Практическое применение ГИС: решение задачи коммивояжера. 4 страница

Перед этими объектами стоят противоположные цели: преследователь (1) стремится осуществить встречу объектов в какой-то момент времени т, т.е. обеспечить выполнение х(т) = >-(т), а преследуемый (2) пытается из­бежать этой встречи или по крайней мере максимально отсрочить ее.

Задача может формулироваться, например, так: зная законы движе­ния и ресурсы управления объектами и располагая в каждый момент времени информацией об их текущем состоянии, указать способ управ­ления, который гарантировал бы встречу объектов за минимальное время.

Для принятия решений в сложных системах с активными эле­ментами наибольший интерес представляет дифференциальная игра многих игроков с фиксированным временем.

В этом случае рассматривается дифференциальное уравнение

2' = F(z, u_t.... и_л), z(g = z°, /„ < t <t_{, (3)

где и,,..., u_k - конечномерные управляющие векторы, принадлежащие раз­личным игрокам, на которые наложены определенные ог­раничения типа

ue Uc E_ri,i=l,...,k,k>2. (4)

Выбор управлений u.(/) = z°, t_Q < t < t_v i = \,..., k, удовлетворяющих условию (4), позволяет найти траекторию z(t), t₀ < i < /,.

Результат игры для каждого игрока определяется своим функциона­лом /₍-, (= I,..., к, - «затратами ресурсов», зависящими от траектории z(f). Цель каждого игрока - зная соотношения (3), (4) и состояние z(t) в каждый момент времени, выбирать свое управление так, чтобы мини­мизировать свой функционал.

В ходе игры какие-то игроки могут образовывать коалиции.

Теория дифференциальных игр применима к решению многих реальных задач в технических и социально-экономических систе­мах. Однако следует иметь в виду, что при ее применении необхо­димо разрабатывать модели, описываемые соотношениями типа (3) и (4), адекватные соответствующим проблемным ситуациям.

• 1. Айзеке Р. Дифференциальные игры: пер. с англ. / Р. Айзеке. - М.: Мир, 1967. 2. Математика и кибернетика в экономике: словарь-спра­вочник. - М.: Экономика, 1975.-С. 119-120. 3. Красковский Н.Н. Иг­ровые задачи о встрече движений / Н.Н. Красковский. - М.: Наука, 1970. 4. Оуэн Г. Теория игр: пер. с англ./Г. Оуэн. -М.: Мир, 1971.

СВ. Широкова

ДИФФУЗНАЯ (ПЛОХО ОРГАНИЗОВАННАЯ) СИСТЕМА -

термин, предложенный В.В. Налимовым, который выделил класс хорошо организованных и класс плохо организованных, или диф­фузных систем [2] по аналогии с классификацией проблем Г. Сай­мона и А. Ньюэлла (хорошо структуризованные, плохо структу-ризованные и неструктуризованные проблемы [3]).

Позднее была разработана классификация, впервые опубли­кованная в [5] и используемая в учебниках [1,4], в которой к этим двум классам был добавлен класс самоорганизующихся, или раз­вивающихся систем.

В этой классификации выделенные классы рассматриваются как подходы к отображению объекта или решаемой задачи, ко­торые могут выбираться в зависимости от стадии познания объек­та и возможности получения информации о нем.

При представлении объекта в виде плохо организованной^или диффузной системы не ставится задача определить все учитывае­мые компоненты и их связи с целями системы, как в случае хоро­шо организованной системы (см.). Система рассматриваемого клас­са характеризуется некоторым набором макропараметров и закономерностями, которые выявляются на основе исследования не всего объекта или класса явлений, а путем изучения опреде­ленной с помощью некоторых правил достаточно представитель­ной выборки компонентов, характеризующих исследуемый объект или процесс.

