системы, тем сложнее ста-новятся и процессы обработки информации [ 49 ].
Кроме е„ хранения (связывания) появляются процессы системати-зации,  вы-
бора, сжатия, отсеивания, рассеяния, старения. В более сложных  системах
появляются процессы сравнения альтернативных вариантов, обобщения,  диф-
ференцирован-ного отсеивания ненужного [ 12, 50 ]. В ещ„  более  сложных
системах появляются уже процессы селективного поиска ин-формации,  моде-
лирования, оптимизации, кодирования, сим-волы и язык, процессы  уплотне-
ния и творчества [ 51 ]. Вс„ это многообразие процессов имеет  некоторые
общие законо-мерности [ 24, 29 ], которые необходимо более  точно  сфор-
му-лировать.
   Одним существенным различием между неживой и жи-вой природой является
то, что системы неживой природы активно не занимаются  поиском  информа-
ции, а принимают то, что поступает. Системы живых организмов  умеют  уже
селектировать (выбирать) нужную им информацию,  а  ненуж-ную  просто  не
принимают, не обращая на это внимание. Человек, кроме этих способностей,
может также осознать процесс принятия  информации  и  его  целесообразно
направ-лять, т.е. ввести процесс активного поиска. Поиск в сво„м  перво-
начальном виде является случайным поиском. В даль-нейшем и  в  случайном
поиске обнаружились свои законо-мерности и возможности повышения  эффек-
тивности.  Появи-лись  многочисленные  методы  планирования  эксперимен-
таль-ного поиска. Их целью является получить минимальным объ„мом  экспе-
римента (количеством опытов) максимальное количество информации.  Появи-
лись математические методы планирования  и  обработки  экспериментальных
данных, оцен-ки  их  статистической  достоверности.  В  следующем  этапе
раз-рабатывались эвристические стратегии выбора. Согласно та-кой страте-
гии используют целый комплекс методов сжатия поискового поля: детермини-
рованные, статистические, случай-ный поиск, проверка гипотез и др.  Поэ-
тапно отсеивают явно неэффективные варианты, информационное  поле  (мас-
сив) сужается и поиск осуществляется более  короткими  шагами.  Значение
имеет и количество поисковых признаков, пара-метров и критериев.
   Основной целью обработки информации является разработка и оптимизация
моделей реальных систем [ 52 ]. При этом ценность полученной  информации
определяется по степени усовершенствования модели при„мника  информации,
по критериям выполнения его цели. Модель системы-отпра-вителя информации
представляет для при„мника интерес только по мере того, сколько она спо-
собствует выполнению его целей. Поэтому, он при получении  каждой  серии
инфор-мации решает, необходимо ли ему дополнительная информа-ция о  сис-
теме отправителя или нет, т.е. необходимо ли ему  дальше  усовершенство-
вать модель системы отправителя. Ос-новным критерием  усовершенствования
модели приемника является повышение ОНГ его модели.
   ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ СОСТОИТ В УСО-ВЕРШЕНСТВОВАНИИ  МОДЕЛИ  ПРИЕМНИКА
ПО ИЗ-БИРАТЕЛЬНО ПОЛУЧЕННЫМ ДАННЫМ О МОДЕЛИ ОТПРАВИТЕЛЯ ИНФОРМАЦИИ И  ПО
КРИТЕРИЯМ ОНГ.
   В принципе в изолированной системе е„ общую ОНГ невозможно увеличить,
но это возможно локально. Можно использовать доступную ОНГ  других  сис-
тем, в том числе и таких, которые находятся в виде модели или во  второй
реальности. Для создания таких ОНГ раньше затрачены энергия  и  информа-
ция, которые могут быть использованы для усиления ОНГ  системы-при„мника
информации. В ре-зультате сузится поисковое поле при„мника,  уменьшается
его неопредел„нность и ОЭ. Система, обладающая большей ОНГ, может  полу-
чить от системы с меньшим ОНГ, информации значительно больше, чем тратит
свою ОНГ и тем самым работает как усилитель информации.
   После получения информации существенным этапом является выяснение  е„
содержательности и достоверности. Поскольку  канал  передачи  информации
тоже можно рас-сматривать, как отдельную систему, то представляет  инте-
рес его пропускная способность для разных форм информации.
   Для предварительной оценки общего объ„ма и эффек-тивности  информации
целесообразно ответить на следующие вопросы:
   1.	Содержит ли информация вероятностные  характе-ристики  данных  или
такую совокупность данных, из которо-го можно сделать статистические или
условно-вероятностные выводы по принципу максимального правдоподобия?
   2.	Дают ли полученные данные представление о модели  системы-отправи-
теля или об элементах системы? Получены ли данные из системы по  случай-
ной выборке или по каким-либо закономерностям?
   3.	Показывают ли полученные данные  динамику  изме-нения  системы  по
времени? Можно ли усовершенствовать динамическую модель системы-при„мни-
ка? Приведены ли данные о временной  последовательности  событий  или  о
ско-рости процессов? Встречаются ли процессы, в которых после-дующие со-
бытия зависят от предыдущего (марковские цепи)?
   4.	Какой является примерная размерность информации и ОНГ, их  зависи-
мость от факторов в многомерном прост-ранстве?
   Эффективность информации зависит от степени усовер-шенствования моде-
ли принимающей системы в результате получения и усвоения е„.  Информация
может быть разного характера - от единичных изолированных фактов до  пе-
реда-чи модели целой системы или е„ элементов. Усовершенст-вование моде-
ли при„мника может произойти в его разных функциональных элементах. Пос-
ледние выясняют пут„м сис-темного анализа и они  обуславливают  изменчи-
вость струк-туры любых систем. Основные действия при инфообработке:
   1.	Уточнение цели или целесообразного поведения прини-мающей системы.
Более конкретное выяснение проб-лем, пределов и ограничений для системы.
   2.	Поиск дополнительных альтернативных вариантов при выборе структуры
или функции системы для достиже-ния е„ цели более экономными средствами.
   3.	Сравнительные данные по доходам и затратам при вы-боре и  выполне-
нии разных альтернативных вариантов.
   4.	Усовершенствование самой модели системы, его пара-метров,  коэффи-
циентов, структуры и формул, урав-нений балансов вещества,  энергии  или
ОЭ и ОНГ.
   5.	Уточнение критериев эффективности для достижения цели. По критери-
ям сравнивают эффективность альтер-нативных вариантов решений.

   МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
   Методика обработки информации состоит из ряда ста-дий, которые  можно
частично исключить или расширить в соответствии с глубиной обработки или
с получением новой информации.
   Этап I. Уточнение целей, ограничений, критериев, пре-делов  и  объ„ма
системы, е„ вероятностных характеристик.
   1. Результаты применения  априорно-приближ„нных  методов  определения
условных вероятностей:
   уточнение статистических данных,
   использование научных и теоретических зависи-мостей,
   дополнительные данные по опыту эксплуатации функ-ционирования  анало-
гичных систем,
   возможности приближенного математического модели-рования,
   экспертные выводы и их обобщения, экспертные системы.
   2. Уточнение степени (коэффициента) рассеяния  инфор-мации  в  систе-
ме-при„мнике:
   шумы в каналах связи,
   влияние окружающей среды на действие конкретных факторов по  критерию
эффективности,
   изменение фактора времени и скорости процессов превращения структур,
   колебания в технологическом режиме и в составе ис-ходных материалов,
   субъективные факторы при контроле и отклонения системы от установлен-
ного режима.
   Этап II. Расч„ты ОЭ и ОНГ системы-при„мника по полученной информации.
Расч„ты производят по формулам баланса ОЭ и ОНГ, приведенным в гл. 6, 9,
12. Составляют материальные, энергетические, финансовые и  ОНГ  балансы.
Исследуют влияние новых данных на отдельные факторы и на целевые  крите-
рии. Сравнение с критериями да„т возмож-ность  отсеивать  несущественные
данные и факторы. На основе этого составляют более гомоморфные математи-
ческие модели.
   Пример. Проектирование отделочных работ при ремон-те конкретного зда-
ния. Оптимизация проекта представляет многокритериальную задачу. Необхо-
димо минимизировать за-траты, обеспечить максимальную долговечность, де-
коратив-ные и защитные свойства. Исходные данные все вероят-ностные. Ко-
леблются свойства исходных материалов, атмос-ферных условий, срок службы
и напряж„нные состояния между отделочными слоями. Оптимизация при проек-
тиро-вании происходит в условиях неопредел„нности. В этом  случае  выбор
оптимальных вариантов значительно упро-щается при  составлении  балансов
ОЭ и ОНГ, которые поз-воляют на основе дополнительной информации отсеить
явно неэффективные варианты отделки  и  сократить  поисковое  поле.  Для
окончательного выбора необходимо по каждому варианту материалов и техно-
логии рассчитать приведенные затраты на изготовление и эксплуатацию  от-
делочных покрытий.
   Этап  III.  Анализ  ограничений  и  факторов,  уменьшаю-щих  точность
расч„тов ОЭ и ОНГ. При расч„тах ОЭ необ-ходимо учесть,  что  при  выводе
формул приняты некоторые допущения. Это ограничивает точность и  области
применения формул. В каждом конкретном случае следует выяснить, в  какой
мере допущения искажают результаты  или  при  помощи  введения  дополни-
тельных поправок устранять неточности. Основные сделанные допущения сле-
дующие.
   1.	Отдельные факторы влияют на целевые  критерии  системы  независимо
друг от друга. В действительности часто  существенность  факторов  и  их
влияние зависят также от их взаимных связей. В таком случае надо  взаим-
ное влияние факторов (интеракцию) учесть как новый фактор,  влияющий  на
целевой критерий.
   2.	Целевые критерии находятся от отдельных, влия-ющих на них факторов
в вероятностной, стохастической зави-симости. Однако, в ряде случаев эти
зависимости могут быть и функциональные (детерминированные  или  полуде-
термини-рованные). Функциональные компоненты в  зависимостях  необходимо
отдельно определять и учитывать в формулах.
   3.	Предположительно превращения в системе состоят из последовательных
случайных событий, в которых каждое по-следующее событие зависит от пре-
дыдущего. Иногда необ-ходимо учитывать также т.н. иерархическую  зависи-
мость, т.е. каждое последующее может зависить от ряда  предыдущих  собы-
тий.
   4.	Условные вероятности, описывающие зависимость последующего события
от предыдущего р(Bi / Aj) - посто-янные. Непостоянство наблюдается  час-
то, например из-за из-менения условий окружающей среды.
   5.	Предполагается, что в системах протекают только марковские случай-
ные процессы, т.е. кроме условий в п. 3 и  4,  вероятность  исхода  (Вi)
последущего события зависит только от исходов (Аj) предыдущего события и
не зависит от исходов других событий, которые  предшествуют  последнему.
Часто события зависят не только от непосредственно пре-дыдущего, но и от
тех, которые имели место ранее. Для ослабления влияния  этого  ограниче-
ния, в качестве сложного предшествующего события рассматривают  последо-
вательность ряда предшествующих простых событий.  С  увеличением  дли-ны
цепи их влияние на вероятность появления целевого собы-тия быстро убыва-
ет. В таких процессах, обнаруживающих свойства эргодичности, связь между
событиями, отстоящими достаточно далеко друг от друга, можно  рассматри-
вать, как исчезающую.
   6.	Предполагается, что статистика  распределения  слу-чайных  величин
известна. За вероятностную оценку пара-метров принимается их  нормальное
распределение и соб-людение принципа  максимального  правдоподобия.  Ре-
ально далеко не всегда известно вид распределения. В большинстве случаев
можно принимать нормальное распределение, часто встречается и  экспонен-
циальное распределение (при опреде-лении над„жности, срока  службы)  или
биномиальное рас-предение.
   7.	Предположительно цель сформулирована конкретно и однозначно. Также
считается, что установлены способ  измерения  степени  достижения  цели,
т.е. вероятность, кото-рой она должна быть достигнута и  соответствующие
крите-рии. Практически системы имеют  часто  несколько  критериев  цели.
Системы могут иметь по разным критериям противо-положные  показатели  по
выполнению цели. В таких случаях необходимо  сравнивать  показатели  при
помощи функции желательности или  по  экономическим  критериям  и  найти
компромиссное решение.
   8.	Системы, принимающие информацию, должны быть  ч„тко  ограничены  и
охарактеризованы. Ясно должны быть определены пределы системы  в  прост-
ранстве и во времени, а также пределы и количество элементов  и  влияние
на них окружающей среды. На практике эти пределы и цели  часто  являются
весьма  расплывчатыми,  границы  между  элементами  туманными.   Неопре-
дел„нностями от отклонений пределов, границ и ограничений тоже необходи-
мо учитывать в расч„-тах ОЭ.
   9.	Передача информации по каналам предположительно происходит в  иде-
альных условиях. В действительности в ка-налах связи могут возникать ис-
кажения или вообще из-менения по существу информации. Шумы в каналах пе-
редачи информации, как во внешних, так и во внутренних  связях,  сущест-
венно влияют на ОЭ системы.
   10.	Структуры и функции системы в определ„нный период считаются неиз-
меняющимися во времени. Реально существующие системы и их элементы могут
изменяться крайне медленно или в разных скоростях и направлениях. Фактор
времени должен быть  специально  учт„н  при  расч„тах  ОЭ.  Кроме  того,
большое влияние имеет своевременное получение системой информации.
   11.	Технология и организационная структура  в  системах  работают  по
регламенту или по уставу. В реальных  системах,  особенно,  если  в  них
участвуют люди, наблюдается много отклонений (например, технические  не-
исправности, непра-вильное  распределение  обязанностей  между  людьми).
Между людьми могут возникать  разного  рода  конфликты,  недо-разумения,
обиды, передачи неверной информации. Все эти факторы должны быть  учтены
при рассч„тах коэффициента рассеяния информации.
   12.	Пространство состояния модели должно обеспечить эффективное  изу-
чение поведения реальной динамической сис-темы. Фазовое пространство мо-
дели должно содержать мини-мальное количество координат измерения (поря-
док системы), необходимого для однозначного описания превращений сис-те-
мы. Если в модели системы фазовых координат (порядка) меньше требуемого,
то это может вообще сделать невоз-можным однозначное описание  процессов
превращений сис-темы (фазового портрета). Отсутствие  требуемой  размер-
ности в модели существенно уменшает е„ ОНГ, гомоморфность и  возможность
е„ использования.
   Этап IV. Введение необходимых поправок и уточнений в условные вероят-
ности и в коэффициенты увеличения ОЭ (К и  k).  Принципы  определения  k
приведены раньше (гл. 4 и 12). Колебания Zи находятся  в  пределах  0  „
1,0. Колебания K, k - в пределах 1 „ ?.
   1.	Для выяснения интеракции действия факторов необ-ходимо  найти  ус-
ловные вероятности при воздействии от-дельно одного и другого фактора  и
при их одновременном воздействии. Если разности  между  одновременном  и
суммой раздельно проведенных действий нет, то  можно  рассмат-ривать  их
воздействие отдельно. Если есть отличия в  пока-зателях,  то  необходимо
ввести поправки на совместное влияние факторов.
   2.	Так как вероятностные отклонения существуют во всех системах, то в
ряде случаев могут быть найдены только приближ„нно функциональные  зави-
симости между вели-чинами факторов и статистическими параметрами  крите-
рия цели. Если такие зависимости обнаруживаются, то веро-ятность  дости-
жения цели можно уточнять методами функ-ционального анализа.
   3.	Часто на практике необходимо создавать модель реальной системы,  о
которой известно ряд отрывистых фак-тов  или  экспериментальных  данных.
Однако, их недостаточно для определения статистических параметров  функ-
циони-рования системы. Кроме того, о системе имеются пре-рывистые  апри-
орные данные, например, по аналогии с дру-гими  системами,  по  действию
законов природы или эко-номики, мнение экспертов и др. Задача заключает-
ся в приме-нении полученных новых априорных (теоретических) и  апостери-
орных (экспериментальных) данных для  уточнения  статистических  моделей
данной системы. Для решения задачи могут быть применены метод экспертных
систем и метод Байеса. Этими вопросами занимается теория  статистических
решений (статистические игры). В общем случае существует некоторое  мно-
жество возможных состояний системы, которое образует пространство выбора
оптимальных вариантов. Из прошлого опыта или из теоретических  предполо-
жений можно ориентировочно прогнозировать, как часто  система  принимает
то или иное состояние, т.е. бывает известно априорное рас-пределение ве-
роятностей. ОНГ модели системы может быть  существенно  увеличена  пут„м
проведения экспериментальных работ. В принципе  экспериментальным  пут„м
можно полу-чить достаточно полную информацию о состоянии системы и  сос-
тавить достоверную, гомоморфную модель. Однако, пос-тановка эксперимента
всегда связана с затратой средств и времени,  потери  от  которых  могут
оказаться значительнее того  выигрыша,  который  могут  дать  результаты
экс-перимента.
   4.	Особого внимания требует  выяснение  конфликтных  ситуаций  внутри
системы, а также между системой и на-ружной средой. В  случае  конфликта
возникают элементы с противоположными интересами, когда  выигрыш  одного
свя-зано с проигрышом другого. Однако, далеко не всегда конфликт  конча-
ется с общим нулевым результатом (т.е. выигрывает сильный и в  такой  же
мере проигрывает другой). Обычно интересы конфликтующих сторон не совпа-
дают с общими интересами системы. Для расч„тов  влияния  конф-ликтов  на
целевые критерии и их вероятности применяются  методы  теории  игр,  для
усовершенствования которых не-обходимо учесть также изменение ОНГ.
   5.	В будущем широкие возможности для уточнения вероятностей открывает
метод экспертных систем. Исходя из метода "ч„рного ящика" можно в модель
ввести много нефор-мализованной информации и уточнять статистические па-
ра-метры. В большинстве случаев знания закодированы в виде серии  экспе-
риментально обоснованных эвристических правил, эвристик.  Такие  правила
сужают поле поиска решений, помо-гают находить наиболее  вероятные  пути
достижения цели.
   Этап V. Многие системы построены так, что допус-кают для решения пос-
тавленных целей сравнение или сопос-тавление многих альтернативных вари-
антов структуры или путей проведения операций. В таких случаях необходи-
мо более широкое применение методов системного анализа, выяс-нение  эко-
номической или другой эффективности, доходов и затрат при  осуществлении
всех вариантов. Такой анализ требуется, например, во всех работах проек-
тирования техно-логии или прогнозирования развития систем.
   Этап VI. Составление материальных,  энергетических  и  негэнтропийных
балансов между отдельными элементами системы.  Оптимизация  структуры  и
функции элементов в модели системы. Выяснение  существенных  факторов  в
модели и отсеивание несущественных по основным критериям.
   Этап VII. Введение времени как одного фактора в модель системы. Моде-
лирование развития системы во вре-мени. Прогноз результатов развития или
деструктивных яв-лений.  Составление  проектов  направленного  развития.
Оценка эффективности своевременного получения новой ин-формации.  Мероп-
риятия против рассеяния, старения и  обес-ценивания  информации,  против
дезинформации и шума.
   Этап VIII. Повторение в несколько раз цикла модели-рования, оптимиза-
ции и cравнения альтернативных вариантов с постепенным уточнением крите-
риев, ограничений и пара-метров модели. Осуществляется  конкретизация  и
детализация характеристик элементов. Достигается  приближение  модели  к
реальному объекту.
   Этап IX. Применение модели в практической работе, например при проек-
тировании, планировании, проверке и разработке гипотез, теории,  концеп-
ции, при составлении биз-неспланов. При принятии решения в условиях  не-
полной информации (неопредел„нности), не учитывая всех законов природы и
экономики, неизб