CC BY
44
УДК 004.421, 510. А.В. Козлов
ГРНТИ 28.29.01 РТУ МИРЭА
СУБСИДИАРНЫЕ СИСТЕМЫ КАК ЭВОЛЮЦИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Статья исследует эволюцию сложных систем. Основной структурой этих систем является иерархическая структура. Иерархические системы широко применяю в управлении и обработке информации. При развитии системы происходит ее эволюция. Эволюция усиливается воздействием внешней среды. Основная концепция статьи состоит в том, что сложные системы следует моделировать аналогами из области живых систем. Статья вводит понятие «цикл гомеостаза» Статья вводит понятие «алгоритм развития сложной системы». Рассмотрена теория развития сложных систем по теории Лумана. Проанализирована его концепция аутопойесиса. Статья показывает, что при возрастании внешней и внутренней сложности происходит эволюция иерархических систем в субсидиарные системы. Ключевые слова: системный анализ, живые системы, сложные системы, цикл гомеостаза, алгоритм развития, иерархические системы, субсидиарные системы.
A.V. Kozlov
RTU MIREA
SUBSIDIARY SYSTEMS AS THE EVOLUTION OF COMPLEX SYSTEMS
The article explores the evolution of complex systems. The initial structure of these systems is a hierarchical structure. Hierarchical systems are widely used in the management and processing of information. With the development of the system, its evolution occurs. Evolution is enhanced by the influence of the external environment. The main concept of the article is that complex systems should be modeled with analogues from the field of living systems. The article introduces the concept of "homeo-stasis cycle" The article introduces the concept of "algorithm for the development of a complex system." The theory of the development of complex systems by the theory of Luman is considered. His concept of autopoiesis is analyzed. The article shows that with increasing external and internal complexity, hierarchical systems evolve into subsidiary systems.
Keywords: system analysis, living systems, complex systems, homeostasis cycle, development algorithm, hierarchical systems, subsidiary systems
Введение
Сложными системами [1-3] называют класс систем, которые либо обладают большой сложностью (структурной, функциональной, вычислительной) либо имеют трудность описания и моделирования поведения. Сложными системами называют нелинейные системы, поведение которых не детерминировано. В настоящее время выделяю множество видов сложных систем: организационные [4], технические [5], социальные [6], информационные [7], вычислительные, организационно технические [8], сетевые, потоковые, живые и другие. Для исследования и управления такими системами необходимы разные подходы, включая метод аналогий [9]. Аналогии строятся на междисциплинарном переносе свойств [10] поведения систем. При этом происходит перенос математических методов и методов информатики в другие науки: медицина, генетика, биология, живые системы, модели организма и другие.
Кибернетика возникла на основе интеграции информатики и живой природы [11]. Алан Тьюринг, разработавший основы информатики и темпоральной логики, исследовал химические основы морфогенеза. Идеи, выдвинутые Тьюрингом, развил И. Р. Пригожин [12]. Это характеризует направление переноса методов физики и математики в исследование живых организмов. Существует противоположное направление переноса идей и моделей живой природы в область технических средств и сложных систем для моделирования таких систем [13, 14]. Примером служат муль-тиагентные системы, которые используют идеи биологического развития. Модели поведения живых систем и человека исследуют в кибернетике. Следует отметить, что аспект рассмотрения сложных систем в настоящее время изменился. Если первоначально они рассматривались как алгоритмические и иерархические формальные (технические) системы с четкой структурой, то теперь в теорию сложных систем включают социальные [6] и живые системы [15].
Идеи саморазвития в сложных системах
Перенос поведения живых систем в область социальных систем, а затем в область организационных систем осуществлен немецким социологом Никласом Луманом. Этот перенос был выполнен им для моделирования развития и саморазвития не живых систем. Он основан на
трех концепциях в его работе [16]. Эти три концепции следующие: теория систем как теория общества; теория коммуникации; теория эволюции. Эти идеи развиты в его последующих работах [17]. При этом следует уточнить, что он рассматривал концепцию «связи», которую мы заменяем термином «коммуникация».
Под термином «коммуникация в сложных системах» понимаем не только связи, но и отношения и связи в этих системах, благодаря которым между системами происходят информационные взаимодействия и воздействия. Термин «коммуникация в сложных системах» включает понятие потока и интенсивность потока внутри системы. Термин «коммуникация в сложных системах» включает наличие сетевой структуры и топологии сети. Саморазвивающаяся сложная система является структурно распределенной и сетевой. Можно, развивая идеи Н. Лумана, перенести три его концепции в теорию сложных технических систем. Первые попытки такого переноса даны в работе [18]. Продолжим развитие этой концепции.
Одно из различий между теорией сложных систем [1, 2] и теорией Лумана в понимании части и целого. Различение целого и части в теории Лумана трансформировано на различение системы и окружающей среды. Это является новым по отношению к классической теории сложных систем, поскольку сложные системы часто трактуются как замкнутые системы. В целом теория Лумана находится между классической теорией систем и теорией динамических систем [19]. Она с разной степенью детальности применима к различным сложным системам.
В основе теории систем Лумана использованы следующие категории: комплексность/редукция, рефлексия/самореференция, функциональная дифференциация/коммуникация, аутопойесис, Шесть категорий разбиты по парам. Наиболее важной категорией является ауто-пойесис [20]. Луман выделяет аутопойесис как важнейшую категорию системного развития. Термин заимствован у нейробиологов, в предположении, что сложная система может быть (а может и не быть) аналогично биологическим системам создавать и воссоздавать все имеющиеся части из себя. В синергетическом понимании это свойство называют самоорганизацией и саморазвитием. Аутопойесис есть механизм, соединяющий все категории для обеспечения жизнедеятельности системы, обладающей таким свойством.
Верхней парой категорий сложность, которая является динамической и характеризует развитие. Сложность разделяется на внешнюю и внутреннюю сложность. В паре с внутренней сложностью идет внутренняя редукция. Внутренняя редукция означает изменение свойств системы сторону упрощения. Эта пара создает новую структуру системы в сочетании усложнение - упрощение. Сложная система трудно управляема и менее устойчива.
Дополнительно внешняя сложность трактуется как отношение между системой и окружающей средой. Она допускает неограниченное количество факторов, которые угрожают системе. Система в целях выживания должна осуществлять редукцию внешней сложности, то есть должна уменьшать число угрожающих факторов до возможности системы их отражать и при этом функционировать. Таким образом, Луман делает близкой внешнюю редукцию к рациональности и факторам выживания.
Следующая пара связанных принципов рефлексия и самореференция. Рефлексия в трактовке Лумана означает соотнесение с другим, то есть взаимодействие системы с внешней средой. Самореференция несколько отличается от общепринятого значения и означает в теории Лумана самоидентификацию, то есть характеристику внутреннего взаимодействия системы. Таким образом, эта пара принципов сохраняет и связывает самоподобие при внутреннем и внешнем взаимодействием в системе.
Еще одна пара связанных принципов дифференциация и коммуникация. Коммуникация означает передачу прямых и обратных потоков в системе любого характера. Функциональная дифференциация состоит в качественном различии подсистем. Она означает дифференциацию не только структурных частей системы, но дифференциацию функций и потоков, а также отношений между системой и внешней средой. То есть такая дифференциация связана с рефлексией и самореференцией. Важнейшим принципом является аутопойесис. Он не имеет пары, а объединяет все остальные принципы.
Эквивалентность и сходство живых и технических систем
В технических науках существует понятие модельные организмы. Модельными организмами называют такие модели, которые используют для изучения свойств и явлений живой природы. Использование модельных организмов основано на принципе системности мира, который говорит о том, что мир представляет собой совокупность вложенных и подобных систем [21]. Существует положительный опыт использования логических и системных методов для
анализа живых организмов.
Джеймс Гир Миллер в 1978 году построил общую теорию живых систем (LST) [22]. Через десять лет, он выделил восемь «вложенных» иерархических уровней в таких сложных структурах. Вложенность уровней предполагает, что каждый более высокий уровень содержит следующий нижний уровень вложенным образом. Вложенность частей системы иерархия частей системы не всегда совпадают и в принципе являются разными понятиями. Но в простой модели Миллера вложенность и иерархия совпадают. Хотя новизны в такой модели нет, поскольку системность мира предполагает вложенность систем одной в другую по модели «матрешка».
Эволюцию развития сложных систем и систем управления следует рассматривать в информационном поле [23, 24], а не изолировано. Информационное поле играет роль среды. В этом случае сложные системы можно анализировать с позиций эволюции живых существ. Развитие живых, сложных технических и организационных систем можно рассматривать как ком-плементарность [25-27] внутренних действий и устранение противоречий с внешней средой во внешнем поле. Комплементарность Луман не рассматривал, однако это свойство более компактно объединяет сложность и редукцию в достижении оптимальности развития.
По мере развития систем и их внутренней сложности растет количество каналов и замедляется коммуникация. Это означает, что возрастает противоречие между необходимостью оперативного принятия решений и ростом времени на анализ управленческих действий, включая прямые и обратные информационные потоки.
Оперативное принятие решений в живых системах связано с циклом гомеостаза. «Цикл го-меостаза» понятие, которое в теории живых систем в явном виде не используют, но де факто применяют. В теории управления есть понятие цикл управления и циклическое управление[28, 29].
Существует близкое понятие механизмы регуляции клеточного цикла как пример поддержания гомеостаза. Выделим два из многих свойств гомеостатических систем: нестабильность системы и стремление к равновесию:
- Нестабильность в теории гомеостаза рассматривается как внутренний (процесс) анализ системы, определяющий каким образом ей лучше приспособиться к воздействиям или тенденциям внешней среды.
- Стремление к равновесию рассматривается как процесс внутренней структурной и функциональной организации системы, направленной на сохранение баланса.
Эти процессы ограничены во времени и являются откликом или реакцией на воздействия внешней среды. Поэтому вполне закономерно говорить о цикле для этих процессов. Введем понятие «цикл гомеостаза» как ограниченное суммарное время для периодической функциональной организации системы и реакции на воздействие внешней среды. Понятие цикл гомео-стаза распространяется на живые и сложные организационно технические системы. Поставим в соответствие понятию «цикл гомеостаза» понятие «цикл выживаемости» сложной системы. По мере развития системы в силу роста времени коммуникации, увеличивается время цикла выживаемости Тцв. При сохранении периода времени внешних воздействий Твнв, увеличение «цикла выживаемости» исключает выживаемость системы. Существует условие выживаемости системы
Тцв < Твнв
Существует условие не выживаемости системы Тцв > Твнв
Одним из путей уменьшения цикла выживаемости является уменьшение времени коммуникации системы за счет разбиения ее на мелкие системы с короткими циклами выживаемости. Малые системы имеют малый цикл выживаемости. Именно это происходит в природе при размножении простых систем путем деления. В технической и информационной среде такое деление является свойством субсидиарности [30-33], как метода передачи управления порожденным более мелким системам.
Топологические структуры управления
Иерархические структуры управления возникли как одно из направлений среди классических школ управления [28] и достаточно долго зарекомендовали себя как основные надежные системы управления. В организационных системах и технических системах используют в основном две модели: Е - дерево (слева направо) (рис.1б) и модель дерева (чаще сверху вниз) (рис.1а).
Рис.1. Семантическое дерево и Е-дерево Рис.2. Морская звезда и ее иерархический аналог
На рис. 1а в качестве примера приведено бинарное семантическое дерево. Такое построение моделей обусловлено тем, что иерархические модели часто стоят изолированно от внешней среды. Если посмотреть на живые системы, то простейшим аналогом иерархической системы является морская звезда и некоторые простейшие. На рис. 2 приведена морская звезда (рис. 2а) и ее модельный иерархический аналог (рис. 2б)
Различие в построении моделей на рис. 1 и рис. 2 состоит в том, что модели на рис. 1 стоят изолированно от среды, а модели на рис. 2 ориентированы на среду. Второе различие состоит в том, что понятие среды в технических науках и теории живых систем трактуется по-разному. В технических науках и в первую очередь в теории передачи информации среда трактуется как деструктивный фактор, который создает помехи или выводит систему из состояния равновесия.
В теории живых систем среда трактуется как деструктивный и конструктивный фактор, который служит основой развития системы и поддержки ее жизнедеятельности. Введение понятия информационного поля [23, 24] в теорию моделирования позволяет создать модель среды, которая не только мешает, но и поддерживает информационную систему.
Эволюция иерархической системы
Для сложных систем и их эволюции можно применять теоретико-множественное и топологическое описание. На рис. 3 приведена теоретико-множественная модель трех информационных ситуаций [34] развития иерархической системы.
На рис. За множество А обозначает главное предприятие или главную часть сложной системы, В, С, В - подсистемы или подразделения предприятия. Состояние такой системы определится теоретико-множественными отношениями.
Рис. 3. Эволюция иерархической системы
В1иС1иБ1
(Л1п\ В1)и(Л1 пС1)и(Л1 пБ1) <*Л1
(1) (2)
Выражение (1) интерпретирует информационную ситуацию, при которой подсистемы (подразделения) сосредоточены главном предприятия (ядре сложной системы) и тесно связаны с ним. Выражение (2) означает, что самостоятельная деятельность подсистем незначительна. В процессе эволюции системы имеют тенденцию расширения. Это, в первую очередь выражается в развитии подсистем. На начальной стадии развития имеет место незначительная территориальная децентрализация подсистем при сохранении управленческой структуры. На рис.Зб показан пример децентрализации исходной системы. В сравнении с информационной ситуацией на рис.За на информационной ситуации Рис.Зб показаны увеличения масштабов деятельности подсистем пропорционально площадям фигур и децентрализация как смещение подсистем от ядра системы. Структура управления на второй информационной ситуации формально не изменится, но теоретико-множественные условия, описывающие вторую информационную ситуацию изменяться.
А< ВиСиВ
(3)
Ап В<<В ; А п С <<С ; А пВ<<В
(4)
Выражение (3) означает, что деятельность подсистем в новой информационной ситуации на рис. 3б существенно превосходит деятельность головной системы. Выражение (4) интерпретируется так, что в ситуации рис. 3б совместная деятельность подсистем и головной системы невелика.
Дальнейшая эволюция системы приводит к выделению подсистем в практически новые системы, но зависимые от головной системы. Эта информационная ситуация показана на рис. 3в. Для сопоставимости разных ситуаций на рис. 3 варианты а, б, в даны в разных масштабах. Рис. 3а - масштаб 1:1, рис. 3б - масштаб 1:2, рис. 3а - масштаб 1:4, 1:8.
Отсюда радиус охвата действия систем для рис. 3а равен 1, рис. 3б - равен 2, рис. 3а - равен 4 или 8. Пропорционально квадрату радиусов увеличивается охват и объем действия связанных систем. Информационной ситуации на рис. 3 носят разные названия. Рис.3а характеризует ситуацию иерархической модели развития системы. Рис.3б характеризует ситуацию модели распределенной системы (но не сети). Рис. 3в характеризует ситуацию модели субсидиарной системы [35].
Теоретико-множественные условия для информационной ситуации, приведенной на рис. 3в имеют вид.
А< ВиСиВ
(АпВ) = (А п С)=(А пВ)=0
(5)
(6)
Выражение (5) означает, что деятельность подсистем существенно превосходит деятельность ядра системы. Выражение (6) означает, что совместная деятельность подсистем и ядра системы практически отсутствует. Символ 0 означает пустое множество.
Выражения (1-2) характеризуют эффективное применение иерархической системы. Выражения (3-4) характеризуют распределенные системы. Эффективность иерархического управления в этом случае низкая. Выражения (5-6) характеризуют условия применения субсидиарной системы.
Можно построить топологические модели для ситуаций на рис. 3. На рис. 4 приведена топологическая схема иерархической структуры управления, соответствующая информационной ситуации на рис. 3а.
Рис.4. Топологическая модель центрической системы
Рис.5. Топологическая модель субсидиарной системы
Полужирным выделана интенсивность информационных и управленческих потоков. Такая схема обусловлена тем, что потоки в иерархической системе I суммируются по мере приближения к вершине. Операционный уровень обозначен маленькими буквами.
1ав1= I
В1В21
+ I
В21В31
+ I
В21В32
+ I
В1В22
+ I
В22В33
+ I
В22В34
(7)
В выражении (7) индексы обозначают соответствующую дугу на схеме рис.4. выражение (7) характеризует потоки для дуги А-В1. В вершину А идут также потоки по дугам А-С1 и А-D1. Это определяет основной недостаток иерархической системы возрастание на грузки на головную системы при увеличении числа элементов системы на любом уровне.
На рис. 5 приведена топологическая схема структуры управления, соответствующая информационной ситуации на рис. 3в. Формально схемы на рис. 4 и 5 совпадают, но функционально они разные.
Полужирными линиями на рис. 5 выделана интенсивность информационных и управленческих потоков. Такая схема обусловлена тем, что информационные и управленческие потоки в субсидиарной системе функционируют на нижнем уровне [36, 37]. Верхние уровни задают
стратегию и получают информацию. Управление и действия осуществляются на нижних уровнях. Для ветки А-И1 существуют два потока.
11= 1В21В31 + 1В21В32 (8)
12= 1В22В33 + 1В22В34 (9)
«Цикл гомеостаза» (Тг) как ограниченное суммарное время для периодической функциональной организации системы и реакции на воздействие внешней среды пропорционален времени информационных потоков. Для иерархической системы (Тги) типа на рис. 4 он пропорционален
Тги» N Ки (1ав1) (10)
В выражении (10) - число главных ветвей, Ки - коэффициент связи. Для субсидиарной системы типа рис.5 цикл гомеостаза (Тгс) пропорционален
Тгс« Кс 11 (11)
В выражении (11) Кс - коэффициент между интенсивностью потока и временем реакции системы. На практике 11 << 1АВ1 или 1АВ1 = Q 11, Q >>1.
В итоге
Тги» N Q Тгс (12)
То есть время реакции субсидиарной системы на порядки быстрее времени реакции субсидиарной системы. Это объясняет делимость в эволюции живых систем как необходимость уменьшения времени нестабильности и самой нестабильности в гомеостазе, также необходимость уменьшения времени стремления к равновесию в живой системе.
Обсуждение
Субсидиарность и субсидиарные системы являются естественной эволюцией в живых и социальных системах, поскольку в них заложен элемент саморазвития. В тоталитарных, авторитарных государствах, в сложных технических системах и сложных организационно технических системах элементы саморазвития, как правило, не закладываются. Поэтому для саморазвития и устойчивости таких систем в них необходимо планировать субсидиарные схемы для сложных ситуаций.
Идеи субсидиарности связаны с воззрениями греческих философов Платона и Аристотеля. Она также рассматривалась как основа средневекового городского права. В католическом учении концепция субсидиарности была впервые использована епископом Кеттелером. Кроме того она была зафиксирована после опубликования « Rerum ^уагит» (1891) [38] папой римским Львом XIII. После этого принцип субсидиарности стал частью официальной доктрины католической церкви. Принцип субсидиарности включен в Права Европейского союза как механизм сдерживания централизации [39]. В область данного принципа субсидиарности попадает теория государства и права, военные действия, распределенный менеджмент, кибернетика, технологии интернет вещей. Особенно часто субсидиарность используется во время боевых действий.
Применение субсидиарных систем управления эффективно не в любых ситуациях, а только при определенных условиях. Первое условие состоит в заметном снижении эффективности иерархических систем. Второе условие обусловлено ростом сложности системы и сложности взаимодействия с внешней средой, а также необходимостью сокращения цикля гомео-стаза. Субсидиарные системы не эффективны в простых ситуациях.
Заключение
Цель применения математических методов в биологии и медицине - моделирование процессов в человеческом организме. Цель применения модельных организмов в сложных системах моделирование процессов в сложных и сложных организационно технических системах, которые не описываются простыми математическими моделями. Сложность и масштабность организационных и технических систем ведет к возрастанию задач второго рода [40], которые нельзя решить алгоритмически. Эти задачи можно решить методом аналогий со сложными живыми системами, что, например, успешно подтверждается применением искусственных нейронных сетей при решении сложных задач. При этом само понятие алгоритма как устойчивой схемы исчезает, поскольку искусственная нейронная сеть одну и ту же задачу решает разными
алгоритмами. В связи с проведенными исследованиями можно ввести новую характеристику сложности для сложных технических сложных технологических и сложных организационно технических систем. Характеристикой сложности системы является невозможность ее описания простыми одиночными моделями и необходимость ее описания множественными аналогами из теории живых систем.
Литература
1. Волкова В.Н., Денисов А.А. Основы теории систем и системного анализа. - СПб.: Изд-во СПбГТУ, 2001. 512 с.
2. Кудж С.А. Системный подход // Славянский форум. 2014. № 1 (5). С. 252-257.
3. Цветков В.Я. Основы теории сложных систем: Учебное пособие. - СПб.: Издательство «Лань», 2019. 152 с.
4. Павлов А.И. Сложные организационные системы // Славянский форум. 2018. № 4 (22). С.54-59.
5. Цветков В.Я. Сложные технические системы // Образовательные ресурсы и технологии 2017. № 3 (20). С. 86-92.
6. Парсонс Т. Социальные системы // Личность. Культура. Общество. 2003. Т. 5. № 1-2. С. 169-203.
7. Монахов С.В., Савиных В.П., Цветков В.Я. Методология анализа и проектирования сложных информационных систем. - М.: Просвещение, 2005. 264 с.
8. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я. Основы управления сложной организационно-технической системой. Информационный аспект. - М.: МАКС Пресс, 2010. 228 с.
9. Колесников В.А., Юров В.М. Метод аналогий и экономические аспекты проектирования информационно-измерительных систем // Фундаментальные исследования. 2013. № 6-4. С. 837-839.
10. Klein J.T. et al. (ed.). Transdisciplinarity: Joint problem solving among science, technology, and society: An effective way for managing complexity. - Birkhauser, 2012.
11. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине. - М.: Наука, 1983. 344с.
12. Пригожин И., Николис Ж. Биологический порядок, структура и неустойчивости //Успехи физических наук. 1973. Т. 109. № 3. С. 517-544.
13. Hiroki Sayama. Introduction to the Modeling and Analysis of Complex Systems. - Open SUNY Textbooks, Milne Library. State University of New York at Geneseo, 2015. 498 р.
14. Цветков В.Я. Теория систем: Монография. - М.: МАКС Пресс, 2018. 88 с. ISBN 978-5317-05718-3.
15. Боташева Т.Л., Черноситов А.В., Заводнов О.П., Гудзь Е.Б. Общая теория систем живые системы, основные понятия , закономерности функционирования // Медицинский вестник Юга России. 2010. № 2. С. 51-56.
16. Niklas Luhmann ystemtheorie, Evolutionstheorie und Kommunikations theorie // Soziologische Gids. 1975. 22 3. Р. 154-168
17. Луман Н. Введение в системную теорию. - Логос, 2007. 360 с. ISBN 5-8163-0076-8
18. Буравцев А.В., Цветков В.Я. Аутопойезис сложной организационно-технической системы // Дистанционное и виртуальное обучение. 2018. № 2 (122). С. 5-11.
19. Шамолин М.В. Динамические системы с переменной диссипацией: подходы, методы, приложения //Фундаментальная и прикладная математика. 2008. Т. 14. № 3. С. 3-237.
20. Luhmann N. The autopoiesis of social systems // Sociocybernetic paradoxes. 1986. V. 6. № 2. С. 172-192.
21. https://ru.wikipedia.org/wiki/ модельные организмы. Дата просмотра 11.07.2019
22. James Grier Miller. Living systems. - New York: McGraw-Hill, 1978. ISBN 0-87081-363-3.
23. Кудж С.А. Информационное поле: Монография. - М.: МАКС Пресс, 2017. 97 с. ISBN 978-5-317-05530-1
24. Tsvetkov V.Ya. Information field // Life Science Journal. 2014. N. 11 (5). P. 551-554.
25. Цветков В.Я. Комплементарность информационных ресурсов // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2016. № 2. C. 182-185.
26. Щенников А.Н. Неопределенность и комплементарность // Славянский форум. 2018. № 4 (22). С. 85-90.
27. Щенников А.Н. Комплементарность при обработке информации // ИТНОУ: Инфор-
мационные технологии в науке, образовании и управлении. 2019. № 1. С. 24-30
28. Цветков В.Я. Развитие технологий управления // Государственный советник. 2015. № 4 (12). С. 5-10.
29. Козлов А.В., Цветков В.Я. Моделирование циклического управления // Славянский форум. 2019. № 2 (24). С. 78-86.
30. Козлов А.В. Принципы субсидиарности // Славянский форум. 2018. № 2 (20). С. 28-35.
31. Козлов А.В. Моделирование субсидиарности с использованием сетей Петри // Славянский форум. 2019. № 2 (24). С. 33-39.
32. Цветков В.Я., Козлов А.В. Принципы субсидиарного управления // Государственный советник. 2018. № 4 (24). С. 20-28.
33. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. - №6. - с.40-43
34. Tsvetkov V.Ya. Information Situation and Information Position as a Management Tool // European researcher. 2012. N. 12-1 (36). P. 2166-2170.
35. Козлов А.В. Субсидиарные системы и технологии. - Saarbruken.: Palmarium Academic Publising, 2019. 125 pp. ISBN 978-3-659-89076-5
36. Tsvetkov V.Ya. Subsidiarity management // European Journal of Economic Studies. 2018. N. 7 (1): 42-47.
37. Логинова А.С. Методы субсидиарного управления // Перспективы науки и образования. 2015. № 3. C. 165-169.
38. Leo X. Rerum Novarum. 1891 // Catholic Social Thought: The Documentary Heritage. 1931.
39. Shaw D., Nadin V., Seaton K. The application of subsidiarity in the makng of European environmental law // European Environment. 2000. Vol. 10, No. 2. p. 85-95.
40. Tsvetkov V.Yа. Incremental Solution of the Second Kind Problem on the Example of Living System, Biosciences biotechnology research Asia, November 2014. Vol. 11(Spl. Edn.), p. 177-180.
Сведения об авторе
Александр Вячеславович Козлов
Заместитель директора Физико-
технологического института РТУМИРЭА
по общим вопросам.
РТУ МИРЭА
Россия, Москва,
Эл. почта: av-kozlov@mail.ru
Information about author
Alexander Vyacheslavovich Kozlov
Deputy Director
of the Physico-Technological Institute ofRTU MIREA
on general issues
RTU MIREA
Moscow, Russia
E-mail: av-kozlov@mail.ru
УДК 004.5 И.Б. Номоконов
ГРНТИ 28.23.24 ОГУЗ Иркутская районная больница
ВИЗУАЛЬНАЯ ИНФОРМАТИВНОСТЬ
Статья исследует визуальную информативность. Визуальная информативность как характеристика свойственна цифровым изображениям и картографическим изображениям. Статья доказывает наличие множества видов информативности. Показано, что информативность связана не с объемом информации, а с полезностью и семантикой. Описаны разные виды информативности. Показано значение информационных единиц для оценки информативности. Показано, что информационная конструкция может служить моделью для информативности. Статья доказывает, что когнитивные факторы играют важную роль при оценке визуальной информативности.
Ключевые слова: информация, информативность, изображение, визуальная информативность, информационная неопределенность, информационная определенность, семантика.
