На формирование потребностей в средствах производства оказывает влияние множество причин. Например, на величину перспективной потребности в подшипниках для нужд сервиса в значительной мере влияет изменение производительности оборудования, на котором установлены подшипники. В свою очередь, производительность оборудования определяется социальными, организационными, техническими условиями, которые действуют на каждом рабочем месте и постоянно изменяются. Учесть все первопричины на стадии формирования потребности невозможно, но, зная факторы изменения интенсивного и экстенсивного использования оборудования, можно оценить величину перспективной потребности. Оценка ее всегда содержит фактор неопределенности, который отражает неполноту знаний потребности и измеряется с помощью различных вероятностных характеристик. Текущая потребность в изделиях для нужд фирменного обслуживания техники определяется объемом, необходимым для достижения некоторого запланированного [c.127]
Принцип иерархичности управл о щей системы — это принцип, в соответствии с которым в том случае, если один центр управления не в состоянии своевременно переработать информацию, необходимую для рационального управления, то должны быть созданы промежуточные центры, решающие часть задач управления. Согласно принципу внешнего дополнения управляющей системы неполноту знаний о состоянии объекта управления и протекающих в нем процессов могут компенсировать вероятностные модели, оценки экспертов, внешние источники информации и т.п. [c.26]
То есть организация как объект управления представляет собой сложную систему, для исследования, проектирования и управления которой применяется системный подход. Системный подход служит для нахождения оптимальных вариантов решений сложных производственно-хозяйственных проблем в условиях неопределенности поведения системы и неполноты знаний о ней. [c.89]
Можно считать, что разность Ь - а составляет потери я эффективности функционирования рассматриваемой системы, происходящие от неполноты знания условий ее работы. Отсюда следует практи- [c.130]
| Рис. 9. Основа надежности а - надежное изделие чтобы изделие было надежным, его рабочие характеристики всегда должны позволять ему выдержать вероятную нагрузку б — потенциально надежное изделие ненадежность из-за неполноты знаний об изменчивости изделий и непредсказуемости всех условий эксплуатации и окружающей среды в — принципиально ненадежное изделие ненадежность из-за заниженного среднего значения рабочих характеристик при отсутствии знаний о режиме работы |  |
Информация — совокупность сведений об окружающем мире (объектах, явлениях, событиях, процессах и т. д.), которые уменьшают имеющуюся степень неопределенности, неполноты знаний, отчужденных от их создателя и ставшие сообщениями (выраженными на определенном языке в виде знаков, в том числе и записанными на материальном носителе), которые можно воспроизводить путем передачи людьми устным, письменным или другим способом (с помощью условных сигналов, технических средств, вычислительных средств и т. д.). [c.402]
Наличие психического напряжения, связанного с неполнотой знания некоторого явления, приводит к ускорению стремления психического равновесия. Творческие личности всегда тоскуют по гармоничности своих душевных сил, поэтому для них нет предела процессам познания [12]. [c.69]
Для задач типа, характерного для систем ситуационного управления, весьма часто встречается ситуация, при которой из-за неполноты знаний об объекте управления и методов управления обучающая выборка может быть противоречивой. В этом случае одни и те же описания в ней могут входить и в группу положительных примеров и в группу отрицательных примеров. Этот важный для нас случай может быть реализован в методе РПС с помощью некоторой модификации процедур ее построения. [c.179]
Набор признаков максимальный 209 Неполнота знаний 156 [c.282]
Принцип внешнего дополнения управляющей системы, когда неполнота знаний о поведении субъекта управления компенсируется использованием вероятностных моделей, оценкой экспертов и т.д. [c.16]
Как уже отмечалось, риск проекта во многих случаях вызывается неполнотой и неточностью исходной информации, имеющейся на момент разработки проекта. Показателем, отражающим связь количества получаемой информации со степенью неопределенности знаний о ходе реализации проекта, является энтропия. Энтропия характеризует меру неопределенности события, явления, процесса. В основу этого понятия было положено формальное сходство энтропии событий с ее термодинамическим аналогом. [c.283]
Отметим, что в реальных случаях существует проблема описания исследуемых объектов. Такое описание неправомерно считать частью спецификации задачи, поскольку относительно одного объекта ставится, как правило, много задач, что, естественно, требуется учитывать при формировании базы знаний. Кроме того, может оказаться, что возникшую задачу не решить до конца автоматически, например из-за неполноты спецификации или описания объекта. Поэтому в ИС целесообразен на определенных [c.41]
Оценка глубины содержания существующего понятия информация . Информационная гибкость модели оказалась следствием неполноты охвата проблемы выявления упомянутого в п. 2 закона связанности на основе существующего сейчас понятия информация , толкование которого можно дать с помощью следующей цепочки определений [2] 1) информация — сведения об окружающем мире 2) сведения — знания, представление о чем-нибудь 3) знания — постижение действительности сознанием 4) сознание — способность человека логически мыслить. Таким образом, существующее понятие привязано только к сознанию, в то время как све- [c.238]
Проблема неопределенности исходной информации в задачах планирования, которая трактуется в последнее время как проблема неполноты или неоднозначности этой информации (неполное, неточное или неоднозначное представление о значениях параметров исходной информации этих задач), широко обсуждается с 60-х годов [10, 44, 66, 77 и др.]. В литературе (например, в [39]) отмечались многообразные причины неопределенности исходной информации. Важнейшая из них связана с относительностью знаний об объекте планирования, где степень неопределенности 6 повышается по мере увеличения периода планирования. [c.66]
Неопределенности часто разделяют натри класса [3.3] неопределенности связанные, с неполнотой наших знаний о проблеме по которой принимается решение неопределенность, связанная с невозможностью точного учета реакции окружающей среды на наши действия, и, наконец, неточное понимание своих целей лицом, принимающим решения. Свести задачи с подобными неопределенностями к точно поставленным задачам нельзя в принципе [3.3]. Для этого надо снять неопределенности. Способом снятия этих неопределенностей в процессе принятия решений является субъективная оценка руководителем (экспертом) создавшейся ситуации (варианта решения) на основе его знаний, опыта и интуиции. [c.78]
Многофакторный анализ позволяет создать целостную картину состояния исследуемой системы без большого числа наблюдений неполнота отдельных наблюдений во многих случаях компенсируется материалами изучения внутренних связей между несколькими варьирующими признаками. Для этого разнородные группы изолированных наблюдений объединяют в многофакторный комбинационный комплекс той или иной качественной структуры с учетом целей и особенностей объектов исследования. Решение этой задачи предполагает знание специфики объекта исследования, понимание закономерностей происходящих в нем процессов и качественных характеристик конкретных факторов. [c.20]
Данное свойство принципиально отличает понятие "знания" от понятия "данные". Например, знания человека, как правило, активны, поскольку ему свойственна познавательная активность (обнаружение противоречий в знаниях становится побудительной причиной их преодоления и появления новых знаний, стимулом активности является неполнота зна- [c.419]
Таим образом, в представленном подходе к решению проблемы частичной неполноты информации используются те знания о характеристиках отрасли, которые обычно имеются у каждой компании. Он представляет собой довольно общий прием, который может быть применен к другим целям и элементам стратегии. Если не будет заранее оговорено, как определяются правила принятия решения, то в дальнейшем на протяжении всей книги будет применяться подход, использующий пороговые значения. [c.92]
После этапа накопления знаний и формирования процедур в блоках, показанных на рис. 1.7, система может начинать работать. Но в процессе своей эксплуатации, особенно на первых порах, она будет довольно часто принимать неверные решения из-за неполноты информации и неточности процедур. Во всех этих случаях необходим этап дообучения системы управления. [c.28]
Неполнота и абсурдность знаний [c.156]
НЕПОЛНОТА И АБСУРДНОСТЬ ЗНАНИЙ 157" [c.157]
В реальных задачах часто встречается случаи, когда переходы между состояниями в пространстве состояний или между подзадачами в пространстве подзадач недетерминированы, что отражает неполноту наших знаний о возможностях таких переходов. В этом случае дуги сети, на которой производится планирование, взвешиваются, например, значениями функции принадлежности. Общая оценка найденного плана вычисляется по оценкам этих значений на отдельных дугах разными способами. В частности, общая оценка может совпадать с минимальной оценкой, встречающейся на данном пути, или быть средней арифметической этих оценок. [c.238]
