ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ... ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
312 Прогнозируемые значения индекса устойчивости тех или иных синдромов (вероятностных закономерностей) могут служить основанием для их выбора или, наоборот, отказа от их реализации. Если текущее состояние процесса неблагоприятное (z 2 или z 3 ), то необходимо выбрать в качестве цели один из достижимых благоприятных синдромов (если таковые имеются) и реализовать управление U, т.е. обеспечить целевое изменение значений тестов. Разные достижимые синдромы дают разные варианты (альтернативы) управления. Возможный сценарий выбора того или иного варианта рассмотрен выше. Следует отметить, что достижимость синдрома может существенно зависеть от мотивации того, кто будет осуществлять непосредственное управление, поэтому потенциальная достижимость еще не означает реальной достижимости. Это необходимо учитывать. Следует выбирать такие целевые синдромы, достижимость которых меньше всего зависит от субъективной мотивации. Покажем, что СПУ позволяет реализовать иерархический самоподобный процесс управления. Пусть S({τ/T}, z 1 )– целевой синдром. Любое целевое значение теста τ/T ∈ {τ/T} S определяет оппозицию заключений Z τ = {z τ ; z ¬τ } и новый контекст . В рамках данного контекста определяется модель знаний {S} τ . Соответственно встает задача выбора целевого синдрома 2-го уровня иерархии для достижения цели z τ . Общее количество задач 2-го уровня, связанных с синдромом S({τ/T}, z 1 ), не превышает |{τ/T} S | (некоторые значения тестов могут быть уже достигнуты). Каждый целевой синдром 2-го уровня аналогичным образом порождает определенное число задач 3-го уровня и т.д. Взаимоувязка и последовательность решения всех задач определяется имеющимися ресурсами. По аналогии с синдромами строится иерархия управлений на основе вероятностных закономерностей. В итоге получили иерархический самоподобный процесс управления. Поскольку в качестве цели управления может выбираться не один синдром или вероятностная закономерность, а несколько совместимых синдромов и закономерностей, то в таком случае количество задач управления 2-го уровня не превышает значение (верхняя оценка): M 2 = Π S |{τ} S | + Π R |{τ} R |, S ∈ {S} U , R ∈ {R} U . (7.17) Точное количество задач 2-го уровня составляет |{τ} U |. Вопросы поиска совместимых синдромов в процессе формирования управления достаточно подробно рассмотрены в главе 5. Ниже приведен результирующий алгоритм синдромного управления (полный вариант).
313 Алгоритм 7.1 – Синдромное управление Дано: Z – множество заключений, в котором z 1 – выделенное (благоприятное) состояние или исход; ситуация действительности α (известно только, что ее динамика может оцениваться шкалой Z). Найти: 1) заключение z α ; 2) управление U, которое либо переводит ситуацию α в благоприятный режим (при z α > 1), либо стабилизирует благоприятный режим (при z α = 1). Выполнить: 1) реализовать управление U; 2) включить в опыт (сохранить) найденные эффективные когнитивно-поведенческие структуры. Тело алгоритма: Этап I. Приобретение знаний и умений (опыта – meta-cognition). Шаг 1. Создание или модификация Банка тестов {G(τ)}. Шаг 2. Создание, модификация Базы прецедентов Ω = {α({τ/T}, z/Z)}. Шаг 3. Построение предельной синдромной модели знаний {S * } Full и предельной вероятностной модели знаний {R * } Full в рамках контекста . Шаг 4. Создание физических (телесных) или виртуальных иерархических функциональных систем и автоматизмов среды (включая критические пути), обеспечивающих функционирование моделей знаний. Этап II. Применение опыта для оценки ситуации и выработки управления. Шаг 5. Оценка состояния ситуации α({τ/T}, z/Z) – определение синдромов {S} α и заключения z α . Шаг 6. Если z α > 1, то: 1) исключение фатальных синдромов неблагоприятного развития; 2) определение части или всего множества достижимых (по ресурсам) синдромов и предвестников, обеспечивающих выход на благоприятное развитие ситуации. В случае неуспеха решения любой из задач Выход с заключением «Активный мониторинг». Шаг 7. Если z α > 1, то: 1) формирование множеств запрещенных в переходный период синдромов {S} 2,Oj и предвестников {R} 2,Oj осложнений, кризисов; 2) формирование управления U на множестве достижимых синдромов и предвестников с учетом ограничений на качество переходного периода и сохраненных в опыте «критических путей». Шаг 8. Если z α = 1, то: 1) определение части или всего множества достижимых (по ресурсам) синдромов и вероятностных закономерностей, обеспечивающих улучшение или стабилизацию благоприятного развития ситуации; 2) определение предвестников развития неблагоприятной фазы (исхода); 3) формирование управления U на множестве достижимых
- Page 261 and 262: 261 то K(W) = 0 и FS(W) ≡ W,
- Page 263 and 264: 263 На рис. 6.3 показан
- Page 265 and 266: 265 (V/Gs(W)) -1 = {P’ | ∃T ∈
- Page 267 and 268: 267 Орграф набросков
- Page 269 and 270: 269 построения оргра
- Page 271 and 272: 271 VI этап Формирова
- Page 273 and 274: 273 заключается в пр
- Page 275 and 276: 275 Шаг 1. Выявляем на
- Page 277 and 278: 277 множество стабил
- Page 279 and 280: 279 состояния новоро
- Page 281 and 282: 281 Среднее АД ^САД { 3
- Page 283 and 284: 283 информационных т
- Page 285 and 286: 285 часть этого прос
- Page 287 and 288: 287 Большую роль в кв
- Page 289 and 290: 289 каждого домена, в
- Page 291 and 292: 291 общности. Рассмо
- Page 293 and 294: 293 может возникать
- Page 295 and 296: 295 Тест ^T { D1” {Черны
- Page 297 and 298: 297 динамическом вер
- Page 299 and 300: 299 вычислений. На эт
- Page 301 and 302: 301 С точки зрения си
- Page 303 and 304: 303 процесса на синд
- Page 305 and 306: 305 очень болезненны
- Page 307 and 308: 307 Важнейшей характ
- Page 309 and 310: 309 решений легко об
- Page 311: 311 одним из тестов «
- Page 315 and 316: 315 Множество радика
- Page 317 and 318: 317 всегда, учитывая
- Page 319 and 320: 319 целом (избыточно
- Page 321 and 322: 321 управления НМС (А
- Page 323 and 324: 323 П. Баком была выс
- Page 325 and 326: 325 априорный вес (Ма
- Page 327 and 328: 327 агентов (когнити
- Page 329 and 330: 329 Радикал является
- Page 331 and 332: 331 событий {c} на вре
- Page 333 and 334: 333 - существует хотя
- Page 335 and 336: 335 Поскольку связка
- Page 337 and 338: 337 - автономные адап
- Page 339 and 340: 339 протекает, как пр
- Page 341 and 342: 341 (А) Фиксация цели
- Page 343 and 344: 343 перераспределяе
- Page 345 and 346: 345 W = {S} W & {R} W ; - Обес
- Page 347 and 348: 347 {G(τ)}, k C >, на основ
- Page 349 and 350: 349 Тип_Гемодинам } М
- Page 351 and 352: 351 [Определения {def_
- Page 353 and 354: 353 Важно отметить, ч
- Page 355 and 356: 355 1. ВСС неразрывно
- Page 357 and 358: 357 роботов, агентов
- Page 359 and 360: 359 11. Множество разн
- Page 361 and 362: 361 подчеркнуть, что
313<br />
Алгоритм 7.1 – Синдромное управление<br />
Дано: Z – множество заключений, в котором z 1 – выделенное<br />
(благоприятное) состояние или исход; ситуация действительности<br />
α (известно только, что ее динамика может оцениваться шкалой Z).<br />
Найти: 1) заключение z α ; 2) управление U, которое либо переводит<br />
ситуацию α в благоприятный режим (при z α > 1), либо стабилизирует<br />
благоприятный режим (при z α = 1).<br />
Выполнить: 1) реализовать управление U; 2) включить в опыт (сохранить)<br />
найденные эффективные когнитивно-поведенческие структуры.<br />
Тело алгоритма:<br />
Этап I. Приобретение знаний и умений (опыта – meta-cognition).<br />
Шаг 1. Создание или модификация Банка тестов {G(τ)}.<br />
Шаг 2. Создание, модификация Базы прецедентов Ω = {α({τ/T}, z/Z)}.<br />
Шаг 3. Построение предельной синдромной модели знаний {S * } Full и<br />
предельной вероятностной модели знаний {R * } Full в рамках<br />
контекста .<br />
Шаг 4. Создание физических (телесных) или виртуальных<br />
иерархических функциональных систем и автоматизмов среды<br />
(включая критические пути), обеспечивающих<br />
функционирование моделей знаний.<br />
Этап II. Применение опыта для оценки ситуации и выработки управления.<br />
Шаг 5. Оценка состояния ситуации α({τ/T}, z/Z) – определение<br />
синдромов {S} α и заключения z α .<br />
Шаг 6. Если z α > 1, то: 1) исключение фатальных синдромов<br />
неблагоприятного развития; 2) определение части или всего<br />
множества достижимых (по ресурсам) синдромов и<br />
предвестников, обеспечивающих выход на благоприятное<br />
развитие ситуации. В случае неуспеха решения любой из задач<br />
Выход с заключением «Активный мониторинг».<br />
Шаг 7. Если z α > 1, то: 1) формирование множеств запрещенных в<br />
переходный период синдромов {S} 2,Oj и предвестников {R} 2,Oj<br />
осложнений, кризисов; 2) формирование управления U на<br />
множестве достижимых синдромов и предвестников с учетом<br />
ограничений на качество переходного периода и сохраненных в<br />
опыте «критических путей».<br />
Шаг 8. Если z α = 1, то: 1) определение части или всего множества<br />
достижимых (по ресурсам) синдромов и вероятностных<br />
закономерностей, обеспечивающих улучшение или стабилизацию<br />
благоприятного развития ситуации; 2) определение<br />
предвестников развития неблагоприятной фазы (исхода);<br />
3) формирование управления U на множестве достижимых