Оптимизация управления. Адаптивные и самонастраивающиеся, системы.

Организационная деятельность. Альтернативные парадигмы организационного процесса.

Все многообразие подходов к организационной деятельности можно представить в виде двух альтернативных парадигм (табл. 5.1). Приведенные парадигмы отражают два принципиально разных подхода к организационной деятельности. Первый можно условно назвать подходом принуждения, когда для создания и поддержания необходимо прикладывать усилия. Как только эти усилия прекращаются, система возвращается к исходному состоянию. Можно конструировать сколь угодно много искусственных организационных схем, но они будут непрочными и неэффективными. История знает немало таких примеров: колхозы, совнархозы, производственные объединения и т.д.

Таблица 5.1

Альтернативные парадигмы организационного процесса

Второй подход ориентирован на естественные процессы организации, развивающийся достаточно долго, чтобы дать место и волеизъявлению человека. Цели человека, выпадающие из диапазона естественного развития (например, создание колхозов), обречены на провал, какие бы ресурсы ни привлекались для их достижения. Вместе с тем здесь нет фатализма – человек с его целеполагающей и волевой деятельностью не исключается из процесса развития, надо лишь выполнить условие: пространство целей человека должно совпадать с диапазоном направлений естественного (возможного в принципе) развития. Ориентацию на естественное развитие можно найти и в исследованиях А. Смита, который утверждал, что для социально-экономического развития общества необходимы мир, легкие налоги и терпимость в управлении, а все остальное сделает естественный ход вещей.

Система управления - кибернетический подход. Принципы управления: принцип разомкнутого управления; принцип разомкнутого управления с компенсацией возмущений; принцип замкнутого управления; принцип однократного управления.

Организация как процесс организовывания – одна из основных функций управления. Под функцией управления понимают совокупность повторяющихся управленческих действий, объединенных единством содержания. Поскольку организация (как процесс) служит функцией управления, любое управление представляет собой организационную деятельность, хотя и не сводится только к ней.

Управление – особым образом ориентированное воздействие на систему, обеспечивающее придание ей требуемых свойств или состояний. Одним из атрибутов состояния является структура.

Организовать – значит, прежде всего создать (или изменить) структуру.

При различиях в подходах к построению систем управления существуют общие закономерности, разработанные в кибернетике. С позиций кибернетического подхода система управления представляет собой целостную совокупность субъекта управления (управляющая система), объекта управления (управляемая система), а также прямых и обратных связей между ними. Предполагается также, что система управления взаимодействует с внешней средой.

Базовым классификационным признаком построения систем управления, определяющим вид системы и ее потенциальные возможности, способ организации контура управления. Согласно последнему выделяют несколько принципов организации контура управления.

Принцип разомкнутого (программного) управления.В основе этого принципа лежит идея автономного воздействия на систему независимо от условий ее работы. Очевидно, что область практического применения этого принципа предполагает достоверность знания состояния среды и системы на всем интервале ее функционирования. Тогда можно предопределить реакцию системы на рассчитанное воздействие, которое заранее программируется в виде функции (рис. 5.1).

Рис. 5.1. Принцип разомкнутого управления

Если данное воздействие отлично от предполагаемого, немедленно последуют отклонения в характере изменения выходных координат, т.е. система окажется незащищенной от возмущений в исходном смысле этого слова. Поэтому подобный принцип используется при уверенности в достоверности сведений об условиях работы системы. Например, для организационных систем подобная уверенность допустима при высокой исполнительской дисциплине, когда отданное распоряжение не нуждается в последующем контроле. Иногда такое управление называют директивным. Несомненным достоинством такой схемы управления является простота организации управления.

Принцип разомкнутого управления с компенсацией возмущений.Содержание подхода состоит в стремлении ликвидировать ограниченность первой схемы, т.е. нерегулируемое воздействие возмущений на функционирование системы. Возможность компенсации возмущений, а значит, ликвидация недостоверности априорной информации базируется на доступности возмущений измерениям (рис. 5.2).

Рис. 5.2. Принцип компенсационного управления

Измерение возмущений позволяет определить компенсирующее управление, парирующее последствия возмущений. Обычно наряду с корректирующим управлением система подвергается программному воздействию. Однако на практике далеко не всегда удается зафиксировать информацию о внешних возмущениях, не говоря уже о контроле отклонений параметров системы или неожиданных структурных изменениях. При наличии информации о возмущениях принцип их компенсации путем введения компенсирующего управления представляет практический интерес.

Принцип замкнутого управления. Рассмотренные выше принципы относятся к классу разомкнутых контуров управления: величина управления не зависит от поведения объекта, а представляет собой функцию времени или возмущения. Класс замкнутых контуров управления образуют системы с отрицательной обратной связью, воплощающие базовый принцип кибернетики.

В таких системах заранее программируется не входное воздействие, а требуемое состояние системы, т.е. следствие воздействия на объект, в том числе управления. Следовательно, возможна ситуация, когда возмущение позитивно воздействует на динамику системы, если приближает ее состояние к желаемому. Для реализации принципа априорно находится программный закон изменения состояния системы во времени Спр(t), а задача системы формулируется как обеспечение приближения действительного состояния к желаемому (рис. 5.3). Решение этой задачи достигается определением разности между желаемым состоянием и действительным:

∆С(t) = Спр(t) – С(t).

Рис 5. 3 Принцип замкнутого управления

Данная разность используется для управления, призванного свести к минимуму обнаруженное рассогласование. Тем самым обеспечивается приближение регулируемой координаты к программной функции независимо от причин, вызвавших появление разности, будь то возмущения различного происхождения или ошибки регулирования. Качество управления сказывается на характере переходного процесса и установившейся ошибке – несовпадении программного и действительного конечного состояния.

В зависимости от входного сигнала в теории управления различают:

■ системы программного регулирования (рассматриваемый случай);

■ системы стабилизации, когда cпр(t) = 0;

■ системы слежения, когда входной сигнал априорно неизвестен.

Эта детализация никак не сказывается на реализации принципа, но вносит специфику в технику построения системы.

Широкое распространение этого принципа в естественных и искусственных системах объясняется продуктивностью организации контура: задача управления эффективно решается на концептуальном уровне благодаря введению отрицательной обратной связи.

Рассмотрен случай программирования изменения во времени состояния системы Спр(t),что означает предварительный расчет траектории в пространстве состояний. Но из поля зрения выпал вопрос, как это сделать. Ответ лимитируется двумя требованиями к траектории, которая должна:

1) проходить через цель;

2) удовлетворять экстремуму критерия качества, т.е. быть оптимальной.

В формализованных динамических системах для отыскания подобной траектории привлекается аппарат вариационного исчисления или его современные модификации: принцип максимума Л. Понтрягина или динамическое программирование Р. Беллмана. В том случае, когда задача сводится к поиску неизвестных параметров (коэффициентов) системы, для ее решения привлекаются методы математического программирования – требуется отыскать экстремум функции качества (показателя) в пространстве параметров. Для решения плохо формализуемых проблем остается уповать на эвристические решения, основанные на футурологических прогнозах, или на результаты имитационного математического моделирования. Точность подобных решений оценить сложно.

Возвратимся к задаче программирования. Если существует способ расчета программной траектории для формализованных задач, то естественно потребовать от системы управления, чтобы она довольствовалась целеуказанием, а программное изменение состояния системы находила непосредственно в процессе управления (терминальное управление). Такая организация системы, конечно, усложнит алгоритм управления, но позволит свести к минимуму исходную информацию, а значит, сделает управление более оперативным. Подобная задача в 1960-х гг. была теоретически решена профессором Е. Горбатовым для управления движением баллистических ракет и космических аппаратов.

В отношении постановки и решения задачи оптимального управления следует учитывать следующее принципиальное обстоятельство.

Выбрать оптимальное поведение системы можно, только если достоверно известны поведение изучаемого объекта на всем интервале управления и условия, в которых происходит движение.

Оптимальные решения могут быть получены и при выполнении других, дополнительных допущений, но дело как раз в том, что каждый случай следует оговорить особо, решение будет справедливо “с точностью до условий”.

Проиллюстрируем сформулированное положение на примере поведения бегуна, стремящегося достичь высокого результата. Если речь идет о короткой дистанции (100, 200 м), то подготовленный спортсмен ставит целью обеспечить максимальную скорость в каждый момент времени. При беге на более длинные дистанции успех определяется его умением правильно распределять силы на трассе, а для этого он должен отчетливо представлять свои возможности, рельеф маршрута и особенности соперников. В условиях ограниченных ресурсов ни о какой максимальной скорости в каждый момент не может идти и речи.

Вполне очевидно, что приведенное ограничение выполняется только в рамках детерминированной постановки задачи, т.е. когда априорно все достоверно известно. Такие условия оказываются чрезмерными для реальных задач: прокрустово ложе детерминизма не соответствует действительным условиям функционирования системы. Априорность нашего знания чрезвычайно сомнительна как в отношении самой системы, так и среды и ее взаимодействия с тем или иным объектом. Достоверность априорных сведений тем меньше, чем сложнее система, что не добавляет оптимизма исследователям, проводящим процедуру синтеза.

Подобная неопределенность привела к появлению целого направления в теории управления, базирующегося на учете стохастических условий существования системы. Самые конструктивные результаты были получены при разработке принципов адаптивных и самонастраивающихся систем.

Оптимизация управления. Адаптивные и самонастраивающиеся, системы.

Адаптивные системы позволяют справляться с неопределенностью путем получения дополнительной информации о состоянии объекта и его взаимодействии со средой в процессе управления с последующей перестройкой структуры системы и изменением ее параметров при отклонении условий работы от априорно известных (рис. 5.4). При этом, как правило, цель трансформаций состоит в приближении характеристик системы к априорным, использовавшимся при синтезе управления. Таким образом, адаптация ориентирована на сохранение гомеостаза системы в условиях возмущений.

Рис. 5.4. Адаптивная система

Одной из сложнейших конструктивных составляющих этой задачи является получение сведений о состоянии среды, без чего затруднительно проводить адаптацию.

Примером успешного получения информации о состоянии среды может служить изобретение трубки Пито, которой снабжены практически все летательные аппараты. Трубка позволяет измерить скоростной напор – важнейшую характеристику, от которой зависят непосредственно все аэродинамические силы. Результаты измерения используются для настройки автопилота. Аналогичную роль в социальных системах играют социологические опросы, позволяющие корректировать решения внутри- и внешнеполитических проблем.

Эффективным приемом изучения динамики объекта управления является метод дуального управления, некогда предложенный А. Фельдбаумом. Суть его состоит в том, что на объект наряду с командами управления подаются специальные тестирующие сигналы, реакция на которые заранее установлена для априорной модели. По отклонению реакции объекта от эталонной судят о взаимодействии модели с внешней средой.

Подобный прием использовался в русской контрразведке во время Первой мировой войны для выявления шпиона. Выделялся круг сотрудников, подозреваемых в предательстве, и каждому из этого круга “доверялась” важная, но ложная информация, имеющая уникальный характер. Наблюдалась реакция противника, по которой и идентифицировался изменник.

От адаптивных систем отличают класс самонастраивающихся систем. Последние в процессе адаптации настраиваются. Однако на принятом уровне общности структура самонастраивающейся системы аналогична структуре адаптивной системы (см. рис. 5.4).

Относительно процессов адаптации и самонастройки можно отметить, что их возможность в конкретных случаях в основном определяется назначением системы и ее техническим воплощением. Подобная теория систем изобилует иллюстрациями, но, как представляется, не содержит обобщающих достижений.

Другой путь преодоления недостаточности априорных данных о процессе управления заключается в совмещении процесса управления с процедурой его синтеза. Традиционно алгоритм управления есть результат синтеза, базирующийся на допущении детерминированного описания модели движения. Но очевидно, что отклонения в движении принятой модели сказываются на точности достижения цели и на качестве процессов, т.е. приводят к отклонению от экстремума критерия. Отсюда следует, что строить управление нужно как терминальное, рассчитывая траекторию в реальном времени и обновляя сведения о модели объекта и условиях движения. Конечно, и в данном случае необходимо экстраполировать условия движения на весь оставшийся интервал управления, но по мере приближения к цели точность экстраполяции возрастает, а значит, повышается качество управления.

В этом видна аналогия с действиями правительства, которое не в состоянии выполнять плановые задания, например бюджетные. Условия функционирования экономики меняются нерасчетным образом, с нарушением прогнозов, поэтому приходится постоянно корректировать намеченный план в стремлении достичь итоговых показателей, в частности, производить секвестр. Отклонения от априорных предположений могут быть столь велики, что имеющимися ресурсами и принимаемыми мерами управления уже нельзя обеспечить выполнение цели. Тогда приходится “приближать” цель, размещая ее внутри новой области достижимости. Отметим, что описанная схема справедлива только для устойчивой системы. Низкое качество организации управления может привести к дестабилизации и, как следствие, к разрушению всей системы.

Остановимся еще на одном принципе управления, лежащем в основе развитой теории исследования операций.

Принцип однократного управления. Широкий круг практически значимых задач предполагает необходимость осуществить однократный акт управления, а именно – принять некоторое решение, последствия которого сказываются длительное время. Разумеется, и традиционное управление можно интерпретировать как последовательность разовых решений. Здесь мы вновь сталкиваемся с проблемой дискретности и непрерывности, граница между которыми так же размыта, как и между статическими и динамическими системами. Однако различие все-таки существует: в классической теории управления исходят из того, что воздействие на систему есть процесс, функция времени или параметров состояния, а не однократная процедура.

Другой отличительной особенностью исследования операций является то, что эта наука оперирует с управлениями – константами, параметрами системы. Тогда если в динамических задачах в качестве критерия используется математическая конструкция – функционал, оценивающий движение системы, то в исследовании операций критерий имеет вид функции, заданной на множества исследуемых параметров системы.

Область практических задач, охватываемая исследованием операций, весьма обширна и включает мероприятия по распределению ресурсов, выбору маршрутов, составлению планов, управлению запасами, очередями в задачах массового обслуживания и др. При решении соответствующих задач привлекается изложенная выше методология их описания с учетом категорий модели, состояния, цели, критерия, управления. Так же формулируется и решается проблема оптимизации, состоящая в нахождении экстремума критериальной функции в пространстве параметров. Задачи решаются как в детерминированной, так и в стохастической постановках.

Поскольку процедура оперирования с константами существенно проще, чем действия с функциями, теория исследования операций оказалась более продвинутой, нежели общая теория систем и, в частности, теория управления динамическими системами. Исследование операций предлагает больший арсенал математических средств, порой весьма утонченных, для решения широкого круга практически значимых задач. Вся совокупность математических методов, обслуживающих исследование операций, получила название математического программирования. Так, в рамках исследования операций развивается теория принятия решений – чрезвычайно актуальное направление.

Теория принятия решений, по сути, рассматривает процедуру оптимизации условий детального описания векторного критерия и особенности установления его экстремального значения. Так, для постановки задачи характерен критерий, состоящий из нескольких составляющих, т.е. многокритериальная задача.

Чтобы подчеркнуть субъективизм критерия и процесса принятия решения, в рассмотрение вводится лицо, принимающее решение (ЛИР), обладающее индивидуальным взглядом на проблему. При изучении решений формальными методами это проявляется через систему предпочтений при оценке той или иной составляющей критерия.

Как правило, для принятия решения ЛПР получает несколько вариантов действий, каждый из которых подвергается оценке. Такой подход максимально приближен к реальным условиям действий ответственного субъекта в организационной системе при выборе одного из вариантов, подготовленных аппаратом. За каждым из них стоит проработка (аналитическая, имитационное математическое моделирование) возможного хода развития событий с анализом конечных результатов – сценарий. Для удобства принятия ответственных решений организуются ситуационные комнаты, оборудованные наглядными средствами отображения сценариев на дисплеях или экранах. Для этого привлекаются специалисты (операционалисты), владеющие не только математическими методами анализа ситуаций и подготовки принятия решений, но и предметной областью.

Понятно, что результатом применения к объекту теории исследования операций, в частности, и теории принятия решений, является некоторый оптимальный план действий. Следовательно, на вход некоторого блока, “начиненного” оптимизационным алгоритмом и построенного с применением соответствующего метода математического программирования модели ситуации, подается информация: начальное состояние, цель, критерий качества, перечень варьируемых параметров, ограничения. (Модель системы используется при построении алгоритма.) Выход блока и есть искомый план. С точки зрения кибернетики такое построение классифицируется как разомкнутый контур управления, поскольку выходная информация не влияет на входной сигнал.

В принципе, рассмотренный подход можно применить и для случая замкнутого управления. Для этого необходимо организовать итерационный процесс во времени: после реализации плана ввести новое состояние системы в качестве начального условия и повторить цикл. Если позволяет задача, можно сократить плановый период за счет приближения цели к начальному состоянию системы. Тогда просматривается аналогия предлагаемых действий с рассмотренной выше итерационной процедурой терминального управления, также базирующейся на периодическом обновлении исходной информации. Более того, динамическую задачу, оперирующую с процессами, можно свести к аппроксимации функций функциональными рядами. При этом варьируемыми переменными будут уже параметры таких рядов, а значит, применим аппарат теории исследования операций. (Подобное осуществлено в теории вероятностей, когда случайные процессы описываются каноническим разложением.)

Изложенная методология начала находить применение в теории искусственного интеллекта при синтезе ситуационного управления.

Следует указать на опасность, связанную с практическим применением теории принятия решений недостаточно компетентными в теории систем лицами. Так, часто в организационных системах (государственных учреждениях, фирмах, финансовых организациях) принятие решения абсолютизируют и сводят к оперированию многочисленными показателями и оптимальному осуществлению разового управленческого акта. При этом из поля зрения упускают последствия произведенного действия для системы, забывают, что управляют не критерием, а системой, не учитывая многостадийность замкнутого процесса – от системы к ее состоянию, далее через показатели к решению и вновь к системе. Конечно, на этом долгом пути делается множество ошибок, объективных и субъективных, которых уже достаточно для серьезного отклонения от плановых результатов.