Принципы моделирования сложных объектов, страница 8

К альтитуде: наш объект имеет «0» ранг; уровень иерархии зависит от ветвей «дерева».

Если двигаться по альтитуде вверх, то информация об объекте сворачивается, т.е. уменьшается, обратный эффект при движении вниз (за счет детализации увеличивается объем информации об объекте).

Субъект (эксперт), решающий данную задачу в зависимости от движения будет иметь некий объем информации. Информации будет иметь следующий вид:

Эксперт обладает уровнем знаний в рассмотренной ПО, при восприятии актуализируется та информация, которая непосредственно связана с объектом моделирования. Исходя из принципа соответствия Эшби, который гласит: «разнообразие может быть скомбинировано таким же разнообразием». Количество актуализированной информации экспертом должна находиться в соответствии с уровнем анализа объекта моделирования. H(z_∑) – количество состояний, тогда на основе «Мера Хартли»:

 

Если на заданном уровне анализа Н_∑ определяется :, а Н_Э определяется *, то мы можем сопоставить объект и соответствующую модель на данном уровне.

1. если уравнение сложности ментальной модели эксперта совпадает с Н_Э (Н_∑ = Н_Э), то объект моделирования находится на грани постижения (т.е. эксперту не трудно поменять ее).
2. если Н_∑ < Н_Э, то для эксперта данная модель – проста.
3. если Н_∑ > Н_Э, то эксперт воспринимает данную задачу как очень сложную и справиться в ней не может.

Исходя из этого, рассматривается субъективная сложность.

Барьер информационной сложности

(по отношению к эксперту).

I барьер.

 

II барьер. Второй информационный барьер определяется пропускной способностью «коллективного мозга», рассматривается коллектив вычислителей для которых распараллеливается некоторая сложная задача между каждым членом коллектива или некоторыми группами происходит информационный обмен результатами или решениями.

 

В случае очень сложных задач (сильно связных) возникает условие сопоставимости. При распараллеливании задачи Р мы имеет Р= {Р_i}с шагом N_i.

Если совокупное число операций решения i задачи совпадает с результатом совокупным обменом.

II информационный барьер определяется ограниченными, накладываемыми при решении сложных задач коллективным вычислением, при этом предел определяется уравнение информационного обмена между вычислителями при получении итогового результата.

Преодоление II информационного барьера.

Необходимо усиление пропускной способности мозга. Преодоление I и II информационного барьера происходит за счет интеллектуальных усилителей, в частном случае ими могут быть средства вычислительной техники: калькуляторы, компьютеры и т.д.

Вся рутинная работа обрабатывается ЭВМ, интеллектуальная часть – эксперт. Расширение II информационного барьера происходит за счет ЭВМ и равно (1·10⁸ ÷ 1·10⁹) – при последовательном решении задачи. Сложность задач имеет предел (1·10¹³ ÷ 1·10¹⁴) числа операций ЭВМ. Расширение II информационного барьера связано с использованием параллельных вычислительных средств. При использовании персональных вычислительных средств теоретически информационный барьер исчезает. Сложность преодолевается за счет стандартного метода «разделяй и властвуй» т.е. структурирование и решение задач по частям.