<<
>>

4.3. Синтетический подход к управлению: семь типов управления

После подачи на управляемый вход системы найденного воздей­ствиясистема выдаст некоторый выходной процесс

являющийся преобразованием входов оператором системы 5.

При этом возможны различные исходы, требующие различных действий по уп­равлению системой. Это и порождает различные типы управления.

Первый тип управления — управление простой системой, или программное управление. Начнем с самого желательного случая — когда подача на вход системы 5 воздействияобеспечивающе­

го цельна выходе моделиприводит к такому же результату и на выходе управляемой системы 5. Это означает, что наша модель Бт оказалась адекватной, так как система 5 послушно отработала за­данную цель. В этом случае систему 5 будем называть простой. Про­стота системы есть следствие адекватности модели. Управляющее воздействиев этом случае называется программой, а данный

тип управления — программным управлением.

Такой наиболее благоприятный случай иногда удается реализо­вать в практике. Примерами могут служить исправные бытовые при-

боры, различные автоматы, компьютеры, стрелковое оружие, испол­нительный работник, идеальный солдат и т.п.

Второй тип управления — управление сложной системой. Рас­смотрим другой крайний случай — когда на найденное на модели управляющее воздействие £/ш*(ф) система откликается вовсе на так, как модель, ¥(Ь) не совпадает с ¥*(£).

Обозначим эту ситуацию соот­ветствующей терминологией.

Начнем с констатации факта, что имеющаяся у нас модель не позволила достичь цели; наша модель Бт неадекватна. Система 5 ве­дет себя неожиданным для нас образом, не подчиняется нашему уп­равлению («эта чертова штука ведет себя не так, как ей положено!»). Будем называть такую систему сложной. Причиной сложности сис­темы при таком подходе оказывается неадекватность ее модели Бт.

Подчеркнем, что мы ввели специальное определение сложности. Есть много других определений; некоторые из них связывают понятие сложности с многокомпонентностью, разнокачественностью компо­нент; многомерностью компонентов управления и т.д. Мы будем упот­реблять термин «сложный» только в смысле недостаточности инфор­мации об управляемом объекте. С этой точки зрения сложность — это не свойство системы, а свойство тех, кто смотрит на систему.

Очевидно, что управление сложной системой сводится к добы­ванию недостающей информации о системе и последующему исполь­зованию этой информации для очередного акта управления. Это оз­начает, что мы должны совершенствовать модель системы, повышать ее адекватность.

Будем исходить из предположения, что при построении модели Бт мы использовали всю доступную информацию о системе — из учеб­ников, монографий, справочников, Интернета, от экспертов. Тогда единственным источником информации остается только сама систе­ма и единственным способом извлечения этой информации являет­ся эксперимент с системой.

Эксперимент — это вопрос к системе, на который она дает чест­ный ответ. Один вопрос мы уже задали. Подавая на управляемый вход воздействие [1т*(£), мы как бы спросили систему: «Дорогая, на это воздействие ты выдашь на выходе У*(ф)?» А она ответила: «Нет, я не такая! Я откликаюсь функцией У(ф)». Эту полученную информацию надо включить в модель путем передачи информации по цепи обрат­ной связи , и изменения, коррекции модели так, чтобы она на £/ш*(ф) откликалась той же функцией ¥(£), что и система (рис.

4.4). Теперь модель Бт стала более похожей на систему 5, по крайней мере на дан­ном примере.

Рис. 4.4

Новую, исправленную и дополненную модельмы исполь­зуем для поиска на ней следующего управляющего воздействия (по­этому на схеме введена индексация «г» очередного шага г = 1, 2, ...), . И такие шаги повторяются, постепенно улучшая модель, по­вышая ее адекватность.

Итак, алгоритм управления сложной системой таков.

1. На текущей, имеющейся на данный г-й момент времени, мо­

дели 3 системы 5 отыскивается некоторым методом (а методы мо­гут быть разными: случайный поиск, градиентный спуск, перебор и др.) управляющее воздействиекоторое обеспечивает по­

лучение целевой функции_ ^ на выходе этой модели.

