Методы управления кибернетический подход: КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД это

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Методология принятия логистических решений

< Лекция 5 || Лекция 6: 123 || Лекция 7 >

Ключевые слова: структурный анализ, морфологический анализ, структурный синтез, параметрический синтез, проверка модели, оценка адекватности, изоморфные модели, гомоморфные модели, изобразительная модель, алгоритм функционирования, критерий оптимальности, задача коммивояжера, поток требований, технологический маршрут, математическое программирование, максимальный поток, задача линейного программирования

Методология – это учение о структуре, логической организации, методах и средствах деятельности. Современная теория логистики в концептуальном плане базируется на четырех методологиях: системного анализа (общая теория систем), кибернетического подхода (кибернетика), исследования операций, прогностики. Сформулируем логическую последовательность использования описанных научных направлений при анализе, синтезе и оптимизации ЛС.

1. ЛЦ с движущимися по ней сквозными потоками объективно представляет собой сложную или большую ЛС, т.е. может быть исследована средствами общей теории систем.
2. ЛС являются искусственными, динамическими и целенаправленными. Для таких систем актуальны проблемы управления, задачи анализа и синтеза управляемых и управляющих систем, которые могут быть изучены, решены и смоделированы методами кибернетики.
3. Если речь идет о системе управления, то возникают задачи выбора оптимального решения и оценки эффективности управления. Решение этих задач обеспечивают методы исследования операций.
4. Любая организационно-экономическая деятельность, а значит и управление логистическими потоковыми процессами немыслимы без перспективного их планирования, без научно обоснованных прогнозов параметров и тенденций развития внешней среды, показателей логистических процессов в ЛС и др.
   Такие задачи решаются на основе методов и принципов прогностики.

5.1. Системный анализ

Общая теория систем – научная дисциплина, разрабатывающая методологические принципы исследования систем. Главная особенность общей теории систем в подходе к объектам исследования как к системам.

Системный анализ – это методология общей теории систем, заключающаяся в исследовании любых объектов посредством представления их в качестве систем, проведения их структуризации и последующего анализа.

Основными задачами системного анализа являются:

• задача декомпозиции означает представление системы в виде подсистем, состоящих из более мелких элементов;
• задача анализа состоит в нахождении различного рода свойств системы, ее элементов и окружающей среды с целью определения закономерностей поведения системы;
• intuit.ru/2010/edi”> задача синтеза состоит в том, чтобы на основе знаний о системе, полученных при решении первых двух задач, создать модель системы, определить ее структуру, параметры, обеспечивающие эффективное функционирование системы, решение задач и достижение поставленных целей.

Основные функции системного анализа в рамках описанных трех основных задач представлены в табл. 5.1.

Таблица 5.1. Основные задачи и функции системного анализа

Структура системного анализа
Декомпозиция	Анализ	Синтез
Определение и декомпозиция общей цели, основной функции	Функционально-структурный анализ	Разработка модели системы
Выделение системы из среды	Морфологический анализ (анализ взаимосвязи компонентов)	Структурный синтез
Описание воздействующих факторов	Генетический анализ (анализ предыстории, тенденций, прогнозирование)	Параметрический синтез
Описание тенденций развития, неопределенностей	Анализ аналогов	Оценивание системы
Описание как “черного ящика”	Анализ эффективности
Функциональная, компонентная и структурная декомпозиция	Формирование требований к создаваемой системе

intuit.ru/2010/edi”>

Системный анализ основывается на множестве принципов, т.е. положениях общего характера, обобщающих опыт работы человека со сложными системами. Одним из основных принципов системного анализа является принцип конечной цели, который заключается в абсолютном приоритете глобальной цели и имеет следующие правила:

1. для проведения системного анализа необходимо в первую очередь сформулировать основную цель исследования;
2. анализ следует вести на базе уяснения основной цели исследуемой системы, что позволит определить ее основные свойства, показатели качества и критерии оценки;
3. при синтезе систем любую попытку изменения или совершенствования существующей системы надо оценивать относительно того, помогает или мешает она достижению конечной цели;
4. цель функционирования искусственной системы задается, как правило, системой, в которой исследуемая система является составной частью.

Применение системного анализа в логистике позволяет:

• определить и упорядочить элементы, цели, параметры, задачи и ресурсы ЛС, определить структуру ЛС;
• выявить внутренние свойства ЛС, определяющие ее поведение;
• выделить и классифицировать связи между элементами ЛС;
• выявить нерешенные проблемы, узкие места, факторы неопределенности, влияющие на функционирование, возможные логистические мероприятия;
• формализовать слабоструктурированные проблемы, раскрыть их содержание и возможные последствия перед предпринимателями;
• выделить перечень и указать целесообразную последовательность выполнения задач функционирования ЛС и отдельных ее элементов;
• intuit.ru/2010/edi”>разработать модели, характеризующие решаемую проблему со всех основных сторон и позволяющие “проигрывать” возможные варианты действий и т.п.

5.2. Кибернетический подход

Кибернетика – наука об общих законах управления в природе, обществе, живых организмах и машинах, изучающая информационные процессы, связанные с управлением динамических систем. Кибернетический подход – исследование системы на основе принципов кибернетики, в частности с помощью выявления прямых и обратных связей, изучения процессов управления, рассмотрения элементов системы как неких ”

черных ящиков ” (систем, в которых исследователю доступна лишь их входная и выходная информация, а внутреннее устройство может быть и неизвестно).

У кибернетики и общей теории систем есть много общего, например, представление объекта исследования в виде системы, изучение структуры и функций систем, исследование проблем управления и др. Но в отличие от теории систем кибернетика практикует информационный

подход к исследованию процессов управления, который выделяет и изучает в объектах исследования различные виды потоков информации, способы их обработки, анализа, преобразования, передачи и т.д. Под управлением в самом общем виде понимается процесс формирования целенаправленного поведения системы посредством информационного воздействия, вырабатываемого человеком или устройством. Выделяют следующие задачи управления:

• задача целеполагания – определение требуемого состояния или поведения системы;
• задача стабилизации – удержание системы в существующем состоянии в условиях возмущающих воздействий;
• задача выполнения программы – перевод системы в требуемое состояние в условиях, когда значения управляемых величин изменяются по известным детерминированным законам;
• intuit.ru/2010/edi”> задача слежения – обеспечение требуемого поведения системы в условиях, когда законы изменения управляемых величин неизвестны или изменяются;
• задача оптимизации – удержание или перевод системы в состояние с экстремальными значениями характеристик при заданных условиях и ограничениях.

С точки зрения кибернетического подхода управление ЛС рассматривается как совокупность процессов обмена, обработки и преобразования информации. Кибернетический подход представляет ЛС как систему с управлением (рис. 5.1), включающую три подсистемы: управляющую систему, объект управления и систему связи.

увеличить изображение
Рис. 5.1. Кибернетический подход к описанию ЛС

Управляющая система совместно с системой связи образует систему управления. Система связи включает канал прямой связи, по которому передается входная информация {x} и канал обратной связи, по которому к управляющей системе передается информация о состоянии объекта управления {y}. Информация об управляемом объекте и внешней среде воспринимается управляющей системой, перерабатывается в соответствии с той или иной целью управления и в виде управляющих воздействий передается на объект управления. Использование понятия обратной связи является отличительной чертой кибернетического подхода.

Основными группами функций системы управления являются:

• функции принятия решений или функции преобразования содержания информации являются главными в системе управления, выражаются в преобразовании содержания информации о состоянии объекта управления и внешней среды в управляющую информацию;
• рутинные функции обработки информации не изменяют смысла информации, а охватывают лишь учет, контроль, хранение, поиск, отображение, тиражирование, преобразование формы информации;
• intuit.ru/2010/edi”> функции обмена информацией связаны с доведением выработанных решений до объекта управлений и обменом информации между лицами, принимающими решение (сбор, передача информации текстовой, графической, табличной, электронной и др. по телефону, факсу, локальным или глобальным сетям передачи данных и т.д.).

Применение кибернетического подхода к логистике требует описания основных свойств ЛС при помощи математических моделей. Это позволяет разрабатывать и автоматизировать алгоритмы оптимизации кибернетической системы управления.

Дальше >>

< Лекция 5 || Лекция 6: 123 || Лекция 7 >

Кибернетический подход к описанию систем. Лекция 7

ЛЕКЦИЯ7 Кибернетический подходкописанию систем2 Управление как процесс.

Кибернетический подход к описанию систем состоит в том, что всякое целенаправленное поведение рассматривается как управление.

Управление — в широком, кибернетическом смысле — это обобщение приемов и методов, накопленных разными науками об управлении искусственными объектами и живыми организмами.

Язык управления — это использование понятий «объект», «среда», «обратная связь», «алгоритм» и т.д.

рис.

1.

Кибернетический подход к процессу управления3 Анализ управления заставляет выделить тройку — среду, объект и субъект, внутри которой разыгрывается процесс управления (рис.

1).

В данном случае субъект ощущает на себе воздействие среды Х и объекта У.

Если состояние среды Х он изменить не может, то состоянием объекта У он может управлять с помощью специально организованного воздействия U.

Это и есть управление.

Состояние объекта Y влияет на состояние потребностей субъекта.

Потребности субъекта где состояние i- й потребности субъекта, которая выражается неотрицательным числом, характеризующим насущность, актуальность этой потребности.

Свое поведение субъект строит так, чтобы минимизировать насущность своих потребностей, т.

е.

решает задачу многокритериальной оптимизации: где R — ресурсы субъекта.

Эта зависимость выражает неизвестную, но существующую связь потребностей с состоянием среды Х и поведением U субъекта.(1)4Ux* Пусть —решение задачи (1), т.

е.

оптимальное поведение субъекта, минимизирующее его потребности А.

Способ решения задачи (1), позволяющий определить , называется алгоритмом управленияUx* гдеϕ — алгоритм, позволяющий синтезировать управление по состоянию среды Х и потребностей Аt,.

Потребности субъекта изменяются не только под влиянием среды или объекта, но и самостоятельно, отражая жизнедеятельность субъекта, что отмечается индексом t.

(2.2) Алгоритм управленияϕ , которым располагает субъект, и определяет эффективность его функционирования в данной среде.

Алгоритм имеет рекуррентный характер: т.

е.

позволяет на каждом шаге улучшать управление.

Например, в смысле т.

е.

уменьшения уровня своих потребностей.5 Процесс управления как организация целенаправленного воздействия на объект может реализовываться как на интуитивном ,так и на осознанном уровне.

Первый используют животные, второй — человек.

Осознанное удовлетворение потребностей заставляет декомпозировать алгоритм управления и вводить промежуточную стадию — формулировку цели управления, т.

е.

действовать по двухэтапной схеме: На первом этапе определяется цель управления Z*, причем задача решается на интуитивном уровне: гдеϕ 1 — алгоритм синтеза цели Z* по потребностям Аt и состоянию среды X.

