Методы принятия управленческих решений

Глава 5 220 го управления можно ожидать позитивных результатов в обоснован- ной интеллектуализации систем автоматического управления на осно- ве применения современных методов и технологий обработки знаний. Третья причина связана с тем, что уже сейчас назрела целесообраз- ность использования преимуществ интеллектуальных технологий управ- ления. В этой связи можно и нужно говорить о реальности примене- ния существующей элементной базы для создания определенных клас- сов интеллектуальных систем управления, относительная простота ко- торых связана с обработкой ограниченного набора знаний в конкрет- ной предметной области. При этом естественно возникает и требует специального исследова- ния целый комплекс вопросов: о составе и оптимальных объемах зна- ний, выборе формы их представления, способах формирования и т. д. Так, например, вопрос создания новой элементной базы — нейросете- вых структур, нечетких контроллеров и т. д., специально ориентирован- ных на поддержку интеллектуальных технологий обработки информа- ции и управления, остается крайне актуальным и представляет собой самостоятельное направление исследований. И, вероятно, последняя четвертая причина связана с тем, что дальней- шее развитие интеллектуальных технологий управления как на исполни- тельном уровне (интеллектуальный привод, интеллектуальный мехатрон- ный модуль и т. д.), так и на уровне организации целесообразных действий и поведения позволяет обеспечить практическую реализацию и внедре- ние принципиально нового поколения машин, обладающих высокими техническими характеристиками и функциональными возможностями. Рассмотрим требования, которые предъявляет техника нового по- коления к системам управления. Основные из них могут быть сведе- ны к следующему: • обеспечение автоматической подстройки к изменению параме- тров системы и объекта управления; • обеспечение высокой адаптивности к внешним возмущающим воздействиям различной природы; • сохранение работоспособности в условиях неопределенности; • прогноз возможного развития событий; • возможность организации режимов самообучения на основе обоб- щения и анализа результатов функционирования; • наличие развитого человеко-машинного интерфейса. Большинство разделов классической теории управления ряд задач в рамках этих требований в полной мере не решают. Важно подчер-