Нервная система как многоуровневая иерархическая система

Теория многоуровневых иерархических систем предложена в работе М. Месаровича, Д. Мако и И. Такахара [1]. Основу теории составляют иерархические структуры особого вида, для названия которых предложены специальные термины страты(см.), слои (см.) и эшелоны(см.). Предлагая теорию, авторы стремились найти компромисс между простотой построения или отображения системы, позволяющей составить и сохранять целостное представление об исследуемом или проектируемом объекте, и детализацией описания, позволяющей отразить многочисленные особенности конкретного объекта и его компонентов.

В качестве пути решения этой проблемы авторы предлагают задание системы многоуровневыми структурами, каждый уровень которых имеет характерные особенности, законы и принципы, с помощью которых описывается поведение системы на этом уровне.

Каждый из видов предложенных многоуровневых структур имеет свои особенности. Но общим для иерархических структур (систем) такого вида является отсутствие в них принципов строгого подчинения и управления, единоначалия и единства распорядительства, характерных для древовидных иерархических структур, являющихся основой традиционных математических моделей и организационных структур управления.

Понятие многоуровневой иерархической структуры введено в [1] следующим образом: система представляется в виде относительно независимых, взаимодействующих между собой подсистем (страт, слоев, эшелонов); при этом некоторые (или все) подсистемы имеют права принятия решений, а иерархическое расположение подсистем определяется тем, что нижележащие

страты или компоненты эшелонированной структуры находятся под влиянием или в какой-то мере управляются вышестоящими. Основной отличительной особенностью многоуровневых систем является предоставление подсистемам всех уровней определенной свободы в выборе их собственных решений, причем эти решения могут быть (но не обязательно) не теми решениями, которые бы выбрал вышестоящий уровень.

В [1] показано, что предоставление свободы действий в принятии решений компонентам иерархических многоуровневых систем повышает эффективность их функционирования. Подсистемам предоставляется определенная свобода и в выборе целей. Поэтому, в частности, многоэшелонные структуры называют также многоцелевыми, В таких системах могут быть использованы разные способы принятия решений.

Разрешение конфликтов достигается путем вмешательства вышестоящего эшелона. При этом воздействия вышестоящего уровня осуществляются не в форме жестких управляющих воздействий (как в древовидных иерархических структурах), а в форме координации.

Так, при применении моделей типа слоевили уровнейслоесности, определяющих для уменьшения неопределенности ситуации совокупности последовательно решаемых проблем, выделение этих проблем осуществляется таким образом, чтобы решение вышележащей проблемы определяло бы ограничения (допустимую степень упрощения) при моделировании на нижележащем уровне, т.е. снижало бы неопределенность нижележащей проблемы, предоставляя самостоятельность в ее решении нижележащему уровню, но без утраты замысла решения общей проблемы.

Для обеспечения целостности системы, представленной многоуровневой

структурой, наряду с координирующими воздействиями вышестоящих уровней на нижележащие используется поиск коалиций в пределах одного уровня. Такой способ управления дает основы для развития теории коалиций.

В зависимости от принятых принципов (конфликты или коалиции), силы и форм вмешательства вышестоящих в дела нижележащих процесс принятия решения может происходить по-разному, т.е. по-разному может быть организована система управления принятием решений, поэтому многоуровневые иерархические структуры называют также организационной иерархией.

Отношения, подобные принятым в многоуровневых структурах, реализуются в практике управления в форме корпорацийи холдингов. Правила взаимоотношений между фирмами, банками, торговыми домами и другими организациями, входящими в корпорацию или холдинг, оговариваются в соответствующих договорах и других нормативно-правовых и нормативно-технических документах.

• 1.Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем /

М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. - М.: Мир, 1973. В.Н. Волкова__

К третьему классу задач относятся многоуровневые иерархические многоцелевые системы.

Примером многоуровневой иерархической многоцелевой системы является любое государство. Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова , состоящий из факультетов и сами факультеты представляют собой также многоуровневые иерархические многоцелевые системы.

В многоуровневых иерархических многоцелевых системах подразумевается, что:

1) система состоит из четко выделенных взаимодействующих подсистем, имеющих вертикальную соподчиненность,

2) по меньшей мере, некоторые из подсистем являются принимающими решение,

3) принимающие решения подсистемы могут управляться другими подсистемами, т.е., наблюдается иерархия подсистем.

