Технические науки / 12.Автоматизированные системы управления на производстве

Денисенко В.С., студ. 4-го курсу спец. 6.050202 "Автоматизоване управління технологічними процесами"

Національний університет харчових технологій

ПРИЙНЯТТЯ РІШЕННЯ В УМОВАХ РИЗИКУ ТА НЕВИЗНАЧЕНОСТІ

В економічній літературі відомі численні спроби сформулювати теоретичні визначення поняття ризику. Найбільш послідовним серед них є твердження, згідно з яким ризик у своїй першооснові є невизначеністю. Можна виділити два основні види невизначеності: структурну, коли не визначений вид критерію ефективності, число часних критеріїв, їх взаємозв’язок тощо, і параметричну, коли не визначені параметри моделі, наприклад, вагові коефіцієнти критерію ефективності, або параметри обмежень, що визначають область допустимих розв’язків Х. Тому при синтезі систем управління в умовах невизначеності виникають проблеми структурної і параметричної ідентифікації моделі. Синтез системи прийняття рішень при управлінні такими системами, як підприємство, в умовах невизначеності розпадається на такі дві задачі: синтез моделі прийняття рішень та обґрунтування і розробка методів та засобів прийняття рішень (ефективних, оптимальних, компромісних) з урахуванням особливостей моделі, які можуть полягати в точності, ефективності, визначеності структури і параметрів. В свою чергу, задача синтезу моделі розпадається на три під задачі:

- синтезу структурно-параметричного багатокритеріального цільового функціоналу (синтез функціоналу багатофакторного оцінювання);

- ідентифікації параметрів обмежень, що визначають область допустимих розв’язків Х;

- структурно-параметрична ідентифікація моделі зовнішнього середовища.

Параметрична невизначеність у загальному вигляді є обмеженим інтервалом можливих значень параметра. Межі можуть бути чіткими, заданими чисельно з різним ступенем точності, і нечіткими, заданими лінгвістичними змінними. В даний час розвинена теорія управління для випадків, коли модель управління детермінована, а зовнішні дії є фіксованими (математичне програмування) або детермінованими випадковими величинами (статистичні характеристики є точними детермінованими значеннями, тобто отримані на нескінченно великій статистичній вибірці). [1] Залежно від інформованості особи, яка приймає рішення, інтервальну невизначеність можна класифікувати на ризики і невизначеність. Ризики – це коли відомі імовірнісні характеристики моделі (функція щільності розподілу, математичне очікування, дисперсія). Вони можуть бути детермінованими (точними, визначеними на дуже великій вибірці) або інтервальними (визначеними на обмеженій вибірці і заданими з довірчою вірогідністю). Визначення вказаних статистичних параметрів ризику вимагає наявності представницької однорідної, тобто отриманої в незмінних умовах, статистичної вибірки. В умовах стійкості економіки це можливо. В умовах економіки країн, що розвиваються, це практично неможливо по багатьом типам ризиків: зміни законів, зміни пріоритетів, політики центрального банку тощо. В цих умовах необхідно переходити від управління ризиками до управління невизначеностями, які можуть бути задані у вигляді інтервалів [min, max] значень. При цьому інформація про розподіл значень в середині інтервалів не є об’єктивною (як у класичного ризику), а суб’єктивна, що генерується експертами у вигляді суб’єктивних функцій щільності розподілу, функцій приналежності розмитих множин, інтервальної невизначеності. Це викликає необхідність розвитку спеціальних, проблемно-орієнтованих на економіку, що розвивається, методів управління ризиками. Процедуру прийняття рішень в умовах ризику і невизначеності пропонується розглядати як двох етапний процес. На першому етапі формується безліч альтернативних результатів , які відповідають можливим сценаріям поведінки зовнішнього середовища, де − відповідно початковий і кінцевий моменти інтервалу ухвалення рішення. Для вирішення цієї задачі необхідна математична модель, яка повинна включати достатньо адекватну імітаційну модель, що дозволяє отримувати відповіді на питання типу «що буде, якщо...». Крім того, вважатимемо, що цільова установка на момент ухвалення рішення в момент , є стабільною (незмінною). Це дозволяє сформулювати відповідну їй цільову функцію, яка підлягає оптимізації шляхом вибору відповідних значень керованих змінних x. Таким чином, для кожного конкретного сценарію на момент буде визначено стан , який екстремізує цільову функцію системи. В результаті буде отримано множина можливих станів системи . Задача другого етапу полягає у виборі стратегії поведінки системи , тобто в момент , на основі аналізу множин можливих станів . При цьому передбачається, що на інтервалі часу зміна початкового рішення неможлива. Наприклад, в момент ухвалюється рішення про розвиток деякого підприємства. Це пов’язано з ухваленням рішення про обсяги майбутнього виробництва, вибір постачальників устаткування, джерелах ресурсів тощо. Ці рішення ухвалюються на основі аналізу оцінок ємкості ринку, цін на продукцію, устаткування, процентних ставок на кредити і т. д. В процесі реалізації проекту, коли багато рішень вже незворотні, наприклад, змінюються з різних причин попит, ціни, ставки податків тощо. Завдання полягає в тому, щоб в момент ухвалити ефективне на даний момент рішення [2].

Література:

1. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа / Н.Н. Моисеев – М. : Наука, 1981. – 488 с.

2. Авраменко В.П. Алгоритмы аппроксимации некорректно поставленных задач параметрической идентификации корректными / В.П. Авраменко, А.И. Пушкарь // Авторизированные системы управления и проблемы автоматики. – Харьков, 1982. – Вып. 61. – С. 20–24.