Практическое применение ГИС: решение задачи коммивояжера. 13 страница

ИССЛЕДОВАНИЕ ОПЕРАЦИЙ - междисциплинарное направ­ление, возникновение которого предшествовало становлению и развитию теории систем.

Это направление возникло в связи с задачами военного ха­рактера [1, 2, 5, 8 и др.]. Предметом исследования операций (ИО) являются разработка методов анализа целенаправленных дей­ствий (операций) и объективная сравнительная оценка решений.

Основные отличия исходной концепции ИО от предшеству­ющих математических методов принятия решений заключались в следующем:

• предполагалась разработка нескольких вариантов решений, нескольких путей достижения цели, отличных от традиционных;

• при выборе решения допускался учет не только количе­ственных, но и качественных критериев, что позволяло обеспе­чить большее соответствие решения реальной действительности и большую его объективность;

• для организации процесса принятия решений разрабаты­валась методика;

£₀-1159

• предлагаемые методики содержали разное число этапов,
но обязательным и одним из наиболее ответственных этапов яв­
лялась постановка задачи;

• учитывалось, что операция не изолирована от других, ко­торые хотя и не интересуют в данный момент заказчика, но мо­гут повлиять на ход и результаты операции; поэтому в той или иной форме предусматривались этапы сбора информации и ана­лиза факторов, влияющих на принятие решения, выявление реле­вантных (наиболее значимых) факторов, формулировка условий, определяющих допустимые решения и их качество;

• важную роль в постановке задачи и организации исследо­вания операций играли также учет интересов людей и коллекти­вов, принимающих участие в операции, и прогноз влияния при­нимаемых решений на их поведение.

В соответствии с этими принципами в первых методиках вы­делялось по 4-5 этапов. Например, Э. Квейд [4] выделяет следую­щие этапы: 1. Постановка задачи - определение существа про­блемы, выявление целей и определение границ задачи. 2. Поиск -сбор необходимых сведений, определение альтернативных средств достижения целей. 3. Толкование - построение модели и ее использование. 4. Рекомендация - определение предпочтитель­ной альтернативы или курса действий. 5. Подтверждение - экс­периментальная проверка решения.

Другая методика [4] содержит следующий перечень этапов: постановка задачи; определение релевантных факторов, влияю­щих на решение задачи; разработка вариантов решения; разра­ботка и исследование модели выбора решения.

В наиболее развитых методиках было и большее число эта­пов. При этом формулировки этапов связывались с выбранными методами исследования.

Распространение идей ИО совпало с развитием методов ма­тематического программирования (см.), которые, в отличие от чисто математических методов, имеют некоторые средства по­становки задачи, позволяют получать область допустимых реше­ний и варианты решений. Кроме того, модель математического программирования позволяет учитывать несколько критериев (в виде целевой функции и ограничений), что повышает объектив­ность принятия решений. Поэтому многие работы по ИО (осо­бенно зарубежные) базировались на методах математического программирования и отражали это в методике ИО.

Например, на основе обобщения работ, посвященных этому 'направлению [1, 5, 6, 8 и др.], в [7] предлагается 7 этапов: 1) поста­новка задачи; 2) построение математической модели явления или операции; 3) сбор и обработка исходной информации; 4) анализ модели и получение решения; 5) проверка адекватности модели явлению и анализ качества решения; 6) корректировка модели и решения; 7) реализация результатов решения.

В такой постановке модели ИО нашли довольно широкое распространение не только в военной сфере, но и в других при­кладных областях.

Наряду с направлением, ориентированным на модели мате­матического программирования, развивалось и направление ИО, базирующееся на математической статистике. Это направле­ние активно развивала Е.С. Вентцель [2]. В последующем она включила в число методов ИО и теорию игр, и математическую логику, графы и другие методы дискретной математики [3].

Таким образом, сложился ряд направлений ИО, основанных на применении различных методов: операции управления запаса­ми, операции установления износа и замены оборудования, опе­рации распределения, операции составления расписания и кален­дарного планирования, т.е. направлений, базирующихся на всех основных задачах математического программирования (см.), и, кроме того, операции массового обслуживания, конфликтные опе­рации, базирующиеся на применении теории игр (см.) и т.д.

В некоторых работах сохранялась исходная концепция ИО и основное внимание уделялось качественному анализу, позволя­ющему найти наиболее существенные характеристики операции, что помогает получить более обоснованную формальную модель, а при их исследовании применялись не только методы математи­ческого программирования и статистического моделирования, но и методы экспертных оценок и Специально организованных «де­ловых игр».

Несмотря на широкое распространение методологии ИО в различных прикладных областях, все же исходная терминология этого направления (в частности, собственно понятие «операция») часто трудно интерпретируется в практических условиях проек­тирования сложных технических комплексов, в экономических задачах, при решении проблем организации производства и уп­равления предприятиями, научно-исследовательскими организа­циями, объектами непромышленной сферы и т.п. Поэтому в пос-

20*

ледующем более востребованной стала прикладная теория' сис­тем - системный анализ (см.), в соответствии с принципами кото­рого наряду с перечисленными особенностями ИО предусматри­вается еще и процедура формулирования целей, целеобразования, методики структуризации и анализа целей.

• 1. Акофф Р. Основы исследования операций: пер. с англ. / Р. Акофф,
М. Сасиени. - М.: Мир, 1971. 2. Вентцель Е.С. Исследование операций /
Е.С. Вентцель. - М.: Сов. радио, 1972. 3. Вентцель Е.С. Исследование
операций: задачи, принципы, методология / Е.С. Вентцель. - М.: Наука, 1988.
4. Дегтярев Ю.И. Системный анализ и исследование операций /
Ю.И. Дегтярев. -М.: Высшая школа, 1996. 5. Квейд Э. Анализ сложных
систем/Э. Квейд.-М.: Сов. радио, 1969. 6. Кофман А. Методыимоде-
ли исследования операций: пер. с фр. / А. Кофман. - М.: Мир, 1966. 7. Ма­
тематика и кибернетика в экономике: словарь-справочник. - М.: Эконо­
мика, 1975. - С. 168-172. 8. Черчмен У. Введение в исследование
операций: пер. с англ. / У. Черчмен, Р. Акофф, Л. Арноф. - М.: Наука, 1968.

В.Н. Волкова

о-------------------

КАУЗАЛЬНОЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СИСТЕМЫ - описание си­стемы в терминах влияния одних переменных на другие, без упот­ребления понятий цели (см.) и средств достижения целей. Термин происходит от понятия cause - причина, т.е. подразумевает при­чинно-следственные отношения.

При каузальном представлении будущее состояние системы определяется предыдущими состояниями и воздействиями среды. Оно является развитием отображения системы в виде «простран­ства состояний», характерного для большинства математических методов моделирования.

Применяется каузальное представление в случае предвари­тельного описания системы, когда цель сразу не может быть сфор­мулирована, и для отображения системы или проблемной ситуа­ции не может быть применено аксиологическое представление системы (см.).

• 1.Математика и кибернетика в экономике: словарь-справочник. - М.:
Экономика, 1975. - С. 355, 622. В.Н. Волкова

КВАДРАТИЧНОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ - раздел нелиней­ного программирования (см.), включающий совокупность методов

решения экстремальных задач, в которых целевая функция пред­ставляет собой многочлен второй степени, а ограничения - ли­нейные функции.

Задача квадратичного программирования (КП) может быть записана в матричной форме следующим образом:

' f(x) = х' Dx + (c,x) -» max,

Ах = Ъ, (1)

д:>0,

где л: - n-мерный вектор-столбец;

х' - о-мерная вектор-строка;

с' - и-мерная вектор-строка;

Ь - m-мерный вектор-столбец;

А ~ матрица размера тхп;

D ~ симметрическая квадратная матрица порядка п\
x'Dx - (x'D. x) = (х, Dx).

Решить задачу КП - это значит найти точку х* е Q, для кото­рой достигается максимум функции

/(**) = max/СО, (2)

д-eii

где Q - множество допустимых планов задачи, определяемое системой ог­раничений Ах = Ь, х й 0.

Если D - 0, то задача сводится к задаче линейного программи­рования (см.). Если целевая функция задачи КП ограничена сверху, то задача обязательно имеет оптимальное решение, т.е. точку глобального максимума.

Для нахождения глобального максимума общей задачи (1) не существует эффективных вычислительных методов.

В настоящее время развиты методы выпуклого КП - раздела выпуклого программирования (см.), который занимается задачами поиска глобального максимума выпуклой квадратичной функ­ции на многогранном множестве. В этом классе задач доказано, что если матрица D является отрицательно определенной, то це­левая функция (1) будет ограничена сверху, и задача (1) будет иметь оптимальное решение, притом единственное (при условии, что допустимое множество непусто).

Важное место в выпуклом КП занимает двойственная задача. В соответствии с общим принципом двойственности для за­дачи (1) двойственная задача имеет вид:

ЦХ) = - x'Dx + (X, b) -»min (3)

при условиях 2Dx + A' X > с, х > О, (4)

где А' - матрица, транспонированная по отношению к А; с - л-мерный вектор-столбец; X - m-мерный вектор-столбец.

В линейном случае (при D = 0) определение двойственной зада­чи (3) - (4) совпадает с принятым в линейном программировании.

Как и в случае линейного программирования, в КП имеет место теорема двойственности:

Если одна из задач двойственной пары разрешима, то и дру­гая задача также разрешима, причем экстремальные значения обеих задач равны.

Условие Куна-Такера для выпуклой задачи (1) - (2) имеет вид:

Ах = Ь,

2Dx->A'X+v = -c\ (5)

XjVj = 0J= 1,...,«.

Таким образом, для того чтобы вектор х° был решением за­дачи (1) - (2), необходимо и достаточно существование вектора v° > 0 и вектора Х°, таких, чтобы система векторов х°, v°, X^Q удов­летворяла условию (5). Любой (2л + т)-мерный вектор {х, v, А.}, который является решением системы (5) при условии д: > 0, v > О, будет крайней точкой многогранного множества, т.е. базисным решением системы:

Ах = Ь,

2Dx -A'X + v = c. ^

С учетом условия (6) решение задачи КП сводится к нахожде­нию базисных решений многогранных множеств, что может быть успешно осуществлено симлекс-методом линейного программи­рования за конечное число шагов.

Кроме общих методов выпуклого программирования специ­ально для задачи выпуклого КП разработано много численных методов, включая конечные [4]. Наиболее употребительными ко­нечными методами являются: симплексный метод Билла, метод сопряженных градиентов, симплексный метод Вулфа. Эффектив­ность того или иного метода существенно зависит от специфики решаемой задачи.

• 1.3ангвилл У.И. Нелинейное программирование: единый подход: пер. с англ. / У.И. Зангвилл. - М.: Наука, 1973. 2. Зойтендейк Г. Методы возможных направлений: пер. с англ. / Г. Зойтендейк. - М.: Изд-во Иностр. лит., 1963. 3. Зуховицкий СИ. Линейное и выпуклое программирова­ние /СИ. Зуховицкий, Л.И. Авдеева. -М.: Наука, 1964. 4. Кюнци Г.П. Нелинейное программирование: пер. с нем./ Г.П. Кюнци, В. Крелле. - М.: Мир, 1965. 5. Математика и кибернетика в экономике: словарь-спра­вочник. -М.: Экономика, 1975. -С. 180-182. 6. Ногин В.Д. Основы тео­рии оптимизации: учеб. пособие / В.Д. Ногин, И.О. Протодьяконов, И.И. Ев-лампиев.-М.:Высш.школа,1986.7.Хедл и Дж. Нелинейное и динамическое программирование/Дж.Хедли.-М.:Мир, 1967. 8. Эрроу К. Д ж. Иссле­дования по линейному и нелинейному программированию: пер. с англ. / К. Дж. Эрроу, X. Гурвиц, X. Удзава. - М.: Изд-во Иностр. лит., 1962.

В.Н. Юрьев

КИБЕРНЕТИКА - термин, принятый для названия «науки об управлении в живых организмах и машинах» Норбертом Вине­ром и получивший широкое распространение в середине XX в.

Термин кибернетика* соответствует различным переводам с греческого xupepveTtic, (кормчий, кибернет) - в латинское слово gubernator, французское - gouverneur, русское - «губернатор» и т.д. и другим вариантам этого корневого слова - %vjp£pva(o (уп­равляю кораблем), %v$Epvr\xi%r\ (управление кораблем), Ti^opepuriTixT) тех^Л (искусство кормчего, искусство управления кораблем) и т.п. [16].

Термин «губернатор» первоначально тоже означал кормчего и толь­ко затем - правителя. В современном греческом языке x^PePVETTJi; (ки-вернитес) значит «правитель» и «капитан»; xuPepvexic, (кибернисис) -«правительство» и xvPepvexiKoc, (кибернитикос) - «правительственный» [16].

* Материал об истории термина «кибернетика» собран О. Андреевой, С. Васильевым и Ю. Фетисовым, членами юношеской секции «Кибернетика - Информатика - Системный анализ» при Доме ученых им. М. Горького СПб. отделения РАН [20].

Исторически термин «кибернетика» возник не в XX в. Его исполь­зовал для названия науки об управлении М.А. Ампер, до него - древне­греческий философ Платон, а независимо, в тот же период, что и Ампер, - польский философ Ф. Трентовский [16].

Платон использовал термин «кибернетика» применительно к управ­лению обществом и пытался превратить политическую кибернетику из искусства в науку. Он учил, что искусство кормчего само не порождает добро и что правитель должен быть в первую очередь философом.

Мари-Анри Ампер, занимаясь важной проблемой науковедения -вопросом классификации наук, в работе «Опыт о философии наук, или Аналитическое изложение естественной классификации всех человечес­ких знаний» (1843 г.) высказал мысль о том, что в будущем, вероятно, возникнет новая наука об общих закономерностях процессов управле­ния, и предложил именовать ее кибернетикой. Роль кибернетики у Ам­пера - текущая политика, практическое управление государством. Ки­бернетику Ампер отнес к наукам третьего порядка, которая с теорией власти объединялась в науку второго порядка - политику в собствен­ном смысле. Проект кибернетики - лишь часть глобального проекта Ам­пера развития общественных наук; можно считать, что Ампер факти­чески применял системный подход.

В том же 1843 г. термин «кибернетика» (cybernetyka) для обозначе­ния практической политики употребил независимо от Ампера польский философ Фердинанд-Бронислав Трентовский, Он был автором роман­тически окрашенной идеалистической философской системы, задуман­ной как синтез всех предшествующих систем и названной им националь­ной философией. Он принадлежал к тому течению польской мысли, которое верило в особую религиозно-историческую миссию своей от­чизны и получило название польского мессианизма. В 1843 г. он опуб­ликовал в Познани книгу «Отношение философии к кибернетике, или искусству править народом». Точка зрения Трентовского значительно отличается от точки зрения Ампера. Польский философ-романтик от­водит политической науке важную роль созидательницы идеалов, при­мирительницы противоречивых взглядов, но практическую политику («кибернетику») считает областью свободного действия, выходящего за пределы всякой теории и определяемого волей' правителя - «киберне-та». Кибернетика по Трентовскому соответствует науке, которую Ам­пер назвал теорией власти.

Видимо, американский математик Норберт Винер, когда вво­дил термин «кибернетика», не знал о кибернетике Ампера и Пла­тона и предполагал, что создает неологизм. Он за основу взял английское слово governor (регулятор) у Максвелла.

В то же время Винер по праву назван отцом кибернетики. Его книга «Кибернетика», впервые опубликованная в 1948 г. [4], по­трясла многих неожиданностью выводов.

«Кибернетический взрыв», совершенный Винером, был под­готовлен в процессе накопления знаний.

Сближение технических средств, используемых и в физиоло­гии, и в автоматике, сопровождается взаимным обменом прин­ципами построения структурных схем, идеями моделирования, методами анализа и синтеза систем.

В 30-40-е гг. XX в. в разных странах возникают группы уче­ных, ведущих поиск совместных подходов физики, математики, техники, физиологии к проблемам связи и управления.

Например, академик И.И. Артоболевский, биофизик акаде­мик П.П. Лазарев, физиолог Лапиг из Франции и специалист по вычислительной математике Куффиньяль из той же страны соби­рали ученых для обсуждения общих проблем. В Англии в 1936 г. математик Тьюринг опубликовал работу, описывающую абстрак­тную вычислительную машину.

В США инициатором объединения ученых многих специаль­ностей для совместного обсуждения далеких, казалось бы, одна от другой проблем в 1936 г. стал крупный математик Н. Винер, который в 1934 г. в Принстоне собрал на семинар группу нейро­физиологов, инженеров-связистов, конструкторов вычислитель­ной техники, ранее-не знавших друг друга и удивленных тем, что они заговорили на одном научном языке, хотя словарь языка со­держал термины из их столь разных наук.

На этом семинаре был принят ряд обобщающих терминов: слово «память» объединило различные методы хранения инфор­мации, термин «обратная связь» перешел из электротехники и автоматики в науку о живых организмах, принято измерение ко­личества информации битом. Впоследствии Винер писал: «Я счи­таю, что встреча в Принстоне дала жизнь новой науке киберне­тике».

Таким образом, Винер дважды стал создателем кибернетики. Сначала - заложив ее теоретические основы, а затем - завоевав ей официальное и всеобщее признание.

Группа Винера для развития своих идей использовала все, что можно было, скрупулезно ссылаясь на работы разных ученых в самых неожиданных областях науки.

В нашей стране вначале кибернетика не признавалась наукой. В 50-е гг. XX в. ее запрещали, называли лженаукой, потом мягче - «художествен­ным приемом»*.

Большую роль в становлении кибернетики как науки в Советском Союзе сыграли Совет по проблеме «Кибернетика» при Академии наук СССР, созданный в 1959 г. академиком А.И. Бергом, и Секция киберне­тики имени академика А.И. Берга, основанная при Ленинградском Доме ученых имени М. Горького в 1956 г., которую вначале возглавлял акаде­мик Л.В. Канторович, с начала 1958 по 2000 г. - Л.П. Крайзмер, автор ряда работ по кибернетике ([10, 12] и др.) и одного из ее основных на­правлений - теории памяти (мнемологии) [11], а с 2000 г. - МБ. Игнать­ев, развивающий концепцию структурированной неопределенности и го-лономных систем [8], артопику и другие новые направления в теории искусственного интеллекта (см.).

Более подробно с историей секции кибернетики и развитием кибер­нетических исследований в Ленинграде - Санкт-Петербурге можно по­знакомиться в [5].

После признания кибернетики в нашей стране какой-то пери­од в 70-х гг. XX в. термин «кибернетика» использовался как обоб­щающий для названия всех системных направлений, а в дальней­шем стал использоваться в более узком смысле - как направление, занимающееся процессами управления техническими объектами, разработкой технических аналогов живых организмов (роботов), созданием сложных технических комплексов, систем искусствен­ного интеллекта.

Идеи кибернетики используются также в различных приклад­ных областях - в биологии (биокибернетике), медицине и т.д. Сформировался спектр разнообразных теоретических и приклад­ных направлений кибернетики. Есть попытки классифицировать эти направления.

Например, академик А.И. Берг предлагал разделить все ки­бернетические исследования на следующие три основные части [1, 2]:

1) общая, или теоретическая, кибернетика, которая имеет дело с общими математическими моделями управления и представля­ет собой, по существу, математическую или физико-математичес­кую дисциплину;

* Воронов А. А. Основы теории автоматического управления: ав­томатическое регулирование непрерывных линейных систем / А.А. Воронов. - 2-е изд., перераб. - М.: Энергия, 1980. - С. 3.

2) техническая кибернетика, областью которой является тех­ническая реализация различных сложных объектов -робототех­ника, разработка технических комплексов, систем управления тех­ническими объектами;

3) прикладная кибернетика, объединяющая различные при­кладные направления кибернетики - биологическая, медицинская, экономическая, военная, сельскохозяйственная, педагогическая, пси­хологическая и т.д.

В то же время существуют мнения, что техническую киберне­тику можно было бы отнести и к прикладной или, напротив, все прикладные направления выделить самостоятельно.

Наивысшим достижением кибернетики считают модели искус­ственного интеллекта (см.).

Вначале пытались создать полностью автоматические систе­мы искусственного интеллекта (например, программы для игры в шахматы). Однако в последнее время нарастает число сторон­ников реализации более сложных функций интеллекта в форме диалога человека и ЭВМ.

Важную роль в развитии теории моделирования сложных си­стем сыграла кибернетическая модель «вход - выход», так назы­ваемый «черный ящик» (см.). Системы, отображаемые такой мо­делью, иногда выделяют в отдельный класс кибернетических систем.

К кибернетике относят также исследования в области вычис­лительной техники, систем связи, разработки и использования некоторых классов информационных систем (см.).

Наиболее известными отечественными работами в области кибернетики являются двухтомный учебник «Основы кибернети­ки» под редакцией заведующего кафедрой кибернетики Москов­ского инженерно-физического института Л.Т. Кузина [13], орга­низовавшего в 70-е гг. XX в. один из наиболее результативных ежемесячных семинаров по кибернетике; работы (в том числе по­пулярного характера) рижского ученого Л.А. Растригина [6, 17, 18 и др.]; монографии и учебники ленинградского кибернетика Л.П. Крайзмера [10 - 12 и др.], а для экономических приложений - работы и учебник Н.Е. Кобринского, Е.З. Майминаса и др. [9].

Из зарубежных работ на развитие кибернетики большое вли­яние оказали исследования У.Р. Эшби ([19] и др.).

Термин кибернетика и в настоящее время используется неод­нозначно. Некоторые исследователи продолжают считать этот

термин обобщающим для междисциплинарных направлений, другие рассматривают кибернетику как одно из направлений теории систем (см.) и системного анализа (см.), занимающееся процессами управления преимущественно техническими объек­тами, а для обобщения междисциплинарных направлений, свя­занных с исследованием и проектированием сложных систем, ис­пользуются термины системные исследования (см.) или системный подход (см.).

• 1. Б е р г А. И. Основные вопросы кибернетики: доклад на заседании Пре­зидиума АН СССР 10 апреля 1959 г. / А.И. Берг. Избранные труды. Т.П. -М.-Л.: Энергия, 1964. - С. 34-38. 2. Берг А.И. Кибернетика - наука об оптимальном управлении / А.И. Берг. - М.-Л.: Энергия, 1964. З.Бирю­ков Б. В. Кибернетика и методология науки/Б.В. Бирюков.-М.: Мысль, 1974. 4. Винер Н. Кибернетика: или управление и связь в животном и машине/Н. Винер.-М.: Наука, 1983. 5. Волкова В.Н. Секция кибер­нетики имени академика А.И. Берга Дома ученых РАН им. М. Горького / В.Н. Волкова, М.Б. Игнатьев. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2002. 6. Г р а в е П. Кибернетика и психика / П. Граве, Л. Растригин. - Рига: Зинатне, 1973. 7. Греневский Г. Кибернетика без математики: пер. с польского / Г. Греневский. - М.: Советское радио, 1964. 8. Игнатьев М.Б. Голо-номные автоматические системы / М.Б. Игнатьев. ~ М.: Изд-во АН СССР, 1963. 9. Кобринский Н.Е. Экономическая кибернетика: учеб. для вузов/ Н.Е. Кобринский, Е.З. Майминас, А.Д. Смирнов. - М.: Экономика, 1982. 10. Крайзмер Л.П. Техническая кибернетика / Л.П. Крайзмер. -М.-Л.: Энергия, 1964. II. Крайзмер Л.П. Хранение информации в кибернетических системах / Л.П. Крайзмер. - М.: Советское радио, 1967. 12. Крайзмер Л.П. Кибернетика: учеб. пособие / Л.П. Крайзмер. - М.; Экономика, 1977. 13. Кузин Л.Т. Основы кибернетики: учеб. пособие для втузов. В 2-х т. /Л.Т. Кузин.-М- Энергия.-Т. 1. Математические осно­вы кибернетики, 1973. - Т. 2. Основы кибернетических явлений, 1979. 14. Математика и кибернетика в экономике: словарь-справочник. -М.: Экономика, 1975. 15. Методологические проблемы кибернетики: В 2 т. - М.: МГУ, 1970. 16. Поваров Г.Н. Ампер и кибернетика/ Г.Н. Поваров.-М.: Советское радио, 1977. 17. Растригин Л.А. Совре­менные принципы управления сложными объектами / Л.А. Растригин. - М.: Радио и связь, 1980. 18. Растригин Л.А. Кибернетика как она есть / Л.А. Растригин, П.С. Граве. - М.: Молодая гвардия, 1975. 19. Эшби У.Р. Введение в кибернетику / У.Р. Эшби. - М.: ИЛ, 1959. 20! Андреева О. Из истории кибернетики / О. Андреева, Г. Бендиков, С. Васильев и др. / Под ред. В.Н. Волковой и Л.В. Фетисовой. - СПб.: Изд-во «Нестор», 2000.

В.Н. Волкова

КОГНИТИВНЫЙ ПОДХОД (от лат. cognitio - знание, позна­ние) - подход, базирующийся на идеях когнитивной психологии -одного из динамично развивающихся направлений.

Истоки когнитивного подхода (КП) прослеживаются, начи­ная с работ древнегреческих мыслителей (учение об универсали­ях Платона, его теория памяти, аристотелевские законы ассоци­ации и принципы рассуждения, составляющие основу логического мышления).

Оформление КП как особой дисциплины обычно связывают с именем У. Найссера, опубликовавшего в 1967 г. книгу с изложе­нием этого подхода (Neisser U. Cognitive Psychology. - N.Y.), ко­торая стала в определенном смысле программной.

К числу важнейших принципов КП относится трактовка че­ловека как действующего, активно воспринимающего и проду­цирующего информацию, руководствующегося определенными планами, правилами, стратегиями.

Для КП характерна специфическая направленность исследо­ваний, выражающаяся в движении от понимания сложного фе­номена к пониманию простого.

Первоначально основной задачей КП было изучение преоб­разования информации, происходящее с момента поступления сигнала в органы чувств до получения ответа. При этом сторон­ники КП исходили из уподобления процессов переработки ин­формации человеком тем, которые протекают в вычислительном устройстве (так называемая «компьютерная метафора»). В насто­ящее время все больше подчеркивается ограниченность подоб­ного рода аналогий. Однако использование динамических моде­лей для описания мыслительных процессов играет значительную позитивную роль в развитии КП. Стремление выявить и описать закономерности преобразования информации в процессе ее пе­редачи, восприятия, переработки и хранения дало возможность использовать определенные математические формализмы, при­вело к появлению в языке отображения проблемных ситуаций таких понятий, как сигнал, фильтр, информационный поток и т.п.

Существенное влияние на развитие КП оказали теория инфор­мации и исследования в области искусственного интеллекта (см.). Еще одной сферой, оказавшей большое влияние на развитие КП, стали исследования в области математической лингвистики (см.), в частности, так называемые трансформационные грамматики, разработанные Н. Хомским.

В настоящее время КП в психологии испытывает определен­ные трудности, связанные с обилием моделей, предлагаемых для интерпретации различных аспектов мыслительного процесса, и

отсутствием достаточных оснований для аргументированного выбора среди них.

Разработка ряда формализованных моделей мыслительных процессов, отражающих современные гипотезы о их протекании в мозге человека (когнитивных моделей), положила начало при­менению КП при моделировании мыслительных процессов на ЭВМ. Появился термин «когнитивные системы» как разновид­ность интеллектуальных систем [4], использующих когнитивные модели. Интеллектуальные системы, использующие такие моде­ли, приобретают возможности познания, накопления знаний в процессе функционирования и мышления, т.е. разумного опери­рования этими знаниями при решении сложных задач.

В последующем когнитивные модели стали применяться для моделирования социально-экономических систем.

Системная методология реализуется при когнитивном моде­лировании путем формирования когнитивных карт, отображаю­щих знания экспертов об исследуемом процессе. Когнитивная карта формируется в виде произвольного графа. Существуют различные способы формирования когнитивных карт.

Например, в [2, 3] вершины когнитивной карты социально-эконо­мической системы соответствуют блокам показателей: конечное потреб­ление, производство, занятость, доходы населения, валовое накопление, федеральные регулирующие системы, межрегиональный внешнеэконо­мический обмен, природная среда, население.

Дата добавления: 2015-11-04