Глоссарий
Автоматизированная 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: при условиях ограничений вида:
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 спускавыбирается равным градиенту оптимизируемой функции:
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 , определяющая минимальное или максимальное значение некоторого признака.
Оптимизация условная (8.1.) – решение экстремальной задачи при некоторых условиях:
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.
- «Мати» – Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского
- В.В. Мыльника
- Предисловие
- Часть I. Основы построения и финансирования систем управления Глава 1. Системы и их Закономерности
- 1.1. Системы
- 1.2. Классификация систем и их характеристика
- 1.3. Основные закономерности сметем
- Литература
- Глава 2. Управление и кибернетика
- 2.1. Управление
- 2.2. Кибернетика и ее принципы
- 2.3. Производственная организация как кибернетическая система
- Литература
- Глава 3. Автоматизация управления
- 3.1. Основные направления автоматизации управления
- 3.2. Классификация аису
- 3.3. Структурное построение иаису
- 3.4. Общесистемные принципы создания иаису
- 3.5. Методы синтеза структуры иаису
- 3.6. Цели и критерии эффективности систем управления
- Глава 4. Методология разработки систем управления
- 4.1. Организация разработки систем управления
- Взаимосвязь отдельных фаз инвестиционного проекта с сетевым графиком создания системы управления
- 4.2. Инвестиционный цикл проекта и его структура
- Литература
- Глава 5. Источники и методы финансирования систем управления
- 5.1. Источники финансирования
- 5.2. Основные методы финансирования
- Литература
- Глава 6. Методологические основы принятия решений
- 6.1. Сущность принятия решений
- 6.2. Классификация управленческих решений
- 6.3. Постановка задачи принятия управленческих решений
- 6.4. Модель процесса принятия и реализации управленческих решений
- 6.5. Человеческий фактор в принятии и реализации уоравленческих решений
- Литература
- Часть II. Методы исследования и оценки эффективности систем управления Глава 7. Системный анализ
- 7.1. Предмет системного анализа
- 7.2. Процедуры системного анализа
- 7.3. Разработка, построение и исследование моделей
- Литература
- Глава 8. Исследование операций
- 8.1. Вводные понятия
- 8.2. Методы безусловной и условной оптимизации
- 8.3. Корреляционный и регрессионный анализ
- 8.4. Робастные методы и процедуры
- 8.5. Выводы по анализу применяемых методов
- Литература
- Глава 9. Имитационное моделирование
- 9.1. Понятие об имитационном моделировании
- 9.2. Имитация функционирования систем с дискретными событиями
- 9.3. Методы имитации случайных факторов
- Глава 10. Планирование экспериментов
- 10.1. Полный факторный эксперимент и дробные реплики
- Полный факторный эксперимент для двух независимых переменных, варьируемых на двух уровнях (планирование типа 22)
- Полный факторный эксперимент для двух независимых переменных, варьируемых на двух уровнях (планирование типа 23)
- Первая полуреплика от полного факторного эксперимента типа 23 (планирование типа 23-1)
- Вторая полуреплика от полного факторного эксперимента типа 23 (планирование типа 23-1)
- 10.2. Поиск области оптимума
- Глава 11. Распознавание объектов, явлений и ситуации
- 11.1. Сущность процесса распознавания
- 11.2. Системы распознавания и их классификация
- 11.3. Задачи при создании системы распознавания
- 11.4. Математические методы распознавания
- Глава 12. «Черный» и «белый» ящики как научные методы
- 12.1. Понятие «черного» и квелого» ящика
- 12.2. Исследование поведения «черного» ящика
- Глава 13. Экспертные оценки
- 13.1. Сущность метода экспертных оценок
- 13.2. Подбор экспертов
- 13.3. Методы проведения опроса экспертов
- 13.4. Обработка экспертных оценок
- Анализ оценки относительной важности влияния I-X локальных аису на статьи затрат себестоимости продукции
- Мнение экспертов источников аргументации
- Литература
- Глава 14. Оценка эффективности систем управления
- 14.1. Эффективность инвестиций в системы управления
- 14.2. Методы оценки эффективности систем управления
- 14.3. Статические методы
- 14.4. Дисконтирование потоков денежных ресурсов
- 14.6. Динамические методы
- 14.6. Определение затрат на создание и эксплуатацию систем управления
- 14.7. Факторы и источники формирования социально-экономических результатов
- 14.8. Оценка социально-экономических результатов
- 14.9. Учет инфляционных процессов
- 14.10. Учет неопределенности и рисков
- Литература
- Глоссарий
- Содержание