0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Общая характеристика проблемы

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ПРОБЛЕМЫ

МОДЕЛИРОВАНИЯ СИСТЕМ

С развитием системных исследований, с расширением экспериментальных методов изучения реальных явлений все большее значение приобретают абстрактные методы, появляются новые научные дисциплины, автоматизируются элементы умственного труда. Важное значение при создании реальных систем S имеют математические методы анализа и синтеза, целый ряд открытий базируется на чисто теоретических изысканий. Однако было бы неправильно забывать о том, что основным критерием любой теории является практика, и даже сугубо математические, отвлеченные науки базируются в своей основе на фундаменте практических знаний.

Экспериментальные исследования систем. Одновременно с развитием теоретических методов анализа и синтеза совершенствуются и методы экспериментального изучения реальных объектов, появляются новые средства исследования. Однако эксперимент был и остается одним из основных и существенных инструментов познания. Подобие и моделирование позволяют по- новому описать реальный процесс и упростить экспериментальное его изучение. Совершенствуется и само понятие моделирования. Если раньше моделирование означало реальный физический эксперимент либо построение макета, имитирующего реальный процесс, то в настоящее время появились новые виды моделирования, но также и математических экспериментов.

Познание реальной действительности является длительным и сложным процессом. Определение качества функционирования большой системы, выбор оптимальной структуры и алгоритмов поведения, построение системы S в соответствии с поставленной перед нею целью — основная проблема при проектировании современных систем, поэтому моделирование можно рассматривать как один из методов, используемых при проектировании и исследовании больших систем.

Моделирование базируется на некоторой аналогии реального и мысленного эксперимента. Аналогия – основа для объяснения изучаемого явления, однако критерием истины может служить только практика, только опыт. Хотя современные научные гипотезы могут создаться чисто теоретическим путем, но, по сути, базируются на широких практических знаниях. Для объяснения реальных процессов выдвигаются гипотезы, для подтверждения которых ставится эксперимент либо проводятся такие теоретические рассуждения, которые логически подтверждают их правильность. В широком смысле под экспериментом можно понимать некоторую процедуру организации и наблюдения каких-то явления, которые осуществляют в условиях, близких к естественным, либо имитируют их.

Различают пассивный эксперимент, когда исследователь наблюдает протекающий процесс, и активный, когда наблюдатель вмешивается и организует протекание процесса. В последнее время распространен активный эксперимент, поскольку именно на его основе удается выявить критические ситуации, получить наиболее интересные закономерности, обеспечить возможность повторения эксперимента в различных точках и т.д.

В основе любого вида моделирования лежит некоторая модель, имеющая соответствие, базирующееся на некотором общем качестве, которое характеризует реальный объект. Объективно реальный объект обладает некоторой формальной структурой, поэтому для любой модели характерно наличие некоторой структуры, соответствующей формальной структуре реального объекта, либо изучаемой стороне этого объекта.

В основе моделирования лежат информационные процессы, поскольку само создание модели М базируется на информации о реальном объекте. В процессе реализации модели получается информация о данном объекте, одновременно в процессе эксперимента с моделью вводится управляющая информация, существенное место занимает обработка полученных результатов, т.е. информация лежит в основе всего процесса моделирования [36, 37].

Характеристики моделей систем. В качестве объекта моделирования выступают сложные организационно- технические системы, которые можно отнести к классу больших систем. Более того, по своему содержанию и созданная модель М также становится системой S(M) и тоже может быть отнесена к классу больших систем, для которых характерно следующее [35, 37].

1. Цель функционирования, которая определяет степень целенаправленности поведения модели М. В этом случае модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность, которую, учитывая, что модель М является совокупностью отдельных элементов и связей между ними, можно оценить по общему числу элементов в системе и связей между ними. По разнообразию элементов можно выделить ряд уровней иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, ряд входов и выходов и т.д., т.е. понятие сложности может быть идентифицировано по целому ряду признаков.

3. Целостность, указывающая на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность, которая проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т.д. Основной характеристикой неопределенности служит такая мера информации, как энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель- получение требуемого соответствия модели реальному объекту и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью. Таким образом, понятие неопределенности, характеризующее большую систему, применимо к модели М и является одним из ее основных признаков [35].

5. Поведенческая страта, которая позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению — непрерывные и дискретные и т.д. Поведенческая страта рассмотрения системы S позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.

6. Адаптивность, которая является свойством высокоорганизованной системы. Благодаря адаптивности удается приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды. Применительно в модели существенна возможность ее адаптации в широком спектре возмущающих воздействий, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Надо отметить, что существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к различным возмущающим воздействиям. Поскольку модель М — сложная система, весьма важны вопросы, связанные с ее существованием, т.е. вопросы живучести, надежности и т.д. [50, 54].

7. Организационная структура системы моделирования, которая во многом зависит от сложности модели и степени совершенства средств моделирования. Одним из последних достижений в области моделирования можно считать возможность использования имитационных моделей для проведения машинных экспериментов. Необходимы оптимальная организационная структура комплекса технических средств, информационного, математического и программного обеспечений системы моделирования S’(М), оптимальная организация процесса моделирования, поскольку следует обращать особое внимание на время моделирования и точность получаемых результатов.

Читать еще:  Пса при раке простаты

8. Управляемость модели, вытекающая из необходимости обеспечивать управление со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. В этом смысле наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов [16, 45]. Управляемость системы тесно связана и со степенью автоматизации моделирования. В настоящее время получили применение системы моделирования, отличающиеся высокой степенью автоматизации процесса моделирования, когда наряду с программными средствами управления машинным моделированием используется возможность мультимедийного общения исследователя с процессом моделирования.

9. Возможность развития модели, которая исходя из современного уровня науки и техники позволяет создавать мощные системы моделирования S(М) для исследования многих сторон функционирования реального объекта. Однако нельзя при создании системы моделирования ограничиваться только задачами сегодняшнего дня. Необходимо предусматривать возможность развития системы моделирования как по горизонтали в смысле расширения числа подсистем, т.е. созданная система моделирования должна позволять применять новые современные методы и средства. Естественно, что интеллектуальная система моделирования может функционировать только совместно с коллективом людей, поэтому к ней предъявляют эргономические требования [45, 50, 54].

Цели моделирования систем. Одним из наиболее важных аспектов построения систем моделирования является проблема цели. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании — это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой- либо стороны функционирования объекта.

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Можно указать целый ряд примеров целей моделирования в области сложных систем. Например, для АСУ предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно- календарного планирования, перспективного планирования и здесь также могут быть успешно использованы методы моделирования [11, 35, 37].

Если цель моделирования ясна, то возникает следующая проблема, а именно проблема построения модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта. В настоящее время широко применяют различные способы оценки параметров: по методу наименьших квадратов, по методу максимального правдоподобия, байесовские, марковские оценки [10, 13, 18, 22].

Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т.е. реализацию модели, основные задачи которой — минимизация времени получения конечных ре­зультатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели Мхарактерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает свойства системы S, не сущест­венные для данного исследования. Следует отметить, что оригинал и модель должны быть одновременно сходны по одним признакам и различны по другим, что позволяет выделить наиболее важные изучаемые свойства. В этом смысле модель выступает как некото­рый «заместитель» оригинала, обеспечивающий фиксацию и изуче­ние лишь некоторых свойств реального объекта.

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в це­лом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирова­ния до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем, к основным из кото­рых можно отнести следующие: идентификацию реальных объек­тов, выбор вида моделей, построение моделей и их машинную реализацию, взаимодействие исследователя с моделью в ходе ма­шинного эксперимента, проверку правильности полученных в ходе моделирования результатов, выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования. В зависимости от объекта моделирования и вида используемой модели эти проблемы могут иметь разную значимость.

