Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета, 2007, №30
Покупка
Основная коллекция
Издательство:
Кубанский государственный аграрный университет
Наименование: Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета
Год издания: 2007
Кол-во страниц: 230
Дополнительно
Вид издания:
Журнал
Артикул: 640638.0001.99
ББК:
УДК:
ГРНТИ:
Скопировать запись
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов.
Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в
ридер.
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 1 УДК 303.732.4 UDC 303.732.4 АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ КАК СРЕДСТВО ПЕРЕСИНТЕЗА МОДЕЛИ АКТИВНОГО ОБЪЕКТА УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ПРОХОЖДЕНИЯ ИМ ТОЧКИ БИФУРКАЦИИ AUTOMATIZED SYSTEMIC ANALYSIS AS A MEANS OF RESYNTHESIS OF MODELS OF ACTIVE OBJECT OF MANAGEMENT UNDER ITS FORWARDING THE POINT OF BUFURCATION Луценко Евгений Вениаминович д.э.н., к.т.н., профессор Lutsenko Eugeny Veniaminovich Dr. Sci. Econ., Cand. Tech. Sci., professor Лаптев Владимир Николаевич к.т.н., доцент Laptev Vladimir Nikolaevich Cand. Tech. Sci., associate professor Кубанский государственный аграрный Университет, Краснодар, Россия Kuban State Agrarian University, Krasnodar, Russia В статье впервые предлагается автоматизированный алгоритм, обеспечивающий пересинтез модели активного объекта управления при прохождения им точки бифуркации, т.е. позволяющий определить содержание классов после качественного изменения целеустремленного и принимающего решения объекта управления. The automatized algorithm, supplying the resynthesis of models of active object of management under its forwarding the point of bifurcation, allowing to determine the content of classes after qualitative change of purposeful and taking decision object of management is described in this article at the first time. Ключевые слова: КОНЦЕПТУАЛЬНЫЙ, АСУ ВУЗОМ, ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ ОТКРЫТАЯ САМООРГАНИЗУЮЩАЯСЯ СИСТЕМА. Key words: CONCEPTUAL, ASM OF IHE, DECENTRALIZED OPEN SELF-ORGANIZING SYSTEM. Проблема и идея ее решения Под активными объектами (системами) в работе понимаются объек ты, ставящие собственные цели (вообще говоря отличающиеся от целей внешнего управления) и добивающиеся их, имеющие модели себя (а зна чит рефлексивные) и окружающей среды. Это прежде всего люди и систе мы с их участием: коллективы, организации, сегменты рынка, отрасли, а также биологические и экологические системы. Активные объекты развиваются путем чередования этапов принятия и реализации решений, т.е. бифуркационных и детерминистских состояний. На бифуркационных этапах определяются закономерности, задающие по ведение системы на детерминистских этапах, это означит, что в точках би фуркации система изменяется качественно (революционно), а на детерми нистских этапах – лишь количественно (эволюционно).
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 2 Управление активными объектами осуществляется путем управления их системой целеполагания, мотивации и оценки (мета-управление). Проблема управления активными объектами состоит в том, что мо дель периодически теряет адекватность после качественного изменения объекта управления (после его перехода через точку бифуркации). Необходимо отметить, что традиционные автоматизированные сис темы управления (АСУ) построены на фиксированной или адаптивной мо дели объекта управления, способной учитывать лишь количественные его изменения, и поэтому, когда объект управления изменяется качественно, т.е. переходит через точку бифуркации, то такая модель теряет адекват ность, что приводит к срыву управления. Идея решения этой проблемы состоит в том, чтобы осуществлять периодический синтез модели объекта управления непосредственно в цик ле управления. Для этого необходимо включить процесс познания объекта управления непосредственно в цикл управления. Чтобы это было возмож но в режиме реального времени процесс познания безусловно должен быть автоматизирован. Он должен быть полным и всесторонним, т.к. неучет в модели существенных факторов приводит к ее неадекватности, а значит к нецелевым, неожиданным и нежелательным результатам управления. Изу чением влияния различных групп факторов среды и технологии на количе ство и качество продукции занимаются различные научные направления. Необходимо объединить эти исследования в рамках одной математиче ской модели. Эти требования совпадают с требованиями системного анализа. Следовательно, основная идея решения поставленной проблемы со стоит в автоматизации системного анализа и включения его непосред ственно в цикл управления в качестве периодически выполняемого этапа, что обеспечит периодический синтез модели активного объекта управле ния и сохранение ее адекватности после его качественных изменений.
