Одним существенным различием между неживой и жи-вой природой является то, что системы неживой природы активно не занимаются поиском информации, а принимают то, что поступает. Системы живых организмов умеют уже селектировать (выбирать) нужную им информацию, а ненуж-ную просто не принимают, не обращая на это внимание. Человек, кроме этих способностей, может также осознать процесс принятия информации и его целесообразно направ-лять, т.е. ввести процесс активного поиска. Поиск в своём первоначальном виде является случайным поиском. В даль-нейшем и в случайном поиске обнаружились свои законо-мерности и возможности повышения эффективности. Появи-лись многочисленные методы планирования эксперименталь-ного поиска. Их целью является получить минимальным объёмом эксперимента (количеством опытов) максимальное количество информации. Появились математические методы планирования и обработки экспериментальных данных, оцен-ки их статистической достоверности. В следующем этапе раз-рабатывались эвристические стратегии выбора. Согласно та-кой стратегии используют целый комплекс методов сжатия поискового поля: детерминированные, статистические, случай-ный поиск, проверка гипотез и др. Поэтапно отсеивают явно неэффективные варианты, информационное поле (массив) сужается и поиск осуществляется более короткими шагами. Значение имеет и количество поисковых признаков, пара-метров и критериев.
Основной целью обработки информации является разработка и оптимизация моделей реальных систем [ 52 ]. При этом ценность полученной информации определяется по степени усовершенствования модели приёмника информации, по критериям выполнения его цели. Модель системы-отпра-вителя информации представляет для приёмника интерес только по мере того, сколько она способствует выполнению его целей. Поэтому, он при получении каждой серии инфор-мации решает, необходимо ли ему дополнительная информа-ция о системе отправителя или нет, т.е. необходимо ли ему дальше усовершенствовать модель системы отправителя. Ос-новным критерием усовершенствования модели приемника является повышение ОНГ его модели.
ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ СОСТОИТ В УСО-ВЕРШЕНСТВОВАНИИ МОДЕЛИ ПРИЕМНИКА ПО ИЗ-БИРАТЕЛЬНО ПОЛУЧЕННЫМ ДАННЫМ О МОДЕЛИ ОТПРАВИТЕЛЯ ИНФОРМАЦИИ И ПО КРИТЕРИЯМ ОНГ.
В принципе в изолированной системе её общую ОНГ невозможно увеличить, но это возможно локально. Можно использовать доступную ОНГ других систем, в том числе и таких, которые находятся в виде модели или во второй реальности. Для создания таких ОНГ раньше затрачены энергия и информация, которые могут быть использованы для усиления ОНГ системы-приёмника информации. В ре-зультате сузится поисковое поле приёмника, уменьшается его неопределённость и ОЭ. Система, обладающая большей ОНГ, может получить от системы с меньшим ОНГ, информации значительно больше, чем тратит свою ОНГ и тем самым работает как усилитель информации.
После получения информации существенным этапом является выяснение её содержательности и достоверности. Поскольку канал передачи информации тоже можно рас-сматривать, как отдельную систему, то представляет интерес его пропускная способность для разных форм информации.
Для предварительной оценки общего объёма и эффек-тивности информации целесообразно ответить на следующие вопросы:
1. Содержит ли информация вероятностные характе-ристики данных или такую совокупность данных, из которо-го можно сделать статистические или условно-вероятностные выводы по принципу максимального правдоподобия?
2. Дают ли полученные данные представление о модели системы-отправителя или об элементах системы? Получены ли данные из системы по случайной выборке или по каким-либо закономерностям?
3. Показывают ли полученные данные динамику изме-нения системы по времени? Можно ли усовершенствовать динамическую модель системы-приёмника? Приведены ли данные о временной последовательности событий или о ско-рости процессов? Встречаются ли процессы, в которых после-дующие события зависят от предыдущего (марковские цепи)?
4. Какой является примерная размерность информации и ОНГ, их зависимость от факторов в многомерном прост-ранстве?
Эффективность информации зависит от степени усовер-шенствования модели принимающей системы в результате получения и усвоения её. Информация может быть разного характера - от единичных изолированных фактов до переда-чи модели целой системы или её элементов. Усовершенст-вование модели приёмника может произойти в его разных функциональных элементах. Последние выясняют путём сис-темного анализа и они обуславливают изменчивость струк-туры любых систем. Основные действия при инфообработке:
1. Уточнение цели или целесообразного поведения прини-мающей системы. Более конкретное выяснение проб-лем, пределов и ограничений для системы.
2. Поиск дополнительных альтернативных вариантов при выборе структуры или функции системы для достиже-ния её цели более экономными средствами.
3. Сравнительные данные по доходам и затратам при вы-боре и выполнении разных альтернативных вариантов.
4. Усовершенствование самой модели системы, его пара-метров, коэффициентов, структуры и формул, урав-нений балансов вещества, энергии или ОЭ и ОНГ.
5. Уточнение критериев эффективности для достижения цели. По критериям сравнивают эффективность альтер-нативных вариантов решений.
МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Методика обработки информации состоит из ряда ста-дий, которые можно частично исключить или расширить в соответствии с глубиной обработки или с получением новой информации.
Этап I. Уточнение целей, ограничений, критериев, пре-делов и объёма системы, её вероятностных характеристик.
1. Результаты применения априорно-приближённых методов определения условных вероятностей:
уточнение статистических данных,
использование научных и теоретических зависи-мостей,
дополнительные данные по опыту эксплуатации функ-ционирования аналогичных систем,
возможности приближенного математического модели-рования,
экспертные выводы и их обобщения, экспертные системы.
2. Уточнение степени (коэффициента) рассеяния инфор-мации в системе-приёмнике:
шумы в каналах связи,
влияние окружающей среды на действие конкретных факторов по критерию эффективности,
изменение фактора времени и скорости процессов превращения структур,
колебания в технологическом режиме и в составе ис-ходных материалов,
субъективные факторы при контроле и отклонения системы от установленного режима.
Этап II. Расчёты ОЭ и ОНГ системы-приёмника по полученной информации. Расчёты производят по формулам баланса ОЭ и ОНГ, приведенным в гл. 6, 9, 12. Составляют материальные, энергетические, финансовые и ОНГ балансы. Исследуют влияние новых данных на отдельные факторы и на целевые критерии. Сравнение с критериями даёт возмож-ность отсеивать несущественные данные и факторы. На основе этого составляют более гомоморфные математические модели.
Пример. Проектирование отделочных работ при ремон-те конкретного здания. Оптимизация проекта представляет многокритериальную задачу. Необходимо минимизировать за-траты, обеспечить максимальную долговечность, декоратив-ные и защитные свойства. Исходные данные все вероят-ностные. Колеблются свойства исходных материалов, атмос-ферных условий, срок службы и напряжённые состояния между отделочными слоями. Оптимизация при проектиро-вании происходит в условиях неопределённости. В этом случае выбор оптимальных вариантов значительно упро-щается при составлении балансов ОЭ и ОНГ, которые поз-воляют на основе дополнительной информации отсеить явно неэффективные варианты отделки и сократить поисковое поле. Для окончательного выбора необходимо по каждому варианту материалов и технологии рассчитать приведенные затраты на изготовление и эксплуатацию отделочных покрытий.
Этап III. Анализ ограничений и факторов, уменьшаю-щих точность расчётов ОЭ и ОНГ. При расчётах ОЭ необ-ходимо учесть, что при выводе формул приняты некоторые допущения. Это ограничивает точность и области применения формул. В каждом конкретном случае следует выяснить, в какой мере допущения искажают результаты или при помощи введения дополнительных поправок устранять неточности. Основные сделанные допущения следующие.