23. Методика структурного аналізу з використанням функції корисності.

Осуществим структурную многокритериальную оптимизацию локальной ИВС, базируясь на методике структурного анализа с использованием функций полезности.

1)Множество конкурирующих структур {S_i}:

S₁ — структура с одним процессором

S₂ — структура с двумя процессорами

S3 — структура с тремя процессорами

2)Множество частных критериев {K_j}. Пусть будет 4 частных критерия: K₁, K₂, K₃, K₄

K₁ — время реакции системы

K₂ — коэффициент загрузки процессора

K₃ — пропускная способность системы

K₄ — стоимость процессорных устройств

3)Множество вариантов условий:

M = 1, M = 2,

M = 3,

4)Матрица критериальных ограничений

5)Должны построить функции полезности

Функции полезности частных критериев, которые используются при приведении векторных оценок к безразмерному виду.

При этом худшее значение критерия соответствует полезности 0.

Лучшее значение — полезности 1, а промежуточные значения подвергаются линейной апроксимации.

Предполагается, что полезность сверх худших значениях критерия много меньше нуля. Полезность сверх лучших значений = 1.

6)Матрица бинарных предпочтений и соответствующие веса частных критериев

7)Модели для оценки частных критериев. Для критериев K₁, K₂, K₃ используется аналитическая модель локальной ИВС. Для критерия K₄ необходимые оценки определяются расчетным путем.

8)Вес расчитывается в результате нормировки по всем критериям

9)Выбор полезности из матриц

24 Керовані та некеровані динамічні системи.

Первые шаги, положившие начало развитию системного анализа, были сделаны античными астрономами. Не обладая средствами, с помощью которых можно было бы влиять на динамику изучаемых систем, они были вынуждены ограничить свой анализ лишь наблюдением, классификацией и возможно синтезом. Другими словами, их роль была пассивной: наблюдать. В аналогичном положении находятся современные исследователи, работающие, например, в области астрофизики. Они пока еще также вынуждены ограничиться только наблюдениями каких-то процессов, не имея возможности ими управлять.

В то же время, современный исследователь призван играть активную роль в развитии наблюдаемого процесса, поскольку именно он генерирует соответствующие внешние воздействия, гарантирующие удовлетворительное поведение системы. Разумеется, при таком подходе активного вмешательства возникает множество проблем психологического и морального характера. Подобное разделение на активную и пассивную или управляемую и неуправляемую динамику позволяет наиболее наглядно выявить отличие классического и современного взглядов на системный анализ.

«Кибернетический» или управленческий подход неизбежно приводит к изменению входов системы в зависимости от наблюдаемых ее выходов. При этом преследуется цель превратить некоторую первоначально независимую переменную в частично зависимую так, чтобы поведение системы в определенном смысле приближалось к некоторой стандартной (или желаемой) траектории. Такой процесс может оказаться более сложным, если имеется еще и обратное преобразование. Подобная ситуация типична для имитационного моделирования развивающихся систем. Обратное преобразование заключается в изменении и перестройке поведения системы по измеряемому выходу и является основой кибернетического регулирования и управления.