ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
ÐÐ ÐÐЦÐÐ ÐÐ ÐÐÐÐЬÐЫХ ÐÐÐÐЩÐÐÐÐ: меÑодологиÑ, задаÑи ...
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
81<br />
большинству тестов, участвующих в описании действительности. Точность<br />
измерения тестов должна быть достаточна для решения целевой задачи и<br />
не более того. В этом суть Принципа предельных обобщений.<br />
Таким образом, стремлению к точности данных, т.е. понижению<br />
энтропии, противостоит стремление к уменьшению ресурсов, что ведет к<br />
повышению энтропии. Возникает проблема баланса энтропии (точности) и<br />
ресурсов (энергии). То же касается баланса управляемости и автономности.<br />
Не следует стремиться управлять всем. Что-то надо передавать для<br />
самоуправления и самореализации. На этом принципе будут строиться<br />
функциональные системы когнитивно-поведенческого уровня (см. главу 7).<br />
Под информационным управлением понимается механизм, когда<br />
управляющее воздействие носит неявный, косвенный, информационный<br />
характер и объекту управления (ОУ) дается определенная информационная<br />
картина, ориентируясь на которую он как бы самостоятельно выбирает<br />
линию своего поведения, или организованность [117]. Именно такой<br />
подход применяется при субоптимизации управления с учетом<br />
автоматизмов нисходящей детерминации.<br />
Антиэнтропийная направленность формирования автоматизмов<br />
нисходящей детерминации позволяет выявить важную закономерность<br />
этого процесса.<br />
В процессе нисходящей детерминации на этапе T.a → T′.{b 1 ; …; b k }<br />
реализуется приращение информационной энтропии следующего вида:<br />
∆Э инф (T.a → T′.{b 1 (w 1 ); …; b k (w k )}) = - ∑ i=1,k w i ln w i , (2.17)<br />
где w i – вероятность выбора элемента b i (i = 1,…k). Если одна из<br />
вероятностей w равна единице, а все остальные равны нулю, то<br />
неопределенность в информации отсутствует и ∆Э инф = 0. С другой<br />
стороны, информационная энтропия процесса нисходящей детерминации<br />
получает максимальное приращение, когда все w i , равны l/k, т.е. имеется<br />
максимальная неопределенность с выбором значения домена-предка.<br />
Суммарная информационная энтропия нисходящей детерминации<br />
складывается из приращений информационной энтропии на всех участках<br />
преобразований.<br />
Таким образом, главной целью создания автоматизмов нисходящей<br />
детерминации является максимальное снижение приращений<br />
информационной энтропии вида (2.17). Отметим, что структурная энтропия<br />
орграфа доменов и информационная энтропия нисходящей детерминации<br />
коррелируют между собой очень слабо. Только в случае, если для всех<br />
нисходящих преобразований {T → T′} все w i равны l/k, можно говорить о<br />
прямой связи между структурной и информационной энтропиями.