Цветков В.Я.
Московский государственный университет геодезии и картографии (МИИГАиК), Москва Россия
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ
Системный подход - направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объектов как сложных систем. Системный подход использует два основополагающих принципа:
· теория любых объектов или явлений основывается на некоем образе реальности, называемом моделью;
· формальные, инвариантные аспекты этой модели можно представить в виде структуры, построенной на основе неких логико- математических отношений.
Эти принципы дают основание выделить основные части системного подхода, применяемые при анализе систем и объектов управления: анализ структур, формализация, моделирование [1]
Для анализа понятия «структура» воспользуемся аппаратом теории множеств. В качестве первой модели объекта управления рассмотрим простую структуру системы в виде бинарной модели как кортеж-двойку
S = <Е, R>,
где Е – множество элементов системы; R – множество связей между элементами.
Такая структура удобна тем, что позволяет применять бинарный подход, теорию графов и топологию для анализа. При этом следует отметить, что показано на рис.1, наличие разных по качеству и функциям элементов, а также связей и характера их направленности (односторонние двухсторонние). Эта модель показывает на то, что система состоит из отдельных элементов и связей между ними. Она используется, когда необходим анализ связей и элементов системы. Ее преимущество - простота анализа.
Рис.1. Структура простой системы
Эту, первую модель объекта управления можно назвать аморфной. В теории вычислений такой объект напоминает подпрограмму. Она имеет максимальную степень абстрактности. Это позволяет применять ее для междисциплинарного переноса знаний и анализа [2]. В частности, ее можно использовать для анализа управляемости объекта [3].
Вторая модель объекта отличается целенаправленностью, в силу чего называется целенаправленной. Во второй модели имеется третий компонент – множество целей P. Таким образом, структура системы представляет конструкцию вида:
S= <Е, R, P>.
Система может иметь одну или несколько целей, т.е. являться одноцелевой или многоцелевой.
Эта модель показывает, что система имеет определенное целевое и функциональное назначение, что привязывает ее к определенной предметной области или к определенному классу решаемых ею задач.
Рис 2. Структура целенаправленной системы
Степень абстрактности уменьшена. В во второй модели появились новые свойства такие как: целенаправленность [4],целевая определенность [5] и функциональная целеопределенность [6]. Данная модель используется для анализа целей и класса решаемых задач и основных функций системы.
Следующая модель включает дополнительные параметры отражающие влияние и учет внешней среды. Она основывается на кортеже вида:
S t= <E, R, P, IE>,
Рис 3. Структура открытой системы
Здесь IЕ-множество входов и выходов системы. Такие системы называют открытыми, поскольку они допускают возможность отрытого взаимодействия с внешней средой. Наличие входов и выходов подразумевает наличие границ, отделяющих систему от среды. Это позволяет анализировать взаимообмен системы со средой.
В этом случае под системой понимают взаимосвязь изолированных от среды элементов, взаимодействующих между собой и со средой для достижения целей.
В некоторых случаях границы системы определить достаточно сложно. Поэтому в качестве критерия, позволяющего определить эти границы, можно выбрать силу связей между элементами.
Это позволяет выделить из системы элементы, определить граничные (входные и выходные) элементы, определить границы системы. Система существует как самостоятельная единица только тогда, когда сила связей между элементами системы сильнее силы связей со средой. В противном случае среда поглощает систему.
Данная модель используется для анализа взаимодействия с внешней средой, а также для распределения элементов совокупности «система-среда» на: внутренние (система), граничные (система-среда) и внешние (среда).
Следующую модель структуры назовем интеллектуальной. В отличие от рассмотренных в качестве базовых элементов структуры в ней используют компоненты, которые могут обозначать как процесс, так и сущность, но в их основе лежит понятие стереотипа как часто повторяющегося процесса, факта или объекта. Такое обобщение позволяет соединять для анализа объекты разных качеств как элементов структуры.
Принципиальным является выделение в ней некого особого компонента (совокупности элементов) который называют в теории активных систем центром (управления), в теории интеллектуальных систем называют интеллектуальным элементом (хотя он может включать совокупность более простых элементов). По существу центр или интеллектуальный элемент представляет собой подсистему управления, которая взаимодействует с другой подсистемой – подсистемой исполнения. В модели присутствует внешняя среда или просто среда, которая воздействует
Описание представляет модель, отражающую структурную вложенность компонент системы и выглядит следующим образом.
S= < ИЭ, ПИ(ИП, М, З, А, Тх, Пр) >
Здесь ИЭ – интеллектуальный элемент, ПИ – подсистема исполнения, ИП – информационная потребность, М – мотивация, З- задачи, А – альтернативы (решения), Тх – технологии, Пр – продукция (результат).
Рис.4. Структура интеллектуальной информационной системы
Важным фактором, требующим учета является то, что воздействие внешней среды может оказаться причиной несовпадения действия интеллектуального элемента и результата его деятельности. Результатом деятельности ИЭ может быть удовлетворение потребности (частичное или полное) или ее неудовлетворение. Поэтому стимулирование может быть определено как комплексное целенаправленное внешнее воздействие на компоненты деятельности управляемой системы и процессы их формирования.
