Методологии исследования объектов природы, общества, науки и техники как сложных систем уделяется достаточно много внимания и в философии, и в сформировавшейся в настоящее время общенаучной "отрасли системных, кибернетических и информационных знаний", играющей ведущую роль в интеграции частно-научных знаний [1. Занимая промежуточное положение в трехуровневой иерархии знаний, системные, кибернетические и информационные знания (СКИ-знания) совместно с науковедением, культурологией и некоторыми другими науками опосредуют связи между философией и частными общественными, естественными и техническими науками и делают эти связи более эффективными. Исследование философских основ СКИ- знаний является необходимым условием их правильного осмысления и применения. В частности, основополагающую роль здесь играют принципы отражения, причинности и системности,с позиций философии обосновывающие, соответственно, информационный (методология информации и знаковых представлений), кибернетический (методология управления) и системный(методология сложных систем) подходы к исследованию сложных объектов-систем, а также позволяющие дать продуктивные определения соответствующим фундаментальным диалектически взаимообусловленным и взаимосвязанным понятиям "информация", "управление" и "система".

Создание теоретического аппарата методологии исследования сложных объектов-систем связано в первую очередь с обоснованием исходной системообразмощей концептуальной модели формальной постановки комплекса соответствующих прагматических проблем и их упорядоченного решения, с концепцией комплексного подхода, интегрирующего информационный, кибернетический и системный подходы при ведущей роли последнего.

Обоснованность такой концепции зависит прежде всего от выбора классификации и определения основных видов и качественно различных форм проявления информации, характерных для сложной системы. Причем известно, что в кибернетических системах наибольшее значение имеют активные формы информации (преобразующая, координирующая, управляющая), поскольку' они являются причиной изменения состава, структуры и свойств (параметров) управляющей подсистемы (в

стр. 158

частности, АСУ) и управляемых сложных динамических объектов- подсистем [2].

Развитие основополагающих философских принципов СКИ-знаний

Принцип отражения требует глубокого учета одного из атрибутов материи - свойства отражать реальный мир. Данный принцип получает широкое развитие в отрасли СКИ-знаний в связи с различными аспектами изучения и использования информации разнообразных объективно существующих видов и качественных форм проявления, характерных для исследуемой конкретной сложной системы, а также - множества логически выводимых математических, логических и других форм ее представления. Центральное положение соответствующего информационного подхода состоит в том, что информация всегда выступает как методологическая основа для обобщения.

Принцип причинности получил новое развитие в связи со СКИ-исследованиями: необходима расширенная трактовка данного принципа на основе диалектического сочетания детерминистского и индетерминистского понимания причинно- следственных отношений. Для кибернетического подхода принципиален отказ от безусловного следования концепции традиционного детерминизма, в том числе и вероятностного (последний находит наиболее полное выражение в теории марковских процессов). В оценке возможности возникновения тех или иных событий нужен всеобъемлющий учет факторов сложности и связанной с ними неопределенности.

Принцип системности является обобщением принципа целостности с позиций диалектического материализма и отражает основное содержание системного подхода [3]. Этот принцип утверждает примат целого над частями (компонентами, элементами) с учетом их взаимозависимости. Источник развития системы трактуется как результат единства и борьбы внутренних противоположностей. Условием адекватного познания системы является единство анализа и синтеза (декомпозиции и агрегирования). Сущность принципа можно характеризовать следующими положениями [4]:

- целостный характер объектов внешнего мира и предметов познания;

- взаимосвязь элементов любого объекта (предмета) и данного объекта с множеством других объектов;

- динамическая природа любого объекта;

- функционирование и развитие любого объекта в результате взаимодействия с окружающей его средой при примате внутренних закономерностей объекта (его самодвижения) над внешними.

стр. 159

Остальные принципы комплексного (интегрированного) подхода должны трактоваться в духе соответствующего развития рассмотренных основополагающих философских принципов отражения, причинности и системности. При этом выявление трех основополагающих принципов не означает, что другие составные части философии не оказывают влияния на комплексный подход.

Определение сложной системы

Появление новой отрасли СКИ-знаний можно рассматривать как реакцию на все возрастающую сложность современного мира. Вместе с тем, в настоящее время отсутствует общепринятое определение сложной системы. Наиболее часто под системой вообще понимается целостное материальное образование, обладающее новыми (эмерджентными) свойствами, не сводящимися к свойствам входящих в это образование элементов и отношений [5].

В качестве системы можно рассматривать любой объект действительности - предмет, процесс, явление различной физической природы, представляющий собой относительно целостное организованное множество элементов и отношений, способное изменять свое состояние. Все проблемы, возникающие при анализе и синтезе систем, сводятся, практически, к двум:

- описанию структуры системы на основе функциональных характеристик (морфологический или структурный анализ):

- определению функций системы, заданной в соответствии с пространственным или структурным принципом (функциональный анализ).

Основные нетривиальные результаты при исследовании простых систем получаются на базе конкретных наук. Для изучения сложных систем необходимо развивать так называемый системный подход [6].

С гносеологических позиций под сложной системой понимают объект, познание которого требует совместного применения упорядоченного множества (комплекса, ансамбля) моделей, методов, теорий, подходов, учитывающих неопределенности вероятностного и невероятностного характера. Многомодельность как проявление гносеологической сложности рассматривается при этом в качестве определенной парадигмы проводимых СКИ-исследований.

С онтологических позиций под сложной системой понимают объект, обладающий существенно проявляющимися в реальной действительности свойствами сложности структуры, функционирования, выбора поведения, развития и др. Структурная сложность системы определяется количеством и разнообразием элементов и связей между ними, а также числом иерархических уровней и подсистем. Сложность функционирования - характеристиками множества состояний, правилами перехода из состояния в состояние.

стр. 160

характеристиками информационного, вещественного и энергетического метаболизма со средой, степенью неопределенности указанных характеристик и правил. Сложность выбора поведения определяется многоальтернативностью ситуаций, целенаправленностью или ценностной ориентации системы, гибкостью ее реакции на непредвиденные и непрогнозируемые воздействия среды. В реальной действительности приходится иметь дело с ситуациями, в которых необходимо учитывать, как правило, все онтологические аспекты сложной системы.

В соответствий с философским требованием о достижении единства онтологического и гносеологического рассмотрения, а также с учетом обоснованного вывода (5] об использовании информации в качестве наиболее рационального признака деления систем на простые и сложные представляется целесообразным в отрасли СКИ-знаний принять следующее "информационное" определение сложной системы, характеризуемой, главным образом структурно-содержательным информационным ресурсом.

Сложная система - это система, состоящая из большого числа разнообразно взаимодействующих друг с другом функционально неоднородных элементов.

Отсюда сложность системы зависит от насыщенности ее информацией, т.е. не столько от количества элементов и отношений, сколько от их разнообразия (неоднородности). Причем, чем больше различаются элементы, тем меньше способов, которыми можно реализовать то или иное сочетание. Различать элементы системы позволяет содержащаяся в системе информация. Различимость - свойство, необходимое для определения количества информации в системе.

Информация - особое свойство объектов-систем

Термин "информация" многозначен (от наиболее общего философского значения - информация есть отраженное разнообразие объективного мира, до наиболее частного, прикладного - информация есть сведения, являющиеся объектом переработки) [2,5,7], а закономерности получения и преобразования информации еще мало изучены (отсутствует универсальный математический аппарат для их описания). Поэтому уточним с учетом известных определений смысл этого термина следующим образом. Под информацией в "широком" смысле будем понимать особое свойство объектов (процессов) окружающего материального мира порождать разнообразие состояний, которые посредством отражения передаются от одного объекта к другому (пассивная форма), и средство ограничения разнообразия, т.е. организации, управления, дезорганизации и др. (активная форма) [2].

Использование данного методологического определения информации как одного из основных свойств (атрибутов) объективного мира,

стр. 161

связанного с наличием в нем особого рода процессов, называемых информационными, позволяет на практике, во-первых, осознать наличие и, отсюда, необходимость учета в сложной системе объективных информационных характеристик (ограничений) обслуживающих и обслуживаемых объектов (процессов) любой физической природы - как разнообразия состояний последних и разнообразия их влияния на информационные характеристики субъективных сведений (знаний), циркулирующих между объектами, способными их осмыслить. Такой учет, в частности, обеспечит формализацию объективной и субъективной части информационного ресурса системы с целью его рационального употребления (расходования) для более полного использования целевых возможностей объектов управления. Во-вторых, согласно данному определению можно и следует применять информацию как средство ограничить разнообразие состояний объектов (процессов), осуществляя тем самым активное воздействие на их информационные характеристики в соответствии с поставленными целями.

Известен подход к определению информации на основе учета ее неразрывной взаимосвязи и взаимообусловленности с системой и управлением [5]. Такое рассмотрение информации позволяет не только уточнить понимание информации как особого свойства объектов-систем, но и формализовать определения информации различных видов и форм, характерных для сложной системы.

