ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ... ПРИНЦИП ПРЕДЕЛЬНЫХ ОБОБЩЕНИЙ: методология, задачи ...

cdn.scipeople.com
from cdn.scipeople.com More from this publisher
31.01.2015 Views

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

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

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!