На втором этапе определяется управление , реализация которого обеспечивает достижение цели 2.*, сформированной на первой стадии, что и приводит к удовлетворению потребностей субъекта.

Именно на этой стадии может быть использована вся мощь формального аппарата, с помощью которого по цели Z* синтезируется управление гдеϕ 2 — алгоритм управления.

Этот алгоритм и есть предмет изучения кибернетики как науки.6 Процесс управления — это информационный процесс (рис.2), заключающийся в сборе информации о ходе процесса, передаче ее в пункты накопления и переработки, анализе поступающей, накопленной и справочной информации, принятии решения на основе выполненного анализа, выработке соответствующего управляющего воздействия и доведении его до объекта управления.

Каждая фаза процесса управления протекает во взаимодействии с окружающей средой при воздействии различного рода помех.

Система управления — совокупность взаимодействующих между собой объекта управления и органа управления, деятельность которых направлена заданной цели управления (рис 3).

Рис.

2.

Процесс управления как информационные процесс7 В СУ решаются четыре основные задачи управления: стабилизация, выполнение программы, слежение, оптимизация.

Задачами стабилизации системы являются задачи поддержания ее выходных величин вблизи некоторых неизменных заданных значений, несмотря на действие помех.

Например, стабилизация напряжения U и частоты f тока в сети вне зависимости от изменения потребления энергии.

Рис.

3.

Системы управления как совокупность объектов8 В системах оптимального управления требуется наилучшим образом выполнить поставленную перед системой задачу при заданных реальных условиях и ограничениях.

Понятие оптимальности должно быть конкретизировано для каждого отдельного случая.

Прежде чем принимать решение о создании СУ, необходимо рассмотреть все его этапы, независимо от того, с помощью каких технических средств они будут реализованы.

Такой алгоритмический анализ управления является основой для принятия решения о создании СУ и степени ее автоматизации.

При этом анализе следует обязательно учитывать фактор сложности объекта управления: – отсутствие математического описания системы;

– стохастичность поведения;

– негативность к управлению;

– не стационарность, дрейф характеристик;

– невоспроизводимость экспериментов (развивающаяся система все время как бы перестает быть сама собой, что предъявляет специальные требования к синтезу и коррекции модели объекта управления).9 Особенности сложной системы часто приводят к тому, что цель управления таким объектом в полной мере никогда не достигается, как бы совершенно ни было управление.

Системы управления делятся на два больших класса: системы автоматического управления (САУ) и автоматизированные системы управления (АСУ).

В САУ управление объектом или системой осуществляется без непосредственного участия человека автоматическими устройствами.

Это замкнутые системы.

Основные функции САУ: автоматический контроль и измерения, автоматическая сигнализация, автоматическая защита, автоматические пуск и остановка различных двигателей и приводов, автоматическое поддержание заданных режимов работы оборудования, автоматическое регулирование.

В отличие от САУ в АСУ в контур управления включен человек, на которого возлагаются функции принятия наиболее важных решений и ответственности за принятые решения.

Под АСУ обычно понимают человеко-машинные системы, использующие современные экономико-математические методы, средства электронно- вычислительной техники(ЭВТ) и связи, а также новые организационные принципы для отыскания и реализации на практике наиболее эффективного управления объектом(системой).10 рис.4.

Этапы управления Этапы управления.

Управление сложной системы состоит из этапов, представленных на рис. 4.1.

Формирование цепей .

Множество целей управления, которое должно реализовать СУ определяется как внешними по отношению к системе, так и внутренними факторами и, в частности, потребностям субъекта А.

Сложность формализации учета влияния на цели очевидна.

Различают три вида целей: стабилизация— заключается в требовании поддерживать выходы объекта на заданном уровне;

ограничение — требует нахождения в заданных границах целевых переменных ;

экстремальная цель— сводится к поддержанию в экстремальном состоянии целевых переменных.112.

Определение объекта управления.

Этот этап связан с выделением той части среды субъекта, состояние которой он может изменить и тем самым воздействовать на свои потребности.

В ряде случаев, когда границы объекта очевидны, проблемы выделения объекта из среды не возникает.

Это бывает, когда объект достаточно автономен (самолет, телефонная станция и т.

д.).

Однако в других случаях связи объекта со средой настолько сильны и разнообразны, что порой очень трудно понять, где кончается объект и начинается среда.

Именно это и заставляет вводить специальный этап — определение объекта управления.

Объект должен быть в определенном смысле минимальным, т.

е.

иметь наименьший объем.

Это необходимо с целью минимизации трудоемкости его изучения при синтезе модели.

При этом существенным ограничением выступает достижимость множества целей управления {Z*} в рамках выделенного для этого ресурса R.

Это означает, что для любого состояния среды Х должно найтись управление , с помощью которого можно добиться любой допустимой цели123.

Структурный синтез модели.

Последующие три этапа управления сложными системами связаны с решением задачи создания ее модели, которая нужна для синтеза управления U.

Только с помощью модели объекта можно построить управление U*, переводящее объект в требуемое (целевое) состояние Z*.

Модель F, связывающая входы Х и U с выходом У, определяется структурой SТ и параметрами С={с1 …,ck}, т.

е.

представима в виде двойки F={SТ, С).

На этом этапе определяется структура SТ, т.

е.

модель объекта с точностью до значений ее параметров С.

Этап структурного синтеза включает: определение внешней структуры модели, декомпозицию модели, определение внутренней структуры элементов модели.

Синтез внешней структуры сводится к содержательному определению входов Х и U, выхода У без учета внутренней структуры объекта, т.

