Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь FAQ Написать работу КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Она упала на пол - изящное маленькое создание,Содержание книги
Поиск на нашем сайте
способное нарушить равновесие, повалились маленькие костяшки домино... большие костяшки... огромные костяшки, соединенные цепью неисчислимых лет, составляющих Время. Р. Бредбери. И грянул гром
В настоящей статье продолжено рассмотрение[1] проблем и методов решения задач стратегического планирования и прогнозирования на основе метасистемного подхода[2],[3],[4]. Продолжая тему, более детально рассмотрим комплекс проблем, связанных со стохастическими процессами в экономике, их хаотическим воздействием на экономические объекты, меняющим условия их хозяйственного функционирования, хозяйственную политику и стратегические цели. Хаотическое воздействие со стороны внешней среды свидетельствует о "революционности" возникшей ситуации, о переходе системы (политической, экономической) из устойчивой фазы эволюционной динамики в фазу катастрофы. Примерами подобной социальной хаотизированной динамики[5] могут служить так называемые "бархатные революции", которые произошли не так давно в ряде стран Европы, в том числе и на территории СНГ (Югославия, Украина, Грузия, Киргизия и др.) и привели к резкой дестабилизации, как политической, так и экономической. Опасность хаотизированной динамики состоит как в возможности ее "рецидивов" в рамках данной системы, так и в возможности ее распространения на системы, соседствующие с данной.
Постановка проблемы О цели разработки. Итак, перед нами стоит задача - разработка математического инструментария фрактальной логики. Для ее решения важно не только определить суть самого системного подхода при исследовании событий и процессов реальной действительности, но и выбрать наиболее эффективные методы и технологии построения такой логики. А для этого, находясь фактически на начальном, стартовом этапе разработки, необходимо определиться хотя бы в главном: · как разрабатывать эту "новую" логику; · в чем состоят сходство и различия этой логики с ранее разработанной нами трехзначной нечеткой логикой; · нельзя ли при разработке "новой" логики использовать мета-технологии, мета-инструментарий и логические операции нечеткой трехзначной логики.
О выдвижении новых требований. Поставив так вопросы, мы обратили внимание на то, что для осуществления разработки надо добавить к ранее выдвинутым требованиям ряд новых, которые связаны с более "жесткими" условиями функционирования самих систем (экономических, социальных, политических), так и с нестабильностью процессов, происходящих в их внешней среде. Теперь, при разработке этого нового математического инструментария логики, становится ясно, что недостаточно учитывать только различного вида неопределенности (хозяйственные, экономические, социальные, политические и др.), поскольку рассматриваемые системы перешли в качественно совершенно иные состояния функционирования. Фаза эволюционного развития для них уже завершена и начинается новая фаза - фаза "катастрофы", функционирование в рамках которой характеризуется более "жесткими" и нестабильными условиями,хаотической динамикой и многими катаклизмами, приводящими к полному разрушению систем и их распаду на отдельные "куски" - фракталы. Еще одна важная особенность этой "новой" логики связана с характером протекания нелинейных стохастических процессов, и прежде всего с их нестабильностью, многовариантностью развития и протекания во времени. О различии в типах логик. Если первая (уже разработанная нами нечеткая трехзначная логика с учетом фактора времени) – это логика для четких объектов с нечеткими свойствами, то вторая (нечеткая фрактальная логика, которую нам еще предстоит разработать) – это логика для нечетких объектов с нечеткими свойствами. Специфика нечеткости объектов фрактальной логики связана именно с тем, что "значениями" предметной переменной являются фракталы, а не отдельные действительные числа. В рамках рассмотренной нами ранее нечеткой трехзначной логики термам, с которыми связано задание значений лингвистической переменной, присваиваются не только те или иные значения истинности функции , но и значения -объектов. При этом последние фиксируются только на предметной оси - оси действительных чисел . Таким образом, любое из этих значений всегда является действительным числом, которое "четко" фиксируется как точка на данной оси. В рамках нечеткой логики каждому такому "четкому", "точечному" значению переменной ставится в соответствие "нечеткая" функция принадлежности , значения которой принадлежат интервалу . В рамках такой нечеткой трехзначной логики, предложенной нами ранее, мы уже рассматривали операции над нечеткими множествами и отношениями. Однако для того, чтобы выполнить требования построения " предметных фракталов ", нам потребуется рассмотреть ряд операторов нового логического инструментария. О различиях в типах логистик и логистических системах. Фактически в любом виде деятельности: в экономике, политике, бизнесе, - необходимо принимать решения при развязке конкретных конфликтных ситуаций. Логистика произошла от греческого слова logistike - искусство рассуждать, обосновывать, выводить, доказывать, вычислять. История возникновения и развития этого термина уходит в далекое прошлое. Логистика – термин, употребляемый для обозначения систем логики, характеризующихся попыткой сведения логических рассуждений к формальным исчислениям. В экономике, бизнесе под логистикой понимается вид деятельности, связанный с передвижением (потоками) материалов, услуг, финансов и информации между экономическими субъектами, - например, обработка заказов, складирование продукции, ее комплектация, упаковка, транспортировка и т. д. Суть логистики применительно к этим видам деятельности связана именно с логическим анализом, выводом и принятием решения. Продвижение в реальной среде экономики и бизнеса материальных и финансовых потоков почти всегда связано с конфликтными ситуациями, несущими потери и риск для бизнеса и потребителей. Поэтому возникает потребность мониторинга ситуаций, анализа и своевременного устранения причин конфликта. В этом и состоит суть современного понимания в необходимости логического обоснования, формализованного рассуждения и вывода, т. е. современной расшифровки греческого слова logistike. О задачах автоматизации управления и принятия решений. Многие задачи управления сложными объектами без труда решаются человеком, но в силу различных обстоятельств требуют автоматизации. В таком случае опыт человека-специалиста может быть выражен в виде текста на естественном языке. Однако в большинстве случаев на практике приходится иметь дело с очень сложными системами, для которых управление становится весьма трудной задачей, если для него используется только количественная информация об объекте управления и его среде в виде баз данных. База данных – организованная совокупность данных, предназначенная для их эффективного хранения, накопления и обработки с помощью персональных компьютеров. В том случае, когда этих данных (об объекте управления и его среде) недостаточно для эффективного управления или когда их накопление и обработка становятся громоздкими, для управления применяют семантическую, т. е. смысловую, качественную информацию, на основе которой.формируется семантическая модель объекта. Под логико-лингвистической моделью управления понимается такая модель управления сложным объектом, в которой используется семантическая информация. Языком этого исчисления выбирается язык, называемый языком представления знаний. В качестве аксиом исчисления служат: - описания объекта управления, - описания его внешней среды, - описания начальных состояний. В качестве правил вывода служат правила перехода объекта из одного состояния в другое. В качестве теорем рассматриваются промежуточные и конечные состояния. Очень часто формальное представление информации об объекте включает в себя и данные, и знания. В этом случае б аза данных и знаний – это организованная совокупность данных и знаний об объекте управления, т. е. в такой модели используются и количественные данные, и семантическая информация. Общими принципами построения подобных "умных", или интеллектуальных, человеко-машинных систем являются следующие. 1. База данных и знаний должна содержать модель предметной области объекта и его среды. 2. Различные системы могут отличаться средствами представления данных. Например, часть б азы знаний может носить фундаментальный, стратегический характер, относясь к предметной области объекта. Эти знания могут достаточно медленно изменяться и пополняться. Другая же часть этих знаний носит оперативный характер и может претерпевать изменения более интенсивно. 3. Взаимодействие пользователя с этой системой осуществляется посредством "оболочки", представляющей пользовательский интерфейс: - для разработчиков и программистов, - для инженеров по знаниям. 4. Существенные отличия любой семиотической, т. е. знаковой или логико-лингвистической модели системы от традиционных систем управления определяются пятью моментами. Назовем их. · Наличие Модели Знаний. · Отделенность Модели Знаний от механизма Порождения Решений, что существенно упрощает описания состояний и функционирования. · Наличие Интерпретатора. · Наличие механизма Порождения Решений: на основе анализа состояния (ситуации), в которой находятся объект управления и среда, этот механизм должен позволять выбор некоторых решений. · Использование Машины Логического Вывода, или Интерпретатора, для ответа на поставленные пользователем вопросы.
. Для того, чтобы лучше понять современное толкование и инструментарий экономической логистики, заглянем в такую отрасль науки, как математика и математическая логика. Становление и развитие математической логики в конце 19-го и начале 20-го столетий было связано с необходимостью строгого, т. е. формального обоснования математики, теории множеств и ряда других точных наук. Появились совершенно новые инструменты для решения этих проблем: теория доказательств, теория формально-аксиоматических систем и исчислений. Специфической особенностью "умных" систем нового поколения является то, что их структура, методы и функции существенно отличаются от более "старых" автоматизированных человеко-машинных систем обработки информации и принятия решений. Так, если в более старых системах информация в основном была представлена в виде наборов данных, баз данных, а обработка этих данных осуществлялась на основе алгоритмов, не требующих применения дедуктивных методов, то в новых, "умных" сиcтемах качественно изменяются и структура информации, и методы ее обработки. Стало необходимым представлять информацию не только в виде баз данных, но и в виде баз знаний. Для формирования, накопления и обработки последних необходимо использовать логистические формализованные (дедуктивные) системы, которые позволяют представлять знания об исследуемом объекте в виде логических структур, состоящих из связок, констант, переменных, термов и предикатов, правил вывода. Поэтому стало необходимым включать в программное обеспечение таких систем программы, обеспечивающие логически обоснованный вывод для поисковых требований, представленных в форме отношений и предикатов, - сценариев отображающих реальные процессы. Формирование баз знаний, п оисковых запросов и их логическая обработка осуществляются специалистами по логистике. Для автоматизации обработки в таких системах, как правило, применяются различные специализированные языки логического программирования. Весьма важным при разработке таких прикладных автоматизированных бизнес-систем принятия тактических и стратегических решений, логистических и экспертных систем является выбор для них такой Логической Машины Вывода, которая была бы адекватна требованиям решаемых задач. Учитывая, что принятие многих стратегических решений в менеджменте сопряжено с фактором времени, с неопределенностью и риском в будущем, с форсмажорными обстоятельствами, к инструментарию таких «дедуктивных логических машин» - исчислений – предъявляются новые требования: возможность проводить «нестрогие» доказательства и выводы, оценивать их степень достоверности, учитывать фактор времени и неопределенность, учитывать переход динамики бизнес-систем из фазы эволюционного развития в фазу "катастрофы", когда динамика системы внезапно хаотизируется, а последняя теряет устойчивость. К сожалению, при разработке прикладных логистических систем использовались, большей частью, логические исчисления, не обеспечивающие этих требований, либо же вообще не ставился вопрос об их логическом обосновании и выводе. О различиях в функционировании. Обратим теперь внимание на два наиболее важных различия в функционировании логистических и фрактально-логистических систем. Первое из них связано с формированием баз знаний, а второе – с выполнением логических операций. При формированиии баз знаний в традиционных прикладных логистических системах с четкой двоичной логикой всем фактам-аксиомам присваивается максимальное значение истинности, равное единице. Для нечетких логистических систем это требование может быть "ослаблено" и в модель базы знаний могут быть включены квази-факты, которым присваиваются "огрубленные" значения истинности, например, "0.8" или "0.9", включаемые в достаточно близкую окрестность значения "1". Это позволяет в таких системах проводить так называемые нестрогие доказательства при осуществлении операций логического вывода. О базах знаний фрактальных логистических систем. При формированиии баз знаний во фрактальных логистических системах такого "огрубления" уже недостаточно. К ним предъявляются новые требования, связанные с необходимостью фиксации значений истинности аксиом-фактов во времени, а также их актуализация на заданный интервал времени. Неоднозначность и неустойчивость характера протекания нелинейных динамических процессов, многовариантность их развития во времени, вынуждает искать ответы на следующие вопросы: · как принимать решения в фазе катастрофы? · на какой основе должны строиться эти новые правила и операции логического вывода? · какой инструментарий использовать для фрактальной логики и логистики при разработке прикладных систем?
Общее правило, которого надо придерживаться при развитии катастроф, связанных со средой обитания, жизнью и деятельностью людей, звучит примерно так: помни, что истина не вечна! Это является следствием того, что в фазе катастрофы, разрушения и гибели социальной системы, в сознании людей, общества происходит такие потрясения, которые затрагивают их глубинные, ценностные и культурные основы. Можно привести примеры таких потрясений как из истории, так и из современной действительности, когда нарушались основные заповеди в обществе, в религиях. Нарушения, например, таких известных и основных заповедей-аксиом, как "не убий", "не грабь", во времена смут, войн или революций приводит к тому, что их изъятие из "доказательной базы" способствует установлению "новых правил" революционной целесообразности - игры, в ходе которой устанавливаются и "новые основы логического вывода". Как следствие этого, то что было под запретом, становится дозволенным. Если это связано с бизнесом, то он – криминален, если политики, то она - грязная и т. д. Мы привели эти примеры для того, чтобы заострить внимание на специфике процессов и систем с нелинейной динамикой, со сложностью, а порой и недостовернотью информации, используемой при развитии катастроф для принятия решений. "Лекарством" от этого должны служить не только процедура " актуализации " баз данных и знаний, но и их фильтрация от "фрактального мусора" – аксиом-"знаний" с низким уровнем значений нечеткой "правды" после применения к ним фрактальных кванторов. Суть такой фильтрации состоит в исключении их из доказательной базы логистических систем. В ходе выполнения этих операций формируются новые значения как для предметных переменных, так и для состояний истинности (термов). О нечеткой трехзначной логике - базе для построения фрактальной логики. Фактически добавление двух фрактальных кванторов необходимо учитывать после выполнении каждой из логических операций, определенных ранее в рамках разработанной нами нечеткой трехзначной логики. Поэтому настоящая разработка, по сути, является развитием математического инструментария нечеткой трехзначной логики. Операции этой логики были определены нами в двух первых частях разработки[6]. В этой третьей части разработки нам лишь требуется после выполнения каждой такой операции добавить к ней цепочку фрактальных кванторов "фазификации-дефазификации ". Переходим к более подробному рассмотрению кванторов и операций с ними.
|
||||
Последнее изменение этой страницы: 2016-12-26; просмотров: 188; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 18.219.127.59 (0.013 с.) |