Как называется наука об управлении в животном мире и технике?

10 ответов на вопрос “Как называется наука об управлении в животном мире и технике?”

  1. stemcell Ответить

    Доктор технических наук, профессор Соколов Б.В.

    КИБЕРНЕТИКА

    Н.Винер (1948). Наука об управлении и связи в животном и машине

    А.И.Берг

    (1959) – Представляет собой теоретическую основу изучения процессов управления и строения управляющих систем

    (1959) – Наука о целеустремленном управлении развивающимися процессами. Содержание кибернетики заключается в сборе, переработке и передачи информации с целью улучшения управления для достижения поставленной задачи

    (1964) – Наука об оптимальном управлении

    Энциклопедия кибернетики (1974). Наука об общих закономерностях получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах

    ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ КЛАССИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ

    Доказано, что важнейшим атрибутом любой системы (биологической, технической, социальной и т.п.) являются механизмы управления, поддерживающие систему в целостном состоянии и обеспечивающие целесообразное ее поведение в пространстве и времени;

    Доказано, что управление в системе любой природы есть целенаправленный процесс, предполагающий наличие вполне определенной цели;

    Доказано, что управление в системе любой природы есть информационный процесс, заключающийся в сборе, передаче и переработке информации;

     Доказано, что регулярное и целенаправленное управление возможно только в замкнутом контуре, состоящем из управляющих и управляемых объектов, соединенных между собой прямыми и обратными линиями (цепями) связи;

    Доказано, что управление есть циклический процесс, а само управление должно быть оптимальным

    Кибернетика свела все ранее существовавшие взгляды на процессы управления в единую систему и доказала ее полноту и всеобщность, она предметно продемонстрировала повышенную мощность системного подхода к решению сложных проблем

    Вместе с тем, объявленная кибернетикой всеобщность рассмотренных выше положений , принявших характер законов, остается пока преимущественно декларацией, слабо подтвержденной конструктивным обоснованием именно ее всеобщности ( это касается, прежде всего, социально-экономических систем)

    НЕОБХОДИМОСТЬ ДАЛЬНЕЙШЕЙ ЭВОЛЮЦИИ КИБЕРНЕТИКИ

    Особенности современных объектов управления:

    повышенная сложность и размерность, избыточность, многофункциональность, распределенность, унификация, однородность основных элементов, подсистем и связей;

    структурная динамика, нелинейность и непредсказуемость поведения; иерархически-сетевая структура;

    неравновесность, неопределенность от вмешательства и выбора наблюдателя;

     постоянное изменение правил и технологий функционирования, изменение правил изменения технологий и самих правил функционирования;— наличие как контуров отрицательной, так и положительной обратной связи, приводящих к режимам самовозбуждения (режимам с обострением);

    наряду с детерминированным и стохастичным поведением, возможно хаотическое поведение;

    ни один элемент не обладает полной информацией о системе в целом;— избирательная чувствительность на входные воздействия (динамическая робастность и адаптация)

    время реагирования на изменения, вызванные возмущающими воздействиями, оказывается больше, чем время проявления последствий этих изменений, чем интервал между этими изменениями;— абсолютную полноту и достоверность информации описания реального объекта получить принципиально невозможно в соответствии с пределом Бремерманна и теоремой Геделя..

    ЭВОЛЮЦИЯ КИБЕРНЕТИКИ

    Second cybernetics – кибернетика второго порядка – КВП

    М.Марума (1963). КВП рассматривает контуры положительной обратной связи для усиления полезных возмущающих воздействий и флуктуаций. Модель КВП более правдоподобно объясняет природу процессов, обучения, адаптации, социальных взаимодействий.

    Х.Фёрстер (1974). КПП – кибернетика наблюдаемых систем. КВП – кибернетика наблюдения, включающая наблюдателя. КВП изучает взаимодействие между наблюдателем и тем, что наблюдается, и ориентирована на сложные и живые системы, причем не столько на управление, сколько на познание процессов развития и нарастания биологической и социальной сложности.

    ЭВОЛЮЦИЯ КИБЕРНЕТИКИ (продолжение)

    Редько В.Г. и др. (с 1993 г.). Эволюционная кибернетика – изучает кибернетические свойства живых систем и принципы, методы и модели обработки информации в них.

    Фрадков А.Л. (с 1998 г.). Кибернетическая физика – исследование физических систем кибернетическими методами.

    Юсупов Р.М. (1978-1998) . Геофизическая кибернетика – теоретические основы управления объектами неживой природы (геофизики).

    Неокибернетика

     междисциплинарная наука, ориентированная на разработку методологии постановки и решения проблем анализа и синтеза интеллектуальных процессов и систем управления сложными объектами произвольной природы;

    неокибернетика это— кибернетика II порядка, исследующая системы управления, обладающие свойством избирательности и операциональной замкнутости, а также способностью моделировать среду и себя в ней (кибернетика наблюдения, включающего и самого наблюдателя).

    ИСХОДНОЕ ПОНИМАНИЕ ИНФОРМАТИКИ

    «ИНФОРМАТИКА – научная дисциплина, изучающая структуру и общие свойства научной информации, а также закономерности всех процессов научной коммуникации»

    (Энциклопедия кибернетики, 1974;

    Словарь по кибернетике, 1979)

    ОПРЕДЕЛЕНИЯ ИНФОРМАТИКИ

    Наука о преобразовании информации, которая базируется на вычислительной технике. Предметом информатики является вычислительная технология как социально-исторический феномен…состав информатики – это три неразрывно и существенно связанные составные части: технические средства, программные и алгоритмические (Дородницин А.А.).

    Некая синтетическая дисциплина, которая включает в себя разработку новой технологии научных исследований и проектирования, основанное на использовании ЭВТ, и несколько крупных научных дисциплин, связанных с проблемой общения с машиной, и наконец, с созданием машины (Моисеев Н.Н.).

    Комплексная научная и технологическая дисциплина, которая изучает, прежде всего, важнейшие аспекты разработки, проектирования, создания, “встраивания” машинных систем обработки данных, а также их воздействия на жизнь общества (Михалевич В.С.).

    Фундаментальная естественная наука, изучающая процессы передачи и обработки информации (Ершов А.П.).

    Наука о проблемах обработки различных видов информации, создании новых высокоэффективных ЭВМ, позволяющая предоставлять человеку широкий спектр различных информационных ресурсов (Якубайтис Э.А.).

    Информатика (наука об инфокоммуникациях) – наука, которая изучает, как преобразуется, репрезентируется (представляется), хранится и воспроизводится информация, а также как она передается и используется (Кузнецов Н.А.).

    Информатика – научное направление, являющееся составной частью кибернетики, основные задачи которого заключаются в изучении информационных потребностей общества и разработке путей, средств и методов наиболее рационального их удовлетворения (Герасименко В.А.).

    Наука об осуществляемой преимущественно с помощью автоматических средств целесообразной обработке информации, рассматриваемой как представление знаний и сообщений в технических, экономических и социальных областях (Французская Академия наук).

    Наука, техника и применение машинной обработки, хранения и передачи информации (М.Брой, Германия).

    ИНФОРМАТИКА – наука о методах и средствах сбора, хранения, передачи, представления, обработки и защиты информации

    ИНФОРМАТИКА – наука о методах и средствах сбора, хранения, передачи, представления, обработки и защиты информации

    РАЗВИВАЮЩИЕСЯ РАЗДЕЛЫ ИНФОРМАТИКИ:

    извлечение знаний из данных;

    машинное обучение;

    многоагентные системы

    компьютерное зрение;

    речевая информатика;

    стеганография и стеганоанализ;

    интеллектуальные сенсорные сети;

    защита компьютерных сетей;

    новые технологии компьютерного моделирования и супервычислений

    биометрия и т.д. и т.п.

    ОСНОВНЫЕ ПРИЧИНЫ «БЛИЗОСТИ» ИНФОРМАТИКИ И КИБЕРНЕТИКИ

    Информатика развивалась в недрах кибернетики, практически на единой технической базе – вычислительная техника и средства связи и передачи данных (кибернетика-теория управления-информационные процессы-информатика-кибернетические машины (ЭВМ))

    Основным объектом исследования в кибернетике является управление. Управление – в значительной мере информационный процесс. Поэтому кибернетика объективно была вынуждена заниматься вопросами сбора, обработки, хранения и передачи информации

    «Информатика – кибернетика на современном этапе»

    «Информатика – кибернетика на современном этапе»

    (Бирюков Б.В., 1989)

    «… совокупность научных направлений, называемых теперь информатикой, именовалась по разному. Сначала объединяющим названием был термин «кибернетика», затем на роль общего названия той же области исследований стала претендовать «прикладная математика» … Поэтому, говоря об истории информатики в бывшем СССР и теперешней России, по сути, надо излагать историю отечественной кибернетики и частично прикладной математики и вычислительной техники»

    ( Поспелов Д.А. «Становление информатики

    в России», 1998)

    ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ КИБЕРНЕТИКИ И ИНФОРМАТИКИ

    ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАТИКИ И КИБЕРНЕТИКИ

    ИНФОРМАЦИОННОЕ УПРАВЛЕНИЕ

    Под информационным управлением понимается процесс выработки и реализации управленческих решений в ситуации, когда управляющее воздействие носит неявный, косвенный характер, и объекту управления представляется определяемая субъектом управления информация о ситуации (информационная картина), ориентируясь на которую этот объект как бы самостоятельно выбирает линию своего поведения

    АДАПТИВНЫЕ И ПРОАКТИВНЫЕ КОМПЬЮТЕРНЫЕ СИСТЕМЫ (proactive computing)

    Адаптивные и проактивные компьютерные (proactive computing) системы призваны для решения проблем, ограничивающих развитие ИКТ на современном этапе, в частности за счет придания системам таких адаптационных способностей, как самоконтроль, самовосстановление, самоконфигурирование, самооптимизация, самообслуживание, самоорганизация. Свойства проактивных систем расширяют наши представления о применении компьютеров за счет необходимости мониторинга окружающей среды (мира) и влияния на него. Одна из основных задач адаптивных систем и адаптивного управления – приспосабливаться к требованиям бизнеса. IBM, HP, Sun, Microsoft, Intel …

    ПРОГРАММНАЯ КИБЕРНЕТИКА

    Первый семинар по программной кибернетики – 2004 г., Гонконг, 28-я Международная конференция по ПО

    Основная идея программной кибернетики – более тесно и формализованно объединить процессы создания и функционирования ПО с управлением и дать ответы на вопросы типа:

    как формализовать механизмы обратной связи в программных процессах и системах, как ввести в них соответствующие меры;

    как интегрировать программную инженерию с инженерией управления;

    как адаптировать принципы теории управления (кибернетики) к программным процессам и системам и т.д.

    ИНТЕГРАЦИЯ ИНФОРМАТИКИ И КИБЕРНЕТИКИ

    Предварительный отчет – рекомендация для рамочной программы РП-7 «Исследование по системам управления в Европе» (2005).

    К.Острем. Доклад «Present Development

    in Control Applications»

    юбилейное заседание ИФАК

    (Хайдельберг, 12-14 сентября 2006 г.);

    1-я Российская мультиконференция по проблемам управления (Санкт-Петербург, 10-12 октября 2006 г.).

    C3=control+communication+computing.

    Р.М.Юсупов «К 90-летию академика Е.П.Попова (Информационно-управляющие системы, №1, 2005)

    КИБЕРНЕТИКА + ИНФОРМАТИКА = НЕОКИБЕРНЕТИКА

    Определение статической и динамической моделей

    С т а т и ч е с к а я модель описывает связь между компонентами состояний или между этими компонентами и другими характеристиками системы в условиях равновесия и других условиях «замораживания» изменения состояния.

    Д и н а м и ч е с к о й называется модель, в которой в той или иной форме раскрываются причинно- следственные связи (реализуется принцип причинности), определяющие развивающийся во времени процесс перехода системы из одного состояния в другое.

    Первое условие принципа причинности

    Упорядоченность причинно-следственных связей во времени. Это означает, что состояние и выходная ситуация (выход) системы в любой момент времени не зависит от ситуаций, которые могут возникнуть на входном полюсе системы в более поздние моменты времени.

    Второе условие принципа причинности

    Динамическая система

    Кинематическая модель

    Расширенная схема кинематической модели

    Динамическая система

    Основные классы задач теории управления ДС (ТУ ДС) (детерминированный вариант задания исходных данных)

    Примеры динамических систем

    Конечные автоматы (1)

    Конечные автоматы (2)

    Способы задания конечных автоматов (1)

    Способы задания конечных автоматов (2)

    Способы задания конечных автоматов (3)

    1. Примеры сложных технических систем (CTС)

    2. Структурная динамика СТС : основные понятия, определения, концепции

    2. Структурная динамика СТС : основные понятия, определения, концепции

    изменение способов, целей функционирования СТС, их содержания, последовательности выполнения в различных условиях,

    перемещение в пространстве отдельных элементов и подсистем СТС,

    перераспределение и децентрализация функций, задач, алгоритмов управления, информационных потоков между уровнями СТС,

    управление резервами,

    использование гибких и сокращенных технологий управления СТС,

    реконфигурация структур СТС при ее деградации

    2. Структурная динамика СТС : основные понятия, определения, концепции

    2. Структурная динамика СТС : основные понятия, определения, концепции

    Стандартная технология реконфигурации СТС при отказе одного из её ресурсов включает в себя следующие основные шаги:

    Шаг1. Определение и анализ момента времени и места отказа ресурса, снятие с решения задачи, выполняемой на данном ресурсе, передача задачи на другой ресурс (с сохранением / без сохранения полученных промежуточных результатов);

    Шаг2. Исключение отказавшего ресурса из конфигурации СТС, попытка замены его резервным (однотипным), либо резервным другого типа, с близкими функциональными возможностями;

    Шаг3. Исключение связей с отказавшим ресурсом, запрет на доступ к нему, а для самого отказавшего ресурса – попытка его восстановления.

    2. Структурная динамика СТС : основные понятия, определения, концепции

    3. Современное состояние исследований проблем управления структурной динамикой СТС

    В современных условиях исследование проблем управления структурной динамикой осуществляется в рамках следующих направлений:

    синтез технической структуры СТС при известных законах функционирования основных элементов и подсистем,

    синтез функциональной структуры СТС (синтез программ управления основными элементами и подсистемами СТС) при известной технической структуре СТС,

    структурно-функциональный синтез облика СТС на различных этапах ее жизненного цикла (одновременно могут синтезироваться различные виды структур : топологические, технико-технологические, организационные структуры, структуры программно-математического и информационного обеспечения и т.п.).

    Главная трудность решения задач управления структурной динамикой состоит в следующем:

    Главная трудность решения задач управления структурной динамикой состоит в следующем:

    Определение оптимальных программ управления основными элементами и подсистемами СТС может быть выполнено лишь после того, как будет известен перечень функций и алгоритмов обработки информации и управления, который должен быть реализован в указанных элементах и подсистемах

    В свою очередь, распределение функций и алгоритмов по элементам и подсистемам СТС зависит от структуры и параметров законов управления данными элементами и подсистемами

    Трудность разрешения данной противоречивой ситуации усугубляется ещё и тем, что под действием различных причин во времени изменяется состав и структура СТС.

    проблемы большой размерности и нелинейности моделей, описывающих структуру и варианты функционирования элементов и подсистем СТС;

    проблемы большой размерности и нелинейности моделей, описывающих структуру и варианты функционирования элементов и подсистем СТС;

    проблемы конструктивного учета в моделях факторов неопределенности, связанных с воздействием на СТС внешней среды

    проблемы многокритериальной оптимизации программ управления структурной динамикой СТС на полимодельных комплексах.

    Проблема управления структурной динамикой СТС предполагают решение четырех основных классов задач:

    задачи комплексного моделирования процессов управления структурной динамикой СТС,

    задачи анализа структурной динамики СТС;

    задачи наблюдения (контроля) структурных состояний СТС, ситуаций, обстановки;

    задачи формирования, выбора и реализации программ управления структурной динамикой СТС.

    4. Методологические основы управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    Пусть перед системой АПО стоит двойственная задача:

    Пусть перед системой АПО стоит двойственная задача:

    1) создание в заданных областях физического пространства таких условий («информационных полей»), при которых каждый АПО, пункты управления (ПУ), пункты обслуживания (ПО), находящиеся в указанных областях, могут определять своё местоположение, обмениваться информацией друг с другом, определять и оценивать состояние ОБО;

    2) создание и поддержание в пространстве такой структуры АПО, которая позволит за заданное (либо минимальное) время осуществлять непосредственное вещественное либо энергетическое взаимодействие с ОБО, в ходе которого будет выполняться целевая задача, стоящая перед системой АПО.

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    5. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    Обобщенная процедура решения задач УСД СТС должна включать

    Обобщенная процедура решения задач УСД СТС должна включать

    следующие основные фазы:

    На первой фазе должно осуществляться формирование (генерирование) допустимых вариантов многоструктурных макросостояний СТС или, по-другому, структурно-функциональный синтез нового облика СТС, соответствующего складывающейся (прогнозируемой) обстановке.

    На второй фазе проводится выбор конкретного варианта многоструктурного макросостояния СТС с одновременным синтезом (построением) адаптивных планов (программ) управления переходом СТС из текущего в требуемое (выбранное) макросостояние. При этом рассматриваемые планы должны обеспечивать такое эволюционное развитие СТС, при котором наряду с реализацией программ перехода из соответствующих макросостояний предусматривается одновременно и реализация программ устойчивого управления СТС в промежуточных многоструктурных макросостояниях.

    Шаг 1. Формирование, анализ и интерпретация исходных данных, используемых при генерировании (синтезе) многоструктурных макросостояний СТС, построение или коррекция описания моделей, используемых при структурно-функциональном синтезе облика СТС.

    Шаг 1. Формирование, анализ и интерпретация исходных данных, используемых при генерировании (синтезе) многоструктурных макросостояний СТС, построение или коррекция описания моделей, используемых при структурно-функциональном синтезе облика СТС.

    Шаг 2. Планирование процесса решения задачи генерирования (синтеза) многоструктурных макросостояний СТС. Определение затрат времени и других ресурсов, необходимых для решения рассматриваемой задачи.

    Шаг 3. Построение и аппроксимация множества достижимости (МД) динамической системы, с помощью которого неявно задаются варианты облика СТС (варианты многоструктурных макросостояний СТС).

    Шаг 4. Ортогональное проектирование на МД множества, с помощью которого задаются требования, предъявляемые к новому облику СТС,

    Шаг 5. Формирование и интерпретация выходных результатов, представление их в удобном для последующего использования виде (например, для разработки адаптивных планов развития СТС и соответствующих регулирующих воздействий, обеспечивающих реализацию данных планов с требуемой степенью устойчивости).

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    7. Обобщенная процедура решения задач выбора программ управления структурной динамикой СТС

    Шаг 1. В интерактивном режиме осуществляется автоматизированная подготовка, контроль, анализ и ввод всей исходной информации, необходимой для решения задачи управления структурной динамикой СТС.

    Шаг 1. В интерактивном режиме осуществляется автоматизированная подготовка, контроль, анализ и ввод всей исходной информации, необходимой для решения задачи управления структурной динамикой СТС.

    Шаг 2. Планирование проведения комплексного моделирования процессов адаптивного управления функционированием и развитием СТС в текущей и прогнозируемой обстановке, планирование проведения вычислительных экспериментов в ИС, определение состава и структуры моделей, методов и алгоритмов решения частных задач моделирования, расчёт времени, необходимого для решения указанных задач.

    Шаг 3. Генерирование, на основе проведения комплексного моделирования, допустимых вариантов функционирования СТС в исходном, промежуточных и требуемых многоструктурных макросостояниях, вывод результатов моделирования ЛПР, предварительный интерактивный структурно-функциональный анализ указанных результатов моделирования; формирование классов эквивалентных многоструктурных макросостояний СТС,

    Шаг 4. Автоматизированный ввод допустимых вариантов функционирования СТС, проверка корректности заданной системы ограничений, окончательный выбор необходимого уровня агрегирования при описании моделей УСД СТС, вычислительной схемы и плана вычислительных экспериментов по поиску оптимальных программ УСД СТС.

    Шаг 4. Автоматизированный ввод допустимых вариантов функционирования СТС, проверка корректности заданной системы ограничений, окончательный выбор необходимого уровня агрегирования при описании моделей УСД СТС, вычислительной схемы и плана вычислительных экспериментов по поиску оптимальных программ УСД СТС.

    Шаг 5. Поиск оптимальных программ управления структурной динамикой СТС, при которых обеспечивался переход из заданного в синтезируемое многоструктурное макросостояние СТС, устойчивое управление функционированием СТС в промежуточных многоструктурных макросостояниях.

    Шаг 6. Имитация условий реализации оптимального плана управления переходом СТС из текущего в требуемое (выбранное) макросостояние при наличии возмущающих воздействий и с учётом различных вариантов их компенсации на основе методов и алгоритмов оперативного управления.

    Шаг 7. Структурная и параметрическая адаптация плана, СПМО и ИО ИС к возможным (прогнозируемым на имитационных моделях) состояниям ОУ, УП, внешней среды. В ходе указанной адаптации, кроме того, вводится необходимый уровень структурной избыточности СТС, обеспечивающий на этапе реализации плана компенсацию не предусмотренных в плане возмущающих воздействий.

    Шаг 7. Структурная и параметрическая адаптация плана, СПМО и ИО ИС к возможным (прогнозируемым на имитационных моделях) состояниям ОУ, УП, внешней среды. В ходе указанной адаптации, кроме того, вводится необходимый уровень структурной избыточности СТС, обеспечивающий на этапе реализации плана компенсацию не предусмотренных в плане возмущающих воздействий.

    После проведения требуемого числа вычислительных экспериментов осуществляется оценивание устойчивости сформированного адаптивного плана УСД СТС.

    Шаг 8. Вывод полученных результатов комплексного адаптивного планирования применения СТС, их интерпретация и коррекция ЛПР,

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой НКС

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой МЛА

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой МЛА

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой МЛА

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой МЛА

    9. Комплексное моделирование процессов управления структурной динамикой МЛА

    10. Заключение

    10. Заключение

    11. Благодарности

    Разработка данной и последующих версий прототипов специального программно-математического обеспечения процессов управления структурной динамикой СТС базируется на новых научных результатах, полученных авторами в ходе выполнения ряда проектов при финансовой поддержке Российского Фонда Фундаментальных Исследований (проекты № 02-07-90463в, 05-07-90088, 05-08-18117а), Секции прикладных проблем при Президиуме РАН (проект № 1331), Отделения информационных технологий и вычислительных систем РАН (государственный контракт № О-2.5/03), МНТЦ (проект 1992р), CRDF (RUM -1554-ST-05).

    12. Контактная информация

    Соколов Борис Владимирович:

    Phone: +7 812 328-23-76;

    Fax: +7 812 328-44-50;

    E-mail: sokol@iias.spb.su;

    Web: http://www.spiiras-grom.ru

    СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ

  2. beylar1992 Ответить

    Галерея




































































































    Статьи

    Ольга Бузова поздравила сестру с покупкой квартиры
    Сергей Лазарев накричал на 67-летнего автора песен “Дорогие мои старики”
    Клетка, кожа, брюки с завышенной талией: главные модные тенденции Весны-2020 из гардероба звезд
    В Совфеде оценили заявление Трампа о российско-украинских отношениях
    Дмитрий Шепелев покинул Первый канал: «Это для меня был непростой выбор»
    Борцы за независимость Ирландии соберутся в ДНР для обсуждения планов
    Новые подробности развода: муж Лолиты пичкал ее вредными препаратами и запутался в своих браках

    Категории

  3. andreyka802 Ответить

    Основная идея Винера состояла в том, что управление в лю​бых системах — технических, биологических, общественных — определяется одними и теми же законами и тесно связано с обме​ном информацией. Понятие «система» вам знакомо на «бытовом» уровне, теперь мы определим его более строго.
    Что такое система?
    Представьте себе, что человек, у которого болит голова, при​ходит к врачу. Врач может реагировать на его жалобу двумя спо​собами:​​
    • Просто дать обезболивающее;​
    • попытаться выяснить причину головной боли и лечить именно заболевший орган.
    В первом случае врач применил простейшую модель: если бо​лит голова, нужно дать таблетку, чтобы она не болела. Во втором варианте врач понимает, что головная боль вызвана какой-то дру​гой болезнью в организме, и лечить нужно именно её. Он рассматривает человека как единое целое как систему, т. е. использует системный подход.
    Система (от греч. σύστημα — составленный) — это группа объектов и связей между ними, выделенных из среды и рассматриваемых как одно целое (рис. 1.10).
    Системный подход состоит в том, что объект исследования рассматривается как система с учётом всех взаимосвязей между её частями.
    Системой можно назвать организм жи​вотного и человека, автомобиль, компьютер, семью, общество, и вообще любой достаточно сложный объект, который можно разбить на части. В курсе информатики вы познакоми​лись с понятиями «операционная система», «файловая система», «система программиро​вания».
    Различают естественные (природные) системы и искусствен​ные системы(созданные человеком). Любая искусственная систе​ма создана с определённой целью,например русский язык — для общения, дом — для жилья, поезд — для перевозки пассажиров и грузов.
    Объекты, из которых строится система, называют её компо​нентами. За счёт связей между частями система обладает особы​ми свойствами, которых нет ни у одного отдельного компонента. Системный эффект состоит в том, что свойства системы нельзя свести к «сумме» свойств её компонентов. Например, скопление клеток — это не живой организм; процессор, память и устройства ввода и вывода, не связанные между собой, — это не компьютер. Все компоненты самолёта тяжелее воздуха, т. е. каждый из них стремится упасть на землю, однако составленная из них система (самолёт) летает.
    Одни и те же элементы, связанные по-разному, могут пред​ставлять собой совершенно разные системы. Алмаз (самое твёрдое вещество) и графит (из которого делают грифели карандашей) со​стоят из одних и тех же атомов углерода, но эти вещества имеют разные кристаллические решётки, поэтому обладают разными свойствами.
    Если в компоненте системы можно выделить отдельные части и связи между ними,он называется подсистемой (системой более низкого уровня). Как правило, для каждой системы существует надсистема — система более высокого уровня. Например, процес​сор — это подсистема в составе компьютера (он состоит из не​скольких взаимосвязанных узлов), а сам компьютер — подсисте​ма в составе компьютерной сети (надсистемы).
    Цель работы системы задаётся надсистемой.
    Например, автомобиль служит для того, чтобы перевозить лю​дей и грузы, цех выполняет задание директора завода, вы учитесь для того, чтобы быть готовыми к жизни после школы и т. д.
    Простейшие компоненты системы, которые в данной задаче (!) нет смысла «разбирать» на части, называются её элементами. Например, винтик в составе машины можно считать элементом системы. Однако, с точки зрения химии, металл состоит из ато​мов, связанных в кристаллическую решетку, поэтому при изуче​нии строения вещества тот же «винтик» можно считать системой. На рисунке 1.11 система S состоит из двух подсистем S1 и S2, а также элементов Г и Д.

    В результате развития системного подхода в середине XX века появилось новое научное направление — системный анализ. Задача системного анализа – изучение сложных систем (технических, биологических, экономических, социальных) на основе тео​рии управления и теории информации.
    Системы управления
    Во многих системах взаимодействие между подсистемами можно рассматривать как управление. Такие системы (их называ​ют системами управления) всегда содержат управляющий объект (в теории управления его называют регулятором) и управляемый объект (просто «объект»). Цель управления чаще всего задаётся извне, т. е. регулятор является только исполнителем. Например, водитель служебной машины никогда не решает сам, куда везти своего начальника.
    Регулятор действует на объект (управляет им) так, чтобы цель была достигнута (рис. 1.12).

    Управление (управляющее воздействие) — это сигнал, кото​рый поступает от регулятора к объекту. Это значит, что при управлении передается информация.
    На приведённой схеме (см. рис. 1.12) регулятор не получает никакой информации о состоянии объекта, т. е. действует «всле​пую ». Такие простейшие системы управления называют ра​зомкнутыми, в них информация идет только в одну сторону, от регулятора к объекту. Приведём некоторые примеры разомкну​тых систем:
    • светофор (выдает вам световой сигнал, но не получает информации о вас);
    • табло на вокзале или аэропорту;
    • процессор выставляет данные для записи в ОЗУ на шину, ждет некоторое время и затем, без всякого подтверждения от ОЗУ, продолжает работу (считается, что ОЗУ работает надежно и за это время данные всегда записываются);
    • начальник отдает приказания, но не проверяет их выполнение.
    Разомкнутые системы используются в двух случаях. Во-пер​вых, когда регулятору всё равно, реагирует ли объект на управле​ние (светофор, табло). Во-вторых, когда регулятор настолько хорошо знает объект (имеет точную модель объекта), что уверен в выполнении своих команд. Например, начальник, уверенный в исполнительности своих подчинённых, может позволить себе (иногда) не контролировать их.
    Достоинство разомкнутых систем — в их простоте. Напри​мер, во многих случаях частоту вращения электродвигателя регу​лируют простым реостатом, при этом не нужно ставить сложный и дорогостоящий датчик частоты вращения.
    В ответственных случаях разомкнутые системы лучше не при​менять, потому что они имеют серьезные недостатки:
    •​ для достижения цели регулятор должен иметь точную мо​дель объекта; на практике такая модель чаще всего неиз​вестна;
    •​ на объект всегда действует внешняя среда, и из-за этого воздействия свойства объекта могут непредсказуемо менять​ся; регулятор в разомкнутой системе не получает об этом никакой информации.
    Даже очень исполнительные работники могут в какой-то мо​мент «схалтурить» из-за личных переживаний или неурядиц. По​этому в разомкнутых системах чаще всего нельзя гарантированно достичь цели управления, т. е. решить поставленную задачу.
    Для достижения цели регулятор должен получать информа​цию от объекта. Этот канал передачи информации называют обратной связью, потому что по нему информация передаётся (с помощью датчиков) в обратном направлении, от объекта к ре​гулятору (рис. 1.13).
    Системы с обратной связью называют замкнутыми система​ми управления, потому что информация передаётся по замкнуто​му контуру, циклически.

    Задача регулятора — сравнить поставленную цель и реальное состояние объекта, а потом выдать нужный управляющий сигнал. Если цель достигнута, как правило, сигнал управления больше не изменяется.
    Например, регулировщик, управляющий движением на пере​крёстке, использует обратную связь. Он оценивает (с помощью глаз-датчиков) количество машин, движущихся в разных направ​лениях, и «открывает» то или другое направление. Человек управляет лучше, чем светофор, потому что учитывает реальную обстановку, которая может изменяться непредсказуемо.
    Чаще всего реальные системы управления (в природе, техни​ке, обществе) — это замкнутые системы. Они обладают несомнен​ными достоинствами:
    • могут решать задачу даже тогда, когда модель объекта не​точна или свойства объекта изменяются во времени;
    • позволяют учитывать случайные воздействия внешней среды.
    За это приходится расплачиваться усложнением системы — нужны датчики, которые передают информацию от объекта.
    Представьте себе, что в тёмной комнате упала на пол пугови​ца, и вы не слышали, как она стукнулась. Сказать точно, где ле​жит пуговица, не сходя с места, невозможно, потому что вы этого не знаете (модель неточна). Вы можете попробовать искать её на ощупь (используя обратную связь — осязание). Если и это не по​лучается, можно включить свет (зрительная обратная связь даёт больше информации), и тогда пуговица точно будет найдена (если она, конечно, там есть). В этом примере датчиками служат наши органы чувств.
    Системы с обратной связью широко используются в технике. Это, например, автопилоты на самолётах и судах, регуляторы час​тоты вращения турбин, роботы, оборудованные датчиками (в том числе устройствами «компьютерного зрения»).
    Обратная связь существует и в обществе. Жалобы граждан должны помогать работе органов управления, сигнализируя о том, что не всё в порядке. Не зря все официальные учреждения имеют контактные телефоны и сайты в Интернете, с которых можно отправить сообщение с просьбой или предложениями по их работе.
    Обратная связь, при которой регулятор стремится уменьшить разницу между заданной целью и фактическим состоянием объек​та, называется отрицательной.
    Если нужно быстро перевести объект из одного состояния в другое, иногда применяют положительную обратную связь, при которой регулятор стремится увеличить разницу между заданным значением и сигналом обратной связи. Часто в этом случае систе​ма переходит в колебательный режим, поэтому положительная обратная связь используется в генераторах колебаний. Другой пример положительной обратной связи — цепные реакции в хи​мии и физике (горение, взрыв, ядерные реакции).
    Системы управления делятся на автоматические и автомати​зированные. Автоматические системы работают без участия чело​века, например автопилот. В автоматизированных системах сбор и предварительную обработку информации выполняет компью​тер, а решение по поводу управления принимает человек.
    Многие системы умеют «подстраиваться» под изменения внешних условий или изменение свойств объекта управления. Они называются адаптивными. Классическая адаптивная систе​ма — глаз человека, который изменяет диаметр зрачка в зависи​мости от освещённости. В технических системах адаптивные регу​ляторы могут управлять объектом, модель которого очень плохо известна или меняется. Они параллельно решают две задачи — управляют и уточняют имеющуюся модель, что, в свою очередь, позволяет улучшить управление.
    Вопросы и задания
    1. Объясните, что такое управление.
    2. Как связана информация с управлением?
    3. Какая наука изучает общие закономерности процессов управления и передачи информации? Кто считается её основоположником?
    4. Что такое система? Чем она отличается от группы объектов? Приведите примеры.
    5. Что такое подсистема?
    6. Всякий ли объект можно считать системой? Почему?
    7. Как вы думаете, можно ли назвать русский язык системой? Обоснуйте ваш ответ.
    8. Объясните, почему операционная система, файловая система и система программирования – это именно системы?
    9. Что такое системный подход?
    10. Чем различаются естественные и искусственные системы?
    11. Чем различаются понятия «компонент системы», «элемент системы» и «подсистема»? Приведите примеры.
    12. Что такое надсистема? Почему цель для системы всегда задает надсистема? Приведите примеры.
    13. Что такое система управления? Какие элементы в ней всегда есть?
    14. Что такое обратная связь? Зачем она нужна?
    15. От чего зависят свойства системы?
    16. Приведите примеры разомкнутых систем. В чем их достоинства и недостатки?
    17. Почему разомкнутые системы не используют в ответственных случаях?
    18. Почему разомкнутые системы все же используются, несмотря на их недостатки?
    19. Перечислите достоинства и недостатки замкнутых систем.
    20. Приведите примеры управления с обратной связью из разных областей, из вашей жизни.
    21. Что такое отрицательная обратная связь?
    22. Когда используют положительные обратные связи?
    23. Чем различаются автоматические и автоматизированные системы?
    24. Что такое адаптивные системы? Приведите примеры.
    Подготовьте сообщение
    а) «Вклад Н. Винера в науку»
    б) «Системы управления в природе»
    в) «Системы управления в обществе»
    г) «Отрицательная и положительная обратная связь»
    д) «Что такое адаптивная система?»
    Вернуться в главу

  4. loutt26 Ответить

    Наука об управлении
    Наука об управлении (точнее, комплекс наук, занимающихся вопросами управления) [management science] — социальная, общественная наука о принципах и закономерностях управления общественным производством на различных его уровнях. Степень научности управления определяется глубиной познания качественных и количественных закономерностей функционирования и развития экономики.
    На Западе распространено двойное понимание термина «Н.у.»: в единственном числе (management science) как приложения количественных методов в управлении (синоним исследования операций) и во множественном числе (management sciences) как приложения в управлении не только количественных методов, но также экономики, психологии, социологии.
    Научно-технический прогресс ознаменовался кардинальными сдвигами в области хозяйственного управления. Объективная необходимость этих сдвигов определяется колоссальным развитием производства и его возросшими связями с наукой, усложнением технологических процессов. Большое значение имеет увеличение численности и повышение культурно-технического уровня рабочего класса и интеллигенции.
    Объективная возможность этих сдвигов определяется достижениями XX в. в области таких фундаментальных наук, как математика, логика, кибернетика, психология и социология, ряда прикладных наук, а также успехами в области производства электронно-вычислительной техники. Их достижения синтезирует целый комплекс дисциплин, рассматривающих с разных сторон вопросы управления, в том числе и управления экономическими процессами: это экономическая кибернетика, системный анализ, теория экономической информации, эвристические методы, теория (принятия) решений, теория игр и другие.
    Они исходят из того, что процесс управления (с кибернетической точки зрения) есть процесс сбора, переработки информации и выдачи продукта такой переработки в виде новой информации, т.е. решений, указаний и т.д. Общая задача перечисленных дисциплин — усовершенствование технологии этого процесса путем построения и реализации систем менеджмента: производственных, маркетинговых, финансовых, экологических, банковских, фондовых, транспортных и т.д..
    Не следует преувеличивать значение такой технологии управления, ибо человек был и остается главным фактором в управлении. Но современная технология помогает человеку принимать более эффективные решения, добиваться более высоких результатов и сфера ее применения неуклонно расширяется.
    Важнейшими предвозвестниками менеджмента как системы методов управления капиталистическими фирмами и предприятиями были американские ученые Ф.Тейлор и Э.Мэйо, французский специалист А.Файоль.
    За последние годы в центр внимания многих концепций управления выдвигаются процессы принятия решений с использованием математической формализации (в том числе оптимизационных моделей), а также построенных на ее основе компьютьерных систем поддержки решений, экспертных систем, систем искусственного интеллекта. Создается ряд конкурирующих между собой «моделей управления», например, управление по отклонениям (management by exception), управление по конечным результатам (management by results), управление на основе делегирования прав и ответственности (management by delegation) и др.
    В России одним из предвозвестников современной Н.у. был философ-марксист А.А.Богданов, выдвинувший идею создания науки об общих законах организации — тектологии. С первых лет Советской власти работы в этой области были связаны в большой мере с именем А.К.Гастева, который с 1920-го по 1938 г. руководил Центральным институтом труда, был инициатором и организатором широкого движения за научную организацию труда (НОТ), пропагандировал популярную в те годы систему Ф.Тейлора. При Сталине Институт труда был разогнан, Гастев — репрессирован, исследования в области науки об управлении, так же как в ряде других областей современной экономики, были свернуты, переводы научной экономической литературы — практически прекращены. Все это было возобновлено лишь в начале 60-х гг.
    В настоящее время в стране вопросами Н.у. занимаются крупные научные коллективы — Институт системных исследований, ЦЭМИ, Институт проблем управления им. В.Трапезникова, Институт проблем управления сложными системами и др. Для обучения хозяйственных кадров созданы Академия народного хозяйства (соединившаяся в 2012 году с Академией государственной службы), факультеты управления и организации производства в ряде экономических институтов, множество школ, университетов и академий менеджмента.
    Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — М.: Дело.
    Л. И. Лопатников.
    2003.

  5. kras88 Ответить

    Кибернетика, это наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и их объединениях. Кибернетика является теоретической основой автоматизации технологических процессов.

    Норберт ВинерОсновные положения кибернетики сформулировал в 1948 американский ученый Норберт Винер в книге «Кибернетика, или управление и связь в машинах и живых организмах».

    Кибернетика как наука

    Возникновение кибернетики обусловлено, с одной стороны, потребностями практики, выдвинувшей задачи создания сложных устройств автоматического управления, и, с другой стороны — развитием научных дисциплин, изучающих процессы управления в различных физических областях в подготовивших создание общей теории этих процессов.
    К числу таких наук относятся:
    теория автоматического регулирования и следящих систем
    теория электронных программно-управляемых вычислительных машин
    статистическая теория передачи сообщений
    теория игр и оптимальных решений и т. д.
    комплекс биологических наук, изучающих процессы управления в живой природе (рефлексология, генетика и др.)
    В отличие от указанных наук, занимающихся конкретными процессами управления, кибернетика изучает то общее, что свойственно всем процессам управления, независимо от их физической природы, и ставит своей задачей создание единой теории этих процессов.

    Кибернетика и робототехникаДля любых процессов управления характерно:
    наличие организованной системы, состоящей из управляющих и управляемых (исполнительных) органов
    взаимодействие данной организованной системы с внешней средой, являющейся источником случайных или систематических возмущений
    осуществление управления на основе приема и передачи информации
    наличие цели и алгоритма управления
    В задачу кибернетики входит также систематическое сравнительное изучение структуры и различных физических принципов работы систем управления с точки зрения их способности воспринимать и перерабатывать информацию.
    Кибернетика по своим методам является наукой, широко использующей разнообразный математический аппарат, а также сравнительный подход при изучении различных процессов управления.

    Основные разделы кибернетики

    В качестве основных разделов кибернетики могут быть выделены:
    теория информации
    теория методов управления (программирования)
    теория систем управления
    Теория информации изучает способы восприятия, преобразования и передачи информации. Информация передается при помощи сигналов — физических процессов, у которых определенные параметры находятся в однозначном соответствии с передаваемой информацией. Установление такого соответствия называется кодированием.
    Центральным понятием теории информации является мера количества информации, определяемая как изменение степени неопределенности в ожидании некоторого события, о котором говорится в сообщении до и после получения сообщения. Эта мера позволяет измерять количество информации в сообщениях подобно тому, как в физике измеряется количество энергии или количество веществ. Смысл и ценность передаваемой информации для получателя при этом не учитываются.
    Теория программирования занимается изучением и разработкой методов переработки и использования информации для управления. Программирование работы любой системы управления в общем случае включает в себя:
    определение алгоритма нахождения решений
    составление программы в коде, воспринимаемом данной системой
    Нахождение решений сводится к переработке заданной входной информации в соответствующую выходную информацию (команды управления), обеспечивающую достижение поставленные цели. Оно осуществляется на основе некоторого математического метода, представленного в виде алгоритма. Наиболее развитыми являются математические методы определения оптимальных решений. Такие, как линейное программирование и динамическое программирование, а также методы выработки статистических решений в теории игр.
    Теория алгоритмов, используемая в кибернетике, изучает формальные способы описания процессов переработки информации в виде условных математических схем — алгоритмов. Основное место занимают здесь вопросы построения алгоритмов для различных классов процессов и вопросы тождественных (равносильных) преобразований алгоритмов.

    Программирование для управленияОсновной задачей теории программирования является выработка методов автоматизации процессов переработки информации на электронных программно-управляемых машинах. Основную роль играют здесь вопросы автоматизации программирования. Т. е. вопросы составления программ решения различных задач на машинах с помощью этих машин.
    С точки зрения сравнительного анализа процессов переработки информации в различных естественно и искусственно организованных системах кибернетика выделяет следующие основные классы процессов:
    мышление и рефлекторная деятельность живых организмов
    изменение наследственной информации в процессе эволюции биологических видов
    переработка информации в автоматических системах
    переработка информации в экономических и административных системах
    переработка информации в процессе развития науки
    Выяснение общих закономерностей этих процессов составляет одну из основных задач кибернетики.
    Теория систем управления изучает структуру и принципы построения таких систем и их связи с управляемыми системами и внешней средой. Системой управления в общем случае может быть назван любой физический объект, осуществляющий целенаправленную переработку информации. Это может быть, нервная система животного, система автоматического управления движением самолета и др.).
    Кибернетика изучает абстрактные системы управления, представленные в виде математических схем (моделей), сохраняющих информационные свойства соответствующих классов реальных систем. В рамках кибернетики возникла специальная математическая дисциплина — теория автоматов. Она изучает специальный класс дискретных систем переработки информации, включающих в себя большое число элементов и моделирующих работу нейронных сетей.
    Кибернетика выделяет два общих принципа построения систем управления: обратной связи и многоступенчатости (иерархичности) управления. Принцип обратной связи позволяет системе управления постоянно учитывать фактическое состояние всех управляемых органов и реальных воздействий внешней среды. Многоступенчатая схема управления обеспечивает экономичность и устойчивость системы управления.

    Кибернетика и автоматизация процессов

    Комплексная автоматизация при применении принципов самонастраивающихся и самообучающихся систем позволяет обеспечить достижение наивыгоднейших режимов управления, что особенно важно для сложных производств. Необходимой предпосылкой такой автоматизации является наличие для данных производств, процесса детального математического описания (математической модели), которое вводится в ЭВМ, управляющую процессом, в виде программы ее работы.
    В эту машину поступает информация о ходе процесса от различных измерительных устройств и датчиков. Машина на основе имеющей математические модели процесса рассчитывает его дальнейший ход при тех или иных командах управления.
    Если подобное моделирование и прогнозирование протекает значительно быстрее реального процесса, то имеется возможность путем расчета и сравнения ряда вариантов выбирать наивыгоднейший режим управления. Оценка и выбор вариантов могут производиться как самой машиной полностью автоматически, так и с помощью человека-оператора. Важную роль при этом играет проблема оптимального сопряжения человека-оператора и управляющей машины.
    Большое практическое значение имеет выработанный кибернетикой единый подход к анализу и описанию (алгоритмизации) различных процессов управления и переработки информации путем последовательного расчленения этих процессов на элементарные акты, представляющие собой альтернативные выборы («да» или «нет»).

    Симбиоза машины и человекаСистематическое применение этого метода позволяет формализовать все более сложные процессы умственной деятельности. Что является первым необходимым этапом для их последующей автоматизации. Большие перспективы для повышения эффективности научной работы имеет проблема информационного симбиоза машины и человека. Т.е. непосредственного взаимодействия человека и информационно-логической машины в процессе творчества при решении научных задач.

    Техническая кибернетика

    Техническая кибернетика — наука об управлении техническими системами. Методы и идеи технической кибернетики вырастали вначале параллельно и независимо в отдельных технических дисциплинах, относящихся к связи и управлению. В автоматике, радиоэлектронике, телеуправлении, вычислительной технике и т. д. По мере выяснения общности, основной задач теории и методов их решения, формировались положения технической кибернетики, образующей единую теоретическую базу для всех областей техники связи и управления.
    Техническая кибернетика, как и кибернетика вообще, изучает процессы управления безотносительно к физическим природе систем, в которых происходят эти процессы. Центральная задача технической кибернетики — синтез эффективных алгоритмов управления с целью определения их структуры, характеристик и параметров. Под эффективными алгоритмами понимаются правила переработки входной информации в выходные сигналы управления, которые являются успешными в определенном смысле.
    Техническая кибернетика теснейшим образом связана с автоматикой и телемеханикой, но не совпадает с ними, поскольку в технической кибернетике не рассматриваются вопросы конструирования конкретной аппаратуры. Техническая кибернетика связана также с другими направлениями кибернетики, например, добытые биологическими науками сведения облегчают разработку новых принципов управления, в т.ч. принципов построения новых типов автоматов, моделирующих сложные функции умственной деятельности человека.
    Техническая кибернетика возникшая из потребностей практики, широко использующая математический аппарат, является сейчас одним из наиболее разработанных разделов кибернетики. Поэтому прогресс технической кибернетики существенно способствует развитию других ветвей, направлений и разделов кибернетики.

    Развитие технической кибернетикиЗначительное место в технической кибернетике занимает теория оптимальных алгоритмов или, что по существу то же, теория оптимальной стратегии автоматического управления, обеспечивающей экстремум некоторого критерия оптимальности.
    В различных случаях критерии оптимальности могут быть разными. Например, в одном случае может потребоваться максимальная быстрота переходных процессов, в другом — минимальный разброс значений некоторой величины и т. д. Однако существуют общие методы формулировки и решения самых разнообразных задач этого рода.
    В результате решения задачи определяется оптимальный алгоритм управления в автоматической системе, либо оптимальный алгоритм распознавания сигналов на фоне шумов в приемнике системы связи и т. д.
    Другое важное направление в технической кибернетике — разработка теории и принципов действия систем с автоматическим приспособлением. Которое заключается в целенаправленном изменении свойств системы или ее частей, обеспечивающем возрастающую успешность ее действий. В этой области имеют большое значение системы автоматической оптимизации, приводимые поиском автоматическим к оптимальному режиму функционирования и поддерживаемые вблизи этого режима при непредвиденных заранее внешних воздействиях.
    Третьим направлением является разработка теории сложных систем управления, состоящих из большого количества элементов, включающих сложные взаимосвязи частей и работающих в трудных условиях.
    Большое значение для технической кибернетики имеют теория информации и теория алгоритмов, в частности теория конечных автоматов.
    Теория конечных автоматов занимается синтезом автоматов по заданным условиям работы и в том числе решением проблемы «черного ящика» — определением возможной внутренней структуры автомата по результатам изучения его входов и выходов, а также другими проблемами, например, вопросами осуществимости автоматов определенного типа.
    Любые системы управления так или иначе связаны с человеком, который их проектирует, налаживает, контролирует, управляет их работой и использует результаты работы систем в своих целях. Отсюда возникают проблемы взаимодействия человека с комплексом автоматических устройств и обмена информации между ними.
    Решение этих проблем необходимо для разгрузки нервной системы человека от напряженной и рутинной работы и обеспечения максимальной эффективности всей системы «человек — автомат». Важнейшая задача технической кибернетики — моделирование все более сложных форм умственной деятельности человека с целью замены человека автоматами там, где это возможно и разумно. Поэтому в технической кибернетике развиваются теории и принципы построения различного рода обучающихся систем, которые путем тренировки или обучения целенаправленно изменяют свой алгоритм.
    Смотрите также по теме:
    Промышленные роботы в современном производстве.
    Применение роботов в энергетике. Разновидности и принцип работы.
    Бытовые роботы, меняют нашу жизнь уже сегодня.

    Будем рады, если подпишетесь на наш Блог!

    [wysija_form id=»1″]

  6. bullbans6s6s6s Ответить

    Большая российская энциклопедия определяет кибернетику (от греч. kybernetike – искусство управления, от kybernao – правлю рулем, управляю) как науку об управлении, связи и переработке информации.

    Кибернетические системы и информация

    Основным объектом исследования в кибернетике являются так называемые кибернетические системы. Приметами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении), электронные вычислительные машины (ЭВМ или компьютеры), человеческий мозг, биологические популяции, человеческое общество…
    Кибернетические системы имеют рецепторы (датчики), воспринимающие сигналы из внешней среды и передающие их внутрь системы, а также входные и выходные каналы, по которым они обмениваются сигналами с внешней средой. Выходные сигналы системы передаются во внешнюю среду через эффекторы (исполнительные устройства). Поскольку каждая система сигналов, независимо от того, формируется она разумными существами или объектами и процессами неживой природы, несет в себе ту или иную информацию, то всякая кибернетическая система, может рассматриваться как преобразователь информации Рассмотрение различных объектов живой и неживой природы как преобразователей информации или как систем, состоящих из элементарных преобразователей информации, составляет сущность так называемого кибернетического подхода к изучению этих объектов.

    Из истории кибернетики

    Первым, кто применил термин КИБЕРНЕТИКА для управления в общем смысле был, по-видимому, древнегреческий философ Платон. Однако реальное становление КИБЕРНЕТИКИ как науки произошло много позже. Оно было предопределено развитием технических средств управления и преобразования информации. Еще в средние века в Европе стали создавать так называемые андроиды – человекоподобные игрушки, представляющие собой механические, программно управляемые устройства.
    Первые промышленные регуляторы уровня воды в паровом котле и скорости вращения вала в паровой машине были изобретены И.И. Ползуновым (Россия) и Дж. Уаттом (Англия) в 18 веке.
    Решающее значение для становления КИБЕРНЕТИКИ имело создание в 40-х гг. ХХ в. электронных вычислительных машин – ЭВМ или компьютеров (Дж. фон Нейман и др.). Благодаря ЭВМ возникли принципиально новые возможности для исследования и фактического создания действительно сложных управляющих систем. Осталось объединить весь полученный к этому времени материал и дать название новой науке. Этот шаг был сделан американским математиком Норбертом Винером, опубликовавшим в 1948 свою знаменитую книгу “Кибернетика”. Винер определил КИБЕРНЕТИКУ как “науку об управлении и связи в животном, машине и обществе”. Стремительное развитие вычислительной техники породило большой интерес к кибернетике в 60-70е годы и ее бурное развитие во всем мире.
    В 80-90е годы термин КИБЕРНЕТИКА был частично вытеснен термином “Информатика”, имеющим отношение, прежде всего, к компьютерам и обработке информации. Однако в последние годы КИБЕРНЕТИКА вновь стала популярной в связи с развитием Интернета (киберпространство) и роботехники (киборг – кибернетический организм – устройство с высокой степенью физического и интеллектуального взаимодействия человека и технических средств автоматики). Киборги, так же как и роботы-манипуляторы, находят все более широкое применение при управлении объектами в недоступных или опасных для жизни человека условиях.

    Кибернетика в школе

    На школьном уровне кибернетика понимается, в соответствии с ее методами, как наука, находящаяся на стыке математики, физики и информатики. Основные понятия кибернетики входят в школьный стандарт по курсу “Информатика”.
    “Винер по праву назван отцом кибернетики, – пишет в своей “Кибернетической смеси” В.Д. Пекелис. – Его книга “Кибернетика” появилась в 1948 году и потрясла многих неожиданностью выводов, оказала ошеломляющее влияние на общественное мнение. Ее появление можно уподобить исподволь подготовленному взрыву.
    В истории кибернетики, как и в любой другой науке, два периода: накопление материала и оформление его в новую науку… … Здесь стоит упомянуть посвященные теории регулирования работы инженера А. Стодолы, опубликованные в конце прошлого века в одном из швейцарских журналов. В них рассматривался принцип управления с помощью обратной связи. Своеобразие истории вычислительной техники знаменательно тем, что первые счетные машины сразу же открыли перед человеком возможность механизации умственной работы. Здесь нельзя обойти вниманием “Математическое исследование логики” Джорджа Буля. Оно положило начало разработке алгебры логики, которой широко пользуется теперь кибернетика.
    Когда в теории вероятностей возник новый раздел – теория информации, универсальность новой теории, хоть и не сразу, стала ясна всем. Обнаружилось, например, соответствие между количеством информации и мерой перехода различных форм энергии в тепловую – энтропией. Впервые на это указал в 1929 году известный физик Л. Сциллард. Впоследствии теория информации стала одной из важных основ в кибернетике.
    В XIX веке заметны достижения и в физиологии высшей нервной деятельности. Особенно в исследовании процессов обучения животных. В 30-х годах нашего столетия явлением стала теория физиологической активности Беркштейна, еще позже принцип функциональной системы Анохина.
    Вместе с прогрессом происходит и сближение технических средств, используемых и в физиологии и в автоматике. Такое сближение сопровождается взаимным обменом принципами построения структурных схем, идеями моделирования, методами анализа и синтеза систем.
    Подобную тенденцию одним из первых уловил русский философ Александр Александрович Богданов. “Мой исходный пункт, – писал ученый, – заключается в том, что структурные отношения могут быть обобщены до такой формальной чистоты схем, как в математике и отношениях величин, и на такой основе организационные задачи могут решаться способами, аналогичными математическим”
    Таким образом, Богданов предвосхитил появление общей теории систем – одной из ключевых концепций кибернетики. Русский ученый сумел обосновать и принцип обратной связи, назвав его “механизмом двойного взаимного регулирования”.
    Позднее, в 1936 году английский математик А. Тьюринг опубликовал работу, описывающую абстрактную вычислительную машину. Некоторые положения его труда во многом предвосхитили различные проблемы кибернетики.
    Однако решающее слово в рождении новой науки сказал крупный американский математик Винер.
    Норберт Винер (1894-1964) родился в городе Колумбия штата Миссури. Читать он научился с четырех лет, а в шесть уже читал Дарвина и Данте. В девять лет он поступил в среднюю школу, в которой начинали учиться дети с 15-16 лет, закончив предварительно восьмилетку. Среднюю школу он окончил, когда ему исполнилось одиннадцать. Сразу же мальчик поступил в высшее учебное заведение, Тафте-колледж. После окончания его, в возрасте 14 лет, получил степень бакалавра искусств. Затем учился в Гарвардском и Корнельском университетах, в 17 лет в Гарварде стал магистром искусств, в 18 – доктором философии по специальности “математическая логика”.
    Гарвардский университет выделил Винеру стипендию для учебы в Кембриджском (Англия) и Геттингенском (Германия) университетах. Перед Первой мировой войной, весной 1914 года Винер переехал в Геттинген, где в университете учился у Э. Ландау и великого Д. Гильберта.
    В начале войны Винер вернулся в США, год провел в Кембридже, но в сложившихся условиях научных результатов добиться не мог. В Колумбийском университете он стал заниматься топологией, но начатое до конца не довел. В 1915-1916 учебном году Винер в должности ассистента преподавал математику в Гарвардском университете.
    Следующий учебный год Винер работал по найму в университете штата Мэн. После вступления США в войну он работал на заводе “Дженерал электрик”, откуда перешел в редакцию Американской энциклопедии в Олбани. Затем Норберт какое-то время участвовал в составлении таблиц артиллерийских стрельб на полигоне, где его даже зачислили в армию, но вскоре из-за близорукости уволили. Потом он перебивался статьями в газеты, написал две работы по алгебре, вслед за опубликованием которых получил рекомендацию профессора математики В.Ф. Осгуда и в 1919 году поступил на должность ассистента кафедры математики Массачусетсского технологического института (МТИ). Так началась его служба в этом институте, продолжавшаяся всю жизнь.
    Здесь Винер ознакомился с содержанием статистической механики У. Гиббса. Ему удалось связать основные положения ее с лебеговским интегрированием при изучении броуновского движения и написать несколько статей. Такой же подход оказался возможным в установлении сущности дробового эффекта в связи с прохождением электрического тока по проводам или через электронные лампы.
    Возвратившись в США, Винер усиленно занимается наукой. В 1920 – 1925 годах он решает физические и технические задачи с помощью абстрактной математики и находит новые закономерности в теории броуновского движения, теории потенциала, гармоническом анализе.
    В 1922, 1924 – и 1925 годах Винер побывал в Европе у знакомых и родственников семьи. В 1925 году он выступил в Геттингене с сообщением о своих работах по обобщенному гармоническому анализу, заинтересовавшим Гильберта, Куранта и Борна. Впоследствии Винер понял, что его результаты в некоторой степени связаны с развивавшейся в то время квантовой теорией.
    Тогда же Винер познакомился с одним из конструкторов вычислительных машин – В. Бушем и высказал пришедшую ему однажды в голову идею нового гармонического анализатора. Буш претворил ее в жизнь.
    Продвижение Винера по службе шло медленно. Он пытался получить приличное место в других странах, но у него не вышло. Однако пришла пора, наконец, и везения. На заседании Американского математического общества Винер встретился с Я.Д. Тамаркиным, геттин-генским знакомым, всегда высоко отзывавшимся о его работах. Такую же поддержку оказывал ему неоднократно приезжавший в США Харди. И это повлияло на положение Винера: благодаря Тамаркину и Харди он стал известен в Америке.

  7. wildboy74 Ответить

    Национальная экономика и все её сферы и сектора (макро- мезо- микроэкономика, в т. ч. частные предприниматели, домашние хозяйства и др.) относятся к числу сверхсложных и подвижных систем, как своём развитии, так и при разрушении. Следовательно, выбрать наиболее адекватную модель для познания и управления интересующей исследователя системы из множества существующих моделей – задача крайне сложная. Разнообразие свойств сверхсложных и подвижных систем свидетельствует о важном эффекте, сформулированном В.М. Полтеровичем: «Экономическая действительность настолько многовариантна и подвижна, что скорость ее изменения опережает темп ее изучения» [160]. Следовательно, такое опережение может быть определено в качестве когнитивного препятствия для прикладного использования результатов теории управления экономическими, в т. ч. инновационными процессами. Создание теорий и прикладных моделей их материализации растягивается, как правило, на долгие годы, а реальная действительность за это время может уйти далеко вперед и тогда все труды теоретиков-инноваторов становятся бесполезными. Осмысление данной ситуации П. Вирилио (P.Virilio), дало основание для формулирования специального термина – дромократия, т. е. господство скорости в передаче объектов и символов [70]. Как полагает Д.Дзоло, «ускорение темпа жизни, вызванное новыми технологиями, является причиной усиливающейся сенсорной недостаточности у людей [70]. По аналогии с этим утверждением правомерно отметить наличие особой сенсорной недостаточности не только в науках, развивающих прикладные процессы (например, инноватика), но и, как полагает Е.В. Балацкий «всех социальных наук, которые не успевают вовремя реагировать на происходящие в обществе изменения [26].

Добавить ответ

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *