Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Материалы для работы Оптимізаційний підхід

Оптимізаційний підхід
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

Оптимізаційний підхід

Оскільки існує визначена кількість інших підходів до фо-рмалізації технології, розглянемо традиційний шлях призна-чення управлінь - метод оптимізації і можливості його викори-стання. Цей підхід передбачає чітку формалізацію задачі при-йняття рішень, розробку моделей об'єкту і моделей впливу.
У формальному вигляді модель для вибору рішень склада-ється з функції мети і набору обмежень. Така модель, як відо-мо, являється класичним шляхом до призначення технологіч-них рішень і відповідних управлінь.
 Визначивши критерій оптимізації Z і моделі F(Y) вплив факторів дії Y на Z, можливо винайти оптимальне рішення Y1(як рішення, що екстремізує критерій) -  ,  
де Ω - область, в межах якої виконуються обмеження. При цьому, множинність можливих рішень Y може бути порівняно з урахуванням їх переваги, тобто, з порівнюваних пар рішень можна визначити те, котре для ЛПР найбільш переважне за ін-ші і на скільки.
Зауважимо, що для окремих задач пов’язаних з прийнят-тям технологічних рішень, оптимізаційний підхід використову-вався нами досить часто. Так, в СППР методами оптимізації вирішені задачі планування структури посівних площ, сівозмін, у СПТР оптимізовано технологічний процес застосування доб-рив, планування режимыв зрошення, частково - вибір агрозахо-дів для формування “мінімальних” технологій в цілому.
Особливістю вибору рішень для таких задач є фіксація ін-ших факторів впливу на умовно стандартному рівні.
Декілька слів стосовно досвіду використання оптимізацій-ного підходу у разі застосування його для створення управляю-чої моделі. При спробі оптимізації всього комплексу агротехні-чних заходів на дільниці, де вирощується культура у разі ство-рення системи управління, випливають такі труднощі:
1. Відсутність адекватних кількісних моделей процесів формування врожаю, моделі технологічного процесу, взаємодії факторів впливу.
2. Наявність великої кількості обмежень організаційного, психологічного, соціального плану, які істотно впливають на вибір технологічного рішення.
3. Невизначеність критерію оптимальності.
Проблема критеріальності в нашому випадку заслуговує на особливу увагу враховуючи не тривіальність ситуації. Агро-технічні засоби, як правило, мають багатоваріантний вплив на об'єкт який за призначенням і суттю є багато цільовим і найчас-тіше характеризується декількома показниками. Так, якість ро-біт по підготовці ґрунту може оцінюватись в часі, по кількості витрачених ресурсів, якості стану грунту (рівномірність оран-ки, гребністості, вирівненності і т.ін.). Крім того, за відсутністю моделі впливу технологічної операції на кінцевий продукт, якість рішень доводиться оцінювати в динаміці на кожному з етапів технологічного процесу, при цьому, у випадку переходу від етапу до етапу відбувається і зміна критерію. Нарешті, іс-нують показники, параметри яких кількісно описати просто не-можливо, тому у разі формалізації задачі вони, як правило, іг-норуються. Доречним буде процитувати тут Дж.ван Гига ..."Такова сила влияния научной ветви культуры нашего обще-ства: то, что поддается количественному определению, выс-тупает на передний план по сравнению с тем, что невозможно количественно определить, а следовательно, наблюдается те-нденция придавать большой вес незначительным факторам, которые удается точно измерить..., оставляя без внимания существенно важные, не поддающиеся измерению" [80].
Отже, коректна постанова задачі оптимізації технології потребує врахування векторності критерію оптимальності з до-сить різноманітними компонентами. Однак, якщо враховувати, що сучасні методи оптимізації працюють за  скалярним крите-ріям, то надається можливість синтезувати його інтуїтивно. Один з прийомів може полягати в тому, що виділяється най-більш важливий, з точки зору особи, яка приймає рішення, кри-терій, а інші або відхиляються, або вводяться як додаткові об-меження задачі. Можливий і такий підхід, коли окремі показ-ники поєднуються в скалярний критерій шляхом вибору ваго-вих коефіцієнтів, призначенням масштабу. Всі ці варіанти по-винні спиратися на експертні оцінки важливості кожного пока-зника, що має свої недоліки (суб'єктивізм, протилежність і т.ін.). Крім того, виникаюче при цьому свавілля в виборі прин-ципу оптимальності (правила, що дозволяють враховувати якість рішень за всіма критеріями), може привести до того, що різні особи, приймаючі рішення, використовують різні схеми компромісу і, як слідство, можливі різні "оптимальні рішення". В такому випадку, метод експертного оцінювання при відпові-дному статистичному "оформленні" іноді залишається майже єдиним шляхом до вирішення задачі.
Окрім вище висловленого, якщо використовуються скаля-рні критерії, мають місце і інші обставини, що знижують якість рішень. При вирішенні проблеми оптимізації технологій можна зіткнутись з "метаневизначенністю", коли особа, яка приймає рішення, по-перше, "не знає" досконало, яка його цільова фун-кція і не має чіткої формалізованої мети кожного рішення [81]. Перехрещення якісних і кількісних факторів в процесі вирощу-вання культур такі складні, що фахівець не може провести чіт-ку межу між розсудливими і інтуїтивними рішеннями. Тому вважається [82], що досконало точний математичний підхід у складних задачах скоріше заважає, ніж допомагає. Як правило, задача стає неозорою, а гонитьба за точним, оптимальним по якомусь одному критерію рішенням, може коштувати великих зусиль, не відповідаючих суті задачі, яка має декілька критеріїв. До того ж, слід враховувати, що оптимізація за том чи іншим скалярним критерієм не завжди відповідає інтуітивним уявлен-ням відносно “доброго” або “поганого” рішення. Вимога "доб-рих" рішень, які пред'являються до реальних систем, практично означають не тільки оптимальність в оговорених умовах, а і те, що рішення повинні бути достатньо "добрими" для тих не стро-го визначених умов, в яких приходиться ці рішення приймати. Якщо принципово, то на практиці нас цікавлять не строго оп-тимальні рішення (в якихось умовах), а область припустимих рішень, що задовольняють низку протилежних вимог [82]. У значній мірі положення може покращіти можливість викорис-тання методів векторної оптимізації [83], що базуються на яко-їсь із схем компромісу, а це дозволяє відносно гармонічно вра-ховувати окремі критерії. При цьому, першим кроком буде ви-ділення області компромісів: відкидаються всі рішення, які мо-жуть бути покращанні одночасно по всім критеріям. Це звужує область пошуку оптимальних рішень і спрощує задачу вибору. На жаль, і в цьому випадку присутній елемент суб'єктивізму. Ступінь його впливу, до речі, можна зменшити шляхом статис-тичної обробки результатів експертної оцінки з використанням достатньої кількості спеціалістів, але повністю уникнути су-б'єктивізму неможливо. Втіхою може бути те, що виграш при використанні оптимального рішення по відношенню до просто грамотного рішення не дуже значний. Як правило, здебільшого існує потреба, або прийняти абсолютно добре рішення, або рі-шення, краще існуючих. На практиці ЛПР звичайно приймає "задовільні рішення", котрі "достатньо добрі" [84,85]. Це озна-чає, що ЛПР здійснює пошук оптимального варіанту рішення, але закінчує його, як тільки зроблено "розумний" вибір.
Основна причина такого положення, коли оптимізаційний підхід не завжди приводить до підвищення якості рішень, поля-гає в тому, що він виявився погано пристосованим до вирішен-ня дійсно складних задач оскільки відсутні теорія і методи фо-рмалізації таких задач. Тому успіх або неуспіх використання оптимізаційного методу в значній мірі залежатиме від мистецт-ва і сумлінності постановника задачі. Як правило, в складних задачах якість формалізованих постанов, на основі яких відбу-вається пошук оптимальних рішень, об'єктивно не може бути високим.
Тому є справедливим, що для всіх агрозаходів в техноло-гічному циклі даний засіб використати важко, перш за все через існування багатофакторного впливу на продуктивність культур, відсутність кількісних моделей процесів формування врожаю, моделей взаємодії чинників, наявності великої кількості нефо-рмалізованих обмежень, що впливають на вибір рішення. З цьо-го приводу при створенні системи, буде доцільним прийняти до уваги висловлений Є.С.Вентцель погляд [82] , що в складних задачах застосовувати бездоганно точний математичний підхід не має сенсу і оптимізація для практичних цілей не потрібна, тим більше, що виграш при використанні оптимального рішен-ня по відношенню до простого професійного не дуже значний.
Оптимізаційний підхід, у принципі, може бути реалізова-ний в умовах чіткого формулювання цілісної системної мето-дології, глибокого знання поведінки оптимізуємої системи - її динаміки, критеріїв, діючих в цілісній системі і її підсистемах на кожному етапі технологічного процесу на протязі всієї веге-тації [87].
Труднощі такої оптимізації значні, однак потенційно цей метод може надати більш якісні рішення хоча б з причини того, що його реалізація неможлива без побудови кількісних схем впливу управляючих дій на об'єкт. Тому завжди, коли для цього є реальні передумови, використання оптимізаційного підходу до управління доцільне. Практично він може бути ефективно використаний для відносно простих часних задач оптимізації, які реалізуються в режимі планування і проектування. Стосов-но сільськогосподарського виробництва в цілому і технологіч-ної складової, зокрема, то визначення дійсно глобальних опти-мізаційних управлінь в прикладному призначенні на даний пе-ріод будемо вважати не реальним. Однак можна погодитись з тим, що теоретико-імовірнісні і ігрові методи описування умов прийняття рішень можуть бути застосовані і до нашого об'єкту,  але ступінь повноти інформації і суб'єктивність відображення її ЛПР, накладають суттєвий відбиток на постанову математичної задачі і саме його розуміння господарського рішення. При цьо-му, ступінь суб'єктивізму буде тим менша, чим повніше пред-ставлятимуться наслідки наших дій в усіх аспектах, відобра-женням котрих є компоненти вектора цілі.
При існуючому рівні дослідження технологічних процесів вирощування культур (відсутність даних на рівні взаємовпливу і компонентного впливу факторів), вимоги находження оптима-льних управляючих рішень є залишковими. Спроби в цих умо-вах знайти оптимальні технологічні рішення приводять до не-обхідності значного підвищення вимог до детальності вимірю-вання параметрів системи, точності прогнозу процесів в систе-мі, створенню більш повної моделі об'єктів, доброго знання ви-робничих умов. Зважуючи на те, що в дослідженнях приклад-ного напрямку потрібно, щоб точність рішення відповідала за-дачі, має сенс використовувати не оптимальні, а раціональні рішення і формалізації потребує вибір саме раціональних рі-шень, що може відбуватись у разі евристичних процедур.
Тому спираючись на [85] відносно того, що в досліджен-нях прикладного характеру важливо щоб точність рішення від-повідала задачі, наша проблема планування технологій буде за-ключатися переважно в створенні інструментарію вироблення не оптимальних, а раціональних рішень і формалізації вибору раціональних управлінь. У випадках, коли для якихось техно-логічних процесів, або окремих операцій, агрозаходів можлива формалізація і використання точних кількісних схем вибору рішень, то процедуру пошуку кращого результату можна уяви-ти як двохетапну (комбіновану). На першому етапі на базі ви-користання евристичних процедур призначаються рішення принципового характеру, на другому етапі застосовуються кі-лькісні схеми процесів в об'єкті, попередні (раціональні) рі-шення уточнюються і деталізуються. Ці рішення подаються у вигляді порад особі яка приймає рішення і за якою залишається остаточний вибір управлінських дій. Такий підхід дозволяє включити у схему прийняття рішень всю сукупність знань про об'єкт управління без залежності від носія і форми виразу цих знань, що поєднує переваги евристичного і оптимізаційного пі-дходів. З одного боку, він враховує існуючу практику управ-ління технологічним процесом, досвід і інтуїцію фахівців, не потребує побудови глобальної формальної схеми процесів, га-рантує отримання раціональних рішень, з іншого боку, включає кількісні описування процесів на полі. При цьому, заслуговує на увагу можливість виділення з загальної системи підтримки рішень підсистем, в кожній з яких доцільно і можливо викорис-тання точних методів, що забезпечують у конкретних обстави-нах найкраще рішення. Доречним буде зауважити, якщо справа стосується господарських рішень, то повнота інформації і су-б'єктивізм відображення її ЛПР накладає суттєвий відбиток на постанову математичних задач і саме розуміння рішень [86].
Стосовно безпосередньої організації процедури одержання рішень, то необхідна орієнтація на людино-машинний режим [86,87], при якому рішення приймаються в процесі діалогу ПЕОМ з експертами, оскільки модель не може бути цілком фо-рмалізована як в розумінні закладених в неї технологічних аль-тернатив, так і в розумінні критерію вибору рішень. В процесі використання моделі прийняття рішень можливі випадки її змі-ни, включення нових обмежень і критеріїв. У зв'язку з цим ва-жливе значення має забезпечення взаємодії з моделлю як на етапі виробки і прийняття рішень, так і при конструюванні ро-бочого варіанту моделі. Для вирішення цієї проблеми передба-чається безпосереднє підключення особи, яка приймає рішення у інформаційну процедуру прийняття рішень, в процесі якої поступово, в міру вирішення задачі на ПЕОМ відбувається уто-чнення сомої моделі і уточнення переваг які віддаються рішен-ням з боку особи яка їх приймає.
Спираючись на вище висловлене доцільним було процес створення СПТР умовно поділити на два етапи: на першому вирішення задач проектування технологій, на другому, врахо-вуючи досвід, наявність організованих масивів інформації і пе-реслідуючи мету розвинення системи, доповнювати її задачами оперативного планування і управління.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить