научная статья по теме СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ЭФФЕКТИВНЫМИ ИННОВАЦИОННЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук

Текст научной статьи на тему «СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ЭФФЕКТИВНЫМИ ИННОВАЦИОННЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ»

Системы автоматизации проектирования

Воробьева А.В., кандидат технических наук, профессор, зав. кафедрой, директор института ««Системной автоматизации и инноватики» Коваленко И.Л., кандидат технических наук, профессор Стоякова К.Л., кандидат педагогических наук, доцент

Воробьев Д.И., кандидат экономических наук, доцент

Ибраев Р.Р., кандидат педагогических наук, доцент

(Московский государственный университет технологий и управления имени К. Г. Разумовского)

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ЭФФЕКТИВНЫМИ ИННОВАЦИОННЫМИ ТЕХНОЛОГИЯМИ АВТОМАТИЗАЦИИ

ПРОЦЕССОВ И ПРОИЗВОДСТВ

В статье представлено исследование статистических моделей принятия решений в эффективном управлении и автоматизации бизнес-процессов и производств. Определена классификация информационных ситуаций для решения проблемы выбора критерия принятия решения, аппроксимированного под конкретную ситуацию.

Ключевые слова: автоматизация, управление, инновационные технологии, статистическая модель принятия решений, эффективность, информационная ситуация.

STATISTICAL MODELS OF DECISION MAKING IN MANAGING THE EFFICIENT INNOVATION TECHNOLOGIES OF WORKFLOW AUTOMATION

The article presents a research of statistical models of decision making in efficient managing and workflow and processes automation. Information situations are classified to help solving the problem of the decision making criteria which is approximated to a situation at hand.

Keywords: automation, control, innovative technology, a statistical model of decision-making, efficiency, information situation.

Статистическая модель принятия решений, порожденная теоретико-игровой концепцией может быть использована в ситуациях выбора вариантов, планов, действий, альтернатив и стратегий, связанных с неопределенным влиянием среды на ситуацию их выбора, производимого органом принятия решения.

При исследовании статистических моделей принятия решений будем исходить из формальной схемы, предполагающей наличие

1) у органа управления множества взаимоисключающих решений Ф = .....

одно из которых ему необходимо принять;

2) среды функционирования С с множеством взаимоисключающих состояний

, однако органу управления не известно в каком конкретном состоянии находится С;

3) у органа управления У оценочного функционала р ■ (Йь), характеризующего эффект органа управления при выборе им решения кр^ £ Ф, если среда будет находится в состоянии й^ ё О

В общем случае определим градацию информационных ситуаций, определяющих стратегию поведения среды С. Классификация информационных ситуаций являет собой фундамент теории принятия решения поскольку позволяет решить проблему выбора критерия принятия решения путем разработки для каждой информационной ситуации множества критериев принятия решения, аппроксимированных под конкретную ситуацию.

Теория принятия решения предполагает творческую и формальную составляющие.

Творческая составляющая процессов принятия решения органом управления У состоит в следующем:

• формирование множества решений Ф и множества состояний 0;

• определение основных показателей эффективности, входящих в расчет оценочного функционала Р = {/^3;

• определение информационной ситуации органом управления У, характеризующей стратегию поведения среды функционирования С;

• выбор критерия принятия решения из множества критериев, характеризующих определенную органом управления У информационную ситуацию;

• принятие оптимального решения или его коррекция, если орган управления не в состоянии принять однозначное решение.

Формальная составляющая процесса принятия решений в условиях неопределенности заключается в производстве расчетов по существующим алгоритмам показателей эффективности, входящим в определение оценочного функционала ^ ш- {/! } и в производстве расчетов для нахождения оптимального решения ■/'.. . либо Ф £ Ф по заданному критерию принятия решения.

Алгоритм формирования информационной картины в органе управления У, характеризующей стратегию поведения среды С и обеспечивающий определение информационной ситуации, составляют информационное обеспечение статистического принятия решения в условиях неопределенности.

