Зворотний зв’язок і його види

Поняття зв’язку використовується для позначення залежності, підпорядкованості одного явища (об’єкта, елемента) іншому.

Виділяються два основні види зв’язків – прямі і зворотні. Прямий зв'язок забезпечує передачу впливу чи інформації з виходу одного елемента на вхід іншого, а зворотний зв'язок – з виходу деякого елемента на вхід того ж елемента. Зворотний зв’язок забезпечує корекцію вхідних елементів на основі інформації про результати діяльності системи.

Розрізняють позитивний і негативний зворотний зв’язок.

Негативний зворотний зв'язок протидіє тенденціям зміни результату діяльності системи, направлений на збереження постійного його значення (наприклад, кількість продукції, її собівартість), тобто призначений для досягнення так званих довговічних цілей (наприклад, в технічних системах трансформатор, в живих організмах підтримуються фізіологічні константи - температура, тиск та ін.)

Економіка як складна система має зворотні зв'язки. Але оскільки в економічних системах практично відсутні довгострокові цілі, тобто підтримання деяких параметрів на заданому рівні, то основний тип зворотних зв'язків в економіці – позитивні.

Позитивний зворотний зв’язок призначений для переводу системи у новий стан, який залежить від конкретної ситуації, що склалась, тобто для досягнення поточних цілей.

Побудова моделі «чорної скрині» не є тривіальним завданням, то­му що відповідь на запитання, які з входів та виходів потрібно включати до складу моделі, не завжди є простою та однозначною. Головною причиною множинності входів та виходів в моделі «чор­ної скрині» є те, що будь-яка реальна система, як і інший об'єкт, взаємодіє з об'єктами зовнішнього середовища безмежним числом способів. У процесі побудови моделі системи з нескінченної множи­ни зв'язків дослідник відбирає скінчене число для включення спи­сок входів та виходів. Критерієм відбору при цьому є цільове при­значення моделі, суттєвість того чи іншого зв'язку відносно цієї мети. Те, що є суттєвим — включається, що ні — не включається до списку. Саме тут можливо виникнення помилок, тому що від того, що ми виключаємо з розгляду певні зв'язки, вони не зникають, і так чи інакше діють незалежно від нас. У багатьох випадках виявляється, що ті зв’язки, які спочатку здавалися нам несуттєвими, насправді є важливими і повинні бути враховані.

Це має особливе значення при визначенні мети системи, яка ося­гається через виходи «чорної скрині» і стосується як описання існу­ючих систем, так і проектів поки що неіснуючих систем. Реальна система взаємодіє з об'єктами оточуючого середовища, тому важли­во якомога раніше, найкраще на стадії побудови моделі, врахувати найсуттєвіше. Внаслідок цього необхідно поряд з генеральною ме­тою сформулювати перелік додаткових цілей, тому що виконання лише генеральної мети є недостатнім.

Отже, моделі у вигляді «чорної скрині» — це моделі типу «вхід— вихід», і їх побудова зводиться до обґрунтування застосовності де­яких теоретичних гіпотез про припустимі форми взаємозв'язку між входами та виходами системи і відповідності модальних результатів виміряним значенням входів та виходів реальної системи. По су­ті здійснюється перехід до певної «напівпрозорої» скрині як мо­делі первісної «чорної скрині». Статистичні моделі будуються на основі експериментальних даних шляхом пасивного або активно­го експерименту.

Послідовність дослідження систем за допомогою емпірично-статистичних моделей наступна:

1. Отримання експериментальних даних шляхом «зовнішнього» (вхід-вихід) дослідження — спостереження та (або) проведення спрямова­ного активного експерименту з використанням результатів теорії планування експерименту.

2. Аналіз експериментальних даних, висування та перевірка статис­тичних гіпотез про взаємозв'язок змінних та відповідність вимогам застосованого математичного апарату.

3. Інтерпретація формальних статистичних моделей, визначення меж їхньої змістовної та формальної дійсності та застосовності, аналіз властивостей моделі, оцінка та змістовна інтерпретація отрима­них результатів.

4. Перевірка адекватності статистичних моделей, дослідження гіпо­тез експертів про властивості системи.

5. Використання накопичених знань про систему, змістовних описань та гіпотетичних формальних уявлень про внутрішні механізми функ­ціонування системи для пояснення стохастичної моделі.

Стохастичні моделі — це обмежені зовнішні описання системи, що використовують лише ту зовнішню інформацію, яку можна ви­міряти. Динамічність системи, яка моделюється (нестаціонарність, зміни значень параметрів та структури системи в часі, критеріїв складових підсистем) приводить до порушень попередніх статистич­них гіпотез, зменшення достовірності отриманих за допомогою моде­лі результатів з розширенням горизонту часу. Найуспішніше статис­тичні моделі застосовуються в тих галузях, де дія вхідних та вихідних змінних може бути описана за допомогою аксіоматики теорії ймовір­ностей та математичної статистики.

Дата добавления: 2014-11-06