абиогенез).

Время глубоко неоднородно и явления симметрии могут в нем проявляться только в ограниченных участках. Сама природа - и неживая (изящество кристаллических решеток), и живая (геометрия пчелиных сот, веер лепестков ромашки и т.д.) - на первый взгляд предпочитает симметричные законы построения. Однако при более внимательном рассмотрение здесь выявляются и асимметричность и ее особая роль в процессах организации.

В плане мировоззренческого освоения феномена управления представляет интерес выявление элементов симметрии и асимметрии и их роли в механизмах управления и развития. При этом для более полной характеристики развития необходимо воспользоваться категориями симметрии и асимметрии, взятыми в их диалектическом единстве.

Если проанализировать механизм управления, то обнаружатся элементы симметрии и асимметрии, представленные в таком единстве.

Действительно, I контур ОС (рис. 1.2), выполняющий функцию простого регулирования (гомеостазиса), симметричен как по своей структуре, так и по функциональному назначению, удовлетворяя требованиям порядка, однородности, соразмерности, пропорциональности, то есть важнейшим признакам категории симметрии. Так, малые отклонения требуют малых управляющих воздействий. По I контуру реализуются изменения, направленные на сохранение устойчивости, динамического покоя (функция автопилота самолета). Это - «движение» без выраженного «развития», направленное лишь на сохранение жизненных функций (пример из социальной жизни - производство давно известного изделия, его тиражирование без совершенствования).

II контур ОС, напротив, является асимметричным «неоднородным» элементом. Здесь происходят новые формообразования, повышается уровень организации известных структур, обеспечивается направленность развития, движение «вверх». К развитию можно отнести только те совокупности изменений, в которых существует определенная направленность, тенденции к дальнейшим изменениям, в ходе которых проявляются необратимые состояния.

Рассмотрение взаимодействия симметричного и асимметричного элементов еще полнее раскрывает системоорганизующую роль феномена управления. Следовательно, именно информация, ее накопление, функциональные системы и целенаправленная деятельность являются системообразующими факторами, а не время как таковое.

Исследование элементов симметрии и асимметрии в методологическом плане ценно еще и тем, что оно наглядно показывает соотношение и взаимодействие парных философских категорий «устойчивость изменчивость», «функция - структура», «движение - развитие», соответствующих I и II контурам ОС (рис. 1.2).

И, наконец, концепция о подробной взаимосвязи симметричного и асимметричного элементов в механизме управления может явится определенной методологической основой при исследованиях человеческого мозга, выявление асимметричности которого стало одной из ведущих научных тем XX века. Ученые обнаружили в полушариях два непохожих друг на друга, даже полярных, типа мышления. Так, если функционирует лишь левое полушарие, то человек проявляет двигательную активность и много говорит. Он шумит, смеется, быстро реагирует, но его действия и речь бесцветны, лишены живых человеческих интонаций, то есть не опираются на память прошлых восприятий. Поэтому человек не узнает привычные звуки, мелодии- При функционировании лишь правого полушария человек, напротив, речь понимает с трудом, но зато обладает хорошей памятью, быстро распознает образы, рисунки, легко ориентируется в ситуации.

По гипотезе отечественных исследователей левое и правое полушария мозга обращены в разные времена. В частности, правое полушарие связано с настоящим и прошлым, обеспечивает накопление и сохранение информации.

Здесь, таким образом, просматривается аналогия с асимметричным элементом механизма управления.

Сейчас неврологические исследования ведутся уже на клеточном уровне. Позитронные томографы и скоростная видеотехника позволяют осуществлять рентгеновское сканирование мозга с записью в динамической форме процессов в структуре мозга во всех его частях. Однако здесь многое еще остается неясным, предстоят тончайшие эксперименты наряду с философскими размышлениями и дискуссиями. Пока ясна лишь взаимодополняемость, «сотрудничество» обоих полушарий в процессах управления жизнедеятельностью организма.

Таковы взаимосвязь и роль элементов симметрии и асимметрии в механизме управления, А какова их эволюция, например, при переходе от биологического уровня на социальный?

Если говорить о симметричном элементе, то здесь на смену (вернее, в дополнение) гомеостазису пришло осознанное регулирование, планирование как части научпного управления.

В асимметричном элементе опережающее отражение переросло в научное прогнозирование, осуществляемое на основе прошлого опыта. Но самое примечательное изменение произошло с запоминанием и передачей информации: если на уровне «до человека» вся информация об истории влияния внешней среды и процессах саморазвития видов запечатлевалась только в их генетическом коде и передавалась из поколения в поколение через наследственность, то на уровне «человек и человеческое общество» с появлением письменности и с развитием техники возникает и получает огромное развитие надындивидуальное, внегенетическое накопление информации (библиотеки, архивы данных, вся ноосфера). Это - социальная информация. Как совокупность знаний о природе и обществе она передается последующим поколениям через системы образования и воспитания.

Обладая безграничным объемом памяти и возможностями упорядочения, новый способ хранения и накопления информации стал мощным инструментом социального прогресса, а следовательно, и механизма управления.

1.5. Соответствие процессов управления и познания Исследуя общие принципы организации [1] в разных производственных и социальных сферах, ученые обнаружили «относительную бедность» организованных форм материи при фантастическом разнообразии явлений и процессов материального мира.

Кибернетика научно обосновала единство процессов управления и связи в живой природе, технике, обществе и мышлении, подтвердила многие идеи выдающегося нашего соотечественника - естествоиспытателя А.А.

Богданова. В мировоззренческом плане представляет интерес рассмотрение сходства процессов управления и познания. В основе данных процессов активное отражение и цикличность. В их структуре по два контура обратной связи.

Процесс познания схематично изображен на рис. 1.4. I контур обратной связи - многократные циклы испытаний, наблюдений, сбора информации, то есть это область эмпирического знания, содержание которого черпается непосредственно из опыта. II контур - отбор и обобщение информации, попытки выявить очередную относительную истину. Здесь может возникнуть научная гипотеза. Если она подтвердится при очередном эксперименте, то может стать основой новой теории, закрепиться в формулах и теоремах. Это уже теоретическая область.

Другими словами, в I контуре обратной связи воспринимается явление, а во II - познается его сущность, причем постижение сущности углубляется в ходе осуществления все более целенаправленного воздействия на объект, все более тонких экспериментов.

Схема диалектического пути познания раскрывает суть информационного взаимодействия активного познающего субъекта и исследуемого объекта в плане «основного вопроса философии», отражая механизм движения познания от относительной истины к абсолютной.

Каждый текущий результат оценивается на фоне всевозрастающего уровня знаний. Это и есть диалектический путь, логика познания, которое и есть «вечное, бесконечное приближение мышления к объекту», ко все большему соответствию наших представлений объективной природе вещей.

Рис.1.4. Двухконтурная структура диалектического пути познания Выявление функционально-структурного сходства процессов эволюции живой природы и процесса познания приводит к следующему тезису: говоря о Диалектической логике, следует иметь в виду не толькотеорию познания (к этому мнению склоняются многие философы).

Ведь в самих процессах развития природы и общества имеют место четко выраженные логические закономерности, и подлинная диалектическая логика лишь как отражение этого существует в субъективной диалектике, в теории познания.

Вернемся к структуре механизма управления, к ее новым реалиям [1,2].

Усложнение научных экспериментов в эпоху научно-технической революции привело к необходимости автоматизировать сбор и обработку больших массивов информации. Появились измерительно-вычислительные системы (ИВС) (рис. 1.5) в модульном исполнении и с унифицированной системой сопряжении между модулями (интерфейс). Они выполняются на базе серийно выпускаемых измерительно-вычислительных комплексов (ИВК), в которых процессор ЭВМ осуществляет управление как функционированием измерительных датчиков, так я ходом самого эксперимента, в зависимости от получаемых результатов.

При исследовании пользователь имеет свободный доступ к информации (с помощью дисплея ИВК) и может динамично влиять на ход эксперимента (рис. 1.5).

Рис. 1.5. Структура измерительно-вычислительной системы для автоматизации научных экспериментов 1.6. Эффективное управление при вдохновенной работе Административно-командная система, монополизировавшая все сферы производства и распределения, декларируя «научное управление», на деле приводит экономику к неэффективной, несамоорганизующейся экономике, к нищете.

Самым тяжелым наследием этого является атрофирование у трудящихся мотивации к производительному труду, потери личного интереса и желания качественно, вдохновенно работать - первейших общечеловеческих ценностей и основ процветания общества.

Без свободы и материального интереса к труду, без здоровой конкуренции и рынка невозможно и самообучение управлению.

Компетентность современных чиновников разного уровня в вопросах управления не отвечает современным требованиям. В этом плане весьма полезен зарубежный опыт управления, и особенно богатейший американский, так как в Америке изучение всех аспектов управления фирмами, корпорациями, а также массовое обучение управлению в настоящее время стало подлинной индустрией знаний.

Новая американская философия управления основана на системном и ситуационном подходах к управлению и непротиворечит излагаемым концепциям. Деловая организация рассматривается прежде всего как «открытая» система;

главные предпосылки успеха деятельности той или иной фирмы отыскиваются не внутри, а вне ее, то есть успех связывается с тем, насколько удачно фирма приспосабливается к своему внешнему окружению - экономическому, научно-техническому, социально-политическому. Вся внутрифирменная структура управления есть не что иное, как ответ фирмы на различные по своей природе воздействия со стороны внешней среды, включая технологию производства и качество человеческих ресурсов. Фирма, по мере усложнения условий конкуренции, вынуждена прежде всего заботиться о гибкости и адаптивности своих внутрифирменных структур. В этих условиях возрастает роль компетентного руководителя (предпринимателя) и значение человеческого потенциала организаций.

Важная карта «новой парадигмы» управления - это концепция предприятия как социальной системы. Не только характер стратегий, но и стиль руководства, уровень квалификации и мотивации людей, их социальная защищенность должны постоянно анализироваться и совершенствоваться при формировании организационных систем управления [I].

1.7. Механизм управления в философском срезе На основании вышеизложенного путем системного исследования, на основе теории отражения и принципа историзма показан генезис механизма управления и его самоорганизующая роль в процессах развития. Раскрыта структура механизма управления, состоящая из двух взаимосвязанных контуров циркуляции управления.

Анализируя понятие отклонения, показано, что в самом факте движения материи заключены истоки ее активности и саморазвития, предпосылки возникновения феномена управления. Анализ исторического развития механизма управления, его генезис показывают, что в объективной противоречивости движения выявляется тенденция к логическому упорядочению связей во взаимодействиях, к детерминации функций и структур. Этапными моментами здесь явились образование в ходе эволюции замкнутых контуров саморегуляции (гомеостазис) и контура накопления информации (саморазвития).

