Управлении в сложных организационно-технических системах ...

Концептуальные основы

управления в условиях неопределённости

Факторы неопределённости,под которыми понимают источники неопределенности, достаточно условно подразделяются на следующие три большие группы:

1. неопределенность и неполнота информации об обстановке, которая используется для принятия решения по оценке качества функционирования или формирования управления функционированием системы - фактор неопределенности системы и среды;

2. факторы, порождаемые неопределенностью, нечеткостью мышления и знаний человека- неопределенность, проявляющаясяпри взаимодействии человека с системой и окружающей его средой;

3. факторы, обусловленные неопределенностью, нечеткостью(неточностью) накопленного знания, сосредотачиваемого в базахзнаний искусственных интеллектуальных систем, неопределенностью оперирования этим знанием в процессе осуществления тех или иныхлогических и логико-алгебраических процедур сбора и обработки информации, выработки, выбора и принятия управленческих решений.

Классификация факторов (источников) неопределённости, требующих своего учёта при исследовании сложных систем, приведена на рис.В.1.

Рис.В.1. Классификация факторов неопределенности

…

Методология анализа и учёта факторов неопределённости при

управлении в сложных организационно-технических системах ...

(АСУ с СППР и СПР-системы поддержки принятия решений и системы принятия решений)

1. Проблемы и обобщённая формализация задач выработки и при-

нятия управленческих решений в условиях неопределённости ….

2. Детерминистический игровой подход принятия решений в усло-

виях неопределённости …………..……………..……………………..

3. Стохастический подход к решению задач принятия решений в

условиях неопределённости …..………………………………………

4. Вероятностно - статистический подход принятия решений в ус-

ловиях неопределённости ……………………………………………..

5. Вероятностный подход принятия решений в условиях неопреде-

лённости …..………………………………………………………………

6. Нечётко - стохастический подход принятия решений в условиях

неопределённости ……………………………..………………………..

7. Теория возможностей и проблема принятия решений в условиях

неопределённости …………………….…………………………………

8. Нечётко - возможностный подход принятия решений в условиях

неопределённости ……………………………………………………….

9. Лингвистический подход принятия решений в условиях неопре-

делённости ..………………………..………………………………….

Управление слабоструктурированными объектами представляет с точки зрения классической ТАУ довольно сложную, практически неразрешимую задачу. Это вызвано тем, что при построении традиционной системы автоматического управления (САУ) необходимо предварительно формально описать объект управления и сформировать критерии управления на базе математического аппарата, оперирующего количественными категориями. В случае, если невозможно дать точное математическое описание объекта и критериев управления им в количественных терминах, традиционная ТАУ оказывается неприменимой.

К примеру, классическая ТАУ детерминированными и стохастическими системами успешно применяется для построения САУ летательными аппаратами, энергетическими установками и т.п., но попытки распространения традиционных методов на такие области, как биосинтез, многофазные химико-технологические процессы, связанные с обжигом, плавкой, катализом и т.п., не дали ощутимых практических результатов, несмотря на все более усложняющиеся математические методы их описания.

Однако, на практике подобными слабоструктурированными объектами достаточно успешно управляет человек-оператор, которого выручают способности наблюдать, анализировать и запоминать информацию, делать определенные выводы и.т.п., и, как следствие, принимать правильные решения в обстановке неполной и нечеткой информации. Благодаря своему интеллекту, человек может оперировать не только с количественными (что в определенной степени может и машина), но и с качественными неформализованными понятиями, вследствие чего довольно успешно справляется с неопределенностью и сложностью процесса управления. Поэтому построение моделей приближенных рассуждений человека и использование их в САУ представляет сегодня одно из важнейших направлений развития ТАУ.

Не вызывает сомнений, что существенное повышение эффективности управления сложными объектами заключается в создании интеллектуальных САУ, способных в той или иной степени воспроизводить определенные интеллектуаль-ные действия человека, связанные с приобретением, анализом, классификацией знаний в предметной области управления технологическим процессом, а также оперирующих знаниями, накопленными человеком-оператором или самой системой в ходе практической деятельности по управлению объектом.

Необходимость работы в этих условиях затрудняет использование стандартных систем автоматики и АСУ ТП. Особенно сложным является описание областей допустимых режимов работы оборудования в таких условиях, когда задание жестких (четких) ограничений для АСУ ТП и систем автоматики приводят к автоматическому или ручному отключению этих систем. Поэтому крайне важной представляется возможность использования для описания и формализации областей допустимых режимов работы оборудования теории искусственного интеллекта (ИИ) и интеллектуальных систем (ИС).

В связи с бурным развитием вычислительной техники в последнее время началось использование новых методов интеллектуального управления в промышленности. И хотя первые применения интеллектуальных САУ состоялись в Европе, наиболее интенсивно внедряются такие системы в Японии. Спектр приложений их широк: от управления промышленными роботами, ректификационными установками и доменными печами до стиральных машин, пылесосов и СВЧ-печей. При этом интеллектуальные САУ позволяют повысить качество продукции при уменьшении ресурсо и энергозатрат и обеспечивают более высокую устойчивость к воздействию возмущающих факторов по сравнению с традиционными САУ.

Под интеллектуальной системой понимается (К.А. Пупков) объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающую во взаимосвязи с человеком (коллективом людей) или автономно, способную на основе сведений и знаний при наличии мотивации синтезировать цель, принимать решение к действию и находить рациональные способы достижения цели.

. Главная архитектурная особенность, которая отличает интеллектуальные системы управления (ИСУ) от "традиционных" – это механизм получения, хранения и обработки знаний для реализации своих функций.

В основе создания интеллектуальных систем управления лежат два принципа: ситуационное управление (управление на основе анализа внешних ситуаций или событий) и использование современных информационных технологий обработки знаний (экспертные системы, искусственные нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и ряд других).