Автоматизированная система управления предприятием (АСУП) 124 Автоматизированные рабочие места (АРМ) 238 Адаптация АСУ 160 Адаптивная надежность 56 Адаптивность 8—9, 56, 156 Адекватность модели объекта 168 Администратор системы 181 Алгоритм 32, 133 [c.243]
На этом этапе определяются, какие из переменных являются случайными, какие детерминированными. После определения структуры модели производится оценка значений ее параметров, чему предшествует этап сбора необходимой исходной информации. Данный этап должен обязательно закончиться проверкой адекватности модели объекту. Общей методики проверки адекватности не существует. Модель считается адекватной объекту исследования при наличии утвердительных ответов на ряд вопросов [c.193]
При реализации имитационной модели, как правило, рассматриваются не все реально осуществляемые функциональные действия (ФД) системы, а только те из них, которые являются наиболее существенными для исследуемой операции. Кроме того, реальные ФД аппроксимируются упрощенными действиями ФД, причем степень этих упрощений определяется уровнем детализации учитываемых в модели факторов. Названные обстоятельства порождают ошибки имитации процесса функционирования реальной системы, что, в свою очередь, обусловливает адекватность модели объекту-оригиналу и достоверность получаемых в ходе моделирования результатов. [c.395]
Количественную оценку адекватности модели объекту исследования проводят для случая, когда можно определить значения отклика системы в ходе натурных испытаний. [c.402]
Разработка методов комбинирования (гибридизации) прогнозных моделей. Предложен ряд эффективных алгоритмов синтеза комбинированной модели, которая обладает максимальной адекватностью управляемому объекту. Гибридизация моделей позволила получить существенный прирост (от 5% до 20%) качества и надежности прогнозирования. [c.175]
Как мы уже говорили, при анализе экономических процессов такая ситуация встречается далеко не всегда (плохо разработаны, например, принципы построения математических моделей социально-экономического уровня экономических процессов). Имитационные эксперименты в таких областях исследования привлекают в настоящее время все большее внимание. В этом случае цель исследования состоит в том, чтобы научиться строить адекватные модели изучаемых объектов, чтобы проверить различные гипотетические описания и выбрать наиболее подходящие из них (т. е. цель — в развитии здания математических моделей ). В этой книге мы не станем рассматривать вопросы использования имитационных методов в фундаментальных исследованиях и ограничимся лишь прикладными. [c.238]
Итак, имитационные эксперименты — это исследования математических моделей, которые принимают форму эксперимента и осуществляются с помощью вычислительных машин. Имитационные эксперименты позволяют анализировать такие объекты, которые по тем или иным причинам не могут быть исследованы другими путями. Дополнительной проблемой по сравнению с натурными экспериментами здесь является предварительное построение адекватной модели изучаемого объекта. [c.238]
При анализе возможностей получения исходной информации для построения математической модели параллельно решается вопрос о возможности проведения прикладного имитационного эксперимента, т. е. выполняется третий под-этап формулировки исследуемой проблемы. Может оказаться, что некоторые связи между переменными модели еще не достаточно изучены, так что построить адекватную модель изучаемого объекта и провести имитационный эксперимент оказывается невозможно. Этот факт должен быть сообщен заказчику. Как уже говорилось, в этом случае обычно пересматривается список вопросов, на которые должно ответить имитационное исследование. Подчеркнем, что при анализе производственно-экономических систем в большинстве случаев в здании экономико-математических моделей уже имеются соответствующие стандартные модели, которые либо сразу, либо после небольшой модификации можно использовать в исследовании. Таким образом, прикладной имитационный анализ производственно-экономических систем обычно осуществим, нужно лишь уметь выбрать подходящие модели. Исходную числовую информацию также часто удается получить. После этого можно переходить к следующему этапу прикладного имитационного исследования — к построению модели. [c.249]
Хотя до проведения имитационного эксперимента полностью и внедрения его рекомендаций в жизнь нельзя дать гарантий адекватности модели изучаемому объекту, можно, тем не менее, все же проверить некоторые необходимые условия, которым должна удовлетворять модель, чтобы претендовать на пригодность для прикладных имитационных исследований. [c.276]
Экспертные методы прогнозирования. В основе всех видов экспертных методов заложены суждения специалистов относительно перспектив развития объектов. Эти методы базируются на мобилизации профессионального опыта и интуиции. Обычно к экспертным методам прибегают тогда, когда анализируются объекты, не поддающиеся математической формализации, для которых трудно разработать адекватную модель. Различают индивидуальные и коллективные экспертные методы. [c.24]
Создание АИС способствует повышению эффективности производства экономического объекта и обеспечивает качество управления. Наибольшая эффективность АИС достигается при оптимизации планов работы предприятий, фирм и отраслей, быстрой выработке оперативных решений, четком маневрировании материальными и финансовыми ресурсами и т.д. Поэтому процесс управления в условиях функционирования автоматизированных информационных систем основывается на экономико-организационных моделях, более или менее адекватно отражающих характерные структурно-динамические свойства объекта. Адекватность модели означает прежде всего ее соответствие объекту в смысле идентичности поведения в условиях, имитирующих реальную ситуацию, поведение моделируемого объекта в части существенных для поставленной задачи характеристик и свойств. Безусловно, полного повторения объекта в модели быть не может, однако несущественными для анализа и принятия управленческих решений деталями можно пренебречь. Модели имеют собственную классификацию, подразделяясь на вероятностные и детерминированные, функциональные и структурные. Эти особенности модели порождают разнообразие типов информационных систем. [c.18]
При разработке концепции может использоваться моделирование. Модели должны отражать взаимодействие системы со средой (например, в результате моделирования может быть определена роль предприятия в выполнении программы социального развития региона) или между объектом управления, системой управления и конечными продуктами. Однако доказательство адекватности моделей и результатов моделирования обычно на начальном этапе разработки оргструктуры весьма затруднено и поэтому основным методом разработки концепции является активизация интуиции и опыта специалистов (например, путем использования мозговой атаки или подготовки вариантов концепции в форме сценариев и их обобщения). [c.94]
Примером связи между элементами различных вектор-столбцов в задаче оптимизации производственной программы НПП может служить параметрическая взаимосвязь варьируемых технологических коэффициентов и качественных характеристик материальных потоков, взаимосвязь коэффициентов отбора и качественных характеристик базовых компонентов, вырабатываемых в процессе разделения и вовлекаемых на смешение в товарном блоке. Следовательно, в рассматриваемом случае в стохастической задаче планирования необходимо учитывать дополнительные условия и ограничения, обеспечивающие согласованность режимов взаимосвязанных технологических звеньев не только по количественным, но и по качественным показателям, учет которых обеспечивает повышение адекватности модели планирования реальным условиям функционирования объекта. [c.70]
При решении задачи планирования требуется определенное время на сбор исходных данных, их обработку и выдачу результатов. Поэтому процесс решения должен упреждать по времени начало отрезка времени, на который решается задача. Обоснованный выбор времени упреждения имеет большое значение при формировании общей стратегии управления. В общем случае упреждение должно быть минимальным, так как адекватность модели уменьшается с увеличением этого времени. В связи с этим возникает необходимость прогнозирования состояния объекта в начальный момент времени, снижается точность определения параметров модели. С другой стороны, время упреждения должно быть достаточным для согласования и утверждения календарного плана и проведения подготовительных работ, связанных с его реализацией. Для задач календарного планирования это время должно составлять несколько суток. [c.77]
При этом необходимо помнить, что именно от качества исходной информации об объекте моделирования существенно зависят как адекватность модели, так и достоверность результатов моделирования. [c.100]
Более сложной является организация вычислительного процесса для определения выходных характеристик, лежащих в допустимых областях, особенно для многофакторных моделей. Еще сложнее — поиск решений по оптимизационным моделям. Самая совершенная и адекватная описываемому объекту математическая модель без нахождения оптимального значения бесполезна, она не может быть использована. [c.26]
При разработке концепций можно использовать метод моделирования. Модели должны отражать или взаимодействие системы со средой, или взаимодействие между объектом управления, системой управления и конечными продуктами. Однако доказательство адекватности моделей и результатов моделирования обычно на начальном этапе весьма затруднительно. Поэтому основными методами разработки концепции являются методы активации интуиции и опыта специалистов (мозговая атака, подготовка сценариев и др.). [c.141]
Обычно неизвестное состояние имеет принципиальную возможность быть вычисленным устройством наблюдатель по известным измерениям и известной модели объекта с некоторой точностью (результат вычисления называется поэтому оценкой состояния х(0), если объект с измерителем обладают свойством наблюдаемость . Цель управления принципиально может быть достигнута, если управляющих координат достаточно, чтобы привести объект к любому требуемому его состоянию — если объект обладает свойством управляемость . О достижимости цели управления свидетельствует возможность достигнуть любого именно состояния (а не выхода) в виду того, что состояние как математическое понятие, веденное специально для полного представления объекта, является более адекватным этой задаче, чем инженерное понятие выход. [c.53]
