задача-минимум

задача диеты
задача о рационе
Задача линейного программирования, состоящая в определении такого рациона, который удовлетворял бы потребности человека или животного в питательных веществах при минимальной общей стоимости используемых продуктов. Это частный (наиболее распространенный) случай более общей задачи об оптимальном составе смеси..Задача составления оптимального рациона для человека сложна, так как приходится учитывать много дополнительных, не всегда формализуемых факторов: вкусовые привязанности, разнообразие блюд и т.д. Однако в животноводстве определение рационов для скота с помощью задачи линейного программирования сегодня не просто реально, но и необходимо. Опыт показывает, что кормление скота рационами, рассчитанными по этому методу, дает существенную экономию. Например, в США ими пользуются многие фермеры. Это не означает, разумеется, что каждый сам решает задачу линейного программирования: в разных районах страны издаются справочники рационов кормления, учитывающие местные особенности и возможности, породы скота и т.д. · Модель задачи можно записать так: найти минимум суточных затрат на продукты питания где cj — цена; xj — количество продукта под номером j, n — количество таких продуктов при условии т.е. в рационе должно содержаться не менее bi питательного вещества с номером i; aij — количество i-го вещества в единице j-го продукта; кроме того, записывается условие неотрицательности: xj ? 0.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• задача о рационе

EN

• nutrient problem

задача об оптимальном быстродействии
Частный случай задач управления системой, в котором критерием оптимальности является минимум времени на достижение системой некоторых целевых показателей (параметров ее развития). Другое название — задача о минимальном времени перехода.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• optimal time control problem

задача о размещении складов
Одна из задач исследования операций, обычно решаемая методом нелинейного программирования (но при некоторых условиях она может сводиться и к обычной транспортной задаче линейного программирования). Заключается в минимизации общей суммы транспортных и складских расходов при следующих ограничениях: с каждого завода должна быть отгружена вся продукция, емкость любого склада не должна быть превышена, потребности всех покупателей должны быть удовлетворены. По существу дело сводится к отысканию трехчленных комбинаций: предприятие — склад — потребитель, в совокупности обеспечивающих минимум расходов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• warehouse location problem

задача о раскрое
Частный случай задач о комплексном использовании сырья, обычно сводящихся к методу линейного программирования. Выработанный математиками метод решения З.о.р. помогает с наименьшими отходами использовать прутки и листы металла, листы стекла, картона и других материалов при раскрое их на заданное количество деталей различных размеров. Постановку задачи в общем виде можно сформулировать так: требуется найти минимум линейной формы, выражающей число израсходованных листов материала (прутков и т.п.) по всем j-м способам их раскроя: при условии, что переменные xj удовлетворяют ограничению Это означает, что соблюдена комплектность: все необходимые заготовки сделаны в достаточном числе, ri, (aij — число заготовок i-го типа при j-м способе раскроя, xj — число листов, раскроенных j-м способом). Наконец, принимается условие неотрицательности: xj ? 0, т.е. число листов не может быть отрицательно. Способы постановки и решения таких задач хорошо отработаны. Их можно применять на любом предприятии. При правильной постановке задачи применение метода линейного программирования гарантирует сокращение отходов до минимально возможного.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• cut problem
• trim problem

задача обеспечения защиты
Формирование как минимум тех защитных действий, которые необходимы для выполнения задачи обеспечения безопасности, обусловленной возникновением данного постулируемого исходного события.
[Глоссарий МАГАТЭ по вопросам безопасности]

Тематики

• МАГАТЭ

EN

• protective task

прожиточный минимум
Стоимость потребительской корзины, а также обязательные платежи и сборы.
[ ГОСТ Р 52495-2005]

прожиточный минимум
Стоимость «потребительской корзины», включающей минимальные наборы продуктов питания, непродовольственных товаров и услуг, необходимых для сохранения жизнедеятельности человека, а также платежи и сборы. Конечно, это очень обобщенная и, главное, произвольная величина, хотя над ее исчислением ежегодно трудятся десятки ученых – экономистов, социологов, товароведов и других специалистов. С продуктами питания еще относительно просто: там есть хотя бы нормы калорийности (см. статью «Задача диеты», где приведена модель расчетаптимального рациона питания). А вот с предметами бытового обихода, с одеждой, посудой и так далее – для аналитиков полная свобода фантазии. В разных странах величина прожиточного минимума различна. Причем не только по объективным причинам (в холодной стране нужно учесть теплую одежду и отопление, в жаркой – даже обувь может быть не обязательна), но и по причине разных возможностей государства, исторически сложившегося уровня благосостояния: человек, считающийся бедным в одной стране, вполне сойдет за представителя среднего класса в другой. Да и внутри страны различия могут быть немалыми: недаром величина прожиточного минимума в России устанавливается для каждого региона с учетом местных цен и иных условий. В конечном счете, все это было бы несущественно, если бы величина про-житочного минимума не использовалась как некий официальный рубеж – те,кто находится за этой чертой, пользуются разного рода государственной поддержкой: при определении пенсий, пособий, жилищных субсидий и других социальных выплат, вплоть до такой важной льготы, как право на социальное жилье. А люди, доходы которых хотя бы на один рубль превышают прожиточный минимум, такой поддержкой воспользоваться уже не могут. Это создает в обществе опасные коллизии.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• услуги населению
• экономика

EN

• poverty line
• subsistence level

двойственная задача
Другие названия — сопряженная, обратная задача, одно из фундаментальных понятий теории линейного программирования — инструмент, позволяющий установить, оптимально ли данное допустимое решение задачи ЛП без непосредственного сравнения его со всеми остальными допустимыми решениями. К каждой задаче линейного программирования можно построить своего рода симметричную: функционалы оптимальных решений у обеих задач совпадают, но если в прямой задаче они отражают наиболее эффективную комбинацию ресурсов, которая дает максимум целевой функции, то в другой, двойственной — наиболее эффективную комбинацию расчетных цен (оценок) ограниченных ресурсов. Это такие цены, при которых полученная продукция оправдывает затраты, а технологические способы, не включенные в план, по меньшей мере не более рентабельны, чем примененные. (Впрочем, хотя и принято считать прямой задачу, ориентированную на максимум целевой функции, а двойственной — ориентированную на минимум, на самом деле эти обозначения условны: обе задачи абсолютно равноправны, любую можно принять за прямую и искать к ней двойственную.) Д. з. состоит в минимизации затрат при заданных лимитах ресурсов и формулируется следующим образом (в обозначениях, приведенных в статье «Линейное программирование«): Найти набор переменных v1, v2, … vn (называемых разрешающими множителями, объективно обусловленными (оптимальными) оценками, двойственными ценами и т.п.), минимизирующий линейную функцию при том условии, что каждый включенный в план вид продукции рентабелен (полученная продукция оправдывает затраты), а не включенные в план — не более рентабельны, чем первые. Математически это условие можно записать так: (где j = 1, …, n) для включенных в план и не больше нуля — для отброшенных при решении задачи. Оценки характеризуют влияние свободных членов ограничений прямой задачи на оптимальную величину целевой функции. Иначе говоря, они показывают относительный вклад каждого ресурса в достижение оптимума; небольшое изменение количества ресурса изменяет оптимальное значение пропорционально величине оценки.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• dual problem

линейное программирование
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

линейное программирование
Область математического программирования, посвященная теории и методам решения экстремальных задач, характеризующихся линейной зависимостью между переменными. В самом общем виде задачу Л.п. можно записать так. Даны ограничения типа или в так называемой канонической форме, к которой можно привести все три указанных случая Требуется найти неотрицательные числа xj (j = 1, 2, …, n), которые минимизируют (или максимизируют) линейную форму Неотрицательность искомых чисел записывается так: Таким образом, здесь представлена общая задача математического программирования с теми оговорками, что как ограничения, так и целевая функция — линейные, а искомые переменные — неотрицательны. Обозначения можно трактовать следующим образом: bi — количество ресурса вида i; m — количество видов этих ресурсов; aij — норма расхода ресурса вида i на единицу продукции вида j; xj — количество продукции вида j, причем таких видов — n; cj — доход (или другой выигрыш) от единицы этой продукции, а в случае задачи на минимум — затраты на единицу продукции; нумерация ресурсов разделена на три части: от 1 до m1, от m1 + 1 до m2 и от m2 + 1 до m в зависимости от того, какие ставятся ограничения на расходование этих ресурсов; в первом случае — «не больше», во втором — «столько же», в третьем — «не меньше»; Z — в случае максимизации, например, объем продукции или дохода, в случае же минимизации — себестоимость, расход сырья и т.п. Добавим еще одно обозначение, оно появится несколько ниже; vi — оптимальная оценка i-го ресурса. Слово «программирование» объясняется здесь тем, что неизвестные переменные, которые отыскиваются в процессе решения задачи, обычно в совокупности определяют программу (план) работы некоторого экономического объекта. Слово, «линейное» отражает факт линейной зависимости между переменными. При этом, как указано, задача обязательно имеет экстремальный характер, т.е. состоит в отыскании экстремума (максимума или минимума) целевой функции. Следует с самого начала предупредить: предпосылка линейности, когда в реальной экономике подавляющее большинство зависимостей носит более сложный нелинейный характер, есть огрубление, упрощение действительности. В некоторых случаях оно достаточно реалистично, в других же выводы, получаемые с помощью решения задач Л.п. оказываются весьма несовершенными. Рассмотрим две задачи Л.п. — на максимум и на минимум — на упрощенных примерах. Предположим, требуется разработать план производства двух видов продукции (объем первого — x1; второго — x2) с наиболее выгодным использованием трех видов ресурсов (наилучшим в смысле максимума общей прибыли от реализации плана). Условия задачи можно записать в виде таблицы (матрицы). Исходя из норм, зафиксированных в таблице, запишем неравенства (ограничения): a11x1 + a12x2 ? bi a21x1 + a22x2 ? b2 a31x1 + a32x2 ? b3 Это означает, что общий расход каждого из трех видов ресурсов не может быть больше его наличия. Поскольку выпуск продукции не может быть отрицательным, добавим еще два ограничения: x1? 0, x2? 0. Требуется найти такие значения x1 и x2, при которых общая сумма прибыли, т.е. величина c1 x1 + c2 x2 будет наибольшей, или короче: Удобно показать условия задачи на графике (рис. Л.2). Рис. Л.2 Линейное программирование, I (штриховкой окантована область допустимых решений) Любая точка здесь, обозначаемая координатами x1 и x2, составляет вариант искомого плана. Очевидно, что, например, все точки, находящиеся в области, ограниченной осями координат и прямой AA, удовлетворяют тому условию, что не может быть израсходовано первого ресурса больше, чем его у нас имеется в наличии (в случае, если точка находится на самой прямой, ресурс используется полностью). Если то же рассуждение отнести к остальным ограничениям, то станет ясно, что всем условиям задачи удовлетворяет любая точка, находящаяся в пределах области, края которой заштрихованы, — она называется областью допустимых решений (или областью допустимых значений, допустимым множеством). Остается найти ту из них, которая даст наибольшую прибыль, т.е. максимум целевой функции. Выбрав произвольно прямую c1x1 + c2x2 = П и обозначив ее MM, находим на чертеже все точки (варианты планов), где прибыль одинакова при любом сочетании x1 и x2 (см. Линия уровня). Перемещая эту линию параллельно ее исходному положению, найдем точку, которая в наибольшей мере удалена от начала координат, однако не вышла за пределы области допустимых значений. (Перемещая линию уровня еще дальше, уже выходим из нее и, следовательно, нарушаем ограничения задачи). Точка M0 и будет искомым оптимальным планом. Она находится в одной из вершин многоугольника. Может быть и такой случай, когда линия уровня совпадает с одной из прямых, ограничивающих область допустимых значений, тогда оптимальным будет любой план, находящийся на соответствующем отрезке. Координаты точки M0 (т.е. оптимальный план) можно найти, решая совместно уравнения тех прямых, на пересечении которых она находится. Противоположна изложенной другая задача Л.п.: поиск минимума функции при заданных ограничениях. Такая задача возникает, например, когда требуется найти наиболее дешевую смесь некоторых продуктов, содержащих необходимые компоненты (см. Задача о диете). При этом известно содержание каждого компонента в единице исходного продукта — aij, ее себестоимость — cj ; задается потребность в искомых компонентах — bi. Эти данные можно записать в таблице (матрице), сходной с той, которая приведена выше, а затем построить уравнения как ограничений, так и целевой функции. Предыдущая задача решалась графически. Рассуждая аналогично, можно построить график (рис. Л.3), каждая точка которого — вариант искомого плана: сочетания разных количеств продуктов x1 и x2. Рис.Л.3 Линейное программирование, II Область допустимых решений здесь ничем сверху не ограничена: нужное количество заданных компонентов тем легче получить, чем больше исходных продуктов. Но требуется найти наиболее выгодное их сочетание. Пунктирные линии, как и в предыдущем примере, — линии уровня. Здесь они соединяют планы, при которых себестоимость смесей исходных продуктов одинакова. Линия, соответствующая наименьшему ее значению при заданных требованиях, — линия MM. Искомый оптимальный план — в точке M0. Приведенные крайне упрощенные примеры демонстрируют основные особенности задачи Л.п. Реальные задачи, насчитывающие много переменных, нельзя изобразить на плоскости — для их геометрической интерпретации используются абстрактные многомерные пространства. При этом допустимое решение задачи — точка в n-мерном пространстве, множество всех допустимых решений — выпуклое множество в этом пространстве (выпуклый многогранник). Задачи Л.п., в которых нормативы (или коэффициенты), объемы ресурсов («константы ограничений«) или коэффициенты целевой функции содержат случайные элементы, называются задачами линейного стохастического программирования; когда же одна или несколько независимых переменных могут принимать только целочисленные значения, то перед нами задача линейного целочисленного программирования. В экономике широко применяются линейно-программные методы решения задач размещения производства (см. Транспортная задача), расчета рационов для скота (см. Задача диеты), наилучшего использования материалов (см. Задача о раскрое), распределения ресурсов по работам, которые надо выполнять (см. Распределительная задача) и т.д. Разработан целый ряд вычислительных приемов, позволяющих решать на ЭВМ задачи линейного программирования, насчитывающие сотни и тысячи переменных, неравенств и уравнений. Среди них наибольшее распространение приобрели методы последовательного улучшения допустимого решения (см. Симплексный метод, Базисное решение), а также декомпозиционные методы решения крупноразмерных задач, методы динамического программирования и др. Сама разработка и исследование таких методов — развитая область вычислительной математики. Один из видов решения имеет особое значение для экономической интерпретации задачи Л.п. Он связан с тем, что каждой прямой задаче Л.п. соответствует другая, симметричная ей двойственная задача (подробнее см. также Двойственность в линейном программировании). Если в качестве прямой принять задачу максимизации выпуска продукции (или объема реализации, прибыли и т.д.), то двойственная задача заключается, наоборот, в нахождении таких оценок ресурсов, которые минимизируют затраты. В случае оптимального решения ее целевая функция — сумма произведений оценки (цены) vi каждого ресурса на его количество bi— то есть равна целевой функции прямой задачи. Эта цена называется объективно обусловленной, или оптимальной оценкой, или разрешающим множителем. Основополагающий принцип Л.п. состоит в том, что в оптимальном плане и при оптимальных оценках всех ресурсов затраты и результаты равны. Оценки двойственной задачи обладают замечательными свойствами: они показывают, насколько возрастет (или уменьшится) целевая функция прямой задачи при увеличении (или уменьшении) запаса соответствующего вида ресурсов на единицу. В частности, чем больше в нашем распоряжении данного ресурса по сравнению с потребностью в нем, тем ниже будет оценка, и наоборот. Не решая прямую задачу, по оценкам ресурсов, полученных в двойственной задаче, можно найти оптимальный план: в него войдут все технологические способы, которые оправдывают затраты, исчисленные в этих оценках (см. Объективно обусловленные (оптимальные) оценки). Первооткрыватель Л.п. — советский ученый, академик, лауреат Ленинской, Государственной и Нобелевской премий Л.В.Канторович. В 1939 г. он решил математически несколько задач: о наилучшей загрузке машин, о раскрое материалов с наименьшими расходами, о распределении грузов по нескольким видам транспорта и др., при этом разработав универсальный метод решения этих задач, а также различные алгоритмы, реализующие его. Л.В.Канторович впервые точно сформулировал такие важные и теперь широко принятые экономико-математические понятия, как оптимальность плана, оптимальное распределение ресурсов, объективно обусловленные (оптимальные) оценки, указав многочисленные области экономики, где могут быть применены экономико-математические методы принятия оптимальных решений. Позднее, в 40—50-х годах, многое сделали в этой области американские ученые — экономист Т.Купманс и математик Дж. Данциг. Последнему принадлежит термин «линейное программирование». См. также: Ассортиментные задачи, Базисное решение, Блочное программирование, Булево линейное программирование, Ведущий столбец, Ведущая строка, Вершина допустимого многогранника, Вырожденная задача, Гомори способ, Граничная точка, Двойственная задача, Двойственность в линейном программировании, Дифференциальные ренты, Дополняющая нежесткость, Жесткость и нежесткость ограничений ЛП, Задача диеты, Задача о назначениях, Задача о раскрое, Задачи размещения, Исходные уравнения, Куна — Таккера условия, Множители Лагранжа, Область допустимых решений, Опорная прямая, Распределительные задачи, Седловая точка, Симплексная таблица, Симплексный метод, Транспортная задача.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• linear programming

распределительные задачи
Класс экономико-математических задач, связанных с распределением ресурсов по работам, которые необходимо выполнить. Если ресурсов достаточно, чтобы каждую работу выполнить наиболее эффективно, задача не возникает. В обратном же случае переброска, передача ресурсов с одной работы на другую приводит к изменению общей эффективности всех работ вместе взятых. Поэтому Р.з. заключается в отыскании наилучшего распределения ресурсов, при котором либо максимизируется общий доход или результат, выраженный в какой-либо другой форме, либо минимизируются затраты. Такие задачи чаще всего приводятся к линейному виду (иногда искусственно за счет упрощений) и решаются методом линейного программирования. Если через xij обозначить объем ресурса i, то математическая формулировка Р.з. такова: найти минимум или максимум целевой функции (минимум затрат или максимум эффекта) при ограничениях по объему ресурсов и потребности в них. При этом различаются два вида таких задач: а) сбалансированная (закрытая) — если общий объем ресурсов равен общей потребности в них ; б) несбалансированная (открытая), когда ? и требуется не только распределить ресурсы по работам (потребителям), но также решить, какие работы не следует выполнять (т.е. каких потребителей не удовлетворять), если ресурсы меньше потребностей, либо какие ресурсы не использовать — в противоположном случае. К Р.з. относятся такие широко распространенные задачи, как транспортная задача линейного программирования, задача о назначениях и многие другие. Задачи распределения могут решаться в статической (однократной) и в динамической постановке. В последнем случае часто применяют методы стохастического программирования (в которых принятие решений основано на вероятностных оценках будущих значений параметров).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• allocation problems

критерий оптимальности
Наиболее существенный признак оценок, определяющих условия достижения цели какой-либо деятельности; К.о. стремится к экстремальному значению
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

критерий оптимальности
Фундаментальное понятие современной экономики (которая переняла его из математического программирования и математической теории управления); применительно к той или иной экономической системе это один из возможных критериев (признаков) ее качества, а именно — тот признак, по которому функционирование системы признается наилучшим из возможных (в данных объективных условиях) вариантов ее функционирования. Применительно к конкретным экономическим решениям К.о. — показатель, выражающий предельную меру экономического эффекта от принимаемого решения для сравнительной оценки возможных решений (альтернатив) и выбора наилучшего из них. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум затрат, кратчайшее время достижения цели и т.д. К.о. — важнейший компонент любой оптимальной экономико-математической модели. Чем больше (если нас интересует максимум) или чем меньше (если нужен минимум) показатель критерия, тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает, что выбран наилучший, оптимальный план: все остальные варианты н е м о г у т дать столь же удовлетворительного результата. Если решается, например, задача исследования операций по организации строительства завода, то это означает, что выбраны наилучшая очередность работ, наиболее рациональное распределение сил и ресурсов и т.д., а все другие варианты приведут к более поздним срокам пуска завода. К.о. носит обычно количественный характер, т.е. он применяется для того, чтобы качественный признак плана, выражаемый соотношением «лучше — хуже», переводить в количественно определенное «больше — меньше». Но применяются и порядковые критерии. В последнем случае определяется лишь то, что один вариант лучше или хуже других, но не выясняется, насколько именно. В экономико-математических задачах критерию оптимальности соответствует математическая форма — целевая функция, экстремальное значение которой (см. Экстремум), характеризует предельно достижимую эффективность моделируемого объекта (т.е. наилучшие в заданном отношении структуру, состояние, траекторию развития). Другим возможным выражением К.о. является шкала (оценок полезности, ранжирования предпочтений и т.д.). В реальной практике планирования К.о. не может и не должен носить жесткого однозначного характера. Оперируя с ним, следует иметь в виду такие факторы, как вероятное изменение условий, возникновение новых возможностей реализации плана, а также новых задач. Приходится поэтому поступаться величиной критериального показателя ради гибкости плана и его надежности. Это достигается как формальными, так и неформальными методами. На схеме к статье «Экономическая система» (рис. Э.2) стрелка W имеет направление, соответствующее движению в сторону лучшего качества результатов функционирования экономической системы, т.е. в сторону лучшего удовлетворения общества в материальных благах. Упорядоченность точек шкалы W (и соответственно шкал V1, …, Vn) принято формализовать с помощью целевой функции F(w), которая отождествляется с К.о. Упорядочение точек шкалы W, как и точек шкал V есть субъективный акт. Оно может строиться в зависимости от того, что понимается под целью данной экономической системы, но с учетом ее реальных возможностей (объективная основа) и качества управления системой (субъективная основа). Способы упорядочения различны: а) установление цели внешним по отношению к данной экономической системе или иным обладающим соответствующими правами субъектом управления; б) согласование тем или иным способом шкал предпочтения самостоятельных субъектов управления (социальных групп, организаций и т.д.), принимающих решения исходя из своих интересов: компромисс, правило большинства и другие понятия группового (социального) выбора. Возможна классификация критериев оптимальности: а) по уровню общности: глобальный критерий оптимального развития в масштабе Земли, социально-экономический критерий, народнохозяйственный критерий, а также «глобальный» и локальные критерии оптимальности в частных системах моделей; б) по временному аспекту: статические и динамические (среди последних — оценивающие развитие от неоптимального к оптимальному состоянию и развитие как смену оптимальных состояний), текущие и финишные; критерии быстродействия (т.е. времени достижения цели); в) по способам формирования критериев — нормативные, социолого-статистические, компромиссные, унитарные и т.д.; г) по типу применяемых измерителей — полезностные, стоимостные, натуральные и др.; д) по способам использования критериев — практические, теоретические, политико-пропагандистские; е) по математической формализации — скалярные и векторные критерии, аддитивные и мультипликативные, интегральные критерии — во временном аспекте и интегральные — в пространственном аспекте и др. Таковы лишь наметки классификации К.о., однако предстоит еще немало сделать для ее отработки, унификации и стандартизации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• criterion of optimality
• optimality criterion
• optimum criterion

DE

• Optimalitätskriterium

FR

• critère d'optimalité

критерий оптимальности
Наиболее существенный признак оценок, определяющих условия достижения цели какой-либо деятельности; К.о. стремится к экстремальному значению
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

критерий оптимальности
Фундаментальное понятие современной экономики (которая переняла его из математического программирования и математической теории управления); применительно к той или иной экономической системе это один из возможных критериев (признаков) ее качества, а именно — тот признак, по которому функционирование системы признается наилучшим из возможных (в данных объективных условиях) вариантов ее функционирования. Применительно к конкретным экономическим решениям К.о. — показатель, выражающий предельную меру экономического эффекта от принимаемого решения для сравнительной оценки возможных решений (альтернатив) и выбора наилучшего из них. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум затрат, кратчайшее время достижения цели и т.д. К.о. — важнейший компонент любой оптимальной экономико-математической модели. Чем больше (если нас интересует максимум) или чем меньше (если нужен минимум) показатель критерия, тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает, что выбран наилучший, оптимальный план: все остальные варианты н е м о г у т дать столь же удовлетворительного результата. Если решается, например, задача исследования операций по организации строительства завода, то это означает, что выбраны наилучшая очередность работ, наиболее рациональное распределение сил и ресурсов и т.д., а все другие варианты приведут к более поздним срокам пуска завода. К.о. носит обычно количественный характер, т.е. он применяется для того, чтобы качественный признак плана, выражаемый соотношением «лучше — хуже», переводить в количественно определенное «больше — меньше». Но применяются и порядковые критерии. В последнем случае определяется лишь то, что один вариант лучше или хуже других, но не выясняется, насколько именно. В экономико-математических задачах критерию оптимальности соответствует математическая форма — целевая функция, экстремальное значение которой (см. Экстремум), характеризует предельно достижимую эффективность моделируемого объекта (т.е. наилучшие в заданном отношении структуру, состояние, траекторию развития). Другим возможным выражением К.о. является шкала (оценок полезности, ранжирования предпочтений и т.д.). В реальной практике планирования К.о. не может и не должен носить жесткого однозначного характера. Оперируя с ним, следует иметь в виду такие факторы, как вероятное изменение условий, возникновение новых возможностей реализации плана, а также новых задач. Приходится поэтому поступаться величиной критериального показателя ради гибкости плана и его надежности. Это достигается как формальными, так и неформальными методами. На схеме к статье «Экономическая система» (рис. Э.2) стрелка W имеет направление, соответствующее движению в сторону лучшего качества результатов функционирования экономической системы, т.е. в сторону лучшего удовлетворения общества в материальных благах. Упорядоченность точек шкалы W (и соответственно шкал V1, …, Vn) принято формализовать с помощью целевой функции F(w), которая отождествляется с К.о. Упорядочение точек шкалы W, как и точек шкал V есть субъективный акт. Оно может строиться в зависимости от того, что понимается под целью данной экономической системы, но с учетом ее реальных возможностей (объективная основа) и качества управления системой (субъективная основа). Способы упорядочения различны: а) установление цели внешним по отношению к данной экономической системе или иным обладающим соответствующими правами субъектом управления; б) согласование тем или иным способом шкал предпочтения самостоятельных субъектов управления (социальных групп, организаций и т.д.), принимающих решения исходя из своих интересов: компромисс, правило большинства и другие понятия группового (социального) выбора. Возможна классификация критериев оптимальности: а) по уровню общности: глобальный критерий оптимального развития в масштабе Земли, социально-экономический критерий, народнохозяйственный критерий, а также «глобальный» и локальные критерии оптимальности в частных системах моделей; б) по временному аспекту: статические и динамические (среди последних — оценивающие развитие от неоптимального к оптимальному состоянию и развитие как смену оптимальных состояний), текущие и финишные; критерии быстродействия (т.е. времени достижения цели); в) по способам формирования критериев — нормативные, социолого-статистические, компромиссные, унитарные и т.д.; г) по типу применяемых измерителей — полезностные, стоимостные, натуральные и др.; д) по способам использования критериев — практические, теоретические, политико-пропагандистские; е) по математической формализации — скалярные и векторные критерии, аддитивные и мультипликативные, интегральные критерии — во временном аспекте и интегральные — в пространственном аспекте и др. Таковы лишь наметки классификации К.о., однако предстоит еще немало сделать для ее отработки, унификации и стандартизации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• criterion of optimality
• optimality criterion
• optimum criterion

DE

• Optimalitätskriterium

FR

• critère d'optimalité

нелинейное программирование
Раздел математического программирования, изучающий методы решения экстремальных задач с нелинейной целевой функцией и (или) областью допустимых решений, определенной нелинейными ограничениями. В экономике это соответствует тому, что результаты (эффективность) возрастают или убывают непропорционально изменению масштабов использования ресурсов (или, что то же самое, масштабов производства) - например, из-за деления издержек производства на предприятиях на переменные и условно-постоянные, из-за насыщения спроса на товары, когда каждую следующую единицу продать труднее, чем предыдущую, из-за влияния экстерналий (см.Внешняя экономия, внешние издержки) и т.д. В краткой форме задачу Н.п. можно записать так: F (x) ? max при условиях g (x) ? b, x ? 0. где x — вектор искомых переменных, F (x) — целевая функция, g (x) — функция ограничений (непрерывно дифференцируемая), b — вектор констант ограничений (выбор знака ? в первом условии здесь произволен, его всегда можно изменить на обратный). Решение задачи нелинейного программирования (глобальный максимум или минимум) может принадлежать либо границе, либо внутренней части допустимого множества. Иначе говоря, задача состоит в выборе таких неотрицательных значений переменных, подчиненных системе ограничений в форме неравенств, при которых достигается максимум (или минимум) данной функции. При этом не оговаривается форма ни целевой функции, ни неравенств. Могут быть разные случаи: целевая функция — нелинейна, а ограничения — линейны; целевая функция — линейна, а ограничения (хотя бы одно из них) - нелинейны; и целевая функция, и ограничения нелинейны. Задачи, в которых число переменных и (или) число ограничений бесконечно, называются задачами бесконечномерного Н.п.. Задачи, в которых целевая функция и (или) функции ограничений содержат случайные элементы, называются задачами стохастического Н.п. Например, задачу для двух переменных (выпуск продукта x и выпуск продукта y) и вогнутой целевой функции (прибыль — p) можно геометрически представить на чертеже (см. рис. H.4; заштрихована область допустимых решений). Эта задача реалистично отражает распространенное в экономике явление: рост прибыли с ростом производства до определенного (оптимального) уровня в точке B’, а затем ее снижение, например, вследствие затоваривания продукцией или исчерпания наиболее эффективных ресурсов. Нелинейные задачи сложны, часто их упрощают тем, что приводят к линейным. Для этого условно принимают, что на том или ином участке целевая функция возрастает или убывает пропорционально изменению независимых переменных. Такой подход называется методом кусочно-линейных приближений, он применим, однако, лишь к некоторым видам нелинейных задач. Нелинейные задачи в определенных условиях решаются с помощью функции Лагранжа (см. Множители Лагранжа, Лагранжиан): найдя ее седловую точку, тем самым находят и решение задачи. Среди вычислительных алгоритмов Н.п. большое место занимают градиентные методы. Универсального же метода для нелинейных задач нет, и, по-видимому, может не быть, поскольку они чрезвычайно разнообразны. Особенно трудно решаются многоэкстремальные задачи. Для некоторых типов задач выпуклого программирования (вид нелинейного) разработаны эффективные численные методы оптимизации Рис. Н.4 Нелинейное программирование (заштрихована область допустимых решений)
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• nonlinear programming

критерий оптимальности
Наиболее существенный признак оценок, определяющих условия достижения цели какой-либо деятельности; К.о. стремится к экстремальному значению
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

критерий оптимальности
Фундаментальное понятие современной экономики (которая переняла его из математического программирования и математической теории управления); применительно к той или иной экономической системе это один из возможных критериев (признаков) ее качества, а именно — тот признак, по которому функционирование системы признается наилучшим из возможных (в данных объективных условиях) вариантов ее функционирования. Применительно к конкретным экономическим решениям К.о. — показатель, выражающий предельную меру экономического эффекта от принимаемого решения для сравнительной оценки возможных решений (альтернатив) и выбора наилучшего из них. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум затрат, кратчайшее время достижения цели и т.д. К.о. — важнейший компонент любой оптимальной экономико-математической модели. Чем больше (если нас интересует максимум) или чем меньше (если нужен минимум) показатель критерия, тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает, что выбран наилучший, оптимальный план: все остальные варианты н е м о г у т дать столь же удовлетворительного результата. Если решается, например, задача исследования операций по организации строительства завода, то это означает, что выбраны наилучшая очередность работ, наиболее рациональное распределение сил и ресурсов и т.д., а все другие варианты приведут к более поздним срокам пуска завода. К.о. носит обычно количественный характер, т.е. он применяется для того, чтобы качественный признак плана, выражаемый соотношением «лучше — хуже», переводить в количественно определенное «больше — меньше». Но применяются и порядковые критерии. В последнем случае определяется лишь то, что один вариант лучше или хуже других, но не выясняется, насколько именно. В экономико-математических задачах критерию оптимальности соответствует математическая форма — целевая функция, экстремальное значение которой (см. Экстремум), характеризует предельно достижимую эффективность моделируемого объекта (т.е. наилучшие в заданном отношении структуру, состояние, траекторию развития). Другим возможным выражением К.о. является шкала (оценок полезности, ранжирования предпочтений и т.д.). В реальной практике планирования К.о. не может и не должен носить жесткого однозначного характера. Оперируя с ним, следует иметь в виду такие факторы, как вероятное изменение условий, возникновение новых возможностей реализации плана, а также новых задач. Приходится поэтому поступаться величиной критериального показателя ради гибкости плана и его надежности. Это достигается как формальными, так и неформальными методами. На схеме к статье «Экономическая система» (рис. Э.2) стрелка W имеет направление, соответствующее движению в сторону лучшего качества результатов функционирования экономической системы, т.е. в сторону лучшего удовлетворения общества в материальных благах. Упорядоченность точек шкалы W (и соответственно шкал V1, …, Vn) принято формализовать с помощью целевой функции F(w), которая отождествляется с К.о. Упорядочение точек шкалы W, как и точек шкал V есть субъективный акт. Оно может строиться в зависимости от того, что понимается под целью данной экономической системы, но с учетом ее реальных возможностей (объективная основа) и качества управления системой (субъективная основа). Способы упорядочения различны: а) установление цели внешним по отношению к данной экономической системе или иным обладающим соответствующими правами субъектом управления; б) согласование тем или иным способом шкал предпочтения самостоятельных субъектов управления (социальных групп, организаций и т.д.), принимающих решения исходя из своих интересов: компромисс, правило большинства и другие понятия группового (социального) выбора. Возможна классификация критериев оптимальности: а) по уровню общности: глобальный критерий оптимального развития в масштабе Земли, социально-экономический критерий, народнохозяйственный критерий, а также «глобальный» и локальные критерии оптимальности в частных системах моделей; б) по временному аспекту: статические и динамические (среди последних — оценивающие развитие от неоптимального к оптимальному состоянию и развитие как смену оптимальных состояний), текущие и финишные; критерии быстродействия (т.е. времени достижения цели); в) по способам формирования критериев — нормативные, социолого-статистические, компромиссные, унитарные и т.д.; г) по типу применяемых измерителей — полезностные, стоимостные, натуральные и др.; д) по способам использования критериев — практические, теоретические, политико-пропагандистские; е) по математической формализации — скалярные и векторные критерии, аддитивные и мультипликативные, интегральные критерии — во временном аспекте и интегральные — в пространственном аспекте и др. Таковы лишь наметки классификации К.о., однако предстоит еще немало сделать для ее отработки, унификации и стандартизации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• criterion of optimality
• optimality criterion
• optimum criterion

DE

• Optimalitätskriterium

FR

• critère d'optimalité

управление запасами
Регулирование объема товарного запаса компании таким образом, чтобы любые товары можно было поставить без задержки, но при этом не связывать запасом чрезмерно большие суммы денег.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]

управление запасами
Комплекс моделей и методов, предназначенных для оптимизации запасов, т.е. ресурсов, находящихся на хранении и предназначенных для удовлетворения спроса на эти ресурсы. Термины «ресурсы» и «запасы» здесь понимаются широко: можно говорить о запасах конечной продукции, о запасах полуфабрикатов (тогда соответствующая задача будет задачей об оптимизации незавершенного производства), о запасах сырья, природных и трудовых ресурсов, денежных средств и т.д. Роль производства сводится здесь к пополнению уровня запасов по мере возникновения потребности в них. В качестве целевой функции в задачах У.з. выступают суммарные затраты на содержание запасов, на складские операции, потери от порчи при хранении и моральное старение, потери от дефицита и штрафы и т.д. Естественно, что отыскивается минимум этой функции. Управляемыми переменными в таких задачах являются объем запасов, частота и сроки их пополнения (путем производства, закупки и т.д.), степень готовности продукции, хранящейся в виде запасов и др. Задачи бывают статические (когда принимается разовое решение об уровне запаса на определенный период) и динамические, или многошаговыые, когда принимаются последовательные решения или корректируется ранее принятое решение с учетом происходящих изменений. Упрощенным примером задач У.з. может служить задача об оптимальной партии. Размеры запасов (резервов) бывают обусловлены колебаниями в подаче материалов или в спросе на продукцию (например, страховой запас), различиями в величине партий полуфабрикатов, деталей и изделий, затратой времени на транспорт ресурсов и изделий («транспортный запас») и другими факторами. См. также: Внешний прогноз, Внутренний прогноз, Зависимый спрос, Независимый спрос, Точка заказа.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• бухгалтерский учет
• экономика

EN

• storage control

3.6.19 управление запасами (inventory control): Действие или функция проверки и поддержания изделий, находящихся на хранении на необходимом уровне.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15531-1-2008: Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Данные по управлению промышленным производством. Часть 1. Общий обзор оригинал документа

человеко-машинный интерфейс (ЧМИ)
Технические средства, предназначенные для обеспечения непосредственного взаимодействия между оператором и оборудованием и дающие возможность оператору управлять оборудованием и контролировать его функционирование.
Примечание
Такие средства могут включать приводимые в действие вручную органы управления, контрольные устройства, дисплеи.
[ ГОСТ Р МЭК 60447-2000]

человекомашинный интерфейс (ЧМИ)
Технические средства контроля и управления, являющиеся частью оборудования, предназначенные для обеспечения непосредственного взаимодействия между оператором и оборудованием и дающие возможность оператору управлять оборудованием и контролировать его функционирование (ГОСТ Р МЭК 60447).
Примечание
Такие средства могут включать приводимые в действие вручную органы управления, контрольные устройства и дисплеи.
[ ГОСТ Р МЭК 60073-2000]

человеко-машинный интерфейс
Средства обеспечения двусторонней связи "оператор - технологическое оборудование" (АСУ ТП). Название класса средств, в который входят подклассы:
SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) - Операторское управление и сбор данных от технологического оборудования.
DCS (Distributed Control Systems) - Распределенная система управления технологическим оборудованием.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Параллельные тексты EN-RU

MotorSys™ iPMCC solutions can integrate a dedicated human-machine interface (HMI) or communicate via a personal computer directly on the motor starters.
[Schneider Electric]

Интеллектуальный центр распределения электроэнергии и управления электродвигателями MotorSys™ может иметь в своем составе специальный человеко-машинный интерфейс (ЧМИ). В качестве альтернативы используется обмен данным между персональным компьютером и пускателями.
[Перевод Интент]

HMI на базе операторских станций

Самое, пожалуй, главное в системе управления - это организация взаимодействия между человеком и программно-аппаратным комплексом. Обеспечение такого взаимодействия и есть задача человеко-машинного интерфейса (HMI, human machine interface).

На мой взгляд, в аббревиатуре “АСУ ТП” ключевым является слово “автоматизированная”, что подразумевает непосредственное участие человека в процессе реализации системой определенных задач. Очевидно, что чем лучше организован HMI, тем эффективнее человек сможет решать поставленные задачи.

Как же организован HMI в современных АСУ ТП?
Существует, как минимум, два подхода реализации функционала HMI:

1. На базе специализированных рабочих станций оператора, устанавливаемых в центральной диспетчерской;
2. На базе панелей локального управления, устанавливаемых непосредственно в цеху по близости с контролируемым технологическим объектам.

Иногда эти два варианта комбинируют, чтобы достичь наибольшей гибкости управления. В данной статье речь пойдет о первом варианте организации операторского уровня.

Аппаратно рабочая станция оператора (OS, operator station) представляет собой ни что иное как персональный компьютер. Как правило, станция снабжается несколькими широкоэкранными мониторами, функциональной клавиатурой и необходимыми сетевыми адаптерами для подключения к сетям верхнего уровня (например, на базе Industrial Ethernet). Станция оператора несколько отличается от привычных для нас офисных компьютеров, прежде всего, своим исполнением и эксплуатационными характеристиками (а также ценой 4000 - 10 000 долларов).
На рисунке 1 изображена рабочая станция оператора системы SIMATIC PCS7 производства Siemens, обладающая следующими техническими характеристиками:

Процессор: Intel Pentium 4, 3.4 ГГц;
Память: DDR2 SDRAM до 4 ГБ;
Материнская плата: ChipSet Intel 945G;
Жесткий диск: SATA-RAID 1/2 x 120 ГБ;
Слоты: 4 x PCI, 2 x PCI E x 1, 1 x PCI E x 16;
Степень защиты: IP 31;
Температура при эксплуатации: 5 – 45 C;
Влажность: 5 – 95 % (без образования конденсата);
Операционная система: Windows XP Professional/2003 Server.

Рис. 1. Пример промышленной рабочей станции оператора.

Системный блок может быть как настольного исполнения ( desktop), так и для монтажа в 19” стойку ( rack-mounted). Чаще применяется второй вариант: системный блок монтируется в запираемую стойку для лучшей защищенности и предотвращения несанкционированного доступа.

Какое программное обеспечение используется?
На станции оператора устанавливается программный пакет визуализации технологического процесса (часто называемый SCADA). Большинство пакетов визуализации работают под управлением операционных систем семейства Windows (Windows NT 4.0, Windows 2000/XP, Windows 2003 Server), что, на мой взгляд, является большим минусом.
Программное обеспечение визуализации призвано выполнять следующие задачи:

1. Отображение технологической информации в удобной для человека графической форме (как правило, в виде интерактивных мнемосхем) – Process Visualization;
2. Отображение аварийных сигнализаций технологического процесса – Alarm Visualization;
3. Архивирование технологических данных (сбор истории процесса) – Historical Archiving;
4. Предоставление оператору возможности манипулировать (управлять) объектами управления – Operator Control.
5. Контроль доступа и протоколирование действий оператора – Access Control and Operator’s Actions Archiving.
6. Автоматизированное составление отчетов за произвольный интервал времени (посменные отчеты, еженедельные, ежемесячные и т.д.) – Automated Reporting.

Как правило, SCADA состоит из двух частей:

1. Среды разработки, где инженер рисует и программирует технологические мнемосхемы;
2. Среды исполнения, необходимой для выполнения сконфигурированных мнемосхем в режиме runtime. Фактически это режим повседневной эксплуатации.

Существует две схемы подключения операторских станций к системе управления, а точнее уровню управления. В рамках первой схемы каждая операторская станция подключается к контроллерам уровня управления напрямую или с помощью промежуточного коммутатора (см. рисунок 2). Подключенная таким образом операторская станция работает независимо от других станций сети, и поэтому часто называется одиночной (пусть Вас не смущает такое название, на самом деле таких станций в сети может быть несколько).

Рис. 2. Схема подключения одиночных операторских станций к уровню управления.

Есть и другой вариант. Часто операторские станции подключают к серверу или резервированной паре серверов, а серверы в свою очередь подключаются к промышленным контроллерам. Таким образом, сервер, являясь неким буфером, постоянно считывает данные с контроллера и предоставляет их по запросу рабочим станциям. Станции, подключенные по такой схеме, часто называют клиентами (см. рисунок 3).

Рис. 3. Клиент-серверная архитектура операторского уровня.

Рис. 4. Схема взаимодействия программных модулей при использовании одиночных станций.

 

Рис. 5. Схема взаимодействия программных модулей при использовании клиент-серверной архитектуры.
Как выглядит SCADA?
Разберем простой пример. На рисунке 6 приведена абстрактная схема технологического процесса, хотя полноценным процессом это назвать трудно.

Рис. 6. Пример операторской мнемосхемы.
На рисунке 6 изображен очень упрощенный вариант операторской мнемосхемы для управления тех. процессом. Как видно, резервуар (емкость) наполняется водой. Задача системы - нагреть эту воду до определенной температуры. Для нагрева воды используется газовая горелка. Интенсивность горения регулируется клапаном подачи газа. Также должен быть насос для закачки воды в резервуар и клапан для спуска воды.

На мнемосхеме отображаются основные технологические параметры, такие как: температура воды; уровень воды в резервуаре; работа насосов; состояние клапанов и т.д. Эти данные обновляются на экране с заданной частотой. Если какой-либо параметр достигает аварийного значения, соответствующее поле начинает мигать, привлекая внимание оператора.

Сигналы ввода/вывода и исполнительные механизмы отображаются на мнемосхемах в виде интерактивных графических символов (иконок). Каждому типу сигналов и исполнительных механизмов присваивается свой символ: для дискретного сигнала это может быть переключатель, кнопка или лампочка; для аналогового – ползунок, диаграмма или текстовое поле; для двигателей и насосов – более сложные фейсплейты ( faceplates). Каждый символ, как правило, представляет собой отдельный ActiveX компонент. Вообще технология ActiveX широко используется в SCADA-пакетах, так как позволяет разработчику подгружать дополнительные символы, не входящие в стандартную библиотеку, а также разрабатывать свои собственные графические элементы, используя высокоуровневые языки программирования.

Допустим, оператор хочет включить насос. Для этого он щелкает по его иконке и вызывает панель управления ( faceplate). На этой панели он может выполнить определенные манипуляции: включить или выключить насос, подтвердить аварийную сигнализацию, перевести его в режим “техобслуживания” и т.д. (см. рисунок 7).  

Рис. 7. Пример фейсплейта для управления насосом.

  Оператор также может посмотреть график изменения интересующего его технологического параметра, например, за прошедшую неделю. Для этого ему надо вызвать тренд ( trend) и выбрать соответствующий параметр для отображения. Пример тренда реального времени показан на рисунке 8.
 

Рис. 8. Пример отображения двух параметров на тренде реального времени.
Для более детального обзора сообщений и аварийных сигнализаций оператор может воспользоваться специальной панелью ( alarm panel), пример которой изображен на рисунке 9. Это отсортированный список сигнализаций (alarms), представленный в удобной для восприятия форме. Оператор может подтвердить ту или иную аварийную сигнализацию, применить фильтр или просто ее скрыть.

Рис. 9. Панель сообщений и аварийных сигнализаций.
Говоря о SCADA, инженеры часто оперируют таким важным понятием как “тэг” ( tag). Тэг является по существу некой переменной программы визуализации и может быть использован как для локального хранения данных внутри программы, так и в качестве ссылки на внешний параметр процесса. Тэги могут быть разных типов, начиная от обычных числовых данных и кончая структурой с множеством полей. Например, один визуализируемый параметр ввода/вывода – это тэг, или функциональный блок PID-регулятора, выполняемый внутри контроллера, - это тоже тэг. Ниже представлена сильно упрощенная структура тэга, соответствующего простому PID-регулятору:

Tag Name = “MyPID”;
Tag Type = PID;

Fields (список параметров):

MyPID.OP
MyPID.SP
MyPID.PV
MyPID.PR
MyPID.TI
MyPID.DI
MyPID.Mode
MyPID.RemoteSP
MyPID.Alarms и т.д.

В комплексной прикладной программе может быть несколько тысяч тэгов. Производители SCADA-пакетов это знают и поэтому применяют политику лицензирования на основе количества используемых тэгов. Каждая купленная лицензия жестко ограничивает суммарное количество тэгов, которые можно использовать в программе. Очевидно, чем больше тегов поддерживает лицензия, тем дороже она стоит; так, например, лицензия на 60 000 тэгов может обойтись в 5000 тыс. долларов или даже дороже. В дополнение к этому многие производители SCADA формируют весьма существенную разницу в цене между “голой” средой исполнения и полноценной средой разработки; естественно, последняя с таким же количеством тэгов будет стоить заметно дороже.

Сегодня на рынке представлено большое количество различных SCADA-пакетов, наиболее популярные из которых представлены ниже:

1.    Wonderware Intouch;
2.    Simatic WinCC;
3.    Iconics Genesis32;
4.    Citect;
5.    Adastra Trace Mode

Лидирующие позиции занимают Wonderware Intouch (производства Invensys) и Simatic WinCC (разработки Siemens) с суммарным количеством инсталляций более 80 тыс. в мире. Пакет визуализации технологического процесса может поставляться как в составе комплексной системы управления, так и в виде отдельного программного продукта. В последнем случае SCADA комплектуется набором драйверов ввода/вывода для коммуникации с контроллерами различных производителей.   [ http://kazanets.narod.ru/HMI_PART1.htm]

Тематики

• автоматизация, основные понятия
• автоматизированные системы

Синонимы

• ЧМИ

EN

• CHI
• computer human interface
• HMI
• human interface
• human interface device
• human-computer interface
• human-machine interface
• man-machine communication
• man-machine interface
• MMI
• operator-machine communication

Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > человеко-машинный интерфейс

система
Группа взаимодействующих объектов, выполняющих общую функциональную задачу. В ее основе лежит некоторый механизм связи.
[ ГОСТ Р МЭК 61850-5-2011]

система
Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом системы может быть другая система, называемая подсистемой; система может быть управляющей системой или управляемой системой и включать аппаратные средства, программное обеспечение и взаимодействие с человеком.
Примечания
1 Человек может быть частью системы. Например, человек может получать информацию от программируемого электронного устройства и выполнять действие, связанное с безопасностью, основываясь на этой информации, либо выполнять действие с помощью программируемого электронного устройства.
2 Это определение отличается от приведенного в МЭС 351-01-01.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

система
Множество (совокупность) материальных объектов (элементов) любой, в том числе различной физической природы, а также информационных объектов, взаимосвязанных и взаимодействующих между собой для достижения общей цели.
[ ГОСТ Р 43.0.2-2006]

система
Совокупность элементов, объединенная связями между ними и обладающая определенной целостностью.
[ ГОСТ 34.003-90]

система
Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

система
-
[IEV number 151-11-27]

система
Набор связанных элементов, работающих совместно для достижения общей Цели. Например: • Компьютерная система, состоящая из аппаратного обеспечения, программного обеспечения и приложений. • Система управления, состоящая из множества процессов, которые планируются и управляются совместно. Например, система менеджмента качества. • Система управления базами данных или операционная система, состоящая из множества программных модулей, разработанных для выполнения набора связанных функций.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

система
Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Следует отметить, что это определение (взятое нами из Большой Советской Энциклопедии) не является ни единственным, ни общепризнанным. Есть десятки определений понятия “С.”, которые с некоторой условностью можно поделить на три группы. Определения, принадлежащие к первой группе, рассматривают С. как комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно, независимо от наблюдателя. Его задача состоит в том, чтобы выделить эту С. из окружающей среды, т.е. как минимум определить ее входы и выходы (тогда она рассматривается как “черный ящик”), а как максимум — подвергнуть анализу ее структуру (произвести структуризацию), выяснить механизм функционирования и, исходя из этого, воздействовать на нее в нужном направлении. Здесь С. — объект исследования и управления. Определения второй группы рассматривают С. как инструмент, способ исследования процессов и явлений. Наблюдатель, имея перед собой некоторую цель, конструирует (синтезирует) С. как некоторое абстрактное отображение реальных объектов. При этом С. (“абстрактная система”) понимается как совокупность взаимосвязанных переменных, представляющих те или иные свойства, характеристики объектов, которые рассматриваются в данной С. В этой трактовке понятие С. практически смыкается с понятием модели, и в некоторых работах эти два термина вообще употребляются как взаимозаменяемые. Говоря о синтезе С., в таких случаях имеют в виду формирование макромодели, анализ же С. совпадает в этой трактовке с микромоделированием отдельных элементов и процессов. Третья группа определений представляет собой некий компромисс между двумя первыми. С. здесь — искусственно создаваемый комплекс элементов (например, коллективов людей, технических средств, научных теорий и т.д.), предназначенный для решения сложной организационной, экономической, технической задачи. Следовательно, здесь наблюдатель не только выделяет из среды С. (и ее отдельные части), но и создает, синтезирует ее. С. является реальным объектом и одновременно — абстрактным отображением связей действительности. Именно в этом смысле понимает С. наука системотехника. Между этими группами определений нет непроходимых границ. Во всех случаях термин “С.” включает понятие о целом, состоящем из взаимосвязанных, взаимодействующих, взаимозависимых частей, причем свойства этих частей зависят от С. в целом, свойства С. — от свойств ее частей. Во всех случаях имеется в виду наличие среды, в которой С. существует и функционирует. Для исследуемой С. среда может рассматриваться как надсистема, соответственно, ее части — как подсистемы, а также элементы С., если их внутренняя структура не является предметом рассмотрения. С. делятся на материальные и нематериальные. К первым относятся, например, железная дорога, народное хозяйство, ко вторым — С. уравнений в математике, математика как наука, далее — С. наук. Автоматизированная система управления включает как материальные элементы (ЭВМ, документация, люди), так и нематериальные — математические модели, знания людей. Разделение это тоже неоднозначно: железную дорогу можно рассматривать не только как материальную С., но и как нематериальную С. взаимосвязей, соотношений, потоков информации и т.д. Закономерности функционирования систем изучаются общей теорией систем, оперирующей понятием абстрактной С. Наибольшее значение среди абстрактных С. имеют кибернетические С. Есть два понятия, близкие понятию С.: комплекс, совокупность (множество объектов). Они, однако, не тождественны ему, как нередко утверждают. Их можно рассматривать как усеченные, неполные понятия по отношению к С.: комплекс включает части, не обязательно обладающие системными свойствами (в том смысле, как это указано выше), но эти части сами могут быть системами, и элементы последних такими свойствами по отношению к ним способны обладать. Совокупность же есть множество элементов, не обязательно находящихся в системных отношениях и связях друг с другом. В данном словаре мы стремимся по возможности последовательно различать понятия С. и модели, рассматривая С. как некий объект (реальной действительности или воображаемый — безразлично), который подвергается наблюдению и изучению, а модель — как средство этого наблюдения и изучения. Разумеется, и модель, если она сама оказывается объектом наблюдения и изучения, в свою очередь рассматривается как С. (в частности, как моделируемая С.) — и так до бесконечности. Все это означает, что такие, например, понятия, как переменная или параметр, мы (в отличие от многих авторов) относим не к С., а к ее описанию, т.е. к модели (см. Параметры модели, Переменная модели), численные же их значения, характеризующие С., — к С. (например, координаты С.). • Системы математически описываются различными способами. Каждая переменная модели, выражающая определенную характеристику С., может быть задана множеством конкретных значений, которые эта переменная может принимать. Состояние С. описывается вектором (или кортежем, если учитываются также величины, не имеющие численных значений), каждая компонента которого соответствует конкретному значению определенной переменной. С. в целом может быть описана соответственно множеством ее состояний. Например, если x = (1, 2, … m) — вектор существенных переменных модели, каждая из которых может принять y значений (y = 1, 2, …, n), то матрица S = [ Sxy ] размерностью m ? n представляет собой описание данной С. Широко применяется описание динамической С. с помощью понятий, связанных с ее функционированием в среде. При этом С. определяется как три множества: входов X, выходов Y и отношений между ними R. Полученный “портрет системы” может записываться так: XRY или Y = ®X. Аналитическое описание С. представляет собой систему уравнений, характеризующих преобразования, выполняемые ее элементами и С. в целом в процессе ее функционирования: в непрерывном случае применяется аппарат дифференциальных уравнений, в дискретном — аппарат разностных уравнений. Графическое описание С. чаще всего состоит в построении графа, вершины которого соответствуют элементам С., а дуги — их связям. Существует ряд классификаций систем. Наиболее известны три: 1) Ст. Бир делит все С. (в природе и обществе), с одной стороны, на простые, сложные и очень сложные, с другой — на детерминированные и вероятностные; 2) Н.Винер исходит из особенностей поведения С. (бихевиористский подход) и строит дихотомическую схему: С., характеризующиеся пассивным и активным поведением; среди последних — нецеленаправленным (случайным) и целенаправленным; в свою очередь последние подразделяются на С. без обратной связи и с обратной связью и т.д.; 3) К.Боулдинг выделяет восемь уровней иерархии С., начиная с простых статических (например, карта земли) и простых кибернетических (механизм часов), продолжая разного уровня сложности кибернетическими С., вплоть до самых сложных — социальных организаций. Предложены также классификации по другим основаниям, в том числе более частные, например, ряд классификаций С. управления. См. также: Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая (закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсистема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы..
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

system
set of interrelated elements considered in a defined context as a whole and separated from their environment
NOTE 1 – A system is generally defined with the view of achieving a given objective, e.g. by performing a definite function.
NOTE 2 – Elements of a system may be natural or man-made material objects, as well as modes of thinking and the results thereof (e.g. forms of organisation, mathematical methods, programming languages).
NOTE 3 – The system is considered to be separated from the environment and the other external systems by an imaginary surface, which cuts the links between them and the system.
NOTE 4 – The term "system" should be qualified when it is not clear from the context to what it refers, e.g. control system, colorimetric system, system of units, transmission system.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

system
A number of related things that work together to achieve an overall objective. For example: • A computer system including hardware, software and applications • A management system, including the framework of policy, processes, functions, standards, guidelines and tools that are planned and managed together – for example, a quality management system • A database management system or operating system that includes many software modules which are designed to perform a set of related functions.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

FR

système, m
ensemble d'éléments reliés entre eux, considéré comme un tout dans un contexte défini et séparé de son environnement
NOTE 1 – Un système est en général défini en vue d'atteindre un objectif déterminé, par exemple en réalisant une certaine fonction.
NOTE 2 – Les éléments d'un système peuvent être aussi bien des objets matériels, naturels ou artificiels, que des modes de pensée et les résultats de ceux-ci (par exemple des formes d'organisation, des méthodes mathématiques, des langages de programmation).
NOTE 3 – Le système est considéré comme séparé de l'environnement et des autres systèmes extérieurs par une surface imaginaire qui coupe les liaisons entre eux et le système.
NOTE 4 – Il convient de qualifier le terme "système" lorsque le concept ne résulte pas clairement du contexte, par exemple système de commande, système colorimétrique, système d'unités, système de transmission.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• релейная защита
• системы менеджмента качества
• экономика

EN

• system

DE

• System

FR

• système