Аддаптивные системы

Адаптация

Понятие адаптации как  инструмента («орудия»)  целенаправленного  воздействия на объект, столь распространенное в биологии и социологии  (известны и широко используются феномены биологической и социальной адаптации),  в последние 20  лет стало фигурировать в математической,  технической и особенно в кибернетической литературе [4—11].  Трудно сказать определенно,  с чем связано пристрастие математиков и инженеров к биологической терминологии.  Может быть,  это инерция давно начавшегося процесса  «биологизации»  терминов кибернетики,  который идет одновременно с процессом обогащения биологии кибернетической терминологией.  Но возможно,  что причины здесь более глубокие:  огромные возможности биологических систем,  выгодно отличающие их от самых совершенных технических устройств и вызывающие пристальное внимание, восхищение и даже зависть инженеров.

Необходимость введения адаптации  хорошо чувствует всякий проектировщик,  которому приходится создавать систему при значительной априорной неопределенности об условиях ее функционирования.  Осреднение по этой неопределенности редко бывает удачным.  С другой стороны,  всякое осреднение поведения среды позволяет спроектировать систему,  оптимально работающую только при среднем состоянии среды.  Всякое же отклонение среды от среднего приводит к неоптимальности функционирования системы.

Именно поэтому так  важно вводить в систему адаптирующие подсистемы, которые будут ее изменять, с тем чтобы поддерживать ее эффективность  в оптимальном состоянии независимо от состояния среды. Как видно, термин «адаптация» уже прочно вошел  в инженерный лексикон и,  следовательно,  нуждается в более точном определении. Действительно,  разъяснение понятия  адаптации как приспособления к  новым условиям,  которое вполне удовлетворяет биологов и социологов,  совершенно неудовлетворительно с точки зрения инженера. Для строгого определения этого понятия следует рассмотреть процессы адаптации в биологии и социологии с инженерных позиций.

В понятие адаптации как  активного действия  (управления) обычно вкладывают два смысла:  приспособление к фиксированной среде (условно на зовем пассивной адаптацией) и поиск среды, адекватной данной системе  (назовем соответственно активной адаптацией).  В первом случае адаптирующаяся система функционирует так, чтобы выполнять свои функции в данной среде наилучшим образом,  т.  е.  максимизирует свой критерий эффективности функционирования в данной среде.  Активная адаптация,  наоборот,  подразумевает либо изменение среды с целью максимизации критерия эффективности,  либо активный поиск такой среды, в которой достижим желаемый комфорт. Очевидно,  что в действительности оба вида адаптации встречаются одновременно и взаимодействуют друг с другом.  Растения обладают преимущественно пассивной адаптацией,  а животные — активной. В социальной жизни и та и другая адаптация проявляются, по-видимому,  в равной мере.  В обоих случаях для осмысления адаптации как процесса необходимо разобраться по крайней мере в двух обстоятельствах:

1 . Какова цель адаптации,  т. е.  что называть эффективным функционированием системы?

2. Каков алгоритм адаптации,  т.  е.  каким способом достигается  поставленная цель?

Таким образом,   задавая цель  (какая бы она ни была)   и способ ее достижения,  мы тем самым определяем адаптацию как  процесс.

Это означает, что адаптация  ничем не отличается от управления (в широком смысле).  Действительно,  адаптация,  как и всякое управление,  есть организация такого целенаправленного воздействия на объект,  при котором достигаются заданные цели. Отождествляя адаптацию и управление, необходимо определить тип управления, к которому относится адаптация.

Распространено мнение,  что адаптацию как управление следует отнести к оптимизации в обстановке помех,  в процессе которой параметры объекта изменяются так,  чтобы его показатель качества стремился к экстремальному значению независимо от изменения ситуации.  Аналогичное определение приводится в книге Я. 3. Цыпкина  «Адаптация и обучение в автоматизированных системах» (M.,  Наука, 1968): «...процесс изменения параметров и структуры системы, а возможно, и управляющих воздействий на основе текущей информации с целью достижения определенного,  обычно оптимального состояния системы при начальной неопределенности и изменяющихся условиях работы».  Здесь четко определено требование оптимизации по заданному критерию. Однако сложные системы  (особенно биологические и социальные), как правило,  не имеют единственного критерия функционирования. Такого рода системы функционируют в обстановке многокритериальности,  причем эти критерии могут быть не только экстремальными,  но и иметь характер ограничений.  Это побуждает формулировать сразу несколько критериев и варьировать их выбор в зависимости от сложившейся ситуации и внутренних потребностей самой системы. Таким образом, уже выбор критериев адаптации является процессом адаптивным и должен учитываться при определении адаптации.

Поэтому,  с учетом особенностей сложных систем,  адаптацию в широком смысле можно определить как процесс целенаправленного изменения параметров и структуры системы,  который состоит в определении критериев ее функционирования и выполнении этих критериев.

Это определение включает приведенное выше,  но,  кроме  того, позволяет изменять критерии функционирования системы,  по коnорым оценивается эффективность ее работы при организации адаптации. Введение процедуры выбора критерия оптимальности в процессе адаптации расширяет понятие адаптации и сближает его с биологическим и социологическим толкованием.  Последнее обстоятельство является очень важным. Дело в том,  что в технике пока очень мало эффективно рабо тающих адаптивных систем —  во всяком случае,  значительно меньше,  чем хотелось бы.  Такая ситуация сложилась в результате того,  что реальные объекты не терпят поисковых воздействий, необходимых для организации поиска экстремума критерия оптимальности.  Интерес,  проявляемый в последнее время к так называемым беспоисковым системам оптимизации,   вызван именно этим обстоятельством.  Однако далеко не все процессы адаптации могут быть выполнены беспоисковым способом,  требующим информации о структуре объекта.  Поэтому проблема адаптации в технике сводится к снижению той высокой платы, которую приходится платить за процесс адаптации. Это можно сделать по крайней мере двумя путями —  выбором удачного алгоритма адаптации при фиксированном критерии и удачным варьированием критериев при фиксированном алгоритме адаптации.  Третий путь довольно естественно образуется варьированием алгоритмов и критериев.  В технике применяется только первый путь. Биологические и социальные системы широко используют еще и второй путь адаптации — изменение целей, в чем, по-видимому,  и заключается причина удивительно гибкой адаптивности этих систем,  которой пока практически лишены технические системы адаптации.

Основная цель изучения процессов адаптации должна состоять именно в отыскании причин и механизмов гибкости процессов адаптации в биологических и социальных системах с целью их перенесения в технические системы.  Именно это соображение заставляет анализировать процессы адаптации на разных уровнях:  от самого низкого —  технического,  до самого высокого—социального.

К сожалению,  пока далеко не все идеи биологической и социальной адаптации могут быть формализованы  и использованы в технических системах  (например,  известные феномены мгновенной адаптации и преадаптации) . Однако то немногое,   что уже доступно,  дает великолепные результаты  (например,  алгоритмы адаптации,  моделирующие биологическую эволюцию и поведение живых существ).  Именно это позволяет надеяться,   что следующий  «прорыв» в области адаптивных систем будет именно в направлении моделирования биологической и социальной адаптации.

 

Типы адаптации

Если объект таков,  что  его изменение в процессе адаптации удобно осуществлять с помощью параметров u1,..., un, т. е.

U = (u1,..., un), (1.5.2)

то такую адаптацию  естественно назвать параметрической. Тогда каждый параметр ui может принимать бесконечное или конечное число значений. В первом случае

(1.5.3)

т. е. множество S является континуумом, во втором

(1.5.4)

где D — дискретное множество значений управления U.Однако очень час то адаптацию объекта удобно осуществлять не путем изменения его параметров,  а модификацией его структуры,  т.  е.  вводя структурную адаптацию.  Для этого представим фактор управления U в виде пары

U = ‹ W, C ›, (1.5.5)

где W — структурные факторы, с помощью которых можно изменять структуру объекта адаптации, a  C = (с1, ...,  ck) — адаптируемые параметры объекта  (это параметры (1.5.2),  с помощью которых реализуется параме трическая адаптация) .

Целенаправленная вариация структурных факторов дает возможность адаптировать структуру объекта. Такая декомпозиция управления U  на структурные W  и параметрические С факторы позволяет более эффективно решать задачи адаптации сложных объектов,  для которых параметрическая адаптация малоэффективна.

Теперь задачу адаптации (1.2.9) следует записать в виде

где EW — множество допустимых структур W; ECW — множество допустимых параметров С,  соответствующих структуре,  определяемой W; W*  — оптимальная структура;  C*W* — оптимальные параметры этой структуры. (Так как W  однозначно определяет структуру объекта,  то можно W условно называть структурой.) Очевидно, что

S = EW × ECW, (1.5.7) т.  е.  множество S допустимых управлений при адаптации (1.2.10) образуется как произведение множеств допустимых структур EW  и параметров ECW этих структур.

Блок-схема решения задачи (1.5.6) показана на рис. 1.5.1,  из которого хорошо виден иерархический характер адаптации.  На верхнем уровне производится адаптация структуры W,  а на нижнем — параметров С этой структуры.   Очевидно,   что эти Два контура адаптации Работают в разных временных режимах: темпа. Рис. 1.5.1. Двухконтурная схема структурной адаптации.

Рис. 1.5.2. Классификация типов  адаптации.

раметрической адаптации  (контур 2  на рис. 1.5.1)  значительно  выше темпа структурной  (контур 1).  Действительно,  на каждый ша  г структурных изменений объекта должен приходиться весь цикл параметрической адаптации,  иначе не выявится полностью эффективность реализованной структуры. Очевидно,  что методы решения задач структурной и параметрической адаптации различны,   что и заставляет обращаться к такой дифференциации.  Ее можно продолжить.  На рис. 1.5.2 показана схема классификации различных типов адаптации. 

Прежде всего структурную  адаптацию удобно подразделить на альтернативную и эволюционную [113].

Альтернативная адаптация  отличается тем,  что множество допустимых структур EW невелико и содержит две —  пять альтернативных структур.

Эволюционная адаптация,  по сути дела,  моделирует процесс биологической эволюции. Этот алгоритм отличается в ведением незначительных вариаций структуры δW, моделирующих случайные мутации,  которые также незначительно изменяют эффективность Q адаптируемого объекта.  Иначе говоря, имеет место соотношение типа неравенства Липшица:

| Q(W+δW) - Q(W) | ≤ µ||δW||,  (1.5.8)

где µ = const,  а под нормой вариации структуры ||δW||  следует понимать число,  характеризующее степень изменения структуры этой вариацией δW. Например, при графическом описании структуры W  нормой такой вариации может быть число новых введенных или «выброшенных»  вершин или ребер графа,   описывающего структуру адаптируемого объекта. «Мутации» структуры δW u правило отбора, позволяющее выявлять неблагоприятные вариации,  и образуют механизм эволюции,  с помощью которого строится последовательность улучшающихся структур

W0→ W1→...→ WN→ WN+1→..., (1.5.9)

обладающих свойством

(1.5.10)

где знак предпочтения имеет очевидный смысл: 

Q (WN) < Q (WN-1). (1.5.11)

Заметим,   что иногда допустимы нарушения соотношения (1.5.11) — например,  в случае,  когда вариацией структуры Wi не удается получить лучшую,  чем Wi, по критерию (1.5.11).  Тогда выбирают лучшую из  «мутированных»  структур,  что нарушает

(1.5.11), но обеспечивает  процедуре эволюции глобальные свойства, очень ценные в задачах структурной адаптации.

Очевидно,  что такой  новый тип адаптации,  как структурная, требует разработки новых подходов к решению задач.   Однако не следует забывать, что существует мощный аппарат параметрической адаптации,  который можно использовать и для решения задач структурной. Для этого достаточно параметризовать структуру адаптируемого объекта (см. рис. 1.5.2)

 

 

Оценка функциональных состояний

Методы оценки функциональных состояний

В современной литературе обычно выделяются три типа критериев, с помощью которых можно оценить состояние субъекта: физиологические, поведенческие и субъективные показатели [40, 79]. Однако более четкой является классификация Бартлетта [80], который выделял физиологические и психологические показатели. В последнюю группу входят критерии эффективности выполнения различных психометрических тестов и анализ субъективной симптоматики конкретных видов функциональных состояний.

Физиологические методы тестирования.

Усилия большой группы исследователей направлены на поиск хотя и косвенных, но зато непосредственно регистрируемых показателей сдвигов в функционировании организма [20, 57]. Традиционное обращение к этому классу явлений определено целым рядом существенных причин. Главная из них — это возможность объективного описания наблюдаемых явлений. Кроме того, привлечение физиологических показателей существенно расширяет область доступных описанию проявлений изучаемой динамики поведенческих реакций и создает возможность хотя бы для гипотетического соотнесения психологических явлений с их органической основой. Немаловажным аргументом в пользу применения физиологических показателей является принципиальная возможность количественной оценки сдвигов в функционировании любой системы.

В качестве возможных индикаторов  динамики функциональных состояний  рассматриваются самые разнообразные  показатели функционирования центральной нервной системы. К их числу относятся, прежде всего, электрофизиологические показатели ЭЭГ, ЭМГ, КГР, ВП, а также частота сердечных сокращений, величина артериального давления, состояние тонуса сосудов, величина диаметра зрачка и многие другие. Кроме того, интенсивно развиваются исследования биохимических сдвигов в организме при различных функциональных состояниях. На базе же частных методик разрабатываются комплексные, полиэффекторные методы регистрации.

Изменения параметров электрической  активности мозга традиционно рассматриваются в качестве непосредственного индикатора динамики уровня активации. Различным видам функциональных состояний ставят в соответствие характерные изменения в ЭЭГ. Так, появлением развивающегося утомления считается реакция дисинхронизации α-ритма в сочетании с появлением периодов медленной волновой (у- и 9-ритмы) активности. По мере возрастания утомления продолжительность этих периодов увеличивается и имеет место картина «гиперсинхронизации» ЭЭГ.