На уровне человека механизм управления становится высокоорганизованной формой движения материи — основы процессов жизнедеятельности, познания природы и созидания ноосферы. Более того, есть все основания утверждать, что механизм управления с его функциональными звеньями и связями лежит в основе структур всех функциональных систем - живых организмов, технических систем, общественных институтов. Всюду, во всех этих системах имеются:

чувствительные элементы (датчики) для замера отклонения;

средства восприятия, оценки и обработки информации;

каноны связи;

исполнительные органы. Обобщенная модель управления показывает, что структура функциональной системы характеризуется таким расположением элементов, такой «системной организацией», которая обеспечивает достижение цели, стоящей перед этой системой.

Таким образом, механизм управления в живой природе и социальной сфере выступает как FOCUS for Development (стержень развития).

Венцом многовековой эволюции механизма управления стало создание его теории - науки кибернетики, которая установила общность механизма управления для живой природы, техники, общества и мышления, выявила антиэнтропийную сущность управления, неразрывную связь отражения и информации с процессами организации.

Изложенный выше материал отражает взаимосвязь фундаментальных положений теории информации и кибернетики с материалистической диалектикой. В действительности кибернетика, системология, биология и все другие научные направления эпохи научно-технической революции всецело «работают» на материалистическую диалектику. А в лице феномена управления диалектика получает важные методологические принципы исследования самоуправляющихся систем, процессов их самоорганизации.

На основе рассмотрения генезиса механизма самоуправления, его системоорганизующей роли в прогрессивной эволюции материи, в возникновении биологической, а затем и социальной форм движения, в создании все новых объектов ноосферы, в познании законов природы и, наконец, на основе его общности можно сформулировать нижеследующий философский статус: «механизм управления, возникший и развившийся в ходе эволюции как процесс усложняющегося упорядочения связей во взаимодействиях, как процесс становления саморегуляции и саморазвития, обусловивших прогрессивную линию развития материи, с появлением «мыслящей материи» (сознания) и целенаправленной человеческой деятельности становится высшей формой движения материи, лежащей в основе познания, сохранения и разумного преобразования окружающего мира».

Это определение дается «в порядке обсуждения», как рабочая гипотеза, и может трактоваться, в частности, как конкретизация (или одна из сторон) известного положения о том, что высшей формой движения материи является его социальная форма.

Миропонимание во все времена определялось не деталями знаний, а руководящими идеями. Одной из таких идей является изложенная выше идея о генезисе и системоорганизующей роли механизма управления. Поэтому феномен управления требует системных исследований и мировоззренческого освоения как механизма прогрессивного саморазвития материи и социума.

Таким образом, в основе механизма развития лежит возникновение и совершенствование системы связей во взаимодействиях, то есть генезис механизма управления. Оперативная (циркулирующая) информация, обеспечивающая устойчивость структуры в I контуре обратной связи, проходит отбор на основе целевой функции и превращается (во II контуре обратной связи) в структурную информацию. Именно здесь, на основе целенаправленного отбора и интегрирования информации происходят зарождение новых структур и их совершенствование, то есть образование и становление нового из самого процесса.

Эти два контура обратной связи в механизме управления образуют диалектическое единство симметричного и асимметричного элементов, осуществляющее системоорганизующую (негэнтропийную) функцию механизма управления и раскрывающее сущность механизма саморазвития. Рассмотренное в данной работе взаимодействие симметричного и асимметричного элементов в механизме управления выявляет соотношения устойчивости и изменчивости, движения и развития, функции и структуры через процессы самоорганизации.

Генезис механизма управления является отражением (и результатом) эволюции живой природы, где различаем стабилизирующую и движущую формы естественного отбора, ведущего к целенаправленным, прогрессивным изменениям, а также к повышению уровня организации и отражательной способности живого. В целом двухконтурная система механизма управления устанавливает неизбежную логическую последовательность информационных истоков в процессах самоорганизации материи, что открывает путь для анализа и изучения самоорганизующихся систем любой природы.

Достижения современной биологии, кибернетики, синергетики я философский анализ механизма управления свидетельствуют об исторической обусловленности, закономерности и единстве происхождения всех живых организмов, о том, что во всей сложной картине живой природы прослеживается диалектическая логика, строгая организация, повторяющаяся от простейших до высших организмов.

Соответственно и в ноосфере механизм управления с его функциональными звеньями и связями лежит в основе структур технических систем и общественных институтов. Структурное и функциональное сходство обобщенной модели управления с механизмом эволюции живой природы и с процессами познания показывает, что при всем фантастическом разнообразим явлений и процессов материального мира формы их организации в своей основе едины. Этот вывод имеет большое философское значение, так как углубляет и конкретизирует понимание единства материи единством его функциональных отношений и архитектурных форм. Поэтому, при изучении явлений самоорганизации в живой природе и социальной сфере целесообразно рассматривать эти явления как функциональные системы в соответствии с обобщенной моделью управления, обратив особое внимание на взаимосвязь I и II контуров обратной связи.

1.8. Интегральный результат интенсификации механизма управления Одно из ключевых направлений интенсификации общественного производства и управления связано с системами информатизации и образования. Истина заключается в том, что любая функциональная информатизационная система тем могущественнее, чем больше она накопила информации и чем полнее и оперативнее ее использует.

Также, важным направлением интенсификации общественного производства и управления является широкое применение накопленных научных знаний и технических достижений. Широкая информатизация производства и интеллектуализация общества характеризуются, особенно в эпоху современной научно-технической революции, невиданным расширением фронта исследований, направленных на добывание новой информации.

В этом плане показателен японский феномен: крутому подъему экономики послевоенной Японии, ее техническому прогрессу способствовали сбор, интенсивное внедрение изобретений и технологических знаний, добытых в других странах (последние своевременно их не использовали). Ритм появления значительных изобретений от Х века до XX изображен на рис. 1.6.

Рис. 1.6. Ритм значительных изобретений и их появление (по Молю) С позиции интенсификации образования тоже есть пример страны, которая называет «стратегию образования» - стратегией нации, эта страна США. Действительно, на нужды образования в США выделяются огромные суммы - до 260 млрд. долл. ежегодно. Если к этому добавить колоссальные инвестиции на информатику (превосходящие суммарный вклад в энергетику, сырьевые и перерабатывающие отрасли), то ясно, что речь идет о беспрецедентном увеличении интеллектуальной мощи личности и страны в целом. Только то государство может обеспечить достойную жизнь своим гражданам, считает американский президент, которое выделяет необходимые средства на образование и науку.

Инвестиции в сферу образования оказываются самым выгодным вложением капитала.

Огромный потенциал эффективности управления, заложенный в организации как на макроуровне общества, так и на первичном уровне конкретных систем, может быть реализован при соответствующей технической оснащенности процессов управления. Организационная техника, упорядочивая и облегчая трудовую деятельность человека, позволяет экономить время и существенно повышать эффективность процессов управления. В настоящее время производство управленческой техники стало одной из ведущих и быстроразвивающихся отраслей во всех передовых в промышленном отношении странах. Это подтверждается опытом современной Японии, где широкая автоматизация делопроизводства позволила в несколько раз повысить эффективность конторской работы, многократно расширить ее объем без увеличения числа служащих и поднять качество продукции.

Механизм управления находится под воздействием нарастающей интенсификации информационных процессов, в результате чего в контуре управления за единицу времени используется все больший объем полезной информации (рис. 1.7).

Объективный процесс развития техники, ее направленность таковы, что как в передаче сообщений, так и в вычислительных и других операциях -всюду достигается многократное сокращение временных интервалов, затрачиваемых на выполнение этих операций в контуре управления. Это приводит к ускорению темпов.

Однако сказанное выше относится пока лишь к оперативной («циркулирующей») информации. А что структурная («связанная») информация, представленная в виде огромного множества конкретных объектов и материалов? Остается ли эта большая область материального мира в стороне от исторического процесса интенсификации информационных процессов?

Оказывается, нет. Рассматривая динамику нарастания скорости сообщений и передачи управленческой информации (рис. 1.7), можно отметить и возрастание скорости коммуникаций. Например, повышение скорости и грузоподъемности транспортной авиации, «сокращающих расстояния», означает возрастание мобильности все большего объема материальных объектов (в т.ч. и военных маневров), возможность их быстрого сближения, комплектации в технологические процессы, решения задач снабжения, кооперации и жизнеобеспечения.

Рис. 1.7. Схема воздействия интенсификации информационных процессов на механизм управления:

1 - скорость передачи информации;

2 — объем передаваемой информации;

3 - скорость обработки информации;

4 - степень использования обратных связей;

5-расширение научных исследований;

6 - наглядное отображение информации;

7-развитие оргэлектронной техники Существенное сближение объектов или событий дает новое качество, заключающееся в том, что объекты (события), ранее столь отдаленные друг от друга во времени и в пространстве и поэтому слабо взаимодействовавшие друг с другом, порой вовсе не зависевшие друг от друга, теперь сближаются («спрессовываются») настолько близко, что начинают непосредственно влиять друг на друга. Неизмеримо повышается качество процессов отражения, усиливается роль причинно-следственных связей, возникают новые взаимодействия, процессы, новые контуры управления.

В результате всего этого происходят:

1. Существенное изменение характера развития.

2. Ускорение его темпов.

Причем первое вызывается реализацией возможностей в действительность, которая, в свою очередь, создает новые, доселе неизвестные, или считающиеся нереальными возможности и т.д. Поскольку это целенаправленный процесс, управляемый человеком, сказанное выше означает возрастание уровня организации (негэнтропии) системы, повышение ее живучести, ускорения ее развития.

Следовательно, интенсификация, как объективная историческая закономерность, касается и функции, и структуры, то есть охватывает как процессы (связь, управление), так и объекты материального мира.

Таким образом, конкретизация материальной деятельности людей как информационно-управленческого процесса с учетом принципа историзма позволяет материалистически объяснить причины и механизм ускорения темпов общественного прогресса. При этом системный подход дает возможность ввести в сферу философского обобщения весь арсенал коммуникаций и технических средств кибернетики, всю информационную технику. Это и лучшее использование имеющегося оборудования, ресурсов, знаний, и повышение качества продукции, и упорядочение оплаты труда (не по затратам, а по результатам), а в целом - достижение больших результатов при меньших затратах. В то же время, все это так или иначе связано с информацией и управлением, реализуется через информационно управленческую деятельность.

1.9. Учет динамического фактора моделирования процессов управления при принятии решений Отклонение параметра от нормы может происходить, в зависимости от мощности внешнего воздействия, с различной скоростью, поэтому встает задача учета динамического фактора процесса. В наиболее совершенных регуляторах, например в автомате стабилизации (гироскопе) ракеты, автопилота самолетов, датчики с высокой точностью, измеряют не только величину отклонения, но и его динамические характеристики, воспроизводя первую производную - скорость и вторую производную - ускорение. Это позволяет еще при незначительной величине начавшегося отклонения выработать управляющие воздействия с необходимым упреждением, с учетом характера внешнего воздействия, не допуская излишнего возрастания отклонения даже при мощном воздействии, и таким образом оптимизировать процесс саморегуляции, удержать объект в пределах гомеостатического диапазона.

Учет динамического фактора процесса, осуществляемый подобным образом в ответственных технических системах, весьма актуален и для социально-экономических систем и экологии. В этих сферах некоторые параметры быстро приближаются к предельно допустимым значениям, что требует адекватной реакции.

При управлении сложными, многокомпонентными системами выработка оптимальных решений требует сложных и многократных математических расчетов (анализа операций динамического моделирования, статистических оценок и т.п.), которые по объему (с учетом дефицита времени) человеку не по силам.

Только вычислительная техника дает возможность быстро произвести научно-обоснованный расчет вариантов принимаемого решения, а информационная модель - в динамике, и адекватно отобразить результаты этих расчетов(1У контур обратной связи). При этом информационная модель существенно облегчает сличение ожидаемого результата с целевой функцией и совместно с ЭВМ способствует выбору оптимального решения по управлению процессом. Выбранный таким образом вариант управленческого решения становится управляющей командой и посылается на исполнение.

В философском смысле IV контур обратной связи предстает как контур технической реализации опережающего отражения действительности, как бы обратной связью с будущего (возможного при заданных «вводах») результата. Итак, совершенная информационная модель должна отражать не просто статическое состояние объекта, а его состояние в динамике, в изменении, включая тенденцию этих изменений, то есть поведение, позволяя моделировать это поведение при принятии решений.

Весьма актуальна перспектива использования информационных моделей в сочетании с экспертными ин4юрмационно-вычислительными системами (ИВС) для выявления и предотвращения аварийных ситуаций в сложных системах путем избирательного отображения критических параметров и быстрого перебора возможных вариантов решений с отображением результатов решений на модели. Иначе, это «человеко машинный комплекс принятия решений», основанный на принципах дополнительности.

Таким образом, используя память и вычислительные возможности ЭВМ, упорядочивающие и активизирующие свойства информационной модели в части отражения, человек в состоянии значительно более разносторонне оценивать обстановку даже в критических ситуациях, эффективно прогнозировать варианты и выбирать оптимальные решения. С информационной точки зрения это означает возможность «выжить» за счет максимальной интенсификации («форсажа») информационных процессов на участке возможного «срыва в энтропию». (Так, электронное моделирование процессов ядерной войны, осуществляемое в свое время советскими и американскими учеными, стало началом реального поворота к ядерному разоружению).

Электронное моделирование весьма актуально в деловых играх, при обучении личного состава работе в условиях нештатных ситуаций и последующей тренировке. Еще более широкие перспективы имеет электронное моделирование в решении экономических и управленческих задач.

1.10. Требования системного подхода к критерию управления Системный подход - могучее методологическое оружие диалектики.

Структура системно-кибернетического подхода (рис. 1.8) обязывает одновременно учитывать, как осуществляется управление объектом, каково его информационное обеспечение, а также уровень организации объекта:

ведет ли принимаемое решение к энтропии системы. Следовательно, объект должен рассматриваться во взаимодействии с внешней средой, как открытая система, причем в рациональном взаимодействии с точки зрения перспектив осуществления долгосрочной прогрессивной коэволюции объекта со средой.

Любые формы производственной деятельности означают неизбежное воздействие на окружающую среду. Поэтому системный подход в материальном производстве должен опираться на фундаментальный принцип сохранения целостности биосферных систем. Необходимо развивать биосферосовместимые технологии, не нарушающие естественных процессов саморегуляции как наиболее эффективного фактора поддержания динамического равновесия в биосфере.

Рис. 1.8. Схема и атрибуты системно-кибернетического подхода Сохранение основных характеристик природной среды требует введения серьезных ограничений в производственной деятельности человека.

Однако на практике в большинстве случаев системный подход отсутствует, эти ограничения игнорируются, последствия не прогнозируются. Трактовка системного подхода в нашей философской литературе далека от адекватности. Так, сравнительно недавно философы сформулировали «объективный критерий прогресса», в котором утверждается, что самым существенным в функционировании самоуправляемых систем является их активность к внешней среде. Исходя из этого, можно принять за объективный критерий прогресса форм управления степень активности самоуправляемых систем: если активность растет, то имеет место прогресс, если она уменьшается - регресс.

Приведенная формулировка, на наш взгляд, олицетворяет несистемный тип мышления. «Активность к внешней среде» как критерий прогресса даже звучит некорректно - как агрессивность к внешней среде. В этом же плане нелепо (некорректно) звучит былое изречение: «Мы не можем ждать милостей от природы, взять их - наша задача». Все это ни что иное как активность к внешней среде.

Критерий прогресса форм управления следует увязать с уровнем развитости системы. Современная наука идентифицирует развитость систем с уровнем их отражательной способности, связанной с познанием, причем познанием как внешней среды, ее параметров, возможностей, так и самого субъекта, его самопознания, включающего и оценку взаимодействия субъекта со средой.

Таким образом, с учетом сегодняшнего уровня знаний и с системных позиций указанный критерий формулируется следующим образом:

критерием прогресса форм управления является активное, адекватное отражение (познание) внешней среды (и самого себя в этой среде) для оптимального взаимодействия со средой в целях долговременной прогрессивной коэволюции.

Познание внешней среды предполагает не только знание ее параметров в статике, но и прогнозирование возможных результатов воздействия на среду.

Еще важнее значение самопознания субъекта, ибо жизнеспособность общества находится в прямой зависимости и от степени самопознания.

Следовательно, на повестке дня - необходимость создания надежного механизма социального самопознания и практики реализации феномена управления.

1.11. Уровни практической реализации феномена управления ЭНТРОПИЯ МАКСИМАЛЬНАЯ Рис. 1.9. Уровни практической реализации управленческой деятельности Рассмотрим один из подходов к социальному самопознанию - уровни практической реализации феномена управления в синергетических координатах. Здесь различаются четыре уровня (рис. 1.9). К самому нижнему уровню, примыкающему к максимальной энтропии, отнесены абсурдные некомпетентные управленческие решения, существенно повышающие дезорганизацию (энтропию) системы.

Содержание уровней реализации управленческой деятельности вытекает из рисунка. Из их анализа следует, что задачей задач для нас остается поднятие уровня управленческой деятельности до научного управления с максимальным информационным обеспечением до того высшего уровня, когда управление действительно становится «социальной силой, несущей неслыханные возможности» [I].

1.12. Феномен оптимизации распределенного управления организацией Многовековая эволюция на путях самоорганизации выработала, как наиболее оптимальные, структуры с распределенными параметрами и, более того, с распределенным управлением на всех уровнях иерархии. Так, в высших организмах по мере усложнения их структур возникают взаимосвязанные уровни саморегуляции и управления, обладающие определенной автономностью. Это уровни клетки, тканей, отдельных органов, систем органов (системы кровообращения, пищеварения и т. п.) и, наконец, организма в целом, управляемого высшей нервной системой мозгом. Последний выполняет координирующие и интегративные функции управления всем организмом. Воспринимая и перерабатывая огромный объем информации, поступающей от внешнего мира через органы чувств, мозг формирует поведенческие действия, обеспечивающие как выживание организма в процессе его взаимодействия с внешней средой, так и дальнейшее развитие индивида путем самообучения в социальной среде. При этом мозг обычно не вмешивается (не подменяет) в нижестоящие уровни самоуправления.

В процессах жизнедеятельности организма управление распределяется по уровням иерархии по принципу от простого к сложному: если на низшем уровне (клетки) доминируют процессы простой саморегуляции, то на уровне органов и тем более систем органов, осуществляются более совершенные формы управления, при которых процессы саморегуляции дополняются процессами адаптации к изменяющимся нагрузкам и т.п.

Можно сказать, что функционирование живого организма как бы олицетворяет принцип «демократического централизма», поскольку в нем оптимально сочетается самоуправление низших звеньев с централизацией управления деятельностью организма в целом в верхнем звене. Легко усматривается целесообразность этого принципа, выработанного в ходе многовековой эволюции живой природы, и для сферы общественной жизни.

Нарушение и дискредитация этого принципа, в последующем проявившиеся в командно-административных методах управления сверху донизу - с существенным ограничением самостоятельности низших звеньев вплоть до отдельных индивидуумов - привели (и не могли не привести) к негативным явлениям в народнохозяйственном механизме. Демократический централизм превратился в свою противоположность - бюрократический централизм, в односторонний диктат сверху вниз по всей иерархии, не учитывающий реальных условий и возможностей самоуправления низших звеньев. Власть простиралась далеко за пределы своей компетенции.

Общество - это сложнейшая суперсистема, и она как целое оптимально может функционировать лишь при распределении управления по всем уровням иерархии, с предоставлением им определенной самостоятельности.

В народном хозяйстве важное значение имеет возможность самоорганизации, предпринимательства, свободного труда низших звеньев, ибо это - главные, производящие реальный продукт звенья.

Необходимо прекратить некомпетентный диктат, снять запреты на инициативу, дать свободу распоряжаться своим временем, накопленным опытом, землей, урожаем и т.д.

Из прогрессивной концепции «распределенного управления» вытекает и необходимость распределения властных функций, ибо управление всегда связано с принятием решений, что должно опираться на институт власти.

Другим следствием феномена «распределения» является требование разгосударствления собственности, равномерного (более или менее) распределения природных ресурсов, основных фондов и т.п. по республикам и областям в их владение, как важнейшего условия эффективности функционирования экономики всей страны и т.д.

1.13. Оптимизация управленческих структур Эффективность народнохозяйственного механизма в первую очередь зависит от того, насколько оптимальна его структура, как она организована.

Поскольку все познается в сравнении, попытаемся проанализировать положительные и отрицательные стороны двух альтернативных народно хозяйственных структур - вертикальной и горизонтальной.

Качественное отличие структуры нашего народнохозяйственного механизма от такого в странах запада состоит в том, что у нас установилась (отнюдь не эволюционным путем) вертикальная многозвенная структура управления во главе с министерствами, подчиненными в свою очередь Совмину и Госплану. Более сотни министерств, разделенных ведомственными барьерами, осуществляли монопольную власть, каждое в своей отрасли и пытались жестко управлять из единого центра деятельностью всех этажей иерархии, включая и производственные предприятия.

Огромная пирамида административного аппарата возвышалась над производителями и имитировала управление: планировала, писала директивы, обрушивала на головы производственников тысячи указаний и инструкций, запретов. Интегральный результат - застой отрасли, растущее отставание от зарубежного научно-технического уровня.

В странах Запада напротив, получили широкое развитие горизонтальные («одноэтажные») структуры с горизонтальными связями при минимальном числе министерств. (Например, в Японии одно министерство руководит всей промышленностью и внешней торговлей. Но оно не пишет приказов, инструкций, а определяет приоритетные направления, координирует и дает компетентные рекомендации. Есть, разумеется, ведомства (например, военное), которые и на Западе строятся по вертикальной многозвенной структуре). Сопоставительный анализ этих двух альтернативных структур показывает низкую эффективность и бесперспективность вертикальных структур по сравнению с высокоэффективными горизонтальными структурами.

Итак, из чего же складывается высокая эффективность горизонтальных структур управления и низкая эффективность вертикальных? При горизонтальных структурах (рис. 1.10):

1. Наибольший процент населения непосредственно участвует в производственной сфере, в создании материальных благ и услуг;

2. Предприятие или фирма являются открытыми самоорганизующимися системами, свободными в предпринимательстве, принятии решений. Они сами распоряжаются фондами, штатами и доходами (после выплаты налогов);

3. Деятельность других фирм (по горизонтали) для данной фирмы является внешним «воздействием среды» через рынок. Это активизирует деятельность, требует (в условиях противоборства) принятия оперативных и адекватных решений, что объективно приводит к выдвижению на руководящие посты наиболее компетентных специалистов;

4. Между конкурирующими друг с другом равноправными партнерами возникают наиболее благоприятные условия для оперативного использования обратных связей. Стимул - динамично реагировать на текущую ситуацию - обеспечивает четкую работу контуров саморегулирования и адаптации, управление осуществляется при «малых отклонениях», в пределах гомеостатического диапазона;

5. Условия конкурентной борьбы вынуждают фирмы максимально использовать свой и чужой опыты, охотиться за новинками, быстро их внедрять. Фирмы свободно кооперируются друг с другом, создают информационные банки данных, широко используют ЭВМ и управленческую технику;

6. Благополучие фирмы напрямую зависит от конъюнктуры рынка, поэтому они заинтересованы в высоком качестве производимой ими продукции и снижении ее стоимости, что отвечает запросам потребителя;

7. Создание творческой атмосферы (всевозможных «кружков качества» и т.п.) позволяет реализовать принцип «от каждого по способностям», а реальный учет творческого вклада каждого работника - осуществлять оплату «по труду», что стимулирует ответственное отношение к труду и высокую его производительность;

8. Высокая эффективность производства и прибыль позволяют предпринимателям не только непрерывно обновлять оборудование и расширять производство товаров и их ассортимент, но и обеспечивать достойные условия жизни своим работникам, повышать зарплату и уровень их социальной защищенности. Быстро растущие в последние годы за рубежом малые фирмы отлично вписываются в горизонтальную структуру, ибо связи здесь также горизонтальные. Но этот новый элемент структуры повышает эффективность всей системы, внося существенный динамизм и массовость в процессы отбора и внедрения новой информации. Снижается и безработица.

Все перечисленное выше - это отдельные грани и результаты нормального эволюционного процесса саморазвития в области общественного производства, построенные на принципах рыночной экономики.

Рис. 1.10. Горизонтальные взаимосвязи открытых систем, установившиеся путем самоорганизации При вертикальных структурах (рис. 1.11):

1. Отвлечение значительной части населения от производственной сферы в аппарат управления (до 20-30 млн. чел.), состоявший из двух многоэтажных пирамид - государственной и партийной власти;

2. Монопольная власть, бессистемность и приказной характер принимаемых на верху решений, обязательных для исполнения низшими звеньями;

3. Не работают механизмы адаптации и самоорганизации, ибо в условиях жесткого диктата рвутся обратные связи на всех уровнях (рис. 1.11).

Достоверная информация об истинном положении дел на нижнем уровне (производственном) не доходит до верхнего уровня (или доходит искаженная, с «приписками»), что рождает новые некомпетентные решения;

4. Множество межведомственных барьеров затрудняет или исключает соревновательность и кооперацию соответствующих предприятий разных министерств;

- 5. Отсутствие конкурентной борьбы и самоорганизации, отчуждение работника от собственности и экономических рычагов обрекает производство на низкое качество продукции, отторжение научно-технических инноваций не позволяет экономике подняться до уровня интенсивных технологий;

6. Практически не выполнялся принцип социализма «от каждого по способностям, каждому - по труду»;

7. Многоэтажная пирамида «управленцев», в руках которых вся государственная собственность, занимается централизованным распределением произведенной продукции, вводя «пайковую систему». Неизбежная при этом несправедливость, взятки являются питательной средой для расцвета коррупции и постоянным источником социальной напряженности в обществе. Структура командно-административной системы имеет крайне низкий коэффициент полезного действия не только в энергетическом плане -обилие работников, занятых непроизводительным трудом, затратный принцип, экстенсивные методы и т. д., но она крайне неэффективна и в информационном плане - блокируются обратные связи, нет заинтересованности в инновациях, отсутствуют банки данных. В целом такая структура нежизнеспособна. Она смогла продержаться (например, в нашей стране) столь долго лишь за счет распродажи богатейших природных ресурсов и обнищания очень терпеливого населения.

Даже далеко не полное сопоставление положительных и отрицательных сторон двух типов структур управления экономикой показывает, что нам не обойтись лишь внедрением достижений научно-технической революции или реформой методов управления.

Необходима коренная структурная перестройка, с демонтажем командно-административной системы, которая на практике показала свою несостоятельность. Таким образом:

1. Сложную систему можно считать высокоорганизованной и негэнтропийной, если управление и способность к адаптации распределены в ней на всех уровнях иерархии с возможностью саморегуляции и самоорганизации и в самых низших звеньях. 2^ Феномен «распределенного управления» как момент оптимизации структур в ходе эволюции является инвариантным для разных сфер и имеет важные следствия и в технике, и в экономике, и в социологии, актуальные для изучения и внедрения. 3. В социально экономической сфере наиболее эффективны эволюционно возникшие структуры с горизонтальными связями, поскольку они выступают как равноправные партнеры: это открывает возможности для саморазвития каждого участвующего в конкурентной борьбе предприятия, что в итоге выводит экономику на интенсивный путь развития.

4. Вертикальные многозвенные структуры изначально надуманны, экстенсивны и энергетически крайне неэффективны, имеют максимум диссинации. Неэффективны они и в информационном плане. Поэтому как структура экономики и управления экономикой - нежизнеспособны, 5. Без предоставления предприятиям экономической свободы, без создания конкуренции путем устранения вертикального и горизонтального монополизма выйти из кризиса практически невозможно.

Рис. 1.11. Вертикальные структуры с многозвенной иерархией в командно административной системе (без рынка) На основании вышеизложенного осуществлять системный анализ структуры экономики и управления любого исследуемого объекта, предприятия, объединения;

экономики и управления регионами, необходимо исходя из философских понятий оптимизации управленческих решений, сис темно-кибернетического подхода и причинно-следственных связей в информационно-уравленческой деятельности.

2. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССАХ И СИСТЕМАХ АВТОМАТИЗАЦИИ В теории оптимальных систем существует два направления управле ния:

1. Оптимальное управление в детерминированных системах;

2. Оптимальное управление в стохастических системах.

В первом известна структура системы и надо найти оптимальные значения ее числовых параметров, при которых обеспечивается заданный критерий оптимальности [19].

Во втором - система считается полиостью неизвестной и требуется определить ее структуру и параметры так, чтобы она была оптимальной по принятому критерию качества (синтезу системы).

В большинстве практических задач оптимизации управленческих ре шений возможны значительные отступления от оптимальных параметров и структуры без существенного ухудшения качества системы (объекта) управ ления. При этом либо упрощают исходные уравнения динамики объекта (системы) управления в случае синтеза оптимальной структуры, либо упро щают полученную структуру после решения задачи, по исходным уравнени ям объекта. Это позволяет управленцу - проектировщику варьировать струк туру и изменять параметры в широких пределах для удовлетворения требо ваний, предъявляемых к системе (объекту) управления, среди которых важ ное значение имеют требования простоты, качества и надежности.

2.1. Оптимальное управление и задачи синтеза оптимальных систем в автоматизации Оптимальными системами управления называют системы автома тического, автоматизированного и другого характера, которые обеспечивают выполнение своей главной функции наилучшим (оптимальным) образом, при этом обеспечивая наивысший эффект (в том или ином смысле), каче ство и надежность в достижении цели (действия - мысленное представление результата, на достижение которого направлено действие). Эти системы мо гут быть как с обратными связями, так и без них (рис.2.1, а, б).

Рис. 2.1. Структурные схемы автоматической системы с оптимальным управлением:

О - объект управления;

УУ - управляющее устройство;

V Х - задающее воздействие;

V и -управление, формируемое управляющим устройством;

V V V f1,f2,f3 -возмущения, действующие на систему;

V V Н1,Н2,Н3, -операторы, определяющие преобразование функций х, и V и у совместно с возмущениями в каналах связи Задача синтеза ошэшальных систем управления включает в себя сле дующие этапы:

1. Определение математической модели (по возможности электронной модели) объекта управления, то есть определение функциональной зависимости выходной величины у от входного воздействия на объект (или систему) Uf, которая может быть задана различными способами, и в частно сти системой дифференциальных уравнений.

2. Оценку ограничений как внутренних, присущих физическим процес сам в объекте управления, так и наложенных искусственно, извне.

3. Определение желаемого поведения объекта (процесса) управления.

4. Задание определенной цели управления и выбор в соответствии с этой целью критерия оптимальности, характеризующего эффективность управления.

5. Определение стратегии управляющего устройства, иначе говоря, та кого алгоритма работы этого устройства, который при указанных выше усло виях обеспечивает экстремум критерия оптимальности управления объектом (или процессом), то есть максимальную эффективность управления.

6. Схемную реализацию управляющего устройства в соответствии с найденным алгоритмом его работы [19].

Синтез оптимальных систем имеет ряд особенностей по сравнению с синтезом систем другого типа: во-первых, он имеет своей целью создание таких систем, у которых используются все их возможности для достижения экстремальных значений наиболее важных показателей качества управления при удовлетворении заданных требований к остальным показателям. Во вторых, при синтезе оптимальных систем энергетические, механические и другие ограничения учитываются как факторы, определяющие возможности систем по реализации экстремальных значений заданных показателей каче ства управления. Экстремальное значение одного из показателей качества управления оптимальной системы реализуется только в том случае, если управляющее воздействие на объект управления и некоторые его координаты достигают ограничения и остаются определенное время ограниченными в процессе отработки задающего воздействия на систему. При оптимизации одного из качеств системы обычно накладываются ограничения на другие ее свойства. Вопрос об оптимальной системе возникает только тогда, когда по требность в выборе возможно лучшего некоторого показателя качества сис темы вступает в противоречие с ограниченными ее возможностями. В- третьих, качество синтезируемой оптимальной системы зависит от пра вильности выбора критерия оптимальности, который характеризует опти мальность управления, а достижение экстремума этого критерия является целью управления. Обоснование выбора того или иного критерия оптимальности связано с конкретными технико-экономическими условиями работы системы и в теории оптимальных систем не рассматривается.

Любой критерий оптимальности есть аналитическая оценка оптими- зируемого качества системы, зависящая от ее параметров, задающего (x) и V V V возмущающих (/f1/f2/f3) воздействий на нее и входного воздействия на V объект управления (u ), формируемого управляющим устройством [10].

