Разлика между версии на „Стратегии за опростяване на сложни системи“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
Ред 1: Ред 1:
 
В сравнение с всички други [[задача|проблем]]и, отнасящи се до сложността, проблема за опростяването, намиращ отражение при [[моделиране]]то, [[анализ]]а, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда е с приоритетна важност'''.'''
 
В сравнение с всички други [[задача|проблем]]и, отнасящи се до сложността, проблема за опростяването, намиращ отражение при [[моделиране]]то, [[анализ]]а, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда е с приоритетна важност'''.'''
  
 +
==Същност==
 
Съществуват много [[стратегия|стратегии]] за опростяване, които се различават по следното:
 
Съществуват много [[стратегия|стратегии]] за опростяване, които се различават по следното:
  
Ред 11: Ред 12:
 
*природата (смисъла) на допълнителните предпочитани наредби, но всяка една от тях може да бъде формулирана като специален случай на показаното по-горе решение на проблема.
 
*природата (смисъла) на допълнителните предпочитани наредби, но всяка една от тях може да бъде формулирана като специален случай на показаното по-горе решение на проблема.
  
==Стратегия на разбиване==
+
===Стартегиите===
Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми. Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване. От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:
+
*Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми.  
  
[[file:mets.png]]
+
*Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване.  
  
така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.
+
*От практическа гледна точка различните [[ресурс]]и обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с ''n'' и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:
  
Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].
+
[[file:mets.png]] така, че ''fT(n) ''да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” ''n''. Обикновено [[функция]]та ''fT'' се нарича времева''' '''функция''' '''на''' '''сложност'''. '''На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.
  
От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.
+
*Ресурсът компютърна''' '''памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от ''n''-те променливи има ''k'' състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.''kn'' “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно [[състояние]].
  
Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.
+
*От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.
  
От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.
+
*Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.
 +
 
 +
*От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.
 
==Вижте още==
 
==Вижте още==
 
*[[Метасистема]]
 
*[[Метасистема]]

Версия от 17:47, 26 март 2014

В сравнение с всички други проблеми, отнасящи се до сложността, проблема за опростяването, намиращ отражение при моделирането, анализа, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда е с приоритетна важност.

Същност

Съществуват много стратегии за опростяване, които се различават по следното:

  • степен на сложност;
  • множеството от всички считани за възможни опростени форми на дадена система;
  • влаганото субективно значение в двете базисни наредби;
  • природата (смисъла) на допълнителните предпочитани наредби, но всяка една от тях може да бъде формулирана като специален случай на показаното по-горе решение на проблема.

Стартегиите

  • Една важна стратегия за опростяване на много сложни системи (за правене на системите управляеми) е тази при която сложните системи се “разбиват” на подходящи подсистеми.
  • Един от аспектите на системната управляемост се характеризира с използваните ресурси (най-често компютърни – време и памет) за решаване на проблема за опростяване.
  • От практическа гледна точка различните ресурси обикновено се изразяват чрез някакъв параметър, който представя “големината на проблема”. Нека например да означим един такъв параметър с n и той да се асоциира с броя на променливите на дадена система. В този случай времето необходимо за решаване на проблема за опростяването може да се изрази чрез функцията:

Mets.png така, че fT(n) да означава най-продължителното време, необходимо за решаване на проблем с “големина” n. Обикновено функцията fT се нарича времева функция на сложност. На основата на тази функция и в зависимост от характера на сложността на системите, се градят два класа алгоритми за опростяване – полиноминални и експоненциални.

  • Ресурсът компютърна памет може да се характеризира по следния начин. Ако всяка една от n-те променливи има k състояния, то за описание на всички състояния на дадената система ще са необходими n.kn “клетки” памет, всяка от които може да съдържа само едно състояние.
  • От друга гледна точка, ресурса памет се свърза с броя на възможните системи, които могат да се разграничат за решаване на една и съща задача.
  • Дескриптивната сложност на системите се редуцира обикновено чрез “разлагане” на сложната система на подходящи подсистеми – това е общ принцип, който не зависи от мярката за измерване на този вид сложност.
  • От друга страна обаче, сложността свързана с несигурността нараства или в най-добрия случай остава същата, когато системата се “разлага” и замества от подсистеми. Това означава, че опростяването на системите чрез подсистеми е само специален случай от общия проблем за опростяването. Един от пътищата за цялостно решаване на този проблем е напр. чрез прилагане на теориите за размитостите.

Вижте още

Източници

  • Arthur D. Hall, Metasystems Methodology: A New Synthesis and Unification (Ifsr International Series on Systems Science and Engineering, Vol 3)
  • J. Van Gigch, Decision Making About Decision Making: Metamodels and Metasystems (Cybernetics and Systems)
  • C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques:: A Beginning Therapist's Tool Kit (Second Edition)
  • Carl Murphy, Leverage technology for 21st century metasystems
  • John P Van Gigch, Applying the metasystems pardigm to improve our knowledge about knowledge (Working paper)
  • C. Wayne Perry, Basic Counseling Techniques: A Beginning Therapist's Toolkit

Външни препратки