1. Отдельные факторы влияют на целевые критерии системы независимо друг от друга. В действительности часто существенность факторов и их влияние зависят также от их взаимных связей. В таком случае надо взаимное влияние факторов (интеракцию) учесть как новый фактор, влияющий на целевой критерий.
2. Целевые критерии находятся от отдельных, влия-ющих на них факторов в вероятностной, стохастической зави-симости. Однако, в ряде случаев эти зависимости могут быть и функциональные (детерминированные или полудетермини-рованные). Функциональные компоненты в зависимостях необходимо отдельно определять и учитывать в формулах.
3. Предположительно превращения в системе состоят из последовательных случайных событий, в которых каждое по-следующее событие зависит от предыдущего. Иногда необ-ходимо учитывать также т.н. иерархическую зависимость, т.е. каждое последующее может зависить от ряда предыдущих событий.
4. Условные вероятности, описывающие зависимость последующего события от предыдущего р(Bi / Aj) - посто-янные. Непостоянство наблюдается часто, например из-за из-менения условий окружающей среды.
5. Предполагается, что в системах протекают только марковские случайные процессы, т.е. кроме условий в п. 3 и 4, вероятность исхода (Вi) последущего события зависит только от исходов (Аj) предыдущего события и не зависит от исходов других событий, которые предшествуют последнему. Часто события зависят не только от непосредственно пре-дыдущего, но и от тех, которые имели место ранее. Для ослабления влияния этого ограничения, в качестве сложного предшествующего события рассматривают последовательность ряда предшествующих простых событий. С увеличением дли-ны цепи их влияние на вероятность появления целевого собы-тия быстро убывает. В таких процессах, обнаруживающих свойства эргодичности, связь между событиями, отстоящими достаточно далеко друг от друга, можно рассматривать, как исчезающую.
6. Предполагается, что статистика распределения слу-чайных величин известна. За вероятностную оценку пара-метров принимается их нормальное распределение и соб-людение принципа максимального правдоподобия. Реально далеко не всегда известно вид распределения. В большинстве случаев можно принимать нормальное распределение, часто встречается и экспоненциальное распределение (при опреде-лении надёжности, срока службы) или биномиальное рас-предение.
7. Предположительно цель сформулирована конкретно и однозначно. Также считается, что установлены способ измерения степени достижения цели, т.е. вероятность, кото-рой она должна быть достигнута и соответствующие крите-рии. Практически системы имеют часто несколько критериев цели. Системы могут иметь по разным критериям противо-положные показатели по выполнению цели. В таких случаях необходимо сравнивать показатели при помощи функции желательности или по экономическим критериям и найти компромиссное решение.
8. Системы, принимающие информацию, должны быть чётко ограничены и охарактеризованы. Ясно должны быть определены пределы системы в пространстве и во времени, а также пределы и количество элементов и влияние на них окружающей среды. На практике эти пределы и цели часто являются весьма расплывчатыми, границы между элементами туманными. Неопределённостями от отклонений пределов, границ и ограничений тоже необходимо учитывать в расчё-тах ОЭ.
9. Передача информации по каналам предположительно происходит в идеальных условиях. В действительности в ка-налах связи могут возникать искажения или вообще из-менения по существу информации. Шумы в каналах передачи информации, как во внешних, так и во внутренних связях, существенно влияют на ОЭ системы.
10. Структуры и функции системы в определённый период считаются неизменяющимися во времени. Реально существующие системы и их элементы могут изменяться крайне медленно или в разных скоростях и направлениях. Фактор времени должен быть специально учтён при расчётах ОЭ. Кроме того, большое влияние имеет своевременное получение системой информации.
11. Технология и организационная структура в системах работают по регламенту или по уставу. В реальных системах, особенно, если в них участвуют люди, наблюдается много отклонений (например, технические неисправности, непра-вильное распределение обязанностей между людьми). Между людьми могут возникать разного рода конфликты, недо-разумения, обиды, передачи неверной информации. Все эти факторы должны быть учтены при рассчётах коэффициента рассеяния информации.
12. Пространство состояния модели должно обеспечить эффективное изучение поведения реальной динамической сис-темы. Фазовое пространство модели должно содержать мини-мальное количество координат измерения (порядок системы), необходимого для однозначного описания превращений сис-темы. Если в модели системы фазовых координат (порядка) меньше требуемого, то это может вообще сделать невоз-можным однозначное описание процессов превращений сис-темы (фазового портрета). Отсутствие требуемой размерности в модели существенно уменшает её ОНГ, гомоморфность и возможность её использования.
Этап IV. Введение необходимых поправок и уточнений в условные вероятности и в коэффициенты увеличения ОЭ (К и k). Принципы определения k приведены раньше (гл. 4 и 12). Колебания Zи находятся в пределах 0 ё 1,0. Колебания K, k - в пределах 1 ё ?.
1. Для выяснения интеракции действия факторов необ-ходимо найти условные вероятности при воздействии от-дельно одного и другого фактора и при их одновременном воздействии. Если разности между одновременном и суммой раздельно проведенных действий нет, то можно рассмат-ривать их воздействие отдельно. Если есть отличия в пока-зателях, то необходимо ввести поправки на совместное влияние факторов.
2. Так как вероятностные отклонения существуют во всех системах, то в ряде случаев могут быть найдены только приближённо функциональные зависимости между вели-чинами факторов и статистическими параметрами критерия цели. Если такие зависимости обнаруживаются, то веро-ятность достижения цели можно уточнять методами функ-ционального анализа.
3. Часто на практике необходимо создавать модель реальной системы, о которой известно ряд отрывистых фак-тов или экспериментальных данных. Однако, их недостаточно для определения статистических параметров функциони-рования системы. Кроме того, о системе имеются пре-рывистые априорные данные, например, по аналогии с дру-гими системами, по действию законов природы или эко-номики, мнение экспертов и др. Задача заключается в приме-нении полученных новых априорных (теоретических) и апостериорных (экспериментальных) данных для уточнения статистических моделей данной системы. Для решения задачи могут быть применены метод экспертных систем и метод Байеса. Этими вопросами занимается теория статистических решений (статистические игры). В общем случае существует некоторое множество возможных состояний системы, которое образует пространство выбора оптимальных вариантов. Из прошлого опыта или из теоретических предположений можно ориентировочно прогнозировать, как часто система принимает то или иное состояние, т.е. бывает известно априорное рас-пределение вероятностей. ОНГ модели системы может быть существенно увеличена путём проведения экспериментальных работ. В принципе экспериментальным путём можно полу-чить достаточно полную информацию о состоянии системы и составить достоверную, гомоморфную модель. Однако, пос-тановка эксперимента всегда связана с затратой средств и времени, потери от которых могут оказаться значительнее того выигрыша, который могут дать результаты экс-перимента.
4. Особого внимания требует выяснение конфликтных ситуаций внутри системы, а также между системой и на-ружной средой. В случае конфликта возникают элементы с противоположными интересами, когда выигрыш одного свя-зано с проигрышом другого. Однако, далеко не всегда конфликт кончается с общим нулевым результатом (т.е. выигрывает сильный и в такой же мере проигрывает другой). Обычно интересы конфликтующих сторон не совпадают с общими интересами системы. Для расчётов влияния конф-ликтов на целевые критерии и их вероятности применяются методы теории игр, для усовершенствования которых не-обходимо учесть также изменение ОНГ.