На основе такого {выборочного) исследования получают харак­теристики, или закономерности (статистические, экономические и т.п.) и распространяют эти закономерности на поведение системы в целом. При этом делаются соответствующие оговорки. Напри­мер, при получении статистических закономерностей их распрос­траняют на поведение системы с какой-то вероятностью (см.), которая оценивается с помощью специальных приемов, изучаемых математической статистикой (см. Статистические методы).

В качестве примера применения диффузной системы обычно приводят отображение газа. При использовании газа для приклад­ных целей его свойства не определяют путем точного описания поведения каждой молекулы, а характеризуют газ макропарамет­рами (давлением, относительной проницаемостью, постоянной Больцмана и т.д.). Основываясь на этих параметрах, разрабаты­вают приборы и устройства, использующие свойства газа, не ис­следуя при этом поведение каждой молекулы.

Отображение объектов в виде диффузных систем находит ши­рокое применение при определении пропускной способности си­стем разного рода, при установлении численности штатов в об­служивающих, например, ремонтных цехах предприятия и в обслуживающих учреждениях (для. решения подобных задач при­меняют методы теории массового обслуживания), при исследова­нии документальных потоков информации и т.д.

• 1. Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. Изд. 2-е, 1999.

2. Методологические проблемы кибернетики: В 2 т. - М.: МГУ, 1970.

3. Newell A. A variety of intelligent learning in a general problem solver / A. Newell, J.С Shaw, H.A. Simon // Self-organizing System / Pergamon Press, New Jork, 1960. P. 153-189. (Ньюэлл А., Шоу Дж., Саймон Г. Разновидности интеллектуального обучения «вычислителя для решения задач общего

типа» // Самоорганизующиеся системы. - М.: Мир, 1964. 4. Системный
анализ в экономике и организации производства: учеб. для вузов / под ред.
С.А. Валуева, В.Н. Волковой.-Л.: Политехника, 1991. 5. Теория систем
и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Во­
ронков, А.А.Денисов и др. -М.: Радио и связь, 1983. В.Н. Волкова

ДОКУМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННО-ПОИСКОВАЯ СИСТЕМА (ДИПС) - класс информационно-поисковых систем (см.), в которых информация хранится в виде документов научно-техни­ческой информации (см.), а информационный поиск (см.) осуществ­ляется по некоторым характеристикам документа, например, по библиографическим характеристикам этих информационных ис­точников (наименование, автор, год и место издания и т.п.). Иногда выделяют подкласс библиографических ИПС.

• 1.Информационные системы/под ред. В.Н. Волковой и Б.И. Ку­зина.-СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998.2. Михайлов А.И. Основы инфор­матики/А.И.Михайлов, А.И. Черный, Р.С. Гиляревский.~М.: Наука, 1968. 3. Соколов А.В. Информационно-поисковые системы: учеб. пособие / А.В. Соколов. - М.: Радио и связь, 1981. 4. Черны й А.И. Введение в тео­рию информационного поиска / А.И. Черный. - М.: Наука, 1975.

В.Н. Волкова

ДОСТОВЕРНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ - это свойство информа­ции отражать реально существующие объекты с необходимой точ­ностью, что важно при исследовании любой системы.

Достоверность информации измеряется доверительной веро­ятностью, т.е. вероятностью того, что отображаемое информа­цией значение параметра отличается от истинного значения это­го параметра в пределах необходимой точности.

Таким образом, при оценке истинности информации суще­ствуют две основные вероятностные задачи:

• определение точности информации или расчет математи­ческого ожидания абсолютной величины отклонения значения по­казателя от объективно существующего истинного значения ото­бражаемого этим показателем параметра;

• определение достоверности информации или вычисление вероятности того, что величина погрешности показателя не вый­дет за пределы допустимого значения.

Точность расчетов - важная, актуальная и многоаспектная проблема, охватывающая широкий круг вопросов. В частности,

научное обоснование точности экономических показателей по­зволяет существенно повысить эффективность управления за счет как улучшения его качества, так и снижения затрат, необходи­мых для его реализации.

