9.5 Принятие решений в проектировании
Процесс проектирования – многоэтапная итеративная последовательность действий, по результатам которых проектантом (или группой) принимаются проектные решения.
Основные фазы работ при принятии решений – постановка задачи, анализ информационной ситуации, выбор метода и принятие решения, анализ результата.
Особенность принятия решения в процессе проектирования – интерактивность, т.е. возврат на ранние стадии с целью корректировки модели системы, внесения изменений в постановку задачи и т.п.
Процесс принятия решений можно представить как процесс выбора альтернатив (вариантов действий), в результате которого исходное множество сужается. Сужение множества альтернатив возможно, если имеется способ сравнения альтернатив между собой и определения наиболее предпочтительных.
Принятие решения является действием, придающим проектированию целенаправленность – подчиненность всей деятельности определенной цели или совокупности целей.
Считается, что множество альтернатив и цели, ради которых производится выбор, определены.
Проблема принятия решений нетривиальна, ее математическая постановка во многом зависит от конкретной ситуации.
Множество альтернатив может быть счетным дискретным (конечным или бесконечным), непрерывным.
Оценка альтернативы может осуществляться по одному или нескольким критериям, которые могут иметь количественный или качественный характер.
Режим выбора может быть однократным или повторяющимся, допускаемым обучение на опыте.
Последствия выбора могут быть точно известны – выбор в условиях определенности, иметь вероятностный характер, когда известны вероятности возможных исходов выбора, или иметь неоднозначный исход, не допускающий введения вероятностей – выбор в условиях неопределенности.
Различные сочетания перечисленных вариантов приводят к многообразию задач выбора, которые изучены не в одинаковой степени. Различные постановки приводят к различным методам решения и к привлечению различных теорий (теории оптимизации, вариационного исчисления, математической статистики, исследования операций - математического программирования, теории игр, и т.д.).
Проблема выбора состоит в том, чтобы в исходном множестве найти наилучшие в заданных условиях, т.е. оптимальные альтернативы. Наилучшие – значит известен критерий (критерии) сравнения вариантов, способ сравнения вариантов и нахождения лучшего из них. При этом важно учесть условия, ограничения, так как их изменения могут привести к тому, что наилучшим окажется другой вариант.
Практика проектирования требует осторожного подхода к оптимизации.
Многие задачи проектирования трудно достаточно хорошо формализовать и свести к математическим моделям, позволяющим ставить и решать оптимизационные задачи.
Оптимальные решения часто бывают неустойчивыми. Их сильная чувствительность к незначительным изменениям в условиях задачи, неоднозначность постановки многокритериальных задач могут привести к выбору существенно отличающихся альтернатив.
Критерии характеризуют цель лишь косвенно и всегда приближенно. Критерий не всегда четко может отображать цель - фактически критерий и цель соотносятся между собой как модель и оригинал (количественный критерий является суррогатом цели). Многие цели трудно или даже невозможно количественно описать.
Предположение, что принятые критерии достаточно хорошо отображают поставленную цель, необходимость рассмотрения системы как элемента системы более высокого уровня, приводит к необходимости увязывания критериев подсистем с критериями системы, что часто делает ненужной локальную оптимизацию и достаточно сложной общую оптимизацию.
Ограничения и условия применения имеют не менее важную роль, чем критерии. Задание всех ограничений и условий применения практически нереально – в результате может быть выбран или неоптимальный вариант, или могут быть получены непредвиденные или нежелательные эффекты.
В конечном счете, вопрос стоит не в том, как оптимизировать, а в том, нужно ли вообще оптимизировать, и, если оптимизировать, то что.
Результаты оптимизации следует рассматривать как предварительные, предоставляющие вспомогательные данные для принятия решения о дальнейшем анализе и, возможно, постановке новой задачи оптимизации.
Два типа схемы решения задач – формализованные (формально-логические) и неформализованные (интеллектуально-логические).
Процедура (операция) считается формализованной, если определена и однозначно понимается последовательность элементарных действий по ее реализации. Формализация предполагает возможность многократного повторения процедуры (неуникальность), пригодность для множества исходных данных (вариативность входов), возможность формального представления последовательности действий и фиксации его на каком либо носителе (ЭВМ).
В формализованных задачах выбор схемы решения четко задается проектантом в виде программы.
Неформализованные действия осуществляются с использованием интуиции (неполное осознание аргументов и приемов выбора действия). Примеры неформализованных действий – выбор метода решения, декомпозиция, формирование структуры, анализ результатов и т.п.
Чаще всего в процессе проектирования применяется сочетание формализованных и неформализованных действий с использованием САПР.
В зависимости от степени формализации различаются задачи:
- множество альтернатив определено, принцип выбора формализован, и результаты его применения не зависят от субъективных условий (задача оптимального выбора);
- множество альтернатив определено, но принцип выбора не формализован, и результаты выбора зависят от того, кто и на основе какой информации его делает;
- множество альтернатив не определено (может дополняться и видоизменяться), принцип выбора не формализован (разные субъекты могут выбирать разные альтернативы).
В формализованных задачах выбор схемы решения жестко задается программой, составленной проектантом. Это обычно стандартные операции.
Построение интеллектуально-логических схем решения проектных задач связано с принятием проектных решений, основанных на логическом представлении задачи с использованием формализованных компонентов интеллектуальной деятельности. Это выражается в использовании ряда приемов: организация итеративного решения набора формализованных задач – начальное решение одной или нескольких формализованных задач, экспертный анализ решения, формирование измененных множеств альтернатив и принципов выбора, новое решение набора задач и т.п. до получения удовлетворительного результата.
Практические пути решения не полностью определенных задач состоят в использовании ряда задач с фиксированным, но меняющимся от задачи к задаче множеством альтернатив и фиксированным принципом выбора.
Принцип выбора может допускать участие экспертов, каждый из которых может порождать свое множество альтернатив и принципы выбора. В любом случае основой задачи выбора является сведение ее к множеству формализованных задач и организации их сравнения.
Организация решения предполагает: декомпозицию альтернатив на свойства, удобные для сравнения; ранжирование этих свойств; выбор числовых характеристик свойств (критериев); выбор экспертных процедур для оценки свойств. принятие решения.
К организации принятия решения привлекаются следующие виды специалистов:
Лицо, принимающее решение (ЛПР) – полностью отвечает за решение задачи. ЛПР организовывает решение задачи по этапам и единолично принимает окончательное решение.
Консультанты (помощники) ЛПР. Участвуют в организации решения (с привлечением специалистов по системному анализу), обсуждают результаты (в качестве назначенных ЛПР защитников или оппонентов).
Эксперты – в заданных жестко ограниченных рамках производят оценку, сравнение, ранжирование представленных им на экспертизу отдельных сторон альтернатив.
Специалисты по использованию технических средств (постановка задач на ЭВМ, выбор методов решения задач, организация баз данных), специалисты по системному анализу (организация процедуры принятия решения).
Общий язык, на котором описывается выбор – язык бинарных отношений. Его общность основана на том, что в реальности дать оценку отдельно взятой альтернативе часто затруднительно или невозможно. Однако, если рассматривать ее не в отдельности, а в паре с другой альтернативой, то находятся основания сказать, какая из них наиболее предпочтительна.
Основные предположения при этом сводятся к следующему:
- отдельная альтернатива не оценивается, т.е. критериальная функция не вводится;
- для каждой пары альтернатив некоторым образом можно установить, что одна из них предпочтительнее другой либо они равноценны или несравнимы;
- отношения предпочтения внутри любой пары альтернатив не зависит от остальных альтернатив, предъявленных к выбору.
- 1 Методологические основы моделирования сложных систем
- 1.1 Системность
- Понятия общей теории систем
- Определение понятия системы
- Основные свойства, обязательные для любой системы.
- Взаимодействие и взаимозависимость системы и внешней среды.
- Определение понятий элементов, связей, функций, внешней среды системы. Элемент
- Внешняя среда
- Функции системы
- Сложность систем
- Системный подход
- Классификация систем
- Развитие искусственной системы и ее жизненный цикл
- 1.2 Моделирование
- Общая методология моделирования
- Основные принципы моделирования:
- Процесс моделирования
- Анализ и синтез в моделировании
- Примеры сложных систем Космическая система наблюдения Земли как сложная техническая система Задачи космической системы наблюдения Земли
- Состав и структура космической системы наблюдения Земли
- 2 Построение математических моделей
- 2.1 Математическая модель, математическое моделирование – основные понятия, термины и определения
- Цели математического моделирования
- 2.2 Общие методы построения математической модели
- Микроподход и макроподход в исследованиях системы.
- Формальная запись модели системы
- Понятие вариационных принципов
- Модульное построение моделей
- 2.3 Требования к построению модели
- Адекватность и достоверность модели
- Равнозначимость внешнего и внутреннего правдоподобия
- Анализ чувствительности модели
- Пример анализа на чувствительность экономической задачи
- 3 Математические модели состояния и структуры системы
- 3.1 Модель состояния системы Состояние системы и ее функционирование
- Формализация процесса функционирования системы
- 3.2 Модель структуры системы Основные понятия структуры системы
- Модель состава и структуры системы
- Методология моделирования структуры системы
- Виды структур
- Формирование структуры модели с позиций структурного моделирования.
- Построение структурных моделей
- 3.3 Модель процесса функционирования
- Установление функциональных зависимостей
- Неопределенность функционирования системы
- Пути уменьшения неопределенностей
- Основные требования к модели процесса функционирования
- Анализ функционирования, анализ структуры технической системы
- Функционально – физический анализ технических объектов.
- Пример разработки моделей деятельности организации
- Пример функционально – физического анализа технических объектов
- Конструкция бытовой электроплитки
- Функционально стоимостной анализ.
- 4 Этапы построения моделей
- 4.1 Постановка задачи моделирования
- Разработка содержательной модели
- Разработка концептуальной модели
- Описание внешних воздействий
- Декомпозиция системы
- Подготовка исходных данных для математической модели
- Содержание концептуальной модели
- 4.2 Разработка математической модели
- Разработка функциональных соотношений
- Выбор метода решения задачи
- Проверка и корректировка модели
- Анализ чувствительности модели
- Проверка адекватности модели
- Контроль модели
- Корректировка модели
- Уточнение модели проектируемого объекта
- Реализация математической модели в виде программ для эвм
- 4.3 Практическое использование построенной модели и анализ результатов моделирования
- Примеры построения моделей Математическая реставрация Тунгусского феномена
- 1. Сбор информации о явлении, выдвижение гипотез.
- 2. Содержательная постановка задачи исследования явления.
- 3. Математическая постановка задачи.
- 4. Анализ результатов.
- 5. Проверка адекватности модели – сравнение с натурным экспериментом.
- 6. Анализ результатов.
- Прогноз климатических изменений
- 1. Содержательная постановка задачи
- 2. Концептуальная постановка. Построение математической модели.
- 3. Проведение вычислительного эксперимента.
- 4. Анализ результатов вычислительного эксперимента.
- 5 Виды математических моделей
- 5.1 Классификация математических моделей
- Пример представления модели различной сложности и классификации.
- 5.2 Классификация математических моделей в зависимости от оператора модели
- Линейные и нелинейные модели
- Обыкновенные дифференциальные модели
- 5.3 Классификация математических моделей в зависимости от параметров модели Непрерывные и дискретные модели
- Детерминированные и неопределенные модели
- Дискретно-детерминированная модель
- Статические и динамические модели
- Стационарные и нестационарные модели.
- Формализация системы в виде автомата
- Формализация системы в виде агрегата
- Моделирование процесса функционирования агрегата
- Моделирование агрегативных систем
- Модель сопряжения элементов
- 6 Математические модели распределения ресурсов в исследовании операций
- 6.1 Моделирование операций распределения ресурсов
- Формулировка задачи математического программирования
- 6.2 Модели линейного программирования
- Формулировка общей задачи линейного программирования.
- Типовые задачи линейного программирования
- Транспортная задача.
- Задача коммивояжера.
- Задача о ранце.
- Общая задача теории расписаний.
- Примеры сведения практических задач к канонической транспортной задаче
- 6.3 Распределительные задачи линейного программирования
- Примеры распределительных задач.
- Распределение транспортных единиц по линиям
- Выбор средств доставки грузов.
- Задача о назначениях
- Экономическая интерпретация задач линейного программирования.
- Перевозки взаимозаменяемых продуктов
- Перевозка неоднородного продукта на разнородном транспорте.
- 7 Математические модели физических явлений и процессов. Универсальность моделей
- 7.1 Математические модели на основе фундаментальных законов
- Теоретический метод составления математических моделей
- Основные фундаментальные законы механики
- Работа, энергия, мощность
- 7.2 Уравнения движения
- Динамика поступательного движения.
- 7.3 Уравнения состояния
- Термодинамическая система.
- Упругие свойства твердых тел.
- Жидкости.
- 7.4 Универсальность моделей
- Модели на основе аналогий
- Типовые математические модели элементов и подсистем
- Модель колебательного процесса
- Модель консервативной системы.
- Электрическая подсистема.
- Модели элементов гидравлических систем
- Модели элементов пневматических систем
- 8 Моделирование производственных процессов
- 8.1 Модели систем массового обслуживания
- Основные элементы систем массового обслуживания.
- Характеристики потока
- Классификация смо
- Оценка эффективности смо
- Аналитические и статистические модели
- 8.2 Модели производственных процессов
- Дискретный производственный процесс
- Непрерывный производственный процесс
- Агрегатное представление производственного процесса
- Имитационное моделирование процессов функционирования
- Формализация основных операций производственного процесса Формализованная схема дискретного производственного процесса.
- Формализация отклонения течения производственного процесса от нормального
- Моделирование комплексного процесса обработки, сборки и управления при поточном производстве
- Формализованная схема непрерывного производственного процесса.
- 9 Синтез модели (проекта) системы
- 9.1 Проектирование системы как процесс создания (синтеза) ее модели
- 9.2 Методология проектирования
- Типовые проектные процедуры формирования облика системы
- 9.3 Эффективность системы Понятие эффективности системы
- Формирование модели цели системы
- Выбор критериев и показателей эффективности
- Основные принципы выбора критериев эффективности:
- Проблемы многокритериальности
- 9.4 Технология проектирования
- 9.5 Принятие решений в проектировании
- Выбор в условиях неопределенности
- Моделирование принятия решения
- Прогнозирование в принятии решений
- 9.6 Анализ инвестиционной привлекательности системы Основные типы инвестиций.
- Основные экономические концепции инвестиционного анализа.
- Состав работ при инвестиционном проектировании
- Конкурентоспособность проектируемой системы Оценка потенциальной емкости рынка и потенциального объема продаж
- Оценка конкурентоспособности
- Методы оценки эффективности инвестиций
- Метод определения чистой текущей стоимости.
- Метод расчета рентабельности инвестиций
- Метод расчета внутренней нормы прибыли
- Расчет периода окупаемости инвестиций
- Маркетинг и управление проектом
- Задачи управления проектами
- 9.7 Особенности синтеза модели (проекта) технических систем Этапы проектирования
- Особенности проектирования адаптивных систем
- Моделирование функционирования технической системы Особенности построения моделей при проектировании
- Формирование технического облика системы
- Формирование структуры системы
- Выбор основных проектных параметров системы
- Формирование множества вариантов системы
- 10 Информационное обеспечение синтеза системы
- 10.1 Основные задачи и типы информационных систем Общие свойства информационных систем
- Файл-серверные информационные системы
- Клиент-серверные информационные системы
- Архитектура Интернет/Интранет
- Хранилища данных и системы оперативной аналитической обработки данных
- 10.2 Особенности проектирования информационных систем
- Схемы разработки проекта
- 1. Предпроектные исследования
- 2 Постановка задачи
- 3 Проектирование системы
- Архитектура программного обеспечения
- Подсистема администрирования.
- Техническая архитектура
- Организационное обеспечение системы
- 4 Реализация и внедрение системы
- 10.3 Концепции автоматизации проектирования
- История развития сапр
- Классификация сапр
- Стратегическое развитие сапр Современное состояние сапр
- Направления разработки проектной составляющей сапр
- Разновидности сапр
- Математическое и информационное обеспечение сапр
- 11 Моделирование процесса управления
- 11.1 Основные определения
- Формальная запись системы с управлением
- 11.2 Модели систем автоматического управления
- Устойчивость движения систем
- Определение программного движения и управление движением
- 11.3 Модели автоматизированных систем управления
- Модели автоматизированных систем управления производственными процессами
- Модели автоматизированных систем управления предприятием