2. Найденное воздействиеподается на управляемый

вход системы 5.

3. Наблюдается и фиксируется выход системы

4. При расхождениипроизводится коррекция моде­

ли (за счет ее варьируемых параметров) так, чтобы исправленная моделькак можно точнее повторяла на своем выходе отклик системы

5. Возврат к пункту

Еще раз обсудим особенности алгоритма управления сложной системой.

Во-первых, алгоритм имеет циклический, повторяющийся ха­рактер. С каждым циклом •улучшается, становится более адек-

ватной, что повышает эффективность управления, уменьшает слож­ность системы. В некоторых случаях удается сложную систему пре­вратить в простую за конечное число шагов. Примером является случай, когда вы забыли шифр, набранный вами у автоматической камеры хранения. Улучшение модели состоит в замене ее строки «на № X возможно откроется» после неудачной пробы № X на строку «на № X не откроется» и в соответствующем сокращении числа ос­тавшихся вариантов.

В других случаях коррекция модели производится изменени­ем ее параметров. Например, если модель — уравнение, меняются его коэффициенты, показатели, добавляются или устраняются чле­ны уравнения и т.д. Если модель — физическое устройство, изме­няются его установки, регулировки, переключения и т.д. Иногда эти действия приводят к достаточной адекватности модели, т.е. к упрощению системы.

Но есть системы, сложность которых человечеству не удается исчерпать, несмотря на все старания (природа, общество, экономика, мышление и т.д.). Это не значит, что их изучение напрасно, оно про­сто бесконечно. Их иногда называют очень сложными системами.

Во-вторых, поскольку на каждом шаге будет получаться «не со­всем цель У*("О», мы при этом понесем потери. Такова цена незна­ния. Нам остается только минимизировать неизбежные потери при управлении сложной системой. Сделать это можно, лишь полностью, без потерь используя полученную в очередном эксперименте (шаге управления) информацию, т.е. сделать так, чтобы скорректирован­ная модель как можно точнее имитировала поведение системы на каждом из предыдущих шагов.

Теперь пора привести широко употребляемое название этого метода, хотя и с некоторой неохотой из-за его лингвистических осо­бенностей. В ходе формирования профессиональной терминологии для нужд теории и практики управления каждое очередное управ­ляющее воздействие стали именовать пробным воздействием или просто пробой, а расхождение между У/Г) и У*(ф) — ошибкой.

Сам алгоритм управления сложной системой получил название метода проб и ошибок. Из-за этого названия некоторые путают его с «мето­дом тыка». Кардинальное различие между ними заключается в том, что нужное воздействие ищется не на самой системе (это и есть «ме­тод тыка»), а на модели системы, корректируемой по ходу управле­ния. Можно сказать, что «метод тыка» — самый плохой метод уп­равления сложной системой, а «метод проб и ошибок» — самый лучший. Хотя и при нем потери неизбежны — за невежество прихо­дится расплачиваться.

Важно подчеркнуть, что даже при очевидной бесконечности по­знания очень сложных систем прогресс все же возможен, и именно методом проб и ошибок; хотя от точного задания конечной цели при­дется отказаться, но в ее сторону можно идти, преодолевая конкрет­ные «сегодняшние» препятствия, определяя конкретные ограниче­ния, в рамках которых остается свобода для проб и ошибок.

Третий тип управления — управление по параметрам, или регу­лирование. Рассмотрим теперь случай, промежуточный между пер­выми двумя. Подав мы можем наблюдать, что поначалу сис­

тема идет по желаемой траектории У*(Ц, но через некоторое время обнаруживается расхождение между ¥(£) и ¥*(£) — см. рис. 4.5. Ко­нечно, это значит, что модель не совсем точна. Но часто оказывается, что внесение поправок в модель нецелесообразно. Например, само­лет, ведомый автопилотом, сбивается с курса порывом ветра. Вно­сить в модель этот порыв нет смысла: он не повторится. Но есть воз­можность внести изменения в саму систему. Первая возможность — изменение параметров системы, не изменяя ее структуры. Параметр изменяется так, чтобы система вернулась на целевую траекторию, и при дальнейших отклонениях ¥(£) от ¥*(£) это действие повторя­ется. Наглядным примером может служить вождение автомобиля. Це­левой траекторией является правая половина дороги (в Англии, Япо­нии и связанных исторически с ними странах — левая).

