Целенаправленное поведение технической системы принято называть её



Скачать 321.49 Kb.
Дата04.07.2013
Размер321.49 Kb.
ТипДокументы

Целенаправленное поведение технической системы принято называть её ФУfllСЦИ­01lированиеJrt. Оно может быть охарактеризовано отображением вида Р: хи) ~ уи).

Если со временем под во:щействием внешних факторов цели системы меняются, а структура системы И/ЮIИ процессов в ней подстраивается к меняющимсн внешним условиям, то это свидетельствует о её развитии. Динамика системы проявляется в изменении со временем оператора Р по известному ш.бо неизвестному закону. По­этому можно считать, что имеет место отображение вида R.t): x(t) -t уи).

Устойчивость. Под устойчивостыо сущности обобщённо понимают способность ею сохранять свою форму в изменяющихся условиях. В технических применениях чаще всего рассматривают устойчивость функционирования системы. Устойчивость функционирования - способность си(.,'Темы возвращаться в заданный или близкий к нему установившийся режим после всякого выхода из него в результате какого­либо ограниченного по уровню воздействия. Устойчивая система предсказуемо реа­гирует на внешние возмущения. Устойчивость функционирования представляет со­бой интегральную характеристику системы. она обусловлена параметрической и структурной устойчивостью. Это означает, что устойчиван система предсказуемо ре­агирует при изменении её параметров, структуры в каком-то интервале их варьиро­вания. Однако устойчивые системы могут терять устойчивость при изменении их параметров, состава и межэлементных отношений свыше допустимых норм. Реаль­но в системе могут пронвлять себя элементы, ограничивающие рост неустойчивости (допустим, интенсивно рассеивающие энергию).

Примерами простых систем, устойчивых в определённом диапазоне их работы, мо­lyr быть l1РУЖИННЫЙ маятник «<баланс») механических карманных часов, кресло-качал­ка и подвешенный к пружине груз. Стальной шарик на острие иглы, турбулентное течение воды и автомобиль на мокрой дороге - примеры нелинейных систем, способ­ных Tep~ггь свою устойчивость уже при незначительных изменениях внешних условий.

Структурные свойства системы определяются прежде всего видом и устойчиво(;тыо отношений r между элементами. Часто структуры изображают графами (направленны­ми либо не направленными) , в вершинах которых указываютсн элементы системы, а дуги отражают отношения между ними. Нередко входные функции хи) Е хи) отобра­жаются в значения выходных функцй уи) Е y(t) посредством набора операторов

1;, JN· Тогда y(t) = P'/N; r, x(t)) является суперпозицией функций Jt, fN

по отношению к г.

Уровни представления технической системы. СТРУК1ура и внугренние связи систе­мы рассматриваются на различных физических и абстрактных уровнях её изучения. На рис.
15 показаны уровни представления системы, наиболее характерные для тех­нических приложений, и, соответственно, моделирования.


Коuцептуалыюе описаuие - обобщённое неформализованное представление струк­туры системы и её действий.

Описание в общих понятиях составных частей системы, позволяющее перейти к формализации, образует топологичес"ое описаuие.

Фун"циональный подход к рассмотрению системы предполагает изучение её от­дельных функций. При этом, исходя из глобальной цели системы, предполагается её разбиение на ряд функциональных элементов. С их помощью возможна количе­ственная оценка свойств системы. Расчленение сложноорганизованного объекта в ходе его изученин на ряд функциональных частей для упрощения анализа и пра­вильности выбора структуры системы называется де"омпозициеЙ.-

Формалuзоваююе описание свойств системы создаётся на основе алгебры, логики и некоторых математических представлений. Оно позволяет перейти к реализации своЙ<.,'Тв системы.

Алгоритмическое описание - описание действий системы, осуществление кото­рых приводит К достижению ею поставленных целей или своего назначения. В ряде случаев описание алгоритма функционирования системы представляется на каком­либо языке программирования.

Физическое представление - реализация структуры системы на. каких-то конкрет­ных физических элементах и приборах. Таким образом удаётся найти значения па­раметров отдельных частей системы и в дальнейшем реализовать систему на тре­буемом техническом уровне.

Основные принципы системного подхода

Системный подход! является методологическим направлением создания и изуче­ния сложных физических и абстрактных сушностей (объектов, процессов, событий, явлений), рассматриваемых как системы. Опираясь на диалектический закон взаи­мосвязи и взаимообусловленности разнообразных сушностей действительности, он выражает наиболее общие положения, сформулированные исходя из диалектико­материалистических законов:

- всеобщей мировой причинно-следственной связи;

- перехода количества в качество;

- не совершенства, согласно которому невозможно создание объекта абсолютно

удовлетворяющего цели его создания .

. Для инженерной деятельности наиболее важными являются следующие принци­пы системного подхода.

1. Приuцип коuечной цели: любые действия, направленные на создание или модер­низацию системы, должны быть подчинены её глобальной цели - целям более вы­сокого уровня. Из этого следует важность наиболее точного формулированИя цели.

2. Приuцип элемеuтного (модульиого) построения: система рассматривается как совокупность выделенных элементов либо' частей, находящихея в отношениях.

3. Принцип единства: изучение любой части системы должно проводиться с учётом её связей с другими составляющими, свойств целостности и влияния внешней среды.

Пр",мер. В лингвистике неоднозначность омонимов (например, слов «коса» и «лук») снимается только тогда, когда они употребляются в контексте как элемент целого предложения. 4. Принцип эмерджеuтности: свойства системы не являются простой суммой свойств составляющих её элементов.

При мер. Увеличение размеров системы по сравнению с её частью ведёт к увеличению суще­ственных различий между нею и её элементами:

станочная система -4 агрегат -4 узел -4 деталь;

организм -4 орган -4 ткань -4 клетка -4 макромолекула;

лесопосадка -4 дерево -4 клетка -4 молекула.

Булка хлеба не есть простая смесь муки, соды, соли, дрожжей и воды.

5. Приuцип иерархии: при создании и изучении системы вводится иерархия эле­ментов - учёт подчинённости элементов нижнего уровня элементам более высокого уровня. Качество свойств элементов верхнего уровня зависит от приданных свойств элементов нижнего уровня.

6: Приuцип достаточного разнообразия: эффективна та система, в которой число разнообразных компонентов, их состояний и связей ограничено как по максимуму, так и по минимуму.

Пример. В гибких производственных системах наиболее эффективны гибкие автоматизирован­ные линии с числом станочных модулей примерно 7-8.

7. Принцип обратной связи: при введении обратных связей между взаимодей­ствующими элементами система становится эффективной. Взаимодействующие эле­менты могут утрачивать некоторые свои исходные свойства.

8. Принцип развития: в системе необходим учёт изменений, которые не должны приводить к нарушению её качественных свойств, а следовательно, к невозможнос-

1 Под термином «системный подход» обычно понимают совокупность общих положений, на

которых строится изучение какой-либо сложной сущности. -

ти выполнения ею своего назначения. Изменения могут проявляться в замене эле~ ментов из~за их старения либо износа, в наКОШlении информации и т. д.

9. Принцип неопределённости: в любой системе есть неопределённости, случайно­сти ввиду невозможности получения всех сведений о ней или её окружении. Heo~ пределённость может быть лиltгвистической либо физической. Первая определяется субъектом (например, вызванная незнанием внешних воздействий, описанная pac~ плывчатыми понятиями или заданная нечёткими числами), вторая связана с огра­ничениями, имеющимися в технике. Неопределённость учитывается:

- математическими средствами - оценивание одним числом, нечётким числом, числовым интервалом (иногда называют интервальным числом). Причём природа описания может быть детерминированная либо вероятностная. Ориентация оцени­вания - на наихудшие либо экстремальные ситуации;

- физическими приёмами - дублированием, увеличением надёжности элементов системы с помощью менее надёжных средств.

10. Принцип совместимости: совокупность элементов представляет систему лишь в том случае, если они обладают свойством совместимости друг с другом по наибо­лее существенным видам причинно-следственных связей и отношений, обеспечива­ющих их совместное функционирование.

11. Принцип альтерltативного принят ия решения: рациональное решение может быть выбрано лишь на альтернативной основе. Под принятием решения в узком смысле этого понятия подразумевается некоторый формализованный либо неформали­зованный выбор, направленный на достижение фиксированной частной цели или на продвижение в её сторону.

12. Принцип разумной централизации и децентрализации: обобщённые целевые ука­зания передаются с верхнего уровня структуры на нижний с последующей их конк­peтизaциeй на других подчинённых уровнях. Например; передача сверху обобщён­ных команд роботу (установить на токарном станке НОВУЮ' заготовку) впоследствии конкретизируется в системах управления нижнего уровня (необходимые углы пово­рота и сигналы включения и отключения отдельных. двигателей).

г§71 ПОДХОДЫ К ПРЕДС!АВЛЕНИЮ L.:.:..J И ПОИСКУ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ

Процесс познания начинается с возниюювения ощущения и мысли, которые че­ловек пытается представить словом или образом. В коне'пюм итоге он выражает их вопросом либо формулировкой задачи, относящейся к тому lЩИ иному ЮIaССУ. В част­ном случае это функциональные или вычислительные задачи. Функциональные задачи связаны с различными производственными процессами (например, обслуживание кли­ентов, учёт материалов и комплектующих деталей, проектирование механизма).

Задачи ставятся в предположении, что на них может быть получен ответ на ос­нове имеющихся у человечества сведений, либо они касаются малоизученных объек­тов и отношений реальности. Первый случай наиболее популярен (известная игра «Клуба знатоков»), а последний соответствует возниюювению проблемы, на основе которой формулируется одна или несколько задач.

Так как наша деятельность неразрывно связана с постоянным решением каких­то задач~ то возникает законный вопрос: что же подразумевается под терминами «задача» И «решение задачи»? Наиболее просто это объяснил, пожалуй, Р. Киrшинг (перевод с. Я. Маршака):

Есть у меllЯ шестёрка слуг. Проворных, удалых.

И всё, что вижу я вокруг,­Все' 3ltаю я от ltИХ.

Они по знаку моему Являются в нужде.

Зовут их: Как и Почему, Кто, Что, Когда и Где.

Разберёмся в содержании понятий «задача» И «решение задачи». Глубина пони­мания проблемы и задачи, степень осведомлённости в методах решения и типы решений (В масштабе реального времени, на небольшой промежуток времени, уст­ремлённые в будущее) определяют возможные формы их описания. Обычно все теоретические и практические задачи рассматриваются, а затем и решаются как фор­мализуемые либо неформализуемые.

Формалuзуе.мые задачи описываются средствами формального языка с однознач­ностью толкования его элементов и операций над ними.

Для неформализуемых (и трудноформализуемых) задач обычно нет СТРOl'их ана­литических методов решения. При поиске их решения человек использует интуи­тивные и расплывчатые представления, полученные опытным путём правила эврис­тики и соображения.

Однако в любом случае процесс решения задачи включает два этапа: представле­ние описания задачи и собствеllНО поиск требуемого результата. При этом природа самой задачи и возможности решателя диктуют формы представления описания за­дачи и способы поиска её решения. Обычно псрвый этап выпадает из поля зрения человека, но в ходе подготовки и компьютерного решения задачи важность его ста­новится очевидной.

Анализ разных вопросов, проблем и задач показывает, что они MOIyr быть сфор­мулированы в определённых терминах. Чаще всего в формулировках указываются: - цели и исходные данные, справедливые при заданных ограничениях и в соот­ветствующих условиях;

- цели, средства и исходы.

Здесь под целью понимается то, ради чего ставится задача. Средства представля­юrся набором исходных сведений и правил с условиями ~ применения. Заданные условия и ограничения образуют среду решения задачи. Исход - последствия при­менения результата решения.

В терминах «исходные данные» и «цель» описывается обычная школьная задача по физике или математике. В то же время в терминах «цель», «средство» И «исход» формулируются задачи по поддержке принятия решений. Примером такой задачи может бьrrь следующая упрощённая её цостановка: «Имеется несколько вариантов размещения пекарен в городе. Какой из вариантов позволит обеспечить жителей города бесперебойным снабжением свежим хлебом при минимальных ценах на его производство?». Решение задачи возможно при наличии цели, сущес;гвовании не­скольких способов её достижения и указании множества факторов, определяющих ценность исходов.

Под решение}"t подразумевается работа исполнителя (человека, технического уст­ройства, естественного/искусственного биообъскта) по выработке ШIанов и действий, приводящих к достижению цели, указанной в постановке задачи. При этом счита­ется, что методы получения результата зарансе не известны.

Различают решения конкретной задачи и серии однотипных задач. Пусть конк­ретная задача заключается в нахождении суммы действительных чисел. Её решени­ем станет наЙденное значенис суммы. Получение второго вида решения связано с . нахождением единого предписания, посредством которого решается любая задача серии. Например, по любым двум действительньtм числам найти их сумму.

Известны следующие подходы к решению задач (рис. 16).

1. Эмпирический (опытный) подход предполагает получение решения задачи не­посредственно в ходе изучения и исследования конкретных предметов ПРИРОДIЮI'О и социального мира на основе различных технологий, в частности, компьютерных (допустим, основанных на когнитивной и фрактальной графике).

2. Абстрактный подход основан на мыслительных процесс ах человека и их ре­зультатах.

Формализованный подход основывается на предположении явного существования методов и алгоритмов решения задач. Примеры флормализуемых задач: упорядоче­ние данных, вычисление корней трансцендентного управления.

Графический (геометрический) подход позволяет получить. приближённое решение задачи и при современном уровне развития вычислительной техники, области воз­можных решений (посредством когнитивной и фрактальной графики).



Рис. 16. Подходы к решению зада'l
Логико-математический подход ориетирован на получение решений с помощью жёстких И мягких моделей, построенных с использованием соответственно аппарата классической (чёткой) и нечёткой математики и логики.

ИиформациО1/1tый поиск - процесс отыскания в некотором множестве таких доку­метов, в которых содержатся необходимые человеку факты. Поиск можно организо­вать по традиционной схеме (по фондам библиотек) либо в компьютерной информа­циошюй среде. В настоящее время компьютерный информационный поиск ведётся по ключевым словам либо смыслу в локальной или про(;трапствешю раСl1ределёшюй глобальной информационной среде (например, в сети Итернет).

Эвристический подход предполагает творческий поиск нескольких решений за счёт эффективных форм организации поисковой деятельности и управления ею, сопро­вождаемой настройкой, регулированием и активизацией психологического и физио­логического состояния человека им самим и с· применением специального инфор­мационного обеспечения (эвристические методы). При этом решающий неформали­зуемую задачу опирается на логику мышления, свой опыт, интуицию и знания раз­вития научно-технических направлений ..
Эвристические методы - каким-либо образом упорядоченные общие правила и рекомендации решения творческих задач без предварительной оценки результатов.
При меры задач, к которым может быть применён рассматриваемый подход получения реше­ния: поиск нового физического принципа работы движителя самолета, машины; оригинальная реклама; предсказание погоды, которая будет через месяц.

Эвристически всегда получают несколько решений, иногд~ приводящих к открытиям. Конк­ретное эвристическое решение выбирается по определённым правилам после оценки имею­щихся решений (например, оценки экспертами).

В своё время было предложено эвристическое программирование для разработки программ, решающих лабиринтные задачи. Работающая эвристическая программа вела поиск выхода из лабиринта не перебором всех возможных вариантов путей движения по лабиринту, а форми­рованием наиболее возможного маршрута с учётом возникающей текущей ситуации.

Во многих практических приложениях (в частности, в ядерной энергетике, космических полё­тах), науках и отраслях знаний (биологии, математике, медицине, социологии, физике' и др.) воз­никает и существует целый класс задач (например. принятие решений в экстремальных и опас­ных для жизни человека случаях, в предаварийных и аварийных ситуациях и др.), для решения которых человек привлекает нечётко известные правила, свой опыт, интуицию. Это позволяет ему находить решения и часто для не имевших место событий. Такие задачи обычно очень слож­ны, не позволяют учесть все мыслимые факторы и возникающие при этом закономерности.

В связи с этим люди издавна проявляют особый интерес к поиску алгоритмов автоматичес­кого накопления и использования человеческого опыта. Появление высокопроизводительных и относительно дешёвых компьютеров стало способствовать развитию этого направления, появлению, в частности, математики мягких вычислений. Она базируется прежде всего на теории нечётких множеств, нечёткой логике, генетических алгоритмах и нейронных сетях. Программная и аппаратная реализация работы нейронных сетей имитирует в какой-то степе­ни процессы в нервной системе и мозге (подробнее об этом см. разд. б).

Промежуточное положение между формализуемыми и неформализуемыми зада­чами занимают трудноформализуемые задачи. Такие задачи имеют алгоритм реше­ния, трудно поддающийся оценке его достижимости.
При мер. Моделирование химических процессов в технологической цепочке, технологическая подготовка производства.

Принятие решений

Решение множества задач исследования, изучения либо проектирования на любой стадИИ (этапе) направлено в конечном итоге на принятие решения, служащего основой для выполнения последующих шагов либо для завершения работы. В общем случае на любом очередном уровне раБОТЫI ориентировашюм на создание объекта, подготовка и принятие решения организуются согласно обобщённой схеме, приведённой на рис. 17.





Цель и исходные данные


Свойство Состав Структура Оператор Модель


Изменить? Повторить?

Механизм вычисления показателей качества решения



Принятый вариант решения

Процесс принятия решения распадается на несколько этапов, образующих его

жизненный цикл:

- анализ ситуации и постановка проблемы, то есть определение цели;

- синтез или генерация альтернатив, моделей;

- формулирование задачи принятия решения (ЗПР);

- организацию и получение приемлемого решения.

Остановимся на наиболее значимых понятиях и этапах.