е.

объект рассматривается как некий «черный ящик» с n+q входами и m выходами.

Декомпозиция модели заключается в том, чтобы, воспользовавшись априорными сведениями о структуре объекта, упростить задачу синтеза структуры модели.13 Синтез структуры модели сводится к определению вида оператора F модели объекта с точностью до параметров С.

Это значит, что параметры становятся переменными модели, т.

е.

(2.3) где F — оператор преобразования структуры SТ, параметры которого для удобства внесены в переменные С.

Представление оператора преобразования модели в виде (2. 3) можно назвать параметризацией модели, что эквивалентно заданию его структуры.

При синтезе структуры моделей объектов управления могут применяться различные подходы — от классических методов теории автоматического управления (ТАУ) до современных методов имитационного моделирования (методы случайного поиска, статистических испытаний и др.), семиотического моделирования с использованием языка бинарных отношений и других методов современной математики, использующих сочетание дополняющих друг друга возможностей аналитических и статистических, семиотических и графических и других формализованных представлений системы.14 4.

Идентификация параметров модели объекта.

Этот этап связан с определением числовых значений параметров С в режиме нормального функционирования объекта.

Делается это стандартными приемами идентификации.

Для выяснения зависимости выхода объекта от управляемых входов (U необходимо преднамеренно их изменять, т.

е.

экспериментировать с объектом.

Однако сложная система «не любит» эксперименты, нарушающие режим ее нормального функционирования.

Поэтому эксперимент, которого нельзя набежать, следует проводить, минимально возмущая объект, но так, чтобы получить при этом максимальную информацию о влиянии варьируемых параметров на выход объекта.15 6.

Синтез управления.

На этом этапе принимается решение о том, каково должно быть управление (U, чтобы достигнуть заданной цели управления Z* в объекте.

Это решение опирается на имеющуюся модель объекта F, заданную цель Z*, полученную информацию о состоянии среды Х и выделенный ресурс управления R, который представляет собой ограничения, накладываемые на управление (U в связи со спецификой объекта и возможностями СУ.

Достижение цели Z* возможно соответствующим выбором управления U (состояние среды Х изменяется независимо от нас).

Это приводит к экстремальной задаче решение которой U* является оптимальным управлением.

Способы решения задачи (2. 4) существенно зависят от структуры модели объекта F.

Если объект статический, т.

е.

F— функция, то получаем задачу математического программирования, если же —динамический, т.

е.

F— оператор, то решают вариационную задачу.16 7.

Реализация управления Реализация управления или отработка в объекте оптимального решения U*, полученного на предыдущем этапе.

Реализовав управление и убедившись, что цель управления не достигнута, возвращаются к одному из предыдущих этапов.

Даже в лучшем случае, когда поставленная цель достигнута, необходимость обращения к предыдущему этапу вызывается изменением состояния среды Х или сменой цели управления U*.

Таким образом, при благоприятном стечении обстоятельств обращаются к этапу синтеза управления (стрелка а на рис.

2.6), где определяется новое состояние, которое отражает новую ситуацию, сложившуюся в среде.

Так функционирует стандартный контур управления простым объектом.17 8.

Адаптация.

Специфика управления сложной системой состоит в том, что благодаря зашумленности и нестационарности информация, полученная на предыдущих этапах, приближенно отражает состояние системы лишь в предыдущие моменты времени.

Это и вызывает необходимость коррекции.

Коррекция может затрагивать различные этапы.

Простейшая коррекция связана с подстройкой параметров модели С (стрелка с, рис.

4).

Такого рода коррекцию называют адаптацией модели, а управление — адаптивным управлением.

Если управление U не обеспечивает необходимого разнообразия входа объекта для эффективной коррекции параметров модели, то приходится принимать специальные меры планирования эксперимента путем добавления специальных тестовых сигналов (стрелка Ь, рис.

4).

Такое управление называют дуальным.

Однако одной коррекции параметров модели может оказаться недостаточно, если изменилась ее структура.

Поэтому время от времени необходима коррекция структуры модели, т.

е.

приведение ее в соответствие с новой информацией (стрелка d, рис.

4).18 Далее коррекция может коснуться самого объекта, точнее, границы разделения объекта и среды.

Это бывает необходимо призначительном изменении (эволюции) объекта и окружающей ее среды (стрелка е, рис.

4).

И наконец, созданная СУ по ряду причин может не реализовать все множество целей управления, в результате необходима адаптация целей (стрелка g, рис.

4).

Очевидно, что не все из описанных выше восьми этапов управления присутствуют при синтезе СУ.

В ряде случаев некоторые из них выпадают.

Например, объект управления может быть выделен из среды и тогда нет необходимости в этапе планирования эксперимента, так как модель объекта

Кибернетика | Определение и факты

Ключевые люди:

Норберт Винер

Похожие темы:

теория информации теория управления бионика

См. весь связанный контент →

кибернетика , теория управления применительно к сложным системам. Кибернетика связана с моделями, в которых монитор сравнивает то, что происходит с системой в различные моменты времени выборки, с некоторым стандартом того, что должно происходить, а контроллер соответствующим образом корректирует поведение системы.

Термин кибернетика происходит от древнегреческого слова kybernetikos («хорошо управлять»), относящегося к искусству рулевого. В первой половине 19 века французский физик Андре-Мари Ампер в своей классификации наук предложил назвать кибернетикой еще не существовавшую науку об управлении правительствами. Однако вскоре этот термин был забыт и больше не использовался до тех пор, пока американский математик Норберт Винер не опубликовал свою книгу 9.0021 Кибернетика в 1948 году. В этой книге Винер сослался на статью 1868 года британского физика Джеймса Клерка Максвелла о губернаторах и указал, что термин губернатор происходит через латынь от того же греческого слова, которое дает начало . кибернетика . Датой публикации Винера принято считать дату рождения кибернетики как самостоятельной науки.

Винер определил кибернетику как «науку об управлении и коммуникации в животных и машинах». Это определение тесно связывает кибернетику с теорией автоматического управления, а также с физиологией, в частности с физиологией нервной системы. Например, «контроллером» может быть человеческий мозг, который может получать сигналы от «монитора» (глаз) относительно расстояния между протягивающей рукой и объектом, который нужно поднять. Информация, посылаемая монитором контроллеру, называется обратной связью, и на основе этой обратной связи контроллер может отдавать инструкции, чтобы приблизить наблюдаемое поведение (протягивание руки) к желаемому поведению (взятие предмета). . Действительно, одной из первых работ, проделанных в области кибернетики, было изучение правил управления, по которым происходят человеческие действия, с целью создания искусственных конечностей, которые можно было бы связать с мозгом.

В последующие годы компьютер и связанные с ним области математики (например, математическая логика) оказали большое влияние на развитие кибернетики — по той простой причине, что компьютеры можно использовать не только для автоматических вычислений, но и для всех преобразований информации, включая различные виды обработки информации, используемые в системах управления. Эти расширенные возможности компьютеров сделали возможным два различных взгляда на кибернетику. Более узкий взгляд, распространенный в странах Запада, определяет К. как науку об управлении сложными системами различного типа — техническими, биологическими или социальными. Во многих странах Запада особое внимание уделяется аспектам кибернетики, используемым при создании систем управления техникой и живыми организмами. Более широкий взгляд на кибернетику возник в России и других советских республиках и господствовал там долгие годы. В этом более широком определении кибернетика включает не только науку об управлении, но и все формы обработки информации. Таким образом, информатика, считающаяся на Западе отдельной дисциплиной, включается как одна из составных частей кибернетики.

Редакторы Британской энциклопедии Эта статья была недавно отредактирована и обновлена ​​Эриком Грегерсеном.

Кибернетическая модель управления: доктрина, практика, технология

Аннотация

В статье анализируется кибернетическая модель управления. Автор отмечает универсальность этой модели, ее детерминированность абсолютно в любой системе: технической, биологической, социальной. Для последних наиболее важными качествами кибермодели являются стабильность и разнообразие. Эти противоположности отвергают друг друга, ибо каждая из них есть объективное качество материи. При этом устойчивость стремится ограничить разнообразие, а разнообразие, наоборот, стремится разрушить устойчивость. Но эти два явления важны для управления, так как любое управление априори направлено на обеспечение устойчивости, а разнообразие необходимо для предотвращения трансформации устойчивости в стагнацию. Кибернетическая модель управления уникальна, поскольку органично сочетает в себе разнообразие и устойчивость в управлении. В статье предпринята попытка осветить аспекты такого сочетания, выявить факторы, положительно и отрицательно влияющие на симбиоз разнообразия и стабильности. Отдельным аспектом исследования является изучение явлений инструментальных свойств, направленных непосредственно на гармонию между разнообразием и устойчивостью. Поэтому в исследовании речь идет о реализации фундаментальных принципов управления в социальной системе. При этом отмечается, что движущей силой участия человека в процессе управления является удовлетворение его интересов. Последняя также имеет объективно-субъективный характер. Кибернетическая модель, спроецированная на управленческие отношения, учитывает сущность интереса и позволяет интегрировать индивидуальные, коллективные и общие запросы людей как субъектов управленческих отношений, имеющих место в социальной сфере.

Ключевые слова: Кибернетикаразнообразиеуправление интересамимодель

Введение

Кибернетика — древнегреческое слово (κυβερνητική), буквально обозначающее искусство управления. В этом аспекте Платон интерпретировал кибернетику, обозначая указанным в «Законах» термином искусство рулевого (от kybernáo — править штурвалом, управлять) — то есть искусство управления кораблем». Следует отметить, что, несмотря на объективные исторические трансформации, слово кибернетика не утратило своего первоначального значения и воспринимается как наука об управлении, связи и обработке информации (Винер, 19).65). Кибернетика как наука направлена ​​на изучение различных типов систем (Langrod, 1958). Здесь представляется уместным отметить, что абстрактная кибернетическая система состоит из многих взаимосвязанных компонентов. Эти компоненты любой кибернетической системы способны воспринимать, запоминать и обрабатывать информацию, а также обмениваться ею. Примерами кибернетических систем являются различные виды автоматических регуляторов в технике (например, автопилот или контроллер, поддерживающий постоянную температуру в помещении), электронно-вычислительные машины (ЭВМ), человеческий мозг, биологические популяции и человеческое общество. Кроме того, в настоящее время ведутся исследования в области кибернетики в качестве теоретической базы, например, в области дизайна (Herr, 2019).). Поэтому исследователи утверждают, что дизайн может служить примером того, как кибернетика может применяться кибернетически, то есть в гармонии с ее собственными стандартами и принципами (Sweeting, 2019). Кроме того, исследователи пытались философски проанализировать основные принципы кибернетики и представить способы определения сущности кибернетики (Малапи-Нельсон, 2017а). Кроме того, исследователи не оставили без внимания события в высшей математике, приведшие к возникновению кибернетики (Малапи-Нельсон, 2017б). Кроме того, продолжается изучение того, как юридическая философия подошла и концептуализировала появление информационных технологий между 1960-х и 1970-х годов. Такой подход достаточно популярен и актуален, как кажется. Например, Contissa et al. (2021) изучают вклад четырех мыслителей с разным философским и идеологическим образованием.