Классификация, определение видов и ценность информации в сложных системах

Применим к определению понятия "информация" синтетический атрибутивно-функциональный подход, т.е. подход, частично объединяющий идеи философско-методологического и кибернетического подходов. Согласно атрибутивно-функциональному подходу в сложной системе можно рассматривать два рода информации (объективную и субъективную), которые представляют собой [8,9]:

- внутреннюю структурную (преобразующую) информацию, заключенную в структурах системы, элементах управления, алгоритмах и программах переработки информации и являющуюся физической величиной [7];

- внешнюю содержательную (специальную, главным образом осведомляющую, измерительную и управляющую, а также научно- техническую, технологическую, планово-экономическую и др.), извлекаемую из информационных массивов (сообщений, команд и пр.) относительно индивидуальной модели предметной области (тезауруса) получателя (человека, подсистемы, системы) [10].

Первая связана с качеством информационных процессов в системе, с внутренними технологическими эффектами (получаемыми в информационном

стр. 162

процессе в результате применения определенной совокупности подсистем, элементов, алгоритмов и программ по сравнению с другой), с затратами на переработку информации. Вторая связана, главным образом, с внешним целевым (материальным) эффектом, получаемым в управляемом объекте (процессе).

Структурная информация - это отраженная в знаковой форме организованность (сложность, разнообразие) материальных объектов-систем, являющаяся универсальной физической величиной, используемой для описания процессов функционирования объектов.

Поскольку структурная информация является физической величиной, она измерима (а значит можно указать алгоритм получения ее количества) и объективна, т.е. количество информации не зависит от потребителей и не уменьшается при последующих получениях ее потребителями; следовательно, ее нельзя измерять через априорную вероятность информационного сообщения для получателя (как это делается, например, в информационной теории связи К. Шеннона и Н. Винера). Наличие (содержание, порождение) в структурной информации некоторого количества есть внутреннее свойство системы, и любая выбранная информационная мера должна опираться именно на внутренние характеристики (особенности) системы (иначе структурная информация не является физической величиной, и в различных экспериментах в связи с различными внешними факторами-условиями значения количества структурной информации будут различными). Структурная информация, содержащаяся в системе, представляет собой ее информационный ресурс и, в конечном счете, - частичное (полное) описание-модель этой системы как информационной. Учет используемого (употребляемого) количества структурной информации в системе (объекте, информационном узле) может способствовать получению от нее различных технологических эффектов: так, количество структурной информации фактически характеризует затраты (информационные, вещественные и энергетические) в сложной системе на переработку содержательной информации [7].

Содержательная информация - это совокупность сведений (знаний) о конкретном материальном объекте или процессе (семантический аспект), содержащаяся в информационных массивах (массивах данных, массивах программ, сообщениях, фактах), воспринимаемая получателем (человеком-оператором, информационным узлом, системой и др.) и используемая для выработки (с учетом его индивидуального или общесистемного тезауруса - накопленных знаний, целей и задач) и принятия управляющего решения (прагматический аспект); имеет субъективный характер. Наличие (получение) содержательной информации в системе (элементе принятия решений) позволяет получателю уменьшить имеющуюся неопределенность (разнообразие) истинной ситуации и на основе

стр. 163

этого сделать выбор одного или нескольких вариантов из множества возможных равноправных альтернатив.

Важной разновидностью содержательной информации является коммуникационная информация, характеризующая процессы взаимодействия (взаимосвязи) функциональных элементов и подсистем сложной системы (т.е. шенноновская информация).

Коммуникационная информация - это совокупность сведений (знаний) о конкретном процессе взаимодействия в ансамбле материальных объектов, содержащаяся в статистических структурах заданного множества информационных массивов (сообщений), воспринимаемая получателем (человеком- оператором, системой и др.) и используемая им (с учетом его индивидуального или связного тезауруса - накопленных знаний) для определения состояния источника информации.

Применительно к информационному узлу (подсистеме) сложной системы можно определить взаимоотношение рассмотренных видов информации следующим образом [8, 9]:

- на вход поступает информация осведомляющая (контрольная, сигнальная и др.), объединяющая содержательную (семантическую и прагматическую) информацию массивов-сообщений и коммуникационную (структурно-статистическую);

- в системе хранится и используется при переработке поступающей осведомляющей информации преобразующая информация, объединяющая структурную информацию системы и содержательную информацию общесистемного тезауруса;

- на выходе системы формируется преобразованная информация или информация для принятия решения, которая после реализации исполнительным органом управления обслуживаемого объекта системы становится управляющей.

