Глоссарий. Автоматизированная информационная система управления (АИСУ) (3.1.)– человеко-машинная система управленияАвтоматизированная информационная система управления (АИСУ) (3.1.) – человеко-машинная система управления, обеспечивающая автоматизированный процесс получения и переработки информации, выработки управляющих воздействий, необходимых для оптимизации управления в различных сферах деятельности человека. Агрегирование (7.1.) – установление отношений на заданном множестве элементов. Агрегат-оператор (7.1.) – оператор, посредством которого производится процедура агрегирования в классы, имеющий вид «если < условия на агрегируемые признаки >, то < имя класс >». Адаптивность (1.3.) – закономерность, связанная с приспособлением системы к изменяющимся внешним и внутренним параметрам ее существования. Банковский кредит (5.2.) – ссуда в денежной или товарной форме на условиях возврата с уплатой процентов по предварительной договоренности. Генератор случайных чисел (9.3.) – специальная программа на ЭВМ, моделирующая псевдослучайные числа, имеющие вероятностное распределение на отрезке [0,1]. Генерирование альтернатив (7.1.) – формирование множества альтернатив о возможных способах достижения цели (методы «мозгового штурма», синектики и др.). Гомеостазис (7.1.) – стремление живого организма сохранить свою стабильность при изменении внешних условий. Декомпозиция (7.1.) – процедура системного анализа, заключающаяся в разбиении целого на части с целью их детального изучения. Дерево целей (3.6.) – выделение целей по всем подсистемам и зависимостей между ними. Доверительный интервал (10.3.) – интервал разброса, содержащий с заданной вероятностью истинное значение параметра при его оценке по результатам статистических испытаний. Дробная реплика (10.1.) – часть полного факторного эксперимента, в котором используется только часть всех возможных комбинаций управляемых факторов при планировании экспериментов. Задача (3.2.) – предписанная работа, совокупность работ или часть работы, которые должны быть выполнены заранее установленным способом в установленные сроки. Задача линейного программирования (8.1.) – нахождение экстремума линейной функции:
Решается обычно симплекс-методом. Задача транспортная (8.1.) – нахождение оптимального плана поставки товаров от производителя в пункты потребления. Игровой поход (7.1.) – применяется в теории игр и состоит в максимизации выигрыша игрока. Иерархичность управления (2.2.) – многоступенчатое управление, характерное для живых организмов, технических и социально-экономических систем. Изоморфизм (2.2.) – соответствие соотношения закономерностей подсистем и элементов одной системы свойствам подсистем и элементов другой системы. Инвестиционный проект (investment project) (4.1.) – план или программа вложения инвестиций в систему управления для достижения поставленных целей. Инвестиционный цикл проекта (4.2.) – время, необходимое для реализации всех фаз проекта. Информация (1.1.) – сведения, которыми обмениваются люди, люди и технические устройства, технические устройства между собой, обмен сигналами в животном и растительном мире, передача признаков от клетки к клетке, от организма к организму. Информационные ресурсы (1.1.) – знания, сведения, данные, полученные в результате развития науки и практической деятельности людей, используемые в общественном производстве и управлении как фактор повышения эффективности производства. Информационные ресурсы внешней среды (1.1.) – множество элементов любой природы, существующие вне системы и оказывающих на нее влияние. Информационные ресурсы внутренней среды (1.1.) – ситуационные факторы между элементами во внутренней среде системы определенной природы. Интегрированные автоматизированные информационные системы управления (ИАИСУ) (3.3.) – человеко-машинные системы управления, реализующие комплексы задач на основе единого организационного, информационного, технического, математического и программного обеспечения для достижения поставленных целей. Исследование операций (8.1.) – научная дисциплина, объединяющая разнообразные задачи, связанные с проблемой принятия решений и использующая общую методологию анализа этих задач. Кибернетическая система (2.3.) – система, имеющая информационную сеть со входами и выходами, отличающаяся большой сложностью и обеспечивающая на основе автономного управления ее саморегулирование. Классификация (1.2.) – научный метод, заключающийся в дифференциации всего множества объектов и последующее их объединение в определенные группы на основе какого-либо признака. Комплекс задач (3.2.) – совокупность информационно взаимоувязанных задач, сгруппированных по определенному признаку и направленных на достижение поставленных целей. Конфигуратор (7.1.) – агрегат, состоящий из качественно различных языков описания системы. Корреляционный анализ (7.1.) – раздел математической статистики, изучающий взаимную зависимость случайных величин. Коэффициент корреляции (8.3.) – величина, рассчитываемая по наблюдениям над двумя случайными величинами и характеризующая степень их связи. Критерии эффективности (3.6.) – инструмент определения степени достижения цели системой управления. Критерий Кохрена (8.3.) – служит для проверки гипотезы об однородности дисперсии в задачах регрессионного анализа. Критерий Фишера (8.3.) – служит для проверки гипотезы об адекватности линейной модели в планировании экспериментов. Метод градиентного спуска (8.1.) – метод спуска, в котором направление спуска
Метод крутого восхождения (Бокса-Уилсона) (10.2.) – процедура нахождения оптимума при планировании экспериментов, основанная на линейной модели и методе градиента. Метод «мозгового штурма» (7.1.) – построен на специфическом сочетании методологии и организации исследования, использования усилий исследователей-фантазеров с исследователями-аналитиками. Метод наименьших квадратов (10.2.) – метод обработки статистических наблюдений, основанный на гипотезе нормальности ошибок измерения. Применяется в корреляционном и регрессионном анализе. Метод обратной функции (9.3.) – метод, позволяющий генерировать случайные числа, имеющие произвольное непрерывное распределение. Метод покоординатного спуска (8.1.) – метод, в котором в качестве направления спуска Sk выбирается направление вдоль одной из координатных осей. Метод потенциалов (8.1.) – метод решения транспортной задачи, основанный на построении специальных характеристик-потенциалов. Необходимым и достаточным условием оптимального плана является его потенциальность. Метод синектики (7.1.) – заключается в поиске и реализации возможностей исследователей на основе включения бессознательных механизмов в сознательном решении проблем на основе социально-психологического взаимодействия в процессах интеллектуальной деятельности. Метод симплекс (8.1.) – метод решения основной задачи линейного программирования, заключающийся в целенаправленном переборе вершин многогранника ограничений с помощью методов линейной алгебры. Метод случайного спуска (8.1.) – метод, в котором направление спуска выбирается в соответствии с равномерным случайным распределением на n-мерной сфере. Методы спуска (8.1.) – методы решения задач безусловной оптимизации, связанные с выбором направления спуска и способов движения вдоль направления спуска. Общая схема следующая: • в точке Xk выбирается направление спуска • находится (к + 1) – е приближение по формуле:
где Bk определяется специальным способом. Модель (7.1.) – описание, отражающее особенности изучаемого процесса, которое интересует исследователя. Модель математическая (7.1.) – модель, при описании которой используется язык математики. Модель с управлением (7.1.) – модель, которая может быть использована для оптимизации некоторых действий с помощью функции управления со стороны некоторого субъекта. Моделирование имитационное (9.1.) – воспроизведение с помощью ЭВМ поведения исследуемой системы и ее описание по результатам процесса имитации. Мультипликативность (1.3.) –- отдельные эффекты системы обладают свойством умножения, а не сложения. Неаддитивность (1.3.) – появление нового качества системы, возникающее в результате интеграции отдельных элементов или подсистем в единое целое. Обособленность (1.3.) – закономерность систем или подсистем, заключающаяся в некоторой изолированности систем или подсистем от взаимодействия с другими системами или подсистемами в общей иерархии построения систем. Оптимизация безусловная (8.1.) – решение экстремальной задачи Оптимизация условная (8.1.) – решение экстремальной задачи
Планирование экспериментов (10.1.) – математическая теория экстремальных экспериментов, позволяющая выбирать оптимальную стратегию исследования при неполном знании процесса. Подсистема (1.1.) – выделенное по определенным правилам и признакам целенаправленное подмножество взаимосвязанных элементов любой природы. Распознавание (11.1.) – процесс получения информации о принадлежности каждого исследуемого элемента к определенному классу из входной информации об исследуемых элементах среды с помощью специально разработанного метода преобразования входной информации в выходную. Регрессия (8.3.) – функция, оценивающая характер связи между случайными и переменными величинами. Регрессионный анализ (8.3.) – раздел математической статистики, изучающий характер связи между случайными переменными. Робастность (8.3.) – свойство статистической оценки не сильно реагировать на возможные отклонения от рассматриваемой модели. Робастная оценка (8.3.) – оценка, которая в наихудшем случае имеет наименьшую дисперсию:
Робастная регрессия (8.3.) – функция регрессии, полученная с применением робастной процедуры. Ротатабельный план (10.2.) – план в теории экспериментов, инвариантный относительно вращения системы координат. Связи (1.1.) – это то, что соединяет элементы и свойства системы в единое целое. Система (11.1.) – целенаправленный комплекс взаимосвязанных элементов любой природы и отношений между ними. Синергизм (1.3.) – однонаправленность действий, происходящих в определенной системе, результатом чего является повышение конечного эффекта. Системы автоматического управления (САУ) (3.1.) – системы, которые без участия человека выполняют измерение, контроль, регулирование, управление работой машин и технологическими процессами. Системный анализ (7.1.) – совокупность методов, основанных на использовании СВТ, ориентированных на исследование сложных систем – технических, социально-экономических, экологических и др. Система распознавания (11.2.) – совокупность связанных между собой блоков, осуществляющих получение и преобразование входной информации о поступившем для опознавания неизвестном элементе среды и определение его принадлежности к определенному эталонному классу элементов. Система управления (2.3.) – система, в которой реализуются функции управления, с выделением в ней управляющей и управляемой подсистем. Совместимость (1.3.) – взаимосвязанность элементов и подсистем одной системы с элементами и подсистемами других систем. Структура (1.1.) – совокупность связей между элементами системы, отражающих их взаимодействие (латинское слово structura – строение, порядок). Управление (2.1.) – процесс организации такого целенаправленного воздействия на объект, в результате которого объект переходит в требуемое (целевое) состояние. Функция (1.1.) – целенаправленный набор действий, операций или процедур (английское function – обязанности, действия). Цель (3.6.) – это осознанный образ предвосхищаемого результата, на достижение которого направлены действия человека. Целевая функция (1.1.) – функция в экстремальных задачах, минимум или максимум которой необходимо найти. «Черный» ящик (12.1.) – объект исследования, внутреннее устройство которого неизвестно. Элемент (1.1.) – неделимая часть системы. Эмерджентность (1.3.) – появление у системы свойств, которые не присущи составляющим ее элементам. Эффект (14.1.) – показатель (результат), характеризующий величину выгодности применения систем управления. Эффективность (14.1.) – сопоставление эффекта от реализации инвестиций в системы управления с величиной затрат, необходимых для их внедрения.
СОДЕРЖАНИЕ
Предисловие. 2 Часть I. ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ и ФИНАНСИРОВАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.. 3 Глава 1. Системы и их Закономерности.. 3 1.1. Системы.. 3 1.2. Классификация систем и их характеристика. 6 1.3. Основные закономерности сметем.. 8 Глава 2. Управление и кибернетика. 11 2.1. Управление. 11 2.2. Кибернетика и ее принципы.. 14 2.3. Производственная организация как кибернетическая система. 19 Глава 3. Автоматизация управления. 21 3.1. Основные направления автоматизации управления. 21 3.2. Классификация АИСУ.. 22 3.3. Структурное построение ИАИСУ.. 25 3.4. Общесистемные принципы создания ИАИСУ.. 29 3.5. Методы синтеза структуры ИАИСУ.. 30 3.6. Цели и критерии эффективности систем управления. 33 Глава 4. Методология разработки систем управления. 37 4.1. Организация разработки систем управления. 37 4.2. Инвестиционный цикл проекта и его структура. 40 Глава 5. Источники и методы финансирования систем управления. 42 5.1. Источники финансирования. 42 5.2. Основные методы финансирования. 44 Глава 6. Методологические основы принятия решений.. 54 6.1. Сущность принятия решений. 54 6.2. Классификация управленческих решений. 58 6.3. Постановка задачи принятия управленческих решений. 60 6.4. Модель процесса принятия и реализации управленческих решений. 61 6.5. Человеческий фактор в принятии и реализации уоравленческих решений. 66 Часть II. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ.. 68 Глава 7. Системный анализ. 68 7.1. Предмет системного анализа. 68 7.2. Процедуры системного анализа. 71 7.3. Разработка, построение и исследование моделей. 78 Глава 8. Исследование операций.. 81 8.1. Вводные понятия. 81 8.2. Методы безусловной и условной оптимизации. 83 8.3. Корреляционный и регрессионный анализ. 89 8.4. Робастные методы и процедуры.. 91 8.5. Выводы по анализу применяемых методов. 92 Глава 9. Имитационное моделирование. 94 9.1. Понятие об имитационном моделировании. 94 9.2. Имитация функционирования систем с дискретными событиями. 96 9.3. Методы имитации случайных факторов. 98 Глава 10. Планирование экспериментов. 105 10.1. Полный факторный эксперимент и дробные реплики. 105 10.2. Поиск области оптимума. 110 Глава 11. Распознавание объектов, явлений и ситуации.. 120 11.1. Сущность процесса распознавания. 120 11.2. Системы распознавания и их классификация. 123 11.3. Задачи при создании системы распознавания. 126 11.4. Математические методы распознавания. 133 Глава 12. «Черный» и «белый» ящики как научные методы.. 137 12.1. Понятие «черного» и квелого» ящика. 137 12.2. Исследование поведения «черного» ящика. 138 Глава 13. Экспертные оценки.. 139 13.1. Сущность метода экспертных оценок. 140 13.2. Подбор экспертов. 140 13.3. Методы проведения опроса экспертов. 141 13.4. Обработка экспертных оценок. 143 Глава 14. Оценка эффективности систем управления. 150 14.1. Эффективность инвестиций в системы управления. 150 14.2. Методы оценки эффективности систем управления. 153 14.3. Статические методы.. 154 14.4. Дисконтирование потоков денежных ресурсов. 155 14.6. Динамические методы.. 156 14.6. Определение затрат на создание и эксплуатацию систем управления. 159 14.7. Факторы и источники формирования социально-экономических результатов. 160 14.8. Оценка социально-экономических результатов. 164 14.9. Учет инфляционных процессов. 167 14.10. Учет неопределенности и рисков. 168 Глоссарий. 172 СОДЕРЖАНИЕ.. 175
|
при условиях ограничений вида:
выбирается равным градиенту оптимизируемой функции:
;
, определяющая минимальное или максимальное значение некоторого признака.
при некоторых условиях:
