Информационный аспект изучения систем
Функционирующей системой необходимо управлять, т. е. регулировать ее работу так чтобы параметры системы приближались к намеченным. Физические системы можно изучать в стационарных условиях, к высокоорганизованным системам такой подход неприемлем. В этом случае мы стремимся к определенной цели и ищем возможность саморегулировать системы, что зависит от характеристик компонентов системы и их взаимосвязей. В сложных системах поведение определяется двумя факторами: эволюцией системы под влиянием общих закономерностей и директивными действиями (решениями) людей. Отсюда ясно, что степень информированности, или, как говорят, уровень информации о системе, играет очень важную роль. Недостаточная или неправильная информация может привести (как отмечалось в § 2.4.) к изменению свойств системы, нарушить ее функционирование. «Связь – это управление» - идея Н. Винера, отца кибернетики, или «науки об управлении». Винер осуществил математическую разработку теории, которая показала, что управление в системе зависит от имеющейся информации.
Замкнутые (закрытые) системы при своем функционировании стремится к состоянию равновесия, в котором энтропия максимальна, т. е. в конечном счете, энтропийный механизм равновесия приводит к разрушению и дезорганизации работы системы. В открытых системах зта тенденция может быть устранена путем придания системе «негэнтропии», или количества информации, а именно, из множества возможных ответов на воздействие среды система выбирает тот, которому соответствует максимум количества информации. Таким образом, в данном случае система переводится в состояния, которые характеризуются большей степенью организации и сложности. В сложных системах наряду с энтропийным механизмом равновесия действуют другие механизмы: гомеостатическое равновесие и морфогенетическое, которые способствуют сохранению системы как целого и ее функций.
|
|
|
| Информационный аспект при исследовании систем и принятии решений характеризуются понятием информационной среды и определеляется четырьмя основными ситуациями: 1)определенность; 2)риск; 3)неопределенность; 4)нечеткость данные имеет в своем распоряжении ЛПР и тем, как он понимает «истину». |
Принятие решений в сложных системах
Под принятием решения понимается выбор одного или нескольких вариантов решения проблемы из некоторого исходного множества допустимых вариантов. Это множество будем называть множеством альтернатив X, а любое решение x из него – альтернативой, xÎ X. Поэтому часто задачу принятия решений называют задачей выбора. Исходное множество альтернатив может быть правильно сформировано только на основе условий и ограничений со стороны внешних систем, которые затрагивает решаемая проблема. Если ЛПР не учитывает требования внешних систем, то множество альтернатив оказывается неполным, а выбор ограниченным, и хорошего решения получить не удается. Последствием принятия решения назовем событие (исход), необходимость или возможность появления которого определяется данным решением. Соответственно говорят о необходимых или возможных последствиях. Под возможными последствиями, как правило, подразумеваются часто повторяющиеся и не противоречащие логике последствия. Полезно оценивать и случайные (неопределенные) последствия. В этом случае для оценки вероятности (возможности) их наступления используется теория вероятностей (например, распределение Пуассона для определения вероятности наступления редкого события) или теория нечетких множеств. Последствия должны определяться для всех систем, которые затрагивает данное решение. Необходимо учитывать, что любое решение вызывает как положительные, так и отрицательные последствия.
|
|
|
На принятие решения влияет система предпочтений, определяемая как совокупность правил, устанавливающих приоритеты при выборе из множества альтернатив. Решением называется подмножество множества альтернатив, образованное на основе системы предпочтений. Это подмножество может содержать одну или несколько альтернатив или может быть пустым, если не удается выполнить все требования. Лицо, принимающее решение (ЛПР) – субъект, задающий приоритеты, в интересах которого принимается решение. Как правило, ЛПР стремится получить наилучшее (оптимальное, удовлетворительное), с его точки зрения, решение. Под наилучшим решением мы будем понимать решение, множество отрицательных последствий которого минимально по сравнению с другими альтернативами. Выбор решения зависит от информации, имеющейся у ЛПР о данной предметной области, т.е. о множестве альтернатив и состоянии окружающей среды, а также от того, как он устанавливает приоритеты, т.е. от его стиля мышления, стратегии поведения. Например, один любит рисковать, другой чрезмерно осторожничает, третий предпочитает “золотую середину” и т.п. Таким образом, ЛПР обладает некоторой свободой выбора. Однако если он не учитывает особенности решаемой проблемы, ее влияние на внешние системы, то полученное решение может сильно расходиться с реальностью и привести к значительным отрицательным последствиям.
|
|
|
|
|
|
Методы поиска решений
Основные методы поиска решения можно разделить на три группы. Первую группу составляют стратегии поиска по состояниям. Исходная информация представляется в виде пространства ситуаций, описываемого как состояние системы и окружающей среды. Алгоритм поиска состоит в поиске пути , ведущего из начального состояния в одно из конечных (целевых состояний) . К этой группе относятся методы поиска “в ширину”, поиска “в глубину”, -метод, метод ветвей и границ, метод кратчайшего пути, методы прямого и обратного поиска, а также градиентные методы, например, метод минимальной стоимости, метод динамического программирования, метод векторной оптимизации, интерактивные ЧМ-методы.
Вторую группу составляют стратегии поиска по задачам. Исходная информация представляется как задача s и множество элементов решения (подзадач) , где j – число уровней решения; i – число элементов на j-м уровне. Алгоритм поиска состоит в сведении исходной задачи к более простым задачам, пока не будут получены элементарные задачи . К этой группе относятся метод ключевых операторов, метод общего решателя задач и другие.
Третью группу составляют методы, использующие логический вывод. Исходная информация представляется в виде описания состояний в рамках некоторой формальной системы, включающей алфавит, аксиомы и правила вывода. Путем логического вывода проверяется, можно ли получить конечное состояние из начального состояния . К этой группе относятся дедуктивный метод, метод продукций и ряд других.
Дата добавления: 2019-02-22; просмотров: 200; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!