Консалтология Общая теория консалтинга (стр. 61 )

Резюмируя сказанное, можно сделать вывод, что процедура по выявлению вертикальных информационных связей сводится к постоянному «отслеживанию» появления в процессе формирования рекомендаций совокупностей элементарных моделей, которые, во-первых, могут быть вычислены (сформированы) на основе полученных к данному моменту времени результатов и, во-вторых, составляют второй уровень тан­демных моделей, где первым уровнем является элементарная модель, содержащаяся в расчетной модели той или иной уже вы­полненной операции.

10.1.2.2. Оператор КОN как основа выполнения процедур формирования консультационных модулей

Согласно предложенному выше обобщению процедур формиро­вания КМ в основе их выполнения лежит определение взаимоза­висимости компонент некоторого вектора J, специальным образом составляемого при выполнении каждой процедуры. При этом ос­новная информация заключается в характеристике рассматривае­мого вектора: является ли он корректным, противоречивым или неполным. Эта информация позволяет установить содержание требуемых действий в процессе формирования КМ (например, предусмотреть взаимодействие формируемого КМ с соседними мо­дулями при выявлении информационной связи между ними). Однако она еще не позволяет организовать целенаправленного вы­полнения этих действия (в частности, в приведенном примере для этого необходимо установить конкретные консультационные параметры, значения которых должны быть согласованы).

Определим характеристики каждого состояния вектора J (противоречивого, корректного, неполного), их консультационную ин­терпретацию и использование в процессе формирования КМ. Для этого введем в рассмотрение некоторую переменную אּ(J), значениями которой могут быть J0, J+ или J-:

אּ (J)=

где J0, J+, J- — соответственно определяют факт корректного, противоречивого и неполного вектора.

Если вектор J противоречив (будем обозначать такой вектор J+), то представляется необходимым определить те его компоненты, которые являются взаимозависимыми.

Взаимозависимые компоненты вектора J+ будем обозначать через ФSt(J+). Определение данных компонент позволит:

1) при выполнении процедуры по формированию расчетных моделей обеспечить целенаправленную корректировку вектора исходных данных I, удаляя из него зависимые компоненты;

2) при выполнении процедуры по определению статуса консультационных модулей выявить взаимозависимые компоненты исходных огра­ничений, задающих область допустимых рекомендаций. Если эти компо­ненты являются не фиксированными, а ограниченными, то можно найти их «пересечения» и определить, являются ли они взаимо­исключающими. Если же взаимозависимые компоненты исходных данных являются взаимоисключающими, то их выявление позво­лит, в случае необходимости, обеспечить целенаправленную их корректировку;

3) при выполнении процедуры по выявлению информационных связей конкретно указать взаимозависимые формируемые рекомендации различных операций и организовать процесс их согласования.

Очевидно, что каждый вектор J+ может быть преобразован в корректный путем удаления из него отдельных взаимозависимых компонент. Обозначим через St(J+) число компонент из J+, при удалении которых из данного вектора он становится кор­ректным.

Для достижения корректности из J+ должны удаляться пере­менные в определенных сочетаниях. Например, рассмотрим исход­ную модель, описываемую следующими уравнениями:

(10.30)

При J = {х1, х2, х5, х6} получим σ = {х2, х4}. При L = {1, 2, 3, 4}, т. е. при рассмотрении всех четырех уравнений имеет место условие (10.27), определяющее названный вектор J как проти­воречивый. Следовательно, אּ (J) = J+. При этом St(J+) = 2, a ФSt (J+) = {x1 x3, х5, х6}. Удалим из J элементы х5, х6. В этом случае J = {x1, x3} противоречив, так как при L = {1, 2, 3} имеет место условие (10.27). В то же время, если из J удалить х5, x1, то полученный вектор J = {x3, х6} является кор­ректным. Также корректными являются векторы J = {x1, х5}; J = {х1, х6} и др.

В дальнейшем каждую i-ю совокупность компонент противо­речивого вектора J+, путем удаления которых данный вектор ста­новится корректным, будем обозначать USti (J+) ФSt (J+):

| { USti (J+)} | = St(J+); J+\USti (J+) = J0.

Таким образом, для противоречивого вектора J важными явля­ются характеристики ФSt(J+), St(J+), {USti (J+)}i=1,2.....n (где Nj+ — число возможных комбинаций взаимозависимых ком­понент вектора J+, путем удаления которых из J+ этот вектор мо­жет быть преобразован в корректный). При этом весьма существен­ным является то, что способы сведения противоречивого век­тора к корректному могут быть неоднозначны, т. е. в общем слу­чае Nj+ > 1.

Последнее обстоятельство делает необходимым участие ЛФР, а в выборе конкретного варианта USti(J+), смысл кото­рого определяется выполняемой процедурой формирования КМ. Так, при формировании расчетной модели выбор ЛФР, ом того или иного варианта USti(J+) приводит к конкретиза­ции первоначально заданного состава исходных данных, оставляя часть из них в том же качестве и переводя другую их часть в состав вычисляемых величин.

При выделении информационных связей между консультационными мо­дулями выбор USt(J+) равносилен определению векторов rij (см. п. 10.2.2), т. е. конкретных параметров формируемых рекомендаций, по которым будет происходить непосредственно согласование ре­зультатов этих модулей. Например, пусть при выполнении не­которого консультационного модуля используются данные по нескольким параметрам, определяемым в процессе функционирования другого модуля, которые в свою очередь являются взаимозависимыми. Тогда все эти данные будут содержаться в ФSt(J+), а определение USt(J+) равносильно выделению из этих параметров, тех, зна­чения которых должны стать предметом согласования.

При определении невыполнимого статуса консультационных модулей множество ФSt(J+) выделяет из всей совокупности исходных для выполнениях рассматриваемого модуля данных те, которые про­тиворечивы. Их определенные сочетания, задаваемые в виде век­торов USti(J+) (i=1, 2, ..., Nj+), представляют ЛФР, у информацию о возможных путях снятия этих противоречий.

Рассмотрим теперь характеристики вектора J в случае его неопределенности, обозначая этот вектор через J-. Ими являются наборы переменных модели, дополняя которыми тот или иной вектор J-, можно получить корректный вектор J. Такого рода дополнения будем обозначать ∆(J-):

J-U∆(J-) = J0.

Несложно показать, что для каждого конкретного J- его дополнение до корректного неединственно. Так, например, пусть исходная модель представлена в виде уравнений (10.30). Тогда при J = х1 получим

σ= {х2, х3, x4, х5, х6}. Здесь ни при каком L, т. е. ни при каких сочетаниях приведенных связей, условия (10.25), (10.27) не выполняются. Следовательно, אּ(J)=J-. Рассмотрим сле­дующие сочетания переменных модели {х2}, {x3}, {x5, х6} и др. Каждое из них может быть определено как ∆(J-).

Из приведенного примера следует, что размерность вектора ∆(J-) может изменяться, так же как и разрешимые при каждом ∆(J-) системы связей модели. Практически наибольший интерес представляют случаи, когда вектор ∆(J-) выбирается из условия минимизации его размерности, а в ряде случаев и из условия дове­дения J- до τ-полного, т. е. обеспечивающего вычисление некото­рых заранее определенных переменных модели. В дальнейшем век­тор ∆(J-) минимальной размерности будем обозначать .

Использование характеристики предусматривается, в первую очередь, при формировании расчетных моделей, когда за­даваемых исходных данных для вычисления требуемой характери­стики консультируемой проблемы недостаточно. В данной ситуации ЛФР, у должны быть представлены альтернативные ва­рианты дополнения исходных данных, а именно — .

И, наконец, рассмотрим характеристики вектора J в случае его корректности (обозначаемого J0). Такими его характеристиками являются:

1) множество разрешимых при J0 связей исходной модели, обозначаемое далее L0. Это множество является исходной инфор­мацией для определения порядка разрешимости входящих в него связей;

2) множество переменных модели, которые могут быть выра­жены через J0 с помощью связей L0. Обозначим эти переменные через

σ(J0, L0). На их основе может быть сделан вывод о τ-пол­ноте и частичной τ-полноте вектора J0, используя соответственно условия (10.28) и (10.29).