OPTIMAL CONTROL OF THE LIFE CYCLE OF COMPLEX SYSTEMS

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

This paper considers optimal decision-making during the life cycle management of complex systems of aerospace, power, nuclear, transport, and other complex entities, capital objects and systems of the power, telecommunications, transport, agriculture, raw material, and other industries as well as information systems. The system-wide peculiarities of the life cycles of complex systems are identified and analyzed. Qualitative formalisms to represent life cycles are proposed; mathematical foundations of the problem of their optimal control are described. A mathematically rigorous optimal control problem for the life cycle of complex products, objects, and systems is stated. An algorithmic solution of the optimal control problem based on the formalisms of dynamic programming is developed. A practical way of applying this algorithm based on the scenario approach is proposed; the conditions of life cycle control optimization (under which optimization is possible) are listed. The results presented below are an optimal control tool for the life cycle of complex products, objects, and systems.

Sobre autores

M. Belov

Skolkovo Institute of Science and Technology

Email: mbelov59@mail.ru
Moscow, Russia

Bibliografia

  1. The Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK) v. 1.2 / Ed. by Pyster A., Olwell A. (eds). - Hoboken: The Trustees of the Stevens Institute of Technology, 2013. - http://www.sebokwiki.org просмотрен 29-08-2021.
  2. ISO/IEC/IEEE 15288:2015. Systems and Software Engineering - System Life Cycle Processes.
  3. Новиков, Д.А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития - М.: Ленанд, 2016. - 160 с.
  4. Перегудов, Ф.И. Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ - М.: Высшая школа, 1989. - 320 с.
  5. ГОСТ Р 54871-2011. Проектный менеджмент. Требования к управлению программой.
  6. ГОСТ Р 56136-2014. Управление жизненным циклом продукции военного назначения. Термины и определения.
  7. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. - М.: Мир, 1973. - 344 с.
  8. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука, 1981. - 488 с.
  9. Rebovich, G. Enterprise Systems Engineering: Advances in the Theory and Practice / Rebovich, G., White, B. (Eds). - Boca Raton: CRC Press. 2011. - 459 p.
  10. Farr, J.V. Systems Life Cycle Costing: Economic Analysis, Estimation, and Management (Engineering Management). 1st Edition. - CRC Press, 2011. - 316 p.
  11. Gupta, Y., Chow, W.S. Twenty-Five Years of Life Cycle Costing Theory and Application: A Survey / The Intern. Journal of Quality and Reliability Management. - 1985. - Vol. 2. - P. 51-76.
  12. Leszczynski, Z., Jasinski, T.Comparison of Product Life Cycle Cost Estimating Models Based on Neural Networks and Parametric Techniques-A Case Study for Induction Motors. - Sustainability. - 2020. - Vol. 12, art. no. 8353. - P. 2 - 14. - doi: 10.3390/su12208353.
  13. Liu, H., Gopalkrishnan, V., Ng, W.K., et al. An Intelligent System for Estimating Full Product Life Cycle Cost at the Early Design Stage // Intern. Journal of Product Lifecycle Management. - 2008. - No. 2(2-3). - P. 96-113.
  14. Loyer, J.L. A MBSE Probabilistic Framework for Preliminary Lifecycle Costing of Mechanical Products /j.L. Loyer, E. Henriques // INCOSE International Symposium. - Las Vegas, NV, 2014. - Vol. 24, iss. 1. - P. 182-195.
  15. Oduyemi, O., Okoroh, M. and Dean, A. Developing an artificial neural network model for life cycle costing in buildings. In: Raidén, A.B. and Aboagye-Nimo, E. (Eds). - Procs 31st Annual ARCOM Conference. - Lincoln, UK, 2015. - P. 843-852.
  16. Wang, G., Roedler, G.J., Pena, M., Valerdi, R.A. A Generalized Systems Engineering Reuse Framework and its Cost Estimating Relationship // INCOSE International Symposium. - Las Vegas, NV, 2014. - Vol. 24, iss. 1. - P. 274-297.
  17. Captain, T. Can we afford our own future? Why R&D programs are late and over-budget - and what can be done to fix the problem. - Deloitte Development LLC, 2009. - 28 p.
  18. NASA Cost Estimating Handbook. Version 4.0. - NASA Headquarters. Cost Analysis Division. - Washington, DC (US): National Aeronautics and Space Administration, 2015.
  19. GAO Cost Estimating and Assessment Guide. Best Practices for Developing and Managing Capital Program Costs. GAO-09-3SP. - United States Government Accountability Office. - Washington, D.C., 2009. - 440 p.
  20. Holland, J. Studying Complex Adaptive Systems // Journal of Systems Science and Complexity. - 2006. - Vol. 19(1). - P. 1-8.
  21. North, M. A Theoretical Formalism for Analyzing Agent-based Models // Complex Adaptive Systems Modeling, 2014. - Vol. 2, art. no. 3. - doi: 10.1186/2194-3206-2-3. - http://link.springer.com/article/10.1186/2194-3206-2-3.
  22. Rzevski, G., Skobelev, P. Managing Complexity. - London: WIT Press, 2014. - 216 p.
  23. Sanchez-Anguix, V., Tunalı, O., Aydoğan, R., Julian, V. Can Social Agents Efficiently Perform in Automated Negotiation? - Applied Sciences. - 2021. - Vol. 11, art. no. 6022. - https://doi.org/10.3390/app11136022.
  24. Alagar, V.S., Periyasamy, K. Calculus of Communicating Systems. In: Specification of Software Systems. in Computer Science. London: Springer, 2011. - https://doi.org/10.1007/978-0-85729-277-3_15.
  25. Bergstra, J. Process Algebra for Synchronous Communicaition / Information and Control. - 1984. - Vol. 60. - P. 109-137.
  26. Hoare, C.Communicating Sequential Processes. - New York: Prentice Hall, 1985. - 256 p.
  27. Milner, R. A Calculus of Communicating Systems. - Lecture Notes in Computer Science. - Heidelberg: Springer Verlag, 1980. - Vol. 92. - 171 p.
  28. Estefan, J. Survey of MBSE Methodologies. - Seattle, Wa: INCOSE, 2008. - 70 p. - http://www.omgsysml.org/ mbse_methodology_survey_revb.pdf.
  29. The Oxford Handbook of the Economics of Networks. - Oxford: Oxford University Press, 2016. - 856 p.
  30. Jackson, M. Social and Economic Networks - Princeton: Princeton University Press, 2010. - 520 p.
  31. Бурков, В.Н., Горгидзе И.А., Ловецкий. С.Е. Прикладные задачи теории графов. - Тбилиси: ВЦ АН ГССР, 1974. - 232 с.
  32. Голенко-Гинзбург, Д.И. Стохастические сетевые модели планирования и управления разработками - Воронеж: Научная книга, 2010. - 284 с.
  33. Матвеев, А.А., Новиков Д.А., Цветков А.В. Модели и методы управления портфелями проектов - М.: ИПУ РАН, 2005. - 206 с.
  34. Kelly, F., Yudovina, E. Stochastic Networks. - Cambridge: Cambridge University Press, 2014. - 230 p.
  35. Клейнер Г.Б. Эволюция и модернизация теории предприятия // Экономическая трансформация и экономическая теория. 5-й Междунар. симпозиум по эволюционной экономике. - М.: ИЭ РАН., 2004. - 27 с.
  36. Вожаков А.В., Гитман М.Б., Столбов В.Ю. Модели принятия коллективных решений в производственных системах // Управление большими системами. - 2015. - Вып. 58. - С. 161-178.
  37. Минцберг, Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации. Пер. с англ. под ред. Ю. Н. Каптуревского. - СПб.: Питер, 2004. - 512 c.
  38. Adizes, I. Managing Corporate Lifecycles: An updated and expanded look at the Corporate Lifecycles. - The Adizes Institute Publishing, 2004. - 460 p.
  39. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide). 6th edition. - Project Management Institute, 2017. - 579 p.
  40. Белов М.В., Новиков Д.А. Модели деятельности. - М.: Ленанд, 2021. - 220 с.
  41. Белов М.В., Новиков Д.А. Методология комплексной деятельности. - М.: Ленанд, 2018. - 320 с.
  42. ISO/IEC/IEEE 24748-1:2018. Systems and software engineering - Life cycle management - Part 1: Guidelines for life cycle management.
  43. Гермейер, Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. - М.: Наука, 1976. - 327 с.
  44. Бурков, В.Н. Основы математической теории активных систем. - М.: Наука, 1977. - 255 с.
  45. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами: 3-е изд. - М.: Физматлит, 2012. - 604 с.
  46. Bolton, P., Dewatripont, M. Contract Theory. - Cambridge: MIT Press, 2005. - 740 p.
  47. Белов М.В. Согласованное управление многоэлементными динамическими организационными системами. Ч. 1. Динамическая организационная система в составе одного центра и множества агентов // Проблемы управления. - 2020. - № 1. - С. 39-47. [Belov, M.V. Incentive-Compatible Control in Dynamic Multi-Agent Systems. Part 1. Contracts In Dynamic System With One Principal And Multiple Agents. - Control Sciences. - 2020. - No. 1. - P. 39-47. (In Russian)]
  48. Белов М.В. Согласованное управление многоэлементными динамическими организационными системами. Ч. 2. Многоуровневая динамическая организационная система // Проблемы управления. - 2020. - № 2. - С. 36-46. [Belov, M.V. Incentive-Compatible Control in Dynamic Multi-Agent Systems. Part 2. Contracts in Dynamic Hierarchical Multi-Agent System. - Control Sciences. - 2020. - No. 2. - P. 36-46. (In Russian)]
  49. Belov, M., Novikov, D. Optimal Enterprise. Structures, Processes and Mathematics of Knowledge, Technology and Human Capital. - CRC Press, 2021. - 344 p.
  50. Белов М.В., Новиков Д.А. Управление жизненными циклами организационно-технических систем. - М.: Ленанд, 2020. - 384 с.
  51. Dewar, J. Assumption Based Planning a Tool for Reducing Avoidable Surprises. - Cambridge: Cambridge University Press, 2002. - 248 p.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar


Creative Commons License
Este artigo é disponível sob a Licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».