Продуктом в данной модели может быть материальный, информационный продукт или новое знание.
Данная модель часто используется для управления, поэтому ее
дополнением служит постановка задачи управления с использованием такой модели. Рассмотрим задачу управления
некоторой (пассивной или активной) системой. Пусть состояние управляемой системы
описывается переменной у,
принадлежащей допустимому множеству состояний А .
В идеальном случае в результате
управляющего воздействия u управляющей
подсистемы и существующей функции преобразования управляющей
подсистемы F(u) (переходной, операционной) состояние системы определиться как
y= Rs
+F(u)
В реальных условиях имеет место задержка и влияние внешней среды. Поэтому в этом случае состояние системы в некоторый момент времени определяется как
у = Rs +F(u)Dt + Ext
Rs - исходное
состояние.
u – входной сигнал u 
U.
U – множество возможных управляющих воздействий.
F(u) - управляющие воздействие, формируемое
функцией системы.
Dt – задержка.
Ext - внешние воздействия среды (случайные и целенаправленные).
Если на множестве UxA задан
функционал Ф(и,у), определяющий эффективность
функционирования системы, то величина K(u)=F( u,F(u)) называется эффективностью
управления u 
U.
В этом случае задача интеллектуального элемента заключается в выборе такого допустимого управления u, которое максимизировало бы значение его эффективности при условии, что известна реакция системы F(u) на управляющие воздействия.
Отметим различия в моделях управления пассивными информационными и активными интеллектуальными системами.
Для пассивной информационной (или технической) системы зависимость y = F(u) является, фактически, моделью системы - управляемого объекта, отражающей законы и ограничения ее функционирования при отсутствии внешних воздействий.
Например, эта зависимость может являться решением системы дифференциальных уравнений, для систем сбора или измерений - быть результатом сбора данных или результатом измерений и т.д.
Общим таких систем является их "жесткость" в смысле отсутствия у объекта управления свободы выбора своего состояния и возможности прогнозирования поведения управляющего органа.
Иначе обстоит дело в интеллектуальных системах. В этих системах, в которых имеются элементы:
· накапливающие опыт (ресурс);
· отвечающие за обучение;
· имеющие возможность формирования управляющего воздействия в рамках допустимых правил в соответствии с ситуацией;
· имеющие возможность хранения и модификации правил вывода;
· имеющие возможность использования блоков стереотипных решений в стандартных ситуациях.
Таким образом, ИИС не только обладают свободой выбора своего состояния, но возможностью модификации этого выбора, а также возможностью прогнозирования состояния управляющего элемента с использованием стереотипов и правил.
Таким образом, интеллектуальные элементы (ИЭ) ИИС обладают дополнительными собственными возможностями выбора состояния. Это означает, что имеется возможность изменения характеристик функции F(.), которая становится адаптивной и может учитывать проявления свободы и активности управляемых субъектов.
В основе этого используется правило, которое является аналогом правила «рационального поведения индивида». Считается, что управляемые субъекты стремятся к выбору таких своих состояний, которые являются наилучшими с точки зрения их предпочтений при заданных управляющих воздействиях, а управляющие воздействия, в свою очередь, зависят от состояний управляемых субъектов
Одним из важнейших проявлений интеллектуальности ИИС также является способность управляемых субъектов «предсказывать» (в рамках имеющейся информации) поведение как объекта управления, так и управляющего органа. В частности, это означает возможность прогнозировать реакцию на состояние среды, системы, подсистем и т.д.
Развивая это положение, приходим к возможности создания в ИИС специального ИЭ, ориентированного на прогноз. Такой элемент системы управления называют предсказательным элементом.
Таким образом, ИИС дает возможность предсказывать не только поведение объекта управления в изменяющихся условиях, но и предсказывать сове собственное поведение и реакцию. Это существенно экономить важный ресурс управления время и особенно важно при управлении скоростным движением на транспорте.
Следовательно, интеллектуальные системы, принципиально располагают более эффективным инструментарием для управления скоростными подвижными объектами.
Литература
1. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Системный анализ и управление». – СПб.: СПбГТУ, 1997. – 510с.
2. Тихонов А.Н., Иванников А,Д., Соловьёв И.В., и др. Основы
управления сложной организационно-технической системой. Информационный аспект. - М.: МаксПресс, 2010.-228с.
3. Viktor Ya. Tsvetkov. Information Situation and
Information Position as a Management Tool // European Researcher, 2012,
Vol.(36), № 12-1, p.2166- 2170.
4. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Применение мультиагентных систем в интеллектуальных логистических системах. // Международный журнал экспериментального образования. – 2012. - №6. – с.107-109.
5. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. –№ 6. – с.6-8.
6. Цветков В.Я., Железняков В. А. Инкрементальный метод проектирования электронных карт. // Инженерные изыскания. -2011. - № 1 январь. - с.66-68.