Одним из наиболее перспективных подходов к разработке прогнозов считается моделирование процессов развития техники, т. е. определение перспектив изменения техники на основе адекватных моделей ее развития. По характеру используемых моделей различаются логические, информационные и математические модели прогнозирования. Логическое моделирование включает тщательное изучение внутренней логики развития прогнозируемого объекта и разработку на этой основе соответствующих исторических моделей (образцов). Исторические аналогии используются затем при решении конкретных ситуаций и задач развития прогнозируемого объекта. Практический интерес представляют методы построения различных информационных моделей. Так, статистический анализ числа научных публикаций, научных журналов, частоты использования печатных работ и т. п. дает возможность судить о темпах и характере развития научных дисциплин, тех или иных видов техники. [c.53]
Одним из важнейших элементов процесса управления персоналом является необходимость постоянно оценивать достижения, результаты деятельности трудовых коллективов и отдельных работников, соотнося их с нормативами, предыдущим уровнем или используя мнение компетентных экспертов. Поэтому постоянным видом деятельности службы Управления персоналом является анализ результатов, достигнутых организацией в целом и всех объектов —субъектов фирмы в отдельности (подразделений, групп, работников), а также анализ причин, вызвавших те или иные отклонения от ожидаемых результатов. Положительные тенденции позволяют утвердиться в правильности ранее принятых решений, достаточно высокой адекватности моделей поведения, а отрицательные указывают на неадекватность модели, неэффективность решений и побуждают к совершенствованию принципов и методов управления персоналом. [c.254]
Для целей принятия решений в деловых играх, имитирующих производственно-хозяйственную деятельность, строятся модели, учитывающие только основные, определяющие факторы. Второстепенные факторы приходится отбрасывать в целях упрощения деловой игры. Следует также иметь в виду, что для одного и того же объекта могут быть построены различные математические модели. В связи с этим важной проблемой является обеспечение подобия (адекватности) модели реальному объекту. Если это достигается, то говорят об идентичности (адекватности) модели и объекта. [c.14]
Наличие некоторой модели объекта управления. Вид модели, ее изобразительные средства специфичны для каждой из этих САПР. Такая модель используется не только на этапах проектирования, но и в процессе функционирования САПР. При этом она служит основой для поддержания СМОД в адекватном объекту управления состоянии в процессе функционирования. [c.94]
Одним из важнейших требований к СМОД является необходимость ее развития, совершенствования в процессе функционирования. Другими словами, полученная СМОД должна обладать рядом адаптивных свойств, обеспечивающих простоту ее приспособления к изменившимся на объекте условиям. При использовании САПР МАРС для создания СМОД модель объекта играет особую роль в решении названной проблемы. В процессе функционирования модель объекта должна поддерживаться в адекватном объекту состоянии, т. е. все возникающие на объекте изменения должны вно- [c.168]
Технологическая операция с преобразователем П предназначена для создания на основе гипотетической модели подмодели, адекватно отображающей ЭИС заданного объекта управления. Подмодель после включения в нее оригинальных проектных решений превращается в модель объекта. Преобразователь Я4 выполняет [c.177]
Третья глава — Способы принятия решений при имитационном моделировании многоуровневых систем и объектов , позволяет формировать подходы к имитационному моделированию многоуровневых систем. Она раскрывает важное понятие межуровневой координации через оценку отношений порядка , существующих между элементами моделируемого объекта. Дело в том, что каждый элемент объекта при взаимодействии с другими обладает определенным отношением порядка , которое выражается либо степенью его важности или значимости, либо первоочередности, либо каким-то другим преимуществом или подчиненностью. Учитывать это можно только при построении имитационных моделей, а не учет этих свойств элементов моделируемого объекта не позволит построить адекватную модель. Особенно важно учитывать отношения порядка при моделировании принятия решений, где каждый элемент дерева решений , влияющий на принятие конкретного решения обладает различным отношением порядка . Правильное установление отношений порядка важно иметь и при моделировании конкретных экономических объектов — предприятий, банков, транспортных систем и т.п., так как это влияет на очередность и координаты следования моделируемых сигналов или воздействий, а от этого зависят последо- [c.9]
Несмотря на то что имитационные модели воспроизводят сложные объекты, при разумном подходе они обеспечивают большую близость модели к моделируемому объекту, чем при применении какого-либо одного точного математического метода. Большая близость получается путем воспроизведения тех или иных свойств объекта или воздействий на него в форме, понятной большему числу людей, являющихся специалистами по различным аспектам деятельности данного объекта. Таким образом, экспертами при имитационном моделировании может выступать больший круг людей, а следовательно, обеспечивается большая адекватность модели реальному объекту. [c.16]