Водитель меняет положение руля (и других регулируемых параметров маши­ны), удерживая автомобиль на целевой траектории (рис. 4.6).

Для реализации этого типа управления нужно выполнять сле­дующие функции:

1) держать в памяти опорную траекторию

2) следить за реальной траекторией

3) обнаруживать текущее различие между

4) вырабатывать, определять, вычислять корректирующее, до­полнительное квоздействие на параметр(ы) системы;

5) исполнять это воздействие на системе, возвращая ее на опор­ную траекторию.

Для выполнения этих функций необходимо создать специаль­ное устройство, дополнительную систему. Это устройство получило название регулятора, а сам метод управления — регулирования. Схе­ма управления теперь выглядит по-другому (рис. 4.7, см. рис. 4.3). Регулятор изображен квадратиком «Д». Он помещен на схеме в по­зицию, которая позволяет отнести его либо к самой управляемой си­стеме, либо к системе управляющей, либо считать самостоятельной системой. Важно исполнение указанных функций, а где они физи­чески будут исполняться, зависит от обстоятельств. Например, регу­лирующее управление самолетом может выполняться автопилотом, летчиком или аэродромным диспетчером.

Если программное управление называют управлением без об­ратной связи, то регулирование — управлением с обратной отрица­тельной связью (подчеркивая стремление уменьшить отклонение от опорной траектории; при положительной обратной связи отклонение стремятся увеличить, как, например, в автогенераторах).

Для осуществления регулирования необходимо, чтобы система отклонялась от опорной траектории не слишком быстро и не слишком

далеко — так, чтобы за счет изменения параметров можно было бы ее возвратить на целевую траекториюВ математической теории ре­гулирования это условие называется «малостью» отклонений.

Рис. 4.7

К сожалению, это условие иногда не выполняется. Например, автомобиль может выехать на обледеневший участок дороги, и ни­какие манипуляции с рулем и тормозами не смогут удержать его на дороге. Мы оказываемся в условиях, когда требуется другой тип уп­равления.

Четвертый тип управления — управление по структуре. Когда система так быстро и так далеко отклоняется от целевой траектории, что не может быть возвращена на нее изменением параметров, перед нами два выхода: пессимистический и оптимистический. Пессимис­тический означает смирение перед невозможностью достичь конеч­ную цель, иногда — гибель. Оптимистический связан с признанием фактов и предпринятием попытки все-таки достичьФактом

является то, что эта цель недостижима для сугцествующей системы. Но, может быть, она достижима для другой системы?

Изменим в момент(рис. 4.8) структуру системы, создавая тем самым новую систему, с надеждой прибыть в точкухотя бы

и по другой траекторииТакое управление и называется управ­

лением по структуре. Можно различать случаи, когда новая структу-

ра создается только из частей (возможно, не всех) старой системы, и случаи вовлечения в структуру новых элементов извне.

Рис. 4.8

Разнообразию вариантов отвечает множественность названий для данного типа управления: реорганизация, модернизация, пере­стройка, самоорганизация и т.п. В качестве примеров можно привес­ти хирургическую операцию, смену схемы административного управ­ления, сброс балласта с воздушного шара, забор или выдув воды из баков подводной лодки, пристройку к зданию, протезирование и т.п.

Ясно, что может встретиться случай, когда никакая комбинация наличных элементов не обеспечивает достижение поставленной ко­нечной цели. Это означает невозможность и нецелесообразность уп­равления по структуре, потенциал которой исчерпан.

Пятый тип управления — управление по целям. Выход снова ви­дится не в безнадежном опускании рук, а в том, чтобы признать факт и сделать оптимистический вывод. Факт теперь состоит в том, что никакое использование имеющихся ограниченных средств не может реализовать желаемое состояние: данная цель в данных условиях не­достижима.

Остается сменить цель, понизив уровень притязаний, переори­ентироваться на достижимые сроки и (или) другие параметры конеч­ного состояния. Это и есть пятый способ управления — управление по целям.

Можно различать цели, недостижимые в принципе. Обнаруже­ние недостижимости некоторых таких целей является основанием отказаться от стремления к ним.

Существуют, однако, другие, заведомо недостижимые цели, но притягательные и достойные стремления к ним, а главное — допус­кающие неограниченное приближение к ним, такие цели называют­ся идеалами (гармонично развитая личность, абсолютное спортивное превосходство, познание истины, абсолютное добро и т.п.), и люди тратят много сил для стремления к этим целям.

Существуют цели, недостижимые в одних условиях, но дости­жимые в других; есть цели, достижимость которых желательна, но не доказана, хотя и не опровергнута (искусственное мышление, анти­гравитация). Есть цели, достижимые, но не достигнутые из-за неэф­фективного или ошибочного управления. Однако определить, с ка­ким именно из вариантов мы столкнулись, в некоторых случаях не является простым делом.

В практике управление по целям встречается нередко, особенно в административном управлении, менеджменте: ротация кадров, по­дыскивание посильной работы, переобучение, вообще управление персоналом. Следует только иметь в виду, что смена цели для любого индивида — болезненный процесс, тем более тяжелый, чем более вы­сокого уровня цель приходится менять (осознание недостижимости цели иногда может даже сделать для субъекта бессмысленной саму дальнейшую жизнь). Так что этот метод требует осторожности.

Шестой тип управления — управление большими системами. Два первых типа основаны на совершенствовании модели системы, тре­тий и четвертый — на изменении самой системы, пятый — на смене цели. Существует еще один фактор, влияющий на качество управле­ния и требующий нового способа управления. Это своевременность управляющего воздействия. «Поезд уже ушел», «После драки кула­ками не машут», «Силен задним умом», «Остроумие на лестнице» — так отображает народный фольклор факт бесполезности запоздалого решения, даже самого лучшего во всех остальных смыслах.

Запаздывание с выбором наилучшего из возможных решений вызывается тем, что для оценки каждого из них нужно «проиграть» его на модели системы, а это требует определенного времени. Вре­мя же, отпущенное на выработку решения, может быть ограничено: по истечении этого времени управление теряет смысл. Управлять- то надо в реальном масштабе времени, а моделировать управление — в ускоренном.

Может оказаться, что время, требующееся для нахождения оп­тимального решения, превосходит предельно допустимое для испол­нения управляющего вмешательства. Тогда сама возможность найти оптимальное решение становится ненужной. А управлять-то необхо­димо! Это и требует выработки еще одного способа управления.

Оформим специальными терминами ситуацию, с которой мы столкнулись. Систему, для нахождения оптимального воздействия на которую достаточно информационного ресурса (модель адекватна), но недостаточно времени, будем называть большой системой, в про­тивном случае — малой.

В качестве примера можно привести положение с советской эко­номикой, когда межотраслевой баланс подводился с задержкой в три-четыре года. Считалось, что это — одна из основных причин низкой эффективности управления экономикой страны.

Другой пример дал в свое время ВЦ новосибирского Академгород­ка, который реализовал очень развитую многокомпонентную модель для точного предсказания погоды на сутки вперед, но мощность тогдашнего ВЦ позволяла получить прогноз лишь через несколько суток.

Ясно, что причиной того, что система оказывается большой, яв­ляется не сама величина, громоздкость системы, а недостаточная ско­рость перебора и сравнения на модели вариантов управления, т.е. де­фицит времени.

Поэтому первый, самый эффективный способ управления боль­шой системой — превратить ее в малую, ускорив процесс моделиро­вания. Например, заменив моделирующий компьютер более быстро­действующим, распараллеливая алгоритм оптимизации, делегируя свои полномочия помощникам и т.д.

Но такой способ может натолкнуться на непреодолимые труд­ности (например, не существует более мощных машин, не оказалось подходящих кадров, не хватает финансов и т.д.). Поэтому в реальной практике часто употребляется другой, менее эффективный по каче­ству управления, но своевременно дающий результат. Не самое луч­шее, но своевременное решение лучше, чем никакое или запоздалое. Приходится отказываться от ожидания получения оптимального ва­рианта и принимать первый получившийся удовлетворительный. Часто для получения слабого, но быстрого решения идут на различ­ные упрощения модели (сокращение размерности, линеаризация и другие упрощающие аппроксимации, округление точных чисел и т.д.). Это вынужденные выходы из затруднительного положения для руководителя, действующего при дефиците времени. Иногда, прав­да, за этим скрывается неумение работать лучше...

Седьмой тип управления. Кроме первого типа управления, ког­да все нужное для реализации цели налицо, остальные рассмотрен­ные типы управления связаны с преодолением факторов, мешающих достичь цель: нехватка информации об объекте управления (второй тип), сторонние мелкие помехи, слегка отклоняющие систему от це­левой траектории (третий тип), несоответствие между эмерджентны- ми свойствами системы и поставленной целью (четвертый тип), не­хватка материальных ресурсов, делающая цель недостижимой и требующая ее замены (пятый тип), дефицит времени для поиска наилучшего решения (шестой тип).

Но в реальной жизни встречается еще одна ситуация — когда управлять текущими событиями приходится, но конечная цель непо­стижима, неизвестна.

Как же управлять, если отказаться от возможности объективно конкретизировать конечную цель? Так мы выходим на седьмой тип управления — управление при отсутствии информации о конечной цели.

Из определения цели, принятого нами в главе 2, логично выте­кает, что при неопределенности конечной цели следует неопределен­ность и траектории движения к ней. А ведь управляющие воздействия при любом типе управления направлены на то, чтобы двигаться по этой траектории с максимально достижимой близостью к ней. Это стремление в данной ситуации можно реализовать по крайней мере двумя способами.

Первый способ состоит в том, чтобы дать субъективное, априор­ное определение конечной цели, а дальше действовать по предыду­щим схемам.

Наглядный (но не единственный) пример этого дает нам управ­ление крупными социальными системами. В чем смысл жизни? Ка­кова цель социального развития? Готовые ответы этому дает идеоло­гия. Однако эти ответы являются лишь гипотезами. Разные сообщества придерживаются разных идеологий, субъективно отда­вая предпочтение тому или иному идеалу. История уже показала не­жизненность некоторых из них (рабовладельческий и феодальный строй), вскрыла острые недостатки других (тиранические, диктатор­ские режимы), утопичность третьих. Мы являемся свидетелями про­исходящего склонения общества к идеалам демократии. Но и в де­мократической идеологии некоторые основополагающие цели противоречивы. Например, идеи равенства и свободы несовместимы: при равенстве невозможна свобода, при свободе невозможно равен­ство. Попытка французской революции соединить их с помощью «братства» выглядит наивной или во всяком случае неконструктив­ной. Прикладной системный анализ предлагает в этом случае еще один идеал — равноправность и равноценность каждого индивида и улучшающее вмешательство как способ реализации этого идеала (см. гл. 1).

Интересным вариантом реализации демократического идеала (принятие решения большинством) является двухпартийная систе­ма. Одна из партий отдает приоритет свободе, другая — равенству. Оба идеала привлекательны, но несовместимы. Общество избирает «социалистов», т.е. начинает реализовывать равенство (в частности, проводит национализацию крупных отраслей экономики). Но про­цесс уравнивания неизбежно сковывает инициативу субъектов, и раз­витие общества замедляется. Когда это становится очевидным и не­желательным, общество избирает «либералов», которые начинают приватизацию и развязывают личную инициативу через свободу и частную собственность. Происходит развитие экономики, но уси­ливается неравенство между богатыми и бедными слоями общества. Это вызывает нарастание напряженности в обществе, усиление ощу­щения «несправедливости». Тут-то и появляется возможность избрать во власть партию, проповедующую равенство. Конкретный пример — Англия с ее лейбористами и тори.

Тот факт, что это — проявление какой-то более общей системной закономерности, дает пример оптимизации гладкости траектории тяже­лого транспортного самолета ТУ-154, исследованной томским профес­сором Ю.И. Параевым. Закрылки самолета можно поставить в любое положение между двумя крайними. Оказалось (это строгий математи­ческий результат!), что оптимальное управление такой инерционной системой, как самолет, состоит в переключении закрылок из одного край­него положения в другое — в правильно выбранные моменты времени. Никаких промежуточных положений! Явно просматривается аналогия с двухпартийной системой. Может быть, поэтому в мире происходит дрейф многопартийных систем в сторону двухпартийности?

И все же давайте признаем, что любая социальная идеология, утверждающая свое видение конечной цели, на самом деле предлага­ет гипотезу, истинность которой является вопросом веры в нее и пос­ледующей проверки на практике.

Имеется, однако, другой подход к управлению при невозмож­ности явно определить конечную цель, но есть надежда, что она все- таки существует. Если это так, то должна существовать и траектория продвижения к ней. Она тоже неизвестна, но можно пытаться иссле­довать ближайшую окрестность вокруг текущего состояния и опре­делить наиболее предпочтительное направление следующего шага в пределах этой окрестности. Затем сделать этот шаг и действовать в дальнейшем так же.

Такой способ реализуется в действительности в самых различ­ных областях.

В биологии он называется эволюцией и естественным отбором. В теории менеджмента (понимаемого широко) он называется инкре- ментализмом (внесение небольших, но обязательно улучшающих из­менений). В математической теории оптимизации предложено несколь­ко способов поиска экстремума функции нескольких переменных (покоординатные шаги типа метода Гаусса — Зейделя, случайный по­иск, метод наискорейшего спуска по градиенту и т.п.). В социальных системах можно упомянуть раскритикованного марксистами Каутс­кого с его лозунгом «Цель — ничто, движение к ней — все».

Конечно, на этом пути успех не гарантирован. Целевая функ­ция, в существовании которой мы уверены, может оказаться много­экстремальной, и мы можем попасть не в глобальный, а в локальный экстремум (примеры: тупиковые ветви эволюции живых популяций; выбор удовлетворительных, а не оптимальных решений в управле­нии социальными системами; застревание в локальных экстремумах при математической оптимизации и т.п.).

Складывается впечатление, что единственной абсолютно уни­версальной целью существования любой системы является само ее существование («смысл жизни — в ней самой»). Только выжив, сис­тема может начать преследование каких-то (любых) других целей.

<< | >>
Источник: Ф.П. Тарасенко. ПРИКЛАДНОЙ СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ. 2010

Еще по теме 4.3. Синтетический подход к управлению: семь типов управления:

  1. Информатизация управления.
  2. 1.1. Системный подход к пониманию сущности родительства как психологическоого феномена
  3. Поиски новых типов общественных зданий (проекты и постройки)
  4. ПОИСКИ НОВЫХ ТИПОВ ОБЩЕСТВЕННЫХ ЗДАНИЙ (ПРОЕКТЫ И ПОСТРОЙКИ)
  5. Системы управления запасами на фирмах
  6. Механизм межфункциональной координации управления материальными потоками
  7. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И УПРАВЛЕНИЕ
  8. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД И УПРАВЛЕНИЕ
  9. Обшие подходы к управлению качеством
  10. 1.1. Понятие, сущность, характеристика семьи, семейного воспитания
  11. 5.7. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ ПО МЕТОДИКЕ PMI И ВОЗМОЖНОСТЬ ЕЕ ПРИМЕНЕНИЯ В УСЛОВИЯХ РОССИИ
  12. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ РИСКОМ
  13. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К УПРАВЛЕНИЮ РИСКАМИ В НОВОМ КОНТЕКСТЕ
  14. УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ И СТРАХОВАНИЕ. ПОДХОД БЕРНУЛЛИ И ПОДХОД КОЛУМБА