Годин В.В, Корнеев И.К Информационное обеспечение управленческой деятельности - файл n1.doc

Годин В.В, Корнеев И.К Информационное обеспечение управленческой деятельности
Скачать все файлы (543.1 kb.)

Доступные файлы (1):
n1.doc1599kb.02.11.2006 19:51скачать

n1.doc

1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   19
Глава 3

МОДЕЛИРОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ - ИСТОЧНИК ИНФОРМАЦИИ
3.1. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Постоянные изменения в работе, реализация новых технологий, инновации являются условием выживания и успеха в современном мире. Но не всегда у руководителей есть ясное понимание того, какие именно изменения нужны, и уверенность, что они будут успешными. Вместе с тем известно, что экономические системы обладают не только краткосрочными реакциями на изменения, но и такими, проявление которых произойдет в будущем. Поведение этих систем антиинтуитивно, эксперимент в них ограничен по временным, финансовым и этическим соображениям. Поэтому управление экономическими системами часто граничит с искусством.

Важнейшим инструментом решения управленческих задач является модель. Любая модель представляет собой способ преобразования входной информации в выходную. Модели как таковые не могут быть использованы непосредственно в практике управления, хотя они описывают реальные свойства экономических организаций. Это связано с тем, что любая модель является «карикатурой» на моделируемый объект, отражает лишь его существенные с точки зрения разработчика модели свойства. Однако модели могут служить вспомогательным инструментом для информационного обеспечения управленческой деятельности (рис. 3.1). Они позволяют осуществлять аналитическую работу, прогнозирование. Модели и моделирование выступают как метод анализа экономических ситуаций, проверки реализуемости возможных решений и оценки последствий их принятия и довольно активно применяются при решении задач управления.



Рис. 3.1. Использование моделей для решения управленческих задач

Существует много частных методов построения моделей, специальных алгоритмов решения управленческих задач с помощью моделирования. Для разнообразных целей и на разных уровнях управления используются модели, построенные различными средствами, в рамках которых осуществляется описание финансовых, производственных, логистических и маркетинговых характеристик предприятия — затрат, доходов, прибыли, инвестиций, производственных мощностей, каналов снабжения и сбыта, процессов, функций, информационных потоков, организационных структур и т.п.

Потенциальный потребитель этих моделей, попадая в среду построения каждой из них, сталкивается с набором специальных понятий, четко очерченной областью применения данной модели, особым методом решения ее уравнений. Попытка выбора тех или иных моделей и алгоритмов приводит к необходимости построения системы классификационных признаков моделей, что, в свою очередь, позволяет объединить их в классы. Эти классы соответствуют некоторым специфическим свойствам объектов моделирования. Поэтому определим сначала основные понятия, связанные с моделированием, а затем укажем на наиболее общие классы моделей.
3.2. МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ
3.2.1. Основные понятия метода моделирования
В настоящее время трудно назвать область человеческой деятельности, где каким-либо образом не использовалось бы моделирование. Оно является естественным и едва ли не единственным способом изучения окружающего мира, позволяющим оценить последствия возможных действий и решений. Особенно это относится к экономике и управлению. Ведь по мысли Дж. Форрестера [7], управление экономической системой похоже на управление автомобилем, у которого отсутствуют все окна, кроме заднего. И, глядя на пройденный путь, водитель пытается управлять движением автомобиля вперед. В такой ситуации все надежды связаны со знаниями, опытом, ситуацией и моделированием.

Само по себе моделирование не ново. Разработка моделей играла жизненно важную роль в деятельности человека с тех пор, как он стал стремиться к пониманию и изменению окружающей среды. Люди всегда использовали концепцию модели, пытаясь представить и выразить с ее помощью абстрактные идеи и реальные процессы. Моделирование охватывает широкий диапазон актов человеческого общения — от наскальной живописи и сооружения идолов до составления систем сложных математических уравнений, описывающих полет ракеты в космическом пространстве. По существу, прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов, которые могут выполнять функции:

средства осмысления деятельности;

средства общения;

средства обучения и тренажа;

инструмента прогнозирования;

средства постановки экспериментов.

Рассмотрим основные понятия, связанные с моделированием и моделями. Исходным понятием для моделирования как вида человеческой деятельности является объект моделирования — внешнее проявление действия какой-либо системы или система, подлежащая изучению.

