Ситуаційне моделювання. Інтелектуальне управління проектами та імітаційне моделювання Ситуаційне моделювання в управлінні проектами

24.01.2024

Моделювання є основним методом дослідження виробничо-економічних систем. Під моделюванням розуміється такий спосіб відображення об'єктивної реальності, при якому для вивчення оригіналу застосовується спеціально побудована модель, що відтворює певні (як правило, лише суттєві) властивості реального досліджуваного явища (процесу).

Модель – це об'єкт будь-якої природи, який здатний заміщати об'єкт, що досліджується так, що його вивчення дає нову інформацію про досліджуваний об'єкт.

Відповідно до цими визначеннями в поняття моделювання входить побудова моделі (квазіоб'єкта) та операції над нею для отримання нової інформації про об'єкт, що досліджується. З позицій використання під моделлю можна розуміти зручне для аналізу та синтезу відображення системи. Між системою та її моделлю існує відношення відповідності, яке дозволяє досліджувати систему за допомогою дослідження моделі.

Тип моделі визначається насамперед питаннями, куди бажано отримати відповідь з допомогою моделі. Можливий різний ступінь відповідності моделі та моделі, що моделюється.

Часто модель відображає лише функцію системи, а структура моделі (і її адекватність системі) не відіграє ролі, вона розглядається як чорна скринька.

Імітаційна модель включає вже єдине відображення і функції системи, і істоти процесів, що відбуваються в ній.

Моделювання як спосіб пізнання полягає в тому, що це моделі однак відображають реальність. Залежно від того, як і якими засобами, за яких умов, стосовно яких об'єктів пізнання реалізується це їх властивість, виникає велика різноманітність моделей. Існує ряд принципів класифікації моделей різної природи, з яких найбільш суттєвими є такі:

- За способом відображення дійсності, а отже, і по апарату побудови (форма);

- За характером моделюються об'єктів зміст).

За способом відображення чи апаратом побудови розрізняють два види моделей (рис. 7.2): матеріальні та уявні, чи ідеальні.

Мал. 7.2. Класифікація моделей

Матеріальні моделі – це моделі, побудовані чи відібрані людиною, існують об'єктивно, будучи втілені у металі, дереві, склі, електричних елементах біологічних організаціях та інших матеріальних структурах.

Матеріальні моделі поділяються на три підвиди.

Просторово подібні моделі – споруди, призначені для відображення просторових властивостей чи відносин об'єкта (макети будинків, заводів, районів міста, транспортної мережі, розташування обладнання у цеху тощо). Обов'язковою умовою таких моделей є геометрична подоба.

Фізично подібні моделі - матеріальні моделі, що мають на меті відтворити різного роду фізичні зв'язки та залежності об'єкта, що вивчається (моделі гребель електростанцій кораблів і літаків). Основою побудови таких моделей є фізична подоба – однаковість фізичної природи та тотожність законів руху.

Математично подібні моделі - моделі, що володіють тією чи іншою мірою однаковим математичним формалізмом, що описує поведінку об'єкта та моделі (аналог ЕОМ, кібернетичні функціональні моделі). Математично подібні матеріальні моделі – це речові чи фізичні оболонки деяких математичних відносин, але з самі відносини.

Думкові (або ідеальні) моделі поділяються на три підвиди:

- Описові (концептуальні) моделі, в яких відносини виражені в образах мови;

– наочно-подібні моделі, образи яких у свідомості побудовані з чуттєво-наочних елементів;

– знакові (зокрема математичні моделі, у яких елементи об'єкта та його співвідношення виражені з допомогою знаків (зокрема математичних символів і формул).

Класифікацію моделей за характером об'єктів, що моделюються, внаслідок їх надзвичайного розмаїття наводити тут не є доцільним.

Кінцевою метою моделювання є вивчення не моделі як такої, а деякого відмінного від неї, але відтворюваного нею справжнього об'єкта вивчення.

Очевидно, ніякі моделі не можуть і не повинні повністю відтворювати всі сторони та деталі явищ, що вивчаються: підприємство може бути охарактеризовано з різних точок зору – директора чи головного інженера, бухгалтера, постачальника чи енергетика.

Відповідно і характер, і побудова моделі будуть різні.

Моделювання, як метод наукового пізнання, грунтується на здатності людини абстрагувати вихідні ознаки чи властивості різних явищ (процесів) і встановлювати певне співвідношення з-поміж них. Завдяки цьому створюється можливість досліджувати явища чи процеси непрямим шляхом, саме вивченням моделей, аналогічних їм у певному суворо певному відношенні.

У загальному випадку доцільною є наступна послідовність моделювання систем: концептуальний опис (дослідження) системи, її формалізація і, нарешті, якщо це необхідно, алгоритмізація та квантифікація системи.

При моделюванні виробничо-економічних систем поряд з формалізованими, математичними методами аналізу, що використовуються для окремих підсистем або приватних процесів, доводиться використовувати також і евристичні методи аналізу виробництва в його елементах і зв'язках, які не піддаються формалізації. А при використанні математичних методів внаслідок безлічі змінних доводиться найчастіше вдаватися до спрощень, використовувати методи декомпозиції та агрегування змінних. В результаті рішення набувають наближеного, якісного характеру.

Внаслідок наявності у великих складних системах організаційно-виробничого управління ланок та зв'язків, які важко або взагалі не формалізуються, для їх дослідження доводиться використовувати в основному описові моделі, піддаючи систему декомпозиції на окремі функціональні підсистеми; потім шукати ті підсистеми, які піддаються математичній формалізації, моделюючи таким чином окремі елементи загального виробничого процесу.

Кінцевою метою моделювання виробничо-економічної системи є підготовка та прийняття керівником підприємства управлінського рішення.

Моделі виробничо-економічних систем можна розрізняти за такими ознаками:

– за цілями моделювання;

– за завданнями (функціями) управління;

– за етапами (процедурами) управління;

- За математичними методами моделювання.

Залежно від цілей моделювання розрізняють моделі, призначені для:

- Проектування систем управління;

- Оцінки ефективності;

– аналізу можливостей підприємства у різних умовах його діяльності;

- Вироблення оптимальних рішень у різних виробничих ситуаціях;

- Розрахунок організаційних структур системи управління;

- Розрахунки інформаційного забезпечення і т. д.

Специфіка моделей цього класифікаційного підрозділу виявляється у першу чергу у виборі відповідних критеріїв ефективності, а також у процедурі реалізації результатів моделювання.

Залежно від завдань (функцій) управління розрізняють моделі календарного планування, управління розвитком підприємства, контролю за якістю продукції тощо. буд. Моделі цього підрозділу орієнтовані конкретні виробничо-економічні завдання і, зазвичай, повинні забезпечувати отримання результатів у чисельному вигляді.

Залежно від етапу (процедури) автоматизації управління моделі може бути інформаційними, математичними, програмними. Моделі цього підрозділу націлені на відповідні етапи руху та переробки інформації.

Залежно від застосовуваного математичного апарату моделі можна розбити п'ять великих груп: екстремальні, математичного програмування (планування), імовірнісні, статистичні і теоретико-ігрові.

До екстремальних моделей відносяться моделі, що дають можливість знайти екстремум функції або функціоналу. Сюди відносяться моделі, побудовані за допомогою графічних методів, методу Ньютона та його модифікацій, методів варіаційного обчислення, принципу максимуму Понтрягіна та ін. Виходячи з можливостей цих методів, вони застосовуються в першу чергу для вирішення завдань оперативного регулювання.

Моделі математичного програмування включають моделі лінійного програмування, нелінійного програмування, динамічного програмування. Сюди зазвичай відносять і моделі мережевого планування.

Математичне програмування поєднує ряд математичних методів, призначених для найкращого розподілу наявних обмежених ресурсів – сировини, палива, робочої сили, часу, а також для складання відповідних найкращих (оптимальних) планів дій.

До імовірнісних моделей відносяться моделі, побудовані за допомогою апарату теорії ймовірностей, моделі випадкових процесів маркового типу (марківські ланцюги), моделі теорії масового обслуговування та ін.

Імовірнісні моделі описують явища та процеси випадкового характеру, наприклад пов'язані з всілякими несистематичними відхиленнями та помилками (виробничий шлюб та ін.), впливом стихійних явищ природи, можливими несправностями обладнання тощо.