В одних случаях наиболее сложной оказывается идентификация, в других — проблема построения формальной структуры объекта. Возможны трудности и при реализации модели, особенно в случае имитационного моделирования больших систем. При этом следу­ет подчеркнуть роль исследователя в процессе моделирования. По­становка задачи, построение содержательной модели реального объекта во многом представляют собой творческий процесс и бази­руются на эвристике. И в этом смысле нет формальных путей выбора оптимального вида модели. Часто отсутствуют формаль­ные методы, позволяющие достаточно точно описать реальный процесс. Поэтому выбор той или иной аналогии, выбор того или иного математического аппарата моделирования полностью осно­вывается на имеющемся опыте исследователя и ошибка исследова­теля может привести к ошибочным результатам моделирования [37, 46].

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели систе­мы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе обработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность мо­дели по отношению к реальному процессу.

Если в ходе моделирования существенное место занимает реаль­ный физический эксперимент, то здесь весьма важна и надежность используемых инструментальных средств, поскольку сбои и отказы программно-технических средств могут приводить к искаженным значениям выходных данных, отображающих протекание процесса. И в этом смысле при проведении физических экспериментов необ­ходимы специальная аппаратура, специально разработанное мате­матическое и информационное обеспечение, которые позволяют реализовать диагностику средств моделирования, чтобы отсеять те ошибки в выходной информации, которые вызваны неисправностя­ми функционирующей аппаратуры. В ходе машинного эксперимен­та могут иметь место и ошибочные действия человека-оператора. В этих условиях серьезные задачи стоят в области эргономического обеспечения процесса моделирования.

Общая характеристика проблемы моделирования систем;

б

Рис.1.1. Процесс синтеза модели на основе

а – классического и б – системного подходов

Системный – в основе синтеза лежит рассмотрение системы (объекта) как интегрированного целого, причем это рассмотрение при разработке начинается с главного – формулировки цели функционирования. Процесс синтеза модели М на базе системного подхода условно представлен на рис.1.1, б. На основе исходных данных Д, которые известныиз анализа внешней системы, тех ограничений, которые накладываются на систему сверху, либо исходя из возможностей ее реализации, и на основе цели функционирования формулируются исходные требования Т к модели системы S. На базе этих требований формируются определенные
подсистемы П, элементы Э и осуществляется наиболее сложный этап синтеза – выбор В составляющих системы, для чего используются специальные критерии выбора КВ. Процесс моделирования осуществляется от общего к частному.

Читать еще:  От чего повышается пса простаты

При системном подходе к моделированию систем структура системы может изучаться:

· извне с точки зрения состава отдельных подсистем и отношений между ними (структурный подход);

· изнутри, когда анализируются отдельные свойства, позволяющие системе достигать заданную цель, т.е. когда изучаются функции системы (функциональный подход).

При структурном подходе выявляются состав выделенных элементов системы S и связи между ними. Структура системы в зависимости от цели исследования может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры – это топологическое описание с помощью теории графов.

Более детальным является функциональное описание, когда рассматриваются отдельные функции, т.е. алгоритмы поведения системы, и реализуется функциональный подход, оценивающий функции, которые выполняет система, причем под функцией понимается свойство, приводящее к достижению цели. Свойства могут быть выражены в виде либо некоторых характеристик элементов Sij и подсистем Si системы, либо системы S в целом.

Функционирование системы – проявление функций системы во времени S(t) означает переход системы из одного состояния в другое, т.е. движение в пространстве состояний Z.

Независимо от типа используемой модели М при ее построении необходимо руководствоваться принципом системного подхода:

2) локальной оптимизации;

4) целостностью отдельных обособленных стадий построения модели.

Модель М должна отвечать заданной цели ее создания, поэтому отдельные части должны компоноваться взаимно, исходя из единой системной задачи. Цель может быть сформулирована качественно, тогда она будет обладать большей содержательностью и длительное время может отображать объективные возможности данной системы моделирования. При количественной формулировке цели возникает целевая функция, которая точно отображает наиболее существенные факторы, влияющие на достижение цели.