Системный дизайн - это особый вид творческого проектирования, включающий в создаваемую модель все факторы, которые в какой-либо степени влияют на процесс разработки и создания объекта, условия его потребления и последующего функционирования. Логическая обусловленность каждого последующего шага в цепочке позволяет с наибольшей вероятностью гарантировать адекватное конкретному объекту решение извечной проблемы дизайна -соотношения утилитарного (эффективность, экономичность, комфорт, безопасность) и прекрасного (эстетическая выразительность, образность, способность вызывать положительные эмоции и ассоциации), при котором красота основана на осознании функций объекта и служит для их максимального выполнения. Таким образом, системный дизайн выступает как некий универсальный способ организации практически любого вида деятельности. Он вырос из узко-прикладного, вполне конкретного вида дизайна, направленного на придание объектам гармоничной внешней формы. [c.26]
Модель — условный образ объекта исследования (или управления) — конструируется субъектом исследования (или управления), чтобы отобразить характеристики объекта (свойства, взаимосвязи, структурные и функциональные параметры и т.п.), существенные для цели исследования. Поэтомувопрос о качестве такого отображения — адекватности модели объекту — правомерно"решать лишь относительно определенной цели. , [c.144]
В экономических исследованиях ситуация принципиально иная. Разработаны отдельные математические модели, применимость которых изучена мало или не изучена вообще, а о стройной системе обоснованных моделей и говорить не приходится. Более того, практически еще совсем не разработаны сами принципы проверки адекватности моделей и методов — а ведь в экономике эта задача является значительно более сложной из-за отсутствия возможности проведения натурного эксперимента. Поэтому явно недостаточное внимание к этой проблеме является удручающим. Все же в последнее время число исследований, посвященных этой теме, несколько увеличилось, так что можно надеяться, что в ближайшие годы работы данного направления получат более широкий размах, в результате чего не в столь отдаленном будущем будут разработаны обоснованные принципы моделирования экономических объектов, т. е. будет создан фундамент, на котором будет построено здание адекватных и взаимно согласованных математических моделей экономических процессов, аналогичное зданию математических моделей природных явлений. Этот оптимизм основывается на том, что уже сейчас имеется определенное понимание необходимости разработки общих принципов построения экономических моделей и превращения их в единую систему. Сегодня очень важно, чтобы это понимание было доведено до широкого круга специалистов, связанных с практическим использованием математических моделей и методов в экономических расчетах,— ведь именно они сталкиваются с трудностями, возникающими при внедрении математических методов в экономический анализ. Поэтому нужны учебные пособия, основанные не столько на прагматической или математической точке зрения, сколько на общем фундаменте — на теории математических моделей экономических процессов. Попытка написать такой учебник была предпринята в конце семидесятых годов 10. П. Иваниловым и Л. В. Лотовым ), которые в своей книге реализовали модельный подход к проблемам использования математических методов в экономике. Книга вызвала определенный интерес читателей. В настоящее время она широко используется в различных учебных заведениях, а также для самообразования. Все же, когда возник вопрос о [c.8]
Необходимость системного подхода диктуется еще и тем, что осуществляемые в настоящее время технологические процессы добычи природного газа представляют собой сложные газопромысловые объекты управления с большим числом выходных и входных переменных. Сложные нелинейные взаимосвязи между переменными, распределенность их в пространстве, их нестационарность, недостаточная априорная информация о закономерности газопромысловой технологии и другие причины значительно затрудняют создание адекватных экономико-математических моделей объектов ГДП, поэтому приходится непрерывно уточнять модели во время функционирования газопромысловых объектов. Обеспечение высокой производительности отдельных газопромысловых объектов и установок обычно достигается их узкой приспособленностью к выполнению определенных технологических задач, что приводит к расчленению процесса добычи природного газа на несколько взаимосвязанных процессов, каждый из которых выполняется на отдельном объекте. [c.46]
По мере накопления и обобщения опыта применения экономико-математических методов в нефтеперерабатывающей промышленности углубляется структуризация и формализация процессов принятия плановых и управленческих решений, повышается адекватность математических моделей объектам и процессам. Наибольшие успехи в этой области достигнуты при описании процесса принятия плановых решений в условиях полной определенности. В то же время необходимо отметить, что в Ьольшинстве случаев принятие и реализация решений происходят в условиях неполноты технико-экономической информации. [c.14]
АДЕКВАТНОСТЬ МОДЕЛИ [adequa y of a model] — соответствие модели моделируемому объекту или процессу. Адекватность — в какой-то мере условное понятие, так как полного соответствия модели реальному объекту быть не может, иначе это была бы не модель, а сам объект. При моделировании имеется в виду адекватность не вообще, а по тем свойствам модели, которые для исследования считаются существенными. Трудность измерения экономических величин осложняет проблему адекватности экономических моделей. [c.14]
Технологический процесс представляет собой сложный объект управления с множеством входных и выходных переменных. Сложные взаимосвязи между переменными, их распределенность в пространстве, нестационарность, высокий уровень производственных шумов создают значительные трудности в получении адекватного математического описания технологической системы. Использование для этих целей физических, химических, механических и других закономерностей, на базе которых создаются технологические процессы, в большинстве своем не представляется возможным. Во-первых, уравнения кинетики, материального баланса процессов обработки материалов и др. в основном получены для идеальных лабораторных условий и значительно искажаются в промышленных условиях. Во-вторых, математическая модель объекта, необходимая для управления техпроцессом, должна включать одновременное влияние на выходную переменную всех входных переменных, т. е. необходимо отразить уравнением связи выходной переменной со всеми входными переменными, что маловероятно. И, наконец, в-третьих, во многих случаях зависимости, вытекающие из теории процессов, являются столь сложными, что для их решения требуется значительно больше времени, чем это может позволить себе система управления ТП, работающая в одном темпе с процессом. [c.5]
Для различных категорий пользователей БД (проектировщики БД, системные программисты, прикладные программисты, пользователи-непрограммисты) должно быть обеспечено удобное представление БД, в основе которого лежит адекватная модель данных. Модель данных можно определить как совокупность правил, определяющих способ представления свойств и связей моделируемых объектов на соответствующем уровне взаимодействия с БД и набор операций, допустимых над этим представлением [22, с. 5]. [c.115]
Модель процесса, в т. ч. п экономическая, может быть сформулирована при помощи самого разнообразного языка. Могут быть построены словесная, графич., фи-зпч., математпч. п др. модели объекта. Модель должна строиться на том языке, к-рый наиболее развит, точен, имеет гибкую систему понятий, позволяющую в максимальной степени адекватно описывать сложные взаимосвязи изучаемого объекта, располагает аппаратом, способным их анализировать. Таким наиболее универсальным языком, позволяющим проводить качественный п количественный анализ экономпч. процессов [c.404]
Математнч. моделирование изучаемого экономнч. процесса начинается с выделения его наиболее существенных свойств и сторон, описания их количественных взаимозависимостей. Математнч. модель, являясь научной абстракцией экономич. процесса, должна отражать, отвлекаясь от второстепенных, только главные, важнейшие его характеристики, закономерности развития, определяющие его внутреннюю природу, т. к. в противном случае математич. модель становится чрезвычайно громоздкой н не поддаётся анализу. При этом в зависимости от цели научного анализа разрабатывают математич. модель пли объекта в целом, или его части, или моделируют лишь определённые его функции. Усложнять модель необходимо только в том случае, если это может привести к получению новых существенных выводов о природе объекта или уточнению его характеристик . С др. стороны, построение излишне упрощённо модели объекта может привести к тому, что она не будет адекватной моделируемому объекту, п полученные на её основе выводы потеряют практическую п познавательную ценность. Т. о. границы сложности математнч. модели определяются, с одной стороны, необходимостью адекватности, а с другой — возможностями м.ггематпч. аппарата и вычислительной техники, а также информационного обеспечения. [c.405]
I М. м. з. п. условно можно выделить два этапа создание математич. модели процесса, выражение) на языке математич. символов заполнение модели конкретными числовыми значениями переменных и параметров. Оба этана одинаково важны с точки зрения того, чтобы математнч. модель в необходимой степени адекватно отражала моделируемый экономич. процесс. На первом этане определяются важнейшие свойства и черты изучаемого процесса, а также принципиальные функциональные зависимости между входящими в него переменными величинами, на втором — числовые значения переменных п параметров. Как бы точно математич. модель нн отражала изучаемый экономич. процесс, полученные на её основе выводы не смогут иметь прак-тпч. ценности, если будут неправильно определены числовые значения параметров п экзогенных переменных модели. Необходимость адекватности модели изучаемому экономнч. объекту, а также возможность получения соответствующей экономнч. информации о параметрах н переменных математпч. модели и возможности электронной вычислит, техник в решающей степени определяют размерность математич. модели экономнч. процесса данного тина, т. е. количество составляющих её уравнений п переменных. [c.405]