WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 |

Эта информация, выданная источником управления, т. е. управляющим, поступает к исполнительным органам («активным элементам») информационной нагрузкой источника, а затем по цепи обратной связи возвращается снова в источник. Обратную связь обеспечивают те же элементы, что и прямую.

Если исполнительные органы являются пассивными и не обладают памятью, они характеризуются только информационным сопротивлением (IR). Следует отметить, что IR – это время (t), т. е. время исполнения управляющего указания.

Более точно IR системы равно времени (tR) исполнения задания от момента получения указания до поступления доклада о его выполнении. При этом время (tR) для принятия самого решения, т. е. осмысления формулировки, является I внутренним информационным сопротивлением ( Rвнр ) источника информации (управляющего), которое является обратным пропускной способности системы (Imax) источника информации. И, следовательно, для систем без памяти имеет место информационный закон, аналогичный закону Ома для электрической цепи H II =, (4.13) FH где FH = Fп – Fвт – информационное сопротивление нагрузки; Fп и Fвтр – информационное сопротивление соответственно всей цепи и внутреннее сопротивление источника; I – информационный поток (ток) в цепи нагрузки.

При однократном достижении цели сквозь систему управления проходит информация (Iц), численно равная напряжению источника информации Iц = IFH = = Iупр. (4.14) При длительной работе в течение времени (t) через данную цепь протекает информация t t Iупр = = dt. (4.15) Idt Fн 0 Важно понимать, что эффективность управления зависит не от количества информации и даже не от качества, а насколько она способствует достижению цели, т. е. от ее ценности. Таким образом, ценность информации в первую очередь необходимо связывать с целью, с точностью формулировки задачи. Под качеством информации мы будем понимать степень ее искажения, которая зависит от элементов информационной цепи.

Таким образом, мы можем иметь большой поток информации, но если она не способствует достижению цели и не является точной, например, из-за искажения, поэтому и не будет иметь ценности.

На основании данной методики расчета количества информации, циркулирующей в информационной цепи, появляется также возможность выполнения оценок качества принимаемых решений, что позволяет использовать классические математические процедуры оценивания для решения задач оптимизации.

Подобные задачи рассматриваются в работе [11].

Известно, что любая задача становится более конкретной, когда она выражена в математической форме. Чтобы поставить математическую задачу, отражающую сущность производства информационных работ, следует к необходимым условиям, изложенным выше, прибавить достаточные, а именно:

– уметь пользоваться методикой информационной оценки в сложившейся ситуации;

– иметь управляющего, способного нейтрализовать дестабилизирующие факторы, влияющие на данную вероятностную систему.

В работе [11] показано, как вероятностные динамические задачи представляются в виде детерминированных, в рамках которой исследуемые объекты описываются функциями многих переменных, а варьируемые параметры являться их аргументами. Таким образом, принимая ИЦ за вероятностную динамическую систему, его модель можно представить в виде функций многих переменных х = х(х1, …, хm), где х = f(I); I – информация.

В задачах, не требующих точного решения, можно воспользоваться приближенной оценкой состояния объекта, принимая при этом во внимание только наиболее важный выходной показатель, например, пропускную способность f(x), т. е. эффективность. Тогда, обозначая остальные параметры через функцию s(х), s = 1, 2, …, m, мы приходим к задаче оптимального выбора вектора параметров х. Эта задача представляет собой вычислительный алгоритм, записываемый в виде процедуры оценивания и оптимизации:

max f (x), xS. (4.16) S{x : x X Rn, s(x) 0, S = 1,2,...,m.

Нам требуется максимизировать показатель качества f(x) на множестве S, заданной системой ограничений, которые сформулированы выше. Здесь элемент х принадлежит множеству S, если хХ, где Х – некоторое подмножество n-мерного пространства Rn, при выполнении неравенства s(х)0, S= 1, 2, …, m.

Обычно множество Х определяет ограничения на допустимые значения варьируемых параметров х типа условий неотрицательности xj0 или принад лежности интервалу x x x.

j j j А неравенства s(х)0 представляют требования к другим, не особо значимым выходным параметрам данной системы.

Существенно важно, что с математической точки зрения сформулированную задачу можно также трактовать как процесс планирования в условиях неопределенности для динамической системы. Тогда она сводится к решению вероятностной задачи линейного программирования, которая с учетом (4.16) записывается в более удобной форме:

n max M c ()y, j j=, (4.17) n Sx : x X, P ()x b () L, S = 1,2,...,m.

a sj j s s j= где М – операция усреднения случайной величины, а Y есть функция f(xj), характеризующая важнейший показатель анализируемой системы, например, пропускную способность комплекса или его эффективность. Оператор усреднения в общем виде записывается в виде М{y(x,)}=Y(x), который определяет функцию Y(x) как математическое ожидание случайного вектора y(x,). Функция Y(x), заданная случайными величинами s(x,), является вероятностной.

В формулах (4.16) и (4.17) функции f(x) и s(х) были заданы алгоритмически, а не аналитически, поэтому мы оперируем случайными величинами, которые математически обозначаются в виде f(x, ) и s(x, ), так что в более строгой форме имеем f(y)= М{f(y,)}, s(x)= М{s(x,)}. (4.18) Следует указать, что Y – детерминированная величина, а сj() является коэффициентом целевой функции.

Условия аsj() и bs() так же, как и коэффициент сj(), являются случайными, т. к. они являются функциями от величины ().

Все случайные параметры, входящие в (4.17), позволяют учесть колебания (отклонения) затрат (z) на выпуск продукции (y) c учетом несвоевременной поставки комплектующих изделий, ЗИПа, программно-технического обеспечения и прочих случайных факторов, в условиях которых функционирует система (вычислительный комплекс).

Чтобы удовлетворить условия задач (4.16) и (4.17), необходимо подобрать n вектор х так, чтобы случайное неравенство вида () bs () выполнялось a sj j=с вероятностью, равной Ls, и тогда задачу (4.17) можно представить в более простом виде n f (y,) = ()y, c j j=, (4.19) n (x,) = L -1[b () - ()x ] a s s s sj j j= где Ls() характеризует совокупность случайных факторов, например, зависящих от поставщиков и потребителей.

Таким образом, рассматриваемая задача относится к разряду вероятностных, потому что условия, в которых существует и функционирует комплекс, являются неопределенными и зависимыми от многих непредвиденных обстоятельств, не известных непосредственному руководству.

Сформулированная и поставленная задача позволяет связать все важнейшие параметры в систему и учесть случайные факторы, которые в реальной практике существуют всегда.

Данная постановка задачи позволяет отвлечься от содержательной формулировки и перейти к построению математической модели управления, используя теорию автоматического регулирования [21].

Чтобы практически решить эту задачу управления с заданным качеством выпускаемой продукции, в нее необходимо ввести процедуры принятия оперативного решения, которые должны быть легко адаптированы в целевую функцию. При этом параметры xi=f(I), т. е. выполнение плана xi, можно заменить на количество переработанной информации (I), используя информационные цепи.

Так как решение общей математической задачи управления в рамках данной работы не представляется возможным из-за ее сложности, поэтому мы ее будем представлять в виде отдельных простейших подзадач.

Такая процедура упрощения сложной задачи на практике достигается за счет предварительного согласования отдельных подзадач с непосредственными лицами высшего звена управления, в компетенцию которых относится их решение. Тем самым мы приводим многофакторную задачу к одношаговой, детерминированной. Но, с другой стороны, т. к. в одношаговых задачах принятия решения определяется не величина и характер управляющего воздействия (Н), а непосредственное значение переменной состояния объекта, которое обеспечивает достижение стоящей перед ИК цели, поэтому управляющего высшего уровня не интересует, каким способом будет решена данная задача. Ему важен конечный результат. Следовательно, для конкретного руководителя нижнего уровня задача принятия решения будет считаться заданной, если в нее включены все необходимые параметры, дающие возможность произвести оценку состояния объекта на данный момент времени (t). Тогда в данном конкретном случае задача принятия решения для него будет считаться детерминированной при условии, если определены пространство состояния природы с распределением вероятностей () для всех, пространство решений х и критерий качества принятого решения. Взаимосвязь между этими параметрами будем называть целевой функцией (Fц).

Целевую функцию Fц, выражающую в явном виде цель, можно рассматривать как одну из важнейших выходных величин объекта управления и обозначим ее через (g). Тогда целевая функция является скалярной величиной, зависящей от состояния природы и от состояния объекта управления. В этом случае сформулированную задачу в математической форме можно представить в виде g = (x, ).

Это и есть математическая модель одношаговой детерминированной задачи принятия решения. Она представляет собой тройку взаимосвязанных параметров, которые можно записать в виде следующей зависимости:

G=(x,, q), (4.20) где q – скалярная функция, определяемая на прямом произведении множеств (Х), тогда G=f(g).

Решение этой задачи состоит в нахождении такого х*Х, которое обращает в максимум функцию g, т. е. удовлетворяет условию & X = {x X : Q(x, ) = max}. (4.21) Здесь Х=х1, х2,..., хm – перечень плановых мероприятий ИЦ, при mN, где N – переменные величины – число плановых мероприятий(задач). Существует несколько методов решения одношаговой задачи.

Представляя переменную Х как количество переработанной информации I в процессе производства вычислительных работ, мы можем записать, что х=f(I), и воспользоваться информационным способом оценки принятия решения. Поэтому при необходимости имеем право произвести оценку деятельности информационного центра в битах.

Опираясь на системные принципы, мы пытались формализовать рутинную работу руководителя информационного подразделения и перевести на научную основу, представив ее в виде задачи управления, с целью повышения оперативности принятия решения в неопределенных условиях.

Выводы по главе.

1. Разработана общая концепция построения формализованной системы управления информационно-вычислительным центром, определены ограничения и требования, налагаемые на нее, сформулированы необходимые и достаточные условия устойчивого функционирования и принятия решения.

2. Показано, что одним из необходимых условий совершенствования системы служит решение задачи определения и введения в нее обратных связей, в качестве которых выступают поставщики и потребители продукции – предприятия, а также руководство высшего звена, которое непосредственно несет ответственность за повышение качества обучения.

3. Разработана структурно-функциональная схема модели управления организационно-технической системой, включающей в себя основных исполнителей работ, которая позволяет производить контрольные измерения на важнейших производственных участках с целью принятия ответственного решения.

Достоинство данной модели заключается в том, что она дает возможность построения более точной информационной цепи, по которой циркулирует управляющая информация. Эта модель описывает происходящие процессы в математической форме, используя информационный подход к анализу больших систем управления.

4. Приведена модель формализованной системы управления, повышающая оперативность принятия решений. Эта цель достигается путем введения математически описанных процедур в целевую функцию объекта управления.

5. Показано, что любые информационные цепи управления по элементному составу аналогичны электрическим схемам. Электрические параметры элементов управляющих цепей зависят от психофизиологического состояния субъекта и характеризуются в условиях производства различными индуктивными, емкостными, резистивными значениями величин. Следовательно, производственную деятельность человека можно моделировать электрическими схемами на основании принципа подобия, используя известные законы Ома и Кирхгофа, а количество информации оценивать в битах.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 1. Тенденция развития современного общества требует в новых рыночных условиях ускоренной подготовки специалистов – выпускников вуза, необходимых для нужд производства. При этом эффективность использования программно-технического ресурса является необходимым условием повышения качества обучения, где основным элементом выступает профессорскопреподавательский состав, который следует заинтересовать и морально, и материально.

2. Задачи, выполняемые информационным центром, на данном этапе расширились, техника эксплуатируется значительно интенсивнее, поэтому возникает необходимость создания центров сервисного обслуживания (ЦСО), выполняющих ремонт и обслуживание компьютерной и оргтехники, в связи с чем информационно-вычислительный центр вуза перевести в более высокий разряд – ЦСО в сфере информационных технологий.

3. С системных позиций в рыночных отношениях не рекомендуется создавать структуры по оказанию дополнительных платных услуг студентам, кроме оговоренных в договоре, т. к. это приводит к дроблению целого на части, что создает путаницу, неразбериху и нарушение финансовой дисциплины.

4. Потребность настоящего времени такова, что возникает необходимость коренных изменений системы управления и введения должности управляющего качеством и создания под его руководством группы качества обучения.

5. С переходом на рыночные отношения условия конкуренции становятся более жесткими, поэтому требуется установить форму приватизации имущества вуза и ввести элементы стратегического планирования на основе альтернативных суждений специалистов. Их количество не должно превышать более 25-30 человек.

6. Так как структура, цели и задачи вузов аналогичны, следовательно, по функциональным признакам на основании принципа подобия можно распространить выводы на высшие учебные заведения, имеющие данные характерные признаки.

7. Рекомендуется разработать единое информационное поле, в которое ввести свод правил правового и экономического характера, обязательных для работников всего вуза, функционирующего в новых условиях развития.

Pages:     | 1 |   ...   | 22 | 23 || 25 |



© 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.