Необходимая точность зависит от функционального назна­чения экономического показателя. По назначению показатели можно разделить на две группы: аналитические и расчетные. Точ­ность аналитических показателей ограничена величиной 10²... 10³, т.е. двумя-тремя десятичными знаками. Для расчетных показа­телей требуется большая точность. Во многих расчетах погреш­ность показателя составляет 5... 20%. Такой итоговый показа­тель, как себестоимость продукции, имеет среднюю погрешность 3... 5%, а перспективные укрупненные расчеты имеют погреш­ность, часто превышающую 30%.

Погрешности, исходя из теории ошибок, делятся на системати­ческие, случайные и грубые. В научно обоснованных схемах обра­ботки информации систематические погрешности должны быть ус­транены, а случайные не должны нарушать необходимой точности.

Исходя из этого доверительную вероятность необходимой точности информации можно измерить вероятностью отсутствия в ней ошибок

где Р_ош - вероятность наличия в информации хотя бы одной ошибки.

Так как достоверность информации может рассматриваться с различных точек зрения, целесообразно использовать систему показателей.

1. Показатели достоверности информации

1.1. Доверительная вероятность необходимой точности

Вероятность того, что в пределах заданной выборки (инфор­мационной совокупности - массива, показателя, реквизита, ко­дового слова, символа и т.п.) ошибки (грубые погрешности) от­сутствуют.

1.2. Средняя наработка информации на ошибку Q = UP. Отношение объема информации, преобразуемой в системе, к

математическому ожиданию количества ошибок, возникающих в информации.

1.3. Вероятность ошибки (параметр потока ошибок) Р_ош. Ве­роятность появления ошибки в очередной информационной со­вокупности.

2. Показатели корректируемости информационных систем

2.1. Вероятность коррекции в заданное время ^_Kopp. Вероят­ность того, что время, затрачиваемое на идентификацию и ис­правление ошибки, не превысит заданного.

2.2. Среднее время коррекции информации Г_корр = Т_п. Мате­матическое ожидание времени, затрачиваемого на идентифика­цию и исправление ошибки (Г_н).

3. Комплексные показатели достоверности

3.1. Коэффициент готовности

и - ^ра6 ~ ⁺ (3)

^Граб

Вероятность того, что информационная система окажется способной к преобразованию информации в произвольный мо­мент времени того периода (Г_раб), который планировался для данного преобразования.

3.2. Коэффициент технического использования

Граб - (^Гпф ^{+ Т}в + ^Тк + ^Тн)

«Тг = —------------- Z, ------------------- • (4)

■* раб

Отношение математического ожидания планируемого време­ни работы системы на преобразование информации, за вычетом времени профилактического обслуживания (Т.), времени восста­новления (Г_в), контроля (Г_к), идентификации и исправления (Г_н) ошибок, к сумме планируемого времени работы системы.

Повышение достоверности информации направлено на улуч­шение экономической эффективности информационных систем. Все критерии повышения достоверности экономической инфор­мации могут быть отнесены к одному из трех видов: максимум экономического эффекта при фиксированных затратах ресурсов; минимум затрат ресурсов при фиксированном эффекте; макси­мум экономической эффективности ресурсов.

Реализация этих критериев оптимальности требует определе­ния величины экономических потерь от недостоверности инфор­мации. Основными источниками ошибок являются: ошибки во входной информации, ошибки в программах решения, сбои и от­казы технических звеньев и сбои и отказы биологических звеньев.

На величину потерь от недостоверности информации мо­гут оказывать влияние три фактора: дефицит (недополучение) информации; затраты на исправление ошибок; дезорганизация объекта управления, обусловленная искажением информации.

Определение потерь от недостоверности экономической ин­формации возможно лишь для каждой конкретной системы об­работки информации и на базе серьезных статистических иссле­дований с привлечением экспертных оценок.

Для обеспечения достоверности информации можно исполь­зовать две группы методов: одни включают в себя методы, обес­печивающие безошибочность (безотказность, бессбойность) фун­кционирования технических и биологических звеньев системы; другие включают методы, обеспечивающие обнаружение и ис­правление ошибок, возникающих в информации, т.е. методы кон­троля достоверности информации, ее коррекции. Список приме­няемых и перспективных методов контроля весьма велик. В этот список входят методы контроля: организационного; структуры и редакции сообщений (форматный контроль); визуальный кон­троль данных; контроль с использованием верификации и резер­вирования; счетный; обнаруживающий контроль по модулю; ис­пользующий коды с исправлением ошибок; алгоритмический; балансовый; контроль диапазона значений; эвристический; син­таксический контроль на разрешенность.

• 1. Информационные системы / Под ред. В.Н. Волковой и Б.И.Ку­
зина. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1998. - С. 37^*0. Б.И. Кузин

ДРЕВОВИДНАЯ ИЕРАРХИЧЕСКАЯ СТРУКТУРА - класс иерархических структур, в котором любой элемент нижележаще­го уровня подчинен только одному элементу вышестоящего, как

показано на рисунке.

Древовидные иерархические структуры являются основой линей­ных организационных структур (см.), благодаря чему эти оргструктуры обладают рядом признаков, удобных

для управления производством, таких, как единоначалие, единство распорядительства и т.п.

При применении этого класса структур к задачам декомпозиции или структуризации (см.) целей принят термин «дерево целей» (см.).

• 1. Волкова В.Н. Основы теории систем и системного анализа / В.Н. Волкова, А.А. Денисов. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1997. Изд. 2-е, 1999.

2. Системный анализ в экономике и организации производства: учеб. для вузов / Под ред. С.А. Валуева, В.Н. Волковой. - Л.: Политехника, 1991.

3. Теория систем и методы системного анализа в управлении и связи / В.Н. Волкова, В.А. Воронков, А.А. Денисов и др. - М.: Радио и связь, 1983.

В.Н. Волкова

Ф

«ЖИЗНЕННЫЙ ЦИКЛ» - период времени от возникновения по­требности в системе и ее становления до снижения эффективнос­ти функционирования и «смерти» или ликвидации системы.

Такая трактовка о/сизненного цикла (ЖЦ) системы сформиро­валась не сразу. Тот факт, что время является непременной ха­рактеристикой системы и что любая система не только возника­ет, функционирует, развивается, но и погибает, осознавался с древних времен. Однако при создании искусственных систем, а тем более для конкретных сложных технических комплексов, осо­бенно организационных систем, не всегда легко определить эти периоды. История развития понятия ЖЦ наиболее полно рас­смотрена в работах В.Н. Спицнаделя [8, 9], который вводит по­нятие полного ЖЦ (ПЖЦ). Примеры трактовок ЖЦ приведены в табл. 1*.

Этапы ЖЦ от формирования требований к продукции до окон­чания ее эксплуатации определялись в ГОСТах и стандартах.

В теории систем первым на необходимость включения в ЖЦ этапа ликвидации системы обратил внимание В.И. Николаев [5].

Понятие ЖЦ используется в качестве признака структуриза­ции при разработке методик структуризации целей и функций (см.).

* Обзор работ, приведенный в табл. 1, подготовлен студенткой Ю.В. Са-вич.

Примеры этапов ЖЦ для различных видов продукции или услуг -от формирования или прогнозирования потребностей до потреб­ления или поставки заказчику - приведены на рис. 1. В последу к,щих работах понятие ЖЦ стали связывать с закономерностью историчности (см.).

Рис.1

При этом закономерность историчности учитывается не толь­ко пассивно, но и используется для предупреждения «смерти» системы, предусматривая ее реконструкцию, реорганизацию для сохранения системы в новом качестве.

Так при создании сложных технических комплексов предла­гают (напр., М.М. Четвертаков [6]) корректировать технический проект с учетом старения идеи, положенной в его основу, уже в процессе проектирования и создания системы; рекомендуют при

создании технической документации, сопровождающей систему, включать в нее не только вопросы эксплуатации системы, но и срок жизни, ликвидацию. При регистрации предприятий в Уставе пре­дусматривают этап ликвидации предприятия. В ПЖЦ включают этап маркетинга.

Проводятся также более глубокие исследования Ж1Д с учетом природных циклов Н.Д. Кондратьева [2, 3]. Предлагается (напр., [2]) прогнозировать точки начала спада эффективности и выводить систему на новый уровень эквифинальности, подобно рис. 2.

Интересный подход к выделению этапов «жизненного цик­ла» предприятия предложен в трудах американского исследова­теля И. Адизеса [1] в конце 80-х гг. XX в. Согласно данной тео­рии для выживания и развития организации особое значение имеют два параметра: гибкость и контролируемость (управляе­мость). Все этапы ЖЦ можно разделить на две группы: этапы роста и этапы старения. Рост начинается с зарождения и закан­чивается расцветом. Старение начинается со стабилизации и за­канчивается смертью организации. Молодые организации очень гибки и подвижны, но слабо контролируемы. По мере взросле­ния организации соотношение изменяется - контролируемость растет, а гибкость уменьшается.

Рассмотрим кратко основные этапы стадии «жизненного цик­ла» организации, приведенные на рис. 3.

Рис.3

Выхаживание - это этап зарождения организации. Она еще не существует физически, но возникла ее бизнес-идея. Это означает, что имеются потребности, ради которых создается организация и которые будут удовлетворяться в процессе ее функционирования. Достаточность уровня обязательств может быть измерена объе­мом ресурсов, который необходим для зарождения и развития орга­низации в соответствии с выбранной бизнес-идеей.

Младенчество. Компания уже существует физически и в оп­ределенной степени готова к удовлетворению потребностей, ради которых создана. Структура ее нечеткая, бюджет небольшой, практически отсутствуют процедуры ведения бизнеса, суборди­нация слаба, отсутствует отлаженная система контроля за испол­нением бизнес-процессов.

Стадия быстрого роста. Финансовое состояние предприятия позволяет обходиться без постоянных внешних вливаний, расхо­ды обеспечиваются собственными доходами, но покрываются только минимальные потребности, бизнес-процессы исполняют­ся в соответствии с предъявляемыми требованиями, уровень про-

даж постоянно растет. Создается обманчивое впечатление} что компания процветает. Возникают дополнительные возможности для реализации бизнес-идеи и извлечения дохода.

Юность. В момент перехода от стадии быстрого роста к юнос­ти компания, как правило, обладает достаточным материальным потенциалом, может частично предвидеть действия, рынка и час­тично их контролировать, однако не обладает организационным потенциалом, что не позволяет реализовывать заложенный эко­номический потенциал. Поэтому отличительной чертой компании в данной стадии является наличие конфликтов и противоречий. Смещение целей направлено на переход от экстенсивного исполь­зования ресурсов к интенсивному.

Расцвет. Этот этап может быть охарактеризован как опти­мальная область кривой «жизненного цикла», где достигнут ба­ланс между самоконтролем и гибкостью.

Стабильность. Она является первой стадией старения органи­зации. Компания хорошо управляема, с малым количеством конф­ликтов. Большое значение имеет авторитет прошлого. В то же вре­мя положение на рынке стабильное, хотя перспектив расширения его практически нет. Наблюдается по-прежнему рост, однако тем­пы его постепенно снижаются. Компания начинает терять гибкость и в результате не успевает в полной мере соответствовать внешним потребностям.

Аристократизм. Для этой стадии характерно увлечение вне­шними эффектами, т.е. приоритетом пользуется вопрос, не что и почему сделано для достижения результата и каково его качество, а как достигнут результат. Процесс достижения результата стро­го формализуется, большое внимание уделяется внешним атри­бутам процесса без анализа его содержания. Однако в результате потери гибкости, начавшейся еще на стадии расцвета, невозмож­но качественно выполнять свою работу и соблюдать все установ­ленные внешние формальности. Такая ситуация приводит к пе­реходу в стадию ранней бюрократизации.

Бюрократизация и смерть. На этом этапе у компании уже нет необходимых ресурсов для самосохранения. Разрыв между внутрен­ними и внешними потребностями максимален. Даже при наличии значительных активов стоимость ее бизнеса минимальна. Органи­зация перестает существовать как система для эффективного веде­ния бизнеса и представляет собой только совокупность имущества.

\ Стадии «жизненного цикла» организации могут быть охарак­теризованы следующими параметрами: уровень дохода (прибы­ли), контролируемость/управляемость, болезни роста. I В процессе своего существования любая компания сталкива­емся с определенными трудностями и проблемами. И те, и другие м 1Жно на каждом этапе развития предприятия условно разделить н< две категории: болезни роста и организационные патологии. Н преодоленные болезни роста превращаются в патологии, из-ле шться от которых самостоятельно организация не может.

В табл. 2 приведен перечень параметров для определения кон­кретной стадии ЖЦ предприятия (организации).

Описанная теория интересна тем, что отражает все стадии раз­вития предприятия от зарождения бизнес-идеи до ликвидации пред­приятия. Тем самым И. Адизес обосновывает тезис, что любая бизнес-идея конечна, т.е. экономический эффект от ее реализации может быть определен уже на стадии зарождения. Диагностика этапа развития предприятия позволяет: определять уровень дохо­да от деятельности в плановом периоде при построении графиков ЖЦ организации в части дохода с учетом стадии «жизненного цикла» товара; диагностировать экономическое состояние пред­приятия на основе сопоставления организационных признаков и результатов факторного анализа дохода (прибыли) и разрабаты­вать адекватные антикризисные программы.

При решении возникающих проблем необходимо применять методы, подходящие для той стадии жизненного цикла, в кото­рой в настоящий момент находится организация.

Данная концепция «жизненного цикла» требует комплексно­го учета всех факторов, оказывающих влияние на деятельность предприятия, позволяет сформулировать и конкретизировать цель его деятельности, определить стадию ЖЦ и разработать стратегию развития организации с целью обеспечения сколь угод­но долгого функционирования предприятия на рынке, может стать основой для разработки методики формирования страте­гии развития предприятия.

Вклад в развитие идей И. Адизеса и их адаптации к российс­ким предприятиям внес СР. Филонович, который применил тео­ретические положения данной работы к компаниям и фирмам России, функционирующим в современных условиях.

, ₂-1159 ₁₇₇

• 1. Адизес И. Теория жизненных циклов организации / И. Адйзес. -М.: Инфра-М, 2000. 2. Бондаренко Н.И. Методология системного под­хода к решению проблем / Н.И. Бондаренко. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1996.- С. 96-101. 3. Вернадский В.И.: Великий синтез творческих на­следий (через цикличность к моделированию будущего) / В.И. Вернадский, Н.Д. Кондратьев: сб. тезис, докл. / Под ред. А.И. Субетто и Н.И. Бондарен­ко. -СПб.: ПАНИ, 1997.4. Лопухин М.М. ПАТТЕРН-методпланирова­ния и прогнозирования научных работ / М.М. Лопухин. - М.: Сов. радио, 1971. 5. М а т е р и а л ы 4-го Всесоюзн. симпозиума по проблемам системо­техники / Под ред. В.И.Николаева. - Л.: Судостроение, 1980. - С. 10-16. 6. Организация систем управления созданием и развитием техничес­кой продукции: метод, рекомендации/М.М, Четвертаков и др. -Л.: ЦНИИ «Румб», 1981. 7. Поспелов Г.С. Программно-целевое планирование и управление / Г.С. Поспелов, В.А. Ириков. - М.: Сов. радио, 1976. 8. Сар­кисян С.А. Большие технические системы: анализ и прогноз развития / С. А. Саркисян, В.М. Ахундов, Э.С. Минаев. - М.: Наука, 1977. 9. С п и ц -надель В.Н. Полный жизненный цикл ТС / В.Н. Спицнадель. - М.-Л.: АН СССР, 1979.10. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: учеб. пособие / В.Н. Спицнадель. - СПб.: Изд. дом «Бизнес-Пресса», 2000. 11. Яковенко Е.Г. Экономические циклы жизни машин / Е.Г. Яковен-ко. - М.: Машиностроение, 1981. 12. Филонович СР. Теория жизнен­ных циклов организации и российская действительность / СР. Филонович, Е,И. Кулешевич//Социс. - 1996. -№ 10. -С. 63-71.

В.Н. Волкова, Л.В. Татарова.

О ---:--------------------

ЗАКОН «НЕОБХОДИМОГО РАЗНООБРАЗИЯ» У.Р. ЭШБИ -

одна из закономерностей осуществимости систем. На необходи­мость учитывать предельную осуществимость системы при ее создании впервые в теории систем обратил внимание У.Р. Эшби. Он сформулировал закономерность, известную под названием закон «необходимого разнообразия» [1].

Для задач принятия решений наиболее важным является одно из следствий этой закономерности, которое можно упрощенно пояснить на следующем примере.

Когда исследователь (лицо, принимающее решение, наблю­датель) N сталкивается с проблемой D, решение которой для него неочевидно, то имеет место некоторое разнообразие возможных решений V_D. Этому разнообразию противостоит разнообразие мыслей исследователя (наблюдателя) V_N. Задача исследователя заключается в том, чтобы свести разнообразие V_D - V_nk мини­муму, в идеале (V_D - V_N) -> 0.

Эшби доказал теорему, на основе которой формулируется следующий вывод: «Если V_D дано постоянное значение, то V_D -V_N может быть уменьшено лишь за счет соответствующего роста V_N... Говоря более образно, только разнообразие в N может уменьшить разнообразие, создаваемое в D; только разнообразие может уничтожить разнообразие».

Это означает, что, создавая систему, способную справиться с решением проблемы, обладающей определенным, известным раз­нообразием (сложностью), нужно обеспечить, чтобы система имела еще большее разнообразие (знания методов решения), чем разнообразие решаемой проблемы, или была способна создать в себе это разнообразие (владела бы методологией, могла разра­ботать методику, предложить новые методы решения проблемы).

Применительно к системам управления закон «необходимо­го разнообразия» может быть сформулирован следующим обра­зом: разнообразие управляющей системы (системы управления) V. должно быть больше (или по крайней мере равно) разнообра­зию управляемого объекта V_ou:

Использование этого закона при разработке и совершенство­вании систем управления предприятиями и организациями по­могает увидеть причины проявляющихся в них недостатков и найти пути повышения эффективности управления.

Например, В.И. Терещенко [2] предложил следующие пути совершенствования управления при усложнении производствен­ных процессов:

1. Увеличение К_5и, что может быть достигнуто на основе рос­та численности аппарата управления, повышения его квалифи­кации, механизации и автоматизации управленческих работ; этот путь был предложен в 60-е гг. XX в. и исчерпан.

2. Уменьшение V за счет установления более четких и опре­деленных правил поведения компонентов системы: унификация, стандартизация, типизация, введение поточного производства, сокращение номенклатуры деталей, узлов, технологической ос­настки и т.п.; этот путь пытались реализовывать в 70-е гг. XX в.; разрабатывались стандарты, классификаторы, способствующие унификации изделий и технологий, типовые структуры сложных технических комплексов, АСУ и оргструктур предприятий, что

упрощает управление, но входит в противоречие с характеристи­ками, обеспечивающими существование объекта как развиваю­щейся системы, такими, как уникальность, необходимость раз­вития активного начала, способность проявлять негэнтропийные тенденции, разрабатывая варианты решения, вплоть до способ­ности преобразовывать при необходимости структуру и т.п.

Дата добавления: 2015-11-04