Стратегии за опростяване на сложни системи
Направо към навигацията
Направо към търсенето
The printable version is no longer supported and may have rendering errors. Please update your browser bookmarks and please use the default browser print function instead.
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:
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