Скопировать ссылку
Главная проблема любого управления - это оптимизация целевых функций управления, т.е. оптимизация наиболее значимых экономических показателей процесса. Нами разработана научная теория, которая основана на достижении системного эффекта и называется субстратным подходом [1-7]. При этом вводится принципиально новое понятие – качественная или субстратная оптимизация целевой функции, которая от традиционной математической оптимизации отличается тем, что субстратная оптимизация основана не на математической модели, а на конструировании такой схемы соединения элементов в систему, при которой возникает системный эффект. Здесь под системным эффектом понимается возникновение новых свойств системы. При этом, например, достижение численного оптимума целевой функции является разновидностью системного эффекта.
Ключевым моментом такой оптимизации является генерация в процессе управления таких трендов возрастания или убывания экономических показателей (целевых функций управления), при которых математические ожидания статистически обоснованной совокупности замеров до применения оптимизирующей стратегии статистически значимо отличаются от подобных параметров управления после применения оптимизирующих стратегий. При этом возникают две главных проблемы:
- Как построить оптимальную стратегию в конкретной ситуации управления?
- Как доказать, что полученные результаты статистически значимо подтверждают возрастание или убывание целевой функции управления? Если такое обоснование будет получено, то мы, тем самым, показываем логическую неизбежность движения нашего управляемого процесса к оптимуму.
- Как все используемые системы, модели и процессы сделать качественно оптимальными с точки зрения применяемых целевых функций?
Ниже мы покажем, каким образом ответ на эти три вопроса могут быть
получены путем применения субстратного подхода. Для этого, во-первых, мы должны построить качественно оптимальную стратегию, во-вторых, мы должны разработать метод статистического обоснования полученных результатов управления, в третьих, согласно идее субстратного подхода мы должны качественно оптимизировать все модели и системы, используемые в процессе управления. Другими словами, на каждом шаге построения стратегии и на каждом шаге управления и контроля мы должны достигать системного эффекта. Покажем какие схемы рассуждения, алгоритмы, методы и приемы субстратного подхода мы можем применить для достижения этой цели.
Одним из принципов субстратного подхода является принцип иерархического соподчинения в строении любой системы. Наиболее ярко этот принцип проявляется в самом главном инструменте субстратного подхода – в гносеологической схеме (рис. 1). Схема буквально пронизана идеей соподчинения:
- Иерархические уровни субстратного познания, анализа и синтеза любой системы обозначены числами от 0 до 4 включительно. Всего, таким образом, мы имеем пять уровней абстрактного мышления. Напомним, что под абстрагированием раньше понимался процесс выделения главного. Теперь под абстрагированием понимается не только процесс выделения главного, но и ранжирование, иерархическое соподчинение этих главных с целью более глубокого понимания сути анализируемого объекта.
- Классы задач и соответствующие им субстраты также подчинены принципу иерархического соподчинения. Именно это свойство и позволяет решить проблему качественной оптимизации любой системы. Субстратом называется ключевой момент оптимизации в данном классе задач. Грубо говоря, если выделить и применить все моменты оптимизации (субстраты), то это и будет качественной оптимизацией.
- Суть итерационного процесса заключается в том, что мы сначала находим самое главное и попадаем в область оптимума целевой функции. Потом, при следующих итерациях мы при каждом шаге находим менее главное и тем самым сужаем область оптимума. Получается опять иерархическая соподчиненность, но в данном случае уже шагов итерационного процесса.
Рис. 1. Гносеологическая схема уровней абстрагирования, способов познания, целевых подсистем и других моментов субстратного анализа объекта управления.
Субстратный, т.е. направленный на качественную оптимизацию, синтез иерархических уровней абстрагирования с логической неизбежностью приводит к всеобщему алгоритму оптимального движения по ровням абстрагирования в виде петли: 0-4-3-2-1-0. Детализируя этот обобщенный алгоритм мы получаем более содержательный алгоритм достижения системного эффекта (рис. 2). В частном случае своего применения этот алгоритм называется алгоритмом субстратной оптимизации целевых функций.
Цифры – это номера уровней абстрагирования.
Шаги алгоритма можно описать следующим образом:
- Нулевой уровень абстрагирования – это уровень материальных объектов, на котором ставится конкретная прикладная проблема.
- Четвертый уровень – это уровень констатации главных целей любого исследования – достижение системного эффекта или, иначе говоря, достижение качественной оптимизации целевой функции.
- Третий уровень – это уровень, на котором выявляются классы задач и соответствующие им субстраты (ключевые моменты оптимизации).
