Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Лекции по КА 1.doc
Скачиваний:
3
Добавлен:
04.12.2018
Размер:
453.63 Кб
Скачать

2.2. Детерминированные меры информации.

Для построения метрической функции, определяющей количество информации на основе детерминированной меры, обычно используются алгоритмический [16] или топологический [20] подходы.

При алгоритмическом подходе рассматриваемая система моделируется семантической сетью, представляющей орграф в виде пары (S;F), где S – множество вершин, описывающих предикатную область данной системы, связи (дуги) в которой задаются посредством коммутатора F – набора функций. Пусть в сети (S) имеется алгоритм вывода: , где . Процедура вывода s является упорядоченным множеством B(s)U(s), где U(s) – есть объединение всех алгоритмов перехода к вершине s. Пусть множество маршрутов от источников сети S к вершине s в алгоритме вывода B(s). Длина || алгоритма B(s) представляет критический путь на B(s) и определяется рекурсивно [10]:

||= max(||;…;||)+1. (1.10)

Тогда величина inf || среди всех алгоритмов множества U(s) определяет алгоритмическое количество информации по А.Н. Колмогорову.

Топологический подход к построению метрической функции для определения количества информации формируется с помощью системы покрытий сети , когда параметром оптимизации выступает емкость (мощность) элементов покрытия, что равносильно оптимизации, например, в рамках блочно-модульного обучения [10]. Таким образом, формируется топологическая концепция Н. Рашевского для определения количества информации [20], которая, вообще говоря, не совпадает с алгоритмической концепцией А.Н. Колмогорова [16]. В частности, данная проблематика основательно исследуется в связи с задачами принятия решений при ситуационном управлении сложными системами и, например, в алгоритмах обобщения [21], использующих аппарат покрытий, эффективность принимаемого решения (гипотезы) оценивается с помощью мощностей подмножеств, покрывающих класс элементов обучающей выборки на соответствующей семантической сети.

2.3. Информационные аспекты оптимизации управления

и синергетики.

Из пп.2.1;2.2 следует, что, если оптимизация управления системой на основе стохастической меры информации по К. Шеннону (т.е. по принципу минимизации информационной энтропии) означает оптимальную организацию информационных сетей и потоков в этой системе, то на основе детерминированных мер происходит оптимизация качественных аспектов информации (семантических и аксиологических), обеспечивающих качество принимаемых управленческих решений.

Необходимо отметить, что в последние десятилетия в теории семантической информации эффективно задействованы концепции синергетики [22], поскольку теорию самоорганизации можно рассматривать как возникновение новых качеств на макроскопическом уровне, трактуя появление этих качеств как неравновесный фазовый переход в сложной динамической системе по сценарию самоорганизованной критичности [23]. Если такой сценарий реализуется в информационной среде, то в результате фазовых переходов рождаются новые информационные качества, например, смысл или ценность информации.

Лекция 3. Психологические теории развития интеллекта.