Принцип последовательного снятия неопределенности

В условиях, когда нет полной информации о случайных и детерминированных механизмах, лежащих в основе явлений, когда ряд явлений не обладает свойством статистической устойчивости, в распоряжении исследователя нет решения, .приняв которое можно было бы снять (компенсировать) всю неопределенность относительно результатов применения системы (т, е. обеспечить гарантии на основе только двух первых принципов).
Выход состоит в поэтапном последовательном снятии неопределенности. Однако для этого нужна принципиальная возможность и практическая реализация конкретного способа получения я использования получаемой дополнительной информации для последовательного улучшения стратегий поведения, нужна избыточность ресурсов и возможность их гибкого расходования.
Потери «на неопределенность» моле» но снизить, получив необходимую ин» формацию до принятия решения я выбрав наилучшее (рациональное) распределение ресурсов (избыточности). Если же такую информацию можно получить только в процессе создание н (или) применения изделия, необходимо предусмотреть использование последовательности уточняемых решений (гибкой стратегии).. Гибкости (информационная мощность) стратегии должна быть согласована, с одно^ стороны, с ожидаемой оперативно информацией о ходе (результатах) реализации стратегии, в другой сторонне с окончательностью принимаемых решений (оставляемой свободой выбору для последующих решений). Боле гибкие стратегии обеспечивают лучшее использование всей поступающей оперативной информации и, следовательно, более высокий информационный КПД (меньшие средние потери на компенсацию неопределенности). Однако учет энергетических и другие затрат ресурсов на реализацию гибким стратегий (например, затрат на получение и обработку оперативной информации) приводит к гипотезе о существовании рационального уровни информационной мощности стратегия (рационального уровня организации системы, реализующей эту стратегию).
Рациональный уровень организации определяется как неопределенностью задачи, абсолютными размерами связанных с нею потерь, так и располагаемой технологией получения и использования оперативной информации, а следовательно,  ценой, которую надо платить за тот или иной уровень организации. Гипотезу о рациональном уровне организации вносит дополнительную ясность в проблемы самоорганизации, адаптации и т. п. В задачах управления, распознавания, идентификации, прогноза, фильтрации теоретически найдены методы оптимального анализа и синтеза при априорно известных условиях с точностью до параметров вероятностных распределений.
Для обоснования рационального уровня информационной мощности стратегии необходимо выбрать соответствующую меру, связав ее с эффективностью стратегии. В качестве примера рассмотрим вопрос существования такой меры для последовательности статистических решений.
Пример 3. Рассмотрим последовательность статистических решений, состоящую из байесовых двухальтернативных решений А (х) : хп 2), где Л (х) — решающая функция; Хп = = Х± X ... X Хп — выборочное пространство выборки из наблюдений (<3ип Хп — л); 0 = 01 у — пространство решений.
Отображение й (дг) обеспечивает разбиение пространства Хп на классы эквивалентности и Х^ такие, что для любого х ^ Х^ принимается решение А 1=1, 2. Выборку используют для различения гипотез в* € в, I = 1, 2, если определены вероятности гипотез Р 10 Д, 1 = 1, 2, условные плотности / (дг?0|>, *— 1, 2, потерн. Си и вероятности Рц, I, 1=1, 2, соответствующие полной.
Анализируя, видим, что средние ожидаемые потери могут быть уменьшены изменением области выборочного пространства, в которой принимается решение (х). Для этого решение (х) необходимо принимать в тех и только тех точках х выборочного пространства, где мера различающей информации 0Х 0а;превышает порог. Таким образом, информационный порог определяет достижимый минимум средних потерь М 1С] при заданном я, т. е. для процедур с фиксированным числом наблюдений.