Управление как задача, обратная идентификации и прогнозированию.
Идентификация и прогнозирование часто практически ничем друг от друга не отличаются по математическим моделям и алгоритмам. Основное различие между ними состоит в том, что при идентификации признаки и состояния объекта относятся к одному времени, тогда как при прогнозировании признаки (факторы) относятся к прошлому, а состояния объекта – к будущему.
Это означает, что системы распознавания образов с успехом могут применяться не только для решения задач идентификации, но и прогнозирования.
Рассмотрим вопрос о применении систем распознавания образов для принятия решений об управляющем воздействии. Очевидно, что применение систем распознавания для прогнозирования результатов управления при различных сочетаниях управляющих факторов позволяет рассмотреть и сравнить различные варианты управления и выбрать наилучшие из них по определенным критериям. Однако, этот подход на практике малоэффективен, особенно если факторов много, т.к. в этом случае количество сочетаний их значений может быть чрезвычайно большим.
Если в качестве классов распознавания взять целевые и иные будущие состояния объекта управления, а в качестве признаков – факторы, влияющие на него, то в модели распознавания образов может быть сформирована количественная мера причинно-следственной связи факторов и состояний.
Это позволяет по заданному целевому состоянию объекта управления получить информацию о силе и направлении влияния факторов, способствующих или препятствующих переходу объекта в это состояние, и, на этой основе, выработать решение об управляющем воздействии.
Задача выбора факторов по состоянию является обратной задачей прогнозирования, т.к. при прогнозировании, наоборот, определяется состояние по факторам.
Факторы могут быть разделены на следующие группы:
– характеризующие предысторию объекта управления и его актуальное состояние управления;
– технологические (управляющие) факторы;
– факторы окружающей среды;
Таким образом, системы распознавания образов могут быть применены в составе АСУ в подсистемах:
– идентификации состояния объекта управления;
– выработки управляющих воздействий.
Это целесообразно в случае, когда объект управления представляет собой сложную или активную систему.
Многообразие задач принятия решений. Принятие решений, как реализация цели.
Определение: принятие решения есть действие над множеством альтернатив, в результате которого исходное множество альтернатив сужается. Это действие называется " выбор ".
Выбор является действием, придающим всей деятельности целенаправленность. Именно через акты выбора реализуется подчиненность всей деятельности определенной цели или совокупности взаимосвязанных целей.
Таким образом, для того, чтобы стал возможен акт выбора, необходимо следующее:
Порождение или обнаружение множества альтернатив, на котором предстоит совершить выбор.
Определение целей, ради достижения которых осуществляется выбор.
Разработка и применение способа сравнения альтернатив между собой, т.е. определение рейтинга предпочтения для каждой альтернативы, согласно определенным критериям, позволяющим косвенно оценивать, насколько каждая альтернатива соответствует цели.
Современные работы в области поддержки принятия решений выявили характерную ситуацию, которая состоит в том, что полная формализация нахождения наилучшего (в определенном смысле) решения возможна только для хорошо изученных, относительно простых задач, тогда как на практике чаще встречаются слабо структурированные задачи для которых полностью формализованных алгоритмов не разработано (если не считать полного перебора и метода проб и ошибок). Вместе с тем, опытные, компетентные и способные специалисты, часто делают выбор, который оказывается достаточно хорошим. Поэтому современная тенденция практики принятия решений в естественных ситуациях состоит в сочетании способности человека решать неформализованные задачи с возможностями формальных методов и компьютерного моделирования: диалоговые системы поддержки принятия решений, экспертные системы, адаптивные человеко-машинные автоматизированные системы управления, нейронные сети и когнитивные системы.
Множественность задач принятия решений связана с тем, что каждая компонента ситуации, в которой осуществляется принятие решений может реализовываться в качественно различных вариантах.
Вот только некоторые из этих вариантов:
Множество альтернатив с одной стороны может быть конечным, счетным или континуальным, а с другой – закрытым (т.е. известным полностью), или открытым (включающим неизвестные элементы).
Оценка альтернатив может осуществляться по одному или нескольким критериям, которые, в свою очередь, могут иметь количественный или качественный характер.
Режим выбора может быть однократным (разовым), или многократным, повторяющимся, включающим обратную связь по результатам выбора, т.е. допускающим обучение алгоритмов принятия решений с учетом последствий предыдущих выборов.
Последствия выбора каждой альтернативы могут быть точно известны заранее (выбор в условиях определенности), иметь вероятностный характер, когда известны вероятности возможных исходов после сделанного выбора (выбор в условиях риска), или иметь неоднозначный исход с неизвестными вероятностями (выбор в условиях неопределенности).
Ответственность за выбор может отсутствовать, быть индивидуальной или групповой.
Степень согласованности целей при групповом выборе может варьироваться от полного совпадения интересов сторон (кооперативный выбор), до их противоположности (выбор в конфликтной ситуации). Возможны также промежуточные варианты: компромисс, коалиция, нарастающий или затухающий конфликт.
Различные сочетания перечисленных вариантов и приводят к многочисленным задачам принятия решений, которые изучены в различной степени.