Следовательно, критерий оптимальности выражается в виде функ- V ционала 1(и) зависящего от функции управления и, а. оптимальное управ- * V ление и определяется как функция, реализующая экстремум критерия каче- V ства, то есть функционала 1(и ). Например, если к системе (рис.2.1,6) предъ- является требование максимальной точности при условии f1=fз=0, критерием оптимальности может служить интеграл (2.1) Так как выходная величина объекта y(t) связана с возмущением f2 и управлением u(t} зависимостью, определяемой системой дифференциальных уравнений объекта (или системы, процесса), то формула (2.1) может быть записана в виде (2.2) Очевидно, что минимальная ошибка будет в системе, управляющее v устройство которой формирует такое управление и, при котором выполня ется равенство (2.3) Такое управление и процессы управления в такой системе управления называются оптимальными. Отклонение критерия J(и) от экстремального значения может служить мерой ухудшения качества системы. Хотя опти мальная система решает задачу достижения экстремума одного критерия оптимальности, однако, принятый в качестве этого критерия функционал может представлять любую желаемую комбинацию оценок различных ка честв синтезируемой системы, следовательно, в таком случае оптимизиро ваться будет не одно качество, а определенная их совокупность. Как правило, критерии оптимальности строятся так, чтобы цель управления достигалась при достижении минимума критерия.

Задачи синтеза оптимальных систем делятся на два класса задач:

1. Оптимизация программы управления, или определение оптимально- го управления u{t) как функции временя, переводящего объект управления из начального состояния в заданное и реализующего минимум критерия качества, то есть определение алгоритма управляющего устройства системы, схема которой изображена на рис.2.1, а.

2. Определение закона управления как функции фазовых координат объекта управления и(y), обеспечивающего движение объекта управления по фазовой траектории, на которой реализуется минимум критерия оптимальности, то есть определение алгоритма управляющего устройства замкнутой системы, схема которой изложена на рис.2.1,6.

В настоящее время существует несколько направлений классификации оптимальных систем управления. Широко используется классификация по оптимизируемым показателям качества систем автоматического управле ния. При этом различают следующие типы систем:

1. Системы управления, оптимальные по быстродействию;

2. Системы управления, оптимальные по расходу ресурсов;

3. Системы управления с минимальной энергией управления;

4. Системы управления с минимальными потерями управления.

1. Оптимальными по быстродействию называются системы управле ния, управляющее звено (устройство) которых формирует такое допустимое v управление u{t), которое переводит в фазовом пространстве изображающую v точку объекта управления из одного заданного состояния y(t0) в другие y{t) за минимальное время (T - tо ).

2. Системы управления, оптимальные по расходу ресурсов, перево дят в фазовом пространстве изображающую объект управления из начально го состояния в заданную область S с минимальными затратами ресурсов.

3. Системами управления с минимальной энергией управления на зываются системы, которые при переводе изображающей точки объекта управления из начального положения в заданное, обеспечивают минимум т функционала l(u)=su2(t)dt. (2.4) 4. Системы управления с минимальными потерями управления, переводя изображающую точку объекта управления из начального положе ния в заданное, минимизируют отклонение действительных координат объекта от предписанных значений. К этому типу систем, в частности, относятся следящие системы с минимальными ошибками воспроизведения задающего воздействия.

Задача синтеза оптимальных систем управления, а точнее, задача определения управляющего звена (устройства) этих систем относится к клас су вариационных задач. Математической основой методов решения этих задач является вариационное исчисление. Для решения вариационных задач наиболее широко используются методы:

• классического вариационного исчисления;

• принцип максимума Понтрягина;

• динамического программирования;

• функционального анализа и др.

2.2. Использование методов классического вариационного исчисления в теории оптимизации систем управления Все методы вариационного исчисления позволяют найти условия, при которых достигается экстремум критерия оптимальности, записанного в виде некоторого функционала. Эти условия получаются в виде некоторой системы уравнений относительно уравнения и фазовых координат объекта. Решение этой системы, удовлетворяющее граничным условиям, определяет опти мальное управление и оптимальную траекторию изображающей точки объ екта управления в его фазовом пространстве.

При записи условий существования экстремума функционала исполь зуются следующие понятия и определения:

1. Функционал - переменная величина I, зависящая от функций (2.5) если каждой из функций (2.5), взятой из некоторого класса этих функ ций, соответствует определенное значение функционала I. Такая зависимость записывается в виде (2.6) 2. Приращение, или вариация, ди, аргумента u,{t} функционала (2.6) есть разность функций где u,(t) - новая, произвольно выбранная функция из класса функций U,(t).

3. Близость двух функций характеризуется определенным порядком близости. Например, функции и,(t) и u,(t) близки в смысле близости нулевого порядка, если модуль разности [U1(T)- u(t)] мал (рис.2.2,а).

Рис. 2.2. Функции нулевого (а) и первого (б) порядков близости: А и В- граничные точки При этом полагается, что функция u, (t) берется из класса функций, на котором функционал (2.6) определен.

5. Приращение функционала (2.6), соответствующее вариациям аргументов (2.7) Если функционал (2.6) имеет в некоторой области непрерывные част ные производные второго порядка, то его приращение (2.7) может быть раз ложено в ряд Тейлора и представлено в виде (2.8) где О (р) - остаточный член.

Представление приращения функционала (2.6) в форме (2.8) позволяет достаточно просто определить вариации функционала.

6. Если приращение функционала AI может быть представлено рядом Тейлора (2.8), то линейная по отношению к вариациям аргументов часть приращения функционала называется первой вариацией функционала и записывается в виде 7. Второй вариацией функционала (2.6) называется функция Необходимым условием существования экстремума непрерывного функционала является равенство нулю его первой вариации (2.9) Если при этом достигается минимум функционала, то наряду с выполнением условия (2.9) должно выполняться необходимое условие:

а в случае достижения максимума - условие Приведенные необходимые условия существования экстремума функ ционала справедливы, если непрерывный функционал определен на открытом множестве функций (на открытой области некоторого функционального пространства) или если экстремум функционала реализуется функциями, не принадлежащими границе множества, когда функционал определен на замк нутом множестве функций. Особенности определения необходимых условий существования экстремума функционала в случае, когда этот экстремум реа лизуется функциями, частично и полностью принадлежащими границе мно-- жества, на котором этот функционал определен, приведены ниже.

В подавляющем большинстве случаев критерий оптимальности систем автоматического управления записывается в виде интеграла. В частности, он может быть записан так (2.10) где Если подынтегральная функция непрерывна по совокупности ее аргументов и существуют все ее частные производные до третьего порядка включительно, то необходимые условия экстремума функционала (2.10) записываются в виде системы дифференциальных уравнений Эйлера Лагранжа (2.11) Условие (2.11) эквивалентно условию (2.9). Поэтому только на инте гральных кривых уравнений Эйлера-Лагранжа, удовлетворяющих граничным условиям (2.12) может реализоваться экстремум (2.10).

Интегральные кривые уравнения Эйлера-Лагранжа называются экс тремалями. Экстремали, удовлетворяющие граничным условиям, определя ются путем решения краевой задачи. Следует учитывать, что решение не все гда существует, а если и существует, то может быть не единственным. Одна ко в очень многих задачах синтеза оптимальных систем управления из физи ческого или геометрического смысла задачи достаточно просто устанавли ваются существование решения, его единственность и то, что оно реализует минимум критерия оптимальности. В этом случае экстремали, удовлетво ряющие граничным условиям, есть решение оптимальной задачи.

Если же существует несколько решений уравнений (2.11), удовлетво ряющих граничным условиям (2.12), то путем вычисления значений критерия оптимальности на каждом из полученных решений выбирается то из них, на котором критерий достигает минимума.

Экстремум функционала (2.10) может достигаться не на гладких, а на кусочно-гладких экстремалях с конечным числом угловых точек.

Угловыми точками называются точки, в которых экстремали непре рывны а производные от экстремалей терпят разрывы первого рода (рис.2.3).

где tk - абсцисса k-й угловой точки;

соответственно левые и правые пределы экс тремалей и их производных в k -й угловой точке.

Если экстремум функционала реализуется на экстремалях с угловыми точками, которые называются ломаными экстремалями, то в каждой угло вой точке должны выполняться условия Вейерштрасса-Эрдманая В теории оптимальных систем возникают задачи, когда одна или обе граничные точки экстремалей перемещаются по определенному закону. На пример, ракетой А (рис.2.4) надо управлять так, чтобы уничтожить ракету В за минимальное время. Ракета А запускается с самолета. Очевидно, что в этом случае могут быть заданы только начальные условия (координаты ракет А и В, значения их скорости, ускорения и т.д. в момент старта) и не могут быть заданы граничные условия, то есть указанные выше параметры в мо мент встречи двух ракет, так как последние зависят от искомого минималь ного времени сближения ракет А и В.

Подобные задачи в вариационном исчислении называются задачами с подвижными концами или границами (а выше рассматривалась задача с закрепленными концами). В таких задачах необходимые условия сущест вования экстремума функционала (2.11) должны быть дополнены условиями если не задан закон перемещения концевых точек, или (2.13) где ф 1 - закон перемещения концевой точки экстремали у1(t) ;

Q1 - закон перемещения концевой точки экстремали У,(T).

Условия (2.13) носят название условий трансверсальности. В большинстве случаев при синтезе оптимальных систем возникают задачи минимизации критерия оптимальности при дополнительных условиях, наложенных на координаты объекта управления и на граничные условия. В классическом вариационном исчислении такие задачи получили название задач на условный экстремум.

Простейшая задача на условный экстремум формулируется так: требу ется исследовать на экстремум функционал (2.10) при условии, что экстремали, на которых реализуется минимум функционала, должны удов летворять системе дифференциальных уравнений (2.14) которую называют системой уравнений связи.

Эта задача решается путем преобразования функционала (2.10) к виду (2.15) Л,- неопределенные множители Лагранжа, и исследования нового функцио нала (2.15) на безусловный экстремум.

Необходимые условия существования безусловного экстремума функционала (2.15) и, следовательно, условного экстремума функционала (2.10) имеют вид (2-16) (2.17) где система (2.16) система уравнений Эйлера- Лагранжа, а система (2.17) -- система дифференциальных уравнений связи.

Условия (2.16) и (2.17) состоят из {2n+т) уравнений относительно (2п+т) неизвестных u1,u2,....,un;

у1у2....,уn, у1,у2..,уn и, следовательно, позволяют определить эти неизвестные функции. Решения системы уравне ний (2.16) и (2.17) будут содержать 2(2п+т] неизвестных постоянных ин тегрирования. С помощью 2(2п+т} граничных условий, заданных для экс тремалей u,{t} и y,{t), можно определить 2{2п+т} произвольных постоянных интегрирования. Остальные 2п постоянных интегрирования находятся путем подбора 2п незаданных граничных условий для множителей Лагранжа А таким образом, чтобы удовлетворялись граничные условия для функций u,{t} и y,{t) Иногда при решении вариационных задач на условный экстремум возникает необходимость выбора из класса кусочно-гладких вектор-функций V V u(t), y{t} тех, которые доставляют экстремум функционалу Такую задачу называют задачей Больца.