- Второй уровень – это уровень, на котором из выявленных субстратов строится качественно-оптимальная стратегия управления.
- На первом уровне мы учитываем специфику (особенность) объекта или ситуации управления
- На нулевом уровне мы применяем построенную нами стратегию на практике.
Рис. 2. Алгоритм достижения системного эффекта, т.е. алгоритм построения качественно оптимальной стратегии или системы (алгоритм оптимального структурно-субстратного синтеза)
Итерационный процесс заключается в последовательном переборе иерархических классов задач и соответствующих им субстратов. Получается, что при каждой итерации мы находим новые субстраты сужая тем самым достигнутую область оптимальных решений. В субстратном подходе с помощью специальных имитационных моделей показано, что прежде чем строить оптимальную стратегию необходимо ввести функцию контроля. Интересно, что функция контроля – это тоже система и для ее качественной оптимизации необходимо использовать все тот же алгоритм достижения системного эффекта.
Покажем, как применить субстратную оптимизацию стратегии на имитационной модели, которая представлена в виде компьютерной деловой игры QUOD_Evol_173. Эта программа построена на известной логической игре QUOD, которая широко представлена в Интернете (рис. 3). Задача заключается в том, чтобы максимально увеличить свой капитал путем соревнования с компьютером в том, кто первый построит квадрат. Большое достоинство этой модели состоит в том, что сеанс соревнований длится около двух минут.
Рис. 3. Игровое поле имитационной модели QUOD_Evol_173
Логическая игра обладает повышенной сложностью, что делает ее особенно привлекательной. Сама эта модель обладает свойством гомоморфизма, т.е. однонаправленностью информационного потока при описании процесса оптимизации управления государством. Как известно, гомоморфизм модели проявляется в том, что она односторонним образом описывает достаточно узкий и предельно абстрактный класс проблем: как построить оптимальную стратегию управления объектом при заданных ограничениях. С помощью этой модели имитируется процесс оптимизации экономических трендов. В качестве функции контроля, которая позволяет обосновать достигнутую разницу между математическими ожиданиями трех замеров до применения алгоритма субстратной оптимизации и трех замеров после применения субстратной технологии оптимизации трендов применяется U-критерий Манна-Уитни. Каждый член команды из трех студентов сделал по 10 игр, в реультате чего было получено 3 числа, характеризующих тренд до обучения, т.е. при входном тестировании (рис. 4).
Рис. 4. База данных при входном тестировании
После обучения технологии субстратной оптимизации процессов управления участники эксперимента показали значительное повыщение экономических показателей (рис. 5).
Рис. 6. Данные замеров экономических показателей при выходном тестировании
Статистический анализ трендов с помощью U-критерия Манна-Уитни показал, что различие математических ожиданий значимо, что говорит об удачном завершении эксперимента: р = 0,0495 < [p] = 0,05 .
Здесь: р – полученное числовое значение критерия Манна-Уитни;
[p] – уровень значимости.
Таким образом, проведенное обучение технологии субстратной оптимизации стратегий управления привело к достоверному увеличению целевой функции управления.
Литература
1. Философия управления обществом, провинцией, фирмой в этнокультурном и реформационном аспектах в теории и методологии субстратного подхода: Учеб. пособие/ ред.: А.А. Гагаев, А.А. Румянцев. – Саранск, 2009. -696 с.
2. Румянцев А.А. Теоретические основы оптимального управления. Эл. Научный вестник КГТУ. 2010.- 11 с. http://vestnik.kstu.edu.ru/Images/ArticleFile/2010-2-14.pdf
3. Румянцев А.А. Субстратный подход к построению качественно оптимальных экономических доктрин. М., Научный эксперт. 3, 2011 г. Выпуск 3, стр. 16-31 // http://www.rusrand.ru/text/Jornal3_2011.pdf
4. Румянцев А.А. Оптимизирующий менеджмент: руководство по обучению и практическому применению.- Донецк.: Технопарк ДонНТУ УНИТЕХ, 2010, - 124 с.
5. Румянцев А.А. Теория и практика субстратной оптимизации систем управления. Руководство по обучению и практическому применению. LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013, 238 c.
6. Гагаев А.А. Теория и методология субстратного подхода в научном познании. - Саранск: Изд-во Мордов. Ун-та, 1994.-48с.
7. Румянцев А.А. Эффективное управление: принятие обоснованных и оптимальных решений, интеллект и логика. Часть 1. Тесты – ООО «Контраст», Краматорск: 2003.-32 с.
