Основные положения теории конфликтов

Теория конфликтов является относительно новым направлением исследования человеко-машинных систем. Методы моделирования 1-го типа: описание процессов функционирования элементов системы, влияния внешней среды, в частности, взаимодействие злоумышленников с СЗИ, могут реализовываться посредствам теории конфликтов. Данная теория является развитием теории игр, так как конфликт в условиях неоднозначности и слабой предсказуемости процессов, способности сторон оперативно изменять свои цели.

Теория игр позволяет:

1. структурировать задачу, представить ее в обозримом виде, найти область количественных оценок, упорядочений, предпочтений, выявить доминирующие стратегии, если они существуют,

2. до конца решить задачи, описываемые стохастическими моделями,

3. найти решение, оптимальное или рациональное в среднем.

Теория игр исходит из принципа минимизации среднего риска. Такой подход не вполне адекватно отражает поведение сторон в реальных конфликтах. В теории конфликтов как раз и предпринимается попытка преодоления этих конфликтов. Но данная теория еще не получила широкого распространения и открыта для дальнейшего развития.

Основные положения теории вероятностных автоматов

Одним из наиболее эффективных инструментов сложных статистических систем (в частности СЗИ) является метод вероятностно-автоматного моделирования. Он разработан учеными института кибернетики АН Украины. Основное понятие – вероятностный автомат – некоторый объект, обладающий внутренним состоянием, способный воспринимать входной и выдавать выходной сигнал. Следовательно, описание вероятностного автомата может быть представлено:

• внутренним алфавитом – множеством допустимых значений внутреннего состояния: А,

• входным алфавитом – множеством всех возможных значений входного сигнала: Х,

• выходным алфавитом: Y.

Для определенности функционирования необходимо знать:

• начальное состояние автомата – его внутреннее состояние на момент времени, когда началось изучение его работы: а₀А, моменты времени – дискретны.

• правила, определяющие выбор выходного сигнала, которые описываются:

А(х)– множество статистических матриц, определяющих правила перехода из одного состояние в другие, хХ. Число матриц семейства статистических матриц А(х) должно соответствовать числу возможных внутренних состояний автомата. Элементами каждой из матриц являются значения P^а’_xа – вероятность того, что если автомат находился в состоянии аА, то при поступлении сигнала х автомат перейдет в состояние а’А. Семейство матриц А(х) на практике часто оказывается громоздким, что затрудняет их применение. Но почти во всех случаях это семейство можно упростить, если учитывать особенности функционирования конкретных объектов.

(а) – функция выходов автомата, аА, В.

Описанный автомат называется автоматом Мура. Функционирование автомата происходит следующим образом. В каждый из дискретных моментов времени на вход автомата поступает входной сигнал хХ, под воздействием которого в соответствии с семейством статистических матриц А(х) происходит изменение внутреннего состояния автомата: а→а’, а, а’А. В соответствии с функцией выходов (а) осуществляется формирование выходного сигнала yY. Во многих реальных объектах различные условия (сочетания х и а) приводят к переходу автомата в одно и тоже состояние. На основании этого формируется так называемая таблица условных функционалов переходов: верхняя строка таблицы – варианты условий, приводящих к тем или иным переходам, нижняя строка – сами переходы (или распределение вероятностей переходов) для соответствующих условий.