Рассмотрим модель функционирования объекта управления О и органа управления У в среде С, которая может оказывать различное влияние на состояние объекта управления О и органа управления У.

Под функционированием объекта управления О из одного состояния в другое возможное состояние. Подобный подход будет происходить целенаправленно как результат принятого решения органом управления У о переводе объекта управления О в одно из возможных состояний.

Таким образом, на каждом этапе процесса управления орган управления У принимает решение о переводе объекта управления О в одно из возможных состояний, гипотетически характер которых на каждом шаге может быть концептуально различным.

Как следствие влияние среды С на характер перехода объекта управления О в другое состояние принятое решение может быть не выполнено объектом управления О. следовательно, под воздействием среды С может перейти в другое возможное состояние.

Рассмотрим многошаговую (динамическую) модель функционирования объекта управления О. процесс управления определяется N шагами, на каждом из которых орган управления У принимает решение о переводе объекта управления О в одно из возможных состояний. Естественно предположить что органу управления У известно множество возможных состояний объекта управления О, а также множество возможных состояний среды на каждом этапе.

Цель процесса управления заключается в переводе объекта управления О из начального состояния в конечное состояние либо множество конечных состояний за N шагов.

Множество возможных состояний, в которые может быть переведен объект управления О на каждом этапе, определим следующим образом

«Si №iх «i f«ftaL -I К» - f«E)f

где - начальное состояние объекта управления О;

.-,.- -'-С-. - возможные состояния, в которые может быть переведен объект управления

О на р-ном этапе (р = 1

Определим множество возможных состояний среды функционирования

\9l, ..., вы ieif „, e?2i „ д в?.....в*

где --^jp ■ состояние среды на р-ном этапе.

На первом этапе орган управления У может принять одно из решений . . .. о переводе объекта управления О из начального состояния ft0" в одно из возможных состояний ftсоответственно.

Множество решений органа управления У может быть определено в виде

На каждом этапе р € (1.,N) орган управления У может принять только одно реше-

м и

ние (JPj. о переводе объекта управления О в состоянии Q s .

Принятие решения tft^ не означает, что объекту управления О перейдет в состояние а^ Под действием среды С объект управления О может перейти в любое другое состояние af.

Частным случаем рассматриваемой модели является модель, в которой для каждого этапа принятия решения существует один набор возможных состояний йд,объекта управления О и один набор состояний среды #

В рассматриваемой модели роль информационной системы У как частной подсистемы управления объектом О состоят в определении состояния объекта управления О, в которое он перешел после получения и исполнения принятого органом управления У решения, а также в определении истинного состояния среды С на этом этапе принятия решения.

Информационную систему У, обладающими всеми свойствами предложенной модели, будем называть полной информационной системой У„

Алгоритм функционирования информационной системы по состоянию перехода объекта управления О и состояния среды С на каждом этапе принятия решения назовем локальными задачами и алгоритмом функционирования Уи.

Задачи и алгоритм функционирования состоят в определении полного набора возможных состояний перехода объекта управления О и полного набора возможных состояний среды С для всех этапов.

Будем различать системы по объекту и по среде соответственно и /с Модель непрерывных динамических процессов строятся аналогичным образом путем задания в каждой модели времени функционирования органа управления У, управляемого объекта О и среды С, информации о возможных решениях Д£), состояниях aft) и fl(t) объекта О и среды функционирования С, значений оценочного функционала f<p(l), fl(t) (ct(f)).

ЛИТЕРАТУРА

1. Николаенко С.И, Тулупьев А.Л. Самообучающиеся системы. - М.: МЦ НМО, 2009 - 285с.

2. Алексеев А. А., Кораблёв Ю.А. Идентификация и диагностика систем. - М.: Академия, 2009 - 352с.

3. Гайшун И.В. Введение в теорию линейных нестационарных систем. -М.: УРСС, 2009 -385с.

Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.

Показать целиком