E-mail: lutsk sv@mail ru




Скачать 151.14 Kb.
НазваниеE-mail: lutsk sv@mail ru
Дата публикации30.07.2013
Размер151.14 Kb.
ТипДокументы
uchebilka.ru > Информатика > Документы
УДК 621.9

.. С.В.Луцкий

Харьковский национальный автодорожный университет

E-mail:lutsk.sv@mail.ru
СИСТЕМНО-ИНФОРМАЦИОННАЯ ПАРАДИГМА В ЗАДАЧАХ МОДЕЛИРОВАНИЯ, АНАЛИЗА И СИНТЕЗА СЛОЖНЫХ САМООРГАНИЗУЮЩИХСЯ СИСТЕМ
Аннотация. В статье рассматривается совокупность фундаментальных научных усановок, терминов и положений теории системно-информационного подхода к задачам моделирования, анализа и синтеза сложных самоорганизующихся систем.

Ключевые слова: самоорганизация, информация, сложная система, моделирование, анализ, синтез.
1.Введение.

Практические задачи, которые сегодня решаются, требуют глубокого изучения отдельных объектов и явлений природы. Большое число задач связано с исследованием сложных систем, таких, которые включают множество элементов, каждый из которых представляет собой достаточно сложную систему, и эти системы тесно взаимосвязаны с внешней средой. Изучение таких систем в естественных условиях ограничено их сложностью. В этих условиях единственным возможным методом исследования является моделирование (физическое, логическое, математическое).

Без модели нет познания. Любая гипотеза – это модель. И правильность гипотезы о будущем состоянии объекта зависит от того, насколько правильно определили параметры исследуемого объекта и их взаимосвязи между собой и внешней средой. Однако научное описание никогда не охватывает всех деталей, оно всегда выделяет существенные элементы структур и связей. Поэтому такое описание содержит обобщенную модель явлений. В настоящее время термин «общая теория систем» по предложению Л.Берталанфи трактуется в широком и узком смысле. Общая теория систем, понимаемая в широком смысле, охватывает комплекс математических и инженерных дисциплин, начиная с кибернетики и кончая инженерной психологией. Более узкое толкование термина связано с выбором класса математических моделей для описания систем и уровня их абстрактного описания.

Сложные саморганизующиеся системы относятся к особому классу систем и прежде всего из-за обладания свойствами самоорганизации. Изучение особенностей сложных саморганизующихся систем, выбор класса математических моделей, решение задач анализа и синтеза является актуальной научной задачей современности.

^ 2.Анализ последних достижений и публикаций.

Существуют некоторые общие принципы единой платформы для изучения технических, биологических и социальных систем. Возникновение и существование всех материальных систем в природе обусловлено эволюцией.

Важной особенностью эволюции систем является неравномерность, отсутствие монотонности. Периоды постепенного накопления незначительных изменений иногда прерываются резкими качественными скачками, существенно меняющими свойства системы. Обычно они связаны с так называемыми точками бифуркации — раздвоением, расщеплением прежнего пути эволюции. От выбора того или иного продолжения пути в точке бифуркации очень многое зависит, вплоть до появления и процветания нового мира вещей, организмов, социумов или, наоборот, гибели системы.

Остановимся на некоторых из этих свойств, имеющих наиболее непосредственное отношение к теории самоорганизации. Самоорганизация являеся одной из форм организации систем. Процесс самоорганизации - это процесс самоструктурирования развивающихся систем. Одним из признаков такого процесса является отсутствие дополнительного привлечения системой энергии из вне в, т.е из окружающей среды.

Развитие системы — процесс закономерного изменения, перехода из одного состояния в другое, более «совершенное», от простого к сложному, «от низшего к высшему». Здесь имеется в виду «прогрессивное» развитие — поступательное «улучшение» в процессе развития. Для отдельных, даже очень больших систем и для больших промежутков времени по-настоящему объективны лишь смена качественных состояний и усложнение. Категории совершенства, низшего и высшего, худшего и лучшего слишком относительны и условны, чтобы характеризовать качество сложных систем в процессе развития. Правильнее говорить не столько о прогрессивном развитии, сколько об онтогенезе систем, об истории их индивидуального развития — от зарождения до конца существования.

