книги из ГПНТБ / Цвылев Р.И. Информационный аспект долгосрочного планирования

Сам факт применения критериев максимин или минимакс предполагает отказ от применения принципа равной веро­ ятности, означающего «полное незнание» состояния среды.

Можно, например, далее графически показать, что смена стратегий, выбранных по критерию пессимиста, оп­ тимиста или упущенных возможностей, предопределяет вероятностную переоценку состояния среды. Иначе гово­ ря, вся область допустимых стратегий, представляемая в виде треугольника, всегда может быть, в свою очередь, разделена на зоны доминирования отдельных стратегий со своими особыми вероятностными оценками состояния среды [102].

Таким образом, выбор решения по Вальду означает также определение уже а priori некоторой точки зрения на возможное состояние среды. Следовательно, принцип «полного незнания» исключается. Он тем более исключа­ ется при решениях в классе допустимых событий. Можно сделать вывод, что предварительное установление цели, выражающееся затем в выборе стратегии, задает и об­ ласть субъективных вероятностных оценок состояния сре­ ды. Это тем более относится к классу допустимых собы­ тий, появление которых в значительной степени зависит от агентов, принимающих решения. Для этого класса событий, как отмечалось, решающее значение имеет ком­ плекс уникальных условий ср, возникновение которого почти полностью может иногда зависеть от деятельности самого агента. Следовательно, этот комплекс <р не имеет того самостоятельного значения, какое имеет состояние

среды в обычных задачах выбора стратегий.

Причинная связь между комплексом <р условий и исходом настолько уникальна, что суждение агента, принимающего решение, одновременно относится как к состоянию среды ср, так и к гипотезе об исходах его воз­ можных действий (Я). Он может при этом рассуждать следующим образом: при том или ином наборе сочета­ ний ср—Я допустимо ли выбранное сочетание фі—Я,, т. е. наступит оно или нет и в какой мере допустимо наступле­ ние данного сочетания. При этом на оценку допустимости влияют в значительной степени избранные агентом цели, взаимодействие различных целей, если речь идет, напри­ мер, об игровых ситуациях типа рефлексивных игр.

Таким образом, в процессе принятия решений нере­ гулярного типа начальной фазой всегда является селек­

71

ция структурной информации и уже в последующих фа­

зах отобранной информации придаются субъективные вероятностные оценки на базе подразумеваемой функции полезности агента или установленной цели. Указанная процедура принятия решений нерегулярного типа пред­ полагает использование различных методов логического анализа, в частности, использование, например, логиче­ ского анализа и представлений, разработанных англий­ ским исследователем Шэклом [29, 31, 32].

Подводя предварительные итога, можно сказать, что существуют плановые системы, ориентированные на ре­ шение большого класса стратегических задач, динамика которых в решающей степени определяется поведением агентов, принимающих особый, творческий тип решений (нерегулярный тип решений), имеющих дело с классом допустимых событий. Траектория поведения такого рода систем определяется главным образом творческой, пре­ образующей деятельностью агентов, принимающих реше­ ния. Этот класс систем связан прежде всего с решением проблем будущего и они являются областью применения методов стратегического планирования. Особенностью решения этих проблем является отсутствие однороднос­ ти и многократной повторяемости в изучаемых явлениях. Полученные решения задач не предусматривают в даль­ нейшем их многократного применения. В этой связи методы накопления и переработки наличной информации для принятия таких решений имеют много своеобразий и отличий. При этом особое значение имеет оценка дос­ товерности получаемой информации.

4.Техноэволюционные системы

Всовременную эпоху научно-технической революции планирование нуждается в дальнейшем совершенствова­ нии, ибо усложнились и стали более многообразными со­ циальные и экономические задачи развитого социалисти­ ческого общества. Необходимость дополнения сложив­ шейся практики планирования специальным целевым планированием, которое призвано наиболее эффектив­ ным способом обеспечить решение комплексных перс­

пективных задач, стоящих перед социалистическим об­ ществом, становится все ббДее очевидной. В этой перво­ начальной стадии планового процесса решающую роль играют планирующие системы, построенные по целевым

72

признакам. Конструирование такого рода систем от ря­ жено с определенными трудностями и имеет много нере­ шенных задач. Одной из таких задач является создание некоторого подобия метаязыка, достаточно полно описы­ вающего эти системы и законы их функционирования. Создание метаязыка или метасистем может в дальней­ шем облегчить конструирование целевых систем на раз­ личных уровнях планиров-ания. В данной главе делается попытка описать такого рода метасистемы.

а) Классификация преобразующих систем

По нашему мнению, преобразующая система — это не­ которое упорядоченное множество элементов, рассмат­ риваемое как единое целое и предназначенное для преоб­ разования окружающей среды. Мы исходим из того, что самым главным критерием задания множества является некоторый установленный порядок элементов, составля­ ющих данное множество. Такой порядок предполагает наличие определенных связей между элементами, в ре­ зультате чего элементы рассматриваются как единое целое, а сама система имеет структуру. Упорядочение элементов в множестве дает возможность приписать дан­ ному множеству свойство воздействовать преобразую­ щим образом на окружающую среду. Таким образом, преобразующие системы-—это своего рода механизмы с различной структурой, рассчитанные на использование ограниченных ресурсов для изменения и преобразования окружающей среды с целью увеличения благосостояния человеческого общества или отдельных групп людей2в.

По особенностям поведения все системы можно раз­ делить на три основные группы. К первой группе отно­ сятся строго детерминированные системы, которые харак­ теризуются тем, что причинно-следственные связи окру­ жающей среды не затрагиваются воздействующей систе­ мой, и потому остаются всегда неизменными. С причин­ но-следственными связями лишь считаются. Кроме того, внутренняя структура этих систем также всегда остает­ ся неизменной. В результате всегда можно определить траекторию поведения такого рода систем на длитель-02

20 В данном смысле кх можно отождествить с организациями. Бо­ лее подробно об организациях и управлении ими см., например, [67].

73

ный период в случае, если определен 'первоначальный импульс или, иначе говоря, ряд причинных параметров, на которые затем воздействуют. Подобные системы клас­ сифицируются как системы, определяемые состоянием [50, стр. 53—56]. Предполагается, что все сколько-нибудь важные переменные этих систем идентифицированы ине существует никаких других неучтенных переменных, ко­ торые могли бы неожиданным образом изменить поведе­ ние системы (простые преобразователи). Такие системы рассматриваются еще и как системы, максимизирующие свое поведение.

При полной информации об окружающей среде и внутреннем состоянии системы выбирают наиболее раци­ ональный курс поведения, максимизирующий некоторую поставленную цель. Критерий максимизации поведения отпадает при неопределенности окружающих условий и отсутствии точного знания о состоянии системы в буду­ щем. В таких случаях возникает необходимость коррек­ тирующих воздействий для достижения эффективного ре­ зультата, т. е. поиск рациональных экономических реше­ ний представляется уже в виде многошагового адапта­ ционного процесса, постепенного уточнения целей рас­ сматриваемой системы и возможностей их достижения. Вместо максимизации искомого эффекта добиваются по­ лучения удовлетворительных результатов при данном состоянии среды и системы. Системы с указанными свой­ ствами характеризуются как адаптирующиеся системы. Их фундаментальное отличие —способность к обучению, накоплению опыта.

Важным компонентом структуры таких систем стано­ вится память, где аккумулируется информация о прош­ лом опыте функционирующей системы. Траектория пове­ дения такого рода систем складывается из последова­ тельного ряда состояний, которые определяются пред­ шествующим состоянием, окружающей систему в данный момент средой и управляющими агентами, принимающи­ ми решения. Можно далее вполне согласиться с С. Би­ ром, что адаптация — основной смысл планирования [60]. Мы лишь покажем, что в этом случае речь идет о весь­ ма сложном характере адаптации, свойственном разум­ ным, целенаправленным системам.

И, наконец, в третью группу систем входят так на­ зываемые техноэволюционные системы, способные гибко

74

менять свою внутреннюю структуру и активно воздей­ ствовать на причинно-следственные связи окружающей среды. В результате такого воздействия причинно-след­ ственные связи в некоторых случаях могут полностью устраняться, а их характеристики — существенно изме­ няться 2728. Активное вмешательство в систему причинноследственных связей — необходимое условие творческой, преобразующей деятельности. В отличие от детермини­ рованных и адаптирующихся систем обычного типа, траекторное поведение техноэволюциониых систем в ре­ шающей степени определяется только одним парамет­ ром—творческой деятельностью, людей, принимающих решения и преобразующих окружающий мир. Насту­ пает эпоха, когда, по выражению К- Маркса, философы должны изменять мир, а не только его объяснять. Про­ исходит совпадение изменений обстоятельств и человече­ ской деятельности и это, подчеркивал К- Маркс, «может рассматриваться и быть рационально понято только как

революционная практика»™. Следует отметить, что фун­ кционирование техноэволюциониых систем связано преж­ де всего с решением различных проблем будущего. Имен­ но в терминах этих систем возможно описание процесса перспективного планирования.

Следует далее отметить, что указанные группы систем играют различную роль в решении многочисленных задач общественной макросистемы. Эти задачи можно легко разбить на следующие: 1) глобальные стратегические задачи, решение которых определяет траекторию движе­ ния всей общественной системы; 2) задачи экономиче­ ской подсистемы и аналогичных ей подсистем; 3) мно­ жество локальных задач.

Роль указанных трех групп систем в решении различ­ ных задач общественной макросистемы представлена в табл. 3.

Такая классификация и распределение решаемых за-- дач, разумеется, носят весьма приближенный характер

27 «Для любой социальной системы, в том числе политической, адаптация представляет собою более чем простое приспособление к событиям в ходе ее жизни. Она (адаптация) складывается из уси­ лий, ограниченных только лишь разнообразием человеческой квали­ фикации, ресурсов и человеческой смекалки и нацеленных на кон­ троль, модификацию или фундаментальное изменение окружающей среды или самой системы или же того и другого» [51, стр. 21].

28 К. Маркс и Ф. Энгельс. Сочинения, т. 3, стр. 2.

75

Т а б л]и ц а 3

Общественная макросистема и ее подсистемы

и могут быть расширены и углублены2Э. Приведенная схема дает лишь общее представление о роли систем, сгруппированных по признакам .поведения, в решении за­ дач общественной макросистемы и подчиненных ей под­ систем.

Перейдем к более подробной характеристике систем. В основе функционирования систем указанных трех групп и всех саморазвивающихся систем вообще лежит решение задачи .поддержания внутреннего равновесия во взаимосвязи с окружающей средой. Условием прогресса всех саморазвивающихся систем является возрастание эффективности гомеостаза, а стремление к ультраста­ бильному равновесию обычно формулируется как их цель30. Однако это условие, недостаточное для характе­ ристики саморазвивающихся систем и тем более техноэволюционных систем, главны,ми «параметрами» кото­ рых являются люди, принимающие решения. Поддержа­ ние равновесия во всех системах, созданных и управляе­ мых людьми, осуществляется в реализации поставлен­ ных людьми целей. Тогда структуру систем можно рас­ сматривать как своего рода «технологию» реализации поставленных целей. В этом смысле техноэволюционные системы не отличаются от всех других систем. Однако в принципах реализации целей эти системы отличаются от других систем. Чтобы лучше понять особенности функ­ ционирования техноэволюционных систем, рассмотрим последовательно процессы, протекающие во всех классах возможных систем.

29 Например, методы линейного программирования могут исполь­ зоваться для решения частных задач, относящихся к высшему уров­ ню иерархии общественной системы. Известная в США система ППБ широко использует методы линейного программирования для реше­ ний частньсх задач.

30 Это утверждение не относится к строго детерминированным системам стационарного типа, находящимся в состоянии постоянного

76

б) Характеристика процессов, протекающих в системах

Рассмотрим все системы в порядке возрастания слож­ ности их поведения. Первый, наиболее простой класс сис­ тем, как уже отмечалось,— это класс строго детермини­ рованных, статичных по своей внутренней структуре сис­ тем, рассчитанных на однократное решение поставленной задачи. Процесс, протекающий в этой системе, характе­ ризуется транзитивной функцией следующего типа31:

среды в t период.

Предполагается, что любое состояние среды наперед задано и переходы, происходящие после S, и Uth, инва­ риантны. Такие системы, определяемые состоянием, рас­ сматриваются как изолированные и, следовательно, неадаптирующиеся системы. Примером могут служить си­ стемы, ориентированные на решение нединамических за­ дач линейного программирования с заданным критери­ ем и с заданной жесткой программой решения.

йреди детерминированных систем выделяются дина­ мические системы, рассчитанные на последовательное р е ­ шение поставленной задачи. Процесс, протекающий в та­ ких системах, описывается транзитивной функцией сле­

В указанных двух классах систем детерминированные статичные, детерминированные динамические причинноследственные связи, как правило, обладают способностью к точному воспроизведению и повторению, и внутренняя структура этих систем почти во всех случаях остается неизменной.

Примером детерминированных динамических систем может быть имитационная система «Мир-1». Протека­ ющие в ней процессы описываются в общем виде ука­ занной транзитивной функцией (1).

равновесия в результате неизменного состояния среды. Их динамика характеризуется S t+i==St при обязательном Ul+, = Ut для /= 0 , 1,

77

Следующий .класс — адаптирующиеся системы — включает более сложные системы, в которых появляется новый параметр — агент или центр, принимающий реше­ ние. Это управляемые системы, обладающие способно­ стью улучшить свое поведение путем обучения. В этой связи следует, очевидно, подчеркнуть, что содержатель­ ный смысл процесса управления наиболее правильно ин­ терпретируется как процесс обучения, аналогичный, кстати сказать, процессу научных исследований, который также хорошо обрисовывается как обучение (выдвиже­ ние .гипотез — эксперимент — новая информация — вы­ движение новых гипотез) [14].

Важно отметить, что процессы, протекающие в адап­ тирующихся системах, в 'большой степени определяются циркулирующей в них информацией. Таким образом, изу­ чение закономерностей информационных процессов .при­ обретает уже решающее значение для глубокого понима­ ния динамики систем. Наиболее простой тип этого клас­ са характеризуется транзитивной функцией следующего

где Dt— вектор решения.

В свою очередь, вектор решения определяется функ­ цией принятия решения следующего вида:

(3) Dt = D(St-x,Vt), * = 0 , 1 , 2 , . . . , « ,

где Vt— вектор микросреды центра принятия решения, т — показатель временного лага.

Решение в данном случае мы определим как решение об изменении внутренней структуры системы. Другой тип адаптирующихся систем отличается от указанного типа уже значительно более сложным вектором решения, фун­ кция принятия решения которого включает дополнитель­

где Ht — вектор исторической информации о прошлом по­ ведении среды, накопленной центром принятия решения.23

32 Данная и все последующие транзитивные функции носят о щий, концептуальный характер. Предполагается, что случайные фак­ торы учитываются всякий раз в векторе информации.

78

'Вектор исторической информации определяется еле дующей функцией:

Ht = TR{Ht-u S*-i), t = 0, 1, 2, ... , n,

где #o не определяется, являясь своего рода вектором ис­ ходной информации.

Важно отметить, что вектор Я, исторической инфор­ мации определяется не только а priori вектором истори­ ческой информации (Я,_і) и а priori вектором состояния (£,_,), но и накопленной информацией о поведении сре­ ды за прошлые периоды. Это обстоятельство учитывает­ ся в функции принятия решения вводом временного ла­ га размерностью т+І . Тогда Н1+і через временной лаг т—)—1 становится Я,_т. Вектор исторической информации дает возможность учесть вероятностные, случайные про­ цессы, вызываемые средой, ибо только на основе оценки исторической информации о поведении среды можно оп­ ределить ее возможное воздействие. Этот вектор форми­ рует также внутреннюю память адаптирующейся систе­ мы, в которой откладывается вся информация о резуль­ татах реакции системы на окружающую среду и форми­ руются внутренние «образы восприятия» системы, участ­ вующие затем в обработке информации, вновь поступаю­ щей извне.

Как уже было отмечено, важным отличием адаптиру­ ющейся системы является включение вектора принятия решения. Если первая группа систем (детерминирован­ ные системы) теоретически может функционировать ав­ томатически по заданной программе независимо от че­ ловека, то этого нельзя сказать о второй группе систем, которые не могут функционировать без участия челове­ ка. Именно при самом непосредственном участии чело­ века эти системы для решения поставленных задач пос­ тоянно адаптируются к окружающей среде. При этом человек, или центр принятия решения, управляя систе­ мой, определяет: 1) цели; 2) вектор исторической инфор­ мации; 3) стохастические элементы и стратегию своего поведения в условиях риска и неопределенности. Необ­ ходимость адаптации появляется тогда и только лишь в том случае, когда все .предстоящие изменения в состоя­ нии окружающей среды неизвестны заранее центру при­ нятия решений. Ему неизвестны также точные последст­ вия предпринимаемых действий и он (центр) не раопола-

79

гает возможностью перепробовать весь набор допустимых действий, так как ограничен временем и ресурсами. В результате реализуемая им функция перехода не всегда может обеспечить оптимальное равновесие системы со средой. Следовательно, неполнота информации и огра­ ниченность в действиях вызывает необходимость адапта­ ции. Поэтому рассматриваемые техноэволюционные сис­ темы—это прежде всего адаптирующиеся системы.

В классе адаптирующихся систем деятельность цент­ ра принятия решений сосредоточивается на изменении внутренней структуры системы, или вектора состояния 5 применительно к текущим задачам приспособления. В этом случае не производятся изменения, которые слу­ жили бы подготовкой для решения других, предстоя­ щих в более поздний период задач. В этом отношении адаптирующиеся системы функционируют по аналогии с эволюционирующими биологическими системами, кото­ рые, действуя методом «проб и ошибок», постепенно при­ ходят к «конструированию» нужного вида системы. Но природный конструктор—-это слепой конструктор, кото­ рый заранее «не знает, куда он движется». Системы же, созданные и управляемые человеком, «знают, куда дви­ гаться», и фундаментально отличаются от биологических систем, деятельность которых не носит целенаправлен­ ный характер. Но, отличаясь от биологических систем, они все же схожи с ними в некоторых методах адаптации.

Ускорение темпов научно-технического развития, вступление человечества в эру технологической револю­ ции усилили интерес человека к будущему. Вместе с тем как никогда стало необходимым целенаправленное регулирование технологического развития. Появилась необходимость в разработке методов конструирования таких систем, которые были бы более приспособлены к решению сложных перспективных задач в быстро меня­ ющемся технологическом мире. Стало очевидным, что адаптирующиеся системы обычного типа становились малопригодными для решения сложнейших задач, свя­ занных с активной преобразующей деятельностью чело­ века. Их дополнили новые сложные системы, более прис­ пособленные для решения такого рода задач — техноэво­ люционные системы.

Отличие технозволюционных систем от адаптиру­ ющихся систем известных типов заключается в том, что

80