Оцінка функціональної ефективності системи керування, що навчається

Страницы работы

38 страниц (Word-файл)

Содержание работы

РОЗДІЛ 3

ОЦІНКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ЕФЕКТИВНОСТІ СК, ЩО НАВЧАЄТЬСЯ

3.1 Інформаційний підхід до оцінки функціональної ефективності СК, що навчаються

Задача вибору та обчислення КФЕ є центральною проблемою оцінки функціональної ефективності СК, що навчається, для вирішення якої застосовуються два основні підходи: один з них базується на економічних показниках [191,192], а інший – на інформаційних [188-190]. Подолання існуючої суперечності між цими підходами полягає у реалізації принципу підпорядкованості економічних показників функціонування системи інформаційним. Інформаційний підхід природно базується на використанні для оцінки функціональної ефективності інформаційного критерію, який, наприклад, за Шенноном має такий нормований вигляд [193]:

                                           ,                                                (3.1.1)

де       - апріорна (безумовна) ентропія:

                                     ;                                     (3.1.2)

апостеріорна умовна ентропія, яка характеризує залишкову   невизначеність після прийняття рішень:

                       .                     (3.1.3)

Тут  – апріорна ймовірність прийняття гіпотези gl; p(mm/gl) – апостеріорна ймовірність появи події  mm  за умови прийняття гіпотези  ; М– число альтернативних гіпотез.

У загальному випадку КФЕ СК, що навчається, повинен відповідати таким основним вимогам:

·  бути прямим і об’єктивним критерієм;

·  математично обчислюватися і мати геометричний сенс;

·  характеризувати ступінь відповідності системи своєму призначенню та економічну придатність її використання;

·  носити конструктивний характер, тобто дозволяти розробляти методи аналізу та синтезу СК, що навчається;

·  бути універсальним, тобто здатним для оцінки функціональної ефективності здатної навчатися СК широкого призначення;

·  бути чуттєвим до зміни параметрів функціонування і характеристик СК, що навчається;

·  дозволяти оптимізувати процес навчання СК з метою максимізації асимптотичної повної достовірності вирішального правила, яка визначає функціональну ефективність навчання;

·  мати функціональний зв¢язок з точнісними характеристиками вирішального правила СК;

·  оцінювати надійність СК, що навчається;

·  дозволяти прогнозувати зміну функціональної ефективності та надійності СК, що навчається.

Цим вимогам задовольняють критерії, які характеризують інформаційну спроможність інтелектуальної системи, що приймає рішення за умов апріорної невизначеності.

На практиці при оцінюванні функціональної ефективності СК, що навчається, можуть мати місце такі допущення:

·  рішення є двохальтернативним (М=2);

·  оскільки здатна навчатися СК слабо формалізованим процесом функціонує за умови невизначеності, то за принципом Бернуллі-Лапласа виправдано прийняття рівноймовірних гіпотез: .

Тоді критерій (3.1.1)  з урахуванням  виразів (3.1.2) і (3.1.3) приймає такий частковий вигляд:

                            .                     (3.1.4)

Вираз (3.1.4) при наведених допущеннях співпадає з виразом для обчислення кількості середньої умовної інформації [170].

Встановлення функціональної залежності узагальненої ефективності системи від множини формалізованих властивостей становить принципові ускладнення, оскільки потребує побудови шкали виміру «ефективність-вартість», де під вартістю мається на увазі зведена вартість всіх показників системи. У праці [193] І.В. Кузьмін запропонував узагальнену ефективність СК визначати за двома складовими: інформаційна спроможність системи та зведена вартість створення, експлуатації, зберігання та ліквідації системи. Тоді узагальнений функціонально-статистичний критерій ефективності має вигляд:

                                                       ЕI,C = КI / КI0 ,                                               (3.1.5)

де     КI =Imax/C. – узагальнена функціонально-статистична характеристика дійсної системи;

Imax - максимальна інформаційна спроможність системи;

C – зведені витрати на створення, експлуатацію та ліквідацію системи;

          КI0 = / Cmin узагальнена функціонально-статистична характеристика потенційної  системи;

Imax - максимальна інформаційна спроможність системи;

C – зведені витрати на створення, експлуатацію та ліквідацію системи.  

Потенційна система повинна відповідати таким умовам:

·  апріорні (безумовні) гіпотези є рівноймовірними, оскільки потенційна система повинна приймати рішення в найгірших у статистичному розумінні умовах ;

·  умовні імовірності прийняття гіпотези  gl  при появі події mm , де  , розподілені за нормальним законом, при якому інформаційна міра є максимальною [244];

Похожие материалы

Информация о работе