Ученые исследуют и не очень новую, но весьма актуальную тему сравнения человеческого мозга и компьютера. Например, Chirimuuta (2021) считает, что взаимосвязь между мозгом и компьютером является вечной темой теоретической нейронауки, но в философии нейронауки ей уделяется относительно мало внимания, и что большая часть популярности сравнения мозга и компьютера просто из-за полезности этого в упрощении мозга. Ученый считает, что отношения между мозгом и компьютером следует понимать как аналогию, и рассматривает последствия такой интерпретации для концепций множественной реализации.

Немалый интерес представляет и работа «Структуры и сложные системы», поскольку авторы рассматривают философию, укорененную в реалистическом взгляде на природу, сосуществующую с научными перспективами в диалектическом смысле. В последнее время в области науки и философии широко используются системные подходы для определения некоторых общих, по возможности упрощающих принципов, лежащих в их основе. Однако часто делаются ссылки на конструкции и системы различных типов без тщательного определения основных свойств и функций того или другого. Обсуждается связь между философией, сложностью и сложными системами, учитывая, что темы действительно пересекаются (Бреннер и Игамбердиев, 2021).

Системы в кибернетике можно диверсифицировать по разным основаниям. Следовательно, по характеру циркулирующих в нем сигналов можно различать непрерывные и дискретные системы; в зависимости от уровня сложности их называют сложными (большими) и простыми (однотипными) системами. При этом основным критерием разграничения кибернетических систем остается, на наш взгляд, сфера локализации: техника, биосфера, общество. Именно в соответствии со сферой мы втягиваем кибернетические системы в технические, биологические и социальные системы. Этот критерий чрезвычайно универсален — ведь технические, биологические и социальные системы могут быть непрерывными и дискретными; сложный и простой. Естественно, признавая универсальность сферы критерием стратификации кибернетической системы, мы не должны допускать, чтобы некий редукционизм допускал механическое отождествление систем иной природы. Непохожесть последних подтверждается объектами воздействия системы и преобладанием в них той или иной теории управления (например, в технических системах приоритет отдается теории алгоритмов и теории автоматов, а в социальных системах , теория информации является основой).

В то же время более чем правомерно говорить об общих категориях, позволяющих утверждать своеобразный понятийный характер технических, биологических и социальных систем. Социальная система – это особый вид биологической системы. Специфика заключается в том, что человеческие личности, помимо биологических свойств, обладают социальными качествами, определяемыми наличием разума. Фундаментальными понятиями кибернетики являются управление, устойчивость и разнообразие. Кроме того, стабильность связана с балансом и развитием; разнообразие с множеством; и управление с регулировкой. На наш взгляд, к существенным качествам модели электронного управления прежде всего следует отнести стабильность и разнообразие.

Постановка проблемы

Контроль — фундаментальная концепция кибернетики. С точки зрения кибернетики управление — это любое преднамеренное воздействие одной относительно независимой системы на другую с целью вызвать определенные технологические изменения в управляемой системе. Управление состоит в выдаче решений на основе информации о состоянии управляемого процесса и знаний объекта управления. Управление предполагает регулирование, необходимое для обеспечения устойчивости и динамичного развития общества. Потенциальная угроза обществу заключается в инвариантах, определяющих возмущение. В основе этого безобразия лежит объективно существующее многообразие. Это то, что предполагает множественность; в данном случае множественность интересов. Интерес (от латинского inter esse «быть внутри») — сложное многозначное понятие, тесно связанное с такими кибернетическими установками, как управление, устойчивость и разнообразие, на наш взгляд. В то же время интерес уникален, поскольку он присущ социальным системам.

Исследовательские вопросы

Управление — это процесс снижения хаоса и энтропии до уровня, необходимого для улучшения функциональных качеств системы. И в этом смысле управление ориентируется главным образом на постепенное развитие системы. Динамичное развитие системы предполагает достижение устойчивости. Достижение устойчивости является основной целью управления, осуществляемого в той или иной системе. Под устойчивостью в кибернетике понимается достижение и обеспечение поступательного развития, предполагающего (как это ни парадоксально) либо сохранение системы, либо ее рост, либо даже ее разрушение. Устойчивость, наряду с управляемостью, является одной из важнейших категорий понятийного аппарата кибернауки. В частности, устойчивость является конечной целью процесса управления. В связи с этим устойчивость можно воспринимать как компонент теории надежности: чем устойчивее система, тем она надежнее. Надежность, антагонистом которой является отказ, представляет собой синтез количественных и качественных показателей. Устойчивость неразрывно связана с балансом и негодованием. В этом случае возмущение направлено в сторону состояния равновесия. Способность системы сопротивляться возмущению и в то же время быть адекватной восприятию объективных изменений и динамично развиваться служит максимальным показателем равновесности системы, что в свою очередь является основой устойчивости системы. . Устойчивость, в свою очередь, сталкивается с другим фундаментальным понятием кибернетики: разнообразием. Разнообразие в кибернауке традиционно связывалось с таким качеством, как «множественность». Множественность предполагает разнородность составляющих его элементов; именно неоднородность позволяет измерять разнообразие логарифмически. Разнообразие как понятие в кибернетике означает, что две вещи существенно различаются или что-то одно изменяется с течением времени.

Цель исследования

Цель исследования состоит в том, чтобы доказать, что кибернетическая модель может интегрировать контроль, устойчивость и разнообразие, используя ее фундаментальные категории. Устойчивость — это само существование системы; способность последнего не только сопротивляется возмущениям, вызванным инвариантностью, но и развивается, синтезирует объективно существующее многообразие. Контроль направлен на регулирование и ограничение разнообразия. Полностью ограничить разнообразие невозможно в силу его объективных законов; поэтому остается только регулировать разнообразие. Контроль – это регулирование разнообразия, необходимое для устойчивости (т.е. развития системы). Последний тезис более чем актуален для биологических и особенно социальных систем. «Способы использования контроля, — писал Эшби (2015), — многочисленны; они охватывают большинство видов деятельности в психологии, социологии, экологии, экономике и многие виды деятельности практически во всех областях науки и жизни (с. 303).

Методы исследования

Основным методом научного познания исключений является диалектический материализм. Этот выбор объясняется прежде всего неразрывной связью между объективным и субъективным в категориях диалектики. Среди законов и принципов диалектики важнейшим при изучении кибернетической модели управления является закон единства и борьбы противоположностей, олицетворением которого являются стабильность и разнообразие. В дополнение к этому закону могут быть использованы такие диалектические принципы, как принцип симметрии, принцип единства общего и частного, принцип взаимозависимости и принцип причинности. Взаимозависимость абстрактного и конкретного процессов управления объясняет такие способы их познания, как восхождение от абстрактного к конкретному и восхождение от конкретного к абстрактному. Системно-структурный подход позволяет сделать вывод, что кибернетическое познание элемента базируется на одном принципе: каждый элемент системы имеет свою внутреннюю структуру, при этом каждый из этих элементов является структурным компонентом более сложной системы. Кибернетика как междисциплинарная наука, обусловившая появление кибернетического метода, используемого в научных исследованиях. Управление как центральное звено кибернетики, безусловно, связано с определением «регулирования». Наличие этого метода определяется кибернетическим законом сущностного многообразия жизни. Разнообразие, являющееся объективным свойством материи, кибернетикой интегрируется с устойчивостью. Метод моделирования позволяет создать идеальную модель правового регулирования общественных отношений, критериями которой являются категории «необходимое», «возможное», «желаемое». Кибер-черный ящик — это подтип симуляции; в «черном ящике» моделируется внешнее функционирование системы, структура которой скрыта в «черном ящике», имитирующем поведенческие характеристики системы. Система, представляющая собой «черный ящик», имеет «вход» для информации и «выход», который показывает результат, полученный с информацией, введенной в «черный ящик».

Находки

Кибернетика предполагает многовекторность процесса управления; в кибернетике существуют различные виды программного обеспечения и автоматического управления. Отдельного разговора заслуживает так называемое оптимальное управление, направленное на обеспечение максимального (или минимального) значения конкретной функции, выполняемой системой. Конечной целью оптимального управления является проектирование устойчивой системы или (если система уже существует) обеспечение устойчивости и развития существующей системы. Кибернетика – это наука об управлении (Берестовая и др., 2000). Последнее относится ко всем без исключения системам: техническим, биологическим, социальным. Социальная система – это особый вид биологической системы. Специфика заключается в том, что человеческие личности, помимо биологических свойств, обладают социальными качествами, определяемыми наличием разума. Фундаментальными понятиями кибернетики являются управление, устойчивость и разнообразие. Кроме того, стабильность связана с балансом и развитием; разнообразие с множеством; и управление с регулировкой. Такая схема корреляции более актуальна для биологических и особенно социальных систем, чем для технических систем. Это обуславливает повсеместное использование кибернетики в науках о человеке вообще, в социальных науках в частности и в юридических науках в частности. Социальная система (общество) представляет собой коллектив индивидуумов с общими интересами и поэтому является чисто эгоистичным. Исследователи отмечают, что все отрасли права постоянно находятся под влиянием социальной среды (Бортников, Денисова, 2021). Возникновение подобных правил человеческого сообщества — более чем объективный процесс. Такие стандарты следует характеризовать как правила: типовые модели поведения. Следует подчеркнуть, что речь идет об инструментах, гарантирующих интеграцию общества и само его существование. По сравнению с кибернетической моделью правила служат средством контроля. Контроль предполагает регулирование, необходимое для обеспечения устойчивости и динамичного развития общества. Потенциальная угроза обществу содержится в инвариантах, приводящих к возмущению.

В основе этого возмущения лежит объективно существующее многообразие. Вот что предполагает множественность; в данном случае множественность интересов. Интерес (от лат. inter esse «быть внутри») — сложное многозначное понятие, на наш взгляд, тесно связанное с такими кибернетическими установками, как контроль, стабильность, разнообразие. В то же время интерес уникален, поскольку присущ только социальным системам. Многие интересы объясняются именно кибернетическим законом необходимого многообразия жизни. Дилемма состоит в том, что максимальное ограничение индивидуальных (групповых) интересов нереально, а иногда и вредно, так как часто эти интересы обеспечивают правильное развитие системы, тем самым обеспечивая ее устойчивость. С другой стороны, «общественные интересы даже в их идеальном варианте не представляют собой простого объединения интересов индивидов, это явление противоречивое и достаточно непредсказуемое. Случаи, когда интересы компании противоречат интересам личности, не так уж редки. Невозможно жить в обществе в условиях неограниченной свободы, и любое ее ограничение уже вызывает некоторый протест индивида.