Экономические модели, которые игнорируют неполноту информации и создание знания, дают нам плохое руководство в то время, как многие институты могут быть поняты только как адаптивные ответы на информационные проблемы. Только, видя центральную роль неполноты информации, мы можем надеяться проектировать и сохранять устойчивые институты. Точно также понимание тонкости подразумеваемого и локального знания, также как динамики разделения или накопления знаний будет делать много, чтобы определить конкурентоспособность компании, отрасли или страны. [c.118]
Третью категорию потребителей информации образуют управляющие (руководители), которые выполняют свою главную функцию - принятие решений - обычно в условиях дефицита времени и неполноты нужной им конкретной информации (возможно, при избытке тематически релевантной информации). Управляющим требуется комплексная информация, обычно отличающаяся большой динамичностью. Управляющие нуждаются также в обзорной информации, помогающей им поддерживать свои профессиональные знания на современном уровне. Управляющие, как правило, не в состоянии удовлетворять свои информационные потребности собственными силами. Поэтому для них необходимо создавать специальные информационные системы, например, системы информационной поддержки принятия решений, информационно-аналитические системы, с которыми управляющие имели бы обратную связь. [c.66]
Не секрет, что экономическая и демографическая статистика до настоящего времени используется в российской хозяйственной деятельности явно недостаточно. Это, по-видимому, вызвано ее традиционно закрытым характером, недостаточной объективностью и неполнотой информации и ориентацией исключительно на высшие эшелоны управления. Другой причиной трудностей доступа к статистической информации является стремление органов статистики и научно-исследовательских институтов сохранить свою экономическую монополию на доступ к знаниям. Несмотря на [c.129]
Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов. [c.15]
Принципиальная неполнота знаний о сложных объектах существенно ограничивает применимость к ним классических аналитических моделей и определяет ориентацию на использование опыта экспертов, что, в свою очередь, связано с созданием соответствующих средств формализации экспертных знаний и их встраиванием в программную систему моделирования (ПСМ). Поэтому в современном моделировании существенно возрасла роль такого понятия, как концептуальная модель предметной области [81, 237]. Строгого определения понятия концептуальная модель (КМ) нет. Концептуальная схема разработки и использования модели определяется как совокупность высказываний, истинных для данной ПО, включая возможные состояния, классификации, законы, правила, тенденции, стратегии. Таким образом, основой КМ является не алгоритмическая модель передачи и преобразования данных, как в аналитических моделях, а [c.89]
Ненадежность изделия неправомерно объяснять неполнотой знаний-вероятность - это мера объективной возможности события, а не мера полноты знаний. — Примеч. науч ред [c.90]
Неопределенность исходной информации характеризуется ее неполнотой, недостоверностью, несоот решения. Источником этой неопределенности могут быть недостатки в организации статистичесю службы, отсутствие достаточных знаний механизмов функционирования предприятия и внею невозможность надежной оценки значений отдельных параметров (например человеческого факто этой группы информации может быть разрешена путем осуществления ряда мер организационно характера (налаживания учета данных, их систематизации, замены квалифицированными работникам [c.114]
Главными требованиями, предъявляемыми к методам извлечения знаний, являются эффективность и масштабируемость. Работа с очень большими базами данных требует эффективности алгоритмов, а неточность и, зачастую, неполнота данных порождают дополнительные проблемы для извлечения знаний. Нейронные сети имеют здесь неоспоримое преимущество, поскольку именно они являются наиболее эффективным средством работы с зашумленными данными. Действительно, заполнение пропусков в базах данных - одна из прототипических задач, решаемых нейросетями. Однако, главной претензией к нейронным сетям всегда было отсутствие объяснения. Демонстрация того, что нейронные сети [c.168]
