1. Слой выбора: задача этого слоя — выбор способа действий т.
Принимающий решение элемент на этом слое получает внешние
данные (информацию) и, применяя тот или иной алгоритм
(определяемый на верхних слоях), находит нужный способ действий.
Алгоритм может быть определен непосредственно как функциональное
отображение Т, дающее решение для любого набора начальных
данных, или косвенно, с помощью процесса поиска. Для примера
предположим, что заданы выходная функция Р и функция оценки G, а
выбор действия, скажем т, основан на применении функции оценки G к
Р. Используя теоретико-множественный подход (как это принято в
общей теории систем), выходную функцию можно определить как
отображение Р:
M * U —> Y, где М— множество альтернативных действий; Y —
множество возможных результатов на выходе (или “выходов”), a U —
множество неопределенностей, адекватно отражающее отсутствие
знаний о зависимости между действием n и выходом у. Аналогично
функция оценки G есть отображение G: М * Y —> V, где V —
множество величин, которые могут быть связаны с характеристиками
качества работы системы. Если множество U состоит из единственного
элемента или является пустым, т. е. относительно результата на выходе
для данного действия т нет неопределенности, выбор может
основываться на оптимизации: найти такое т в М, чтобы величина v =
G (n, Р (n)) была меньше, чем v = G (m, Р (т)) для любого другого
действия т М. Если U — более богатое множество, приходится
предлагать некоторые другие процедуры для выбора подходящего
действия; возможно, при этом придется ввести и некоторые другие
отображения помимо Р и G. Но в любом случае для того, чтобы
определить задачу выбора на первом слое, необходимо уточнить
множество неопределенностей U, требуемые отношения Р, G и т. д. Это
осуществляется на элементах верхних слоев.