Для оценки целевого материального эффекта в сложной системе требуется оптимизация по многим критериям, и в результате вместо получения экстремальных значений показателей эффективности часто приходится рассматривать рациональные (компромиссные, сатисфакционные) решения. Последние могут характеризоваться некоторой системой требований, аксиоматически описывающих такие содержательные понятия как приемлемость, равноправие, равнозначность, справедливость и др. Очевидно, что возможность удовлетворять такой ансамбль требований зависит от информационных ограничений, действующих в системе, т.е. от качества информации, под которым понимают совокупность таких ее свойств, которые характеризуют степень ее соответствия потребностям (целям, ценностям) пользователей (системы, персонала и др.)

Можно выделить внутреннее качество информации (присущее именно ей и сохраняющееся при ее переносе в другую систему или подсистему) и внешнее (присущее информации, находящейся или используемой только в

стр. 164

конкретной системе, подсистеме). Эти качества определяются главным образом следующими иерархиями свойств, соответственно [8, 9, 11]:

<содержательность>: = <значимость (идентичность, полнота)>, <кумулятивность (гомоморфизм, избирательность)> и др.;

<защищенность>: = <достоверность (помехоустойчивость, помехозащищенность)>, сохранность (целостность, готовность)>, <конфиденциальность (доступность, скрытность, имитостойкость)> и др.

Известные подходы к решению проблемы соответствия информации потребностям пользователей или, иначе, к решению проблемы ценности информации имеют принципиально общие черты [7]:

- ценность информации предлагается измерять через ее количество (М. Гавурин, Б. Гришанин, Р. Стратонович и др.),

- ценность информации предлагается связывать с поставленной задачей (М. Бонгард, Д. Конторов, А. Харкевич и др.).

Однако при этом не учитывается множество качественных характеристик информации. Поэтому при дальнейшем развитии подхода к определению ценности информации нужно, в частности, учитывать:

- качество информации, включая как внутренние свойства информации (содержательность), так и внешние (защищенность);

- информационный ресурс систем и способ его использования для переработки информации.

Тогда можно сформулировать следующее определение. Под ценностью информации понимается ее значимость, определяемая способом динамического отображения множества ее качественных свойств и количественных характеристик на множество возможных управляющих решений, ведущих к достижению целей.

Формы информации в кибернетической системе

Определение качественно различных форм проявления информации, циркулирующей в сложной системе управления, возможно на основе анализа системы (процесса управления). В инвариантной модели [2. 12] кибернетической системы, полученной на основе применения фундаментальных принципов управления (принципа дуальности А. Фельдбаума и Р. Калмана, принципа оптимальности Р. Беллмана, принципа разделения Р. Калмана, принципа централизации), можно выделить такие качественно различные формы информации, как [2, 8].

1) осведомляющая информация, к которой относится вся информация об объективных характеристиках состава, структуры и свойств управляемого объекта (процесса), а также действующих на него управляющих и дестабилизирующих факторов внешней среды, выступающая как в пассивной, так и в активной формах;

2) преобразующая информация, которая заключена в структурах системы, ее элементов (пунктов, узлов) управления, алгоритмов и программ

стр. 165

переработки информации, объединенных в информационной базе (информация и язык) системы, и обеспечивает сам информационный процесс в функциональных подсистемах измерения, наблюдения, идентификации - выработки управляющих решений, централизованной координации и информационного обмена;

3) преобразованная информация, в том числе:

- информация измерения (восприятия), характеризующая отражение в подсистеме измерения полезных, с точки зрения решаемой 'задачи управления, свойств осведомляющей информации;

- информация наблюдения (распознавания), характеризующая отражение ситуаций, определяемых осведомляющей информацией, на конечном множестве эталонных образцов, заданных элементами подсистемы;

- информация идентификации (предсказания), характеризующая отражение на конечном множестве элементов подсистемы идентификации состояние или поведение управляемого объекта, которые с определенной вероятностью должны иметь место с заданным временем опережения;

- информация выработки (принятия) решения, характеризующая отражение образов и целей (текущих и предсказываемых) на конечном множестве решений, заданных элементами подсистемы принятия решений;

- информация централизованной координации и организационного управления, характеризующая отражение внешних целей и состояний всех подсистем на конечном множестве эталонных образцов, заданных элементами подсистемы централизованной координации;

- информация связи, характеризующая отражение взаимодействия всех подсистем на конечном множестве элементов подсистемы информационного обмена;

4) управляющая информация - это вся информация, реализуемая в средствах организации (исполнительных органах) и являющаяся руководством (причиной) для их действия по целенаправленному изменению состава, структуры и свойств управляемого процесса (объекта).

