* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки
Пусть в экстремальной системе имеется η регулиру ющих воздействий, каждое и? которых имеет m возмож ных значений, тогда число возможных ходов равно
N=nm.
Продолжительность поиска Тъ ^ птпТш Допустим, что показатель экстремума (функция вы годы) системы принимает достаточно хорошее значение в k режимах. Начальная вероятность попадания в один из этих режимов
Энтропия (степень неорганизованности)
i= n m
системы
Если применяется система отключений s опробован ных и оказавшихся непригодными режимов, вероятность благоприятного исхода случайного поиска с каждым ходом возрастает:
l=.mn—s
tim—s
Tr
1
где s — номер последнего хода. Следовательно, при обучении энтропия уменьшается, а информация возра стает. В предельном случае, когда вначале число режимов, подлежащих опробованию, бесконечно велико, т. е. при
0 ппг~>со в начале обучения система имеет нулевую информацию (организацию ) и бесконечную энтропию (при ί = 0 и I -> О H -> оо).
у 0 0
ШАХМАТНАЯ
ИГРА
€ШЕСТИПЕШКА>
Наглядным примером самообучения системы со ста тистическим поиском может служить шахматная игра «шестипешка», предложенная проф. Д . Майки (Эдин бург). Описание игры можно найти в журналах «Scien tific American», март, 1962; «Наука и жизнь», № 7, 1962.
136