И дело не в том, что сложно аналитически описать эту цель (хотя и это часто так), а в том, что априори принципиально невозможно определить, каким путем ее нужно достигать. Ведь работа разума нацелена на выявление (с помощью логической обработки результатов прошлых контактов с миром) общих закономерностей реальности, чтобы использовать их для увеличения комфортности предстоящих контактов. Таким образом, это работа с прошлым для будущего (в силу чего (так как она не нацелена на данный момент) она всегда в какой-то степени ущемляет интересы настоящего (плата (уменьшением комфорта) в текущей жизни за то, чтобы и в будущем жить было не очень плохо)). Но будущее для нас подернуто завесой неопределенности, называемой часто случайность, возникающей, во-первых, в силу неполноты нашего знания (о текущем состоянии реальности и о ее модели). Это субъективная случайность (т.е. существующая только для нас). Для природы такой случайности не существует, так как природа располагает полными знаниями о текущем состоянии и имеет дело не с моделью, а с самим явлением, поэтому все текущие проявления реальности в этом смысле для нее закономерны. Но неопределенность возможна еще и в силу того, что будущее зависит от непредсказуемого поведения существ, наделенных волей (свободой выбора). Значит, наступающая ситуация не может быть заранее известна и природе — объективная случайность как неопределяемость будущего проявления мира по предыдущему (таким образом, у мира нет понятия состояние (см. п. 1.1.4)). [c.225]
Значит, что такое площадь, представители мира линии понять никогда не смогут. Появление преграды на пути их движения, привнесенной двумерным существом через второе измерение, они объяснить не смогут. Это реальная операция для них — чудо. Но площадь существует объективно. Поэтому с прагматических позиций им нужно постулировать характер проявления площади в мире линий (например, площадь фигуры abed (рис. 2.15), проявится в виде изменения длины отрезка ab во времени), не пытаясь логически обосновать причину этих проявлений, тем более не самообольщаясь по поводу познания ими смысла площади, углублять знания о проявлении площади в одномерном мире и использовать их для возможного (в меру сил) смягчение будущих контактов с реальностью (так и нам следует поступать по отношению к движению). И представители мира плоскости по той же причине (по причине невыразимости) не смогут выразить площадь через понятие отрезка, хотя понятие плоскости доступно им на уровне очевидности. То есть они причину изменения отрезка аЪ понимают, н объяснить ее представителям мира линий тоже не смогут. (Именно об этом говорит теорема Гёделя о неполноте ( на любом языке [c.258]
Принципиальным вопросом теории принятия решений является тезис о несовпадении (нетождественности) интересов (целей) локальных звеньев с интересами всей системы. Причиной этого несовпадения является чаще всего ограниченность ресурсов, которыми располагает система. Но причиной может быть и неполнота информации, на основании которой приходится принимать решения, а также несовершенство наших знаний о системе. [c.10]
Шестое. Книга Д. И. Шапиро содержит богатый материал для размышлений. Как и во всех пионерских книгах, в ней многое остается недосказанным. Возникает ряд вопросов исчерпывается, ли феномен неопределенности теми ее видами, которые зафиксированы в данной книге Как соотносятся друг к другу неточность (знания), неполнота (информации), неоднозначность (задания процесса), случайность (исхода), возможность (события), диффузность (вещей и явлений), расплывчатость (понятий, предписаний к поведению, языковых выражений) На эти и многие другие вопросы, возникающие при чтении данной книги, мы не имеем готовых ответов. [c.175]
Концепция Алчиана—Энке устанавливает, что в модели с полной неопределенностью экономист может ставить диагноз, предсказывать или объяснять размещение ресурсов в экономике в целом.58 Это до некоторой степени удивительное заключение, и его доказательство является ценным вкладом. Однако при рассмотрении возможности использования подобной модели для принятия индивидуального решения мы сталкиваемся с некоторыми трудностями. При полной неопределенности оптимальным поведением для индивидов является метод осуществления случайных действий. Если допускается наличие некоторого знания, но при этом неполнота информации остается, то каким должен быть соответствующий процесс принятия решений Алчиан предлагает имитацию, адаптацию и инновацию. Современный автор подчеркнул бы, кроме того, необходимость для бизнесмена выносить суждения. [c.481]
Наиболее ответственным моментом в интеллектуальных системах будущего является развитие системы обнаружения знаний и прогнозирования действия системы. Для этого предполагается развитие автоматического извлечения знаний из текстов, руководств, инструкций, схем, а не только из знаний экспертов по данной предметной области. Кроме того, осуществляется моделирование условий действия искусственной системы, аналогичных условиям, в которых приходится жить человеку, т.е. имеется в виду автоматическое обеспечение работы с He-факторами (неопределенность, неполнота, неточность). Намечается максимальное использование многоагент-ных (распределенных) систем. Большое значение уделяется объему эвристических знаний в базе знаний (до десятков тысяч правил). Обращается внимание на внедрение методов логики рассуждений, обычно используемых человеком дедукции, индукции, немонотонного рассуждения, близости ситуации в пространстве и времени, а также рассуждений по аналогии. [c.143]
Расчет модели предполагает также наличие достаточно полной и правильной информации. В частности, необходимо знание технологических коэффициентов затрат и продукции, производительности оборудования и т. д. Однако в действительности такая информация разнородна, разнокачественна, а часто вообще отсутствует. Например, относительно производительности оборудования источником информации могут служить проектные, нормативные или фактические данные, но, во-первых, все эти данные являются усредненными, а, во-вторых, между ними имеются значительные расхождения. Иначе говоря, информация, нужная для модели, в реальной хозяйственной практике часто отсутствует. Но и та информация, которая существует, страдает не только неполнотой или случайными ошибками. Нередко происходит сознательное искажение реальных данных, например, приписки или даже сокрытие сведений о резервах или о более эффективных способах организации производства, оставленных про запас , и т. д. [c.171]
Источник неприятностей, которые могут возникнуть в памяти системы,, кроется в неполноте информации, хранящейся в базе знаний. Если в базе отсутствует некая информация, то совершенно неясно, является ли отсутствующий факт истинным (и, например, противоречащим какому-либо факту, который уже имеется в памяти) или ложным. В силу неполноты заполнения памяти отсутствие в ней какого-либо утверждения ничего не говорит об его истинности или ложности, возможности или невозможности его появления в памяти. В известной логической системе средневековой Индии Навья-ньяя различаются четыре вида отсутствия отсутствие из-за непоявления этого до настоящего момента времени, отсутствие-чего-либо, так как к настоящему моменту времени оно уже исчезло, отсутствие-в силу невозможности появления этого никогда ни в прошлом, ни в настоящем и отсутствие из-за того, что в настоящий момент присутствует нечто, с чем несовместимо появление интересующего нас. Все четыре вида отсутствия в Навье-ньяя. строго различаются и оперирование с ними происходит различным образом. Нечто подобное наблюдается и в современных базах знаний как в семиотических системах управления, так и в других интеллектуальных системах, опирающихся в своей работе на базу знаний. Поэтому мы здесь попробуем обсудить некоторые фрагменты еще не созданной теории работы с неполными базами знаний. [c.157]
Нариньяни А. С. Средства моделирования неполноты данных в аппарате представления знаний.— В кн. Представление знаний и моделирование процесса понимания. Новосибирск ВЦ СО АН СССР, 1980, с. 153— 162. [c.274]
Остановимся на последнем и рассмотрим иной подход. Если в этой теории неприменим принцип редукционизма, то, может быть, она позволяет строго иерархическое построение моделей "сверху" (иначе "несистемно" само применение термина "общая"). Увы, вторая теорема Гёделя имеет следствием то, что целеполагание для конкретной системы нельзя выполнить внутри нее (принцип неполноты Гёделя) [8]. Таким образом, для анализа системы следует привлекать надсистему, а для анализа последней следующую надсистему, и так до бесконечности или до Творца, что невыполнимо, ибо подразумевает владение "абсолютным знанием". Одним словом, в соответствии с терминологией ленинградской школы математиков 40-50-х годов XX столетия, это задача с так называемой "дурной бесконечностью". [c.73]
Процесс принятия решений в экономике на всех уровнях управления происходит в условиях постоянно присутствующей неопределенности состояния внешней и внутренней среды, которая обуславливает частичную или полную неопределенность конечных результатов деятельности. В экономике под неопределенностью (un ertainty) понимается неполнота или неточность информации об условиях хозяйственной деятельности, в том числе о связанных с ней затратах и полученных результатах. Причинами неопределенности являются три основных фактора незнание, случайность и противодействие. В частности, неопределенность объясняется тем, что экономические проблемы сводятся в сущности к задачам выбора из некоторого числа альтернатив, при этом экономические агенты — организации и индивиды — не располагают полным знанием ситуации для выработки оптимального решения, а также не имеют вычислительных средств достаточной мощности для адекватного учета всей доступной им информации. [c.781]
Включение институционального анализа в статическую неоклассическую теорию влечет за собой изменение существующего корпуса этой теории. Но создание модели экономических изменений требует разработки целой теоретической системы, потому что такой модели пока просто не существует. Зависимость от траектории предшествующего развития — это ключ к аналитическому пониманию долгосрочных экономических изменений. Перспективность подхода, принимающего во внимание эффект зависимости от траектории предшествующего развития, состоит в развитии наиболее конструктивных идей неоклассической теории — постулата о редкости/конкуренции и идеи о стимулах как движущей силе экономики — при одновременной модификации этой теории путем включения в нее идей о неполноте информации, субъективных моделях реальности и способности институтов к самоподдержанию. Результатом может стать выработка теории, которая позволит соединить микроуровень экономической деятельности с макроуровнем побудительных мотивов, образованных институциональной системой. Движущая сила инкрементных изменений — это выигрыш, который может быть получен организациями и их руководителями в результате обретения новых навыков, знаний и информации, и на этой основе — расширение целей, которые они перед собой ставят. Зависимость от траектории предшествующего развития возникает из-за действия механизмов самоподдержания институтов, которые (механизмы) закрепляют однажды выбранное направление развития. Перемены траектории развития происходят как непредвиденные результаты произведенного выбора, внешних эффектов, а иногда — также действия сил, экзогенных по отношению к анализируемому институциональному пространству. Под действием этих же факторов направление движения может сменить знак (например, от стагнации к росту и наоборот), но чаще это случается под влиянием изменений в обществе. [c.144]
При решении задач в детерминированной постановке с ростом сложности и размерности модели возникают большие проблемы с устойчивостью оптимизационных задач. Сам процесс оптимизации подразумевает вывод системы на определенные предельные ограничения. В этой ситуации даже незначительные колебания второстепенных параметров (например, температуры) могут привести к потере режима. На практике диспетчерской службы не придерживаются этих границ с такой точностью - до второго, третьего знака после запятой, да и многие ограничения чаще всего являются мягкими , допускающими их незначительное нарушение. Просто расширить эти ограничения нельзя - процедура оптимизации тут же доведет режим до новых границ, и проблема устойчивости останется. Поэтому только представление ряда ограничений как нечетких дает возможность получать устойчивое решение в условиях погрешности информации и нечеткости производственных ограничений с указанием снижения степени допустимости этого режима, т.е. в виде функций принадлежности. Постановка задачи в нечеткой форме также значительно снижает возможность получения несовместимых решений при расчете и оптимизации. Принципиальным недостатком детерминированных моделей систем является отсутствие эффективных методов сравнения различных возможных моделей по назначению модели, ее погрешности и адекватности допущений, положенных в ее основу. Построение моделей в рамках нечеткого подхода позволяет сравнивать модели и придавать точный смысл таким понятиям как значимый и пре-небрежимый . Появляется возможность формализации неточных знаний о предметной области внесения в модель сведений о неполноте информации. [c.10]
НЕРАЦИОНАЛЬНОСТЬ КАК НЕОБХОДИМОСТЬ (nonrationality as ne essity) — в теории принятия решений школы Карнеги признание несовершенства знания и неполноты информации, имеющихся в распоряжении менеджера. Факт нерациональности принимаемых решений неоспорим, но его не следует считать достоинством, так как там, где прекращается поиск более совершенного знания и информации, образуется вакуум для принятия катастрофических по своим последствиям решений. [c.243]