В подсистеме централизованной координации воспринимается и распознается внешняя управляющая информация, задающая главную цель управления объектами, а также предсказывается изменение главной цели и принимается решение о том, какую цель взять в качестве задающей для контура управления объектом в целом и для каждой подсистемы контура, в частности. Преобразованная в подсистеме координации информация содержит информацию о целях всех подсистем, являющуюся для них осведомляющей в активной форме. Последнее, как правило, приводит к накоплению полезной информации на выходах

стр. 166

подсистем и установлению ассоциативных и других связей, что соответствует эффекту самообучения. В контуре формируется преобразованная информация, которая реализуется исполнительным органом управления обслуживаемого объекта.

Сравнительный анализ мер информации и требования к ним

Результаты проведенного анализа показывают, что основные особенности (достоинства, недостатки) наиболее известных мер информации (моделей измерения количества структурной и содержательной информации) сводятся к следующим [8. 13).

"Классические" меры информации Р. Хартли, К. Шеннона и А. Колмогорова [7. 8] наиболее приемлемы при описании динамики функционирования подсистемы информационного обмена и подсистем функционального преобразования информации (подсистем наблюдения и идентификации) соответственно. На основе их модификации и комплексирования возможен синтез мер информации, учитывающих архитектуру системы и управляемых объектов, виды и формы проявления информации в системе, ее ценность и пр.

С помощью синтетических информационных мер автора [8], А. Шилейко и В. Кочнева [7], Ю. Шрейдера [10] можно оценить информационно- структурный и информационно-содержательный ресурсы сложной системы, что позволяет обеспечить рациональное использование совокупного информационного ресурса в функционирующей системе для получения различных целевых и технологических эффектов. Оценка последних возможна на основе соответствующих информационных показателей (13), использующих данные информационные меры в качестве компонентов.

При описании динамики функционирования подсистем сложной системы можно также дополнительно использовать специфические меры информации, например, меру С. Кульбака - для подсистемы измерения, меру А. Харкевича - для подсистемы выработки (принятия) управляющих решений и др. 7.8).

Интегральные качественно-количественные меры А. Харкевича [7, 8], Н. Моисеева [14], Б. Петрова [15] используются для определения эффективности совместного функционирования подсистем сбора и переработки информации в сложной системе в процессе выработки и принятия управляющих решений в условиях информационной неопределенности (неполноты информации).

Поскольку информация в сложных и больших системах управления имеет различные виды и качественные формы проявления, для измерения информационного (структурного и содержательного) ресурса систем следует использовать множество (обоснованною совокупность) различных мер информации.

стр. 167

При этом, как показывают результаты сравнительного анализа мер информации, для рационального их применения на практике они должны отвечать следующим основным требованиям [8]:

- адекватность (соответствие виду и качественной форме проявления информации);

- согласованность (отражение специфики предметной области, т.е. функциональной подсистемы сложной системы и реализуемого в ней информационного процесса).

- эффективность (алгоритмическая, регулярная вычислимость);

- аддитивность (обеспечение определения совокупного информационного ресурса системы путем сложения количеств информации);

- понятность (допущение рациональной информационной интерпретации).

Использование обоснованной совокупности (комплекса) мер информации, удовлетворяющих этим требованиям, позволит реализовать трехэкстремальный принцип [7] оптимальности переработки информации в системе, сформулированный как принцип информационной ценности.

Прагматически рациональные меры информации (модели), а также совокупность информационных показателей эффективности реальных подсистем и сложной системы в целом целесообразно разрабатывать согласно принципу оптимальности переработки информации. Это позволит учесть ценность информации, в частности той. которая содержится в системе и с которой система оперирует в соответствии с целевой задачей, а также учесть затраты информационного ресурса при определении эффективности функционирования системы как информационной Учет ценности информации, в свою очередь, позволит обеспечить своевременное и качественное регулирование, координацию и оптимизацию информационных процессов в системе.

Интегративный принцип комплексного подхода

Согласно предложенному определению ценности информации можно сформулировать принцип оптимальности переработки информации в системе как принцип информационной ценности[7-9]: информационный ресурс (преобразующую информацию (Q _n ) сложной системы следует использовать оптимальным способом и только для переработки наиболее ценной осведомляющей информации (Q ₀ ), на основе которой действительно возможна выработка оптимальных (при данном ограничении на количество I ₀ информации) управляющих решений ( U_G ), ведущих к достижению целей (G) управления:

Q _n ---- > Q ₀ ----> U _G I ₀

стр. 168

Под способом использования (употребления) информационного ресурса системы понимается специальная информационная технология как совокупность информационных процедур формирования (рецепции), интерпретации (преобразования, поиска, реорганизации) и коммуникации (передачи, хранения) информации на основе проблемно- ориентированной базы данных и знаний [16, 17], элементами которой являются логико-лингвистическая модель предметной области, рациональная стратегия, продукционные правила и комплекс эффективных алгоритмов выработки решений, а также средства диалога с оператором-парапрограммистом, позволяющие ему заполнять (уточнять) содержание информационной базы и интерпретировать результаты.