Цели ЗПР. Необходимость в принятии решения возникает при наличии у чело­века целей (например, выбора коммерческого банка, материалов, необходимости про­ектирования данной модели станка и др.). Сама по себе цель может быть сформу­лирована в качественной либо количественной форме.

При качественной форме альтернатива (вариант решения) выбирается без учёта сте­пени удовлетворения поставленной цели, а только из того, удовлетворяют или не удов­летворяют последс'rnия применения альтернативы выбранного варианта данной цели.

Количественная форма предполагает формализацию цели - ОТОЖдествление её с не­которой функцией, называемой целевой. Она принимает действительные значения на множестве исходов. Выбирается решение, обеспечивающее экстремум (максимум либо минимум) целевой функции. Выбор конкретного решения производится лицом, при­нимающим решения (ЛПР).

В узком значении прин.ятие реUlенuя - некоторый формализованный или нефор­мализованный выбор, направленный на достижение фиксированной частной цели или продвижения в её сторону, в широком - процесс, включающий оценивание вариантов по одному либо нескольким критериям эффективности, последующее их сопоставление и выбор приемлемой альтернативы. Альтернатива - в общем случае вариант решения, построения системы.

Формирование вариантов дЛЯ ЗПР. Синтез вариантов - один из важных шагов задачи принятия решения. С системных позиций генерация альтернатив возможна путём синтеза свойств, функций, компонентов, структуры (структурный синтез) мо­дели либо вариации числа и значений параметров, выбранной модели или процесса (параметрический синтез).

Структурный синтез - информационный поиск ВИ):fl структуры системы, орга­низуемый по определённым правилам. КаЖдое правило задаётся принятым методом поиска решения. Структурный синтез ведётся в случаях, когда неизвестен компо-

нентный состав объекта и отсутствуют сведения () возможных отношениях элемен ­тов; при наличии множества известных структурных схем либо структур с заранее· известным количеством элементов, но без ограничений на их использование. Он может быть направлен на новые открытия либо на получение нетрадиционных структур с применением извеСПIЫХ элементов и/или отношений.

Параметрический синтез предполагает наличие известной структуры, модели и определение значимых параметров структуры (как внешних, так и впутрешшх). При про ведении синтеза альтернатив пользуются соответствующими разработанными в настоящее время методами решения задач синтеза: эвристическими, логико-матема­тическими и поиска информации в технических и патентных источниках.

Функциональный синтез ориентирован на выявление таких функциональных эле­ментов и алгоритмов, совме<.тюе использование которых обеспечит наиболее эффек­тиBHoe поведение системы в соответствии с её назначением в заданной внешней среде.

Множество моделей, сущностей может быть получено в результате их структур­ного, параметрического и функционального компьютерного синтеза.

Формулирование ЗПР осуществляется в терминах цели, средств И исходов. В об­щем случае она описывается кортежем (набором величин, множеств, объектов и др.) известного вида:

<А, Е, К, О, Ps; F, О>,

где А - множество вариантов; Е - множество исходов альтернатив; К - крите­рии оценки исходов; О - представление множества Е в пространстве векторных оце­нок; Ps - структура предпочтений ЛПР; F - решающее правило, алгоритм; D ­действие исполнителя над А СЩ'J"IaСНО F.

Анализ кортежа позволяет выделить несколько видов ЗПР, в их числе:

- общая задача принятия решения. Она формулируется обычно при отсутствии

как минимум значений А, Е и К;

- задача выбора имеет место при неизвестных А, Е;

- задача оптимизации возникает при известных значениях А, Е и К.

В зависимости от того, каким образом используются критерии К, различают одно- и многокритериальные (соответственно скалярные и векторные) задачи при­нятил решения.

Задачи скалярной оптимизации часто сводят к использованию обобщённого кри­терия, сформированного из набора частных критериев.

Отображение реальной ЗПР на формализованный язык для одного либо множе­ства критериев может происходить в условиях:

- определённости (нахождение однозначного решения), то есть при наличии ис-

черпывающей информации;

- риска (получение вероятностного результата);

- неопределённости (физической и/или лингвистической);

- противостояния и конфликта.

Если в процессе отображения устанавливается взаимно однозначное сООтветствие элементов реальной задачи и её отображаемых элементов на формализованном язы­ке, то имеет место ЗПР в условиях определённости. В этом случае решение ЗПР будет сводиться к перечню альтернатив и выбору одной из них, удовлетворяющей некоторому критерию. Здесь возможны следующие ситуации:

- большая размерность альтернативных решений;

- затруднительный подбор надлежащего критерия.

В условиях риска О'гображение носит вероятностный характер. Это означает нали­чие у каждой альтернативы нескольких исходов, каждый из которых имеет извест­ную вероятность появления.

В том случае, когда для известной альтернативы неизвестен возможный исход ИЗ набора имеющихся, возникает ЗПР в условиях неопределённости, то есть недоста­точности информации, обусловленной физической либо лингвистической (из-за осо­бенностей естественного языка) неопределённостью.

Экспертная оценка решений

Поиск наилучших альтернатив и важнейших критериев неразрывно связан с рас­чётными либо экспертными оценочными процедурами. Эксперт1l0е оце1lива1lие (рей-
тинг) проводят В условиях выIокого уровня информационной неопределённости, возникающей в том числе и при анализе вариантов решений. Они оцениваются на основе информации, получаемой от экспертов.

Методы экспертного оценивания бывают индивидуальные (ориентированные на использование в качестве конечного результата мнений независимых экспертов) и коллективные (учитывающие взвешенное мнение множества экспертов, в котором ослаблена субъективность мнения каждого отдельного эксперта). При этом эксперт­ная информация может подвергаться математической обработке либо нет.

На рис. 18, 19 по казаны соответственно этапы рейтинга и наиболее употреби­тельные методы экспертного оценивания решений1.



1. Выбор

и построение измеритель­ной шкалы

2. Подбор метода( -ов) экспертного оценивания

з. Подбор

и подготовка экспертов

4. Получение информации от экспертов

5. Математи­ческая обработ­ка экспертной информации



Создание, изучение, использование и примепение искусственной системы совер­шается всегда в интересах определённого лица (органа), называемого, как нам уже известно, лицом, принимающuм решение (ЛПР). Оно всегда имеет цель, служащую мотивом постановки задачи и поиска её решения. Обычно подготовка возможных ва­риаlfГОВ системы про изводится системными аналитиками. Пользуясь результатами их анализа, ЛПР обосновьmает наиболее приемлемое, эффективное решение. Причём вы­биpaeTcя решение исходя из субординации, общеполитического характера, соотнося­щихся со с,'Тlжгегическими целями ОРГdlшзации, в которой ЛПР работает, соображеlШ­ями личного щ,ес,'Тижа.

В заключение отметим, что ДJЩ количественного оценивания альтернатив и ис­ходов при подготовке ЗПР требуется выбрать шкалу измерений, благодаря которой возможны их экспертиза и выбор конкретного решеlШЯ.
Измерительные шкалы
Любой объект обладает рядом присущих ему свойств, поэтому изучение объекта неразрывно связано с их измерением. Результаты измерений могут быть представлены в числовой Jшбо нечисловой форме. Примерами свойств объектов, подвергаемых изме­рению, могут служить цвет, вкус, электрическое сопротивление, масса, длина и т. д. О свойствах объектов можно получить как количественную, так и качественную ин­формацию. Полученная информация в дальнейшем подвергается обработке. Последнее возможно при отображении свойств объекта(-ов) в математическом пространстве.
1 Они сопровождакrrся оценкой компетентности эксперта. Чаще всего её проводят на основе эвристических (самооценки, взаимооценки), статистических, тестовых и документальных методов. КОJШективная экспертиза предполагает формирование экспертной ГРУj1ПЫ, оценивание качества каждого эксперта, оценивание представительности группы, получение индивидуальных оценок по альтернативам, определение обобщённого мнения группы по конкретным альтернативам и оцен­ку согласованности мнений экспертов по каждой альтернативе.

Отношение между двумя системами, проявляющееся в отображении некоторой ча­сти и не которого отношения одной системы на составную часть и какое-то отноше­ние другой системы, именуется гомоморфизмом. Если отношение между двумя систе­мами проявляется в симметричном соответствии не которой части одной системы (либо её отношения) определённой части другой системы (либо её отношению), то имеет место изоморфизм. Если отображение гомоморФно, оно называется измеритель­ной шкалой. Под го.МОМОРфным отображением понимается масштаб единицы измере­ния. В основе теории шкал лежит теоретико-множественный аппарат отношений.

Качественная информация о свойствах сущностей и информация, полученная от экспертов относительно сложноорганизованных объектов, как правило, представляется в нечисловой форме (различные классификации, матрицы парных сравнений и т. д.). Она подвергается в дальнейшем обработке после приведения её к какой-то шкале.