Таким образом, мы можем констатировать следующее. Устойчивость означает объединение людей в социальную систему. Равновесие этой системы обеспечивается единством интересов. Это единство достигается ограничением индивидуальных интересов (личных, групповых). Полностью ограничить, а тем более устранить эти интересы невозможно. Дело даже не в том, что эта ликвидация определяет стагнацию системы, а в том, что существование индивидуальных интересов объективно даже для кибернетического понятия разнообразия. Последнее как раз и обеспечивает множественность интересов, центром которых опять-таки является социальная общность человеческих индивидуумов, что неизбежно предполагает ограничение индивидуальных интересов. Выход из этого методологического тупика еще есть. На наш взгляд, гармонию между разнообразием и, следовательно, множественностью интересов, с одной стороны, и устойчивостью системы и ее правильным развитием, с другой, вносит главная категория кибернетики: управление.

Заключение

Общие киберкатегории «контроль», «стабильность», «разнообразие» имеют место в социальной системе, абсолютно во всех ее видах. Они соотносятся с объективной и субъективной составляющими социальной сферы. Суть такого соотношения в социальной системе состоит в том, что разнообразие (интересы общества) вызывает возмущение, что непосредственно влияет на устойчивость системы; для нивелирования негативных качеств разнообразия и обеспечения не только баланса, но и развития системы (общества) необходим контроль, суть которого заключается в наличии субъектов и правил управления, отражающих правила коллективного жизнь. В то же время социальные нормы поразительно разнообразны, отражая сложное нагромождение разнообразных интересов и разнообразных тем. В социальной сфере довольно сложно однозначно единые правила, точно определить интегрированные интересы. Например, каноны христианства не допускают полигамной формы семьи; Ислам, в свою очередь, признает правило полигамии. То же самое касается различных этнических, профессиональных и культурных норм. Поэтому особое место среди этих норм (средств общественного контроля) занимают правовые нормы, все из которых составляют право (Цуканова и др., 2020). При этом контроль (как уже неоднократно отмечалось) направлен на объективно присутствующее многообразие общественных отношений (многообразие жизненных происшествий, разнородность участников регулируемых отношений, вариативность процессов, подпадающих под правовое регулирование). для достижения того, что кибернетика называет устойчивостью (Туранин и др., 2020).

Каталожные номера

1. Эшби, Р. В. (2015). Введение в кибернетику. Мартино Файн Букс.
2. Берестовая С.Н., Капитонова Ю.В. и Князькова З.В. (2000). Анализ публикаций журнала Кибернетика за 35 лет. Кибернетика и системный анализ, 36, 1-11.
3. Бортников С.П., Денисова А.В. (2021). Цифровая экономика, кибербезопасность и российское уголовное право. В С. Ашмарина и В. Мантуленко (ред.), Текущие достижения, проблемы и цифровые шансы экономики, основанной на знаниях. Конспект лекций по сетям и системам, 133 (стр. 851–856). Спрингер.
4. Бреннер, Дж. Э., и Игамбердиев, А. У. (2021). Конструкции и сложные системы. В Дж. Э. Бреннер и А. У. Игамбердиев (ред.), Философия в реальности. Исследования по прикладной философии, эпистемологии и рациональной этике, 60 (стр. 373-422). Спрингер.
5. Чиримуута, М. (2021). Ваш мозг подобен компьютеру: функция, аналогия, упрощение. В Ф. Кальзаварини и М. Виола (ред.), Нейронные механизмы. Исследования мозга и разума, 17 (стр. 235-261). Спрингер.
6. Контисса, Г., Годано, Ф., и Сартор, Г. (2021). Вычисления, кибернетика и право у истоков правовой информатики. В С. Чиодо и В. Скьяффонати (ред.), Итальянская философия технологий. Философия техники и технологий, 35 (стр. 9).1-110). Спрингер.
7. Herr, CM (2019). Конструирование кибернетического мышления, дизайна и образования. В Т. Фишер и К. Херр (ред.), Design Cybernetics. Основы исследований в области дизайна (стр. 153–170). Спрингер.
8. Лангрод, Г. (1958). La applicazioni della cibernetica alia pubblica amministrazione. https://www.regione.emilia-romagna.it/affari_ist/rivista_5-6_09/733%20simeoli.pdf
9. Малапи-Нельсон, А. (2017a). Кибернетические принципы: философские соображения. В А. Малапи-Нельсон (ред.), Природа машины и крах кибернетики. Пэлгрейв Исследования будущего человечества и его преемников (стр. 113-138). Пэлгрейв Макмиллан.
10. Малапи-Нельсон, А. (2017b). Докибернетический контекст: онтологическое смещение машины в начале двадцатого века. В «Природе машины и крахе кибернетики». Пэлгрейв Исследования будущего человечества и его преемников (стр. 81-112). Пэлгрейв Макмиллан.
11. Свитинг, Б. (2019). Зачем проектировать кибернетику. В Т. Фишер и К. Херр (ред.), Design Cybernetics. Основы исследований в области дизайна (стр. 185–194). Спрингер.
12. Цуканова Е.Ю., Туранин В.Ю., Суменков С.Ю., Саидов З.А., Левшин В.В. (2020). Теория юридических фактов в различных правовых системах. Geplat: Caderno Suplementar, 2. http://natal.uern.br/periodicos/index.php/RTEP/article/view/1185
13. Туранин В.Ю., Ярычев Н.Ю., Сенякин И.Н., Суменков С.Ю., Васекина Е.М. (2020). Средства систематизации юридических терминов в правотворчестве. Geplat: Caderno Suplementar, 2. http://natal.