Принцип обратных связей является одним из основных принципов самоуправления и самоорганизации сложных систем.

Самоорганизация и самоуправление в сложных системах не возможны без информационных связей между элементами.

 

Информация, основные свойства. Информационная картина мира. Метод математического моделирования.

Информация является ключевым понятие кибернетики, т.к. является необходимым ресурсом для осуществления управления. Поэтому кибернетику называют наукой об информации, информационных процессах и системах.

«Отцом теории информации» считают Клода Шэннона (1916—2001). Его теория изначально понималась как строго математическая задача в статистике и дала инженерам, работающим в области средств передачи информации, путь к определению ёмкости коммуникационного канала в терминах количества бит. «Передающая» часть теории не занимается значением (семантикой) передаваемого сообщения, однако «дополняющая» часть теории информации обращает внимание на содержание (сжатие c потерей субъекта сообщения, критерий точности и т.д.).

Для случая дискретных данных Шеннон определил понятие информационной энтропии, весьма похожее на понятие термодинамической энтропии. Это величина, обозначающая количество информации, содержащееся в данном сообщении (или последовательности сигналов).

Теория информации широко используется в Теории кодирования, Криптографии и Криптоанализе, Передаче данных, Сжатие данных, Теории обнаружения, Теории оценки.

В отечественной и зарубежной литературе предлагается много разных концепций (определений информации), из которых мы выделим следующие:

· Информация как отраженное разнообразие (совокупность сведений);

· Информация как преобразование сообщений;

· Информация как связь между управляющей и управляемой системой;

· Информация как мера упорядоченности, организации системы в ее связях с окружающей средой.

Информация может быть структурной (застывшей в минералах, машинах, приборах) или функциональной (используемой в управлении). Информация – измеряемая величина (измеряется в битах).

Свойства информации:

· Способность управлять физическими, химическими, биологическими и социальными процессами;

· Возможность быть переданной на расстояние;

· Способность быть переработанной;

· Способность сохраняться в течение любых промежутков времени и изменяться во времени;

· Способность переходить из пассивной формы в активную (извлечение из памяти и ее использование для некоторого действия).

Информация существенно влияет на развитие науки и техники, а также политику, экономику, социальную сферу, включая обеспечение правопорядка и работу правоохранительных органов, развитие медицины и образования.

Классическая и неклассическая наука строили представление о мире на двух фундаментальных постулатах – материи и энергии. Развитие кибернетики дополнило научную картину мира, связав любые процессы с изменением массы, энергии и информации. Системы материальных объектов, вещественно-энергетические процессы являются носителями, хранителями и потребителями информации. Кибернетика как наука об информации дала новое представление о мире, основанное на информации, управлении, организованности, обратной связи, целенаправленности, и создала тем самым информационную картину мира. Масс-энерго-информационное преобразование кибернетика оказывает на данный момент все возможные состояния окружающего нас мира.
Кибернетика оказала революционизирующее действие на методологию и развитие всех наук, включая естественные, технические и общественные, способствовала синтезу научных знаний. Благодаря кибернетике в науке наряду с наблюдением и экспериментом стал использоваться метод компьютерного моделирования.

 

Методы кибернетики.

Кибернетика использует для исследования систем три принципиально различных метода. Два из них - математический анализ и физический эксперимент широко применяются и в других науках. Сущность первого метода состоит в описании изучаемого объекта в рамках того или иного математического аппарата (например, в виде системы уравнений) и последующего извлечения различных следствий из этого описания путем математической дедукции (например, путем решения соответствующей системы уравнений). Сущность второго метода состоит в проведении различных экспериментов либо с самим объектом, либо с его реальной физической моделью.

Одним из важнейших достижений кибернетики является разработка и широкое использование нового метода исследования, получившего название вычислительного (машинного) эксперимента, или математического моделирования. Смысл его состоит в том, что эксперименты производятся не с реальной физической моделью изучаемого объекта, а с его математическим описанием, реализованным в компьютере. Огромное быстродействие современных компьютеров зачастую позволяет моделировать процессы в более быстром темпе, чем они происходят в действительности.

Теория управления

— наука о принципах и методах управления различными системами, процессами и объектами.

Суть теории управления: на основе системного анализа составляется математическая модель объекта управления, после чего синтезируется алгоритм управления для получения желаемых характеристик протекания процесса или целей управления.

Управление можно разделить на два вида:

стихийное: воздействие происходит в результате взаимодействия субъектов (синергетическое управление);

сознательное: планомерное воздействия объекта (иерархическое управление). При иерархическом управлении цель функционирования системы задается её надсистемой.

Примеры современных методов управления:

Нелинейное управление Теория катастроф Адаптивное управление Игровые методы в управлении Интеллектуальное управление

Внедрение выбранного метода управления

При внедрении чего-нибудь нового всегда существует предрасположенность к возникновению неравновесной (революционной) ситуации. Поэтому должен быть разработан алгоритм переходного процесса, который обеспечил бы бесконфликтный переход систем к новому для них виду функционирования.

Поскольку самыми главными проявлениями управления являются государство и власть, то наука об управлении издревле была объектом повышенного внимания. Теория (автоматического) управления техническими системами появилась во второй половине XIX в. В связи с развитием паровых машин, потребовались регуляторы, которые могли бы автоматически поддерживать установившийся режим их работы. Универсальность математических методов, полученных в данной теории, перевела ее в область наук, занимающихся изучением абстрактных математических объектов, а не их конкретных технических реализаций

Теории принятия решений.

Термин, теперь известный как «ожидаемая ценность» (математическое ожидание) был известен с XVII века. Блез Паскаль использовал это в его известном пари, (см. ниже), который содержится в его работе «Pensées», изданной в 1670. Идея ожидаемой ценности заключается в том, что перед лицом множества действий, когда каждое из них может дать несколько возможных результатов с различными вероятностями, рациональная процедура должна идентифицировать все возможные результаты, определить их ценности (положительные или отрицательные) и вероятности, затем перемножить соответствующие ценности и вероятности и сложить, чтобы дать в итоге «ожидаемую ценность». Действие, которое будет выбрано, должно давать наибольшую ожидаемую ценность.

В 1738 Даниил Бернулли опубликовал статью, названную «Предложение новой теории измерения риска (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk)», в котором он использует Санкт-Петербургский парадокс, чтобы показать, что теория ожидаемой ценности должна быть нормативно неправильной.

Пари Паскаля — классический пример выбора при неопределённости. Неопределённость, согласно Паскалю, — существует или нет Бог. Личная вера или неверие в Бога — выбор, который должен быть сделан каждым. Однако, награда за веру в Бога, если Бог фактически существует, бесконечна. Поэтому, хотя вероятность существования Бога не так велика, а ожидаемая ценность веры превышает ценность неверия, то лучше все-таки верить в Бога.

Бернулли определяет функцию полезности и вычисляет ожидаемую полезность, а не ожидаемую ценность.

Прогнозирование и планирование

Для того чтобы делать «строгие» статистически достоверные прогнозы на будущее, нужно получить выборку из будущих данных. Так как это невозможно, то многие специалисты предполагают, что выборки из прошлых и текущих, например, рыночных индикаторов равнозначны выборке из будущего. Иными словами, если встать на такую точку зрения, то получится, что прогнозируемые показатели — лишь статистические тени прошлых и текущих рыночных сигналов. Такой подход сводит работу аналитика к выяснению, каким образом участники рынка получают и обрабатывают рыночные сигналы. Без устойчивости рядов нельзя делать обоснованные выводы. Но это вовсе не значит, что ряд должен быть устойчив во всем. Например, он может иметь устойчивые дисперсии и совершенно нестационарные средние — в этом случае мы будем делать выводы только о дисперсии, в обратном случае только о среднем. Устойчивости могут носить и более экзотический характер. Поиск устойчивостей в рядах и есть одна из задач статистики.

Если лица, принимающие решения, полагают, что процесс не является стационарным (устойчивым), а следовательно, эргодическим, и даже если они считают, что вероятностные функции распределения инвестиционных ожиданий все-таки могут быть посчитаны, то эти функции «подвержены внезапным (то есть непредсказуемым) изменениям» и система, по существу, непредсказуема.