В нашей стране кибернетика как наука о наиболее общих законах управления начала интенсивно развиваться примерно с 1955 года. Большую роль в этот период становления кибернетики сыграли ученые А.А.Ляпунов Ляпунов Алексей Андреевич (1911-73), российский математик, член-корреспондент АН СССР (1964). Труды по теории множеств, математическим вопросам кибернетики, математической лингвистике. и В.М.Глушков Глушков Виктор Михайлович (1923-82), математик, академик АН Украины (1961) и АН СССР (1964), Герой Социалистического Труда (1969). Организатор и первый директор Института кибернетики АН Украины (с 1962; ныне имени Глушкова). Основные труды по теоретической и прикладной кибернетике: теория цифровых автоматов, автоматизация проектирования ЭВМ, применение кибернетических методов в народном хозяйстве..
А.А.Ляпунов дает следующее определение: "Кибернетика - это наука об общих закономерностях строения управляющих систем и течения процессов управления. Она изучает процессы хранения, передачи, переработки и восприятия информации".
Большое влияние на развитие кибернетики в СССР оказывал академик В.М.Глушков, работавший в основном в области теории цифровых автоматов, формальных языков, искусственного интеллекта. Ему же принадлежит идея создания первых автоматизированных систем управления предприятия (АСУП) "Кунцево", "Львов", а также общегосударственной автоматизированной системы управления (ОГАС).
Данное им определение кибернетики, вошедшее в Советскую энциклопедию и ряд энциклопедий других стран, выглядит следующим образом: "Кибернетика - это наука об общих законах получения, хранения, передачи и преобразования информации в сложных управляющих системах". Следует отметить, что это определение раскрывает только теоретическую сторону исследований. В.М.Глушков вместе с тем отмечал, что кибернетика, как и физика, подразделяется на теоретическую и прикладную.
Основными категориями методами теоретической кибернетики являются следующие понятия: "сложная система", "междисциплинарность", "межсистемный изоморфизм", "черный ящик", "управление", "обратная связь", наблюдатель", "гомеостаз", "внешнее дополнение", "принцип необходимого разнообразия". В сочетании с обще познавательными методами "классификация", "обобщение", "абстрагирование", "анализ-синтез" кибернетика добросовестно выполняет свою миссию методологии изучения сложных систем.
Области приложения кибернетики как прикладной науки также достаточно обширны, появляются направления: техническая кибернетика, экономическая кибернетика, биологическая кибернетика, медицинская кибернетика, нейрокибернетика и т.д.
Наука кибернетика изучает проблемы анализа и синтеза сложных целенаправленных систем, законы управления и вопросы построения и исследования моделей этих систем и т.д. Применительно к организационно-технологическим системам кибернетика как наука об управлении включает следующие основные направления:
· системный анализ и общая теория систем;
· теория автоматического управления;
· теория оптимального управления экономикой;
· теория выбора и принятия решений;
· теория распознавания образов;
· теория расписаний;
· теория моделирования;
· теория массового обслуживания и т.д.
Основное прикладное назначение кибернетики - проектирование автоматических, автоматизированных и интегрированных систем различного класса и назначения. При этом с точки зрения управления в организационных системах можно выделить следующие уровни предметной области кибернетики:
· общегосударственная автоматизированная система сбора и обработки информации (ОГАС);
· территориальные (республиканские, областные, городские, районные) автоматизированные системы обработки информации и управления (ТАСУ);
· отраслевые автоматизированные системы управления (ОАСУ); автоматизированные системы управления акционерными обществами, предприятием (АСУП);
· автоматизированные учрежденческие системы (АУС);
· автоматизированные рабочие места руководителей (АРМ).
C точки зрения управления в технических системах выделяют обычно следующие предметные области исследования:
· отдельные устройства автоматики;
· гибкие производственные модули, участки производства;
· автоматизированные системы управления технологическими процессами и установками;
· автоматизированные системы комплексных испытаний;
· автоматизированные системы научных исследований;
· системы автоматизированного проектирования.
Рассмотрим кратко некоторые из направлений применения кибернетики.
Практическая потребность общества в научных основах принятия решений возникла с развитием науки и техники только в XVIII веке Началом науки "Теория принятия решений" следует считать работу Жозефа Луи Лагранжа, смысл которой заключался в следующем: сколько земли должен брать на лопату землекоп, чтобы его сменная производительность была наибольшей. Оказалось, что утверждение "бери больше, кидай дальше" неверен. Бурный рост технического прогресса, особенно во время и после второй мировой войны, ставил все новые и новые задачи, для решения которых привлекались и разрабатывались новые научные методы. Можно выделить следующие научно-технические предпосылки становления "Теории принятия решений":
· удорожание "цены ошибки". Чем сложнее, дороже, масштабнее планируемое мероприятие, тем менее допустимы в нем "волевые" решения и тем важнее становятся научные методы, позволяющие заранее оценить последствия каждого решения, заранее исключить недопустимые варианты и рекомендовать наиболее удачные;
· ускорение научно-технической революции техники и технологии. Жизненный цикл технического изделия сократился настолько, что "опыт" не успевал накапливаться, и требовалось применение более развитого математического аппарата в проектировании;
· развитие ЭВМ. Размерность и сложность реальных инженерных задач не позволяло использовать аналитические методы.
Инженерное дело теснейшим образом связано с совокупностями объектов, которые принято называть сложными системами, которые характеризуются многочисленными и разнообразными по типу связями между отдельно существующими элементами системы и наличием у системы функции назначения, которой нет у составляющих ее частей. На первый взгляд каждая сложная система имеет уникальную организацию. Однако более детальное изучение способно выделить общее в системе команд ЭВМ, в процессах проектирования лесной машины, самолета и космического корабля.
В научно-технической литературе существует ряд термином, имеющих отношение к исследованию сложных систем. Наиболее общий термин "теория систем" относится к всевозможным аспектам исследования систем. Ее основными частями являются
· системный анализ, который понимается как исследование проблемы принятия решения в сложной системе,
· кибернетика, которая рассматривается как наука об управлении и преобразовании информации.
Здесь следует заметить, что понятие управления не совпадает с принятием решения. Условная граница между кибернетикой и системным анализом состоит в том, что первая изучает отдельные и строго формализованные процессы, а системный анализ - совокупность процессов и процедур.
Очень близкое к термину "системный анализ" понятие - "исследование операций", которое традиционно обозначает математическую дисциплину, охватывающую исследование математических моделей для выбора величин, оптимизирующих заданную математическую конструкцию (критерий). Системный анализ может сводиться к решению ряда задач исследования операций, но обладает свойствами, не охватываемыми этой дисциплиной. Однако в зарубежной литературе термин "исследование операций" не является чисто математическим и приближается к термину "системный анализ". Широкая опора системного анализа на исследование операций приводит к таким его математизированным разделам, как
· постановка задач принятия решения;
· описание множества альтернатив;
· исследование многокритериальных задач;
· методы решения задач оптимизации;
· обработка экспертных оценок;
· работа с макромоделями системы.
Теория автоматического управления - это наука, которая изучает процессы управления и проектирования автоматических систем, работающих по замкнутому циклу. Иначе говоря, она изучает любые системы с обратной связью.
Весь опыт молекулярной генетики показывает, что наиболее существенными молекулярными компонентами клетки являются фракции кодирующих биополимеров - ДНК, РНК и белков. С ними связаны все наиболее важные процессы и свойства клеток: самовоспроизведение, наследование, транспорт веществ, развитие, иммунитет и т.д. Совокупность кодирующих биополимеров клетки обладает несколькими общими, фундаментальными свойствами, и эту систему биополимеров клетки и назвали молекулярно-генетической системой управления. При ее информационно-кибернетическом описании на первый план выходят принципы организации и управления, самовоспроизведение, информационные процессы, помехоустойчивость, кодирование, память, языки и т.п., а структурные, физико-химические свойства отходят на второй план.
Страницы: 1, 2
