во времени. Она характеризуется тем, насколько достоверные высказывания мы сможем строить о различных будущих состояниях системы. Вспомним поиск вещи в комнате: ситуации полной неопределенности соответствовало равномерное распределение вероятности найти вещь в том или ином месте комнаты. Ситуация полной определенности — единичная вероятность найти вещь в одной точке комнаты, и нулевая — в любой другой точке. Последовательные ограничения хаоса давали ступенчатую функцию вероятности, лежащую «посередине» между двумя описанными крайностями и дающую максимум совокупной полезности.
Те же самые рассуждения приложимы к будущим состояниям системы, и, объединяя множество состояний, сменяющих друг друга во времени — к сценариям развития событий. Полная неопределенность — все сценарии для нас равновероятны, полная определенность — один сценарий произойдет с единичной вероятностью, все остальные — с нулевой. Оптимум определенности — где-то в середине, между большими потерями от полной неопределенности и большими затратами на достижение полной определенности.
Область применения и назначение метода
Итак, мы различили порядок и хаос и тем самым, фактически, закончили описание метода ограниченного хаоса. Остается важный вопрос — в каких областях применение метода может дать наиболее интересные результаты?
В начале статьи мы говорили о том, что метод ограниченного хаоса — «инженерное» обращение «научных» идей синергетики. Исходя из этого, можно наметить несколько близких по смыслу классов задач, для которых применение метода было бы особенно оправданным.
Первый класс задач — управление системами, характеризующимися высокой степенью сложности, и, соответственно, непредсказуемости. Ценность метода в том, что он позволяет достигнуть оптимального уровня предсказуемости поведения системы, оптимального с точки зрения совокупной полезности, в т. ч. с точки зрения затрат на повышение предсказуемости. Приложение к сложным системам закономерностей нелинейной динамики с целью предсказания их поведения — попытка достигнуть «ситуации полной определенности», описанной в предыдущем пункте, и естественно, за эту определенность приходится платить. Имеющие представление о том, как решаются системы нелинейных дифференциальных уравнений, оценят пользу метода, который позволяет этого процесса избежать, сохранив приемлемый уровень предсказуемости поведения системы.
Второй класс задач — поддержка процессов
