WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Pages:     || 2 |

АЛГОРИТМЫ НОМЕНКЛАТУРНОЙ И ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ

ОПТИМИЗАЦИИ ТЕХНОЦЕНОЗА

В.И. Гнатюк

Рассмотрим вытекающую из [14] алгоритмическую систему закона оптимального построения техноценозов [5]. Это необходимо, прежде всего, потому что методология рангового анализа раскрывает перед нами весьма сложную и запутанную палитру этапов и процедур оптимизации техноценозов [19]. Для их надежного освоения требуется, с одной стороны, тщательная систематизация и упорядочение, а с другой, – достаточно четкое определение специфики оптимизации техноценозов как процесса оптимального управления потреблением ресурсов [5]. К настоящему времени имеется достаточно распространенное и устоявшееся представление об оптимальном построении техноценозов как особой, реализуемой посредством ТЦоптимизации, мегапроцедуре, глубоко структурированной по целям, уровням сложности, этапам, а также единичным процессам. Начинать рассмотрение ТЦоптимизации лучше всего с определений, вытекающих из понятия техноценоза [1,5].

Повторимся и еще раз констатируем, что техноценоз [1] – это ограниченная в пространстве и времени взаимосвязанная совокупность далее неделимых технических изделийособей, объединенных слабыми связями. Связи в техноценозе носят особый характер, определяемый конструктивной, а зачастую и технологической независимостью отдельных технических изделий и многообразием решаемых задач. Взаимосвязанность техноценоза определяется единством конечной цели, достигаемой с помощью общих систем управления, обеспечения и др. Главным для нас здесь представляется то, что оптимальное управление техноценозом реализуется посредством ТЦоптимизации, принципиально отличной от оптимизации отдельных технических изделий [35].

ТЦоптимизация (оптимальное управление) [35] – обязательное для исполнения организационнотехническое воздействие на объекты техноценоза посредством методов макропланирования, прогнозирования и нормирования с учетом ТЦкритерия. ТЦкритерий – реализуемая в рамках ТЦалгоритма минимизация потребления техноценозом энергетических ресурсов при условии сохранения основных функциональнотехнических показателей на уровне, не ниже требуемого (опр. ТЦограничениями). ТЦограничения – система граничных условий, определяющая допустимый разброс эмпирических значений параметров техноценоза вокруг гиперболического Нраспределения (канонического распределения, определяемого законом оптимального построения техноценозов). ТЦалгоритм – целенаправленная взаимосвязанная система процедур управления, осуществляемая ТЦметодами в форме цикличной многолетней научнотехнической политики. ТЦметод – способ достижения цели, основанный на теории безгранично делимых гиперболических распределений и представлении об оптимальном состоянии техноценоза, максимизирующем энтропию и приводящем форму рангового распределения к канонической.

В практическом приложении определение особого места техноценологического подхода к оптимизации сверхсложных технических систем в общей системе кибернетики закладывает теоретические основы предлагаемой концепции, суть которой состоит в том, что оптимальное совершенствование структуры (ТЦоптимизацию) техноценозов предлагается осуществлять в два основных этапа (рис. 1) [4,5].

Рис. 1.

Основные этапы общего алгоритма оптимизации техноценоза На первом этапе необходимо оптимизировать техноценоз по функциональным параметрам, т.е. уменьшить потребление ресурсов без изменения структуры. Данный этап проводится циклично на протяжении нескольких временных интервалов (как правило, лет), до тех пор, пока не будут исчерпаны организационные меры. То, что на данном этапе не затрагивается номенклатура техноценоза, определяет сравнительно небольшие затраты на осуществление оптимизационных процедур. Собственно методология оптимизации техноценоза по функциональным параметрам включает три основных этапапроцедуры: прогнозирование, интервальное оценивание и нормирование [5,6,9]. Необходимо также отметить, что теоретически в нашем распоряжении наличествует бесконечное количество функциональных параметров, поэтому оптимизировать техноценоз следует по основным из них.

После того, как будут исчерпаны ресурсы оптимизации по функциональным параметрам, на втором этапе (рис. 1) приступают к структурным преобразованиям техноценоза (номенклатурной оптимизации). Момент перехода от первого ко второму этапу оптимизации определяется по результатам стержневой процедуры первого этапа – интервальному оцениванию [5,6,9]. После того, как в результате многократной цикличной реализации трех процедур оптимизации по функциональным параметрам, обнаружится, что в эмпирическом ранговом параметрическом распределении техноценоза отсутствуют «аномальные» точки, выходящие за границы переменного доверительного интервала, первый этап следует заканчивать.

Основным содержанием второго этапа является номенклатурная оптимизация техноценоза, которая реализуется преимущественно методами параметрической оптимизации по видообразующим параметрам. В конечном итоге формируется видовое разнообразие техноценоза, соответствующее каноническому гиперболическому Нраспределению [1,5,7]. Однако оптимизация техноценоза в это время не заканчивается, т.к. к моменту формального завершения второго этапа от начала всего процесса проходят годы. Принципиально важно, что сформулированная концепция заключает в себе не замкнутый алгоритм оптимизации итерационного типа, а открытую цикличную стратегию, предполагающую непрерывную и не сходящуюся реализацию первого и второго этапов и направляющую (в условиях постоянно изменяющейся инфраструктуры) динамично развивающийся техноценоз к все более стабильному состоянию [5,8].

Рассмотрим более подробно этапы оптимизации техноценоза. Особенностью первого из них является возможность добиться значительного экономического эффекта при относительно низких затратах на реализацию мероприятий ТЦалгоритма. ТЦалгоритм на данном этапе включает (рис. 2): создание базы данных, первичную обработку статистической информации, аппроксимацию ранговых распределений, интервальное оценивание объектов техноценоза. При наличии аномалий производится структурная перестройка техноценоза, которая реализуется посредством процедур второго этапа оптимизации. Наряду с этим осуществляется прогнозирование, нормирование, оценка формы кривой рангового распределения и оценка функциональных показателей. После чего корректируется база, а при поступлении новых данных цикл повторяется [5,6,9].

Рис. 2.

Алгоритм параметрической оптимизации по функциональным параметрам Таким образом, мы видим, что основные этапы оптимального построения техноценоза реализуются в сложном переплетении взаимоувязанных процедур. По сути, разделение на эти этапы весьма условно и нужно в большей степени для того, чтобы подчеркнуть принципиальную методологическую разницу в применяемых процедурах. В основе первого этапа лежат процедуры рангового анализа [8], базирующиеся на параметрических распределениях, построенных по функциональным параметрам. На втором же этапе оптимизируются ранговые параметрические распределения, построенные по видообразующим параметрам. Принципиальное концептуальное и теоретическое различие процедур показано в [5].

Осуществление второго этапа совершенствования структуры техноценоза включает одновременную реализацию двух взаимосвязанных процедур: вопервых, номенклатурную оптимизацию в техноценозе (рис. 3), которая определяет требуемую форму видового распределения (с учетом заданных базовых видов или пойнтерточки), и, вовторых, параметрическую оптимизацию на уровне видов техники (рис. 4), которая определяет пути и методику приведения видового распределения реально существующего техноценоза к уже известной требуемой форме [5].

Рис. 3.

Алгоритм номенклатурной оптимизации техноценоза Номенклатурная и параметрическая оптимизация в общем процессе развития техноценоза могут реализовываться, как автономно, так и совместно. Представляется, что более эффективной является их совместная реализация в синтетической методологии, теоретические основы которой показаны в [35]. Суть в данном случае заключается в совместном использовании ранговых видовых и ранговых параметрических распределений, построенных по видообразующим параметрам. Данные распределения строятся на одной плоской номограмме во взаимосвязанной четырехквадрантной системе координат [3], а объединяет их фундаментальная зависимость между видовым и параметрическим рангами техноценоза. Подобная методология уже неоднократно реализована как автором в работах [35], так и другими исследователями (наиболее удачно – С.В. Барабанов).

Реализация процедур второго этапа оптимизации, включающего номенклатурную и параметрическую оптимизацию по видообразующим параметрам, на фиксированном временном интервале формирует структуру техноценоза, близкую к канонической. Практическое ее воплощение в рамках непрерывной технической политики, в свою очередь, также занимает длительный интервал времени, за который происходят существенные изменения в инфраструктуре. Это требует корректирования исходных данных, нового исследования видового разнообразия и повторения процедур данного этапа оптимизации в квазипараллельном режиме, что сопряжено с изменением баз данных, моделей, распределений и номограмм.

Рис. 4.

Алгоритм параметрической оптимизации по видообразующим параметрам В ряде случаев на определенных этапах оптимизации техноценоза возникает потребность в локальной статической оценке эффективности процесса внедрения описываемой здесь методологии. Подобная оценка требует корректного моделирования процесса функционирования техноценоза на 5 – 7 лет в будущем и на этой основе прогнозирования изменения его ключевых параметров [5,6,9]. При этом предполагается также отражение изменения состояния системы с учетом вероятного изменения состояния внешней по отношению к нему инфраструктуры. В качестве аналитического аппарата моделирования используется методология, лежащая в основе процедур оптимизации техноценоза по функциональным параметрам (прогнозирования, интервального оценивания и нормирования) (рис. 5) [5,6,9].

Рис. 5.

Алгоритм локальной оценки эффективности внедрения методологии оптимального построения техноценозов На первом этапе в модели задается совокупность исходных данных. При этом корректируется исходная база данных по функциональным параметрам, определяется глубина процесса моделирования, а также формируется алгоритм. Основным содержанием второго этапа является статистический анализ данных по функциональным параметрам, базирующийся на методах рангового и кластерного анализа, а также интервального оценивания [5,6,9]. В ходе реализации третьего этапа отражается процесс функционирования объектов техноценоза, причем, в двух вариантах: без управляющего воздействия, направленного на сокращение потребления ресурсов, и с таковым. В основе этапа лежит методология имитационного моделирования, базирующаяся на стохастических преобразующих функциях и транзактной организации квазипараллелизма [3]. Расчеты сопровождаются постоянным мониторингом адекватности модели путем сравнения результатов с контрольными выборками, зафиксированными в процессе реального функционирования техноценоза. На четвертом этапе (рис. 5) осуществляется собственно оценка эффективности процесса внедрения методологии. В качества критерия рассматривается экстремальное соотношение относительного полезного эффекта, заключающегося в минимизации потребления ресурсов, и относительных затрат на всестороннее обеспечение данного процесса [5]. В качестве граничных условий используется система уравнений, являющаяся следствием закона оптимального построения техноценозов. Их суть заключается в том, что потребление ресурсов в техноценозе не должно опускаться ниже уровня, за которым следует нарушение процесса выполнения объектами техноценоза своего основного функционального предназначения [5].

Выводы Таким образом, точное выполнение процедур техноценологического подхода в рамках этапов оптимизации и есть критерий эффективного развития техноценоза. Учитывая вышеизложенные концептуальные соображения, критерий, имеющий отношение к процессу, можно в пределе распространить на объект и считать его (с известными ограничениями) процесскритерием эффективного развития техноценоза [4].

Pages:     || 2 |




© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.