Файл: Цвылев Р.И. Информационный аспект долгосрочного планирования.pdf

б) Характеристика процессов, протекающих в системах

Рассмотрим все системы в порядке возрастания слож­ ности их поведения. Первый, наиболее простой класс сис­ тем, как уже отмечалось,— это класс строго детермини­ рованных, статичных по своей внутренней структуре сис­ тем, рассчитанных на однократное решение поставленной задачи. Процесс, протекающий в этой системе, характе­ ризуется транзитивной функцией следующего типа31:

среды в t период.

Предполагается, что любое состояние среды наперед задано и переходы, происходящие после S, и Uth, инва­ риантны. Такие системы, определяемые состоянием, рас­ сматриваются как изолированные и, следовательно, неадаптирующиеся системы. Примером могут служить си­ стемы, ориентированные на решение нединамических за­ дач линейного программирования с заданным критери­ ем и с заданной жесткой программой решения.

йреди детерминированных систем выделяются дина­ мические системы, рассчитанные на последовательное р е ­ шение поставленной задачи. Процесс, протекающий в та­ ких системах, описывается транзитивной функцией сле­

В указанных двух классах систем детерминированные статичные, детерминированные динамические причинноследственные связи, как правило, обладают способностью к точному воспроизведению и повторению, и внутренняя структура этих систем почти во всех случаях остается неизменной.

Примером детерминированных динамических систем может быть имитационная система «Мир-1». Протека­ ющие в ней процессы описываются в общем виде ука­ занной транзитивной функцией (1).

равновесия в результате неизменного состояния среды. Их динамика характеризуется S t+i==St при обязательном Ul+, = Ut для /= 0 , 1,

77

Следующий .класс — адаптирующиеся системы — включает более сложные системы, в которых появляется новый параметр — агент или центр, принимающий реше­ ние. Это управляемые системы, обладающие способно­ стью улучшить свое поведение путем обучения. В этой связи следует, очевидно, подчеркнуть, что содержатель­ ный смысл процесса управления наиболее правильно ин­ терпретируется как процесс обучения, аналогичный, кстати сказать, процессу научных исследований, который также хорошо обрисовывается как обучение (выдвиже­ ние .гипотез — эксперимент — новая информация — вы­ движение новых гипотез) [14].

Важно отметить, что процессы, протекающие в адап­ тирующихся системах, в 'большой степени определяются циркулирующей в них информацией. Таким образом, изу­ чение закономерностей информационных процессов .при­ обретает уже решающее значение для глубокого понима­ ния динамики систем. Наиболее простой тип этого клас­ са характеризуется транзитивной функцией следующего

где Dt— вектор решения.

В свою очередь, вектор решения определяется функ­ цией принятия решения следующего вида:

(3) Dt = D(St-x,Vt), * = 0 , 1 , 2 , . . . , « ,

где Vt— вектор микросреды центра принятия решения, т — показатель временного лага.

Решение в данном случае мы определим как решение об изменении внутренней структуры системы. Другой тип адаптирующихся систем отличается от указанного типа уже значительно более сложным вектором решения, фун­ кция принятия решения которого включает дополнитель­

где Ht — вектор исторической информации о прошлом по­ ведении среды, накопленной центром принятия решения.23

32 Данная и все последующие транзитивные функции носят о щий, концептуальный характер. Предполагается, что случайные фак­ торы учитываются всякий раз в векторе информации.

78

'Вектор исторической информации определяется еле дующей функцией:

Ht = TR{Ht-u S*-i), t = 0, 1, 2, ... , n,

где #o не определяется, являясь своего рода вектором ис­ ходной информации.

Важно отметить, что вектор Я, исторической инфор­ мации определяется не только а priori вектором истори­ ческой информации (Я,_і) и а priori вектором состояния (£,_,), но и накопленной информацией о поведении сре­ ды за прошлые периоды. Это обстоятельство учитывает­ ся в функции принятия решения вводом временного ла­ га размерностью т+І . Тогда Н1+і через временной лаг т—)—1 становится Я,_т. Вектор исторической информации дает возможность учесть вероятностные, случайные про­ цессы, вызываемые средой, ибо только на основе оценки исторической информации о поведении среды можно оп­ ределить ее возможное воздействие. Этот вектор форми­ рует также внутреннюю память адаптирующейся систе­ мы, в которой откладывается вся информация о резуль­ татах реакции системы на окружающую среду и форми­ руются внутренние «образы восприятия» системы, участ­ вующие затем в обработке информации, вновь поступаю­ щей извне.

Как уже было отмечено, важным отличием адаптиру­ ющейся системы является включение вектора принятия решения. Если первая группа систем (детерминирован­ ные системы) теоретически может функционировать ав­ томатически по заданной программе независимо от че­ ловека, то этого нельзя сказать о второй группе систем, которые не могут функционировать без участия челове­ ка. Именно при самом непосредственном участии чело­ века эти системы для решения поставленных задач пос­ тоянно адаптируются к окружающей среде. При этом человек, или центр принятия решения, управляя систе­ мой, определяет: 1) цели; 2) вектор исторической инфор­ мации; 3) стохастические элементы и стратегию своего поведения в условиях риска и неопределенности. Необ­ ходимость адаптации появляется тогда и только лишь в том случае, когда все .предстоящие изменения в состоя­ нии окружающей среды неизвестны заранее центру при­ нятия решений. Ему неизвестны также точные последст­ вия предпринимаемых действий и он (центр) не раопола-

79

гает возможностью перепробовать весь набор допустимых действий, так как ограничен временем и ресурсами. В результате реализуемая им функция перехода не всегда может обеспечить оптимальное равновесие системы со средой. Следовательно, неполнота информации и огра­ ниченность в действиях вызывает необходимость адапта­ ции. Поэтому рассматриваемые техноэволюционные сис­ темы—это прежде всего адаптирующиеся системы.

В классе адаптирующихся систем деятельность цент­ ра принятия решений сосредоточивается на изменении внутренней структуры системы, или вектора состояния 5 применительно к текущим задачам приспособления. В этом случае не производятся изменения, которые слу­ жили бы подготовкой для решения других, предстоя­ щих в более поздний период задач. В этом отношении адаптирующиеся системы функционируют по аналогии с эволюционирующими биологическими системами, кото­ рые, действуя методом «проб и ошибок», постепенно при­ ходят к «конструированию» нужного вида системы. Но природный конструктор—-это слепой конструктор, кото­ рый заранее «не знает, куда он движется». Системы же, созданные и управляемые человеком, «знают, куда дви­ гаться», и фундаментально отличаются от биологических систем, деятельность которых не носит целенаправлен­ ный характер. Но, отличаясь от биологических систем, они все же схожи с ними в некоторых методах адаптации.

Ускорение темпов научно-технического развития, вступление человечества в эру технологической револю­ ции усилили интерес человека к будущему. Вместе с тем как никогда стало необходимым целенаправленное регулирование технологического развития. Появилась необходимость в разработке методов конструирования таких систем, которые были бы более приспособлены к решению сложных перспективных задач в быстро меня­ ющемся технологическом мире. Стало очевидным, что адаптирующиеся системы обычного типа становились малопригодными для решения сложнейших задач, свя­ занных с активной преобразующей деятельностью чело­ века. Их дополнили новые сложные системы, более прис­ пособленные для решения такого рода задач — техноэво­ люционные системы.

Отличие технозволюционных систем от адаптиру­ ющихся систем известных типов заключается в том, что

80

наряду с обычным процессом адаптации (так называе­ мым биологическим типом) они обладают еще новым ти­ пом адаптации, который мы будем называть техноэволюционным типом адаптации. Суть его заключается в том, что изменения в структуре системы принципов ее функ­ ционирования производятся применительно к будущим задачам приспособления. Иначе говоря, система претер­ певает изменения в расчете на будущие изменения в сре­ де. Она заранее меняет свою структуру, заранее приспо­ сабливается к будущим сдвигам в окружающей среде, которые, кстати сказать, не только пассивно прогнози­ руются, но и реализуются деятельностью самого чело- века-творцаэз. Техноэволюционный тип адаптации свя­ зан прежде всего с изменением генотипа системы, если под генотипом понимать некоторый информационный механизм, обеспечивающий воспроизведение структуры, принципов функционирования, процессов обучения сис­ темы [6].

Человек приспосабливает среду к себе и, следователь­ но, в техноэволюционных системах важное значение при­ обретает функция предвидения, функция планирования будущей преобразовательной деятельности34. Наряду с апостериорным отбором, происходит априорный отбор наиболее эффективных регулирующих воздействий на среду, что значительно усиливает общую селективность отбора [52]. Даже учет исторической информации не иг­ рает столь важную роль в таком адаптирующем поведе­ нии, так как система, активно изменяющая среду, тем самым в определенной степени лишает себя возможности действовать на основе прошлого опыта. Именно учет ин­ формации о будущем отличает поведение человека, так как учет исторической информации в поведении в при­ митивной форме производится всеми живыми организ­ мами. Таким образом, вектор принятия решения техноэсоліоционныіх систем имеет два уровня.

33 «Система подготавливает себя для соответствующей реакции на серьезное возмущение. Подготовить соответствующую реакцию в чувствительной области — это важный способ 'регулирования. Если ожидается опасность — наготове враждебная реакция, если ожидает­ ся помощь — наготове дружественная реакция» [44, стр. 262].

34 Можно полагать, что различие в поведении экономических агентов в немалой степени объясняется не их функцией полезности, а формой и способом их адапативного поведения.

81

Первый уровень —

d ;==D(£?, Тб), * = 0, 1,2, .... л,

где E t — вектор первоначального прогноза для будуще­ го периода, определенного в периоде времени; ТЕ— неко­

как система, определяемая состоянием.

При этом функция Т8 корректирует функцию в том смысле, что историческая информация за любой пред­ шествующий период улучшает прогноз. Тогда фазовое пространство техноэволюционной системы будет опреде­ ляться некоторой функцией Ф(, т. е.

Ф і = Ф [ St , D ( S t - r , H t - r , Vt) U t D ( E l , T E)].

Функционирование техноэволюционной системы мож­ но представить в виде простой блочной схемы, представ­ ленной на рис. 10, состоящей из двух основных компонен­ тов—блока изменения структуры системы в результате биологического типа адаптации, описываемого транзи­ тивной функцией Tg, и блока техноэволюционной адап­ тации, описываемого транзитивной функцией 7У.

Техноэволюционный тип адаптации, доминирующий в рассматриваемых системах, ведет к тому, что причинноследственные цепи в этих системах не обладают, как пра­ вило, 'способностью к точному воспроизведению и повто­ рению. Следовательно, динамика техноэволюционных систем обладает во многих случаях определенной уника­ льностью. Иначе говоря, такие системы не имеют алго­ ритма, характерной особенностью которого является воз­ можность постоянной воспроизводимости. Техноэволюционная система, дважды поставленная в одну и ту же ситуацию, будет вести себя в обоих случаях не одинако­ во. В этом именно и заключаются трудности понимания

82