UNIVERSITATEA TRANSILVANIA BRASOVFacultatea de inginerie electrică şi ştiinţa calculatoarelorCatedra de automatică

Corneliu Augustin Sofronie

CONCEPŢIA NEUROGENETICĂ APLICABILĂ

CONDUCERII PERFORMANTE A SISTEMELOR

ENERGETICE INTEGRATE HOLISTIC

NEUROGENESIS CONCEPT APPLICABLE TO HIGH

PERFORMANCE MANAGEMENT OF THE HOLISTIC

INTEGRATED ENERGY SYSTEMS

- REZUMAT -

Conducător ştiinţificProf. univ. dr. ing. ANATOL CARABULEA

- Bv – 2009 -

MINISTERUL EDUCAŢIEI, CERCETĂRII ŞI INOVĂRII

UNIVERSITATEA „TRANSILVANIA” DIN BRASOV

2200 BRAŞOV, B-dul EROILOR, nr. 29

Tel. 0040-0268-41300, FAX 0040-0268-410525

RECTORAT

D-nei/lui _______________________________________________________

COMPONENŢA

Comisiei de doctorat

Numită prin Ordinul Rectorului Universităţii „TRANSILVANIA” din

BRAŞOV

PREŞEDINTE: Prof. dr. ing. Sorin Moraru

Universitatea „Transilvania” din Braşov

CONDUCĂTOR ŞTIINŢIFIC: Prof. dr. ing. Anatolie Carabulea

Universitatea „Transilvania” din Braşov

REFERENŢI: Prof. univ. dr. Ing. Anca Purcărea

Universitatea Politehnică Bucuresti

Prof. dr. ing. Ioan Dan Gheorghiu, Universitatea din Oradea

Prof. dr. ing. Sorin Ionescu

Universitatea „Politehnica” din Bucureşti

Data, ora şi locul susţinerii publice a tezei de doctorat

28.01. 2011, ora 11,30 în Corpul V, etaj III, sala 9, catedra de Automatică

Eventualele aprecieri sau observaţii asupra conţinutului lucrării vă rugăm să le transmiteţi în timp util pe adresa Universităţii «TRANSILVANIA» din Braşov, B-dul Eroilor, nr. 29.

2

CUPRINS

INTRODUCERE 31. FORMULAREA PROBLEMEI ŞI A SCOPULUI TEZEI DE DOCTORAT 111.1. Motivarea abordării concepţiei neurogenetice în structura şi din perspectiva teoriei cuantice

11

1.2. Scopurile lucrării de doctorat şi prezentarea aspectelor originale 142. INGINERIA UNIVERSULUI PSIHIC. MODELAREA CALITĂŢII RESURSEI UMANE ÎN CONCEPŢIA PSIHOLOGIEI CUANTICE ÎN SCOPUL MĂSURĂRII ACESTEIA

16

2.1. Abordări semnificative ale psihologiei cuantice aplicabile reconfigurării resurselor umane. Concepţia arhemo-sistemică şi problema măsurării sistemelor deschise şi departe de echilibru

16

2.2. Modele ale ordinii cuantice-supracuantice aplicabile în reengineering. Premise fuzzy ale deciziilor neurogenetice

25

3. MĂSURAREA ORDINII CUANTICE-SUPRACUANTICE PE BAZA METODEI CONFIGURAŢIILOR, TESTULUI ASOCIAŢIONIST SI A SISTEMELOR EXPERT

32

3.1. Conceptele operaţionale ale algoritmilor genetici 323.2. Modelarea programării neurogenetice 364. CORELAREA MODELELOR NEUROGENETICE ALE ORDINII CUANTICE ŞI SUPRACUANTICE CU APLICAŢII ÎN DOMENIUL ENERGETIC

43

4.1. Modele de măsurare a eforturilor generate de evenimente reale ale ordinii cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic

43

4.2. Modele neuroexpert corelate (cuantic - supracuantic) pentru structuri energetice supuse evoluţiei dinamice. Aplicaţii în domeniul energetic pe reţele de distribuţie

45

5. MĂSURAREA ÎN MEDIUL SUPRACUANTIC CU AJUTORUL REŢELELOR NEURONALE DESTINATE DIMINUĂRII VULNERABILITĂŢII SISTEMELOR EVOLUTIVE

50

5.1. Tehnologia proceselor de învăţare a sistemelor neurogenetice. Consideraţii generale despre reţelele neuronale

50

5.2. Modelare reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice şi instrumente utilizate în recunoaşterea obiectelor şi clasificarea automată a imaginilor

57

6. SISTEMUL SUPORT PENTRU DECIZII CA METODĂ-MODEL DE MĂSURARE A DECIZIILOR ÎN DOMENIUL INDUSTRIAL. INGINERIA CALITĂŢII DECIZIILOR CUANTICE ŞI SUPRACUANTICE ASISTATE PRIN SISTEME NEUROGENETICE

60

6.1. Calitatea sistemelor informatice din structura managementului performant bazată pe decizii cuantice şi supracuantic

60

6.2. Modele de asistare a deciziilor cuantice şi supracuantice aplicabile în mediu simulat sub aspect tehnologico-managerial în domeniul industrial energetic 64

7. CONCLUZII 677.1. Sinteza problemelor dezvoltate în teza de doctorat 677.2. Prezentarea aspectelor originale 688. BLIOGRAFIE SELECTIVĂ 708.1. Lucrări de referinţă în domeniu 708.2. Cărţi, studii şi comunicări profesionale realizate de doctorand 75ANEXA 78

INTRODUCERE

3

În anul 1965, în SUA, sub egida Institutului American al Ingineriilor Industriale, a fost lansat în circuitul ştiinţific definiţia acestui domeniu de activitate, fiindu-i delimitat rolul şi locul specific în ansamblul ştiinţelor inginereşti. şi anume: ingineria industrială se ocupă cu proiectarea, perfecţionarea şi aplicarea în practică a sistemelor integrate alcătuite din oameni materiale şi echipamente. Ea se bazează pe cunoştinţe şi experienţe de specialitate în ştiinţele matematice, fizice şi sociale, precum şi pe principiile şi metodele de analiză şi proiectare pentru prognozarea, specificarea şi evaluarea rezultatelor care se vor obţine prin astfel de sisteme. În aceste condiţii este firesc ca una din activităţile cele mai reprezentative ale ingineriei industriale să se refere la cercetarea operaţională, probleme legate de analiza matematică, simularea sistemelor, programarea liniară, teoria deciziilor.

Deşi ingineria a fost iniţial orientată, cu precădere, spre aplicaţii în producţia industrială, în prezent este din ce în ce mai greu să numim vreo activitate importantă în care sa nu fie aplicată, într-o măsură mai mică sau mai mare, dar cu bune rezultate. Prin urmare, se vorbeşte tot mai des despre ingineria financiară, ingineria mediului, ingineria sistemelor de programare, ingineria bio-medicală, ingineria reglării automate, ingineria psihologică sau, în particular, ingineria sistemului psihic etc.

În fond, numai anumite modele în care definim aria de cuprindere a ingineriei ne determină să considerăm diferite noi tehnici ca aparţinând acesteia sau altui domeniu înrudit. Domeniul ingineriei industriale s-a dezvoltat atât de rapid încât, în prezent, orice inginer industrial întâmpină dificultăţi în a se ţine la curent cu noutăţile apărute pe parcurs. Această tendinţa se va accentua în viitorul apropiat, astfel încât numai cei care vor şti să se informeze rapid şi eficient vor avea câştig de cauză, acest lucru presupunând abilitatea de a inova, viteza cu care îşi vor identifica locul şi valoarea în ansamblul activităţii umane.

Ei vor observa că, practic, fiecare fază a lucrărilor de inginerie industrială se referă la oameni - atât oameni care efectuează munca respectivă, cât şi oameni care vor fi afectaţi de ea. Nu întâmplător în evoluţia sa, în încercarea de a se aşeza în matca cea mai potrivită, conceptul de inginerie industrială a fost cunoscut şi sub numele de inginerie umană.

Astăzi ingineria industrială este în faţa unei noi şi imense provocări, determinată de efectele revoluţiei informaţionale desfăşurată în două etape: revoluţia informatică (IT) şi revoluţia cuantică. Caracteristicile acestui tip de revoluţie impun un nou tip de management: managementul contextual caracterizat printr-o viteză fără precedent în societatea umană, o viteză care bulversează deopotrivă structuri tehnice cât şi mintea umană. În domeniul IT-ului există o preocupare care va avea urmări încă greu de calculat asupra societăţii şi a individului. Ea se defineşte prin tendinţa de reducere până la anularea diferenţelor dintre inteligenţa naturală (IQ) şi inteligenţa artificială (IT). Paşii uriaşi care s-au făcut în acest sens au creat, în spiritul viziunii laureatului Nobel Ilya Prigogine, un nou tip de alianţă între Om şi Natură şi în particular între om şi tehnică. Ingineria industrială a viitorului va avea ca scop umanizarea tehnicii pe de o parte şi tehnicizarea minţii umane, pe de altă parte. Efectele se pot anticipa uşor: o tehnologie inteligentă şi un individ cu univers psihic organizat inginereşte şi cu o structură de rezistenţă tot mai puternică.

În acest cadru al evoluţiei ştiinţifice se înscrie şi lucrarea noastră de doctorat. Ea este concepută pe suportul a nouă capitole, dintre care, prezentăm în contextul acestei introduceri, şase.

4

Capitolul I se intitulează: Formularea problemei şi a scopului tezei de doctorat. Acest capitol este tratat sub două aspecte:

a) motivarea abordării concepţiei neurogenetice în structura concepţiei cuantice

b) se defineşte scopul lucrării de doctorat şi prezentarea aspectelor originale.

a) Reţelele de tip neuroexpert mai sunt numite şi reţele neuromimetice. Construcţia şi funcţionarea lor imită modul de funcţionare a neuronului uman. De aceea am considerat necesară, în primul rând, o abordare profundă şi detaliată a modului de funcţionare a creierului. Am constatat o deosebire fundamentală între creierul artificial şi creierul natural: primul este doar structural şi procesează informaţia strict computaţional, în timp ce creierul natural este structural fenomenologic şi procesează informaţia atât computaţional cât şi non-computaţional. Modul non-computaţional de procesare a informaţiei este de tip cuantic. El respectă legea cuantică a superpoziţiilor şi principiul coerenţei-decoerenţei (colapsul cuantic). În perspectiva construirii creierului de calculator Hugo de Garis, modelul cuantic al creierului reprezintă un punct de reper deosebit de important. Pornind de la concepţia cuantică asupra creierului uman, ne-am propus ca rezultat practic al lucrării de doctorat să construim două tipuri de instrumente de măsurare a performanţelor manageriale. Primul tip se referă la măsurare performanţelor manageriale ale individului (realitatea arhemică a universului interior al individului: introdeschiderea), iar instrumentele de măsurare reflectă mecanismul de funcţionare a creierului natural. Al doilea tip se referă la măsurarea şi intervenţia asupra sistemelor de producţie (intra-deschiderea), instrumentele concretizându-se în produse program după modelul inteligenţei artificiale

b) Principalele elemente de noutate sunt:• O nouă concepţie de măsurare a performanţelor manageriale, bazată pe concepţia

neurogenoexpert concretizată în două teste. Primul (Testul configuraţiilor) imită modul de construcţie şi de funcţionare ale calculatoarelor ADN şi cuantic. Cel de al doilea (Metoda asociaţionistă numere-cuvinte) este o reţea neuromimetică fără scalare, cu zece registre de memorie fiind construită pe baza conceptului de spin din fizica cuantică şi a principiului distributivităţii centrale din metoda probabilistă Monte Carlo. Aceste două teste, sunt destinate ordinii cuantice şi sunt concepute pentru a fi aplicate individului cu funcţii de conducere în domeniul sistemelor industriale.

• O curbă a cunoaşterii construită pe principiile logicilor fuzzy, valabilă mai ales pentru sistemele deschise şi departe de echilibru. Valorile curbei sunt certitudinea, riscul şi incertitudinea având o aplicaţie imediată în teoria deciziilor.

• Modele de cuantificare a eforturilor generate de evenimente reale a ordinii cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic. Sunt modele hibrid care îmbină din perspectivă neurogenetică ordinea cuantică şi ordinea supracuantică. Ele se aplică interacţiunii om-echipament, vizând în mod special calitatea individului de a fi un actor social/organizaţional.

• De-a lungul celor nouă capitole prezentăm alternativ, atât metode de măsurare a ordinii cuantice cât şi metode de măsurare pentru ordinea supracuantică.

5

Capitolul II. Ingineria universului psihic. Modelarea calităţii resursei umane în concepţia psihologiei cuantice în scopul măsurării acesteia. Conţine subcapitolelea) Abordări semnificative ale psihologiei cuantice aplicabile reconfigurării resurselor umane. Concepţia arhemo-sistemică şi problema măsurării sistemelor deschise şi departe de echilibru.b) Modele ale ordinii cuantice-supracuantice aplicabile în reengineering. Premise fuzzy ale deciziilor neurogenetice

a) În acest capitol se prezintă modelul cibernetic cuantic al comportamentului uman. Din punct de vedere matematic el se bazează pe ecuaţia lui Schrödinger care descrie interdependenţa dintre spaţiu şi timp în cuantică, aplicată la construirea de ordinograme, ca modele de funcţionare a minţii umane în situaţii de decizie raţională şi iraţională.

b) Modelele ordinii cuantice ale deciziilor neurogenetice, folosite în modelarea resurselor umane, pot fi realizate prin cercetări operaţionale în logica fuzzy (baza logicii cuantice) plecând de la relaţii matematice de forma:Ctac = [Ccpr + Csam + Cerc + Cium + Cbfc + Ccid]tac

Crru = [Cppp + Cell + Csnp + Cdoc]tac

Prezentăm un astfel de model ca unitate de măsură a gradului de apropiere profesională dintre elementul uman supus instruirii şi educatorul ca model nou de manager. Se determină în lucrare prin funcţionale fuzzy, care permit măsurarea regretului ca distanţă între instructor şi instruit raportată la nivelul 0. Măsurarea se bazează pe curba cunoaşterii care are următoarele valori:

• Certitudine performantă (între 0,84 şi 0,94)• Certitudinea garantată (0,75-0,83)• Certitudinea limită (0,70-0,74)• Incertitudinea ascunsă (0,69)• Risc (0,56-0,68)• Haos sau incertitudine manifestă (0,50-0,55)

Capitolul III. Măsurarea ordinii cuantice-supracuantice pe baza metodelor MC şi TANC precum şi a sistemelor expert

a) Conceptele operaţionale ale algoritmilor genetici

b) Modelarea programării neurogenetice

a). Sunt descrise conceptele operaţionale ale algoritmilor genetici, pe baza celor trei module: modulul de evaluare a cromozomilor, modulul populaţie, modulul operaţiilor de reproducere

Modulul de evaluare a cromozomilor. Acest modul foloseşte o funcţie de evaluare, de exemplu, f6 de forma:

fx y

x y6

2 2 2

2 205

10 0 001= −

++ +

.(sin )

. . ( ),

Modulul populaţie. Acest modul conţine mai multe tehnici de prelucrare a biţilor prin care este reprezentat cromozomul.

Modulul operaţiilor de reproducere. Include trei tehnici componente. Astfel, tehnica operaţiilor de selecţie foloseşte una sau mai multe proceduri, iar la tehnicile de mutaţie şi de încrucişare, precum şi tehnicile de ponderare întâlnim etape ale evoluţiei cromozomilor.Pe parcursul capitolului sunt prezentate aplicaţii practice în domeniul ingineriei industriale

6

b) Modelarea programării neurogenetice este concepută pentru a înlătura neajunsurile deciziei tradiţionale. În acest scop se creează modele decizionale cuantice şi supercuantice. Un exemplu de astfel de model îl reprezintă modelul de decizie cuantică bazat pe grade de certitudine, care are la bază următoarea formulă:

[ ] 44,0h;S/)ir(hHg

)SS(S;S

S44,0Eg

5,0max2c

215,0

max1c

=−⋅+=

−=∆

∆+=

în care: E, H = entropia punctului critic al arhemului operaţionalS1 = sistemul cuantic pozitiv; S2 = sistemul cuantic negativ; r = sistemul cuantic raţional; i = sistemul cuantic iraţional.

În contextul acestui capitol sunt prezentate şi cele două metode (teste) care constituie un aport original al autorului la domeniul ingineriei industriale

• Metoda configuraţiilor construită pe principiul algoritmilor genetici fundamentali reprezentaţi de cele patru litere ADN: A, T, G, C. El măsoară comportamentul managerial raţional şi iraţional, comportamentul cert/incert/de risc, comportamentul eficient/ineficient.

• Testul Asociaţionist numere-cuvinte. Acesta reprezintă o reţea neuromimetică fără scalare cu zece registre de memorie. El măsoară structura de rezistenţă interioară a individului în funcţie de calitatea sa de a fi Hub, Nod Tare, Nod obişnuit sau Nod slab.

Capitolul IV. Corelarea modelelor neurogenetice ale ordinii cuantice şi supracuantice cu aplicaţii în domeniul energetic

a) Modele de măsurare a eforturilor generate de evenimente reale a ordinii cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic

b) Modele neuroexpert corelate (cuantic - supracuantic) pentru structuri energetice supuse evoluţiei dinamice. Aplicaţii în domeniul energetic pe reţelele de distribuţie

a) Modelele de cuantificare a eforturilor generate de evenimente reale a ordinii cuantice şi supracuantice se utilizează în aplicaţiile teoriei deciziilor în energetică. În acest domeniu sistemul decizional are un caracter holistic şi cuprinde întregul lanţ energetic cercetare-proiectare, montaj-exploatare şi dezvoltarea sistemelor de energie.Deciziile energoeconomice bazate pe efecte, eforturi şi nivele entropice ale activităţilor din domeniul energetic se construiesc plecând de la un set de variante (V1 … V4) care reprezintă o mulţime de posibilităţi, fiind astfel de natură cuantică, şi luând în considerare stările nj (j = 1 … 5) precum şi efectele economice (pij) care aparţin ordinii supracuantice. b) Aplicarea deciziilor cuantice pe structuri energetice supuse evoluţiei dinamice, începe cu determinarea gradului de certitudine a cunoaşterii de către manageri şi executanţi, a realităţii supuse dezvoltării prin decizii multicriteriale aplicabile în condiţii de risc şi incertitudine, justificând astfel abordarea de natură cuantică.

Rolul modelelor propuse în acest capitol este acela de a diminua vulnerabilitatea sistemelor supuse dezvoltării cu resurse umane incluse. Efectele unei astfel de aplicaţii se reflectă în indicatorii tehnologici-manageriali şi cei economico-financiari care validează justeţea demersurilor şi orientează unităţile studiate spre profit concurenţial. Oferim ca exemplu un model de aplicaţii ale sistemelor expert în domeniul energetic în reducerea consumurilor proprii tehnologice. Se bazează pe următorii paşi:

7

Sarcina 1: Verificarea configuraţiei iniţiale

În cazul studierii unor reţele electrice de distribuţie de dimensiuni mari (zeci sau sute de noduri) este posibil ca la introducerea datelor de intrare să apară erori. Unele dintre acestea, mai ales cele din datele laturilor, pot fi fatale, putând conduce la blocarea procesului de calcul în timpul reconfigurării. Cele mai periculoase sunt erorile legate de topologia reţelei şi constau în nerespectarea restricţiilor de egalitate (referitoare la conexitatea şi arborescenţa configuraţiei iniţiale). Detectarea şi eventuala lor corectare se face o singură dată în cadrul procesului de reconfigurare, respectiv la începutul acestuia. Verificarea configuraţiei iniţiale se bazează pe utilizarea noţiunilor de „drum” şi, respectiv, „drum virtual”. Ambele noţiuni vizează stabilirea unei legături între două noduri oarecare, fără parcurgerea de două ori a aceleiaşi laturi şi fără intercalarea între cele două noduri a niciunui nod de tip sursă. Noţiunea de „drum” se referă numai la parcurgerea laturilor „în funcţiune”,în timp ce noţiunea de „drum virtual” se referă la parcurgerea oricărei laturi, indiferent de starea ei topologică. Pentru verificarea configuraţiei iniţiale a reţelei se pleacă de la nodurile sursă şi se creează drumuri orientate între toate nodurile adiacente, astfel încât sensul să corespundă sensului de circulaţie a curenţilor prin laturi. Una dintre cerinţele oricărei configuraţii a reţelelor electrice de distribuţie este aceea ca fiecare nod consumator să fie alimentat în orice moment de la o singură sursă printr-o singură legătură (restricţia de arborescenţă). Prin introducerea greşită a stării „în funcţiune” pentru anumite laturi, în reţea apar bucle închise având drept origine fie două noduri sursă sau fie un nod oarecare (sursă sau consumator).

Sarcina 2: Alegerea criteriului de reconfigurare

Regulile pentru alegerea criteriului de reconfigurare sunt aplicate la începutul fiecărui pas al procesului de reconfigurare, pe baza informaţiilor obţinute în urma calculului de regim permanent. Determinarea regimului de funcţionare şi implicit a criteriului ce trebuie adoptat se face în funcţie de poziţia faţă de limitele admisibile ale anumitor mărimi de stare din reţeaua electrică.

Dintre cele trei regimuri posibile de funcţionare – normal, critic şi de avarie – în procesul de reconfigurare s-au luat în considerare doar cel normal şi cel critic. Situaţia cea mai gravă intervine în regimul critic în care apar probleme legate de nerespectarea restricţiilor de inegalitate pentru una sau mai multe mărimi de stare, care pot consta în: violarea curentului admisibil pentru unele laturi şi violarea căderii de tensiune admisibilă în lungul unor tronsoane.

Sarcina 3: Alegerea strategiei de reconfigurare

În cadrul procesului de reconfigurare se utilizează metode euristice. Alegerea strategiei de reconfigurare se face astfel încât numărul de configuraţii analizate să fie cât mai redus, pentru a se obţine un timp şi un volum de calcul cât mai mici. Metodele euristice utilizate în mod curent pentru reconfigurarea reţelelor electrice de distribuţie utilizează strategii de căutare de tip ireversibil. Dezavantajul lor este acela că, în anumite condiţii, soluţiile finale obţinute nu reprezintă decât un optim local pentru valoarea funcţiei obiectiv.

Atunci când se doreşte obţinerea unei configuraţii finale cât mai apropiată sau chiar identică celei optime globale se poate folosi o strategie de căutare de tip tentativă, cum ar fi cea din metoda TABU. Deoarece metoda bazată pe strategia TABU înseamnă realizarea uneia sau mai multor permutări elementare simultan, care să înrăutăţească soluţia curentă pentru ca în final să se poată ajunge la o soluţie mai bună decât aceasta, la aplicarea ei se va utiliza mai întâi o permutare elementară, respectiv două etc. Alegerea strategiei se face la începutul fiecărui pas al procesului de reconfigurare. În cadrul primului pas se utilizează strategia de tip irevocabil, iar la paşii următori alegerea strategiei se face în funcţie de rezultatele obţinute la pasul anterior.

Odată stabilite criteriul şi strategia de reconfigurare se poate trece la aplicarea procedurilor algoritmice de reconfigurare.

8

Sarcina 4: Validarea configuraţiilor îmbunătăţite

Această sarcină reuneşte regulile care permit acceptarea sau respingerea configuraţiilor îmbunătăţite, care satisfac parţial sau total restricţiile de inegalitate, în funcţie de criteriul de reconfigurare utilizat. Ideea de bază a acestor reguli este aceea că, în cazul apariţiei unor probleme legate de violarea restricţiilor de inegalitate, se validează acele configuraţii care nu conduc la reapariţia problemelor care deja au fost rezolvate. Dacă nu s-ar ţine seama de acest aspect, procesul de reconfigurare ar intra într-o ciclare fără sfârşit, în care în mod continuu ar fi repetată aceeaşi succesiune de permutări de laturi.

Sarcina 5: Alegerea configuraţiei de substituţie

În strategia de căutare de soluţii îmbunătăţite de tip maximală se creează mai întâi la fiecare etapă mulţimea tuturor configuraţiilor îmbunătăţite ce se obţin din configuraţia curentă şi apoi se reţine cea care conduce la cea mai bună ameliorare a valorii funcţiei obiectiv.

Sarcina 6: Verificarea configuraţiei finale

În cadrul acestei sarcini se prezintă un ansamblu de reguli care se aplică numai în situaţii deosebite. Acestea se referă la existenţa problemelor legate de nerespectarea restricţiilor de inegalitate în subreţelele cu structură arborescentă sau în subreţelele cu structură buclată, în care, prin aplicarea procesului de reconfigurare nu pot fi eliminate. Reţelele cu structură arborescentă au configuraţie unică, toate laturile găsindu-se în starea „în funcţiune”, rezultând de aici că procesul de reconfigurare nu poate contribui la ameliorarea regimului de funcţionare.

În situaţia în care în reţea există probleme de nivel de tensiune scăzut, rezolvarea problemelor trebuie făcută prin alte metode şi cu alte mijloace, diferite de cele specifice reconfigurării.

Capitolul V. Măsurarea în mediul supracuantic cu ajutorul reţelelor neuronale destinate diminuării vulnerabilităţii sistemelor evolutive

a) Tehnologia proceselor de învăţare a sistemelor neurogenetice. Consideraţii generale despre reţelele neuronale

b) Modelare reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice şi instrumente utilizate în recunoaşterea obiectelor şi clasificarea automată a imaginilor. Reţele neuronale destinate diminuării vulnerabilităţii sistemelor evolutive

a) Analiza asupra creierului uman a demonstrat că, în cazul acestuia, “cheia” rezolvării unor sarcini complicate constă în utilizarea calculului paralel şi a reprezentării distribuite. Informaţia semnificativă nu se transmite în mod direct, ci este “stocată” în masa distribuită a interconexiunilor dintre neuroni. Suportul hard îl reprezintă calitatea structurii dense a legăturilor dintre neuroni. Principiul structurii dense a legăturilor dintre neuroni, ca bază hard pentru calculul paralel, a fost preluat şi în teoria reţelelor neurale artificiale, motiv pentru care aceste sisteme sunt denumite şi reţele conexioniste .

9

Criteriul Calculatoare digitale Reţele neurale

Procesor Complex, de viteză ridicată, utilizat

în arhitecturi care includ un număr

redus de astfel de componente

Simplu, de viteză scăzută, prezent

în număr foarte mare

Principiu de

operare

Deducţie: se aplică reguli

cunoscute asupra datelor de intrare

pentru a obţine răspunsul

Inducţie: se utilizează datele de

intrare şi de ieşire pentru a

identifica regulile care le unescMod de calcul Centralizat, sincron şi serial Colectiv, asincron şi paralelMemoria: Separată de procesor, centralizată

şi adresabilă prin locaţie

Integrată în procesor, distribuită şi

adresabilă prin conţinut

Fiabilitate: Nu tolerează defecţiunile Tolerează defecţiunile datorită

redundanţei şi a “dispersării”

sarcinilorViteza de

operare

Ridicată (microsecunde).Scăzută (fracţiuni de milisecundă).

Aplicabilitate Utilizabile numai dacă există

algoritmi (“reţete” de rezolvare)

bine definiţi şi datele de intrare

sunt precise

Utilizabile chiar în absenţa unor

algoritmi, sau folosind date

incomplete, zgomotoase sau

distorsionate

Tipuri de reţele neuroexpert cu aplicaţie în sistemul energetic

b) Reţelele neuronale construite pe baza logicilor fuzzy şi a teoriilor morfogenetice (teoria catastrofelor, teoria fractalilor, teoria atractorilor) sunt utilizate în domeniul ingineriei industriale în recunoaşterea obiectelor şi clasificarea automată a imaginilor. În domeniul prelucrării digitale a imaginilor (DIP se studiază mai ales problema recunoaşterii obiectelor şi clasificării automate a imaginilor (pattern recognition and classification). Prin

10

această sintagmă generală se înţelege capacitatea calculatorului, prin softul său specializat, de a determina conţinutul unei imagini imitând într-o cât mai bună măsură capacitatea umană de "citire" a imaginilor în vederea luării unor decizii ulterioare. Prin clasificarea automată a imaginilor se înţelege de fapt o categorie de tehnici, metode şi algoritmi de recunoaştere a obiectelor şi formelor în imagini ce permit clasificarea imaginilor pe baza obiectelor recunoscute. Câteva domenii care necesită aplicaţii DIP de clasificare automată a imaginilor pe baza recunoaşterii obiectelor componente sunt:

Fizica pământului - pentru clasificarea automată (de multe ori în timp real) a imaginilor preluate de la sateliţii geostaţionari în vederea prognozei meteo, a stării atmosferei, a controlului creşterii vegetaţiei (culturilor) şi a comportamentului vulcanilor, etc.;

Fizica atomica sau cuantică - pentru clasificarea automată a imaginilor preluate în experimente cu particule subatomice;

Microelectronică - pentru clasificarea automată şi detectarea calităţii circuitelor VLSI pe bază de imagini microscopice;

Automatică - pentru clasificarea automată şi controlul automat al calităţii diferitelor produse, în diverse domenii economice, ce trec pe bandă rulantă prin faţa unui controlor automat al calităţii (aici este inclus şi domeniul alimentar); căutarea, regăsirea cu sau fără conversia totală în text a unor documente păstrate sub formă de imagini (copii fax, scanner, etc.);

Capitolul VI. Sistemul Suport pentru Decizii ca metodă - model de măsurare a deciziilor în domeniul industrial. ingineria calităţii deciziilor cuantice şi supracuantice asistate prin sisteme neurogenetice.a) Calitatea sistemelor informatice din structura managementului performant bazată pe decizii cuantice şi supracuanticeb) Modele de asistare a deciziilor cuantice şi supracuantice aplicabile în mediu simulat sub aspect tehnologico-managerial în domeniul industrial energetic

a) Acest capitol este dedicat sistemelor suport pentru decizii (SSD), un concept matur din punctul de vedere al calităţii deciziilor cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic, care se menţine în prezent în creştere datorită integrării (înglobării) mai multor tehnologii individuale relativ mai noi (orientarea obiect, sistemele expert, comunicaţiile avansate), de la care îşi "extrage" valenţe şi potenţe în mod permanent. În acelaşi timp, vitalitatea conceptului este stimulată de tendinţele tot mai puternice de integrare a proceselor tehnologice şi a funcţiilor în interiorul întreprinderii, cât şi de dezvoltarea întreprinderilor virtuale (extinse).În esenţă, un SSD este un sistem informatic având ca misiune facilitarea activităţii decidenţilor, aflaţi pe diferite niveluri de conducere (de la supravegherea proceselor tehnologice până la conducerea politică şi a întreprinderilor transnaţionale), în sensul de a lua decizii mai bune (mai eficiente). În acelaşi timp, SSD are ca scop stimularea decidentului de a lua mai bine deciziile care trebuie pentru a obţine performanţe superioare şi vizibile rapid (eficacitatea deciziei).Sunt analizate în sistem informatic, cu aplicabilitate în domeniul energetic:

• Cadrul procesual al luării deciziei• Conţinutul luării deciziei• Caracteristicile deciziilor de grup

Tipuri de decizii în sistemele de fabricaţie industriale

• Decizii de planificare a afacerilor• Decizii tactice• Conducerea atelierului de fabricaţie

11

b) SSD prin contrast cu sistemele informatice tradiţionale, este construit, din punct de vedere managerial, pe următoarele axe:

• folosire (activ şi nu pasiv);• utilizator (decident pe diferite niveluri şi nu personal administrativ-funcţionăresc);• scop (eficacitatea globală şi nu eficienţa în sens mecanicist);• orizont de timp (orientat către prezent şi viitor şi nu către trecut);• obiectiv (flexibilitate faţă de complexitate).

Urmând aceste axe, pe parcursul capitolului răspundem la următoarele cinci întrebări: a) cine sunt utilizatorii care pot beneficia de SSD?; b) la ce [fel de] probleme sunt folositoare SSD?; c) în ce fel sunt utilizate SSD?; d) în ce scop se folosesc SSD?; e) care este tipul de suport furnizat.De asemenea ne referim şi la o categorie relativ nouă de sisteme numite SSD de grup (SSD-G) care asistă cu mijloace informatice co-deciziile sau deciziile de grup/echipă. Schimbarea de paradigmă în luarea deciziei - de la managerul care ia decizii noaptea, singur în biroul său, la consiliile de administraţie la echipele "virtuale" de specialişti care proiectează sau conduc producţia unor întreprinderi extinse se reflectă în noile tipuri de SSD-G: a) camera de decizie, b) reţeaua locală de decizii, c) teleconferinţa, d) SSD-G pentru decizii ale unor persoane separate de distante geografice mari.

1. FORMULAREA PROBLEMEI ŞI A SCOPULUI TEZEI DE DOCTORAT

1.[ALT], 2.[ARI], 3.[BAH], 4.[BAR], 16.[CAR], 18.[CAR], 25.[DON], 105.[SOF]

1.1. Motivarea abordării concepţiei neurogenetice în structura şi din perspectiva teoriei cuantice

Ştiinţele cognitive (biologia, medicina, matematica, informatica, filozofia, psihologia) sunt angrenate într-un demers teoretic fără precedent care are ca scop final diminuarea diferenţelor dintre inteligenţa naturală şi inteligenţa artificială. Este un scop strâns legat de evoluţia societăţii omeneşti. Trăim în plină revoluţie informaţională, caracterizată prin două aspecte: revoluţia informatică şi revoluţia cuantică. În sânul revoluţiei informaţionale se prefigurează germenii societăţii cunoaşterii ca premisă pentru o societate a conştiinţei. Aşadar, în plan ştiinţific, astăzi vorbim despre societatea informaţională, societatea cunoaşterii şi societatea conştiinţei.

Vom observa că triada: societate informaţională - societatea cunoaşterii - societatea conştiinţei este strâns legată de fascinanta lume a IT-ului. Asociem cele trei tipuri de societăţi cu calculatorul în felul următor:

Societatea informaţională - calculatorul clasic. El corespunde perioadei de început a revoluţiei informaţionale. Performanţele calculatorului clasic sunt asociate cu programele de tip expert care măresc capacitatea de achiziţie şi de învăţare a informaţiei de tip nou, dar în cazul cărora dependenţa de expert, de factorul uman este încă totală.

Societatea cunoaşterii – calculatorul ADN şi calculatorul cuantic. Ambiţiile Omului, născute din dorinţa de a perfecţiona ceea ce există, din dorinţa, în ultimă instanţă, de a-şi crea un viitor, de a-şi exploata intuiţia şi spiritul de anticipaţie a fost/este aceea de a construi un creier de calculator care să însemne mai mult decât motorul de inferenţă al calculatorului clasic şi care să imite cât mai mult posibil creierul natural. Dincolo de memorie omul de ştiinţă se gândea/se gândeşte la mai mult, se gândeşte la reţele de neuroni artificiali care să se apropie, ca tip de comportament de sinapsele neurale din creierul uman, astfel încât calculatorul să fie capabil să transforme datele în informaţie şi informaţia în cunoaştere. Să înceapă să gândească şi să proceseze informaţia cât mai aproape posibil de felul în care o face creierul natural. În acest context este cât se poate de firesc ca evoluţia creierului de calculator să fie inspirată de însăşi evoluţia creierului original. Teoria evoluţionistă a lui Darwin avea să constituie baza fundamentală pentru programele de calculator alcătuite pe informaţia proprie

12

algoritmilor genetici evolutivi. Apar, în aceste condiţii, programele de tip genoexpert şi neurogenoexpert.

Societatea conştiinţei – creierul Hugo de Garis. Marea încercare pentru ştiinţele cognitive o reprezintă crearea unui creier de calculator care să posede conştiinţă, acest obiectiv fiind un deziderat evident al societăţii conştiinţei. Visul omului este acela de a-şi crea o clonă artificială în lumea IT. O oglindă, pe de o parte, o lume paralelă, pe de altă parte. Este ambiţia de a crea un creier structural - fenomenologic capabil să simtă, să gândească, să trăiască. Capabil să proceseze fenomene qualia precum sentimentele, voinţa, motivaţia sau starea de spirit. Capabil, deci, să aibă conştiinţă. Acest deziderat reprezintă obiectul şi obiectivul proiectului japonez intitulat Brain Japan Project al cărui scop final îl constituie realizarea unui creier având toate proprietăţile amintite şi numit creierul Hugo de Garis. Un proiect din care s-au realizat, deja, câţiva paşi importanţi.

În contextul celor afirmate până aici este evident că problema tezei de doctorat este strâns legată de evoluţia ştiinţelor cognitive.

Ştiinţele cognitive au apărut în urmă cu câteva decenii ca un domeniu interdisciplinar de cercetare dedicat studiului inteligenţei şi sistemelor inteligente, fie ele naturale sau artificiale. Psihologia, neuroştiinţele, inteligenţa artificială, lingvistica, filozofia şi antropologia interacţionează în cadrul ştiinţelor cognitive, tinzând spre o teorie integrată a creierului şi cogniţiei.

Inteligenţa artificială clasică. Sisteme simbolice. Primii ani ai ştiinţelor cognitive au fost influenţaţi puternic de calculatoare, o tehnologie relativ nouă în acea vreme. Gândirea era adesea echivalată cu procesele care pot fi întâlnite într-un calculator. Se credea că comportamentul inteligent al oamenilor ia naştere prin simbolizarea internă a mediului şi evenimentelor şi prin manipularea după reguli sintactice a acestor simboluri. Cei care susţineau aceste teorii (numite cognitiviste sau funcţionaliste) credeau că, odată ce vor fi găsiţi algoritmii şi metodele potrivite de reprezentare în simboluri a cunoştinţelor, inteligenţa va putea fi implementată în orice fel de tipuri de maşini de calculat, indiferent de platforma hardware sau suportul fizic, la fel ca şi programele de calculator. Până în anii 80, majoritatea modelelor din ştiinţele cognitive şi psihologia cognitivă au fost puternic inspirate de funcţionarea calculatoarelor şi erau exprimate în termeni legaţi de funcţionarea calculatoarelor şi procesarea informaţiei.

Pentru explicarea proceselor cognitive şi simularea lor pe calculatoare erau folosite structuri reprezentative cum ar fi listele de caracteristici (de exemplu, SCAUN [şezut, spătar, picioare] ), schemele şi cadrele (structuri de cunoştinţe care conţin informaţii cu structură fixă, cu intrări care acceptă anumite domenii de valori), reţele semantice (liste şi arbori care reprezintă legături între cuvinte) şi sisteme de producţie (perechi de condiţii şi acţiuni folosite ca reguli în executarea unor sarcini). S-a presupus că oamenii rezolvă probleme reprezentând situaţiile posibile şi evoluţia lor sub forma unui arbore ramificat şi căutând apoi în acest spaţiu al problemei, sau că obiectele sunt recunoscute prin analiza caracteristicilor lor discrete sau prin descompunerea lor în componente geometrice primitive. În robotică, cercetările erau direcţionate spre construirea de modele ale lumii exterioare, interne robotului, cu care programul său putea opera pentru a-i planifica acţiunile. Planificarea acţiunilor era reprezentată, de exemple ca a bea (aduce la gură, apucă o cană, stare-iniţială). Metodele tradiţionale de cercetare în procesarea limbajului natural (PLN) sunt, de asemenea, bazate pe abordări simbolice.

Metodele acestei aşa-numite “inteligenţe artificiale bune şi demodate” (GOFAI, Good Old Fashioned Artificial Intelligence) au avut totuşi nişte succese impresionante în anumite domenii. Pe baza acestor metode au fost realizate programe care rezolvă probleme şi care demonstrează teoreme de logică şi geometrie. Ele sunt însă total dependente de oameni pentru interpretarea problemei într-o reprezentare cu care pot să lucreze şi sunt limitate la domenii unde informaţiile pot fi uşor formalizate. Sistemele expert sunt utilizate pe scară largă în industrie pentru planificarea proceselor, dar odată ce situaţiile care apar ies din cadrul ontologiilor cu care operează, aceste sisteme nu au nici o posibilitate de a reacţiona corespunzător. Unul dintre cele mai cunoscute sisteme expert este MYCIN, un program

13

conceput pentru a ajuta doctorii în tratarea infecţiilor bacteriale ale sângelui şi a meningitei. Un exemplu al limitărilor lui MYCIN este de a-i spune că în intestinele pacientului a fost găsit Cholerae Vibrio. Sistemul va recomanda două săptămâni de tetraciclină şi nimic mai mult. Aceasta va omorî probabil bacteria, dar probabil că pacientul va muri de holeră cu mult înaintea celor două săptămâni. Un doctor ar şti însă că în acest caz şi efectele secundare, cum ar fi diareea, trebuie tratate.

Cyc, un proiect comercial, încă neterminat, încearcă de mai mult de zece ani să construiască o uriaşă reţea semantică destinată să acopere cunoştinţele de bază legate de viaţa de zi cu zi a unui om obişnuit. În ciuda uriaşei cantităţi de informaţii introduse în calculatoare, rezultatele sunt cu mult sub aşteptări. În general, mare parte din cunoştinţele intuitive ale omului, inclusiv cele necesare pentru înţelegerea unor povestiri simple sau a unor situaţii fizice comune, sunt greu de formalizat. Sistemele artificiale actuale sunt de obicei fragile, în sensul că nu sunt capabile să se adapteze unor situaţii neprevăzute de programatorul care le-a realizat. Multe probleme simple din viaţa de zi cu zi a unui om par să aibă o complexitate computaţională mult peste posibilităţi pentru sisteme concepute în cadrul inteligenţei artificiale (IA) clasice. Deşi unii cercetători au susţinut că creierul uman funcţionează după principii similare, dovezile că sistemele de simboluri stau la baza gândirii umane sunt extrem de puţine.

Conexionismul şi reţelele neuronale. Creierul este o sursă alternativă de inspiraţie pentru modele ale cogniţiei. În 1943, McCulloch şi Pitts au propus un model foarte simplu al neuronului, ca unitate binară cu prag. Ei au demonstrat că grupuri de astfel de unităţi pot realiza funcţii logice şi sunt capabile, în principiu, de calcul universal. În anii 60, Rosenblatt şi Widrow şi Hoff au studiat perceptronii, grupuri de astfel de unităţi organizate în straturi, cu conexiuni unidirecţionale între aceste straturi. Pentru categoria cea mai simplă de perceptroni, cei fără straturi intermediare, Rosenblatt a demonstrat convergenţa unui algoritm de învăţare, un mod de a schimba în mod iterativ ponderile conexiunilor dintre unităţi astfel încât să se realizeze calculele dorite. Aceasta a creat speranţe că acest tip de sisteme poate fi o bază pentru inteligenţa artificială. În 1969, Minsky şi Papert au arătat că anumite tipuri de calcule elementare, cum ar fi “sau exclusiv”, nu pot fi realizate de perceptronul cu un singur strat, îndepărtând astfel din această direcţie atenţia majorităţii cercetătorilor.

Totuşi, descoperiri importante legate de reţelele neuronale au fost realizate între timp de Anderson, Kohonen, Hopfield şi alţii. Metoda propagării înapoi, descoperite de Rumelhart şi McClelland în 1986, a repus apoi din nou această paradigmă în curentul principal de cercetare. Metoda propagării înapoi este un algoritm pentru modificarea ponderilor conexiunilor dintre unităţi din straturi succesive ale perceptronilor, care rezolvă multe probleme care sunt dincolo de posibilităţile perceptronului cu un singur strat. Reţelele neuronale artificiale sunt formate din multe unităţi simple (simulate pe calculator, sau implementate uneori în circuite electronice), care seamănă întrucâtva cu neuronii prin faptul că activarea lor este dependentă de suma ponderată a activării unităţilor care se conectează la ele. Funcţia de activare este de obicei neliniară, ceea ce corespunde pragului de activare care există şi în neuronii reali. Aceste reţele funcţionează prin propagarea activării între unităţi, prin intermediul conexiunilor. Învăţarea are loc prin modificarea ponderilor conexiunilor. Aşa numitele modele conexioniste, sau de procesare paralelă distribuită, ale cogniţiei au fost folosite pentru a explica o paletă largă de fenomene cognitive, cum ar fi percepţia, memoria şi învăţarea, limbajul, citirea şi dezvoltarea cognitivă. Reţelele neuronale artificiale sunt folosite şi de ingineri pentru sarcini cum ar fi recunoaşterea caracterelor (OCR, optical character recognition), recunoaşterea vorbirii, interpretarea imaginilor, sau chiar pentru controlul avioanelor militare accidentate sau pentru a controla o pisică robot. Modelele conexioniste au avut succese considerabile în multe domenii ale cogniţiei, dar rămân încă să fie realizate modele de acest tip ale funcţiilor cognitive superioare.

1.2. Scopul lucrării de doctorat şi prezentarea aspectelor originale

14

Scopul şi necesitatea unei lucrări cu titlul propus de noi izvorăşte din perspectiva evoluţiei ştiinţelor cognitive şi a domeniului IT în special, aşa cum le-am prezentat de-a lungul acestui capitol.

Explicit, scopul tezei de doctorat îl reprezintă abordarea, pe baza concepţiei neurogenetice, a nivelelor de conducere specifice sistemului energetic naţional conceput ca un sistem integrat holistic, cu referire, în special, la problema deciziei.

Am conceput această abordare pe două planuri: a) individual (microcosmic) şi b) organizaţional (macrocosmic).

Abordarea microcosmică se referă la universul interior al individului pe care îl considerăm a fi de natură cuantică. Este un tip de realitate care se supune logicilor terţiului inclus şi sunt guvernate de regulile şi principiile teoriilor morfogenetice (teoria catastrofelor, teoria atractorilor, teoria fractalilor), pe suportul constructiv al teoriei cuantice generalizate şi în cadrul unei ramuri a psihologiei cibernetice, create de autor ca o contribuţie originală şi numită Psihologia ordinii-Psihologia cuantică.

Rezultatul acestei abordări l-a constituit construirea a două tipuri de teste care au ca premise concepţia neurogenetică. Este vorba în primul rând despre Testul configuraţiilor (TC) construit după modelul hard a calculatorului ADN şi al principiilor algoritmilor genetici evolutivi, precum şi al calculatorului cuantic.

În al doilea rând este vorba despre Testul Asociaţionist (TANC) creat după modelul calculatorului cuantic, acesta fiind conceput ca o reţea neurogenetică fără scalare, bazat pe două premise: metoda probabilistă Monte Carlo (regula distributivităţii centrale) şi principiul spinului cuantic. Ambele metode reprezintă instrumente de măsurare a realităţii prin forme. Aşa cum, de exemplu, în medicină metoda reţelelor neurale este utilizată pentru identificarea unor boli prin recunoaşterea tiparelor pe o cardiogramă, tot astfel, noi am conceput aceste teste ca instrumente de recunoaştere a unor stări/situaţii de risc şi incertitudine prin tiparul (forma) care le caracterizează.

Ele se aplică pentru identificarea stărilor de opţiune şi a structurii de rezistenţă existente în universul interior al individului, considerat ca decident în ipostaze de viaţă sau de muncă foarte diferite. Abordarea microcosmică se referă la inteligenţa naturală.

Abordarea macrocosmică are ca obiect realitatea externă, in spe, mediul organizaţional şi principiile concepţiei neurogenetice privite din perspectiva inteligenţei artificiale (IT). Se referă la acele domenii ale realităţii organizaţionale situate la nivel de conducere, care se supun logicii fuzzy şi care cer soluţii expert concretizate prin programe informatizate. În acest fel, capitolele lucrării cuprind o alternanţă de modele micro-macrocosmice (cuantice-supracuantice).

În contextul temelor prezentate în acest paragraf, noutăţile şi aspectele originale aduse prin teza de doctorat sunt următoarele:

• Crearea unui model operaţional general, pe baza teoriei cuantice generalizate, care să reunească sub aceeaşi cupolă structuralul şi structural – fenomenologicul, un model hibrid între inteligenta naturală si inteligenta artificială, între logicile fuzzy şi logica formală. Este un tip de model pe care-l considerăm sugestiv şi simbolic totodată pentru actualul stadiu de evoluţie al cercetărilor în domeniul IT, el reflectând, pe de o parte, limitele atinse de paradigma clasică şi demonstrând, pe de altă parte, că teritoriul pe care tocmai s-a păşit în acest domeniu este unul viabil. Ne referim la un model operaţional care să exploateze calităţile teoriei cuantice şi a logicilor fuzzy. Aceasta pentru că, în pofida faptului că logicile plurivalente sunt invocate tot mai des în judecarea realităţii şi a modului de funcţionare a creierului natural, alcătuirea programelor de tip expert/neurogenoexpert se bazează tot pe modelul computaţional de procesare a informaţiei care se acordă cu MTU (Maşina Universală Turing). Dar logicile fuzzy sunt compatibile mai degrabă cu modul non-computaţional de procesare a informaţiei, aşa cum sesizează academicianul român Mihai Drăgănescu, şi cum a fost descris acest model de David Deutsch, creatorul computaţiei cuantice (UCQ) pe care o opune MTU-lui. În acest sens noi am creat un model de trecere, un model - punte de legătură între computaţional şi non-computaţional, între structural şi structural fenomenologic. El reprezintă un pod între sistemele expert încă puternic

15

dependente de factorul uman şi sistemele neurogenoexpert care preconizează că această dependenţă a creierului de calculator de creierul uman va fi tot mai mică. Modelul operaţional general reprezintă un sens din care se desprind modele

operaţionale cu semnificaţii particulare, ca de exemplu:• modele ale ordinii cuantice ca premise pentru deciziile neurogenetice• modele ale programării neurogenetice• modele ale reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice• modele de eficienţă construite în concepţia reingineriei economico-financiare• modele de cuantificare a eforturilor generate de evenimente reale ale ordinii cuantice

şi supracuantice corelate neurogenetic, pe care le prezentăm pe parcursul lucrării de doctorat, toate cu aplicaţii în domeniul sistemului energetic conceput ca integrat holistic.Pornind de la acest model, scopul lucrării de doctorat l-a constituit crearea de

metode de măsurare a performanţelor manageriale construite pe fundamentul teoretic al concepţiei neurogenetice şi urmând modelele soft ale calculatorului. Sunt metode care reunesc complementar în conceperea şi în concepţia lor, modul de procesare a informaţiei de către creierul natural – un mod de procesare structural fenomenologic cu modul de procesare structural propriu creierului artificial. Prin testare se obţine o informaţie procesată structural fenomenologic, o informaţie natural neurogenetică, şi care este aşezată pentru interpretare într-un model structural neurogenetic, specific creierului de tip IT. Astfel, informaţia obţinută prin test se poate constitui într-o bază de date pentru alcătuirea unor programe neurogenoexpert (softuri) dar, în anumite condiţii, testul însuşi reprezintă un program neurogenoexpert.

În acest scop au fost construite două tipuri de metode care se constituie, totodată, alături de alte aspecte, în noutăţi şi contribuţii originale aduse prin lucrarea de doctorat la domeniul Inteligentei Artificiale şi al ingineriei industriale:

• Crearea modelului cognitiv cuantic pe baza ecuaţiei lui Schrödinger, un model de înţelegere a sistemelor cuantice mixte, adică acele tipuri de sisteme care interacţionează atât în lumea microcosmosului cât şi în lumea macrocosmică, cum este şi cazul factorului uman.

• Metoda (Testul) Configuraţiilor construită pe principiul algoritmilor genetici evolutivi, după schema şi modelele calculatoarelor ADN şi cuantic, ea exploatând, ca mecanism de testare, principiul superpoziţiilor în momentul de procesare a informaţiei de către creierul natural, stipulat de teoria cuantică.

• Metoda Asociaţionistă - o reţea neuromimetică cu zece registre de memorie construită pe principiul reţelelor fără scalare, această metodă valorificând descoperirile din domeniul matematic al tehnicilor de recunoaştere a formelor.

La aceste două metode de testare propriu-zisă, vom adăuga şi construcţia unei:

• Metode originale de scalare şi măsurare a performanţelor, bazată pe principiul reţelelor fără scalare şi pe logicile de tip fuzzy, pe care am numit-o Curba cunoaşterii.

Deschidem, astfel, prin valorificarea unui set de informaţii specific domeniului IA, un nou drum în măsurarea performanţelor manageriale: măsurarea prin forme, care reprezintă o modalitate de măsurare a cantitativ-calitativului, domeniu în care există în momentul de faţă un mare gol.

16

2. INGINERIA UNIVERSULUI PSIHIC. MODELAREA CALITĂŢII RESURSEI UMANE ÎN CONCEPŢIA PSIHOLOGIEI CUANTICE ÎN SCOPUL MĂSURĂRII

ACESTEIA

4.[BAR], 8.[BIS], 23.[DES], 30.[DUT], 31.[ELA], 33.[FIL], 34.[FIL], 39.[FIL], 40.[FIL], 51.[HOL], 52.[HSU], 53.[HUM], 116.[SOF], 117.[SOF]

2.1. Abordări semnificative ale psihologiei cuantice aplicabile reconfigurării resurselor umane. Concepţia arhemo-sistemică şi problema măsurării sistemelor deschise şi departe de echilibru

Concepţia arhemo-sistemică reprezintă un model bazat pe ştiinţele moderne, de cuantificare a calităţii. Ea are la bază operatorii conjugaţi arhem-sistem. Sistemele care definesc caracteristicile arhemelor sunt introdeschise, realizând schimburi de informaţie atât cu exteriorul fiinţei umane, cât şi cu universul interior al acesteia. Un astfel de model constituie o bază fundamentală pentru abordarea într-un mod profund şi eficient a stării de incertitudine şi pentru construirea unui demers logic nou în cunoaştere, pornind de la conceptul de incertitudine. Astfel, traseul cunoaşterii dobândeşte un nou sens; dacă statistica, bazată pe logica formală, reprezintă un instrument de cunoaştere în care traseul logic este de la certitudine la incertitudine, concepţia arhemo-sistemică, construită pe logicile fuzzy, procedează invers: de la incertitudine la certitudine.

Studiul stării de incertitudine ne obligă conform teoriilor de referinţă ale noii psihologii să admitem existenţa într-o realitate înţeleasă ca interacţiune între om şi mediul său înconjurător, a unui suport spaţio-temporal cu proprietăţi cuantice. Premisa de referinţă pentru acest suport este universul interior al individului care îndeplineşte toate condiţiile specifice unei realităţi cuantice, aşa cum vom demonstra. Individul este o particulă la scara speciei umane, realizând premisele necesare unei realităţi cuantice, ţinând cont de faptul că în lumea subcuantică particulele se comportă mai aproape de legile gândului decât de legile mecanicii clasice. Măsurarea universului psihic are darul de a evidenţia caracteristicile realităţii, prin aplicarea în practică a teoriilor morfogenetice (teoria haosului şi a catastrofelor, teoria fractalilor, efectul fluturelui). Pe baza acestor teorii se pot surprinde corelaţiile dinamice ale laturii arhemice cu latura sistemică în profunzimea cadrului timp-spaţiu cuantic, apropiind astfel cercetările de modele care permit înţelegerea şi explicarea cunoaşterii fiinţelor umane de modelele operaţionale ale naturii.

Se impune o concluzie: teoriile morfogenetice bazate pe principiul indeterminării reprezintă adevărata matematică a psihicului uman. Ele propun, în contextul ştiinţific actual, un nou model de măsurare bazat pe caracteristicile arhemice, caracteristici care ne conduc obligatoriu la forma (formele) realităţii.

Universul psihic uman – un sistem arhemic, cuantic şi introdeschis. Starea de incertitudine reclamată tot mai acut, in spe, în domeniul socio-uman, ne obligă să admitem existenţa unui suport spaţio-temporal cu proprietăţi cuantice, pe fundalul căruia se manifestă incertitudinea. Premisa de referinţă pentru acest tip de suport este, în convingerea noastră, universul interior al individului înţeles ca un sistem introdeschis în viziunea arhemică, un sistem care se supune, cel puţin printr-una din dimensiunile sale, legilor fundamentale presupuse de o teorie cuantică generalizată.

Raportat la scara speciei, individul este o microparticulă îndeplinind, astfel, condiţiile unei realităţi cuantice.

De asemenea, observaţiile fizicienilor potrivit cărora în lumea sub-cuantică particulele se comportă după legi mai apropiate de legile gândului decât de legile mecanicii clasice, ne îndreptăţesc să abordăm sistemul psihic ca pe un sistem cu proprietăţi cuantice.

Deocamdată, singurele metode şi tehnici capabile să surprindă şi să măsoare această stare sunt cele izvorâte din teoriile morfologice (teoria haosului şi formele sale particulare: teoria catastrofelor, teoria fractalilor, efectul fluturelui etc.), teorii construite pentru a surprinde o dinamică a calitativ-cantitativului şi, în profunzime, a timpului - spaţiului cuantic.

17

Ştiinţele morfogenetice au făcut paşi deosebit de importanţi în înţelegerea şi explicarea vieţii, producând teorii superioare ideilor, principiilor şi legilor de cunoaştere a realităţii, propuse de ştiinţele pozitiviste şi deterministe.

De ce cuantic?

1. Discutând punctiform, în primul rând pentru că el reprezintă o realitate de stări suprapuse. O realitate de tip ŞI-ŞI, supusă logicii terţiului inclus. Acesta este modul de co-existenţă al stărilor. Normalitatea şi nebunia, sănătatea şi boala, viaţa şi moartea! Toate aceste perechi au şanse egale de manifestare, iar în această şansă egală constă incertitudinea fiinţei umane. Din suprapunerea vieţii cu moartea rezultă inegalităţile şansei la viaţă. De aceea este posibil ca un individ să trăiască în acord cu speranţa de viaţă absolută a speciei (120 de ani), dar şi să moară încă de la naştere, ori la orice vârstă. De aceea este posibil ca individul să înnebunească în orice clipă din motive de multe ori de neînţeles. Aceasta înseamnă că orice formă de viaţă şi de manifestare a individului, orice acţiune umană, trebuie înţeleasă prin ambele sale aspecte, prin identitatea complementară de a fi şi a nu fi în acelaşi timp.

În realitatea exterioară, o realitate suficient de bine explicată de legile mecanice ori de filozofia carteziană, un individ este perceput, de exemplu, ca fiind viu, sănătos şi cu înclinaţie spre a fi onest. Dar în această realitate exterioară individul se expune prin universul său interior, un univers cuantic, de stări suprapuse, ceea ce înseamnă că, dincolo de modul în care noi îl percepem, se ascunde incertitudinea de a fi viu, sănătos, onest. Privindu-l ca pe un univers cuantic, noi îl vom înţelege ca fiind în acelaşi timp viu şi mort (poate să moară în orice clipă dintr-un motiv imprevizibil), îl vom percepe în mod simultan prin starea sa de sănătate şi de boală, ca şi prin calitatea sa de a fi în acelaşi timp onest şi neonest.

Individul se manifestă în lumea exterioară, o lume supusă legii terţiului exclus, doar prin una din cele două stări fundamentale. Dar orice sistem cuantic nu este privit exclusiv prin prisma a ceea ce este, ci şi prin atributele potenţialului său. Ori potenţialul individului, un potenţial cuantic tocmai datorită caracterului sistemului psihic de a fi o realitate de stări suprapuse, creează incertitudinea. O astfel de înţelegere, de abordare, ne conduce dincolo de aparenţe, în lumea esenţei umane. Individul care se manifestă, individul actual, nu trebuie privit niciodată ca o certitudine. El trebuie evaluat, de exemplu, ca probabil onest, posibil neonest. Acest lucru modifică radical perspectiva prezentă a măsurării sale, ca şi a interpretării rezultatelor obţinute la test, conferind alte valenţe teoriei probabilităţii.

2. În al doilea rând pentru că în interiorul universului său psihic individul trăieşte în lumi paralele. El trăieşte, în acelaşi timp, în realitatea reală şi în realitatea imaginară. Între cele două realităţi există o relaţie de interşanjabilitate. De multe ori omul, din nevoia de a găsi un punct de sprijin pentru universul său interior, trece din lumea reală în lumea virtuală şi invers. Este, până la urmă, lumea materiei şi anti-materiei sale. Două lumi care, în cazul omului, ajung uneori să se intersecteze, să se ciocnească, distrugându-i starea de linişte, echilibrul interior. Din interiorul lumilor sale paralele omul aduce la suprafaţă o mască, dincolo de care se găsesc tocmai aceste lumi paralele întruchipate de două, zece sau poate sute de măşti.

3. În al treilea rând realitatea interioară reprezintă un univers infinit, în care nu se poate descoperi o realitate ultimă. Un univers infinit care, deîndată ce a murit într-un individ, renaşte în altul, momentul de discontinuitate fiind doar aparent, dar necesar pentru a înţelege viaţa ca eternă şi efemeră în acelaşi timp. În această realitate profundă, în acest holomovement, surprins atât de rafinat de David Bohm, dar şi de academicianul român Mihai Drăgănescu, viaţa individului este organizată de patru Sensuri fundamentale (A,T,G,C). Aceste sensuri sunt înscrise în textura Fiinţei prin algoritmii (literele) codului genetic. Sunt patru noduri creatoare de ordine, ele însele suprapuse, care se desfac într-o multitudine de semnificaţii. Ele devin informaţie aşezată în forme diferite. Cele patru Sensuri imprimă tendinţa de manifestare, creează premisele pentru biografia personală a fiecărui individ. O premisă, evident, a priori. Semnificaţiile, care pun în evidenţă capacitatea de adaptare a individului, se dezvoltă şi primesc Sens în urma experienţelor concrete ale acestuia. Existenţa mai multor Sensuri, interşanjabilitatea dintre ele şi posibilitatea lor de a se desface într-o infinitate de semnificaţii stau la baza incertitudinii comportamentului uman.

18

Conceptul de holon are, probabil, cea mai mare relevanţă din punctul de vedere al activităţii practice. Folosirea acestui concept ca instrument de cunoaştere oferă psihologului o imagine de ansamblu a câmpului de posibilităţi (intenţionalităţi) de răspunsuri, pe care un subiect le are în raport cu un stimul.

Model cognitiv general de tip cuantic. Premisa 1: Ecuaţia lui Schrödinger

Ecuaţia lui Schrödinger descrie interdependenţa matematică dintre spaţiu şi timp în mecanica cuantică.

Utilizând notaţiile lui Paul Dirac ecuaţia lui Schrödinger devine

unde i este unitate imaginară, t reprezintă timpul, ∂ / ∂t este derivata parţială în raport cu timpul (t), ħ este constanta lui Planck redusă (constanta lui Planck împărţită la 2π), ψ(t) este funcţia de undă, iar H(t) este operatorul hamiltonian ce acţionează în spaţiu. Operatorul Hamiltonian descrie starea totală de energie a sistemului.

Modul de procesare a informaţiei de către creierul conştiinţă. Am abordat această temă în scopul înţelegerii diferenţelor dintre inteligenţa artificială şi inteligenţa naturală.

Este vorba despre înţelegerea structural-fenomenologică (Mihai Drăgănescu) a sistemului psihic.

În acord cu teoria pe care am prezentat-o am identificat trei modele generale de ordinograme care descriu etapele succesive pe care le poate urma un individ în procesul de gândire. Vom exemplifica în cadrul acestui rezumat prin Ordinograma 1

Ordinograma 1FAZA IRs1 – faza de transformare a datelor reprezentate de s1 în informaţieSă luăm un prim exemplu. Ne referim la un individ (I) care urmează să dea răspuns la un stimul s1 din realitatea exterioară, un stimul care-i este cunoscut, un stimul-engramă care există, deci, înscris în memoria sa. În clipa în care se hotărăşte să dea răspunsul el realizează un prim contact cu stimulul respectiv. Este prima formă de percepţie a stimulului. Mintea individului I creează o reprezentare a stimulului s1.FAZA Es1 – faza de cunoaştereCe tip de relaţie va crea individul I cu stimulul s1? În primul rând, există înscrisă în memoria individului experienţa Es1 a relaţiei cu stimulul s1. Această experienţă este concretizată în sistemul de modele (un sistem putând, deci, să conţină mai multe modele) pe care I le-a realizat de-a lungul timpului, prin interacţiunile cu s1. Un sistem de modele pe care-l vom numi Es1.

Despre E global. Es1 face parte din sistemul global E care conţine, ca subsisteme, mulţimea de sisteme Es asociate stimulilor din realitatea exterioară, cu care a interacţionat subiectul în mediul extern, în mod direct sau indirect. Când spunem în mod direct ne referim la modelele înscrise în memoria lui I ca urmare a unor experienţe directe, trăite efectiv. În mod indirect, semnifică modele care există în memoria individului doar ca informaţie, fără să facă parte din sistemul experienţial propriu-zis al lui I. E este, deci, în sens larg, memoria individului. Mai trebuie precizat că asupra modelelor din E, directe sau indirecte, I a operat, deja, un act de conştiinţă, clasificându-le ca modele de succes/insucces, morale/imorale etc. Dar acolo în E modelele se prezintă doar ca diferite şi neutre şi nu operează clasificarea realizată de subiect. Acest mod de a opera reprezintă un fenomen de conştiinţă şi el se va produce abia în faza F. Totuşi E este pentru F un bazin de posibile resemnificări continue, ceea ce presupune că F, cu fiecare rerelaţionare a lui I cu s1 conferă o semnificaţie concretă care poate fi aceeaşi cu semnificaţia anterioară sau alta. Astfel, semnificaţia este dependentă de factorul timp, de dimensiunea temporală a conştiinţei.Varietatea lui Es1. Datorită acestei clasificări, pe care la nivelul lui Es1 o vom înţelege doar ca pe o atribuire de diferenţe, în Es1 vom găsi modele variate. Este o varietate, mai mică sau mai

19

mare, provocată de varietatea interacţiunilor lui I cu s1, ţinând cont atât de caracteristicile stimulului (de pildă, orice stimul are o mulţime n de aspecte, de feţe şi o dinamică a lor), cât şi de caracterul dinamic al personalităţii lui I manifestat în relaţia cu stimulul respectiv. Astfel că, în această fază, în vederea elaborării răspunsului, IRs1 se asociază cu Es1 în toată complexitatea lui, formând modelul IREs1.

FAZA IREs1 – faza de transformare a informaţiei în cunoaştereDar cu excepţia, aproape întâmplătoare sau pur teoretică, a cazurilor în care Es1 este format dintr-un singur model, în IREs1, I este în situaţia de a opta, pentru a da un răspuns la s1, între mai multe posibilităţi, rezultate din varietatea modelelor prezente în Es1, cu alte cuvinte cunoaşterea este cea care creată opţiuni. Este o stare tipic cuantică de suprapunere a modelelor. O stare de incertitudine. Desigur, este posibil ca în Es1 să existe un model majoritar, un model dominant, care i-ar putea conferi, teoretic, un grad de probabilitate în ceea ce priveşte alegerea sa. Dar şi celelalte modele existente pe lângă modelul majoritar sunt, cel puţin, posibile. Conform curbei cunoaşterii, în starea de incertitudine vorbim despre o probabilitate posibilă şi despre o posibilitate probabilă. IREs1 este, din punct de vedere cuantic, o stare de coerenţă. O stare în care legea frecvenţialităţii, atât de dragă admiratorilor probabilităţii clasice, nu mai funcţionează. Dar cine sau ce anume decide opţiunea subiectului, modul în care acesta îşi construieşte modelul intenţional, anticipativ (Vs1)?FAZA IFs1 – transformarea cunoaşterii în semnificaţieF este factorul fenomenologic. Adică motivaţiile, interesul, voinţa, ambiţiile etc. Este factorul cu gradul cel mai ridicat de subiectivitate, de dinamism şi de unicitate presupusă de biografia personală a subiectului. Este factorul care influenţează decisiv intenţionalitatea subiectului privind răspunsul la s1, punând în evidenţă, în acest fel, axioma că un tip de stimul determinat generează motivaţii, interese, ambiţii etc. determinate. Faza IFs1 este cea care ne dă indicaţii asupra gradului de ataşament al subiectului faţă de stimul. Deci ataşamentul este dependent de semnificaţii.Mai multe despre F. În general factorul F este modelul cel mai entropic, cel mai apropiat de starea de haos, şi care scoate în relief calitatea sistemului psihic de a fi un sistem deschis, departe de echilibru şi foarte sensibil la condiţiile iniţiale. Factorul F este cel care, în anumite condiţii, provoacă starea T, stare de turbulenţă în viziunea lui Lupaşcu. Are un potenţial catastrofic ridicat şi de aceea el trebuie abordat complex şi profund. Dacă IRs1 este în legătură strânsă cu Es1, IFs1 este în tot atât de strânsă legătură cu Vs1.Deci, dacă informaţia este direct asociată cu cunoaşterea, intenţia, anticipaţia este asociată, în schimb, cu semnificaţia.Factorul F este nucleul conştiinţei, înţelegând conştiinţa în sensul lui H. Ey ca un câmp de manifestări; el este cel care decide dacă individul va răspunde la s1 prin modelul dominant sau va răspunde prin alte modele existente deja în memorie ca urmare a experienţelor directe/ indirecte ori pe care I urmează să le creeze (deci inexistente încă).Rolul lui F. Cu alte cuvinte F creditează modelul de răspuns. El reprezintă, de fapt, esenţa personalităţii individului care-i conferă acestuia unicitate, individualitate.F ca predispoziţie. Toate aceste motivaţii, aspiraţii, interese se grupează în jurul unui vector: predispoziţia. El are un rol decisiv în a selecta anumiţi stimuli şi de a răspunde într-un mod propriu la aceşti stimuli. În IFs1 se poate manifesta ca semnificaţie predispoziţia nativă (datul iniţial al subiectului), predispoziţia achiziţionată în timp în relaţia cu s1, ori o predispoziţie nou creată. Există opt asemenea vectori fundamentali, opt idoli, cum îi numeşte Emily Pronin de la Princenton University. Sunt vectorii reprezentaţi de cele opt modele de bază descoperite de noi cu ajutorul Testului Configuraţiilor. Ei se referă la modelele de procesare a informaţiei şi reprezintă gradul de ordine şi organizare al factorului F. Sunt modelele: MMR, MFR, FFR, FMR, MMI, MFI, FFI, FMI.FAZA VIFs1 – faza de comportamentDacă faza IREs1 serveşte pentru elaborarea de diagnoză, VIFs1 este utilă în elaborarea prognozei comportamentale. Deci, faza de diagnoză nu este decât o fază de cunoaştere, prognoza este o fază de semnificare a comportamentului. Probabilitatea clasică te ajută doar să cunoşti, probabilitatea cuantică te ajută să conferi semnificaţii.

20

Prin VIFs1 se realizează, în termeni cuantici, faza de decoerenţă. Modelul VIFs1 are, în condiţiile în care motivaţiile sunt conştiente, un caracter necesar. Tocmai acest aspect ne obligă să înţelegem motivaţiile de răspuns ale subiectului. Sunt motivaţii care pot fi influenţate de schimbări, unele abia perceptibile, în structura stimulului, ori de schimbări în structura mediului care constituie suportul stimulului; dar şi de schimbări intervenite în starea de ansamblu a personalităţii subiectului. Este evident că în cazul unui individ care are multe probleme într-o perioadă dată, care este frământat, preocupat, stresat, care trăieşte drame, tragedii, sistemul motivaţional este mult mai dinamic, mai agitat, mai instabil decât în situaţia unui individ calm, încrezător în sine, optimist, lipsit de griji. Deci, VIFs1 înseamnă opţiune luată, comportament propriu-zis. I optează pentru unul din cei opt vectori principali. Vectorul prin care se exprimă I arată dinamica personalităţii acestuia. Vectorul poate să reprezintă chiar predispoziţia iniţială a subiectului, dar poate reprezenta şi o predispoziţie achiziţionată pe parcurs ori o predispoziţie inedită. Sunt tipuri de situaţii care se regăsesc atât de exact în observaţia lui Theodule Ribot: în fiecare dintre noi există o multitudine de contradicţii şi o multitudine de tendinţe şi între contrarii o multitudine de forme intermediare, iar între aceste tendinţe toate combinaţiile posibile. Prezenţa unui număr mare de predispoziţii diferite relevă un interior dominat de tendinţe contrarii, de combinaţii mai mult sau mai puţin raţionale, de un dinamism mai mult sau mai puţin intens.Fazele relaţiei I – s1 în realitatea virtuală construită cu ajutorul Metodei ConfiguraţiilorIREs1 în TC. În Testul Configuraţiilor (TC) modelul corespunzător fazei IREs1 se obţine cu ajutorul protocolului care-i cere subiectului să-şi configureze, după regulile caracteristice TC şi pe care le-am descris anterior, modelul de răspuns dominant în raport cu stimulul s, modele folosite uneori şi modele folosite foarte rar. VIFs1 în TC. Testarea modelului corespunzător fazei VIFs1 presupune înţelegerea şi investigarea intenţiilor subiectului. În TC modelul VIFs1 este realizat după patternul propriu teoriei catastrofelor, prin construirea unei realităţii virtuale deasupra realităţii reale, cu caracteristicile proprii realităţii reale (simularea relaţiei cu stimulul), în scopul înţelegerii intenţiilor de răspuns. Subiectului i se cere să-şi configureze (să-şi anticipeze) comportamentul pentru zilele săptămânii ori pentru situaţii obişnuite şi critice etc.COMPARAŢIA. Intenţia de răspuns cuprinsă în modelul VIFs1 se compară cu modelul IREs1. Cu alte cuvinte, memoria stimulului, trecutul este comparat cu viitorul, iar cunoaşterea cu semnificaţia. Existenţa unor diferenţe ne sugerează schimbări intervenite în F, schimbări de motivaţii şi interese provocate fie de modificări produse în s1, fie de modificări produse în structura de personalitate a lui I. Ne sugerează, aşadar, apariţia unui punct catastrofic, iar apariţia unui punct catastrofic obligă la investigaţii din partea specialistului asupra cauzelor care au condus la producerea schimbărilor.

Acest model se înscrie în schema preocupărilor cibernetice contemporane care prefigurează tipul de calculator capabil să transforme datele în informaţie, informaţia în cunoaştere şi cunoaşterea în semnificaţie. Astfel, dacă I va scrie pe un calculator clasic cuvântul IUBIRE, cuvântul în sine face parte dintr-o serie de date, o serie neutră semnificând o cantitate oarecare cu valoarea de 6 biţi şi atât. Tot un asemenea efect îl are şi un s1-iubire, dacă ne rezumăm doar la această fază. Punându-l pe I să construiască un model IRs1 despre iubire, datele iniţiale se transformă în informaţie.

Deci reprezentarea transformă datele în informaţie. Dacă I asociază lui IRs1 un Es1,

acest Es1 reflectând experienţa pe care I a avut-o în relaţia cu o situaţie de iubire concretă, informaţia devine cunoaştere. Aşadar, reprezentarea susţinută de experienţa individului cu obiectul reprezentat transformă informaţia în cunoaştere. Intervenţia factorului F asupra lui IREs1 rezultat din asocierea la IRs1 a lui Es1, prin care I va opta pentru un singur model din mulţimea de modele aflate în Es1, ca răspuns la relaţia concretă cu un s1 care face parte din experienţa sa, conferă cunoaşterii semnificaţie.

În concluzie: acţiunea conştiinţei asupra cunoaşterii conferă acesteia din urmă semnificaţie.

Modelul cognitiv cuantic valabil pentru decizii tehnice bazat pe diada corect-eronat. Ne raportăm iarăşi la modelul Stimul – opţiune – răspuns. Şi în acest caz răspunsul este de tip

21

incert, el putându-se situa oriunde între 0,06 şi 0,94, conform cu Curba cunoaşterii din POPQ. Faza de opţiune reprezintă, de fapt, o prelucrare de informaţie în contextul unui sistem cibernetic complex de natură structural-fenomenologică, fuzzy, predispus la apariţia de singularităţi, bazat pe relaţia input-output. În prelucrarea informaţiei sunt implicate:

Structural: cunoştinţele specifice legate de stimulul de referinţă (tehnice şi procedurale), modul propriu-zis de procesare a informaţiei, starea aptitudinilor, proceselor şi funcţiilor psihologice, starea generală de sănătate a subiectului.

Fenomenologic: motivaţii, voinţă, stare de spirit, experienţă etc. Modul de procesare a informaţiilor are un caracter fuzzy datorită în primul rând fenomenologicului şi în al doilea rând datorită nivelului diferit şi neomogen pe care se situează valoric fiecare dintre elementele structurale care sunt implicate în prelucrarea informaţiei.

Răspunsul, în acest caz, se poate situa oriunde între 0,06 şi 0,94 din punct de vedere al corectitudinii soluţiei tehnice.

R→N (q, T, M) ecuaţie prin care dorim să subliniem că răspunsul este o funcţie neliniară dependentă de starea sistemului cibernetic, supusă la rândul ei influenţei parametrilor de timp şi factorilor perturbatori din mediu

Faza de suprapunere cuantică şi fereastra Johari

Tabelul 2.1. Modelul JohariFereastra deschisăInformaţie cunoscută şi subiectului şi celorlalţi

Fereastra oarbăInformaţie cunoscută numai celorlalţi

Fereastra ascunsăInformaţie cunoscută numai subiectului

Fereastra necunoscutăInformaţie necunoscută atât subiectului cât şi celorlalţi

Tabelul 2.2. Modelul cuantic al opţiuniiOpţiunea ascunsăCunoscută doar subiectului. Este ordinea internă a subiectului. Este determinată de motivaţia de păstrare a identităţii şi de compulsia de evitare a vidului interior. Este secretul intern al subiectului, reprezintă ceea ce cunoaşte acesta şi este la propria-i latitudine opţiunea de a împărtăşi acest lucru şi cu ceilalţi sau nu. Prin această opţiune subiectul urmăreşte să împiedice apariţia sentimentului de deschiderea lipsită de apărare spre lume. În acest tip de opţiune regăsim caracteristicile tipului de personalitate MFR şi a trebuinţei Trei din testul TANC.

Influenţa din zona oarbăInformaţie cunoscută numai celorlalţi. Este o influenţă care, în condiţii favorizante, accentuează pulsiunea paranoidă. Vine din teama individului de necunoscut, un spaţiu pe care îl controlează ceilalţi şi pe care subiectul tinde să-l interpreteze a priori ca fiind potrivnic. El îi creează în contextul opţiunii deschise, compulsia de evitare a slăbiciunilor pe de o parte, dar şi nevoia de putere pe de altă parte. Tocmai de aceea opţiunea deschisă poartă în structura ei sâmburii incertitudinii. Această zonă poartă amprenta formei MMI şi a trebuinţei Unu. Găsim în ea sâmburii angoasei de schimbare.

Opţiunea expusăInformaţie cunoscută atât subiectuluicât şi celorlalţi. Este ordinea lui externă, determinată de motivaţia de succes social şi de compulsia de evitare a eşecului. Regăsim influenţa modelului MMR şi a trebuinţei şase În relaţia dintre opţiunea ascunsă şi opţiunea expusă există premisele angoasei de individualizare

Opţiunea necunoscutăInformaţie necunoscută atât subiectului cât şi celorlalţi.Este zona opţiunilor latente, a resurselor de adaptare neconştientizate de subiect. În stare latentă sunt posibile toate formele de comportament. Dar simbolul acestui spaţiu sunt modelul MFI şi trebuinţa Zece. Este visul necunoscut, nenăscut încă al subiectului,

22

sunt resursele sale de creativitate pe care nu le cunoaşte nimeni. Este, în ultimă instanţă, atuul subiectului pe care nici el nu-l conştientizează încă. Ascunde, însă, nevoia subiectului de a fi unic. Din această zonă apare personajul ascuns, mecanismele de apărare ale subiectului pentru situaţiile limită.

Efectele abordării cuantice a universului psihic asupra managementului industrial. Relaţia dintre individ şi organizaţia sau relaţia dintre lumea cuantică şi lumea supracuantică. În actuala evoluţie a sistemelor industriale este necesară atât reînnoirea continuă a structurilor de producţie cât şi mai ales reconfigurarea prin reinginerie a resursei umane în vederea diminuării vulnerabilităţii executanţilor şi managerilor. În acest context de înnoiri organizaţiile au nevoie de un simţ specific al viitorului. Ele reclamă o capacitate dinamică de anticipare şi de prefigurare a structurilor productive pe baza noilor cunoştinţe cu scopul de a reacţiona rapid la transformări ambientale. Tehnica de reconfigurare a tehnologiilor şi a resursei umane se bazează pe corelaţiile inteligenţei naturale cu inteligenţa artificială încorporate în sisteme neuroexpert construite după configuraţia creierului uman.

• Generaţie nouă de oameni inteligenţi, creatori, pragmatici, nonconformişti, etc.

• Resursă umană cu o nouă concepţie asupra muncii bazată pe dinamism

• Promotori ai unei structuri deschise şi susţinători ai informatizării

• Să poată stăpâni vacarmul declanşat de noile idei ale dezvoltării durabile astfel încât să genereze profit

• Bine pregătiţi profesional, cunoscător al limbilor străine şi acceptator ai autorităţii bazată pe inteligenţă creatoare

• Iniţiatori şi susţinători ai schimbărilor inovative astfel încât să poată depăşi riscurile totale.

Eliminarea poluării intelectuale şi fizice din cadrul activităţilor conceptuale şi fizice implicate în conducerea unităţilor agile.

• Abordarea intensivă a educaţiei întregului capital uman din cadrul sistemului condus în ideea remodelării trainingului astfel ca să se îmbunătăţească continuu performanţele.

• Promovarea managementului cunoştinţelor şi a relaţiilor pe întreaga filieră producţie-piaţă concurenţială.

• Crearea unei atmosfere creatoare prin dezvoltarea culturii organizaţionale.

• Decidenţi competenţi generatori de soluţii cuantice şi supercuantice destinate conducerii întreprinderilor agile.

Concepţia neurogenetică de formare şi dezvoltare a calităţii factorului uman fiabil la vulnerabilităţi apelează la prerogativele inteligenţei artificiale, la calculul evolutiv şi la suportul inteligenţei naturale modelată în teoria şi practica reţelelor neuronale. Această concepţie permite proiectarea şi implementarea structurilor arhitecturale hard-soft pentru intelectualizarea firmelor cu resursa umană supusă reconfigurării arhemice. Pe baza acestei orientări se pot îmbina dorinţa de cunoaştere a naturii umane cu logistica constructivă a evenimentelor reale în scopul evidenţierii ideilor de competenţă colectivă, acţiune, inteligenţă şi performanţă durabilă prin învăţare şi prin activitate partenerială.

Modelul organizaţiei în concepţie neurogenetică reclamă formarea grupurilor de specialişti interconectaţi prin structuri tehnologico-manageriale computerizate, ceea ce reclamă:

• Proiectarea organizaţiilor agile capabile să utilizeze creativ tezaurul de cunoştinţe

23

• Întocmirea unor strategii reprezentate de sisteme interactive.Calitatea resursei umane tinde spre treptele de excelenţă cerute de exigenţele

consumatorilor. Implementarea în practică a corelaţiilor optimale între factorii determinanţi ai succesului în afaceri (fig. 1-1). Creşterea calităţii factorului uman în concepţie neurogenetică reclamă cunoaşterea structurii interne a gândirii şi acţiunii abile a fiecărui om încorporat în sistemul om-maşină supus reconfigurării. Sistemele om-maşină pot fi deschise total faţă de mediu sau pot fi închise total faţă de realitate.

Fig. 2.1. Factorii determinanţi ai succesului organizaţional

Sintetizând principalele idei ale teoriei arhemelor se pot face următoarele precizări semnificative:

• Arhemul are introdeschidere spre profunzimea crierului uman ceea ce îi permite coordonarea vocaţiei interne de maximă intensitate în crearea deciziilor performante (cuantice şi supercuantice).

• Modelarea arhemelor se poate realiza făcând apel la automatele logico-matematice combinate cu tehnica framelor Minski bazate pe modele infologice.

• Modelele structurilor arhemice pot fi de concepere-reprezentare, de testarea cunoştinţelor factorului uman, de acţiune şi de autocontrol.

• Sistemele introdeschise trebuie să fie simultan ordonate şi cu ruperi de ordine care să genereze idei noi.

• Menţinerea unui fond stabil de ordine la nivelul noilor structuri perturbate se poate realiza prin tehnologii informatice antientropice.

• Modelarea corelaţiei discret-continuu în teoria arhemelor se face cu un automat înzestrat cu dublă reacţie care are elemente destinate discreditării şi pentru realizarea sintetizării noilor idei. Elementele de discreditare au la bază teoria mulţimilor iar cele de sintetizare fac apel la scheme neurologice care reflectă funcţiile integratoare ale crierului uman.

• Schemele neurologice au în structura lor două mulţimi de elemente – una pentru reproducerea funcţiilor gândirii umane şi a doua pentru declanşarea stărilor de creaţie.

24

O R I E N T A R E

C O O P E R A R E

S T R A T E G I EM A Ş I N Ă

EF

ICIE

NŢ

Ă

EX

PE

RT

P O L I T I CĂ

C O M P E T I Ţ I E

C O N C E N T R A R E P R O M O V A R E

P R O F E S I O N A L

D I V E R S I F I C A R E A U T O I N S T R U I R E

A N T R E P R E N O R I A T

• Abordarea legăturilor dintre structurile discrete şi cele integratoare permite studierea modalităţilor prin care introdeschiderea înlesneşte impulsionarea creşterii performanţei bazate pe dialectica psihicului uman.

• Cunoscând aceste orientări specialiştii pot trece la perfecţionarea structurilor artificiale dotate cu nivele de inteligenţă şi conştiinţă capabile de dezvoltarea noilor procese de creaţie.

• Arhemul ca sistem introdeschis are în structura sa un miez sistemic formalizabil sub aspect matematic şi un înveliş nesistemic care cuprinde elemente nemoderabile matematic.

• Întrucât fiinţa umană este o realitate parţial structurată a realităţii se poate accepta ideea că sistemul nervos uman (realitate structurată) se poate modela cu produse program performante şi se lasă liberă potenţialitatea factorului uman de-a pătrunde prin intermediul creierului în profunzimea lumii materiale în vederea declanşării procesului de creaţie conştientă. Această nouă orientare ştiinţifică ne sugerează ideea studierii legilor introdeschiderii arhemului în vederea construirii modelelor care le reprezintă fidel. La nivelul de interfaţă structurat sistemic şi nestructurat arhemic apar legături informatice noi din care cele psihologice nu sunt studiate suficient şi sunt greu modelabile. Schemele de modelare a arhemelor cuprind în cadrul automatului stohastic două dispozitive unul pentru structura de cunoştinţă care antrenează arhemul spre stări noi de afirmare a capacităţii sale şi altul pentru controlul activităţii după instruirea întregului arhem. În prima fază arhemul învaţă după care trece la faza operaţională de recunoaştere şi sintetizare a formelor întâlnite în structurile algebrizate.

2.2. Modele ale ordinii cuantice-supracuantice aplicabile în reengineering. Premise fuzzy ale deciziilor neurogenetice

Modelarea resurselor umane poate fi realizată prin cercetări operaţionale în logica fuzzy (baza logicii cuantice) plecând de la relaţii matematice de forma:Ctac = [Ccpr + Csam + Cerc + Cium + Cbfc + Ccid]tac (2-1)Crru = [Cppp + Cell + Csnp + Cdoc]tac

În care:• Ctac = cheltuielile totale actualizate;• Ccpr = cheltuielile cu căutarea informaţiei necesară rezolvării reingineriei umano-tehnologice, la care se adaugă cheltuieli de prognoză şi risc;• Csam = cheltuielile cu procurarea în timp real a resurselor materiale şi energetice în condiţiile pieţei concurenţiale;• Cerc = cheltuielile de producţie pentru reingineria echipamentelor, pentru realizarea regimului economic de funcţionare şi cheltuieli pentru atingerea calităţii totale;• Crru = cheltuielile pentru reingineria resurselor umane care acoperă pregătirea factorilor umani (Cppp) , ergonomia locurilor de lucru (Cell ), salarizarea, normarea şi creşterea productivităţii muncii (Csnp), dialogul om-calculator-proces (Cdoc);• Cbfc — cheltuielile cu birotică-finanţe-contabilitate;• Cciv = cheltuielile cu realizarea conexiunii inverse şi directe dintre obiectivele noi şi cele în funcţiune de Ia nivelul sistemelor complexe.

Gradul de apropiere profesională bazată pe cunoaştere dintre elementul uman supus instruirii şi educatorul ca model nou de manager se determină în lucrare prin funcţionale fuzzy care permit cuantificarea regretului că distanta dintre instructor şi cel instruit nu este zero. Modelele matematice fuzzy cuprind funcţii caracteristice care includ probabilităţi fuzzy şi nuclee de decizie construite la intersecţia dintre scopuri şi restricţii.

Pentru o mulţime fuzzy (M) se poate scrie funcţia sa caracteristica si posibilitatea unui eveniment E sub forma:

25

)x(dP)x(X)E(P

1000xdaca)1000x(

11

1000xdaca0)x(X

Rn

ME

2M

∫=

>−

−

<=

(2-2)

în care: x = elementele mulţimii considerate. Dacă XM = 1 atunci mulţimea fuzzy este normală. În caz contrar ea este subnormală.

Într-o experienţă cu o mulţime de elemente (xn) în interacţiune cu probabilităţile (pi) pot apărea două entropii informaţionale una aleatoare Hnf(p) şi cealaltă tip fuzzy Hf(p), (ca rezultat al instruirii), care se pot scrie sub următoarea formă:

+−=+= ∑∑ =

=

)]x(X[Spplnp)p(H)p(HH iA

n

1i i

n

1iii

fnfafinc (2-

3)

în care: S[XA(xi)] = gradul de incertitudine. Dacă nivelul entropic este minim atunci empatia are efectul scontat. Distanţa dintre două mulţimi M1 - manageri şi M2 - executanţi ca măsură a empatiei manageriale se poate calcula astfel:

);M(H),M(p)d(m)];M(H)M(H[)M;M(d jj

r

1j2121 ∑

=

=−=

(2-4)

în care: m(d) este măsura globală a distanţei dintre manageri şi executanţi.Structurile fuzzy modelează relaţiile dintre manageri şi executanţi folosind teoria

automatelor aplicată în controlul sistemelor complexe. În această idee se consideră două automate A1 şi A2 care modelează managerii şi executanţii în interacţiunea educaţională de forma:

{ }{ };2F)T(I;SA

;1Fg)T(I;SA

G2122

1111

α=α=

(2-5)

Se spune că distanţa dintre cele două submulţimi manageri şi executanţi este minimă dacă

2G1G2121

ii

M21

FF;II;TT

si)x(XSCardSCardSCard

<<<

== ∑

(2-6)

în care:S = stările interne;I = stările iniţiale;Fg = stările finale;Tα = matricea fuzzy de tranziţie a stărilor.Pe baza matricei Tα se determină probabilităţile ca automatul fuzzy să treacă dintr-o stare în alta pe baza datelor de comandă.Semnul < arată că operatorii T1; l1; Fg1 sunt mai fini decât cei din dreapta relaţiei.

Comportarea managerilor în interacţiunea fuzzy cu executanţii care acţionează aleator se modelează cu o funcţie de performantă de forma:

26

[ ]{ }

[ ]{ } jNt

pj

iNt

pi

pj)1t(xElimF

p)t(S

1i)1t(xPlimF

=+=

==+=

<<

<< (2-7)

Comportarea optimală a automatului probabilist la apariţia evenimentului (E) cu probabilitatea (P) este dată de condiţia pi<0,5<pj. Aceste clase de aparate pot găsi cele mai eficiente valori a variabilelor de optimizare din structură funcţie de performanţa empatică.

Modelarea decizională a sistemelor complexe fără si cu memorie se poate realiza plecând de la structura funcţiilor de apartenenţe şi de la sistemul de control, scrise astfel:a) Sistem fără memorie

χStM(StM/St, xt) = χs (StM/xt); (2-8)χy(Yt/St, xt) = χy (Yt/xt);

b) Sistem cu memorie

)];x,s/Y(),S([min.sup)Y(

)];x,st/MS(),S([min.sup)S(

tttYtstY

ttsts1ts

χχ=χ

χχ=χ +

(2-9)

c) Sistem de control

)];1t(x[)]1t(X,C),t(x[

;fCX:f

)1t(sf +χ=+=χχ→→∈

+(2-

10)

Depărtarea nivelelor empatice se stabileşte cu următorul algoritm:1) CFC:f →→∈χ = aplicaţia fuzzy.2) )]x(F[)x(F:Op ℑ→ = operator de observaţie.3) XS ⊆ = mulţime scop sau funcţie de eficienţă.4) CQ: →σ = strategie de control.5) )]}.x(F[;)F(Op2F/1F{Q →ℑ∈= (2-11)în care:Q = mulţimea fuzzy supusă observării;X = matricea stărilor;Op = operator de observare;T - strategie de control;C = mulţime de control;F1,F2 = submulţimi din Q supuse observaţiilor directe (F1-manageri, F2-executanţi).Fazele de aplicare a sistemului de control se parcurg astfel:=>se determină starea iniţială s(o) şi apoi se aplică operatorul de observaţie (Op) asupra lui s(o) cu scopul construirii lui s'(o)∈ Op s(o).=>se aplică în continuare strategia de control asupra lui s'(o) si se obţine c(o) )].o('s[∈=>se precizează structura noii mulţimi s(i) prin funcţia ei caracteristică χsi(x) = χf[s’(o);C(o),x]; x∈ X.=>se continuă aplicarea paşilor de control plecând de la s(i) pentru t=t+1 si se stabileşte a, astfel încât s'(t) ⊆ S ceea ce arată că scopul a fost atins.=>ansamblul (f, Op, S) constituie problema de control care, aplicată sistemului de instruire, permite determinarea distanţelor empatice dintre manageri şi executanţi.Decizia fuzzy este legată de scop (S) şi restricţii (R) şi rezultă din intersecţia acestor mulţimi (S ∩ R). Modelul decizional fuzzy are următorul nucleu matematic:

Rb;minX;RSD

)X.inf,X.inf

Xx);X;X.(inf)x(X;RSD

AaD

Rbb

Aaa

RbSa

RsD

∈=

=

∈=∩=

∈∈∈

(2-

12)

27

Simbolul semnifică mulţimi de scopuri şi restricţii în corelaţii simetrice. Scopurile şi restricţiile se includ în final în acelaşi spaţiu X al alternativelor. Prin asocierea funcţiei de performanţă fiecărei alternative se poate stabili profitul, respectiv pierderile care decurg din aplicarea modelului empatic la nivelul interacţiunii manageri-executanţi.Înţelegerea modului de construire a deciziei fuzzy şi de aplicare pe situaţii concrete se poate face urmărind aplicaţia numerică care urmează:

X 1 2 3 4 5χS1 0 0,1 0,2 0,3 0,4χS2 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5χR1 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7χR2 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8

Aplicând modelul decizional fuzzy matricei anterioare rezultă următoarea soluţie:X 1 2 3 4 5χD 0 0,1 0,2 0,3 0,4

Caracterul vag al deciziei fuzzy provine din imprecizia scopurilor şi a restricţiilor. Variaţia finală de acţiune declanşată prin decizie fuzzy este soluţia cu empatie managerială maximă )4,0;SX( D →χ→ ,ceea ce echivalează cu distanţă minimă între educatori şi educaţi.

Actul de decizie din perspectiva factorului uman. Axiomele prezentate, aplicate, în principal, în activitatea de decizie, pot contribui la înţelegerea profundă a comportamentului uman, într-un context particular, prin intermediul matricelor spaţio-temporale, mai exact prin relaţia dintre starea q şi funcţia N. În starea q există o mulţime de alternative de acţiune care se oferă alegerii individului. Caracterul acestor alternative, privite din perspectiva relaţiei Sens – semnificaţii, conferă sistemului starea de stabilitate/instabilitate. Acest câmp de alternative nu este infinit. În plus, el este dependent, chiar şi la nivelul sub-conştientului, de o serie de parametri, cum ar fi experienţele anterioare ale individului în raport cu stimulul respectiv, sau starea generală de moment, care îi creează o anumită predispoziţie.

În funcţia neliniară N, expresie a conştientului, ar trebui să existe informaţia care ar putea permite individului să prevadă urmările deciziei sale. Dar acest lucru suferă particularizări de la un individ la altul. Sunt subiecţi care au această informaţie şi alţii care nu o au.

Referindu-ne strict la sarcina de muncă, acolo unde reglementările oficiale limitează posibilităţile de alegere, cunoaşterea acestor reglementări oficiale reprezintă o condiţie sine qua non pentru dobândirea informaţiei privind posibilele consecinţe ale alegerii.

Tot la nivelul funcţiei N, individul deţine criteriul prin care determină mulţimea urmărilor pe care le preferă. Dar acest criteriu este dependent, în principal, de personalitatea individului şi de motivaţiile sale conştiente sau inconştiente.

Astfel, modelul raţionalităţii, aplicat nu la o situaţie de decizie deliberată şi elaborată, ci pur şi simplu la nivelul comportamentului, pune în evidenţă inegalităţile dintre tipurile de personalitate. Faptul că, nativ, există indivizi cu predispoziţie pentru un comportament raţional şi stabil, iar aceştia se supun modelului presupus de teoria raţionalităţii, şi indivizi cu predispoziţie pentru un comportament iraţional şi instabil. Comportamentul acestora din urmă nu poate fi surprins cu ajutorul modelului raţionalităţii.

Această categorie de subiecţi relevă nevoia de a construi un model de identitate complementară pe suportul a două teorii: teoria raţionalităţii şi teoria iraţionalităţii. Sunt, în cele din urmă, două mecanisme cognitive, unul de tip raţional, celălalt de tip intuitiv, numite de Daniel Kahneman, un alt laureat Nobel pentru economie (2003), Sistemul 1 (intuitiv) şi Sistemul 2 (raţional). Daniel Goleman le interpretează ca fiind raţiunea care gândeşte şi raţiunea care simte aceasta din urmă fiind de tip intuitiv şi emoţional. Potrivit lui Kahneman,

28

Sistemul 1 (intuitiv, emoţional, iraţional) se bazează pe judecata euristică. Este facil, asociativ, rapid, dar şi pasibil de erori uneori grave. Din punctul nostru de vedere el conduce la comportamentul de tip aleatoriu. Sistemul 2 este opusul Sistemului 1. Se bazează pe reguli precise, are un caracter elaborat, este un sistem care se poate învăţa şi dă garanţia unui rezultat mai apropiat de realitate. Conduce, în opinia noastră, la un comportament de tip entropic, considerând entropia ca pe o formă normală, firească, a vieţii. Cert este că un model de gândire şi comportament eficient şi care să-l adapteze pe individ la complexitatea realităţii în care se manifestă trebuie să conţină ambele Sisteme într-o unitate complementară.

Cele două teorii (sisteme, raţiuni) aplicate în contextul matricei spaţio-temporale, permit înţelegerea comportamentului de tip entropic sau aleatoriu, permit identificarea mecanismelor anti-entropice sau anti-aleatorii folosite de un subiect în relaţia sa cu un stimul dat.

Idei referitoare la problema deciziei. Problema deciziei este, atât din punct de vedere individual cât şi din punct de vedere social, de o importanţă capitală. Pentru că ea implică, mai mult sau mai puţin, mai grav sau mai puţin grav, însuşi destinul individului ori al societăţii. Pentru o astfel de problemă a fost decernat chiar premiul Nobel. S-a ajuns la înalte formalizări matematice în vederea construirii unui ghid de orientare a individului aflat în situaţia de a decide. Dar problema deciziei este, în primul rând de natură psihologică şi abia apoi de importanţă matematică.

Existenţa unui număr mare de tipologii umane ne obligă să admitem că modul de a gândi al unui individ aflat în situaţia de a decide este mult mai nuanţat decât ar permite să se înţeleagă modelul Kahneman, construit pe două sisteme. Considerăm, de asemenea, că un număr de opt tipuri sunt suficiente pentru a acoperi aria largă a relaţiei dintre individ şi societate. Ne vom raporta, aşadar, la:

• individul raţional masculin–masculin, un tip logic, raţional, pentru care orice concluzie rezultă din premise corecte, obiectiv în sensul că realitatea este cea care-i determină gândirea şi implicit decizia; gândeşte după reguli precise şi în mod elaborat în scopul demonstrării realităţii; acesta este tipul de gândire încadrat de Kahneman în Sistemul 2;

• individul raţional masculin–feminin; este tipul în cazul căruia gândirea lui determină realitatea; gândeşte şi decide în funcţie de judecăţi de valoare foarte personale, pe baza unor raţionamente subiective; gândeşte în sensul explicării realităţii;

• individul raţional feminin–masculin; este un spirit empatic, dependent de ceilalţi; decide în funcţie de realizarea consensului cu ceilalţi; de cele mai multe ori decizia îi este influenţată de sistemul de simpatii/antipatii şi de experienţa colectivă;

• individul raţional feminin–feminin; este tipul care, în spirit freudian, este orientat de teama de pedeapsă; decide strict în funcţie de sistemul normativ şi legislativ şi de experienţa personală;

• individul iraţional masculin–masculin; este tipul propriu Sistemului 1 al lui Kahneman; decide rapid, spontan, pe baza unor judecăţi euristice şi a unor asociaţii de idei; are capacitate şi tendinţa de a improviza; poate comite erori în decizie;

• individul iraţional masculin–feminin; are o intuiţie bazată pe o creativitate elaborată; caută unicitatea, originalitatea; este foarte subiectiv şi egocentric; gândeşte în sensul transformării, schimbării realităţii;

• individul iraţional feminin–masculin; are o judecată de tip senzorial; este non-conformist şi decizia lui este influenţată de mediul în care se manifestă; poate greşi atunci când se simte constrâns ori când activitatea sa are nuanţe monotone; gândeşte în sensul diversificării realităţii;

• individul iraţional feminin–feminin: preferă să nu decidă; tinde să urmeze modelul social ori organizaţional aflat în actualitate; face ce fac superiorii; spune ce spun superiorii; decide cum decid superiorii; gândeşte în sensul păstrării realităţii.

29

Dar realitatea socială este creată de om. De aceea vom admite că există opt domenii ale realităţii exterioare construite care au caracteristicile celor opt tipuri descrise. Şi care cer decizii în conformitate cu atributele acestor tipuri. Există, deci:• realitate logică, supusă logicii formale a lui Aristotel, care cere decizii logice şi

obiective; • o realitate construită pe baza unei logici subiective, o realitate, aşadar, determinată

de gândirea individului şi care permite decizii de acest fel;• realitate bazată pe relaţiile dintre indivizi, pe dependenţa reciprocă a indivizilor şi

care presupune existenţa consensului între indivizi şi a unei experienţe colective pentru a putea rezista ca realitate;

• o realitate susţinută de un sistem normativ foarte exact, reglementată, deci, de sistemul legislativ şi de sistemul juridic; orice decizie se supune acestor cerinţe;

• o realitate neîncorsetată de legi, care acceptă improvizaţia, manifestarea spontană, lipsa de reguli;

• o realitate determinată de creativitatea şi de originalitatea individului; de unicitatea Fiinţei;

• o realitate care presupune divertismentul, absenţa scopurilor de durată, ancorarea în clipă, decizia superficială;

• o realitate care admite un conformism mergând până la depersonalizarea individului; o realitate care se bazează pe individul impersonal.Problema care se pune este aceea a compatibilităţii dintre decizia luată de individ şi

cerinţele mediului asupra căruia se repercutează actul de decizie.Cercetările făcute pe factorul uman din sistemul energetic naţional au confirmat

preocupările noastre privind necesitatea de abordare a riscului şi incertitudinii prin prisma teoriei cuantice a probabilităţii.

Probabilitatea cuantică se bazează pe câteva idei fundamentale:• Tipul de procesare a informaţiei de către mintea umană se bazează pe logica terţiului

inclus (în principiu logica booleană) care porneşte de la premisa stării de coerenţă a formelor de coexistenţă a comportamentului uman (răspuns corect – răspuns eronat).

• Acest mod de procesare determină incertitudinea fiinţei umane la modul general în faţa momentului de timp următor.

• Manifestarea uneia dintre cele două forme de coexistenţă reprezintă o întâmplare necesară.

• Dacă în probabilitatea clasică excepţia confirmă regula, în probabilitatea cuantică, excepţia pune regula la încercare.

• Dacă probabilitatea clasică se bazează în exclusivitate pe principiul secvenţialităţii ignorând evenimentul singular, probabilitatea cuantică consideră cele două entităţi în complementaritate, autonome şi cu reguli proprii de manifestare.

• Probabilitatea cuantică cere ca un sistem să fie judecat nu doar prin prisma proprietăţilor efective, ci şi prin prisma potenţialului latent. Se naşte în acest fel cuplul probabilitate-posibilitate ca unitate de măsură a

incertitudinii. Exprimarea competentă a unui individ, judecată din perspectiva timpului, ne obligă la o evaluare de tipul probabil competent – posibil incompetent. Prezentăm în continuare modul de evoluţie al relaţiei probabil – posibil cu caracteristicile specifice sistemului psihic, ca sistem deschis şi departe de echilibru.

Probabilitate-posibilitate şi inteligenţă emoţională. Psihologia cuantică susţine necesitatea abordării probabilităţii într-o unitate complementară cu posibilitatea. Această unitate are o evoluţie graduală. Dacă ne referim la probabilitatea de exprimare a evenimentului natural favorabil în raport cu posibilitatea de apariţie a evenimentului natural nefavorabil, avem:

• Probabilitate de certitudine performantă - posibilitate relativ imposibilă (diadă corespunzătoare notei 10)

• Probabilitate de certitudine garantată - posibilitate imprevizibilă (9)

30

• Probabilitate de certitudine limită - posibilitate surprinzătoare (8)

• Probabilitate de incertitudine ascunsă-posibilitate nesurprinzătoare (7)

• Probabilitate de risc - posibilitate aşteptată (6)

• Probabilitate de haos - posibilitate de haos (5)

Inteligenţa emoţională poate fi folosită ca un instrument foarte preţios de măsurare cu ajutorul cuvintelor. Vom lua în discuţie doar măsurarea cu ajutorul inteligenţei emoţionale a posibilităţilor de apariţie a evenimentului natural nefavorabil. Astfel:

• Comiterea unui eveniment negativ de către o persoană cotată cu posibilitate relativ imposibilă conduce la o atitudine de negare a realităţii printr-o expresie verbală de genul: Nu se poate! Nu a făcut el asta!

• Posibilitatea imprevizibilă naşte reacţii de îndoială: Nu cred că a putut el să facă aşa ceva!

• În faţa unei posibilităţii surprinzătoare individul reacţionează prin expresii precum: Mă miră că a făcut treaba asta

• Nu mă miră că a făcut lucrul acesta! este expresia care caracterizează posibilitatea nesurprinzătoare.

• Posibilitatea anticipată are ca replică expresia: Mă aşteptam ca odată şi odată să se întâmple!

• Pentru posibilitatea de haos: Lui putea să i se-ntâmple ceva rău oriunde, oricând, oricum!

31

3. MĂSURAREA ORDINII CUANTICE-SUPRACUANTICE PE BAZA METODEI CONFIGURAŢIILOR, TESTUL ASOCIAŢIONIST ŞI A SISTEMELOR EXPERT

70.[NAU], 71.[NAY], 76.[ODO], 83.[SAW], 87.[SHE], 90.[SIM], 102.[WAN], 103[WAT], 104.[WIN], 122.[SOF], 123.[SOF]

3.1. Conceptele operaţionale ale algoritmilor genetici

Algoritmii genetici sunt o familie de modele inspirate de teoria evoluţiei, sunt programe inteligente capabile să soluţioneze probleme folosind un concept al evoluţiei speciilor. Aceşti algoritmi codifică soluţiile posibile ale unor probleme specifice într-o structură de date de tip cromozom şi aplică acestor structuri operatori de recombinare, pentru a păstra informaţia utilă.

Un cromozom este un vector sau un şir de gene. Poziţia unei gene este numită locusul ei. Valorile pe care le poate lua o genă sunt numite alele, sunt mulţimi finite de numere întregi, intervale de numere reale, sau chiar structuri complexe de date. Alele variază de la un locus la altul.

Sarcina unui algoritm genetic e să descopere cromozomi din ce în ce mai buni, până la atingerea unei valori a raportului dintre evaluarea asociată unui şir şi evaluarea medie a tuturor şirurilor populaţiei (fitness) despre care se ştie că este optimală, sau până când algoritmul genetic nu mai poate aduce îmbunătăţiri.

Implementarea unui algoritm genetic începe cu o populaţie de cromozomi (aleasă aleator). Se evaluează, apoi, aceste structuri şi se alocă facilităţi reproductive astfel încât acei cromozomi, care reprezintă o soluţie mai bună pentru problema ţintă, să aibă mai multe şanse de a se reproduce decât acei cromozomi care sunt soluţii mai puţin bune. Definirea unei soluţii bune se face în raport cu populaţia curentă.

Într-un sens mai larg, algoritm genetic este orice model bazat pe ideea de populaţie şi care foloseşte selecţie şi operatori de recombinare pentru a genera noi puncte într-un spaţiu de căutare. Multe modele au fost introduse de cercetători dintr-o perspectivă experimentală. Cercetătorii sunt orientaţi spre aplicaţii, fiind interesaţi de algoritmii genetici doar ca mijloace de optimizare.

Aplicaţii ale algoritmilor genetici

Algoritmii genetici reprezintă o metodă cu care pot fi atacate relativ uşor probleme dificile de optimizare sau control, cu rezultate bune sau chiar optimale.

Când se vorbeşte de aplicarea unei idei din software, se referă în general la un prototip care arată cum ar putea fi folosită respectiva idee într-un domeniu practic.

Un exemplu îl constituie sistemul care funcţionează la instalaţia de maleabilizare a unui laminor de platbande de oţel, unde operatorul unei macarale este ajutat să decidă unde să pună oţelul laminat înainte de maleabilizare, cum să grupeze şarjele în cuptorul de maleabilizare şi cum să aranjeze oţelul laminat maleabilizat pentru a fi expediat în funcţie de comenzile primite. Un alt exemplu este aceea de a realiza optimizarea unor obiective variate în alcătuirea orarelor pentru cursuri sau examene.

Aplicaţie a algoritmilor genetici este de exemplu controlul curgerii de gaz printr-o conductă, în regim staţionar şi în regim tranzitoriu. De-a lungul conductei, presiunea gazului descreşte în mod natural şi trebuie mărită cu ajutorul unor compresoare. Obiectivul constă în menţinerea presiunii în punctele de livrare la nivelul dorit, cu minimizarea energiei folosite în compresoare şi îndeplinirea altor restricţii. De asemenea, este necesară detectarea, pe baza măsurării presiunii, a scurgerilor probabile, evitând, pe cât posibil, alarmele false.

Alţi cercetători descriu o aplicaţie în proiectarea reţelelor de comunicaţii între staţii aflate la mare distanţă.

32

Sisteme inteligente bazate pe algoritmi genetici

Mecanismul specific acestor sisteme este inspirat din funcţionare sistemelor biologice, în sensul că încurajează soluţiile candidat capabile să rezolve o problemă şi penalizează soluţiile fără succes. În felul acesta se obţin, după mai multe generaţii, soluţii foarte bune pentru probleme de optimizare complexe, cu un mare număr de parametri.

Ideea de bază a unui algoritm genetic constă în a începe cu o populaţie de soluţii, fiecare mai performantă decât precedentele. Fazele ciclului prin care operează un asemenea algoritm sunt:

• Crearea unei populaţii de “membri”, (soluţii candidat la rezolvarea unei probleme)• Selecţia membrilor care s-au adaptat cel mai bine necesităţilor problemei de

soluţionat,• Reproducerea (se folosesc operatorii genetici de încrucişare şi mutaţie, pentru a obţine

noi membri)• Evaluarea gradului în care noii membri corespund mai bine soluţionării problemei• Abandonarea populaţiei vechi prin înlocuirea ei cu populaţia nouă din noua generaţie.

Fazele ciclului algoritmilor genetici

Datorită structurii lor inerent paralele, sisteme inteligente bazate pe algoritmi genetici s-au dovedit performante în problemele de căutare şi identificare structurilor şi relaţiilor specifice în cadrul bazelor de date şi bazelor de cunoştinţe voluminoase (data mining). Un succes particular s-a obţinut cu ele în problemele de optimizare referitoare la selectarea personalului şi selectarea portofoliilor.

Şi aceste sisteme, deoarece pot învăţa relaţii şi structuri complexe în cadrul seturilor de informaţii şi cunoştinţe incomplete, se pot adapta schimbărilor survenite în mediile în care funcţionează, şi pot fi utilizate ca instrumente pentru descoperirea unor Aplicaţiile acestor sisteme s-au diversificat rapid şi s-au dovedit utile în domeniul afacerilor financiare, comerţului cu titluri, evaluării creditelor, detecţiei fraudelor şi predicţiei falimentului. De exemplu, unii cercetători au folosit asemenea sisteme la inferarea unor reguli pentru predicţia falimentului întreprinderilor, pe baza indicatorilor financiari obţinuţi din bilanţ (financial ratios). Alţi cercetători descriu modul de utilizare a algoritmilor genetici în alocarea bugetară, în vederea asistării guvernelor şi administraţiilor locale la adoptarea celor mai bune decizii.

Problemă :Se consideră {0,1}L mulţimea şirurilor binare de lungime (cromozomială) L. Pentru un

şir s din această mulţime notăm cu s1 numărul de componente egale cu 1 ale şirului. Fie N un număr natural nenul mai mic decât L, şi f o funcţie care asociază fiecărui şir s o valoare egală cu s1 dacă s1 nu este multiplu de N, şi 2s1 în caz contrar. Să se găsească un şir s* care maximizează f. Se vor lua valorile L=10 şi N=3.Exemplu de utilizare :

Program ce constă în maximizarea unei funcţii definite f(s)=s1 Se deschide fişierul ex1.prj din Borland şi se modifică fişierul ex1.c. Fişierul rezultat va avea forma include<stdio.h>include”sugar.h”int evaluate(SuChromosome*chrom,double*fitness);main( int argc,char*arvg[] ){SuaEvaluationFunction=evaluate;SuRun ( “ex1.cfg”,argc,argv );}int evaluate (SuChromosome*chrom,double*fitness);{int i;int N=3;int count=0;double result=0.0;for( i=0; i<chrom->length;++i )count+=SuGetBit( chrom->string,i );if(count%N==0)result=2*count;else result =count;*fitness=resultreturn 0;}

33

Modificările au fost făcute în funcţia de evaluare. Pentru a seta parametrii algoritmului genetic am schimbat liniile fişierului ex1.cfg după cum urmează :generation 10population 10length 10în generation 100population 50length 10(întâmplător, lungimea şirului binar era predefinită ca 10, în general ea va trebui modificată).

Rularea algoritmului se face prin comanda ex1.exe. În urma rulării programul obţine valoarea 1101111111, una dintre cele care maximizează f.Concluzie - Puterea algoritmilor genetici constă în uşurinţa cu care sunt implementaţi şi în faptul că dau de multe ori rezultate bune, chiar dacă nu găsesc întotdeauna optimul global.

Sistemul expert (SE) este un program care se bazează pe teoria algoritmilor genetici. Este un efect practic al acestei teorii. Un sistem expert urmăreşte un grup de cunoştinţe pentru obţinerea în acelaşi mod ca şi experţii umani a rezultatelor despre activităţi dificil de examinat. Principala caracteristică a sistemelor expert este derivată dintr-o bază de cunoştinţe, împreună cu un algoritm de căutare specific metodei de raţionare. Un sistem expert tratează cu succes probleme pentru care o soluţie algoritmică clară nu există.Sistemele expert sunt produse ale inteligenţei artificiale, ramură a ştiinţei calculatoarelor ce urmăreşte dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate.

Un sistem expert este format din cinci componente:

• Baza de cunoştinţe serveşte pentru stocarea tuturor pieselor de cunoaştere (fapte, reguli, metode de rezolvare, euristici) specifice domeniului aplicativ, preluate de la experţii umani sau din alte surse.

• Motorul de inferenţe este un program care conţine cunoaşterea de control, procedurală sau operatorie, cu ajutorul căruia se exploatează baza de cunoştinţe pentru efectuarea de raţionamente în vederea obţinerii de soluţii, recomandări sau concluzii.

• Interfaţa de dialog permite dialogul cu utilizatorii în timpul sesiunilor de consultare, precum şi accesul utilizatorilor la faptele şi cunoştinţele din bază pentru adăugarea sau actualizarea cunoaşterii.

• Modulul de achiziţie a cunoaşterii ajută utilizatorul expert să introducă cunoştinţe într-o formă recunoscută de sistem şi să actualizeze baza de cunoştinţe.

• Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor atât cunoaşterea de care dispune sistemul, cât şi procesul de raţionament pe care îl desfăşoară sau soluţiile obţinute în sesiunile de consultare. Explicaţiile într-un astfel de sistem, atunci când sunt proiectate corespunzător, îmbunătăţesc modul în care utilizatorul percepe şi acceptă sistemul.

Realizări practice

Cronologic, primele aplicaţii ale inteligenţei artificiale le-au constituit sistemele expert. Acestea emulează raţionamentul uman pentru sarcini specifice şi în domenii restrânse şi au fost foarte bine primite de companii.Primele sisteme expert dezvoltate în domenii aplicative au fost DENDRAL, destinat analizei structurilor moleculare, MYCIN, un sistem expert pentru diagnosticul şi tratamentul infecţiilor sanguine, sistemele EMYCIN, HEADMED, CASNET şi INTERNIST pentru domeniul medical, PROSPECTOR pentru evaluarea prospecţiunilor şi forajelor geologice, sau TEIRESIAS pentru achiziţia inteligentă a cunoaşterii.

La începutul anilor 1980 apar şi primele aplicaţii comerciale ale sistemelor expert (XCON, XSEL sau CATS-1), care au cunoscut apoi o explozie la începutul anilor 1990. Sistemele expert bazate pe reguli se dezvoltă şi se implementează în multe domenii de activitate, inclusiv în cel financiar-contabil: control intern, audit, planificarea impozitelor, diagnostic financiar, raportare financiară, contabilitate managerială, analiză credite, analiza

34

riscului, planificare investiţii, etc. Marile firme de contabilitate şi audit îşi realizează propriile sisteme expert în domeniului controlului intern şi al auditului: ExpertTAX, Risk Advisor (Coopers & Lybrand), Loan Probe, Peat/1040 (KPMG), VATIA, Flow Eval (Ernst & Young), Planet, Compas, Comet (Price Waterhouse), Rice (Arthur Andersen), Audit Planning Advisor, World Tax Planner (Deloitte Touche).

Reţea neuronală. Mai corect spus reţele neurale, caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate şi operând în paralel, care urmăresc să interacţioneze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice şi care prezintă capacitatea de a învăţa. Nu există o definiţie general acceptată a acestor tipuri de sisteme, dar majoritatea cercetătorilor sunt de acord cu definirea reţelelor artificiale ca reţele de elemente simple puternic interconectate prin intermediul unor legături numite interconexiuni prin care se propagă informaţie numerică.

Originea acestor reţele trebuie căutată în studierea reţelelor bioelectrice din creier formate de neuroni şi sinapsele acestora. Principala trăsătură a acestor reţele este capacitatea de a învăţa pe bază de exemple, folosindu-se de experienţa anterioară pentru a-şi îmbunătăţi performanţele.

Structură. Deşi se aseamănă în funcţionare cu creierul uman, reţelele neurale au o structură diferită de cea a creierului. O reţea neurală este mult mai simplă decât corespondentul uman, dar la fel ca şi creierul uman, este compusă din unităţi puternice de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul.Reţelele neurale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente:

• modelul adoptat pentru elementul de procesare individual,• structura particulară de interconexiuni (arhitectura)• mecanismele de ajustare a legăturilor (algoritmii de învăţare).

Modele ale neuronului artificialSunt mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică:

domeniul de definiţie a semnalelor folosite, natura datelor folosite, tipul funcţiei de activare, prezenţa memoriei. Dar cel mai utilizat model este modelul aditiv.

Fig. 3. 1. Modelul aditiv al neuronului artificial

ArhitecturiExistă numeroase modalităţi de interconectare a neuronilor elementari, dar pot fi

identificate două clase de arhitecturi:cu propagare a informaţiei numai dinspre intrare spre ieşire, reţele de tip feedforward, reţele recurente (cu reacţie).

Un dezavantaj al reţelelor neurale îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul reţelei şi numărul de neuroni elementari, precum şi modalitatea de interconectare. Există câteva tehnici de tip pruning sau de tip learn and grow, dar acestea sunt în intense cercetări.

Fig. 3.2. O reţea neurală de tip feedforward

35

3.2. Modelarea programării neurogeneticeModulul de evaluare a cromozomilor. Funcţia de evaluare

Acest modul foloseşte o funcţie de evaluare, de exemplu, f6 de forma:

fx y

x y6

2 2 2

2 205

10 0 001= −

++ +

.(sin )

. . ( ), unde:

x şi y sunt numere reale în cod zecimal, obţinute printr-o serie de operaţii de decodificare a grupului de biţi care reprezintă cromozomul. Astfel, numărul de biţi ai cromozomului sunt grupaţi prin înjumătăţire în două numere binare, care sunt convertite în cod binar, obţinându-se două numere zecimale x1 şi y1. La rândul lor, x1 şi y1 sunt multiplicate cu o constantă subunitară, obţinându-se două noi numere x2 şi y2. Din aceste două numere se scade un număr constant şi se obţin numerele x şi y, care se introduc în expresia funcţiei de evaluare.

Modulul populaţie. Tehnici de prelucrare a biţilor. Acest modul conţine mai multe tehnici de prelucrare a biţilor prin care este reprezentat cromozomul. Tehnica de iniţializare foloseşte o iniţializare în cod binar, creându-se o populaţie iniţială prin grupări de biţi generate aleator.

Tehnica de anulare constă în anularea populaţiilor vechi după procesul de reproducere. Tehnica de reproducere constă în înlocuirea vechilor generaţii cu generaţii noi. Tehnica de selectare a părinţilor se face, de exemplu, prin regula ruletei. Tehnica de apreciere a eficienţei reproducerii cromozomilor reprezintă o evaluare a performanţelor cromozomilor.

Modulul operaţiilor de reproducere. Tehnici componente. Acest modul include trei tehnici componente. Astfel, tehnica operaţiilor de selecţie foloseşte una sau mai multe proceduri, iar la tehnicile de mutaţie şi de încrucişare, precum şi tehnicile de ponderare întâlnim etape ale evoluţiei cromozomilor.

Există sisteme de programe care includ modulele de evaluare, populaţie, reproducere, care permit producerea de noi generaţii de cromozomi, care sunt evaluaţi d.p.d.v. al performanţelor şi care formează noi generaţii. Pentru a exemplifica acestea, se vor detalia componentele procedurilor unui algoritm genetic.

a) Selecţia părinţilor. Regula ruletei

Această procedură reprezintă o tehnică de reproducere pentru a crea noi generaţii de cromozomi cu o eficienţă mai mare. Acest algoritm constă în următoarele operaţii:

se ordonează populaţia de cromozomi, dându-li-se acestora un număr de ordine în cadrul populaţiei;

pentru fiecare cromozom se calculează valoarea funcţiei de apreciere, obţinându-se un indice individual de evaluare;

se însumează valorile funcţiei de apreciere în ordinea aleasă pentru aşezarea cromozomilor în populaţie şi se ordonează aceste sume parţiale în ordinea aleasă a cromozomilor (regula ruletei);

se generează n numere aleatoare între 0 şi suma totală a valorilor funcţiei de apreciere;

se aleg din populaţia iniţială acei cromozomi care au un indice de apreciere egal sau mai mare decât numerele aleatoare.

Prin tehnica ruletei rezultă o nouă populaţie de cromozomi cu un indice de apreciere superior celui pentru populaţia iniţială.

b) Încrucişarea după un punct şi mutaţia

Prin această procedură se recombină materialul genetic din doi cromozomi-părinţi, pentru a rezulta doi copii. În acest scop se generează un număr aleatoriu care taie cuvântul de biţi de la cromozomii-părinţi în două părţi după un punct delimitat de numărul aleatoriu şi prin mutaţie se recombină ultimele părţi ale cuvântului. Prin această tehnică se formează noi

36

populaţii de cromozomi care nu mai seamănă cu populaţiile iniţiale, dar se păstrează primele părţi ale cuvântului de biţi de la cromozomii iniţiali.

Acest algoritm de reproducere este foarte utilizat în genetică, considerându-se că oferă rezultate foarte bune. Există şi alţi algoritmi de reproducere, cum ar fi cei bazaţi pe programarea dinamică, prin care se aplică mutaţii asupra populaţiilor iniţiale, păstrând pe cele mai eficiente, dar aceste metode necesită calcule mai complexe

c) Operaţiunea de inversare

Această tehnică de reproducere se referă la un singur cromozom şi constă în inversarea ordinii elementelor unui cromozom între două puncte alese aleator. În general, se consideră că acest algoritm are eficienţă mare la cromozomi de lungimi mari, care încă nu au aplicaţii largi în sistemele de conducere.

Modelarea programării neurogenetice. Modele de realizare a deciziilor cuantice şi supracuantice pentru unităţi ale sistemul energetic naţional bazate pe curba cunoaşterii create în contextul lucrării de doctorat

Pentru a înlătura neajunsurile deciziei tradiţionale se creează modele decizionale cuantice şi supercuantice.

a) Modele de decizie cuantice bazate pe grade de certitudine

[ ] 44,0h;S/)ir(hHg

)SS(S;S

S44,0Eg

5,0max2c

215,0

max1c

=−⋅+=

−=∆

∆+=

(3-

1)

în care: E, H = entropia punctului critic al arhemului operaţionalS1 = sistemul cuantic pozitiv; S2 = sistemul cuantic negativ; r = sistemul cuantic raţional; i = sistemul cuantic iraţional.

b) Funcţia de performanţă care cuantifică creşterea calităţii factorului uman

immax))]x(h(t[)]x(g[)x(f)x(F 2

ii

m

1i

2i =++= ∑∑

=

(3-2)În care: gi şi hi = restricţiile de selectare a elementelor de calitate pe baza algoritmilor genetici; t = transformată de codificare a factorilor perturbatori (x) care acţionează în intervalul de incertitudine.

c) Funcţia cost implicată în procesul cuantic de elaborare şi aplicare a deciziilor în univers incert

i mm i n]) )x(h(t[])x(g[)x(f

1

)x(F

1Rc)x(C)x(C

i

2i

2

ii

d e c i z i o n a lm e d i ud e

i m p u s eg e n e r a t e

l er e s t r i c t i ip

l eo p e r a t i o n ac e r c e t a r ii n

c h e l t u i e l i

t o t a ltc o s

=++

==+=∑∑

(3-3)37

Întrucât în procesul de decizie cuantică în univers incert gradul de certitudine a resursei umane este definitoriu se va prezenta în continuare în logică fuzzy modelul de cuantificare a comportamentului [XM(x)] pentru factorul uman supus reconfigurării astfel:

d) Efortul total actualizat necesar construirii deciziei cuantice şi supercuanticeModelele matematice ale operatorilor manageriali care cuantifică efortul decizional au următoarele structuri funcţionale:

[] immin)RRRR

R(cCCCCCF

haoscatastrofariscprognoza

cautarepDDhaoscatastrofariscprognozacautareOPDD

=++++

++++++=(3-4)

immin)RR

R(cCCCF

vneproductitimpuluireducerea

pieteistudiul

materialeresursep

pieteistudiul

vneproductitimpuluireducerea

materialeresurse

OPCC cc

=

++

+

+++=

(3-5)

imm in)RRR(c

CCCF

efu n c tio n a rd ee con om icre g im

s is tem e lo rc a lita te a

ic alo gte h n oere in g in e r ip

efu n c tio n a rd ee co n om icre g im

s is tem e lo rca lita te a

ic alo gte h n oere in g in e ri

O PPR

P R=

+++

+++=

38

imminRRRRR(c

CCCCCF

ormaticinflogdia

tateproductivisalarizarenormare

umaneresurseeficientaergonomieempatiep

inofrmaticlogdia

tateproductivisalarizarenormare

umaneresurseeficientaergonomiceempatie

OPRU

RU=

++++

+++++=

(3-6)

i mm i n)RRR(cCCCFp r e t u r i l o r

ap r o i e c t a r eb i r o t i c af o n d u r i l o rf o r m a r e apb i r o t i c a

p r e t u r i l o rap r o i e c t a r e

f o n d u r i l o rf o r m a r e a

O PE F P R

=

+++++=

immin)RRR(c

CCCF

orrezultatelacomunicare

sianalizadeciziilor

aconstruirermanagerilo

formareap

orrezultatelacomunicare

sianalizadeciziilor

aconstruirermanagerilo

formareaOPDC

DC=

+++

+

++=

(3-7)

39

în care: R = restricţiile pe operatori şi evenimentele implicate; cp = coeficienţi de penalizare pe operatori manageriali; C = cheltuielile pentru conceperea şi implementarea evenimentelor posibile de modelat prin cercetări operaţionale.Restricţiile se exprimă sub aspectul valoric ca cheltuieli pentru păstrarea limitelor de variaţie a eforturilor cuantificabile prin modelări ale faptelor reale din structura funcţională a sistemelor energoindustriale în evoluţie supuse perturbaţiilor.Modelul matematic pentru protejarea profundă a obiectivelor complexe are următoarea structură funcţională particularizată pe regimul de funcţionare a unei centrale nuclearelectrice:

immin)]RRRR(cMMMM[M PCNSFNINVSENNprPCNSFNINVSENNPP =+++++++= (3-8)

];MMMMMM[M DCEFRUPRCCDDSENN +++++=

];MMM[]MM[M CESCGT

CNECHE

CETCTEFLUXSTRUCTURAINV ++=+=

];MMMMMMMMM[M SAFICERORCOFFRITINCRUPENPCSSFN ++++++++=

];MMMM[]MMM[M LECORMVECENFLIPVIRSPOTCPN +++=++=

în care: MPP = modelul protecţiei în profunzime a sistemelor complexe; MSENN = modelul sistemelor energoindustriale injectate nuclear; MINV - modelul investiţiilor holistice conceput ca structură (MSTRUCTURĂ) şi flux (MFLux); MSFN - modelul siguranţei în funcţionare; MPCN = modelul pieţei concurenţiale; cpr =coeficient de penalizare al restricţiilor (R) specifice fiecărei clase de evenimente supuse modelărilor cantitative şi calitative.

În structura acestor modele intervin următorii operatori: dezvoltare (MDD); activităţi comerciale (MCC); activităţi de producţie (MPR); activităţi economico-financiare şi cele legate de resursele umane implicate (MEF, MRU); activităţi decizionale şi de comunicare (MDC). Modelul de investiţii se referă !a structura şi fluxul tipurilor de centrale din cadrul unui sistem energo industrial (CTE, CET, CNE, CHE, CES, CGT).

Modelul siguranţei în funcţionare are în ordine următoarele structuri: modelul cultivării principiilor de securitate (MPCS); modelul prognozelor corelate explorative şi normative (MPEN); modelul calităţii resursei umane (MCRU); modelul tehnologiilor informatice performante aplicat în exploatarea obiectivelor complexe (MTIN); modelul funcţionării reale a instalaţiilor energoindustriale (MFRI); modelul configuraţiilor companiei analizate (MCOF); modelul reînnoirii centralei investigate (MROR); modelul întreţinerii întregului sistem analizat (MICE) şi modelul succesului în afaceri (MSAF). Modelul pieţei concurenţiale cuprinde structurile modelate ale pieţei spot (MSPOT), a pieţei virtuale (MVIR) şi efortul de liberalizare a pieţei (MLIP). Acest model se poate scrie ca o sumă de eforturi pentru energia fizică tranzacţională (MENF); pentru organizarea şi finalizarea vânzărilor (MVEC); pentru aplicarea ordinului de merit (MORM) şi pentru vânzarea energiei pe baza de contract (MLEC).

Aceste modele surprind atât evoluţia evenimentelor cât şi relaţiile dintre operatorii manageriali în concepţie holistică astfel ca soluţia finală să se realizeze optimal cu eforturi minime.

Metode de măsurare a performanţelor umane bazate pe informaţia specifică înscrisă în codul genetic (algoritmi genetici). O exemplificăm cu ajutorul Metodei Configuraţiilor (TC) care este rezultatul unui experiment efectuat de-a lungul a 10 ani pe un număr de 30.000 de subiecţi, în special din Sistemul Energetic Naţional (inclusiv de la Centrala Nuclearo-electrică de la Cernavodă). Având în vedere caracterul particular al acestui gen de creaţie vom descrie metoda pe scurt.

Prima premisă: descoperirea realizată de geneticienii angrenaţi în finalizarea Proiectului Genomul uman potrivit căreia informaţia înscrisă în cele patru litere genetice semnifică: comportamentul raţional masculin (A), raţional feminin (T), iraţional masculin (G) şi iraţional

40

feminin (C). Vom avea, deci, raţionalul masculin (1), raţionalul feminin (0), iraţionalul masculin (1) şi iraţionalul feminin (0).

A doua premisă: descoperirea prin experiment realizată de neurogeneticienii Doodwell şi Hoffman cu referire la anumite tipuri de linii geometrice, cu valoare de arhetip, înscrise în textura sistemului nostru nervos: liniile verticale, liniile orizontale, liniile oblice şi combinaţiile dintre ele. Este vorba despre acelaşi tip de linii care se regăsesc şi în semnele de adunare, scădere, înmulţire ori împărţire care definesc operaţiile aritmetice şi care sunt, totodată, liniile definitorii ale spaţiului uman. De altfel, cercetări recente demonstrează prezenţa aceloraşi tipuri de linii pe encefalogramele care înregistrează diferite forme de patologie (de exemplu mania euforică, depresia inhibată, mania delirant incongruentă, episodul schizo-melancolic etc.)

A treia premisă – observaţia aceloraşi neurogeneticieni, potrivit căreia forma de ordine a sistemului psihic este ordinea euclidiană.

A patra premisă: intuiţia lui Ştefan Odobleja care a stat la baza formulării conceptului de cerc vicios (buclă de reacţie) şi de conexiune inversă, şi, în final, la descoperirea tuturor principiilor ciberneticii generalizate, potrivit căreia comportamentul uman se divide la toate nivelurile, creând imaginea unei reţele.

A cincia premisă: descoperirea lui Piaget, apoi a lui Bowlby, cu referire la funcţionarea minţii umane pe baza unei scheme cognitive, foarte asemănătoare cu schema care stă la baza programelor pentru calculator. În plus, mintea umană, în funcţie de ataşamentul individului faţă de un stimul dat, poate realiza scheme cu structură bună şi respectiv scheme cu structură slabă.

Ipoteza noastră a fost că experimentul va pune în evidenţă tocmai capacitatea individului, a sistemului său psihic interior, de a se autoorganiza cu ajutorul acestei scheme, în funcţie de modul personal de a procesa informaţia.

În ce a constat experimentul? Subiecţilor li s-a cerut să aşeze în interiorul unui dreptunghi (formă geometrică aleasă ca fiind reprezentativă pentru tipul de ordine al minţii umane, conform cu cercetările şi studiile realizate de neurogeneticieni şi arhitecţi) şase puncte (subiectul, ca mecanism de testare, lucrează, deci, cu discontinuitatea; cele şase puncte au fost determinate prin regula încercare-eroare până când s-a constatat că acest număr reprezintă o condiţie suficientă şi necesară pentru atingerea obiectivului propus) astfel încât prin felul în care aşează punctele respective să-şi definească comportamentul său în relaţia cu stimulul dat. Experimentatorul, aplicând metoda psihografică (lucrând, aşadar, ca principiu, cu continuitatea), a unit punctele în linii verticale, orizontale sau oblice. S-a obţinut un model complex al comportamentului uman. Rezultatele experimentului şi interpretarea lor au confirmat ipoteza.

Subiecţii au realizat un număr de scheme cognitive standard care reflectă următoarele forme principale de comportament: masculin raţional (A) care se desface în comportamentul masculin-masculin (orientat spre succes şi spre tipul de decizie de tip soluţii, numit în Analiza Tranzacţională Adultul orientat spre ceilalţi, gândirea extravertită potrivit lui Jung), masculin feminin (orientat spre cunoaştere şi spre decizia de tip evaluare, Adultul orientat spre sine, gândirea introvertită), feminin raţional (T) cuprinzând femininul-feminin (motivat de respectul strict al legii şi al normelor şi abordând decizia de tip criticist, bazată pe experienţa personală, Părintele Normativ, sentimentul introvertit), feminin-masculin (caută consensul şi tipul de decizie susţinut de experienţa colectivă, Părintele Binevoitor, sentimentul extravertit), iraţionalul masculin (G) alcătuit din masculinul-masculin (motivat de acţiunea de dragul acţiunii, decizii de tip emoţional, Copilul liber, intuiţia extravertită), masculinul-feminin (pasionat, decizii de tip inovator, Copilul Creativ, intuiţia introvertită) şi iraţionalul feminin (C), alcătuind bucla de reacţie din femininul-feminin (motivat de climatul afectiv armonios, cu decizii de tip imitativ, Copilul Docil, senzaţia introvertită) şi femininul-masculin (non-conformist, cu decizii de tip pragmatic, Copilul Rebel, senzaţia extravertită).

41

Schemele, reflectând aceste forme de comportament şi rezultate din modul în care subiecţii au aşezat punctele în interiorul dreptunghiului, sunt scheme bune sau scheme slabe. Primele reflectă un ataşament complet al subiectului faţă de stimulul de referinţă, celelalte ne arată o slabă organizare a sistemului psihic, concentrată în răspunsul la stimul.

Vom mai menţiona că dreptunghiul reprezintă un spaţiu informaţional de tip virtual care se substituie spaţiului în care subiectul interacţionează cu stimulul (de exemplu locul în care subiectul execută sarcina de muncă)

Masculin masculin raţional - gândire EMasculin feminin raţional - gândire IMasculin masculin iraţional - intuiţie EMasculin feminin iraţional - intuiţie I

Feminin masculin raţional - sentiment EFeminin feminin raţional - sentiment IFeminin masculin iraţional - senzaţie EFeminin feminin iraţional - senzaţie I

Instrumente de măsurare a comportamentului uman pe baza metodei neurogenetice a reţelelor fără scalare.

Premisa de pornire o reprezintă reţeaua de calculatoare, ştiut fiind că existenţa huburilor conferă rezistenţă la atacurile externe. În natură avem, de asemenea, un exemplu strălucit concretizat în reţeaua de ape. Oceanele reprezintă huburile acestei reţele, mările sunt nodurile tari, fluviile sunt noduri obişnuite, râurile – noduri slabe, pâraiele – noduri anemice.

Principiile asociaţionismului, aşa cum au fost dezvoltate acestea de Galton, apoi de Jung şi mai ales de Freud, care descrie aparatul psihic ca o reţea de linii şi noduri, precum şi argumentele aduse de neurogeneticieni potrivit cărora, pe parcursul vieţii unui individ, universul interior al acestuia este un perpetuum mobile, ne-au creat convingerea că sistemul psihic al individului constituie o astfel de reţea fără scalare.

Am realizat cu ajutorul logicii boolene (care demonstrează pe o aplicaţie realizată pe sistemele de tip caroiat, că primul punct critic în comportamentul sistemului se situează în jurul valorii de 0,72, rezultat la care am ajuns şi noi pe alte căi) o curbă a cunoaşterii care ne permite scalarea comportamentului pe baza conceptelor de certitudine, risc şi incertitudine. Această curbă a cunoaşterii are trei segmente. Primul cuprinde zona de certitudine controlată: certitudinea performantă (apariţia evenimentului negativ este relativ imposibilă), certitudinea garantată (apariţia evenimentului negativ este imprevizibilă), certitudinea limită (evenimentul negativ constituie o surpriză). Al doilea segment are trei valori: incertitudinea ascunsă (apariţia evenimentului negativ nu mai constituie o surpriză) sau perversă - punctul 0,72,

42

riscul minim în punctul 0,7 (descoperit şi de Neuman şi Morgerstern prin teoria jocurilor), riscul maxim (apariţia evenimentului negativ este o realitate aşteptată). Al treilea segment este:punctul de haos, punctul de turbulenţă (apariţia evenimentului negativ este conform cu principiul lui Heisenberg: oriunde, oricând, oricum). Curba conţine valori între 0,5 - punctul de entropie maximă pentru un sistem deschis şi departe de echilibru şi 0,94 (spaţiul cuprins între 0,94 şi 1 fiind un spaţiu de haos care face posibilă mişcarea în tipul de sistem menţionat) ne-a permis calcularea limitelor între care o entitate are valoare de hub, nod tare, nod obişnuit, nod slab, nod anemic.Astfel: un hub este acel nod care concentrează în jurul său peste 70% din noduriUn nod tare – între 51 şi 70%Un nod obişnuit, între 30 şi 50%Un nod slab între 5 şi 29%Un nod anemic, sub 5%.

Un exemplu din societate (înţelegând, deci, şi societatea ca pe o reţea de noduri) îl constituie sondajele de opinie având ca tema încrederea în instituţiile statului. S-a demonstrat că armata şi biserica obţin valori de peste 70%. Ele sunt huburile care garantează rezistenţa poporului român. Ordinea şi disciplina, toleranţa şi iubirea sunt adevăratele valori ale spiritului românesc. Parlamentul, partidele, guvernul nu trec niciodată peste 50%, menţinându-se în spaţiul nodurilor obişnuite, care nu garantează invulnerabilitatea.

În ceea ce priveşte universul interior al individului, am conceput reţeaua sa de linii şi noduri pe baza sistemului său de trebuinţe. Am identificat un număr de zece trebuinţe:

Trebuinţa de libertate şi independenţăTrebuinţa de armonie interioarăTrebuinţa de identitate Trebuinţa de proximitateTrebuinţa de echilibru dinamicTrebuinţa de prestigiu socialTrebuinţa de valori moraleTrebuinţa de integrare socialăTrebuinţa de autoîmplinireTrebuinţa de idealitate

O reţea interioară rezistentă la atacurile exterioare ar trebui să cuprindă 2 huburi (în trebuinţa de identitate şi trebuinţa de integrare socială), 2 noduri tari (în trebuinţa de prestigiu şi trebuinţa de autoîmplinire), 4 noduri obişnuite (în trebuinţele de armonie interioară, proximitate, morală şi idealitate) şi 2 noduri slabe (trebuinţele de independenţă şi echilibru dinamic). Fiecare tip de nod se situează între o valoare minimă şi una maximă. Rezultatele obţinute de subiect se compară cu aceste valori, fapt ce ne permite măsurarea tipului de rezistenţă propriu subiectului respectiv.

Pentru identificarea formei acestei reţele am creat Testul Asociaţionist Numere Cuvinte (TANC). Fiecare trebuinţă este exprimată printr-un număr de cuvinte cheie. În total există pe lista inductoare 30 de astfel de cuvinte (de exemplu: şef, colegi, salariu, loc de muncă, profesie – pentru trebuinţa de afirmare şi prestigiu). Subiectului i se cere să răspundă în modul cel mai prompt posibil, cu primul număr care-i vine în minte între 0 şi 100, de fiecare dată când specialistul care aplică testul termină de citit un cuvânt. Rolul numărului este acela de atractor. El constituie un atractor care prin gruparea în jurul său a unui număr mai mare de cuvinte-cheie, formează un nod ( în total zece noduri) semnificând experienţe de viaţă ale subiectului foarte diferite şi, aparent, fără nici o legătură cauzală între ele (testul demonstrează astfel şi valabilitatea principiului sincronicităţii al lui Jung). Distribuţia răspunsurilor pe noduri ne dau în final o imagine a reţelei interioare a subiectului. Configuraţia rezultată ne arată, în funcţie de existenţa huburilor, rezistenţa ori vulnerabilitatea subiectului la mediul extern, tendinţele de slăbire a rezistenţei sistemului psihic, forme de depresie, manie etc.

43

O diagramă reprezentând starea reţelei interioare a unui subiect arată astfel:

0

20

40

60

80

100

120

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Valori minime Valori maxime Valori ale subiectului

Fig. 3.6. Diagrama de tip cuantic a reţelei fără scalare a unui subiect

44

4. CORELAREA MODELELOR NEUROGENETICE ALE ORDINII CUANTICE ŞI SUPRACUANTICE CU APLICAŢII ÎN DOMENIUL ENERGETIC

43.[GOR], 44.[GRA], 48.[HAS], 62.[LEF], 63.[LEI], 64.[LIT, 77.[PFE], 92.[SOL], 95.[STA], 97.[TUR], 98.[VAS], 99.[YOU], 110.[SOF]

4.1. Modele de măsurare a eforturilor generate de evenimente reale ale ordinii cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic

Aplicaţiile teoriei deciziilor în energetică cuprind întregul lanţ energetic cercetare-proiectare, montaj-exploatare şi dezvoltarea sistemelor de energie.

Deciziile energoeconomice bazate pe efecte, eforturi şi nivele entropice ale activităţilor din industria energetică se construiesc plecând de la un set de variante (V1 … V4) şi luând în considerare stările nj (j = 1 … 5) şi efectele economice (pij). Datele de calcul se dau în tabelul (3).

Tabelul 4.1. Matricea Laplace-BayesVi\nj → 1 2 3 4 5 ij

p∑

CTE1V 8 6 2 10 10 36

12CNE

V 6 14 16 20 16 72

23CNE

V 8 12 18 14 14 66

CHE4V 10 12 4 8 16 50

Criteriile de decizie Laplace-Bayes (FL-B); Wald-Neuman Hurwicz (FH) şi Savage (FS) se aplică astfel:

a) Decizii bazate pe efecte economice

5

27V

5

05;

5

66;

5

27;

5

63maxF

2iBL=→

=

−

(4-1);8V)4;8;6;2(maxpminmaxF

3ijjiNW=→==

−

optimismdecoeficient0,5a);pmina)(1pmax(amaxFFijjijiiBLH

==−+==−

)]4x5,016x5,0();8x5,0185,0();6x5,020x5,0();2x3,010x5,0[(maxFiH

++⋅++=

optimVrezultadominanteiteoriadinVdominaVCum13.VVF23223H===→

2jijiijjiSV4

14

6

4

16

maxmin

0121420

26022

00204

6101682

maxminrmaxminF →====

Se acceptă varianta V2 întrucât regretul rij este minim.b) Decizii pe baza eforturilor economiceCtac I=15(Ccpr+Csam+Ceoc+Cima+Cech+Cmn+Ccxcl+Ctn+Ccd+Cdnp)I = 276,01 · 106 leiCtac II=15(Ccpr+Csam+Ceoc+Cima+Cmn+Ccxcl+Ctn+Ccd+Cdnp)II = 272,85 · 106 lei

45

1) Costurile energiei

);kWh/lei(1449k)kWh/lei(449,0k10614

1001,276

E35

Cc mm9

9

pI

Itacsp I

==⋅⋅=

⋅= (4-

2)

);kWh/lei(1420k)kWh/lei(420,0k108,646

1085,272

E35

Cc mm9

9

pII

IItacsp II

==⋅⋅=

⋅=

2) Profitul realizabilpr I = (0,650 – 0,449) = 0,201 km (lei/kWh) = profitul I = 20,1 (lei/kWh)pr II = (0,650 – 0,420) = 0,230 km (lei/kWh) = profitul II = 23 (lei/kWh)Se acceptă varianta a doua drept soluţia optimă întrucât profitul pe kWh produsă este

maxim. km = coeficient de escaladare şi inflaţie.Probabilităţile de succes (p) şi cele de insucces (q) au valorile p1 = 0,55; q1 = 0.45; p2 =

0,75; q2 = 0,25;Entropia informaţională pentru cele două variante se calculează astfel:

);ev/biti(95,045,0

1lg45,0

53,0

1lg55,032,3e

Ifm

=

+=

(4-3)

).ev/biti(72,025,0

1lg25,0

75,0

1lg75,032,3e

IIfm

=

+=

Întrucât varianta V2 injectează în sistem o entropie informaţională minimă se acceptă drept soluţie optimă de proiectare şi realizare a obiectivului energetic cu : Pi = 2640 MW, Ep = 2640 x tf [MWh]. tf = 5000 ore/an = durata de funcţionare a agregatelor pe an. Venitul net anual realizat din exploatarea acestui obiectiv se calculează înmulţind profitul cu energia livrată consumatorilor (El = Ep – ΔE pierderi) = 0,9 Ep; ΔE pierderi = 0,1 Ep.

vnet II = (EII – CII) = pr ∙ Ep = 0,23 x 2640 ∙ 103 ∙ 5 ∙ 103 = 3,02 x 109 (lei/an) (4-4)Acest venit se poate folosi la extinderea informatizării centralelor electrice din

sistemul nou conceput.Schema logică de selectare a deciziei optime bazată pe efort minim şi entropia

informaţională minimă se poate urmări pe figura aferentă (9).Managementul activităţii decizionale în sistemele energetice se construieşte plecând

de Ia elementele concrete ale proceselor energotehnologice. Concepţia abordării sistemice a deciziilor energetice este impusă de corelaţia dintre producţie şi consum la nivelul structurilor continue. Pentru structurile discrete abordarea cantitativă sistemică trebuie desfăşurată pe fiecare secvenţă de decizie. Secvenţele de decizie în structurile discrete sunt coordonate la nivelul restricţiilor impuse de activitatea energo-tehnologică pe întregul laţ proiectare-montaj, reparaţii energetice, exploatare – piaţa de energie.

În vederea asigurării calităţii deciziilor energetice se includ în fiecare model premizele concepţiei arhemice. Potrivit acestei concepţii fiecare element al procesului decizional trebuie orientat spre cele mai înalte performanţe ale comportamentului.

Deciziile energetice în formele finale beneficiază atât de concepţia arhemo-sistemică cât şi de modele matematice capabile să cuantifice procesele energetice la cele mai înalte performanţe ale sale. Acest deziderat reclamă eforturi minime şi eficienţă cât mai ridicată atât la nivelul proceselor cât şi la nivelul sistemelor energetice. Soluţia optimă finală reflectă în totalitate concepţia novatoare arhemo-sistemică dacă şi numai dacă entropia informaţională a proceselor energo-tehnologice şi a sistemelor de energie este minimă în condiţiile respectării integrale a restricţiilor impuse de mediu.

Schemele logice şi produsele program privind aplicarea metodelor de decizie, utilitatea maximă, electre, lider se pot urmări pe figurile următoare.

46

4.2. Modele neuroexpert corelate (cuantic - supracuantic) pentru structuri energetice supuse evoluţiei dinamice. Aplicaţii în domeniul energetic pe reţele de distribuţie

Aplicaţii ale sistemelor expert în domeniul energetic în reducerea consumurilor proprii tehnologice

Sarcina 1: Verificarea configuraţiei iniţiale

În cazul studierii unor reţele electrice de distribuţie de dimensiuni mari (zeci sau sute de noduri) este posibil ca la introducerea datelor de intrare să apară erori. Unele dintre acestea, mai ales cele din datele laturilor, pot fi fatale, putând conduce la blocarea procesului de calcul în timpul reconfigurării. Cele mai periculoase sunt erorile legate de topologia reţelei şi constau în nerespectarea restricţiilor de egalitate (referitoare la conexitatea şi arborescenţa configuraţiei iniţiale). Detectarea şi eventuala lor corectare se face o singură dată în cadrul procesului de reconfigurare, respectiv la începutul acestuia. Verificarea configuraţiei iniţiale se bazează pe utilizarea noţiunilor de „drum” şi, respectiv, „drum virtual”. Ambele noţiuni vizează stabilirea unei legături între două noduri oarecare, fără parcurgerea de două ori a aceleiaşi laturi şi fără intercalarea între cele două noduri a niciunui nod de tip sursă. Noţiunea de „drum” se referă numai la parcurgerea laturilor „în funcţiune”,în timp ce noţiunea de „drum virtual” se referă la parcurgerea oricărei laturi, indiferent de starea ei topologică. Pentru verificarea configuraţiei iniţiale a reţelei se pleacă de la nodurile sursă şi se creează drumuri orientate între toate nodurile adiacente, astfel încât sensul să corespundă sensului de circulaţie a curenţilor prin laturi. Una dintre cerinţele oricărei configuraţii a reţelelor electrice de distribuţie este aceea ca fiecare nod consumator să fie alimentat în orice moment de la o singură sursă printr-o singură legătură (restricţia de arborescenţă). Prin introducerea greşită a stării „în funcţiune” pentru anumite laturi, în reţea apar bucle închise având drept origine fie două noduri sursă sau fie un nod oarecare (sursă sau consumator).

O altă cerinţă a configuraţiilor reţelelor electrice de distribuţie este aceea ca toţi consumatorii racordaţi în nodurile reţelei să fie alimentaţi. Spre deosebire de prima situaţie, în care în datele de intrare există prea multe laturi având starea „în funcţiune”, în această situaţie apar prea multe laturi având starea „în rezervă” sau lipsesc anumite laturi. În acest caz, în reţea apar noduri „nealimentate” sau „izolate”. Prin nod „nealimentat” se defineşte nodul conex unei reţele electrice în care se găsesc unul sau mai multe noduri sursă, dar care nu primeşte energie de la niciunul dintre aceştia. Prin nod „izolat” se defineşte nodul conex unei reţele electrice care nu conţine niciun nod sursă sau nodul neconex unei reţele electrice în care se află cel puţin un nod sursă. Pentru a pune în evidenţă nodurile „nealimentate” sau „izolate”, se consideră că iniţial toate nodurile consumatoare fac parte din categoria nodurilor „nealimentate”. Corectarea erorilor legate de existenţa nodurilor „izolate” nu se mai poate face prin modificarea stării topologice a unor laturi din reţea, ci doar prin introducerea în datele de intrare de noi laturi sau prin eliminarea nodurilor „izolate”.

Această decizie trebuie luată de către utilizator. Prin omiterea introducerii unor noduri sau prin introducerea în plus a unor laturi în reţea pot exista laturi izolate. La fel ca şi în cazul existenţei nodurilor „izolate” şi în acest caz eliminarea acestei erori nu se poate face prin modificarea stării topologice a unor laturi, ci doar prin eliminarea laturilor în cauză sau prin introducerea altor laturi.

În unele reţele electrice de distribuţie se poate pune în evidenţă existenţa mai multor subreţele independente, între care singurele legături sunt reprezentate de nodurile sursă. Subreţelele independente pot avea structură arborescentă sau buclată şi au proprietatea că oricare ar fi configuraţia reţelei ele rămân invariante.Posibilitatea de delimitare a subreţelelor independente poate conduce în unele cazuri la uşurarea calculelor.

47

Sarcina 2: Alegerea criteriului de reconfigurare

Regulile pentru alegerea criteriului de reconfigurare sunt aplicate la începutul fiecărui pas al procesului de reconfigurare, pe baza informaţiilor obţinute în urma calculului de regim permanent. Determinarea regimului de funcţionare şi implicit a criteriului ce trebuie adoptat se face în funcţie de poziţia faţă de limitele admisibile ale anumitor mărimi de stare din reţeaua electrică.

Dintre cele trei regimuri posibile de funcţionare – normal, critic şi de avarie – în procesul de reconfigurare s-au luat în considerare doar cel normal şi cel critic. Situaţia cea mai gravă intervine în regimul critic în care apar probleme legate de nerespectarea restricţiilor de inegalitate pentru una sau mai multe mărimi de stare, care pot consta în: violarea curentului admisibil pentru unele laturi şi violarea căderii de tensiune admisibilă în lungul unor tronsoane.

După identificarea stării reţelei şi punerea în evidenţă a eventualelor probleme din reţea, urmează alegerea criteriului de reconfigurare. În cazul existenţei simultane a mai multor probleme într-o reţea electrică, eliminarea lor se va face pe rând, în funcţie de consecinţele pe care le pot avea asupra funcţionării reţelei în ansamblul său. Atunci când în reţea nu există probleme sau acestea au fost rezolvate, criteriul ales vizează reducerea pierderilor de putere activă.

De obicei, atunci când într-o reţea sunt detectate violări ale restricţiilor de inegalitate ale unor mărimi de stare, nu se urmăreşte atingerea unui optim pentru mărimile respective (cum ar fi minimizarea încărcării laturilor sau minimizarea căderilor de tensiune), ci doar aducerea lor în plaja de valori admisibile. Singurul criteriu pentru care se vizează atingerea optimului îl reprezintă nivelul pierderilor de putere activă din întreaga reţea.

Sarcina 3: Alegerea strategiei de reconfigurare

În cadrul procesului de reconfigurare se utilizează metode euristice. Alegerea strategiei de reconfigurare se face astfel încât numărul de configuraţii analizate să fiecât mai redus, pentru a se obţine un timp şi un volum de calcul cât mai mici. Metodele euristice utilizate în mod curent pentru reconfigurarea reţelelor electrice de distribuţie utilizează strategii de căutare de tip ireversibil. Dezavantajul lor este acela că, în anumite condiţii, soluţiile finale obţinute nu reprezintă decât un optim local pentru valoarea funcţiei obiectiv.

Atunci când se doreşte obţinerea unei configuraţii finale cât mai apropiată sau chiar identică celei optime globale se poate folosi o strategie de căutare de tip tentativă, cum ar fi cea din metoda TABU. Deoarece metoda bazată pe strategia TABU înseamnă realizarea uneia sau mai multor permutări elementare simultan, care să înrăutăţească soluţia curentă pentru ca în final să se poată ajunge la o soluţie mai bună decât aceasta, la aplicarea ei se va utiliza mai întâi o permutare elementară, respectiv două etc. Alegerea strategiei se face la începutul fiecărui pas al procesului de reconfigurare. În cadrul primului pas se utilizează strategia de tip irevocabil, iar la paşii următori alegerea strategiei se face în funcţie de rezultatele obţinute la pasul anterior.

Odată stabilite criteriul şi strategia de reconfigurare se poate trece la aplicarea procedurilor algoritmice de reconfigurare. Pentru anumite criterii sistemul expert poate reduce volumul de calcul necesar acestor proceduri, prin indicarea numai a permutărilor potenţiale care pot conduce la obţinerea de configuraţii îmbunătăţite.Se pleacă de la observaţia că pentru criteriile de reducere a încărcării laturilor şi a căderilor de tensiune se realizează doar permutări elementare. După cum se ştie, doar o mică parte dintre permutări poate conduce la îndeplinirea scopului urmărit.

O primă condiţie este aceea ca latura care prezintă violarea curentului admisibil sau latura precedentă nodului pentru care se constată violarea căderii de tensiune şi latura „în rezervă” de la care se porneşte în efectuarea permutării să aparţină aceleiaşi subreţele.

O a doua condiţie este ca sensul de realizare a permutării să fie ales astfel încât să conducă la evoluţia valorii funcţiei obiectiv în sensul dorit.

48

Sarcina 4: Validarea configuraţiilor îmbunătăţite

Această sarcină reuneşte regulile care permit acceptarea sau respingerea configuraţiilor îmbunătăţite, care satisfac parţial sau total restricţiile de inegalitate, în funcţie de criteriul de reconfigurare utilizat. Ideea de bază a acestor reguli este aceea că, în cazul apariţiei unor probleme legate de violarea restricţiilor de inegalitate, se validează acele configuraţii care nu conduc la reapariţia problemelor care deja au fost rezolvate. Dacă nu s-ar ţine seama de acest aspect, procesul de reconfigurare ar intra într-o ciclare fără sfârşit, în care în mod continuu ar fi repetată aceeaşi succesiune de permutări de laturi.

Altfel spus, se încearcă rezolvarea succesivă a eventualelor probleme din reţea, în ordinea impusă de pericolul pe care îl reprezintă fiecare dintre ele pentru funcţionarea reţelei, iar pe măsură ce acestea sunt rezolvate, se elimină posibilitatea revenirii lor în lista de probleme, prin creşterea exigenţei asupra configuraţiilor îmbunătăţite. Oricare dintre configuraţiile îmbunătăţite validate poate fi considerată drept configuraţie de substituţie pentru configuraţia curentă.

Sarcina 5: Alegerea configuraţiei de substituţie

În strategia de căutare de soluţii îmbunătăţite de tip maximală se creează mai întâi la fiecare etapă mulţimea tuturor configuraţiilor îmbunătăţite ce se obţin din configuraţia curentă şi apoi se reţine cea care conduce la cea mai bună ameliorare a valorii funcţiei obiectiv.

Această manieră poate fi îmbunătăţită dacă se ţine seama de o serie de elemente specifice reţelei electrice sau de evoluţia anterioară a procesului de reconfigurare, cum ar fi: existenţa echipamentelor de comutaţie acţionate de la distanţă, existenţa în bucla de reţea în care se realizează permutarea unei alte permutări anterioare (pentru reducerea numărului de manevre) etc.

Sarcina 6: Verificarea configuraţiei finale

În cadrul acestei sarcini se prezintă un ansamblu de reguli care se aplică numai în situaţii deosebite. Acestea se referă la existenţa problemelor legate de nerespectarea restricţiilor de inegalitate în subreţelele cu structură arborescentă sau în subreţelele cu structură buclată, în care, prin aplicarea procesului de reconfigurare nu pot fi eliminate. Reţelele cu structură arborescentă au configuraţie unică, toate laturile găsindu-se în starea „în funcţiune”, rezultând de aici că procesul de reconfigurare nu poate contribui la ameliorarea regimului de funcţionare.

În situaţia în care în reţea există probleme de nivel de tensiune scăzut, rezolvarea problemelor trebuie făcută prin alte metode şi cu alte mijloace, diferite de cele specifice reconfigurării. Rezolvarea acestor probleme se bazează pe utilizarea mijloacelor locale (baterii de condensatoare) sau centralizate (prizele transformatoarelor din staţiile coborâtoare) pentru reglajul tensiunii, iar pentru cazuri extreme se poate recurge la descărcarea parţială sau totală a sarcinii din unele noduri consumatoare pentru situaţia depăşirii curentului admisibil prin unele laturi. În principiu, problema de nivel de tensiune scăzut într-un nod este asemănătoare cu cea de nivel ridicat al căderilor de tensiune în lungul unor tronsoane.

Diferenţa dintre ele constă în faptul că, în cazul reprezentării consumatorilor prin curenţi constanţi, nu se poate reduce nivelul căderilor de tensiune din reţea prin creşterea tensiunii nodului sursă. Aceasta se poate realiza în cazul reprezentării consumatorilor prin puteri aparente constante.

49

Fig. 4.1. Schema logică pentru cuantificarea deciziei optime

50

5. MĂSURAREA ÎN MEDIUL SUPRACUANTIC CU AJUTORUL REŢELELOR NEURONALE DESTINATE DIMINUĂRII VULNERABILITĂŢII SISTEMELOR

EVOLUTIVE

82.[REI], 85.[SEN], 93.[SPI], 94.[SPR], 95.[STA], 96.[STA], 112.[SOF], 113.[SOF]

5.1. Tehnologia proceselor de învăţare a sistemelor neurogenetice. Consideraţii generale despre reţelele neuronale

Creierul uman reprezintă probabil una dintre cele mai complexe structuri cunoscute, capabil de performanţe încă departe de a fi egalate de “rudele” sale digitale. Chiar dacă vehiculele moderne pot fi dirijate de pilotul automat sau campionul mondial la şah Garry Kasparov întâmpină deja dificultăţi în faţa supercomputerelor este greu de prevăzut orizontul de timp în care un sistem de calcul artificial se va orienta cu aceeaşi siguranţă şi precizie precum un om aflat pentru prima oară într-un oraş necunoscut sau va identifica cu acurateţe chipuri, glasuri, atitudini. Rezolvarea fără dificultăţi a unor astfel de sarcini complicate este produsul unei evoluţii de multe milioane de ani, deşi unele structuri cerebrale au apărut relativ recent. Spre exemplu, acum 100000 de ani creierul uman avea o greutate de aproximativ 3 ori mai mică decât în prezent. Diferenţa provine în mare măsură din dezvoltarea cortex-ului, care reprezintă învelişul structurii celei mai evoluate de organizare a creierului (cerebrum). În fapt, acum 5 milioane de ani cortex-ul omului primitiv era organizat în regiuni având o lăţime mai mica de 1 mm, care conţineau câteva milioane de celule nervoase. Acum 100000 de mii de ani această structură a cunoscut o expansiune rapidă, astfel încât cortex-ul omului modern include cam două treimi din numărul total de neuroni si cântăreşte aproximativ 1,2 kg. Creierul uman se compune din 3 parţi distincte:a) creierul inferior: controlează respiraţia, bătăile inimii şi digestia, şi include cerebelul (creierul mic), “responsabil” pentru simţuri şi coordonarea muşchilor. b) creierul mijlociu: asigură legătura dintre creierul inferior şi zonele denumite thalamus şi hypothalamus, cu rol în transmiterea informaţiilor şi coordonarea acţiunilor. O altă componentă, sistemul limbic, este direct implicată în controlul temperaturii corpului şi al emoţiilor, în lansarea unor comenzi, precum şi în aspectul fundamental al memoriei, prin regiunea denumită hippocampus (leziuni în această zonă conduc la amnezie);c) creierul mare: este “sediul” funcţiunilor de nivel înalt, având zone clar specializate precum centrul vederii sau al celui motor. Este format din două emisfere acoperite de o suprafaţă cu numeroase circumvoluţiuni (cortex-ul), de aproximativ 2 mm grosime şi având o arie desfăşurată de circa 1,5 m2. Creierul uman poate fi comparat cu un sit arheologic, în care stratul de la suprafaţă conţine structurile cele mai recente (cortex-ul), iar în adâncime regăsim “moştenirea” rezultată din evoluţia pe parcursul a milioane de ani. În mare măsură, creierul inferior şi mijlociu grupează funcţiuni care se fac “din instinct” (nu trebuie să ne aducem aminte să respiram!), fără a implica elemente conştiente. Există o anumită simetrie între cele doua emisfere, evidenţiată prin prezenţa a câte 2 lobi occipitali, parietali, respectiv frontali, ca în Fig.5.1. Simetria nu este însa completă, astfel încât spre exemplu centrul vorbirii apare numai în emisfera stângă. Este interesant de menţionat că lobii parietali conţin o “hartă” a întregului corp: grupe formate dintr-un număr variabil de neuroni sunt dedicate unor regiuni distincte, astfel încât este posibil să identificăm comod “atenţia” acordată în creier fiecărei zone. Lobii frontali ocupă aproximativ 29% din suprafaţa cortex-ului (spre deosebire de 3,5% la şobolani sau 17% la cimpanzei) şi oferă din acest punct de vedere un indicator al gradului de evoluţie a speciei umane. În cele mai multe cazuri, emisfera stângă (care controlează partea dreapta a corpului) este dominantă în luarea unor decizii în raport cu stimuli provenind din mediul înconjurător. Aceasta controlează vorbirea şi funcţiunile care presupun cunoaştere, fiind asociată cu ceea ce este cunoscut drept “conştiinţa de sine”. Emisfera dreaptă (care controlează partea stângă a corpului) este responsabilă cu “gestionarea” atenţiei, a orientării, precum şi cu detecţia semnalelor acustice complexe. Cele două emisfere comunică între ele, însă acţionează ca 2 procesoare cu funcţiuni complementare.

51

Fig. 5.1.a) structura creierului uman; b) harta cortex-ului

“Cărămida” elementară din structura creierului o reprezintă celula nervoasă, denumită pe scurt neuron. Celula include corpul celulei (soma), dendritele şi axonul. Dendritele recepţionează semnalele provenind de la axonii altor neuroni şi le conduc spre corpul celulei. Spaţiul dintre un axon şi o dendrită se numeşte sinapsă. În creierul uman se găsesc aproximativ 1011 neuroni (adică de ordinul de mărime al numărului de stele din Calea Lactee!), iar fiecare neuron poate primi semnale de la 1000-10000 de “vecini”. În funcţie de forma acestora se disting 34 de tipuri diferite de neuroni, iar din punct de vedere funcţional regăsim 100 de tipuri. Atunci când semnalul total recepţionat de un neuron prin dendritele sale (denumit activitatea celulei) depăşeşte o anumită valoare de prag se emite un aşa-numit potenţial de acţiune (action potential), sub forma unui puls electric cu amplitudinea de 70 mV, cu durata de 1 ms, care se propagă de-a lungul axonului cu o viteză de 120 m/s. Când impulsul ajunge în dreptul unei sinapse acesta se transformă într-un set de “semnale” chimice (neurotransmiţători) care se propagă prin spaţiul care separă cei 2 neuroni, iar la contactul cu membrana “destinatarului” semnalul este reconvertit la forma electrică. Sinapsele pot fi excitatoare, atunci când conduc la creşterea nivelului de activitate intern al celulei, sau inhibitoare în cazul în care reduc acest nivel. Studiile au arătat o comportare binară (de tip comparator) a celulei nervoase: sub un anumit prag de activitate neuronul nu produce nici un semnal, iar peste acest prag emite potenţialul de acţiune, după care se “resetează”.

Pe măsură ce creşte nivelul de activitate potenţialul de acţiune îşi măreşte frecvenţa, nu însă şi amplitudinea. La valori foarte ridicate ale activităţii nu se mai observa creşteri nici ale frecvenţei şi nici ale amplitudinii. Din punct de vedere matematic, dependenţa dintre nivelul de activitate şi frecvenţa de emisie a potenţialului de acţiune poate fi modelată printr-o funcţie denumita sigmoidala:

f(x)= -a(X-T)

în care x desemnează activitatea totală, T este valoarea de prag, iar constanta a controlează derivata în origine a funcţiei f(x). Este important de subliniat că valoarea interconexiunii dintre doi neuroni este “modulată” de comportarea ansamblului acestora. Astfel, o regulă celebră elaborată de către cercetătorul american Donald Hebb indică faptul că legătura dintre neuroni devine mai puternică dacă aceştia tind să emită simultan potenţialul de acţiune.

O observaţie fundamentală este cea potrivit căreia memorarea informaţiilor se face nu prin stocarea la nivelul neuronului elementar, ci chiar în valorile interconexiunilor.

52

Fig. 5.2. Celula (corpul celulei, dendrita, axonul)

Observaţie: “Mesajele” dintre neuroni sunt modulate în frecvenţa de transmitere a pulsurilor, care poate ajunge până la câteva sute de Hz. Aceste valori sunt cu câteva ordine de mărime mai mici decât cele disponibile în tehnologiile actuale şi totuşi sarcini extrem de complicate (de exemplu, identificarea unei persoane cunoscute) sunt rezolvate foarte rapid, de obicei în câteva sute de milisecunde. Pentru ca un “circuit” neural format din “dispozitive” cu viteza de operare de câteva milisecunde să fie capabil de asemenea performanţe este obligatoriu ca acesta să opereze în paralel şi, în plus, cantitatea de informaţie transmisă să fie mică.Rezultă de aici ca informaţia semnificativă nu se transmite în mod direct, ci este “stocată” în masa distribuită a interconexiunilor dintre neuroni. Principiul structurii dense a legăturilor dintre neuroni a fost preluat şi în teoria reţelelor neurale artificiale, motiv pentru care aceste sisteme sunt denumite şi reţele conexioniste . În concluzie, “cheia” rezolvării unor sarcini complicate de către creierul uman constă în utilizarea calculului paralel şi a reprezentării distribuite. Multe dintre caracteristicile creierului uman nu se regăsesc la calculatoarele digitale actuale. Acestea sunt fără îndoială rezultatul îndelungatei evoluţii naturale şi includ capacitatea de a învăţa din experienţa şi de a folosi cunoştinţele acumulate în contexte noi, procesarea paralelă şi reprezentare distribuită a informaţiei, toleranţa “defecţiunilor” şi consumul energetic redus.

TABELUL 5.1.Analiza comparativa a celor două principii de calcul în principalii factori de interes

Criteriul Calculatoare digitale Reţele neurale

Procesor Complex, de viteză ridicată, utilizat în arhitecturi care includ un număr redus de astfel de componente

Simplu, de viteză scăzută, prezent în număr foarte mare

Principiu de operare

Deducţie: se aplică reguli cunoscute asupra datelor de intrare pentru a obţine răspunsul

Inducţie: se utilizează datele de intrare şi de ieşire pentru a identifica regulile care le unesc

Mod de calcul Centralizat, sincron şi serial Colectiv, asincron şi paralelMemoria: Separată de procesor, centralizată

şi adresabilă prin locaţieIntegrată în procesor, distribuită şi adresabilă prin conţinut

Fiabilitate: Nu tolerează defecţiunile Tolerează defecţiunile datorită redundanţei şi a “dispersării” sarcinilor

Viteza de operare

Ridicată (microsecunde).Scăzută (fracţiuni de milisecundă).

53

Aplicabilitate Utilizabile numai dacă există algoritmi (“reţete” de rezolvare) bine definiţi şi datele de intrare sunt precise

Utilizabile chiar în absenţa unor algoritmi, sau folosind date incomplete, zgomotoase sau distorsionate

Multe elemente de terminologie specifice au fost preluate în mod natural şi în literatura dedicată sistemelor artificiale. Este totuşi important să subliniem cu claritate diferenţele care separă principiile de funcţionare ale creierelor naturale de cele ale calculatoarelor digitale clasice:• reţelele neurale biologice nu utilizează principiile de calcul ale calculatoarelor digitale. După cum se ştie calculul digital poate fi sincron sau asincron. Dacă creierul ar funcţiona asincron ar trebui ca durata impulsurilor emise de neuroni să fie variabilă, pentru ca nivelele logice să poată fi menţinute pe durate nedefinite de timp, fapt care nu se observă în practică. Dacă funcţionarea ar fi sincronă ar fi necesar un "ceas" global, care de asemenea nu a fost pus în evidenţa. Observaţia fundamentală este ca funcţionarea neuronilor reali nu oferă precizia şi stabilitatea necesare pentru a defini funcţii logice, deci creierul este de fapt un "calculator" analogic. • reţelele neurale biologice nu utilizează algoritmi de calcul sau coduri de control. Un algoritm exprimă în mod uzual un calcul recurent, care presupune menţinerea definiţiei unor funcţii pentru o perioadă oarecare de timp. Datorită problemelor de stabilitate amintite anterior asemenea instrucţiuni sau coduri nu ar putea fi menţinute pe durate de timp mari. Rezultă de aici că principiile de calcul inspirate de funcţionarea creierului pot constitui o alternativă la calculul algoritmic actual.

Aplicaţii specifice. Se pot identifica doua direcţii distincte înspre care este canalizată atenţia cercetătorilor din domeniul reţelelor neurale. Prima o reprezintă identificarea unor modele plauzibile din punct de vedere biologic pentru neuronii elementari şi structura de interconexiuni dintre aceştia. Interesul este justificat de preocupările pentru studierea creierelor naturale şi de nivelul tehnologic actual, în speranţa că într-o zi vom putea reproduce artificial performanţele remarcabile ale acestora. Cea de-a doua, pe care am putea-o denumi "inginereasca", îşi propune un scop mai puţin ambiţios dar la fel de necesar, anume identificarea unor principii de procesare suficient de simple şi robuste, dependente de un număr relativ restrâns de parametri şi care să poată fi folosite pentru rezolvarea unor probleme concrete. Gama aplicaţiilor în care se utilizează reţelele neurale artificiale este extrem de vastă, extinzându-se mult în afara preocupărilor legate de tehnică în general şi de electronică în particular. În ultimii ani au fost raportate rezultate foarte încurajatoare privind folosirea acestora în medicină, finanţe sau construcţia de automobile şi viitorul va demonstra cu siguranţă înmulţirea şi diversificarea acestor exemple. Această abordare s-a dovedit utilă şi în cazul unor probleme "clasice", ca de exemplu conversia analog-numerică sau calculul de transformate liniare

54

Fig. 5.2. Tipuri de reţele neuraleTABELUL 5.2.

Principalele aplicaţii ale reţelelor neurale artificiale

Denumirea reţelei

Tipul arhitecturii

Algoritm de învăţare

Tipul variabilelor

Aplicaţii specifice

Perceptron FF S A, D Clasificare

Perceptron multistrat

FF S D Recunoaştere de forme, modelare de sistem

ART REC N A, DPrelucrarea semnalelor radar

Hopfield REC fără învăţare

A, DOptimizare, Conversie A/D

Kohonen FF N DPrelucrare de vorbire

BAM RECfără învăţare

A, D Memorie asociativă

Madaline FF S DPrelucrare adaptivă de semnal

Maşina Boltzmann

FF S DRecunoaştere de forme

Neocognitron FF S D Recunoaştere de caractere scrise de mâna

55

Hamming FF+RECfără învăţare

D Optimizare

RBF FF S D modelare de funcţii neliniare, egalizare

Legenda:FF - feedforward; S – învăţare supravegheată; A –analogic; REC - recurentă; N – învăţare nesupravegheată; D - discret ART – Adaptive Resonance Theory; BAM Bidirectional Associative Memory; RBF – Radial Basis Functions

Fig. 5.3. Model hibrid de tip neuroexpert

În pofida entuziasmului legat de acest domeniu manifestat mai ales în ultimii 10 ani, care uneori tinde să ne ducă cu gândul mai degrabă la literatura ştiinţifico-fantastică, este important să subliniem că această tehnologie nu este general aplicabilă şi rezultatele obţinute într-o problemă concretă nu sunt neapărat superioare unei tratări prin metode clasice (de exemplu, statistice). Mai mult, există situaţii în care tratarea clasică şi punctul de vedere "neural" sunt intim legate, ca de exemplu în cazul reţelelor recurente de tip gradient (în care se utilizează intensiv stabilitatea în sens Liapunov) sau în prelucrarea de semnal vocal, unde clasificatoare neurale utilizează informaţii oferite de modele Markov ascunse (Hidden Markov Models - HMM). Observaţia fundamentală care se poate face în legătura cu acest domeniu este că reţelele neurale sunt utile în aplicaţii pe care le-am putea denumi "orientate pe date", adică la care beneficiem de un volum mare de rezultate experimentale de genul unor perechi intrare-ieşire, fără să putem spune prea multe despre sistemul sau procesul care le-a generat.

Din acest punct de vedere, unele operaţii de prelucrare intermediară a datelor, ca de exemplu normalizări, extragere de trăsături semnificative (feature extraction), grupări (clustering) pot conduce la îmbunătăţiri sensibile ale performanţelor. De asemenea, în cazul modelării/identificării de sisteme a căror natură are un aspect neliniar intrinsec, abordarea "neurală" conduce la rezultate net superioare tratării liniare (de exemplu în cazul egalizoarelor de canal în transmisiunile de date sau în analiza seriilor de timp, în particular a celor haotice). În unele aplicaţii de prelucrare de imagine sau de control reţelele neurale pot înlocui algoritmi de calcul complicaţi sau nu suficient de rapizi. În recunoaşterea de forme, mai ales în cea a caracterelor scrise de mâna şi, respectiv, în recunoaşterea vorbirii, reţelele neurale se dovedesc indispensabile în obţinerea unor rezultate semnificative. Deşi în majoritatea lucrărilor apărute în literatura de specialitate se utilizează intensiv simularea pe calculator este important să subliniem ca un beneficiu real că se poate căpăta numai prin implementarea

56

soluţiilor propuse, folosind circuite VLSI sau optice. O problemă majoră o constituie din acest punct de vedere modalitatea de a asigura compatibilitatea cu hardware-ul existent. Prezentăm în continuare câteva aplicaţii concrete care ilustrează aria largă de aplicabilitate a acestei tehnologii, cu menţiunea că un număr special al IEEE Transactions on Neural Networks apărut în iulie 1997 a fost dedicat acestui subiect: Detecţia utilizării frauduloase a cărţilor de credit. Din 1996 funcţionează în Spania sistemul Minerva, care înglobează un clasificator neural capabil să identifice cu mare probabilitate operaţiunile frauduloase desfăşurate cu cărţi de credit VISA. Sistemul face faţă cu succes celor două cerinţe specifice acestei aplicaţii, anume timpul mic de răspuns şi volumul imens de tranzacţii ce trebuie analizate. Suportul teoretic este oferit de varianta neliniară a aşa-numitei analize discriminatorii de tip Fisher. Aplicaţii financiare: firma americană NeuroDimension a elaborat produsul software denumit TradingSolutions destinat unei categorii largi de aplicaţii din domeniul financiar precum predicţia indicatorilor bursieri, a valorii acţiunilor cotate sau a dobânzilor, alcătuirea unui portofoliu de investiţii şi elaborarea unei strategii de acţiune la bursă. Produsul este bazat pe utilizarea simulatorului NeuroSolutions, care înglobează o paletă extrem de largă de arhitecturi şi algoritmi de antrenare incluşi într-un mediu de operare flexibil, intuitiv şi simplu de manevrat.Procesarea peliculelor de film: firma americană Silicon Recognition produce un circuit VLSI specializat în operaţii de prelucrare de imagine cu performanţe remarcabile. Acest circuit reprezintă materializarea conceptului denumit ZISC (Zero Instruction Set Computer) şi include în structura sa o reţea neurală denumită RBF (Radial Basis Functions) cu 36 de neuroni, expandabilă nelimitat prin simpla interconectare a unor circuite similare. Conceptul, considerat revoluţionar, asigura o viteză de operare de 8,6 GB/s, o frecvenţă de lucru redusă (33 MHz) şi compatibilitate cu hardware-ul uzual. Circuitul a fost utilizat cu succes în prelucrarea peliculelor de film deteriorate, în aplicaţii de recunoaştere de caractere scrise de mâna, precum şi de control al calităţii fabricării circuitelor integrate. Industria alimentară: o reţea neurală cu rol de clasificator a fost utilizată pentru analiza cleiului de stejar folosit în industria viticolă pentru etanşeizarea sticlelor de vin. Aplicaţia este extrem de dificilă deoarece trebuie identificată cu precizie prezenţa oricăror crăpături, găuri sau eventuale insecte şi încadrarea corectă a probei analizate într-una dintre cele 8 categorii acceptate. În aceeaşi arie de interes se încadrează şi sistemul realizat de către firma Hecht-Nielsen Corporation folosit la sortarea automată a merelor pe categorii de calitate. Navigare automată: sistemul ALVINN (Autonomous Land Vehicle In a Neural Network) primeşte drept intrare imagini ale traseului de urmat şi furnizează drept ieşire direcţia pe care trebuie sa se mişte vehiculul considerat. Este folosită o reţea multistrat având 1217 neuroni pe stratul de intrare, 29 de neuroni pe stratul ascuns şi 46 de neuroni de ieşire. Baza de date de antrenare a constat din 1200 de imagini reprezentând diverse combinaţii de trasee, curbe, condiţii de iluminare şi nivele de distorsionare. Rezultatele raportate au fost comparabile cu cele obţinute de cele mai performante sisteme de navigare automata tradiţionale.

57

5.2. Modelarea reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice şi instrumente utilizate în recunoaşterea obiectelor şi clasificarea automată a imaginilor

Se poate spune că schema următoare conţine modul ideal în care oamenii îşi propun să folosească calculatorul.

Când omul este pus în situaţia obositoare de a lua în mod repetat aceleaşi decizii "de rutină", ideal este ca el să fie înlocuit de un calculator, cu softul său adecvat. În domeniul prelucrării digitale a imaginilor (DIP), în care există multe operaţii "de uzură" ce nu implică un grad înalt de răspundere, această înlocuire este unul dintre cele mai importante obiective şi se studiază mai ales atunci când se vorbeşte despre problema recunoaşterii obiectelor şi clasificării automate a imaginilor (pattern recognition and classification). Prin această sintagmă generală se înţelege capacitatea calculatorului, prin softul său specializat, de a determina conţinutul unei imagini imitând într-o cât mai bună măsură capacitatea umană de "citire" a imaginilor în vederea luării unor decizii ulterioare.

Fig. 5.4. Buclă inversă de control a fenomenului realPrin clasificarea automată a imaginilor se înţelege de fapt o categorie de tehnici,

metode şi algoritmi de recunoaştere a obiectelor şi formelor în imagini ce permit clasificarea imaginilor pe baza obiectelor recunoscute.

Câteva domenii care necesită aplicaţii DIP de clasificare automată a imaginilor pe baza recunoaşterii obiectelor componente sunt: Astronomie - pentru clasificarea automată a imaginilor preluate de la diferitele telescoape în benzi de frecvenţe extinse; Fizica pământului - pentru clasificarea automată (de multe ori în timp real) a imaginilor preluate de la sateliţii geostaţionari în vederea prognozei meteo, a stării atmosferei, a controlului creşterii vegetaţiei (culturilor) şi a comportamentului vulcanilor, etc.; Fizica atomica sau cuantică - pentru clasificarea automată a imaginilor preluate în experimente cu particule subatomice; Microelectronică - pentru clasificarea automată şi detectarea calităţii circuitelor VLSI pe bază de imagini microscopice; Automatică - pentru clasificarea automată şi controlul automat al calităţii diferitelor produse, în diverse domenii economice, ce trec pe bandă rulantă prin faţa unui controlor automat al calităţii (aici este inclus şi domeniul alimentar); Televiziune - pentru asigurarea controlului şi securităţii pe bază de camere video de urmărire continuă prin detectarea şi recunoaşterea în timp real a situaţiilor (eventual a persoanelor) frauduloase (aici este inclus controlul circulaţiei prin camere video şi radar, controlul bagajelor pe aeroporturi, urmărirea persoanelor în incinta băncilor, etc.); Armată - pentru recunoaşterea şi detectarea ţintelor şi pentru dirijarea în mod direct (orientare) a rachetelor sau avioanelor de luptă; Inspecţia non-chirurgicală - mai ales pentru detectarea şi marcarea automată (un fel de diagnoză asistată) a zonelor sau organelor suspecte, din imaginile preluate in vivo prin microscopie electronică, tomografie (raze gamma), fotografierea cu raze X şi prin rezonanţă magnetică, radiologie; Analiza compoziţiei chimice - prin clasificarea şi prelucrarea automată a informaţiei achiziţionate pe criterii cromatice, spectrale, etc.; Microscopie - pentru recunoaşterea şi clasificarea automată a structurilor moleculare şi atomice ale substanţelor studiate;

58

Data mining – clasificare şi regăsirea informaţiilor de diverse tipuri (multimedia) în volume mari de date structurate, mai mult sau mai puţin, ca baze de date, depozite de date sau bănci de date; Document image analysis – presupune clasificare, căutarea, regăsirea cu sau fără conversia totală în text a unor documente păstrate sub formă de imagini (copii fax, scanner, etc.); Multimedia database querying and content retrieval – se referă mai ales la regăsirea unor secvenţe video după criterii de căutare specifice inclusiv, să zicem, după chipul unui personaj;

Fig. 5.5. si 5.6. - două exemple ce ilustrează folosirea metodelor automate de recunoaştere, detecţie şi control a calităţii produselor farmaceutice: în primul caz, camera video detectează trecerea prin faţa ei (pe bandă rulantă) a unor recipienţi necorespunzători, iar în al doilea caz, prin inspecţie microscopică se detectează prezenţa unui număr prea mare de bule de aer în compoziţia unei substanţe (prin recunoaştere şi numărare automată).

59

Fig. 5.7., 5.8. şi 5.9. - alte trei exemple de utilizare practică a metodelor de recunoaştere şi clasificare a imaginilor: sus, o imagine preluată de o cameră radar a poliţiei care este prelucrată şi se extrage în mod automat numărul de identificare a maşinii; la mijloc, o imagine folosită într-o aplicaţie de recunoaştere a poliţiei cu ajutorul unei baze de amprente digitale; jos, o imagine preluată cu raze X de o cameră de control a calităţii produselor alimentare şi oferită unei aplicaţii care detectează prezenţa ascunsă a oaselor în pachetele de "carne fără oase"

60

6. SISTEM SUPORT PENTRU DECIZII CA METODĂ - MODEL DE MĂSURARE A DECIZIILOR ÎN DOMENIUL INDUSTRIAL. INGINERIA CALITĂŢII

DECIZIILOR CUANTICE ŞI SUPRACUANTICE ASISTATE PRIN SISTEME NEUROGENETICE

35.[FIL], 36.[FIL], 37.[FIL], 38.[FIL], 39.[FIL], 40.[FIL], 54.[KEE], 55.[KEE], 56.[KEE], 58.[KIR], 59.[KLE], 65.[LOE], 66.[LUC], 67.[MAY], 68.[MCM], 69.[MOO], 73.[NEW], 81.[RAD], 84.[SCO], 86.[SHA], 87.[SHE], 88.[SHE]

6.1. Calitatea sistemelor informatice din structura managementului performant bazată pe decizii cuantice şi supracuantice

Capitolul de faţă este dedicat sistemelor suport pentru decizii (SSD), un concept aproape matur, dar care se menţine în prezent în creştere datorită integrării (înglobării) mai multor tehnologii individuale relativ mai noi (orientarea obiect, sistemele expert, comunicaţiile avansate), de la care îşi "extrage" valenţe şi potenţe noi. În acelaşi timp, vitalitatea conceptului este stimulată de tendinţele tot mai puternice de integrare a proceselor tehnologice şi a funcţiilor în interiorul întreprinderii, cât şi de dezvoltarea întreprinderilor virtuale (extinse).

În esenţă, un SSD este un sistem informatic având ca misiune facilitarea activităţii decidenţilor, aflaţi pe diferite niveluri de conducere (de la supravegherea proceselor tehnologice până la conducerea politică şi a întreprinderilor transnaţionale), în sensul de a lua decizii mai bune (mai eficiente). În acelaşi timp, SSD are ca scop stimularea decidentului de a lua mai bine deciziile care trebuie pentru a obţine performanţe superioare şi vizibile rapid (eficacitatea deciziei).

Scopul urmărit în redactarea capitolului de faţă este de a transmite celor interesaţi acele informaţii despre SSD care sunt relevante prin prisma informaticii industriale.

Având în vedere marea varietate a SSD şi a diferitelor "şcoli" de cercetare-dezvoltare, precum şi scopul urmărit declarat mai sus, în continuare, se vor prezenta în mod gradual, de la general la particular elemente privind SSD: procesul decizional, definiţia conceptului de SSD, utilizarea (fiziologia), tehnologia (anatomia) şi construirea ("ontogenia") SSD. Se argumentează, de asemenea, aplicabilitatea conceptelor luării deciziei şi a SSD la problemele de control şi conducere operativă (specifice ariei de interes a informaticii industriale) şi se prezintă unele cerinţe generale, existente şi cunoscute privind SSD în timp real în mediu industrial. Exemplul conţinut în contextul capitolului prezintă unele dintre rezultatele conceptuale şi practice, obţinute pe parcursul ultimilor 15 ani în acest domeniu.

Apariţia SSD este nemijlocit legată de studiul proceselor decizionale. Un proces de decizie constituie o formă specifică de prelucrare a informaţiilor în scopul stabilirii unui plan de acţiune. De exemplu, în cazul sistemelor industriale de producţie, procesul decizional constă în adoptarea unor serii de acţiuni/comenzi privind funcţionarea sau modificarea structurii procesului (de producţie) condus în scopul creşterii performanţei acestuia. Obiectivele derivate, care precizează scopul general de mai sus pot fi:utilizarea eficientă a resurselor (materiale, financiare, utilităţi industriale, sau privind forţa de muncă etc.); creşterea calităţii produselor; micşorarea timpului de realizare a produselor (Browne şi Jagdew, 1996); îmbunătăţirea securităţii muncii şi diminuarea efectelor negative asupra mediului (Lefkowitz, 1982), sau altfel (mai nou) spus (Browne si Jagdew 1996; Pfeifer ş.a., 1994), asigurarea desfăşurării de procese industriale "benigne" pentru operator şi mediu.

Procesul de luare a deciziilor poate fi realizat în mai multe variante dintre care cele mai importante sunt:

• în întregime de către om, eventual asistat de către un "ssd" (sistem informaţional de asistare a deciziilor, care nu include în mod necesar calculatorul) (Stabell, 1987);

• în întregime de un sistem de prelucrare [automată] a datelor;• de către om, asistat de un sistem compus din oameni şi echipamente de prelucrare a

datelor (MIS,SSD, sistem expert).

61

Pentru a evalua necesităţile şi posibilităţile de construire a SSD, în continuare, se va face o trecere în revistă a aspectelor specifice privind prelucrarea informaţiilor în procesul de decizie, patru abordări: cadrul procesual descris de Simon (1960);conţinutul deciziilor (Holsapple şi Moskowitz, 1980); modelele descriptive decizionale (Bahl şi Hunt, 1984);deciziile de grup (De Michelis, 1996).Modele ale proceselor decizionale A. Cadrul procesual al luării deciziei Simon (1960) descrie luarea deciziei ca un proces de rezolvare a unei probleme, având trei etape:

• culegerea de informaţii (în limba engleză "intelligence");• proiectarea ("design") şi• alegerea ("choice").

Prima etapă conţine activităţile de culegere a informaţiilor privind mediul la care se referă luarea deciziilor şi analiza acestor informaţii în scopul identificării unei probleme sau situaţii de decizie. Proiectarea cuprinde activităţi de clarificare a problemei, de construire a unor posibile soluţii şi evaluare a acestora.Alegerea implică selectarea soluţiei şi începerea implementării acesteia.Această abordare permite, în principiu, clarificarea noţiunii de structurabilitate (nestructurabilitate) a unei probleme. Dacă problema de decizie nu poate fi clarificată în întregime şi soluţiile posibile nu pot fi explorate în întregime înainte de a se efectua alegerea, atunci problema este prost (sau ne) structurată.Potrivit lui Gorry şi Scott-Morton (1971), controlul stocurilor, ordonanţarea producţiei şi planificarea cercetării-dezvoltării de produse şi procese sunt exemple de procese de decizie structurate, semistructurate şi, respectiv, nestructurate.Newell (1980) rafinează abordarea lui Simon (1960) a deciziilor prin analiza următoarelor patru categorii de elemente caracteristice ale problemei: a) spaţiul stărilor (datelor), b) procedurile (operatorii), c) obiectivele şi restricţiile şi d) strategiile de alegere a procedurilor.B. Conţinutul luării deciziei

Holsapple şi Moskowitz (1980), în ideea construirii de SSD, identifică o mulţime de capabilităţi, mutual independente şi colectiv complete, pe care trebuie să le posede un sistem de luare a deciziilor: a) colectarea de informaţii, b) recunoaşterea problemei, c) formularea (de modele), d) dirijarea ("govern"), e) analiza, f) evaluarea, şi g) implementarea. Aceste capabilităţi, care pot fi regrupate pentru a regăsi modelul procesual al lui Simon, permit construcţia SSD precum şi evaluarea diferitelor produse informatice calificate drept SSD, care ar trebui să posede una sau mai multe din capabilităţile amintite mai sus.C. Alte modele descriptive ale procesului decizional Unele dintre modelele descrise de Bahl şi Hunt (1984) prezintă o aplicabilitate deosebită pentru activitatea practică de construire a SSD. Astfel, modelul "econologic" presupune că decidentul este complet informat şi urmăreşte o extremizare raţională a unuia, sau mai multor indicatori de performanţă. Procesul de luare a deciziei se defineşte într-o succesiune de etape:

• definirea problemei;• stabilirea unui criteriu de evaluare a alternativelor de decizie;• listarea tuturor alternativelor disponibile şi stabilirea consecinţelor acestora;• selectarea celei mai bune alternative;• execuţia.• Modelul "raţionalităţii limitate" presupune că persoanele care iau deciziile consideră

diferite alternative posibile mai degrabă în mod secvenţial decât sinoptic, folosesc reguli euristice pentru identificarea alternativelor promiţătoare şi fac selecţia nu pe baza unor considerente de extremizare (a unor indicatori), ci mai degrabă având în vedere nişte alternative satisfăcătoare.

• Modelul "favoritului implicit" presupune că, decidentul identifică de la început un plan favorit de acţiune pe baza evaluării câtorva (puţine) caracteristici şi aşteaptă de la

62

sistem o confirmare a acestui plan. Un SSD construit având în vedere modelul econologic va fi puternic "normativ", în timp ce unul construit pe baza modelului raţionalităţii limitate va fi "pasiv" (Keen, 1987).

• Altă clasificare mai recentă, interesantă şi complementară, este dată de Carlson (1996) care identifică patru modele organizaţionale, fiecare având asociate câte două tipuri de roluri manageriale. Astfel, pentru modelul "obiectivelor raţionale", există rolurile de "director" şi de "producător". În cazul modelului "procesului intern", putem avea roluri de "monitor" şi de "coordonator". Pentru ultimele două modele şi anume cel al "sistemului deschis" şi cel "al relaţiilor umane", Carlson identifică perechile de roluri de "inovator" şi de "broker" şi, respectiv, de "facilitator" şi de "mentor".

D. Caracteristicile deciziilor de grupÎn prezent, se poate observa (Michelis, 1996) că, majoritatea deciziilor importante (antrenând mişcarea unor resurse serioase, sau având impact major asupra întreprinderii sau societăţii) sunt rezultatul unei activităţi de grup (echipă). Mai mult, globalizarea de dată recentă a producţiei, apariţia întreprinderilor virtuale (vezi Cap. 5), sau "hipointegrarea" întreprinderii (definită de Cariati (1996) prin cele două tendinţe de descentralizare internă a firmelor mari şi de interconectare în reţea a întreprinderilor) impune luarea deciziei în "echipe virtuale", formate din persoane aflate, de multe ori, în locuri diferite şi la distanţe mari.

Deoarece decizia grupului este rezultatul fie al unei combinaţii de decizii individuale, fie selecţia uneia dintre deciziile individuale, ea nu poate fi "raţională" în sensul propus de Simon (1960) pentru deciziile individuale şi anume să depindă de calitatea soluţiei faţă de toate alternativele posibile, într-un spaţiu complet al alternativelor asociat cu un criteriu de alegere adecvat. Altfel spus (De Michelis, 1996), soluţia deciziei de grup nu este în mod necesar combinaţia cea mai bună a soluţiilor individuale considerate optime, care se aleg în mod inerent (mai ales în cazul echipelor virtuale) pe baza unor informaţii, scopuri sau criterii potenţial diferite. În consecinţă, trebuie să acceptăm o mutaţie de la modelul raţional cu patru etape al lui Simon la unul nou care ţine seama de "natura socială" (posibile conflicte de interese, influenţe, relaţii), de "multiplicitatea" sau "multilateralitatea" (viziuni diferite şi soluţii diferite ale unor autori diferiţi) cât şi de complexitatea deciziilor de grup. Alte modele ale proceselor de evaluare în grup a problemelor sunt propuse de Shaw şi Fox (1993), care identifică trei tipuri de raţionament: colaborativ, distribuit şi conecţionist.

Tipuri de decizii în sistemele de fabricaţie industrialeA. Decizii de planificare a afacerilorAceste decizii au caracter strategic şi privesc stabilirea pieţelor de interes, produsele care vor fi fabricate, resursele necesare şi impactul financiar al activităţii întreprinderii.McMahon şi Browne (1995) identifică şase tipuri de decizii strategice privind:asignarea produselor, clienţilor şi pieţelor pe unităţi de producţie sau fabrici (“facilities”);când, cum şi unde se vor adăuga (se va renunţa la) anumite capacităţi (spaţii, echipamente);crearea sau cumpărarea (“make or buy”), constând în determinarea acelor produse şi tehnologii care se dezvoltă în interiorul întreprinderii, celelalte urmând a fi externalizate în ideea creşterii competitivităţii procesele de fabricaţie, vizând aspectele legate de: a) nivelul de personalizare (sau standardizare), b) volumul producţiei, c) cerinţele privind calificarea personalului, d) “maturitatea” tehnologiei necesare, şi e) integrarea facilă cu echipamentele şi procesele existente;“infrastructura”, vizând în special de definirea sistemelor de control al stocurilor şi al calităţii;resursele umane, cuprinzând sistemul de remunerare şi proiectarea structurilor organizaţionale.Ansamblul deciziilor de mai sus conduce la stabilirea planului de producţie pe termen lung, care conţine: a) încărcarea unităţilor de producţie, integrarea verticală (bazată pe deciziile de tip “make or buy”); c) nivelurile de investiţii, d) ciclurile de viaţă ale produselor, e) structurile organizatorice şi politicile de personal.

63

B. Decizii tacticeDeciziile tactice se referă la stabilirea:programului de producţie conducător (“Master Production Scheduling” – MPS), care transformă planul de producţie pe termen lung într-o listă cuprinzând tipul, cantitatea şi momentul de livrare ale produselor;planificarea cerinţelor privind producţia/materialele achiziţionate (“Material/Manufacturing Requirements Planning” – MRP). Atât MPS cât şi MRP depind de tipul fabricaţiei (continuă, de masă, repetitivă, pe loturi sau “jobing”) şi de abordarea adoptată a producţiei (pe stoc – “make to stoc”, asamblare pe bază de comenzi - “assemble to order”, sau proiectare la comandă – “engineer to order”). Problematica deciziilor tactice şi metodologia de elaborare a MPS şi MRP constituie un subiect vast şi bine reprezentat în literatură (McMahon, Browne, 1995), Gibson ş.a., (1996) şi nu va fi dezvoltată în continuare.

C. Conducerea atelierului de fabricaţieTermenul generic de conducere a atelierului de fabricaţie (“Shop Floor Control” – SFC) cuprinde două grupuri de tipuri de decizii referitoare la coordonarea proceselor de producţie din fabrică (“Factory Coordination” – FA) şi respectiv la conducerea activităţilor de producţie (“Production Activity Control – PAC) (McMahon, Browne, 1995.Deciziile care se iau la nivelul FC privesc fluxul de materiale, semifabricate şi produse între diferite compartimente productive şi instalaţii tehnologice şi se referă la următoarele tipuri de funcţii:configurarea mediului de producţie (“Production Environment Design – PED”), constând în a) planificarea proceselor de fabricaţie, b) întreţinerea “layout”- ului bazat pe produse şi c) analiza sistemului de fabricaţie (analiza alternativelor, realizarea de diagnoze ale activităţii în vederea îmbunătăţirii continue);conducerea (controlul) activităţii, realizând sarcini de: a) planificare (“scheduling”), b) dispecerizare şi c) monitorizare (toate la nivelul fabricii).Rezultatele deciziilor luate la nivelul FC constituie întăriri pentru deciziile luate “aproape în timp real” la nivelul PAC pentru realizarea unor sarcini asemănătoare programarea operativă (pe termen scurt ) - PO, prin care se detaliază planul pregătit la nivelul FC, ţinând cont de satisfacerea restricţiilor definite de capacităţile de prelucrare, intrările şi ieşirile planificate, şi de situaţia stocurilor;dispecerizarea – D, care are ca scop implementarea programului operativ ţinând cont de valoarea curentă a variabilelor care descriu starea reală a sistemului de fabricaţie condus;monitorizarea – M funcţionării, materialelor, calităţii produselor, etc.;coordonarea mişcării materialelor – CMM;comanda şi supervizarea proceselor tehnologice – C&SPP.

6.2. Modele de asistare a deciziilor cuantice şi supracuantice aplicabile în mediu simulat sub aspect tehnologico-managerial în domeniul industrial energetic

Definiţia Sistemului Suport pentru Decizii. Definiţiile date în ultimii treizeci de ani pentru SSD acoperă, după cum arată Keen (1987), "atât ce este cât şi ce nu este SSD", aceasta având consecinţe atât asupra bazei ştiinţifice, cât şi a credibilităţii produselor informatice pentru asistarea deciziilor. Enumerarea definiţiilor care sunt date în continuare are ca scop reliefarea evoluţiei oarecum în spirală a unor tendinţe şi atitudini faţă de SSD.

64

Definiţiile iniţiale (Gorry şi Scott-Morton, 1971) identificau SSD (pornind de la tipul de probleme şi funcţiile sistemului) drept sisteme informatice destinate asistării deciziilor în situaţii nestructurate şi semistructurate. Termenii cheie: asistare ("support") şi nestructurate indicau faptul că, SSD are ca scop extinderea şi uşurarea judecăţii decidentului (şi nu înlocuirea acestuia) în abordarea unor probleme a căror rezolvare nu poate fi clar şi în totalitate specificată sub forma unui algoritm programabil, deoarece fie sunt noi (neîntâlnite anterior), fie prea complexe, sau prea importante.

În 1970, Little definea "calculul deciziilor" ca "un set de proceduri bazate pe modele şi pe judecăţi pentru a asista pe decident în activitatea sa". Având în vedere funcţiunile sistemului şi caracteristicile interfeţei, SSD trebuie să fie simplu, robust, convivial, uşor de controlat, adaptiv, şi complet faţă de situaţiile cele mai importante.

La începutul decadei anterioare, au apărut noi definiţii. De exemplu, Alter (1980), având în vedere modul de folosire şi obiectivele sistemului, definiţia SSD prin contrast cu sistemele informatice tradiţionale, pe următoarele axe:folosire (activ şi nu pasiv);utilizator (decident pe diferite niveluri şi nu personal administrativ-funcţionăresc);scop (eficacitatea globală şi nu eficienţa în sens mecanicist);orizont de timp (orientat către prezent şi viitor şi nu către trecut);obiectiv (flexibilitate faţă de complexitate).

Pornind de la observaţia că nestructurabilitatea (sau structurabilitatea) unor situaţii de decizie, pe care se bazau definiţiile iniţiale ale SSD, depinde nu atât de problema (obiectivă) cât, mai ales, de decidentul (subiectiv) implicat, Moore şi Chang (1980) defineau un SSD ca un sistem extensibil, capabil să asiste analize ad-hoc şi care este orientat către planificare şi este folosit la intervale neregulate şi neplanificate.

Având în vedere modul de realizare a SSD, Keen (1980) arăta că, astfel de sisteme se pot dezvolta numai printr-o procedură adaptivă.

Sprague (1987) considera SSD ca un sistem informatic aflat la confluenţa tendinţelor de evoluţie în prelucrarea datelor (în special în zona gestiunii bazelor de date) şi în ştiinţa conducerii (în special în zona de elaborare a modelelor de conducere) pentru rezolvarea de sarcini de urmărire, alertare, rezolvare de probleme de decizie şi comunicaţii.

Având în vedere faptul că, setul definiţiilor anterioare, considerate în ansamblu, restrânge numărul sistemelor care pot fi calificate drept SSD la o intersecţie care poate fi chiar nulă şi, în general, ignoră esenţa originală a SSD de a asista şi creşte eficacitatea deciziilor, în continuare, se va prefera definiţia dată de Ginzberg şi Stohr (1982). Un SSD este un sistem

65

FC

P

D

CM

Execuţie

M

C&SPP

Indicatori de

stare

Instrucţiuni

Culegere dedate

CerereProgramoperativ

Fig. 6.1. Funcţiile realizate la nivel PAC

informatic folosit în asistarea activităţii de luare a deciziilor (de conducere) în situaţii în care nu este posibil şi nici nu este dorit un sistem complet automat care să realizeze întreg procesul de luare a deciziilor.

Această definiţie trebuie completată cu accentul pus pe dezvoltarea creativităţii omului şi luarea unor decizii "care contează" (Elam, 1985; Keen, 1987; Filip, 1989).

Cititorul interesat poate găsi şi alte clasificări şi etapizări privind istoria SSD în lucrările lui Ginzberg şi Stohr (1982), Bui (1987), Sol (1988), Stabell (1987) sau, Courbon (1996).

Folosirea, tehnologia şi construirea Sistemului Suport pentru Decizii

Folosirea SSD. Acest subcapitol îşi propune să răspundă la următoarele cinci întrebări: a) cine sunt utilizatorii care pot beneficia de SSD?; b) la ce [fel de] probleme sunt folositoare SSD?; c) în ce fel sunt utilizate SSD?; d) în ce scop se folosesc SSD?; e) care este tipul de suport furnizat.A. Utilizatorii

Majoritatea literaturii mai vechi despre SSD presupune faptul că, utilizatorii de SSD sunt conducători de întreprinderi ("directori"), cei care au de luat numai decizii "foarte importante". O analiză mai atentă a literaturii privind problemele abordate (a se vedea şi paragrafele următoare), precum şi a modului de folosire a SSD lasă însă să transpară concluzii mai puţin simpliste. În realitate, SSD nu sunt "jucării privilegiate ale directorilor" (Wang şi Courtney, 1984), ci ele sunt folosite de fapt de către toţi decidenţii plasaţi pe diferite niveluri de competenţă. Mai mult, în cazul deciziilor de foarte mare anvergură, utilizatorii reali sunt, de foarte multe ori, specialişti care au nevoie să analizeze mai multe variante de decizie pentru a înţelege modalităţile de acţiune şi implicaţiile acestora în scopul de a le putea recomanda adevăraţilor conducători cu putere de decizie. Aceştia din urmă sunt în realitate, de multe ori, "ratificatori" ai deciziilor propuse de către specialişti. Trebuie precizat că, prin utilizatori nu se înţeleg, în mod mecanic numai cei care operează la terminalul calculatorului ci şi cei care solicită şi analizează alternativele furnizate. De altfel, se acceptă şi existenţa unor persoane de operare denumiţi uneori "şoferi" sau "alimentatori cu date" (Alter, 1980), dar, spre deosebire de sistemele informatice mai vechi, nu se mai acceptă prezenţa şi a unor intermediari (gen personal din centrul de calcul). Pe de altă parte, merită de menţionat faptul că, în ultima decadă, categoriei "directorilor" i s-a realizat un tip special de sistem informatic şi anume ESS ("Executive Support Systems") (Watson, Rainer, Koh, 1991; Carlson, 1996). ESS asigură capabilităţi specifice şi mai extinse decât SSD şi anume: a) comunicaţia electronică (E-mail, teleconferinţă); b) birotica şi c) analiza datelor (incluzând SSD).

ESS şi varianta sa redusă orientată pe informaţii EIS ("Executive Information System"), deşi s-au bucurat de o mare atenţie constituie un domeniu aparte, mai puţin relevant pentru lucrarea de faţă, orientată cu precădere către nivelurile de conducere mai apropiate de procesele industriale de producţie. În consecinţă, expunerea în continuare se va concentra în general pe problematica SSD.

O categorie relativ nouă de sisteme o constituie SSD de grup (SSD-G) (De Sanctis şi Gallupe, 1985; Bui, 1987; Grai 1987; Shaw şi Fox, 1993), care asistă cu mijloace informatice co-deciziile (De Michelis, 1996) sau deciziile de grup/echipă. Schimbarea de paradigmă în luarea deciziei - de la managerul care ia decizii noaptea, singur în biroul său, la consiliile de administraţie la echipele "virtuale" de specialişti care proiectează sau conduc producţia unor întreprinderi extinse se reflectă în noile tipuri de SSD-G: a) camera de decizie, b) reţeaua locală de decizii, c) teleconferinţa, d) SSD-G pentru decizii ale unor persoane separate de distante geografice mari. Deşi domeniul SSD-G este interesant şi în plină dezvoltare, în continuarea lucrării de faţă, ne vom limita expunerea numai la deciziile de coordonare a procesului de producţie.

B. Clase de probleme

O trecere în revistă a produselor de tip SSD de succes poate susţine afirmaţiile anterioare şi permite trecerea la analiza legată de întrebarea "ce [fel de] probleme" sunt

66

abordate cu ajutorul SSD? Se pot enumera la următoarele domenii (zone funcţionale) şi produse mai vechi sau mai noi.planificarea Simplan (Nayo, 1979), Gplan (Haseman, 1977), IFPS (FN1, 1983), HYMS (Burrell, Duan, Boskovie, 1996);marketing şi finanţe: Express (Shee ş.a., 1977);planificarea energiei (Donovan,1976);conducerea producţiei cu prelucrări discrete: MDSS (Nof şi Gurecki, 1980), CADIS (Filip, Neagu, Donciulescu, 1985), IMS (Fox, 1986), CASES (Biswass, Oliff şi Sen, 1987), MacMare ( Hsu ş.a., 1993);planificarea resurselor de apă: Fedra (1985) şi DISPECER-H (Donciulescu şi Filip 1985);conducerea producţiei cu caracter continuu: (Dourado-Correia şi Monteiro, 1993), DISPECER (Filip 1995, Filip ş.a., 1985, Guran ş.a., 1985);alocarea resurselor: RALLY (Rădulescu şi Gheorghiu, 1992);planificarea sistemelor GSM (Loebecke, 1996);asistarea deciziilor de grup: Big Blue, IBM Team Focus, Grup Systems, Vision Quest (Kirkpatrick, 1992).

Tabel. 6.1. Caracteristici ale deciziilorNivel Exemplu Structură Caracteristici Restricţii

de timpStrategic Planificare

generalănestructuratsemirepetitiv

în condiţii de risc nu

tactic gestiunea stocurilor

–"– parţial ad-hocparţial distribuit

uneori

Operativ Conducerea atelierului

semistructuat risc redusad-hocdistribuit

timp real

C. Mod de utilizare

Referitor la întrebarea "Cum se foloseşte un SSD?" trebuie avute în vedere pentru analiză următoarele aspecte: caracterul evolutiv;controlabilitatea (controlul utilizatorului asupra sistemului);folosirea neplanificată (ad-hoc).Referitor la prima caracteristică de mai sus, se poate observa că, aceasta nu este neapărat specifică numai SSD faţă de alte sisteme informatice, deşi este prezentă poate cu un grad mai avansat de necesitate, în special datorită posibilei îmbunătăţiri în timp a structurii problemei.Controlabilitatea este mai semnificativă prin prisma iterativităţii şi interactivităţii implicate în mod necesar de procesul de decizie.Folosirea neplanificată se poate referi atât la moment, cât şi la forma (neplanificată dinainte a) ieşirilor sistemului. Deşi această situaţie (folosirea ad-hoc, ieşiri nespecificate) este caracteristică unor SSD, totuşi, în multe cazuri, cel puţin o parte din formatele de ieşire pot fi utile şi într-o formă prespecificată şi multe decizii se iau la intervale regulate, prestabilite. În concluzie, sistemele folosite în "mod planificat" nu pot fi descalificate din categoria SSD.

D. NormativitateaLegat de "tipul (gradul) de asistenţă oferit", s-a constatat o migrare (Keen, 1987) de la "asistarea pasivă" a deciziei (când decidentul folosea SSD ca un instrument comod de realizare mai rapidă a sarcinilor sale) la "asistarea tradiţională" (care este încă majoritară), în care SSD evaluează alternativele propuse de om prin furnizarea de răspunsuri la întrebări de tip "ce se întâmplă dacă...?" ("what if ...?") şi acţionează ca un "asistent" care, în secundar, poate stimula căutarea de căi noi de analiză. Faţă de aceste tipuri de SSD care, în mod normal, nu aveau ca scop schimbarea activităţii de decizie, ci, cel mult, facilitarea ei, noile generaţii de SSD sunt orientate către schimbare. Dacă un SSD pur "normativ" (în care decidentul introduce date şi primeşte sugestii, obţinute pe baza folosirii extensive şi exclusive a

67

modelelor de la "consilierul" său automatizat) va fi acceptat rămâne o problemă deschisă, sistemele care oferă un "suport extins" par o tendinţă de dezvoltare realistă şi promiţătoare. Acestea, acţionând ca nişte "consultanţi", îşi propun să influenţeze modul de decizie, păstrând însă prioritatea judecăţii umane (eliminate în principiu în SSD normative), urmărind modul de gândire a decidenţilor şi căutând să stimuleze delegarea unor activităţi prin folosirea instrumentelor analitice (Keen, 1987).

Prin prisma creşterii gradului de normativitate, termenul de asistare (folosit uneori în literatura română pentru cel din limba engleză – "support") apare acum ca fiind semantic insuficient.

E. Scop Referitor la problema scopului SSD, se poate spune că, acesta este un sistem folosit în mod voluntar (şi în perspectivă, poate - în unele situaţii - obligatoriu) atât pentru a se îmbunătăţii capacităţile cognitive şi creative ale individului, cât şi pentru a realiza mai bine funcţiile de coordonare, control şi comunicare.

7. CONCLUZII

7.1. Sinteza problemelor dezvoltate în teza de doctoratPrincipalele probleme dezvoltate în lucrarea de doctorat se circumscriu următoarelor demersuri esenţiale:

• Demersul motivării de abordare a concepţiei neurogenetice ca o inovare a structurilor reale prin decizii cuantice şi supracuantice.

• Demersul motivării calităţii resursei umane în logică fuzzy şi bazat pe conceptele psihologiei cuantice.

• Demersul abordării ordinii cuantice a resursei umane în concepţia algoritmilor genetici şi a calculului evolutiv.

• Demersul corelării modelelor neurogenetice ale ordinii cuantice şi supracuantice. Modele de cuantificare a eforturilor generate de evenimente reale a ordinii cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic. Aplicaţii semnificative ale modelelor corelate cuantice şi supracuantice pe structuri energetice supuse evoluţiei dinamice.

• Demersul diminuării vulnerabilităţii sistemelor evolutive prin apelarea reţelelor neurogenetice performante.

• Demersul prezentării şi inovării sistemelor neuro-genoexpert. Tehnologia proceselor de învăţare a sistemelor neurogenetice.

• Demersul ingineriei calităţii deciziilor cuantice asistate prin structuri neuroexpert. Modelarea reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice. Structura şi funcţionalitatea sistemelor neuroexpert. Arhitecturi ale sistemelor expert asistate neuronal. Structuri informatice neuroexpert în concepţia reingineriei economico-financiare aplicabile evoluţiei sistemelor energetice. Studiu de caz.

• Demersul prezentării şi inovării sistemelor informatice din structura managementului performant bazată pe decizii cuantice şi supracuantice (autohton şi european, integrate holistic).

• Demersul elaborării unor produse-program de asistare a deciziilor cuantice şi supracuantice aplicabile sistemelor evolutive în mediu agil simulat sub aspect tehnologico-managerial.

7.2. Prezentarea aspectelor originale

Scopul şi necesitatea unei lucrări cu titlul propus de noi izvorăşte din perspectiva evoluţiei ştiinţelor cognitive şi a domeniului IT în special, aşa cum le-am prezentat de-a lungul acestui capitol.

Explicit, scopul tezei de doctorat l-a reprezentat abordarea pe baza concepţiei neurogenetice a nivelelor de conducere specifice sistemului energetic naţional conceput ca un sistem integrat holistic cu referire, în special, la problema deciziei.

68

Am conceput această abordare pe două planuri: a) individual (microcosmic) şi b) organizaţional (macrocosmic).

Abordarea microcosmică se referă la universul interior al individului pe care îl considerăm a fi de natură cuantică. Este un tip de realitate care se supune logicilor terţiului inclus, şi sunt guvernate de regulile şi principiile teoriilor morfogenetice (teoria catastrofelor, teoria atractorilor, teoria fractalilor, pe suportul constructiv al teoriei cuantice generalizate şi în cadrul unei ramuri a psihologiei cibernetice, create de autor ca o contribuţie originală şi numită Psihologia ordinii. Psihologia cuantică).

Rezultatul acestei abordări l-a constituit construirea a două tipuri de teste care au ca premise concepţia neurogenetică. Este vorba despre Testul configuraţiilor (TC) construit după modelul hard a calculatorului ADN şi a principiilor algoritmilor genetici evolutivi, precum şi a calculatorului cuantic şi Testul Asociaţionist (TANC) creat după modelul calculatorului cuantic, acesta fiind conceput ca o reţea neurogenetică fără scalare, bazat pe două premise: metoda probabilistă Monte Carlo (regula distributivităţii centrale) şi principiul spinului cuantic. Ambele reprezintă instrumente de măsurare a realităţii prin forme. Aşa cum, de exemplu, în medicină metoda reţelelor neurale este utilizată pentru identificarea unor boli prin recunoaşterea tiparelor pe o cardiogramă, tot astfel, noi am conceput aceste teste ca instrumente de recunoaştere a unor stări/situaţii de risc şi incertitudine prin tiparul (forma) care le caracterizează. Ele se aplică pentru identificarea stărilor de opţiune şi a structurii de rezistenţă existente în universul interior al individului, socotit ca decident în ipostaze de viaţă sau de muncă foarte diferite. Abordarea microcosmică se referă la inteligenţa naturală.

Abordarea macrocosmică are ca obiect realitatea externă, in spe, mediul organizaţional şi principiile concepţiei neurogenetice privite din perspectiva inteligenţei artificiale (IT). Se referă la acele domenii ale realităţii organizaţionale situate la nivel de conducere, care se supun logicii fuzzy şi care cer soluţii expert concretizate prin programe informatizate. În acest fel, capitolele lucrării cuprind o alternanţă de modele micro-macrocosmice (cuantice-supracuantice).Temele abordate în această lucrare au următoarele formulări de referinţă:Motivarea abordării concepţiei neurogenetice într-o nouă structură dictată de psihologia cuantică

• Modelarea calităţii factorului uman prin coordonatele şi criteriile specifice psihologiei cuantice cu scopul reconfigurării resursei umane

• Abordarea ordinii mici şi a ordinii mari într-o structură cuantică capabilă să surprindă manifestări relevante ale psihicului uman

• Corelarea modelelor neurogenetice ale ordinii cuantice şi supracuantice prin relaţii conceptuale aplicabile sistemelor de energie supuse evoluţiei

• Structura şi funcţionalitatea sistemelor neurogenetice la nivelul producţiei şi livrării energiei spre piaţa concurenţială cu pierderi minime

• Abordarea calităţii deciziilor cuantice aplicabile Sistemului Energetic Naţional• Aplicaţiile posibile de realizat în acest domeniu sunt susţinute de produse-program

performante.În contextul temelor prezentate în acest paragraf, noutăţile şi aspectele originale aduse

prin teza de doctorat sunt următoarele:• Crearea unui model operaţional general, pe baza teoriei cuantice generalizate, care să

reunească sub aceeaşi cupolă structuralul şi structural – fenomenologicul, un model hibrid între inteligenta naturală si inteligenta artificială. Este un tip de model pe care-l considerăm sugestiv şi simbolic totodată pentru actualul stadiu de evoluţie al cercetărilor în domeniul IT, el reflectând, pe de o parte, limitele atinse de paradigma clasică şi demonstrând, pe de altă parte, că teritoriul pe care tocmai s-a păşit în acest domeniu este unul viabil. Ne referim la un model operaţional care să exploateze calităţile teoriei cuantice şi a logicilor fuzzy. Aceasta pentru că, în pofida faptului că logicile plurivalente sunt invocate tot mai des în judecarea realităţii şi a modului de funcţionare a creierului natural, alcătuirea programelor de tip expert/neurogenoexpert se bazează tot pe modelul computaţional de procesare a informaţiei care se acordă cu MTU (Maşina Universală Turing). Dar logicile fuzzy sunt compatibile mai degrabă cu

69

modul non-computaţional de procesare a informaţiei, aşa cum sesizează academicianul român Mihai Drăgănescu, şi cum a fost descris acesta de David Deutsch creatorul computaţiei cuantice (UCQ) pe care o opune MTU-lui. În acest sens noi am creat un model de trecere, un model - punte de legătură între computaţional şi non-computaţional, între structural şi structural fenomenologic. El reprezintă un pod între sistemele expert încă puternic dependente de factorul uman şi sistemele neurogenoexpert care preconizează că această dependenţă a creierului de calculator de creierul uman va fi tot mai mică.

• Modelul operaţional general reprezintă un sens din care se desprind modele operaţionale cu semnificaţii particulare, ca de exemplu:

modele ale ordinii cuantice ca premise pentru deciziile neurogenetice modele ale programării neurogenetice modele ale reţelelor neuronale în concepţia ştiinţelor morfogenetice modele de eficienţă construite în concepţia reingineriei economico-financiare modele de cuantificare a eforturilor generate de evenimente reale a ordinii

cuantice şi supracuantice corelate neurogenetic, pe care le prezentăm pe parcursul lucrării de doctorat, toate cu aplicaţii în domeniul sistemului energetic conceput ca integrat holistic.

Pornind de la acest model, scopul lucrării de doctorat l-a constituit crearea de metode de măsurare a performanţelor manageriale construite pe fundamentul teoretic al concepţiei neurogenetice şi urmând modelele soft ale calculatorului. Sunt metode care reunesc complementar în conceperea şi în concepţia lor, modul de procesare a informaţiei de către creierul natural – un mod de procesare structural fenomenologic cu modul de procesare structural propriu creierului artificial. Prin testare se obţine o informaţie procesată structural fenomenologic, o informaţie natural neurogenetică, şi care este aşezată pentru interpretare într-un model structural neurogenetic, specific creierului de tip IT. Astfel, informaţia obţinută prin test se poate constitui într-o bază de date pentru alcătuirea unor programe neurogenoexpert (softuri) dar, în anumite condiţii testul însuşi reprezintă un program neurogenoexpert.

În acest scop au fost construite două tipuri de metode care se constituie, totodată, alături de alte aspecte, în noutăţi şi contribuţii originale aduse prin lucrarea de doctorat la domeniul Inteligentei Artificiale:

• Crearea modelului cognitiv cuantic pe baza ecuaţiei lui Schrödinger, un model de înţelegere a sistemelor cuantice mixte, adică acele tipuri de sisteme care interacţionează atât în lumea microcosmosului cât şi în lumea macrocosmică cum este şi cazul factorului uman.

• Metoda (Testul) Configuraţiilor construită pe principiul algoritmilor genetici evolutivi, după schema şi modelele calculatoarelor ADN şi cuantic, ea exploatând ca mecanism de testare, principiul superpoziţiilor în momentul de procesare a informaţiei de către creierul natural, stipulat de teoria cuantică.

• Metoda Asociaţionistă - o reţea neuromimetică cu zece registre de memorie construită pe principiul reţelelor fără scalare, această metodă valorificând descoperirile din domeniul matematic al tehnicilor de recunoaştere a formelor.

• La aceste două metode de testare propriu-zisă, vom adăuga şi construcţia unei metode originale de scalare şi măsurare a performanţelor, bazată pe principiul reţelelor fără scalare şi pe logicile de tip fuzzy, pe care am numit-o curba cunoaşterii. Deschidem, astfel, prin valorificarea unui set de informaţii specific domeniului IA, un

nou drum în măsurarea performanţelor manageriale: măsurarea prin forme, care reprezintă o modalitate de măsurare a cantitativ-calitativului, domeniu în care există în momentul de faţă un mare gol.

8. BIBLIOGRAFIE SELECTIVĂ

70

8.1. LUCRĂRI DE REFERINŢĂ ÎN DOMENIU1. [ALT] ALTER, S. [ALT] (1980) Decision Support Systems: Current Practices

and Continuing Challanges. Addison-Wesley. Reading, Massachusetts.2. [ARI] ARIAV, G., M. GINSBERG (1985) DSS Design - a Systemic View of

Decision Support. Working Paper Series, CRIS’84, GBA 84-81, New York University.

3. [BAH] BAHL, H.C., R.G. HUNT (1984) Decision making theory and DSS. Data Base, 15(4), 10-14.

4. [BAR] BARR, A., E. FEIGENBAUM (1982) The Handbook of Artificial Intelligence. Kaufman, Los Angeles.

5. [BAR] BĂRBAT, B., F.G. FILIP (1997) Informatica industrială; ingineria programării în timp real. Ed. Tehnică, Bucureşti.

6. [BEL] BELOW, R.K. (1995). Evolutionary DSS. In L.B. Methlie şi R.H. Sprague (Eds.), Knowledge Representation for DSS. North Holland, Amsterdam, p. 141-160.

7. [BER] BERRISFORD, T.R., J.C. WETHERBE (1979). Heuristic development: a redesign of system design. MIS Quarterly, 3(1), 11-59.

8. [BIS] BISWAS, G., M. OLIFF, A. SEN (1988). An expert DSS for production control. Decision Support Systems, 4, 235-248.

9. [BON] BONCZEK, R.H., C.W. HOLSAPPLE, A.B. WHINSTON (1984). Developments in decision support systems. Advances in Computer, 23, 141-175.

10 [BOS] BOSMAN, A. (1987) Relations between specific DSS, Decision Support Systems

11. [BRO] BROWNE, J., H.S. JAGDEV (1996). The Extended Enterprise; A Context for the Product Development and Production. SOA Report, ESPRIT ICIMS NOE.

12. [BUI] BUI, T.X. (1987). Co-oP. A Group Decision Support System for Cooperative Multiple Criteria Decision Making. Springer Verlag, Berlin.

13. [BUR] BURREL, P.R, Y. DUAN, A. BOSKOVIK (1996). The effective use of a decision support tool in the area of strategic marketing management. In P. Humphreys, L. Bannon, A. McCosh, P. Migliarese, J.Ch. Pomeroe (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decision: Concepts, Methods and Experiences.

14. [CAR] CARABULEA A., Principii şi modele privind proiectarea operaţională a managementului sistemelor de energie, Ed. Academiei Române, 1996

15. [CAR] CARABULEA A. (coordonator), Reingineria industrială a riscului energetic în concepţia cercetării operaţionale, (vol. I si II), Editura Politehnica, 2006

16. [CAR] CARABULEA A., Ingineria sistemelor de energie, Ed. Junimea, 198617. [CAR] CARABULEA A., Optimizarea conducerii sistemelor industriale, Editura

Politehnica, 199718. [CAR] CARABULEA A., Modelarea sistemelor economico inginereşti, Ed.

Didactică şi pedagogică, 197919. [CHA] CHARTURVERDI, A.R., G.K. HUTCHINSON, D.L. NAZARETH

(1993) Supporting complex real-time decision making through machine learning. Decision Support Systems, 10, 213-233.

20. [CHE] CHEN, Y.S. (1988) An entity – relationship approach to DSS and expert systems. Decision Support Systems, 4, 124-234.

21. [COU] COURBON, J.C. (1996) User-centered DSS design and implementation. In P. Humphrey, L. Bannon, A. Mc. Cosh, P. Migliarese, J.Ch. Pomorol (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts, Methods and Experiences. Chapman & Hall, London, p. 108-123.

22. [DEM] DE MICHELIS, G. (1996). Co-ordination with cooperative processes:

71

analisys, design and implementation issues. In P. Humphrey, L. Bannon, A. Mc. Cosh, P. Migliarese, J.Ch. Pomerol (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts, Methods and Experiences. Chapman & Hall, London, p. 124-138.

23. [DES] DE SANCTIS, G., B. GALLUPE (1993). Group decision support systems: a new frontier. În R.H. Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englwood Cliffs, New Jersey, p. 297-308.

24. [DEN] DENNIS, A.R., F. QUACK, S.K. POOTHERI (1996). Using the Internet to implement support for distributed decision making. In P. Humphrey, L. Bannon, A. Mc. Cosh, P. Migliarese, J.Ch. Pomorol (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts, Methods and Experiences. Chapman & Hall, London.

25. [DON] DONOVAN, J.J. (1976) Data base system approach to management decision support. Transactions on Data Base System, 1(4), 139-159.

26. [DON] DONCIULESCU, D.A., F.G. FILIP (1985). A DSS in water resources dispatching. In A. Sydow, M. Thoma, R. Wichnewtsky (Eds.), System Analysis and Simulation'85. Academie Verlag, Berlin, vol. II, p. 263-266.

27. [DON] DONOVAN, J.J., S.E. MADNICK (1977). Institutional and ad-hoc decision support systems and their effective use. Data Base, 8(3), 79-88.

28. [DOU] DOURADO CORREIA, A., A. SANTOS (1993). Optimal Rule-based systems for production and energy management. In Proc., IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Le Touquet, p. 731-736.

29. [DUR] DURKIN, J. (1994). Expert Systems. Design and Development. Prentice Hall, Englwood Cliffs, New Jersey.

30. [DUT] DUTTA, A. (1996). Integrating AI and optimisation for decision support: a survey. Decision Support Systems, 18, 217-226.

31. [ELA] ELAM, J.(1985). A vision for DSS. In G. Fick, R.H. Sprague (Eds.), DSS: Issues and Challenges. Pergamon Press, Oxford.

32. [FED] FEDRA, K. (1985). Interactive water resources planning and management: computer simulation with a friendly user int34.erface. In A. Sydow, M. Thoma, R. Wichnewstky (Eds.), Syste35.m Analysis and Simulation'85.

33. [FIL] FILIP, F.G. (1982). Contribuţii la conducerea ierarhizată a sistemelor complexe. Teză de doctorat. Institutul Politehnic Bucureşti, Fac. Automatică şi calculatoare.

34. [FIL] FILIP, F.G. (1985). Computer aids for decision making in operational control. In Proc. 30 Intern. Wiss. Koll., T.H. Ilmenau, vol. I, p. 119-122.

35. [FIL] FILIP, F.G. (1988). Operative decision-making in the process industry. In Preprints, 12th World Congress, IMACS'88, Paris, vol. IV, p. 523-528.

36. [FIL] FILIP, F.G. (1989a). Sisteme suport pentru decizii: un punct de vedere într-o încercare de sistematizare. Buletinul român pentru informatică şi tehnică de calcul, BRITC, X(3-4), 100-126.

37. [FIL] FILIP, F.G. (1989b). Creativity and DSS. Studies and Researches in Computers and Informatics, 1, 41-49.

38. [FIL] FILIP, F.G. (1990a). System analysis and expert systems techniques for operative decision making. J. of Syst. Anal. Model. Simul., 8(2), Akademie Verlag, 296-404.

39. [FIL] FILIP, F.G. (1990b). A solution for sparse systems with relatively constant parameters. Studies and Researches in Computers and Informatics (new series), 1(2), 19-38.

40. [FIL] FILIP, F.G. (1990c). Decision support systems in process coordination; part I -modelling issues. Studies and Researches in Computers and Informatics (new series), 1(3), 77-110.

72

41. [GIB] GIBSON, P., G. GREENHALAGH, R. KERR (1995). Manufacturing Management. Chapman & Hall, London.

42. [GIN] GINSBERG, M.J., E.A. STHOR (1982). Decision Support Systems: issues and perspectives. In M.J. Ginzberg, W. Reitman, E.A. Stohr (Eds.), Decision Support Systems. North Holland, Amsterdam.

43. [GOR] GORRY, G.A., M.S. SCOTT-NORTON (1971). A framework for management information systems. Sloan Management Review, 13(1), 55-70.

44. [GRA] GRAY, P. (1987). Group DSS, Decision Support Systems, 3(3), 233-242.45. [GUR] GURAN, M., F.G. FILIP (1986). Sisteme ierarhizate în timp real. Ed.

Tehnică, Bucureşti.46. [GUR] GURAN, M., F.G. FILIP, D.A. DONCIULESCU, L. ORASANU (1985).

Hierarhical optimisation in computer dispatcher systems in the process industry. Large Scale Systems, 8, 157-167.

47. [HAI] HAIMES, Y.Y. (1985). Multiple-criteria decision-making. IEEE Trans. on System, Man and Cybern., SMC-25(3), 25-28.

48. [HAS] HASSEMAN, W.D. (1977). GPLAN: an operational DSS. Data Base, 6(3), 80-85.

49. [HOL] HOLSAPPLE, C.W. (1982). MOBS III: a full scale DBMS for microcomputers. In D. Gradwell (Ed.), Data base, Pergamon Press, Oxford.

50. [HOL] HOLSAPPLE, C.W., H. MOSKOWITZ (1980). A conceptual framework for studying complex decision processes. Policy Sci., 12(1).

51. [HOL] HOLSAPPLE, C.W., W.S. JACOBS, J.S. ZAVERI (1993). Learning by problem processors: adaptive decision support systems. Decision Support Systems, 10, 85-108.

52. [HSU] HSU, W.L., M.J. PRIETULA, G.L. THOMPSON, P.S. OW (1993). Mixed-initiative scheduling workbench integrating AI, OR and HCI. Decision Support Systems, 9 (4), 425-447.

53. [HUM] HUMPHREY, P. (1996). Introduction. In P. Humphery, L. Bannon, A. Mc. Cosh, P.Migliarese, J. Ch. Pomerol (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts, Methods and Experiences. Chapman & Hall, London, p. VII-X.

54. [KEE] KEEN, P.G.W., M.S. SCOTT-NORTON (1978). Decision Support Systems: An Organizational Perspective. Addison-Wesley, Reading, Massachusetts.

55. [KEE] KEEN, P.G.W. (1987). DSS: the next decade. Decision Support Systems, 3, 253-265.

56. [KEE] KEEN, P.G.W. (1980b). DSS: translating analytic tehniques into tools. Sloan Management Review, Spring, 33-34.

57. [KER] KERCKHOFFS, E.J.H., G.S. VANSTEENKISTE (1986). The impact of advanced information processing on simulation - an illustrative review. SIMULATION, 46, 17-26.

58. [KIR] KIRKPATRICK, K. (1993). Here comes the payoff from PC. In R.H. Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, p. 346-355.

59. [KLE] KLEIN, M., A. MANTEAU (1983). OPTRANS: a tool for implementation of decisionsupport centers. În H.G. Sol (Ed.), Processes and Tools for Decision Support. North Holland, Amsterdam, p. 165-187.

60. [KUS] KUSIAK, A. (1990). Intelligent Management Systems. Prentice Hall, Englewood, N.J. Landry, M., D. Pascot, D. Briolat (1985). Can DSS evolve without changing our view of the concept of "problem"? Decision Support Systems, 1(1), 25-36.

61. [LEB] LE BLANC, L.A., M.T. JELASSI (1993). DSS software selection: a

73

multiple criteria decision methodology. In R.H. Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, p. 200-225.

62. [LEF] LEFKOWITZ, I. (1982). Hierarchical control in large scale industrial systems. In D.D. Haimes (Ed.), Large Scale Systems. North Holland, Amsterdam, p. 65-98.

63. [LEI] LEIVISKA, K. (1982). Short time production scheduling of the pulp mill. ActaPolytechnica Scandinavica. Math. Anal. Appl., vol. 11.

64. [LIT] LITTLE, J.O.C. (1970). Models and managers: the concept of a decision calculus. Management Sci., 16(8), 466-485.

65. [LOE] LOEBECKE, C., T.X. BUI (1996). Designing and implementary DSS with systems dynamics: lessons from modeling a global system of mobile communication (GSM) market. In P. Humphrey, L. Bannon, A. Mc. Cosh, P. Migliarese, J.Ch. Pomerol (Eds.), Implementing Systems for Supporting Management Decisions: Concepts, Methods and Experiences. Chapman & Hall, London, p. 270-287.

66. [LUC] LUCONI, F.D., T.W. MALONE, M.S. SCOTT-MORTON (1993). Expert systems: the next challenge for managers. In R.H. Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englwood Cliffs, New Jersey, p. 365-379.

67. [MAY] MAYO, R.B. (1979). Corporate planning and modeling with SIMPLAN. Addison Wesley, New York.

68. [MCM] MCMAHON, C., J. BROWNE (1995). CAD/CAM. From Principles to Practice. Addison Wesley, Workingham.

69. [MOO] MOORE, J.H., M.G. CHANG (1980). Design of decision support systems. Data Base, 12(1,2), 8-14.

70. [NAU] NAUMAN, J.D., A.M. JENKINS (1982). Prototyping: the new paradigm for systems development. MIS Quarterly, 6(3), 29-44.

71. [NAY] NAYLOR, T.H. (1982). DSS of whatever happened to MIS. INTERFACES. 12(4), 92-94.

72. [NEB] NEBENDAHL, D. (1987). Expert Systems. Siemens AG & Jhon Willy & Sons, NY. Neubert, G., N. Rezg, J.P. Campagne (1997). Supervisory control: towards a proactive attitude. In Z. Binder, B.E. Hirsch, L.M. Aguillera (Eds.), Proceedings, Conf. on Management and Control of Production and Logistics - MCPL'97. Campinas, Brasil, August 31- Sept. 2, p. 400-405.

73. [NEW] NEWELL, A. (1993). Reasoning: problem solving and decision processes. In R.H.Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englwood Cliffs, New Jersey, p. 365-379.

74. [NOF] NOF, S.Y. (1981). Theory and practice in decision support for manufacturing control. In C.W. Holsapple, A.B. Whinston (Eds.), Data Base Management: Theory and Applications. D. Reidel. Dordrecht, p. 325-348.

75. [NOF] NOF, S.Y., R. GURECKI (1980). MDSS: manufacturing decision support systems. Preprints, AIIE Spring Conf. Atlanta, p. 36.

76. [ODO] O'DONGHUE, S. PUURANENI, V. SAVOLAINEN (1997). Executives' mobile personal information systems: information and communication view. Studies in Informatics and Control - SIC, 6(2), 145-161.

77. [PFE] PFEIFER, T., W. EVERSHEIM, W. KONIG (1994). Manufacturing Excellence. TheCompetitive Edge. Chapman & Hall, London.

78. [POP] POPPER L., Managementul activităţilor comerciale în sistemele de energie interconectate, ed. Perfect 2003

79. [POP] POPPER L., Formarea managerială pentru promovarea în funcţii de conducere, ed. Perfect 2002

74

80. [POP] POPPER L., Analiza şi evaluarea economică a întreprinderilor, Ed. Printech, 2006

81. [RAD] RĂDULESCU, D., O. GHEORGHIU (1992). Optimizarea flexibilă şi asistată de calculator, Editura Ştiinţifică, Bucureşti.

82. [REI] REIMANN, B.C., A.D. WAREN (1985). User-oriented criteria for the selection of DSS software. Communication of the ACM, 28(2), 166-179.

83. [SAW] SAWARAGI, Y., K. INOUE (1985). New trends in systems approaches by the interactive use of microcomputers. In Proc. of CSTD'85. Beijing, p. 166-179.

84. [SCO] SCOTT-NORTON, M.S. (1971). Management Decision Systems: Computer Based Support for Decision Making. Div. Of Res. Graduate School of Business Administration, Harvard University

85. [SEN] SEN, A., BISWAS, G. (1985). DSS: an expert systems approach. Decision Support Systems, 1, 197-204.

86. [SHA] SHAW, M.J., M.S. FOX (1993). Distributed artificial Intelligence for group decision support. Decision Support Systems, 9, 340-367.

87. [SHE] SHEE, N.C., B.C. HOUSEL, R.W. TAYLOR, U.Y. LUM (1997). EXPRESS: a data extraction processing and restructuring systems. ACM Trans. on Data Base Systems, 2(2), p. 134-174.

88. [SHE] SHERIDAN, T. (1992). Telerobotics, Automation and Human Supervizory Control. MIT Press, Cambridge.

89. [SIM] SIMON, H.A. (1960). The New Science of Management Decision. Harper & Brothers.

90. [SIM] SIMON, H.A. (1969). Science of the artificial. MIT Press, Cambridge M.A.

91. [SOL] SOL, H.G. (1983). Processes and tools for decision support. Interfaces for futuredevelopments. In H.G. Sol (Ed.), Processes and Tools for Decision Support, North Holland, Amsterdam, p. 1-6.

92. [SOL] SOL, H.G. (1988). Conflicting experiences with DSS. Decision Support Systems, 3, 203-211.

93. [SPI] SPINOSA, L.M., B. ESPINASSE, E. CHAURAQUI (1997). For a decision support system model to distributed manufacturing systems: a multiagent and CIMOSA based approach. In Z. Binder, B.E. Hirsch, L.M. Aguillera (Eds.), Proceedings, Conf. on Management and Control of Production and Logistics - MCPL'97. Campinas, Brasil, August 31- Sept. 2, p. 504-509.

94. [SPR] SPRAGUE, R.H. (1980). A framework for development of decision support systems. MIS Quarterly, 4(4), 1-26. Sprague Jr., R.H. (1987). DSS in Context. Decision Support Systems, 3, 197-202. Sprague Jr., R.H., E.D. Carlson (1982). Building Effective Decision Support Systems. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey.

95. [STA] STABELL, C.B. (1987). DSS: alternative perspectives and schools, Decision SupportSystems, 3, 243-251.

96. [STA] STĂNCIULESCU, F. (1986). Principles of modeling and simulation of large-scale and complex systems: applications to ecology. Syst. Anal. Model. Simul, 3(15), 409-429.

97. [TUR] TURBAN, E. (1996). Implementing decision support systems: survey. In Proc. IEEE, p.2540-2545.

98. [VAS] VASZONY, A. (1982). DSS, computer literary and electronic models. INTERFACES, 12(1), 74-78.

99. [YOU] YOUNG, L.F. (1983). Computer support for creative decision-making: right brained DSS. In H.G. Sol (Ed.), Processes and Tools for Decision Support, North Holland, Amsterdam, p. 47-63.

100. [WAG] WAGNER, R.G. (1981). DSS: the real substance. INTERFACES, 11(2), 77-86.

75

101. [WAN] WANG, M.S.Y., J.F. COURTNEY JR., (1984). A conceptual architecture for generalized. DSS software. IEEE Trans. on Syst. Man and Cyber, SMC-14(5), 701-711.

102. [WAN] WANG, M.S.Y., K.C. YU (1983). A hierarchical skeleton of knowledge-based decision support systems software. În Proc. COMPCON'83. Computer Society Press, p. 86-92.

103. [WAT] WATSON, H.J., R.K. RAINER, C. KOH (1993). The management information and decision support (MIDS) system at Lockhead-Georgia. In R.H. Sprague Jr., H.J. Watson (Eds.), Decision Support Systems. Putting Theory into Practice. Prentice Hall, Englwood Cliffs, New Jersey, p. 235-252.

104. [WIN] WINSTON, P.W. (1977). Artificial Intelligence. Addison-Wesley, (Trad. rom. Inteligenţa artificială, Ed. Tehnică, Bucureşti, 1981).

8.2. CĂRŢI, STUDII ŞI COMUNICĂRI PROFESIONALE REALIZATE DE DOCTORAND105. Psihologia ordinii. Psihologia Cuantică, Bucureşti, Ed. Perfect 2005106. Psihologia ordinii. Cunoaşterea prin forme. Bucureşti, Ed. Fiat Lux, 1999107. Psihologia ordinii. Prefaţă la o psihologie cuantică, Ed. Perfect, 2004108. Psihologia ordinii. Măsură pentru Diavol şi bunul Dumnezeu, ed. Fiat lux, 2003109. Models for Optimization Energy Sistems in Conception of Evolutionary Algorithmus, Analele Universităţii din Oradea, fascicula de Energetică vol.14, 2008110. The Neurogenetic Chalenge in Industrial Management Applied to Energy Sistems Integrable to Revolutionary Market, Analele Universităţii din Oradea, fascicula de Energetică vol.14, 2008111. La al IV-lea Congres European de Psihologie, iulie 1995, Atena, Grecia. “The management of small work groups”. Se găseşte în cartea congresului la pagina 663112. L’energie productive et l’energie d’entretien: efficience, conflit, entropie. La al XXVI-lea Congres International de Psihologie, august 1996 Montreal, Canada.113. L’evaluation synergetique du comportement humain. În “Journal International de Psychologie” 1996, pag. 427114. Methodology and measure instrument of the conflict in an interpersonal relationship. La al V-lea Congres European de Psihologie Cibernetică, Dublin, Irlanda, 1997:115. Assessment methodology and instrument for individual psychosocial behaviourin cartea congresului la pag. 449. La al V-lea Congres European de Psihologie Cibernetică, Dublin, Irlanda, 1997116. Metodologie si instrument de determinare a atitudinii faţă de sarcina de muncă pentru Sistemul Energetic Naţional. La primul Congres International al specialistilor in resurse umane, Bucuresti, Romania, 1997.117. Certitudinea/incertitudinea în sistemele departe de echilibru. - La Conferinta Nationala de Energetica, Neptun, Romania, 1998118. Atitudinea fata de schimbare a populatiei din sistemul energetic national. - La Conferinta Naţională de Energetica, Neptun, Romania, 1998119. Methodology and instrument for individual’s knowledge based on synchronism principle. La al VI-lea Congres European de Psihologie, Roma, 1999:120. Methodology and measuring instrument for the human behaviour uncertainty depending on genetic code letters. La al VI-lea Congres European de Psihologie, Roma, 1999:121. Measurement methodology of the social perception and of the level of the group consciousness. La al XXVII-lea Congres International de Psihologie Cibernetică, iulie 2000, Stockholm, Suedia.122. Measurement model of the certainty-uncertainty degrees of the human behaviour. La al XXVII-lea Congres International de Psihologie Cibernetică, iulie 2000, Stockholm, Suedia.

76

123. Assessment method in cases of cognitive dissonance and inner conflict. La al XXVII-lea Congres International de Psihologie Cibernetică, iulie 2000, Stockholm, Suedia.123. Assessment instrument for professional behaviour compare between usual and critical situations. La al XXVII-lea Congres International de Psihologie Cibernetică, iulie 2000, Stockholm, Suedia. Publicate în Jurnalul Internaţional de psihologie cibernetică.124. Role of attachment in information organizing as background to develop the cognitive schedule. La al VII-lea Congres European de Psihologie, iulie, 2001, Londra, Anglia.125. Assessment instrument for the hiding state of vulnerability. La al VII-lea Congres European de Psihologie, iulie, 2001, Londra, Anglia.126. Behaviour measurement model depending on thinking form, position and organisation degree by means of which is expressed the answer to a stimulus. Comunicări la al XXVII – lea Congres International de Cibernetică Aplicată de la Singapore, 2002.127. Quantum psychology. Model for understanding uncertainty as assessment instrument for human behaviour. Comunicari la al IX – lea Congres European de Psihologie de la Granada, 2005.128. Hub behaviour. The human being as a network without scaling. The social critic test and The association test numbers-words. La Congresul International de Cibernetică Aplicată de la Singapore, 2002.129. Configuration Method – an independent method regardless language and culture. Comunicare la Conferinţa Asociaţiei Europene de Metodologie, Bruxelles, 2006.130. Quantum psychology. Model for understanding uncertainty as assessment instrument for human behaviour. Prelegeri susţinute la Conferinţa Internaţională de Cibernetică Socială, Hawaii, SUA, mai 2007.131. Hub behaviour. The human being as a network without scaling. The social critic test and The association test numbers-words. Prelegeri susţinute la Conferinţa Internaţională de Cibernetică Socială, Hawaii, SUA, mai 2007.

77

ANEXĂ

Program de aplicare a teoriei deciziei în în Sistemul Energetic Naţional.

Teoria deciziei

uses crt;type vector=array[1..10] of real; matrice=array[1..10,1..10] of real;

var x,y:matrice; w,p:vector; m,n,imax:integer; vmax:real;

procedure citire_valori(var x:matrice; var m,n:integer);var i,j:integer;begin write('nr. variante: ');readln(m); write('nr. criterii: '); readln(n); for j:=1 to n do begin write('ponderea criteriului ',j,' : '); readln(p[j]); end; for i:=1 to m do for j:=1 to n do begin write('introduceti valoarea pentru varianta ');write(i); write(' criteriul '); write(j);write(' : '); readln(x[i,j]); end;end;

procedure det_fuzzy(x:matrice;m,n:integer; var y:matrice);var vmax,vmin:real; i,j:integer;begin for j:=1 to n do begin vmax:=x[1,j]; vmin:=x[1,j]; for i:=1 to m do begin if x[i,j]>vmax then vmax:=x[i,j]; if x[i,j]<vmin then vmin:=x[i,j]; end; end; for i:=1 to m do y[i,j]:=(x[i,j]-vmin)/(vmax-vmin);end;

procedure calcul_punctaj(y:matrice;w:vector;m,n:integer;var p:vector);var i,j:integer;begin for i:=1 to m do begin

78

p[i]:=0; for j:=1 to n do p[i]:=p[i]+y[i,j]*w[j]; end;end;

procedure det_maxim(p:vector;m:integer;var imax:integer;var vmax:real);var i:integer;begin imax:=1; vmax:=p[1]; for i:=2 to m do begin if p[i]>vmax then begin imax:=i; vmax:=p[i]; end; end;end;

BEGIN clrscr; citire_valori(x,m,n); det_fuzzy(x,m,n,y); calcul_punctaj(y,w,m,n,p); det_maxim(p,m,imax,vmax); write('varianta optima este ',imax); readln;END.

Programul a fost scris în limbajul C++

79