Указанная выше книга (Месарович и др., 1973) представляет собой попытку построения математической теории иерархических многоуровневых многоцелевых систем.

Рассматриваемая теория характеризуется тремя важнейшими направлениями:

1) вводится понятие организации и иерархическая структура составляющих ее систем считается важнейшей характеристикой организации,

2) участник, от которого зависит решение, рассматривается как часть организации, т.е., он описывается как одна из ее систем,

3) важнейшей функцией всей организации в целом считается ее способность координировать взаимную связь подсистем, которые принимают решение.

Координация представляет собой проблему принятия решения системой верхнего уровня. При принятии решения должно быть оказано воздействие на нижестоящие уровни таким образом, чтобы была достигнута конечная цель, стоящая перед организацией в целом. Следует отметить специфику и коренное отличие третьего класса систем от двух предыдущих. Природные экосистемы (а также антропогенные экосистемы, где принятие решений носит социальный характер), как правило, относятся к третьему классу систем. И если к решению конкретных задач третьего класса пытаются применять идеи и методы, разработанные для первых двух классов, то это связано, в первую очередь, с недостаточной разработкой (имеются в виду методологические трудности определения понятия целей для природных экосистем, а также проведение конкретных расчетов) теории иерархических сложных многоуровневых многоцелевых систем.

Системы третьего класса - информативные системы. Координирующий орган принимает решение на основе информации, которую он получает от нижестоящих элементов, при этом в системе осуществляется отрицательная и положительная обратная связь. Но кибернетическая идея обратных связей господствует во всех трех классах. Принципиальное отличие систем третьего класса от двух первых заключается в том, что элементы высшего уровня не жестко управляют поведением элементов нижних уровней, а лишь координируют их деятельность.

Поясним данную мысль. Если вышестоящий элемент (координатор) точно знает, как функционируют все нижестоящие элементы, то в результате возникает классическая задача управления - выбор оптимального (в каком-то смысле наилучшего) режима управления. Это - первый класс систем. Отметил, что в этом классе структура систем фиксирована. В многоуровневой системе количество элементов настолько велико, что указанный подход практически невозможен для получения точных и практически важных рекомендаций. Один из подходов исследования функционирования многоуровневых систем заключается не в детальном, а в упрощенном описании работы подсистем нижних уровней. Этот подход наиболее часто применим в настоящее время. В этом случае используется метод агрегирования переменных. Результатом такого подхода является управление вышестоящего элемента относительно небольшим числом нижестоящих элементов. Классические способы теории управления так же применимы в этом случае.

Совершенно другая идея господствует при рассмотрении функционирования сложной иерархической многоуровневой многоцелевой системы. Вышестоящий элемент (координатор системы) учитывает, что нижестоящие элементы могут иметь собственные цели, которые, в принципе, могут расходиться с целями координатора. Поэтому, посылая управляющие сигналы в систему, координатор должен руководствоваться не только своей целью, а также целями нижестоящих элементов и всей целью системы. Отсюда возникает несколько специфических для теории управления проблем, в частности, проблема как разработки понятия цели всех уровней системы, так и общей цели системы, согласование целей, а также проблема устойчивости системы в целом и подсистем в частности. Здесь следует отметить, что в иерархических многоуровневых системах всегда возникает разного рода неопределенность, имеющая принципиальный характер и не связанная с точностью наблюдения и измерения. Так, в процессах, связанных с социально - экономическими проблемами, цели входящих в рассматриваемую систему уровней принципиально не могут быть точно определены в процессе моделирования. Отсюда естественно возникает проблема развития специальной теории многоуровневых иерархических систем.

Рассматривая задачи и цели многоуровневых иерархических систем, можно выделить следующие общие черты:

1) чем выше уровень исследуемой подсистемы, тем более широкие аспекты поведения системы в целом рассматриваются этим уровнем,

2) время принятия решений тем больше, чем выше уровень занимает подсистема,

3) подсистема верхнего уровня имеет дело с более медленными аспектами поведения системы,

4) чем выше уровень, тем больше неопределенности должно учитываться данной подсистемой для принятия решений.

Из всех возможных многоуровневых иерархических систем наиболее простой является система, где все элементы одного уровня подчинены одному органу высшего управления

Рис. 2.2Двухуровневая многоцелевая, иерархическая система.

В рассматриваемой системе можно выделить три вида целей:

3) цель всей системы в целом (общая цель).

Показано, что возможность координирования иерархической системой зависит от локальных оптимизационных задач и взаимосвязей систем между собой. Координирование такой системой возможно лишь в случае определенных связей между локальными элементами. Поэтому может возникнуть необходимость изменения локальных оптимизационных задач.

Если известна общая цель системы, то из нее локальные цели могут быть получены путем фиксации входящих в общую цель переменных. Проводимая вышестоящим элементом координация функционирования системы осуществляет две важные функции:

1) если структура системы фиксирована, то отыскивается управление, которое ведет к удовлетворению общей цели,

2) если изменение структуры системы возможно, то осуществляется управление таким образом, что в случае необходимости изменяется структура системы.

При этом основной целью координирования является нахождение таких управляющих воздействий, чтобы была достигнута общая цель системы.

Система, описывающая взаимодействие нескольких популяций одного уровня, может быть отнесена к одноуровневой многоцелевой системе. Каждый элемент системы (популяция) имеет свою собственную цель, выражающуюся в стремлении достигнуть свою асимптоту. Однако взаимодействие с другими элементами системы мешает достижению этой цели. Общей целью системы является существование ее в определенных пределах, определяемых параметрами как самой системы, так и параметрами, зависящими от окружающей систему среды. При рассмотрении лишь растительного компонента примером одноуровневой многоцелевой системы может служить система взаимодействия леса и степи.

К многоуровневой многоцелевой иерархической экосистеме можно отнести пирамиду Элтона. Эта пирамида берет в основу функциональные взаимоотношения между популяциями внутри природной экосистемы на основе изучения цепей питания. Элтон отметил, что число иерархических уровней в природной экосистемы невелико. При этом вырисовывается четкая зависимость: чем выше иерархический уровень, тем меньше численность его обитателей. В результате образуется пирамида, основанием которой служат микроорганизмы и многочисленные виды растений, последующие уровни образуют растительноядные и плотоядные животные. В вершине пирамиды находятся самые крупные хищники.

Значительно труднее выделить в функционировании такой природной экосистемы цели подсистем и общую цель. Здесь можно лишь выдвинутъ рабочую гипотезу, что целью каждого организма, как и всего уровня в целом является стремление существовать в течение длительного времени.

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

В теории систем М. Месаровича [8] предложены особые классы иерархических структур типа страт, слоев, эшелонов, отличающиеся различными принципами взаимоотношений элементов в пределах уровня и различным правом вмешательства вышестоящего уровня в организацию взаимоотношений между элементами нижележащего.

Учитывая важность этих видов структур для решения проблем управления предприятиями в современных условиях многоукладной экономики, проектирования сложных систем, остановимся на их характеристике несколько подробнее.

Страты. При отображении сложных систем основная проблема состоит в том, чтобы найти компромисс между простотой описания, позволяющей составить и сохранять целостное представление об исследуемом или проектируемом объекте, и детализацией описания, позволяющей отразить многочисленные особенности конкретного объекта. Один из путей решения этой проблемы – задание системы семейством моделей, каждая из которых описывает поведение системы с точки зрения соответствующего уровня абстрагирования. Для каждого уровня существуют характерные особенности, законы и принципы, с помощью которых описывают поведение системы на этом уровне. Такое представление названо Месаровичем стратифицированным, а уровни абстрагирования – стратами (см. рис. 1.10, е).

В качестве простейшего примера стратифицированного описания на рис. 1.11 приведено отображение ЭВМ в виде двух страт:

нижняя страта – физические операции (система описывается на языке физических законов, управляющих работой и взаимодействием ее механических и электронных элементов);

верхняя – математические и логические операции (программирование и реализация программ, осуществляемые с помощью абстрактных, нефизических понятий, информационные потоки, команды языков программирования и т.п.).

Рис. 1.11

При этом отмечается, что в принципе может представлять интерес описание системы (ЭВМ) и на других уровнях абстрагирования, помимо названных двух основных. При конструировании некоторых электронных компонентов может представить интерес страта атомной физики, а при разработке сложного программного обеспечения, систем с разделением времени – системная страта.

Аналогичное представление используется при разработке банков и баз данных, в которых принято выделять физический уровень хранения данных, логический и системно-логический уровни.

В стратифицированном виде можно представить и проблему моделирования текста: буквы → слова → предложения → абзацы → текст.

При этом могут быть введены правила преобразования элементов одного уровня в другой (синтеза или, наоборот, разборки текста), что полезно при создании автоматизированных информационных систем и систем аналитико-синтетической обработки текстов, разработке языков моделирования, автоматизации проектирования.

Примером стратифицированного описания может также служить предложенное Ю. И. Черняком в работе [92] выделение уровней абстрагирования системы от философского или теоретико-познавательного описания ее замысла до материального воплощения (рис. 1.12).

Такое представление помогает понять, что одну и ту же систему на разных стадиях познания и проектирования можно (и нужно) описывать различными выразительными средствами, т.е. как бы на разных "языках": философском или теоретико-познавательном – вербальное описание замысла, концепции; научно-исследовательском – в форме моделей разного рода, помогающих глубже понять и раскрыть замысел системы; проектном – техническое

Рис. 1.12

задание и технический проект, для разработки и представления которого могут понадобиться математические расчеты, принципиальные схемы; конструкторском – конструкторские чертежи, сопровождающая их документация; технологическом – технологические карты, стандарты и другая технологическая документация; (конструкторская и технологическая страты могут быть объединены); материальное воплощение, реализация системы –детали, блоки, собранное изделие или созданная система, принципы функционирования которой отражены в соответствующей нормативно-технической и нормативно-методической документации (инструкциях по эксплуатации, положениях и т.п.).

Пример использования такого представления при проектировании системы управления предприятиями и организациями приведен в гл. 8.

Страты могут выделяться по разным принципам.

Пример

При представлении системы управления предприятием страты могут соответствовать сложившимся уровням: управление технологическими процессами (собственно производственным процессом) и организационное управление предприятием. Если предприятие входит в объединение, то к этим двум стратам добавляется уровень управления объединением. Этот же принцип может быть положен в основу выделения страт в структуре функциональной части АСУ.

Стратифицированное представление используется и как средство последовательного углубления представления о системе, ее детализации (рис. 1.13): чем ниже опускаемся по иерархии страт, тем

Рис. 1.13

более детальным становится раскрытие системы; чем выше поднимаемся, тем яснее становится смысл и значение всей системы.

Объяснить назначение системы с помощью элементов нижней страты в сложных системах практически невозможно.

Пример

Изучение принципов построения и функционирования отдельных клеток организма, каким бы детальным оно ни было, не позволяет понять построение и функционирование органов, которые состоят из этих клеток, а изучение органов не позволит полностью понять функционирование всего организма в целом. Но, с другой стороны, чтобы правильно понять и реализовать общий замысел системы, сконструировать ее, необходимо реализовать нижележащие страты.

Идею детализации системы на каждом последующем уровне Ф. Е. Темников иллюстрировал так, как показано на рис. 1.14. Следует отметить, что термин "страты" в тот период им не применялся.

Начинать изучение системы можно с любой страты, в том числе со страты, находящейся в середине стратифицированного представления. В процессе исследования могут добавляться новые страты, изменяться подход к выделению страт. На каждой страте может использоваться свое описание, своя модель, но система сохраняется до тех пор, пока не изменяется представление на верхней страте – ее концепция, замысел, который нужно не исказить при раскрытии на каждой последующей страте.

Слои. Второй вид многоуровневой структуризации предложен М. Месаровичем для организации процессов принятия решений. Для уменьшения неопределенности ситуации выделяются уровни сложности принимаемого решения – слои, т.е. определяется совокупность последовательно решаемых проблем.

При этом выделение проблем осуществляется таким образом, чтобы решение вышележащей определяло бы ограничения (допустимую степень упрощения) при моделировании на нижележащем уровне, т.е. снижало бы неопределенность нижележащей проблемы, но без утраты замысла решения общей проблемы.

Многослойную иерархию можно проиллюстрировать (рис. 1.15): каждый слой представляет собой блок Di, принимающий решения и вырабатывающий ограничения Xj для нижележащего (i-1)-го блока.

Пример

Рассмотрим многослойную иерархию принятия решения по управлению каким-либо процессом. В ней в условиях неопределенности можно выделить [8] три основных аспекта проблемы принятия решения, приведенные на рис. 1.16. Нижний слой, самый "близкий" к управляемому процессу, – слой выбора. Задача этого слоя – выбор способа действий т. Принимающий решения элемент (блок) получает данные (информацию) об управляемом процессе и, применяя алгоритм, полученный на верхних слоях, находит нужный способ действия, т.е. последовательность управляющих воздействий на управляемый процесс. Алгоритм может быть определен непосредственно как функциональное отображение D, дающее решение для любого набора начальных данных. Предположим, что заданы выходная функция Р и функция оценки G, а выбор действий (ш) основан на применении оценки G к Р. Используя теоретико-множественные представления, выходную функцию можно определить как отображение Р: М х U → Y, где М – множество альтернативных действий; Y – множество возможных результатов на выходе (или "выходов"); U – множество неопределенностей, адекватно отражающее отсутствие знаний о зависимости между действием т и выходом Y.

Аналогично функция оценки G есть отображение G: М х Y → V, где V – множество величин, которые могут быть связаны с характеристиками качества работы системы. Если множество U состоит из единственного элемента или является пустым, т.е. относительно результата на выходе для данного действия т нет неопределенности, выбор может основываться на оптимизации: найти такое т' в М, чтобы величина Y = G(m', Р(т')), была меньше, чем v = G(m, P(m)) для любого другого действия те М. Если U – более богатое множество, приходится предлагать некоторые другие процедуры для выбора способа решения. Возможно при этом придется ввести и некоторые другие отображения, помимо Р и G. Но в общем случае для того, чтобы определить задачу выбора на первом слое, необходимо уточнить множество неопределенностей U, требуемые отношения Р, G и т.д. Это осуществляется на верхних слоях.

Вышележащий по отношению к рассматриваемому слою –слой обучения или адаптации. Задача этого слоя – конкретизировать множество неопределенностей U, с которым имеет дело слой выбора. Множество неопределенностей U рассматривается здесь как множество, включающее в себя все незнание о поведении системы и отражающее все гипотезы о возможных источниках и типах таких неопределенностей. Множество U может быть получено с помощью наблюдений и внешних источников информации. Назначение рассматриваемого слоя – сузить множество неопределенностей V и таким образом упростить модель слоя выбора. В случае стационарности системы и среды U может быть предельно сужено вплоть до одного элемента, что соответствует идеальному обучению. Однако в общем случае U может включать не только существующие, но и предполагаемые системой принятия решения неопределенности, и в случае необходимости U может быть полностью изменено, расширено, в том числе за счет изменения ранее принятой базисной гипотезы.

Третий, в данном случае верхний, – слой самоорганизации. На этом слое выбираются структура, функции и стратегии, используемые на нижележащих слоях таким образом, чтобы по возможности приблизиться к отображению цели, которая обычно задается в форме вербального описания. Если цель не достигнута, могут быть изменены функции Р и G на первом слое или стратегия обучения на втором.

Многослойные системы принятия решений полезно формировать для решения задач планирования и управления промышленными предприятиями, отраслями, народным хозяйством в целом. При постановке и решении таких проблем нельзя раз и навсегда определить цели, выбрать конкретные действия: экономические и технологические условия производства непрерывно изменяются. Все это можно отразить в многослойной модели принятия решений.

Примером приложения идеи выделения слоев могут служить многоуровневые экономико-математические модели планирования и управления отраслями, народным хозяйством, разрабатываемые в нашей стране в 1970–1980-х гг., а позднее – и промышленными предприятиями.

Эшелоны. У М. Месаровича понятие многоэшелонной иерархической структуры дается следующим образом [8]: система представляется в виде относительно независимых, взаимодействующих между собой подсистем; при этом некоторые (или все) подсистемы имеют права принятия решений, а иерархическое расположение подсистем (многоэшелонная структура) определяется тем, что некоторые из них находятся под влиянием или управляются вышестоящими. Структурные представления такого типа условно иллюстрируются на рис. 1.10, ж и более детально – на рис. 1.17. Уровень такой иерархии называют эшелоном.

Основной отличительной особенностью многоэшелонной структуры является предоставление подсистемам всех уровней определенной свободы в выборе их собственных решений; причем эти решения могут (но не обязательно) отличаться от тех, которые бы выбрал вышестоящий уровень. Предоставление свободы действий в принятии решений компонентам всех эшелонов иерархической структуры повышает эффективность ее функционирования. Подсистемам предоставляется определенная свобода и в выборе целей. Поэтому многоэшелонные структуры называют также многоцелевыми.

В таких системах могут быть использованы разные способы принятия решений. Естественно, что при предоставлении подсистемам прав самостоятельности они могут формировать противоречащие друг другу ("конфликтные") цели и решения, что затрудняет управление, но является в то же время одним из условий повышения эффективности функционирования системы. Разрешение конфликтов достигается путем вмешательства вышестоящего эшелона. При этом управляющие воздействия, поступающие для разреше-

ния этих противоречий со стороны вышестоящих уровней иерархии, могут быть разной силы.

Для того чтобы на это обратить внимание М. Месарович [8] разделяет понятия собственно "управления" и "координации". При этом последнее понятие может иметь разную силу воздействия ("вмешательства") и осуществляется в различной форме. В связи с этим теорию многоуровневых систем М. Месаровича иногда называют теорией координации.

В этой теории рекомендуется, чтобы в процессе принятия решений подсистемы не всегда стремились бы отстаивать свои интересы, доводя дело до конфликтных ситуаций, а вступали бы в коалиции.

В зависимости от принятых принципов (конфликты или коалиции) силы и формы вмешательства вышестоящих эшелонов в дела нижележащих процесс принятия решения может происходить по-разному, т.е. по-разному может быть организована система управления принятием решений, поэтому многоэшелонные, многоцелевые иерархические структуры называют также организационной иерархией.

Отношения, подобные принятым в эшелонированных структурах, реализуются в практике управления в форме так называемых холдинговых структур, или холдингов. Правила взаимоотношений между фирмами, банками, торговыми домами и другими организациями, входящими в холдинг, оговариваются в соответствующих договорах и других нормативно-правовых и нормативно-технических документах.

Многоуровневая система представляется с использованием 3-ех понятий уровней:

Страта (уровень абстракции и уровень описания) – каждая система может быть описана не менее чем на 2-х уровнях описания:

на физическом уровне – описываются на языке физических законов процессы, происходящие в компьютере при переработке информации,

на языке информатики - применяется операционная система, языки программирования, трансляторы и т.д.

Например: Производственный процесс описывается 3 уровнями: 1. На языке физических законов, 2. На языке теории управления, 3. На языке экономики, т.е. продукт труда, рассматривается как товар.

Слой (уровень принятия решения)

Эшелон (уровень расположения или уровень подчинения элементов)

Многоуровневые иерархические системы

Многоуровневая система представляется с использованием 3-ех понятий уровней:

“Страта” - уровень описания или абстрагирования;

“Слой” - уровень сложности принимаемого решения;

“Эшелон” - организационный уровень.

Рассмотрим более подробно каждый из уровней.

“Страта” - уровень описания или абстрагирования.

Действительно сложную систему почти невозможно описать полно и детально. Основная дилемма состоит в нахождении компромисса между простотой описания и необходимостью учета многочисленных поведенческих характеристик сложной системы. Разрешение этой дилеммы ищется в иерархическом описании. Система задается семейством моделей, каждая из которых описывает поведение системы с точки зрения различных уровней абстрагирования. Для каждого уровня существует ряд характерных особенностей и переменных, законов и принципов, с помощью которых и описывается поведение системы. Чтобы иерархическое описание было эффективным, необходима как можно большая независимость моделей для различных уровней системы. Уровни абстрагирования, включающие стратифицированное описание называются [] стратами.

Для иллюстрации приведем несколько примеров созданных человеком систем, требующих стратифицированного описания. Рассмотрим модель электронной вычислительной машины. Ее функционирование обычно описывается не менее чем на двух стратах (рис. 1).

Рис. 1. Стратифицированное представление ЭВМ с помощью 2-х страт.

На первой страте система описывается на языке физических законов, в то время как на второй страте мы имеем дело с абстрактными нефизическими понятиями, такими, как двоичные разряды или информационные потоки. На страте физических законов нас интересует функционирование различных электронных компонентов. На страте обработки информации мы имеем дело с проблемами вычисления, программирования и т. д., а стоящие за этим физические законы не рассматриваются.

Другой пример стратифицированной системы, созданной человеком, автоматизированный промышленный комплекс. Полностью автоматизированный промышленный комплекс обычно моделируется на трех стратах:

физические процессы обработки материалов и преобразование энергии;

управление и обработка информации;

экономические процессы, где рассматриваются такие показатели как производительность и прибыльность и т.п.

Графически стратифицированное представление автоматизированного промышленного производства приведено на рис. 2.

Рис. 2. Стратифицированное представление автоматизированного промышленного производства

Заметим, что на любой из трех страт мы имеем дело с тем же самым предметом – основным физическим продуктом. На первой страте он рассматривается как физический объект, который подлежит обработке в соответствии с физическими законами; на второй страте его рассматривают как управляемую переменную; на третьей страте это уже товар как экономическая категория. Для каждого аспекта этой системы имеется свое описание и своя модель, однако система, конечно, остается одной и той же.

“Слои” - уровень сложности принимаемого решения.

Почти в любой реальной ситуации принятие решения существует две предельно простые, но чрезвычайно важные особенности:

Когда приходит время принимать решения, принятие и выполнения нельзя откладывать;

Неясность относительно последствий различных альтернативных действий и отсутствие достаточных знаний о имеющихся связях препятствуют достаточно полному формализованному описанию ситуации, необходимому для рационального выбора действий.

Функциональная иерархия принятия решения учитывает три основные аспекта проблемы принятия решения в условиях полной неопределенности:

выбор стратегии, которая должна быть использована в процессе решения;

уменьшением или устранением неопределенности;

поиском предпочтительного или допустимого способа действий, удовлетворяющего заданным ограничениям.

Обычно же функциональная иерархия состоит из трех слоев:

Слой выбора: задача этого слоя - выбор способа действий т. Принимающий решение элемент на этом слое получает внешние данные (информацию) и, применяя тот или иной алгоритм (определяемый на верхних слоях), находит нужный способ действий.

Слой обучения, или адаптации. Задача этого слоя - конкретизация множества неопределенностей U, с которым имеет дело слой выбора. Следует заметить, что множество неопределенностей U рассматривается здесь как множество, включающее в себя все незнание о поведении системы и отражающее все гипотезы о возможных источниках и типах таких неопределенностей. U получают, конечно, с помощью наблюдений и внешних источников информации. Назначение, второго слоя - сужение множества неопределенностей U.

Слой самоорганизации. Этот слой должен выбирать структуру, функции и стратегии, используемые на нижележащих слоях, таким образом, чтобы по возможности приблизиться к глобальной цели (обычно определяемой в терминах, которые трудно сделать операционными). Если общая цель не достигается, этот слой может изменить стратегию обучения на втором слое в случае неудовлетворительности оценки неопределенности.

Графически функциональная многослойная иерархия решений приведена на рис. 3.

Рис. 3. Функциональная многослойная иерархия решений.

Многоэшелонные системы: организационные иерархии.

Это понятие иерархии подразумевает, что: 1) система состоит из семейства четко выделенных взаимодействующих подсистем; 2) некоторые из подсистем являются принимающими решения (решающими) элементами и 3) принимающие решения элементы располагаются иерархически в том смысле, что некоторые из них находятся под влиянием или управляются другими решающими элементами.

Блок-схема системы такого типа приведена на рис. 4. Уровень в такой системе называется эшелоном. Эти системы мы будем называть также многоэшелонными, многоуровневыми.

Рис. 4. Многоуровневая организационная иерархия; многоэшелонная система.

Рис. 5. Вертикальное распределение задач для организации иерархий.

Рис. 6. Многослойное представление функционирования решающих элементов многоэшелонной системы.

Рис.7. Представление решающих элементов, образующих многослойную иерархию в виде многослойных и многоэшелонных иерархий.