Основная идея чёрного ящика

Белый ящик – это устройство, структуры и функции которого известны.

Структуру белого ящика постепенно меняем так, чтобы белый шум, поступающий на его вход, преобразовывался на выходе в сигнал, максимально похожий на сигнал из чёрного ящика. Тогда делаем вывод о том, что структура чёрного ящика воспроизводится структурой белого ящика.

Недостатки: понятие белого ящика для сложных систем не годится, его трудно определить. Поскольку сложные системы в различных рабочих диапазонах и ситуациях могут реагировать по-разному, их структура может быть переменной. Поэтому вместо белого ящика для определения структуры сложных систем применяют ансамбли важных для различных ситуаций воздействий.

Необходимо помнить утверждение Тьюринга: при сложности системы выше некоторого порога её адекватная модель не может быть более простой, чем сама система, т.к. более простая модель может быть адекватна только в некоторых ситуациях. Поэтому вместо белого ящика можно использовать сложную систему с перестраиваемой (аппаратно) структурой. Чёрный ящик не может быть моделью сложной системы, т.к. сложные системы способны целенаправленно менять свою реакцию.

Основная задача: выявление различных реакций на ситуацию и систематизация способов и форм поведения системы. В моделирование сложных систем включаются также эвристические факторы.

Любая наука всегда начинается с систематизации и классификации. Это же можно сказать о методах анализа сложных систем.

Схема раскрытия таинственного ящика.

Модель  это тоже система, в которой должны быть одинаковые (интересующие нас) закономерности с объектами моделирования.

Для моделирования надо воспроизвести интересующие нас особенности в структуру объекта организацию его элементов. Основная парадигма моделирования: воспроизводим структуру, получаем те же закономерности и особенности поведения.

Концепция схемотехники  представления систем в виде их моделей. Путь замены системы более простой являются искусственным. Также необходимо учитывать то, что модели систем должны быть гомеостатичными по тем же параметрам, что и системы-прототипа.

Гомеостазис в системе наблюдается тогда, когда некоторые параметры системы постоянны или меняются в узких пределах. Например, смысловой гомеостазис языка обеспечивают правила грамматики и семантики.

Важно отметить, что при объединении систем класс мощности объединённой системы может снизиться (например, человек более сложный в своём поведении, чем толпа).

Модели сложной системы и их особенности.

С моделированием тесно связаны категории адекватности и эффективности модели, прогностической силы, детальности описания.

Несколько этапов проверки адекватности.

Имея статистические данные функционирования объекта, условия его формирования воспроизводим на модели, т.е. выставляем те же значения управляемых и контролируемых факторов, что были у объекта. Сравниваем функционирование объекта и модели статистическими методами, например, по F-,t-критериям и критерию инверсий. Если модель адекватна, то переходим к следующему этапу. Если не адекватна, то это следствие неточно воспроизведено ею структуры объекта, либо того, что в неё заложены недостоверные данные.

Проверка адекватности в динамике: варьируя параметры модели, анализируем тенденции изменения её параметров; проверяем будут ли они такими же, как у объекта. Диапазоны увеличения (уменьшения) значений параметров должны совпадать. Также должны примерно совпадать точки экстремумов, должны быть близки точки перегибов, пересечения плоскостей или кривых.

Интерпретация особенностей поведения модели и её закономерностей.

Известно эмпирическое правило: более детальные модели дают лучшее описание, если его экстраполировать на короткий промежуток времени, на длинных промежутках времени  их прогностическая сила низкая. И наоборот: менее детализируемые модели дают лучшее описание на длинных интервалах времени. Такие качества, как прогностическая сила, детальность описания являются дополнительными.

Теория эффективности систем.

Теория эффективности рассматривает следующие вопросы: анализ функционирования систем, оценка действий системы.

Эффективность  показатель, нормированный к затратам ресурсов.

Показатели качества системы  неупорядоченное множество {Q_ij}. Эти показатели являются разноразмерными. Каждый показатель качества Q_ij является упорядоченным множеством значений {Q_ij}. Оно может быть, например, дискретным, лингвистическим, числовым.

Качество системы  частично упорядоченное множество.

  отображение произведения J*Q множества

J  упорядоченное множество.

Пример: T  весовые коэффициенты для разных показателей качества. Эффективность системы определяется упорядоченным множеством : Q*Tg₁

_i : *Tg₁, где T  упорядоченное множество t.

Учитывается устойчивость работы системы при достижении определённого качества. Эффективность  вполне упорядоченное множество. f: H*g₁*W*TE, где W  израсходованный ресурс на интервале T, а H  упорядоченное множество.

Задача теории эффективности:

 оптимальное распределение ресурсов (логистика);

 наращивание ресурсов без отрицательных экологических последствий при выборе оптимальных соотношений между трудом и капиталом;

 выбор рациональных направлений развития техники.