Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

При экспоненциальном выравнивании наибольший вес придается самым недавним величинам, и убывающие по прогрессии значения — наиболее устаревшей информации. Этот процесс ближе к интуитивному методу нахождения средних величин, чем процесс определения равномерной средней величины. Эта форма выравнивания достаточно удобна для отображения реальных условий и влияний в модели системы.

Экспоненциальная средняя имеет практическое преимущество по сравнению со средней арифметической величиной при использовании вычислительных машин. Экспоненциальную среднюю величину гораздо легче рассчитать, чем среднюю арифметическую. Средняя экспоненциальная величина в момент времени, равный единице, согласно ранее изложенному, равна

,

где величины 5 представляют собой прогрессивно устаревающие значения переменной (например, продаж), которая усредняется. Индексы обозначают время в прошлом. В последующий интервал, когда время равно 0,

.

Эта величина равна сумме нового члена и ранее определенной средней величины А 1, умноженной на соответствующий экспоненциальный коэффициент; следовательно,

.

Каждое новое значение средней может быть рассчитано на основе значения средней за предшествующий период и нового значения переменной, которая выравнивается. Ранним, предшествующим значением средней величины можно затем пренебречь, и в дальнейшем следует иметь дело только с одним числовым значением средней, а не с длинным рядом более ранних данных. Последняя форма аналогична использованной в уравнении 13-8, где мы установили, что интервал между решениями не обязательно должен быть таким же, как единица времени, использованная для определения постоянной времени усреднения Т. Суммарная коррекция прежней средней величины для каждого интервала решения будет равна вышеприведенной величине, умноженной на продолжительность интервала решения. Экспоненциальная средняя, обобщенная для любого интервала решения, принимает форму:

,

где

А — среднее значение величины S (те же единицы измерения, что и S);

DT — интервал решения (единицы времени);

Т — постоянная времени экспоненциального выравнивания (единицы времени);

S — переменная величина, которая подвергается выравниванию (в соответствующих единицах измерения).

Схематически экспоненциальное выравнивание показано на рис. B–1. В начале вычислений, в момент времени К, известно старое значение средней величины A.J. Выравниваемая величина обозначена S.JK. Разность (S.JK — A.J ), входящая в уравнение В-1 и обозначенная х, будучи умноженной на 1/ T, дает необходимую коррекцию для каждой целой единицы времени; умножая затем эту величину на DT, мы определим коррекцию на данном интервале решения у.

Теперь мы остановимся на рассмотрении запаздываний в потоках информации, которые возникают в результате ее усреднения. Сопоставим уравнение В-1 с обычной парой уравнений, используемых для отображения экспоненциального запаздывания первого порядка.

Допустим, что S в уравнении В-1 является вводом в запаздывание, выход из которого обозначен индексом W (см. рис. B–2). Уравнения экспоненциального запаздывания первого порядка могут быть представлены в следующем виде:

,

,

где

L — уровень в запаздывании (единицы S, умноженные на время);