logo search
ИСУ

Функционально-логические прогнозные исследования систем управления.

Функционально-логический анализ при исследовании систем управления позволяет качественно оценить, ранжировать степень развития или тенденции развития процесса или явления. Такой анализ возможен при одновременном использовании знаковой модели и функционально-декомпозиционного представления объекта прогнозирования.

Объект управления может быть представлен некоторой знаковой моделью - перечислением множества параметров эффекта. Это множество параметров эффекта могут разбивать на подмножества: экономических характеристик, характеристик производственно-технологического базиса, социальных, психологических параметров.

Критерий оценки объекта управления может формироваться посредством выделения одного из этих параметров в качестве максимизируемого. На область изменения других параметров накладываются ограничения.

В соответствии с диапазоном изменения этих параметров могут выделяться области нормального, кризисного, недопустимого состояний.

Эффективность системы управления по исследуемым параметрам или управляющим воздействиям может быть формализована в виде таблицы. Столбцы таблицы соответствуют номерам условий, в которых проводится исследование, а строки - номерам исследуемых параметров. В пересечении строки и столбца проставляется ранг или балл оценки.

Аналогичные таблицы могут быть построены для скорости и ускорения изменения параметров эффекта. В этом случае становится возможным управление по первой и второй производным, т. е. обеспечивается формальная возможность управления тенденциями.

Наилучшими признаются те управляющие воздействия, которые улучшают все параметры эффекта (принцип Паретто).

Анализ объектов и субъектов управления проводится в системном единстве с анализом внешней среды.

Основными методическими принципами анализа объекта исследования являются:

  1. принцип системности, требующий совместного рассмотрения пар «объект - среда», «подсистема - подсистема» и определения их взаимного влияния;

  2. принцип природной специфичности объекта, подсистем, факторов внешней среды;

  3. принцип оптимизации описания объекта прогнозирования (В соответствии с этим принципом необходимо обеспечить заданную достоверность и точность прогнозной модели при минимальных затратах на разработку прогнозной модели и моделирование. Это может быть достигнуто посредством оптимальной степени формализации описания, минимизации размерности описания, оптимального измерения показателей, дисконтирования данных.);

  4. принцип аналогичности, подразумевающий постоянный поиск объекта - аналога с известной уже моделью.