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 3 Необходимо отметить, что идея автоматизации системного анализа (СА) впервые была предложена В.П.Стабиным в 1984 году [9]. В настоящее время в специальной литературе представлен подход к автоматизации системного анализа путем его максимальной детализации. Необходимо отметить, что, как это ни парадоксально, само продвижение в этом направлении велось не системно и пока не привело к созданию еди ной математической модели, численного метода и инструментария сис темного анализа. В фундаментальной работе [5] предлагается рассматривать системный анализ, как метод познания, что позволило создать благоприятные предпо сылки для его автоматизации путем интеграции с когнитивными техноло гиями и осуществить на практике эту программу. Системный анализ, структурированный по познавательным (когнитивным: "cognition" – "по знание", англ.), операциям предлагается называть системно-когнитивным анализом (СК-анализ). Однако в работе [5] не был предложены алгоритм и программная реа лизация, обеспечивающие автоматизированное формирование новой системы классов, соответствующих новой системе состояний актив ного объекта управления после прохождения им точки бифуркации. В данной работе авторы ставят перед собой цель восполнить этот пробел. Данный алгоритм является ключевым для пересинтеза модели и вместе с СК-анализом составляет автоматизированный системный анализ. Обобщенная модель детерминистско-бифуркационной динамики активных систем Для решения поставленной проблемы необходима разработка мето дов, обеспечивающих: первичный синтез модели предметной области; идентификацию текущего состояния системы как детерминистского или бифуркационного; выработку рекомендаций по оказанию управляющих воздействий на АОУ на детерминистском этапе; адаптацию модели на де
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 4 терминистском этапе с учетом информации обратной связи о фактических результатах управления; прогнозирование времени наступления бифурка ционного этапа развития АОУ; синтез модели после прохождения бифур кационного этапа. При этом будем исходить из того, что выработка управления на би фуркационном этапе и сразу после него является существенно неформали зуемым процессом, который в настоящее время и в обозримой перспективе может осуществляться только человеком. Основная причина этого, состоит в том, что после прохождения сис темой точки бифуркации по сути дела необходимо заново познавать зако номерности ее поведения на очередном детерминистском этапе, а это пока является прерогативой человека. Здесь снова возникает классический вопрос, впервые заданный А.Тьюрингом еще 1960 году: "Может ли машина мыслить?" По мнению автора, "В принципе да, но на практике на современном этапе развития техники и технологии, т.е. пока нет". Вместе с тем вполне очевидно, что уже на текущем этапе развития науки и технологии "машина", а конкрет нее компьютер и программная система, вполне могут помочь человеку мыслить. Поэтому задача состоит в том, чтобы максимально облегчить для че ловека процесс познания предметной области, создав для этого макси мально комфортные информационные и функциональные условия, предос тавив ему инструмент, т.е. средство труда, берущее на себя некоторые ру тинные операции, выполняемые человеком в процессе мышления. При этом мышление рассматривается как процесс познания. Сделать это в данном исследовании предлагается путем разработки математических моделей, алгоритмов и реализующего их специального программного обеспечения, берущего на себя основные познавательные
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 5 (когнитивные) операции, выполняемые человеком при системном познании предметной области. 1. Классическое дерево вероятностей С середины 80–х годов школа И.Пригожина развивает подход, со гласно которому в развитии любой системы (в том числе и человека) чере дуются периоды, в течение которых система ведет себя то как "в основном детерминированная", то как "в основном случайная" [234]. Удобным формальным средством визуализации этой идеи является "классическое дерево вероятностей" (терм.