В соответствии с сформулированным принципом информационной ценности в сложной системе необходимо выполнение трех экстремальных условий для обеспечения требуемого уровня качества и эффективности применения системы в целом, поскольку данные условия в совокупности определяют степень рациональности двух основных типов информационных процедур, реализуемых в системах управления, т.е. процедуры формирования информации для управления (первое и второе условия) и процедуры выработки целевых управляющих решений (второе и третье). Причем обеспечение первого и второго экстремумов связано с возможным противодействием противоборствующих сторон (т.е. в условиях так называемой "информационной борьбы", включающей радиоэлектронную борьбу, инфильтрацию дезинформации, блокировку полезной информации и др.) [ 18.

Методологическая структура, принципы и аппарат концептуального варианта комплексного подхода

При исследовании сложных объектов как систем обычно рассматриваются три основных аспекта [1, 12, 19] в такой последовательности:

- информационный - иерархия целей и ценностей системы, ее характеристика как целенаправленной или ценностно ориентированной системы и характеристика собтветствующих информационных процессов как средства достижения этих целей (ценностей);

- кибернетический - управление в системе как основной интегративный, системообразующий фактор с точки зрения иерархии целей и ценностей;

- системный - состав, структура, функции, процессы, связи внутренние и внешние, стадии развития - от становления до гибели [6]. Рассмотрение указанных аспектов имеет ряд особенностей, в частности:

- содержание системного аспекта является в известном смысле отражением характеристик, перечисленных в определении сложной системы. Это свидетельствует об ориентированности данной методологии именно на сложные системы;

стр. 169

- совокупность аспектов является глубоко взаимосвязанной и взаимопроникающей, содержащей общие для всех компонентов вопросы. Это свидетельствует о внутреннем единстве аспектов, которое можно рассматривать как их интеграцию в едином комплексном ("системно-кибернетическо-информационном") подходе. Кроме того, интеграции информационного и системного аспектов способствует формируемая на их основе общенаучная энтропийная концепция. Энтропия интерпретируется, в частности, как мера неупорядоченности в термодинамике и организационной теории, как мера разнообразия в кибернетике и мера информационной неопределенности в информологии и др. В сложных системах, взаимодействующих со средой, энтропийная концепция позволяет исследовать процессы самоорганизации, включающие синергетические неравновесные процессы дезорганизации и хаоса (увеличение энтропии) и повышения упорядоченности и организованности (уменьшение энтропии) в результате действия определенного бифуркационного механизма.

Интеграции информационного и кибернетического аспектов способствует целевая концепция, основная в прикладных СКИ-исследованиях. Категория цели непосредственно связана с основным понятием кибернетики - управлением, поскольку, во-первых, данное понятие раскрывается как целенаправленное воздействие управляющей подсистемы на управляемую (объект управления), во-вторых, достигаемые при этом цели определяют прагматические характеристики перерабатываемой и используемой информации.

С одной стороны, создание и совершенствование системы управления как целенаправленной информационной системы связано с определением необходимых предельных возможностей ее функциональных подсистем и элементов, оценки которых целесообразно получить на основе единой информационной теории сложных систем, охватывающей систему в целом и базирующейся на принципах комплексного подхода, поскольку система управления по сути является информационно-кибернетической. Кроме того, в информационных оценках возможен учет неопределенных, качественных и размытых факторов, характерных для систем управления.

С другой стороны, развитие и целевое функционирование системы управления как единого целого определяется информационными процессами (технологическими процессами переработки информации), поэтому представляется актуальным ее теоретическое исследование на уровне информационных процессов и алгоритмов функционирования информационной базы системы, с учетом качества информации различных видов и форм, характерных для систем управления, а также - формальное определение информационного ресурса системы и возможностей его эффективного использования на основе практически значимых

стр. 170

показателей. Причем, поскольку в задачах управления наиболее важны качественные (семантические и прагматические) характеристики информации, актуальными представляются исследования и разработка формальных методов обеспечения целевых эффектов систем управления.

В интегрированный формально-теоретический аппарат комплексного подхода, т.е. в информационную теорию сложных систем управления, таким образом, входят соответствующие основные взаимосвязанные теории, такие, как теория формальных языков и математическая логика (классическая и неклассическая) - основные теории в информологии, математическая теория динамических систем - основная теория в кибернетике, теория отношений и категорийно-функторная концепция математики - основные теории в системологии.

С учетом сказанного разработан и апробирован [19, 20] один из возможных конкретных концептуальных вариантов комплексного подхода к исследованию эргатических систем (сложных человеко- машинных систем управления), состоящий в интеграции методологии информационного подхода (при котором эргасистема рассматривается как целенаправленная информационная система) и методологии кибернетического подхода (при котором эргасистема рассматривается на уровне информационных процессов и алгоритмов функционирования информационной базы) с методологией системного подхода в составе структурно-математического (при котором обеспечивается необходимый уровень математизации СКИ-понятий), операционного (при котором в многослойной автоматизированной имитационной модели операции объединяются математические и логико-лингвистические описания цели, процесса и результатов операции), ситуационного (когда решения принимаются в динамике в реальном времени функционирования эргасистемы с учетом сложившейся ситуации) подходов.

Основными методологическими принципами данного концептуального варианта комплексного подхода являются соответствующие три группы принципов:

1) интегративный принцип информационной ценности А. Шилейко [7] в авторской модификации, принцип информационного разнообразия (существует множество видов и качественных форм информации в системе, для измерения количества которой следует использовать соответствующие модели), принцип информированности Н. Моисеева (требуемое качество управления объектом обеспечивается при условии строгого превышения суммарного количества осведомляющей информации над количеством управляющей информации [13]);

2) принцип детерминизма управления (управляющие решения вырабатываются в результате реализации соответствующих алгоритмов оптимизации в конкретной ситуации), принцип гетерогенности управления

стр. 171

и связи (процессы преобразования информации и выработки управляющих решений и процессы передачи информации в системах не полностью тождественны и имеют противоположные цели), принцип дуальности управления А. Фельдбаума и Р. Калмана (управление используется как для приведения объекта к требуемому состоянию, так и для изучения или наблюдения объекта);

3) принцип математизации (СКИ-понятия должны опираться на категориально-функторную концепцию современной математики 21J). принцип многомодельности (познание системы может быть достигнуто лишь путем применения множества необходимых моделей, отражающих различные аспекты данной системы), принцип ситуационности (управляющее решение может считаться лучшим лишь для лица, принимающего решения, в отношении поставленных целей на данный момент времени).

На основе данного варианта комплексного подхода разработан формально-математический аппарат информационной теории сложных систем управления, в котором акцентируется внимание на ситуационном и информационном аспектах [22]. Сущность первого заключается в том, что модели системы управления, объектов управления и алгоритмы переработки информации представляются на языке, близком к естественному. Это приводит к тому, что распознавание ситуации и принятие решения имеют размытый характер. Кроме того, обеспечиваются благоприятные условия для информационного согласования человека-оператора и комплекса средств автоматизации системы. Сущность второго - информационные методы должны позволить в количественных мерах информации анализировать процессы формирования моделей и выработки решений, независимо от формальных языков их представления [2].

При построении информационной теории сложных систем управления использовались следующие основные понятия: система, информация, управление, структура, качество, модель, ситуация, а также их производные ( целенаправленная система, информационный ресурс, информационный процесс, информационная структура, информационная база, качество системы, качество информации и др.). Данные общенаучные понятия, приближаясь к философским категориям, интегрируют опыт, накапливаемый в отдельных СКИ- теориях, и по существу делают этот опыт достоянием всей науки.

Реализации рассмотренного концептуального варианта комплексного подхода в технике [16, 17, 23, 24], в педагогике [25-27], в военном деле [9, 18, 28] и в сфере национальной безопасности [20, 29, 30, 31] свидетельствуют о его рациональности и эффективности при исследовании сложных систем (эргасистем, дидактических, организационных, автоматизированных систем управления сложными динамическими объектами и др.).

стр. 172

Заключение

Таким образом, рассмотрены общетеоретические аспекты обоснования философской концепции комплексного подхода как общей методологии исследования объектов природы, общества, науки и техники как сложных систем. Философское обоснование интеграции методологии информационного, кибернетического и системного подходов базируется на раскрытии взаимодействия трех основных философских принципов - отражения, причинности и системности.

Рассматриваются модели измерения количества информации, выделяются их достоинства и недостатки, проводится сравнительный анализ мер информации. На основе результатов анализа, а также выбора и определения видов и качественных форм ее проявления, характерных для систем управления сложными динамическими объектами, обосновываются предложения по рациональному использованию апробированных ("классических", синтетических, интегральных и др.) мер количества структурной и содержательной информации в системе. Определяются основные требования к мерам информации и принцип информационной ценности.

Применение на практике формально-математического аппарата информационной теории сложных систем управления, обобщающего и развивающего результаты общей информационной теории кибернетических систем 2. 7. 15 и общей теории управления 14. позволяет внедрить специальные новые информационные технологии, базирующиеся на концепции информационно-функциональных баз данных и знаний, что обеспечивает повышение информационной эффективности (информационно-преобразующей способности, информационной добротности, информационной производительности, информационной надежности и др. 13]) систем управления как информационно-кибернетических систем с учетом организующей деятельности людей-операторов (путем обеспечения принятия решений в режиме диалога "человек-машина").

1. Резников Б.А. Системный подход и актуальные проблемы образования. Системные исследования. Ежегодник. М., 1978.

2. Горский Ю.M. Системно-информационный анализ процессов управления. М.. 1988.

3. Клауберг И.В., Садовский В.Н., Юдин Б.Г. Философский принцип системности и системный подход Вопросы философии. 1978. N 8.

4. Садовский В.Н. Проблемы философского обоснования системных исследований Системные исследования: Методологические проблемы. Ежегодник. М., 1984.

5. Петрушенко Л.А. Взаимосвязь информации и системы Вопросы философии. 1964. N 2.

6. Афанасьев В.Г. Системность и общество. М., 1980.

7. Шилейко А.В., Кочнев В.Ф., Химушин Ф.Ф. Введение в информационную теорию систем. М.. 198?.

8. Ловцов Д.А. Модели измерения информационного ресурса автоматизированной системы управления Автоматика и Телемеханика. 1996. N 9.

стр. 173

9. Ловцов Д.А. Информационная безопасность АСУ войсками и оружием: теоретические аспекты. Военная мысль. 1996. N 6.

10. Шрейдер.Ю.А. Об одной модели семитической теории информации Проблемы кибернетики. Вып. 13. М., 1965.

11. Ловцов Д.А. Защита информации Информатика и образование. 1995. N 4.

12. Глазов В.И. Основы информационно-кибернетическою подхода к анализу и оптимизации интегрированных АСУ с инвариантной структурой Тр. 6-й МВсесоюз. конф. "Проблемы управления развитием систем" АН СССР Ч. 2. Киев. 1991.

13. Ловцов Д.А. Информационные показатели эффективности функционирования АСУ сложными динамическими объектами Автоматика и Телемеханика. 1994. N 12.

14. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М., 1975.

15. Петров В.Н., Уланов Г.М., Ульянов С.В., Хазен Э.М. Информационно-семантические проблемы в процессах управления и организации. М., 1977.

16. Ловцов Д.А.. Калашников Ю.Н. Информационная технология автоматизированного ситуационного функционального контроля сложных динамических объектов НТИ РАН. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 1997. N 2: N 3.

17. Ловцов Д.А.. Панюков //.//. Информационная технология автоматизированною планирования определения навигационных параметров объектов ракетной техники. Автоматика и Телемеханика. 1995. N 12.

18. Глазов Б.П., Ловцов Д.A. Информационная борьба как система отношений в информационной среде. Военная мысль. 1997. N 5.

19. Ловцов Д.А. Информационные аспекты комплексною подхода к исследованию систем управления/ НТИ РАН. Сер. 2. Информ. процессы и системы. 1997. N 5.

20. Ловцов Д.А., Сергеев Н.А. Информационно-математическое обеспечение управления безопасностью эргатических систем Там же. 1998. N 4. N 6.

21. Месаровичч М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. М., 1978

22. Ловцов Д.А. Введение в информационную теорию АСУ. М.. 1996.

23. Ловцов Д.А. Ситуативное планирование процесса переработки измерительной информации в сети АСУ. Изв. РАН. Теория и системы управления. 1995. N 5.

24. Лобан А.В., Ловцов Д.А. Метод распределенной переработки телеметрической информации от сложных динамических объектов Автоматика и Телемеханика. 1995. N 5.

25. Глазов Б.И., Ловцов Д.А. Компьютеризированный учебник - основа новой информационно- педагогической технологии Педагогика. 1995. N 6.

26. Глазов Б.И., Ловцов Д.А. Компьютеризированный учебник в системе военного образования Военная мысль. 1996. N 3.

27. Глазов Б.И., Ловцов Д.А., Сухов А.В. Михайлов С.Н. Компьютеризированный учебник. Информатика и образование. 1994. N 6.

28. Ловцов Д.А. Основы обеспечения защиты информации в АСУ войсками и оружием. Военная мысль. 1998. N 3.

29. Ловцов Д.А., Сергеев Н.А. Проблема обеспечения "организационной безопасности" России Обозреватель - Observer. 1998. N 11.

30 Ловцов Д.А. Проблема обеспечения информационной безопасности России Обозреватель Observer. 1999. N2.

31. Ловцов Д.А. О парадигме национальной безопасности России Обозреватель- Observer. 1999. N 9.

Постоянный адрес данной публикации: