2. Расчет количества информации с помощью статистической меры

Статистическая мера информации связывает вероятность появления каждого информационного сообщения и количество информации. Для расчета среднего количества информации в информационном сообщении при разновероятностных появлениях событий используется формула, предложенная американским ученым Клодом Шенноном

(1)

где P(x_i) – вероятность наступления события i;

k – число всех возможных исходов.

Из формулы (1) видно, что количество информации зависит от вероятности появления всех возможных событий, которая может быть установлена статистическим методом. Количество информации и появление каждого события определяется по формуле

. (2)

Общее количество информации, обращающееся в АСУ, согласно статистической теории оценки информации может быть определено из условия

, (3)

где f_u(m_i) – функция из числа контролируемых объектов;

f_2i(t) – фун­кция времени, характеризующая частоту получения сведений о контроли­руемых объектах.

Общее количество информации Н_общ характеризует энтропию источника сообщений (парков станции, станций, узла, участка дороги) за определенный отрезок вре­мени, функция f_u(m_i) – энтропию на один символ, а функция f_2i(t) – число символов, выдаваемых i-м источником сообщений в единицу вре­мени. Для получения аналитического вида функции f_u(m_i) необходимо иметь перечень контролируемых объектов и установить возможные их со­стояния. Источником этих данных являются статистические выборки. Для определения функции времени f_2i(t) устанавливается частота поступле­ния информации о ходе эксплуатационной работы на контролируемых объ­ектах. Эта информация также может быть получена на основе обработки ста­тистических данных наблюдений на АРМ работников.

3. Расчет количества информации с использованием семантической меры

Использование для расчетов количества информации, циркулирующей в автоматизированной системе управления, семантической теории базируется на таком свойстве информационного обеспечения оперативного руковод­ства эксплуатационной работой, как ценность представляемой информации. Это свойство достаточно хорошо определяется энтропией. Энтропия – ме­ра неопределенности состояния. Например, в информационной системе диспетчерского управления эксплуатационной работой неопределенность снимается за счет принятой диспетчером информации. Численно энтропия равна коли­честву информации, т. е. энтропия является количественной мерой информации. Понятие энтропии позволяет характеризовать функционирование системы с позиции целевой неупорядоченности в системе.

Целевую энтропию, т. е. неупорядоченность в управляющей информации, можно определить в следующем виде. Например, в системе диспетчерского управления эксплуатационной работой на дороге имеется три этапа преобразования информации: станционный, отделенческий, дорожный. Если возникает рассогласование выходного вектора системы относительно вектора цели на i-м этапе в виде q_i, то энтропия состояния объекта

, (4)

где p_i - вероятность появления рассогласования данных величиной q_i=1. Информация, используемая в системе оперативного планирования, эквивалентна энтропии, так как на начало планового периода она несет сведения, полностью или частично выясняющие состояние каждой подси­стемы, расположение поездов и вагонов, а также поездных локомотивов на полигоне дороги. Количество информации, получаемое при поступлении сведений о состоянии объектов планирования и дающее полное выяснение этого состояния, равно энтропии состояния объекта или может быть приравнено к ней, т. е.

(5)

Так как энтропия объекта планирования

(6)

то

(7)

где последняя запись означает, что в суммарном количестве информации, получаемой с объекта управления и планирования и из отдельных сообще­ний, имеются сведения о том, что объект планирования х находится в состоянии на момент сбора информации t_сб.

В процессе разработки оперативного плана и управленческих решений наблюдения за объектами железнодорожного транспорта и сбор информации о состоянии этих объектов проводятся по отдельным периодам времени, когда это состояние выяснено в достаточной степени. В таких случаях собирается полная информация об объекте планирования, но при этом имеет место непосредственное использование для планирования работы подразделений вторичной информации, дополнительно доработанной на нижних уровнях управления и приведенной в соответствие с целями и зада­чами станционного и регионального уровней управления и планирования. Количество же информации, передаваемой на вышестоящий уровень управ­ления, может быть либо меньше, либо больше количества информации, действительно получаемой при отражении перевозочного процесса в ни­жестоящих подсистемах.

Для железнодорожных систем характерно, что состояние установленной совокупности подсистем нижестоящего уровня управления ∑X_i определяет общее состояние системы вышестоящего уровня управления (Z) (совокупное состоя­ние станций определяет положение на отделении, а состояние отделений является определяющим для дорожной оперативной ситуации). При этом подсистемы не могут однозначно определять состояние системы (Z). Это в конечном итоге приводит к тому, что энтропия подсистемы ∑X_i меньше, чем системы (Z).

Полная взаимная информация I_z, имеющаяся в подсистемах управления различных уровней, будет равна энтропии подсистемы нижестоящего уровня, т.е.

. (8)

В большинстве случаев неопределенность информации возникает при информационном обмене:

– между станциями, когда имеет место искажение информации для достижения ранее поставленных целей;

– между станциями и диспетчерским центром управления, когда станции ставят себя в более выгодное положение по отношению к планируемым общерегиональным задачам;

– между диспетчерским центром управления и верхним уровнем управления на дороге, когда работники диспетчерского центра могут искажать передаваемую на вер­хний уровень информацию.

В этом случае энтропия информации определяет то ее количество, ко­торое приходит к потребителю от источника. Это количество информации представляет собой разность между входной (начальной) и полу­ченной потребителем информацией.