авт.), в котором точки бифур кации изображаются узлами, а участки детерминистского развития систе мы – дугами. В узлах определяется направление дальнейшего развития системы, а в дугах – это направление реализуется. В настоящем исследо вании предлагается рассматривать узлы в диаграмме "дерева вероятно стей", – это этапы принятия решений, а дуги как этапы реализации этих решений. Случайный выбор является лишь одним из методов приня тия (который оптимален в случае отсутствия информации о предметной области), поэтому предлагаемый подход является более общим, чем подход школы И.Пригожина. Необходимо также отметить, что в результате реа лизации некоторого конкретного решения система с необходимостью ока зывается в очередной точке бифуркации. Рассмотрим упрощенный пример. Молодой человек в начальном состоянии, изображенном на диа грамме (рисунок 1.4), находится в точке бифуркации "абитуриент". В этой точке в процессе сдачи вступительных экзаменов определяет ся, станет ли он студентом. существует две альтернативы, изображенные дугами:
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 6 1. Он поступает на очное отделение и учится в течение 5 лет (дуга: "обучение в вузе"). 2. Он не поступает и сразу оказывается в точке бифуркации: "выбор места работы". Сдача вступительных экзаментов (результат положительный) Сдача вступительных экзаментов (результат отрицательный) Процесс обучения в вузе Множество возможностей выбора для человека с высшим образованием Множ.возм.выбора для человека без ВО Выбор места работы Выбор места работы Студент Абитуриент Рисунок 1. 1. Классическое дерево вероятностей После окончания учебы выпускник, т.е. молодой специалист, также оказывается в точке бифуркации: "выбор места работы". Однако, не смотря на то, что у людей с высшим образованием и без него точки бифуркации "выбор места работы" совпадают по названию, по содержанию они суще ственно отличаются, из-за чего, собственно, на диаграмме и изображено два различных состояния с таким названием. Дело в том, что возможности выбора места работы самым существенным образом зависят от пути по ко торому человек перешел в данную точку бифуркации, т.е. зависят от его предыстории: множество альтернатив, доступных для человека без высше го образования в данной точке бифуркации, является подмножеством аль тернатив, доступных для человека с высшим образованием. Глубокую аналогию можно провести между рассмотренным приме ром поведения активной системы "человек" и квантовым движением мик рообъекта, движение которого осуществляется путем чередования редуци
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 7 рованных и квантовых состояний. В соответствии с соотношением неопре деленностей Гейзенберга в редуцированном состоянии определенными яв ляются координаты квантового объекта, но неопределенным направление и скорость движения, а в виртуальном, наоборот, определенными являются направление и скорость движения, но неопределенными координаты. Это означает, что редуцированные состояния можно изобразить точками би фуркаций на "дереве вероятностей", а виртуальные, соответственно, дуга ми. В редуцированном состоянии как бы определяется направление буду щего перемещения, а в виртуальном – реализуется это решение. Для чело века в редуцированных состояниях точно известно, кем он является в на стоящее время, но неизвестно кем он может стать в будущем, а в вирту альных, наоборот, его текущее состояние не фиксировано, т.е. он находит ся "в стадии трансформации", зато известно кем он станет в результате этой трансформации. Эта глубокая аналогия позволяет выдвинуть гипоте зу, что развитие человека можно представить как его движение в неко тором абстрактном фазовом суперпространстве развития. Естественно, реальная система управления должна устойчиво управ лять объектом управления не только на "детерминистских" участках его истории, но и в точках, в которых его дальнейшее поведение становится в высокой степени неопределенным и непредсказуемым. Отметим, что клас сический подход к управлению ориентирован именно на управление сис темами на детерминистских участках их эволюции, когда объект управле ния в течение длительного времени можно с достаточной точностью рас сматривать как лишенный внутренней активности и обоснованно абстра гироваться от того, что это в общем случае не так. Однако в ряде случаев, такое упрощенное представление об объекте управления является неадекватным и необходимо разрабатывать подходы к управлению системами, в поведении которых существенную роль играет их внутренняя активность, в частном случае - свобода воли.
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 8 Плодотворная аналогия движением активных и квантовых систем будет продолжена и развита ниже, т.к. это позволяет открыть много новых для теории автоматизированного управления аспектов исследования ак тивных систем, а также дает надежду на возможность применения в буду щем хорошо развитого математического аппарата квантовой теории поля (КТП) для решения задач управления активными объектами 2. Уровни бифуркаций Как показано выше, в точке бифуркации принимается решение о дальнейшем пути эволюции системы, а на детерминистском этапе приня тое решение реализуется. После окончания реализации принятого решения система опять попадает в состояние бифуркации. На этом уровне абстрагирования и детализации этап реализации ре шения представляется однородным и лишенным какой-либо внутренней структуры. Однако при более детальном рассмотрении выясняется, что этап реализации некоторого важного решения (решения 1-го уровня) сам состоит из определенной последовательности этапов, на которых прини маются определенные решения (решения 2-го уровня), вытекающие из ре шения 1-го уровня и этапов их реализации. Если продолжить пример, приведенный в предыдущем разделе, то дугу "Процесс обучения в вузе" можно представить в форме последова тельности точек бифуркации, соответствующих сдаче сессий. В этих точ ках бифуркации определяется (принимается решение), будет ли студент обучаться в вузе на следующем семестре или на следующем курсе. Однако само решение о сдаче сессий фактически предопределено поступлением в вуз, т.е. с этой точки зрения является реализацией решения, т.е. детерми нистским этапом. Таким образом, классификация того или иного этапа как бифуркационного или детерминистского является в определенной мере относительной.
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 9 3. Снятие неопределенности, как результат передачи информации Рассмотрим систему: "человек – объект" в точке бифуркации, т.е. в точке, в которой снимается (уменьшается) неопределенность в поведении одного из элементов этой системы. Информация есть количественная мера снятия неопределенности [309], поэтому рассмотрим два основных на правления информационных потоков, которые возможны в этой системе: 1. От человека к объекту: "Труд" (управление). 2. От объекта к человеку: "Познание" (идентификация). В результате труда, который с позиций, развиваемых в данной рабо те, представляет собой управляющее, по существу информационное, воз действие на предмет труда, снимается неопределенность состояния пред мета труда, в результате чего он трансформируется в продукт труда. В ре зультате познания снимается неопределенность наших представлений об объекте познания, т.е. снимается неопределенность в состоянии человека, в результате чего он трансформируется из "незнающего" в "знающего". Если абстрагироваться от направления потока информации и, соот ветственно, от того, неопределенность в состоянии какой системы снима ется (объекта или человека), то, очевидно, в обоих случаях количество пе реданной информации является количественной мерой степени снятия неопределенности. 4. Интерференция последствий выбора в результате одновременного выбора альтернатив. Обобщенное дерево вероятностей. Необходимость разработки системной (эмерджентной) теории информации Обобщим пример, предложенный в предыдущем разделе и поясним понятие "интерференция последствий выбора". Пусть студент одновре менно поступает в два высших учебных заведения и получает два высших
Научный журнал КубГАУ, №30(6), 2007 года http://ej.kubagro.ru/2007/06/pdf/10.pdf 10 образования (сейчас это возможно). По окончании обучения выбор "куда пойти работать" является не простой суммой вариантов выбора по каждой из специальностей, а качественно иным, включающим также новые облас ти, не входящие ни в один из вариантов. Эти новые области его работы об разуются за счет того, что свойства, полученные студентом при получении 1-го и 2-го высшего образования, взаимодействуют друг с другом и обра зуют систему свойств, предоставляющую ему новые возможности, не входящие ни в один из вариантов, взятый сам по себе [140]. Таким образом наблюдается картина последствий, не сводящаяся к простой сумме последствий альтернативных вариантов, т.е. очень напо минающая квантовое физическое явление, которое называется интерфе ренцией плотности вероятности. Это явление безусловно имеет систем ный характер, т.е. свойства системы в целом не сводится к алгебраической сумме свойств ее частей. Обобщим классическое дерево вероятностей таким образом, чтобы оно позволяло теоретически отображать явление интерференции альтерна тив (рисунок 1.5): Множество возможностей выбора места работы для выпускника 1-го вуза Абитуриент Сдача вступительных экзаментов Сдача вступительных экзаментов Процесс обучения в 1-м вузе Дополнительное множество возможностей выбора места работы для выпускника 1-го и 2-го вузов Студент 2-го вуза Процесс обучения во 2-м вузе Множество возможностей выбора места работы для выпускника 2-го вуза 1-я сессия n-я сессия 1-я сессия n-я сессия Выбор места работы Студент 1-го вуза