До статистичних моделей відносяться моделі послідовного аналізу, методу статистичних випробувань (Монте-Карло) та ін. Сюди можна віднести і методи випадкового пошуку.

Метод статистичних випробувань полягає в тому, що хід тієї чи іншої операції програється, як би копіюється за допомогою ЕОМ, з усіма властивими даної операції випадковостями, наприклад, при моделюванні організаційних завдань, складних форм кооперації різних підприємств і т. п. Застосування цього методу називають імітаційним моделювання.

Методи випадкового пошуку застосовуються знаходження екстремальних значень складних функцій, що залежать від великої кількості аргументів. У цих методів лежить використання механізму випадкового вибору аргументів, якими здійснюється мінімізація. Методи випадкового пошуку знаходять застосування, наприклад, під час моделювання організаційних структур управління.

Теоретико-ігрові моделі призначені для обґрунтування рішень в умовах невизначеності, неясності (неповноти інформації) обстановки та пов'язаного з цим ризику. До теоретико-ігрових методів належать теорія ігор та теорія статистичних рішень.

Теорія ігор – це теорія конфліктних ситуацій. Вона застосовується у випадках, коли невизначеність обстановки викликається можливими діями конфліктуючих сторін.

Теоретико-ігрові моделі можуть знайти застосування при обґрунтуванні управлінських рішень в умовах виробничих, трудових конфліктів, при виборі правильної лінії поведінки стосовно замовників, постачальників, контрагентів тощо.

Теорія статистичних рішень застосовується тоді, коли невизначеність обстановки викликається об'єктивними обставинами, які або невідомі (наприклад, деякі характеристики нових матеріалів, якості нової техніки тощо), або мають випадковий характер (стан погоди, можливий час виходу окремих вузлів виробу з ладу) і т.п.).

Теоретико-ігрові моделі доцільно використовувати під час підготовки, проведення та оцінки результатів ділових ігор.

Усі математичні моделі можуть бути поділені також на моделі оцінки ефективності та моделі оптимізації.

Моделі оцінки ефективності призначені для вироблення характеристик виробництва та управління. До цієї групи належать усі імовірнісні моделі. Моделі оцінки ефективності є "вхідними" по відношенню до моделей оптимізації.

Моделі оптимізації призначені для вибору найкращих у цих умовах способів дій чи лінії поведінки. До цієї групи належать екстремальні та статистичні моделі, моделі математичного програмування, а також теоретико-ігрові моделі.

Нижче буде розглянуто деякі найпоширеніші моделі, що застосовуються при вирішенні виробничих завдань, а також для формування організаційних структур управління виробництвом.

Основним напрямом моделювання управління виробничо-економічними системами є створення моделей управління виробництвом.

В даний час розроблені та знаходять застосування моделі наступних функцій управління виробництвом:

- Планування виробничо-економічної діяльності підприємства;

- Оперативного управління;

- Оперативного регулювання;

- Управління матеріально-технічним постачанням виробництва;

- Управління збутом готової продукції;

- Управління технічною підготовкою виробництва.

Розроблено також систему взаємопов'язаних моделей виробництва та управління.

Моделі планування виробничо-економічної діяльності підприємства. Цільова функція моделей цієї групи передбачає:

- максимізацію критерію ефективності виробничої діяльності підприємства виходячи з готівкових потужностей та ресурсів, що відпускаються;

– мінімізацію витрати ресурсів у межах заданого критерію ефективності.

Моделі планування виробничої діяльності підприємства поділяються на: моделі прогнозування, моделі техніко-економічного планування, моделі оперативно-виробничого планування.

Моделі прогнозування є моделі, або засновані на математичних методах (найменших квадратів, порогових значень, експоненційного згладжування), або на методах експертних оцінок.

Моделі техніко-економічного планування базуються на методах математичного програмування (планування). Як основний критерій ефективності (цільової функції) при виробленні оптимального плану зазвичай обираються кінцеві результати виробництва, наприклад величина прибутку. Як обмежень беруться обмеження щодо складності продукції, часу роботи обладнання, ресурсів і т.д. Оскільки величина деяких із зазначених обмежень має випадковий характер (наприклад, час роботи обладнання), при вирішенні таких завдань оптимізації застосовується імовірнісний підхід. Типовими оптимізаційними моделями техніко-економічного планування є моделі розрахунку оптимального плану, розподілу виробничої програми за календарними періодами, оптимального завантаження устаткування. Ці моделі будуються з допомогою математичних методів оптимізації.

Моделі оперативно-виробничого планування зазвичай поєднуються з моделями оперативного управління.

Моделі оперативного керування. Основними завданнями оперативного управління є оперативно-календарне планування виробництва, систематичний облік та контроль за виконанням календарних планів та оперативне регулювання ходу виробництва.

Типовими моделями оперативного управління є моделі розрахунку оптимального розміру партій виробів і розрахунку оптимального графіка запуску-випуску партій деталей (календарне планування).

Моделі для розрахунку оптимального розміру партій виробів можуть бути створені як до простої, так і повної постановки завдання. У простий постановці визначення обсягу виробництва чи закупівлі партії деталей, у якому річні витрати виявляються мінімальними, зводиться до нормальної завдання знайти мінімум функції. У повній постановці знаходиться така сукупність розмірів партій, якій відповідають мінімальні сумарні витрати на переналагодження обладнання та відрахування на незавершене виробництво при обмеженнях за тривалістю переналагодок, ресурсів обладнання, взаємозалежності розмірів партій на суміжних операціях та забезпечення зайнятості робітника. Вирішення цієї задачі досягається за допомогою математичних методів оптимізації.

Моделі для розрахунків календарного планування можуть бути:

- Статистичні з оптимізацією методом випадкового пошуку;

- Імітаційні з набором правил переваги;

– евристичні, що застосовуються в тих випадках, коли неможливе створення суворих алгоритмів, але є необхідність використовувати інформацію та оцінити факти, які не мають кількісного вираження.

Моделі оперативного регулювання. Ці моделі мають на меті забезпечити утримання відхилення результатів виробничої діяльності від планових показників у заданих межах. У цьому випадку застосовуються моделі двох типів: моделі регулювання за критерієм оптимальності, моделі регулювання відхилення.

Моделі регулювання за критерієм оптимальності ґрунтуються на тому, що після конкретного виміру фактичного стану процесу виробництва складається план, що оптимальним чином призводить до заздалегідь наміченого стану на момент закінчення періоду планування.

Моделі регулювання з відхилення базуються на тому, що після конкретного виміру виробничий процес у найкоротший термін виводять на спочатку складений план-графік.

Побудова обох моделей здійснюється за допомогою математичного апарату оптимізації, який застосовується в теорії автоматичного регулювання.

Моделі керування матеріально-технічним постачанням виробництва. Як центральна проблема управління матеріально-технічним постачанням виробництва виступає завдання визначення необхідного обсягу запасів всіх видів постачання. При цьому можуть бути побудовані дві моделі управління запасами, що принципово відрізняються - з фіксованим розміром замовлення і з фіксованим рівнем запасів. Існує також проміжна модель, у якій фіксується як верхній рівень запасів, і нижній рівень замовлення.

Побудова моделей управління матеріально-технічним постачанням здійснюється за допомогою спеціальних математичних методів оптимізації, які отримали назву "теорія управління запасами".

Моделі керування збутом готової продукції. Головною проблемою управління збутом готової продукції завдання розрахунку річного плану поставок готової продукції. Для вирішення цього завдання за допомогою математичних методів оптимізації будується оптимізаційна модель річного плану постачання готової продукції. Як цільової функції при цьому виступає вартість реалізованої продукції, як обмеження - вимога, щоб сумарний обсяг продукції, відвантаженої в певний інтервал часу всім споживачам, не перевищував обсягу випуску продукції за той же час, а сумарний обсяг поставок споживачеві за всі часові інтервали не перевищував місячну заявку.

Моделі керування технічною підготовкою виробництва. Технічна підготовка виробництва включає стадії конструкторської та технологічної підготовки.

За допомогою математичного моделювання можуть бути вирішені три основні завдання керування технічною підготовкою виробництва:

- Визначення мінімального терміну виконання комплексу заходів технічної підготовки виробництва при обмеженнях на рівень готівкових ресурсів;

- Визначення мінімальної вартості виконання комплексу заходів технічної підготовки виробництва при обмеженнях на строки його виконання та на рівень наявності ресурсів;

- Визначення мінімального рівня споживання дефіцитних ресурсів при обмеженні на вартість та на терміни виконання заходів технічної підготовки виробництва.

Процес технічної підготовки виробництва найбільш повно та зручно відтворює мережева модель. Мережева модель дає змогу врахувати ймовірнісний характер таких основних параметрів операцій технічної підготовки виробництва, як тривалість виконання робіт та інтенсивність споживання ресурсів.

Оптимізація досягається застосуванням методів математичного програмування (зокрема, симплекс-методу) та випадкового (статистичного) пошуку.

Поряд із розглянутими окремими моделями, що реалізують основні функції управління процесом виробництва, існує і система взаємопов'язаних моделей виробництва та управління. Сутність цієї системи моделей, побудованої за допомогою математичного апарату теорії множин, теорії графів та повторного обчислення, полягає в наступному. Як безліч розглядаються безліч виробів, що випускаються підприємством, і безліч ресурсів, що використовуються при цьому. Виробничий процес, який би випуск безлічі виробів, описується сукупним графом, а технологічний процес виробництва окремого вироби – його конструкторсько-технологічним графом. Безліч ресурсів, що забезпечують виробництво, складається з підмножини ресурсів робочої сили, обладнання та дефіцитних комплектуючих виробів та матеріалів. Стан виробництва на будь-який момент часу може при цьому бути описано вектором, що є сукупністю готових виробів, напівфабрикатів і деталей складальних одиниць, випущених до цього моменту. Аналогічно за допомогою вектора визначається стан ресурсів на будь-який момент часу. Планова траєкторія виробничого процесу описуватиметься вектор-функцією.

При такій постановці завдання оптимальне управління підприємством у плановий період може бути знайдено виходячи з наступної вимоги: на безлічі допустимих планів, що визначаються векторною функцією, знайти такий план, який максимізує прибуток за умови, що ймовірність його виконання та отримання прибутку встановленого рівня буде не меншою. заданого рівня, а ресурси, що витрачаються, не перевищать наявних.

Моделювання організаційних структур управління має на меті вдосконалення, оптимізацію системи управління підприємством. Воно є необхідним попереднім кроком автоматизації управління виробничо-економічними системами, що потребує серйозної підготовчої роботи.

Як математичний апарат моделювання організаційних структур управління застосовується теорія масового обслуговування. При цьому елементи системи масового обслуговування приймаються як елементи системи управління, кожен з яких призначений для вирішення певної управлінської задачі. Для всіх завдань – елементів передбачається система пріоритетів у черговості розв'язання. Для кожної задачі відомі також і характеристики вхідних потоків вимог обслуговування – вирішення відповідних завдань управління.

Елемент системи управління, який вирішує те чи інше завдання, має в своєму розпорядженні один або кілька перетворювачів інформації, як яких виступають або фахівці певної кваліфікації, або технічні засоби.

Ефективність роботи системи управління оцінюється за якістю та тривалістю обслуговування вирішення завдань управління, з урахуванням їх пріоритетів та складності.

Моделювання систем масового обслуговування може виконуватися як аналітичними, і статистичними методами. Найбільшого застосування при моделюванні організаційних структур управління отримав статистичний метод, так званий метод статистичних випробувань (метод Монте-Карло). Цьому методу надається перевага на тій підставі, що він дозволяє вирішувати завдання великої складності, для яких не існує аналітичного (формульного) опису або останнє має надзвичайну складність.

Статистична модель дозволяє поставити математичний експеримент, аналогічний натурному, зробити імітацію організаційної структури управління найдешевшим способом та у прийнятний час. Разом з тим необхідно враховувати і специфічні недоліки методу статистичних випробувань, з яких головними є відносно великий час моделювання та приватний характер одержуваних рішень, що визначається фіксованими значеннями параметрів системи масового обслуговування.

При моделюванні з допомогою математичного апарату теорії масового обслуговування структура системи управління підприємством сприймається як сукупність взаємозалежно функціонуючих елементів. Такими елементами в реальній системі є дирекція та функціональні відділи управління: виробничо-технічний, плановий, постачання та ін.

У результаті спільного функціонування зазначених елементів у системі управління здійснюється перетворення інформації стану на командну інформацію, що є основою управління підприємством.

Згадані елементи – підрозділи системи управління підприємством становлять ланцюг, аналіз функціонування якого може бути формалізований з метою оптимізації процесу управління. Найпростішим ланцюгом, що дає хороше наближення до реальності, є суворо послідовний ланцюг елементів. При моделюванні такого ланцюга можливі два походи: квазірегулярне та випадкове уявлення. У квазірегулярній моделі моделювання здійснюється за кожним елементом окремо за усередненими показниками.

У випадковій моделі розраховуються статистичні оцінки кожному за запиту обслуговування, що відбувається за окремими елементами, а, по системі загалом.

Поряд із моделюванням організаційних структур управління за допомогою ланцюгів елементів існує спосіб математичного опису оргструктури системи управління за допомогою лінійних стохастичних мереж, що є одним із класів багатофазних систем масового обслуговування. У цій моделі інформація також проходить послідовно через ряд елементів системи управління, кожен із яких описується з допомогою математичного апарату теорії масового обслуговування. При послідовному проходженні інформації через елементи мережі мають місце переходи марковського типу. Структура такої мережі з відповідними переходами є певним графом. Складається стохастична матриця переходів.

Оскільки цільова функція (критерій ефективності) при математичному моделюванні організаційних структур управління, як правило, може бути описана лише статистично, оптимізація здійснюється в основному чисельними методами, з яких найбільшого застосування отримали методи динамічного програмування та статистичного пошуку.

Розв'язання задачі оптимізації методом динамічного програмування реалізується шляхом складання кожного кроку процесу управління функціонального рекурентного рівняння (рівняння Беллмана).

Оптимізація організаційних структур управління за допомогою методу статистичного пошуку, незважаючи на менш жорсткі обмеження, що накладаються на критерії ефективності та припущення, що описують фізику явища при даному методі, поки не набула, стосовно розглянутої задачі, досить широкого поширення.

Ігрове моделювання займає особливе місце у ряді методів, які застосовуються для автоматизації управління виробничо-економічними системами. Відмінна риса цього – залучення для моделювання процесу управління людей, що у розробці та проведенні ділової гри. Під ділової грою у своїй розуміється імітація групою осіб вирішення окремих завдань господарську чи організаційну діяльність підприємства, виконувана на моделі об'єкта за умов, максимально наближеної до реальної.

Введення в модель людини як елемента організації управління дає змогу врахувати її поведінку у тих випадках, коли вона не може бути адекватно описана за допомогою відомих сьогодні математичних моделей; дозволяє вирішувати такі управлінські завдання, які не укладаються у рамки існуючих формалізованих методів.

Ділова гра вводить у процес підготовки та прийняття управлінських рішень психологічні та емоційні моменти, заохочуючи використання у процесі минулого досвіду керівників, їх інтуїції, розвиваючи здатність до евристичних рішень. Ділова гра проводиться стосовно певної управлінської задачі за заздалегідь ретельно розробленим сценарієм. Загальна ігрова модель формується як сукупність приватних моделей, створюваних учасниками – особами, які готують та приймають управлінські рішення.

Модель ділової гри включає як формалізовану, і неформалізовану частина. Учасники гри діють за певними правилами. Вони керуються спеціально розробленими інструкціями з ведення гри, а також даними обстановки, що надходять у їх розпорядження.

Відповідно до сценарію гри учасники періодично отримують вступні про зміну обстановки. Готуючи свої рішення, учасники ділової гри оцінюють обстановку та проводять необхідні розрахунки вручну або за допомогою ЕОМ. При цьому використовуються формалізовані, заздалегідь заготовлені елементи ігрової моделі, що відповідають сучасним методам дослідження операцій.

Здійснюючи управління ходом ділової гри, її керівник оцінює рішення учасників, встановлює результати їх дій та доводить останні до гравців. При необхідності керівник гри може змінювати установку, доводячи ці зміни до учасників у вигляді вступних. Оцінка дій учасників гри здійснюється шляхом розрахунків, експертними методами, а також виходячи з досвіду керівника, його інтуїції та здорового глузду.

Основним видом ігрового моделювання, яке проводиться на підприємствах, є виробнича ділова гра. Її мета – вдосконалення існуючих та вироблення нових форм організації управління виробництвом, відпрацювання керівних документів, перебудова виробництва тощо.

Як моделі під час проведення ділових ігор широко застосовуються методи мережного планування та управління (СПУ), побудовані з урахуванням мережевих графіків. Під час вирішення завдань планування знаходять застосування методи динамічного програмування, а під час вирішення завдань розподілу ресурсів – лінійного програмування.

Для навчання управлінського персоналу виробнича ділова гра може проводитись у навчальному варіанті, тобто навчальна ділова гра. Її головним завданням є навчання працівників, удосконалення їхніх навичок в управлінні. За потреби навчальна ділова гра використовується і для атестування керівних працівників підприємств у виконанні ними своїх посадових обов'язків, а також при висуванні на вищу посаду.

Ще на тему 7.2. Моделювання ситуацій:

3.2.6. Втрати від стихійних лих, пожеж, аварій та інших надзвичайних ситуацій, включаючи витрати, пов'язані із запобіганням або ліквідацією наслідків стихійних лих чи надзвичайних ситуацій

1. Постановка задачі ситуаційного управління (філософія ситуаційного підходу)

Ситуаційне моделювання– галузь системно-аналітичної діяльності, що переживає друге народження у світі.

Перше втілення – суто наукове – відбулося кілька десятиліть тому щодо об'єктів та завдань, більш “романтичних”, ніж практичних: моделювання мислення, ігрових стратегій, моделювання зростання чи багатофакторної поведінки. Об'єкти визначалися як “складні”, тобто. такі, по відношенню до яких неможливий суворий функціональний або вичерпний "матричний" (шляхом перебору всіх значень параметрів) опис, що підводить їх під клас "декартівських" об'єктів з лінійною каузальністю. Вказівка на “вкладеність” систем однієї в іншу (декомпозиція) мала значення більш філософське (гносеологічне), ніж формальне, математичне. Проте все це поступово набувало суворого наукового обґрунтування в особі кібернетики, теорії множин, математичних теорій уявлення нелінійних процесів та теорії катастроф.

Ситуаційне моделюванняспирається на строгість теоретичних підходів, але додатково містить засоби варіювання умовами "всупереч" формальним обмеженням. З чисто технічної точки зору останній додаток як інструмент моделювання з'явився саме в останні роки завдяки розвитку комп'ютерних додатків (об'єктно-орієнтоване програмування, case-технології, графічний інтерфейс та інші засоби візуалізації). У відповідь на розвиток цих можливостей підтягується той чи інший теоретично оформлений апарат: ймовірнісне моделювання, нечітка логіка … Так що ситуаційне моделювання при всій початковій “мрійливості” (заявлено як спроба уявити складні процеси в категоріях нормальної людської мови, мови ситуацій на противагу безумовно) але складній для прив'язки до конкретних ситуацій мови інтегро-диференціального обчислення) - ситуаційне моделювання стає і більш можливим, і коректнішим з точки зору суворої теоретичної обґрунтованості.

Нарешті, останнє зауваження стосовно завдання цілісного уявлення об'єктів,- у тому, що свідомо поставлене завдання ситуаційного моделювання відводить споживача моделі (у комерційному додатку – керівника підприємства) у “віртуальну реальність”: пропонується "програти" ситуації. Зіграні сценарії нічого не винні втілитися, але можуть застерегти – й у тому їх безумовна корисність.

Спосіб реалізації ситуаційного моделювання – - Сукупність інтелектуально організованих робочих місць з автоматизованими операціями закачування та поповнення інформації (включаючи конвертори даних), процедурами побудови моделей, аналізу ситуації, прогону моделей, графічного представлення програних сценаріїв.

Ситуаційне моделювання- це один із підходів до моделювання. Крім ситуаційного моделювання також існують.

Процес моделювання можна розділити на дві складові: проектування системи (modeling) і симулювання моделі (simulate). Термін імітації свідомо не використовується, тому що зазвичай він пов'язаний із . Результатом проектування є модель, представлена відповідною мовою опису (подання) знань, основним елементом якого є поняття .

Необхідність використання ситуаційного підходу для моделювання та управління визначається такими властивостями складних систем: [Поспєлов, 1986; Іклов, 1980]

Унікальність.Кожен об'єкт має такий структурою і функціонує отже система управління їм має будуватися з урахуванням усіх його якостей і щодо нього не можна застосувати будь-яку стандартну типову процедуру управління.
Відсутність формалізованої мети існування. Не всім об'єктів можна чітко сформулювати мета їх існування.
Відсутність оптимальності.Наслідком перших пунктів є неправомірність постановки класичної задачі оптимізації. Через відсутність мети існування (в рамках теорії управління) для об'єктів, що розглядаються, не можна побудувати об'єктивний критерій управління. Критерій управління стає суб'єктивним, що цілком залежить від особи, яка приймає рішення (ЛПР).
Динамічність. З часом структура та функціонування об'єктів змінюється.
Неповнота опису. Як правило, колектив експертів, які знають об'єкт управління, не в змозі одразу сформувати таку інформацію, якої заздалегідь вистачило б для створення системи управління об'єктом.
Значна кількість суб'єктів. Багато об'єктах управління люди є елементами їх структури. Їх індивідуальне поведінка практично неможливо врахувати під час створення системи управління, і потрібні спеціальні прийоми нейтралізації їх на функціонування об'єкта управління.
Велика розмірність. Складна система характеризується великою розмірністю, що не дозволяє здійснювати її імітаційне моделювання за короткий термін.
Неформалізована інформація. Часто для прийняття рішення необхідно враховувати поняття, що поганоформалізуються.

2. Методи ситуаційного моделювання

Для опису ситуацій використовуються семіотичні (ситуаційні) мови та моделі, серед яких можна виділити такі основні підходи:

дискретні ситуаційні мережі (ДСС);
RX-коди;
логіка предикатів;
Універсальний семантичний код.

Ситуаційна мережа є складною семантичну мережу. Кожна ситуація описується орієнтованим графом (мережею), а представлення вкладеності ( " ситуації ситуацій " ) використовуються гіперграфи, тобто. деякий фрагмент семантичної мережі, що визначає ситуацію, може розглядатися як одна вершина мережі. На зорі поняття гіперграфа не використовувалося, натомість кожен автор вводив позначення, що заміняли.

RX-коди є мовою бінарних відносин і мають як ядерну конструкцію запис наступного виду: x 1 =x 2 r 2 x 3 , де x i - об'єкт або ; r i - Відношення.

Універсальний семантичний код використовує як ядерну конструкцію трійку SAO, яка відповідає суб'єкту S, що здійснює дію A над об'єктом O.

Для реалізації в ЕОМ семіотичних мов використовують мови уявлення знань. Найбільш близьким підходом до опису семіотичних конструкцій є семантична мережа. Проте мережі дуже повільні під час використання операцій пошуку, тому конструкції часто представляють з допомогою логіки предикатів [Девятков,2001], фреймів [Поспелов, 1990] і продукції [Гаврилова, 2001].

Не можна не відзначити, що методи представлення знань у ситуаційних системах та імітаційного моделювання. У ролі вершин мережі виступають ситуації. Якщо застосувати мережі Петрі, то вершинами (позиціями) будуть ситуації, а переходами – події.

Особливо можна назвати методи візуалізації ситуацій. Вони спрямовані на вирішення завдань оптимального відображення інформації на моніторах (сценарні методи [Богатирьов, 2002], метод абстрактної карти) та декомпозиції зображень зі зрізів ситуаційної моделі. У роботі [Ісаєв, 1994] представлено адаптивну мову візуалізації.

Посилання: : Дана стаття планується як перша публікація із серії статей, присвячених інтелектуальному управлінню проектами.
У публікації буде коротко розглянуто питання імітаційного моделювання управління проектами (УП) та інтелектуалізації УП.

Передбачається, що читач поверхово знайомий з теорією управління проектами та системним аналізом, а також можливо з проектуванням інформаційних систем. Поглиблені знання з усіх чи одному з напрямків можуть викликати непереборне бажання написати коментар, що вітається!… або запустити в автора чимось тяжким…
Отже, почнемо.

1. Модель проекту

Відповідно до PMBoK 5 (1) виділяють кілька областей знань управління проектами (всі їх ми не зачіпатимемо). У кожній з областей проект розглядається з різних сторін, виділяються всілякі сутності/об'єкти, методи управління та їх вплив на проект як спосіб організації роботи для досягнення конкретної мети або вирішення завдання. Тут ми лише коротко опишемо типові об'єкти, які можна виділити при управлінні проектами, їх характеристики, взаємозв'язки, а також загальну механіку імітаційного моделювання та відповідність її життєвому циклу проекту.

Типові об'єкти та їх характеристики
Проектмає наступні характеристики: керівник, найменування, тип, запланована дата початку, фактична дата початку, запланована дата закінчення, фактична дата закінчення, поточний стан життєвого циклу, початковий баланс проекту, поточний баланс проекту.
Розрахункові або визначені на підставі інших об'єктів характеристики: команда проекту, відсоток виконаного обсягу робіт, відставання або випередження за обсягом виконаних робіт, відставання або випередження за строками, запланована вартість.
Завдання/Робота– тут вказуються подібні показники з проектом, яких додаються такі: приймальник, відповідальний виконавець, тип виконуваної роботи, проект, місце, відсоток готовности.
Розрахункові чи обумовлені на основі інших об'єктів характеристики: послідовність виконання всередині проекту, склад виконавців, історія зміни стану, вартість виконання завдання/роботи.
Матеріальний ресурс(Основні засоби): тип об'єкта, дата постановки на облік, дата введення в експлуатацію, назва, балансова вартість.
Розрахункові чи обумовлені: амортизація, поточний стан, де зараз задіяний, розклад використання.
Витрачений ресурс(Сировина, запасні частини): тип ресурсу, початкові запаси, місце розташування, дата поставки, термін придатності.
Розрахункові чи обумовлені: поточні запаси, інтенсивність витрачання
Персонал: ПІБ, постійне розміщення.
Розрахункові або обумовлені: доступність для роботи, сумісність з іншими співробітниками, поточне розміщення на час виконання роботи, де задіяно, розклад роботи.
Ризик: ймовірність виникнення, ціна шкоди, опис, тривалість впливу, індикатор спрацьовування ризику.
Розрахункові чи обумовлені: заходи щодо усунення наслідків, заходи щодо недопущення виникнення або ухилення, вартість, строки реалізації.

Взаємозв'язки та залежності
Проект-завдання- Виконуються в обмеженнях термінів проекту.
Завдання - завдання– можуть мати ієрархічний зв'язок (вертикальний), можуть мати зв'язок у вигляді вказівки послідовності виконання (горизонтальний).
Матеріальний ресурс - завдання– прив'язується через відношення розкладу до завдання із зазначенням розкладу використання.
Витратний ресурс - завдання– прив'язується через відношення розкладу до завдання із зазначенням необхідного запасу для його виконання.
Персонал - завдання– можуть бути задіяні у межах кількох завдань, навіщо вказується розклад робіт і відсоток використання завдання.
Ризик--[Об'єкт]– при вказанні взаємозв'язку з [Об'єктом] вказується можливість виникнення.
Вочевидь це повний перелік об'єктів.

Механіка
Кожен такт моделювання відповідає фіксованому часу – 1 день/годину проекту. Для цього приймемо всі терміни і інтервали в проекті - кратними величиною 1 день/годину. Схема циклу моделювання зображена далі:

Цикл моделювання полягає в наступному:

Встановлюються початкові значення проекту для симуляції. Створюється проект, готується розклад проекту, дерево ризиків. На цьому етапі також доступні функції інтелектуальної підтримки управління проектами, але цей крок не може бути виконаний без ЛПР.
Ітерація починається з визначення чинних значень.
Виконання такту. Кожен такт моделювання виконуються такі операції:
- витрачаються ресурси із завдань,
- перевіряється ймовірність відмов (ризиків),
- виконується певний обсяг робіт із переліку робіт за проектом,
- виконуються фінансові операції у проекті.
Зберігаються розраховані значення для певного такту
Перевірка умов завершення моделювання.
Завершення моделювання та виведення результатів (аналітичних, агрегованих та докладних значень за кроками моделювання). При закінченні моделювання зберігаються останні (підсумкові) значення та причини припинення моделювання.
Видача користувачеві (або особі, яка приймає рішення – ЛПР) інформації про стан проекту без використання оптимізацій, модулів аналітики та підтримки прийняття рішень. Від користувача потрібна реакція на поточний стан (за потреби) або продовження моделювання.
Оцінка управлінських рішень користувача на основі поточних значень, а також ретроспективи їх зміни та прийнятих користувачем управлінських рішень із застосуванням алгоритмів оптимізації, модулів аналітики та підтримки прийняття рішень.

Відповідно до життєвого циклу проекту розрізнятимемо:

ініціалізація та планування проекту – 1 крок
реалізація проекту – 2-5, 7 та 8 крок циклу
завершення проекту – 6 крок

Загальні зауваження
Всі дані проміжних кроків симуляції зберігаються та накопичуються в межах поточної симуляції. При подальшій роботі оптимізаційних алгоритмів (на 8 етапі циклу симуляції) можуть використовуватися дані як поточної, так і попередніх завершених симуляцій (з поправкою на результат завершення симуляції).
При кількох одночасно виконуваних роботах проекту симуляція їм виконується хіба що паралельно (тобто. симулюється одночасне виконання), у разі відсутності розбіжностей по використовуваним ресурсам.
При кількох співробітниках/типах ресурсів моделювання виконується для кожного з них паралельно (тобто витрачаються одночасно), у разі відсутності розбіжностей щодо ресурсів, що використовуються.

2. Технології реалізації

Основні питання, що розглядаються:

зберігання структури даних проекту у БД
інтерфейс для взаємодії користувача зі структурою БД
засоби реалізація сервера симулятора
інтерфейс для взаємодії між БД та сервером симулятора
зберігання нейронної мережі та проміжних кроків ітерації симулятора
взаємодія між інтерфейсом програми та нейронною мережею

Як неважко помітити об'єкти проекту та зв'язку з-поміж них легко уявити як відносин реляційної БД і зберігати у вигляді теж не складно, тобто. буде достатньо реляційної БД – MySQL, наприклад.
Для розробки інтерфейсу виберемо фреймворк Yii 2 (і відповідний стек технологій – PHP, HTML тощо).
Реалізація сервера симуляції - Node.js
Реалізація нейронної мережі для Node.js, наприклад -
Взаємодія з frontend (Yii2) та Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Залишається відкритим питання про формат зберігання самої нейронної мережі, на яку накладаються такі вимоги:

Відображення властивостей нейронної мережі (взаємозв'язку, ваги зв'язків тощо)
Безпечний доступ (виключити безпосередній вплив користувача на мережу)
Можливість навчання мережі.

3. Логіка управління

Для кожної з областей знань управління проектами існують постановки завдань та описані математичні способи їх вирішення, з якими автор поверхово знайомий. Залежно від моделі управління знання цих правил та способів вирішення завдань повинні перерозподілятися між системою та користувачем. Моделі керування виділені такі: (1)

управління з повідомленнями– система не впливає на об'єкт (проект), але відображає повідомлення про зміни показників та можливість виконання дій (прийняття рішень та максимум знань потрібно від ЛПР).
інтерактивне управління- Система пропонує управляючі впливу, але рішення залишається за ЛПР (прийняття рішень залишається за ЛПР).
евристичне управління- Система приймає рішення та виконує деякі впливи самостійно (ЛПР виключається з процесу управління).

Реалізація самого управління полягає у моніторингу та аналізі сукупності характеристик проекту та оцінці їх відхилення від «нормальних» для цього часу, з урахуванням динаміки їх зміни. Керуючі впливу підбираються на основі отриманих даних (тобто за наявності відповідності такої комбінації характеристик будь-якого впливу), а також аналізуються схожі проекти з схожими ситуаціями та прийняті в них рішення. Відповідно до ступеня або рівня відхилення можуть застосовуватися ті чи інші способи впливу:

Перерозподіл ресурсів між завданнями;
перерозподіл трудових ресурсів між завданнями;
Зміна розкладу виконання завдань;
планування закупівель;
Ухилення чи вжиття заходів щодо ліквідації наслідків ризиків.

Для способів впливу важливі такі характеристики: ступінь відповідності ситуації, тривалість реалізації, вартість реалізації, можливий час початку реалізації. Для визначення застосовного способу впливу важливо:

Зазначені експертами характеристики.
Наявність інформації у накопиченій базі виконаних проектів.

Дані механізми логічно будувати із застосуванням нейронних мереж та нечіткої логіки. Використовувати ці алгоритми можна як на етапі ініціалізації та планування проекту, так і на етапі його реалізації. Можливе виконання аналізу – як змінюватись характеристики після застосування керуючого впливу.

4. Інтелектуалізація імітації

Т.о. на етапі виконання такту можливе повне виключення ЛПР із процесу управління. Що ж для цього потрібно? Для моделювання подій необхідні уточнення деяких характеристик (наближені). Для виконання керуючих впливів система повинна знати деяку додаткову інформацію щодо предметної області, наприклад:
1. Перерозподіл ресурсів між завданнями.

взаємозамінність ресурсів - можна задати таблицями-матрицями відповідності;
можливість виходу з ладу ресурсів – вказується можливість у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливість паралельного використання кількома виконавцями – як логічне властивість завдання.

2. Перерозподіл трудових ресурсів між завданнями.

взаємозамінність та несумісність персоналу – можна задати таблицями-матрицями відповідності;
продуктивність трудових ресурсів – як розрахункове значення на основі даних про: досвід роботи, вік, підвищення кваліфікації тощо.
співвідношення типів виконуваної роботи та необхідних її виконання навичок – аналогічно вирішується матрицями;
ймовірність невиходу трудових ресурсів (ймовірність хвороби) – вказується ймовірність у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливість паралельного виконання однієї роботи кількома виконавцями – як логічне властивість завдання.

3. Зміна розкладу виконання завдань.

чи можливе призупинення завдання, чи виконання має бути безперервним – як логічне властивість завдання;
чи входить завдання до «критичного шляху» (тобто терміни її виконання безпосередньо впливають на терміни завершення проекту) – визначається системою «нальоту».

4. Планування закупівель.

інтенсивність витрачання ресурсу – визначається системою «нальоту».
можливість закупівлі необхідного обладнання – як логічна властивість задачі.

5. Ухилення або вжиття заходів щодо ліквідації наслідків ризиків.

ймовірність відмов обладнання – вказується можливість у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливі варіанти ухилення та ліквідації наслідків – вирішується матрицями чи списками відповідності (із зазначенням ступеня відповідності).

Це не вичерпний перелік завдань. Тут також необхідно відзначити той факт, що універсального рішення для будь-якого проекту бути не може і, що добре для одного проекту – для іншого смерть. Т.о. необхідні певні ключові характеристики, їх сукупності та їх значення, які дозволяли б типізувати та класифікувати, підбираючи схожі проекти для навчання системи, наприклад:

типи задіяних ресурсів;
типи поставлених завдань;
кваліфікація та вміння задіяного персоналу;
розмір бюджету;
тривалість проекту;
успішність проекту;
кількість учасників тощо.

Не останню роль гратиме чинник невизначеності як характеристик описаних вище, і характеристик самого проекту.

5. Багатоагентність

Як було зазначено вище, розбіжності щодо використання ресурсів можуть бути як усередині проекту між завданнями, так і між різними проектами, що використовують одні й ті самі ресурси. Для спрощення роботи з ресурсами ми виділимо агента, якого назвемо Арбітр ресурсів. Саме до нього звертатимуться агенти «Проекти» за необхідними ресурсами, що дасть змогу перерозподіляти навіть зарезервовані ресурси в залежності від важливості (критичності) завдань або проектів, що виконуються.

Висновок

Що дасть таке імітаційне моделювання чи симуляція управління проектом? Відповідь проста:

управління з повідомленнями- можна використовувати як тренування чи тестування ЛПР знання певних принципів чи вміння вирішувати завдання пов'язані з управлінням проектами.
інтерактивне управління- відпрацювання деяких практик та перевірка їх на моделі. Що дасть можливість змінити модель для відповідності ситуації чи навпаки оцінити володіння методами вирішення завдань УП самому ЛПР (самоперевірка).
евристичне управління- можливість великої кількості запусків симуляції та накопичення певного досвіду (даних) про ці симуляції для їх подальшого аналізу.

Проте сама імітація та симуляція – не кінцева мета. В результаті накопичення досить точних простих і складних моделей у базі симуляції, розробки та налагодження поведінки імітаційної моделі та модулів, що здійснюють інтерактивну взаємодію та евристичне управління (без ЛПР), можливе використання накопичених правил та алгоритмів для управління (або інтелектуальної підтримки управління) реальними проектами ( 3).
Реалізація такої системи у вигляді SaaS рішення із залученням деякої кількості учасників дозволить отримати доступ до досвіду роботи (знеособленого) інших учасників (з можливістю навчання системи).

Ця стаття планується як перша публікація із серії статей, присвячених інтелектуальному управлінню проектами.
У публікації буде коротко розглянуто питання імітаційного моделювання управління проектами (УП) та інтелектуалізації УП.

1. Модель проекту

Встановлюються початкові значення проекту для симуляції. Створюється проект, готується розклад проекту, дерево ризиків. На цьому етапі також доступні функції інтелектуальної підтримки управління проектами, але цей крок не може бути виконаний без ЛПР.
Ітерація починається з визначення чинних значень.
Виконання такту. Кожен такт моделювання виконуються такі операції:
- витрачаються ресурси із завдань,
- перевіряється ймовірність відмов (ризиків),
- виконується певний обсяг робіт із переліку робіт за проектом,
- виконуються фінансові операції у проекті.
Зберігаються розраховані значення для певного такту
Перевірка умов завершення моделювання.
Завершення моделювання та виведення результатів (аналітичних, агрегованих та докладних значень за кроками моделювання). При закінченні моделювання зберігаються останні (підсумкові) значення та причини припинення моделювання.
Видача користувачеві (або особі, яка приймає рішення – ЛПР) інформації про стан проекту без використання оптимізацій, модулів аналітики та підтримки прийняття рішень. Від користувача потрібна реакція на поточний стан (за потреби) або продовження моделювання.
Оцінка управлінських рішень користувача на основі поточних значень, а також ретроспективи їх зміни та прийнятих користувачем управлінських рішень із застосуванням алгоритмів оптимізації, модулів аналітики та підтримки прийняття рішень.

Відповідно до життєвого циклу проекту розрізнятимемо:

ініціалізація та планування проекту – 1 крок
реалізація проекту – 2-5, 7 та 8 крок циклу
завершення проекту – 6 крок

2. Технології реалізації

Основні питання, що розглядаються:

зберігання структури даних проекту у БД
інтерфейс для взаємодії користувача зі структурою БД
засоби реалізація сервера симулятора
інтерфейс для взаємодії між БД та сервером симулятора
зберігання нейронної мережі та проміжних кроків ітерації симулятора
взаємодія між інтерфейсом програми та нейронною мережею

Як неважко помітити об'єкти проекту та зв'язку з-поміж них легко уявити як відносин реляційної БД і зберігати у вигляді теж не складно, тобто. буде достатньо реляційної БД – MySQL, наприклад.
Для розробки інтерфейсу виберемо фреймворк Yii 2 (і відповідний стек технологій – PHP, HTML тощо).
Реалізація сервера симуляції - Node.js
Реалізація нейронної мережі Node.js, наприклад - habrahabr.ru/post/193738
Взаємодія з frontend (Yii2) та Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Залишається відкритим питання про формат зберігання самої нейронної мережі, на яку накладаються такі вимоги:

Відображення властивостей нейронної мережі (взаємозв'язку, ваги зв'язків тощо)
Безпечний доступ (виключити безпосередній вплив користувача на мережу)
Можливість навчання мережі.

2. Логіка управління

управління з повідомленнями– система не впливає на об'єкт (проект), але відображає повідомлення про зміни показників та можливість виконання дій (прийняття рішень та максимум знань потрібно від ЛПР).
інтерактивне управління- Система пропонує управляючі впливу, але рішення залишається за ЛПР (прийняття рішень залишається за ЛПР).
евристичне управління- Система приймає рішення та виконує деякі впливи самостійно (ЛПР виключається з процесу управління).

Перерозподіл ресурсів між завданнями;
перерозподіл трудових ресурсів між завданнями;
Зміна розкладу виконання завдань;
планування закупівель;
Ухилення чи вжиття заходів щодо ліквідації наслідків ризиків.

Зазначені експертами характеристики.
Наявність інформації у накопиченій базі виконаних проектів.

3. Інтелектуалізація імітації

взаємозамінність ресурсів - можна задати таблицями-матрицями відповідності;
можливість виходу з ладу ресурсів – вказується можливість у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливість паралельного використання кількома виконавцями – як логічне властивість завдання.

2. Перерозподіл трудових ресурсів між завданнями.

взаємозамінність та несумісність персоналу – можна задати таблицями-матрицями відповідності;
продуктивність трудових ресурсів – як розрахункове значення на основі даних про: досвід роботи, вік, підвищення кваліфікації тощо.
співвідношення типів виконуваної роботи та необхідних її виконання навичок – аналогічно вирішується матрицями;
ймовірність невиходу трудових ресурсів (ймовірність хвороби) – вказується ймовірність у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливість паралельного виконання однієї роботи кількома виконавцями – як логічне властивість завдання.

3. Зміна розкладу виконання завдань.

чи можливе призупинення завдання, чи виконання має бути безперервним – як логічне властивість завдання;
чи входить завдання до «критичного шляху» (тобто терміни її виконання безпосередньо впливають на терміни завершення проекту) – визначається системою «нальоту».

4. Планування закупівель.

інтенсивність витрачання ресурсу – визначається системою «нальоту».
можливість закупівлі необхідного обладнання – як логічна властивість задачі.

5. Ухилення або вжиття заходів щодо ліквідації наслідків ризиків.

ймовірність відмов обладнання – вказується можливість у діапазоні від Xmin до Xmax;
можливі варіанти ухилення та ліквідації наслідків – вирішується матрицями чи списками відповідності (із зазначенням ступеня відповідності).

типи задіяних ресурсів;
типи поставлених завдань;
кваліфікація та вміння задіяного персоналу;
розмір бюджету;
тривалість проекту;
успішність проекту;
кількість учасників тощо.

4. Багатоагентність

Висновок

Що дасть таке імітаційне моделювання чи симуляція управління проектом? Відповідь проста:

управління з повідомленнями- можна використовувати як тренування чи тестування ЛПР знання певних принципів чи вміння вирішувати завдання пов'язані з управлінням проектами.
інтерактивне управління- відпрацювання деяких практик та перевірка їх на моделі. Що дасть можливість змінити модель для відповідності ситуації чи навпаки оцінити володіння методами вирішення завдань УП самому ЛПР (самоперевірка).
евристичне управління- можливість великої кількості запусків симуляції та накопичення певного досвіду (даних) про ці симуляції для їх подальшого аналізу.

Список використаних джерел

pmlead.ru/?p=1521 . [В інтернеті]
www.aaai.org/ojs/index.php/aimagazine/article/view/564 . [В інтернеті]
us.analytics8.com/images/uploads/general/US_2010-10_Whitepaper_BI_Project_Management_101.pdf . [В інтернеті]

Історія виникнення. Метод ситуаційного управління
виник у зв'язку з необхідністю моделювання процесів при
ня рішень у системах з активним елементом (людиною). У
На його основі лежать три основні передумови.
Перша передумова - це психологія, яка почала
чати принципи та моделі прийняття рішень людиною в оперу
тивних ситуаціях. Відомі роботи радянських психологів у цій
області – В.М. Пушкіна, Б.Ф.Ломова, В.П. Зінченко та ін. В.М. Пушкін сформулював так звану модельну тео
рію мислення. Він показав, що психологічний механізм
661 регулювання актів поведінки людини тісно пов'язаний з будовою
нням у структурах мозку інформаційної моделі об'єкта та
зовнішнього світу, в рамках якого здійснюється процес уп
рівняння на основі сприйняття людиною інформації ззовні та
вже наявного досвіду та знань. Основою побудови моделі
є понятійні уявлення про об'єкти та відносини
між ними, що відбивають семантику виділеної сфери діяч
ності людини (предметної області). Модель об'єкту має
багаторівневу структуру та визначає той інформаційний
контекст, і натомість якого протікають процеси управління. Чим
багатша така інформаційна модель об'єкта і вище здатна
сті маніпулювання знаннями, тим вище якість приймає
мих рішень, різноманітна поведінка людини. В.М. Пушкін
вперше виділив три важливі особливості процесу прийняття
рішень: наявність можливості класифікації ситуацій у спів
відповідність до типовими рішеннями з управління; принцип
ная відкритість великих систем; суттєва обмеженість
мови опису простору станів та рішень об'єкта уп
рівняння.
Другою причиною методу ситуаційного управління
стали уявлення, отримані в дослідженнях з семіо
тиці-науці про знакові системи. Це роботи Ю.А. Шрейде-
ра, Ю.Д. Апресян. Було визначено триаспектну структуру
знака в будь-якій знаковій системі: ім'я знака, що відображає його син
токсичний аспект; зміст знака, що виражає його насіння
тичний аспект; призначення знака, що визначає його прагматі
чеський аспект (трикутник Фреге). У прикладній семіотиці
знаки, варіантами яких є слова, речення, тек
сти, стали розглядатися як системи, що заміщають реальні
об'єкти, процеси, події зовнішнього світу. Сукупності
знаків з відносинами між ними, таким чином, стали модою
ліруючі псевдофізичні аналоги реальних систем фун
кціонування та управління. Саме тому ситуаційне уп
рування називали ще й семіотичним моделюванням,
оскільки знакова мова достатня для опису та процесів
функціонування об'єкта з необхідною мірою наближення.
Третя передумова пов'язана з розробками в галузі інформації
ційно-пошукових систем та спробами створення формального
мови опису та подання технічних наук з метою авто-
662 матизації робіт з реферування наукових публікацій та органів
нізації процесів пошуку, зберігання та подання інформації
мації. У цих досліджень Е.Ф. Скороходько був раз
працювано і досліджено мову, що отримала потім назву мови
гх-кодів. Свою реалізацію ця мова знайшла в інформаційному
но-пошуковій системі БІТ, яка успішно і досить довго
експлуатувалась в Інституті кібернетики АН УРСР.
На основі модельної теорії мислення В.М. Пушкіна, мови
ка гХ"Кодо' Е.Ф. Скороходько та семіотики Д.А. Поспєлов, а за
Тим самим Ю.І. Іклов у 1965 р. сформулювали нову кібернеті
ну концепцію управління великими системами у вигляді
методу ситуаційного управління.
Сутність методу
За основу управління прийнято поняття ситуація як основ
ний об'єкт опису, аналізу та прийняття рішень. Слідчий
але, необхідні відповідні засоби - описи, класи
фікації, навчання та трансформації ситуацій відповідно до
прийнятими рішеннями.
Класифікація ситуацій обгрунтовувалася існуванням,
виходячи з аналізу структури завдань управління у великих системах
мах, на кожному рівні управління безлічі ситуацій, число
яких незрівнянно велике в порівнянні з безліччю віз
можних рішень з управління. Завдання прийняття рішень Трак
товалася як завдання пошуку такого розбиття безлічі ситуацій.
цій на класи, при якому кожному класу відповідало
рішення, найбільш доцільне з позиції заданих критеріїв
єв функціонування. За наявності такого розбиття пошук ре
шення в конкретній ситуації зводився до пошуку класу і соотне
шення йому рішення з управління. Однак така постановка
завдання справедлива для систем управління, в яких число по
тенціально можливих ситуацій (ПВС) суттєво перевищує
(іноді на кілька порядків) кількість можливих рішень
з управління. Цей випадок відповідає контекстно-незалежності
моєму способу виведення рішень, коли всі множини ПВС розбі
ється на класи таким чином, щоб кожному класу в соот
ветство ставилося рішення з управлінню. Випадок, коли
безлічі ситуацій і розв'язків були або сумірні по потужності
ності, або досить більше, щоб цей факт можна було вус
тановити, було розглянуто та розроблено потім у роботах Л.С. За-
гадської та її школи.
663 За основу мови опису всієї множини ситуацій були
взяті ідеї мов г-дг-кодів та синтагматичних ланцюгів. Роль багато
об'єктів предметної області грали їх знакові екві
валенти у природній мові, тобто. слова-імена, а в ролі відношення
ній виступали слова-імена, що відповідають реальним зв'язкам
між об'єктами чи процесами. Як граматика мови
ситуаційного управління (ЯСУ) виступали правила породжені
ня нових понять і відносин, їх перетворення та класи
фікації (див. Мова ситуаційного управління).
Найважливіша ідея методу – формування семіотичної
моделі об'єкта шляхом навчання ухвалення рішень. При цьому
розглядалися два режими навчання: експертом, добре знає
ким досліджувану предметну область, або на основі аналі
за безлічі конкретних ситуацій та рішень з управління.
Очевидно, що останній випадок триваліший, не гарантує
повноту опису, вимагає наявності статистики ситуацій та при
няних у них рішень, що далеко не завжди можливо. Тому
загальною практикою стало переважно використання першого
підходи до навчання. Проте наявність у ЯСУ коштів усоб
щення та класифікації ситуацій забезпечує принципову
можливість створення моделей, здатних до вдосконалення
ня функцій прийняття рішень у змінних умовах ра
роботи об'єкта управління. Іншими словами, створюється можливість
ність «вирощування» моделі об'єкта для заданих умов
функціонування.
Розвиток ситуаційного моделювання. У 1973 р. Л.С. Загадка-
ська (Болотова) розробила ще один, новий тип сис
тим ситуаційного управління, що розглядав клас систем
управління, в якому потужності множин можливих ситуацій
і рішень з управління можна порівняти чи невідомі. Перед
лагалось все безліч ситуацій розбивати на класи таким чином
разом, щоб кожному класу у відповідність ставилася струк
туру типового рішення. На наступному етапі рішення ця
структура довизначалася в процесі інтерпретації та конкре
тізації рішення та з урахуванням наявних обмежень на ресурс
си. Таким чином, кожному типовому рішенню з управління
в. у відповідність ставиться його структура М., і, отже,
крім множини С/ = (t/p U2,...UJ, будується безліч струк
тур типових рішень М = (Мр М2, ... М ^).
664 Потім для кожної структури виявлявся необхідний кон
текст-пласт знань, що має фреймову структуру та включаю
щий правила інтерпретації ситуацій у межах даної струк
тури та безліч процедур для їх трансформації та імітації.
Було розроблено також логіко-семіотичну модель висновку
рішень на ієрархії структур прийняття рішень.
Очевидно, що у другому випадку суттєво ускладнюється
проблема побудови моделі предметної галузі (МПО). Раз
робіт МПО досі є мистецтвом, вимагає застосування
ня найвищої кваліфікації системних аналітиків. Необхідно
димо відповісти на низку питань:
Яким чином задаються межі виділеної предметної
області?
Як формується несуперечлива мова опі
вання всіх множин ситуацій і процесів для МПО зі склад
ної, ієрархічної та розподіленої структурою?
Як формується система знань про МПО, дос
таточна для досягнення поставленої мети?
Як «виявляються» необхідні взаємодії
між учасниками процесів управління та прийняття ре
шень, як вони описуються?
Яким чином приймаються рішення в умовах непов
ноти, невизначеності та неоднозначності?
В результаті дослідження та розробки прикладних систем
ситуаційного управління було створено наскрізну методологію
та технологія проектування систем ситуаційного управління
великими системами, включаючи необхідні інструментальні
засоби та системи на базі мов РЕФАЛ та ЛІСП.
Як випливає з опису мови ситуаційного управління (див.) та
організації ситуаційної моделі управління, вже тоді, у 70-ті роки.
XX ст., системи ситуаційного управління (РСУ) мали всі при
знаки сучасних експертних систем (ЕС) щонайменше
2-го покоління, тобто. динамічних ЕС. Це і наявність семіоти
чеської моделі об'єкта управління та процесів його функціонування
рування у вигляді системи правил продукційного типу, і природно
но-мовний інтерфейс з розробниками та користувачами, та
наявність вбудованої логіки часу, що забезпечує роботу
РСУ в режимі реального часу та моделювання. Це і інст
рументальні програмні засоби реалізації РСУ на базі
мов ЛІСП та РЕФАЛ. Більше того, вітчизняні фахівці
665 ти створювали великі системи і навіть впроваджували їх у практику
складі промислових АСУ
приклади.
Система ситуаційного управління «Авіаремонт», викон
ня Одеським відділенням Інституту економіки АН УРСР як
частина АСУ «Авіаремонт» для ЦНДІАСУ (Рига).
Система ситуаційного диспетчерського управління поблизу
том та посадкою літаків, розроблена для ВНІІРА (Ленін
град).
Система планування сеансів супутникового зв'язку.
Ряд систем спеціального призначення та ін.
На Заході, а потім і в нашій країні, розвивалися евристичес
програмування (60-ті рр. XX ст.), штучний інтелект
(див.) - ІІ (70-ті рр. XX ст.), але в нашій країні, за завісою, погано
уявляли, що робиться там. Ті, хто мав доступ до ами
риканським і західним джерелам, які не розуміли цього напряму
ня і вважали, що ІІ - це щось зовсім інше і ніякого
відношення до ситуаційного управління не має. Усі зміни
лось у 1975 р., коли у Тбілісі відбулася IV Міжнародна
конференція з ІІ, на яку приїхали практично всі крупи
ні вчені світу в галузі штучного інтелекту. Ось тоді
так стало ясно, що і наші фахівці, і закордонні практичні
ки займаються одним і тим же, але з різних точок зору.
Вітчизняні фахівці йшли «згори» і намагалися вирішити
проблеми, методологічно та концептуально ясні, але ще не
забезпечені базовими засобами - ні теоретичними, ні ін.
струментальними. Конференція багатьом допомогла усвідомити і оп
розподілити своє місце в міжнародному процесі руху до використання
штучному розуму. На наступних школах, семінарах,
всесоюзних симпозіумах із ситуаційного управління вже в
1975 р. були чітко сформульовані проблеми, що гальмують раз
вання ситуаційного управління. Це в першу чергу розра
ботка моделей представлення знань та інструментальних систем
тем програмної підтримки РСУ.
До 1980 р. існували десятки РСУ різного ступеня
дешево. Більшість з них - демонстраційні та досліджені
тельські зразки. Комерційних зразків не було взагалі. До
промислових зразків доводилося небагато з низки причин:
відсутність інструментальних програмних систем, доведених
до стадії комерційних зразків; відсутність культури доведе-
666 вання своїх програмних засобів до комерційної стадії; відсутні
ність розуміння нової парадигми в широкому середовищі
ків АСУ; недофінансування можливості та вигідності зі
будівлі комерційних інструментальних систем-оболонок.
Вчені-західники йшли до ІІ «знизу», від ігор у кубики, хрест
тики-нуліки і т.п. Їх цікавили інтелектуальні роботи та
планування їхньої поведінки. Тому ці завдання і сьогодні є
ються класичними під час навчання теоретичним основам ІІ.
Саме на них були розроблені всі основні моделі представників
лення знань: продукційні, семантичні мережі, кадри.
З 1977 р. почалося розшарування у лавах «ситуаційників».
Школи Д.А. Поспєлова, В.А. Вагіна, Л.Т. Кузина та деякі
інші, що ближче стояли до теоретичних досліджень за родом
свого становища (АН СРСР, вузи), швидко перебудувалися на
зарубіжну термінологію та освоїли досягнення Заходу. Це
було легко зробити, оскільки різниця була в основному терми
логічна.
На початку 80-х років. з'явилися експертні системи (див.), і тут
з'ясувалося, що за своєю суттю вони начебто збігаються із РСУ,
як у нас їх і уявляли. І термін цей здався більше успіхів
ним, швидко увійшов у моду. В результаті вже до початку 90-х років.
XX ст. Майже всі «ситуаційники» займалися ЕС.
Таким чином, вийшло, що ситуаційне управління
зіграло в нашій країні роль основи для великої кількості фахівців
аркушів з штучного інтелекту (див.).

Ви переглядаєте статтю (реферат): « СИТУАЦІЙНЕ МОДЕЛЮВАННЯ, АБО СИТУАЦІЙНЕ УПРАВЛІННЯ» з дисципліні « Теорія систем та системний аналіз в управлінні організаціями»

Схожі статті: