Models and Methods for Checking the Attainability of Goals and Feasibility of Plans in Large-Scale Systems Using the Example of Goals and Plans for Elimination of the Consequences of Flood

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Models and methods have been developed to verify the achievability of goals and the feasibility of plans implemented when managing large-scale systems in their development. An algorithm for analyzing the achievability of a set of goals and plans implemented when managing these systems is proposed and justified. Statements and hypotheses that make it possible to machine-check the feasibility of plans have been generated. A model example is given that confirms the possibility of checking the feasibility of plans for eliminating the consequences of a flood using the developed models and methods. In managing large-scale systems development, it is advisable to use control loops that check the achievability of set goals and the feasibility of plans over a selected time interval. In the absence of this verification, the chosen trajectory of development of a large-scale system at specific points in time may turn out to be unrealizable,
which will lead to disruption of the work being carried out, as well as to significant costs of the human, financial, technical and other types of resources for the implementation of obviously impracticable plans.

About the authors

A. D. Tsvirkun

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: tsvirkun@ipu.ru
Moscow, Russia

A. F. Rezchikov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: rw4cy@mail.ru
Moscow, Russia

V. A. Kushnikov

Federal State Budgetary Institution Federal Research Centre
“Saratov Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences”

Email: kushnikoff@yandex.ru
Saratov, Russia

O. I. Dranko

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: olegdranko@gmail.com
Moscow, Russia

A. S. Bogomolov

Federal State Budgetary Institution Federal Research Centre
“Saratov Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences”

Email: alexbogomolov@yandex.ru
Saratov, Russia

A. D. Selyutin

Federal State Budgetary Institution Federal Research Centre
“Saratov Scientific Centre of the Russian Academy of Sciences”

Author for correspondence.
Email: aseliutin@ya99.ru
Saratov, Russia

References

  1. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектуальному управлению I // Известия Академии Наук. Теория и системы управления. 2001. № 1. С. 5-22.
  2. Пупков К.А., Воронов Е.М., Коньков В.Г. Методы классической и современной теории автоматического управления. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. C. 252.
  3. Кушников В.А., Резчиков А.Ф., Цвиркун А.Д. Управление в человеко-машинных системах с автоматизированной процедурой коррекции целей // АиТ. 1978. № 7. С. 168-175.
  4. Панов А.И. Целеполагание и синтез плана поведения когнитивным агентом // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 2. С. 21-35.
  5. Склемин А.А., Кушников В.А. Анализ выполнимости планов мероприятий при управлении промышленным предприятием // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки. 2012. № 4 (24). С. 18.
  6. Склемин А.А., Кушников В.А., Резчиков А.Ф. Модели и алгоритмы проверки выполнимости планов мероприятий при управлении промышленным предприятием // Вестник СГТУ. 2012. Т. 3. № 1 (67). С. 145.
  7. Пшеничников И.С., Кушников В.А., Шлычков Е.И., Резчиков Д.Ф. Анализ выполнимости планов мероприятий в системе автоматизированного управления мостостроительной организацией // Мехатроника, автоматизация, управление. 2006. № 11. С. 45.
  8. Щербаков М.А., Кушников В.А. Анализ выполнимости деревьев целей при управлении информационной безопасностью предприятий и организаций // Вестник СГТУ. 2013. № 4 (73). С. 136.
  9. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. М.: МПСИ. 2005. № 2. С. 15-23.
  10. Белов М.В., Новиков Д.А. Управление жизненными циклами организационно-технических систем. М.: URSS, ООО "ЛЕНАНД". 2020. № 2. С. 123-153.
  11. Цвиркун А.Д., Резчиков А.Ф., Кушников В.А., Иващенко В.А., Филимонюк Л.Ю., Богомолов А.С., Хамутова М.В. Управление процессом ликвидации последствий наводнений на промышленных объектах и территориях // Управление большими системами: сборник трудов. 2020. № 83. С. 75-106.
  12. Бродский Ю.И. Лекции по математическому и имитационному моделированию // Ю.И. Бродский. М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. С. 240.
  13. Гейда А.С., Лысенко И.В. Оценивание показателей операционных свойств систем и процессов их функционирования // Труды СПИИ РАН. 2013. № 2 (25). С. 317-337.
  14. Давтян А.Г., Шабалина О.А., Садовникова Н.П., Парыгин Д.С. Моделирование нарративного управления в социально-экономических системах // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия Приборостроение. 2022. № 1 (138). С. 85-99.
  15. Яхнин Е.Д. Проблема целеполагания // Вопросы философии. 2020. № 5. С. 5-11.
  16. Костюк Ф.В. От вычисления показателей боевой эффективности до теории исследования операций и неантагонистических игр: научное наследие профессора Юрия Борисовича Гермейера // Известия РАН. Теория и системы управления. 2019. № 2. С. 30-40.

Copyright (c) 2023 The Russian Academy of Sciences

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies