Стратегии за опростяване на сложни системи
Проблем за опростяването
В сравнение с всички други проблеми, отнасящи се до сложността, този проблем е с най-висока степен на важност. Тази степен се определя от практическата стойност на решението на проблема за опростяване, намиращ отражение при моделирането, анализа, оценките и ефективното, интелигентно управление на информационната среда.
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.
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:
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
- Метасистема
- Принципи на контрол на метасистемата
- Общи степени на функционална сложност
- Принципи на сложността
- Нива на сложност на системите
- Йерархия
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