Применение методов классического вариационного исчисления для решения задач синтеза оптимальных систем связано с рядом трудностей. Во первых, трудности возникают из-за того, что в реальных системах допусти мые управляющие воздействия принадлежат замкнутому множеству функ ций, то есть удовлетворяют условиям (2.18) где М1,М2,...,Мm - заданные константы, и системы с ограничениями на координаты объекта управления и с ограничениями на возмущения, и чаще всего наилучшие результаты получаются в том случае, если оптималь ные управления выбираются из числа функций, частично или полностью принадлежащих границе этого множества. Например, управляющее напря жение на входе оптимального по быстродействию электропривода, динамика которого описывается дифференциальным уравнением второго порядка, должно изменяться так, как это показано на рис.2.5. При этом оказывается, что минимум критерия оптимальности, являющегося функционалом от управления u{t}, достигается при u(t)= М = const, хотя при этих условиях первая вариация функционала не равна нулю (рис.2.6).

Во-вторых, если оптимальное управление принадлежит к классу ку сочно-постоянных функций с конечным числом точек разрывов первого рода, как например, управление, изображенное на рис.2.5, то это создает значи тельные вычислительные трудности при определении алгоритма управляю щего устройства оптимальной системы.

Первая трудность преодолевается путем замены замкнутого множества допустимых управлений открытыми. Такая замена может быть осуществле на, в частности, с помощью «функций штрафа» или функций, предложенных Мьеле.

Рис. 2.5. График изменения напряжения на входе оптимального по Рис. 2.6. График зависимости быстродействию электропривода величины функционала 1\и) от модуля управления \u(f\ В первом случае при использовании «функций штрафа», в критерий оптимальности вводится дополнительная функция от управления, которая вызывает резкое увеличение критерия, если управление превышает допусти мое значение, то есть «штрафует» за «нарушение». Если на управление на ложено ограничение (2.19), то «функция штрафа» может быть выбрана в виде (2.20), то есть (2.19) то (2.20) Используя функцию (2.20), можно методами классического вариацион ного исчисления определять условия существования минимума критерия оп тимальности и в случае, когда оптимальное управление выбирается из замкнутого множества допустимых управлений.

Во втором случае при использовании функций Мьеле ограничение вида (2.19) учитывается с помощью замены управления u{t] функцией (2.21) Сведения о методах классического вариационного исчисления, приве денные выше, позволяют дать математическую постановку задачи определе ния алгоритма управляющего устройства различных типов оптимальных систем управления.

2.3. Оптимизация управления по принципу максимума При использовании принципа максимума движение объекта управле ния (системы управления) обычно представляется в виде системы обыкно венных дифференциальных уравнений (2.22) Допустимыми считаются управления u,и,,...,иm, которые являются непрерывными для всех рассматриваемых t, за исключением конечного чис ла моментов, где они могут претерпевать разрывы первого рода. На участках непрерывности и в точках разрыва управления они могут принимать лишь конечные значения. Кроме того, на каждое из управлений могут наклады ваться дополнительные ограничения вида Задача оптимального управления сводится к отысканию таких управлений, удовлетворяющих наложенным ограничениям, которые одно временно с переводом объекта (системы) из одного положения в другое обеспечивают экстремум выбранного функционала качества. При этом задача может решаться применительно к автономным и неавтономным системам управления.

2.3.1. Оптимальное управление автономной системой Система называется автономной, если правые части дифференциаль ных уравнений, описывающих ее движение, явно не зависят от времени.

Функционал качества в этом случае выбирается в виде интегрального выражения ( 2.23) Задача оптимального управления по существу сводится к минимизации дополнительной координаты удовлетворяющей условию у0 = 0 при t = t0. В соответствии с выражением (2.23) к системе (2.22) добавляется еще одно уравнение позволяет объединить основную и сопряженную системы уравнений одной записью (2.26) (2.27) 2.3.2. Основная теорема оптимизации по принципу максимума Пусть u(t) является управлением, приводящим изображаемую точку из v начального положения y(y) в конечное положение у(Т), a y(t ) — соответствующая этому управлению траектория. Если u{t} оптимально, то найдется v V V такая ненулевая вектор-функция ф{t}, соответствующая u(t) и у(T), при ко- V V V торой функция Н (у,ф,и) в любой момент времени, находящийся в заданном интервале [t0,T), достигает максимального значения.

(2.28) Выражение (2.28) используется для определения функции u(t). Управ ление будет оптимальным, если оно обеспечивает максимум функции в любой момент времени.

Следует заметить, что при оптимальном управлении функции Н(t) и ф0(t) являются постоянными H(t)=0,ф0(t)<=0. Как видно из уравнений (2.28) принцип максимума устанавливает связь между управлением и координатами основной и сопряженной систем.

Выражения (2.25) и (2.28) позволяют дать геометрическое пояснение принципа максимума.

V V Величина Н является скалярным произведением векторов ф и у, поэтому направление движения изображающей точки при оптимальном V V управлении должно быть таким, чтобы векторы ф, у являлись ортогональными.

Следовательно, вектор обеспечивает направление движения изображающей точки в фазовом пространстве.

2.3.3. Оптимальное управление неавтономной системой Если в правую часть уравнений системы (2.22) явно входит время t, то задача оптимального управления состоит в переводе изображающей точки V из начального положения y{t0) в положение, в котором выполнялись бы условия Задача оптимального управления в этом случае может быть сведена к задаче с заданной точкой, если рассматривать движение системы в фазовом пространстве ошибки где Задача оптимального быстродействия является частным случаем задачи с закрепленными концами. Задача состоит в том, чтобы среди всех допус- v тимых управлений определить такие u{t), которые переводят изображаемую точку из одного положения в другое за минимальное время. За функционал качества принимается интегральное выражение вида где t0 и Т - время начала и конца управления.

В случае оптимального быстродействия выражение для функции Гамильтона записывается в следующей форме Поскольку во время управления ф0 = const, то достаточно рассмотреть функцию Таким образом, при решении задачи оптимального быстродействия максимум функции Гамильтона будет иметь значение, большее или равное нулю Как и прежде, вектор ф определяет направление вектора скорости.

Однако в этом случае векторы ф и и могут быть неортогональными.

V При определении оптимального управления u(t} решаются совместно основная (2.26) и сопряженная (2.27) системы уравнений. Для задач с закреп- V ленными концами фазовых траекторий наряду с подбором управления u(t) V V V максимизирующего функцию Н1(у,ф,и) в каждой точке оптимальной траектории, необходимо знать начальное состояние объекта у1(t0), y2(t0),..., yn(t0) и начальное значение вспомогательного вектора ф1(t0), ф2(t0),..., V V фn(t0). Вектор у(t0) задается условиями задачи, а вектор ф(t0) заранее неизвестен.

Составляющие вектора, ф1(t0), где j=1,2,...,n, необходимо подобрать таким образом, чтобы оптимальная траектория прошла через заданную концевую точку у1(Т), у2(Т),..., уn(Т).

Для задач с подвижными концами граничные положения фазовой точки определяются из условий трансверсальности. Условия трансверсальности для левого и правого концов фазовой траектории определяются ортогональ- V V ности векторов ф(t0) и ф (Т) соответственно касательными векторов многообразий, связывающих начальные и конечные значения фазовых координат Условия трансверсальности дают дополнительные соотношения, необ ходимые для определения начальной и конечной точек фазовой траектории.

Из принципа максимума вытекают следующие основные положения теории оптимальных быстродействий:

1. Оптимальные системы управления являются системами релейного типа;

2. Число переключений оптимального управления конечно и не пре вышает (п - 1) переключений для систем, характеристические уравнения ко торых являются единственными отрицательными или нулевыми. В случае же комплексных корней характеристического уравнения число корней может быть больше, чем (п - 1). Вопросы построения оптимального уравнения в не линейных системах и в системах с ограниченными фазовыми координатами подробно излагаются в работе «Теория оптимизации и расчет систем управ ления с обратной связью». Задача синтеза замкнутых оптимальных систем состоит в определении управления как функции фазовых координат 2.4. Оптимизация управления в линейных системах по быстродействию 2.4.1. Определение оптимальных управлении с помощью принципа максимума Использование принципа максимума в задачах оптимального быстродействия приводит к краевой задаче для основной (2.26) и сопряженной (2.27) систем дифференциальных уравнений, решение которой представляет большие трудности. При этом приходится оперировать двумя (2п) неизвестными у1, у2,..., уn, ф1, ф2,...,фn» и двумя (2п) краевыми V V условиями, которыми являются начальные значения векторов y(to) и ф(t0). Начальные условия у1(t0), y2(t0),..., yn(ty) известны, а значения ф1(to), ф(t0),..., фn(t0) не известны и подбираются из условия удовлетворения граничным условиям на конце оптимальной траектории. Общих правил подбора значений ф1(to), ф2(t0),..., фn(tо) не существует.

Однако достаточно широкое применение в этих целях получил метод итераций. С помощью принципа максимума сравнительно просто оценивает характер оптимального по быстродействию управление. Для этого в соответствии с уравнением составляется функция Гамильтона Затем определяется уравнение, при котором обеспечивается ее максимум Далее находится, сколько раз изменяется знак управления, 2.4.2. Определение моментов переключения на основе стыкования управленческих решений Расчет алгоритмов управления сводится к определению моментов переключения, которые зависят от многих факторов где B, Д,..., Д, - параметры объекта управления.

Для определения моментов переключения на практике часто используют метод стыкования решений дифференциальных уравнений, применяя теорему об п интервалах.

Расчет моментов переключения в случае, когда объект описывается дифференциальным уравнением с постоянными коэффициентами (2.29) а начальные и конечные условия представлены векторами производится по следующей схеме:

1. Находится решение уравнения (2.29) где P1, P2,...,PN - отрицательные вещественные корни характеристического уравнения.

2. Записываются составляющие вектора системы в фазовом пространстве на конце последнего интервала уравнения при t = tn (2.30) где Cni- постоянные интегрирования.

3. Определяются постоянные интегрирования из выражения (2.30).

4. Производится стыкование решений на границе последнего и предпоследнего интервалов 5. Система (2.31) решается относительно выражения (С1n-1 - С1n).

6. Определяются постоянные интегрирования С1n-1,С2n-1,...,Сnn-1 подстановкой значенияСin (i = 1,2,.... n).

7. Стыкуются решения на границе последующих интервалов и определяются выражения (С1n-2 - С1n-1) (i = 1,2,...,n).

Далее производится стыкование решений и исключение постоянных интегрирования до первого интервала.

8. Определяются С,' из начальных условий путем решения следующей системы уравнения С1'+С2'+...+Сn =y +(-)u 0 max -P1C1' -P2C2'-...--PnCn'=y0' n-1 ' n-1 ' n-1 ' (n-1) (-1)n-1P C +(-1)n-1P C +(-1)n-1P C =y...+ 1 n 2 2 n n ' 9. Приравнением значений C (i=l,2,...,n) находится система уравнений для определения неизвестных t1,t2,...,tn.

10. Рассчитываются моменты смены знаков управления. Определив моменты переключения, при необходимости можно перейти к замкнутой форме управления, найдя синтезирующую функцию u=u[y,y(1),...,y(n-1)] В этом случае управление является не функцией времени, а функцией фазовых координат системы.

В таблице 2.1 приводятся функции оптимального управления для объектов, движение которых описывается дифференциальными уравнениями до третьего порядка включительно.

2.4.3. Определение оптимальных уравнений на основе метода фазового пространства Метод фазового пространства в сочетании с принципом максимума получил достаточно широкое применение при построении оптимальных систем, когда движение управляемого объекта описывается дифференциальным уравнением с постоянным коэффициентом где |u|<=1;

y1,y2;

,...,yn — координаты объекта, представляющие отклонения от установившегося режима.

Если объект находится в заданном положении, то выполняется условие Следует заметить, что в соответствии с принципом максимума в рассматриваемом случае оптимальное по быстродействию управление является релейным Задача синтеза оптимального управления методом фазового пространства сводится к нахождению уравнения гиперповерхности переключения в п - мерном фазовом пространстве M(у1,у2,...,уn)=0 и к определению надлежащего направления переключения реле.

Гиперповерхность переключения является односвязной и проходит через начало координат, а управление u(t) теряет свой знак на ее поверхности Гиперповерхности переключения в зависимости от структуры и параметров системы, а также внешних воздействий могут быть нестационарными, квазистационарными и стационарными. В настоящее время разработаны достаточно эффективные приближенные методы их определения. Для вычисления точек, принадлежащих гиперповерхности переключения, широко применяется метод «попятного движения».

Рассмотрим построение оптимального быстродействия на основе метода фазового пространства системой второго порядка где u=±1.

Ставится задача определения управления, переводящего изображаемую точку фазового пространства из начального положения y(t0) = у0, y(t0)= у / в конечное у(Т) = у(Т) = 0 за минимальное время. При этом, согласно теореме об п интервалах, должно быть не более двух интервалов управления.

Таблица 2.1 Дифференциальные уравнения функций оптимального управления Уравнение (2.32) представляется в виде для построения фазовых траекторий исключается время t из системы (2.33) и находится решение (2.34) Уравнения фазовых траекторий при этом имеют следующий вид при и = + при u ==- Для различных начальных условий можно построить семейство фазовых траекторий (рис.2.7), соответствующих положительному или отрицательному управляющему воздействию Рис.2.8. Оптимальные траектории системы Конечные участки оптимальных фазовых траекторий представляют дуги (кривые ао и со на рис.2.8), описываемые уравнениями (2.35) или (2.36) и проходящие через начало координат. На рис.2.8 видно, что переключение должно происходить при попадании изображающей точки на линию аос, которая называется линией переключения.

Синтезирующая функция и-=и(у^,у^), как следует из рис.2.8, имеет следующий вид Уравнение обеих частей линии переключения можно получить соответственно из выражений (2.35) и (2.36), положив Если обозначить через у^) значение выходной координаты при нахождении изображаемой' точки на линии переключения, то сигнал на входе релейного элемента определится выражением Полученное уравнение позволяет синтезировать схему оптимального уравнения (рис.2.9).

Рис.2.9. Структурная схема оптимального уравнения В ряде случаев возможна реализация оптимального по быстродействию управления с помощью обратных нелинейных и даже линейных обратных связей (2.10).

Рис.2.10. Система оптимального уравнения с нелинейной обратной связью Для системы с нелинейной обратной связью, представленной на рис.2.10, можно записать Полученный алгоритм может быть аппроксимирован и реализован с помощью функционального преобразования. При неизменных граничных ус ловиях возможно применение линейных обратных связей. В случае коэффициент усиления обратной связи определяется выражением - скорость изменения выходной координаты в момент смены знаков управления.

В заключение следует отметить, что задача построения оптимальных управлений системами третьего и более высоких порядков методом фазового пространства оказывается сложной. В связи с этим в ряде случаев целесооб разно ограничиться синтезом квазиоптимальных систем управления.

2.5. Оптимизация уравнения в системах методом динамического программирования Суть метода можно пояснить на примере задачи синтеза оптимального управления объектом (разработан Р. Беллманом для решения задач опти мального управления) с ограниченными координатами, которое должно переводить его изображающую точку из заданного состояния у(р) в некоторую область (g} фазового пространства за определенное Т, минимизируя функционал Условия, которым должны удовлетворять фазовые координаты объекта и управляющие воздействия на него, в векторной форме могут быть записаны где G - область фазового пространства, из которой не должна выходить экс v тремаль y{t};

М - замкнутое ограниченное множество функций, из которого выбира ются кусочно-непрерывные управления u{t};

V V y,F - n-мерные вектора;

и, F0 - с камерные функции. Если за начало отсчета взять не t=0, а некоторую другую точку t1 ин- \/ тервала [0;

T], а в качестве начальных условий выбрать новую точку y{t1) из области G и найти оптимальное управление, минимизирующее функционал то значение минимума функционала (2.39) будет отличаться от минимума функционала (2.37) при условиях (2.38). Следовательно, минимум функцио нала есть функция от начального момента времени t1 и начальной точки y(t1), которую принято обозначать S [t1,y(t1]. Если функция определена при t=0, y(0)=y0, то S(0,y0) есть минимум функционала (2.37).

В основе метода динамического программирования лежит принцип оптимальности, сформулированный для широкого круга систем. Обозначив через y(0,y0) oптимальную траекторию в фазовом пространстве, на которой реализуется минимум функционала (2.37) при условиях (2.38), а через y(t1,0,y0) - точку, соответствующую новому началу отсчета t1 и расположенную на оптимальной траектории y(0,y0), можно записать такую формулировку принципа оптимальности: если принять значение t1,y(t1) за начальные, то на интервале [t1,T] оптимальное уравнение и[t1,y(t1)], на котором реализуется минимум функционала (2.39), совпадает с оптимальным уравнением U(0,Y0) и, следовательно, участок оптимальной траектории y(0,y0) для задачи с начальными значениями t = 0, y=0 на интервале [t1,T] совпадает с оптимальной траекторией для задачи с начальными значениями t1,y(t1).

Можно дать и другую формулировку принципа оптимальности: опти мальная стратегия не зависит от «предыстории» системы и определяется лишь ее состоянием в рассматриваемый момент времени.

Если известна функция S(t, у), где t - произвольная точка на интервале [О, Т], а у - произвольная точка из области G, то с помощью условий (2.38) не трудно найти оптимальное управление. Однако сложно определить S(t, у) в аналитической форме, поэтому чаще всего эту функцию определя-ют приближенно. Основой приближенного метода определения S(t, у) служат следующие положения. Выражение для S[t1,y(t1)] можно записать так где t1 - фиксированный момент времени на интервале [0,T];

At - малое положительное число.

В силу принципа оптимальности поведение u{t} на интервале [t1 + At,T] не влияет на величину первого интеграла в выражении (2.40), поэтому u(t} на этом интервале выбирается так, чтобы минимизировать второй интеграл. Тогда выражение (2.40) можно записать в виде Из формулы (2.42) следует, что управление u(t) на интервале [t1,t1 + At] нужно выбрать так, чтобы минимизировать выражение в фигурных скобках.

Поведение u{t) на интервале [t1,t1 + At\ влияет не только на величину иите- града в выражении (2.42), но и на величину S[t1 + At, y(t1 + At}, так как ар- гумент этой функции y(t1+At} в свою очередь является функцией u(t1) и v y{t1} в силу уравнения (2.41 а).

Трудности нахождения минимума выражения, стоящего в фигурных V скобках, заставляют прибегать к допущению, что функции y{t) и u{t) за время At изменяются мало, и их можно считать постоянными. Это допущение позволяет заменить вектор-функцию F( у,и) (2.41 а) и подынтегральную функцию F0(у,и) их значениями в точке t1, а произвольную dy(t)/dt конеч- V V y(t1+Af)-y(t1)/At ной размерности. При таких допущениях Определение S[t1,y(t1)] производится методом попятного движения, то есть начиная с момента времени t1 = Т - At.

Первый шаг. Путем подстановки в выражения (2.43) и (2.44) t1 = T-Аt с учетом того, что S[T,y(T)]=0 при y(T)e g, находятся зависимости Минимум правой части выражения (2.45) вычисляется для значений и(Т - At) из М и [у(T - At) + Aу(Т - At) из g, то есть для значений, удовлетворяющих ограничениям на эти функции. Чаще всего S[T-At, y(T-At)] получается в виде набора дискретаых значений, соответствующих различным значениям y(T-At), с которыми связаны определенные значения и[Т-At, y(T-At)].

Второй шаг. Фиксируется момент времени t = Т - At. С помощью тех же действий, что и на первом шаге, получаются выражения Зависимости (2.47) и (2.48) после подстановки в них результатов, полу ченных на первом шаге, позволяют определить функцию В дальнейшем процедура повторяется, и для вычислений могут быть использованы рекуррентные формулы где К - номер шага.

Вычисления продолжаются до тех пор, пока не будет получена функ- ция S[ 0, y(о)], где у(0) - произвольная точка из множества Gm. Если задан- ная, начальная точка y(0)=y0 из условий (2.38) принадлежит множеству Gm ТО, положив в функции S[ 0, y(0)]y(0)=y0 подучим S( 0, у) - мини- мум функционала (2.37) и u(0, у) - оптимальное управление.

Если функция S[t, y(t)] имеет непрерывные частные производные по всем своим аргументам, то она может быть найдена из уравнения Беллмана при условиях (2.38) и S[T,y(T) == 0.

Существование непрерывно дифференцируемой функции t, у - решения уравнения (2.49) - является достаточным условием оптимальности.

Если существует решение уравнения (2.49), то соответствующее ему управление и[t, y] будет реализовывать минимум критерия оптимальности (2.37). Требования непрерывной дифференцируемой функции S(t,y) серьезно ограничивают использование уравнения (2.49) для синтеза опти мальных систем, так как оно не выполняется во многих даже простых задачах.

Однако доказано, что возможно использовать уравнение Беллмана и в случае, когда частные производные от функции S[t, у] терпят разрывы на некотором множестве N.

Уравнение (2.49) представляет собой нелинейное дифференциальное уравнение в частных производных, и в настоящее время нет общего метода, позволяющего определить S [t, у] и и[t, у] в явной аналитической форме- Каждая новая задача требует особого исследования.

Решение задач синтеза оптимальных систем с помощью динамического программирования численными методами требует такого объема вычислительной работы, которая в настоящее время посильна только современным вычислительным комплексам с большим объемом оперативной памяти (типа RS-6000/42T).

Метод динамического программирования обладает рядом достоинств:

1. В процессе решения задачи оптимальное управление определяется как функция фазовых координат объекта управления, что упрощает синтез замкнутых оптимальных систем управления.

2. Метод без принципиальных изменений применим для синтеза как равномерно-оптимальных, так и статистически-оптимальных систем.

3. Принципу оптимальности Беллмана удовлетворяют только те оптимизирующие функции S[и,у], которые являются функциями Ляпунова для замкнутой системы. Следовательно, соответствующие этим функциям управления и [t, у] и формирующие их управляющие устройства будут обеспечивать как минимум критерия качества, так и устойчивость замкнутых систем.

4. Метод позволяет получать простые для понимания, хорошо ос мысливаемые физически алгоритмы решения задач оптимального управле ния на ПЭВМ (ЭВМ).

Таким образом, рассмотренные выше методы оптимизации управления и принятия управленческих решений, применительно к процессам и системам автоматического управления, иллюстрируют достоинства и перспективность их использования в сочетании с вычислительными комплексами и ПЭВМ, использование методов синтеза различных типов оптимальных систем и т.д.

3. ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ С ПОЗИЦИИ СТОИМОСТНОЙ ИНЖЕНЕРИИ И МАРКОВСКИХ ПРОЦЕССОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ Сложность производственно-технических и социально-экономических процессов, протекающих в промышленном производстве, постоянно возрастает. Одновременно усиливаются, становятся все более сложными требования, предъявляемые к управлению этими процессами.

Важное место в системе современных прогрессивных инструментов управления, содействующих достижению более высокой эффективности производства, бесспорно занимают методы функционально-стоимостного анализа и функционально-стоимостной инженерии.

Функционально-стоимостной анализ — это целенаправленно составленный комплекс методов, сутью которого является поиск и предложение лучшего либо даже принципиально нового решения функций анализируемого объекта с целью повышения эффективности его использования. Инверсный функционально-стоимостной анализ (ФСА) является особым случаем применения функционального принципа как инструмента повышения эффективности. Функционально-стоимостная инженерия представляет собой применение методологического комплекса стоимостного анализа в сложном и обширном процессе разработки и проектирования нового объекта. Целью этого методологического комплекса является создание нового объекта, который эффективно реализовал бы функции, выражающие новую общественную потребность, то есть функциональность (качество, надежность, эффективность, ремонтопригодность, долговечность).

Конкретно речь идет о системном применении функционального принципа при подготовке и создании нового изделия, технологического процесса, системы и другого объекта. Сюда относится также применение функционально-стоимостной инженерии при проектировании крупных материальных или процессных систем, какими являются, например, самолет, ракета, организационные и управленческие структуры и системы.

Рассмотрим систему, у которой пространство состояний S содержит конечное число элементов. Пусть S совпадает с множеством целых чисел S ={1,2,...,N]. Каждому состоянию IES соответствует конечное множество К, решений (или альтернатив), элементы которого обозначим k == 1,2,...,К,.

Пространством политик К назовем прямое произведение множеств решений, то есть К = К1 х К2 х... х Кn. Рассматривается задача принятия оптимальных последовательных управленческих решений, состоящая в выборе решений при наблюдении текущих состояний в моменты п = 0,1,2,....

Если система находится в состоянии ieS и принимается решение k eK, то 1. Система получает доход г,;

2. Ее состояние в следующий момент времени определяется вероятно стным законом Pijк{j e S), где Pijк - вероятность того, что система управления из состояния i при выборе оптимального решения k попадает в состояние j.

Предполагается- что доход г* ограничен при всех i е S и k е К.. Кроме того Рассмотрим процесс управления с переоценкой. Пусть b, 0<=b<=1 коэффициент переоценки. Смысл его состоит в том, что единица дохода через время я (например, n дней) будет стоить bn единиц.

Введение коэффициента переоценки с математической точки зрения ведет к ограниченности суммарного среднего дохода. Зададим начальное рас пределение a=(а1,a2,...,аn), (3.2) где Eai =1, a, >=0 при i е S. (3.3) Тогда система управления описывается неоднородной цепью Мар кова с доходами и т.д.

3.1. Функциональный подход при оценке функций управления Для оценки функций управления необходим подсчет следующих кри териальных составляющих:

1. Показателя значения функции (V1');

2. Величины степени выполнения функции (0Fij);

3. Величины затрат на функцию (Сij ). Показатель значения функции (V') определяется в единицах значимости (jv). При определении показателя значение функции прежде всего методом попарного сравнения определяется величина коэффициента значения функции (k,). Затем с помощью шкалы отклонений определяется функции (k,). Затем с помощью шкалы отклонений определяется показатель значения отдельных функций по следующей формуле где V, - общий показатель значения всех функций в совокупности, выражается в баллах (100 или 1000jb).

Исходным является EV1'=V1 (3.5) Величина степени выполнения функции (0Fij), или функциональность объекта, определяется с помощью индексирования и математико статистических методов (дискриминантный анализ, факторный анализ и т.д.), которые исходят из принципа измерения полезности объекта.

Величина затрат на функцию (Сij) определяется аналитически, рас четным путем. Сущность этого метода заключается в экспертном, профес сиональном определении доли участия отдельных элементов структуры объ екта (системы) в обеспечении отдельных функций. Затраты на функции опре деляются так, что затраты на отдельные элементы распределяются на соот ветствующие функции в такой же пропорции, в какой они обеспечивают реа лизацию данной функции.

Целью функционального анализа, кроме оценки эффективности управ ления объекта, является определение его критической функции как источ ника резервов для дальнейшего возможного повышения эффективности. Под критической функцией понимается та функция, которая по своим парамет рам, функциональности {°Fij) и затратоемкости (Сij) отрицательно отличается от требуемого уровня. Критическими считаются также функции отсутст вующие, ошибочные и лишние.

Самым распространенным методом определения критических функций является метод построения диаграммы оценки функций. Сущностью этого метода является сравнительный анализ графического изображения результатов.

Предметом сравнения отдельных функций являются здесь все три оценки, а именно показатель значения функции, величина степени выполнения функции, величина затрат на функцию.

При применении этого метода производится следующая последова тельность технологических процедур (процесса):

1. Составляется диаграмма - график оценки функций. Показатель зна чения функции анализируемого объекта (V1') отражается (в соответствии с размером) в верхней части графика (рис.3.1). Величина степени выполнения функции анализируемого объекта (0Fij] указывается в соответствующих ко- донках, отражающих значение функции. Эта графическая форма отражает достижение каждой функцией при ее выполнении общественного оптиума либо его превышения. С графической стороны уровень общественного оп тиума тождествен верхней границе колонки, которая одновременно выражает условную оценку значения функции.

Затраты на отдельные функции анализируемого объекта (Сij) опять в форме колонок чертятся в нижней части графика оценки функций управления против колонок, выражающих значение и степень выполнения соответст вующих ФУНКЦИЙ.

Рис. 3.1. Диаграмма оценки функций управления 2. Определяется критическая функция с точки зрения затрат. Путем сравнения показателя значения функций (V1') с затратами на их обеспечение (Сij) определяется критическая функция. Но это не обязательно самая затра- тоемкая функция в комплексе. Это должна быть та функция, затраты на кото рую не должны быть чрезмерно велики по сравнению с показателем ее зна чения.

3. Определяется критическая функция с потребительской точки зре ния. Путем сравнения фактической степени выполнения функций с уровнем общественного оптиума данной функции определяется критическая функция с потребительской точки зрения. Это та функция, которая уровня обществен ного оптиума либо не достигла, либо его превзошла.

В некоторых методиках и в практике ФСА можно встретится с так на зываемыми и негативными функциями и т.д.

3.2. Оптимизация управления и эффективность на основе функционально-стоимостного анализа Одной из важных черт в оптимизации управления и повышения его эффективности на основе функционально-стоимостного анализа является комплексное рассмотрение эффективности как органического единства действенности и целесообразности оцениваемого объекта управления (или процесса управления).

Действенность объекта (процесса) u' понимается как его способность трансформировать источники (а - акции) в результаты (г - реакции) по фор муле Если выразить акции и реакции в экономических категориях, то следует говорить об экономической эффективности иek', по которой оцениваем трансформацию количества израсходованного живого и овеществленного труда, выраженного, например. в затратах С, в результат Е по формуле Акции и реакции, выраженные в технических единицах, дают харак теристику технической эффективности и', по которой изучается величина требуемых усилий Р, необходимых для достижения ожидаемого результата К по формуле Целесообразность объекта (процесса) управления выступает в форме усилий, прилагаемых для достижения оптимальных результатов.

Если в соотношении (3.8), выражающем техническую эффективность, заменить категорию усилий Р экономической категорией, выражающей за- п траты на функции объекта (процесса) EСij, а категорию результата V поме- i=i нять на качественное понятие функциональности в виде степени выполне- п ния функций объекта (системы) E °Fij, то получим текущую (нынешнюю) »= форму критерия эффективности в функционально-стоимостном анализе. Им является показатель относительной эффективной стоимости Sот,эф, который получается как соотношение где i - функция (i =1,2,3,...n);

j - вариант (j== 0,1,2,.,., т)', (e) - означает текущее (нынешнее) состояние управления объектом (сис темой).

Показатель относительной эффективной стоимости отражает ком плексную эффективность в условиях производственных отношений. Ком плексная эффективность в функционально-стоимостном анализе понимается как последовательно соблюдаемое отношение функциональности к затратам. В процессе стоимостного анализа необходимо всегда стремиться достичь оптимальной функциональности или оптимального удовлетворения общественных потребностей данным объектом (системой). Величина производимых затрат рассматривается по отношению к уровню функциональности. Однако необходимо отметить постоянную тенденцию к минимизации затрат труда, необходимых для обеспечения оптимального, то есть общественно необходимого выполнения функций.

Целью каждого случая применения функционально-стоимостного анализа является максимизация соотношения трансформируемой потребитель- n - ной стоимости E °Fij и затрат на ее обеспечение E^С.

i=1 i= Соотношение этак величин может изменяться в следующих основных направлениях.

Равномерное движение означает одинаковый темп и пропорциональ ность расчета обеих величин, входящих в показатель относительной эффек тивной стоимости. Для предприятия эффективным будет такое решение, ко торое обеспечит большую рентабельность по сравнению с базовым объектом (системой). Такое управленческое решение принесет и более высокий эффект потребителю (заказчику). Однако при этом показатель относительной эффективной стоимости может остаться неизменным, если эти решения касаются потребительных стоимостей различного качества.

(Этот недостаток обуславливается природой самого показателя, основанного на соотношении разнохарактерных величин).

Неравномерное движение величин показателя Sот.эф характеризует степень выполнения функций и затраты на их обеспечение, динамика кото рых не сохраняет прямой пропорциональности.

В соответствии с целью стоимостного анализа должен расти показатель относительной эффективной стоимости, а вместе с ним и общая эффективность проектируемого решения Sот.эф1 по сравнению с исходными данными Sот.эф.

Желаемый рост функциональности достигается при уменьшении темпов роста затрат. Этот случай, соответствующий зоне 1 (рис.3.2), можно с помощью символов одной функции выразить следующим образом при условии, что прирост °Fi, больше прироста С'.

Pages:     || 2 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.