Характеристики моделей систем. При моделировании рассматривают следующие характеристики моделей:

1. Цель функционирования определяется степенью целенаправленности поведения модели М. Модели могут быть разделены на одноцелевые, предназначенные для решения одной задачи, и многоцелевые, позволяющие разрешить или рассмотреть ряд сторон функционирования реального объекта.

2. Сложность оценивается по общему числу элементов в системе и связей между ними. В качестве элементов можно выделить уровни иерархии, отдельные функциональные подсистемы в модели М, входы и выходы и т.д.

3. Целостность указывает на то, что создаваемая модель М является одной целостной системой S(M), включает в себя большое количество составных частей (элементов), находящихся в сложной взаимосвязи друг с другом.

4. Неопределенность проявляется в системе: по состоянию системы, возможности достижения поставленной цели, методам решения задач, достоверности исходной информации и т.д. Основной характеристикой неопределенности служит мера информации – энтропия, позволяющая в ряде случаев оценить количество управляющей информации, необходимой для достижения заданного состояния системы. При моделировании основная цель – получение требуемого соответствия модели реальному объекту, и в этом смысле количество управляющей информации в модели можно также оценить с помощью энтропии и найти то предельное минимальное количество, которое необходимо для получения требуемого результата с заданной достоверностью.

5. Поведение системы позволяет оценить эффективность достижения системой поставленной цели. В зависимости от наличия случайных воздействий можно различать детерминированные и стохастические системы, по своему поведению – непрерывные, дискретные и т.д. Поведение системы S позволяет применительно к модели М оценить эффективность построенной модели, а также точность и достоверность полученных при этом результатов. Очевидно, что поведение модели М не обязательно совпадает с поведением реального объекта, причем часто моделирование может быть реализовано на базе иного материального носителя.

6. Адаптивность – способность приспособиться к различным внешним возмущающим факторам в широком диапазоне изменения воздействий внешней среды, а также изучение поведения модели в изменяющихся условиях, близких к реальным. Существенным может оказаться вопрос устойчивости модели к различным возмущающим воздействиям.

7. Организационная структура системы моделирования как комплекс технических средств, информационного, математического и программного обеспечения системы моделирования позволяет оптимизировать время моделирования и точность получаемыхрезультатов.

8. Управляемость модели со стороны экспериментаторов для получения возможности рассмотрения протекания процесса в различных условиях, имитирующих реальные. Наличие многих управляемых параметров и переменных модели в реализованной системе моделирования дает возможность поставить широкий эксперимент и получить обширный спектр результатов.

9. Возможность развития модели позволяет создавать мощные системы моделирования для исследования многих сторон функционирования реального объекта.

Цели и проблемы моделирования систем. Любую модель строят в зависимости от цели, которую ставит перед ней исследователь, поэтому одна из основных проблем при моделировании – это проблема целевого назначения. Подобие процесса, протекающего в модели М, реальному процессу является не целью, а условием правильного функционирования модели, и поэтому в качестве цели должна быть поставлена задача изучения какой-либо стороны функционирования объекта (контроль параметров, оценка характеристик, управление объектом, прогнозирование поведения объекта).

Для упрощения модели М цели делят на подцели и создают более эффективные виды моделей в зависимости от полученных подцелей моделирования. Например, для отраслевых АСУ наиболее существенными целями являются задачи прогноза, потребления, сбыта продукции, размещение предприятий по отрасли с учетом всевозможных факторов (наличие сырья, людских ресурсов, энергии и т.д.). Для АСУ предприятием весьма существенно изучение процессов оперативного управления производством, оперативно-календарного планирования, перспективного планирования.

Далее определяются с целью функционирования системы, которая обеспечивала бы эффективную работу системы, например минимизация вероятности отказа в обслуживании приборов, максимизация загрузки устройств, устойчивость системы, чувствительность к изменению параметров.

Если цель моделирования и функционирования системы ясна, то возникает следующая проблема: построение модели М. Построение модели оказывается возможным, если имеется информация или выдвинуты гипотезы относительно структуры, алгоритмов и параметров исследуемого объекта. На основании их изучения осуществляется идентификация объекта.

Если модель М построена, то следующей проблемой можно считать проблему работы с ней, т.е. реализацию модели, основные задачи которой – минимизация времени получения конечных результатов и обеспечение их достоверности.

Для правильно построенной модели М характерным является то, что она выявляет лишь те закономерности, которые нужны исследователю, и не рассматривает не существенные для данного исследования свойства
системы S.

Таким образом, характеризуя проблему моделирования в целом, необходимо учитывать, что от постановки задачи моделирования до интерпретации полученных результатов существует большая группа сложных научно-технических проблем:

· идентификация реальных объектов;

· выбор вида моделей;

· построение моделей и их машинная реализация;

· взаимодействие исследователя с моделью в ходе машинного эксперимента;

· проверка правильности полученных в ходе моделирования результатов;

· выявление основных закономерностей, исследованных в процессе моделирования.

Читать еще:  Польза луковой шелухи при болезнях простаты

Средства вычислительной техники, которые в настоящее время широко используются либо для вычислений при аналитическом моделировании, либо для реализации имитационной модели системы, могут лишь помочь с точки зрения эффективности реализации сложной модели, но не позволяют подтвердить правильность той или иной модели. Только на основе отработанных данных, опыта исследователя можно с достоверностью оценить адекватность модели по отношению к реальному процессу.

Общая характеристика проблем, задач и решений

Процесс принятие решения.

  1. Общая характеристика проблем, задач и решений
  2. Технология разработки решения.
  3. Характеристика процессов решения нестандартных проблем.
  4. Компьютерные системы поддержки принятия решений.
  5. Использование технических средств в процессе моделирования.
  6. Задачи оптимизации решения.
  7. Классификация математических моделей
  8. Анализ решаемых задач

Общая характеристика проблем, задач и решений

Проблема — сложный теоретический или практический вопрос, требующий разрешения, изучения, исследования. Она отражает разницу между существующим и желаемым состоянием системы, между существующим и желаемым выходом системы. Состояние и выход производственной системы характеризуются с помощью показателей. Это обычно отражается названием проблем. Например, если говорят о проблеме производительности труда или текучести кадров, то имеется в виду необходимость изменения показателей производительности труда и текучести кадров.

Для того, чтобы устранить противоречие между существующим и желаемым состоянием системы, надо сначала выбрать цели решения, затем поставить задачу по их достижению. Для одной и той же задачи могут быть найдены разные средства решения и получены разные результаты. Так, задачу увеличения производительности труда на участке на заданную величину можно решать с помощью различных средств:

механизации и автоматизации производственных процессов, повышения квалификации рабочих, создания бригад, улучшения ритмичности поставки материалов и комплектующих изделий и т. п.

Решением данной задачи является вариант, выбранный из многих возможных. Процесс выбора решения задачи из нескольких возможных называется принятием решения. Весь процесс решения проблемы, начиная от его выявления и кончая реализацией решений, называется процессом решения проблемы.

Между целями деятельности производственных коллективов, проблемами, задачами и их решениями существуют следующие взаимосвязи. На основе народнохозяйственных и отраслевых целей и заданий формируются цели деятельности коллектива на планируемый период. Их формирование связано с выбором каких-то целей из множества возможных, т.е. является процессом принятия решений. На пути достижения целей возникают проблемы. В ходе разработки планов развития ставятся конкретные задачи по решению проблем. Результаты решения этих задач фиксируются в виде плановых заданий, программ, мероприятий. На этапе реализации планов возникают новые проблемы, на их основе ставятся новые задачи, находятся соответствующие решения.

Таким образом, решения на предприятиях принимаются в ходе перспективного, текущего и оперативного планирования, в процессе корректировки планов и диспетчирования производства, проектирования производственных процессов и систем управления ими. Решения могут касаться производственной системы в целом или любой ее части. Именно поэтому процессы управления производством рассматриваются в качестве процессов решения проблемы. От того, какие задачи ставятся перед трудовыми коллективами, какие находятся решения, зависит уровень эффективности производства.

Проблемы, возникающие в ходе управления производством, задачи и решения можно классифицировать по разным основаниям или признакам.

По характеру достигаемых целей выделяются экономические, coциальные, организационные, технические задачи. Экономическими (соответственно социальными, организационными, техническими) называются задачи, цели, решения которых и критерии выбора определяются с помощью экономических (соответственно других) показателей. При наличии одной и той же проблемы могут быть сформулированы задачи разного характера. Так, задача совершенствования организационной структуры аппарата управления будет восприниматься как экономическая, если в качестве цели решения принято сокращение затрат на управление. Она же будет восприниматься как организационная задача, если в качестве цели решения принято упрощение связей между подразделениями.

Основные, задачи трудовых коллективов всегда являются экономическими и социальными. Задачи технические и организационные всегда являются подзадачами более общих социально-экономических задач. Действительно, коллективу не нужны технические или организационные результаты, не направленные на улучшение социально-экономических показателей. Поэтому в ходе решения реальных сложных проблем всегда встречаются задачи разного характера.

По степени влияния на производственную систему выделяются задачи стратегические, текущие, оперативные. К стратегическим задачам относятся те задачи, решение которых приводит к радикальным изменениям в той или иной сфере деятельности. Стратегические задачи решаются за длительный период — пять и более лет. Например, задачи значительного сокращения ручного труда, создания хороших жилищных условий для работающих. Текущие задачи связаны как с развитием, так и с поддержанием функционирования производственной системы. Они решаются в течение нескольких месяцев или одного — двух лет. Например, задачи модернизации оборудования, внедрения бригадной формы организации труда на участке. Оперативные задачи в основном связаны с обеспечением функционирования производственной системы на заданном уровне. Например, задачи замены одного вида материала другим, выполнения сменного задания в случае невыхода рабочего. По степени новизны выделяются стандартные и нестандартные задачи. Стандартными считаются те задачи, с которыми данному коллективу приходится встречаться нередко и по которым уже существуют принципиальные решения, часто зафиксированные в производственных инструкциях и других документах. Нестандартными являются задачи, которые решаются впервые или в изменившихся условиях.

По степени определенности результата, ожидаемого от решения задачи,— четко определенные (имеют количественно измеримые цели решения) и плохо очерченные (имеют качественно выраженные цели решения). К первым относится, к примеру, задача увеличения ресурса двигателя на заданное число часов, ко вторым — задача совершенствования стиля руководства. По степени определенности процесса решения задачи делятся на программируемые (алгоритмически разрешимые) и непрограммируемые (алгоритмически не разрешимые). Понятие «программа» в данном случае понимается широко. Это может быть и машинная программа, с помощью которой реализуются задачи на ПК. Программа может представлять собой подборку инструкций (относительно предпринимаемых действий и их последовательности), которые нужно использовать для достижения желаемого результата, т. е. для решения задачи. Не важна форма программы, важно, чтобы ее использование в заданных условиях приводило к единообразному результату. В качестве примеров программируемого решения задач можно назвать: порядок списания изношенного оборудования; порядок открытия титульных листов на объектах капитального строительства, порядок действий оператора в случае возникновения отклонений от планируемого процесса.

Кроме рассмотренных существуют и другие группировки задач и решений. Реальные задачи могут одновременно относиться ко многим классификационным группам. Так, задача может быть одновременно и новой, и непрограммируемой, и технической. Новые, стратегические задачи всегда являются непрограммируемыми. Процессы их решения являются наиболее сложными.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector