Процесс разработки последних (с учётом принципов инфодинамики) можно разделить на следующие этапы.

1. Исследование управляемой системы и окружающей её среды. Определение внутренней структуры, связи между элементами. Устанавливают пределы системы, ограничения на функционирование, внешние условия и влияющие на систему факторы. Отдельно определяют цели, задачи и целевые критерии системы. Особенное внимание уделяют на наличие внутренних, автономных или локальных систем управления. Имеются ли иерархические структуры, внут-ренние обратные связи? Для всех зависимостей между входами и выходами определяют статистические, веро-ятностные характеристики. Для их определения используют всю существующую априорную и апостериорную ин-формацию.

2. Определение неопределённости, предельного раз-нообразия управляемой системы (ОЭ). Одновременно оп-ределяется неопределённость влияющих на систему факторов: состав исходных или входных материалов, неопределён-ность цели и проектов, колебания условий окружающей среды, ненадёжность (ресурс) деталей, работоспособность людей и т.д.

3. Оптимизация модели управляемой системы. Вы-яснение вероятностных зависимостей целевой функции системы от всех существенно влияющих на неё факторов. Отсев несущественных факторов. Сложность модели не долж-на превышать технические возможности реально доступной управляющей системы (по ресурсам финансирования).

4. Выяснение альтернативных вариантов управляющих схем. Какие цели, задачи и допустимые затраты на управ-ление? Требуются ли стратегическое или тактическое уп-равление? Достаточно ли стабилизация системы или её программное управление, регулирование, слежение или опти-мизация. Функционально-затратный анализ эффективности управления. Учёт функции риска, а также технологических, эстетических и экономических ограничений.

5. Составление модели для определения эффективности управляющих систем. Установление критериев эффек-тивности управления. Методы учёта существенных факторов. Модели игровых или конфликтных ситуаций. Стратегия статистических игр без эксперимента или с экспериментом.

6. Прогноз эффективности вариантов управления. Сравнение ОЭ и ОНГ относительно выполнения критериев эффективности управления. Расчёт предельных возможностей управления. Эффективность автоматизации управления. Методы управления операциями. Сетевые модели, динами-ческое программирование. Исследование и планирование операций. Матрица переходных вероятностей, марковские процессы.

7. Оптимизация и выбор наиболее эффективной системы управления. Принятие решений в условиях неопределённости при помощи ОЭ и ОНГ. Применение многошаговых про-цессов принятия решения. Критерии качества управления. Решение ответственной проблемы руководства - принимать ли решение на основе того, что уже известно, или пред-варительно разработать и реализовать программу сбора дополнительной информации, которая, конечно, потребует определённых затрат. Отсюда возникают понятия стоимости и цены полной и неполной информации, как функции не-определённости. Управление - это в первую очередь приня-тие решений, а оптимальность решения зависит от количества и качества полученной информации. В итоге большое значение приобретает определение качества или эффек-тивности информации. Их критерий Эп определяют по формуле: оэ

Эп = Дп = Ф . Ц = 2 . Ц Зп Зп Зп

где: Дп - выгода, прибыль, полезность, которую получает система от полученной информации; Зп - затраты, необходимые для приобретения системой системой или управляющей системой необходимой информациии; Ц - прибыль от полученной информации в денежных единицах; Ф - вероятность получения прибыли Дп.

Максимально целесообразные затраты можно рассчитать по неравенству:

Эп = Дп > 1 или Зпмакс ? Дп Зп

т.е. затраты на информацию не должны превышать получаемую от их приобретения доход. В противном случае приобретение новой информации не обосновано и решение следует принимать без её. Для корректности расчётов в случае исследования фактической ОЭ объединённой управ-ляемой и управляющей системы необходимо учесть и ОЭ управляющей части (ОЭус):

ОЭф = ОЭс + ОЭус - ОНГс - ОНГус

ОЭоб ОНГоб

8. Проектирование структуры системы управления. В случае сложных и иерархических структур системы целе-сообразно соответственно строить также и их управление. Конкретизируются общие потоки информации по наиболее существенным направлениям. Уточняются их количество и качество, пропускную способность каналов связи, элементы автоматического регулирования, элементы сравнения, уси-ления, измерения и исполнения.

Принципы инфодинамики и методы определения ба-лансов ОЭ и ОНГ могут намного улучшить эффективность управления такими сложными системами, как государст-венные, экономические, образовательские, медицинские и др. организации. Крайне разнообразные мнения высказаны уже по основным вопросам: необходимо ли вообще управление со стороны государства или дать человеку самому решать, что делать. Либералы утверждают, что необходимо человеку оставлять полную свободу. В то же время теоретические исследования и практический опыт показывают большие преимущества иерархической системы управления. По воп-росам свободы, необходимо исходить из данных определения инфопотоков и изменения ОЭ или ОНГ в элементах разного иерархического уровня.

В кибернетике разработаны подробные математические основы для оптимизации процессов управления [ 23, 60, 62 ]. В них предусмотрены всевозможные этапы и варианты управления, встречающиеся в реальной жизни [ 68 - 71 ].

1. Одноэтапные или одношаговые и многошаговые задачи принятия решения.

2. Принятие решений в условиях неопределённости. Понятие об исследовании операций.

3. Критерии качества управления.

4. Ограничения, накладываемые на процесс управления.

5. Структура и модели объекта управления.

6. Динамические задачи оптимизации управления.

7. Задачи линейного программирования.

8. Игры как модель конфликтных ситуаций. Функции потерь.

9. Структура статистических игр. Игры с природой. Игры без эксперимента и с экспериментом.

10. Применение байесовской стратегии, байесовского прин-ципа. Функция риска. Применение байесовского прин-ципа целесообразно лишь в тех случаях, когда апри-орное распределение вероятностей известно достаточно точно.

На первый взгляд может казаться, что действительно разработаны формулы для принятия оптимальных решений по управлению любых систем. Однако, анализ ОНГ методов управления и ОЭ многих управляемых систем показывает, что ОНГ значительно меньше ОЭ. ОЭф после введения ОНГ останется большой и система далека от полной управ-ляемости. Получение численных результатов при приме-нении ранее известных формул и методик весьма за-труднительно. Неопределённость, нехватка данных тем боль-ше, чем сложнее управляемая система. Применение упро-щённых формул, при выведении которых не учтены все факторы, размерности и разброс данных, могут вызывать иллюзию о решении проблемы. Избежать подобных ошибок помогают методы определения ОЭ и ОНГ управляющей и управляемой системы, а также баланса и скорости изменения этих показателей.

12. ПРОЦЕССЫ ИНФООБРАБОТКИ

В ЭКОНОМИКЕ, НАУКЕ

И КУЛЬТУРЕ

Сложные системы, связанные с организованной и умст-венной деятельностью людей, подчиняются таким же прин-ципам инфодинамики, как и более простые системы. Вся экономика, наука, техника, культура, социальная сфера и др., состоят только из разного рода систем, реальных или их моделей в сознании [ 110 ]. Все продукты мысленной и твор-ческой деятельности людей и их организации, например лите-ратурные, научные и художественные произведения, фило-софские и религиозные взгляды, являются моделями реаль-ной действительности. Однако, эти модели также сущест-вуют реально в обществе в виде систем, состоящих в боль-шей части из ОНГ, но с некоторой долей также из матери-ального и энергетического носителя (структуры в мозгу, в библиотеках, эквивалентные на ОНГ масса и энергия и др.).