Типовые задачи, решаемые в формализованных системах

По отношению к системам, в том числе кибернетическим, возникает ряд специфических задач:

анализ системы – процедура, которая заключается в нахождении (описании) свойств заданных этой системой превращений информации (поведение при разных входных воздействиях, начальных условиях и тому подобное);

синтез системы – процедура, которая является противоположной по отношению к анализу, и заключается в том, что по описанию преобразования, которое требуется осуществить, необходимо построить систему, фактически выполняющую данное преобразование;

оптимизация систем – процедура, которая заключается в нахождении среди эквивалентных систем (что обеспечивает выполнение заданных преобразований) таких, которые наилучшим образом выполняют эти преобразования или же выполняют их с некими экстремальными свойствами или значениями параметров;

декомпозиция системы – это процедура представления части этой системы или всех ее элементов в виде подсистем, которые состоят из еще более мелких элементов.

Для достаточно простых систем (элементов техники связи, некоторых линий связи и тому подобное) большинство из перечисленных задач могут быть решены методами классической математики, дополненными простым перебором вариантов. Для сложных систем, к которым принадлежат многосвязные системы связи и отдельные их элементы, эти методы часто оказываются чересчур громоздкими и не пригодными. При этом сложность системы предопределяется не только и не столько чисто количественными характеристиками (числом элементов, числом связей между элементами, измеримостью векторов состояний, входов и выходов), а прежде всего свойствами системы. Эффективное исследование таких систем классическими дедуктивными методами практически невозможно. Применение классического экспериментального метода исследования также ограничено высокой стоимости исследований. В ряде случаев натурные опыты невозможны, потому что являются слишком рискованными.

Поэтому часто основным методом исследования сложных кибернетических систем является машинный эксперимент (рис.4.6). Он в чистом виде базируется на использовании имитационных моделей. Такие модели в сущности являются простым переводом на машинный язык математически описанных систем.

Рис. 4.6. Структурная схема машинного эксперимента с имитацией входных воздействий

С помощью соответствующих программ, которые обслуживают модель, генерируют разнообразные конкретные реализации входных воздействий моделируемой системы и формируют в соответствии с введенным в ЭВМ описанием системы (включая ее начальное состояние) исходный сигнал, который определяет реакцию системы. Дальше, как и в обычном натурном эксперименте, полученные результаты обрабатываются с помощью специальных программ, которые строят, например, гистограммы распределения параметров определенных процессов и величин, характеризующие поведение системы и определяющие разнообразные ее качественные характеристики. Этот метод применяется в основном для решения задач, связанных с анализом систем.

При синтезе и оптимизации с применением машинного эксперимента, система, обслуживающая эксперимент, дополняется методами, которые обеспечивают диалог ЭВМ с человеком-исследователем, внесение модификаций в описание моделируемой системы по подсказке исследователя, а также процедуры направленного перебора для организации подобных модификаций в автоматическом режиме.

Во многих случаях при проведении машинного эксперимента имитационное моделирование дополняется аналитическим аппаратом некоторых разделов математики (например теории массового обслуживания), а также современными вычислительными средствами. В первую очередь это касается разнообразных оптимизационных методов: линейного и нелинейного, динамического, стохастического программирования и других.

Иногда целесообразно дополнять машинный опыт натурным. При этом натурными могут быть входные воздействия или некоторая их часть (рис. 4.6). Могут быть также использованы некоторые элементы самой моделируемой системы (средства связи, каналы, помехи и тому подобное).