Полный цикл развития любой конкретной системы включает пять основных этапов: возникновение, становление, зрелость, регрессивные изменения, ликвидация. На этапе становления система растет, расширяется, превращается в организованное целое. Зрелость — состояние системы, когда процессы организации и дезорганизации уравновешивают друг друга и когда перечисленные выше свойства достигают оптимального сочетания для установившихся внешних условий функционирования, обеспечивая высокую устойчи­вость, — это высшая точка жизненного цикла организации. В зрелом состоянии все передаточные функции системы работают в стабильном режиме.

Остановимся подробнее на некоторых свойствах, имеющих наиболее непосред­ственное отношение к теории организации.

Любая реальная система может быть представлена в виде некоторого материального подобия или знакового образа, т.е. соответственно аналоговой или знаковой моделью системы. Моделирование неизбежно сопровождается некоторым упрощением и формализацией взаимосвязей в системе. Эта формализация может быть осуществлена в виде логических (причинно-следственных) и/или математических (функциональных) отношений.

Структура в теории систем чаще всего рассматривается как упорядочение элементов системы, результат процесса организации. . В прямом смысле структура — это строение системы. Вне систем структур не существует. Посредством структуры реализуются свойства, обеспечивающие желаемое функционирование системы. Структура характеризует систему со стороны ее строения, конструкции, пространственно-времен­ного расположения частей, устойчивых взаимосвязей.

В саморазвивающихся системах структура непрерывно меняется. В период самоорганизации систем структура усложняется, включаются новые связи, меняется пространственное расположение. При дезорганизации, напротив, связи ослабевают или исчезают, свойства элементов нарушаются, целостность системы уменьшается.

Эмергентность как степень несводимости свойств системы к свойствам отдельных элементов, из которых она состоит, по существу отрицает применимость редукции к сложным динамическим системам, к организациям. Сочетание двух или нескольких взаимодействующих элементов, свойств (качеств, потенциалов) любой системы в подавляю¬щем большинстве случаев придает системе новое качество, отличающее систему от простой суммы независимых качеств ее элементов. Это свойство в теории организации обозначают термином синергия — совместное действие

Выделение системы делит ее мир на две части — саму систему и ее среду. По характеру

связей, в частности, по возможности обмена веществом и энергией со средой в принципе мыслимы: изолированные системы (никакой обмен невозможен); замкнутые системы (невозможен обмен веществом); открытые системы (возможен обмен и веществом и энергией). В природе существуют и в теории организации рассматриваются только открытые системы. Системы, между внутренними элементами которых и элементами среды осуществляются переносы вещества, энергии и информации, носят название динамических систем.

Динамические системы эволюционируют в сторону усложнения организации и образования подсистем. При этом усиливаются такие эмергентные свойства (качества) системы, как управляемость и самоорганизация.

Действие системы во времени называют ее поведением. Вызванное внешним фактором изменение поведения обозначают как реакцию системы, а качественное изменение реакции системы, связанное с изменениями структуры и направленное на стабилизацию поведения, — как ее приспособление, или адаптацию. Закрепление адаптивных изменений структуры и связей системы во времени, при котором ее потенциальная эффективность увеличивается, рассматривается как развитие или эволюция системы.

^ Цель и постановка задачи.

Разработка основных принципов системно-информационного подхода к моделированию, анализу и синтезу сложных самоорганизующихся систем.

^ Системно-информационный подход к анализу и синтезу сложных самооргани­зующихся систем и разработка на этой основе компьютерно-интегрированных технологий.

Системно-информационный подход является новым научным направлением. В нем используются основные идеи теории информации применительно к развитию сложных самоорганизующихся систем на этапах их жизненного цикла.

С позиции методологии системно-информационного подхода все процессы в природе информационно взаимосвязаны. Эта взаимосвязь в виде когерентного поведения начинается с порога чувствительности одного процесса к другому. Одни процессы находятся в состоянии активности («видят друг друга») другие в состоянии пассивности (не видят), это зависит от значений порогов чувствительности процессов друг к другу. В соответствии с этой теорией передача информации имеет направление, которому соответствуют конкретные для этого направления значения порогов чувствительности объектов. Когерентность процессов подразумевает стационарные величины отношения порогов чувствительности процессов при передаче информации одновременно в противоположные стороны.

Природу информации подавляющее большинство ученых связывают с всеобщим свойством материи, свойством по существу родственным с ощущением, свойством «отражения». Отражение – это результат воздействия одной материальной системы на другую, это воспроизведение в иной форме изменений (особенностей) одной системы в изменениях (особенностях) другой [1].

Закон элементарных отражений примем за аксиому на основании физических законов сохранения и развития.

Аксиома. Любое элементарное отклонение фундаментальных атрибутов влечет за собой элементарное отражение в универсуме (m,е,i,t,r) I, где m,э,i,t,r,  элементарные: масса, энергия, информация, время и пространство; I  элементарное отображение.

Полное множество отражений категориальных атрибутов сложных систем в универсуме представлено в таблице 1.

Таблица 1.



Атрибуты

Множество отражений категориальных атрибутов

1

Пространство (Rn)

I{f: Rn  Rn}, I{f: Rn  m}, I{f: Rn  E}, I{f: Rn  t}

2

Время (t)

I{f: t  t}, I{f: t  m}, I{f: t  E}, I{f: t  Rn}

3

Вещество (m)

I{f: m  E}, I{f: m  Rn}, I{f: m  t}, I{f: m  m}

4

Энергия (Е)

I{f: E  m}, I{f: E  Rn}, I{f: E  t}, I{f: E  E}

5

Информация (I)

I{f: I  I}, I{f: I  m}, I{f: I  E}, I{f: I  t}


Представленное полное множество отражений лежит в основе системно-информа­ционного моделирования свойств систем и процессов в атрибутивном виде.

Выше представленные множества отражений по своей природе дискретные относительно наименьших порогов чувствительности категориальных атрибутов друг к другу. Такая дискретность обусловлена конечными значениями фундаментальных физических констант, которые связывают все процессы окружающего мира.

Немецкий физик М.Планк в начале ХХ века показал, что основные единицы измерения могу быть составлены из фундаментальных физических констант.
, , ,

,

,
где С=299792458 м/с, (скорость света); h=6,626075 10(-34)Дж с, (постоянная Планка);

G=6,67259 10(-11) м(3) / кг с(2), (гравитационная постоянная) l,,m,э,i –элементарные пороги отражений категориальных атрибутов.

Сформулируем основные концептуальные положения системно-информационного подхода (СИП) к развитию больших самоорганизующихся систем [2].

При разработке СИ-моделей преобразования вещества, энергии и информации на этапах жизненного цикла систем, принципиальным вопросом является определение отношения меры количества информации по Шеннону-Больцману (классическая теория информации связи) и СИП [3]. При известном законе распределения вероятности (наиболее часто используется закон нормального распределения) количество информации по СИП равно

, при ∆ х =  = 1, ,

Jsh=-plnp, тогда ,

где JСИП – количество информации по СИП; Jsh – количество информации по Шеннону;

Хср,Хi  физические величины – средняя и номинальная; х – порог чувсвительности; n –

количество измерений, mi  количество измерений с i-тым размером.

Таким образом, количество информации действительного размера по системно-информационному подходу равно количеству информации усредненного размера минус количество информации по Шеннону-Больцману. Из проведенного анализа вытекает, что количество информации состоит из детерминированной и стохастической частей, а количество информации Шеннону-Больцману есть информация ошибки размера.

Количество информации значения физической величины (параметра) в стохастической системе может служить математическое ожидание дискретной случайной величины

I = M =, тогда количество информации можно определить по формуле, где D – дисперсия, – среднеквадратическое отклонение случайной физической величины. Если информация передается без потерь от у физической величины к x физической величине, характеризующих свойства взаимодействующих стохастических систем, тогда или . .

Информационный процесс протекает при устойчивой корреляционной связи между выходом и входом взаимодействующих систем.

СИП позволяет рассчитать качество и ценность информации свойств объектов.

^ Качество информации объекта определяется как всеобщая характеристика, обнаруживающаяся в относительном отклонении от совокупности целевых свойств объекта от реальных значений .

где Iном информация номинального значения параметра, Iдейств информация действительного значения параметра.

Ценность информации определяется как объективная положительная или отридца-тельная значимость влияния существенных свойств и их значений на степень формирова-

ния целевых номинальных свойств объекта .

Изменение состояния системы формируется посредством информационной связи между взаимодействующими системами. Особенностью модели пространства свойств объектов заключается в структуризации параметров свойств систем во времени и пространстве, т.е. в структуризации проявления чувствительности свойств в пространстве и во времени [4].

СИП формулирует четыре закона, на основе которых происходят преобразования СИ-моделей состояний процесса (системы) в информационном пространстве свойств

1. Закон тождественного отображения состояния свойств объектов

.

2. Закон информационного согласования свойств объектов

.

3. Закон информационной аддитивности свойств объектов

, ,где n – основа логарифма.

4. Закон информационного пространства свойств – информационно взаимосвязанные и

согласованные без потери или излишка информации процессы когерентны, а их изменения взаимно однозначны по численным значениям информационных кодов.

Проведенный системно-информационный анализ позволил выявить закономерные связи свойств систем и ее информационных показателей.

1. Система обладает конечным количеством информации (потенциалом), которое объективно отражает количество элементарных отражений при ее развитии.

Любое развитие выражается через систему информационных отношений элементов системы между собой и внешней средой.

Система является более эффективнее, чем меньшим количеством информации, которой он владеет, обеспечивается ее целевое назначение.

2. Затраты внутренних и внешних ресурсов на создание систем когерентны с количеством информации в системе информационных отношений объектов, участвующих в процессе.

3. Показатели качества системы когерентны значениям потерь или излишка количества информации в системе информационных отношений ее элементов и среды.

4. Показатели эффективности систем когерентны значениям качества и ценности информации в системе информационных отношений ее элементов и среды.

Процесс самоорганизации проявляется в виде самоструктуризации систем, при этом преобразованию подвергаются значения категориальных атрибутов, которые отражают число возможных состояний системы. Можно сделать вывод, что система в определенных условиях стремится перейти в состояние с наименьшим количеством возможных состояний, так как большее количество состояний требует больше энергии для устойчивого равновесия системы.

Механизм самоорганизации, как природных так и искусственных систем, лежит в глубинных свойствах самой материи и до конца не изучен. Для процессов и систем этот механизм может быть реализован на базе системно-информационных моделей, отражающих новое понимание термина «информация».

На основе вышеизложеных положений СИП сформулируем основные принципы концеции самоорганизации больших систем.

1. Самоорганизация является одной из форм организации развивающихся систем, при которой система самоструктурируется без привлечения внешних информационных ресурсов.

2. В процессе самоорганизации структура системы стремится к состоянию минима­льного информационного потенциала (количество информации состояния системы) с сохранением ее целевых функций.

3.В основе процесса самоорганизации систем лежит принцип информационного согласования потенциалов состояний взаимосвязанных элементов при самострук­турировании системы.

4.Качество процесса самоорганизации систем тем выше, чем меньше потерь или излишка информации возникает в процессе ее самоструктуризации.

5. Эффективность процесса самоорганизации тем выше, чем: к меньшему информа­ционному потенциалу пришло ее состояние при условии сохранения прежних и возникновения новых целевых функций системы.

Самоорганизация в искусственных системах реализуется посредством компьютерных технологий, алгоритмы которых разработаны на принципах самоорганизации. Системы подверженные процессу самоорганизации находятся в особом функциональном состоянии, при котором состояние воздействующей системы передается состоянию принимающей воздействие системы ,а значения информационных потенциалов и стремятся к минимуму.








Задачи самоорганизации относятся к задачам управления, которые реализуются адаптивными системами. Адаптивные системы с изменением параметров называются самонастраивающимися, а с изменением структуры и алгоритма управления – самоорганизующимися [5]. Модель объекта в пространстве состояний относится к моделям вход-состояние-выход с дополнительными условиями. Самоорганизующаяся система – это особое состояние адаптивной системы, на которые накладываются условия принципов самоорганизации. Запишем функцию управления самоорганизующейся системы

Выводы.

Представленная модель самоорганизующейся системы позволяет исследовать системы разной природы стандартными методами, которые хорошо разработаны и реализованы в современных компьютерных программах.

Литература.

1. Луцкий С.В. Теоретико-информационный подход к развитию технических систем / Луцкий С.В. // Вісник двигунобудування: Науково-технічний журнал. Запоріжський національний технічний університет. ВАТ “Мотор Січ”. Національний аєрокосмічний університет ім. Н.Е. Жуковського “ХАИ”. - Запоріжья ВАТ “Мотор Січ”, №2(16)/2007.– С.28–33.

2. Луцкий С. В. Теоретические основы системно-информационного подхода к технологическим процессам и системам, (монография) /С. В. Луцкий  Харьков ХНАДУ 2008.  238с.

3. Луцкий С.В. Роль информации в развитии интегрированных производственных систем машиностроения / Н.Э.Тернюк, С.В.Луцкий // Оборудование и инструмент. Международный информационно-технический журнал. -– Харьков. №5/105/2008. – С.146–150.

4. Луцкий С.В. Теоретические основы информационного подхода в технологии машиностроения /В.Е. Карпусь, С.В.Луцкий // Прогресивні технології і системи машинобудування: Міжнародний збірник наукових праць. – Донецьк: ДонНТУ. 2005.- Вип. 32. – С.130–144.

5. Ю.И.Медведев. Курс лекций по теории автоматического управления.Ч.1: /Медведев Ю.И./ Учеб.пособ. – Томск: Из-во Том. Ун-та. 2004г. – 110с.

Добавить документ в свой блог или на сайт

Похожие:

E-mail: lutsk sv@mail ru iconE-mail: lutsk@mail ru
...

E-mail: lutsk sv@mail ru iconО проведении акции
Революции, 2, г. Челябинск, 454113, тел.: (8-351) 263-39-71, e-mail: gorono 74@mail ru

E-mail: lutsk sv@mail ru icon22 Рак ] e-mail: yarule@mail ru Страна: Genoa, Ligurien, Италия Комментарии...

E-mail: lutsk sv@mail ru iconУправление по делам образования
Революции, 2, г. Челябинск, 454113, тел.: (8-351) 263-39-71, e-mail: gorono 74@mail ru

E-mail: lutsk sv@mail ru iconНовости
Интересующую Вас информацию о журнале Вы можете получить, отправив письмо с вопросом на e-mail – lenberg1957@mail ru

E-mail: lutsk sv@mail ru iconНовости
Интересующую Вас информацию о журнале Вы можете получить, отправив письмо с вопросом на e-mail – lenberg1957@mail ru

E-mail: lutsk sv@mail ru iconРезюме Гненюк Алена Васильевна Моб. Телефон: 0682042991 е-mail: Alena...

E-mail: lutsk sv@mail ru icon"Автоматизация бухгалтерского учета на сельскохозяйственном предприятии"
Контактный e-mail:(на этот e-mail мы отправим счет на участие в семинаре, на сумму- 150 грн.)

E-mail: lutsk sv@mail ru iconАнализ и интерпретация составляющих мгновенной мощности электрической...
Ул. Первомайская, 20, 39600, г. Кременчуг, Украина, e-mail: marry 88@mail ru

E-mail: lutsk sv@mail ru iconКлинико-функциональные изменения поджелудочной железы у детей с функциональными нарушениями жкт
Харьковский национальный медицинский университет, кафедра пропедевтики педиатрии №2 e-mail: j588@mail ru

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
uchebilka.ru
Главная страница


<