В задачах получения различных шкал (полезltости, предпочтитеЛЫlOсти и др.) обычно предполагают, что существует некоторая неизвестная ЛПР величина, соответ­ствующая оценке свойства объекта по данной шкале. Решение в этом случае сводится к нахождению экстремума некоторого критерия соответствия искомой шкалы дан­HыM, получаемым при рассмотрении объекта.

В экспериментальных исследованиях для измерения одних и тех же свойств сущ­HocTeй могут использоваться различные шкалы.

Примером тому являются работы Д. К. Чернова, связанные с установлением критических то­чек стали (1868). Он начал с установления различий в цвете слитка во времени, то есть здесь использовалась шкала наименований. Далее он заметил, что изменения цвета во вре­мени можно упорядочить и тем самым перейти к шкале порядка. Обе шкалы были субъектив­ны. Проверка гипотезы о том, что изменения цвета отражают какие-то изменения внутренне­го состояния, привела его к открытию научного направления - металлографии стали.

Существуют различные приёмы, на которых основывается построение шкал.

Этим мы обязаны прежде всего исследованиям психологов и психофизиков. Наиболее типичные - сравнение (парные и множественные) и ранжирование (упорядочение).

Рациональное использование информации при принятии решений возможно, если она преобразована в форму, удобную для анализа и обработки. Возможности формализации информации зависят от специфических особенностей исследуемого объекта, надёжности и полноты имеющихся данных, уровня принятия решения.

Если данные получены от экспертов, то форма их представления зависит от выб­ранного критерия, базирующегося на специфике изучаемой проблемы. Так как экс­перт в состоянии сравнить возможные варианты решений, приписав им конкретное число, то можно считать, что он обладает системой предпочтения. Эти предпочте­ния определяются по какой -то измерительной шкале.

Шкалой называется тройка элементов <А, N, F>, где А = {Q, rJ - множество ва­pиaHToB; Q = {Q2'} - множество (т) свойств L объектов; '; - множество отношений между объектами по этим свойствам: {Q/ГД;}; N = {Z, Р} - числовая система, в ко­торой Z есть множество чисел, аР = {Рl' ... , Pg} - множество отношений на числах, выбранных таким образом, чтобы с их помощью однозначно отражались соответ­ствующие отношения Г;; F - оператор однозначного отображения А на N.

Отображений А на N (то есть F: А -+ N, где -+ - знак логического следования) может быть предложено много, что свидетельствует о возможности получения мно­жества разнообразных шкал. Причём каждая шкала будет обладать определённой информативностью и может допустить какие-то преобразования.

Если с помощью преобразования, называемого допустимым, можно перейти от записи вида N1 = F(A) к N2=q(A) (или наоборот), то шкалы <А, N, F> и <А, N, q> принадлежат к одному типу .

. Шкалы удобно классифицировать в соответствии с положением начала отсчёта, с единицей измерения, с типом отношений между значениями, с видом эквивалент­ных преобразований и допустимых операций.

Шкала наименований предназначена для установления отношения соответствия значений свойств объектов числовым номерам. Отношение соответствия обознача­ется записью: -+ (х, п), где -+ - знак логического следования; х - качественное значение свойства объекта; п - номер свойства на шкале наименований.

в результате применения шкалы каждая альтернатива aiE А получает цифровую оценку F(a) Е N. Пользуясь ею, можно лишь установить, принадлежит или нет объект заданному классу. На шкале наименований нельзя отразить порядок классов, но возможно разделение альтернатив, множества объектов, их свойств и отношений между ними на классы, типы, виды.

При мер использования шкалы наименований. Группирование деталей по форме: цилиндр -... 1;

призма -... 2;

конус -... 3.

Лингвистическая шкала представляется совокупностью нечётких множеств. Каж­дый элемент нечёткого множества сопровождается коэффициентом принадлежности (допустим, элемент старый заменяется числовым множеством значений от 50 до 100, -коэффициенты принадлежности которого принимают значения из некоторого ин­тервала, например [О, 1]) (см. гл. XXIV).

Шкала порядка (ранговая шкала) предназначена для установления предпочтений между значениями свойств объектов, которым :приписаны числа. Операция, посред­ством которой выявляется предпочтительность свойств объектов, называется ран­жированием. Критерии ранговой шкалы обладают следующими свойствами:

с с с

aj?-aj ~F(а»F(аj),аj?-аj' aj?-ak ~F(a»F(ak)'

где ~ - символ «влечёт»; С - цель; ?- ,.-<, "" - отношения предпочтительности «лучше», «хуже,>, «равноценно,>; > - отношения порядка больше; ai, aj, ak - аль-

тернативы множества А. ,

Пользуясь шкалой порядка, можно сравнивать между сьбой оценки критериев по принципу «больше-меньше,>, но на сколько - установить нельзя, так как разно­сти ранговых оценок здесь не определены. На шкале свойства объектов определя­ются их порядковыми числами.

Ранговые шкалы широко используются при экспертном оценивании качествен­ных свойств объектов. Оценки даются в баллах. Балльная оценка может даваться экспертом в результате сопоставления свойств объекта с общепринятыми эталонами либо при их отсутствии. Последний подход часто используется при экспертном оце­нивании альтернатив и при прогнозировании.

Порядковая шкала допускает монотонные преобразования L(F) оценок критерия F(a), которые не нарушают её свойств.

При меры. К данному типу шкал относятся шкала твёрдости минералов по Моосу (10 градаций, расположенных в порядке возрастания: 1 - тальк; 2 - Г\IIпс; 3 - кальцит; 4 - флюорит; 5 ­апатит; 6 - ортоклаз; 7 - кварц; 8 - топаз; 9 - корунд; 10 - алмаз) и шкала оценивания школьных знаний.

Шкала интервалов. Это наиболее простая из количественных «<сильных,>, метри­ческих) шкал. Она допускает линейные преобразования вида

ЦР) = ЬО + b1 F(a) при b1 > О.

Оценка на шкале интервалов зависит от коэффициента Ьо, задающего начало от­счёта, и масштабного коэффициента ы' определяющего единицу измерения.

Шкала интервалов наделяет отображение F: А ~ N дополнительными свойства~и по сравнению с предыдущими шкалами. В силу положительности b1 можно срав­нить между собой оценки критерия не только по отношению «больше-меньше», но И по разности между ними.

Примеры. К данному типу шкал относятся температурные шкалы Цельсия и Фаренгейта, шкалы для измерения промежутков времени (допустим, начало летоисчисления).

Шкала отношений допускает преобразования вида L(F) = bF(aj), где Ь> О. Это позволяет сравнивать не только интервалы между оценками, но и их отношения. На шкале отношений имеется фиксированное начало отсчёта (нулевая точка).

При мер шкалы отношений- температурная шкала Кельвина (О К соответствует -273,17 ОС). Абсолютная шкала. Для неё характерно тождественное преобразование: L(N)=N.

Результат измереliия по этой шкале - число, выражающее количество элементов N в множестве. Сведения о множестве теряются, если заменить число N на другое.

Похожие:

Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconЛитература в. И. Николаев, В. М. Брук Системотехника: методы и приложения, л-д, Машиностроение, 1985,199 с
Охватывает совокупность методов, средств и технологий управления, обеспечивающих согласованное и целенаправленное поведение системы....
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconПриложения Знаете, я вот как-то раз в степи побывал Степями принято называть равнинные пространства с травянистой растительностью, развившейся в условиях засушливого климата
Степями принято называть равнинные пространства с травянистой растительностью, развившейся в условиях засушливого климата
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconСсср в 1964-1985 гг. Пояснительный текст к блоку изучаемый период принято в исторической литературе называть застоем. Его обоб­щающий символ — «звезда в паутине»
Изучаемый период принято в исторической литературе называть застоем. Его обоб­щающий символ — «звезда в паутине» — на блоке соотносится...
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её icon1 Погрешности измерений 1 Истинное и действительное значение физической величины
Для оценки состояния технической системы в процессе эксплуатации производят измерения ее выходных параметров и на основе измерительной...
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconТема Системы линейных уравнений
Решением системы будем называть упорядоченный набор чисел x1, x2, , xn, обращающий каждое уравнение системы в верное равенство
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconНачала линейной алгебры § Системы линейных уравнений
Решением системы будем называть упорядоченный набор чисел x1, x2, , xn, обращающий каждое уравнение системы в верное равенство
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconКомпьютерные обучающие системы основные принципы новых информационных технологий обучения
...
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconЭджеверса-Койпера и др. Хотя эти тела принято называть малыми, диаметры некоторых из них могут достигать сотен километров

Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconФизическая культура
Один из видов человеческой культуры специфика которого заключается в оптимизации природных свойств людей, принято называть
Целенаправленное поведение технической системы принято называть её iconМетодические рекомендации по составу и объему технической документации на предприятиях тепловых сетей системы
Методические рекомендации предназначены для использования предприятиями тепловых сетей (птс) системы жилищно-коммунального хозяйства,...
Разместите кнопку на своём сайте:
ru.convdocs.org


База данных защищена авторским правом ©ru.convdocs.org 2016
обратиться к администрации
ru.convdocs.org