Cтраница 2
![]() |
Структура прикладного программного обеспечения. [16] |
Для систем, функционирующих в условиях динамической среды, к которым относятся и автоматизированные производства с гибко переналаживаемой технологией, эффективность управления зависит от полноты и достоверности сведений как о состоянии объектов управления, так и об условиях производства. Таким образом, в процессе проектирования производства и управления производством решаются две взаимосвязанные задачи: первая - посредством анализа имеющейся и поступающей информации изучаются свойства, состояния управляемых объектов и условия функционирования системы управления; вторая - на основе этих данных определяются действия и их последовательность, необходимые для управления. [17]
При подготовке материалов для планов и особенно долгосрочных концепций широко привлекаются данные прогностического анализа, для более полного обоснования тенденций развития часто используются материалы сравнений, в том числе международных. Особенностью анализа систем управления при обосновании долгосрочных концепций является широкое привлечение данных анализа состояния и тенденций развития систем управления, связанных с анализируемой, так как в этом случае возникает реальная возможность учесть условия функционирования прогнозируемой системы. [18]
Применение методов, обеспечивающих получение строго оптимальных решений ( метода целочисленного линейного программирования, метода динамического программирования и др.), как правило, связано с необходимостью выполнения большого объема вычислительной работы. По этой причине основная область их применения лежит вне динамики функционирования ЭВМ. Эти, методы могут успешно применяться на отдельных этапах проектирования ЭВМ и ВС для оценки качества принимаемых конструкторских решений. В некоторых случаях, когда не накладывается жестких ограничений на время планирования и не нарушаются условия функционирования системы, эти методы могут быть положены в основу организации управления работой системы по оптимальному статическому плану. [19]
Большинство современных обучающихся программ для вычислительных машин основано на адаптивной оптимизации параметров. Считается, что состояние системы определяется набором параметров и что задана оценочная функция, зависящая от состояния; необходимо найти значения параметров, обеспечивающие максимум оценочной функции. В более общей постановке требуется охарактеризовать область больших значений оценочной функции или описать структуры, порождаемые ею в пространстве. Если условия функционирования системы заранее не известны, то вероятности этих условий могут быть использованы в качестве весов для различных оценочных функций. [20]