Термин «система» — это предельное обобщение, в котором наблюдатель подчеркивает аспекты реальности, интересующие его в данный момент. Существует достаточно много определений этого понятия. Например, система-множество, на котором реализуется заранее данное отношение R с фиксированными свойствами Р. Другое определение системы — совокупность элементов, связанных друг с другом в единое целое, способная изменять свое состояние и обладающая свойствами, отличными от свойств элементов, образующих систему. В этом определении элемент — простейшая неделимая часть изучаемого объекта, выполняющая некоторые функции. Внутреннее состояние такого элемента количественно характеризует свойства реального объекта.

Всякое уточнение или конкретизация определения системы влечет за собой уточнение определения внешней среды — совокупности объектов, изменение свойств которых влияет на систему, а также тех объектов, чьи свойства меняются в результате поведения системы. Кроме того, при рассмотрении какого-либо объекта как системы в ней подчеркивают ряд свойств.

Во-первых, это целостность объекта. Любое образование, любое множество объектов может быть названо системой, если его рассмотрение как целого оправдано с какой-либо точки зрения и может помочь исследователю ответить на поставленный вопрос, решить сформулированную задачу. В основе системы лежит процесс — последовательное закономерное изменение свойств объекта, его параметров.

Во-вторых, наличие цели изучения, критерия, обусловливающего существование данного объекта как целого.

В-третьих, рассматриваемый объект определяют как часть, подсистему некоторой большей системы. Подсистема — это группа выделенных из системы элементов, объединенных на основе какого-либо свойства.

В-четвертых, изучаемый объект сам, в свою очередь, дробится на подсистемы, т. е. характеризуется структурой. Структурой системы называются определенные и относительно устойчивые отношения между ее элементами и подсистемами.

Система обладает входами, через которые в нее поступают материальные, энергетические и информационные потоки, и выходами, благодаря которым результаты преобразования в системе поступают во внешнюю среду.

Выделение какой-либо системы в качестве объекта моделирования требует:

наличия некоторого объекта — оригинала, состоящего из множества элементов;

существования наблюдателя-исследователя;

задачи, определяющей для наблюдателя границы рассмотрения объекта моделирования, выделения его существенных свойств.

По поводу этого объекта моделирования исследователь выдвигает гипотезы — определенные предложения, предсказания, основанные на небольшом числе опытных данных, наблюдений, догадок. При этом человек широко использует аналогии (см. подробнее [8; 9]) — суждения о каком-либо частном сходстве двух различных объектов, которые, по мнению исследователя, могут помочь в объяснении поведения изучаемого объекта моделирования. На основе аналогий и выдвигаемых гипотез человек вырабатывает некоторую систему представлений о свойствах объекта моделирования, его поведении. Эта система представлений оформляется в виде рисунков, графиков, уравнений, макетов, механизмов, т.е. строится модель рассматриваемого объекта, выступающая абстрактным или материальным его заменителем. Таким образом, модель — это представление исследуемого объекта в некоторой форме, отличной от формы его реального существования, изучение которой дает о нем новые знания.

По поводу этого определения необходимо сделать ряд замечаний.

1. Модель отображает не все свойства реального объекта, а лишь существенные для исследования поставленной задачи. В известном смысле можно считать модель «карикатурой» реального объекта.

2. Между моделью и объектом существует взаимное соответствие, которое устанавливается рядом правил. У модели имеется определенная структура (статическая или динамическая), отвечающая структуре объекта моделирования.

3. Реальный объект может быть таким, что получить информацию о некоторых его свойствах путем непосредственного контакта с ним невозможно. Нужен его заменитель — модель, которая позволит изучить эти свойства более просто и наглядно.

Замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели называется моделированием. Таким образом, моделирование — это представление объекта в виде модели для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с его моделью. Теория замещения одних объектов (оригиналов) другими объектами (моделями) и исследование свойств объектов на их моделях называется теорией моделирования. Моделирование может выступать, во-первых, как познавательный процесс, содержащий переработку информации, поступающей из внешней среды, о происходящих в ней явлениях, в результате чего в сознании появляются образы, мысленные модели, соответствующие объектам, во-вторых, как процесс построения некоторой модели в виде объекта-заместителя, связанного определенными соотношениями подобия с объектом-оригиналом.
3.2.2. Проблема подобия модели и объекта
В процессе моделирования важен вопрос о соотношении модели и объекта-оригинала. Теория, изучающая условия, при которых достигается взаимное соответствие между моделью и исследуемым объектом, называется теорией подобия [8; 9]. Подобие явлений означает, что данные о протекании процессов, полученные при изучении одного явления, можно распространить на все явления, подобные данному [8]. Два объекта подобны, если характеризующие их величины аналогичны в сходных точках пространства в сходные моменты времени. Подобие объектов позволяет использовать тождественный математический аппарат при построении моделей этих объектов.

В зависимости от соотношения объектов между собой различают подобие разной полноты (полное, неполное) и различных типов (физическое или прямое — при одинаковой физической природе подобных явлений, математическое или косвенное — при математическом соответствии описаний явлений), функциональное и структурное.

При функциональном и структурном подобиях соответственно делаются выводы на основании сходства результирующих функций о сходстве структур и, наоборот, на основании сходства структур — о сходстве результирующих функций. При прямом подобии переменные и параметры модели выражаются непосредственно через переменные и параметры объекта. В данном случае можно говорить о масштабных моделях. Косвенное подобие основано на сходстве математического описания объекта с ним самим.

Различные виды подобия подчиняются некоторым общим закономерностям, которые сформулированы в трех теоремах подобия [8].

Первая теорема состоит в следующем. У подобных явлений можно найти определенные сочетания параметров, называемых критериями подобия, имеющими одинаковые значения. Вторая теорема подобия гласит: всякое полное уравнение, описывающее связь между параметрами процесса и параметрами элементов системы, в которой протекает процесс, и записанное в определенной системе единиц, может быть представлено в виде зависимости между критериями подобия, т.е. безразмерными соотношениями, составленными из входящих в уравнение параметров. Необходимо отметить, что уравнение называется полным, если оно учитывает все связи между входящими в него величинами. Две приведенные теоремы указывают на соотношения между параметрами подобных явлений. Третья теорема определяет необходимые и достаточные условия для создания подобия: пропорциональность (для линейного случая) или нелинейное соответствие (для нелинейных систем) сходственных параметров, входящих в условия однозначности, и равенство критериев подобия изучаемого явления. Условиями однозначности называются условия, характеризующие индивидуальные особенности процесса или явления и выделяющие из общего класса конкретный процесс или явление. Эти теоремы не исчерпывают, но являются основой теории подобия.
3.2.3. Общая схема процесса моделирования
Рассмотрим схему процесса создания и использования модели, т.е. моделирования (рис. 3.2). На ней сам процесс изображен затемненными стрелками, а информация, используемая на тех или иных этапах моделирования или действия на них, — выносками. Процесс моделирования начинается с определения цели исследования, изучения реального объекта и анализа данных о нем. Исследователь на основе этой информации создает мысленный образ реального объекта.

Затем осуществляется содержательное описание объекта моделирования. Описание его функционирования на обычном языке можно рассматривать как вербальную модель, представляющую собой первую попытку изложить закономерности, свойственные объекту моделирования. Такое описание осуществляют, исходя из

Рис. 3.2. Общая схема процесса моделирования




61




уточненной постановки задачи и определения условий ее решения (временных и материальных ограничений, требований к точности решения и т.д.), имеющихся исходных данных, сформулированных гипотез о характере работы объекта моделирования, определения границ описания объекта моделирования (что войдет в модель, что будет опущено в модельном описании объекта, как будет представлена в модели среда) и степени детализации его описания. Анализ содержательного описания объекта моделирования позволяет выбрать ту или иную теоретическую схему формализации, т.е. математическую теорию, которая позволит с помощью формальных средств отобразить реальный объект в виде математических преобразований и осуществить толкование этих математических преобразований с общетеоретических позиций.

Теоретических схем формализации много (например, теория автоматов, теория систем массового обслуживания и т.п.), и правильный выбор требуемой конкретной схемы — скорее искусство, чем наука. Общие вопросы, решаемые при таком выборе, — как необходимо отображать в модели время (в виде непрерывной или меняющейся дискретно величины), каков шаг изменения времени, требуется ли учитывать в модели случайности и т.д. Таких вопросов может быть много, но ответы уже на два первых из них существенно сужают допустимое множество возможных схем формализации, осуществляется построение самой формализованной схемы описания объекта моделирования. Она представляет собой описание его работы в терминах и с помощью абстрактных элементов выбранной теоретической схемы. Формализованная схема функционирования отличается от модели отсутствием в ней реальных числовых данных, алгоритмов моделирования случайностей и т. п. Уточнение этих вопросов, а также выбор, если это необходимо, языка программирования или моделирования приводят к построению модели в виде либо системы математических уравнений, либо программы для ЭВМ.

Полученная модель подвергается оценке. Этот процесс состоит из верификации и оценки адекватности. Верификация — оценка того, что модель ведет себя так, как было задумано ее разработчиком. Адекватность — определение степени соответствия модельных результатов и реальности. В случае, если модель не удовлетворяет условиям оценки, разработчик либо возвращается к выбору схемы формализации и заново строит модель в терминах другой схемы, либо корректирует модель или ее программную реализацию.

Далее процесс моделирования связан с получением результатов. Когда модель является системой математических уравнений, речь идет о получении точного или приближенного решения аналитическими методами. Если модель представлена программой для ЭВМ, то результаты получают с помощью экспериментирования с ней, предварительно спланировав эти эксперименты. Под планированием эксперимента имеется в виду разработка процедуры варьирования значениями входных переменных с целью оценки значений выходных переменных с нужной точностью и наименьшими затратами. Полученные результаты обрабатывают и с учетом допущений, сделанных при построении модели и экспериментах с нею, пытаются использовать для прогнозирования поведения объекта моделирования и решения конкретных задач управления.

Моделирование является циклическим процессом. Это означает, что осуществив один цикл построения модели, можно, а иногда и нужно, сделать второй, затем третий и т.д. При этом знания об исследуемом объекте будут расширяться и уточняться, а модель объекта постепенно совершенствоваться.
3.3. КЛАССИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ
Существуют различные классификации моделей реальных объектов экономики. Используемые при изучении реальных объектов модели при всем своем разнообразии обладают некоторыми общими свойствами, позволяющими классифицировать их следующим образом.

Абстрактные (математические, мысленные) и материальные (макеты, моделирование и экспериментирование на реальном объекте и т.д.).

Нормативные и дескриптивные. Нормативные модели строят исходя из некоторой теории, привносимой в объект моделирования. Эти модели содержат норму функционирования реального объекта, отображают его поведение по принципу «как это должно быть». Обычно они используются для поиска наилучших вариантов функционирования объекта моделирования в каком-либо смысле (например, задача линейного программирования). Дескриптивные модели отображают функционирование объекта моделирования по принципу «как это есть в реальности», их используют для объяснения наблюдаемых факторов прогноза поведения. Это описательные модели. Процесс создания и использования таких моделей получил название имитационного моделирования (см. подробнее [11]). Имитационное моделирование — процесс конструирования модели реальной системы и постановки экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым критерием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы (см. подробнее [11]).

Когда говорят о нормативной или дескриптивной модели, речь идет не о свойствах самой модели, а об ее соотношении с реальностью, о способе ее использования, так как одна и та же модель в разных случаях может играть нормативную или дескриптивную роль. Например, решается транспортная задача о доставке с наименьшими затратами с нефтебазы бензина на автозаправочные станции, расположенные в разных концах города, методом линейного программирования. Если в реальности бензовозы ездят по маршрутам, определенным в рамках такой задачи, то данная модель линейного программирования дескриптивна. В противном случае она описывает норму функционирования для данной организации и является нормативной.

Структурные и функциональные — по способу отображения реального объекта. Функциональные модели воспроизводят реальные объекты на уровне их реакции на внешнее возмущение (модели «вход—выход»), а структурные — внутреннее строение объекта моделирования и за счет этого его функционирование.

Динамические и статические, в зависимости от того, учитывается или нет в них фактор времени.

Детерминированные и стохастические. Этот признак классификации моделей указывает на отсутствие или наличие в них описания случайностей.

Дискретные и непрерывные. В непрерывных моделях время изменяется непрерывно, а в дискретных — с некоторым постоянным или переменным шагом.

Таким образом, мы перечислили наиболее существенные классификационные признаки моделей — способ учета времени (дискретные и непрерывные модели), характер описания стохастических явлений (стохастические и детерминированные модели), соотношение «объект моделирования—модель».
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   19
Учебный текст
© perviydoc.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации